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Modeling electric vehicle charging patterns: A review

Une revue de littérature des modèles de connexion et de demande des véhicules électriques
Rémi Lauvergne, Yannick Perez et Alberto Tejeda
p. 247-286

Résumés

Les véhicules électriques (VE) représentent une opportunité de réduction des émissions de gaz à effet de serre et des polluants atmosphériques locaux. Cependant, une recharge simultanée d’un grand nombre de VE pourrait représenter un défi pour l’équilibre offre-demande d’électricité et pour les réseaux électriques. Une modélisation prédictive de la recharge d’une flotte de VE est requise afin d’étudier ces impacts. Nous examinons les approches de modélisation des comportements de recharge des VE, ainsi que les finalités pour lesquelles elles sont utilisées. Nous présentons également les paramètres et hypothèses nécessaires à ces modèles, puis les modes de pilotage de la recharge existants. Finalement, nous proposons un cadre de recherche pour la prévision de demande électrique des VE.
Classification JEL : C02, C65, L62, L94, Q40.

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Notes de l’auteur

Conflicts of Interest
The authors have no conflict of interest to declare. The research sponsors had no role in the design of the study, in analyses or interpretation of the data, in writing the manuscript and in the decision to publish the results.

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Cairn

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Plan

1. Introduction
2. Mobility model approaches for BEV
2.1. Scope and data
2.1.1. Travel survey data usage
2.1.2. From vehicle data to EV data
2.1.3. Main modeling parameters
2.1.3.1. Types of vehicles modeled
2.1.3.2. Charging and connection behaviors modeled
2.1.3.3. Charging points modeled
2.1.4. Temporal range of simulations
2.2. Algorithm structure approaches
2.2.1. Monte Carlo statistical models
2.2.1.1. Macro-MCSM models for fleet aggregation studies
2.2.1.2. Localized MCSM models for DSO and smart grid studies
2.2.1.3. Travel distance–departure time correlation MCSM models
2.2.1.4. Specific MCSM models
2.2.2. Markov Chain models
2.2.3. Agent-based models
3. Fitting BEV transport models into power system operator charge models
3.1. Charging approaches
3.2. Optimization problem formulation
3.2.1. Network-based optimization
3.2.2. Price-based optimization
3.2.3. Specific optimizations
4. Model use cases
4.1. Mobility model requirements for transmission system operators
4.1.1. Recommended approaches for TSO mobility modeling
4.1.2. Recommended approaches for other aggregated fleet modeling studies
4.2. Model use case: A smartgrid/DSO perspective
4.2.1. Recommended approaches for a EV / other DER coupling adequacy study
4.2.2. Recommended approaches for network and power system studies
4.3. Model use case: Other specific perspectives
5. Conclusion

Aperçu du texte

1. Introduction

Electric mobility with low-carbon electricity generation is one of the most promising solutions for reducing local air pollution (especially nitrogen oxides) and the carbon footprint of transport, which accounted for a quarter of the world’s total CO2 emissions in 2017. Passenger cars and light-duty vehicles, which are the main focus of this article, are responsible for more than half of total transport CO2 emissions (International Energy Agency, 2019). Governments around the world are incentivizing the adoption of electric mobility to help meet greenhouse gas emission reduction targets. Therefore, more and more drivers consider switching from an internal combustion engine vehicle (ICEV) to an electric vehicle (EV), either a plug-in hybrid EV (PHEV) or fully electric battery EV (BEV). As a result, the share of EVs in fleets is widely expected to grow over the coming decades.

EV batteries are currently mostly recharged at charging points by connecting the vehicle to a p...

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Pour citer cet article

Référence papier

Rémi Lauvergne, Yannick Perez et Alberto Tejeda, « Modeling electric vehicle charging patterns: A review »Revue d'économie industrielle, 178-179 | 2022, 247-286.

Référence électronique

Rémi Lauvergne, Yannick Perez et Alberto Tejeda, « Modeling electric vehicle charging patterns: A review »Revue d'économie industrielle [En ligne], 178-179 | 2e et 3e trimestres 2022, mis en ligne le 01 janvier 2026, consulté le 19 septembre 2024. URL : http://journals.openedition.org/rei/11816 ; DOI : https://doi.org/10.4000/rei.11816

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Auteurs

Rémi Lauvergne

LGI, CentraleSupelec, Université Paris-Saclay, 3 rue Joliot-Curie, 91190 Gif-sur-Yvette, France
RTE, Immeuble Window, 7c Place du Dome, 92800 Puteaux, France
Corresponding author at remilauvergne@gmail.com

Yannick Perez

LGI, CentraleSupelec, Université Paris-Saclay, 3 rue Joliot-Curie, 91190 Gif-sur-Yvette, France

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Alberto Tejeda

RTE, Immeuble Window, 7c Place du Dome, 92800 Puteaux, France

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Droits d’auteur

CC-BY-NC-ND-4.0

Le texte seul est utilisable sous licence CC BY-NC-ND 4.0. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.

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