Currently, various policies regarding ecofriendly vehicles are being proposed to reduce carbon emissions. In this study, the required areas for charging electric vehicle (EV) batteries using electricity produced by photovoltaic (PV) power plants were estimated. First, approximately 2.4 million battery EVs, which represented 10% of the total number of vehicles, consume approximately 404 GWh. Second, the power required for charging batteries is approximately 0.3 GW, and the site area of the PV power plant is 4.62 ㎢, which accounts for 0.005% of the national territory. Third, from the available sites of buildings based on the region, Jeju alone consumes approximately 0.2%, while the rest of the region requires approximately 0.1%. Fourth, Seoul, which has the smallest available area of mountains and farmlands, utilizes 0.34% of the site for PV power plants, while the other parts of the region use less than 0.1%. The results of this study confirmed that the area of the PV power plant site for producing battery-charging power generated through the supply of EVs is very small. Therefore, it is desirable to analyze and implement more specific plans, such as efficient land use, forest damage minimization, and safe maintenance, to expand renewable energy, including PV power.
최근 국내외적으로 전기자동차의 수요와 공급이 높아짐에 따라 전기자동차의 충전소 보급이 확산되고 있다. 이 논문에서는 한국전력공사에서 제공하는 공공데이터 및 심사평가원의 Open API를 활용하여 빅 데이터 분석을 통해 전기자동차의 충전소 위치 및 가격, 서비스 정보를 제공함으로써 사용자들 사이의 커뮤니케이션을 유도하며, 정보 공유 환경 개발에 대한 연구를 목적으로 한다.
기존의 중앙집중식 발전의 탈피와 에너지 전환 및 환경문제 인식에 의해 신재생에너지 기반의 분산발전시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 에너지저장장치로 납축전지를 사용하는 PV 및 WT 기반의 분산발전시스템을 모사하여 최적용량을 선정하였다. 기존 발전원으로 CHP를 채택하였으며 시스템의 최적용량은 기존발전원의 운전상황(전부하/부분부하)에 따라 MOGA를 통해 도출하였다. 또한 동일한 배터리 용량에서 배터리 충전방식이 달라지면 배터리의 수명이 달라지는 것을 확인하였다. 따라서 경제적이고 안정적인 전력수급을 위해서는 배터리 충전방식을 고려한 분산발전시스템의 용량선정이 수행되어야 한다.
Recently, it is required EV(Electric Vehicles) charging infra construction for approaching to accelerate and to commercialize development of EV. In this study, it was introduced basic overview of EV and charging infra construction. and we're supposed rate of growth and reduction of the number of registered vehicles by considering about last 3 years and supposed automatic number. This paper was produced dissemination if demand of EV would constantly increase. We compared and analyzed the relationship of 5th power supply and power consumption.
The power industry is currently facing many challenges, due to the new environment created by the introduction of smart grid technologies. In particular, the large-scale deployment of electric vehicles (EVs) may have a significant impact on demand for electricity and, thereby, influence generation and transmission system planning. However, it is difficult to deal with uncertainties in EV charging loads using deterministic planning methods. This paper presents a two-stage stochastic decomposition method with Latin-hyper rectangle sampling (LHRS) to solve the integrated generation and transmission planning problem incorporating EV deployment. The probabilistic distribution of EV charging loads is estimated by Latin-hyper rectangle sampling (LHRS) to enhance the computational performance of the proposed method. Numerical results are presented to show the effectiveness of the proposed method.
It is well known that Premixed Charge Compression Ignition (PCCI) diesel engines according to many technologies such a change in injection timing, multiple injection strategy, cooled EGR, intake charging and SCV have the potential to achieve homogeneous mixture in the cylinder which result in lower NOx and PM as well as performance improvements. This may generate merely the infinite number of experimental conditions. The use of Response Surface Methodology (RSM) technique can considerably pull down the number of experimental set and time demand. This paper presents the effects of both fuel injection and engine operation conditions on the combustion and emissions in the PCCI diesel engine system. The experimental results have revealed that a change in fuel injection timing and multiple injection strategy along with various operating conditions affect the combustion, emissions and BSFC characteristics in the PCCI engine.
Application of residential demand response (DR) programs are currently realized up to a limited extent due to customers' difficulty in manually responding to the time-differentiated prices. As a solution, this paper proposes an automatic home load management (HLM) framework to achieve the household minimum payment as well as meet the operational constraints to provide customer's comfort. The projected HLM method controls on/off statuses of responsive appliances and the charging/discharging periods of plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) and battery storage at home. This paper also studies the impacts of different time-varying tariffs, i.e., time of use (TOU), real time pricing (RTP), and inclining block rate (IBR), on the home load management (HLM). The study is effectuated in a smart home with electrical appliances, a PHEV, and a storage system. The simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed HLM program. Peak of household load demand along with the customer payment costs are reported as the consequence of applying different pricings models in HLM.
본 논문에서는 공개 데이터 사이트의 OpenAPI를 통해 지속적으로 축적되고 있는 제주지역 전기자동차 충전 트랜잭션을 활용하여 시간대별 충전수요의 패턴을 분석한다. 시간대별 수요, 충전시간 등과 아울러 요일과 지역에 따른 시간대별 충전 패턴의 분석은 전기자동차 충전에 있어서 신재생 에너지의 결합을 요일과 지역 맞춤형으로 설계할 수 있다.
In power system research fields, one of current key issues is the construction and commercialization of micro grid site which is called green island, carbon zero island, energy independent island, building micro grid, etc. and various affiliated technologies have been being vigorously developed to realize. In addition, various researches about electric vehicles (EVs) are in progress and it is expected to penetrate rapidly with the next a few years. Some new load models should be developed integrating with electric vehicle loads because the EVs' deployment could cause the change of load composition rate on power system planning and operations. EVs are also resources for micro grid as well as distributed generation and demand response so that various supply and demand side resources should be considered for micro grid researches. In this paper, the load composition rate of residential sectors is prospected considering the deployment of EVs and the resource configuration of micro grid is optimized based on net present cost. In the optimization, the load patten of case studies includes EV's charging characteristics and various cases are simulated comparing micro grid environment and normal condition. HOMER is used to compare various cases and economic effects.
V2G (Vehicle to Grid) technology for an EV (Electric Vehicle) has been assumed as so promising in a near future for its useful energy resource concept but still yet to be developed around the world for specific service purposes through various R&BD projects. Basically, V2G returns power stored in vehicle at a cheaper or unused time to the grid at more expensive or highly peaked time, and is accordingly supposed to provide such roles like peak shaving or load levelling according to customer load curve, frequency regulation or ancillary reserves, and balancing power fluctuation to grid from the weather-sensitive renewable sources like wind or solar generations. However, it has recently been debated over its prominent usage as diffusing EVs and the required charging/discharging infrastructure, partially for its addition of EV ownership costs with more frequent charging/discharging events and user inconvenience with a relative long-time participation in the previously engaged V2G program. This study suggests that a Korean DR (Demand Response) service integrated V2G system especially based upon a dynamic charge/pause/discharge scheme newly proposed to ISO/IEC 15118 rev. 2 can deal with these concerns with more profitable business model, while fully making up for the additional component (ex. battery) and service costs. It also indicates that the optimum economic, environmental, and grid impacts can be simulated for this V2G-DR service particularly designed for EV aggregators (V2G service providers) by proposing a specific V2G engagement program for the mediated DR service providers and the distributed EV owners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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