전기차 충전 인프라에서는 충전 및 결제 데이터를 포함하여 다양한 데이터가 전송되기 때문에 안전한 전기차 충전 인프라를 구축하기 위해서는 이에 대한 보안 연구가 요구된다. 그렇지만 기존에 진행된 연구들은 전기차 충전을 위한 충전 인프라 보다는 전력 계통 인프라와 같은 스마트 그리드 관련 보안 연구가 주를 이루고 있다. 또한 충전 인프라 관련 연구는 아직 부족한 현실이며, 위협모델링과 같은 체계적인 방법론을 이용한 연구는 아직 진행되고 있지 않다. 따라서 안전한 전기차 충전 인프라의 구축을 위해 위협모델링을 적용하여 보안 위협을 식별하고 보안요구사항을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 Data Flow Diagram, STRIDE, Attack Tree를 활용한 위협모델링을 이용하여 충전 인프라에서 발생 가능한 위협을 정확히 식별하고 객관적인 보안요구사항을 도출하여 전기차 충전 인프라를 분석한다.
본 논문은 최근 각광받고 있는 전기차위주의 많은 실증 사업 중 충전 인프라와 연계된 충전운영시스템 및 전기요금간의 관계를 데이터 연계 분석하였다. 현 시점에서 앞으로 일어날 전기차 충전 인프라에 대한 급속한 수요의 증가로 말미암아 수요치를 예측한다는 의미에서 다가오는 시대를 미리 준비 할 수 있다. 동시에 시스템 모델링을 사이트를 중심으로 실증하고 도식화하는 일이 선행되어야 할 요소이다. 기존의 소규모 시뮬레이션에 의한 모델링과 운영시스템의 설계는 데이터 연계분석을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 최종적으로 새로운 시스템 모델링을 구현하여 실제 차량과 이용자를 대상으로 각 지점과 노드별로 시간에 따른 시분할 데이터로 분석하고자 표준 형식으로 도입하였다. 실제 구현된 전기차 충전 인프라와 운영시스템을 대상으로 데이터 연계분석 중심의 효율성을 증명하고자 하였다.
전기 자동차는 내연기관 차량을 대체할 차세대 그린카의 대표 차종으로 부각되고 있다. 전기 자동차가 상용화되기 위해서는 전기자동차 자체의 성능뿐만 아니라 충전 인프라 발전이 함께 이뤄져야 한다. 현재 개발된 전기 자동차의 경우 충전 시간이 긴 반면 주행 거리가 짧기 때문에 효용성이 크게 떨어진다. 따라서 충전 시간을 최대한 단축 시키기 위한 급속 충전 시스템 개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 전기 자동차용 급속 충전기에 적용되는 실제적인 DC-DC 컨버터를 ATPDraw/MODELS를 이용해 모델링하고 검증하였다.
최근 친환경적인 자동차 산업을 위해 지속적인 전기 자동차의 보급이 이루어지고 있다. 따라서 내연기관의 대체 교통수단으로 자리매김하기 위해 전기 자동차 충전소와 같은 적합한 인프라 구축이 필요하다. 전기 자동차 보급에 있어 가장 이슈가 되고 있는 부분은 전기 자동차의 충전시간이며 이 충전시간은 내연기관 차량의 주유 시간과 비교했을 때 비교적 길기 때문에 이를 최대한 단축시키기 위한 급속 충전 기술 개발이 시급하다. 본 논문에서는 전기 자동차용 급속 충전기에 대한 분석을 위해 EMTP(Electro Magnetic Transient Program)를 이용하여 3상 AC/DC 컨버터를 모델링하고 검증하였다.
본 논문에서는 전기자동차 충전 시 예상되는 선로 과부하 문제와 전압강하 문제를 해결하기 위해 연료전지를 이용한 충전 Aggregator 알고리즘을 제안한다. 충전Aggregator 알고리즘은 충전부하 투입 알고리즘과 충전부하 제거 알고리즘으로 구성되어 있다. 충전부하 투입 알고리즘은 충전부하 투입 전 선로전력과 전압강하를 예측하여 예측 된 값들이 허용범위를 초과하지 않을 경우 충전을 시작하는 알고리즘 이고 충전부하 제거 알고리즘은 전기자동차 충전 중 일반부하의 증가로 문제 발생 시 충전부하를 제거하는 알고리즘이다. 제안된 알고리즘은 PSCAD/EMTDC를 이용해서 연료전지가 연계된 특정지역의 배전계통을 모델링하여 검증하였다.
에너지 저장 장치에서 배터리의 효율적인 운용과 정확한 SOC 모니터링을 위해 배터리 노화 시 충전 미소용량과 방전용량의 회귀 모형 기반 배터리 방전 용량의 갱신을 통해 SOC 추정 기법을 제안한다. 본 논문에서는 전기적 노화 실험을 수행하였고, 충전 시 특정 전압 영역의 충전 미소 용량과 방전용량을 산출하여 미소용량과 방전용량의 상관관계를 확인하였고, 이를 통해 회귀모형을 모델링하였다. 모델링된 선형회귀모형을 적용하여 노화에 따른 SOC의 정확도를 향상시켰으며, 이의 검증을 수행하였다.
본 연구에서는 슬라이딩 모드 관측기를 사용한 리튬 배터리의 충전량 예측방법에 대해서 논의한다. 배터리의 비선형 회로 모델링 기법이 소개되고 슬라이딩 모드 관측기를 사용한 충전량 예측기의 설계 방법이 논의된다. 기존의 복잡한 배터리 모델링 방법 대신, 단순화된 저항-커패시터 모델링 방법이 본 연구에서 사용되었다. 단순화된 모델에 의해 발생되는 오차나 불확실성은 슬라이딩 모드 관측기에 의해 보상되었다. 슬라이딩 모드 관측기의 구조는 단순하지만, 모델링 에러나 외란에 대해서 강인한 특성을 보여준다. 제안된 제어기의 수렴성은 등가제어 방법에 의해서 증명되었다. 제안된 시스템의 성능은 UDDS (Urban Dynamometer Driving Schedule) 시험에 의해서 증명되었다. 시험 결과 제안된 시스템은 실제 주행 환경에서도 우수한 추적 성능을 보여주었다.
본 논문은 최근 주목 받고 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 사용하는 배터리 충전 상태 추정 기법에 대하여 조사 분석한다. 기존의 배터리 모델링 기법의 단점을 회피할 수 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘의 구조적 특징을 확인하고, 배터리 충전 상태 추정에 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 적용 했을 때, 충전 상태 추정 정확도에 영향을 끼치는 요소인 데이터 구성에 대한 분석을 실시하여, 데이터 구성 시 필수적으로 고려해야하는 설계조건을 조사 분석한다.
스마트그리드 환경하에서 플러그인 전기 자동차(PEV)는 새로운 도전이자 과제이다. 전 세계적으로 전기 자동차에 대한 관심이 높아지면서 PEV가 전력망에 미치는 영향에 관한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 LA사업자(Load Aggregator)는 소비자들의 부하를 통합적으로 관리하여 에너지 비용을 최소화하며 인센티브 지급을 통한 V2G 서비스를 사용하여 피크 삭감을 유도한다. PEV 운영 비용 최소화와 부하 평탄화를 목적으로 하는 LA사업자에 의한 PEV 충전 부하 관리의 잠재적인 이점들을 평가하며, 최적 충전 제어 방식을 위하여 하루전 시장에서 충전 부하와 V2G 가능 용량을 예측하고 PEV 배터리를 분석하여 모델링하는 방법을 제시하였다. 사례연구에서는 다음의 세 가지 PEV 충전 시나리오 즉, 제어되지 않는 시나리오(퇴근 후 충전), TOU 요금제를 적용한 시나리오와 최적 충전 제어 시나리오에 대해 에너지 비용과 피크 수요 감축 측면에서 비교 평가하였다. 이는 향후 증가하는 PEV로 인한 계통의 경제성 평가 및 신뢰도 평가로 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 한국형발사체(KSLV-II) 발사대시스템 상세설계 단계 중 수행된 산화제 충전 운용 설계를 검증하고자, 나로호 1차 비행 시험 실증 자료과 해당 설계 모델링 유동 해석 결과를 비교하였다. 나로호 비행 시험에 적용되었던 공급 조건과 충전모드에 따른 유량조절밸브 개도와 구동 절차 조건을 한국형발사체 발사대시스템 상세설계 모델링에 적용하여, 실증 자료와 모델링의 산화제 공급 유량값과 주요 압력값을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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