Estimation of electric energy required by electric vehicles based on travelled distances in a residential zone

Abstract

This paper presents a methodology to estimate electric energy required by electric vehicles, taking into account driving habits and mobility statistics of private vehicles. Initially, a probability function of accumulated distances that an electric vehicle travels on a normal operation day is developed based on mobility patterns (travelled distances, number of trips, etc.). The obtained information is used to generate probability distributions for travelled distances by vehicles and for energy required by a vehicle after its daily operation. Probability distributions allow assigning to each vehicle a travelled distance and a required energy with a behavior based on real data. From obtained functions, energy required by each electric vehicle is analyzed, which is essential information to evaluate the effect of massive connection to the power grid. In this way, under the proposed methodology it is provided a tool that could predict the amount of energy required by a given quantity of electric vehicles that are connected to the grid. Finally, the proposed methodology was validated in Bogota, Colombia determining the probability distribution of the energy consumed per vehicle.Keywords: Probability Distribution, Travelled Distance, Energy Consumption, Electric Vehicles, Batteries. ResumenEste artículo plantea una metodología para estimar la energía eléctrica requerida por los vehículos eléctricos, teniendo en cuenta los hábitos de conducción y estadísticas de movilidad de los vehículos particulares. Inicialmente se construye la función de probabilidad de las distancias acumuladas que recorre el vehículo eléctrico en un día de operación normal a partir de los patrones de movilidad (distancias recorridas, número de desplazamientos, etc.). Con la información obtenida se generan distribuciones de probabilidad para las distancias recorridas por los vehículos y para la energía requerida por un vehículo luego de un día de recorrido normal. Las distribuciones de probabilidad permiten asignar a cada vehículo, una distancia recorrida y una energía requerida siguiendo un comportamiento basado en datos reales. Con las funciones obtenidas se determina la energía requerida por un vehículo, que es una información indispensable para evaluar el efecto de la conexión masiva de estos en la red eléctrica. De esta manera, bajo la metodología propuesta se provee una herramienta que permite predecir la cantidad de energía requerida por un determinado número de vehículos eléctricos que se conectan a la red. Finalmente, la metodología propuesta se valida en Bogotá, Colombia determinando la distribución de probabilidad que representa la energía consumida por vehículo.Palabras clave: Distribución de Probabilidad, Distancia Recorrida, Consumo de Energía, Vehículos Eléctricos, Baterías.

Planning and Optimizing Electric-Vehicle Charging Infrastructure Through System Dynamics

“…The total installed chargers N t on-campus for the i th year is the net installation of chargers at year i, see equation (6). The usage rate λ is the capacity factor of the EV charger usage in equation (7).…”

“…On the other hand, installing many chargers can lead to network congestion, and this is why it is necessary to estimate the charging demand when planning for EV infrastructure. The vehicle charging demand depends on the number of vehicles, user driving distance, charging habits, and charging network [6], [7]. The demand for EV infrastructure is classified based on socioeconomic indicators, including income, hybrid ownership, tenure, and dwelling type [8].…”

Two-Stage Fuzzy Logic Inference Algorithm for Maximizing the Quality of Performance under the Operational Constraints of Power Grid in Electric Vehicle Parking Lots

“…(2) Traveled distance PDF: A normal distribution with µ tra dis = 3.744 and σ tra dis = 0.396 is considered for traveled distance in [33]. However, for sizable battery capacity with longer all-electric range (AER) [34], this work considers a normal distribution with µ tra dis = 7.488 and σ tra dis = 0.792 to model the traveled distance as shown in Figure 3c.…”

Desarrollo de un prototipo de micro-red residencial a baja escala

“…En esta configuración, el VE conectado a la red puede inyectar a la red la energía almacenada en la batería o realizar la recarga de la misma [4]. No obstante, la inclusión masiva de VE al sistema eléctrico puede provocar un cambio drástico en la curva de demanda de energía eléctrica, lo cual causaría impactos técnicos y económicos sobre la red [5], [6].…”