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

Customized Uncertainty Quantification of Parking Duration Predictions for EV Smart Charging

As Electric Vehicle (EV) demand increases, so does the demand for efficient Smart Charging (SC) applications. However, SC is only acceptable if the EV user’s mobility requirements and risk preferences are fulfilled, i.e. their respective EV has enough charge to make their planned journey. To fulfill these requirements and risk preferences, the SC application must consider the predicted parking duration at a given location and the uncertainty associated with this prediction. However, certain regions of uncertainty are more critical than others for user-centric SC applications, and therefore, such uncertainty must be explicitly quantified. Therefore, the present paper presents multiple approaches to customize the uncertainty quantification of parking duration predictions specifically for EV user-centric SC applications. We decompose parking duration prediction errors into a critical component which results in undercharging, and a non-critical component. Furthermore, we derive quantile-based security levels that can minimize the probability of a critical error given a user’s risk preferences. We evaluate our customized uncertainty quantification with four different probabilistic prediction models on an openly available semi-synthetic mobility data set and a data set consisting of real EV trips. We show that our customized uncertainty quantification can regulate critical errors, even in challenging real-world data with high fluctuation and uncertainty

Smart Charging of Electric Vehicles with Cloud-based Optimization and a Lightweight User Interface – A Real-World Application in the Energy Lab 2.0: Poster

Smart Charging (SC) of Electric Vehicles (EVs) integrates them into the power system to support grid stability by power management. Large-scale adoption of SC requires a high level of EV user acceptance. Therefore, it is imperative to make the underlying charging scheme tangible for the user. We propose a web app for the user to start, adjust and monitor the charging process via a User Interface (UI). We outline the integration of this web app into an Internet of Things (IoT) architecture to establish communication with the charging station. Two scenarios demonstrate the operation of the system. Future field studies on SC should involve the EV user due to individual preferences and responses to incentive schemes. Therefore, we propose the Smart Charging Wizard with a customizable UI and optimization module for future research and collaborative development

Cooling of Neutron Stars with Strong Toroidal Magnetic Fields

We present models of temperature distribution in the crust of a neutron star in the presence of a strong toroidal component superposed to the poloidal component of the magnetic field. The presence of such a toroidal field hinders heat flow toward the surface in a large part of the crust. As a result, the neutron star surface presents two warm regions surrounded by extended cold regions and has a thermal luminosity much lower than in the case the magnetic field is purely poloidal. We apply these models to calculate the thermal evolution of such neutron stars and show that the lowered photon luminosity naturally extends their life-time as detectable thermal X-ray sources

Integrating Battery Aging in the Optimization for Bidirectional Charging of Electric Vehicles

Smart charging of Electric Vehicles (EVs) reduces operating costs, allows more sustainable battery usage, and promotes the rise of electric mobility. In addition, bidirectional charging and improved connectivity enables efficient power grid support. Today, however, uncoordinated charging, e.g. governed by users' habits, is still the norm. Thus, the impact of upcoming smart charging applications is mostly unexplored. We aim to estimate the expenses inherent with smart charging, e.g. battery aging costs, and give suggestions for further research. Using typical on-board sensor data we concisely model and validate an EV battery. We then integrate the battery model into a realistic smart charging use case and compare it with measurements of real EV charging. The results show that i) the temperature dependence of battery aging requires precise thermal models for charging power greater than 7 kW, ii) disregarding battery aging underestimates EVs' operating costs by approx. 30%, and iii) the profitability of Vehicle-to-Grid (V2G) services based on bidirectional power flow, e.g. energy arbitrage, depends on battery aging costs and the electricity price spread.Comment: Submitted to IEEE Transaction on Smart Gri