Electric Vehicle Charging Load Allocation at Residential Locations Utilizing the Energy Savings Gained by Optimal Network Reconductoring

In this study, a two-stage methodology based on the energy savings gained by optimal network reconductoring was developed for the sizing and allocation of electric vehicle (EV) charging load at the residential locations in urban distribution systems. During the first stage, the Flower Pollination Algorithm (FPA) was applied to minimize the annual energy losses of the radial distribution system through optimum network reconductoring. A multi-objective function was formulated to minimize investment, peak loss, and annual energy loss costs at different load factors. The results obtained with the flower pollination algorithm were compared with the particle swarm optimization algorithm. In the second stage, a simple heuristic procedure was developed for the sizing and allocation of EV charging load at every node of the distribution system utilizing part of the annual energy savings obtained by optimal network reconductoring. The number of electric cars, electric bikes, and electric scooters that can be charged at every node was computed while maintaining the voltage and branch current constraints. The simulation results were demonstrated on 123 bus and 51 bus radial distribution networks to validate the effectiveness of the proposed methodology

A Smart Charging Assistant for Electric Vehicles Considering Battery Degradation, Power Grid and User Constraints

Der Anstieg intermittierender Stromerzeugung aus erneuerbaren Energiequellen erschwert zunehmend einen effizienten und zuverlässigen Betrieb der Versorgungsnetze. Gleichzeitig steigt die Zahl der Elektrofahrzeuge, die zum Aufladen erhebliche Mengen an elektrischer Energie benötigen, rapide an. Energie- und Mobilitätssektor sind somit unweigerlich miteinander verbunden, was zur Folge hat, dass zuverlässige Elektromobilität von einer robusten Stromversorgung abhängt. Darüber hinaus empfinden Fahrzeugnutzer ihre individuelle Mobilität als eingeschränkt, da Elektrofahrzeuge im Vergleich zu Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor derzeit eine geringere Reichweite aufweisen und mehr Zeit zum Aufladen benötigen. In der vorliegenden Arbeit wird daher ein neuartiges Konzept sowie eine Softwareanwendung (Ladeassistent) vorgestellt, die den Nutzer beim Laden seines Elektrofahrzeuges unterstützt und dabei die Interessen aller beteiligten Akteure berücksichtigt. Dafür werden zunächst Gestaltungsmerkmale möglicher Softwarearchitekturen verglichen, um eine geeignete Struktur von Modulen und deren Verknüpfung zu definieren. Anschließend werden anhand realer Daten sowohl Energieverbrauchs- als auch Batteriemodelle entwickelt, verbessert und validiert, welche die Fahr- und Ladeeigenschaften von Elektrofahrzeugen abbilden. Die wichtigsten Beiträge dieser Arbeit resultieren aus der Entwicklung und Validierung der folgenden drei Kernkomponenten des Ladeassistenten. Als Erstes wird das individuelle Mobilitätsverhalten der Nutzer modelliert und anhand von aufgezeichneten und halbsynthetischen Fahrdaten von Elektrofahrzeugen ausgewertet. Insbesondere wird ein neuartiger, zweistufiger Clustering-Algorithmus entwickelt, um häufig besuchte Orte der Nutzer zu ermitteln. Anschließend werden Ensembles von Random-Forest-Modellen verwendet, um die nächsten Aufenthaltsorte und die dort typischen Parkzeiten vorherzusagen. Als Zweites wird gemischt-ganzzahlige stochastische Optimierung angewandt, um Ladestopps in einem zukünftigen Zeithorizont möglichst komfortabel und kostengünstig zu planen. Dabei wird ein graphenbasierter Algorithmus eingesetzt, um den Energiebedarf und die Eintrittswahrscheinlichkeit von Mobilitätsszenarien eines Elektrofahrzeugnutzers zu quantifizieren. Zur Validierung werden zwei alternative Ladestrategien definiert und mit dem vorgeschlagenen System verglichen. Als Drittes wird ein nichtlineares Optimierungsschema entwickelt, um vorhandene Zeit- und Energieflexibilität in Ladevorgängen von Elektrofahrzeugen zu nutzen. Die Integration eines detaillierten Batteriemodells ermöglicht eine genaue Quantifizierung der Kosteneinsparungen aufgrund einer geringeren Batteriealterung und dynamischer Stromtarife. Anhand von Daten aus realen Ladevorgängen von Elektrofahrzeugen können Einflüsse auf die Rentabilität von Vehicle-to-Grid-Anwendungen herausgearbeitet werden. Aus der Umsetzung des vorgestellten Ansatzes in einer realistischen Umgebung geht ein Architekturentwurf und ein Kommunikationskonzept für optimierungsbasierte intelligente Ladesysteme hervor. Dabei werden weitere Herausforderungen im Zusammenhang mit standardisierter Ladekommunikation, Eingriffen der Energieversorger und Nutzerakzeptanz aufgedeckt

A Sustainable Revolution

The parties of the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) attained the Paris Agreement to tackle climate change and to strengthen the actions required for a sustainable transition towards an environmentally friendly future. This transition will involve holistic approaches and multifaceted societal shifts, requiring answers and collaboration between private, public, and academic sectors. This book gathers together contributions which study the transition towards a more sustainable future, involving and identifying the development and implications of more sustainable alternatives, in collaboration with all relevant stakeholders (e.g. communities, firms, policy makers, researchers, etc.), to achieve this transition. The approaches proposed are all concerned with a common perspective: imaging our globe with a greener picture, built upon a transversal sustainable revolution to clean up the Earth

Proceedings of the 6th International Conference EEDAL'11 Energy Efficiency in Domestic Appliances and Lighting

This book contains the papers presented at the sixth international conference on Energy Efficiency in Domestic Appliances and Lighting. EEDAL'11 was organised in Copenhagen, Denmark in May 2011. This major international conference, which was previously been staged in Florence 1997, Naples 2000, Turin 2003, London 2006, Berlin 200h9a s been very successful in attracting an international community of stakeholders dealing with residential appliances, equipment, metering liagnhdti ng (including manufacturers, retailers, consumers, governments, international organisations aangde ncies, academia and experts) to discuss the progress achieved in technologies, behavioural aspects and poliacineds , the strategies that need to be implemented to further progress this important work. Potential readers who may benefit from this book include researchers, engineers, policymakers, and all those who can influence the design, selection, application, and operation of electrical appliances and lighting.JRC.F.7-Renewable Energ

Proceedings of the 7th International Conference EEDAL 2013 Energy Efficiency in Domestic Appliances and Lighting

This book contains the papers presented at the seventh international conference on Energy Efficiency in Domestic Appliances and Lighting. EEDAL'2013 was organised in Coimbra, Portugal in September 2013. This major international conference, which was previously been staged in Florence 1997, Naples 2000, Turin 2003, London 2006, B2e0r0l9in, Copenhagen 2011 has been very successful in attracting an international community of stakeholders dealing with residential appliances, equipment, metering liagnhdti ng (including manufacturers, retailers, consumers, governments, international organisations aangde ncies, academia and experts) to discuss the progress achieved in technologies, behavioural aspects and poliacineds , the strategies that need to be implemented to further progress this important work. Potential readers who may benefit from this book include researchers, engineers, policymakers, and all those who can influence the design, selection, application, and operation of electrical appliances and lighting.JRC.F.7-Renewables and Energy Efficienc