Revisión de estrategias de modelado de la demanda de carga para vehículos eléctricos: una comparación de enfoques grid-to-vehicle probabilísticos

• Zuluaga Ríos, Carlos David ^[1] ; Florián Ceballos, Daniel Felipe ; Rojo Yepes, Miguel Ángel ; Saldarriaga Zuluaga, Sergio Danilo
  1. [1] Institución Universitaria Pascual Bravo
• Localización: Tecnura: Tecnología y Cultura Afirmando el Conocimiento, ISSN-e 2248-7638, ISSN 0123-921X, Vol. 25, Nº. 70, 2021 (Ejemplar dedicado a: October - December), págs. 108-125
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Review of Charging Load Modeling Strategies for Electric Vehicles: a Comparison of Grid-to-Vehicle Probabilistic Approaches
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• Resumen
  • español

    Objetivo:  En este artículo se revisaron diferentes enfoques sobre cómo modelar la penetración de los vehículos eléctricos (EV) en los sistemas eléctricos de potencia. También se evalúa y compara experimentalmente el desempeño de tres enfoques probabilísticos de demanda de carga de vehículos eléctrico considerando cuatro niveles de penetración de EV.

    Metodología: Se realiza una búsqueda detallada del estado del arte de estrategias de modelado de carga de carga para vehículos eléctricos, donde se recopilaron los trabajos más representativos sobre este tema. Se propuso un modelo probabilístico basado en la simulación de Monte Carlo y se implementaron dos métodos más. Estos modelos tienen en cuenta la hora de salida de los vehículos eléctricos, la hora de llegada y la hora que se conectan a la red. Estas variables fueron concebidas como variables aleatorias.

    Resultados: Se obtuvieron histogramas de la demanda de carga de los vehículos eléctricos para los tres modelos contemplados. Adicionalmente, se calculó una métrica de similaridad para conocer la distribución que mejor se ajusta a los datos de cada modelo. Lo anterior, se realizó considerando 20, 200, 2000 y 20000 vehículos eléctricos en promedio. Si se tiene una baja penetración de vehículos eléctricos es posible modelar la demanda de estos usando una distribución gamma. De lo contrario, se recomienda usar una distribución Gaussiana o Lognormal si se tiene una alta penetración de VE.

    Conclusiones: Se presentó una revisión del estado del arte en el modelado de vehículos eléctricos bajo un enfoque G2V, donde se identificaron tres grupos: los enfoques deterministas, los métodos que tratan la incertidumbre y la variabilidad y, finalmente, se identificaron los métodos basados ​​en datos. Adicionalmente, observamos que el modelo EVCP 3 y la distribución gamma pueden ser apropiados para modelar la penetración de vehículos eléctricos en análisis de flujo de carga probabilístico o para estudios de planeamiento estocástico en redes de distribución activas.

    Financiamiento: Institución Universitaria Pascual Bravo

  • English

    Objective: In this paper, we review different approaches to how the penetration of electric vehicles (EV) can be modeled in power networks. We also evaluate and compare experimentally the performance of three probabilistic electric vehicle charging load approaches considering four levels of penetration of EV.

    Methodology:  We carry out a detailed search of the state-of-the-art in charging load modeling strategies for electric vehicles, where the most representative works on this subject were compiled. A probabilistic model based on Monte Carlo Simulation was proposed and two more methods were implemented. These models take into account the departure time of electric vehicles, the arrival time and the plug-in time, which were conceived as random variables.   Results:  Histograms of the demand for charging of electric vehicles were obtained for the three models contemplated. Additionally, a similarity metric was calculated to know the distribution that best fits the data of each model. The above was done considering 20, 200, 2000 and 20,000 electric vehicles on average. The results show that if there are a low penetration of electric vehicles, it is possible to model the EV charging demand using a gamma distribution. Otherwise, it is recommended to use a Gaussian or Lognormal distribution if you have a high VE penetration.

    Conclusions: A review of the state of the art of the modeling of electric vehicles under a G2V approach was presented, where three groups are identified: the deterministic approaches, methods that deal with uncertainty and variability, and finally data driven methods were also identified. Additionally, we observed that the EVCP model 3 and the gamma distribution can be appropriate for modeling the penetration of EVs in probabilistic load flow analysis or for stochastic planning studies for active distribution networks.

    Financing: Institución Universitaria Pascual Bravo