面向电动车车队的事件驱动实时多目标充电方案优化

电动车 (EV) 在全球租车服务中的应用正在快速增长，大多数商业车队预计将在 2030 年完全采用电动车。当前，大多数车队运营商使用的基准方案是一种常规的充电策略，即在为 EV 充电时始终以最大功率进行充电。与燃油价格相对稳定的特征不同，电价波动性大，短时间内可能会发生巨大变化，这取决于电力供应情况，而电力供应又受到受限可再生能源供给以及多个数源工业部门（包括交通运输）需求增加的影响。EV 的电池是最关键的组件，因为它是最昂贵的替换部件，也是最具火灾风险的组件。为确保安全运行和延长电池寿命，必须在 EV 由车队运营商控制期间（例如在充电期间）防止电池容量衰减。从根本上说，车队运营商希望在特定时间点服务尽可能多的需求，以最大化收入。这通过最小化 EV 在充电时的耗时，从而增加其进行接送的可用性来实现。降低充电成本、减少电池容量衰减以及最大化接送可用性三个目标被形式化为一个多目标优化问题。该优化模型在两个来自真实世界 ACN 数据集的案例中进行了测试，涉及一周时间内低密度和高密度 EV 充电情况。该方案的结果显示，峰值电力负荷 periods 减少了 33.3%，充电成本节省 53.2%，电池容量衰减降低了 16%。