Performance optimization of hybrid, centralized, and decentralized adaptive charging/discharging schemes for plug-in electric vehicles

• Main Author: Mansour, Samah
• Other Authors: Geza Joos (Internal/Supervisor)
• Format: Others
• Language: en
• Published: McGill University 2014
• Subjects: Engineering - Electronics and Electrical
• Online Access: http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=121588

This thesis proposes a decentralized methodology for the planning and scheduling of the charging/discharging activities of plug-in electric vehicles (PEVs) within the smart grids framework. The optimization formulation is then extended to a hybrid approach that can be seen as a compromise between the centralized and decentralized solutions. The optimization objective of the different proposed coordination schemes addresses peak load reduction from the system operator's perspective. The performance of the suggested algorithms is examined by means of analysis and powerful co-simulation of both power and communications perspectives, over a converged broadband fiber-wireless communication infrastructure. A comparison of the proposed decentralized and hybrid schemes to a centralized benchmark algorithm is conducted to identify the performance trade-offs between the three methods. This comparative study examines several performance metrics, such as power demand, losses, and nodal voltage magnitudes, and from the communications perspective, the required channel bandwidth and delay. The adoption of any of the three proposed algorithms depends on many factors; however the size of the fleet seems to be the main impact factor. Centralized algorithms demonstrate optimal performance for relatively low penetration levels, Whereas decentralized schemes become a necessity with increasing PEV fleets. Hybrid schemes, on the other hand, can resolve the successive demand peaks resulting from decentralized schemes with very high penetration levels. === Cette thèse propose une méthodologie décentralisée pour la planification et la coordination des activités de charge et décharge des véhicules électriques (VEs) au sein des réseaux intelligents. La formulation d'optimisation est ensuite étendue vers une approche hybride qui peut être considérée comme un compromis entre l'approche centralisée et l'approche décentralisée. La fonction objectif des différents mécanismes de coordination proposés maximise l'écrê tage de pointe du point de vue de l'opérateur du système électrique. Les algorithmes proposés sont examinés de façon multidisciplinaire par moyen d'analyse et de co-simulation de la puissance électrique et de communication intelligente, sur une infrastructure de communications basées sur des technologies convergentes haut-débit optique et sans-fil. L'objectif principal de cette thèse est de réaliser une étude comparative entre les méthodes centralisée, décentralisée et hybride. La comparaison des méthodes proposées avec un algorithme de référence centralisé révèle le compromis de performances entre les trois approches. La comparaison tient compte de plusieurs métriques du réseau, telles que la demande de puissance, les pertes, les amplitudes de tension nodale, et, du point de vue des communications, la largeur de bande requise et le délai. L'adoption d'un algorithme parmi les trois proposés dépend de plusieurs facteurs, cependant le nombre de VEs semble être le facteur principal. Les algorithmes centralisés démontrent des performances optimales pour des taux relativement faibles de pénétration des VEs, alors que les systèmes décentralisés sont nécessaires lorsqu'il y a un nombre croissant de VEs. D'autre part, les systèmes hybrides sont capables de répondre aux pics de demandes successives résultant de systèmes décentralisés avec des taux de pénétration très élevés.