Evaluation of novel energy management concepts for EV chargers in future smart city infrastructure

Abstract

Uno de los retos de las futuras ciudades inteligentes es coordinar la carga de vehículos eléctricos (VE), con el fin de minimizar su impacto en el sistema eléctrico. Si no se controla de forma óptima, esta demanda podría remodelar el perfil de potencia demandada pudiendo ocasionar congestiones en las redes de distribución. Además, variaciones significativas en el perfil de potencia pueden implicar cambios en el dimensionado del sistema elétrico, lo que conllevaría gastos innecesarios. Este trabajo incluye un estado de la cuestión sobre los sistemas de gestión de energía para estaciones de carga. Además, de acuerdo a lo estudiado, se propone una arquitectura de control basada en un control predictivo (MPC) de dos niveles para coordinar la demanda de VEs en redes de distribución. El nivel de control inferior agrega la demanda de energía de todas las estaciones de carga de la misma subestación de Media-Baja tensión (MT-BT). El segundo nivel distribuye la demanda agregada de VEs en el tiempo, minimizando las pérdidas totales del sistema y considerando el estado futuro del sistema eléctrico. Se utilizan un conjunto de relajaciones para convexificar las ecuaciones de flujo de potencia (FP). De esta manera, el óptimo global puede ser fácilmente alcanzado para topologías radiales. Finalmente, se analiza el rendimiento del algoritmo desarrollado con diferentes topologías de red de la IEEE y para distintos niveles de penetración de VEs.

One of the challenges of future smart cities is to coordinate Electric Vehicle (EV) charging events to reduce their impact on the electrical system. If not optimally controlled, such demand might lead to grid congestions reshaping the net power profile of distribution systems. Significant power profile variations might imply distribution system resizing, driving to unnecessary capital expenditures. This thesis includes a literature review about the state-of-the-art energy management systems for charging stations. Additionally, a two-level MPC-based control architecture is proposed to allocate the EV demand within a distribution system. The lower control level aggregates the energy demand for all charging stations of the same MV-LV substation. The second level allocates the aggregated EV demand in time while minimizing total system losses and considering the future state of the power system. A set of convex relaxations convexifies the power flow (PF) equations. Thus, the global optimum can be easily achieved for radial topologies. Finally, the performance of the proposed algorithm with different IEEE grid topologies and for distinct levels of EV penetration is analyzed.