Integrating EV fleets and renewable sources into building energy management with an adaptive MPC approach

Within the realm of Energy Management Systems (EMS) a novel approach using a Model Predictive Control (MPC) solution is proposed. This approach investigates the practicality of adopting Battery Management System (BMS)-aware techniques to regulate energy flows by utilizing a non-proprietary fleet of Electric Vehicles (EVs) as an optimal method for energy storage and utilization. Instead of considering uncertainty on factors such as varying electricity costs, energy usage, and storage availability, it focuses extensively on methodologies for the efficient employment of EVs while minimizing the impact of BMS limitations. The study first examines strategies to reduce battery wear in vehicles, thereby enhancing the effectiveness of each EV's use. Additionally, it scrutinizes potential responses of the BMS to manage uncertainties concerning power constraints. A novel solution is presented for the online learning of unfamiliar vehicles.

Questa tesi presenta un approccio innovativo nei sistemi Energy Management Systems (EMS) impiegando il Model Predctive Control (MPC) per gestire in modo efficiente i flussi energetici, concentrandosi sull’integrazione dei veicoli elettrici (EV) attraverso una strategia che tiene in considerazione il Battery Management System (BMS) presente in ogni veicolo. A differenza degli studi convenzionali che enfatizzano l’incertezza dei prezzi dell’elettricità, del consumo e della disponibilità per l’accumulo, questa ricerca dà priorità all’ottimizzazione dell’utilizzo delle EVs riducendo al contempo i vincoli del BMS. Esplora metodi per minimizzare il degrado della batteria, estendendo così l’efficienza operativa di ciascun veicolo. Inoltre, lo studio indaga la capacità del BMS di gestire le incertezze relative alla potenza e introduce una soluzione innovativa per adattarsi alle nuove caratteristiche del veicolo utilizzando algoritmi di learning per l’apprendimento online. Questo lavoro contribuisce a migliorare le pratiche di gestione dell’energia offrendo un quadro scalabile per incorporare gli EV nei sistemi energetici, evidenziando il potenziale per un’utilizzazione dell’energia più sostenibile e adattabile.