Analysis of electric vehicle battery charging on distribution transformer load curve

The objective of this dissertation is to evaluate the insertion of Electric Vehicles (EVs) on the distribution system. Motivated by the shortage of deterministic data regarding the process of charging EVs batteries, a probabilistic methodology is proposed to estimate the requested system’s power demand. For that, energy consumption and urban mobility patterns from a pilot region are used to compose the distribution transformer load curve. The period in which the energy is requested to the system is based on the analysis of two EVs charging strategies, dumb charging and economic charging, both represented by Poisson distributions in the proposed model. While the first corresponds to the grid connection according to the driver’s usual trip recurrence time, the second is based on the hourly tariff analysis, motivating the charging at lower tariff charges, when available. The driver’s distance traveled regarding to the pilot city is estimated statistically based on the Inspection and Maintenance Program of the city of São Paulo, configured by a Normal Probability Distribution. Aggregated with charging characteristics, these distributions are intended to represent the energy demand required by electric vehicles over time, which is then added to a distribution transformer charging model. This model integrates typical load curves to the transformer, described by a probability distribution that relates the proportion of customers of each class with the average number of consumers connected to the equipment. Both demand for electric vehicles and typical consumer demand take into account the probabilistic nature of load. Therefore, the Monte Carlo method is used for both situations, which uses random variables described by probabilistic functions to estimate the EVs insertion impact. The distribution transformer load curve is evaluated based on the model’s results, regarding to the influence of different technology penetration levels, as a support tool for the decision to prioritize the investments of energy distributors.O objetivo desta dissertação é avaliar a inserção de veículos elétricos (VEs) no sistema de distribuição. Motivado pela escassez de dados determinísticos a respeito do processo de recarga de baterias de VEs, propõe-se uma metodologia probabilística para estimar a demanda de potência requisitada ao sistema. Para tanto, são utilizados padrões de consumo de energia e mobilidade urbana duma região piloto para compor a curva de carga do transformador de distribuição. O período em que a energia é solicitada ao sistema baseia-se na análise de duas estratégias de carregamento de VEs, dumb charging e carregamento econômico, ambas representadas por distribuições de Poisson no modelo proposto. Enquanto a primeira corresponde a conexão à rede de acordo com o horário de retorno da viagem habitual do motorista, a segunda é baseada na análise da tarifa horária, motivando o carregamento em horários de menor tarifação, quando disponível. A distância percorrida pelos motoristas da cidade piloto é estimada de maneira estatística com base no Programa de Inspeção e Manutenção da cidade de São Paulo, configurada por uma Distribuição Normal de probabilidades. Agregadas com características de carregamento, tais distribuições têm por finalidade representar a demanda de energia requerida por veículos elétricos ao longo do tempo, que posteriormente é somada a um modelo de carregamento de transformadores de distribuição. Tal modelo integra curvas típicas de consumo ao transformador, descritas por uma distribuição de probabilidade que relaciona a proporção de clientes de cada classe de consumo com o número médio de consumidores conectados ao equipamento. Sendo assim, tanto a demanda de veículos elétricos como a demanda típica de consumidores levam em consideração a natureza probabilística da carga. Em virtude disso, utiliza-se o método de Monte Carlo para ambas situações, o qual utiliza variáveis aleatórias descritas por funções probabilísticas para a estimativa do impacto da inserção de VEs. A partir dos resultados do modelo, realiza-se a avaliação da influência de diferentes níveis de penetração da tecnologia na curva de carga do transformador de distribuição, pois novos picos de demanda podem surgir a partir dessa inserção. Essa estratégia pode servir como ferramenta de apoio a decisão da priorização de investimentos das distribuidoras