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2022-04-20
摘要翻译:
基于RES的电力系统中的交通电气化将支持交通部门的脱碳。然而,由于能源需求的增加和充电的巨大峰值效应,电动汽车的无源集成可能会破坏可持续性努力。本研究调查了欧洲电动汽车的三种不同充电策略,它们提供了不同程度的灵活性:被动充电、智能充电和汽车到电网,并将这种灵活性与互联提供的灵活性结合起来。我们使用Balmorel优化工具来表示能源系统中的短期调度和长期终止,我们在开发新方法方面做出了贡献。我们的结果表明,在2050年之前,增加充电灵活性的每一步如何降低系统成本,影响能源组合,影响现货价格,并减少二氧化碳排放。我们量化了灵活充电和可变发电是如何相互支持的(2050年风能和太阳能的100TWH),并限制了固定电池的商业案例,其中被动充电导致太阳能替代风能。通过对有无联网扩展的每种收费方案的比较,突出了欧洲国家在电气化交通环境下电价和二氧化碳排放方面的相互作用。尽管在欧盟一级最灵活的情况下取得了最佳结果,但拥有最便宜和最脱碳电力组合的国家的情况受到了损害,这要求在欧盟一级采取适应的协调政策。
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英文标题:
《From passive to active: Flexibility from electric vehicles in the
  context of transmission system development》
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作者:
Philipp Andreas Gunkel, Claire Bergaentzl\\\'e, Ida Gr{\\ae}sted Jensen,
  Fabian Scheller
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最新提交年份:
2020
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分类信息:

一级分类:Economics        经济学
二级分类:General Economics        一般经济学
分类描述:General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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英文摘要:
  Electrification of transport in RES-based power system will support the decarbonisation of the transportsector. However, due to the increase in energy demand and the large peak effects of charging, the passiveintegration of electric cars is likely to undermine sustainability efforts. This study investigates three differentcharging strategies for electric vehicle in Europe offering various degrees of flexibility: passive charging,smart charging and vehicle-to-grid, and puts this flexibility in perspective with the flexibility offered byinterconnections. We use the Balmorel optimization tool to represent the short-term dispatch and long-terminvestment in the energy system and we contribute to the state-of-the-art in developing new methodologiesto represent home charging and battery degradation. Our results show how each step of increased chargingflexibility reduces system costs, affects energy mix, impacts spot prices and reduces CO2 emissions untilthe horizon 2050. We quantify how flexible charging and variable generation mutually support each other(?100TWh from wind and solar energy in 2050) and restrict the business case for stationary batteries, whereaspassive charging results in a substitution of wind by solar energy. The comparison of each charging schemewith and without interconnection expansion highlights the interplay between European countries in terms ofelectricity prices and CO2 emissions in the context of electrified transport. Although the best outcome isreached under the most flexible scenario at the EU level, the situation of the countries with the cheapest andmost decarbonised electricity mix is damaged, which calls for adapted coordination policy at the EU level.
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2022-4-20 21:22:09
Philipp Andreas Gunkela,Claire Bergaentzl\'ea,Ida Grèsted Jensenb,Fabian SchellerbaEnergy Economics and Regulation,DTU Management,丹麦技术大学,Kongens Lyngby,DenmarkbEnergy系统分析,DTU Management,丹麦技术大学,Kongens Lyngby,DenmarkAbstractSector。然而,由于能源需求的增加和较大的充电高峰,电动汽车的无源集成可能会破坏可持续性。本文研究了三种双向互连。我们使用Balmorel优化工具来表示能源系统中的短期调度和长期终止,我们在开发新方法方面做出了贡献。我们的结果显示了地平线2050增加充电的每一步。我们量化了可移植性充电和可变发电是如何相互支持的(2050年风能和太阳能将达到100TWH),并限制了固定电池的商业案例,其中被动充电导致太阳能替代风能。通过对有无联网扩展的每种收费方案的比较,突出了欧洲国家在电力运输方面的电价和二氧化碳排放之间的相互作用。关键词:可再生能源、电动汽车、传输系统、能源系统、灵活性亮点o电动汽车可再生能源与电网扩张相比的影响建模o电动汽车可再生能源用风力替代太阳能o通过电网扩张对固定电池部署的边际影响o电动汽车可再生能源局部降低电价o电网扩张在空间上平滑电价1。欧洲有雄心勃勃的计划来实现能源系统的脱碳,包括在交通运输等行业。作为一个序列,扇区耦合是在切换发电技术时必须解决的一个挑战,相应的authorEmail地址:phgu@dtu.dk(Philipp Andreas Gunkel)预印本提交给应用能源公司11月12日,2020arxiv:2011.05830 v1[econ.gn]2020.11月11日可变可再生能源方向(VRE)。不可避免地,使用化石燃料的车辆被电动汽车所取代,增加了电力部门对生产单元的需求。然后,这些新的生产单元必须在所需的时间满足新的需求,从而影响投资决策。然而,电动汽车的具体需求高度依赖于所选择的充电方案。一辆典型的电动汽车比普通家庭的用电量高出一倍以上[]。根据Friedldemand对电动汽车的预期部署。弗里德尔等人。[]指出,由于电动汽车的份额为30%,如果应用当前最先进的充电方案,将会出现供应瓶颈。被动式充电(PC)会影响电网,需要长时间的准备;或者避免被动充电行为,这可能会带来经济好处。卡斯滕等人。[]还建议对不断变化的需求引入分散的充电控制,可以为移动部门和电网带来各种好处。
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2022-4-20 21:22:14
假设消费者价格重新影响批发市场,PCcharging对电网的影响最小,并平滑峰值负载和降低充电成本。此外,Kempton和Tomi C[]表明,平均来说,汽车只有4%的时间在路上。因此,电动汽车电池可能在剩余的96%的时间里用于其他目的,例如在电动汽车和接受者之间“[]。V2G代表从电网到电动汽车单元的双向协调能量流,即充电,但也代表从电动汽车单元用于现货市场交易或不仅提供负备用电力,而且提供正备用电力的协调能量流。相比之下,术语“智能充电”仅用于单向过程。Ganet Al以前的研究。或者Sortomme和El-Sharkawi[]表明,即使是单向智能充电也可以说明潜在的聚合器将面临的优化问题[]。在这种情况下,任何一天都有几个小时。为了确定电动汽车的额外负担,Hanemann等人[]对最坏情况峰值需求蛋白的研究进行综述。他们还提出了一个复杂的模型,该模型将德国一项TRAWHERS C研究中的大量燃烧发动机模式映射为相应的、独特的电动汽车等价物[]。generatedload曲线显示,电动汽车的峰值需求在工作日高于周末。此外,还利用Puree进行了优化研究,确定了PC、SC和V2GHousehold Travel Survey的充电选择。丹麦2050年的能源系统使用EnergyPlankristo of Ersen等人的EnergyPlankristo of Ersen等人的热泵和电动汽车。[].Juul和Meibom[]研究了北欧运输能源系统模型的电气特性--通过可再生发电机和减少峰值负荷发电厂来工作。Modelscosts,导致更强的负荷向早上转移,并以更少的功率扩展充电时间[]。总的来说,V2G充电策略被证明是最有好处的[]。同时,在绝大多数的评估中,消费者的接受程度仍然没有受到影响[27]。文献还比较了上下文资格的直接来源的贡献。税收和Tari的影响简化了传播的假设。欧洲国家要么完全孤立,要么与协同效应联系在一起,因为电动汽车不方便,它们与传输系统的相互作用因此不是关于传输系统扩展等不方便选项的相互作用,在此背景下,本研究旨在研究通过电动汽车提供额外的可环境性,以及在传输系统扩展后的可环境性对欧洲的长期发展的影响,以展示系统对这两种可环境性的反应。另一方面,协同作用又对能源系统的发展产生影响。此外,对其他可选选项的影响,如固定电池和扇区耦合到热区。这是通过对西北地区长期容量投资的技术、经济和环境影响进行基于模型的评估[],用于估计在2020年至2050年的几十年内引入智能充电和V2G等可选充电方案的收益。本文对电动汽车和插电式混合动力汽车进行了梳理,以便更好地反映两种汽车各自的可选性特征。电动汽车的市场吸收途径随后得到优化。
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2022-4-20 21:22:22
其次,额外的成本函数被引入电池日历和周期退化的模型,以提供负载转移和充电时间平滑的更详细的表示。第三,开发了一种新的通用数据setis,将车辆集成为具有动态潜力和需求的聚合虚拟存储,以包括电动汽车需求和可预测性潜力。从系统成本的降低、对批发价格变化和分布的影响、VRE整合和CO2排放等方面,对直接收费方案的好处进行了估计。与以前的文献相比,与电动汽车充电方案相比,内源外转移扩展的选择显示了市场耦合的影响和外联以及本地可选性,以突出替代e-ects、协同作用和依赖性。电动汽车附加到巴莫雷尔,而4给出了检查场景的结果。接下来是第5节的讨论和第6.2节的结论。电动汽车的灵活性潜力2.1。通过对现有发电资产的收费计划和未来投资决策提供灵活性,以在必要时满足需求。从理论上讲,从长远来看,电动汽车的适宜充电行为将会对ECT能量系统产生积极的影响。在本研究中,三种直接充电方案的影响随后被调查。已经达到了他们的最高水平。下一个被调查的充电方案是智能充电。这被认为是他们的成本函数。然而,由于额外安装了双向充电器,汽车也可以激活电池放电。因此,电动汽车可以通过平衡供需两个方向来为能源系统做出贡献。因此,这种方案被视为提供最大的脱脂和电池使用的额外成本的选择。消费和客户资格项目2.2.1。电动汽车库存稳定1:北欧和波罗的海国家电动汽车存量发展的假设,以千辆计。年份类型DK NO SE FI EE LV LT2020 BEV 5.0 21.0 20.0 3.0 1.4 0.5 0.52020 PHEV 11.0 11.0 75.0 18.0 0.5 0.5 0.50.52030 BEV 169.8 1068.2 352.5 183.3 43.5 61.7 88.12030 PHEV 540.4 646.9 1121.9 138.3 196.4 280.42040 BEV 583.1 1703.6 1182.1 156.6 222.2 317.42040 PHEV 832.1 1112.7 1688.0 877.8 223.4 317.1 452.92050 BEV 698.3 2354.8 1502.7 781.4 202.0 242.0 34.1 452.92050 761.0 1059.4 1637.6 851.6 220.1 263.7 342.8表2:以千辆计的中欧西北部电动汽车库存发展假设。年份汽车英国DE NL PL BE FR2020 BEV 70.0100.051.0 1.548.0 70.92020 PHEV 170.0105.0 100.01.5 12.5 172.22030 BEV 3371.1 4340.7 2872.7 17000.0 516.3 3414.92040 PHEV 3371.1 4340.7 1739.6 17000.0 516.3 3414.92040 BEV 7271.1 8472.7 3183.5 34000.0 1032.7 7365.62040 PHEV 5453.3 6354.6 2732.6 2550.0 5524.22050 BEV 117000.0 12396.1 5320.7 5365.62040 9.0 11852.12050 PHEV 7800.0 8264.1 2393.8 3400.0 1032.7 7901.4车辆库存使用几个来源进行预测,2020年之前的值为[]的线性外推。国家具体情况的预测取自[](DK)[](NO),[](SE、FI、FR、BE),[](NL),[][32]。因此,可估计电动汽车的需求。电动汽车驾驶需求与丹麦国家交通调查[]。为了量化基本能源需求,技术和ηBAT、CHSOCBEVCBATPCHCCHAssemptions.addon.[32]:*,[40][41]:**,[42][43][44][45]:***年ηV eh*SOCBEV*SOCP HEV*PCH*CBAT**CCH***[-][-][MWH1000V eh][MWH1000V eh][kW][eMW h][ekW h]2020 0.18 30 10 0.01 175000 220.02030 0.17 30 10 0.01 140000 60.12040 0.16 40 10 0.015 105000 59.72050 0.15 50 10 0.02 0000 70000 57.5 PHEVsSOCP最大电池尺寸HEV*在10kW时保持恒定。增加了与电池退化有关的进一步技术投入。
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2022-4-20 21:22:28
由于电动汽车车主有兴趣尽可能长时间地使用他们的电池,更智能的充电方案将考虑电池的老化。Gunkel[]将mostageing总结为相关因素。周期性退化取决于放电深度(DOD),它决定了在一个循环中电池容量的多少。通过使用byThingvad和Marinelli[]以及Kéoll等人建议的调整值。[],假设细胞年龄为0.003%,具有完全等效的αdeg,循环线性依赖性。这一简单值也用于日历老化,根据电池的充电状态,每小时的日历老化值从0.00006%到0.00015%不等。αdeg,calcree表示电池的老化,αdeg,calfs变量取决于SOC。由于目前不考虑温度,老化全年都是一样的,与从Mempirical数据中提取的丹麦平均情况相对应[]。另一个因素被用来调整电池成本,以适应一般的假设,即当只有75%的原始存储容量仍然存在时,寿命就达到了。该模型以αBAT,Os为代表。为车辆寿命EETS生成可靠的驾驶模式是该模型的关键输入。一方面,它决定了私营运输部门的电力需求。另一方面,一个彻底性的4:电动汽车的恒定技术输入数据。[48]:*,[49]:**,[46][47][26]:***,[50]:****dBEV*dP HEVηCH,DCH**αBAT,OS***,***[km][-][-][-]50250.851.1αBAT,LFTγdeg,CYC***γdeg,Calc***γdeg,Calf***[-][-][-]0.25 0.00004 0.0000006 0.0000009(TU)[]。这包括关于车辆使用情况、进出家园和旅行距离的详细信息。在这项研究中,包含多天的旅行被忽略,距离仅指车辆本身的通勤范围。但是,当车辆停在家外面时(例如。由于可用数据集的限制。不可能建立一个统计上强大的可用性模式,代表工作场所的收费选择。在未来的研究中,必须考虑潜在的工作收费和持续旅行,因为基础设施发展计划和行为变化必须进一步调查。为地区和国家的生活环境创建一个数据集,以便分别准确地估计每一个单一的环境。一般的假设是,车辆必须在一年前的每个工作日有100%的一小时SOC。而在PC充电的情况下,当itPInf lex时,车辆会立即充电,这也是当车辆的SOC低于minimumdBEVdP表示相应车型必须满足的最小距离时的一个不合适的充电需求。剩余需求可以自由转移。此外,充电器容量ηch,dchh在整个建模水平上保持不变。最小,同时包含足够的信息来描述2020年NO1(奥斯陆地区)一个代表性天的bovereXobility选项和Concept。图1:2020年NO1(奥斯陆地区)一天内动态需求的聚合虚拟存储系统的概念。最小容量。在一天开始时,存储的BoveleXobility处于最大值。实际限制和能量水平。相反,到达的电动汽车在旅行后再次提高了存储限制,它们的能量超过了最小存储容量。虚拟SOC用绿线表示,模型可以自由决定在限制范围内向下放电或向上充电。
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2022-4-20 21:22:34
然而,有些车辆需要对单个车辆模式进行建模,以表示实际的出行资格和充电需求,并将充电行为作为比较。为了创建驾驶需求,开发了一种算法来生成单个车辆的驾驶模式,并随后将所有相关信息分配到整个生命周期的单个输入中。最重要的步骤总结在附录a.1中的alghorithm1中。在第一步中,从排序的依赖于工作日的子集中选择一个随机行程ωd,c(tDep,tArr,lDist)。dtdeptarrvehicle的旅行距离dtdeptarrvehicle的旅行距离dtdeptarrvehicle的旅行距离dtdeptarrvehicle的旅行距离dtdeptarrvehicle的旅行距离。出发和到达时间四舍五入为与βAV ail相对应的整数(βAV ail=1)。当车辆早上离开时,电池应该充满到SoC。它是由模型强制的,带有Tripsocv。它是由tripT rF lexd,c,Trepress表示充电后的车辆电池离开虚拟存储区。PINF lexd,c,Trepress表示如果车辆返回时电池中的能量低于到达最近医院所需的能量,则在旅行后对充电的需求。如果电池的能量大于电池所需的能量,则根据需要确定充电状态,并进行内部能量平衡。对于被动充电选项,PP assivd、c、tis也计算后返回。如果充电器的容量小于所需的需求,充电的能量将自动分配到随后的小时内,使用最大充电器容量。然后,根据可用度计算出每辆车的最小和最大SOCs、SOCd、c、tandSOCd、c、T.最终,cCone大存亡。电池电动汽车和插电式电动汽车分开进行,信息可以保留。在singlevehicles以接近满SOC返回并立即充电到最大容量的情况下,该模型可能会高估充电器容量。因为知道装有专用充电器的车辆不能再使用了。应用前还对这种ECT进行了预充电装置的研究,发现误差很小,在+/-1%以下。因此,假定它是适用的。建模方法3.1。BalmorelThis研究使用Balmorel,一个开源的确定性能源系统优化模型,有一个专门的燃料和投资决策。此外,传输系统是用基于库诺的模型来表示的。这项研究涵盖了北欧、波罗的海和西北欧洲中部国家。几个出版物有[]。优化和一般建模假设的校准来自NETP16,参与不包括在内,因为Balmorel只模拟第二天的市场。V2G计费方案的最后一组限制。电动汽车加法的数学公式-ON3.2.1。在应用的优化模型中,被动充电、s、tPP Cy、a、v、s、TYAVSTT时间步长。在本研究中,Balmorel以每小时的值工作:Ωy,s,t=axavxvpp Cy,a,v,s,t·t(1)与PC循环降解有关的成本Φdeg,Cycy,s,t[e]根据方程(2)确定。γdeg,电池单元的循环降解。DOD是通过每小时循环能量Cy,a,v,s,t·t除以总安装电池容量的份额来确定的,总安装电池容量是当前可用电池容量的最大可用状态a,v,s,t[MWh]和一个系数αbat,os,该系数增加了安装电池容量,以说明可用容量和安装容量之间的差值。之后,电池在容量损失四分之一后更换CBAT、Reply、a、v、s、TEαBAT、LFT。
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