Optimal Management of Electric Vehicle Allocation to Charging Stations Using Intelligent Transportation Networks
Gestion Optimale de l'Affectation des Véhicules Électriques aux Stations de Recharge en Utilisant les Réseaux de transport Intelligents
Résumé
Consumption habits are undergoing a transformation due to advancements in renewable energy technologies, growing environmental consciousness, and the implementation of new incentive policies. Smart grids are recognized as a viable solution for accommodating the increasing integration of renewable energy sources, optimizing demand management, and enhancing the overall efficiency of the electrical grid. However, the rising popularity of electric vehicles, hailed as an eco-friendly alternative, poses a challenge in terms of efficient energy management, particularly at charging stations. Traffic conditions emerge as a key determinant significantly impacting the efficacy of electric vehicles, emphasizing the need to prioritize the development of charging infrastructure and minimize vehicle wait times through optimal allocation strategies. Addressing this challenge, an optimization approach is proposed, leveraging traffic data collected by the SUMO simulator. This approach facilitates the allocation of each vehicle to the most suitable charging station while ensuring the maintenance of a higher level of battery state of charge.
La transformation des habitudes de consommation est en cours, en raison des progrès dans les technologies des énergies renouvelables, d'une conscience environnementale croissante et de la mise en œuvre de nouvelles politiques incitatives. Les réseaux électriques intelligents sont considérés comme une solution efficace pour intégrer davantage d'énergies renouvelables, optimiser la gestion de la demande et améliorer l'efficacité globale du réseau électrique. Cependant, l'essor des véhicules électriques, présentés comme une alternative respectueuse de l'environnement, pose un défi en termes de gestion efficace de l'énergie, notamment au niveau des stations de recharge. Les conditions de circulation émergent comme un facteur déterminant ayant un impact significatif sur l'efficacité des véhicules électriques, soulignant la nécessité de privilégier le développement de l'infrastructure de recharge et de minimiser les temps d'attente des véhicules grâce à des stratégies d'allocation optimales. Pour relever ce défi, une approche d'optimisation est proposée, exploitant les données de circulation collectées par le simulateur SUMO. Cette approche facilite l'allocation de chaque véhicule à la station de recharge la plus adaptée tout en garantissant le maintien d'un niveau de charge de batterie plus élevé.