Carregamento ótimo de veículos elétricos considerando as restrições das redes de distribuição de média tensão

Abstract

O escopo deste trabalho é a otimização do carregamento dos Veículos elétricos (VEs) em um ambiente controlado, considerando-se uma infraestrutura de medição avançada. O método desenvolvido utiliza uma técnica de otimização linear, a qual determina a potência elétrica que será entregue a cada VE considerando como restrições os níveis de operação da rede elétrica de média tensão. Essa potência será chamada neste trabalho como taxa de carregamento ótimo. Para a aplicação da metodologia proposta neste trabalho, é necessário conhecer a distribuição espacial dos veículos elétricos híbridos plug-in (PHEVs) na cidade e a distância percorrida por cada um deles. Para isto, foi utilizado o modelo espaço-temporal que utiliza um sistema multiagente e um enfoque de percolação o qual permite estimar a localização de cada PHEV e o estado de carga inicial (SOC) para a conexão no sistema. Estes dados são considerados como dados de entrada para a metodologia apresentada neste trabalho. O método foi testado no sistema teste IEEE 34 considerando niveis de penetração de 15%, 30% e 50% e o algoritmo desenvolvido foi implementado em linguagem de programação MATLAB 7.9.0 (R2009a). Os resultados mostram que com uma porcentagem de penetração de 15%, é possível atender a demanda adicional, representada pela conexão dos PHEVs, sem violar as restrições de operação do sistema; com uma porcentagem de penetração de 30%, os resultados mostram que, preservando os limites de operação do sistema, uma porcentagem de 20,66% dos PHEVs consegue carregar totalmente suas baterias. Também, com uma porcentagem de penetração de 50% os resultados mostram que 8,56% dos PHEVs consegue ficar dentro de um nível de energia aceitável. Porém, gerando cenários de recarga onde os níveis de tensão do sistema são aumentados e...

The scope of this work is to optimize the charging of electric vehicles (EVs) in a controlled environment, considering an advanced metering infrastructure. The method uses a linear optimization technique, which determines the electrical power that will be delivered to each EV considering the levels of operating constraints in a medium-voltage distribution network. In this work, such power is called the optimal charging rate. For the application of the methodology proposed in this work, it is necessary to know the spatial distribution of the hybrid electric vehicles (PHEVs) and the distance traveled by each of them. For this, this work used the spatial-temporal model formed by a multi-agent system with a percolation approach to estimate the location of each PHEV, and the initial state of charge (SOC) in the beginning of recharge. These data are considered as inputs of the presented methodology in this work. The method was tested in the IEEE 34 test system considering penetration levels of 15%, 30% and 50% and the developed algorithm was implemented in the MATLAB programming language 7.9.0 (R2009a). The results show that with 15% of penetration, it is possible to meet the additional demand, represented by the connection of PHEVs without violating the operation system constraints; with a percentage of 30% penetration, the results show that while preserving the operating limits of the system, a percentage of 20.66% of PHEVs can fully charge their batteries. Also, with a percentage of 50% penetration results show that 8.56% of PHEVs can stay within an acceptable power level. However, creating scenarios where the system voltage levels are increased and, moreover, the charging time is extended, the batteries of all PHEVs, representing a rate of penetration of 30% are in the end of the clearance within an acceptable level and, for 50%, a... (Complete abstract click electronic access below)