Simulation-based method for locating the charging stations for electric vehicles on the National Highway of Thailand

วิธีการจำลองสถานการณ์จัดตั้งสถานีอัดประจุสำหรับรถยนต์ไฟฟ้าบนทางหลวงแผ่นดิน

Name: Nipapat Ruangkae

Name: นิภาภัทร เรืองแข

keyword: Simulation modeling

; Charging station

; Battery charging stations (Electric vehicles)

; สถานีบริการอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าแบบรวดเร็ว

Abstract: Charging Stations (CSs) are required for electric vehicles (EVs) in order to recharge the battery. EVs cannot travel in the long journey if there is no CS available on the highways, In this study, we present a conceptual model for identifying the location of CSs on the National Highway No.1 (NH-1) also known as Phahonyothin Road. This model was simulated with ARENA 14.0. There are 53 survey points (SPs) on NH-1. This study considers two different cases of road track: one road track and two parallel road track. As for on road track, our study considers, only from the survey point No.8 (SP-8) to the survey point No.10 (SP-10) on NH-1. there are 2 intervals (from SP-8 to SP-9, and from SP-9 to SP-10). As for two parallel road track, our study considers only the survey pont No.2 (SP-2) to the survey point No.3 (SP-3) on NH-1. There is only an interval. We forecasted and estimated the number of EVs travelling through SP-2, SP-3, SP-8, SP-9 and SP-10 for the year 2036 by using the historical data. We also consider the inflow and outflow of EVs that enter or exit NH-1 via all intersections and imaginary points. From SP-8 to SP-10, there are 159 actual intersections. We estimated the inflow and outflow from these intersections using the historical data of population density of all districts that are passed by NH-1 during these 2 intervals. To simplify our simulation model, we ereated 25 imaginary points that represents 159 intersections. We ran the experiments on our simulation model with your charging behaviors of EV drivers; charging, when the remaining capacity battery (RCB( is less than equal 24, 48, 72, and 96 km under two different scenarios: (1) if one charging circuit per one CS is set up, and (2) if two charging ciruits per one CS are set up. One the orther hand, from SP-2 to SP-3, there are 33 actual intersections but this interval is more complex than the intervals between SP-8 to SP-10, Since it has a main road and a frontage road that is parallel in this interval thus this conceptual model does not have the imaging point like one road track case. The model of two road tack has four charging behaviors similar to the one road track. However, the experiment of two road 96 km under two different secenarios: (1) if one charging circuit per one CS is set up, and (2) if two charging circuits per one CS are set up. On the orther hand, from SP-2 to SP-3 there are 33 actual intersections but this interval is more complex than the intervals between SP-8 to SP-10. Since it has a main road and a frontage road that is parallel in this interval thus this conceptual model does not have the imaging point like one road track case. The model of two road tack has four charging behaviors similar to the one road track. However, the experiment of two road track was run under five differnt scenarios. Thery are 5, 10, 15, 20, and 25 charging circuit per on CS, respectively. The result of experiments indicated that the charging behaviors of EV driver will have an impact on the appropriate locations of CSs. More impotantly, the average waiting time was considered to cetermine the appropriate locations of CS and the appropriate number of charging circuits per one CS. As for one road track case, if there was one charging circuit per one CS, the average waiting time would be the least when CS was located at SP-9. Furthemore, if there were charging circuits per one CS, the average waiting time would be the least when CS was also located at SP-9. As for two parallel road track case, the average waiting time was the least when CS was located at the Exit-6 to Frontage Rd. In other words, our study found that the increasing number of charging circuits per one CS resulted in the decreasing average waiting time. Moreover, if the number of charging circuits were increased, the position of CS with the least average waiting time would be closer to the position of CS with the least simulation model can be used as a fundamental step to identify the appropriate location for constructing a CS for a specific interval of any highway.

Abstract: งานวิจัยนิวิเคราะห์การจัดตั้งสถานีอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าบนถนนทางหลวงหมายเลข 1 แห่งประเทศ ไทย หรือรู้จักกันในนามว่า ถนนพหลโยธิน เนื่องจากถนนทางหลวงเป็นถนนที่มีเส้นทางยาวสำหรับการเดินรถ ดังนั้นรถยนต์ไฟฟ้าจึงไม่สามารถขับเคลื่อนบนถนนทางหลวงได้ เนื่องจากระยะทางที่ไกลและข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีของรถยนต์ไฟฟ้า อีกทั้งสถานีอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้ายังไม่ได้ถูกจัดตั้งบนถนนทางหลวงของประเทศไทย ดังนั้นในงานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์การจำลองสถานการณ์การจัดตั้งสถานีอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าในบางช่วงของถนนทางหลวงหมายเลข 1 เพื่อรองรับกับจำนวนรถยนต์ไฟฟ้าในปีพุทธศักราช 2579 ซึ่งผู้วิจัยได้ทำการจำลองการจัดตั้งสถานีอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าบนถนนที่มีทางคู่ขนาน และถนนที่ไม่มีทางคู่ขนานด้วยโปรแกรมอารีน่า (ARENA 14.0) ผู้วิจัยได้เลือกช่วงจุดสำรวจที่ 2 ถึงจุดสำรวจที่ 3 ของถนนทางหลวงหมายเลข 1 สำหรับกรณีของถนนที่มีทางคู่ขนาน และจุดสำรวจที่ 8 ถึงจุดสำรวจที่ 10 ของถนทางหลวงหมายเลข 1 สำหรับกรณีของถนนที่มีทางคู่ขนาน และคู่ขนานในขณะที่ 2 กรณีนี้ถูกจำลองด้วยจำนวนหัวจ่ายไฟฟ้าที่ไม่เท่ากันต่อ 1 สถานีอัดประจุรถยนต์ ไฟฟ้า สำหรับกรณีของถนนที่ไม่มีทางคู่ขนานจะถูกจำลองด้วย 1 และ 2 หัวจ่ายไฟฟ้าต่อ 1 สถานีอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้า และสำหรับกรณีของถนนที่มีคู่ขนานจะถูกจำลองด้วย 5, 10, 15, 20, และ 25 หัวจ่ายไฟฟ้าต่อ 1 สถานีอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้า เพื่อพิจารณาถึงเวลาเฉลี่ยการรอคอย ผู้วิจัยพบว่า สำหรับกรณีของถนนที่ไม่มีทางคู่ขนาน หากมี 2 หัวจ่ายไฟฟ้าต่อ 1 สถานีอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้า และสำหรับกรณีของถนนที่มีทางคู่ขนาน หากมี 25 หัวจ่ายไฟฟ้าต่อ 1 สถานีอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้า และเฉลี่ยการรอคอยจะอยู่ในช่วงที่เหมาะสม โดยที่เวลาเฉลี่ยการรอคอยจะน้อยที่สุดเมื่อสถานีอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าถูกจัดตั้งที่จุดสำรวจที่ 9 และทางออกคู่ขนานที่ 6 สำหรับกรณีของถนนที่ไม่มีทางคู่ขนานและถนนที่มีคู่ขนานตามลำดับ

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี. สำนักหอสมุด

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: info.lib@mail.kmutt.ac.th

Name: Sorawit Yaovasuwanchai

Role: Advisor

Created: 2017

Modified: 2019-08-08

Issued: 2019-08-08

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: GMI321

eng

DegreeName: Master of Science

Level: Master's Degree

Descipline: Logistics and Supply Chain Management

Grantor: King Mongkut's University of Technology Thonburi

©copyrights King Mongkut's University of Technology Thonburi

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	GMI321.pdf	10.98 MB	14	2022-09-25 10:23:14
2	GMI321ab.pdf	45.04 KB	2	2021-06-30 14:14:39

ใช้เวลา

0.034629 วินาที