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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.5
- 수록면
- 28 - 34 (7page)
- DOI
- 10.5207/JIEIE.2019.33.5.028
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Electric vehicles (EVs) have the characteristics of connecting to the power system for charge. Concentration of charging demand at one point can cause instability of the power system. Therefore, it is important to install EV charging stations in appropriate locations considering the expected charging demand of the candidate sites. A spatial approach is required to predict charging demand of EVs that is dynamic load which moves geographically through users. In this paper, we propose the charging demand prediction of EVs for determining the new EV charging stations for charging demand dispersion. Charging demand prediction is implemented by Ordinary Kriging based on geographic information.
목차
Abstract
1. 서론
2. 공간모델링 기법
3. 전기차 충전수요 예측 및 분석
4. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Ko, H. J. et al., “he Status and Plan of Penetration of Electric Vehicle Charger in the Jeju Island,” Proc. of the 2016 Korean Institute of Electrical Engineers, pp.50-52, 2016.
Shrestha, S., “Spatial-temporal stochasticity of electric vehicles in an integrated traffic and power system,” M.Sc. Thesis, Electrical Engineering, South Dakota State University, 2016.
Lam, A. Y., Leung, Y. W., and Chu, X., “Electric vehicle charging station placement: Formulation, complexity, and solutions,” Int. IEEE Transactions on Smart Grid, Vol. 5, No. 6, pp. 2846-2856, 2014.
Heyman, F., Pereira, C., Miranda, V., and Soares, F. J., “Spatial load forecasting of electric vehicle charging using GIS and diffusion theory,” Proc. of 2017 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe, pp. 1-6, 2017.
Mu, Y., et al., “A Spatial-Temporal model for grid impact analysis of plug-in electric vehicles,” Int. Energy, Vol. 114, pp. 456-465, 2014.
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