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원일권 (성균관대) 김도윤 (성균관대학교) 고안열 (성균관대) 신창현 (성균관대) 황준하 (성균관대) 김영렬 (안양대) 원충연 (성균관대)
저널정보
한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제29권 제4호
발행연도
2015.4
수록면
85 - 94 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

배터리 열화비용을 고려한 V2G 시스템의 수익예측
원일권 ,  김도윤 ,  고안열 외 4명 조명·전기설비학회논문지 2015.04 학술저널

2014

배터리 열화비용을 고려한 V2G 시스템의 최적 DOD 선정 기법
원일권 ,  김도윤 ,  고안열 외 3명 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 2014.05 학술대회자료

초록· 키워드

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Recently, research on the smart grid that combines ICT(Information & Communication technology) to the power system has been actively progressed. If the occupancy of the EV(Electric vehicle) is increased. the V2G(Vehicle to grid) system is available which constitutes the micro-grid through battery of EV. V2G system performs load leveling and efficient energy consumption by battery operation considering load condition. But, if the battery is used only depending on the electricity rates, it doses not consider the life of the battery. The ACC(Achievable cycle) and the total transferable energy of battery varies corresponding to the selected DOD(Depth of discharge). In this paper, the optimal DOD selection method of V2G system considering battery wear cost and average driving distance of EV. Also, the total revenue prediction of various nation is presented considering the actual electricity costs per hour.
#Achievable Cycle #Battery Wear Cost #Depth of Discharge #V2G #Total Transferable Energy

목차

Abstract
1. 서론
2. V2G 시스템
3. 배터리 열화비용
4. 연비 및 최소 필요 DOD
5. 국가별 시뮬레이션
6. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
1. [보고서] - / 2003 / EPRI-DOE of Energy Storage for Transmission and Distribution Applications google schola 2. [보고서] - S. B. groupe Energie / 2010 / Energy Storage Technologies for Wind Power Integration google schola 3. [보고서] - D. Manz / 2008 / Enhanced Reliability of Photovoltaic Systems With Energy Storage and Controls google schola 4. [학술대회논문] - Lan Liu / 2012 / Economic assessment of Lithium-Ion batteries in terms of V2G utilisation / ICEPE.2012 : 934 ~ 938 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Jie Wu / 2013 / Large-Scale Energy Storage System Design and Optimization for Emerging Electric-Drive Vehicles / IEEE trans 32 (3) google schola

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