Electric Vehicles coordination for grid balancing using multi-objective Harris Hawks Optimization

要約

再生可能エネルギーの台頭は、電気自動車 (EV) への移行と同時に起こり、地域送電網のエネルギーバランスに技術的および運用上の課題をもたらしています。
現在、エネルギーグリッドは EV 使用量の急増に対処できず、より調整されたグリッドを意識した EV の充電および放電戦略が必要になっています。
ただし、複数のEVからグリッドへの電力の流れを調整するには、制御変数やEVの数が増えるにつれて複雑さが増し、大規模な最適化と意思決定の検索スペースが必要になるため、高度なアルゴリズムと負荷分散戦略が必要です。
本稿では、EVを活用して余剰エネルギーを蓄え、エネルギー不足時に放電することで、確実なエネルギー供給の確保と地域電力網の安定維持を目指す、将来に向けたEVのフリート連携モデルを提案する。
最適化の問題は、エネルギー グリッド バランシング、時間使用の好み、EV ドライバーの位置に関連する基準を考慮した Harris Hawks Optimization (HHO) を使用して解決されます。
集団内の個体の位置に関連付けられた EV スケジュールは、探査および活用操作を通じて調整され、その技術的および運用上の実現可能性が保証されます。一方、ウサギの個体は、ルーレットを使用して反復ごとに選択された非支配的な EV スケジュールで更新されます。
ホイールアルゴリズム。
このソリューションは、テルニ市の e-モビリティ サービスの枠組みの中で評価されます。
この結果は、EV の調整された充電と放電が、バランスのとれたサービス要件を満たすだけでなく、最小限の偏差でユーザーの好みと一致することを示しています。

要約(オリジナル)

The rise of renewables coincides with the shift towards Electrical Vehicles (EVs) posing technical and operational challenges for the energy balance of the local grid. Nowadays, the energy grid cannot deal with a spike in EVs usage leading to a need for more coordinated and grid aware EVs charging and discharging strategies. However, coordinating power flow from multiple EVs into the grid requires sophisticated algorithms and load-balancing strategies as the complexity increases with more control variables and EVs, necessitating large optimization and decision search spaces. In this paper, we propose an EVs fleet coordination model for the day ahead aiming to ensure a reliable energy supply and maintain a stable local grid, by utilizing EVs to store surplus energy and discharge it during periods of energy deficit. The optimization problem is addressed using Harris Hawks Optimization (HHO) considering criteria related to energy grid balancing, time usage preference, and the location of EV drivers. The EVs schedules, associated with the position of individuals from the population, are adjusted through exploration and exploitation operations, and their technical and operational feasibility is ensured, while the rabbit individual is updated with a non-dominated EV schedule selected per iteration using a roulette wheel algorithm. The solution is evaluated within the framework of an e-mobility service in Terni city. The results indicate that coordinated charging and discharging of EVs not only meet balancing service requirements but also align with user preferences with minimal deviations.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google