Revisión de estrategias de modelado de la demanda de carga para vehículos eléctricos: una comparación de enfoques grid-to-vehicle probabilísticos

Review of charging load modeling strategies for electric vehicles: a comparison of grid-to-vehicle probabilistic approaches

C.D. Zuluaga-Ríos, D.F. Florián-Ceballos, M.A. Rojo-Yepes, S.D. Saldarriaga-Zuluaga

Tecnura Vol. 25, nº. 70, pp. 108 - 125

Original summary:

Objetivo:

En este artículo se revisan diferentes enfoques sobre cómo modelar la penetración de los vehículos eléctricos (EV) en los sistemas eléctricos de potencia. También se evalúa y compara experimentalmente el desempeño de tres enfoques probabilísticos de demanda de carga de vehículos eléctrico considerando cuatro niveles de penetración de EV.

Metodología:

Se realiza una búsqueda detallada del estado del arte de estrategias de modelado de carga de carga para vehículos eléctricos, donde se recopilaron los trabajos más representativos sobre este tema. Se propone un modelo probabilístico basado en la simulación de Monte Carlo y se implementan dos métodos más. Estos modelos tienen en cuenta la hora de salida de los vehículos eléctricos, la hora de llegada y la hora que se conectan a la red, las cuales fueron concebidas como variables aleatorias.

Resultados:

Se obtuvieron histogramas de la demanda de carga de los vehículos eléctricos para los tres modelos contemplados. Adicionalmente, se calculó una métrica de similitud para conocer la distribución que mejor se ajusta a los datos de cada modelo. Lo anterior se realizó considerando 20, 200, 2.000 y 20.000 vehículos eléctricos en promedio. Si se tiene una baja penetración de vehículos eléctricos, es posible modelar la demanda de estos usando una distribución gamma. De lo contrario, se recomienda usar una distribución Gaussiana o lognormal si se tiene una alta penetración de EV.

Conclusiones:

Se presenta una revisión del estado del arte en el modelado de vehículos eléctricos bajo un enfoque G2V, donde se identificaron tres grupos: los enfoques deterministas, los métodos que tratan la incertidumbre y la variabilidad y los métodos basados en datos. Adicionalmente, se observó que el modelo EVCP 3 y la distribución gamma pueden ser apropiados para modelar la penetración de vehículos eléctricos en análisis de flujo de carga probabilístico o para estudios de planeamiento estocástico en redes de distribución activas.

English summary:

Objective:

In this paper, different approaches to how the penetration of electric vehicles (EV) can be modeled in power networks are reviewed. The performance of three probabilistic electric vehicle charging load approaches considering four levels of penetration of EV is also evaluated and compared.

Methodology:

A detailed search of the state-of-the-art in charging load modeling strategies for electric vehicles is carried out, where the most representative works on this subject were compiled. A probabilistic model based on Monte Carlo Simulation is proposed, and two more methods are implemented. These models consider the departure time of electric vehicles, the arrival time, and the plug-in time, which were conceived as random variables.

Results:

Histograms of the demand for charging of electric vehicles were obtained for the three models contemplated. Additionally, a similarity metric was calculated to determine the distribution that best fits the data of each model. The above was done considering 20, 200, 2.000, and 20.000 electric vehicles on average. The results show that, if there is a low penetration of electric vehicles, it is possible to model the EV charging demand using a gamma distribution. Otherwise, it is recommended to use a Gaussian or lognormal distribution if there is a high EV penetration.

Conclusions:

A review of the state of the art of the modeling of electric vehicles under a G2V approach is presented, where three groups are identified: deterministic approaches, methods that deal with uncertainty and variability, and data-driven methods. Additionally, it was observed that EVCP model 3 and gamma distribution could be appropriate for modeling the penetration of electric vehicles in probabilistic load flow analysis or for stochastic planning studies for active distribution networks.

Layman's summary:

 

 

Keywords: demanda de carga de vehículos eléctricos, simulación de Monte Carlo, modelado probabilístico.; electric vehicle charging demand, Monte Carlo simulation, probabilistic modeling.

DOI reference: https://doi.org/10.14483/22487638.18657

Published on paper: October 2021.

Citation:
C.D. Zuluaga-Ríos, D.F. Florián-Ceballos, M.A. Rojo-Yepes, S.D. Saldarriaga-Zuluaga, Revisión de estrategias de modelado de la demanda de carga para vehículos eléctricos: una comparación de enfoques grid-to-vehicle probabilísticos. Tecnura. Vol. 25, nº. 70, pp. 108 - 125, October 2021.