An Algorithm for Determining the Calculated Electrical Loads of Electric Vehicles Charging Stations

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The study is devoted to the analysis of factors affecting the power consumption of electric charging infrastructure facilities, as well as the development of an algorithm for determining the calculated electrical loads of electric vehicle charging stations. The article presents the results of an analytical review of research in the field of determining the calculated electrical loads of electric vehicle charging stations, and compares the results obtained by different authors with the identification of the main influencing factors. To study electrical loads, a simulation model has been developed that makes it possible to simulate minute-by minute power consumption profiles with specified parameters of electric charging stations and electric vehicles, including taking into account the charging behavior of electric vehicle owners. A quantitative assessment of the importance of the factors influencing the demand coefficient of the electric charging infrastructure of electric transport has been carried out. An expression is proposed and an algorithm is developed for determining the calculated electrical loads of homogeneous and heterogeneous groups of electric vehicles charging stations.

About the authors

V. A. Voronin

Gorbachev Kuzbass State Technical University

Email: ilyushin.pv@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7242-9100
Cand. Sci. (Tech.), Associate Professor, Industrial and Mining Power Supply Department; Senior Researcher, Mining Industry Digital Transformation Lab. Kemerovo

F. S. Nepsha

Gorbachev Kuzbass State Technical University; LLC 'RTSoft - SG'

Email: ilyushin.pv@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7468-2548
Cand. Sci. (Tech.), Head of the Microgrid Management Department. Kemerovo; Moscow

P. V. Ilyushin

Energy Research Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: ilyushin.pv@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5183-3040
Doct. Sci. (Tech.), Head of the Department of Research on the Relationship between Energy and the Economy. Moscow

References

  1. On the Concept for the Development of Production and Use of Electric Vehicle Transport in the Russian Federation for the Period Until 2030 – ConsultantPlus – Available online: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_393496/2cc3e7a044fad83b4255225febe023d7c743e4a0 (accessed on 1 August 2025) (In Russ.)
  2. IRENA (2023), Innovation landscape for smart electrification: Decarbonising end-use sectors with renewable power. Abu Dhabi: International Renewable Energy Agency, 2023. URL: https://www.irena.org/Publications/2023/Jun/Innovation-landscape-for-smart-electrification (date accessed: 27.01.2025).
  3. ESIG’s report. Charging Ahead. Grid planning for vehicle electrification. A Report of the Energy Systems Integration Group’s Grid Planning for Vehicle Electrification Task Force. URL: https://www.esig.energy/grid-planning-for-vehicle-electrification/ (date accessed: 17.01.2025).
  4. Li Y., Jenn A. Impact of electric vehicle charging demand on power distribution grid congestion. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2024. Vol. 121. No. 18. P. e2317599121.
  5. Lukuyu J., Shirley R., Taneja J. Managing grid impacts from increased electric vehicle adoption in African cities. Scientific Reports. 2024. Vol. 14. No. 1. P. 24320.
  6. Ilyushin P.V., Shepovalova O.V., Filippov S.P., Nekrasov A.A. Ilyushin P.V. Accounting for Load Parameters in the Analysis of Transient Processes in Networks with Distributed Generation. Electric Power. Transmission and Distribution. 2018. No. 6 (51). P. 54–61. (In Russ.)
  7. The effect of complex load on the reliable operation of solar photovoltaic and wind power stations integrated into energy systems and into off-grid energy areas: Technologies and Materials for Renewable Energy, Environment and Sustainability. Energy Reports. 2022. Vol. 8. P. 1515–1529.
  8. Kudrin B.I. Power Supply of Industrial Enterprises; 2nd ed.; Intermet Engineering: Moscow, Russia, 2006; ISBN 5-89594-128-1. (In Russ.)
  9. SO 5.145/0-03. Opredelenie rezerva moshchnosti na tsentrakh pitaniya. Polozhenie [Determination of Power Reserve at Supply Centers. Regulation]. 2018. (In Russ.)
  10. Bollerslev J., Andersen P.B., Jensen T.V. et al. Coincidence Factors for Domestic EV Charging From Driving and Plug-In Behavior. IEEE Transactions on Transportation Electrification. 2022. Vol. 8. No. 1. P. 808–819.
  11. Hecht C., Figgener J., Sauer D.U. Simultaneity Factors of Public Electric Vehicle Charging Stations Based on Real-World Occupation Data. World Electric Vehicle Journal. 2022. Vol. 13. No. 7. P. 129.
  12. Jokinen I., Lehtonen M. Modeling of Electric Vehicle Charging Demand and Coincidence of Large-Scale Charging Loads in Different Charging Locations. IEEE Access. Vol. 11. P. 114291–114315.
  13. Unterluggauer T., Hipolito F., Klyapovskiy S., Andersen P.B. Impact of Electric Vehicle Charging Synchronization on the Urban Medium Voltage Power Distribution Network of Frederiksberg. World Electric Vehicle Journal. 2022. Vol. 13. No. 10. P. 182.
  14. IZVESTIYA RAN. ENERGETIKA / BULLETIN OF THE RAS. ENERGETICS no. 6 2025 54 ВОРОНИН и др. / VORONIN et al.
  15. Fani H., Hashmi M.U., Deconinck G. Impact of electric vehicle charging simultaneity factor on the hosting capacity of LV feeder. Sustainable Energy, Grids and Networks. 2024. Vol. 40. P. 101581.
  16. Gardholm E. Dimensioning of the Electricity Distribution Network as the Share of Electric Vehicles Increases. 2024. URL: https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-352615 (date accessed: 13.02.2025).
  17. Zakaria A., Duan C., Djokic S.Z. Hosting capacity of distribution networks for controlled and uncontrolled residential EV charging with static and dynamic thermal ratings of network components. URL: https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1049/gtd2.13025 (date accessed: 13.02.2025).
  18. Ali S., Wintzek P., Zdrallek M. Development of Demand Factors for Electric Car Charging Points for Varying Charging Powers and Area Types. Electricity. 2022. Vol. 3. No. 3. P. 410–441.
  19. Mason J. Engineering Design Standard EDS 08-5050 Electric Vehicle Connections. – URL: https://media.umbraco.io/uk-power-networks/baik5mop/eds-08-5050-electric-vehicle-connections.pdf (date accessed: 14.02.2024).
  20. Burges K., Schlosser T., Troster E. Handbook on Planning and Operating an E-Mobility Infrastructure. Germany: Deutsche Energie-Agentur, 2022.
  21. Opstad A., Bakken B.H., Nygard H.S. et al. Flexibility from electric vehicles – residential charging coincidence factors in Norway. CSE. 2024. Vol. 35. URL: https://cse.cigre.org/cse-n035/c1-flexibility-from-electric-vehicles-residential-charging-coincidence-factors-in-norway.html (date accessed: 10.02.2025).
  22. Rosstandart. Notification on the Development of Draft Amendment No. 7 to SP 256.1325800.2016 “Electrical Installations of Residential and Public Buildings. Design and Installation Rules”. Available online: https://www.gost.ru/portal/gost/home/activity/standardization/notification/notificationssetrules (accessed on 8 February 2025). (In Russ.)
  23. Soluyanov Y.I., Fedotov A.I., Soluyanov V.I., Akhmetshin A.R., Chernova N.V. The Charging Station Choice Coordinated with the Existing Power Supply Systems of Apartment Buildings and Educational Institutions in a Megalopolis. Elektrichestvo. 2025. Vol. 1. P. 32–44. (In Russ.) https://doi.org/10.24160/0013-5380-2025-1-32-44.
  24. Soluyanov Y.I., Fedotov A.I., Akhmetshin A.R., Fedotov E.A., Khal turin V.A. Determination of estimated electrical loads of charging infrastructure for electric vehicles integrated into electrical installations of residential and public buildings. Bulletin of higher educational institutions. PROBLEMS OF ENERGY. 2025. Vol. 26. № 6. P. 94–107. (In Russ.) https://doi.org/10.30724/1998-9903-2024-26-6-94-107.
  25. Rosstandart. Notification on the Development of SP “Electrical Networks of Urban Microdistricts. Design Rules” Available online: https://www.rst.gov.ru/portal/gost/home/activity/standardization/notification/notificationssetrules (accessed on 5 February 2025). (In Russ.)
  26. Palomino A., Parvania M. Probabilistic Impact Analysis of Residential Electric Vehicle Charging on Distribution Transformers. 2018 North American Power Symposium (NAPS) 2018 North American Power Symposium (NAPS). 2018. P. 1–6. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8600630 (date accessed: 12.02.2025).
  27. Voronin V.A., Nepsha F.S., Anushenko S.Yu. The Use of Energy Storage Systems for Electric Vehicle Charging Stations in Conditions of Restrictions on Technological Connection. Electric Power. Transmission and Distribution. 2024. No. 5 (86). P. 80–90. (In Russ.)
  28. Voronin, V.A. Analysis of Open Data on the Use of DC Electric Charging Stations for Electric Vehicles. In Proceedings of the All-Russian School of Young Scientists “Digitalization, Decarbonization and Decentralization of Modern Electric Power Industry” (Sevastopol, 29–30 May 2024); SevSU: Sevastopol, Russia, 2024; P. 218–227. (In Russ.)
  29. There Are Almost 60 Thousand Electric Vehicles in Russia. Available online: https://www.autostat.ru/news/59463/ (accessed on 23 February 2025). (In Russ.)
  30. How Often Do Electric Vehicle Owners Charge at Home? Available online: https://www.autostat.ru/infographics/59635/ (accessed on 7 April 2025). (In Russ.)
  31. PJSC “Rosseti Moscow Region” Summarizes the Work of Electric Vehicle Charging Stations in 2024. Available online: https://xn--80aoda2algca.xn--p1ai/pao-rosseti-moskovskij-region-podvelo-itogi-raboty-zaryadnyx-stancij-dlya-elektromobilej-za-2024-god/ (accessed on 25 February 2025). (In Russ.)
  32. Baek K., Lee E., Kim J. A dataset for multi-faceted analysis of electric vehicle charging transactions. Scientific Data. 2024. Vol. 11. P. 262. Level-3-EV-charging-dataset. URL: https://github.com/DESL-EPFL/Level-3-EV-charging-dataset (date accessed: 21.03.2024).
  33. Papkov B.V., Kulikov A.L. Features of Electric Charging Stations as Elements of Queuing Systems. Nizhny Novgorod: Nizhny Novgorod State Technical University named after R.E. Alekseev, 2025. 102 p. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».