Electric vehicle usage is currently very low, but it will be increase with development of electric vehicle technology and a good government policy. Moreover in 2020, advanced electric vehicle manufacturing system will give high performance for its price and mass production. Electric vehicle will become widespread in Korea. From an operational and a planned viewpoint, the electric power demand should be considered in relation to diffusion of electric vehicles. This paper presents the impact of the various battery charge systems. A comparison is performed for electric vehicle charging methods such as, normal charging, fast charging, and battery swapping. In addition, economic evaluation for the replaceable battery system and the quick battery charging system is performed through basic information about charging Infrastructure installation cost. The results of the evaluation show that replaceable battery system is more economical and reliable in side of electric power demand than quick battery charging system.
Study of electric vehicle is popular with automobile company. However, battery cooling problem has delayed development of electric vehicle. Lifetime of electric vehicle's battery depends on the cooling effect for the battery tray. One model was simulated by 3-D, steady state, incompressible, k-e turbulent model simulation. It is found that flow inlet, outlet and inlet position are very important design parameters.
Electric vehicles should be connected to power system for charge and discharge of battery. Besides vehicle's battery is charged for a power source, it is also reversibly possible to provide power source from battery to power system. Researches on battery usage for regulation resources have been progressed and could cause cost increase excessively because they distribute regulation capacity equally without considering the battery wear cost of SOC, temperature, voltage and so on. This causes increase of grid maintenance cost and aggravate economical efficiency. In this paper it is studied that the cost could be minimized according to the battery condition and characteristic. The equation is developed in this paper to calculate the possible number of charge and discharge cycle, according to SOC level and weighting factors representing the relation between battery life and temperature as well as voltage. Thereafter, the correlation is inferred between the battery condition and wear cost reflecting the battery price, and the expense of compensation is decided according to the condition on battery wear-out of vehicle. In addition, using realtime error between load and load expectation, it is calculated how much regulation capacity should be provided.
In this paper, a battery model for electric vehicle virtual platform was developed. A battery model consisted of a battery cell model and battery thermal management system. A battery cell model was developed based on Randles equivalent circuit model. Circuit parameters in the form of 3D map data was obtained by charge-discharge experiment of Li-Polymer battery in various temperature condition. The developed battery cell model was experimentally verified by comparing voltages. Thermal management system model was also developed using heat generator, heat transfer and convection model, and cooling fan. For verification of the developed battery model in vehicle level, the integrated battery model was applied in to EV(electric vehicle) virtual platform, and virtual driving simulation using UDDS velocity profile was conducted. The accuracy of the developed battery model has been verified by comparing the simulation results from EV platform with the experimental data.
Currently, various researches on electric vehicle battery systems have been conducted from the viewpoint of safety and performance for SoC, SoH, etc. However, it is difficult to build a precise electrical model of a battery system based on the chemical reaction and SoC prediction. Experimental measurements and predictions of the battery SoC were usually performed using dynamometers. In this paper, we construct a simulation model of an electric vehicle system using Matlab Simulink, and confirm the response characteristics based on the vehicle test driving profiles. In addition, we show that it is possible to derive the correlation between the SoC, voltage, and current of the battery according to the driving time of the electric vehicle in conjunction with the BMS model.
Recently the Paris Climate Change Accord has been officially put into effect, making global efforts to implement Greenhouse Gas (GHG) reductions, and also International environmental regulations in the automotive sector will be further strengthened. The electric vehicle, which minimizes the particulate matter generated by existing internal combustion engine automobiles, is evaluated as a representative eco-friendly automobile. However, charging the battery of an electric vehicle is not fully environment-friendly if it is fueled by electricity that is being generated by fossil fuels as an energy source. The energy generated by the photovoltaic power generation system, which is an infinite clean energy, can be used to charge an electric vehicle's battery. Currently, shortage of charging facilities, time of charging, and high battery prices are the problem of activating the supply of electric vehicles. This study is to build a conjunction between the EVBSS (Electric Vehicle Battery Supply System) and ESS (Energy Storage System), which can quickly supply the photovoltaic charged battery to the required demand. If the charged battery in the Battery Swapping Station (BSS) is swapped swiftly, it will dramatically shorten the waiting time for charging the battery. As a result, if the battery is rented when it is needed, electric vehicles can be sold without the cost of a battery, which accounts for a large portion of the total cost, then the supply of electric vehicles are expected to expand. Furthermore, it will be an important alternative to maneuver climate change by minimizing GHG emissions from internal combustion engine vehicles.
Railway vehicle battery is supplying the power required for the initial start-up of the train, in the event of a fault in the vehicle, or catenary for supplying emergency power is one of the components are very important. Currently, the railway vehicles such as nickel-cadmium batteries are being used [1,2]. Ni-Cd batteries as a battery installed in the railway vehicles have a strong corrosion resistance is included, The charge-discharge performance is significantly degraded in cold weather, there is a danger of deterioration or explosion. Train accidents have been caused a lot of damage due to rapid deterioration and cracking of the battery and memory due to the effect of Ni-Cd batteries. In order to solve the problems, There is no risk of degradation, deterioration and leakage, cracking and exploding. maintenance is simple and applied measures proposed to apply Lithium Polymer battery of high performance. In addition, the lack of capacity problems identified by testing the different special systems is replaced by a 70Ah lithium-polymer battery is possible without changing the batteries of 50Ah caused by installing additional equipment in existing older trains were applied to the vehicle.
The development of electric vehicle has been accelerated by the recent 'California Initiative' which has required increasing proportions of new vehicle in Los Angeles area to be ZEV(Zero Emission Vehicles) But, because skill of battery is feeble, ZEV regulation was postponed but that is by CO2 restriction and environmental pollution problem the latest because do development require. In the electric vehicle and hybrid electric vehicle, the battery ECU(Battery Management System, BMS) is very important and an essential equipment. The accurate state of charge(SOC) is required for the battery for hybrid electric vehicles. This paper proposes SOC algorithm for the HEV based on the terminal voltage. Also, designed and analyzed battery ECU to apply on HEV.
Automotive battery system consists of various components such as battery cells, mechanical structures, cooling system, and control system. Recently, various computational technologies are required to develop an automotive battery system. Physics-based cell modeling is used for designing a new battery cell by conducting optimization of material selection and composition in electrodes. Structural analysis plays an important role in designing a protective system of battery system from mechanical shock and vibration. Thermal modeling is used in development of thermal management system to maintain the temperature of battery cells in safe range. Finally, vehicle simulation is conducted to validate the performance of electric vehicle with the developed battery system.
This paper proposed an optimal operation strategy for a hybrid energy storage system (HESS) with a lithium-ion battery and lead-acid battery for mild hybrid electric vehicles (mild HEVs). The proposed mild HEV system is targeted to mount the electric motor and the battery to a conventional internal combustion engine vehicle. Because the proposed mild HEV includes the motor and energy storage device of small capacity, the system focuses on low system cost and small size. To overcome these limitations, it is necessary to use a lead acid battery which is used for a vehicle. Thus, it is possible to use more energy using HESS with a lithium battery and a lead storage battery. The HESS, which combines the lithium-ion battery and the secondary battery in parallel, can achieve better performance by using the two types of energy storage systems with different characteristics. However, the system requires an operation strategy because accurate and selective control of the batteries for each situation is necessary. In this paper, an optimal operation strategy is proposed considering characteristics of each energy storage system, state-of-charge (SOC), bidirectional converters, the desired output power, and driving conditions in the mild HEV system. The performance of the proposed system is evaluated through several case studies with respect to energy capacity, SOC, battery characteristic, and system efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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