On the Evaluation of Plug-in Electric Vehicle Data of a Campus Charging Network

The mass adoption of plug-in electric vehicles (PEVs) requires the deployment of public charging stations. Such facilities are expected to employ distributed generation and storage units to reduce the stress on the grid and boost sustainable transportation. While prior work has made considerable progress in deriving insights for understanding the adverse impacts of PEV chargings and how to alleviate them, a critical issue that affects the accuracy is the lack of real world PEV data. As the dynamics and pertinent design of such charging stations heavily depend on actual customer demand profile, in this paper we present and evaluate the data obtained from a $17$ node charging network equipped with Level $2$ chargers at a major North American University campus. The data is recorded for $166$ weeks starting from late $2011$. The result indicates that the majority of the customers use charging lots to extend their driving ranges. Also, the demand profile shows that there is a tremendous opportunity to employ solar generation to fuel the vehicles as there is a correlation between the peak customer demand and solar irradiation. Also, we provided a more detailed data analysis and show how to use this information in designing future sustainable charging facilities.Comment: Accepted by IEEE Energycon 201

Stochastic planning of electric vehicle charging station integrated with photovoltaic and battery systems

Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/166260/1/gtd2bf00020.pd

Integration of electric vehicle load and charging infrastructure in distribution network

While road electrification offers economic and environmental advantages, the non-conventional load due to electric vehicles usage and charging patterns pose challenges to distribution systems. The strategic design of charging infrastructure is becoming an essential element to facilitate power system planning and decision-making process. This paper presents a probabilistic method to derive charging patterns and estimate the electric vehicle demand profiles under uncertainty and variability. We apply a Gaussian copula to capture correlations between the key multivariates. We investigate the optimal location and size of charging stations based on queueing theory and intercepted traffic flow model. We examine the impact of the charging demand occurred in residential and public area on distribution expansion investment and incremental operational cost. The feasibility of the approach is tested on an interconnected distribution grid and transportation system. The case studies show that a careful probabilistic analysis of the randomness intrinsic to the charging behavior is of great importance to define and implement an integrated power and transportation system design

Validation of optimal electric vehicle charging station allotment on IEEE 15-bus system

Introduction. The diminishing conventional energy resources and their adverse environmental impacts compelled the researchers and industries to move towards the nonconventional energy resources. Consequently, a drastic paradigm shift is observed in the power and transportation sectors from the traditional fossil fuel based to the renewable energy-based technologies. Considering the proliferation of electric vehicles, the energy companies have been working continuously to extend electric vehicle charging facilities. Problem. Down the line, the inclusion of electric vehicle charging stations to the electric grid upsurges the complication as charging demands are random in nature all over the grid, and in turn, an unplanned electric vehicle charging station installation may cause for the system profile degradation. Purpose. To mitigate the problem, optimum allocation of the charging stations in existing power distribution system in a strategic manner is a matter of pronounced importance in maintaining the system stability and power quality. In this paper, optimum allocation of electric vehicle charging stations in IEEE 15-bus system is studied in order to minimize the highest over and under voltage deviations. Methodology. Primarily, voltage stability analysis is carried out for identification of the suitable system nodes for the integration. Voltage sensitivity indices of all the system nodes are calculated by introducing an incremental change in reactive power injection and noting down the corresponding change in node voltage for all nodes. Henceforth, dynamic load-flow analysis is performed using a fast and efficient power flow analysis technique while using particle swarm optimization method in finding the optimal locations. Results. The results obtained by the application of the mentioned techniques on IEEE 15-bus system not only give the optimum feasible locations of the electric vehicle charging stations, but also provide the maximum number of such charging stations of stipulated sizes which can be incorporated while maintaining the voltage profile. Originality. The originality of the proposed work is the development of the objective function; voltage stability analysis; power flow analysis and optimization algorithms. Practical value. The proposed work demonstrates the detailed procedure of optimum electric vehicle charging station allotment. The experimental results can be used for the subsequent execution in real field.Вступ. Зменшення традиційних енергетичних ресурсів та їх несприятливий вплив на навколишнє середовище змусили дослідників і галузі промисловості перейти до нетрадиційних енергетичних ресурсів. Отже, в енергетичному та транспортному секторах спостерігається кардинальна зміна парадигми від традиційного викопного палива до технологій, що базуються на відновлюваних джерелах енергії. Беручи до уваги розповсюдження електромобілів, енергетичні компанії постійно працюють над розширенням потужностей для зарядки електромобілів. Проблема. Включення зарядних станцій для електромобілів до електричної мережі викликає ускладнення, оскільки вимоги до зарядки мають випадковий характер по всій електромережі, і, в свою чергу, незапланована установка зарядної станції для електромобілів може призвести до погіршення профілю системи. Мета. Щоб полегшити проблему, оптимальне розміщення зарядних станцій в існуючій системі розподілу електроенергії стратегічним чином є питанням надзвичайно важливого значення для підтримки стабільності системи та якості електроенергії. У цій роботі вивчається оптимальне розміщення зарядних станцій для електричних транспортних засобів в 15-шинній системі IEEE з метою мінімізації найвищих відхилень напруги вгору та донизу. Методологія. В першу чергу, проводиться аналіз стабільності напруги для ідентифікації відповідних вузлів системи для інтеграції. Показники чутливості до напруги всіх вузлів системи обчислюються шляхом введення поступової зміни подачі реактивної потужності та відмітки відповідної зміни вузлової напруги для всіх вузлів. Надалі динамічний аналіз потоку навантаження виконується за допомогою швидкого та ефективного методу аналізу потоку потужності, використовуючи метод оптимізації рою частинок для пошуку оптимальних місць розташування. Результати. Результати, отримані при застосуванні зазначених методів на 15-шинній системі IEEE, не тільки дають оптимально можливе розташування зарядних станцій електромобілів, але також забезпечують максимальну кількість таких зарядних станцій встановлених розмірів, які можна включити, зберігаючи профіль напруги. Оригінальність. Оригінальність запропонованої роботи полягає у розвитку цільової функції; у аналізі стабільності напруги; у алгоритмах аналізу та оптимізації потоку потужності. Практичне значення. Запропонована робота демонструє детальну процедуру оптимального розподілу станцій зарядки електромобілів. Результати експериментів можуть бути використані для подальшої реалізації в реальних умовах

Research on economic planning and operation of electric vehicle charging stations

Appropriately planning and scheduling strategies can improve the enthusiasm of Electric vehicles (EVs), reduce charging losses, and support the power grid system. Thus, this dissertation studies the planning and operating of the EV charging station. First, an EV charging station planning strategy considering the overall social cost is proposed. Then, to reduce the charging cost and guarantee the charging demand, an optimal charging scheduling method is proposed. Additionally, by considering the uncertainty of charging demand, a data-driven intelligent EV charging scheduling algorithm is proposed. Finally, a collaborative optimal routing and scheduling method is proposed