Recently, various energy efficiency optimization activities are ongoing globally by integrating conventional grids with ICT (Information and Communication Technology). In this sense, various smart grid projects, which power suppliers and consumers exchange useful informations bilaterally in real time, have been being carried out. The electric vehicle diffusion program is one of the projects and it has been spotlighted because it could resolve green gas problem, fuel economy and tightening environmental regulations. In this paper, the economics of V2G system which consists of electric vehicles and the charging infrastructure is evaluated comparing electric vehicles for V2G with common electric vehicles. Additional benefits of V2G are analyzed in the viewpoint of load leveling, frequency regulation and operation reserve. To find this benefit, electricity sales is modeled mathematically considering depth of discharge, maximum capacity reduction, etc. Benefit and cost analysis methods with the modeling are proposed to decide whether the introduction of V2G systems. Additionally, the methods will contribute to derive the future production and the unit cost of electric vehicle and battery and to get the technical and economic analysis.
The vehicle electric power system, which consists of two major components: a generator and a battery, which have to provide numerous electrical and electronic systems with enough electrical energy. A detailed understanding of the characteristics of the electric power system, electrical load demands, and the driving environment such as road, season, and vehicle weight is required when the capacities of the generator and the battery are to be determined for a vehicle. An easy-to-use and inexpensive simulation program may be needed to avoid the over/under design problem of the electric power system. A vehicle electric power simulator is developed in this study. The simulator can be utilized to determine the optimal capacities of generators and batteries. To improve the expandability and easy usage of the simulation program, the program is organized in modular structures, and is run on a PC. Empirical electrical models of various generators and batteries, and the structure of the simulation program are presented. For executing the vehicle electric power simulator, data of engine speed profile and electric loads of a vehicle are required, and these data are obtained from real driving conditions. In order to improve the accuracy of the simulator, numerous driving data of a vehicle are logged and analyzed.
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.
Kim, Seung Wan;Jin, Young Gyu;Song, Yong Hyun;Yoon, Yong Tae
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제11권4호
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pp.820-828
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2016
The sizable electrical load of plug-in electric vehicles may cause a severe low-voltage problem in a distribution network. The voltage drop in a distribution network can be mitigated by limiting the power consumption of a charging station. Then, the charging station operator needs a method for appropriately distributing the restricted power to all plug-in electric vehicles. The existing approaches have practical limitation in terms of the availability of future information and the execution time. Therefore, this study suggests a heuristic method based on priority indexes for fairly distributing the constrained power to all plug-in electric vehicles. In the proposed method, PEVs are ranked using the priority index, which is determined in real time, such that a near-optimal solution can be obtained within a short computation time. Simulations demonstrate that the proposed method is effective in implementation, although its performance is slightly worse than that of the optimal case.
Recent environmental issues such as exhaust gas and greenhouse effect make the agricultural machinery market takes into account the hybrid and electric propulsion technology used in automotive engineering. Generally the agricultural machinery, particularly an agricultural tractor, needs large load capacity and long continuous operating time comparing with conventional vehicles. In case of a pure electric tractor, it is necessary for considering large capacity batteries and long charging time. Therefore we take an AER extended PHEV (All Electric Range extended Plug-in Hybrid Electric Vehicle) power transmission system in developing an electric tractor in this study. First we propose a PHEV powertrain structure in order to substitute the conventional diesel engine equipped tractor. And we performed the road tests using a conventional mechanical tractor with various load conditions, which were classified and statistically treated real agricultural works. The test results were analysed with respect to the power characteristics of the power source. Finally using the test result, we designed two-stepped reduction gear ratios in the proposed an electric tractor powertrain for carrying out typical agricultural works.
Plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) with capability of being recharged from the power-grid will reduce oil consumption. Also, the PHEV will affect the utility operations by adding additional electricity demand for charging. In this research, the power-grid impact by demand of PHEV charging is presented and the optimal charging control strategy for utility operators is proposed with simulated data. The penetration of PHEV is assumed to be 50% in the circumstances of Korean passenger car market and Korean power-grid market limitedly. To obtain smooth load shape and utilize the surplus electricity in power-grid at midnight and dawn, the peak of charging demand should be controlled to be located before 4:00 a.m., and the time slot which can supply the electricity power to PHEV should be allowed between 1:00 a.m.$\sim$7:00 a.m.
The impacts of EV charging demands on power system such as increased peak demands may be developed by means of modeling a stochastic distribution of charging and a demand dispatch calculation. Optimization processes are proposed to determine optimal demand distribution portions so that charging costs and demands can be managed optimally. There are two optimization methods which have different effects on the outcome. These focus either on the Electric vehicle customer side (cost optimization) or the System Operator side (Load-weighted optimization).
본 전기자동차(EV)의 사용을 늘리고 계통 부담을 최소화하기 위해 재생에너지를 사용하는 마이크로그리드가 중요한 역할을 담당해야 한다. 마이크로그리드는 소형 디젤발전과 같은 화석연료를 사용할 수도 있지만, 많은 경우에 친환경 에너지인 재생에너지로부터 에너지를 공급받을 수 있다. 그러나 태양광과 풍력과 같은 재생에너지는 가변적인 출력 특성을 갖는다. 따라서 전기자동차의 충·방전 에너지 수요를 충족하는 동시에 안정적으로 부하 전력을 공급하기 위해서 마이크로그리드에 디젤발전 또는 전기차-그리드(V2G)를 병행 에너지원으로 활용하는 전기자동차 충전인프라 구성에 대한 검토가 필요하다. 이와 같은 배경으로 본 연구에서는 태양광발전, 풍력발전, 디젤발전과 V2G를 활용하여 부하에 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 마이크로그리드의 모델을 구성하였다. 제안된 마이크로그리드는 태양광발전과 풍력발전을 1차 공급에너지원으로 전력 수요에 대응토록 하고, 부하의 전기차의 운영 유형과 부하 동기기의 회전속도를 판단하여 부족 전력에 대해 디젤발전으로부터 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 모델이다. 이렇게 제안된 모델의 시스템 성능을 검증하기 위해 MATLAB/Simulink로 시뮬레이션함으로써 마이크로그리드의 안정적 운영 방안을 고찰하였다.
본 논문은 전기자동차의 충전부하 이동성에 의한 전력시스템 선로에서의 전송전력에 대한 해석과 개선에 대한 내용을 제시하였다. 전기자동차는 화석연료의 고갈과 환경보호의 중요성이라는 측면에서 사용범위가 크게 늘어나고 있으며, 가까운 미래에 가솔린 연료를 사용하는 운송수단을 대체할 것으로 예상되고 있다. 기존의 예측된 고정 부하량에 기초한 전력시스템에서 전기자동차의 이동성 충전부하는 특정 지역에서 이동성 충전부하의 증가로 인한 전송선로에서의 전송전력 집중과 과부하의 문제를 발생시킨다. 이러한 현상의 해석을 위해 New England 시험계통을 부하특성을 기반으로 4개의 지역으로 분할하여 전기자동차 충전부하의 이동을 고려한 예상 시나리오를 가정하였다. 예상 시나리오에서는 표준이 되는 전기자동차의 충전용량을 고려하여 지역단위의 부하량을 최대 31%까지 증가하면서 선로에서의 전송전력 집중과 과부하 현상을 해석하였다. 이러한 선로에서의 과부하 문제에 대한 해결책으로 TCSC를 과부하가 발생한 선로에 직렬 연결하여 선로의 전송전력을 선로제한값 보다 작은 부하율 100% 이내의 값으로 직접 제어할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과로부터 전력시스템에 몇 개의 TCSC를 적용함으로써 전기자동차의 이동성 부하 충전에 의한 선로에서의 전송전력 문제를 효과적으로 그리고 경제적으로 해결할 수 있음을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.4988-5012
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2019
As a subset of the Internet of Things, the Internet of Energy (IoE) is expected to tackle the problems faced by the current smart grid framework. Notably, the conventional day-ahead power scheduling of the smart grid should be redesigned in the IoE architecture to take into consideration the intermittence of scattered renewable generations, large amounts of power consumption data, and the uncertainty of the arrival time of electric vehicles (EVs). Accordingly, a day-ahead power scheduling system for the future IoE is proposed in this research to maximize the usage of distributed renewables and reduce carbon emission caused by the traditional power generation. Meanwhile, flexible charging mechanism of EVs is employed to provide preferred charging options for moving EVs and flatten the load profile simultaneously. The simulation results revealed that the proposed power scheduling mechanism not only achieves emission reduction and balances power load and supply effectively, but also fits each individual EV user's preference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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