Как сбалансировать потери мощности и экономическую эффективность зарядных станций для электромобилей на базе фотоэлектрических систем

Аккумуляторная батарея Challenger EVG12-110

Индийские учёные разработали новый метод оптимизации размещения зарядных станций для электромобилей в сети, а также определения размера фотоэлектрических систем и аккумуляторных батарей. Они также создали основу для инновационного предложения по предоставлению слотов.

Группа учёных из Индии разработала новый метод планирования зарядки электромобилей (EV) на зарядных станциях, которые включают в себя фотоэлектрические системы и аккумуляторные системы накопления энергии (BESS).

Предлагаемый метод состоит из двух компонентов: оптимизации и иерархизации. Первый компонент оптимизирует размещение зарядных станций для электромобилей (EVCS) в стандартной радиальной распределительной системе IEEE с 33 шинами, а также определяет размер фотоэлектрической системы и аккумуляторной батареи. Второй компонент определяет порядок зарядки электромобилей.

«Это исследование устраняет хаос, оптимизируя размещение и работу станций в распределительных сетях, обеспечивая эффективный поток энергии и сокращая выбросы и расходы, — говорится в заявлении команды. — Устраняя эти препятствия, мы прокладываем путь к экологичному транспорту, который не перегружает наши стареющие сети, что делает электромобили практичным выбором для всех — от городских жителей до водителей-дальнобойщиков».

Оптимизационная часть метода основана на многоцелевом алгоритме оптимизации «рыба-прилипала» (MOROA), который имитирует поведение рыбы-прилипалы, когда она передвигается и прикрепляется к более крупным морским животным. Чтобы определить оптимальный размер PV и BESS, модель сначала запускает «свободное перемещение», то есть глобальный поиск с большими скачками. Затем она совершает небольшие «атаки», как рыба-прилипала, чтобы точнее определить область поиска. Наконец, модель переходит в состояние «эксплуатации», чтобы найти наилучший ответ.

Что касается иерархизации в рамках этого метода, то система использует метод анализа иерархий (МАИ), чтобы определить, может ли она предложить электромобилю место для зарядки. Сначала необходимо отправить запрос через приложение для мобильного телефона. Затем система учитывает несколько параметров для распределения, в том числе время прибытия на зарядную станцию для электромобилей, время отъезда при условии пятичасовой зарядки, уровень заряда, желаемый уровень заряда, расстояние от электромобиля до зарядной станции и наличие свободных слотов. Алгоритм присваивает каждому параметру нормализованную оценку, на основе которой принимается решение в отношении водителя.

«Механизм ранжирования по весу означает меньшую нагрузку на сеть, что приводит к меньшему количеству отключений и более низким тарифам на электроэнергию для населения, — пояснила команда. — Владельцы электромобилей получают более быструю и дешёвую зарядку, а операторы электростанций увеличивают прибыль за счёт оптимизации интеграции фотоэлектрических систем и аккумуляторных батарей. С точки зрения экологии, минимизация выбросов способствует достижению глобальных целей по углеродной нейтральности, потенциально предотвращая выбросы тонн CO2 в год в регионах с высоким уровнем распространения электромобилей».

Чтобы протестировать свой метод, исследователи смоделировали в MATLAB систему с 33 шинами IEEE. Они подключили к сети два EVCS — EVCS 1 и EVCS 2 — каждый с оптимально подобранными системами BESS и PV. EVCS 1 был рассчитан на 40 электромобилей, а EVCS 2 — на 80. Однако они получали одновременные запросы на зарядку от 80 и 150 электромобилей соответственно. В симуляции рассматривались три типа транспортных средств: MG Comet с аккумулятором на 17,3 кВт⋅ч, Tata Tiago с аккумулятором на 19,2 кВт⋅ч и Citroën eC3 с аккумулятором на 29,2 кВт⋅ч.

Ученые протестировали четыре сценария на шине IEEE 33: базовый сценарий, в котором к шине ничего не подключено (сценарий 1); шина IEEE 33 с двумя EVCS (сценарий 2); шина IEEE 33 с двумя EVCS и фотоэлектрическими элементами (сценарий 3); и, наконец, шина IEEE 33 с двумя EVCS, фотоэлектрическими элементами и BESS (сценарий 4). Во всех случаях, когда требовались EVCS, MOROA подключала EVCS к шине 29, а EVCS 2 — к шине 11. Во всех случаях, когда требовалась фотоэлектрическая система, она состояла из 514 модулей мощностью 5 кВт каждый на первой станции и 318 модулей такой же мощности на второй станции. Для EVCS 1 требовалось 90 аккумуляторных батарей ёмкостью 18 кВт⋅ч каждая, а для EVCS 2 — 92 такие же аккумуляторные батареи.

В случае 1 общая потеря мощности составила 2206,88 кВт. В остальных случаях она составила 2417,97 кВт, 1604,01 кВт и 1591,52 кВт для случаев 2, 3 и 4 соответственно. Выбросы из вышестоящей сети составили 34 055,24 кг, 35 543,88 кг, 24 926,55 кг и 25 056,24 кг соответственно. Соответствующие затраты на каждую установку составили 92 629 901,34 индийских рупии ($1 045 566,50), 96 952 067,57 индийских рупий, 161 078 952,90 индийских рупий и 164 542 048,50 индийских рупий соответственно.

“Этот подход, основанный на MOROA, может произвести революцию в городском планировании, внедрив "умные" электромобили в ”умные" города, где комбинированные системы PV-BESS удовлетворяют потребности огромного парка электромобилей в режиме реального времени", - заключили ученые. “Дальнейшие исследования могут включать искусственный интеллект для прогнозирования движения электромобилей или гибридные возобновляемые источники энергии, такие как ветер, повышающие устойчивость к изменчивости погоды. Устраняя неопределенности в поведении электромобилей— такие как случайные заезды, будущие итерации могут оптимизировать более крупные сети, такие как системы шин IEEE 69, еще больше снижая затраты и выбросы для плавного перехода к электрифицированному транспорту по всему миру ”.

Их выводы были опубликованы в статье «Многоцелевое планирование зарядки электромобилей на зарядных станциях с фотоэлектрическими элементами и аккумуляторными батареями в распределительной сети» в журнале Green Energy and Intelligent Transportation. В исследовании приняли участие учёные из индийских Университета Сикша О’Анусандхан и Технологического университета Биджу Патнаик.