Contactless power transfer technology is gaining increasing attention in city transportation applications because of its high mobility and flexibility in charging and its commensurate power level with conductive power transfer method. In this study, an inductively coupled contactless charging system for a 48 V light electric vehicle is proposed. Although this study does not focus on system efficiency, the generic problems in an inductively coupled contactless power transfer system without ferromagnetic structure are discussed. An active load matching method is also proposed to control the power transfer on the receiving side through a load matching converter. Small signal modeling and linear control technology are applied to the load matching converter for port voltage regulation, which effectively controls the power flow into the load. A prototype is built, and experiments are conducted to reveal the intrinsic characteristics of a series-series resonant inductive power charger in terms of frequency, air gap length, power flow control, coil misalignment, and efficiency issues.
본 논문은 최근 북미 지역을 중심으로 상용화에 대한 기대가 높아지고 있는 플러그인 하이브리드 전기자동차가 배터리의 충전을 위해 전기에너지 배전망에 직접 접속될 때 나타날 수 있는 설비의 과부하 및 전압문제 등에 대한 평가방법을 제안하고 실제 계통에 대한 평가결과를 분석한다. 플러그인 하이브리드 전기자동차가 일반 가정에서 충전되기 시작할 경우 전기에너지 배전계통은 가정에서 사용되어 오던 기존의 전기제품보다 훨씬 많은 전력을 소모하는 새로운 부하에 전력을 공급하게 되는 만큼 이를 배전계통의 설비계획에 반영하기 위한 모델링과 절차가 요구된다. 본 논문에서는 미국 전력연구소에서 북미지역의 전력회사들과 함께 수행하고 있는 관련 연구 과제를 소개하며 OpenDSS 프로그램을 통해 배전계통과 플러그인 전기자동차의 충전부하를 모델링하고 충전시각과 전기자동차 배터리 형태에 따른 다양한 시나리오를 적용하여 배전계통에 대한 플러그인 전기자동차 충전부하의 영향을 분석한다.
With the current global need for eco-friendly energies, the large scale use of Electric Vehicles (EVs) is predicted. However, the need to frequently charge EVs to an electrical power system involves risks such as rapid increase of demand power. Therefore, in this paper, we propose a practical smart EV charging scheme considering a Time-of-Use (ToU) price to prevent the rapid increase of demand power and provide load leveling function. For a more practical analysis, we conduct simulations based on the actual distribution system and driving patterns in the Republic of Korea. Results show that the proposed method provides a proper load leveling function while preventing a rapid increase of demand power of the system.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권2호
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pp.1-10
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2017
The high costs of electric vehicle supply equipment (EVSE) and installation are currently a stumbling block to the proliferation of electric vehicles (EVs). The cost-effective solutions are needed to support the expansion of charging infrastructure. In this paper, we develope EV charging system based on the big data analysis of the power consumption patterns. The developed EV charging system is consisted of the smart EV outlet, gateways, powergates, the big data management system, and mobile applications. The smart EV outlet is designed to low costs of equipment and installation by replacing the existing 220V outlet. We can connect the smart EV outlet to household appliances. Z-wave technology is used in the smart EV outlet to provide the EV power usage to users using Apps. The smart EV outlet provides 220V EV charging and therefore, we can restore vehicle driving range during overnight and work hours.
Plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) will be widely used in future transportation systems to reduce oil fuel consumption. Therefore, the electrical energy demand will be increased due to the charging of a large number of vehicles. Without intelligent control strategies, the charging process can easily overload the electricity grid at peak hours. In this paper, we consider a smart charging and discharging process for multiple PHEVs in a building's garage to optimize the energy consumption profile of the building. We formulate a centralized optimization problem in which the building controller or planner aims to minimize the square Euclidean distance between the instantaneous energy demand and the average demand of the building by controlling the charging and discharging schedules of PHEVs (or 'users'). The PHEVs' batteries will be charged during low-demand periods and discharged during high-demand periods in order to reduce the peak load of the building. In a decentralized system, we design an energy cost-sharing model and apply a non-cooperative approach to formulate an energy charging and discharging scheduling game, in which the players are the users, their strategies are the battery charging and discharging schedules, and the utility function of each user is defined as the negative total energy payment to the building. Based on the game theory setup, we also propose a distributed algorithm in which each PHEV independently selects its best strategy to maximize the utility function. The PHEVs update the building planner with their energy charging and discharging schedules. We also show that the PHEV owners will have an incentive to participate in the energy charging and discharging game. Simulation results verify that the proposed distributed algorithm will minimize the peak load and the total energy cost simultaneously.
As one of the main trends in global industries is eco-friendly energy, the interest on Electric Vehicle(EV) has been increased. However, if large amount of EVs start to charging, it could cause rapid increase in demand power of the power system. To guarantee stable operation of the power system, those unpredictable power consume should be mitigated. In this paper, therefore, we propose a practical smart EVs charging scheme to prevent the rapid increase of the demand power and also provide load flattening function. For that we considered Time-of-Use(ToU) price and actual data such as driving pattern and parameters of distribution system. Simulation results show that the proposed method provides proper load flattening function while preventing the rapid increase of the demand power of the power system.
Recently, various researches and projects about electric vehicles are in progress vigorously and continuously and it is expected to penetrate rapidly with the next a few years. This deployment will cause the change of load composition rate affecting on power system planning and operations. Therefore, a new load model should be developed integrating with electric vehicle loads. In this paper, the load composition rate of residential sectors is analyzed considering the deployment of this mobility load such as electric vehicles and a new diffusion model is proposed based on the classification of the replacement patterns. Additionally, electric vehicle charging loads are basically modeled by some individual load experiments to develop new load models for smart place and some new conceptual power systems such as micro grids.
This study proposes an electric vehicle (EV) smart panel board and its control method on the basis of charging scheduling. The proposed system consists of batteries, a three-phase battery charger, three single-phase inverters, transfer switches for electric power distribution, and a controller. The three-phase battery charger usually charges the batteries at midnight when electric rates are cheap and in light load. When the electric power consumption of the EV standard chargers connected to one phase of the power line is relatively large or when a blackout occurs, the electric power stored in the battery is supplied by discharging through the inverters to the EV standard chargers. As a result, the value of peak load and the charging electric power quantity supplied from a utility grid are reduced, and the current unbalance is improved. The usefulness of the proposed system is confirmed through simulations, experiments, and case studies.
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.
In South Korea, Jeju Island has a role as a test bed for electric vehicles (EVs). All conventional cars on the island are supposed to be replaced with EVs by 2030. Accordingly, how to effectively set up EV charging stations (EVCSs) that can charge EVs is an urgent research issue. In this paper, we present a case study on planning the locations of EVCS for Jeju Island, South Korea. The objective is to determine where EVCSs to be installed so as to balance the load of EVCSs while satisfying demands. For a public service with EVCSs by some government or non-profit organization, load balancing between EVCS locations may be one of major measures to evaluate or publicize the associated service network. Nevertheless, this measure has not been receiving much attention in the related literature. Thus, we consider the measure as a constraint and an objective in a mixed integer programming model. The model also considers the maximum allowed distance that drivers would detour to recharge their EV instead of using the shortest path to their destination. To solve the problem effectively, we develop a heuristic algorithm. With the proposed heuristic algorithm, a variety of numerical analysis is conducted to identify effects of the maximum allowed detour distance and the tightness of budget for installing EVCSs. From the analysis, we discuss the effects and draw practical implications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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