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Smart Ride and Delivery Services with Electric Vehicles: Leveraging Bidirectional Charging for Profit Optimisation

Created by
  • Haebom

저자

Jinchun Du, Bojie Shen, Muhammad Aamir Cheema, Adel N. Toosi

개요

본 논문은 전기차(EV) 기반의 차량 호출 배달 서비스와 같은 현대 서비스 시스템에서 증가하는 EV의 통합과 V2G 기술의 발전으로 인해 발생하는 최적화 문제를 다룹니다. EV의 주행 거리 제한과 동적인 전기 요금을 고려하여 고객 요청을 수행하면서 충전 또는 방전 시점 및 장소를 결정하는 수익 극대화 문제인 EVOP-V2G(Electric Vehicle Orienteering Problem with V2G)를 제시합니다. 혼합 정수 계획법(MIP) 모델로 문제를 공식화하고, 진화 알고리즘(EA)과 대규모 이웃 탐색(LNS) 기반의 두 가지 준 최적 메타 휴리스틱 알고리즘을 제안합니다. 실제 데이터를 사용한 실험 결과, 제안된 알고리즘은 기준선 대비 운전자 수익을 두 배로 증가시키는 동시에, 작은 인스턴스에서는 준 최적 성능을, 큰 인스턴스에서는 우수한 확장성을 보입니다.

시사점, 한계점

시사점:
V2G 기술을 활용한 EV 기반 모빌리티 시스템의 수익성 향상 방안 제시.
효율적인 EV 충전 및 방전 전략을 통해 운전자 수익을 극대화할 수 있는 알고리즘 개발.
EV 기반 서비스의 효율적인 운영을 위한 최적화 모델 및 알고리즘 제공.
전력망을 적극적으로 지원하는 더 스마트하고 수익성 있는 EV 기반 모빌리티 시스템 구축 가능성 제시.
한계점:
제안된 알고리즘의 성능은 실제 데이터에 의존하며, 데이터의 질과 양에 따라 성능이 달라질 수 있음.
작은 인스턴스에 대한 준 최적 성능 검증은 되었으나, 매우 큰 규모의 문제에 대한 성능 보장은 추가 연구가 필요함.
실제 서비스 환경에서의 알고리즘 적용 및 성능 평가에 대한 추가적인 연구가 필요함.
V2G 기술의 보급률 및 전기 요금 변동성 등의 불확실성을 고려하지 않음.
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