The plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) are specialized hybrid electric vehicles that have the potential to obtain enough energy for average daily commuting from batteries. The PHEV battery would be recharged from the power grid at home or at work and would thus allow for a reduction in the overall fuel consumption. This paper proposes an integrated power electronics interface for PHEVs, which consists of a novel Eight-Switch Inverter (ESI) and an interleaved DC/DC converter, in order to reduce the cost, the mass and the size of the power electronics unit (PEU) with high performance at any operating mode. In the proposed configuration, a novel Eight-Switch Inverter (ESI) is able to function as a bidirectional single-phase AC/DC battery charger/ vehicle to grid (V2G) and to transfer electrical energy between the DC-link (connected to the battery) and the electric traction system as DC/AC inverter. In addition, a bidirectional-interleaved DC/DC converter with dual-loop controller is proposed for interfacing the ESI to a low-voltage battery pack in order to minimize the ripple of the battery current and to improve the efficiency of the DC system with lower inductor size. To validate the performance of the proposed configuration, the indirect field-oriented control (IFOC) based on particle swarm optimization (PSO) is proposed to optimize the efficiency of the AC drive system in PHEVs. The maximum efficiency of the motor is obtained by the evaluation of optimal rotor flux at any operating point, where the PSO is applied to evaluate the optimal flux. Moreover, an improved AC/DC controller based Proportional-Resonant Control (PRC) is proposed in order to reduce the THD of the input current in charger/V2G modes. The proposed configuration is analyzed and its performance is validated using simulated results obtained in MATLAB/ SIMULINK. Furthermore, it is experimentally validated with results obtained from the prototypes that have been developed and built in the laboratory based on TMS320F2808 DSP.
A potential breakthrough of the electrification of the vehicle fleet will incur a steep rise in the load on the electrical power grid. To avoid huge grid investments, coordinated charging of those vehicles is a must. In this paper, we assess algorithms to schedule charging of plug-in (hybrid) electric vehicles as to minimize the additional peak load they might cause. We first introduce two approaches, one based on a classical optimization approach using quadratic programming, and a second one, market based coordination, which is a multi-agent system that uses bidding on a virtual market to reach an equilibrium price that matches demand and supply. We benchmark these two methods against each other, as well as to a baseline scenario of uncontrolled charging. Our simulation results covering a residential area with 63 households show that controlled charging reduces peak load, load variability, and deviations from the nominal grid voltage.
In this work, we have developed a test system to examine whether the charge indicator of the plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) works properly or not. In PHEV, the driver should charge the necessary electricity by plugging in manually and be able to know the charging status through the charge indicator conveniently located for the charging individual. Our system used the CAN bus to transmit the same commands from ECU to the indicator to test the proper operation of the indicator lights. It measured the electric current values during operation and analyzed to determine the quality of the indicators. The inspection items included the proper packaging, the electrical shorts, the LED lighting during charging, the LED lighting for charging failure, and the LED lighting when errors occur. We developed the system for the operators in the factory allowing them to approve the test results at the site. We developed the hardware, the control software, and the software to store the test results and the history of the products in the database. Serial numbers were given to the good quality products and the bar code labels were printed to trace the products afterwards. Through this work, we developed a system to inspect the electric parts in real time upon fabrication. We are planning to further improve our system to inspect the brightness of the indicator by adding the vision inspection in future.
Kim, Chul-Woo;Han, Seung-Ho;Song, Taek-Ho;Jeong, Moon-Gyu
Proceedings of the KIEE Conference
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2011.07a
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pp.256-257
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2011
The development for Eco-friendly cars has been expanded as the concern about environmental pollution and a rise in gas prices. The Electric Vehicle(EV) and Plug in Hybrid Electric Vehicle(PHEV) are generally connected on distribution power systems to charge the traction batteries. The growing number of EV/PHEVs could have a effect on distribution power systems and result in overload of power utilities and power quality problems. In order to reduce the adverse effect on distribution power systems, the influence of electric vehicle loads should be evaluated. In this paper, the influence of electric vehicle loads is evaluated by using OpenDSS(Open Source Distribution System Simulator) according to the penetration rate of electric vehicle.
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.
Online simulations are utilized to reduce time and cost in the development and performance optimization of plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) and electric vehicles (EV) systems. One of the most important factors in an online simulation is the accuracy of the model. In particular, a model of a battery should accurately reflect the properties of an actual battery. However, precise dynamic modeling of high-capacity battery systems, which significantly affects the performance of a PHEV, is difficult because of its nonlinear electrochemical characteristics. In this study, a dynamic model of a high-capacity battery cell for a PHEV is developed through the extraction of the equivalent impedance parameters using electrochemical impedance spectroscopy (EIS). Based on the extracted parameters, a battery cell model is implemented using MATLAB/Simulink, and charging/discharging profiles are executed for comparative verification. Based on the obtained results, the model is optimized for a high-capacity battery cell for a PHEV. The simulation results show good agreement with the experimental results, thereby validating the developed model and verifying its accuracy.
Kim, Hyung-Sik;Jeon, Joon-Hyeok;Kim, Hee-Jun;Ahn, Joon-Seon
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.4
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pp.456-465
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2019
PHEV(Plug in Hybrid Electric Vehicle) and BEV(Battery Electric Vehicle) equip high voltage batteries to drive motor and vehicle electric system. Those vehicle require OBC(On-Board Charger) for charging batteries and LDC(Low DC/DC Converter) for converting from high voltage to low voltage. Since the charger and the converter actually separate each other in electrical vehicles, there is a margin to reduce the vehicle weight and area of installation by integration two systems. This paper studies a 1.5kW LDC converter that can be integrated into an OBC using an isolated current-fed converter by simplifying the design of LDC transformers. The proposed LDC can control the final output voltage of the LDC by using a fixed arbitrary output voltage of the bidirectional buck-boost converter, so that Compared to the existing OBC-LDC integrated system, it has the advantage of simplifying the transformer design considering the battery voltage range, converter duty ratio and OBC output turn ratio. Prototype of the proposed LDC was made to confirm normal operation at 200V ~ 400V input voltage and maximum efficiency of 91.885% was achieved at rated load condition. In addition, the OBC-LDC integrated system achieved a volume of about 6.51L and reduced the space by 15.6% compared to the existing independent system.
In an attempt to minimize the air pollution caused by CO2, $NO_X$x, and $SO_X$ and the fuel cost, the auto industries and researchers recently are looking into replacing the diesel and gasoline cars with hybrid electric vehicles, plug-in electric vehicles, or battery powered electrical vehicles. This paper reports the technical status of the primary components such as batteries, motors, power control units and auxiliary parts to be used for electric vehicles.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.3
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pp.37-44
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2022
Plug-in Hybrid electric vehicles (PHEV) show great potential to reduce gas emission, improve fuel efficiency and offer more driving range flexibility. Moreover, PHEV help to preserve the eco-system, climate changes and reduce the high demand for fossil fuels. To address this; some basic components and energy resources have been used, such as batteries and proton exchange membrane (PEM) fuel cells (FCs). However, the FC remains unsatisfactory in terms of power density and response. In light of the above, an electric storage system (ESS) seems to be a promising solution to resolve this issue, especially when it comes to the transient phase. In addition to the FC, a storage system made-up of an ultra-battery UB is proposed within this paper. The association of the FC and the UB lead to the so-called Fuel Cell Battery Electric Vehicle (FCBEV). The energy consumption model of a FCBEV has been built considering the power losses of the fuel cell, electric motor, the state of charge (SOC) of the battery, and brakes. To do so, the implementing a reinforcement-learning energy management strategy (EMS) has been carried out and the fuel cell efficiency has been optimized while minimizing the hydrogen fuel consummation per 100km. Within this paper the adopted approach over numerous driving cycles of the FCBEV has shown promising results.
Application of residential demand response (DR) programs are currently realized up to a limited extent due to customers' difficulty in manually responding to the time-differentiated prices. As a solution, this paper proposes an automatic home load management (HLM) framework to achieve the household minimum payment as well as meet the operational constraints to provide customer's comfort. The projected HLM method controls on/off statuses of responsive appliances and the charging/discharging periods of plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) and battery storage at home. This paper also studies the impacts of different time-varying tariffs, i.e., time of use (TOU), real time pricing (RTP), and inclining block rate (IBR), on the home load management (HLM). The study is effectuated in a smart home with electrical appliances, a PHEV, and a storage system. The simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed HLM program. Peak of household load demand along with the customer payment costs are reported as the consequence of applying different pricings models in HLM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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