Optimal Dispatch of Electric Vehicles Performing Vehicle-to-Grid. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.
|
PDF (Masters Thesis)
Ahmad_Selim-200992570-Thesis-CD.pdf - Submitted Version Download (2MB) | Preview |
Arabic Abstract
من أجل تحقيق الاستدامة البيئية و الحفاظ على أمن الطاقة ، يُجري متابعة موجة من الكهربة في قطاع النقل للتأثير على البيئة بشكل إيجابي. التحول إلى السيارات الكهربائية (المركبات الكهربائية) يُتوقع أن يعزز إلى حد كبير كفاءة استخدام الطاقة في النقل والحد من تأثير الانبعاثات لكل مركبة بشكل كبير. من خلال تقنية مركبة الى شبكة (V2G)، يمكن للسيارات الكهربائية ان توفر أيضا خدمات قيمة للشبكة. للاستفادة الكاملة من هذه الخدمات، يحتاج المحصلون/المجمعون لِجَدوَلَة مجموعات كبيرة من المركبات الكهربائية والتحكم في شحنهم مع الالتزام بقواعد السوق. تم إجراء العديد من الدراسات التي تركز على خوارزميات الجدولة في حين أن الخوارزميات التي تتحكم في عملية الشحن الفعلية أقل نسبيا. الإرسال التدريجي هو أسلوب شائع ويستخدم عادةً، ومع ذلك فإنه يواجه بعض التحديات مثل متطلبات الاتصالات العامة الخاصة به عالية والاحتياج لزيادة تكاليف المحطة. ويهدف هذا العمل المقدم للتغلب على تلك العقبات من خلال تطوير خوارزمية الإرسال والتحكم في شحن المركبات الكهربائية عن طريق تبني نظام شحن أحادي الاتجاه وبطريقة متقطّعة. ان هذه الخوارزمية تحول حالة المركبات الكهربائية ما بين يعمل ولا يعمل من أجل تلبية إشارة تنظيم الشكبكة الكهربائة المرسلة من قِبَل مدير الشبكة . ومن شأنها أيضا أن تحرز تخفيضات كبيرة في تكاليف الاتصالات اللاسلكية والبنية التحتية اللازمة. أجريت عمليات محاكاة على نظام يتألف من 1000 مركبة كهربائية في سوق الكهرباء PJM باستخدام إشارات تنظيم عالية الدقة خلال فترة 24 ساعة. وكانت الأهداف تقييم أداء هذه الخوارزمية إمقارنة بالخوارزميات السابقة. تتمثل الأهداف هذا العمل في تقييم أداء هذه الخوارزمية بالمقارنة مع خوارزميات الارسال المستمرة و مع خوارزمية مرجعية أخرى تعمل على أسس بناء قوائم الأولويات. تظهر نتائج المقارنة تفوق الخوارزمية المقترحة في مجال الحد من عرض النطاق الاتصال الترددي المطلوب، مع الالتزام بتحقيق العدل في شحن المركبات الكهربائية المشاركة في برنامج الـV2G.
English Abstract
For the sake of achieving environmental sustainability and energy security, a wave of electrification is being pursued in the transportation sector to impact the environment positively. Switching to electric vehicles (EVs) is expected to greatly enhance the energy efficiency of transportation and reduce the emission impact per vehicle tremendously. Through vehicle-to-grid (V2G), EVs can also provide valuable services to the grid. To take full advantage of those services, aggregators essentially need to schedule large groups of EVs and dispatch them while abiding by the market rules. Many studies have been made focusing on aggregator scheduling algorithms while few on actual dispatch algorithms. Incremental dispatch, which is the commonly assumed technique, faces several challenges, such as high overhead communications requirements and increasing charging station costs. This work aims to overcome those obstacles by developing an optimal dispatch algorithm for EVs performing unidirectional regulation in a discrete manner. This algorithm switches EVs on and off in order to meet the system regulation signal. It also facilitates significant reductions in the required communications bandwidth and infrastructure costs. Simulations are performed on a system consisting of 1000 EVs in the PJM electricity market using high resolution regulation signals over a 24 hour period. The objectives are to evaluate the performance of this dispatch algorithm compared to the incremental dispatch algorithm and another benchmark algorithm based on priority list building. Comparison results demonstrate the superiority of the proposed algorithm in terms of reduction of required communication bandwidth and fairness to EVs participating in the V2G program.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Subjects: | Engineering Electrical |
| Department: | College of Engineering and Physics > Electrical Engineering |
| Committee Advisor: | Al-Awami, Ali |
| Committee Members: | Al-Awami, Ali and Abido, Mohamed and Al-Naffouri, Tareq |
| Depositing User: | AHMED SELIM (g200992570) |
| Date Deposited: | 08 Aug 2016 08:35 |
| Last Modified: | 01 Nov 2019 16:34 |
| URI: | http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/140038 |