The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.19
no.6
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pp.511-521
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2014
This study proposes an electric vehicle (EV) smart panel board and its control method on the basis of charging scheduling. The proposed system consists of batteries, a three-phase battery charger, three single-phase inverters, transfer switches for electric power distribution, and a controller. The three-phase battery charger usually charges the batteries at midnight when electric rates are cheap and in light load. When the electric power consumption of the EV standard chargers connected to one phase of the power line is relatively large or when a blackout occurs, the electric power stored in the battery is supplied by discharging through the inverters to the EV standard chargers. As a result, the value of peak load and the charging electric power quantity supplied from a utility grid are reduced, and the current unbalance is improved. The usefulness of the proposed system is confirmed through simulations, experiments, and case studies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.10
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pp.4988-5012
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2019
As a subset of the Internet of Things, the Internet of Energy (IoE) is expected to tackle the problems faced by the current smart grid framework. Notably, the conventional day-ahead power scheduling of the smart grid should be redesigned in the IoE architecture to take into consideration the intermittence of scattered renewable generations, large amounts of power consumption data, and the uncertainty of the arrival time of electric vehicles (EVs). Accordingly, a day-ahead power scheduling system for the future IoE is proposed in this research to maximize the usage of distributed renewables and reduce carbon emission caused by the traditional power generation. Meanwhile, flexible charging mechanism of EVs is employed to provide preferred charging options for moving EVs and flatten the load profile simultaneously. The simulation results revealed that the proposed power scheduling mechanism not only achieves emission reduction and balances power load and supply effectively, but also fits each individual EV user's preference.
Kim, Jung-Jun;Chae, Beom-Seok;Lee, Young-Kwan;Cho, Ki-Hwan
Smart Media Journal
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v.9
no.1
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pp.84-91
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2020
Along with increasing the renewable energy utilization, many researches have paid attention on the utilization and efficiency of energy storage systems. Especially, it is required an operational model in order to actively respond with each system's failure of sub-systems in the solar energy storage system. This paper proposes an energy management scheme by estimating the newly generated power based on the solar power generation samples. With comparing the estimated battery charging power in real time and the total charging power of the battery rack, a charge model is applied to adjust the charging power, As a result, the stability of energy storage system would be improved by suppressing the battery heat while maintaining battery C-Rate.
The power industry is currently facing many challenges, due to the new environment created by the introduction of smart grid technologies. In particular, the large-scale deployment of electric vehicles (EVs) may have a significant impact on demand for electricity and, thereby, influence generation and transmission system planning. However, it is difficult to deal with uncertainties in EV charging loads using deterministic planning methods. This paper presents a two-stage stochastic decomposition method with Latin-hyper rectangle sampling (LHRS) to solve the integrated generation and transmission planning problem incorporating EV deployment. The probabilistic distribution of EV charging loads is estimated by Latin-hyper rectangle sampling (LHRS) to enhance the computational performance of the proposed method. Numerical results are presented to show the effectiveness of the proposed method.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.10
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pp.1485-1490
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2013
The demonstration project of the electrical grid for Smart grid is progressed, the smart digital appliances AV technology, Smart home energy management technology charging the management function of complex energy for the automation management of air conditioning and heating, humidity and air, the health care technology charging the design of housing for the elderly and disabled and the measurement of individual bio information, and the Smart home security technology dealing with the biometric security and motion sensors, etc. have been studied. The power monitoring terminal which uses a variety of wired and wireless networks and protocol is the target additionally to be considered in addition to the security vulnerabilities that was occurred in the existing terminal. In this research paper, the author analyzes the cryptographic techniques corresponding to the smart meter occurred by the problems that are exposed on the outside which are vulnerable to physical attacks, and intends to propose the design of the security systems for the Smart meter terminal being able to maximize the efficiency of the terminal.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.4
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pp.513-521
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2012
With the advent of smart grid, distribution network charges have been one of keystones of ongoing deregulation and privatization in power industries. This paper proposes a new charging methodology to allocate the existing distribution network cost with an aim of reflecting the true cost and benefit of network customers, especially of distribution generator (DG). The proposed charging methodology separates distribution network costs due to the respective real and reactive power flows. The costs are then allocated to network users according to each charge for the actual line capacity used and available capacity. This distribution network charging model is able to provide the economic signals to reward network users who are contributing to better power factors, while penalizing customers who worsen power factors. The proposed method is shown on IEEE 37 bus system for distribution network, and then the results are validated through the comparison with the MW-Miles and MVA-Miles methods. The charges derived from the proposed method can provide appropriate incentives/penalties to network customers to behave in a manner leading to a better network condition.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.1
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pp.21-28
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2013
The paper proposes an optimal sizing method of a customer's battery energy storage system (BESS) which aims at managing the electricity demand of the customer to minimize electricity cost under the time of use(TOU) pricing. Peak load limit of the customer and charging and discharging schedules of the BESS are optimized on annual basis to minimize annual electricity cost, which consists of peak load related basic cost and actual usage cost. The optimal scheduling is used to assess the maximum cost savings for all sets of candidate capacities of BESS. An optimal size of BESS is determined from the cost saving curves via capacity of BESS. Case study uses real data from an apartment-type factory customer and shows how the proposed method can be employed to optimally design the size of BESS for customer demand management.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.14
no.2
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pp.35-42
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2021
In order to produce electric vehicle demand forecasting information, which is an important element of the plan to expand charging facilities for electric vehicles, a model for predicting electric vehicle demand was proposed using Exponential Smoothing. In order to establish input data for the model, the monthly power demand of cities and counties was applied as independent variables, monthly electric vehicle charging stations, monthly electric vehicle charging stations, and monthly electric vehicle registration data. To verify the accuracy of the electric vehicle power demand prediction model, we compare the results of the statistical methods Exponential Smoothing (ETS) and ARIMA models with error rates of 12% and 21%, confirming that the ETS presented in this paper is 9% more accurate as electric vehicle power demand prediction models. It is expected that it will be used in terms of operation and management from planning to install charging stations for electric vehicles using this model in the future.
Recently, as the proportion of the elderly population in Korea has increased rapidly, it has entered an aging society. As the scope of social activities of the elderly increases, the risk of safety accidents is also increasing. The traffic accident rate of elderly pedestrians is higher than ordinary people. Although various smart devices for the elderly are researched and developed, electronic components are often used. Electronic devices may not be able to be used if charging is not regularly. In this paper, a smart hat, a smart system for the elderly and the weak, was implemented using solar panels. The system uses solar energy to provide reliable use of smart devices. It is believed to be helpful not only for the elderly but also for the weak people by easy to wear the hat.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.26
no.5
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pp.334-341
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2021
Operation modes and control strategies for single-phase mobility charging station utilizing photovoltaic (PV) generation and energy storage systems (ESS) are proposed. This approach generates electric power from PV to transmit the mobility, ESS, and then transfer it to the grid when surplus electric power is generated during daytime. However, the PV power cannot be generated during night-time, and ESS and the mobility system can be charged using grid power. The power balance control based on power fluctuations and the resonant current control that can compensate harmonic components have been added to increase the stability of the system. The MATLAB/Simulink simulation was carried out to verify the proposed control method, and the 2-kW single-phase grid-tied PV-ESS smart mobility charger was built and tested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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