A prototype semiconductor switch for the command resonant charging system has been developed for a line type modulator, which charges parallel pulse forming network(PFN) up to voltage of 5 kV at repetition rates of 60 Hz. A phase controlled power supply provides charging of the 4.7 ${\mu}s$ filter capacitor bank to voltage up to 5 kV. A solid state module of series stack array of sixe matched SCRs(1.6 kV, 50 A) is used as a command charging switch to initiate the resonant charging cycle. Both resistive and RC snubber network are used across each stage of the switch assembly in order to ensure proper voltage division during both steady state and transient condition. A master trigger signal is generated to trigger circuits which are transmitted through pulse transformer to each of the 6 series switch stages. A pulse transformer is required for high voltage trigger or power isolation. This paper will discuss trigger method, protection scheme, circuit simulation, and test result.
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.
In order to estimate spatial charging process in the corona charging which has been used to make polymer electret, the electrical properties of polypropylene film were obtained from Thermally Stimulated Current (TSC) measurements after corona charging between knife electrode and cylinder electrode with the voltages of -5, -6, -7 and -8[kV], respectively. And then the electrostatic contour and the electric field vector were also simulated by using Finite Element Method (FEM). The edge effect around edge of knife electrode affected the electrostatic contour on surface of specimen and the electric field concentration inside specimen. The uneven charging state in the electret due to the mistake on design could be calculated and so the optimal design of corona charging device which is appropriate to various materials is come to be practicable.
국내 전기차 (EV: Electric Vehicle) 시장이 성장함에 따라, 빠르게 증가하는 EV 충전 수요에 대응하기 위한 충전설비의 확충이 요구되고 있다. 이와 관련하여, 종합적인 설비 계획을 수립하기 위해서는 미래 시점의 충전 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 전력설비 부하에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 한국전력공사의 EV 충전 데이터를 이용하여 충전소 단위의 일별최대부하를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 설계 및 개발한다. 이를 위해, 먼저 데이터 전처리 및 이상치 제거를 통해 정제된 데이터를 얻는다. 다음으로, 충전소 단위의 일별 특징들을 추출하여 훈련 데이터 집합을 구성하여 일별 최대 전력부하 예측 모델을 학습시킨다. 마지막으로 충전소 유형 별 테스트 집합을 이용한 성능 분석을 통해 예측 모델을 검증하고 이의 한계점을 논의한다.
In this Paper, we propose a method of determining the price for the elastic traffic in the current or future Internet services. First, we investigate the behavior in the consumption of bandwidth of elastic traffic in IP network. Next, we propose a new method to relate the bandwidth usage with the pricing for the elastic traffic, which is based partially or fully on the usage rate of the network bandwidth. Next, we propose an optimal charging function for elastic traffic, which is applicable to any Internet services. Finally, we will illustrate the implication of the work via simple numerical experiments.
In this paper, the authors propose methods for determining the differentiated price for elastic traffic in IP (Internet Protocol) network. First, we investigate the behavior in the consumption of bandwidth of elastic traffic in IP network. Next, we propose a method to relate the bandwidth usage with the pricing for the elastic traffic, which is based partially or fully on the usage rate of the network bandwidth. After that, we propose a charging function for elastic traffic, which is based on the de facto usage of the bandwidth. Finally, we will illustrate the implication of the work via simple numerical experiments.
Drones are opening new horizon as a major Internet-of-Things (IoT) player which is a network of objects. Drone needs to charge itself during providing services from the charging stations. If there are lots of drones and one charging station, then it is a critical situation to decide which drone should get charged first and make order of priorities for drones to get charged sequentially. In this paper, we propose an efficient scheduling algorithm for drone power charging (ESADPC), in which charging station would have a scheduler to decide which drone can get charged earlier among many other drones. Simulation results have showed that our algorithm reduces the deadline miss ration and turnaround time.
본 논문에서는 모바일 충전회로를 대상으로 IEC 규격의 EFT/B(Electric Fast Transient and Burst) 내성 시험을 수행할 때 전달되는 신호를 예측할 수 있는 방법론 및 모델을 제안한다. EFT/B 신호는 모바일 충전회로가 충전 중인 상태에서 전달되기 때문에 교류전원 단에서 부터 부하 단까지의 신호전달특성을, 모바일 충전회로에 교류전원이 연결된 상태에서 알아야할 필요가 있다. 이를 위하여 간단한 CDN(Coupling-Decoupling Network)을 설계 제작하였으며, 이것을 이용하여 교류전원이 연결되어 있을 때와 연결되어 있지 않을 때의 두 가지 경우에 대해서 모바일 충전회로의 S-parameter를 VNA(Vector Network Analyzer)를 이용하여 측정하였다. 그 결과, 측정된 모바일 충전회로의 S-parameter 특성은 전원의 연결 유무와 거의 무관하였으며, 이것을 근거로 하여 모바일 충전회로만의 전달특성을, 전원이 연결되지 않은 상태에서, 적절한 인터페이스를 제작하여 측정하였다. 실제 EFT/B 신호 입출력의 전달함수를 구하여 S-parameter 측정의 정확성을 검증하였다. 이렇게 측정된 특성을 이용하여 모바일 충전회로의 EFT/B 신호가 전달되는 특성을 효과적으로 예측할 수 있었음을 보였다.
본 연구에서는 초전도 전원장치의 비선형적인 충전특성을 이론적으로 해석하기 위해서 Radial Basis Function 뉴럴 네트워크를 적용하였으며 이를 바탕으로 초전도 부하 마그넷에 따른 충전특성의 경향을 해석하였다. 본 논문에서는 안정적인 충전전류를 발생시키고 충전전류를 쉽게 제어할 수 있는 리니어형 초전도 전원장치를 개발하였고, 극저온 시스템에서 충전전류 특성을 실험적으로 수행하였다. 이를 통해 초전도 전원장치는 초전도 선재(초전도 Nb 박막)를 사용하기 때문에 비선형적인 충전전류 특성을 가짐을 알 수 있었다. 일반적으로, 극저온에서의 실질적인 실험에 있어서 주변 환경에 따른 냉각 비용 문제 등이 대두되기 때문에 다양한 실험을 수행하는데 연구의 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 개발된 초전도 전원장치의 주파수에 대한 비선형적인 충전 특성을 기반으로 지능형 알고리즘인 RBF 뉴럴 네트워크를 통해서 그 결과를 예측하고 이에 대해서 지능 모델을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서는 효율적인 데이터 처리를 위해서 은닉층에 FCM 클러스터링 알고리즘을 사용하였으며, 클러스터의 수가 모델의 은닉층에서의 노드의 수가 되도록 설계하였다.
In this paper, we propose a smartphone application based on a wireless fidelity(WiFi) in order to control the charging of electric vehicle(EV) and monitor the charging status together with the vehicle history information. The driver obtains much information on vehicle status through a smartphone application which communicates with the electric vehicle supply equipment(EVSE) management server while the EV also communicates with the EVSE for the authentification through controller area network(CAN). We also implement the simulator for the EV charging control system to verify the functions of the proposed application where the simulator consists of an EV model, an EVSE, and a smartphone. It is shown by the simulator that the proposed smartphone application allows the driver to control and to monitor the charging process of an EV conveniently and, moreover, it can provide the driver with vehicle information stored in the EVSE management server.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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