Comment modéliser et optimiser l'emplacement des stations de recharge pour véhicules électriques en fonction de l'équilibre des utilisateurs stochastiques ?

Dans la planification du réseau de transport pour les véhicules électriques (VE), une approche fondamentale repose sur l'équilibre stochastique des utilisateurs (SUE, pour Stochastic User Equilibrium), où les décisions des conducteurs sont influencées par la perception du temps de trajet et de la disponibilité des stations de recharge le long de leur parcours. Le modèle mathématique que l'on propose prend en compte divers paramètres de capacité, de coût et de demande en énergie, et repose sur l'hypothèse selon laquelle les conducteurs choisissent leur itinéraire en fonction de l'optimisation des coûts totaux, y compris le coût en énergie et le temps de déplacement.

Le modèle de SUE implique la définition de plusieurs ensembles et paramètres qui permettent de décrire la relation entre le réseau de transport et l'emplacement des stations de recharge. Chaque station de recharge pour véhicules électriques (EVCS) a une capacité maximale de service, notée CAPa, et un coût d'unité d'énergie, pr,a, qui peut varier en fonction de l'emplacement. La vitesse de service ts0a et la durée de service tssd,0a influencent directement la capacité de ces stations à desservir les véhicules électriques sur leur trajet.

L'un des éléments cruciaux de ce modèle est la probabilité de choix des chemins Q̂sdk et Q̃sdk, qui reflète la probabilité que les conducteurs choisissent un certain itinéraire en fonction de la perception de son coût. Cette probabilité est calculée en fonction des coûts de trajet, qui sont une combinaison de facteurs tels que la durée du voyage et le coût de l'énergie nécessaire pour le trajet. En utilisant la fonction de choix multinomial de Logit, il est possible de prédire ces probabilités pour chaque itinéraire disponible dans le réseau.

L'optimisation de l'emplacement des stations de recharge et de leur capacité se fait à travers un problème d'optimisation qui prend en compte à la fois la distribution de la demande d'énergie (ER) et la capacité de service des stations. Le paramètre ω, par exemple, est un coefficient de conversion qui garantit la cohérence dimensionnelle entre les différentes unités utilisées dans le modèle, notamment les heures et les unités d'énergie. Ce type de problème peut être résolu à l'aide de techniques de programmation linéaire ou d'algorithmes heuristiques qui permettent de trouver la solution optimale dans un temps raisonnable.

Dans l'étude de cas, après 20 minutes de calcul, une solution optimale a été trouvée, où la capacité des stations de recharge a été ajustée de manière à ce que le trafic de véhicules électriques soit réparti de manière efficace entre les différents itinéraires, tout en minimisant les coûts de parcours. Les résultats détaillés de cette optimisation, y compris les flux de véhicules et les coûts associés à chaque chemin, sont ensuite analysés pour évaluer l'efficacité du système.

Ce modèle d'optimisation prend également en compte l'introduction de nouvelles stations de recharge potentielles sur le réseau. Ces stations sont ajoutées sous forme de liens supplémentaires, et les chemins éligibles sont recalculés pour voir l'impact de leur installation sur les choix des conducteurs. L'importance de la localisation de ces stations est essentielle, car une station mal placée peut entraîner une surcharge de certains itinéraires, augmentant ainsi le temps de trajet et les coûts pour les utilisateurs.

En complément de cette modélisation technique, il est essentiel de noter que l'efficacité globale du système ne dépend pas uniquement de la capacité des stations de recharge, mais aussi de l'intégration harmonieuse des véhicules électriques dans le réseau de transport existant. Il est donc crucial de considérer des facteurs tels que l'acceptation sociale des stations de recharge, la gestion des pics de demande et l'impact environnemental des décisions prises. De plus, l'optimisation doit également prendre en compte les aspects économiques, comme le prix de l'électricité et les coûts de maintenance des stations de recharge.

Enfin, la prise en compte d'une telle approche dans la planification urbaine et régionale peut avoir des répercussions profondes sur la réduction des émissions de CO2 et sur la durabilité des systèmes de transport. Toutefois, il reste important de souligner que l'adoption de ce modèle par les autorités locales et les opérateurs de réseau nécessite une collaboration étroite et la mise en place de politiques incitatives pour les conducteurs de véhicules électriques.

Gestion de la recharge et du routage des véhicules électriques dans le cadre des communautés énergétiques locales

Le transport des biens et des personnes par véhicules électriques est devenu un enjeu majeur dans la transition énergétique. Il nécessite de repenser la logistique traditionnelle, en particulier en ce qui concerne le routage et la gestion de la recharge des véhicules électriques (VE). En effet, les véhicules électriques ne se contentent pas de parcourir des distances : il est crucial de déterminer leur trajet optimal tout en prenant en compte la gestion de l’énergie, la localisation des stations de recharge, la consommation énergétique, les coûts associés et les contraintes électriques spécifiques. Ce problème, qui étend le fameux problème de routage de véhicules avec fenêtres temporelles (VRPTW), relève de la classe des problèmes de routage de véhicules verts (Green VRP ou GVRP), et donc de l’optimisation pour les véhicules électriques (EVRP). Le problème d’EVRP est NP-difficile, ce qui complique sa résolution et l’élargit par rapport au problème classique de VRP, déjà reconnu comme étant NP-difficile.

La gestion de l'énergie dans les stations de recharge, ainsi que dans les parkings intelligents, repose sur des algorithmes sophistiqués. Ces systèmes permettent de réguler la modulation de l'énergie entre les différents véhicules connectés à une station, tout en respectant la capacité maximale de puissance pouvant être fournie par le réseau extérieur. Ces algorithmes, souvent intégrés directement dans les stations de recharge, fonctionnent en temps réel, s'adaptant à l'arrivée de nouveaux véhicules et garantissant une gestion optimale de la puissance. Un des défis majeurs ici est l’absence d’information sur les véhicules privés, ce qui complique la gestion des états de charge (SOC) et de santé (SOH) des batteries, ainsi que l’optimisation des ressources énergétiques.

L'intégration des communautés énergétiques dans les systèmes de gestion de l’énergie nécessite de développer des modèles d'optimisation avancés. Ces modèles doivent tenir compte de la dynamique des ressources partagées et de l’interconnexion des différents réseaux. Le rôle des plateformes numériques et des technologies émergentes, telles que l'Internet des objets (IoT), devient central pour assurer cette gestion. Les modèles d'optimisation doivent ainsi permettre la gestion en temps réel des ressources distribuées, la prise en compte de l’incertitude dans les processus stochastiques, tout en étant résistants aux cyberattaques et aux risques naturels.

En fin de compte, la gestion de l’énergie dans un contexte de véhicules électriques, de recharge intelligente et de communautés énergétiques nécessite une approche intégrée qui couvre non seulement l’optimisation des réseaux de transport, mais aussi la transformation numérique des systèmes énergétiques. Le développement de systèmes d’automatisation, de machine learning et de cybersécurité est indispensable pour assurer la résilience du système dans ce cadre en constante évolution.