Véhicule-réseau

vignette|Une borne de recharge rapide pour véhicule électrique compatible avec le véhicule-réseau. Le véhicule-réseau (vehicle-to-grid, V2G) est un concept d'exploitation des véhicules électriques à prise, tels que les véhicules électriques à batterie (BEV) et les hybrides rechargeables (PHEV), et ceux à pile à combustible à l'hydrogène (FCEV), qui sont connectés au réseau électrique pour vendre des services de réponse à la demande, soit en renvoyant de l'électricité au réseau, soit en réduisant leur taux de charge. La capacité de stockage des V2G leur permet également de pallier l'intermittence des sources d'énergie renouvelables telles que le solaire et le vent, en stockant, puis déchargeant l'énergie électrique produite par ces sources. Étant donné qu’à tout moment, 95 % des voitures sont garées, les batteries des véhicules électriques pourraient être utilisées pour transférer de l’électricité de la voiture au réseau de distribution électrique et inversement, afin de contribuer à l'ajustement offre-demande d'électricité. Le concept de « véhicule-réseau » trouve son origine dans la constatation qu'à tout moment, 95 % des voitures sont garées sur un parking ou dans un garage. Celles d'entre elles qui sont équipées d'une batterie d'une capacité supérieure aux besoins quotidiens de leur propriétaire peuvent donc être utilisées comme moyens de régulation du système électrique, chargeant leur batterie à partir du réseau pendant les heures de faible demande ou celles de forte production des énergies intermittentes, et réinjectant une partie de ce stock dans le réseau pendant les heures de forte demande ou celles de faible production intermittente. Une variante simplifiée consiste à utiliser l'électricité de la batterie d'une voiture garée dans la maison pour alimenter ses appareils électro-ménagers ou autres, réduisant ainsi ses appels au réseau. Jeremy Rifkin, popularise en 2011 l'idée d'utiliser les batteries des voitures électriques pour gérer les pointes de demande sur le réseau électrique et les variations de la production des énergies intermittentes, idée qui a déjà été l'objet de publications scientifiques.

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Vehicle-to-Grid for Reliable Frequency Regulation

Dirk Lauinger

Future low-carbon societies will need to store vast amounts of electricity to stabilize electricity grids and to power electric vehicles. Vehicle-to-grid allows vehicle owners and grid operators to share the costs of electricity storage by making the batteries of electric vehicles available to the grid. In practice, vehicle owners decide when to reserve their cars for driving and when to make them available for grid services. Vehicle aggregators then decide how to commit the vehicles to grid services. For vehicle-to-grid to succeed, both vehicle owners and grid operators must be able to trust aggregators, i.e., vehicles should be available for driving and for grid services when the aggregators promise they will be. In this thesis, we solve a decision-making problem that ensures reliable commitments by vehicle aggregators for a particular grid service known as primary frequency regulation, considered one of the most profitable applications of vehicle-to-grid. Mathematically, we first formulate a robust optimization problem with functional uncertainties that maximizes the expected profit from selling primary frequency regulation to grid operators and guarantees that vehicle owners can meet their market commitments for all frequency deviation trajectories in an uncertainty set that encodes applicable European Union regulations. Functional uncertainties ensure that vehicle owners and grid operators can trust the decisions of aggregators at all times. Faithfully modeling the energy conversion losses during battery charging and discharging renders the optimization problem nonconvex. By exploiting a total unimodularity property of the proposed uncertainty sets and an exact linear decision rule reformulation, we prove that the nonconvex robust optimization problem with functional uncertainties is equivalent to a tractable linear program. Somewhat counterintuitively, the underlying deterministic problem for a known frequency deviation trajectory does not reduce to a linear program but results in a large-scale mixed-integer linear program, even if time is discretized. We believe that we have thus discovered the first practically interesting class of optimization problems that become dramatically easier through robustification. Through extensive numerical experiments using real-world data, we quantify the economic value of vehicle-to-grid and elucidate the financial incentives of vehicle owners, aggregators, equipment manufacturers, and regulators. In particular, we find that the prevailing penalties for non-delivery of promised regulation power are too low to incentivize aggregators to honor their promises toward grid operators. For general electricity storage devices, we then solve a simplified version of the decision-making problem analytically to understand how the optimal frequency regulation commitments depend on the roundtrip efficiency of the storage device, the dispersion of the frequency deviations, and the EU delivery guarantee. We show how the marginal cost of frequency regulation decreases with roundtrip efficiency and increases with frequency deviation dispersion. For energy-constrained storage devices, we find that the profits from frequency regulation are inversely proportional to the length of time for which storage operators commit regulation power. Establishing an intra-day market for frequency regulation would thus make electricity storage devices more competitive with other regulation providers, such as thermal power plants.

EPFL2022

Distributed Routing and Charging Scheduling Optimization for Internet of Electric Vehicles

Xiaoying Tang

In this paper, we consider an Internet of Electric Vehicles (IoEV) powered by heterogeneous charging facilities in the transportation network. In particular, we take into account the state-of-the-art vehicle-to-grid (V2G) charging and renewable power generation technologies implemented in the charging stations, such that the charging stations differ from each other in their energy capacities, electricity prices, and service types (i.e., with or without V2G capability). In this case, each electric vehicle (EV) user needs to decide which path to take (i.e., the routing problem) and where and how much to charge/discharge its battery at the charging stations in the chosen path (i.e., the charging scheduling problem) such that its journey can be accomplished with the minimum monetary cost and time delay. From the system operator's perspective, we formulate a joint routing and charging scheduling optimization problem for an IoEV network, and show that the problem is NP-hard in general. To tackle the NP-hardness, we propose an approximate algorithm that can achieve affordable computational complexity in large-size IoEV networks. The proposed algorithm allows the routing and charging solution to be calculated in a distributed manner by the system operator and EV users, which can effectively reduce the computational complexity at the system operator and protect the EV users' privacy and autonomy. Besides, a proximal method is introduced to improve the convergence rate of the proposed algorithm. Extensive simulations using real world data show that the proposed distributed algorithm can achieve near-optimal performance with relatively low computational complexity in different system set-ups.

IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC2019

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Véhicule-réseau

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Un réseau électrique intelligent, ou smart grid en anglais, est un réseau de distribution d'électricité qui favorise la circulation d’information entre les fournisseurs et les consommateurs afin d’ajuster le flux d’électricité en temps réel et d'en permettre une gestion plus efficace. Ce type de réseaux intelligents utilise des techniques informatiques pour optimiser la production, la distribution, la consommation et éventuellement le stockage de l'énergie afin de mieux coordonner l'ensemble des mailles du réseau électrique, du producteur au consommateur final.

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La notion de maîtrise de la demande en énergie (qui comprend celle de maîtrise de la demande en électricité) souvent dite MDE (en anglais, energy demand management (EDM), demand-side management (DSM) ou demand-side response (DSR)), regroupe des actions d'économies d'énergie développées du côté du consommateur final, et non du producteur d'énergie (bien que ce dernier puisse y contribuer). La MDE a été initiée dans les années 1990, aux États-Unis et en Europe principalement (dont en France avec le soutien de l'AFME devenue ADEME).

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