This paper proposes a stochastic modeling of plug-in electric vehicles (PEVs) distribution in power systems, and analyzes the corresponding clustering characteristic. It is essential for power utilities to estimate the PEV charging demand as the penetration level of PEV is expected to increase rapidly in the near future. Although the distribution of PEVs in power systems is the primary factor for estimating the PEV charging demand, the data currently available are statistics related to fuel-driven vehicles and to existing electric demands in power systems. In this paper, we calculate the number of households using electricity at individual ending buses of a power system based on the electric demands. Then, we estimate the number of PEVs per household using the probability density function of PEVs derived from the given statistics about fuel-driven vehicles. Finally, we present the clustering characteristic of the PEV distribution via case studies employing the test systems.
Since there are multiple random variables in the probabilistic load flow (PLF) calculation of distribution system containing distributed generation (DG) and electric vehicle charging load (EVCL), a Monte Carlo method based on composite sampling method is put forward according to the existing simple random sampling Monte Carlo simulation method (SRS-MCSM) to perform probabilistic assessment analysis of voltage quality of distribution system containing DG and EVCL. This method considers not only the randomness of wind speed and light intensity as well as the uncertainty of basic load and EVCL, but also other stochastic disturbances, such as the failure rate of the transmission line. According to the different characteristics of random factors, different sampling methods are applied. Simulation results on IEEE9 bus system and IEEE34 bus system demonstrates the validity, accuracy, rapidity and practicability of the proposed method. In contrast to the SRS-MCSM, the proposed method is of higher computational efficiency and better simulation accuracy. The variation of nodal voltages for distribution system before and after connecting DG and EVCL is compared and analyzed, especially the voltage fluctuation of the grid-connected point of DG and EVCL.
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.
In respond to climate change caused by global environmental problems, countries around the world are actively promoting the advancement of new electricity industries. The new energy business is being applied to energy storage systems (ESS), electric vehicle charging business, and power demand response using cutting edge technologies. In 2022, the Korean government is also establishing a policy stance to foster new energy industries and making efforts to improve its responsiveness to power demand response with the innovative technologies. In Korea, attempts to commercialize energy power are also being made in the private and public sectors to control energy power in houses, buildings, and industries. For example, private companies, local governments, and central government are making all-out efforts to develop new energy industry models through joint investment. There are forms such as establishing energy-independent facilities by region, establishing an electric vehicle charging system, controlling urban lighting systems with Information technologies, and managing demand between power suppliers and power consumers. This study examined the business model applied with energy storage system, electric vehicle charging business, smart lighting, and power demand response based on information communication technology to examine the site where smart energy system was introduced. According to this study, company missions and government tasks are suggested to apply new energy business technologies as economical energy solutions that meet the purpose of use by region, industry, and company.
Electric Vehicle Supply Equipment(EVSE) is a system or an equipment to supply electric power for charging the traction batteries on the electric vehicle. Control Pilot is an electric signal generated by EVSE and is transmitted to the electric vehicle by a vehicle coupler and a contact. The duty cycle of control pilot determines the maximum current to be drawn by electric vehicle. When the duty cycle is 5%, it is indicated that digital communication is needed. This paper deals with the data format and definition about communication scheduling through the inband signal on the control pilot of EVSE.
Fossil oil, as the main energy of transportation, is destined to be exhausted. The electrification of transportation is a sustainable solution to the energy crisis, since electric power could be acquired from the inexhaustible sun, wind and water. Among all the problems that hinder the development of Electric Vehicle (EV) industry, charging issue might be the most prominent one. In this paper, the service process of a charging station with Battery Energy Storage System (BESS) is analyzed by means of $Cram{\acute{e}}r$ - Lundberg model which has been intensively utilized in ruin theory. The service quality is proposed in two dimensions: the service efficiency and the service reliability. The arrival rate and State of Charge (SOC) upon arrival are derived from 2009 National Household Travel Survey (NHTS). The simulations are performed to show how the service quality is determined by the system parameters such as the number of servers, the service rate, the initial capacity, the charge rate and the maximum waiting time. At last, the economic analysis of the system is conducted and the best combination of the system parameters are given.
Kim, Hangsub;Park, Homin;Jeong, Taikyeong;Lee, Woongjae
Journal of Internet Computing and Services
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v.20
no.2
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pp.51-59
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2019
In this paper, we analyzed the relationship between charging operation system and electricity charges connected with charging infrastructure among data of many demonstration projects focused on electric vehicles recently. At this point in time, due to the rapid increase in demand for the electric charging infrastructure that will take place in the future, we can prepare for an upcoming era in the sense of forecasting the demand value. At the same time, demonstrating and modeling optimized system modeling centering on sites is a prerequisite. The modeling based on the existing small - scale simulation and the design of the operating system are based on the data linkage analysis. In this paper, we implemented a new optimized system modeling and introduced it as a standard format to analyze time - dependent time - divisional data for each vehicle and user in each point and node. In order to verify the efficiency of the optimization based on the data linkage analysis for the actual implemented electric car charging infrastructure and operation system.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.11
no.3
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pp.174-182
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2011
The On-line Electric Vehicle (OLEV) is an electric transport system in which the vehicle's power is transferred wirelessly from power lines underneath the surface of the road. Advantages of the OLEV include reducing battery size and cost to about 20 percent of that of conventional battery-powered electric vehicles, thereby minimizing the vehicle's weight and price, as well as the cost of charging the system. In this paper, we introduce a wireless power transfer mechanism to maximize the electrical performance of the power transfer system. Power transfer capacity, power transfer efficiency, and magnitude of leakage in the electromagnetic field (EMF) are analyzed, and the optimization methodology of the design parameters is discussed.
Kim, Kisuk;Song, Chong Suk;Byeon, Gilsung;Jung, Hosung;Kim, Hyungchul;Jang, Gilsoo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.8
no.5
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pp.1234-1242
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2013
To verify the effectiveness of the proposed system, the charges in power demand are analyzed for an AC and DC distribution system for the existing V2G concept and electric vehicle charging stations connected to a Battery Energy Storage System. In addition, since many power-converter-based chargers are operated simultaneously in an EV charging station, the change in the system harmonics when several EV chargers are connected at a single point is analyzed through simulations.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.5
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pp.122-133
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2014
This paper deals with the rapid charger which is the mid-type between the slow and fast chargers in the aspect of charging time. In its functions, it can perform the Active Power Filter(APF) function without changing the topology besides the charging function. In addition, to perform the charging and APF function, this paper proposes the mode selection algorithm. The operation of the charger that has APF function and the mode selection algorithm are verified by the simulation and experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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