Titulo:
El problema de la localización de estaciones de recarga con sistemas fotovoltaicos: Un caso de estudio
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Sumario:
En los últimos años ha surgido la tendencia de cargar los vehículos eléctricos (VE) con fuentes de energía limpias. Como consecuencia la literatura científica se ha interesado por los problemas de localización y dimensionamiento de las Estaciones de Carga Fotovoltaicas (ECF). En este trabajo se estudia el caso de la localización y dimensionamiento de ECFs en la región del Valle de Aburrá, Colombia, la cual es la región del país con mayor crecimiento en la adopción de VE. Con el fin de utilizar la mayor cantidad de energía fotovoltaica, consideramos las ECFs conectadas a la red de nivel 1 (baja potencia). El uso de otros sistemas de recarga fotovoltaica, como el nivel 3 (alta potencia), requeriría cubrir mayores superficies de tejado con pan... Ver más
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1794-1237
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2022-12-20
3914 pp. 1
25
Revista EIA - 2022
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
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El problema de la localización de estaciones de recarga con sistemas fotovoltaicos: Un caso de estudio The charging station location problem with photovoltaic systems: A case study En los últimos años ha surgido la tendencia de cargar los vehículos eléctricos (VE) con fuentes de energía limpias. Como consecuencia la literatura científica se ha interesado por los problemas de localización y dimensionamiento de las Estaciones de Carga Fotovoltaicas (ECF). En este trabajo se estudia el caso de la localización y dimensionamiento de ECFs en la región del Valle de Aburrá, Colombia, la cual es la región del país con mayor crecimiento en la adopción de VE. Con el fin de utilizar la mayor cantidad de energía fotovoltaica, consideramos las ECFs conectadas a la red de nivel 1 (baja potencia). El uso de otros sistemas de recarga fotovoltaica, como el nivel 3 (alta potencia), requeriría cubrir mayores superficies de tejado con paneles fotovoltaicos, más de las disponibles en un paisaje urbano. Teniendo en cuenta que este problema considera las ECFs de baja potencia, las ubicaciones candidatas son lugares a los que la gente acude durante largos periodos de tiempo, con grandes superficies de tejado y disponibilidad de aparcamiento. En este problema, las variables de decisión son la ubicación de las ECFs, la cantidad de puntos de carga en cada ubicación seleccionada y el tamaño del sistema fotovoltaico. Estas decisiones pretenden minimizar el costo agregado anualizado de los sistemas fotovoltaicos, el costo anualizado de los puntos de carga en las ECFs seleccionadas, y el costo de la energía comprada a la red en un año. Para calcular la cantidad de energía que los sistemas fotovoltaicos son capaces de generar, obtuvimos las curvas de irradiación típicas para cada ubicación de las ECFs candidatas. Para resolver el problema estudiado, proponemos una formulación de programación lineal entera mixta (MILP) In recent years there is the tendency to charge Electric Vehicles (EVs) with clean sources of energy. Due to this tendency, scientific literature focused on problems of locating and sizing Photovoltaic (PV) Charging Stations (CSs). In this paper, we studied the case of the localization and sizing of PV powered CSs in the region of Valle de Aburrá, Colombia, which is the region of the country with the fastest growth of EV adoption. Looking to utilize the largest amount of PV power, we considered Level 1 (low-power) PV-grid CSs. The use of other PV charging systems, like level 3 (high-power) charging, would require covering bigger roof areas with PV panels, more than the available on an urban landscape. Considering that this problem takes into account low-power CSs, candidate CS locations are places where people go for extended periods of time, with large roof areas and parking availability. In this problem, the decision variables are the location of the CSs, the amount of charging spots at each selected location, and the size of the PV system. These decisions aim to minimize the added annualized cost of the PV systems, the annualized cost of the charging spots in the selected CSs, and the cost of energy purchased from the grid in a year. For calculating the amount of power that the PV systems are capable of generating, we obtained the typical irradiation curves for each candidate CS location. For solving the studied problem, we propose a Mixed Integer Linear Programming (MILP) formulation. Uribe, Alejandro Tamayo Ángel, Andrés Felipe Vélez Gómez, Camilo Montoya Echeverry, Jose Alejandro Location Problem MILP Formulation Electric Vehicles Photovoltaic System Minimize Costs Photovoltaic Charging Stations Clean Energy Sources Photovoltaic Generation Linear Programming Energy Demand Problema de Localización Formulación MILP Vehículos Eléctricos Sistema Fotovoltaico Minimizar Costos Estaciones de Carga Fotovoltaicas Fuentes de Energía Limpia Generación Fotovoltaica Programación Lineal Demanda Energética 20 39 Núm. 39 , Año 2023 : Tabla de contenido Revista EIA No. 39 Artículo de revista Journal article 2022-12-20 00:00:00 2022-12-20 00:00:00 2022-12-20 application/pdf Fondo Editorial EIA - Universidad EIA Revista EIA 1794-1237 2463-0950 https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/1627 10.24050/reia.v20i39.1627 https://doi.org/10.24050/reia.v20i39.1627 eng https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 Revista EIA - 2022 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. 3914 pp. 1 25 Amini, M. H., Moghaddam, M. P., & Karabasoglu, O. (2017). Simultaneous allocation of electric vehicles’ parking lots and distributed renewable resources in smart power distribution networks. Sustainable Cities and Society, 28, 332–342. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scs.2016.10.006 Asociación Nacional de Movilidad Sostenible. (2020). Informe vehículos hev, phev y bev octubre, Colombia 2020. https://www.andemos.org/wp-content/uploads/2020/11/Informe-Híbridos-y-Electricos-2020-10.pdf Bedoya, J., Martinez, E. (2009). Calidad del aire en el Valle de Aburrá Antioquia-Colombia. Dyna 76, 7–15 Bhatti, A. R., Salam, Z., Aziz, M. J. B. A., Yee, K. P., & Ashique, R. H. (2016). Electric vehicles charging using photovoltaic: Status and technological review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 54, 34–47. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.09.09 Domínguez-Navarro, J., Dufo-López, R., Yusta-Loyo, J., Artal-Sevil, J., Bernal-Agustín, J. (2019). Design of an electric vehicle fast-charging station with integration of renewable energy and storage systems. International Journal of Electrical Power & Energy Systems 105, 46–58. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2018.08.001 El Tiempo. (2021). Medellín 'se pone las pilas' con la movilidad eléctrica [Online]. Available at: https://www.eltiempo.com/colombia/medellin/medellinmovilidad-electrica-toma-fuerza-en-la-capital-de-antioquia-570839. (Accessed: 20 Jun 2022) Emergente, (2020). ¿cuánto cuesta mi sistema de energía solar? [Online]. Available at: https://www.emergente.com.co/cotiza-tu-proyecto-solar/. (Accessed: 25 Jun 2022) European Commission’s Science and Knowledge Service. (2020). Photovoltaic geographical information system (pvgis) [Online]. Available at: https://re.jrc.ec.europa.eu/pvg_tools/en/. (Accessed: 18 Jun 2022) European Environment Agency. (2021). Greenhouse gas emissions from transport in europe [Online]. Available at: https://www.eea.europa.eu/ims/greenhouse-gas-emissions-from-transport. (Accessed: 8 Jun 2022) FENALCO. (2020). Informe de vehículos eléctricos e híbridos a febrero 2020. https://www.andi.com.co//Uploads/Informe%20Carros%20Electricos%202020.pdf Google. (2020a). Google earth [Online]. Available at: https://earth.google.com/web/. (Accessed: 30 Jun 2022) Google. (2020b). Or tools [Online]. Available at: https://developers.google.com/optimization. (Accessed: 30 Jun 2022) Ji, D., Lv, M., Yang, J., Yi, W. (2020). Optimizing the locations and sizes of solar assisted electric vehicle charging stations in an urban area. IEEE Access 8, 112772–112782. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3003071 Medellín Cómo Vamos. (2020). Valle de aburrá: población por municipio, 2020 [Online]. Available at: https://www.medellincomovamos.org/node/18687. (Accessed: 25 Jun 2022) Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial. (2010). 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Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 128, 251–279. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.tre.2019.06.006 RUNT. (2019). Boletín de prensa 003 de 2019. https://www.runt.com.co/sites/default/files/Boletín%20de%20Prensa%2003%20de%202019.pdf Ugirumurera, J., Haas, Z.J. (2017). Optimal capacity sizing for completely green charging systems for electric vehicles. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 3(3), 565–577. https://doi.org/10.1109/TTE.2017.2713098 United States Environmental Protection Agency. (2021). Carbon pollution from transportation [Online]. Available at: https://www.epa.gov/transportation-air-pollution-and-climate-change/carbon-pollution-transportation. (Accessed: 28 Jun 2022) Van Rossum, G. (2020). The Python Library Reference, release 3.8.2. Python Software Foundation [Online]. Available at: https://www.python.org/downloads/release/python-382/. (Accessed: 30 Jun 2022) Wang, S., Luo, F., Dong, Z.Y., Ranzi, G. (2019). 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El problema de la localización de estaciones de recarga con sistemas fotovoltaicos: Un caso de estudio Uribe, Alejandro Tamayo Ángel, Andrés Felipe Vélez Gómez, Camilo Montoya Echeverry, Jose Alejandro Location Problem MILP Formulation Electric Vehicles Photovoltaic System Minimize Costs Photovoltaic Charging Stations Clean Energy Sources Photovoltaic Generation Linear Programming Energy Demand Problema de Localización Formulación MILP Vehículos Eléctricos Sistema Fotovoltaico Minimizar Costos Estaciones de Carga Fotovoltaicas Fuentes de Energía Limpia Generación Fotovoltaica Programación Lineal Demanda Energética |
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En los últimos años ha surgido la tendencia de cargar los vehículos eléctricos (VE) con fuentes de energía limpias. Como consecuencia la literatura científica se ha interesado por los problemas de localización y dimensionamiento de las Estaciones de Carga Fotovoltaicas (ECF). En este trabajo se estudia el caso de la localización y dimensionamiento de ECFs en la región del Valle de Aburrá, Colombia, la cual es la región del país con mayor crecimiento en la adopción de VE. Con el fin de utilizar la mayor cantidad de energía fotovoltaica, consideramos las ECFs conectadas a la red de nivel 1 (baja potencia). El uso de otros sistemas de recarga fotovoltaica, como el nivel 3 (alta potencia), requeriría cubrir mayores superficies de tejado con paneles fotovoltaicos, más de las disponibles en un paisaje urbano. Teniendo en cuenta que este problema considera las ECFs de baja potencia, las ubicaciones candidatas son lugares a los que la gente acude durante largos periodos de tiempo, con grandes superficies de tejado y disponibilidad de aparcamiento. En este problema, las variables de decisión son la ubicación de las ECFs, la cantidad de puntos de carga en cada ubicación seleccionada y el tamaño del sistema fotovoltaico. Estas decisiones pretenden minimizar el costo agregado anualizado de los sistemas fotovoltaicos, el costo anualizado de los puntos de carga en las ECFs seleccionadas, y el costo de la energía comprada a la red en un año. Para calcular la cantidad de energía que los sistemas fotovoltaicos son capaces de generar, obtuvimos las curvas de irradiación típicas para cada ubicación de las ECFs candidatas. Para resolver el problema estudiado, proponemos una formulación de programación lineal entera mixta (MILP)
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In recent years there is the tendency to charge Electric Vehicles (EVs) with clean sources of energy. Due to this tendency, scientific literature focused on problems of locating and sizing Photovoltaic (PV) Charging Stations (CSs). In this paper, we studied the case of the localization and sizing of PV powered CSs in the region of Valle de Aburrá, Colombia, which is the region of the country with the fastest growth of EV adoption. Looking to utilize the largest amount of PV power, we considered Level 1 (low-power) PV-grid CSs. The use of other PV charging systems, like level 3 (high-power) charging, would require covering bigger roof areas with PV panels, more than the available on an urban landscape. Considering that this problem takes into account low-power CSs, candidate CS locations are places where people go for extended periods of time, with large roof areas and parking availability. In this problem, the decision variables are the location of the CSs, the amount of charging spots at each selected location, and the size of the PV system. These decisions aim to minimize the added annualized cost of the PV systems, the annualized cost of the charging spots in the selected CSs, and the cost of energy purchased from the grid in a year. For calculating the amount of power that the PV systems are capable of generating, we obtained the typical irradiation curves for each candidate CS location. For solving the studied problem, we propose a Mixed Integer Linear Programming (MILP) formulation.
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