The electricity demand and supply could be off balance if several electric vehicles(EVs) were charged at the same time or at peak load times. Therefore, smart grids are necessary to flatten the EVs' electricity demand and to enable EVs to be used as distributed storage devices as electricity demand from EV-charging increases. There are still few quantitative studies on the impact of smart grids on managing EVs' electrical loads. In this study, we analyzed the quantitative impact of smart grids on managing EVs' electrical loads and suggested policy implications. As a result, it is identified that smart grids can manage effectively EVs' impact on electrical grids. The electricity market structure and regulatory framework should support the demonstration and commercialization of smart grid technologies.
This paper proposes a State-of-Charge (SOC) balancing control of Battery Power Modules (BPMs) for a modularized battery for Electric Vehicles (EVs) without additional balancing circuits. The BPMs are substituted with the single converter in EVs located between the battery and the inverter. The BPM is composed of a two-phase interleaved boost converter with battery modules. The discharge current of each battery module can be controlled individually by using the BPM to achieve a balanced state as well as increased utilization of the battery capacity. Also, an SOC balancing method is proposed to reduce the equalization time, which satisfies the regulation of a constant DC-link voltage and a demand of the output power. The proposed system and the SOC balancing method are verified through simulation and experiment.
Kim, Jun-Hyeok;Lee, Soon-Jeong;Kim, Eung-Sang;Kim, Seul-Ki;Kim, Chul-Hwan;Prikler, Laszlo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.9
no.1
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pp.98-105
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2014
As environmentally friendly energy takes center stage, interests for Electric Vehicles/Plug in Hybrid Electric Vehicles (EVs/PHEVs) are getting increase. With this trend, there is no doubt EVs will take large portion to penetrations of total cars. Therefore, accurate EV modeling is required. Battery is one of the main components with the power system view of aspect. Hence, in this paper, reviews and discussions of some types of batteries for EV are contained by considering energy density and weight of the batteries. In addition, simulations of Li-Ion battery are accomplished with various variables such as temperature, capacity fading and charge/discharge current. It is confirmed that temperature is the main factor of capacity fading. Validation of the modeled battery is also conducted by comparing it with commercialized battery.
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.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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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.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.1
no.1
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pp.114-120
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2012
Eco-driving technique for electric vehicles (EVs) is investigated in this paper. Many findings on EVs have been reported; however, they did not deal with eco-driving from the viewpoint of theoretical study. The authors have developed an energy-saving driving technique - the so-called "eco-driving" technique based on dynamic programming (DP). Optimal speed profile of an EV, which minimizes the amount of total energy consumption, was determined under fixed origin and destination, running time, and track conditions. DP algorithm can deal with such complicated conditions and can also derive the optimal solution. Using the proposed method, simulations were run for some cases. In particular, the author ran simulations for the case of a gradient road with a traffic signal. The optimization model was solved with MATLAB.
Kim, Dong-Min;Jung, Young-Hoon;Lim, Myung-Seop;Sim, Jae-Han;Hon, Jung-Pyo
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.12
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pp.2197-2210
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2016
Recently, the trend of zero emissions has increased in automotive engineering because of environmental problems and regulations. Therefore, the development of battery electric vehicles (EVs), hybrid/plug-in hybrid electric vehicles (HEVs/PHEVs), and fuel cell electric vehicles (FCEVs) has been mainstreamed. In particular, for light-duty electric vehicles, improvement in electric motor performance is directly linked to driving range and driving performance. In this paper, using an improved design for the interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM), the EV driving range for the light-duty EV was extended. In the electromagnetic design process, a 2D finite element method (FEM) was used. Furthermore, to consider mechanical stress, ANSYS Workbench was adopted. To conduct a vehicle simulation, the vehicle was modeled to include an electric motor model, energy storage model, and regenerative braking. From these results, using the advanced vehicle simulator (ADVISOR) based on MATLAB Simulink, a vehicle simulation was performed, and the effects of the improved design were described.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.12
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pp.1889-1894
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2017
Global automobile manufacturers are developing electric vehicles (EVs) to eliminate the pollutant emissions from internal combustion vehicles and to minimize fossil fuel consumptions for the future generations. However, EVs have a disadvantage of shorter traveling distance than that of conventional vehicles. To answer this shortfall, more batteries are installed in the EV to satisfy the consumer expectation for the driving range. However, as the energy capacity of the battery mounted in the EV increases, the amount of heat generated by each cell also increases. Naturally, a better battery thermal management system (BTMS) is required to control the temperature of the cells efficiently because the appropriate thermal environment of the cells greatly affects the power output from the battery pack. Typically, the BTMS is divided into an active and a passive system depending on the energy usage of the thermal management system. Heat exchange materials usually include gas and liquid, semiconductor devices and phase change material (PCM). In this study, an application of PCM for a BTMS was investigated to maintain an optimal battery operating temperature range by utilizing characteristics of a PCM, which can accumulate large amounts of latent heat. The system was modeled using Dymola from Dassault Systems, a multi-physics simulation tool. In order to compare the relative performance, the BTMS with the PCM and without the PCM were modeled and the same battery charge/discharge scenarios were simulated. Number of analysis were conducted to compare the battery cooling performance between the model with the aluminum case and PCM and the model with the aluminum case only.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.4_1
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pp.493-504
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2022
Recently, as interest in eco-friendliness grows, the supply of hybrid electric vehicles and pure electric vehicles (EVs) for improving fuel efficiency of automobiles is rapidly expanding. The average daily energy consumption of electric vehicles is less than 20 [%] of the total ESS capacity of the vehicle, and research on additional functions using the ESS of the vehicle is urgently needed to expand the supply of electric vehicles. V2H(Vehicle to Home), like V2G(Vehicle to Grid), includes the concept of cooperating with system stabilization using ESS of electric vehicles. In addition, it includes various operations that can realize home welfare, such as uninterrupted power supply in case of power outage at home, and power supply for home DC devices. Therefore, in order to expand the supply of eco-friendly electric vehicles, it is urgently required to develop a V2H system with various functions that can realize home welfare. In this paper, we propose a V2H system with a CLLC resonant converter and a non-isolated step-up converter that can solve different impedance and resonant frequencies depending on the power transfer direction. The proposed V2H system is 6 [kVA] applicable to 150-450 [V], the voltage range that can use the ESS voltage for electric vehicles, and is designed with a capacity that can handle instantaneous electricity use at home. In addition, in order to verify the feasibility, an experiment by Psim simulation and prototype production was performed.
Utilization of Electric Vehicles (EVs) have been growing popularity in recent years due to increment in fuel price and lack of natural resources. Random unexpected charging by home EV charger in distribution is predicted in the future. The power quality problems such as fluctuation of power factor in a residential distribution network was explored with random EV chargers. This paper proposes a high-performance nonlinear sliding mode controller (SMC) for an EV charging system to compensate voltage distortions and to enhance the power factor against the unbalanced EV chargers. For the verification of the proposed scheme, MATLAB-Simulink simulations are performed on 22.9-kV grid. The results show that the proposed scheme can improve the power factor of a smart grid due to the EV chargers on the grid.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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