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A New Framework for Plug-In Electric Vehicle Charging Models Supported by Solar Photovoltaic Energy Resources Un nouveau cadre pour les modèles de recharge du véhicule électrique rechargeable supporté par des ressources d’énergie solaire photovoltaïque

Authors :
Assolami, Yasser O.
Gaouda, Ahmed
El-Shatshat, Ramadan
Source :
IEEE Canadian Journal of Electrical & Computer Engineering; Spring2021, Vol. 44 Issue 2, p118-129, 12p
Publication Year :
2021

Abstract

This article proposes a new framework for modeling plug-in electric vehicle (PEV) charging demand supported by solar photovoltaic (PV) energy resources in a distribution system. The proposed work focuses on modeling the stochastic nature of both PEV loads and PV generation while considering the effect of the temporal–spatial characteristics of the driver’s behavior, as well as solar irradiation and temperature. A trip chain, based on the Markov Chain Monte Carlo process, is developed to properly model PEV daily driving activities and the PV uncertainty. Charging facilities are assumed available at home, work, and fast-charging stations, having charging levels of 3.7, 6.6, and 50 kW, respectively. The proposed framework is examined, considering the National Household Travel Survey global data, as well as the city of Buffalo and New York state. The impact of varying the penetration levels of PEV and PV resources is also investigated. This work strengthens the proposed models in the literature by integrating the temporal–spatial characteristics of PEV charging demand into PV stochastic models. Résumé—Cet article propose un nouveau cadre de modélisation de la demande de recharge de véhicules électriques rechargeables (PEV) soutenue par des ressources énergétiques solaires photovoltaïques (PV) dans un système de distribution. Le travail proposé se concentre sur la modélisation de la nature stochastique des charges PEV et de la production par PV tout en considérant l’effet des caractéristiques spatio-temporelles du comportement du conducteur, ainsi que l’irradiation solaire et la température. Une chaîne de trajets, basée sur le processus de Monte-Carlo par Markov, est développée pour modéliser correctement les activités quotidiennes concernant la conduite du PEV et l’incertitude des PV. Les installations de recharge sont supposées être disponibles à la maison, au travail et aux bornes de recharge rapide, avec des niveaux de recharge de 3, 7; 6, 6 et 50 kW, respectivement. Le cadre proposé est examiné en tenant compte des données mondiales de l’enquête nationale sur les voyages des ménages, ainsi que de la ville de Buffalo et de l’État de New York. L’impact de la variation des niveaux de pénétration du PEV et des ressources PV est également étudié. Ce travail renforce les modèles proposés dans la littérature en intégrant les caractéristiques temporelles-spatiales de la demande de charge PEV dans les modèles stochastiques PV. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Details

Language :
English
ISSN :
26941783
Volume :
44
Issue :
2
Database :
Complementary Index
Journal :
IEEE Canadian Journal of Electrical & Computer Engineering
Publication Type :
Academic Journal
Accession number :
177606963
Full Text :
https://doi.org/10.1109/ICJECE.2020.3008689