Our research deals with the problem of the charging scheduling of electric vehicles (EV). The variation in the total power available to load vehicles, user the behaviour constraints and the uncertainties of daily energy demands require an efficient and secure scheduling. We defined five industrial configurations: ACPF (1,2) and ACPV (1a, 1b and 2), each of which corresponds to a set of technical constraints. Studies on formulations, including a conjunctive and a disjunctive, are based on the analysis of the strength of their LP-relaxation. The matrix form of the mathematical formula is composed of a partitioned matrix, which is decomposable by the Dantzig-Wolfe principles. The latter allows us to develop a Branch-and-Price Algorithm for the exact solution of the problem. A deterministic constructive heuristic was then designed for the allocation of the resource, which is very efficient: a quick resolution (less than a second) for a car park with about thirty EVs. Finally, to implement all algorithms in the microprocessor, and to establish a forecasting model and an online scheduling, we have created a stand-alone scheduler, based on the predictive-reactive rescheduling. The research carried out is part of the problems of energy reasoning. They, therefore, can combine with other works, including the smart grid problems; Notre travail de recherche traite de la problématique de l’ordonnancement de recharge des véhicules électriques (VE). La variation de la puissance totale disponible pour charger des véhicules, les contraintes de comportement des utilisateurs et l'incertitude des demandes énergétiques journalières demandent un ordonnancement efficace et sécurisé. Nous avons défini cinq configurations industrielles : ACPF (1,2) et ACPV (1a, 1b et 2) qui correspondent chacune à un ensemble de contraintes techniques. Les études sur les formulations, dont une conjonctive et une disjonctive, reposent sur l’analyse de la force de leurs relaxation-LP. La forme matricielle de la formule mathématique est composée d’une matrice partitionnée, qui est décomposable par le principe de Dantzig-Wolfe. Cette dernière nous permets de développer un algorithme de type Branch-and-Price pour la résolution exacte du problème. Une heuristique constructive déterministe a ensuite été conçue pour l’allocation de la ressource, qui se trouve très efficace : une résolution rapide (moins d’une seconde) pour un parking d’une trentaine VEs. Finalement, pour implémenter tous les algorithmes dans le microprocesseur, et pour établir un modèle prévisionnel et un ordonnancement en temps réel, nous avons créé un planificateur autonome, qui se base sur le réordonnancement prédictif-réactif. Les recherches effectuées font partie des problèmes de raisonnement énergétique. Elles possèdent donc la capacité de se combiner avec d’autres travaux, notamment le problème de smart grid
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Published on 01/01/2017
Volume 2017, 2017
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