Mobility patterns as a basis for integrating electric vehicles in ancillary services market

This research explores the capability of a fleet of electric vehicles (EVs) to contribute to ancillary services for the power grid, considering the rising presence of EVs in the car market and the growing need for such services as a result of the expansion of variable renewable energy sources. The methodology developed is versatile and suitable for a variety of contexts. The focus is on e-mobility within Lombardy region, starting with an analysis of the impact of EV charging on the power grid, and then assessing the contribution that a grouped set of EVs can make to grid stability and the associated economic returns. The proposed approach is a bottom-up model that analyzes individual trips taking place in a typical day within Lombardy. This detailed approach is pivotal for understanding the collective behavior of the entire EV fleet. A thorough, realistic analysis requires the model to be grounded in real-world data, specifically from a mobility survey by Lombardy region, presented as an Origin-Destination (OD) matrix. Using this data, a traffic model calculates travel times while considering the actual traffic conditions. Charging stations are modeled to reflect the real-world scenario of charging power and availability. By analyzing this information and conducting an energy assessment, it's possible to ascertain the required energy amount and the necessary recharge time. Estimating the duration of stay at the destination based on the trip's purpose allows for the determination of the time frame within which charging needs to occur. Aggregating individual journey data enables the deduction of the EV pool’s collective behavior. The potential contribution of this aggregate to the grid, as requested by the Transmission System Operator (TSO), is then calculated, considering both the needs of the grid and the users. The model applies load shifting logic to evaluate primary frequency regulation and tertiary reserve. It offers insights about advantages and disadvantages of various configurations in relation to aggregate control logic. In the most effective configuration modelled, in an EV penetration scenario of 2,5%, equivalent to about 75'000 vehicles, the primary frequency regulation band overcomes a minimum daily value of 4 MW, generating overall yearly revenues from services provision of about 800'000 €. The primary limitation of the proposed methodology is the difficulty in simulating the daily behavior of individual vehicles, including their state of charge and potential charging locations. The available data set did not allow for tracking the movements of each car throughout the day, limiting the ability to reach a further level of detail in the analysis of each vehicle's potential contribution to grid services. The outcomes of the simulations show a notable potential to contribute to grid stability. While the financial benefits derived from offering the examined services are modest, the influence on charging processes is also minimal.

Questo studio indaga il potenziale di un aggregato di veicoli elettrici nel partecipare ai sevizi ancillari per la rete elettrica, alla luce della loro crescente presenza nel mercato automobilistico e della crescente domanda di questo tipo di servizi dovuta all’espansione di fonti di energia rinnovabile non pianificabili. La metodologia sviluppata mira ad essere adattabile e applicabile a diversi contesti e aree geografiche. L’attenzione è focalizzata sulla mobilità elettrica all’interno della Lombardia, iniziando con un’analisi dell’impatto della ricarica dei veicoli sulla rete elettrica, e poi valutando il contributo che un aggregato di auto elettriche può fornire alla stabilità della rete e i relativi ritorni economici. Il metodo scelto è un modello bottom-up che analizza i singoli viaggi effettuati all’interno di regione Lombardia. Questo approccio dettagliato è fondamentale per comprendere il comportamento collettivo dell’intera flotta di veicoli. Un’analisi approfondita e realistica richiede che il modello sia basato su dati affidabili, che nel caso in esame sono tratti da un’indagine sulla mobilità condotta da Regione Lombardia, presentata come una matrice Origine-Destinazione (OD). Utilizzando questi dati, il modello di traffico calcola i tempi di viaggio considerando le effettive condizioni della rete stradale. Le stazioni di ricarica sono modellate per riflettere lo scenario reale di potenza e disponibilità di ricarica. Analizzando queste informazioni e conducendo una valutazione energetica, è possibile determinare la quantità di energia richiesta ed il tempo necessario per la ricarica. Stimando la durata della permanenza a destinazione in base allo scopo del viaggio, è quindi possibile determinare l’intervallo di tempo entro il quale deve avvenire la ricarica. Aggregando i dati dei singoli viaggi, si può dedurre il comportamento collettivo della flotta di auto elettriche. Il potenziale contributo di questo aggregato alla rete viene poi calcolato, considerando sia le richieste dell’operatore del sistema di trasmissione, sia le esigenze di ricarica dei singoli automobilisti. Il modello applica una logica di spostamento del carico per valutare la regolazione della frequenza primaria e la riserva terziaria. Lo studio offre spunti su vantaggi e svantaggi delle varie configurazioni in relazione alla logica di controllo dell’aggregato. Nella configurazione più efficace simulata, in uno scenario di penetrazione delle auto elettriche pari al 2,5%, equivalente a circa 75’000 veicoli, la banda di regolazione della frequenza primaria attesta il minimo giornaliero oltre i 4 MW, generando ricavi complessivi dalla fornitura dei servizi per circa 800'000 € all’anno. La principale limitazione della metodologia proposta è la difficoltà nel simulare il comportamento quotidiano dei singoli veicoli, incluso il loro stato di carica e le potenziali località di ricarica. Il set di dati disponibile non permette di tracciare i movimenti di ogni auto durante l’intera giornata, limitando la capacità di raggiungere un ulteriore livello di dettaglio nell’analisi del potenziale contributo di ogni veicolo ai servizi di rete. I risultati delle simulazioni mostrano un notevole potenziale per contribuire ai prodotti previsti dal mercato elettrico per il controllo della stabilità della rete. Sebbene i benefici economici derivanti dall’offerta dei servizi esaminati siano modesti, l’influenza sui processi di ricarica è a sua volta molto contenuta.