Modelling electric vehicles for emerging markets and demand response mechanisms
Resumen
Esta tesis examina el impacto del crecimiento de los vehículos eléctricos (VE) en las redes de distribución de baja tensión. La subida de los precios de la energía, impulsada por los altos precios del gas y la guerra en Ucrania, junto con la dependencia europea del gas ruso y los crecientes costes de los derechos de emisión de CO2, requiere nuevos métodos de eficiencia energética. Las políticas de sostenibilidad de la Unión Europea están impulsando a todos los sectores hacia un modelo de cero emisiones netas, lo que aumentará la penetración de los VE y alterará los patrones tradicionales de consumo de electricidad, elevando los costes energéticos globales. La gestión optimizada de la energía será crucial para evitar restricciones en la red derivadas de la alta demanda.
El objetivo principal de esta tesis es estimar la asignación de energía más eficiente en una comunidad energética, evaluar la validez del Community Energy Trading para optimizar la eficiencia energética y comparar los escenarios que ofrecen mejores resultados en la minimización de costes. Se modelaron varios escenarios utilizando un modelo basado en MATLAB adaptado de estudios previos. Los escenarios incluyen diferentes combinaciones de fotovoltaica (FV), sistemas de almacenamiento de energía (ESS) y carga/descarga de VEs. Los resultados muestran que los DERs pueden reducir significativamente los costes energéticos minimizando las importaciones de la red y utilizando precios bajos de electricidad. Los escenarios sin VEs reducen los costes en más del 50% gracias a la FV, y con ESS se obtiene una reducción adicional del 22%. La combinación de FV, ESS y VEs con mayor disponibilidad es el escenario más rentable, con una reducción del 47% en comparación con las simulaciones iniciales sin DERs. En general, la tesis destaca los beneficios económicos y de eficiencia de los DERs, especialmente al integrarse en comunidades energéticas. This Master’s Thesis examines the impact of electric vehicle (EV) growth on low voltage distribution networks (LVDNs). Rising energy prices, driven by high gas prices and the Ukrainian War, coupled with Europe’s dependence on Russian gas and increased CO2 emission rights costs, necessitate new energy efficiency methods. The European Union’s sustainability policies are pushing for a net-zero emissions model, significantly increasing EV penetration and altering electricity consumption patterns. The thesis aims to estimate the most efficient energy allocation in an energy community, evaluate the effectiveness of community energy trading (CET) in optimizing energy efficiency, and determine the most cost-effective scenario among different DER integration schemes.
Several scenarios were modelled using a MATLAB-based simulation adapted from existing research. These scenarios included various combinations of photovoltaics (PV), energy storage systems (ESS), and EV charging/discharging. The findings show that DERs, especially when integrated with PV and ESS, can reduce energy costs significantly by minimizing grid imports and utilizing low electricity prices. Scenarios without EVs showed a cost reduction of over 50% due to PV introduction, with further cost decreases when combined with ESS. Including EVs increased costs due to higher demand, but optimal scenarios involving PV, ESS, and extended EV connection times to the grid still achieved a 47% cost reduction. Overall, the thesis highlights the substantial economic and efficiency benefits of DERs, emphasizing their importance in forming energy communities and enhancing grid stability.
Trabajo Fin de Máster
Modelling electric vehicles for emerging markets and demand response mechanismsTitulación / Programa
Máster Universitario en Ingeniería Industrial y Máster Universitario en Sector Eléctrico - Master in the Electric Power IndustryMaterias/ categorías / ODS
H62-electrotecnica (MII-E)Palabras Clave
Generación Distribuida Vehículos Eléctricos Comunidades Energéticas ComercioDistributed Energy Resources Electric Vehicles Community Energy Trading