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電動車管理系統


摘要


icon_level_03近來能源需求的相關議題,如石化燃料的使用與電費的調漲,以環境保護與能源需求之間的平衡為中心向外幅散,在運輸上,傳統的車輛使用石化燃料作為動力來源,對環境造成顯著的衝擊。因此,發展電動車可以同時解決了環境保護與能源需求的問題,被視為永續發展的關鍵之一。

然而,隨著電動車的普及率逐漸上升,在大量電動車進行充電時,將對變壓器負載造成重大的影響,如何進行有效的充電調度管理以降低變壓器負載將是重要目標。


 相關成果


icon_level_03電動車集中式充電管理

     如系統架構,管理系統在變壓器能承載的能力下,對每一台電動車的充電進行調度,並以最大化每一台車的SOC為目標。

 圖1. 系統架構圖


icon_level_03智慧型電動車充電管理系統

      以單一停車場之充電情形作為設計目標,並提出了兩階段最佳調度策略為每台電動車進行最佳調度控制,其中第一階段之最佳化調度以變壓器的額定容量作為限制條件,使變壓器在不超過額定容量下,盡可能滿足每台電動車之充電需求;

      第二階段則以第一階段的結果作為條件,對停車場整體充電成本進行最佳化,並降低其充電成本。

圖2. Tobe電動車充電狀況

圖3. 台達電充電柱充電實況


icon_level_03停車場電動車充電及放電最佳控制

     利用V2G(vehicle-to-grid)讓能量回饋電網,同時滿足電力公司、停車場業者及用戶三者的需求。

     使用模糊推理系統(Fuzzy Inference System)計算權重因子,以及透過線性規劃(linear programming)計算最佳解,由控制中心決定每一台車是否要進行充放電,同時從停車場業者的角度出發,將停車場的成本最小化。


icon_level_03分散式電動車充電管理系統

      考慮將來每一戶家庭都有一輛電動車,一個變壓器下面同時會有數十數百台電動車的狀況下,一個控制中心無法處理如此大量的電動車排程,因此使用分散式最佳化方法,在不超過變壓器承載能力下,由每一個終端根據控制中心提供的訊息自行決定當前車輛的充電與否,減輕控制中心的負擔及提高演算效率。

圖4. 分散式充電管理架


關鍵技術


icon_level_03線性規劃

(Linear Programming)

      我們線性規劃的目標式通常是最大化或者是最小化一個目標式,配合一些物理上的限制條件,在這種受限制的條件下進行最佳化。我們的決策變數是0或1,也就是這台車的充電與否。

      然而在演算過程中我們這樣的限制會大幅度降低演算法的效率,因此我們對這一條件進行鬆綁,將其限制在0到1之間,再進行最佳化,最後再將解映射回0、1變數。


icon_level_03交替方向乘子法

(Alternating Direction Method of Multipliers):

      透過終端提供必要的資訊,後端進行參考資料的計算再廣播給終端,終端根據參考資料個別進行決策,這一過程是個別獨立且同時,也就是平行處理,通常會預設一迭代次數或者當值收斂某一程度時停止迭代,這一方法的優點在於能同步處理決策變數及通訊能力的要求不高。


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