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.
본 연구는 최근 정부의 주요 에너지 관련 정책 중 하나인 지능형 전력망 확산 사업 중 대규모 장비와 전기차, 충전사업 등 다양한 이해관계자가 얽혀있는 지능형 운송 서비스를 도입하는 데 대한 객관적 타당성을 검증하기 위한 방안을 제시하였다. 지능형 운송 서비스를 구성하기 위한 기본적인 사업 모형을 설계하고, 해당 사업에 참여하는 이해관계자를 정의하였으며, 전기차 이용에 따른 이해관계자간 상호 거래를 중심으로 경제성 분석을 위한 기준을 제시 하였다. 특히, 전기차 이용자와 충전사업자의 경우 전기차 보급 규모에 따른 경제성이 크게 달라지는 만큼 극단적인 두 보급 시나리오를 설계하여 각 이해관계자들이 수익 구조가 어떻게 달라지는 지를 비교 분석하였다. 분석 결과 초기 장비 투자비용에 대한 부담을 가진 전기차 이용자와 충전사업자의 경우 해당 사업에 참여하기 위한 경제적 타당성을 확보하기 어려운 상황인 반면 전기차 및 충전설비 공급자의 경우 일정 수준 이상의 수익을 보장받을 수 있을 것으로 예상되었다. 특히, 해당 사업의 추진과 지원의 책임을 가진 정부의 경우 전기차 보급에 따른 에너지 수입 비용 및 이산화탄소 배출 절감에 따른 편익 증가를 통해 전기차 보급 규모에 따라 타 이해관계자에 비해 높은 수익을 보장받을 수 있다는 점을 발견하였다. 따라서 전기차 이용자와 충전사업자에 대한 지원 비율을 일정수준 높일 필요가 있으며, 전기차 사용자와 충전사업자 간 이해가 상충되는 전기차대 충전설비 비율에 대한 다양한 시나리오 분석이 추후 수해되어야 할 것이다. 본 연구의 결과를 통해 향후 성공적인 지능형 운송 서비스 확산을 위해 필요한 사항을 개별 이해관계자 관점에서 확인하는 데 활용될 수 있을 것이다.
The modern transportation and mobility sector is expected to encounter high penetration of Electric Vehicles (EVs) because EVs contribute to reducing the harmful emissions from fossil fuel-powered vehicles. With the prospective growth of EVs, sufficient and convenient facilities for fast charging are crucial toward satisfying the EVs' quick charging demand during their trip. Therefore, the Fast Electric Vehicle Charging Stations (FECS) will be a similar role to gas stations. In this paper, we study a charging scheduling problem for the FECS with solar photovoltaic (PV) and an Energy Storage System (ESS). We formulate an optimization problem that minimizes the operational costs of FECS. There are two cost and one revenue terms that are buying cost from main grid power, ESS degradation cost, and revenue from the charging fee of the EVs. Simulation results show that the proposed scheduling algorithm reduces the daily operational cost by effectively using solar PV and ESS.
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.
Uncoordinated charging of large-scale electric vehicles (EVs) will have a negative impact on the secure and economic operation of the power system, especially at the distribution level. Given that the charging load of EVs can be controlled to some extent, research on the optimal charging control of EVs has been extensively carried out. In this paper, two possible smart charging scenarios in China are studied: centralized optimal charging operated by an aggregator and decentralized optimal charging managed by individual users. Under the assumption that the aggregators and individual users only concern the economic benefits, new load peaks will arise under time of use (TOU) pricing which is extensively employed in China. To solve this problem, a simple incentive mechanism is proposed for centralized optimal charging while a rolling-update pricing scheme is devised for decentralized optimal charging. The original optimal charging models are modified to account for the developed schemes. Simulated tests corroborate the efficacy of optimal scheduling for charging EVs in various scenarios.
지구 온난화에 대한 대응 노력으로 스마트그리드가 주목받고 있으며, 국내의 경우 정부는 CO2 배출량의 20%를 차지하고 있는 수송 분야를 대체하기 위한 노력으로 전기자동차 및 충전 인프라 구축을 확대하고 있다. 하지만 전기자동차 충전 인프라는 지능화를 위해 IT기술을 접목하고 있어 기존 IT기술이 가지고 있던 보안위협들을 그대로 상속받을 수 있다. 이로 인해 발생할 수 있는 보안 사고를 미연에 방지할 수 있도록 보다 안전한 전기자동차 충전 인프라 구축이 요구된다. 이에 본 논문은 전기자동차 충전 인프라에 대한 논리적 아키텍처를 제시하고 이를 바탕으로 발생 가능한 보안위협들을 식별하였다. 또한, 이러한 보안위협들을 대응하기 위한 보안요구사항을 분석 및 제시하였다.
최근 사람이 다수 붐비는 지역에 스마트 폰이나, 태블릿 등을 바로 충전할 수 있는 태양광 모듈이 설치되어 서비스를 제공하고 있다. 하지만 버스 출입과 관련된 정보의 연동이 불가능 하여 충전 중인 스마트 폰이나, 태블릿 등을 두고 버스에 승차하여 분실하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 LPWA 기술과 BLE의 Advertising mode를 이용하여 버스가 접근 할 때 스마트폰으로 알려주는 시스템을 제안한다. 실험결과 NLOS에서 낮은 위치에 존재하는 수신 단말과 버스에 장착된 단말간 통신거리가 최대 640 m인 것을 확인하였으며 이를 통해 약 2~3분 전에 버스의 도착 알람을 받을 수 있는 것을 확인하였으며, Ble의 서비스 거리가 최대 87 m로 버스 정류장 인근에 있어도 서비스를 제공받을 수 있는 것을 확인하였다.
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.
최근 들어 전기차에 대한 수요 및 공급이 증가함에 따라, 전기차와 관련된 산업이 발전하고 있다. 특히, 전기차 충전 인프라에 대한 시장이 급격히 확대되고 있으며, 전기차 충전소 편의성에 대한 사용자 요구가 늘어나고 있다. 한전의 전주를 이용한 충전소는 전국 공용주차장 인근에 설치된 전주를 활용할 수 있기에 충전소 근처 가까이에 상업시설과 편의시설들이 많다. 그러한 상황에서, 전기차를 충전하는 동안 사용자는 쇼핑이나 각종 업무를 볼 수 있다. 본 논문에서는 전주를 이용한 충전소에서 사용자가 편리하게 쇼핑이나 업무를 볼 수 있도록 위치기반 서비스를 제공하는 전기차 충전 플랫폼의 설계를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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