전기자동차 보급이 확대됨과 동시에 충전이 특정 시간대에 몰리거나 전력수요가 높은 시간대에 늘어나면 전력수급 균형이 불안해질 수 있다. 따라서 전기자동차 충전으로 인한 전력수요가 증가함과 동시에, 전기자동차의 전력수요를 분산시키고, 전기자동차 배터리의 여분의 전기를 활용할 수 있는 스마트그리드 구축이 중요해진다. 아직 국내에서 스마트그리드가 전기자동차의 전력망 영향 관리에 어느 정도 영향을 미치는지에 대해서는 정량적 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구는 스마트그리드를 통한 전기자동차의 전력망 영향 관리 효과를 정량적으로 분석하고 정책적 시사점을 제시하였다. 결과적으로 스마트그리드는 전기자동차의 전력망 영향을 효과적으로 관리할 수 있었다. 전력시장 구조와 규제 프레임워크는 스마트그리드 기술의 실증과 상용화 촉진을 뒷받침할 수 있어야 할 것이다.
Plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) with capability of being recharged from the power-grid will reduce oil consumption. Also, the PHEV will affect the utility operations by adding additional electricity demand for charging. In this research, the power-grid impact by demand of PHEV charging is presented and the optimal charging control strategy for utility operators is proposed with simulated data. The penetration of PHEV is assumed to be 50% in the circumstances of Korean passenger car market and Korean power-grid market limitedly. To obtain smooth load shape and utilize the surplus electricity in power-grid at midnight and dawn, the peak of charging demand should be controlled to be located before 4:00 a.m., and the time slot which can supply the electricity power to PHEV should be allowed between 1:00 a.m.$\sim$7:00 a.m.
스마트 그리드는 기존의 전력망에 IT를 접목하여 전력 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화 하는 차세대 지능형 전력망이다. 지능형 전력망을 구축하기 위해 제품에 스마트 칩이 내장되어 있어 각 가정이나 빌딩마다 저장장치를 구비하여 저가 전기를 충전했다가 고가 시간대에 재사용하는 이러한 스마트그리드 홈서비스가 구축 될 것이다. 이러한 홈서비스에서 사용될 스마트그리드 장비의 보안 위협 요소를 알아보고 이에 대한 해결 대응 방안을 제시 한다.
일반적으로 풍력발전은 광범위한 영역에 지속적인 바람을 요구하는 대형 시스템 위주로 개발이 되어왔다. 그러나 소형 풍력발전 시스템은 사용자에게 보다 친숙하고, 대형에 비해 보다 광범위한 적용이 가능하다는 점 때문에 최근 이에 대한 관심이 증가되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 배터리 충전에 효과적으로 도입될 수 있는 도시형 풍력발전을 위한 프로토타입 시스템에 대해 기술하며, 프로토타입 시스템에 효과적으로 도입될 수 있는 인공신경망 기반의 최대 전력점 추종 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 Matlab기반의 다양한 시뮬레이션 및 실제 시스템 설계를 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.
최근 전기자동차에 양방향 충전기를 탑재하여 배터리 충전 뿐만 아니라 배터리에 저장된 전기에너지를 전력망으로 재송전하는 V2G 기술과 정전 시 배터리에 축적된 전기에너지를 가정에 공급하는 V2H 기술에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 NRSRC(Non-regulating series resoanat converter)기반 정현파 충전 방식과 전해캐패시터를 사용하지 않는 양방향 충전기를 제안한다. 3.3kW 시작품을 통해 제안하는 충전기의 타당성을 검증 하였다.
전 세계적으로 환경규제가 지속적으로 강화되고 있으며 이에 효과적으로 대응하기 위해 전기자동차의 도입이 적극적으로 고려되고 있으며, EV 보급의 필수요소인 충전인프라 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 스마트한 충전인프라 구축에 필수적인 전력선 통신 기술에 대하여 연구하였다. ISO/IEC 15118 국제표준에 부합한 HPGP규격의 물리계층 속도 10Mbps 및 TCP/IP계층 4.5Mbps 성능을 달성할 수 있는 제어보드와 해당 보드에 탑재되어 국제표준에 부합하는 충전단계 및 향후 지능형전력망과의 연계를 위한 기능을 수행할 소프트웨어 솔루션을 개발하였다. 또한 Combo 방식의 DC 급속충전기에 적용하기 위해 산업 환경 기준에 적합하도록 하드웨어를 설계하였으며 소프트웨어 솔루션과 함께 통합하여 V2G 통신 모듈을 개발하였다.
본 연구는 2012~2013년 국내 전기차 시장에서 크게 논란이 되었던 콤보 전기 자동차 충전 표준과 국내 스마트그리드 표준 간 충돌 사례를 이해관계자 이론을 활용하여 분석하였다. 사례 연구를 위해 문헌 조사 및 복수의 전문가 인터뷰를 실시하였다. 전기 자동차는 충전을 위해 전력망과 연결될 때 데이터 교환을 한다. 따라서 통신 표준 문제가 대두된다. BMW는 글로벌 전기 자동차 시장에서 업계를 대표하는 사실상 표준의 지위를 얻어 가고 있던 콤보 충전 기술을 채택하여 국내 전기차 시장에 진입하였는데, 그 과정에서 국내 스마트 그리드 전력망의 원격검칭용 통신 기술과 상호 주파수 간섭을 일으키는 문제가 발생하였다. 이 문제를 둘러싸고 이해관계자들의 대립이 계속되면서 국내 전기 자동차 충전 기술 관련 표준(국가표준 및 단체표준)화를 위한 의사결정들이 지연되었고, 이 논란은 2014년 1월 콤보 기술이 한국자동차공학회의 단체표준(KSAE SAE 1772-2040, 2014.1)으로 인정되면서 일단락되었다. 이 사건은 전기 자동차 표준 그 자체만이 아니라, 융합산업 시대에 있어서 타 산업 표준과의 충돌 및 조정의 필요성을 부각시키는 의미있는 사례이다. 본 연구는 전기 자동차 충전 표준과 스마트그리드 표준이라는 이종 산업 간의 표준 충돌의 복잡한 역학 관계를 이해 관계자 이론을 적용하여 분석하였다. 본 연구는 표준화 과정을 둘러싼 경험적 및 이론적 연구가 충분하지 않다는 점에서, 이해관계자 이론을 활용한 사례 축적과 방법론 정립에 기여하고, 또한 표준화 과정에 참가하는 이해관계자들이 이 과정에 영향을 미치기 위한 행위 양식 정립과 전략 수립에 유용한 시사점을 제공한다.
본 논문은 최근 북미 지역을 중심으로 상용화에 대한 기대가 높아지고 있는 플러그인 하이브리드 전기자동차가 배터리의 충전을 위해 전기에너지 배전망에 직접 접속될 때 나타날 수 있는 설비의 과부하 및 전압문제 등에 대한 평가방법을 제안하고 실제 계통에 대한 평가결과를 분석한다. 플러그인 하이브리드 전기자동차가 일반 가정에서 충전되기 시작할 경우 전기에너지 배전계통은 가정에서 사용되어 오던 기존의 전기제품보다 훨씬 많은 전력을 소모하는 새로운 부하에 전력을 공급하게 되는 만큼 이를 배전계통의 설비계획에 반영하기 위한 모델링과 절차가 요구된다. 본 논문에서는 미국 전력연구소에서 북미지역의 전력회사들과 함께 수행하고 있는 관련 연구 과제를 소개하며 OpenDSS 프로그램을 통해 배전계통과 플러그인 전기자동차의 충전부하를 모델링하고 충전시각과 전기자동차 배터리 형태에 따른 다양한 시나리오를 적용하여 배전계통에 대한 플러그인 전기자동차 충전부하의 영향을 분석한다.
전력망과 전기자동차 배터리를 연계하여 양방향으로 전력을 송전하는 V2G(Vehicle to Grid) 시스템은 충/방전 시 AC/DC PWM 컨버터와 양방향 DC/DC 컨버터를 사용한다. 기존 V2G 시스템은 컨버터에 충전 지령과 방전 지령을 줄 때, 전기요금과 배터리의 용량만을 고려하여 지령을 주었다. 본 논문에서는 배터리의 열화특성을 비용으로 나타내고 전기요금과 배터리의 용량을 같이 고려하여 OPEX(Operating Expenditure)로 나타냈다. 또한 사용자의 입장에서 최적의 OPEX를 구하는 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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