Generating stochastic mobility and charging profiles with high technological detail for electric vehicle applications

In the context of decarbonization strategies, the electrification of the transport sector is crucial to reach the announced European goals in the framework of the European Green Deal. Sector coupling is considered a solution to reduce emissions and to provide the flexibility required by an energy system characterized by high share of renewable energy sources. To accurately consider the transport sector load, profiles describing its influence on the energy system are needed. However, seen the limited accessibility of measured data concerning electric vehicles load curves, simulated hourly demand profiles are crucial. In particular, realistic curves with high temporal and spatial modelling resolution are required to plan grid capacity expansion and to optimize the energy dispatching. Therefore, the open-source RAMP-mobility model, which simulates mobility and charging profiles for 28 European countries, has been analyzed in detail and improvements have been proposed to increase the technological detail of the modelling structure. The key enhancement introduced is the coupling with the vehicle dynamic simulator, VCAM, for the estimation of trip-specific consumption. The development of a Driving Cycle Generator tool is required to characterize trips with realistic driving patterns, obtained from WLTC reference cycle. The updated RAMP-mobility model is compared with different set of measured data to test both mobility and charging modules. A better degree of accuracy is reached, with a higher precision of produced results with respect to the original model. Modelling insights are deduced highlighting the importance of vehicle consumption estimation, which varies considerably the annual transport demand. Moreover, regional characterization and vehicle fleet detailing do not affect the transport demand, hence to an increased model complexity does not correspond variation of result. In conclusion, the updated model produces a grid connection time-series which is used to assess the impact of user behavior on V2G technologies.

Nel contesto delle strategie di decarbonizzazione, l'elettrificazione del settore dei trasporti è essenziale visti gli obbiettivi annunciati dall'Unione Europea con il Green Deal. L' interconnessione dei settori economici è considerata una soluzione per ridurre le emissioni e creare la flessibilità richiesta in un settore energetico caratterizzato in ampia parte da rinnovabili. Per poter considerare l'impatto dei trasporti è necessario determinare profili di carico che ne descrivano l'interazione con il sistema energetico. Tuttavia, vista la limitata disponibilità di dati empirici, è fondamentale avere modelli per simulare la domanda oraria di un insieme di veicoli elettrici. In particolare sono necessari consumi realistici ad alta risoluzione temporale per pianificare lo sviluppo della rete e ottimizzare la distribuzione dell'energia. Pertanto il modello open-source RAMP-mobility, capace di simulare la domanda di mobilità e di ricarica di una flotta di veicoli elettrici in 28 paesi Europei, è stato analizzato e migliorato per aumentarne il dettaglio tecnologico. L'avanzamento principale introdotto in questa tesi è l'utilizzo di un modello di simulazione dinamica del veicolo, VCAM, per stimare il consumo energetico di ogni spostamento. Per rappresentare realisticamente gli spostamenti, è stato sviluppato uno strumento per la creazione di percorsi di guida specifici a partire dal driving cycle di riferimento WLTC. La nuova versione di RAMP-mobility è stata confrontata con dati empirici per valutarne le capacità di rappresentazione della domanda di mobilità e di ricarica. È stata raggiunta una migliore accuratezza, e i risultati prodotti hanno dimostrato una maggior precisione rispetto alla versione originale del modello. Conclusioni di tipo modellistico sono state tratte dalle simulazioni effettuate evidenziando che il maggior dettaglio tecnologico di consumo ha un impatto significativo sulla domanda di mobilità. Caratterizzare regionalmente il modello e rappresentare più nel dettaglio i veicoli di una nazione non variano la domanda di mobilità, pertanto al modello più complesso non corrisponde una variazione dei risultati. Infine è stato prodotto un ulteriore profilo che descrive le connessioni alla rete elettrica, necessario per valutare l'impatto del comportamento degli utenti sulla tecnologia V2G.