Optimal fast-charging strategies for long-distance trips on the highway with all-electric vehicles
Stratégies optimales de recharge rapide sur autoroute pour des trajets longue distance en véhicule électrique
Résumé
The transportation sector represents 12% of the greenhouse gas (GHG) emissions in the world and, to reduce those emissions, automotive makers accelerate the transition to electric vehicles (EVs). Despite fast-growing electric vehicle sales, some drawbacks to EV adoption still exist, including a limited range for most EV models and extended pauses (compared with a thermal car) to charge during long-distance trips. One solution would be to reduce charging needs by proposing EVs with larger batteries but this kind of vehicle is costly and has an important environmental footprint. Indeed, even if EVs do not emit tank-to-wheel GHG, it is not true for their construction: the battery production constitutes a non-neglectable part of vehicle GHG emissions during its lifecycle. Therefore, limiting the battery size is a more viable solution but in return, the charging service must be adapted to long-distance trips with limited range to favour more easily EV adoption.Thus, the objective of this thesis is to study different aspects of highway charging to improve EV drivers' experience during long-distance trips. For this purpose, we developed a multi-agent simulation framework to test interactions between the EVs and the charging stations according to the considered aspect.The first improvment relies on smart management of an EV fleet charging thanks to real-time communication between vehicles and stations: the EVs optimise their charging plan and share it with the stations and in exchange, the stations send back predictions on the future waiting time. We compared two strategies using real-time communication: the first is based on first-come first-served (FCFS) rules while the second enables the booking of charging time slots. It appears that the communication associated with an FCFS rule represents the best strategy.A second improvement aims to size the charging infrastructure when the FCFS communication strategy is used. The problem is solved thanks to a Grey Wolf Optimiser that minimises the infrastructure cost while limiting the waiting time in stations. When we compare the optimal layout obtained when EVs communicate and when they do not, we observe that communication reduces by 26% the infrastructure cost.Finally, we studied the influence of EVs' charging power on the time spent in stations and the infrastructure cost. In fact, increasing the charging power decreases the charging time but this means that the infrastructure should be equipped with higher power rate chargers that are more costly. The results show that increasing EVs' charging power enables, even without communication, to reduce by more than 50 % the time spent in stations without additional cost for the infrastructure.Therefore, implementing a real-time communication strategy enables to use more efficiently the infrastructure and reduce the need for additional chargers. If this strategy is associated with increased charging power, it will enable without overcost to improve EV drivers' experience by reducing the time spent in stations.
Le secteur des transports routiers représente 12% des émissions de gaz à effet de serre (GES) dans le monde et dans l'optique de réduire ces émissions, les constructeurs automobiles accélèrent la transition vers les véhicules électriques (VEs). Malgré une augmentation rapide des ventes ces dernières années, certains freins à l'adoption du véhicule électrique persistent, parmi eux, une autonomie encore limitée pour la plupart des modèles et des pauses allongées (par rapport à un véhicule thermique) pour recharger lors des trajets longue-distance. Une des solutions serait de diminuer les besoins en recharge en proposant des véhicules avec de plus grosses batteries mais ce type de véhicule est coûteux et à un impact environnemental important. En effet, même si un véhicule électrique n'émet pas de GES lorsqu'il roule, il n'en va pas de même lors de sa construction : la production de la batterie constitue une part non négligeable des émissions de GES sur sa durée de vie. Limiter la taille des batteries est donc une solution plus viable mais il faut en contre-parti proposer un service de recharge adapté pour les trajets longue-distance afin de favoriser plus facilement l'adoption des véhicules électriques.Par conséquent, l'objectif de cette thèse est d'étudier différents aspects de la recharge sur autoroute afin d'améliorer l'expérience des conducteurs de véhicule électrique lors de trajets longue distance. Pour étudier ces différents aspects, nous avons développé un environnement de simulation multi-agents qui permet de tester les interactions entre les véhicules et les stations suivant les aspects de la charge étudiée.Un premier niveau d'amélioration repose sur une gestion plus intelligente de la recharge d'une flotte de VEs s'appuyant sur une communication régulière entre les véhicules et les stations : les véhicules optimisent leur plan de charge et le partagent en temps réel aux stations qui en échange, évaluent les temps d'attente futurs et les communiquent aux VEs. Nous avons comparé deux stratégies utilisant la communication en temps réel : l'une respecte la règle de premier-arrivé-premier-servi (PAPS ) en station alors que l'autre permet la réservation en avance de créneau de charge. Il apparaît que la communication associée à une règle de PAPS représente la meilleure stratégie.Un second niveau d'amélioration vise à dimensionner l'infrastructure de recharge à développer lorsque la stratégie de communication décrite précédemment est utilisée. Le problème a été résolu grâce à un optimiseur de loups gris (Grey Wolf Optimiser) qui minimise le coût de l'infrastructure tout en limitant le temps d'attente en station. En comparant les infrastructures optimales à développer quand les VEs communiquent et quand ils ne communiquent pas, on constate que la communication permet de réduire jusqu'à 26 % le coût de l'infrastructure.Enfin, nous avons également étudié l'influence de la puissance de charge des véhicules sur le temps passé en station ainsi que sur le coût de l'infrastructure à développer. En effet, augmenter la puissance de charge permet de diminuer le temps de charge mais cela signifie que l'infrastructure doit s'équiper en chargeurs de puissance plus élevée qui sont plus coûteux. Les résultats obtenus montrent qu'augmenter la puissance de charge des véhicules permet, même sans communication, de diminuer de plus de 50% le temps passé en station sans engendrer de coût supplémentaire pour l'infrastructure.Ainsi, la mise en place d'une stratégie de charge avec communication en temps réel permet d'utiliser plus efficacement l'infrastructure et de réduire le besoin en infrastructure. Si cette stratégie est couplée à une augmentation de la puissance de charge, elle permettra sans surcoût d'améliorer l'expérience des conducteurs de véhicule électrique en réduisant le temps passé en station.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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