Artificial intelligence methods for the management of electric vehicles in the smart grid
Authors: Ρήγας Εμμανουήλ 
Published: September 2021

Η εκτεταμένη χρήση ηλεκτρικών οχημάτων θεωρείται ως ένας βασικός τρόπος για την μείωση των εκπομπών διοξειδίου του άνθρακα. Ο έλεγχος της εκτεταμένης χρήσης των ηλεκτρικών οχημάτων απαιτεί αλγορίθμους που μπορούν να λύσουν προβλήματα που περιλαμβάνουν πολλές οντότητες που η κάθε μια έχει τους δικούς της στόχους, περιορισμούς και απαιτήσεις. Αυτοί οι αλγόριθμοι λειτουργούν σε ένα ιδιαίτερα δυναμικό περιβάλλον και συμβάλουν στη διαχείριση της αβεβαιότητας. Διάφορες μέθοδοι τεχνητής νοημοσύνης έχουν αποδειχθεί αποτελεσματικές στην επίλυση τέτοιων προβλημάτων. Στο πρώτο κομμάτι αυτής της διατριβής, παρουσιάζουμε την βιβλιογραφική ανασκόπηση, μέσω της οποίας εντοπίστηκαν τα βασικά ερευνητικά προβλήματα καθώς και οι ομοιότητες και διαφορές στις προτεινόμενες λύσεις. Στην συνέχεια μελετούμε το πρόβλημα της ανάθεσης οχημάτων σε σταθμούς φόρτισης και του χρονοπρογραμματισμού της φόρτισης αυτών. Σ ’αυτά τα πλαίσια εξετάστηκαν τρεις προσεγγίσεις: 1) Το πρόβλημα μοντελοποιείται ως πρόβλημα μικτού γραμμικού προγραμματισμού και προτείνονται δύο μηχανισμοί τιμολόγησης: Ο πρώτος είναι σταθερής τιμής, ενώ ο δεύτερος βασίζεται στον γνωστό μηχανισμό Vickrey-Clark-Groves. 2) Χρησιμοποιούμε τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης με σκοπό την ισοκατανομή των οχημάτων στο σύνολο των σταθμών φόρτισης. 3) Χρησιμοποιούμε τεχνικές διαπραγμάτευσης μεταξύ πρακτόρων στην περίπτωση που κάποιο όχημα δεν μπορεί να εξυπηρετηθεί σύμφωνα με τις αρχικές του προτιμήσεις. Έπειτα, μελετούμε το πρόβλημα του προγραμματισμού της κίνησης και φόρτισης ηλεκτρικών οχημάτων σε ένα σύστημα κοινόχρηστων οχημάτων. Στόχος του συστήματος είναι, είτε η μεγιστοποίηση του αριθμού των χρηστών που εξυπηρετούνται, ή η μεγιστοποίηση του συνολικού χρόνου χρήσης των οχημάτων. Για να επιτευχθεί αυτό, αρχικά μοντελοποιούμε το πρόβλημα ως πρόβλημα μέγιστης ροής. Στην συνέχεια επιλύουμε το πρόβλημα του χρονοπρογραμματισμού της εκτέλεσης των ταξιδιών και της ανάθεσης οχημάτων σε κάθε ένα. Αρχικά το λύνουμε βέλτιστα με μικτό γραμμικό προγραμματισμό και παρατηρούμε ότι η λύση είναι χρηστική για μικρά ή μεσαία προβλήματα. Με αυτό το δεδομένο αναπτύσσουμε και άλλους μη βέλτιστους αλγορίθμους και πιο συγκεκριμένα έναν που καλεί σταδιακά τον βέλτιστο για κάθε όχημα για μεσαία ως μεγάλα προβλήματα και έναν άπληστο ευρετικό για πολύ μεγάλα προβλήματα. Επιπρόσθετα, αναπτύσσουμε έναν tabu-search αλγόριθμο τοπικής αναζήτησης ο οποίος βελτιώνει την απόδοση των μη βέλτιστων αλγορίθμων. Οι αλγόριθμοι μελετώνται σε σενάρια που περιλαμβάνουν είτε αλλαγή μπαταρίας, ή τυπική φόρτιση της μπαταρίας. Στη συνέχεια μελετούμε το πρόβλημα του χρονοπρογραμματισμού της αποφόρτισης ηλεκτρικών οχημάτων σε ένα σύστημα μεταφοράς ενέργειας από το όχημα στο δίκτυο, αλλά και από όχημα σε όχημα. Θεωρείται ότι ο σταθμός φόρτισης/αποφόρτισης διαθέτει ενέργεια από ανανεώσιμες πηγές και λύνεται το πρόβλημα τόσο στατικά, όσο και δυναμικά επιδιώκοντας να μεγιστοποιηθεί η χρησιμοποίηση της διαθέσιμης ενέργειας από ανανεώσιμες πηγές και να ελαχιστοποιηθεί το κόστος για τα οχήματα. Επιπροσθέτως, παρουσιάζουμε και έναν δυναμικό αλγόριθμο ο οποίος καλεί σταδιακά τον βέλτιστο, όπου σε αυτήν την περίπτωση θεωρείται ότι υπάρχει αβεβαιότητα σχετικά με την μελλοντική ζήτηση από την πλευρά των οχημάτων, αλλά και την παραγωγή ενέργειας από ανανεώσιμες πηγές. Τέλος, παρουσιάζουμε μια βιβλιοθήκη σε Java η οποία ονομάζεται EVLib και υποστηρίζει πολλές από τις λειτουργίες των οχημάτων σε επίπεδο σταθμού φόρτισης. Επιπλέον, υλοποιούμε ένα εργαλείο προσομοίωσης το οποίο ονομάζεται EVLibSim, βασίζεται στην EVLib και προσφέρει ένα γραφικό περιβάλλον για την μοντελοποίηση και προσομοίωση λειτουργιών των οχημάτων σε επίπεδο σταθμού φόρτισης.