HIERARCHICAL MPC FOR AUTONOMOUS MOBILITY ON-DEMAND SYSTEMS WITH "VEHICLE-TO-GRID" TECHNOLOGY

The project consists in modelling and optimizing a fleet of autonomous driving electric vehicles, which is supposed to transport customers from one station to the others; thus a set of interconnected stations is considered. Moreover, the electric vehicles interacts with the smart grid through a technology called "vehicle-to-grid". Such technology considers the batteries of the electric vehicles as a distributed energy storage system for the smart grid. Precisely, the electric vehicles can sell the stored energy to the grid in exchange for a remuneration or a discount on the battery charging cost. The model is implemented in Matlab and the optimization problem is solved using a cascaded MPC composed of two layers. The first layer, with reference to the fluctuations of the electricity price, generates a vehicle-to-grid charge/discharge schedule for the electric vehicles; afterward, the second layer controls the vehicles in order to respect the generated schedule, minimize the number of customers that are waiting at the stations, and optimize the rebalancing of the vehicles in the system. Remarkably, the results demonstrate a reduction of the customer wait times, a maximization of the profit deriving from vehicle-to-grid technology, a reduction of the charging cost, a minimization of the battery aging effect, and optimization of the rebalancing trips of the vehicles.

MPC GERARCHICO PER SISTEMI DI MOBILITÀ AUTONOMA ON-DEMAND CON TECNOLOGIA "VEHICLE-TO-GRID". Il progetto riguarda la modellizzazione di una flotta di taxi elettrici a guida autonoma e l’elaborazione di una strategia di controllo in grado di implementare la tecnologia “vehicle-to-grid”. Tale tecnologia prevede l’utilizzo delle batterie dei veicoli elettrici come un sistema di stoccaggio dell’energia distribuito sul territorio. In questo modo è possibile sopperire ai cali di potenza nella rete elettrica prelevando l’energia immagazzinata nelle batterie dei veicoli elettrici in cambio di una remunerazione dei proprietari e ciò risulta molto vantaggioso per l’integrazione delle rinnovabili nel sistema elettrico. Il modello è implementato in Matlab e il problema di ottimizzazione è risolto utilizzando un MPC in cascata composto da due livelli. Il primo livello, con riferimento alle fluttuazioni del prezzo dell’energia elettrica, genera un programma di carica/scarica con tecnologia vehicle-to-grid per i veicoli elettrici; successivamente, il secondo livello controlla i veicoli in modo da rispettare la pianificazione ottenuta in precedenza, ridurre al minimo il numero di clienti in attesa nelle stazioni e ottimizzare i viaggi di riequilibrio dei veicoli. I risultati ottenuti sono molteplici: riduzione dei tempi di attesa per i clienti del servizio taxi, massimizzazione del profitto derivante dalla vendita dell’energia immagazzinata dai veicoli, riduzione dei costi per ricaricare le batterie, la minimizzazione dell’usura delle batterie dovuta ai cicli di carica/scarica e infine il controllo ottimale degli spostamenti dei veicoli.