論文の概要: EV-EcoSim: A grid-aware co-simulation platform for the design and
optimization of electric vehicle charging infrastructure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04705v1
- Date: Tue, 9 Jan 2024 18:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 14:57:55.152760
- Title: EV-EcoSim: A grid-aware co-simulation platform for the design and
optimization of electric vehicle charging infrastructure
- Title（参考訳）: ev-ecosim:電気自動車充電インフラストラクチャの設計と最適化のためのグリッドアウェア共シミュレーションプラットフォーム
- Authors: Emmanuel Balogun, Elizabeth Buechler, Siddharth Bhela, Simona Onori,
and Ram Rajagopal
- Abstract要約: EV-EcoSimは電気自動車の充電、バッテリーシステム、ソーラー太陽光発電システム、グリッドトランスフォーマー、制御戦略、配電システムを組み合わせたシミュレーションプラットフォームである。
このピソンベースのプラットフォームは、リアルタイム操作のための後退地平線制御スキームと、計画問題のためのワンショット制御スキームを実行することができる。
本研究では,電気自動車充電施設の計画において,電池の完全性は決定を完全に変えることができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3271805797333298
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To enable the electrification of transportation systems, it is important to
understand how technologies such as grid storage, solar photovoltaic systems,
and control strategies can aid the deployment of electric vehicle charging at
scale. In this work, we present EV-EcoSim, a co-simulation platform that
couples electric vehicle charging, battery systems, solar photovoltaic systems,
grid transformers, control strategies, and power distribution systems, to
perform cost quantification and analyze the impacts of electric vehicle
charging on the grid. This python-based platform can run a receding horizon
control scheme for real-time operation and a one-shot control scheme for
planning problems, with multi-timescale dynamics for different systems to
simulate realistic scenarios. We demonstrate the utility of EV-EcoSim through a
case study focused on economic evaluation of battery size to reduce electricity
costs while considering impacts of fast charging on the power distribution
grid. We present qualitative and quantitative evaluations on the battery size
in tabulated results. The tabulated results delineate the trade-offs between
candidate battery sizing solutions, providing comprehensive insights for
decision-making under uncertainty. Additionally, we demonstrate the
implications of the battery controller model fidelity on the system costs and
show that the fidelity of the battery controller can completely change
decisions made when planning an electric vehicle charging site.
- Abstract（参考訳）: 送電システムの電化を実現するためには,グリッドストレージや太陽光発電システム,制御戦略といった技術が電気自動車の大規模展開にどのように役立つかを理解することが重要である。
本研究では,電気自動車の充電,バッテリーシステム,太陽光発電システム,グリッドトランスフォーマ,制御戦略,配電システムを組み合わせた共同シミュレーションプラットフォームであるev-ecosimを提案する。
このpythonベースのプラットフォームは、リアルタイム操作のための後退地平線制御スキームと、問題計画のためのワンショット制御スキームを実行することができる。
電力系統における高速充電の影響を考慮しつつ、電力コスト削減のための電池容量の経済評価に焦点をあてたケーススタディにより、ev-ecosimの有用性を実証する。
集計結果において,電池容量の質的,定量的評価を行った。
集計された結果は、候補バッテリーサイズソリューション間のトレードオフを示し、不確実性下での意思決定に関する包括的な洞察を提供する。
さらに,バッテリコントローラモデルの忠実性がシステムコストに与える影響を実証し,電気自動車の充電サイトを計画する場合,バッテリコントローラの忠実性が決定を完全に変えられることを示す。
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