Browsing by Author "Bernal Soto, Rodrigo Cristóbal"

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    Management of charging station of electric vehicles under advance reservation schemes
    (2019) Bernal Soto, Rodrigo Cristóbal; Olivares Quero, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Los vehículos eléctricos ya han sobrepasado el umbral de más de 3 millones de unidades en el 2017, esto tiene una directa implicancia en la importancia que las estaciones de carga comienzan a tener para cargarlos mientras se encuentran fuera del hogar. Adicionalmente, y tomando en cuenta la inherente flexibilidad que el proceso de carga posee, las estaciones de carga pueden proveer servicios a la red, tales como regulación de frecuencia y tensión. No obstante, dado que para lograr una carga total usando la tecnología disponible puede tomar un mínimo de ≈30 minutos, los conductores pueden verse enfrentados a tiempos de espera, filas e incertidumbre sobre la disponibilidad de estaciones de carga. Conforme a lo anterior, este trabajo presenta un modelo para determinar la gestión óptima de la estación de carga a través del uso de esquemas de reserva. En este modelo, se asume que la estación de carga puede participar en el mercado de energíıa y regulación, además de proveer servicios de carga. Por otra parte, los usuarios de vehículos eléctricos son modelados a través de modelos de desición del tipo ”Satisficing” simple y estocástico. Las estrategias de gestión son caracterizadas por tarifas de carga y reservas, y su impacto es analizado en términos del perfil de carga y bienestar de los usuarios.Los vehículos eléctricos ya han sobrepasado el umbral de más de 3 millones de unidades en el 2017, esto tiene una directa implicancia en la importancia que las estaciones de carga comienzan a tener para cargarlos mientras se encuentran fuera del hogar. Adicionalmente, y tomando en cuenta la inherente flexibilidad que el proceso de carga posee, las estaciones de carga pueden proveer servicios a la red, tales como regulación de frecuencia y tensión. No obstante, dado que para lograr una carga total usando la tecnología disponible puede tomar un mínimo de ≈30 minutos, los conductores pueden verse enfrentados a tiempos de espera, filas e incertidumbre sobre la disponibilidad de estaciones de carga. Conforme a lo anterior, este trabajo presenta un modelo para determinar la gestión óptima de la estación de carga a través del uso de esquemas de reserva. En este modelo, se asume que la estación de carga puede participar en el mercado de energíıa y regulación, además de proveer servicios de carga. Por otra parte, los usuarios de vehículos eléctricos son modelados a través de modelos de desición del tipo ”Satisficing” simple y estocástico. Las estrategias de gestión son caracterizadas por tarifas de carga y reservas, y su impacto es analizado en términos del perfil de carga y bienestar de los usuarios.Los vehículos eléctricos ya han sobrepasado el umbral de más de 3 millones de unidades en el 2017, esto tiene una directa implicancia en la importancia que las estaciones de carga comienzan a tener para cargarlos mientras se encuentran fuera del hogar. Adicionalmente, y tomando en cuenta la inherente flexibilidad que el proceso de carga posee, las estaciones de carga pueden proveer servicios a la red, tales como regulación de frecuencia y tensión. No obstante, dado que para lograr una carga total usando la tecnología disponible puede tomar un mínimo de ≈30 minutos, los conductores pueden verse enfrentados a tiempos de espera, filas e incertidumbre sobre la disponibilidad de estaciones de carga. Conforme a lo anterior, este trabajo presenta un modelo para determinar la gestión óptima de la estación de carga a través del uso de esquemas de reserva. En este modelo, se asume que la estación de carga puede participar en el mercado de energíıa y regulación, además de proveer servicios de carga. Por otra parte, los usuarios de vehículos eléctricos son modelados a través de modelos de desición del tipo ”Satisficing” simple y estocástico. Las estrategias de gestión son caracterizadas por tarifas de carga y reservas, y su impacto es analizado en términos del perfil de carga y bienestar de los usuarios.