ポスドクは運輸部門の脱炭素化を研究

Dec 19, 2023

上: 同時に充電されている電気自動車の群。

挿入: Elisabetta Perotti は、100% 電化された車両群が、再生可能エネルギーが多い時期に顧客から送信された乗車リクエストと電力会社から送信された充電リクエストの両方に対応する必要があるという複雑なシナリオを検討した論文の最初の著者です。世代。

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あなたが角に立ってライドシェア車を待っている場合、ドライバーが電気自動車を操縦していると知っていたら、もっと長く待ってもいいと思いますか? 100% グリーン エネルギーで駆動されたらどうなるでしょうか? あとどれくらい待っていただけますか？ アプリがそのオプションについて教えてくれたら、その特典に対してもっとお金を払いますか?

ボルダー大学の電気・コンピュータ・エネルギー工学科の研究者らが最近ネイチャー・サイエンティフィック・レポートに提出した論文では、輸送サービスの脱炭素化を世界的に推進する大規模な取り組みの一環として、こうした疑問を検討している。

筆頭著者で博士研究員のエリザベッタ・ペロッティ氏は、この論文では、100％電動化された車両群が、再生可能エネルギーの発電量が多い時期に、顧客が提出する乗車リクエストと電力会社が送信する充電リクエストの両方に対応しなければならないというシナリオを検討していると述べた。

「たとえば、Lyftのような配車サービス会社は、これらの両方のタイプのリクエストを受け取り、運営コストを最小限に抑えるために利用可能な電気自動車を最適に割り当てる方法を決定する最適化問題を解決する必要がある」とペロッティ氏は述べた。 「この論文では、再生可能エネルギーの発電量が多い時間帯に電気自動車の充電を促進し、それとサービスの質およびシステムを使用する国民の意欲とのバランスを取るためのインセンティブを提案します。」

再生可能エネルギー源を優先するスケジュールとの同期を改善することで、フリートの制御されていない充電スケジュールから生じる可能性のある送電網への悪影響も回避できるとペロッティ氏は付け加えた。

ペロッティはシュミット科学フェローシップを通じてこの分野に取り組んでいます。 エリート プログラムは、ポスドク研究を、個人の既存の専門分野や将来の研究予定分野とは異なる工学、自然科学、数学、またはコンピューティングの分野に結び付けます。 ペロッティ氏はスウェーデンのウプサラ大学で博士号を取得し、すでに理論物理学と数学の強力な背景を持っており、今回のフェローシップを利用して再生可能エネルギーにおける具体的な問題に重点を置いていると述べた。

「ボルダー大学の多くの研究者が気候変動に取り組むための野心的な計画を立てており、またそれに取り組んでいること、そして同大学がエネルギー転換に向けた道を先導する米国全体の模範となっているということは知っていました」と彼女は語った。 「（エミリアーノ・ダッラネーゼの研究室は）数学への情熱と、環境や気候変動の問題に取り組むという具体的な目的を結びつけることができるので、私にぴったりであることがすぐに明らかになりました。」

この論文では、電力会社がインセンティブを提案し、ライドシェアリングプラットフォームが乗車と充電の両方のリクエストに車両を割り当てるという、ゲーム理論にヒントを得たメカニズムについて概説しています。 作業をテストするために、チームは、ニューヨーク市のタクシーおよびリムジン委員会によって記録されたサンプル データと、ニューヨークの独立システム オペレーターからの再生可能エネルギー情報を使用しました。

この結果は、ライドシェアリングプラットフォームのサービス品質への影響を最小限に抑えながら、再生可能エネルギー発電量が多い時期に電気自動車の充電を変更し、断続的な発電に適応させることが実際に可能であることを示しています。

ペロッティ氏によると、このプロジェクトでベルギーのルーヴァン・カトリック大学およびパリ工科大学の研究者らと協力したペロッティ氏によると、この研究の主要なアルゴリズムの開発は容易ではなかったという。

「配車サービスプロバイダーと電力会社は異なる目的を持っているため、両方の運営コストの削減を目的とした最適化問題を定式化するのは困難です」と彼女は言いました。 「経済的インセンティブや交渉メカニズムを『ゲーム』に組み込むと、さらに複雑になるため、アルゴリズムで考慮し管理しなければならないことがたくさんあります。」

ペロッティ氏は、この論文は、風力や太陽光などの再生可能エネルギーを動力源とするアクティブな電気自動車の恩恵を最大限に享受するには、将来何らかの形でライドシェアリングが必要であることも示していると付け加えた。

ペロッティ氏は、エミリアーノ・ダッラネーゼ准教授と協力し、彼のグループで最適化と制御理論に関する知識、スキル、知識を得る機会を得ることができて楽しかったと語った。

「私の博士課程の研究は理論に基づいたものでしたが、数学、物理学、コンピューターサイエンス、問題解決手法の広範なツールボックスを共同で運用する方法を学びました」と彼女は語った。 「これらの学際的なスキルは、この研究分野で役立つことが証明されており、差し迫った地球規模の課題に取り組む私の軸となる研究に応用する際に、今後何年も役立つでしょう。」