KR102458402B1 - 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템 - Google Patents

빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템에 있어서, 복수의 충전 모듈을 이용하여 전기 자동차를 충전하는, 전기 자동차 충전부; 및 상기 전기 자동차 충전부를 통해 상기 전기 자동차와 통신을 수행하여 충전 상태 데이터를 수집하는, 중앙 관제부; 를 포함하되, 상기 중앙 관제부는, 상기 전기 자동차로부터 상기 전기 자동차 충전부를 통해 수신한 충전 상태 데이터를 빅데이터화하고, 상기 빅데이터화된 충전 상태 데이터를 분석 및 학습하여 전기 자동차 차종별 특징 항목 및 상기 특징 항목의 데이터 값을 추출하고, 추출한 특징 항목 및 특징 항목 데이터 값을 기준으로 상기 전기 자동차 차종을 식별하기 위한 차종 식별 모델을 구축 또는 업데이트할 수 있다.

Description

빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템{Big data-based central control charging system}
본 명세서는 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템, 방법 및 장치를 제안한다.
도 1은 종래의 전기 자동차 충전 시스템을 예시한다.
도 1을 참조하면, 종래의 전기 자동차 충전 시스템은 복수의 디스펜서(DP)와 이들을 제어하는 서버(110)를 포함하여 구성되었다. 이러한 종래의 전기 자동차 충전 시스템에 있어서, 개별 디스펜서(DP)는 자신의 파워 뱅크 상태, 다른 디스펜서의 충전 모듈 사용 상태 및 미사용 충전 모듈 상태 등에 기초하여 자신이 직접 개별적으로 사용할 충전 모듈을 선택/결정하는 방식으로 파워 셰어링(Power Sharing) 동작이 수행되었다. 또한, 종래의 전기 자동차 충전 시스템에 있어서, 서버(110)의 경우 OCPP(OPEN CHARGE POINT PROTOCOL)라는 통신 프로토콜에 따라 전기 자동차 및 충전기와 통신을 수행하여 충전 정보를 수집하는 동작을 주로 수행하였다.
이러한 종래의 전기 자동차 충전 시스템의 경우, 파워 셰어링 동작이 개별적인 디스펜서에 의해 충전 직전 다른 디스펜서 및 충전 모듈의 사용 상태를 기초로 결정되므로, 충전 상태 변경에 따른 유동적인 파워 셰어링 동작이 불가능하다는 문제점이 존재하였다.
예를 들어, 제1 디스펜서(DP1)에서 4개의 충전 모듈을, 제2 디스펜서(DP2)에서 3개의 충전 모듈을, 제3 디스펜서(DP3)에서 2개의 충전 모듈을 각각 사용하여 전기 자동차를 충전하던 중에, 제1 디스펜서(DP1)의 충전이 완료된 경우, 종래의 전기 자동차 충전 시스템에 따를 때, 충전이 완료된 4개의 충전 모듈을 제2 디스펜서(DP2)에 할당할지, 제3 디스펜서(DP3)에 할당할지에 대한 명확한 기준이 없었다. 그 결과 충전이 완료된 4개의 충전 모듈은 다른 디스펜서(DP)에 유동적으로 할당되지 않아 충전 효율이 현저히 떨어진다는 문제점이 존재하였다.
나아가, 서버(110)의 경우, 단순히 충전기 및 전기 자동차로부터 충전 정보를 수집하는 목적으로만 동작하였고, 수집한 충전 정보를 분석 및 학습하여 충전과 관련된 유의미한 충전/결제 패턴/정보를 추출하지 못한다는 문제점이 존재하였다. 또한, 서버가 현재 충전 중인 전기 자동차의 차종을 인식/식별할 수 없어 차종별 특성에 맞는 충전 방식을 적용하기 어려웠다는 문제점이 존재하였다.
본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템에 있어서, 복수의 충전 모듈을 이용하여 전기 자동차를 충전하는, 전기 자동차 충전부; 및 상기 전기 자동차 충전부를 통해 상기 전기 자동차와 통신을 수행하여 충전 상태 데이터를 수집하는, 중앙 관제부; 를 포함하되, 상기 중앙 관제부는, 상기 전기 자동차로부터 상기 전기 자동차 충전부를 통해 수신한 충전 상태 데이터를 빅데이터화하고, 상기 빅데이터화된 충전 상태 데이터를 분석 및 학습하여 전기 자동차 차종별 특징 항목 및 상기 특징 항목의 데이터 값을 추출하고, 추출한 특징 항목 및 특징 항목 데이터 값을 기준으로 상기 전기 자동차 차종을 식별하기 위한 차종 식별 모델을 구축 또는 업데이트할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 중앙 제어 방식으로 유동적인 파워 셰어링 동작이 가능하므로, 충전 효율 및 속도가 크게 향상된다는 효과가 발생한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 충전 시 수집한 데이터를 학습 및 분석하여 차종 식별 모델의 구축이 가능하므로, 차종별 맞춤 충전 방식을 제공할 수 있어 충전 효율이 크게 향상된다는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 충전 시 수집한 데이터로부터 전기 자동차 식별 정보의 구분이 가능하므로, 각 개별 전기 자동차별 충전 및 결제 정보의 수집 및 패턴 분석이 가능하다는 효과가 있다. 나아가, 분석 결과를 기초로 사용자 맞춤형 충전 및 결제 서비스를 제공할 수 있다는 효과가 있다.
이외에도 본 발명의 실시예에 따른 다양한 효과가 존재하며, 이에 대해서는 이하의 각 도면을 참조하여 상세히 후술하기로 한다.
도 1은 종래의 전기 자동차 충전 시스템을 예시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템을 예시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템의 블록도이다.
도 4 및 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 전기 자동차로부터 중앙 관제부가 수집한 통신 메시지를 예시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 특정 차종에 대해 기정의된 SoC(State of Charge)에 대한 목표 전류(Target) 변화량 그래프를 예시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 중앙 관제부의 충전 상태 데이터 분석 및 학습 방법을 예시한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 중앙 관제부의 동적인 파워 셰어링 방법을 예시한 순서도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차 식별 정보가 포함된 통신 메시지를 예시한 도면이다.
도 10은 전기 자동차 식별 정보를 기초로 충전 관련 서비스를 제공하는 사용자 장치를 예시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 중앙 관제부의 블록도이다.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 예를 들어, 'A 및/또는 B'는 'A 또는 B 중 적어도 하나'의 의미로 해석될 수 있다. 또한, '/'는 '및' 또는 '또는'으로 해석될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템을 예시한 도면이다.
종래의 전기 자동차 충전 시스템의 정적인 파워 셰어링 문제점을 해결하기 위해, 본 명세서에서는 중앙 관제부가 도입된 중앙 관제 충전 시스템을 제안하고자 한다.
본 명세서에서 제안되는 중앙 관제 충전 시스템은, 본 도면에 도시한 바와 같이 중앙 관제부(120)가 추가로 도입될 수 있으며, 중앙 관제부는 전기 자동차 충전부에 구비된 복수의 디스펜서들(DP)과 통신을 수행하여, 동적인 파워 셰어링 동작을 수행할 수 있다. 특히, 본 발명의 일 실시예에 따른 중앙 관제부(120)는 충전 데이터를 빅데이터화 한 후, 빅데이터화된 충전 데이터를 분석 및 학습하여 보다 효율적인 파워 셰어링 및 충전 동작을 수행할 수 있다. 그 결과, 기존의 제한적이던 전기 자동차 충전 시스템의 기능/효율을 확장시키는 효과가 발생할 수 있다.
보다 구체적인 중앙 관제 충전 시스템(특히, 중앙 관제부(120))의 파워 셰어링 동작에 대해서는 이하에서 각 도면을 참조하여 상세히 후술하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템(100)은 서버(110), 중앙 관제부(120), 전기 자동차 충전부(130), 전기 자동차(150) 및/또는 사용자 장치(140)를 포함할 수 있다.
서버(110)는 전기 자동차 충전부(150) 및/또는 전기 자동차(150)와 통신을 수행하여, 이들로부터 충전과 관련된 다양한 정보/데이터를 수집하는 장치/서버에 해당할 수 있다. 서버(110)는 전기 자동차 충전 시스템(100)을 위해 표준화/규격화 통신 프로토콜에 따라 통신을 수행(또는 충전 데이터)를 수집할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 OCPP 통신 프로토콜에 따라 통신을 수행하여 충전 데이터를 수집할 수 있다.
중앙 관제부(120)는 전기 자동차(150) 및/또는 전기 자동차 충전부(130)와 통신을 수행하여 현재 충전 중인 전기 자동차(150)의 충전 상태와 관련된 다양한 데이터(즉, '충전 상태 데이터')를 수집할 뿐 아니라, 수집한 충전 상태 데이터를 이용하여 효율적인 전기 자동차 충전 동작을 수행할 수 있다.
예를 들어, 중앙 관제부(120)는 수집한 충전 상태 데이터를 빅데이터화하고, 빅데이터화된 충전 상태 데이터를 분석 및 학습하여 전기 자동차 차종을 구별하고, 구별한 차종에 대하여 가장 적절한 충전 방식을 적용하여 충전을 수행할 수 있다. 그리고/또는, 중앙 관제부(120)는 수집한 충전 상태 데이터에 기초하여 전기 자동차 충전부(130)의 각 디스펜서별 충전 모듈 이용 현황을 실시간으로 파악하고, 충전이 완료된 디스펜서의 충전 모듈을 다른 디스펜서에 동적으로 할당하는 동적 파워 셰어링 동작을 수행할 수도 있다.
이외에도, 중앙 관제부(120)는 수집한 충전 상태 데이터를 기반으로, 전기 자동차(150)의 차종 및 사용자의 충전/결제 패턴에 따른 맞춤형 충전 서비스를 제공할 수 있는데, 이에 대해서는 이하에서 각 도면을 참조하여 상세히 후술하기로 한다.
전기 자동차 충전부(130)는, 전기 자동차(150)를 충전하는 모듈/장치로서, 복수의 충전 모듈 및 복수의 디스펜서를 포함할 수 있다. 복수의 충전 모듈은 충전 대상인 전기 자동차(150)의 충전 요청 전력량, 최대 충전 가능 전력량, 평균 충전 속도 등을 기반으로 중앙 관제부(120)의 제어에 의해 동적으로 디스펜서에 할당되어 충전 전력을 공급할 수 있다.
전기 자동차(150)는 전기 자동차 충전부(130)와 연결되어 전기를 공급받아 충전받는 전기 자동차로서, 본 명세서의 전기 자동차 충전 시스템(100)에 포함된 적어도 하나의 다른 구성과 통신을 수행할 수 있다. 특히, 전기 자동차(150)는 충전 상태 데이터로서 공급 요청 전력/전류/전압에 관한 정보를 전기 자동차 충전부(130)로 전송하여 원하는 레벨만큼의 전력/전류/전압을 전기 자동차 충전부(130)로부터 공급받을 수 있다. 전기 자동차는, 현재까지 정의된 규격상, 직접적으로는 전기 자동차 충전부와만 통신을 수행할 수 있으며, 서버 및/또는 중앙 관제부와는 전기 자동차 충전부를 통해 간접적으로 통신을 수행할 수 있다. 본 명세서에서는 설명의 편의상, 전기 자동차가 서버 및/또는 중앙 관제부와 통신을 수행하여 이들과 데이터를 송수신하는 것으로 표현하지만, 이는 실제로 전기 자동차 충전부를 매개로 양측간 간접적 통신을 수행하는 것으로 해석될 수 있다.
사용자 장치(140)는 충전 대상인 전기 자동차의 사용자가 소지하고 있는 단말을 의미하는 것으로, 실시예에 따라 전기 자동차 충전 시스템(100)에 포함되거나 그렇지 않을 수 있다. 사용자 장치(140)는 중앙 관제부(120)와 주로 통신을 수행하여, 충전과 관련된 다양한 정보/알림을 수신할 수 있다. 따라서, 사용자 장치(140)는 본 명세서에서 제안된 기능이 구현되기 위해 사전에 설계된 어플리케이션/프로그램이 설치된 단말에 해당할 수 있으며, 충전과 관련된 다양한 정보/알림은 해당 어플리케이션/프로그램을 통해 수신될 수 있다. 특히, 실시예에 따라 중앙 관제부(120)는 충전 상태 데이터를 기초로 충전 달성도, 충전소 혼잡도, 충전 비용 등에 관한 정보를 생성하여, 사용자 장치(140)로 전송해줄 수 있다.
이러한 동작을 위한 전제로서, 중앙 관제부(120)는 현재 충전 중인 전기 자동차(150)를 개별적으로 식별할 수 있는 기능을 필수적으로 갖춰야 하는데(전기 자동차(150)를 인식해야 전기 자동차에 매칭되는 사용자 장치(140)까지 인식 가능), 이에 관한 상세한 설명은 도 9 및 10을 참조하여 이하에서 후술하기로 한다.
도 4 및 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 중앙 관제부가 수집한 전기 자동차의 통신 메시지를 예시한 도면이며, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 특정 차종에 대해 기정의된 SoC(State of Charge)에 대한 목표 전류(Target) 변화량 그래프를 예시한 도면이다.
특히, 도 4 및 5의 통신 메시지(410, 510)는 DIN70121 또는 ISO15118 통신 프로토콜에 따라 충전 중인 전기 자동차가 전기 자동차 충전부로 전송하는 통신 메시지를 예시한다. 전기 자동차와 전기 자동차 충전부는 이렇듯 충전 중에, 충전 상태 데이터가 포함된 통신 메시지를 실시간으로 송/수신함으로써 서로의 충전 상태를 공유/협상할 수 있으며, 이러한 동작을 통해 안전하고 상황별 적절한 전기 자동차 충전 동작이 수행될 수 있다.
다만, 도 4에 예시된 통신 메시지(410)를 살펴보면, 어느 곳에도 전기 자동차의 차종을 확인할 수 있는 데이터 항목이 포함되어 있지 않음을 알 수 있다. 즉, 종래의 전기 자동차 충전 시스템에 있어서, 규격화된/표준화된 통신 프로토콜에 따라 통신 수행 시, 서버와 전기 자동차 충전부는 현재 충전 중인 전기 자동차의 차종이 무엇인지 알 수 있는 방법이 없었으며, 그 결과 실시간으로 송수신되는 통신 메시지(410)에 의존하여 일률적인 충전 방식을 적용할 수밖에 없었다.
그러나, 실제로는 차종별로 최적의 충전 방식이 서로 다르게 정의되어 있기 때문에, 차종을 고려하지 않은 일률적인 충전 방식은 충전 속도 및 효율을 저하시키는 큰 문제 요인으로 작용하였다.
이에 대해 보다 상세히 설명하면, 도 5에 예시된 바와 같이, 종래의 전기 자동차는 일반적으로 SoC의 상태(520-1)에 따라 목표 전류(520-2)를 설정하고, 해당 데이터(520-1, 520-2)가 포함된 통신 메시지(510)를 전기 자동차 충전부로 전송하였다. 전기 자동차 충전부는 전기 자동차가 전송한 통신 메시지의 목표 전류(520-2)를 기초로 수동적으로 충전에 사용하는 충전 모듈의 개수를 조절함으로써 공급 전류량을 조절하였다. 즉, 종래의 전기 자동차 충전부는 수신한 목표 전류(520-2)가 줄어들면 충전 모듈의 개수도 줄이고, 수신한 목표 전류(520-2)가 증가하면 충전 모듈의 개수를 증가시키는 방식으로 수동적인 파워 셰어링 동작을 수행하였다.
그러나, 도 6에 예시된 바와 같이, 실제로 SoC 초기 구간에는 목표 전류가 낮게 설정되었다가 SoC 중기/후기 구간에서 높게 상승되는 충전 루틴을 갖는 차종이 현재 매우 많은 실정이다. 따라서, SoC 초기 구간의 목표 전류 값에 따라 줄어들게 된 충전 모듈은, 서버의 수동적이고 정적인 파워 셰어링 동작에 의해 중기/후기 구간을 가더라도 추가적인 충전 모듈이 동적으로 할당되지 않게 되어, 의도된 목표 전류로 다시 상승하지 못한다는 문제점이 발생하였다.
이를, 구체적인 예시로 들면 다음과 같다.
1. 도 6과 같은 충전 루틴을 갖는 제1 전기 자동차가 SoC 초반에 목표 전류를 낮춤;
2. 목표 전류가 낮아짐에 따라 전기 자동차 충전부는 충전 모듈 개수를 줄임;
3. 제1 전기 자동차는 수용 가능한 최대 전류와 전기 자동차 충전부의 최대 공급 전류 중 낮은 쪽을 추종하여 목표 전류를 실시간으로 설정;
4. 그러나, 현재 전기 자동차 충전부의 사용 가능한 최대 충전 모듈 개수가 줄어들어 있으므로, 제1 전기 자동차는 실제 SoC-Target 그래프에 따라 원하는 만큼 충분히 높은 레벨로 목표 전류를 조정하지 못함;
5. 그 결과, 제1 전기 자동차가 원하는 SoC-Target 그래프에 따른 충전이 어려움.
따라서, 본 명세서에서는 상술한 문제점을 해결하고자, 기존에 정의되어 있는 통신 메시지에 포함되어 있는 충전 상태 데이터를 분석/학습하여 차종을 인식하고(도 7), 인식한 차종에 대하여 기정의되어 있는 SoC-Target 그래프에 따라 동적으로 충전 모듈을 할당하는 동적 파워 셰어링 실시예(도 8)에 대해 제안하고자 한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 중앙 관제부의 충전 상태 데이터 분석 및 학습 방법을 예시한 순서도이다.
먼저 다시 도 4를 참조하면, 기존의 통신 규약/표준 프로토콜에 따를 때, 통신 메시지 내의 특정 데이터 항목은 차종별로 상이하게 설정되어 전기 자동차 충전부를 통해 중앙 관제부로 전송된다. 예를 들어, 전기 자동차가 수용 가능한 최대 전류 값 데이터 항목('EVMaximumCurrentLimit')(420)이 그 예에 해당할 수 있으며, '볼트' 차종의 경우 해당 데이터 항목이 1500으로, '코나' 차종의 경우 해당 데이터 항목이 2000으로 설정되어 전송될 수 있다. 이외에도, 전기 자동차의 수용 가능한 최대 전압, 수용 가능한 최대 전력, 상기 값에 대한 스케일 값, ID(Identifier)의 배열 방식, Bulk SoC(State of Charge), Full SoC, SoC에 대한 목표 전류의 변화량, 온도에 따른 목표 전류의 변화량, SoH(State of Health)에 따른 목표 전류의 변화량 및/또는 각 통신 단계별 메시지 송신 속도에 대한 항목 등 다양한 데이터 항목이 차종별로 서로 상이한 데이터 값으로 설정된 채 충전 상태 데이터로서 통신 메시지에 포함되어 중앙 관제부로 전송될 수 있다. 본 명세서에서는 이러한 점에 착안하여, 충전 상태 데이터를 학습 및 분석하여 각 차종별로 패턴화 된 특정 항목을 추출하고, 추출한 특정 항목의 데이터 값을 기초로 차종을 인식하는 방법에 대해 제안하고자 한다.
보다 구체적으로, 도 7을 참조하면, 우선 중앙 관제부는 전기 자동차 충전부를 통해 전기 자동차로부터 통신 메시지를 통해 충전 상태 데이터를 수신할 수 있다(S701). 이때, 통신 메시지는 기설정된 규약/표준에서 정의된 전기 자동차-전기 자동차 충전부간 통신 프로토콜(예를 들어, OCPP, DIN70121, ISO15118 등)을 따라 생성되어 송수신될 수 있다.
다음으로, 중앙 관제부는 전기 자동차 충전부를 통해 전기 자동차로부터 수신한 통신 메시지에 포함된 충전 상태 데이터를 빅데이터화할 수 있다(S702). 여기서, 빅데이터화 함은, 중앙 관제부가 머신러닝/딥러닝 기술을 기반으로 학습 및 분석이 가능한 형태의 데이터로 가공/처리하는 일련의 동작/과정을 의미할 수 있다.
다음으로, 중앙 관제부는 빅데이터화된 충전 상태 데이터를 (머신러닝/딥러닝 기술을 기반으로) 분석 및 학습하여 전기 자동차 차종별 특징 항목 및 특징 항목 데이터 값을 추출할 수 있다(S703). 마지막으로, 중앙 관제부는 추출한 특징 항목 및 특징 항목 데이터 값을 기준으로 전기 자동차 차종을 식별하기 위한 차종 식별 모델을 구축 및/또는 업데이트할 수 있다(S704). 여기서, 차종 식별 모델은 특징 항목 및 특징 항목 데이터 값을 입력 받으면, 이와 매칭되는 차종을 출력하도록 모델링된 알고리즘에 해당할 수 있으며, 각 특징 항목별로 차종별 특징 항목 데이터 값을 저장하고 있는 데이터 베이스를 포함하는 개념에 해당할 수 있다.
이러한 차종 식별 모델을 구축/업데이트하는 방법에 대해 예를 들어 구체적으로 설명하면, 우선 중앙 관제부는 특정 전기 자동차 차종에 대한 샘플 충전 상태 데이터를 충전 상태 데이터로서 입력받을 수 있다. 중앙 관제부는 샘플 충전 상태 데이터에 대한 머신러닝 기반의 데이터 마이닝을 수행하여 샘플 충전 상태 데이터에서 공통적으로/특징적으로 발견되는 특징 항목 및 해당 특정 항목에 대한 데이터 값을 추출할 수 있다. 중앙 관제부는 추출한 특징 항목 및 특정 항목 데이터 값을 해당 특정 전기 자동차 차종을 식별하기 위한 조건/기준으로 설정하여 차종 식별 모델의 구축 및/또는 업데이트할 수 있다. 이렇듯 중앙 관제부는, 다양한 차종에 대한 샘플 충전 상태 데이터를 입력받고 빅데이터화하여 특징 항목 및 특정 항목 데이터 값을 추출, 차종 식별 모델의 구축 및 업데이트에 활용할 수 있다.
이외에도, 앞서 상술한 바와 같이 특정 통신 프로토콜에서 이미 알려져 있는 차종별 특징 항목과 이에 대응하는 데이터 값이 존재하는 경우, 이들에 대해서는 시스템 관리자/운영자가 직접 차종 식별 모델에 입력하여 차종 식별 모델을 직접 구축 및/또는 업데이트할 수도 있다.
본 실시예에 따를 때, 중앙 관제부는 기존 시스템 및 통신 프로토콜과의 호환성을 유지하면서 차종을 식별할 수 있으며, 그 결과 차종별로 기정의되어 있는 SoC-목표 전류 변화량에 따라 동적인 파워 셰어링 동작을 수행하기 위한 발판을 마련한다는 효과가 발생한다. 또한, 본 실시예에 따를 때, 중앙 관제부는 송수신되는 충전 상태 데이터를 실시간으로 분석 및 학습하여 차종 식별 모델을 동적으로 업데이트하므로, 새로운 차종의 출현, 통신 규약/통신의 업데이트, 차종별 데이터 항목 및 이에 대한 설정 값에 변경이 발생하더라도 높은 정확도로 차종을 식별할 수 있다는 효과가 발생한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 중앙 관제부의 동적인 파워 셰어링 방법을 예시한 순서도이다.
본 순서도는, 도 7의 실시예에 따라 사전에 차종 식별 모델이 구축되어 있으며, 복수의 전기 자동차가 전기 자동차 충전부와 연결되어 있는 상황을 전제로 한다.
도 8을 참조하면, 중앙 관제부는 충전 중인 복수의 전기 자동차로부터 전기 자동차 충전부를 통해 통신 메시지를 수신하여 충전 상태 데이터를 (실시간으로/주기적으로) 수집할 수 있다(S801).
다음으로, 중앙 관제부는 전기 자동차별로 수집한 충전 상태 데이터로부터 특징 항목 및 해당 특징 항목에 대한 데이터 값을 추출하여 차종 식별 모델에 입력할 수 있다(S802). 차종 식별 모델은 입력된 특징 항목 및 특징 항목 데이터 값에 매칭되는 차종을 인식하고, 인식한 차종을 출력할 수 있다.
다음으로, 중앙 관제부는 차종 식별 모델로부터 출력된 차종 식별 결과에 따라 복수의 전기 자동차의 차종을 인식할 수 있다(S803).
마지막으로, 중앙 관제부는 인식한 차종별로 기정의되어 있는 SoC 대비 목표 전류의 변화량(예를 들어, 도 6의 그래프)을 각 전기 자동차의 전기 자동차 충전부에 적용하여 동적인 파워 셰어링 동작을 수행할 수 있다(S804). 보다 상세하게는, 중앙 관제부는 복수의 전기 자동차의 차종별로 기정의되어 있는 SoC 대비 목표 전류 변화량에 따라 복수의 충전 모듈을 전기 자동차별로 동적으로 할당하여 파워 셰어링 동작을 수행할 수 있다. 이때, 차종별로 기정의되어 있는 SoC 대비 목표 전류 변화량은, 중앙 관제부가 시스템 관리자/운영자로부터 사전에 입력받거나, 차종별로 수신한 충전 상태 데이터(도 5의 통신 메시지 참조)에 포함된 SoC 대비 목표 전류 변화량을 직접 분석/학습/기록함으로써 획득될 수 있다.
본 실시예에 따른 동적인 파워 셰어링 동작이 수행되는 경우, 전기 자동차 충전부가 전기 자동차가 전송하는 목표 전류 값에만 의존하지 않고 기정의된 SoC 대비 목표 전류 변화량에 따라 충전 모듈을 동적으로 할당하므로, 앞서 도 6과 같이 SoC 초기 구간의 목표 전류가 낮게 설정된 전기 자동차에 대해서도 중기/후기 구간의 목표 전류만큼 충전 모듈의 추가 할당이 가능하여 종래 대비 효율적인 파워 셰어링 동작이 가능하다는 효과가 발생한다.
다만, SoC 초기 구간의 목표 전류가 중기 및/또는 후기 구간에 높게 설정된 충전 루틴/패턴을 갖는 전기 자동차의 경우, 앞서 상술한 문제점이 발생하지 않으므로, 본 파워 셰어링 동작은 도 6과 같이 SoC 초기 구간의 목표 전류 값이 중기 및/또는 후기 구간보다 낮게 설정된 전기 자동차에 대해서만 제한적으로 적용될 수 있다.
앞선 실시예들의 경우, 차종별 기정의되어 있는 SoC 대비 목표 전류의 변화량을 중심으로 설명하였으나 이에 한정되지 않고, 온도 및/또는 SoH 등과 같이 목표 전류량 결정에 영향을 미치는 추가적인 요소/요인들을 고려한 동적인 파워 셰어링 동작도 물론 가능하다. 예를 들어, 실제 전기 자동차의 목표 전류량은 SoC 외에도, 전기 자동차의 현재 온도, SoH 등과 같은 다양한 요소/요인들이 통합적으로 고려되어 결정될 수 있다. 이러한 점에 착안하여, 중앙 관제부는 전기 자동차의 온도 및/또는 SoH 대비 목표 전류의 변화량 데이터를 빅데이터화하여 학습하고, 학습 내용/결과를 기초로 차종별 온도 및/또는 SoH 대비 목표 전류 변화량을 직접 구축한/정의한 뒤, 이를 기초로 차종별 파워 셰어링 동작을 수행할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차 식별 정보가 포함된 통신 메시지를 예시한 도면이며, 도 10은 전기 자동차 식별 정보를 기초로 충전 관련 서비스를 제공하는 사용자 장치를 예시한 도면이다.
통신 메시지에는 개별 전기 자동차별로 상이한 데이터 항목이 포함되어 있을 수 있다. 예를 들어, 도 9에 예시된 바와 같이, 통신 메시지(910)에는 MAC(Media Access Control Address) 주소 데이터 항목('SessionID', 920)이 포함되어 있을 수 있으며, 이 데이터 항목은 각 전기 자동차별로 상이한 데이터 값으로 설정되어 전송될 수 있다. 따라서, 중앙 관제부는 이러한 데이터 항목 및 데이터 값을 개별 전기 자동차를 식별하는 정보로 활용할 수 있다.
이러한 식별 정보 역시, 시스템 관리자/운영자에 의해 직접 설정되거나, 중앙 관제부가 앞서 도 7에서 상술한 실시예에 따라 충전 상태 데이터를 분석 및 학습함으로써 자동으로 인식/획득할 수 있다. 후자의 경우, 중앙 관제부는 빅데이터화된 충전 상태 데이터에서 동일한 차종의 충전 상태 데이터를 선별하고, 선별한 충전 상태 데이터를 상호 비교하여 각 전기 자동차별로 상이한 데이터 항목을 식별 항목으로 추출할 수 있다. 중앙 관제부는 이렇게 추출한 식별 항목의 식별 데이터 값을 이용하여 개별적인 전기 자동차를 식별할 수 있다.
중앙 관제부는 이러한 식별 정보를 이용하여, 각 전기 자동차에 대한 충전 및 결제 정보를 획득 및 저장하여 다양한 충전 관련 서비스에 활용할 수 있다. 보다 상세하게는, 중앙 관제부는 각 전기 자동차로부터 다양한 충전 및 결제 정보를 수집/획득할 수 있으며, 수집/획득한 정보를 각 전기 자동차의 식별 정보(특히, 식별 데이터 값)에 대응하여 데이터 베이스에 저장할 수 있다.
여기서, 충전 정보는, 전기 자동차의 충전과 관련된 다양한 정보를 일컫는 것으로, 예를 들어 전기 자동차가 충전된 충전소 위치, 전기 자동차의 평균 충전량, 최대 충전량, 최소 충전량, 평균 충전 시간, 최소 충전 시간, 최대 충전 시간, 충전 주기, 횟수 및/또는 일시 등이 이에 해당할 수 있다. 결제 정보는, 전기 자동차의 충전 결제 내역 정보를 일컫는 것으로, 예를 들어 전기 자동차 충전 결제에 사용된 결제 카드, 결제 계좌, 결제 방식 정보 및/또는 사용자 개인 정보 등이 이에 해당할 수 있다.
중앙 관제부는 이렇게 저장한 전기 자동차의 충전 및/또는 결제 정보 역시 빅데이터화하여 학습 및 분석할 수 있으며, 그 결과 각 전기 자동차(또는 사용자)별 충전 및/또는 결제 패턴/특징/루틴을 추출하여 이를 기초로 한 다양한 충전 서비스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 제1 전기 자동차에 대하여 전 결제 방식이 자동 결제 방식으로 설정되어 있는 경우, 중앙 관제부는 제1 전기 자동차의 충전 완료 시, 충전 비용을 제1 전기 자동차에 대하여 기저장되어 있는 결제 정보에 기초하여 자동으로 결제할 수 있다.
다른 예를 들어, 중앙 관제부는 제1 전기 자동차의 충전 정보에 기초하여 다음 충전 시점 및 충전소를 미리 예측할 수 있으며, 충전 예측 시점보다 기설정된 시간 앞선 시점에 예측 충전소의 혼잡도에 관한 알림(1020)을, 도 10에 예시한 바와 같이, 사용자 장치(1010)(또는 제1 전기 자동차)로 전송할 수 있다. 여기서 혼잡도는 충전소의 혼잡도를 의미할 수 있으며, 기본적으로 충전 예측 시점에서의 충전 모듈의 사용 상태 예측을 기초로 도출될 수 있다. 충전 예측 시점에서의 충전 모듈의 사용 상태는, 현재 충전 중인 전기 자동차의 SoC-목표 전류 변화량을 기초로 예측될 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예예 따른 중앙 관제부의 블록도이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 중앙 관제부(120)는 제어부(121), 통신부(122) 및/또는 메모리부(123)를 포함할 수 있다.
제어부(121)는, 본 명세서에서 제안된 실시예를 수행하기 위해 중앙 관제부(120)에 포함된 다른 구성들과 통신을 수행하여 이들을 제어할 수 있다. 제어부(121)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), AP(Application Processor), AP(Application Processor) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 적어도 하나 포함하여 구성될 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 중앙 관제부(120)는 제어부(121)로 대체되어 설명될 수 있다.
특히, 제어부(121)는 수집된 충전 상태 데이터를 빅데이터화한 후, 분석 및 학습하여 차종 식별 모델을 구축 및 업데이트하는 동작을 수행할 수 있다. 이때, 제어부(121)는 적어도 하나의 머신러닝, 딥러닝, 데이터 마이닝 등의 기술을 활용할 수 있다.
통신부(122)는 적어도 하나의 유/무선 통신 프로토콜을 사용하여 외부 기기/구성/서버와 통신을 수행할 수 있다. 특히, 통신부(122)는 미리 전기 자동차 통신을 위해 사전 정의/설정되어 있는 전기 자동차 통신 규약/표준 프로토콜(예를 들어, OCPP)에 따라 통신을 수행할 수 있으며, 기정의된 데이터 항목별 충전 상태 데이터가 포함된 통신 메시지를 전기 자동차, 전기 자동차 충전부 및/또는 서버와 송수신할 수 있다.
메모리부(123)는 다양한 디지털 데이터를 저장하는 공간에 해당할 수 있으며, 예를 들어 플래시 메모리, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive), 클라우드 등을 의미할 수 있다. 메모리부(123)에는 본 명세서에서 제안된 실시예를 수행하기 위한 데이터가 저장된 데이터 베이스가 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 데이터 베이스에는 차종을 식별하기 위한 특징 항목, 차종별 특징 항목 데이터 값, 차종 식별 모델링을 구축 및/또는 업데이트하기 위한 데이터 값 등 다양한 데이터가 저장되어 있을 수 있다. 또한, 데이터 베이스에는 각 전기 자동차의 식별 항목, 각 전기 자동차별 식별 항목 데이터 값, 충전 정보 및/또는 결제 정보도 저장되어 있을 수 있다.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
또한, 펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현되어, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 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 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
아울러, 본 발명에 따른 장치나 단말은 하나 이상의 프로세서로 하여금 앞서 설명한 기능들과 프로세스를 수행하도록 하는 명령에 의하여 구동될 수 있다. 예를 들어 그러한 명령으로는, 예컨대 JavaScript나 ECMAScript 명령 등의 스크립트 명령과 같은 해석되는 명령이나 실행 가능한 코드 혹은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장되는 기타의 명령이 포함될 수 있다. 나아가 본 발명에 따른 장치는 서버 팜(Server Farm)과 같이 네트워크에 걸쳐서 분산형으로 구현될 수 있으며, 혹은 단일의 컴퓨터 장치에서 구현될 수도 있다.
또한, 본 발명에 따른 장치에 탑재되고 본 발명에 따른 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일 되거나 해석된 언어나 선험적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상의 스크립트) 내에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.
설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시예들을 병합하여 새로운 실시예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 또한, 본 발명은 상술한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상술한 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
또한, 이상에서는 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 명세서는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구 범위에서 청구하는 요지를 벗어남이 없이 당해 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 명세서의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

Claims (5)

  1. 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템에 있어서,
    복수의 충전 모듈을 이용하여 전기 자동차를 충전하는, 전기 자동차 충전부; 및
    상기 전기 자동차 충전부를 통해 상기 전기 자동차와 통신을 수행하여 충전 상태 데이터를 수집하는, 중앙 관제부; 를 포함하되,
    상기 중앙 관제부는,
    상기 전기 자동차로부터 상기 전기 자동차 충전부를 통해 수신한 충전 상태 데이터를 빅데이터화하고,
    상기 빅데이터화된 충전 상태 데이터를 분석 및 학습하여 전기 자동차 차종별 특징 항목 및 상기 특징 항목의 데이터 값을 추출하고,
    추출한 특징 항목 및 특징 항목 데이터 값을 기준으로 상기 전기 자동차 차종을 식별하기 위한 차종 식별 모델을 구축 또는 업데이트하고,
    상기 차종 식별 모델이 구축된 뒤, 복수의 전기 자동차가 상기 전기 자동차 충전부와 연결되어 충전이 개시된 경우, 상기 중앙 관제부는,
    상기 복수의 전기 자동차와 통신을 수행하여 충전 상태 데이터를 수집하고,
    상기 충전 상태 데이터로부터 상기 특징 항목 및 상기 특징 항목 데이터 값을 추출하여 상기 차종 식별 모델에 입력하고,
    상기 차종 식별 모델로부터 출력된 차종 식별 결과에 따라 상기 복수의 전기 자동차의 차종을 인식하고,
    인식한 차종별 기정의되어 있는 SoC 대비 목표 전류의 변화량을 상기 전기 자동차 충전부에 적용하여 상기 복수의 전기 자동차에 대한 충전을 제어하는, 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 특징 항목은,
    상기 전기 자동차의 수용 가능한 최대 전류, 수용 가능한 최대 전압, 수용 가능한 최대 전력, 상기 값에 대한 스케일 값, ID(Identifier)의 배열 방식, Bulk SoC(State of Charge), Full SoC, SoC에 대한 목표 전류의 변화량, 온도에 따른 목표 전류의 변화량, SoH(State of Health)에 따른 목표 전류의 변화량 및 각 통신 단계별 메시지 송신 속도 중 적어도 하나에 대한 항목을 포함하는, 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 중앙 관제부는,
    특정 전기 자동차 차종에 대한 샘플 충전 상태 데이터를 상기 충전 상태 데이터로서 입력받고,
    상기 샘플 충전 상태 데이터에 대한 머신러닝 기반의 데이터 마이닝을 수행하여 상기 차종에 대한 특징 항목 및 상기 특징 항목의 데이터 값을 추출하고,
    추출한 특징 항목 및 특징 항목 데이터 값을 상기 특정 전기 자동차 차종을 식별하기 위한 기준으로서 상기 차종 식별 모델의 구축 또는 업데이트에 반영하는, 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 중앙 관제부는,
    상기 복수의 전기 자동차의 차종별로 기정의되어 있는 SoC 대비 목표 전류의 변화량에 따라 상기 복수의 충전 모듈을 각 전기 자동차별로 동적으로 할당하여 파워 셰어링 동작을 수행하는, 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 전기 자동차 각각에 대한 충전 제어는 상기 인식한 차종별 기정의되어 있는 SoC 대비 목표 전류의 변화량이 기설정된 조건을 만족하는 경우에 한해 수행되며,
    상기 기설정된 조건은, SoC 초기 구간의 목표 전류 값이 SoC 중기 및 후기 구간의 목표 전류 값보다 낮은 경우에 한해 적용되는, 빅데이터 기반의 중앙 관제 충전 시스템.
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