Un operatore di flotta EV e un operatore di punti di ricarica pubblici affrontano due decisioni accoppiate: quale veicolo caricare quando e a quale livello di potenza; dove dispiegare nuovi punti di ricarica e con quale capacità. Problemi OR EV classici: EV Charging Scheduling e Charging-Station Location Planning.
In breve
Ti suona familiare?
- Abbiamo una flotta di 50-500 EV (corriere, consegne, taxi, noleggio); la sequenza di ricarica serale al deposito è decisa dal pianificatore a intuito.
- 30-100 punti di ricarica installati al deposito; quando si aprono tutti insieme la potenza del trasformatore va in punta e il distributore applica una penale di punta.
- Tariffa time-of-use con prezzo notturno a metà del diurno; la schedulazione operativa non lo sfrutta — alcuni veicoli vengono collegati presto e caricati in ore costose.
- Abbiamo 10-30 punti pubblici; alcuni sono pieni 8-12 ore al giorno, altri usati 1-2 ore — la scelta del sito storicamente fatta a intuito.
- Valutiamo un nuovo investimento in stazione di ricarica; dove, lenta o rapida, quanti connettori — senza una previsione concreta di domanda né modello di costo.
- I nostri punti DC fast (50-150 kW) hanno alta utilizzazione, ma arrivano lamentele di invecchiamento batteria; non bilanciamo prezzo vs OPEX batteria.
- Capacità di connessione alla rete: in zone nuove la realizzazione di trasformatore + linea può richiedere 6-18 mesi; la nostra pianificazione congiunta è debole.
Perché è importante
Come si risolve
Profondità tecnica
Come si risolve
Profondità tecnicaIn una frase: Distribuisci la finestra tra l’inizio della tariffa notturna e la deadline entro cui ogni veicolo deve essere pronto sulla flotta senza superare la capacità del trasformatore, usa la carica rapida solo per le urgenze — minimizza insieme costo elettrico e costo di sostituzione batteria.
Il problema è studiato in Ricerca Operativa (disciplina che usa matematica e informatica per risolvere decisioni di business) come due problemi accoppiati: EV Charging Scheduling (operativo — quale veicolo caricare quando a quale potenza) e Charging-Station Location Planning (tattico — dove i punti pubblici e con quale capacità). Terzo strato emergente: Vehicle-to-Grid (V2G — rivendita della batteria del veicolo alla rete). Soluzione in tre fasi:
1. Modellazione. Per la schedulazione operativa — input: flotta (per veicolo: capacità batteria kWh, stato di carica SoC — State-of-Charge attuale, SoC minimo richiesto la mattina successiva — vincolo di deadline, livelli di potenza ammessi), punti del deposito (numero, kW massimo per punto), capacità trasformatore/rete (limite istantaneo di kW), tariffa time-of-use — tariffa a fasce orarie (curva di prezzo oraria — diurno/punta/notturno). Vincoli: ciascun veicolo pronto entro la deadline, prelievo simultaneo totale ≤ capacità trasformatore, limiti inferiore e superiore di SoC, costo di invecchiamento batteria (la letteratura moderna lo aggiunge alla funzione obiettivo). Obiettivo: minimo costo elettrico totale + costo invecchiamento batteria + penale di punta. Per l’ubicazione — input: previsione regionale di penetrazione EV (5-10 anni), siti candidati (parcheggi, centri commerciali, soste autostradali, riconversione di distributori), per ciascun candidato costo terreno + costo connessione rete + domanda attesa giornaliera, mix AC lenta vs DC rapida. Vincoli: budget di investimento, copertura regionale (ogni utente EV entro X km da un punto), fattibilità di connessione alla rete.
2. Decisione con solver. Schedulazione operativa: flotta piccola-media (50-200 EV) con MILP (Mixed-Integer Linear Programming — ottimizzazione con alcune variabili 0/1 e altre continue) — decisione di carica oraria binaria (slot 1h on/off) o continua (kW), orizzonte 24-48h. Si risolve in minuti-ore su una macchina. Flotta grande (200+ EV) con rilassamento lagrangiano o decomposizione (spezzare un grande problema in parti parallele — sotto-problemi per veicolo in parallelo, capacità di rete come vincolo globale). Arrivo dinamico (taxi, noleggio — arrivo incerto): online policy (regola di priorità al momento dell’arrivo) o MILP a orizzonte mobile (risolto ogni mezz’ora). Ubicazione: approccio classico — formulazione p-mediana o maximum-coverage (massima copertura utenti), massimizza copertura utenti tra candidati sotto budget. Per incertezza di penetrazione EV, programmazione stocastica a due stadi (primo stadio ubicazione, secondo stadio scenari di domanda). V2G: trade-off tra opportunità di arbitraggio (caricare di notte a basso costo, scaricare di giorno a prezzo alto) e costo di invecchiamento batteria; MILP o MPC stocastico (Model Predictive Control — controllo predittivo a orizzonte mobile).
3. Integrazione sul campo. Output in tre strati: piano giornaliero (per veicolo: quale punto, quale ora, quale livello — pannello Gantt al centro operativo), comandi ai punti di ricarica via OCPP (Open Charge Point Protocol — standard industriale, protocollo aperto per apertura/chiusura punti e regolazione potenza), report mensile per i siti pubblici (utilizzo, trend di domanda, raccomandazione di espansione). Il Fleet Management System (FMS) alimenta la telematica (SoC vivo, posizione, turno previsto). Comitato trimestrale: punta reale vs prevista, scostamento costo elettrico, monitoraggio invecchiamento batteria, curve di utilizzo, decisioni di investimento.
Alternative
Manuale + foglio elettronico + ordinamento euristico
GratuitoZero licenza
Per chi: Flotta piccola (<30 EV) o 1-3 siti pubblici
- + Zero costo software
- + Esperienza del pianificatore in primo piano
- + Regola semplice (avvio in fascia notturna) porta 5-10% di risparmio
- − Sopra 30 EV il controllo della punta satura cognitivamente
- − Costo di invecchiamento batteria non contabilizzato
- − Con la crescita la scelta del sito avviene senza modello numerico
- − Opportunità V2G persa
Piattaforma locale di charge-management
Aziendale200K-800K TRY licenza + 80K-250K TRY/anno manutenzione (osservazione mercato TR)
Per chi: Flotta media (30-150 EV) o operatore 5-15 siti pubblici
- + Integrazione OCPP standard
- + Interfaccia in lingua locale, supporto locale
- + Fatturazione + pagamento integrati
- + Regole base di ottimizzazione time-of-use
- − Modulo MILP di schedulazione tipicamente assente — regole euristiche
- − Modello del costo di invecchiamento batteria debole
- − Modulo di pianificazione siti limitato
Pacchetto internazionale charge-management + ottimizzazione
Aziendale400K-2M EUR licenza + 100K-500K EUR/anno manutenzione
Per chi: Flotta grande (150+ EV) o operatore multi-sito (20+) di rete di ricarica
- + Modulo MILP o MPC a orizzonte mobile maturo
- + Modello di invecchiamento batteria integrato
- + Analisi siti con GIS + previsione domanda bidirezionale
- + Modulo V2G disponibile (mercati avanzati)
- − Licenza elevata + 9-18 mesi di implementazione
- − Adattamento a tariffa locale allunga il progetto
- − Ampio programma di formazione per il team operativo
Solver open-source + modulo custom
Open SourceLicenza gratuita; sviluppo interno 16-32 settimane o 600K-1,5M TRY consulenza
Per chi: Operatore con team tecnico, integrazione con FMS / piattaforma esistente
- + Nessun costo di licenza
- + Metodi di schedulazione della ricarica per veicoli elettrici ben definiti per solver aperti
- + Modellazione dell'ubicazione sotto incertezza della domanda disponibile in letteratura aperta
- + OCPP protocollo aperto — indipendenza dall'hardware di ricarica
- − Richiede specialista OR + ingegnere elettrico + team di integrazione interni
- − Dal prototipo accademico al sistema sul campo 6-12 mesi
- − Manutenzione resta in carico all'operatore
Raccomandazione
Chiedi nell'incontro
- Il modulo di schedulazione usa MILP, MPC a orizzonte mobile, o solo una regola euristica di priorità?
- Il costo di invecchiamento batteria fa parte della funzione obiettivo? Quale modellazione (calendario + cicli, basata su profondità di scarica)?
- La struttura tariffaria time-of-use (prezzo orario, fasce diurna/punta/notturna, variazione stagionale) è configurabile o hard-coded?
- Il vincolo di punta (kW) è dinamico (capacità di rete variabile nel tempo) o fisso? Supporto multi-trasformatore / multi-deposito?
- Il modulo di ubicazione pubblica supporta p-mediana, maximum-coverage o formulazioni stocastiche? Come è modellata l'incertezza di penetrazione EV?
- Quale versione di OCPP (Open Charge Point Protocol) è supportata? L'integrazione multi-marca è stata testata?
- È disponibile un modulo V2G (Vehicle-to-Grid)? Come si ottimizza il trade-off ricavi da arbitraggio vs costo di invecchiamento batteria?
- Al termine del contratto, in quale formato possiamo esportare storia di ricarica, dati SoC, regole tariffarie e report di analisi siti?
Dettagli tecnici
Nota redazionale
Nel linguaggio comune il problema è chiamato “piano di ricarica EV”, “dispiegamento di stazioni di ricarica” o “gestione ricarica flotta”. In letteratura ha due nomi distinti ma collegati: la decisione operativa giornaliera è EV Charging Scheduling, l’investimento infrastrutturale è Charging-Station Location Planning. Un terzo strato emergente è Vehicle-to-Grid (V2G) — rivendita della batteria del veicolo alla rete. Senza distinguere i tre nomi, in una presentazione di una piattaforma di charge-management non si può verificare quale strato decisionale venga davvero ottimizzato — “tracciamento dei punti di ricarica” è una cosa, “schedulazione MILP” un’altra.
Distinguere questi tre problemi da altri problemi OR di energia: Unit commitment + economic dispatch (#029) è lato di generazione — on/off impianto e MW di output. Demand response + livellamento di punta (#020) è lato consumatore di modellazione generale della domanda. EV Charging Scheduling (#052) sta in mezzo: sia modellazione di domanda (quale veicolo quando) sia pianificazione di infrastruttura (quanti punti dove). L’EV ha una caratteristica specifica: il vincolo di deadline di ogni veicolo (pronto al mattino) — lo distingue da demand response. E l’invecchiamento batteria (cycle aging) — voce di costo operativo assente negli altri problemi energetici.
Punto più trascurato nel settore: il costo di invecchiamento batteria. I calcoli sul campo contengono di solito solo prezzo elettrico e penale di punta; saltano il fatto che la batteria invecchia più rapidamente in ricarica rapida (DC fast 50-350 kW), con vita per cicli inferiore del 15-30%. Il costo di sostituzione batteria è il 25-40% del valore di un veicolo nuovo; senza includerlo nel Total Cost of Ownership (TCO — Total Cost of Ownership), una politica di “ricarica rapida economica sempre” sembra ottima nel breve termine — la bolletta di sostituzione batteria colpisce a 3-5 anni. La letteratura moderna aggiunge il costo di invecchiamento alla funzione obiettivo; un piano “ottimo” senza di esso diventa perdita sul lungo termine. Secondo punto trascurato: fattibilità di connessione alla rete. Dopo la decisione di un nuovo sito, la realizzazione di trasformatore + linea da parte del distributore può richiedere 6-18 mesi; se il piano di siti non modella il tempo, la stazione è costruita ma “manca l’elettricità”. Un modello stocastico di siti deve avere il tempo di connessione come variabile di scenario.
Passo-passo — per la PMI
Fase 1 — Prima misurare, poi pianificare. Almeno 6 mesi di dati veicoli + ricarica: per veicolo profilo giornaliero (durata viaggio, distanza, ingresso/uscita deposito, ciclo medio SoC); per punto curva giornaliera di utilizzo (orario on/off, kW, eventi OCPP); bolletta mensile e struttura tariffaria (finestre TOU, calcolo punta). Inventario rete: potenza trasformatore, limite istantaneo, curva delle penali. Inventario batterie: per veicolo capacità, anno, cicli di garanzia, salute attuale.
Fase 2 — Estrarre il capitale di conoscenza. Disponibilità veicolo per ora (corriere 8-22; taxi 24/7; servizio comunale 100-200 km/giorno). Finestre TOU e curva oraria. Limite di trasformatore e variazione stagionale. Curva di invecchiamento batteria (perdita vita in rapida vs lenta — produttore + letteratura). Per operatori pubblici: distribuzione arrivi, tempo medio di sosta, tasso di balking.
Fase 3 — Pilota. 8-12 settimane. Per un sottoinsieme (30-50% della flotta, o un deposito, o 3-5 siti pubblici) eseguire l’output MILP in parallelo all’allocazione euristica. La decisione resta in operations; MILP raccomanda. Criteri di successo fissati in anticipo: costo elettrico mensile -10% minimo, penale di punta -50% minimo, tracking invecchiamento batteria incluso.
Fase 4 — Rollout. 9-15 mesi a flotta completa + tutti i siti pubblici + pianificazione siti + modulo V2G. Compatibilità multi-marca via OCPP. Comitato trimestrale: prestazione di schedulazione, trend di invecchiamento batteria, curve di utilizzo, decisioni di investimento, aggiornamenti normativi (politica incentivi EV in TR, regole di sostegno alla produzione locale).
Rischi — cosa può andare storto
- Costo di invecchiamento batteria fuori dalla funzione obiettivo. Ottimizzare solo prezzo + penale fa apparire ottimo nel breve un piano con tanta ricarica rapida; la bolletta di sostituzione batteria capovolge il TCO a 3-5 anni. I modelli moderni lo includono; la copertura del modulo va testata prima dell’acquisto.
- Ritardo della connessione alla rete. Per nuovi siti pubblici, la realizzazione di trasformatore + linea può richiedere 6-18 mesi; se il piano non modella il tempo, la stazione c’è ma manca energia. Il modello stocastico deve avere il tempo come variabile di scenario.
- Cambi normativi. Gli incentivi EV in TR (sostegno alla produzione locale, esenzioni fiscali, autorizzazioni stazioni) sono aggiornati annualmente; lato UE ci sono il CBAM e i target di penetrazione EV 2030/2035. Orizzonte di investimento 5-10 anni; un piano a singolo scenario è fragile. Analisi per scenari e investimento per fasi essenziali.
- Lock-in del fornitore di charge-management. Anche se OCPP è aperto, senza una clausola contrattuale di esportazione di regole di fatturazione + parametri tariffari + curve di invecchiamento batteria, lasciare il sistema significa perdere la memoria operativa.
- Ricavo V2G da arbitraggio sopravvalutato. Il marketing dichiara X-Y% di ricavo V2G; il netto dopo il costo di invecchiamento batteria è di solito 2-3 volte inferiore. La contabilità netta deve essere per scenari.
Metodo di soluzione — vista tecnica
| Approccio | Scala tipica | Tempo | Ottimo garantito? |
|---|---|---|---|
| Regola euristica (avvio notturno, soglia SoC) | Flotta piccola, <30 EV | istantaneo | No, 50-70% ottimo |
| MILP — schedulazione operativa | Flotta media, 30-200 EV, orizzonte 24-48h | minuti-ore | Sì (entro il bound) |
| Rilassamento lagrangiano / decomposizione | Flotta grande, 200-1000 EV | ore | Buoni bound |
| MPC a orizzonte mobile | Dinamica (taxi, noleggio), re-piano orario | minuti per ora | Qualità pratica |
| Online policy (euristica di inserimento) | Sito pubblico — arrivi in vivo | secondi | No, qualità transitoria |
| p-mediana / maximum-coverage (siti) | Infrastruttura regionale, 5-50 candidati | minuti-ore | Sì (entro il bound) |
| Siti stocastici (due stadi) | Incertezza di penetrazione EV | ore | Sì (per scenario) |
| MPC stocastico V2G | Arbitraggio + invecchiamento batteria | ore | Qualità pratica |
Scelta della funzione obiettivo:
- Obiettivo 1 — Costo elettrico totale minimo: Il più semplice, ignora invecchiamento.
- Obiettivo 2 — Costo elettrico + invecchiamento batteria minimo: Allineato al TCO, accurato ma data-intensive.
- Obiettivo 3 — Penale di punta minima (premere la punta kW): Per flotte vicino al limite contrattuale.
- Obiettivo 4 — Utilizzo massimo (sito pubblico): Siti orientati al ricavo.
- Obiettivo 5 — Ricavo V2G da arbitraggio netto meno invecchiamento batteria massimo: Operazione avanzata.
Multi-obiettivo: somma pesata o gerarchica (prima deadline + punta, poi costo elettrico, poi invecchiamento batteria).
Fonti accademiche
Elencate nel frontmatter sotto sources.
Fonti
- Sortomme, E., Hindi, M. M., MacPherson, S. D. J. e Venkata, S. S. (2011). Coordinated charging of plug-in hybrid electric vehicles to minimize distribution system losses. IEEE Transactions on Smart Grid, 2(1), 198-205. Lavoro fondativo sulla ricarica EV coordinata.
- Sweda, T. M. e Klabjan, D. (2012). An agent-based decision support system for electric vehicle charging infrastructure deployment. IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC). Riferimento fondativo per l’ubicazione delle stazioni.
- Mukherjee, J. C. e Gupta, A. (2015). A review of charge scheduling of electric vehicles in smart grid. IEEE Systems Journal, 9(4), 1541-1553. Rassegna della schedulazione di ricarica EV.
- Rahman, I., Vasant, P. M., Singh, B. S. M., Abdullah-Al-Wadud, M. e Adnan, N. (2016). Review of recent trends in optimization techniques for plug-in hybrid, and electric vehicle charging infrastructures. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 58, 1039-1047. Rassegna delle tecniche di ottimizzazione.
- Ko, J. e Shang, J. S. (2010). Locating refueling stations for alternative-fuel vehicles. Transportation Research Part C, 18(5), 700-710. Ubicazione di stazioni di combustibile alternativo.
- YÖK Tez Merkezi — parole chiave: ’elektrikli araç şarj’, ‘EV şarj çizelgeleme’ o ‘şarj istasyonu yerleşim’ — 15+ tesi (campo in crescita). tez.yok.gov.tr
Glossario
- EV Charging Scheduling
- Problema OR operativo di decidere quando e a quale livello di potenza ricaricare ciascun EV di una flotta o coda, soggetto a deadline, limite di potenza di rete, limiti di SoC della batteria, tariffa time-of-use e costo di invecchiamento della batteria.
- Charging-Station Location Planning
- Problema OR strategico di selezionare ubicazioni, tipologie (AC lenta vs DC rapida) e numero di stazioni di ricarica EV pubbliche da dispiegare in una regione, bilanciando costi capitale e operativi rispetto a copertura attesa degli utenti e tempi di attesa.
- MIP
- Modello di ottimizzazione in cui alcune variabili decisionali devono essere numeri interi (es. numero di camion, numero di turni).
- Demand Response
- Approccio di energy management che ottimizza quando funzionano i carichi lato consumatore in base a tariffa, condizioni di sistema o incentivi.