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  Accurate and scalable representation of electric vehicles in energy system models: A virtual storage-based aggregation approach

Müßel, J., Ruhnau, O., Madlener, R. (2023): Accurate and scalable representation of electric vehicles in energy system models: A virtual storage-based aggregation approach. - iScience, 26, 10, 107816.
https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.107816

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_29309 Versions-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_29309_1
Genre: Zeitschriftenartikel

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PIIS258900422301893X.pdf (Verlagsversion), 3MB
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Datei-Permalink:
https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_29309_1/component/file_29310/PIIS258900422301893X.pdf
Name:
PIIS258900422301893X.pdf
Beschreibung:
-
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Müßel, Jarusch1, Autor              
Ruhnau, Oliver2, Autor
Madlener, Reinhard2, Autor
Affiliations:
1Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The growing number of electric vehicles (EVs) will challenge the power system, but EVs may also support system balancing via smart charging. Modeling EVs’ system-level impact while respecting computational constraints requires the aggregation of individual profiles. We show that studies typically rely on too few profiles to accurately model EVs’ system-level impact and that a naïve aggregation of individual profiles leads to an overestimation of the fleet’s flexibility potential. To overcome this problem, we introduce a scalable and accurate aggregation approach based on the idea of modeling deviations from an uncontrolled charging strategy as virtual energy storage. We apply this to a German case study and estimate an average flexibility potential of 6.2 kWh/EV, only 10% of the result of a naïve aggregation. We conclude that our approach allows for a more realistic representation of EVs in energy system models and suggest applying it to other flexible assets.

Details

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Sprache(n): eng - Englisch
 Datum: 2023-06-082023-08-302023-08-312023-10-20
 Publikationsstatus: Final veröffentlicht
 Seiten: 14
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1016/j.isci.2023.107816
Organisational keyword: RD3 - Transformation Pathways
PIKDOMAIN: RD3 - Transformation Pathways
Working Group: Energy Systems
MDB-ID: No data to archive
Regional keyword: Germany
Research topic keyword: Economics
Model / method: Quantitative Methods
OATYPE: Gold Open Access
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : ARIADNE
Grant ID : 03SFK5A
Förderprogramm : -
Förderorganisation : -

Quelle 1

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Titel: iScience
Genre der Quelle: Zeitschrift, SCI, Scopus
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 26 (10) Artikelnummer: 107816 Start- / Endseite: - Identifikator: CoNE: https://publications.pik-potsdam.de/cone/journals/resource/2589-0042
Publisher: Cell Press
Publisher: Elsevier