This paper proposes an adaptive sliding mode control (ASMC) strategy with an enhanced optimal reaching law (EORL) for the robust current tracking control of the boost converter based hybrid power source (HPS) in an electric vehicle (EV). A conventional ASMC strategy based on state observers and the hysteresis control method is used to realize the current tracking control for the boost converter based HPS. Then a novel enhanced exponential reaching law is proposed to improve the ASMC. Moreover, an enhanced exponential reaching law is optimized by particle swarm optimization. Finally, the adaptive control factor is redesigned based on the EORL. Simulations and experiments are established to validate the ASMC strategy with the EORL. Results show that the ASMC strategy with the EORL has an excellent current tracking control effect for the boost converter based HPS. When compared with the conventional ASMC strategy, the convergence time of the ASMC strategy with the EORL can be effectively improved. In EV applications, the ASMC strategy with the EORL can achieve robust current tracking control of the boost converter based HPS. It can guarantee the active and stable power distribution for boost converter based HPS.
전기차 관련 기술 발달과 보급 확대로 화물, 이륜차 등 일반승용 부문을 넘어 육상수송 전반에 걸친 연료전환 효과가 발생하고 있다. 본 연구는 대도시에서 긴 주행거리를 운행하는 사업용 승용차(택시)의 연료전환에 따라 발생하는 대기환경편익을 택시의 운행특성과 충전전력의 발전원별 비중을 동시에 반영하여 추정하였다. 분석 결과 LPG를 연료로 하는 택시의 연료 전환 효과는 제8차 전력수급기본계획을 기초로 한 발전원별 비중을 고려했을 때 약 21.5원/km로 분석되었으며, 택시 한 대가 출고되어 폐차될 때까지의 전체 운행거리를 기준으로 할 때 약 860만 원 수준으로 추정되었다. 이러한 연구 결과는 최근 국내외에서 활발히 추진되고 있는 재생에너지발전 및 전기자동차 보급 확대 정책의 필요성 및 당위성을 보여준다.
최근 정부가 지향하고 있는 이용자 중심의 충전인프라 구축방향은 실제 전기차 이용자들의 편의를 높이며, 새로운 전기차 이용자를 시장으로 유입할 수 있는 중요한 정책이다. 본 연구는 이러한 정책의 수립에 기초자료로 활용될 수 있는 실제 전기차 이용자들의 충전행태에 대한 깊이 있는 이해를 제공하는 것을 목적으로 수행되었다. 일주일 동안 수집된 충전일지 자료에 기반하여 전기차 이용자들의 충전행태를 일단위 및 주단위로 분석하였으며, 순차패턴 분석과 잠재계층 분석을 활용하였다. 그 결과, 5가지 일단위 충전 프로파일과 4가지 주단위 충전 프로파일을 도출하였으며, 이는 향후 이용자 중심 충전인프라 정책 수립뿐만 아니라 잠재 전기차 이용자들의 의사결정에 핵심적인 정보를 제공하여 전기차 시장을 활성화하는데도 기여할 것으로 판단된다.
최근 에너지/환경의 문제로 HEV(Hybrid Electric Vehicle)이 대두되고 있는데, HEV를 위한 대표적인 기술로서 제동시 에너지로 발전하여 전기를 회수하는 회생제동이 있다. 회생제동기술은 HEV 뿐만 아니라 건설기기, 하이브리드 버스, 전철, 엘리베이터 등에 폭넓게 활용이 가능하다. 회생제동용 에너지 저장원으로서는 고출력 및 환경특성이 우수한 슈퍼캐패시터가 적합하며, 단일 셀이 아닌 수십 ~ 수백 개의 셀이 모듈로 사용되는 만큼, 모듈화 설계 기술이 필요 하다. 수백 개의 셀을 모듈화하기 위해서 개별 셀의 전압을 모니터링 하는 기술과 충방전 시 밸렌싱 하는 기술, 사용환경에 따라 열 관리 기술이 필요하며, 이들 기능을 수행할 수 있는 통합 시스템을 구비하여 안정성과 성능 향상을 하고자 한다.
This paper deals with LLC resonant converter of on-board charger for electric vehicle charging. Generally, the on-board charger must have a very widely charging voltage, higher efficiency, higher power factor, lower volume and lower weight. For reducing the switching losses, voltage and current stress of the device, the on-board charger is apply the half-bridge LLC resonant converter topology. To have a wide voltage range, it is design the hardware parameters and determine the switching frequency range of the LLC resonant converter. The experimental results show a wide charge voltage.
Electrical Power System (EPS) of Electric Vehicle which consists of batteries, motor and driving subsystem, has been modeled. A battery model is modeled with an electrical circuit representing a characteristics of real battery. Driving subsystem is modeled as three different level namely exact, average and functional models. Load profile includes road information, speed profile and EV mechanical parameters, which are incorporated into a reference torque in the driving subsystem model. A system model is integrated to simulate the performance of electric vehicle such as energy balance, battery status, and electrical stress of each subsystem.
Increasing global market of used electric vehicle (EV) battery encourages international firms to establish its subsidiary companies or business units specializing in battery recycling. Such kind of companies predominantly use closed loop supply chain (CLSC) for their operations of battery manufacturing and used battery recycling/reusing in global scale. However, EV battery recycling, as a relatively new industry, makes its global CLSC be exposed to various types of risks, which leads to inefficiency of supply processes and makes supply chains more complicated and vulnerable. Identifying, evaluating, and analyzing possible risks in CLSC has a great importance for optimization and increasing effectiveness for the global supply chain of used EV battery. Itwill assist to elaborate the efficient CLSC management and possible risk mitigation strategies to keep the global EV battery supply chain resilient and sustainable. This study aims to develop a conceptual framework for risk assessment in this new sector. Therefore, it will populate the framework with possible failure modes identified from various literature on EV battery recycling and closed loop supply chains so that future research can validate and utilize the conceptual framework.
EV & HEV의 성능은 다수의 축전지로 구성된 축전지팩의 성능에 좌우된다. 축전지의 열적 특성도 이러한 축전지팩의 성능을 좌우하는 많은 인자중의 하나이다. 특히 축전지의 열적 특성은 차량의 주행성능 및 축전지의 수명주기에 큰 영향을 주기 때문에, 축전지에서 발생되어 나오는 열량은 차량의 주행 모드를 모사한 다양한 조건하에서 가능한 정확히 측정되어야 한다. 또한 EV & HEV용 축전지팩의 열관리 시스템을 설계하기 위해서는 축전지팩내의 축전지에 대한 정확한 열특성 데이터를 필요로 하고 있다. 그러나 기존의 열량계로서는 EV용 축전지를 수용하여 열측정 시험을 하기엔 공동(Cavity)크기가 너무 작다. 이에 EV용 축전지의 열적 특성을 시험하기 위한 열량계를 공동(Cavity)의 크기 $120mm\times75mm\times200mm$로 개발하였다. 열량계의 보정은 0-200 W의 Heat Rate를 발생시킬 수 있는 가상셀(Dummy Cell)을 주문 제작하여 행하였다. 실제 입력 열량에 대한 측정열량의 오차범위는 $2\%$ 이내였고, 측정에 따른 전위 안정성도 2.5 mV 이내였다.
본 연구는 정태적 계산가능일반균형 모형을 사용하여 전기 및 수소차 도입이 국내총생산과 이산화탄소 배출 등에 미치는 영향을 분석하고 평가하였다. 전기 및 수소차 확산이 경제에 미치는 영향에 대한 기존의 견해는 투입구조가 투입절약적으로 변화하기 때문에 경제에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 견해와 전기 및 수소차의 투입절약적 기술진보가 경제에 긍정적인 영향을 준다는 견해가 병존하고 있다. 또한 전기 및 수소차 도입이 가져올 이산화탄소 배출에 관하여서도 분명한 결론은 부재하다. 본 연구는 이러한 전기차 수소차의 환경적 경제적 영향에 대한 견해의 불일치에 대한 하나의 답을 모색하기 위한 시도이다. 본 연구는 전기차 및 수소차가 자동차산업 내에서의 확산에 대한 Bass 모형의 결과를 계산가능일반균형모형(CGE)에 충격으로 통합시키는 방식의 접근을 취하였다. 자동차산업과 자동차 사용 산업의 투입계수와 에너지 최종수요의 변화를 충격으로 주는 계산가능일반균형모형 분석을 통하여 경제 환경적 영향을 추정한 결과 전기차는 이산화탄소 배출 면에서 부정적인 영향을 주고 반면에 수소차는 이산화탄소 배출을 감소시키며, 국내총생산 면에서는 전기차와 수소차 공히 긍정적인 영향을 가져오는 것으로 나타났다. 수소차는 전기차보다 이산화탄소와 국내총생산 면에서 우위를 가지고 있는 것으로 나타났다. 전기차 수소차의 이산화탄소 배출량 변화패턴은 다음과 같이 설명된다. 자동차 사용부문 이산화탄소 배출 측면에서 전기차는 배출량 소폭 증대, 수소차는 소폭감소라는 상반된 결과를 보인다. 그러나 전기차 수소차 공히 자동차 제조 관련 부문에서의 이산화탄소 배출이 증대하는 것으로 나타나고 있으나 이 증가 폭이 자동차 사용부문에서의 변화의 크기보다 상당히 작다. 전기차 수소차의 이산화탄소 배출 패턴은 이 두 가지 효과가 결합하여 나타난 것으로 해석된다.
This paper describes development of 4 Wheel Drive (4WD) Electric Vehicle (EV) based driving control algorithm for severe driving situation such as icy road or disturbance. The proposed control algorithm consists three parts : a supervisory controller, an upper-level controller and optimal torque vectoring controller. The supervisory controller determines desired dynamics with cornering stiffness estimator using recursive least square. The upper-level controller determines longitudinal force and yaw moment using sliding mode control. The yaw moment, particularly, is calculated by integration of a side-slip angle and yaw rate for the performance and robustness benefits. The optimal torque vectoring controller determines the optimal torques each wheel using control allocation method. The numerical simulation studies have been conducted to evaluated the proposed driving control algorithm. It has been shown from simulation studies that vehicle maneuverability and lateral stability performance can be significantly improved by the proposed driving controller in severe driving situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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