This thesis propose the modelling and the analysis methodology for the dynamic charging electric vehicle (DC-EV) system. Electric vehicle is suggested as a solution for the recent energy and environmental problems. Because of the long charging time and insufficient charging infrastructure, however, the commercialization of EV system is not fully done, yet. Wireless power transfer (WPT) technology is developed to overcome those limitations. After the WPT technology is applied to EV system, the energy requirement or management research has entered a new phase. In this paper, by using a stochastic approach, we model the DC-EV system as a Markov two stage continuous flow system with a finite buffer. Buffer, upstream machine, and downstream machine are matched to the battery in EV, charging machine, and motor in the engine, respectively. The continuous flow passing through the system is electric energy in DC-EV system. To analyze the Markov system, we modified and applied the methodology, which was proposed before in the manufacturing field, to calculate the steady-state probabilities of the system. The modified methodology can compute the steady-state probability of the starvation state, which is the situation that the battery in EV is empty. This process makes it possible to measure the stability of the DC-EV system functionality quantitatively. The state transition probabilities of the Markov system can be improved to be more accurate and practical by using the field driving tests data. The example of this process is shown in this paper with the field test data collected by KATECH. The results of the research is believed to contribute to optimize the battery size or the charging infrastructure installation level for the case of new DC-EV planning or investment.
본 연구는 무선충전 전기자동차 시스템의 모델링 및 분석방법을 제안한다. 에너지 및 환경 문제의 대안으로 개발된 전기자동차는 오랜 충전 시간과 낮은 충전시설 인프라 설치율이라는 단점을 혁신적으로 개선하고자 무선충전 기술과 접목되었으며, 이후로 배터리 사이즈 및 충전시설의 설치 수준에 대한 연구의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 확률적 모델링 접근법을 통해 무선충전 전기자동차 시스템을 유한 버퍼 (finite buffer)가 있는 마코브 이단 연속 흐름 시스템 (Markov two stage continuous flow system)으로 모델링한다. 이때, 버퍼는 전기자동차의 배터리, 상류 기계는 무선 충전시설, 하류 기계는 전기자동차의 엔진으로 대응되며, 시스템을 흐르는 연속 흐름은 전기에너지가 되는 것이다. 이렇게 구축된 마코브 시스템을 분석하기 위해, 기존에 제조 및 반도체 분야에서 제안되었던 방법론을 활용하여, 무선충전 전기자동차 시스템의 각 상태들의 안정상태 확률 (steady state probability)을 계산하는 과정을 제안한다. 결론적으로 이를 통해 배터리가 바닥나는 상태, 즉 버퍼가 고갈상태에 있을 확률을 계산함으로써 무선충전 전기자동차 시스템의 주행 안정성을 정량적으로 제시할 수 있도록 한다. 마코브 시스템의 상태 전이 확률 (state transition probabilities)은 전기자동차의 실제 주행 테스트 결과를 이용하여 좀 더 현실적으로 정교하고 정확하게 구할 수 있으며, 그 과정을 본 논문에서 자동차부품연구원 (KATECH)에서 수행한 전기자동차 주행 테스트 결과를 가지고 예시를 보인다. 추후 본 연구의 결과물은 특정 지역 혹은 특정 이용자 그룹을 대상으로 무선충전 전기자동차 시스템을 도입할 때 배터리 사이즈 혹은 무선충전 시설의 설치율을 최적화하는 과정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
