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저자정보
Hyo-Sang Go (Sungkyunkwan University) Joon-Hyoung Ryu (KRRI(Korea Railroad Research Institute)) Jae-won Kim (KRRI(Korea Railroad Research Institute)) Gil-Dong Kim (KRRI(Korea Railroad Research Institute)) Chul-Hwan Kim (Sungkyunkwan University)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.12 No.1
발행연도
2017.1
수록면
451 - 458 (8page)

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An Electric Vehicle (EV) is operated with the electric energy of a battery in place of conventional fossil fuels. Thus, a suitable charging infrastructure must be provided to expand the use of electric vehicles. Because the battery of an EV must be charged to operate the EV, expanding the number of EVs will have a significant influence on the power supply and demand. Therefore, to maintain the balance of power supply and demand, it is important to be able to predict the numbers of charging EVs and monitor the events that occur in the distribution system. In this paper, we predict the hourly charging rate of electric vehicles using transformation matrix, which can describe all behaviors such as resting, charging, and driving of the EVs. Simulation with transformation matrix in a specific region provides statistical results using the Monte-Carlo Method.
#Monte-Carlo method #Transformation matrix #Electric Vehicle(EV) #Distribution system #Power supply and demand #Charging infrastructure #Prediction technique #Charging rate #Traffic volume #EV charging cost

목차

Abstract
1. Introduction
2. Prediction Techniques for the Number of Charging Electric Vehicles
3. Calculation for the Number of Charging EVs using the Algorithm
4. Conclusion
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Hyo-Sang Go, Doo-Ung Kim, Jun-Hyeok Kim, Soon- Jeong Lee, Seul-Ki Kim, Eung-Sang Kim, Chul- Hwan Kim, “A Study on Voltage Sag Considering Real-Time Traffic Volume of Electric Vehicles in South Korea”, Journal of Electrical Engineering & Technology, Vol. 10, No. 4, pp. 1492-1501, 3. 2015. Korea Smart Institute, “A Research of Charging Infrastructure for Electric Vehicle”, 2010. 9. Ministry of Trade, Industry & Energy, “The 6th Basic Plan of Long-Term Electricity Supply and Demand”, 2. 2013. Jian-chang Lu, Xingping Zhang, Wei Sun, “A Realtime Adaptive Forecasting Algorithm for Electric Power Load”, Transmission and Distribution Conference and Exhibition IEEE/PES, pp. 1-5, 2005. A. Sfetsos, “Short-term load forecasting with a hybrid clustering algorithm”, Generation, Transmission and Distribution IEE Proceedings, Vol. 150, issue 3, pp. 257-262, 3. 2003.

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