Due to the issue of the sustainability in transportation area, the number of electric vehicles has significantly increased. Most automakers have decided or planned to manufacture the electric vehicles rather than carbon fueled vehicles. However, there are still some problems to figure out for the electric vehicles such as long charging time, driving ranges, supply of charging stations. Since the speed of growing the number of electric vehicles is faster than that of the number of charging stations, there are lack of supplies of charging stations for electric vehicles and imbalances of the location of the charging stations. Thus, the location problem of charging stations is one of important issues for the electric vehicles. Studies have conducted to find the optimal locations for the charging stations. Most studies have formulated the problem with deterministic or hierarchical models. In this paper, we have investigated the fluctuations of locations and the capacity of charging stations. We proposed a mathematical model for the location problem of charging stations with the vehicle routing problem. Numerical examples provide the strategy for the location routing problems of the electric vehicles.
The modern transportation and mobility sector is expected to encounter high penetration of Electric Vehicles (EVs) because EVs contribute to reducing the harmful emissions from fossil fuel-powered vehicles. With the prospective growth of EVs, sufficient and convenient facilities for fast charging are crucial toward satisfying the EVs' quick charging demand during their trip. Therefore, the Fast Electric Vehicle Charging Stations (FECS) will be a similar role to gas stations. In this paper, we study a charging scheduling problem for the FECS with solar photovoltaic (PV) and an Energy Storage System (ESS). We formulate an optimization problem that minimizes the operational costs of FECS. There are two cost and one revenue terms that are buying cost from main grid power, ESS degradation cost, and revenue from the charging fee of the EVs. Simulation results show that the proposed scheduling algorithm reduces the daily operational cost by effectively using solar PV and ESS.
전기자동차의 상용화시대에 대비한 전기자동차 충전네트워크가 시급해지고 있다. 해외에서는 주차장에 PV시스템을 설치하여 얻어진 전력으로 전기자동차 충전을 할 수 있는 전기자동차 충전소가 설치되어지고 있다. 또한 우리나라에서도 충전인프라 구축방안 및 전기자동차 충전시설 지원기준 등을 설정하여 제시하고 있지만 해외처럼 PV시스템을 이용한 전기자동차 충전소의 사례가 국내에는 없으며, 일반전력을 이용한 전기자동차 충전소만 제시하고 있다. 따라서 본 논문에서는 국내의 전기자동차 충전네트워크 구축에 대비하여 국내 외 태양광 주차장과 해외 PV시스템 전기자동차 충전소의 사례를 조사하여 구조시스템, 구조 재료 등을 분석하여 비교 분석한 결과, 해외 PV시스템 전기자동차 충전소의 경우 캔틸레버 구조와 소규모 타입이 많이 설치되었다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.937-944
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2022
Electric vehicles (EVs) have been growing to reduce energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions in the transportation sector. The increasing number of EVs requires adequate recharging infrastructure, and at the same time, adopts low- or zero-emission electricity production because the GHG emissions are highly dependent on primary sources of electricity production. Although previous research has studied solar photovoltaic (PV) -integrated EV charging stations, it is challenging to optimize spatial areas between where the charging stations are required and where the renewable energy sources (i.e., solar photovoltaic (PV)) are accessible. Therefore, the primary objective of this research is to support decisions of siting EV charging stations using a spatial data clustering method integrated with Geographic Information System (GIS). This research explores spatial relationships of PV power outputs (i.e., supply) and traffic flow (i.e., demand) and tests a community in the state of Indiana, USA for optimal sitting of EV charging stations. Under the assumption that EV charging stations should be placed where the potential electricity production and traffic flow are high to match supply and demand, this research identified three areas for installing EV charging stations powered by rooftop PV in the study area. The proposed strategies will drive the transition of existing energy infrastructure into decentralized power systems. This research will ultimately contribute to enhancing economic efficiency and environmental sustainability by enabling significant reductions in electricity distribution loss and GHG emissions driven by transportation energy.
Evaluating the operational efficiency of electric vehicle charging stations (EVCSs) is important to understand charging network evolution and the charging behavior of electric vehicle users. However, aggregation of efficiency performance metrics poses a significant challenge to practitioners and researchers. In general, the operational efficiency of EVCSs can be measured as a complicated function of various factors with multiple criteria. Such a complex aspect of managing EVCSs becomes one of the challenging issues to measure their operational efficiency. Considering the difficulty in the efficiency measurement, this paper suggests a way to measure the operational efficiency of EVCSs based on data envelopment analysis (DEA). The DEA model is formulated as constant returns of output-oriented model with five types of inputs, four of them are the numbers of floating population and nearby charging stations, distance of nearby charging stations and traffic volume as desirable inputs and the other is the traffic speed in congestion as undesirable one. Meanwhile, the output is given by the charging frequency of EVCSs in a day. Using real-world data obtained from reliable sources, we suggest operational efficiencies of EVCSs in Seoul and discuss implications on the development of electric vehicle charging network. The result of efficiency measurement shows that most of EVCSs in Seoul are inefficient, while some districts (Nowon-gu, Dongdaemun-gu, Dongjak-gu, Songpa-gu, Guro-gu) have relatively more efficient EVCSs than the others.
친환경 교통수단으로 주목받고 있는 전기자동차는 우리나라에서도 2011년부터 지속적으로 보급대수가 증가하고 있다. 전기자동차 보급에 따라 충전 인프라 확대를 위하여 본 논문에서는 전기자동차 보급률이 높고 충전인프라가 비교적 잘 구축되어 있는 제주도 사례를 바탕으로 충전소 이용행태를 분석하여 기존 충전소의 효율적 운영방안과 추가적인 충전시설 설치 시 고려할 요소에 대하여 분석하고자 하였다. 전기자동차 충전소가 있는 읍면동별 급속충전기와 완속충전기 이용특성과 시설의 유형에 따라 시간대별 이용특성을 분석하였다. 제주도에 설치된 충전기의 이용 빈도를 분석한 결과, 급속충전기와 완속충전기 이용 빈도 모두 특정지역에 편중된 이용률이 나타났다. 유형별 충전소 이용은 급속충전기와 완속충전기 모두 업무시설과 공영주차장에 설치된 충전기 이용률이 높았으나, 시간대별 이용률을 보면 급속충전기는 오후시간 전반에 걸쳐 이용률이 높은 반면, 완속충전기 이용은 오전시간에 집중되어 있었다. 이러한 이용특성을 반영하여 이용자들이 전기자동차 충전소를 효율적으로 이용할 수 있도록 이용률이 낮은 충전소를 안내하는 홍보방안과 충전기를 이용할 때에 주의사항 및 충전완료 알림서비스 등을 제공하는 것이 필요할 것이다. 또한, 아직 충전기가 설치되지 않은 지역을 충전기 설치대상지역으로 고려하고, 이에 더불어 충전기 이용률이 높은 지역과 시설에 추가 설치가 이루어져야 한다. 실제 전기자동차 충전행태 분석 결과를 활용하여 실질적인 서비스 향상이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 전기자동차 충전시설 확충계획에 중요한 요소인 전기자동차 전력 수요량 예측정보를 생산하기 위하여 Exponential Smoothing를 이용하여 전력 수요량 예측 모형을 제안하였다. 모형의 입력자료 구축을 위하여 종속변수로 월별 시군구 전력수요량을 독립변수로 월별 시군구 충전소 보급대수, 월별 시군구 전기자동차 충전소 충전 횟수, 월별 전기자동차 등록대수 자료를 월 단위로 수집하고 수집된 7년간 자료 중 4년간 자료를 학습기간으로 3년간 자료를 검증 기간으로 적용하였다. 전기자동차 전력 수요량 예측 모형의 정확성을 검증하기위하여 통계적 방법인 Exponential Smoothing(ETS), ARIMA모형의 결과와 비교한 결과 ETS, ARIMA 각각의 오차율은 12%, 21%로 본 논문에서 제시한 ETS가 9% 더 정확하게 분석되었으며, 전기자동차 전력 수요량 예측 모형으로써 적합함을 확인하였다. 향후 이 모형을 이용한 전기자동차 충전소 설치 계획부터 운영관리 측면에서 활용될 것으로 기대한다.
It is highly challenging to measure the efficiency of electric vehicle charging stations (EVCSs) because factors affecting operational characteristics of EVCSs are time-varying in practice. For the efficiency measurement, environmental factors around the EVCSs can be considered because such factors affect charging behaviors of electric vehicle drivers, resulting in variations of accessibility and attractiveness for the EVCSs. Considering dynamics of the factors, this paper examines the technical efficiency of 622 electric vehicle charging stations in Seoul using data envelopment analysis (DEA). The DEA is formulated as a multi-period output-oriented constant return to scale model. Five inputs including floating population, number of nearby EVCSs, average distance of nearby EVCSs, traffic volume and traffic congestion are considered and the charging frequency of EVCSs is used as the output. The result of efficiency measurement shows that not many EVCSs has most of charging demand at certain periods of time, while the others are facing with anemic charging demand. Tobit regression analyses show that the traffic congestion negatively affects the efficiency of EVCSs, while the traffic volume and the number of nearby EVCSs are positive factors improving the efficiency around EVCSs. We draw some notable characteristics of efficient EVCSs by comparing means of the inputs related to the groups classified by K-means clustering algorithm. This analysis presents that efficient EVCSs can be generally characterized with the high number of nearby EVCSs and low level of the traffic congestion.
Recently, electric vehicles are gaining popularity among many domestic and foreign users due to their eco-friendly advantages of reducing fine dust and environmental greenhouse gases. As the demand and supply of electric vehicles increase, the demand for electric vehicle charging infrastructure is also growing together. Many users are experiencing inconvenience due to poor charging infrastructure, which makes them hesitant to buy electric vehicles. Research on the user experience of chargers in apartment complexes, a common residential type in Korea, is being conducted somewhat, but research on the design of electric vehicle charging devices in public places is insufficient. The purpose of this research is to identify user requirements and complaints based on the product design of the electric vehicle charger in public places and propose a new electric vehicle product design concept that meets the requirements. The research method understood the charging base and status of electric vehicles in public places through literature research and examined and analyzed the characteristics and problems of product design cases that improved the charging problem of electric vehicles recently released in the market. It is intended to identify and analyze the problems of the charging device product design through user interviews, a qualitative research method, and based on this, it is intended to propose a user-centered product design concept that improves major complaints.
Scheduling of electric vehicles and optimizing for charging waiting time have been critical. Meanwhile, it is challengeable to exploit the fluctuating data from electric vehicles in real-time. We introduce an optimal routing algorithm and a simulator with electric vehicles obeying the Poisson distribution of the observed information about time, space and energy-demand. Electric vehicle routing is updated in every cycle even it is already set. Also, we suggest an electric vehicle routing algorithm for minimizing total trip time, considering a threshold of the waiting time. Total trip time and charging waiting time are decreased 34.3% and 86.4% respectively, compared to the previous algorithm. It can be applied to the information service of charging stations and utilized as a reservation service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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