fr.wedoany.com Rapport : Le groupe de recherche en électronique et génie informatique de l'Université de Cordoue (Universidad de Córdoba, UCO) a développé un modèle mathématique visant à optimiser la gestion de la recharge des véhicules électriques dans les parkings publics, notamment dans des contextes d'utilisation prolongée tels que les aéroports ou les gares.
Cette étude s'inscrit dans le cadre du projet Seawall, mené en collaboration avec l'Université de Castille-La Manche (Universidad de Castilla-La Mancha). L'équipe de recherche souligne que la croissance du parc de véhicules électriques impose des exigences accrues aux infrastructures électriques, et que l'un des défis majeurs actuels consiste à répondre simultanément à la demande croissante de points de recharge avec une capacité limitée. Pour y remédier, le groupe propose une méthode plus fine de gestion du temps de connexion des véhicules, plutôt que de simplement multiplier le nombre de bornes de recharge.
Le modèle est conçu pour les scénarios de stationnement de longue durée. Lorsqu'un utilisateur branche son véhicule pour plusieurs jours, le système détermine automatiquement le meilleur moment pour recharger, en fonction des fluctuations des prix de l'électricité et de la charge du réseau, en privilégiant les périodes où les tarifs sont plus bas ou la charge du réseau plus légère. De plus, le modèle permet le transfert d'énergie entre véhicules, sous des conditions strictes : seuls les véhicules complètement chargés peuvent fournir une fois de l'énergie à un autre véhicule, et la batterie doit maintenir un niveau de charge compris entre 20 % et 90 %. L'équipe de recherche précise que le transfert d'énergie n'est activé que lorsque le modèle calcule que ce scénario est optimal et que les conditions nécessaires sont remplies. Cette recharge collaborative, basée sur un transfert d'énergie de pair à pair, vise à exploiter la flexibilité disponible dans le parking sans endommager les batteries des véhicules participants.
Cet outil est construit sur un modèle d'optimisation basé sur la programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP). Les variables prises en compte incluent le modèle du véhicule, le type de batterie, le prix de l'électricité et la durée de connexion estimée. Les données de recherche proviennent des habitudes de consommation enregistrées aux États-Unis, mais les résultats sont considérés comme généralisables à d'autres environnements urbains.
Pour encourager la participation des utilisateurs, le système intègre un mécanisme de gamification. En échange de l'autorisation donnée au système de gérer le temps de connexion, les conducteurs peuvent accumuler des points, atteindre différents niveaux (bronze, argent, or) ou bénéficier directement de réductions sur les frais de recharge. Cette approche vise à améliorer l'expérience utilisateur et à renforcer la conscience énergétique.
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