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Title An analytical framework for modelling Quality of Service in EV charing wi th multi-class customers
Degree MS
Author Kihong Ahn
Advisor Kiseon Kim
Graduation Date 2017.08.18 File Link icon
    Date 2019-02-25 10:10
전기자동차는 탄소 및 가솔린 연료로 운용되던 기존의 차량과 달리 전기라는 대체에너지를 주 에너지 공급원으로 사용되며 차량의 새로운 패러다임을 열었다. 반면 현재 한정적인 충방전소와 추후 전기자동차의 활성화를 위해 그리드의 안전성을 보장할 수 있는 충방전소 관리가 필수불가결한 문제로 대두 되었다. 충방전소의 효율성을 극대화할 수 있는 다양한 방법 중 하나는 큐잉이론을 이용하여 차량 대기시간을 감소시키고 차량의 포화로 인한 충방전소로의부터의 차량의 거부확률을 최소화하여, 더 많은 전기자동차에게 에너지를 공급할 수 있는 시스템을 구축하는 것이다.

본 논문에서 는 이러한 문제를 해결하기 위해 Birth and Death process 와 Quasi-birth and death process를 이용하여 효과적인 충방전소 시스템을 구축하는 문제를 다루었다. 
우선권에 따라 차량의 클래스를 나누고 Birth and death process를 이용하 여 blocking probability와 충방전소가 얻을 수 있는 이득을 측정하였다. 이는 우선권에 따라 클래스를 구분하지 않은 경우보다 더 나은 성능을 보여주었다. 
더 많은 기능을 고려하기 위해선 Markov chain이 확장되어야만 하는데, QBD를 이용하여 차량의 retrial behavior과 에너지저장장치의 사용을 고려하는 충방전소 관리 시스템으로 문제를 확장하였다. 이는 두가지 클래스만을 고려한 경우보다 더 낮은 blcoking probability를 얻을 수 있었고, 이를 통해 충방전소는 더 많은 이득을 취할 수 있음을 보여주었다.

Distribution of limited grid resources among electric vehicles (EVs) with diverse service demands in an unfavorable and unpredictable manner degrades the stability of the grid and overall profit achievable by the operating charging s tation (CS) operators. In fact, inefficient resource management is manifested by customer dissatisfaction arising due to prolonged queuing and blockage of EVs a rriving at the CS for service. In order to expand EVs adoption and support large -scale penetration, designing and modeling of CS infrastructures is significant to facilitate different classes of customer service demands. As more number of c harging stations are being interconnected, controlling demand side requests shou ld be managed efficiently to increase the revenue of the operator and stabilize the grid. 


In this thesis, we propose a mathematical framework for maximizing revenue of the respective CS operator considering the QoS preference in terms of blocking probabilities of the service classes under a dynamic pricing principle . To account for the uncertain stochastic service requests imposed on the grid b y customers and their tendency to retry for service, the model is further extend ed to incorporate additional secondary energy storage option and retrial queuein g of blocked EVs by using the notion of quasi-birth and death (QBD) process. Sim ulation results for the single CS and networked models reveal considerably highe r satisfaction levels for fast charging EV customers and improved attainable sys tem revenue as compared to the baseline scenario
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