Χρονοπρογραμματισμός φόρτισης και αποφόρτισης ηλεκτρικών οχημάτων σε πραγματικό χρόνο
Creators: name: Κουφάκης, Αλέξανδρος-Μιχαήλ Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: Φόρτιση ηλεκτρικών οχημάτων
Μεταφορά ενέργειας μεταξύ οχημάτων
Ανανεώσιμες πηγές ενέργειας
Electric vehicle charging
Vehicle to vehicle (V2V) energy transfer
Renewable energy sources

description: Στην διπλωματική εργασία αναπτύχθηκαν αλγόριθμοι για την διαχείριση φόρτισης ηλεκτρικών οχημάτων εντός ενός μοναδικού σταθμού φόρτισης. Ο σταθμός φόρτισης έχει στην διάθεσή του ενέργεια από ανανεώσιμες πηγές ενέργειας, η οποία έχει πιο χαμηλό κόστος αλλά είναι περιορισμένη. Επιπλέον, τα οχήματα είναι ικανά και πρόθυμα να συμμετάσχουν σε μεταφορά ενέργειας από όχημα σε όχημα, και αυτή η δυνατότητα εκμεταλλεύεται προκειμένου να μειωθεί το κόστος φόρτισης και να μεγιστοποιηθεί η χρήση ανανεώσιμων πηγών ενέργειας. Ο αλγόριθμος έχει ως σκοπό την ελαχιστοποίηση του συνολικού κόστους φόρτισης για όλα τα οχήματα. Αρχικά το πρόβλημα μοντελοποιήθηκε ως πρόβλημα Μικτού Ακεραίου Προγραμματισμού και επιλύθηκε θεωρώντας πλήρη γνώση της ζήτησης ενέργειας των οχημάτων και της παραγωγής ενέργειας από τις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας. Στην συνέχεια προτείνεται επίλυση του προβλήματος σε πραγματικό χρόνο, που επαναληπτικά βελτιστοποιεί την φόρτιση χρησιμοποιώντας την διαθέσιμη πληροφορία έως εκείνη την στιγμή. Η επίλυση σε πραγματικό χρόνο δυσχεραίνεται από τις αφίξεις οχημάτων χωρίς προειδοποίηση και από την ελαττωματική πρόβλεψη ενέργειας. Επιπλέον, μία τεχνική που ονομάζεται Εικονική Ζήτηση αναπτύχθηκε με σκοπό να εισάγει την πρόβλεψη για μελλοντική ζήτηση ενέργειας, από οχήματα που δεν έχουν φτάσει στον σταθμό ακόμα, στην μοντελοποίηση του προβλήματος. Η αξιολόγηση έδειξε χαμηλούς χρόνους εκτέλεσης, καθώς η Εικονική Ζήτηση αυξάνει την χρησιμοποίηση ανανεώσιμης ενέργειας κατά 12% και μειώνει το κόστος φόρτισης κατά 3.3%.
description: We propose offline and online scheduling algorithms for the charging of Electric Vehicles (EVs) in a single Charging Station (CS). The station has available cheaper, but limited, energy from Renewable Energy Sources (RES). Moreover, the EVs are capable of and willing to participate in Vehicle-to-Vehicle (V2V) energy transfers, that are used for reducing the charging cost and increase RES utilization. The algorithms are centralized and aim to minimize the total charging cost for the EVs. Initially, we formulate the problem as a Mixed Integer Programming (MIP) one and we solve it optimally assuming full knowledge of EV demand and energy generation. Later, we propose an online algorithm that iteratively calls the offline one and copes with unknown future interruptions by arriving EVs and with the inability to predict accurately RES production. Additionally, a novel technique called Virtual Demand is developed that increases the demand of already existing EVs, in order to store renewable energy and later transfer it via V2V to EVs that will arrive at the CS in the future. This technique is used for mitigating the inefficiency due to the uncertainty about future actions that realtime scheduling entails. In a setting with up to 150 EVs and using real data regarding RES production, our algorithms are shown to have low execution times, while the use of Virtual Demand increases RES utilization by 12% and reduces cost by 3:3%.