論文の概要: Controlling Large Electric Vehicle Charging Stations via User Behavior Modeling and Stochastic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13224v4
• Date: Wed, 13 Nov 2024 14:54:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 19:25:07.328000
• Title: Controlling Large Electric Vehicle Charging Stations via User Behavior Modeling and Stochastic Programming
• Title（参考訳）: ユーザ行動モデリングと確率計画による大型電気自動車充電ステーションの制御
• Authors: Alban Puech, Tristan Rigaut, William Templier, Maud Tournoud,
• Abstract要約: 本稿では,現実の制約を組み込んだ電気自動車充電ステーションモデルを提案する。 ユーザが提供する情報を活用する2つのマルチステージプログラミング手法を提案する。 日時依存プロセスに基づくユーザの行動モデルは、顧客満足度を維持しながらコスト削減を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper introduces an Electric Vehicle Charging Station (EVCS) model that incorporates real-world constraints, such as slot power limitations, contract threshold overruns penalties, or early disconnections of electric vehicles (EVs). We propose a formulation of the problem of EVCS control under uncertainty, and implement two Multi-Stage Stochastic Programming approaches that leverage user-provided information, namely, Model Predictive Control and Two-Stage Stochastic Programming. The model addresses uncertainties in charging session start and end times, as well as in energy demand. A user's behavior model based on a sojourn-time-dependent stochastic process enhances cost reduction while maintaining customer satisfaction. The benefits of the two proposed methods are showcased against two baselines over a 22-day simulation using a real-world dataset. The two-stage approach demonstrates robustness against early disconnections by considering a wider range of uncertainty scenarios for optimization. The algorithm prioritizing user satisfaction over electricity cost achieves a 20% and 36% improvement in two user satisfaction metrics compared to an industry-standard baseline. Additionally, the algorithm striking the best balance between cost and user satisfaction exhibits a mere 3% relative cost increase compared to the theoretically optimal baseline - for which the nonanticipativity constraint is relaxed - while attaining 94% and 84% of the user satisfaction performance in the two used satisfaction metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スロット電力制限,契約しきい値超過によるペナルティ,電気自動車(EV)の早期切断といった実世界の制約を取り入れた電気自動車充電ステーション(EVCS)モデルを提案する。 本稿では,不確実性下でのEVCS制御の問題の定式化と,ユーザが提供する情報,すなわちモデル予測制御と2段階確率プログラミングを利用する2つの多段階確率プログラミング手法を提案する。 このモデルは、充電セッション開始時と終了時、およびエネルギー需要における不確実性に対処する。 日時依存確率過程に基づくユーザの行動モデルは、顧客満足度を維持しながらコスト削減を促進する。 この2つの手法の利点は、実世界のデータセットを用いた22日間のシミュレーションにおいて、2つの基準線に対して示される。 2段階のアプローチは、最適化のための幅広い不確実性シナリオを考慮し、早期切断に対する堅牢性を示す。 電力コストよりもユーザ満足度を優先するアルゴリズムは,業界標準ベースラインと比較して,2つのユーザ満足度指標において20%と36%の改善を実現している。 さらに、コストとユーザの満足度を最高のバランスで達成するアルゴリズムは、理論上最適なベースライン – 非予測的制約を緩和する – と比較して、わずか3%の相対的なコスト増加を示しますが、使用済みの満足度測定値では、ユーザ満足度のパフォーマンスの94%と84%に達しています。

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