Дослідники досліджують гнучкість зарядки спільних автоматизованих електромобілів

Транспортна галузь перебуває в результаті перетворень, а саме шляхом електрифікації автомобілів, автоматизації та спільного використання. На перетині цих тенденцій поділяються автоматизовані електромобілі (САЕВ).

Незважаючи на те, що такі транспортні засоби пропонують можливість знизити витрати, зменшити викиди та покращити досвід подорожей, їх некоординована зарядка за масштабами може наголосити на електричній мережі та збільшити витрати, особливо в міру зростання частки ринку SAEV. Щоб пом'якшити ці проблеми, науково-дослідна команда з Національної лабораторії з відновлюваної енергії (NREL) дослідила потенційну гнучкість майбутніх флотів САЕВ, які зараз перебувають у зародковому стані.

"Щоб визначити їх гнучкість, спершу ми синтезували попит на поїздки для чотирьох великих американських міст: Остін, Детройт, Вашингтон та Майамі", — сказав Метью Моніот, розширений інженер з моделювання автомобілів та аналізу даних NREL. "Тоді ми використовували модель скоординованої зарядки, спрямовану на зменшення витрат на зарядку автопарку у відповідь на зміну цін на електроенергію, враховуючи п'ять різних правдоподібних сумішей для виробництва електроенергії за 2040 рік".

Результати дослідження вказують на значну економію витрат на енергію

"Наш аналіз показує, що навантаження на зарядку SAEV дуже гнучкі і пропонують потенціал для значної економії витрат на енергію, коливаючись від 13% до 46% в різних модельованих сценаріях", — додав Моніот. "Через скоординовану зарядку ми можемо змінити терміни зарядних подій, щоб скористатися нижчими цінами на електроенергію, не впливаючи негативно на здатність парку задовольнити потреби користувачів у мобільності".

Це дослідження було детально розроблено в недавньому технічному документі SAE International — "Розуміння зарядної гнучкості спільних автоматних електромобільних парків" — автором Моніот разом з Янбо Ге, Ніколасом Рейніке та Алексом Шредером.

Аналіз використовує дані та інструменти NREL

Для проведення аналізу команда використовувала симультативну систему інтеграції екосистеми автомобілів (HIVE) NREL, яка моделює роботу парків SAEV над наборами даних про попит на поїздку, а також місцеві прогнозовані ціни на електроенергію з регіональної моделі системи розгортання енергії.

Гнучка конструкція HIVE дозволяє дослідникам будувати масштабні імітаційні матриці та порівнювати результати у різних сценаріях, які залежать від таких параметрів, як розташування, типи транспортних засобів, мережі зарядки та заправки, станція експлуатації автопарку, алгоритми диспетчеризації тощо.

Facebook Comments