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Fig. 4는 전력 가용량에 따른 전력 분배가 가능한 완속 충전기용 스마트 배전반 개념도를 보여준다. 먼저 운용서버는 한전 서버로부터 현재 수급 가능한 전력 용량을 실시간으로 전송하면 운용서버에서는 배전반으로 최대 가용전력량 정보를 전송한다. 배전반에서 현재 충전기에 연결된 차량의 대수를 파악하여 충전 가능한 전력을 계산하여 각 완속 충전기로 정보를 전송한다.

Fig. 4 
Conceptual diagram of distribution switchboard for slow charger of EV able to distribute as power capacity

완속 충전기에서는 이 정보를 이용하여 차량 OBC(On Board Charger)로 충전 가능한 전류량을 PWM을 이용하여 정보를 전송한며 충전량은 식 (1)과 같이 듀티 싸이클로 계산될 수 있다.

실시간 파형 검사 및 충전 전력에 따른 전류 분배 알고리즘은 다음과 같다.

• 1) 먼저 AC전압 파형이 이상한지 검사한다.
• 2) 만약 이상이 있으면 제어파일럿(CP) 듀티 사이클을 0으로 전송하여 충전기가 전기차를 충전시키지 않도록 한다.
• 3) 만약 이상이 없으면 운용서버로부터 분배가 가능한 총전력(전류)량의 정보를 입력받는다.
• 4) 만약 운용서버과 통신이 이루어지지 않는 상황에서는 최초의 초기 값으로 분배지령을 내린다. 예를 들어 7 kW 충전기가 연결되어있는 배전반이라면 7 kW에 해당하는 제어 파일럿의 듀티 싸이클을 출력한다.
• 5) 만약 운용서버와 통신이 된 경우라면 전력 가용량을 계산하여 각 충전기에 하달한다. 이 때 충전기가 연결되어 충전이 되는 경우와 그렇지 않은 경우가 존재한다.
• 6) 이러한 문제를 간단하게 해결하기 위해서 충전기의 충전전류량을 배전반으로 실시간 전송하게 하여 현재 총 충전량을 업데이트 한다.
• 7) 운용서버로부터 받은 가용량 / 총 충전량을 계산하면 감소 비율(A)가 계산된다.
• 8) 감소 비율 A를 각 충전기의 최대 충전 가능량과 곱한 값을 이용하여 충전기는 개별적인 최대 충전량을 제한한다.
• 9) 1)부터 과정을 반복한다.

Fig. 5는 실시간 충전전력에 따른 전류 분배 알고리즘의 로직 시퀀스를 보여준다.

Fig. 5 
Logic sequence of smart distribution switchboard

서론에서 언급한대로 외부 또는 내부요인으로 전력품질이 현저히 낮아져 일정 수준 이하가 되면 전기차의 안전을 위해 충전 전력을 차단하여야 한다. 다행이 현재 사용되고 있는 Fig. 1의 완속 충전기 커넥터를(Control pilot) 이용하여 제어신호를 전송하여 충전을 OFF 할 수 있다. 식 (1)에서 충전량은 듀티 싸이클과 관계된 식이므로 듀티 싸이클을 0으로 만들면 충전이 OFF 되며 이러한 결정은 스마트 배전반에서 판단하여 하위 충전기로 통신을 이용하여 전달할 수 있다.

Fig. 6은 스마트 배전반에서 전력 품질을 검사하기 위한 간단한 HW 회로를 구성한 그림이다. 제로 크로싱 부분에서 이상적인 전압 파형을 생성하여 레퍼런스로 두고 입력 파형과 비교하면 왜곡 등의 문제를 찾을 수 있다. 이러한 왜곡 파형이 OBC에 영향을 미칠 정도로 클 때 제어파일롯(CC) 듀티값을 0으로 두어 충전이 중단되게 할 수 있다.

Fig. 6 
The proposed error measurement method for inputted AC voltage waveform

예를 들어 Flicker 잡음이 섞인 전압이 인가되면 제로 크로싱 부분에서 생성한 가상의 레퍼런스 값과 입력 전압값을 비교하여 뺀 값은 Fig. 7과 같으며 차이가 바로 발생하기 때문에 신속히 전류를 차단할 수 있다.

Fig. 7 
Difference of pure sine wave with flicker wave

또한 주파수가 변경될 때도 제로크로싱에서 생성한 가상의 전압파형이 생성되어 차이를 계산하므로 이러한 부분도 검출 가능하다. Fig. 8은 주파수가 61.2 Hz가 입력되었을 때 차이 값을 계산한 그림이다.

Fig. 8 
Difference of pure sine wave (60 hz) with sine wave (61.2 hz)

다양한 자동차 부품은 시뮬링크를 널리 이용하여 모델링을 수행하며 본 논문에서 제안된 내용을 바탕으로 시뮬링크 모델을 제작하여 검증을 수행하였다.⁶⁾ Fig. 9는 잡음을 생성시키는 파형 발생부 및 파형 선택부와 잡음 감지부를 모델링한 그림이다.

Fig. 9 
Simulink model of generation noise wave, wave selection and detection of noise wave

Fig. 10은 전력분배가 가능한 배전반을 모델링한 그림이며 전압파형을 검사하여 이상이 있는지 확인하고 각 충전기로부터 현재 충전량 정보를 수집하며 이를 계산하여 각 충전기의 충전 전류량 명령을 하달한다. 정보전송을 위한 통신인터페이스는 전기자동차에서 사용되는 CAN통신을 이용하였다.⁷⁾

Fig. 10 
Simulink model of distribution switchboard for slow charger

Fig. 11은 완속 충전기를 시뮬링크로 구현한 그림이며, 전류 분배는 배전반에서 계산하기 때문에 값을 듀티 사이클 값으로 바꾸어주는 역할만 수행한다.

Fig. 11 
Simulink model of slow charger

Fig. 12는 전기 자동차의 탑재형 OBC와 배터리를 모사한 그림이다. 충전기로부터 최대 충전량 지령이 입력되면 배터리의 SOC 상태에 따라 알맞은 충전을 수행하게 된다. 예를 들어 충전 가용량이 7 kW라고 하여도 배터리 SOC가 95 %라면 7 kW 충전을 수행하지 않고 7 kW 이내에서 CC, CV 충전을 수행하게 된다.

Fig. 12 
Simulink model of on board charger and battery

Fig. 13은 각 모델 블록을 통합하여 전체 블록을 구성한 그림이다. 모델 블록을 검증하기 위하여 Table 1 같은 시나리오를 가정하고 이에 대해 전류 분배지령이 정확한지 검증하였다.

Fig. 13 
Simulation result of distribution power

Table 1의 시나리오를 이용하여 시뮬레이션 한 결과는 Fig. 14와 같고 예측 결과와 같이 출력 값이 동일함을 알 수 있다.

Fig. 14 
Simulation result as the scenario