論文の概要: Dynamic Rolling Horizon Optimization for Network-Constrained V2X Value Stacking of Electric Vehicles Under Uncertainties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09290v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 13:06:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:12.832756
• Title: Dynamic Rolling Horizon Optimization for Network-Constrained V2X Value Stacking of Electric Vehicles Under Uncertainties
• Title（参考訳）: 不確実性下における電気自動車のネットワーク制約V2X値積み重ねに対する動的圧延水平最適化
• Authors: Canchen Jiang, Ariel Liebman, Bo Jie, Hao Wang,
• Abstract要約: 電気自動車(EV)のコーディネーションは、全車間(V2X)を通じて大きな利益をもたらすことができる 本研究の目的は、V2X価値構築フレームワーク(V2B)、V2G(V2G)、エネルギー取引など)を開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.43248614452072
• License:
• Abstract: Electric vehicle (EV) coordination can provide significant benefits through vehicle-to-everything (V2X) by interacting with the grid, buildings, and other EVs. This work aims to develop a V2X value-stacking framework, including vehicle-to-building (V2B), vehicle-to-grid (V2G), and energy trading, to maximize economic benefits for residential communities while maintaining distribution voltage. This work also seeks to quantify the impact of prediction errors related to building load, renewable energy, and EV arrivals. A dynamic rolling-horizon optimization (RHO) method is employed to leverage multiple revenue streams and maximize the potential of EV coordination. To address energy uncertainties, including hourly local building load, local photovoltaic (PV) generation, and EV arrivals, this work develops a Transformer-based forecasting model named Gated Recurrent Units-Encoder-Temporal Fusion Decoder (GRU-EN-TFD). The simulation results, using real data from Australia's National Electricity Market, and the Independent System Operators in New England and New York in the US, reveal that V2X value stacking can significantly reduce energy costs. The proposed GRU-EN-TFD model outperforms the benchmark forecast model. Uncertainties in EV arrivals have a more substantial impact on value-stacking performance, highlighting the significance of its accurate forecast. This work provides new insights into the dynamic interactions among residential communities, unlocking the full potential of EV batteries.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)のコーディネーションは、グリッドや建物、その他のEVと相互作用することで、全車間(V2X)を通じて大きな利益をもたらすことができる。 本研究の目的は,V2B,V2G,エネルギートレーディングを含むV2X価値スタッキングフレームワークを開発し,配電電圧を維持しながら住宅コミュニティの経済的利益を最大化することである。 この研究は、建設負荷、再生可能エネルギー、EV到着に関連する予測エラーの影響の定量化も試みている。 動的転がり水平最適化(RHO)法は,複数の収益源を生かし,EV調整の可能性を最大化するために用いられる。 時限の局所的な建築負荷、太陽光発電(PV)生成、EV到着などのエネルギー不確実性に対処するため、GRU-EN-TFD(Gated Recurrent Units-Encoder-Temporal Fusion Decoder)と呼ばれるトランスフォーマーベースの予測モデルを開発した。 シミュレーションの結果、オーストラリアのナショナル・エレクトリック・マーケットと、ニューイングランドとニューヨークのインディペンデント・システム・オペレーターの実際のデータを用いて、V2X値の積み重ねがエネルギーコストを大幅に削減できることが判明した。 提案したGRU-EN-TFDモデルは,ベンチマーク予測モデルより優れている。 EVの到着の不確実性は、その正確な予測の重要性を浮き彫りにする価値スタッキングのパフォーマンスに、より重大な影響を与える。 この研究は、住宅コミュニティ間の動的相互作用に関する新たな洞察を与え、EVバッテリーの潜在能力を最大限に活用する。

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