KR101616191B1 - 전기 자동차의 운행 경로를 결정하는 방법 및 그 시스템 - Google Patents

전기 자동차의 운행 경로를 결정하는 방법 및 그 시스템 Download PDF

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Abstract

전기 자동차의 운행 경로를 결정하는 방법이 개시된다. 그 방법은, 사용자로부터 방문(visit) 예정인 복수의 지점을 입력 받는 단계와, 상기 복수의 지점에 대한 정보를 포함하는 복수의 후보 시퀀스를 결정하는 단계와, 상기 복수의 후보 시퀀스 각각에 대해 상기 전기 자동차에 저장된 전력을 전력 그리드로 판매할 수 있는 전력 판매량을 결정하는 단계와, 상기 전력 판매량에 기초하여 상기 복수의 후보 시퀀스 중 어느 하나인 최종 시퀀스를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

전기 자동차의 운행 경로를 결정하는 방법 및 그 시스템{METHOD FOR DETERMINING DRIVING ROUTE OF ELECTRIC VEHICLE AND SYSTEM THEREOF}
본 명세서에 기재된 다양한 실시예들은 전기 자동차의 운행 경로를 결정하는 기술에 관한 것이다.
최근 전기 자동차에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전기 자동차는 화석 연료를 이용하는 자동차와 달리 충전을 위한 시간이 소요된다. 따라서, 전기 자동차의 효율적인 운행을 위해서는 충전을 위한 시간을 최소화하기 위한 운행 스케줄이 요구된다.
이와 관련하여, 공개특허 제10-2014-0008755호는 대기 시간을 이용한 전기 자동차의 경로 스케쥴링 방법 및 시스템을 개시한다. 상기 공개특허는, 특정 경로 상에 존재하는 복수의 충전 지점들을 식별하고, 복수의 충전 지점들 각각에서 전기 자동차의 충전을 위해 요구되는 대기 시간을 획득하고, 대기 시간에 기초하여 복수의 충전 지점들의 방문 순서를 결정하는 방법을 개시한다.
한편, 전력 소비가 증가함에 따라 전력을 효율적으로 사용하기 위한 스마트 그리드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전기 자동차에는 대용량 배터리가 포함되어 있다. 또한, 전력 소비가 증가하는 낮 시간대에 전기 자동차의 운행률이 감소한다. 따라서, 전력의 효율적 소비를 위한 전기 자동차와 스마트 그리드의 협력 시스템이 요구된다.
본 명세서에 기재된 다양한 실시예들은 전력 그리드에 대한 전기 자동차에 저장된 전력의 판매량에 기초하여 전기 자동차의 운행 경로를 결정하는 방법 및 그 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
일측에 따르면, 전기 자동차의 운행 경로를 결정하는 방법은, 사용자로부터 방문(visit) 예정인 복수의 지점을 입력 받는 단계; 상기 복수의 지점에 대한 정보를 포함하는 복수의 후보 시퀀스를 결정하는 단계; 상기 복수의 후보 시퀀스 각각에 대해 상기 전기 자동차에 저장된 전력을 전력 그리드로 판매할 수 있는 전력 판매량을 결정하는 단계; 및 상기 전력 판매량에 기초하여 상기 복수의 후보 시퀀스 중 어느 하나인 최종 시퀀스를 결정하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 지점에 대한 정보는, 상기 지점에 대한 상기 사용자의 체류 시간을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 체류 시간은, 데이터베이스에 저장된, 상기 복수의 지점 각각에 대한 상기 사용자의 체류 패턴에 기초하여 결정된 것일 수 있다.
또한, 상기 복수의 후보 시퀀스 각각에 대해 상기 전력 판매량을 결정하는 단계는, 운행 시작 전에 상기 전기 자동차에 저장된 전력과 운행 종료 후에 상기 전기 자동차에 저장된 전력의 차에 기초하여 상기 전력 판매량을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 복수의 후보 시퀀스 각각에 대해 상기 전력 판매량을 결정하는 단계는, 상기 복수의 지점 중에 상기 전기 자동차를 충전하기 위한, 상기 체류 시간을 초과하는 대기 시간이 필요한 지점이 포함된 후보 시퀀스에 대해 상기 전력 판매량을 미리 정해진 값으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 복수의 후보 시퀀스 각각에 대해 상기 전력 판매량을 결정하는 단계는, 상기 복수의 지점 중에 상기 체류 시간 동안 상기 전기 자동차의 배터리를 완충할 수 있는 지점이 존재하는지 여부를 고려하여 상기 전력 판매량을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 복수의 후보 시퀀스 각각에 대해 상기 전력 판매량을 결정하는 단계는, 상기 체류 시간 동안 상기 전기 자동차의 배터리가 완충될 수 있는 경우, 상기 배터리의 완충 이후의 체류 시간 동안에 충전될 수 있는, 상기 배터리의 용량을 초과하는 초과 전력을 상기 전력 판매량에 포함시키는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 전력 판매량에 기초하여 최종 시퀀스를 결정하는 단계는, 상기 전력 판매량이 최대가 되는 시퀀스를 상기 최종 시퀀스로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 전기 자동차의 운행 경로를 결정하는 시스템은, 사용자로부터 입력된 방문(visit) 예정인 복수의 지점에 대한 정보를 포함하는 복수의 후보 시퀀스를 결정하고, 상기 복수의 후보 시퀀스 각각에 대해 상기 전기 자동차에 저장된 전력을 전력 그리드로 판매할 수 있는 전력 판매량을 결정하고, 상기 전력 판매량에 기초하여 상기 복수의 후보 시퀀스 중 어느 하나인 최종 시퀀스를 결정하는 프로세서를 포함한다.
또한, 상기 지점에 대한 정보는, 상기 지점에 대한 상기 사용자의 체류 시간을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 체류 시간은, 데이터베이스에 저장된, 상기 복수의 지점 각각에 대한 상기 사용자의 체류 패턴에 기초하여 결정된 것일 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 운행 시작 전에 상기 전기 자동차에 저장된 전력과 운행 종료 후에 상기 전기 자동차에 저장된 전력의 차에 기초하여 상기 전력 판매량을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 복수의 지점 중에 상기 전기 자동차를 충전하기 위한, 상기 체류 시간을 초과하는 대기 시간이 필요한 지점이 포함된 후보 시퀀스에 대해 상기 전력 판매량을 미리 정해진 값으로 결정할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 복수의 지점 중에 상기 체류 시간 동안 상기 전기 자동차의 배터리를 완충할 수 있는 지점이 존재하는지 여부를 고려하여 상기 전력 판매량을 결정할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 체류 시간 동안 상기 전기 자동차의 배터리가 완충될 수 있는 경우, 상기 배터리의 완충 이후의 체류 시간 동안에 충전될 수 있는, 상기 배터리의 용량을 초과하는 초과 전력을 상기 전력 판매량에 포함시킬 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 전력 판매량이 최대가 되는 시퀀스를 상기 최종 시퀀스로 결정할 수 있다.
본 명세서에 기재된 다양한 실시예들에 따르면 운행 거리와 소요 시간을 유지하면서 전력 판매량을 최대화하는 운행 경로를 결정할 수 있다.
또한, 본 명세서에 기재된 다양한 실시예들에 따르면 시간 및 공간적인 전력 불균형이 해소될 수 있다.
또한, 본 명세서에 기재된 다양한 실시예들에 따르면 사용자는 전력 판매에 따른 보상을 얻을 수 있다.
또한, 본 명세서에 기재된 다양한 실시예들에 따르면 사용자는 충전을 위한 대기 시간을 최소화할 수 있다.
도 1은 방문 예정인 복수의 지점과 방문 시퀀스를 도시한 도면이다.
도 2는 경로 설정의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 운행 경로 결정 방법을 도시한 플로우 차트이다.
도 4는 방문 예정인 지점의 수가 대기 시간, 여행 거리 및 판매량에 미치는 효과를 나타내는 그래프이다.
도 5는 사용 가능한 충전기의 분포가 대기 시간, 여행 거리 및 판매량에 미치는 효과를 나타내는 그래프이다.
도 6은 평균 체류 시간이 대기 시간, 여행 거리 및 판매량에 미치는 효과를 나타내는 그래프이다.
도 7은 일실시예에 따른 운행 경로 결정 시스템을 도시한 블록도이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
실시예에서 체류 시간은 사용자가 특정 지점을 방문한 목적에 따라 특정 지점에서 체류하는 시간을 의미한다. 실시예에서 전기 자동차는 체류 시간 동안 다음 지점으로의 이동을 위해 충전될 수 있다. 또한, 실시예에서 대기 시간은 체류 시간 이후에 전기 자동차의 충전을 위해 사용자가 대기해야 하는 시간을 의미한다.
도 1은 방문 예정인 복수의 지점과 방문 시퀀스를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 전기 자동차(110)와, 전기 자동차(110)의 출발지인 지점 A(120)와 방문 예정지인 지점 B(130), 지점 C(140), 지점 D(150), 지점 E(160), 지점 F(170), 지점 G(180) 및 지점 H(190)가 도시되어 있다.
전기 자동차(110)는 긴 충전 시간을 요구하는 반면에, 운행 거리가 상대적으로 짧다. 전기 자동차(110)는 모든 지점들을 방문할 계획을 갖고 있지만, 그 지점들의 방문 시퀀스는 제한되지 않는다고 가정한다.
예를 들어, 전기 자동차(110)는 방문 예정인 복수의 지점을 지점 B(130), 지점 C(140), 지점 D(150), 지점 E(160), 지점 F(170), 지점 G(180), 지점 H(190)의 시퀀스로 방문할 수 있다. 또한, 전기 자동차(110)는 방문 예정인 복수의 지점을 지점 C(140), 지점 H(190), 지점 D(150), 지점 G(180), 지점 F(170), 지점 B(130), 지점 E(160)의 시퀀스로 방문할 수도 있다.
한편, 사용자의 방문 목적에 따라 각각의 지점에 체류하는 시간이 상이할 수 있다. 사용자는 체류 시간 동안에 전기 자동차(110)를 충전시킬 수 있다. 따라서, 체류 시간을 고려하여 방문 시퀀스를 결정함으로써, 사용자가 전기 자동차(110)의 충전을 위해 불필요한 대기 시간이 발생하는 것을 방지할 수 있다.
예를 들어, 지점 A(120)에 대한 체류 시간이 지점 B(130)에 대한 체류 시간보다 긴 경우, 배터리 잔량에 따라 지점 A(120)를 먼저 방문하는 것이 대기 시간을 감소시키는 시퀀스일 수 있다.
또한, 본 명세서에 기재된 다양한 실시예는 전기 자동차에 저장된 전력을 전력 그리드로 공급할 수 있는 복수의 지점을 방문하고자 하는 전기 자동차(110)의 운행 경로를 결정한다.
충전된 배터리를 갖는 전기 자동차(110)는 전력 그리드로(V2G: Vehicle to Grid) 잔여 전력을 팔 수 있다. 이러한 잔여 전력을 판매함으로써, 사용자가 기간(infrastructure) 전력 공급자로부터 에너지를 구입하는 것보다 다소 저렴하게 전력을 구입할 수 있게 된다. 또한, 전기 자동차(110)를 이용한 전력의 판매는 일시적이고 공간적인 부하의 이동을 달성할 수 있다.
방문 지점에는 양방향으로 전력을 송수신할 수 있는 양방향 충전기가 구비될 수 있다. 사용자는 에너지 소비가 적은 시간 또는 지역에서 배터리를 충전하고, 에너지 소비가 높은 시간 또는 지역에서 충전된 배터리의 전력을 그리드로 판매할 수 있다.
예를 들어, 쇼핑몰과 같이 특정한 시간대에 다량의 에너지가 소비될 수 있는 장소에 양방향 충전기가 설치될 수 있다. 전기 자동차(110)는 양방향 충전기를 이용하여 잉여 전력을 팔 수 있다. 쇼핑몰은 전력이 비싼 시간대의 전력 소비를 회피할 수 있다. 또한, 쇼핑몰은 전력 판매자에게 다양한 보상을 줄 수 있다. 따라서, 이러한 교환은 양자간에 유익할 수 있다.
따라서, 전기 자동차(110)의 방문 시퀀스는 지점들 각각에서의 체류 시간, 지점들 사이의 거리, 대기 시간 및 전력 판매량을 고려하여 결정되어야 한다.
일반적으로 처음 지점에서 목적 지점까지 방문한 후, 다시 처음 목적지로 돌아오는 것은 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)로 간주될 수 있다. TSP는 복잡도(complexity) O(n!)을 갖는다. 여기서, n은 방문 지점들의 수를 의미한다.
전기 자동차(110)의 방문 순서를 결정하기 위하여 TSP의 비용 함수를 그대로 고려하는 것은 비효율적일 수 있다. 전기 자동차(110)는 잦은 충전을 필수적으로 요구하기 때문이다. TSP의 비용 함수에 따른 비용만을 고려하여 경로를 결정하는 것은 충전량의 부족 또는 충전량의 과다 문제 등을 발생시킬 수 있다. 최적의 운행 경로를 결정하기 위해서는 사용자의 체류 시간도 고려되어야 한다.
전기 자동차(110)는 길고 잦은 충전 시간을 요구하므로, 사용자는 다음 장소로 이동하기 위해 전기 자동차(110)의 충전을 기다려야 한다. 따라서, 전기 자동차(110)의 경로 스케쥴링 방법은 총 대기 시간이 감소될 수 있도록 전기 자동차(110)의 경로를 결정할 수 있다. 즉, 총 방문 거리가 최소가 되더라도 대기 시간의 총합은 최소가 아닐 수 있으며, 본 명세서에 기재된 실시예는 대기 시간의 총합이 최소가 되도록 전기 자동차(110)의 방문 순서를 결정할 수 있다.
전기 자동차(110)가 특정 지점에서 다음 지점으로 이동하고자 하는 경우, 남아 있는 배터리의 양으로 운행할 수 있는 거리가 특정 지점으로부터 다음 지점까지의 거리보다 크다면, 대기 시간은 없는 것으로 간주된다. 전기 자동차(110)의 충전을 위해 추가적인 시간이 필요하다면, 대기 시간이 발생한다.
본 명세서에 기재된 실시예는 추가적으로 필요한 충전 시간인 대기 시간과 체류 시간을 이용하여 대기 시간의 총합이 최소가 되도록 하는 솔루션을 제공한다. 이 때, 모든 방문 지점들 각각에서의 체류 시간은 사용자에 의해 입력되거나 통계적으로 결정될 수 있다.
통계적인 체류 시간은 방문 지점의 종류나 방문 지점의 특징에 따라 계산된 방문 지점에 각각에 대한 체류 시간들의 평균값으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 지점 B(130)에 대한 사용자의 평균 체류 시간이 1 시간인 경우, 지점 B(130)에 대한 체류 시간은 1 시간으로 결정될 수 있다. 또한, 쇼핑몰에 대한 평균 체류 시간이 2시간인 경우, 쇼핑몰인 지점 C(140)에 대한 체류 시간은 2시간으로 결정될 수 있다.
체류 시간 동안에 전기 자동차의 충전이 가능하므로, 전기 자동차의 충전 시간과 체류 시간이 중첩되도록 경로를 결정함에 따라 대기 시간이 감소될 수 있다. 경로의 효율성은 대기 시간이 줄어들수록 향상될 수 있으므로, 체류 시간과 충전 시간이 중첩되는 영역이 증가할수록 대기 시간이 감소될 수 있다.
도 2는 경로 설정의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 전기 자동차(210)가 임의의 지점에서 지점 1(220) 또는 지점 2(230)에 도착하는 경우에 초기 배터리 잔량은 10Km이고, 지점 1(220)과 지점 2(230) 사이의 거리 차이는 30Km라고 가정한다. 또한, 전기 자동차(210)가 1시간 동안 충전된다면, 15Km를 더 운행할 수 있다고 가정하고, 지점 1(220)에서의 예정된 체류 시간은 1시간이며, 지점 2(230)에서의 예정된 체류 시간은 3시간이라고 가정한다.
거리 지수(distance credit)는 전기 자동차가 특정 배터리 양으로 갈 수 있는 운행 가능 거리를 의미한다. 거리 지수(distance credit)는 전기 자동차가 배터리를 충전한 때에 증가하고, 전기 자동차가 운행한 거리에 따라 감소한다. 거리 지수는 거리 도메인, 시간 도메인, 배터리 도메인 사이에서 환산될 수 있다.
전기 자동차(210)은 예정된 체류 시간 동안 충전된다. 예를 들어, 지점 1(220)에서 지점 2(230)으로 이동하는 경우, 지점 1(220)과 지점 2(230)의 거리 차이는 30Km이고, 예정된 체류 시간 1시간 동안에 전기 자동차(210)가 충전된다면, 사용 가능한 배터리 용량의 거리 지수(distance credit)는 25Km가 될 것이다. 따라서, 전기 자동차는 5Km에 대응하는 거리만큼 더 충전되어야 하고, 따라서 20분의 대기 시간이 발생한다.
지점 2(230)에서 지점 1(220)으로 가는 경우, 지점 1(220)과 지점 2(230)의 거리 차이는 30Km이고, 예정된 체류 시간 3시간 동안에 전기 자동차(210)가 충전된다면, 사용 가능한 배터리 용량의 거리 지수(distance credit)는 55Km일 것이다. 따라서, 지점 2(230)에서 지점 1(220)으로 가는 경우에는 대기 시간이 발생하지 않는다.
지점 2(230)에서 지점 1(220)으로 가는 경우에는 대기 시간이 발생하지 않으므로, 지점 2(230)에서 지점 1(220)으로 가는 것이 지점 1(220)에서 지점 2(230)으로 가는 것보다 효율적일 수 있다.
본 명세서에 기재된 실시예는 복수의 지점들 각각에서 예정된 체류 시간 동안에 전기 자동차에 충전되는 충전량을 계산한다. T(Vi) 는 지점 Vi에서 예정된 체류 시간 동안에 충전 되는 배터리 양에 대응하는 거리 지수(distance credit)이다. 그리고, Bi in은 지점 Vi에서 체류 하기 전에 남아 있는 배터리 양에 대응하는 거리 지수이며, Bi av는 지점 Vi에서 다음 지점 Vi+1까지의 운행을 위해 사용 가능한 배터리 용량에 대응하는 거리 지수이다.
Bi av는 아래의 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112015076730801-pat00001

[수학식 1]에서 Bi in은 지점 Vi에서 체류 하기 전의 배터리 양에 대응하는 거리 지수이며, T(Vi) 는 지점 Vi에서 예정된 체류 시간 동안에 충전되는 배터리 양에 대응하는 거리 지수이고, Bmax는 전기 자동차의 최대 배터리 충전량에 대응하는 거리 지수이다.
대기 시간은 예정된 체류 시간 이외에 추가적으로 충전을 위해 소요되는 시간으로서, 예측된 사용 가능한 배터리 용량 및 특정 지점으로부터 다음 지점까지의 거리에 기초하여 계산될 수 있다.
Wi는 전기 자동차가 단위 거리(예를 들어, 1km)를 달리기 위해 필요한 전력을 충전하기 위한 대기 시간의 거리 지수이며, 아래의 [수학식 2]와 같이 정의될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112015076730801-pat00002

[수학식 2]에서 Bi av는 지점 Vi에서 다음 지점 Vi+1까지의 운행을 위해 사용 가능한 배터리 용량에 대응하는 거리 지수를, D(Vi, Vi+1)는 지점 Vi에서 다음 지점 Vi+1까지의 운행을 위해 필요한 배터리 용량에 대응하는 거리 지수를, Cr은 충전률을 의미한다. Wi는 Bi av -D(Vi,Vi+1)가 Bi av보다 큰 경우에만 정의될 수 있다.
Bi out은 방문 지점 Vi에서 다음 방문 지점인 Vi+1로 출발할 때 전기 자동차에 남아있는 배터리 용량에 대응하는 거리 지수를 나타낸다. Bi out은 아래의 [수학식 3]과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112015076730801-pat00003

[수학식 3]에서 Bi av는 지점 Vi에서 다음 지점 Vi+1까지의 운행을 위해 사용 가능한 배터리 용량에 대응하는 거리 지수를, D(Vi, Vi+1)는 지점 Vi에서 다음 지점 Vi+1까지의 운행을 위해 필요한 배터리 용량에 대응하는 거리 지수를 의미한다.
총 대기 시간 또는 총 비용을 의미하는 W는 [수학식 4]과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112015076730801-pat00004

또한, 특정한 방문 시퀀스 L의 여행 거리는 [수학식 5]와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112015076730801-pat00005

[수학식 5]에서 W는 [수학식 4]에 의해 계산된 총 대기 시간 또는 총 비용을, D(Vi, Vi+1)는 지점 Vi에서 다음 지점 Vi+1까지의 운행을 위해 필요한 배터리 용량에 대응하는 거리 지수를, D(Vn-1, V0)는 최종 지점 Vn-1에서 출발 지점 V0까지의 운행을 위해 필요한 배터리 용량에 대응하는 거리 지수를, T(Vi) 는 지점 Vi에서 예정된 체류 시간 동안에 충전되는 배터리 양에 대응하는 거리 지수를 의미한다.
각각의 전기 자동차는 현재의 충전 상태(State Of Charge: SOC)와 남은 여행 경로(특히, 운전 거리와 충전기의 이용 가능성)에 따라 판매량을 계산할 수 있다. 전력은 방문 예정인 복수의 지점 중에 하나의 지점에서 판매되거나, 방문 예정인 복수의 지점 중에 하나의 지점에 양방향 충전기가 설치되어 있다고 가정한다. 이러한 가정은 판매량을 계산할 때 간단한 접근법을 제공한다. 한번 판매한 이후의 추가적인 판매를 고려하지 않아도 되기 때문이다.
본 명세서에 기재된 실시예는 배터리가 남은 방문 지점에서 완충될 수 있는지 여부와 대기 시간이 추가될 수 있는지 체크할 수 있다.
배터리는 최대 용량을 넘어서 충전될 수 없다. 남은 방문 지점에서 완충될 수 있다면, 완충이 가능한 지점 이전의 지점에서 완충 가능한 지점까지 이동하기 위한 배터리 전력을 제외하고 나머지 전력을 전력 그리드로 판매할 수 있다. 즉, 전기 자동차의 배터리가 완충될 수 있는 경우, 배터리의 완충 이후의 체류 시간 동안에 충전될 수 있는, 배터리의 용량을 초과하는 초과 전력을 전력 판매량에 포함시킬 수 있다.
한편, 전기 자동차가 잔여 지점에서 대기해야 한다면, 전력 판매는 시간적인 손해를 발생시킬 수 있다. 따라서, 대기 시간을 발생시키는 방문 시퀀스의 전력 판매량은 미리 정해진 값(예를 들어, 0)으로 결정될 수 있다.
배터리가 남은 방문 지점에서 완충될 수 있는 경우와, 대기 시간이 발생하는 경우를 제외하고, 전력 판매량은 운행 시작 전에 전기 자동차에 저장된 전력과 운행 종료 후에 전기 자동차에 저장된 전력의 차로 결정될 수 있다.
전력을 판매하는 지점이 시퀀스에서 c 번째라면, 전력 판매량 SG는 [수학식 6]에 의해 계산될 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112015076730801-pat00006

[수학식 6]에서 Δ는 배터리 용량을 넘어선 충전 가능한 전력의 양을, BFinal은 전기 자동차가 운행을 완료하고 V0로 돌아왔을 때의 배터리 잔량에 대응하는 거리 지수를 나타낸다.
도 3은 일실시예에 따른 운행 경로 결정 방법을 도시한 플로우 차트이다.
도 3을 참조하면, 단계(310)에서, 운행 경로 결정 시스템은 사용자로부터 방문 예정인 복수의 지점을 입력 받는다. 사용자는 방문하고자 하는 지점들을 전기 자동차나 사용자 단말의 입력부를 통해 입력할 수 있다. 운행 경로 결정 시스템이 전기 자동차나 사용자 단말과 별도의 서버인 경우, 복수의 지점은 전기 자동차나 사용자 단말로부터 통신 모듈을 통해 수신될 수 있다.
단계(320)에서, 운행 경로 결정 시스템은 후보 시퀀스를 결정한다. 후보 시퀀스는 방문 예정인 복수의 지점에 대한 방문 순서를 의미한다. 방문 예정인 복수의 지점의 수가 n인 경우, 후보 시퀀스의 수는 n! 일 수 있다.
복수의 후보 시퀀스는 복수의 지점에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 후보 시퀀스는 복수의 지점의 위치, 명칭, 체류 시간, 충전 시설의 존재 여부 및 양방향 충전 시설의 존재 여부 중에 적어도 하나를 포함할 수 있다.
복수의 지점에 대한 체류 시간은 사용자에 의해 입력되거나, 사용자의 체류 패턴에 기초하여 결정될 수 있다. 사용자의 체류 패턴은 지점 별 또는 지점의 종류나 특성 별로 데이터베이스에 저장될 수 있다.
단계(330)에서, 운행 경로 결정 시스템은 전력 판매량을 결정한다. 전력 판매량은 전기 자동차에 저장된 전력을 전력 그리드로 판매할 수 있는 양을 의미한다. 전력 판매량은 앞서 설명한 [수학식 6]을 이용하여 결정될 수 있다.
전력 판매량은 운행 시작 전에 전기 자동차에 저장된 전력과 운행 종료 후에 전기 자동차에 저장된 전력의 차에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, 복수의 지점 중에 상기 전기 자동차를 충전하기 위한, 상기 체류 시간을 초과하는 대기 시간이 필요한 지점이 포함된 후보 시퀀스에 대해 전력 판매량은 미리 정해진 값으로 결정될 수 있다. 여기서, 미리 정해진 값은 0일 수 있다.
또한, 전력 판매량은 복수의 지점 중에 체류 시간 동안 상기 전기 자동차의 배터리를 완충할 수 있는 지점이 존재하는지 여부를 고려하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 체류 시간 동안 전기 자동차의 배터리가 완충될 수 있는 경우, 배터리의 완충 이후의 체류 시간 동안에 충전될 수 있는, 배터리의 용량을 초과하는 초과 전력이 전력 판매량에 포함될 수 있다.
단계(340)에서, 운행 경로 결정 시스템은 전력 판매량에 기초하여 최종 시퀀스를 결정한다. 최종 시퀀스는 복수의 후보 시퀀스 중 어느 하나일 수 있다. 최종 시퀀스는 전력 판매량이 최대가 되는 후보 시퀀스일 수 있다.
도 4 내지 도 6은 본 명세서에 기재된 실시예에 따라 결정된 운행 경로의 성능을 나타낸 그래프이다. 도 4 내지 도 6에서 지점간의 거리는 10km의 평균을 갖도록 기하급수적으로 분배된다. 최대 배터리 용량은 90km로 설정된다. 또한, SOC(State of Charge)는 도달 가능한 거리로 변환된다. 지점에 설치된 충전기를 이용하여 방전된 배터리를 완충시킬 때까지는 6시간이 걸리는 것으로 가정한다.
성능은 대기 시간, 여행 거리 및 판매량을 기초로 평가될 수 있다. 세 가지 기준 중에 하나를 최대화할 수 있는 시퀀스가 선택될 수 있다. 또한, 전기 자동차의 배터리는 야간에 완충된 상태인 것으로 가정된다. 각각의 파라미터의 선택을 위해 20 개의 셋이 생성되고, 그들의 평균을 계산할 수 있다.
주된 성능 파라미터는 목적지의 수, 충전기의 사용 가능성 및 평균 대기 시간이 될 수 있다. 복수의 지점에 대한 방문은 일정 지점에서 시작되어 동일한 지점에서 끝난다. 다만, 복수의 지점에 대한 방문은 일정 지점에서 시작되어 상기 일정 지점과 상이한 지점에서 끝날 수 있다.
충전기의 이용 가능성은 방문 지점이 충전기를 가질 가능성이다. 동일한 지점에서 충전하려는 전기 자동차가 복수인 경우, 대기 지연이 고려되어야 한다. 다만, 충전 부하는 심각하지 않고, 전기 자동차는 외부의 충전기를 이용하여 일반적인 아웃렛(outlet)에 충전될 수 있다. 따라서, 대기 지연은 없는 것으로 가정될 수 있고, 지점에서의 체류 시간은 통계적인 데이터에 의한 체류 패턴을 이용하여 예측될 수 있다. 예를 들어, 방문 지점에서의 체류 시간은 방문 지점이나 방문 지점의 종류와 특성 별로 저장된 데이터베이스를 이용하여 예측될 수 있다.
도 4 내지 도 6에서 체류 시간은 미리 정해진 평균 값을 갖도록 기하급수적으로 분배된다. 오랜 체류 시간을 갖는 지점에서, 전기 자동차는 더 많이 충전될 수 있다.
도 4 내지 도 6에 도시된 각각의 그래프는 대기 시간의 최소화(O-Wait), 운행 거리의 최소화(O-Len) 및 판매량의 최대화(O-sell)의 스케줄을 위한 3 개의 곡선을 갖는다.
도 4는 방문 예정인 지점의 수가 대기 시간, 여행 거리 및 판매량에 미치는 효과를 나타내는 그래프이다.
도 4를 참조하면, 방문 지점의 수가 6부터 12까지인 경우의 대기 시간, 운행 거리 및 판매량이 각각 도시되어 있다.
도 4(a)에서 8개까지의 방문 지점에 대해서는 대기 시간이 발생하지 않는다. 총 주행 거리가 배터리 용량으로 커버되었기 때문이다. O-Wait 및 O-Len은 모든 실험 범위에 대해 동일한 대기 시간을 보여준다. O-Sell은 방문 지점이 12개인 경우 대기 시간을 증가시킨다. 방문 지점에서 최대한 많은 전력을 충전할 수 있도록, 전력 판매 지점은 최종 방문 지점에 최대한 가깝도록 배치될 수 있다.
도 4(b)에 나타난 여행 거리의 효과는 도 4(a)와 유사하다. 방문 지점이 10개인 경우와 방문 지점이 12개인 경우에 대한 O-Sell의 차이는 135분까지 발생한다.
도 4(c)에서 3 개의 모든 경우에 대해 전력 판매량은 목적지의 수가 증가함에 따라 감소하고, 전기 자동차를 운행하기 위한 배터리 소비는 증가한다. O-Sell은 O-Wait 및 O-Len보다 높은 수치를 나타내지만, O-Len에 대해서는 방문 지점이 11개인 경우까지는 차이가 크지 않다. 방문 지점이 12개인 경우, O-Sell은 O-Wait과 O-Len 각각을 85.6%과 45%만큼 초과한다.
도 5는 사용 가능한 충전기의 분포가 대기 시간, 여행 거리 및 판매량에 미치는 효과를 나타내는 그래프이다.
도 5에서 복수의 방문 지점들은 일정 확률에 따라 임의적으로 충전 시설 갖는다. 방문 지점에 충전 시설이 존재할 가능성이 높을 수록 전기 자동차는 더 높은 전력을 충전할 수 있다. 경로 상에 충전 시설이 존재하지 않는다면, 전기 자동차는 충전소를 찾고 충전을 위해 대기해야 한다. 도 5에서 방문 지점의 수는 10개로 설정되고, 평균 체류 시간은 30분으로 설정된다.
도 5(a)와 도 5(b)를 참조하면, 대기 시간 및 운행 거리는 유사한 패턴을 갖는다. 즉, 충전 시설의 이용 가능성이 0.3을 넘으면, 전기 자동차는 거의 충전하지 않아도 되기 때문에 대기 시간이 0에 가까워진다.
운행 거리는 주행 거리와 체류 시간으로 구성된다. 판매량은 충전 시설이 많을수록 증가한다. 앞서 설명된 것처럼, V2G 지점은 최종 방문 지점에 가깝게 위치된다. O-Sell은 O-Wait과 비교할 때 51.7% 증가한다. 그러나, O-Len은 O-Sell과 단지 6.6%의 차이만 발생하는 합당한 성능을 보여준다.
도 6은 평균 체류 시간이 대기 시간, 여행 거리 및 판매량에 미치는 효과를 나타내는 그래프이다.
도 6에서 방문 지점의 수는 10개, 충전 시설의 이용 가능성은 0.2이다. 도 6(a)에 나타난 것처럼, 체류 시간의 증가에 따라, 대기 시간은 감소한다. 체류 시간이 30분 이상인 경우, 모든 곡선은 작은 변화만을 나타낸다. O-Sell은 체류 시간이 10분인 경우를 제외하고, 대기 시간을 40분 정도 악화시킨다.
도 6(b)에서 O-Sell의 운행 거리는 O-Wait 및 O-Len과 최대 13.6%까지 상이하며, 이 것은 운행 거리가 전력 판매 전략에 의한 영향을 적게 받는 것을 의미한다.
도 5(c)처럼 도 6(c)에서 O-Sell은 판매량을 최대화한다. O-Sell 및 O-Len과 O-Wait의 차이는 각각 22.5%에서 58.9%까지 발생한다. O-Len은 모든 기준에서 효율적일 수 있다. O-Len은 전력 소비를 절감하면서 운전 거리를 감소시키기 때문이다.
도 7은 일실시예에 따른 운행 경로 결정 시스템을 도시한 블록도이다.
도 7을 참조하면, 운행 경로 결정 시스템(700)은 프로세서(710), 메모리(720) 및 통신 모듈(730)을 포함한다.
프로세서(710)는 사용자로부터 입력된 방문(visit) 예정인 복수의 지점에 대한 정보를 포함하는 복수의 후보 시퀀스를 결정할 수 있다. 이 때, 지점에 대한 정보는 지점에 대한 상기 사용자의 체류 시간을 더 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(710)는 전력 판매량을 결정할 수 있다. 전력 판매량은 복수의 후보 시퀀스 각각에 대해 상기 전기 자동차에 저장된 전력을 전력 그리드로 판매할 수 있는 양을 의미한다.
또한, 프로세서(710)는 전력 판매량에 기초하여 최종 시퀀스를 결정할 수 있다. 최종 시퀀스는 복수의 후보 시퀀스 중 어느 하나일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(710)는 복수의 후보 시퀀스 중에 전력 판매량이 최대가 되는 시퀀스를 최종 시퀀스로 결정할 수 있다.
프로세서(710)는 운행 시작 전에 전기 자동차에 저장된 전력과 운행 종료 후에 전기 자동차에 저장된 전력의 차에 기초하여 상기 전력 판매량을 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(710)는 복수의 지점 중에 전기 자동차를 충전하기 위한, 체류 시간을 초과하는 대기 시간이 필요한 지점이 포함된 후보 시퀀스에 대해 전력 판매량을 미리 정해진 값으로 결정할 수 있다.
또한, 프로세서(710)는 복수의 지점 중에 체류 시간 동안 전기 자동차의 배터리를 완충할 수 있는 지점이 존재하는지 여부를 고려하여 전력 판매량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(710)는 체류 시간 동안 전기 자동차의 배터리가 완충될 수 있는 경우, 배터리의 완충 이후의 체류 시간 동안에 충전될 수 있는, 배터리의 용량을 초과하는 초과 전력을 전력 판매량에 포함시킬 수 있다.
메모리(720)는 사용자의 체류 패턴에 기초하여 방문 지점의 체류 시간에 대한 데이터베이스를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(720)는 방문 지점의 위치, 종류, 특징을 저장하거나, 시간 별 또는 지역 별 전력의 가격을 저장할 수 있다. 체류 시간은 데이터베이스의 복수의 지점 각각에 대한 사용자의 체류 패턴에 기초하여 결정될 수 있다.
통신 모듈(730)은 전기 자동차나 사용자 단말과 필요한 통신을 수행할 수 있다. 운행 경로 결정 시스템(700)은 전기 자동차나 사용자 단말에 설치되거나, 별도의 서버로 존재할 수 있다. 운행 경로 결정 시스템(700)이 별도의 서버인 경우 통신 모듈(730)을 이용하여 전기 자동차나 사용자 단말과 필요한 통신을 수행할 수 있다.
전기 자동차나 사용자 단말은 운행 경로 결정 시스템(700)으로부터 수신한 정보를 출력부를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
그리드 시스템은 종래의 전력 생산과 소비 사슬에 제한되지 않고, 교통에 있어서의 에너지 효율을 추구한다. 특히, 전기 자동차는 주행을 넘어 전력 주파수의 정규화와 에너지 관련 어플리케이션에 참여할 수 있기 때문에, 스마트 교통의 핵심 요소이다. 전기 자동차는 복수의 지점을 방문하는 경우에 특정 지점에서 배터리를 충전하고 다른 지점에서 잉여 전력을 판매 함으로써 일시적이고 공간적인 부하의 이동을 달성할 수 있다. 따라서, 본 명세서에 기재된 다양한 실시예들은 전기 자동차의 전력 판매량을 최대화하는 운행 경로를 결정함으로써 시간 및 공간적인 전력 불균형을 해소시킬 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (16)

  1. 전기 자동차의 운행 경로를 결정하는 방법에 있어서,
    사용자로부터 방문(visit) 예정인 복수의 지점을 입력 받는 단계;
    상기 복수의 지점에 대한 정보를 포함하는 복수의 후보 시퀀스를 결정하는 단계;
    상기 복수의 후보 시퀀스 각각에 대해, 상기 전기 자동차의 전력 판매량을 결정하는 단계; 및
    상기 복수의 후보 시퀀스 중에 상기 전력 판매량이 최대가 되는 시퀀스를 최종 시퀀스로 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 전력 판매량을 결정하는 단계는
    상기 복수의 후보 시퀀스 각각에 대하여,
    후보 시퀀스에 포함된 복수의 지점들 중 전력 판매가 가능한 전력 판매 지점을 추출하는 단계;
    상기 전력 판매 지점 이후의 잔여 경로를 획득하는 단계;
    상기 후보 시퀀스에 따라 상기 전력 판매 지점으로 이동하였을 때 상기 전기 자동차에 저장된 전력량 및 상기 후보 시퀀스에 따른 모든 운행을 종료하였을 때 상기 전기 자동차에 저장된 전력량에 기초하여 기본 전력 판매량을 결정하는 단계;
    상기 잔여 경로에 포함된 잔여 지점들에서 충전 가능한 전력량과 상기 잔여 경로에서 소모되는 전력량에 기초하여 추가 전력 판매량을 결정하는 단계; 및
    상기 기본 전력 판매량 및 상기 추가 전력 판매량에 기초하여 상기 후보 시퀀스의 총 전력 판매량을 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 추가 전력 판매량을 결정하는 단계는,
    상기 잔여 지점들 중에, 상기 잔여 지점 각각에 체류하는 시간 동안 상기 전기 자동차의 배터리를 완충할 수 있는 완충 가능 지점이 존재하는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 후보 시퀀스에 따라 상기 전력 판매 지점에서 상기 완충 가능 지점으로 이동하기 위한 전력을 제외한 나머지 전력량을 상기 추가 전력 판매량으로 결정하는 단계
    를 포함하는, 운행 경로 결정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 지점에 대한 정보는,
    상기 지점에 대한 상기 사용자의 체류 시간을 더 포함하는,
    운행 경로 결정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 체류 시간은,
    데이터베이스에 저장된, 상기 복수의 지점 각각에 대한 상기 사용자의 체류 패턴에 기초하여 결정된 것인,
    운행 경로 결정 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 전력 판매량을 결정하는 단계는
    전력 판매로 인하여 상기 잔여 경로에 포함된 잔여 지점들 중 적어도 하나의 지점에서 추가 대기 시간이 발생하는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 지점에서 추가 대기 시간이 발생하는 경우, 상기 후보 시퀀스의 총 전력 판매량을 0으로 결정하는 단계
    를 더 포함하는,
    운행 경로 결정 방법.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 전기 자동차의 운행 경로를 결정하는 시스템에 있어서,
    사용자로부터 입력된 방문(visit) 예정인 복수의 지점에 대한 정보를 포함하는 복수의 후보 시퀀스를 결정하고, 상기 복수의 후보 시퀀스 각각에 대해 상기 전기 자동차에 저장된 전력을 전력 그리드로 판매할 수 있는 전력 판매량을 결정하고, 상기 복수의 후보 시퀀스 중에 상기 전력 판매량이 최대가 되는 시퀀스를 최종 시퀀스로 결정하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 복수의 후보 시퀀스 각각에 대하여,
    후보 시퀀스에 포함된 복수의 지점들 중 전력 판매가 가능한 전력 판매 지점을 추출하고, 상기 전력 판매 지점 이후의 잔여 경로를 획득하며, 상기 후보 시퀀스에 따라 상기 전력 판매 지점으로 이동하였을 때 상기 전기 자동차에 저장된 전력량 및 상기 후보 시퀀스에 따른 모든 운행을 종료하였을 때 상기 전기 자동차에 저장된 전력량에 기초하여 기본 전력 판매량을 결정하고, 잔여 지점들 중에 상기 잔여 지점들 각각에 대한 체류 시간 동안 상기 전기 자동차의 배터리를 완충할 수 있는 완충 가능 지점이 존재하는지 여부를 판단하고, 상기 후보 시퀀스에 따라 상기 전력 판매 지점에서 상기 완충 가능 지점으로 이동하기 위한 전력을 제외한 나머지 전력량을 상기 추가 전력 판매량으로 결정하고, 상기 기본 전력 판매량 및 상기 추가 전력 판매량에 기초하여 상기 후보 시퀀스의 총 전력 판매량을 결정하는,
    운행 경로 결정 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 지점에 대한 정보는,
    상기 지점에 대한 상기 사용자의 체류 시간을 더 포함하는,
    운행 경로 결정 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 체류 시간은,
    데이터베이스에 저장된, 상기 복수의 지점 각각에 대한 상기 사용자의 체류 패턴에 기초하여 결정된 것인,
    운행 경로 결정 시스템.
  12. 삭제
  13. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    전력 판매로 인하여 상기 잔여 경로에 포함된 잔여 지점들 중 적어도 하나의 지점에서 추가 대기 시간이 발생하는지 여부를 판단하고, 상기 적어도 하나의 지점에서 추가 대기 시간이 발생하는 경우 상기 후보 시퀀스의 총 전력 판매량을 0으로 결정하는,
    운행 경로 결정 시스템.
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 삭제
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