Питання та відповіді: як електромобілі взаємодіють з електричною мережею

У міру зростання швидкості прийняття електромобілів (США) в США транспортний сектор чинить додатковий тиск на електромережу. Каліфорнія очікує, що до 2030 року в продажів нових автомобілів більше 50% транспортних засобів з нульовою емісією (ZEV), що включає батарею EV, плагін-гібридний EV та паливний елемент EV, в нових продажах автомобілів для досягнення загальнодержавних цілей скорочення викидів та забруднення. Це додало тиску на електромережу може бути дуже руйнівним, але дослідники транспорту та електромереж з Національної лабораторії Лоренса Берклі (Лабораторія Берклі) в галузі енергетики шукають рішення, які допоможуть містобудівникам підготуватися.

Науковий співробітник лабораторії Берклі Бін Ван знає, що для розробки рішень потрібен міждисциплінарний підхід, і багато в чому фон Ванга являє собою ідеальний перетин необхідних знань. У нього є досвід роботи в галузі електромережі, транспорту та машинобудування, і все це ключові сфери, необхідні для вирішення зростання ЗЕВ.

За останні кілька років дослідники почали дивитися на інтеграцію дослідницьких мереж та транспорту, завдяки зростанню електромобілів, модернізації сітки, обміну їздою та автономним транспортним засобом у дорозі. Ван орієнтований на розробку масштабованих рішень для аналізу впливу ЕВ на електромережу, а також максимізації переваг від прийняття ЕВ. Бачення Ванга полягає в розробці цих алгоритмів на великій столичній моделі, наприклад, зона затоки Сан-Франциско Поєднання широкомасштабного аналізу, а також оптимізація як для транспортної, так і для електромережі — робить це більш складним, ніж багато інших обчислювальних транспортних проектів.

У цьому питанні Ван ділиться своєю думкою про те, яку роль відіграватимуть електронні електромережі в процесі прийняття EV, і він окреслює роботу, яку проводить Берлі-Лабораторія, щоб допомогти підготувати наші транспортні та електричні сектори до цієї великої зміни.

З. Як би ви визначили інтеграцію мережі / транспорту і чому це важливо?

A. Наша транспортна система стрімко модернізується, і тенденція спрямована на електрифікацію транспорту, тобто на EVS. Інтеграція сітки / транспорту стосується інноваційних способів взаємодії попиту на електроенергію в транспортному секторі з плануванням та експлуатацією електричних мереж. Зокрема, електромережами можна буде керувати з точки зору місця зарядки, часу та потужності, а також для підтримки декількох мережевих послуг.

Згідно з положеннями в Каліфорнії, ми очікуємо, що до 2030 року в штаті буде 5 мільйонів електромобілів. Я думаю, що це величезний перехід, до якого нинішні технології, включаючи обладнання, програмне забезпечення, алгоритми і навіть споживачі, не готові. У найближчі кілька років є велика ймовірність, що у нас буде більше ЕВ, ніж доступних публічних зарядних пристроїв, тому програмне забезпечення може бути корисним для координації цих звичаїв зарядки серед багатьох водіїв на великій території комунальних служб.

Якщо ми просто заїжджаємо на наш ЕВ з дому на роботу і працюємо додому, і ми заряджаємо свої машини, коли хочемо зарядити, це не найкращий підхід. За допомогою додаткової інформації ми можемо трохи оптимізувати або змінити свою поведінку. Наприклад, я можу зробити якесь програмування, щоб встановити зарядні пристрої починати заряджатись після опівночі, щоб я міг особисто знизити рахунок за енергію, і я можу уникнути перевантажених доріг, щоб можна було зменшити тривогу пробігу. Ми можемо приймати розумніші рішення щодо часу зарядки, розташування потужності та вибору маршруту.

У сфері інтеграції EV ми працюємо над вирішенням цих бар'єрів. Програмні рішення можна використовувати як міст для з'єднання фізичної інфраструктури з реальними драйверами EV. Це дасть можливість більш складних взаємодій між водіями EV та інфраструктурою зарядки. Наприклад, як водій EV, можливо, мені потрібно буде знати, чи буде заряджена інфраструктура, коли я приїду. Якщо я приїжджаю в певний час дня, скільки енергії мені потрібно затягнути з електричної мережі в акумулятор автомобіля, і скільки часу я можу бути там? Можливо, я затримаю деякі доплати від комунального підприємства залежно від часу доби. Розумні алгоритми рішення можуть допомогти нам вирішити всі ці змінні.

Інша сторона цієї проблеми — електропостачання. Те, що вони можуть бачити у своїй системі, — це несподівані сплески навантаження, спричинені величезною кількістю EV зарядки. Наприклад, в районі затоки Сан-Франциско, навантаження на заряджання в ЕВ сприймає близько 7 або 8 вечора, і це може бути проблематично.

Ці несподівані форми поведінки повинні бути змодельовані комунальними службами, щоб побачити, яка шкода може бути завдана їхнім системам, яке обладнання знадобиться для модернізації інфраструктури та скільки грошей потрібно буде інвестувати в додаткові схеми, генератори чи пристрої захисту для система для запобігання пошкодження від нового EV зарядного навантаження.

Значна частина наших моделюючих робіт також може вплинути на планування. Наприклад, якщо я хочу заощадити енергію для округу Аламеда та заощадити час подорожі для мандрівників в окрузі, я можу опублікувати привабливу політику ціноутворення, щоб люди могли трохи змінити свою поведінку, щоб загальний вплив на систему міг зменшитись. Або якщо у мене в наступні 10 років на модернізацію інфраструктури доведеться витратити 1 мільярд доларів, я можу використовувати обчислювальний інструмент, щоб повідомити мені, чи роблю це таким чином, скільки користі я можу мати, скільки клієнтів чи EV водіїв, які я можу обслуговувати, і скільки доларів я можу заощадити за рахунок рахунку за енергію. Серед усіх цих сценаріїв я можу вам сказати, який із них найкращий. Ми можемо використовувати програму для обчислення кращих рішень для містобудівників та комунальних служб. Ось як ми можемо робити речі розумно.

Q. Як були пристосовані методи оптимізації та моделювання з метою вигоди інтеграції сітки / транспорту та які проблеми ще існують?

A. Раніше ми вже мали різноманітні існуючі методи моделювання та оптимізації для транспортування, електромережі, а також для електромобілів, але ці підходи були окремими та відключеними. Зараз ці три системи щільно з'єднані між собою, і виявляється, що не існує всеосяжної структури оптимізації, яка б захоплювала всі елементи, що беруть участь у цій новій проблемі.

Деякі з наших найбільших викликів інтеграції мережі / транспорту включають моделювання складних взаємодій між електричною мережею (планування та експлуатація) та поведінкою електричного транспортного засобу (поїздки та зарядки) у контексті всієї транспортної системи. Вирішити точне оптимальне рішення обчислювально важко, особливо для повномасштабної проблеми. Потрібні надшвидкі рішення з новими алгоритмами, використовуючи високоефективні обчислювальні технології. З метою поліпшення вірності моделі та масштабованості для столичних транспортних та електричних мереж, наприклад, в районі затоки Сан-Франциско такі обчислювальні методи є важливими для швидшого моделювання, оптимізації та контролю зі скороченням часу вирішення.

З: Який прогрес досяг Ваша команда в лабораторії Берклі в напрямку посилення інтеграції мережі / транспорту?

A. Ми завершили попередню роботу над великомасштабним моделюванням транспорту та електричної мережі, обчисленням та керуванням, використовуючи високоефективні методи обчислень. Частина моєї роботи раніше полягала в розробці оптимальної стратегії оптимізації зарядки автопарку, яка була реалізована в реальному світі, тобто на демонстраційному майданчику в окрузі Аламеда, що має декілька автопарків флоту. Розроблене нами програмне рішення — це отримання інформації від водіїв, транспортних засобів, а також сигналів реакції на попит від комунальних служб для управління часом зарядки та завантаженням автопарку, так що сукупний профіль навантаження мінімізує витрати на енергію, гарантуючи, що кожен індивідуальні потреби в електроенергії задоволені.

Ми розпочали новий проект з Каліфорнійською комісією з питань енергетики з розробки інструменту планування електричного проектування середніх і важких транспортних засобів (MHDV), a.k.a HEVI-Pro. Мета цього проекту — спланувати зарядну інфраструктуру, необхідну для декарбонізації MHDV та зменшення впливу забруднення дизельного повітря в Каліфорнії. Новий інструмент дозволить розробникам політики проводити оптимальну оцінку сценаріїв розгортання багаторазової інфраструктури для середніх та важких електричних транспортних засобів у всьому штаті Каліфорнія.

Проблема досліджень є загальнодержавною, але деталізація полягає в кожному окрузі. Наприклад, інструмент здатний визначити, скільки / які типи швидких зарядних пристроїв потрібні в окрузі Аламеда або окрузі Лос-Анджелес до 2030 року. Хоча вартість є одним з причин у нашому моделюванні, є також інші проблеми, такі як справедливість серед водіїв EV, а також Цілі викидів за округами. В майбутньому ми сподіваємось, що зможемо запропонувати рішення з відкритим кодом, щоб допомогти містобудівникам зробити мережу та транспортну інфраструктуру більш стійкими. Наприклад, містобудівники зможуть використовувати цей інструмент для визначення кількості необхідних зарядних станцій та оптимальних місць для цих зарядних станцій у всій зоні затоки SF, забезпечуючи, щоб обмеження пропускної здатності ланцюга не порушувались додатковим зарядним навантаженням від електричних MHDV.

З. Чи є у вас якісь заключні думки щодо майбутнього інтеграції мережі / транспорту, пов'язані з вашими поточними дослідженнями?

А. Приблизно 30% споживання енергії в транспортному секторі, ймовірно, надійде від електричної мережі в Каліфорнії до 2030 року, і тому буде більше взаємозалежностей між сектором транспорту та сектором електромереж. Я думаю, що світліше майбутнє інтеграції транспорту / мереж попереду — інтеграція інших передових технологій, таких як Штучний інтелект, автономне керування автомобілем та аналітика даних тощо. Однак потрібно зробити більше роботи над розробкою нових моделей з достатньою масштабованістю. , вірність та обчислювальний прорив для забезпечення більш ефективного прийняття рішень у поєднаних системах сітково-транспортних перевезень.

Інший напрям досліджень, який може бути цікавим у майбутньому, — це врахування електромобілів як рухливих накопичувачів енергії. Якщо кількість цих електромобілів зростає, можливо, ми зможемо об'єднати цей мобільний накопичувач енергії як один віртуальний стаціонарний акумулятор або одна віртуальна електростанція для надання різноманітних послуг для транспортування та систем електромереж. Це робить систему більш гнучкою для роботи з декількома типами ЕВ, обслуговуючи попит на поїздки та надаючи підтримку в режимі реального часу для збалансування електричної мережі. Зрештою, ці інтелектуальні програми для прийняття рішень мінімізують вплив збільшення використання електроенергії на електромережу та покращать загальні суспільні вигоди.

Facebook Comments