Optimal charging scheduling of aplug-in electric vehicle’s fleet

An optimal way to charge/discharge a eet of Plug-in Electric vehicles, has been in the spotlight for the last decades as it can be seen from the papers in literature on this topic. What will be presented here stands for a compromise between the best possible obtainable charging/discharging scheduling and the computational diculty it im- plies. A comparison between a Centralized Optimization and a Mixed Integer Potential Game formulation approach is presented, highlighting both their positive and neg- ative aspects. To lighten the complexity of the optimization, we also present the Alternate Di- rection Method of Multipliers algorithm which, through a semi-decentralized dis- tributed implementation, shows the possibility to signicantly cut the computa- tional time while maintaining a good sub-optimal solution of the original problem.

La ricerca di un modo ottimale per caricare/scaricare una otta di veicoli elettrici plug-in e stato un argomento di interesse negli ultimi decenni e cio si puo vedere dai numerosi studi che son stati eettuati in materia. Quello che verra presentato in questa tesi, illustra come si possa ottenere una programmazione di carica/scarica tramite un compromesso tra dicolta com- putazionale e qualita della soluzione. Verra presentato un confronto tra due metodologie, il Mixed Integer Potential Game e l'ottimizzazione centralizzata sottolineandone i rispettivi vantaggi e svan- taggi. Per alleggerire il carico computazionale e la complessita dell'ottimizzazione, pre- senteremo l'Alternate Direction Method of Multipliers. Esso viene denito come un algoritmo che tramite un'implementazione distribuita e semi-decentralizzata, mostra la possibilita di tagliare in modo sostanziale i tempi di calcolo mantenendo allo stesso tempo una buona soluzione sub-ottima del problema originale.