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Optimizing the location of electric vehicle fast-charging stations under public policy and electric infrastructure considerations in Puerto Rico
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Abstract
This thesis presents the development of an optimization-based methodology for the strategic deployment of electric vehicle fast-charging stations (EVFCS) along Puerto Rico’s major highway. The research begins with a comprehensive state-of-the-art review on electric vehicles, as well as both international standards and local regulatory frameworks, adapting these references to the Puerto Rican context to inform the formulation of a mixed-integer linear programming (MILP) model. The proposed model is designed to support decision-making regarding the optimal siting of charging infrastructure, ensuring alignment with technical requirements and public policy goals. A detailed analysis of the island’s electrical grid was conducted to assess its capacity to support the projected charging demand, while also evaluating the impact of different deployment scenarios on system reliability. To achieve this, primary industry data was collected and utilized to validate the results obtained through optimization and simulation. Advanced computational tools, including QGIS and Python, were employed for spatial data processing, scenario modeling, and the effective interpretation of outcomes. The integration of regulatory, technical, and spatial dimensions in this work provides valuable insights for future planning and the successful implementation of electromobility infrastructure in Puerto Rico.
Esta tesis presenta el desarrollo de una metodología basada en optimización para el despliegue estratégico de estaciones de carga rápida para vehículos eléctricos (EVFCS, por sus siglas en inglés) a lo largo de una de las principales vías de Puerto Rico. La investigación inicia con una revisión del estado del arte sobre los vehículos eléctricos, así como de los estándares internacionales y marcos regulatorios locales, adaptando dichas referencias al contexto de Puerto Rico para fundamentar la formulación de un modelo de programación lineal entera mixta (MILP). El modelo propuesto está diseñado para apoyar la toma de decisiones en torno a la ubicación óptima de la infraestructura de recarga, garantizando su alineación con los requerimientos técnicos y los objetivos de política pública. Se realizó un análisis detallado de la red eléctrica de la isla con el fin de evaluar su capacidad para atender la demanda de carga proyectada, además de examinar el impacto de distintos escenarios de implementación sobre la confiabilidad del sistema. Para lograrlo, se recopilaron y utilizaron datos primarios de la industria con el propósito de validar los resultados obtenidos mediante procesos de optimización y simulación. Herramientas computacionales avanzadas, como QGIS y Python, fueron empleadas para el procesamiento de datos de georeferenciación, la modelación de escenarios y la interpretación efectiva de los resultados. La integración de las dimensiones regulatorias, técnicas y espaciales en este trabajo ofrece aportaciones valiosas para la planificación futura y la implementación exitosa de la infraestructura de electromovilidad en Puerto Rico.
Esta tesis presenta el desarrollo de una metodología basada en optimización para el despliegue estratégico de estaciones de carga rápida para vehículos eléctricos (EVFCS, por sus siglas en inglés) a lo largo de una de las principales vías de Puerto Rico. La investigación inicia con una revisión del estado del arte sobre los vehículos eléctricos, así como de los estándares internacionales y marcos regulatorios locales, adaptando dichas referencias al contexto de Puerto Rico para fundamentar la formulación de un modelo de programación lineal entera mixta (MILP). El modelo propuesto está diseñado para apoyar la toma de decisiones en torno a la ubicación óptima de la infraestructura de recarga, garantizando su alineación con los requerimientos técnicos y los objetivos de política pública. Se realizó un análisis detallado de la red eléctrica de la isla con el fin de evaluar su capacidad para atender la demanda de carga proyectada, además de examinar el impacto de distintos escenarios de implementación sobre la confiabilidad del sistema. Para lograrlo, se recopilaron y utilizaron datos primarios de la industria con el propósito de validar los resultados obtenidos mediante procesos de optimización y simulación. Herramientas computacionales avanzadas, como QGIS y Python, fueron empleadas para el procesamiento de datos de georeferenciación, la modelación de escenarios y la interpretación efectiva de los resultados. La integración de las dimensiones regulatorias, técnicas y espaciales en este trabajo ofrece aportaciones valiosas para la planificación futura y la implementación exitosa de la infraestructura de electromovilidad en Puerto Rico.
Description
Date
2025-12-09
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Collections
Files
IELM_FeoCedielG_2025.pdf
Adobe PDF, 9.26 MB
- Embargoed until 2027-12-10
Keywords
Electric vehicles (EVs), Fast-charging stations, Mixed-integer linear programming (MILP), Public policy, Power grid integration