kth.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Operation of battery pack for grid connected electric construction machines
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS).
2024 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesis
Abstract [en]

Over the years, the consumers for electric vehicles (EVs) have surged because of the global fossil fuel crisis. This has raised awareness among the automotive industries, both on-road vehicles and off-road vehicles, emphasizing the need for sustainable alternatives. With progress in the electrification of vehicles, the development of robust charging technologies becomes crucial. This thesis explores the potential of utilizing charging infrastructure to provide grid support services that emphasizes on the flexibility and controllability of Electric construction vehicle charging. Vehicle to Grid (V2G) technology is the core inspiration for this thesis, as it facilitates the bidirectional power flow. The batteries in electric construction vehicle can supply power to the grid or directly to the loads (which are part of the grid system), during peak demands thereby supporting the grid in load balancing. Another aspect of this thesis is implementation of load forecasting model to ensure proactive management of energy resources, enhancing the reliability of both the battery pack installed on the electric construction vehicles and the grid system. This thesis dwells upon two research questions - the predictability on usage of the battery packs to provide load balancing service and manage the operation of charging and discharging cycles. The realization of the objectives is done by creating a concept algorithm to facilitate the charging and discharging cycle of the battery. The developed algorithm is then implemented into a simulink model that contains the integrated system – grid side, battery pack, charging station and the loads. Additionally, recurrent neural network toolbox from simulink is used to model the load forecasting of the consumption. Through this thesis, the aim is to provide advancement in electric construction vehicle charging integration into power grid.

Abstract [sv]

Antalet elfordon (EV) har ökat över åren, delvis drivet att ett ökat medvetande hos konsumenter för den negativa påverkan som utsläpp från förbränningsmotorer medför. Detta har även medfört ett ökat fokus hos fordonsleverantörer att kunna förse marknaden med klimatsmarta alternativ. Det ökade antalet elektrifierade fordon medför även att behovet av robusta laddningsteknologi ökar. I denna rapport utforskas potentialen i att nyttja laddningsinfrastruktur för att förse elnätet med stödtjänster som betonar flexibiliteten och kontrollerbarheten av laddning av elektriska anläggningsfordon. vehicle to grid (V2G) är den huvudsakliga inspirationskällan till detta projekt då den möjliggör tvåvägs kraftflöde. Batterierna i anläggningsfordonen kan förse elnätet med elkraft under stunder med toppbelastning för att stödja lastbalanseringen av nätet. En annan aspekt av detta projekt är att implementera en modell för att prediktera elkonsumtionen. Detta för att proaktivt kunna hantera energiresurser vilket förbättrar tillförlitligheten hos både fordonens batterier och elnätet. Detta projekt bygger på två forskningsfrågor – hur förutsägbart användandet av fordons batterier är för att balansera elnätet samt driften av laddnings- och urladdningscyklerna. Målsättningen uppnås genom att en konceptalgoritm tas fram för att hantera kraftflödet till och från batteriet. Den framtagna algoritmen implementeras i en Simulink-modell som innehåller det integrerade systemet – nätsidan, batteripaketet, laddningsstationen och lasterna. Recurrent neural network toolbox i Simulink används för att modellera elkonsumtionen för att på så vis kunna prognostisera belastningen. Målet under detta projekt har varit att främja integreringen av laddningen av elektriska anläggningsfordon i elnätet. Syftet med denna avhandling är att bidra till framsteg inom integrering av laddning av eldrivna byggfordon i elnätet.

Place, publisher, year, edition, pages
2024. , p. 70
Series
TRITA-EECS-EX ; 2024:396
Keywords [en]
Electric Vehicle (EV), V2G, Battery pack, Power grid, Load balance, Bidirectional, Load forecasting, Charging, Discharging
National Category
Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-361670OAI: oai:DiVA.org:kth-361670DiVA, id: diva2:1947234
Supervisors
Examiners
Available from: 2025-03-27 Created: 2025-03-25 Last updated: 2025-03-27Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(4757 kB)23 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 4757 kBChecksum SHA-512
6f64ad076335a134b5912b78e10da900197e8d5eceeb79e35318d38fcd28d598b238c1920f9c34f68678d24e51efe332adfb2673823c20ef33a1f44e2047547c
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)
Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 25 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 394 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf