KR102621905B1 - 전기차 예약 충전 시스템 및 방법 - Google Patents

전기차 예약 충전 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

전기차 예약 충전 시스템이 제공된다. 상기 전기차 예약 충전 시스템은, 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 수신하는 통신 제어기, 상기 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 이용하여 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 충전 프로파일을 결정하고, 상기 충전 프로파일에 따른 미리 설정되는 최적 충전상태 프로파일 및 최적 충전파워 프로파일에 따라 충전 상태 제어를 수행하는 차량 제어기, 및 상기 충전 상태 제어에 따라 결정되는 목표 충전 방전 파워 명령을 추종하도록 충전 또는 방전을 위한 파워 제어를 수행하는 충전기를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

전기차 예약 충전 시스템 및 방법{System and Method for reservation charge of electric vehicle}
본 발명은 전기차 예약 충전 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 시간에 따른 전력 요금 정보와 운전자의 충전시간 및 목표 충전량 입력을 사용하여, 충전 전에 전체 충전 구간 동안의 충전요금 최소화가 가능한 최적 충전 파워를 시간에 따라 계산한 뒤, 이를 토대로 차량의 배터리를 충전하는 전기차 예약 충전 시스템 및 방법에 대한 것이다.
최근 환경문제와 에너지 자원 문제가 중요시되는 가운데 이를 해결하기 위한 전기차가 미래의 운송수단으로 각광받고 있다. 전기차는 전기 차량(Electric Vehicle), 플러그인 하이브리드 차량(Plug-in hybrid vehicle) 등을 들 수 있다.
이러한 차량은 구동을 위해 배터리를 충전해야 하며, 이를 위해 가정이나 충전소에서 배터리에 전기를 충전한다. 일반 가정이나 아파트 충전설비에서 완속 충전을 수행하는 경우, SOC 90%이상의 충전을 위해 약 5시간 이상이 소요된다.
한편, 이러한 차량이 출퇴근용으로 사용되면 오전에 운행하고 저녁시간에 충전하는 패턴은 일정 시간대에 전력망 또는 분산전원에 상당히 나쁜 영향을 주며, 전력망 전체 최대 소비량을 증가시키게 된다.
이는 전력의 최대 소비량에 맞춰진 양으로 혹시라도 더 많은 전력이 사용될 경우 10% 정도 예비율을 가지는 현재의 전력시스템상에서는 추가적인 발전설비가 필요하고 버려지는 전기가 많아 에너지 효율이 떨어진다.
또한, 일반적인 전기요금은 시간대에 따라 차이가 발생하기 때문에 같은 양의 전기 에너지를 충전하여도 충전방식에 따라 총 전기충전 요금이 달라질 수 있다.
이를 해소하기 위해, 충전 요금을 최소화하기 위한 방식들이 제안되었다. 부연하면, 사용자의 충전 조건 입력(이용시간 설정, 충전전기량 설정, 충전동작 분할 설정)에 의해 충전 비용 절감 방식, 시간대별 충전 요금 고려하여, 전기요금이 낮은 시간대를 선택하여 충전 제어 수행하는 방식, 종료예상시점이 충전시간대의 어느 지점에 위치하는 지와 각 시간대별 요금의 차이에 따라 경우의 수를 나누는 방식, 분산전원과 상용전원 간의 충전 결정 및 미사용된 전력이 가장 많은 시간대로 충전차량 시프트 수행 등을 들 수 있다.
그러나, 이러한 방식들의 경우에도, 사용자가 요금 절감을 위해 별도의 충전 조건을 설정해야 하거나, 전력망의 전력원(태양열, 풍력, 화력 등)의 사용에 밀접하게 관련되거나, 시간대별 충전 요금을 고려하기 위해서는 전체 경우의 수를 모두 찾기 위해 계산량이 과도하거나, 충전시간 시프트, 급속, 완속의 일정 파워 충전이 되는 등의 문제점이 있다.
따라서 배터리 충전 시에 전체 충전요금을 최소화하는 충전전략이 필요하다.
1. 한국공개특허번호 제10-2015-0113464호 2. 한국공개특허번호 제10-2013-0032493호 3. 한국공개특허번호 제10-2014-0038796호
본 발명은 위 배경기술에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, 사용자가 요금 절감을 위해 별도의 충전 조건설정 없이도 비용 최소화 충전이 가능한 전기차 예약 충전 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 전력망의 전력원의 사용에 무관하게, 시간대 별 전기요금의 정보만으로 차량 내 충전요금 최적화를 수행할 수 있는 전기차 예약 충전 시스템 및 방법을 제공하는데 다른 목적이 있다.
또한, 본 발명은 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming)의 알고리즘을 적용하여 연산 시간을 획기적으로 절감하여 차량 ECU(Engine Control Unit)의 연산 수준에서도 전체 영역의 최적화를 가능하게 하는 전기차 예약 충전 시스템 및 방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
또한, 본 발명은 충전시간 시프트 또는 급속 또는 완속의 일정 파워 충전이 아닌, 시간 별로 가변적인 최적의 충전파워로 충전이 가능한 전기차 예약 충전 시스템 및 방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
본 발명은 위에서 제시된 과제를 달성하기 위해, 시간에 따른 전력 요금 정보와 운전자의 충전시간 및 목표 충전량 입력을 사용하여, 충전 전에 전체 충전 구간 동안의 충전요금 최소화가 가능한 최적 충전 파워를 시간에 따라 계산한 뒤, 이를 토대로 차량의 배터리를 충전하는 전기차 예약 충전 시스템을 제공한다.
상기 전기차 예약 충전 시스템은,
충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 수신하는 통신 제어기;
상기 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 이용하여 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 충전 프로파일을 결정하고, 상기 충전 프로파일에 따른 미리 설정되는 최적 충전상태 프로파일 및 최적 충전파워 프로파일에 따라 충전 상태 제어를 수행하는 차량 제어기; 및
상기 충전 상태 제어에 따라 결정되는 목표 충전 방전 파워 명령을 추종하도록 충전 또는 방전을 위한 파워 제어를 수행하는 충전기;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 충전 프로파일은, 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 제 1 충전 프로파일 또는 상기 제 1 충전 프로파일이 없으면 미리 설정되는 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 이용하여 결정되는 제 2 충전 프로파일인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 충전 예약 설정 정보는 목표 충전량, 예약 충전 완료 시간, 및 충전 모드를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 파워 제어는 상기 최적 충전 상태 프로파일 및 최적 충전파워프로파일을 통해 결정된 목표 파워명령을 추종하도록 전압 및 전류가 제어되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 최적 충전 파워 프로파일은 시간-파워간의 관계를 나타내는 맵이며, 상기 최적 충전 상태 프로파일은 시간-충전 상태간의 관계를 나타내는 맵인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 제 1 충전 프로파일은 상기 최소 비용 충전 모드 진입이 아니면 사용자에 의해 설정되는 사용자 조건 충전 제어 또는 일반 충전 제어를 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 파워 제어가 실행중인 상태에서 상기 전력 요금 정보가 변경되면 상기 차량 제어기는 상기 충전 프로파일을 다시 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 제 2 충전 프로파일은, 상기 전력 요금 정보에 기반하여 시간대별 전력량에 대한 요금으로 이루어진 전력 요금맵, 상기 전력 요금맵에 따른 시작 충전 상태, 목표 충전 상태, 충전 시작 시간, 충전 완료 시간, 시스템 최대 충전 파워로 이루어지는 충전 제약 조건 정보, 및 상기 충전 제약 조건 정보를 만족하도록 생성되며 시작 충전 상태와 목표 충전 상태의 임의 간격, 충전 시작 시간과 충전 완료 시간의 임의 간격, 시스템 최대 충전과 0kw의 임의 간격으로 그리드가 형성되는 파워 탐색 그리드 정보를 이용하여 생성되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 제 2 충전 프로파일은, 상기 전력 요금 정보에 기반하여 시간대별 전력량에 대한 요금으로 이루어진 전력 요금맵, 상기 전력 요금맵에 따른 시작 충전 상태, 목표 충전 상태, 충전 시작 시간, 충전 완료 시간, 시스템 최대 충전 파워, 시스템 최대 방전 파워로 이루어지는 충전 제약 조건 정보, 및 상기 충전 제약 조건 정보를 만족하도록 생성되며 시작 충전 상태와 목표 충전 상태의 임의 간격, 충전 시작 시간과 충전 완료 시간의 임의 간격, 시스템 최대 충전과 시스템 최대 방전의 임의 간격으로 그리드가 형성되는 파워 탐색 그리드 정보를 이용하여 생성되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 시스템 최대 충전 파워는 배터리, 충전 장치, 및 충전기 중 적어도 하나의 특성이 반영되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 제 2 충전 프로파일은 상기 최종 시간부터 백워드(backward) 방식으로 각 시간과 충전 상태 경우의 충전 비용을 계산하여 중간 맵으로 생성하고, 상기 중간 맵을 이용하여 포워드(forward) 방식으로 산출되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 제 2 충전 프로파일은 상기 최종 시간부터 백워드(backward) 방식으로 획득된 각 충전 상태의 그리드 마다 저장된 중간맵을 이용하여 획득되는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 한편으로, 본 발명의 다른 일실시예는, 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 수신하는 통신 제어기; 상기 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 이용하여 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 충전 프로파일을 결정하고, 상기 충전 프로파일을 생성하는 차량 제어기; 및 상기 충전 프로파일에 따른 미리 설정되는 최적 충전상태 프로파일 및 최적충전파워 프로파일에 따라 충전 상태 제어를 수행하고, 상기 충전 상태 제어에 따라 결정되는 목표 충전 방전 파워 명령을 추종하도록 충전 또는 방전을 위한 파워 제어를 수행하는 충전기;를 포함하는 전기차 예약 충전 시스템을 제공한다.
또 다른 한편으로, 본 발명의 또다른 일실시예는, 통신 제어기가 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 수신하는 수신 단계; 차량 제어기가 상기 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 이용하여 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 충전 프로파일을 결정하고, 상기 충전 프로파일에 따른 미리 설정되는 최적 충전상태 프로파일 및 최적 충전 파워 프로파일에 따라 충전 상태 제어를 수행하는 충전 상태 제어 수행 단계; 및 충전기가 상기 충전 상태 제어에 따라 결정되는 목표 충전 방전 파워 명령을 추종하도록 충전 또는 방전을 위한 파워 제어를 수행하는 파워 제어 수행 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 방법을 제공할 수 있다.
또 다른 한편으로, 본 발명의 또 다른 일실시예는, 통신 제어기가 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 수신하는 수신 단계; 차량 제어기가 상기 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 이용하여 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 충전 프로파일을 결정하고, 상기 충전 프로파일을 생성하는 프로파일 생성 단계; 및 충전기가 상기 충전 프로파일에 따른 미리 설정되는 최적 충전 상태 프로파일 및 최적 충전 파워 프로파일에 에 따라 충전 상태 제어를 수행하고, 상기 충전 상태 제어에 따라 결정되는 목표 충전 방전 파워 명령을 추종하도록 충전 또는 방전을 위한 파워 제어를 수행하는 제어 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 방법을 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 사용자가 요금 절감을 위해 별도의 충전 조건설정 없이도 비용 최소화 충전이 가능하다.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는 전력망의 전력원의 사용에 무관하게, 시간대 별 전기요금의 정보만으로 차량 내 충전요금 최적화를 수행할 수 있다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming)의 알고리즘을 적용하여 연산 시간을 획기적으로 절감하여 차량 ECU(Engine Control Unit)의 연산 수준에서도 전체 영역의 최적화가 가능하다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 충전시간 시프트 또는 급속 또는 완속의 일정 파워 충전이 아닌, 시간 별로 가변적인 최적의 충전파워로 충전이 가능하다는 점을 들 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 전기차 예약 충전 시스템(100)의 구성 블럭도이다.
도 2는 도 1에 도시된 차량 제어기(110)의 세부 구성 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 다른 일실시예에 따른 전기차 예약 충전 시스템의 구성 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 최소 비용 예약 충전 제어 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 5a는 그리드-차량 전용의 충전비용 최적화를 위해 도 4에 도시된 최적화 수행 블럭(401)에서 최적화 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 5b는 차량-그리드를 포함하는 충전비용 최적화를 위해 도 4에 도시된 최적화 수행 블록(401)에서 최적화 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 6은 도 5에 DP(Dynamic Programming) 기반 최적화 과정(단계 S540)을 보여주는 흐름도이다.
도 7은 도 6에 도시된 단계 S610의 세부 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 8은 도 6에 도시된 단계 S620의 세부 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 9 내지 도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 시간대별 전력요금 세분화시, 배터리 충전 스케쥴링 최적화를 보여주는 예시이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다. 제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 전기차 예약 충전 시스템 및 방법을 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 전기차 예약 충전 시스템(100)의 구성 블럭도이다. 도 1을 참조하면, 전기차 예약 충전 시스템(100)은, 차량 제어기(110), 통신 제어기(120), 배터리 제어기(130), 충전기(140) 등을 포함하여 구성될 수 있다.
통신 제어기(120)는 충전 예약 설정 정보 및/또는 전력 요금 정보를 수신하여, 이를 차량 제어기(110)에 전송한다. 충전 예약 설정 정보는 사용자(10)에 의해 생성되며, 충전 예약 설정 정보로는 목표 충전량, 예약 충전 완료 시간, 충전 모드 등을 들 수 있다. 전력 요금 정보는 관리 서버(20)로부터 전송된다. 목표 충전량은 SOC(State Of Charge)를 대표적으로 사용하여 설명하나, 이에 한정되는 것은 아니고 SOH(State Of Health), DOD(Depth Of Discharging) 및 SOF(State Of Function) 등을 이용하는 것도 가능하다.
관리 서버(20)는 전력망(미도시)와 연계되며, 전력 사용량에 대한 요금 정보를 제공한다. 물론, 관리 서버(20)는 전기 공급부(미도시)를 통해 충전을 위해 사용된 총전기량에 대한 요금을 산정하고, 이를 전기 차량 소유주에 청구한다. 이를 위해 관리 서버(20)는 전기 차량 정보, 사용자 정보, 요금 정보 등을 데이터베이스로 구비하고 있다.
통신 제어기(120)는 AVN(Audio·Video·Navigation), TMU(Telematics Unit) 등이 일체형으로 구성될 수 있고, 별도로 각각 구성될 수 있다. 또한, AVN은 스마트폰, 노트 패드 등과 같은 통신 단말기가 될 수 있다.
차량 제어기(110)는 상기 충전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 이용하여 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 충전 프로파일을 결정하고, 상기 충전 프로파일을 추종하도록 충전 파워 지령을 생성하는 기능을 수행한다.
배터리 제어기(130)는 차량용 배터리 관리를 최적화해 에너지 효율을 높이고 수명을 연장시켜주는 역할을 한다. 배터리 전압, 전류 및 온도를 실시간으로 모니터링하고 과도한 충전 및 방전을 미연에 방지해 배터리 안전성과 신뢰성을 높여준다. 특히, 배터리 제어기(130)는 충전기(140)에 배터리 상태를 체크하고, 배터리 상태에 따른 SOC 정보를 차량 제어기(110)에 전송한다.
충전기(140)는 충전소(미도시)의 커넥터(30)로부터 최대 파워정보 및 파워를 공급 받아 차량 제어기(110)의 충전파워 지령에 따라 배터리(미도시)에 충전 전원을 공급하는 기능을 수행한다. 또한, 충전기(140)는 커넥터로부터 전달받은 최대파워정보를 포함하여 충전할 수 있는 전체 시스템 최대 파워 정보를 차량 제어기(110)에 제공한다.
도 2는 도 1에 도시된 차량 제어기(110)의 세부 구성 블럭도이다. 도 2를 참조하면, 차량 제어기(110)는, 충전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 획득하는 정보 획득 모듈(210), 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 제 1 충전 프로파일을 결정하는 조건 결정 모듈(220), 결정된 제 1 충전 프로파일이 없으면 미리 설정되는 다이나믹 프로그래밍(DP: dynamic programming)을 이용하여 충전 비용을 최적화하여 제 2 충전 프로파일을 결정하는 충전비용 최적화 모듈(230), 제 1 충전 프로파일 또는 제 2 충전 프로파일에 따라 충전 제어를 수행하는 제어 모듈(240), 및 충전 제어에 따라 충전기에 충전 파워 지령을 전송하는 파워 제어 모듈(250) 등을 포함하여 구성될 수 있다.
여기서, 최소 비용 충전 모드는 배터리 충전시, 총 충전 전력 요금을 최소화하는 충전 제어를 의미한다.
또한, 다이나믹 프로그램은 정의된 비용(cost)을 최소화(minimization)하기 위한 제어 변수를 'Principle of Bellman'에 의해 백워드(Backward) 방식으로 탐색하여, 모든 경우의 수 중 최소해를 찾는 최적화 기법이다.
충전비용 최적화 모듈(230)은 예약 충전 완료 시간 및 목표 충전량을 만족하면서, 충전 요금이 최소화되도록 DP 최적화를 진행후 충전 제어를 수행하도록 하는 것이다.
도 2에서, 충전비용 최적화는 다음과 같다.
여기서, J는 전체충전비용, Pchg는 충전파워, Cchg는 충전비용, Pchg_MAX는 최대 충전 파워, k는 0...N-1이다.
여기서, Pbat는 배터리 입력 파워이고, ηeff는 충전효율이다.
SOC 제어는 다음과 같다.
여기서, Pchg_cmd는 파워명령이고, 는 최적 파워 프로파일이고, 는 최적 SOC 프로파일이다. SOCact(k)는 현재의 실제 SOC 프로파일을 나타내며, f는 두값의 차이를 출력하는 함수를 나타낸다.
파워제어는 파워명령 Pchg_cmd(k)을 추종하기 위한 전압/전류제어이다.
한편, 위 수학식들은 그리드에서 차량(그리드->차량)으로만 충전하는 경우를 표현한 것이다. 따라서, 차량에서 그리드(차량->그리드)로 충전하는 것을 포함하면, 수학식은 다음과 같다.
여기서, Pdischg_MAX는 최대방전파워이다. 따라서, 그리드->차량만일 경우, Pchg의 범위는 시스템 최대충전파워만으로 제한된다. 이와 달리, 차량<->그리드인 경우, Pchg의 범위는 시스템 최대충전파워(Pchg_MAX)와 최대방전파워(Pdischg_MAX)로 제한되며, 충방전 상황에 따라 시스템 효율식이 이원화된다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
여기서, ηchgeff는 충전효율이고, ηdischgeff는 방전효율이다.
도 3은 본 발명의 다른 일실시예에 따른 전기차 예약 충전 시스템의 구성 블럭도이다. 도 3은 도 1과 달리, 충전기(140)측에서 충전 상태 제어(예를 들면 SOC 제어), 파워 제어가 수행된다. 부연하면, 도 1의 경우, 차량 제어기(110)측에서 충전비용 최적화, SOC 제어가 수행되고, 충전기(140)측에서 파워 제어가 수행된다. 이와 달리, 도 3의 경우, 차량 제어기(110)측에서는 충전비용 최적화만이 수행되고, 충전기(140)측에서 SOC 제어, 파워 제어가 수행된다. 도 3을 참조하면, 충전기(140)측에서는 최적 충전 파워 맵(310) 및 최적 SOC 맵(320)을 이용하여 충전 상태 제어 및 파워 제어를 수행한다.
최적 충전 파워 맵(310)은 시간-파워(hour-power)간의 관계를 나타내는 맵이며, 최적 상태 맵(320)은 시간-충전 상태(예를 들면, SOC)간의 관계를 나타내는 맵이다. 물론, 앞서 기술한 바와 같이, 본 발명의 일실시예에서는 충전 상태를 SOC로 기술하였으나, 이외에도 SOH(State Of Health),DOD(Depth Of Discharging) 및 SOF(State Of Function) 등이 될 수 있다.
부연하면, 도 1 및 도 3은 예를 들면, SOC 제어의 수행 주체에 따른 협조 제어 구성의 예이다. 도 1은 SOC 제어를 차량 제어기(110)에서 수행하므로 최적화연산 후, 실제 충전 동안 최적 충전 파워 명령을 충전기(140)에 전송한다. 반면, 도 3은 SOC 제어를 충전기(140)에서 수행하므로 차량 제어기(110)는 최적화연산 후 시간별 최적 충전 파워 맵과 최적 SOC 맵을 충전기에 전송하고, 충전기가 실 충전 기간 동안 SOC제어와 파워제어를 수행하여 배터리를 충전시킨다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 최소 비용 예약 충전 제어 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 전기 차량의 사용자가 충전을 위해 통신 제어기(120)를 통해 충전 예약 설정 정보(목표 충전량, 예약 충전 완료 시간, 충전 모드등)를 차량에 입력한다. 입력된 정보는 차량 제어기(110)에 전송된다(단계 S410).
이후, 차량 제어기(110)는 통신 제어기(120)로부터 시간별 단위 시간당 전력요금 정보가 통신 제어기(120)를 통해 관리 서버(20)와의 통신에 의해 차량에 입력된다. 입력된 정보는 차량 제어기(110)에 전송된다(단계 S420). 전력 요금(즉 전기 요금)은 시간과 부하의 함수이다.
이후, 차량 제어기(110)는 충전 모드가 최소비용 충전모드(또는 스마트 충전모드)인지를 확인한다(단계 S430). 스마트 충전모드는 전력원(예를 들면 충전소)에서 충전 시간 및 양을 직접 제어한다.
단계 S430에서, 차량 제어기(110)는 충전 모드가 최소비용 충전모드이면 최적 충전 프로파일을 결정할 수 있는지를 확인한다(단계 S440). 부연하면, 외부 전력원(예를 들면, 충전소)이 차량에 전송가능한 파워, 전류, 전압(최대, 정격) 등의 정보를 충전기(140)가 확인한 뒤, 이를 차량 제어기(110)로 전송한다. 차량 제어기(110)는 시스템이 허용 가능한 최대파워/전압/전류 정보를 고려하고, 예약 충전 완료 시간 내에, 배터리(미도시)에 대한 목표 충전량이 가능하면서, 총 전력요금이 최소화될 수 있도록 최적화 연산을 수행하여, 시간별 최적 충전파워와 충전 프로파일을 계산한다.
단계 S440에서, 충전 프로파일이 연산되지 않으면, 최적화 수행 블럭(401)이 실행된다. 최적화 수행 블럭(401)에서, 입력된 정보들을 최적화 연산을 수행하기 위한 형태로 변환(전기 요금 정보 처리, 충전 제약 조건 결정, 탐색 그리드 생성)하고(단계 S451), 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming) 기반 충전비용 최적화 연산을 수행하여 최적화 연산결과인 충전 프로파일을 생성한다(단계 S452). 충전 프로파일은 파워 프로파일과 충전 상태 프로파일(예를 들면 SOC 프로파일)로 구성된다. 이는 최소비용 충전 모드 진입시, 시간에 따른 최적 프로파일이 된다.
최적화 수행 블럭(401)의 수행결과 얻어진 시간별 최적 파워 프로파일 및 충전 상태 프로파일 정보는 최적 충전 제어 수행시 이용된다(단계 S460).
한편, 단계 S440에서, 충전 프로파일이 연산되면, 관리 서버(도 1의 20)로부터 수신된 전력 요금 정보(즉 전기 요금 정보)와 동일한지 확인한다(단계 S540). 확인 결과, 전력 요금 정보와 충전 프로파일이 동일하지 않으면, 단계 S451로 진행된다.
이와달리, 단계 S440에서, 충전 프로파일과 전력 요금 정보와 동일하면, 충전 상태 제어를 수행한다(단계 S460). 충전 파워 지령 FF(Forward Forward)항 연산 또는 충전 파워 지령 FF(Forward Forward) + FB(Forward Backward)항 연산에 의해 충전 파워 지령(Pchg_FFcmd, Pchg_cmd)이 연산된다.
여기서, f()의 예시는 PID 제어(Proportional Integral Derivation Control)이다. 또한, 최적 충전 파워 및 최적 SOC는 최적화 연산결과이며, 실제 SOC는 추정값이 사용된다.
부연하면, 시간별 최적 충전 파워 정보는 최적 SOC를 따라가기 위한 Feedforward 제어항으로 활용된다. 그리고 목표 SOC 정보와 실제 SOC의 차이는 Feedback 제어항으로 이용된다. 즉, 충전 파워 지령 = 최적 충전 파워 + f(최적 SOC - 실제 SOC)이다.
이렇게 얻어진 시간별 충전 파워 지령으로 배터리를 충전하면, 최적화 연산과정에 의해 얻어진 최적 SOC를 추종할 수 있다. 본 발명에서 이를 충전 상태 제어(예를 들면, SOC 제어)라 한다.
이후, 충전기(도 1의 140)가 충전 파워 지령을 추종하도록 전력전자 장치의 전압/전류의 상세 제어를 수행한다(단계 S470). 즉, 이는 파워 제어가 된다.
한편, 단계 S430에서, 최소비용 충전모드가 아니면, 차량 제어기(110)는 충전 모드가 사용자 조건 충전 모드인지를 확인한다(단계 S431). 확인 결과, 단계 S431에서 충전모드가 사용자 조건 충전 모드이면 사용자 조건 충전 제어가 수행되며, 사용자 조건 충전 모드가 아니면 일반 충전 제어가 수행된다(단계 S433,S435).
이후, 차량 제어기(110)는 충전 완료를 확인한다(단계 S480). 부연하면, 배터리 충전 제어중에 전력 요금 정보가 일정부분 변경되면, 단계 S420 내지 S480이 다시 실행된다.
도 5a는 그리드-차량 전용의 충전비용 최적화를 위해 도 4에 도시된 최적화 수행 블럭(401)에서 최적화 과정을 보여주는 흐름도이다. 즉, 도 5a는 그리드->차량의 경우만을 위해 충전비용 최적화 과정을 보여준다. 도 5a를 참조하면, 차량 제어기(110)는 전력 요금 정보를 처리한다(단계 S510-1). 부연하면, 시간에 따른 전력 요금맵(501-1)을 생성한다. 전력 요금맵(501-1)에는 시간대별 전력량에 대한 요금이 구성된다. PM06~07시동안 1kwh의 전력요금은 140, PM08~09시 동안에는 110을 의미한다. 그리고 PM06~07시 동안 30kwh를 사용하면 요금은 700을 의미한다.
이후, 차량 제어기(110)는 전력 요금맵(501-1)에 따라 충전 제약 조건을 결정한다(단계 S520-1). 부연하면, 충전 제약 조건에 테이블(502-1)이 생성된다. 전력 요금맵(501)에는 시작/목표 충전 SOC, 충전 시작/완료 시간, 시스템 최대 충전 파워 등이 구성된다. 시작/목표 충전, 충전 시작/완료시간, 시스템(배터리, 충전기, 충전장치)의 최대 충전파워 정보를 입력받아 저장함을 보여준다. 시스템 최대 충전 파워는 배터리, 충전기의 특성이 반영된다.
이후, 차량 제어기(110)는 충전 제약 조건을 충족하는 탐색 그리드 정보를 생성한다(단계 S530-1). 이러한 탐색 그리드 정보(503-1)에는 초기 SOC ~ 목표 SOC, 임의 간격, 시작 시간 ~ 종료 시간, 임의 간격, 최대 충전 파워 ~ 0kw, 임의 간격 등이 구성된다.
초기 SOC부터 목표 SOC까지 그리고 시작 시간부터 완료시간까지 임의간격으로 SOC 그리드를 형성하고, 각각의 SOC 경우에 대해 충전파워 0~최대충전파워를 임의간격으로 나눈 충전파워 그리드를 형성함을 보여준다. SOC 간격개수가 M개이고, 시간간격 개수가 N+1개이고, 충전파워 간격 개수가 L개 라면 결과적으로 형성된 전체 그리드 수는 M X (N+1) X L 개이다.
이후, 차량 제어기(110)는 DP(Dynamic Programming) 기반 충전 비용 최적화를 수행한다(단계 S540-1). 여기서, J는 충전비용, min은 최소함수를 나타낸다.
도 5b는 차량-그리드를 포함하는 충전비용 최적화를 위해 도 4에 도시된 최적화 수행 블록(401)에서 최적화 과정을 보여주는 흐름도이다. 부연하면, 도 5b는 차량->그리드 및 그리드->차량 모두를 포함하여 충전비용 최적화를 수행하는 흐름도이다. 도 5b를 참조하면, 차량 제어기(110)는 전력 요금 정보를 처리한다(단계 S510-2). 부연하면, 시간에 따른 전력 요금맵(501-2)을 생성한다. 전력 요금맵(501-2)에는 충전과 방전에 대한 시간대별 전력량에 대한 요금이 구성된다. 부연하면, 충전의 경우, 그리드로부터 차량으로 전력을 공급받는 것이고, 방전의 경우, 차량으로부터 그리드로 전력을 공급하는 것이다. 따라서, 0kwh 미만이면 그리드에 전력을 송출하여 이득을 본다.
이후, 차량 제어기(110)는 전력 요금맵(501-2)에 따라 충전/방전 제약 조건을 결정한다(단계 S520-2). 부연하면, 충전/방전 제약 조건에 테이블(502-2)이 생성된다. 전력 요금맵(501-2)에는 시작/목표 SOC, 충전 시작/완료 시간, 최대충전파워, 최대방전 파워 등이 구성된다. 시스템 최대 충전 파워는 배터리, 충전기의 특성이 반영된다.
이후, 차량 제어기(110)는 충전/방전 제약 조건을 충족하는 탐색 그리드 정보를 생성한다(단계 S530-2). 이러한 탐색 그리드 정보(503-2)에는 초기 SOC ~ 목표 SOC, 임의 간격, 시작 시간 ~ 종료 시간, 임의 간격, 최대 충전 파워 ~ 최대 방전 파워, 임의 간격 등이 구성된다.
이후, 차량 제어기(110)는 DP(Dynamic Programming) 기반 충전 비용 최적화를 수행한다(단계 S540-2).
도 6은 도 5에 도시된 DP(Dynamic Programming) 기반 최적화 과정(단계 S540)을 보여주는 흐름도이다. 도 6을 참조하면, 먼저 백워드 연산 수행이 이루어진다(단계 S610). 이러한 백워드 연산 개념(601)에서, 특정 시간 k 와 특정 SOC에서 목표 SOC까지 갈 때 전체 소요되는 비용을 의미하는 cost-to-go 맵과 특정 시간 k 와 특정 SOC에서의 충전파워를 의미하는 최적충전파워맵이 도출된다.
이후, 포워드 연산 수행이 이루어진다(단계 S620). 이러한 포워드 연산 개념(602)에서, 최적충전파워맵에 초기(k=0) SOC를 입력하면 전체 시간에 대해(k=0 ~N) 최적 충전파워프로파일과 최적 SOC 프로파일이 최종 얻어진다.
도 7은 도 6에 도시된 단계 S610의 세부 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 7을 참조하면, step N-1에서 각각의 SOC 그리드에서 최종목표 SOC(값 또는 범위)까지(step N) 소요되는 충전비용 중 최소가 되는 비용과 그때의 충전파워를 각각의 SOC 그리드 (예: SOC 90%, 88%, 86% 등)에 저장한다(단계 S710). Step N-1 -> Step N구간, 최소 비용 충전 파워 연산 개념(701)이 도시된다.
이후, step k, k ≤ 0 <N-1 경우: Step k가 k = N-2인 step N-2 에서 각각의 SOC 그리드에서 step = N-1까지 소요되는 충전비용과 그때 도달하는 SOC에서의 충전비용(cost-to-go비용)을 더한 비용 중 최소가 되는 비용과 그때의 충전파워를 각각의 SOC 그리드에 저장한다(단계 S720). Step k, 0~N-2 구간, 최소 비용 충전 파워 연산 개념(702)이 도시된다. 최소 비용 충전 파워 연산 개념(702)은 SOC 50%를 예를 들어 설명한 경우이다.
최소비용을 탐색하기 위해 모든 경우를 전수 조사하는 방법은 가장 기본적인 전영역 최적화(global optimization) 방법이지만, 충전시간 설정이 길거나 전력요금이 세분화될 경우 연산량이 과대하여 서버 수준의 컴퓨팅 파워가 요구된다. 따라서, 이를 극복하기 위해 최종 시간부터 backward 방식으로 Bellman equation을 계산하는 Dynamic Programming 기법을 예약 충전 제어에 적용한다.
backward 연산 수행에서 각 시간과 각 SOC 경우의 충전비용을 계산하여 맵(Map)화한다. 또한, backward 연산 수행으로 구한 맵(Map)을 이용해 forward 연산 수행으로 최적 충전/SOC 프로파일을 계산한다.
도 7에서 arg min()은 함수(Pchg(k) 등)를 최소화하는 k값을 구하는 함수이다.
도 8은 도 6에 도시된 단계 S620의 세부 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 8을 참조하면, Step 0 → Step N 구간 최소비용 충전파워 프로파일이 연산된다(단계 S810). 포워드 연산 수행 개념(801)이 도시된다. Backward 연산 수행에서 얻어진 step k에서 각 SOC그리드 마다 저장된 최적충전파워맵을 이용해 최적 충전 파워와 SOC 프로파일을 얻는다. Step k =0에서의 SOC는 충전시작 SOC이므로 예를 들어 10%라고 한다면, step k=1, 2,3으로 순차적으로 진행되며 SOC가 증대된다. 여기서, ηsys는 시스템 효율이고, Rbat는 배터리 저항이며, Voc는 배터리의 개방 전압이고, Qb는 배터리 전하량을 나타낸다.
도 9a는 본 발명의 일실시예에 따른 시간대별 전력요금 세분화시, 배터리 충전 스케쥴링 최적화를 보여주는 예시이다. 시간대별 전력 요금(즉 전기 요금)은 다음과 같다.
시간 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Cost/kwh 140 120 110 100 50 50 50 100 105 120 130
충전시작 SOC, 목표 SOC, 충전시작시간, 충전 완료 시간, 최대파워 등의 입력은 다음과 같다.
시작SOC 10% 목표SOC 95% 충전시작시간 1 충전완료시간 11 최대파워 20kw
위 결과에 따르면, 4~10시 시간대 별 전력요금에 따라 충전, 배터리 효율(=VocxIout/VoutxIout)상승을 위해 9~10시대 충전, 종료 시간인 11시 이전에 SOC 95% 충전완료된다. 이에 따른 시간대별 전기요금 그래프(910-1), 시간별 충전파워 그래프(920-1), 시간별 배터리SOC 그래프(930-1)가 도시된다.도 9b는 본 발명의 다른 일실시예에 따른 시간대별 전력요금 세분화시, 배터리 충전 스케쥴링 최적화를 보여주는 예시이다. 시간대별 전력 요금(즉 전기 요금)은 다음과 같다.
시간 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Cost/kwh(충전) 140 120 110 100 50 50 50 100 105 120 130
Cost/kwh(방전) -140 -120 -110 -100 -50 -50 -50 -100 -105 -120 -130
충전시작 SOC, 목표 SOC, 충전 시작 시간, 충전 완료 시간, 최대충전파워, 최대방전파워 등의 입력은 다음과 같다.
시작SOC 45% 목표SOC 95% 충전시작
시간		 1 충전완료시간 11 최대파워 40kw 최대방전
파워		 -40kw
위 결과에 따르면, 초반 전력 고비용 시간대(예를 들면, 0시 ~ 4시 사이)에서 배터리 에너지 방전(예를 들면, SOC: 45%->0%)을 수행하여, 그리드에 에너지를 공급한다. 즉 전력을 판매한다. 한편, 저비용 시간대(예를 들면, 5시 ~ 8시 사이)에서 최대파워로 배터리 충전(예를 들면, SOC: 0%->95%)을 수행한다. 이에 따른 시간대별 전기요금 그래프(910-2), 시간별 충전파워 그래프(920-2), 시간별 배터리SOC 그래프(930-2)가 도시된다.도 10은 도 9a에 따른 배터리 효율을 보여주는 그래프이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 시간대별 전력요금 세분화시, 배터리 충전 스케쥴링 최적화를 보여주는 예시이다. 시간대별 전력 요금(즉 전기 요금)은 위 표와 같고, 충전시작 SOC, 목표 SOC, 충전 완료 시간 입력은 다음과 같다.
시작SOC 10% 목표SOC 95% 충전시작시간 1 충전완료시간 7 최대파워 20kw
위 결과에 따르면, SOC 95% 충전 만족을 위해 4~10 → 2~7시간대로 조기 충전스케쥴링이 변경된다. 이에 따른 시간대별 전기요금 그래프(1110), 시간별 충전파워 그래프(1120), 시간별 배터리SOC 그래프(1130)가 도시된다. 도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 시간대별 전력요금 세분화시, 배터리 충전 스케쥴링 최적화를 보여주는 예시이다. 즉, 분단위로 보여주는 예시이다. 시간대별 전력 요금(즉 전기 요금)은 위 표1과 같고, 충전시작 SOC, 목표 SOC, 충전 완료 시간 입력도 표2와 같다.
위 결과에 따르면, 4~10시간대에서 전력요금 변화에 따라 연속적인 전력으로 충전된다. 이에 따른 시간대별 전기요금 그래프(1210), 시간별 충전파워 그래프(1220), 시간별 배터리SOC 그래프(1230)가 도시된다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 시간대별 전력요금 세분화시, 배터리 충전 스케쥴링 최적화를 보여주는 예시이다. 시간대별 전력 요금(즉 전기 요금)은 위 표1과 같고, 충전시작 SOC, 목표 SOC, 충전 완료 시간 입력은 다음과 같다.
시작SOC 10% 목표SOC 95% 충전시작시간 1 충전완료시간 11 최대파워 40kw
위 결과에 따르면, 최저 전력요금대인 4~10 → 5~8시간대로 충전스케쥴링이 변경된다. 최대 파워 40kW이지만, 배터리 효율 상승 위해 40kW 이하 영역에서 충전된다. 이에 따른 시간대별 전기요금 그래프(1310), 시간별 충전파워 그래프(1320), 시간별 배터리SOC 그래프(1330)가 도시된다. 도 14는 도 13에 따른 배터리 효율을 보여주는 그래프이다.
도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 시간대별 전력요금 세분화시, 배터리 충전 스케쥴링 최적화를 보여주는 예시이다. 즉 도 15는 전력 요금 시간대별 누진제가 적용된 경우이다. 시간대별 전력 요금(즉 전기 요금)은 다음과 같다.
시간 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
10kwh 140 120 110 100 50 50 50 100 105 120 130
20kwh 420 360 330 300 150 150 150 300 315 360 390
30kwh 700 600 550 500 250 250 250 500 525 600 650
충전시작 SOC, 목표 SOC, 충전 완료 시간 입력은 위 표와 같다.위 결과에 따르면, 전력 누진요금 회피 위해 충전시간대 5~8시 → 0~11시간대로 전력 평준화하여 충전 스케쥴링이 변경된다. 이에 따른 시간대별 전기요금 그래프(1510), 시간별 충전파워 그래프(1520), 시간별 배터리SOC 그래프(1530)가 도시된다.
또한, 여기에 개시된 실시형태들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은, 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) 코드, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 매체에 기록되는 프로그램 (명령) 코드는 본 발명을 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 테이프 등과 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD, 블루레이 등과 같은 광기록 매체(optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 (명령) 코드를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 반도체 기억 소자가 포함될 수 있다.
여기서, 프로그램 (명령) 코드의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
10: 사용자
20: 관리 서버
30: 커넥터
100: 전기차 예약 충전 시스템
110: 차량 제어기
120: 통신 제어기
130: 배터리 제어기
140: 충전기

Claims (15)

  1. 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 수신하는 통신 제어기;
    상기 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 이용하여 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 충전 프로파일을 결정하고, 상기 충전 프로파일에 따른 미리 설정되는 최적 충전상태 프로파일 및 최적 충전파워 프로파일에 따라 충전 상태 제어를 수행하는 차량 제어기; 및
    상기 충전 상태 제어에 따라 결정되는 목표 충전 방전 파워 명령을 추종하도록 충전 또는 방전을 위한 파워 제어를 수행하는 충전기;를 포함하며,
    전체 충전 구간 동안의 전체 충전요금 최소화가 가능한 최적 충전 파워를 시간에 따라 계산한 뒤, 계산된 상기 최적 충전 파워를 토대로 상기 차량의 배터리가 충전되며,
    상기 충전 프로파일은, 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 제 1 충전 프로파일 또는 상기 제 1 충전 프로파일이 없으면 미리 설정되는 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 이용하여 결정되는 제 2 충전 프로파일이고,
    상기 제 2 충전 프로파일은 최종 시간부터 백워드(backward) 방식으로 각 시간과 충전 상태 경우의 충전 비용을 계산하여 중간 맵으로 생성하고, 상기 중간 맵을 이용하여 포워드(forward) 방식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 충전 방전 예약 설정 정보는 목표 충전량, 예약 충전 완료 시간, 및 충전 모드를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 파워 제어는 상기 최적 충전 상태 프로파일을 추종하도록 전압 및 전류가 제어되는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 최적 충전 파워 프로파일은 시간-파워간의 관계를 나타내는 맵이며, 상기 최적 충전 상태 프로파일은 시간-충전 상태간의 관계를 나타내는 맵인 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 충전 프로파일은 상기 최소 비용 충전 모드 진입이 아니면 사용자에 의해 설정되는 사용자 조건 충전 제어 또는 일반 충전 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 파워 제어가 실행중인 상태에서 상기 전력 요금 정보가 변경되면 상기 차량 제어기는 상기 충전 프로파일을 다시 결정하는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 충전 프로파일은, 상기 전력 요금 정보에 기반하여 시간대별 전력량에 대한 요금으로 이루어진 전력 요금맵, 상기 전력 요금맵에 따른 시작 충전 상태, 목표 충전 상태, 충전 시작 시간, 충전 완료 시간, 시스템 최대 충전 파워로 이루어지는 충전 제약 조건 정보, 및 상기 충전 제약 조건 정보를 만족하도록 생성되며 시작 충전 상태와 목표 충전 상태의 임의 간격, 충전 시작 시간과 충전 완료 시간의 임의 간격, 시스템 최대 충전과 0kw의 임의 간격으로 그리드가 형성되는 파워 탐색 그리드 정보를 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 충전 프로파일은, 상기 전력 요금 정보에 기반하여 시간대별 전력량에 대한 요금으로 이루어진 전력 요금맵, 상기 전력 요금맵에 따른 시작 충전 상태, 목표 충전 상태, 충전 시작 시간, 충전 완료 시간, 시스템 최대 충전 파워, 시스템 최대 방전 파워로 이루어지는 충전 제약 조건 정보, 및 상기 충전 제약 조건 정보를 만족하도록 생성되며 시작 충전 상태와 목표 충전 상태의 임의 간격, 충전 시작 시간와 충전 완료 시간의 임의 간격, 시스템 최대 충전과 시스템 최대 방전의 임의 간격으로 그리드가 형성되는 파워 탐색 그리드 정보를 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 시스템 최대 충전 파워는 배터리, 충전 장치, 및 충전기 중 적어도 하나 이상의 특성이 반영되는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 시스템.
  11. 삭제
  12. 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 수신하는 통신 제어기;
    상기 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 이용하여 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 충전 프로파일을 결정하고, 상기 충전 프로파일에 따른 미리 설정되는 최적 충전상태 프로파일 및 최적 충전파워 프로파일에 따라 충전 상태 제어를 수행하는 차량 제어기; 및
    상기 충전 상태 제어에 따라 결정되는 목표 충전 방전 파워 명령을 추종하도록 충전 또는 방전을 위한 파워 제어를 수행하는 충전기;를 포함하며,
    전체 충전 구간 동안의 전체 충전요금 최소화가 가능한 최적 충전 파워를 시간에 따라 계산한 뒤, 계산된 상기 최적 충전 파워를 토대로 상기 차량의 배터리가 충전되며,
    상기 충전 프로파일은, 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 제 1 충전 프로파일 또는 상기 제 1 충전 프로파일이 없으면 미리 설정되는 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 이용하여 결정되는 제 2 충전 프로파일이고,
    상기 제 2 충전 프로파일은 최종 시간부터 백워드(backward) 방식으로 획득된 각 충전 상태의 그리드 마다 저장된 중간맵을 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 시스템.
  13. 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 수신하는 통신 제어기;
    상기 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 이용하여 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 충전 프로파일을 결정하고, 상기 충전 프로파일을 생성하는 차량 제어기; 및
    상기 충전 프로파일에 따른 미리 설정되는 최적 충전상태 프로파일 및 최적충전파워 프로파일에 따라 충전 상태 제어를 수행하고, 상기 충전 상태 제어에 따라 결정되는 목표 충전 방전 파워 명령을 추종하도록 충전 또는 방전을 위한 파워 제어를 수행하는 충전기;를 포함하며,
    전체 충전 구간 동안의 전체 충전요금 최소화가 가능한 최적 충전 파워를 시간에 따라 계산한 뒤, 계산된 상기 최적 충전 파워를 토대로 상기 차량의 배터리가 충전되며,
    상기 충전 프로파일은, 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 제 1 충전 프로파일 또는 상기 제 1 충전 프로파일이 없으면 미리 설정되는 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 이용하여 결정되는 제 2 충전 프로파일이고,
    상기 제 2 충전 프로파일은 최종 시간부터 백워드(backward) 방식으로 각 시간과 충전 상태 경우의 충전 비용을 계산하여 중간 맵으로 생성하고, 상기 중간 맵을 이용하여 포워드(forward) 방식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 시스템.
  14. 통신 제어기가 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 수신하는 수신 단계;
    차량 제어기가 상기 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 이용하여 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 충전 프로파일을 결정하고, 상기 충전 프로파일에 따른 미리 설정되는 최적 충전상태 프로파일 및 최적 충전 파워 프로파일에 따라 충전 상태 제어를 수행하는 충전 상태 제어 수행 단계; 및
    충전기가 상기 충전 상태 제어에 따라 결정되는 목표 충전 방전 파워 명령을 추종하도록 충전 또는 방전을 위한 파워 제어를 수행하는 파워 제어 수행 단계;를 포함하며,
    전체 충전 구간 동안의 전체 충전요금 최소화가 가능한 최적 충전 파워를 시간에 따라 계산한 뒤, 계산된 상기 최적 충전 파워를 토대로 상기 차량의 배터리가 충전되며,
    상기 충전 프로파일은, 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 제 1 충전 프로파일 또는 상기 제 1 충전 프로파일이 없으면 미리 설정되는 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 이용하여 결정되는 제 2 충전 프로파일이고,
    상기 제 2 충전 프로파일은 최종 시간부터 백워드(backward) 방식으로 각 시간과 충전 상태 경우의 충전 비용을 계산하여 중간 맵으로 생성하고, 상기 중간 맵을 이용하여 포워드(forward) 방식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 방법.
  15. 통신 제어기가 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 수신하는 수신 단계;
    차량 제어기가 상기 충전 방전 예약 설정 정보 및 전력 요금 정보를 이용하여 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 충전 프로파일을 결정하고, 상기 충전 프로파일을 생성하는 프로파일 생성 단계; 및
    충전기가 상기 충전 프로파일에 따른 미리 설정되는 최적 충전 상태 프로파일 및 최적 충전 파워 프로파일에 따라 충전 상태 제어를 수행하고, 상기 충전 상태 제어에 따라 결정되는 목표 충전 방전 파워 명령을 추종하도록 충전 또는 방전을 위한 파워 제어를 수행하는 제어 단계;를 포함하며,
    전체 충전 구간 동안의 전체 충전요금 최소화가 가능한 최적 충전 파워를 시간에 따라 계산한 뒤, 계산된 상기 최적 충전 파워를 토대로 상기 차량의 배터리가 충전되며,
    상기 충전 프로파일은, 미리 설정되는 최소 비용 충전 모드 진입 여부에 따라 미리 설정되는 제 1 충전 프로파일 또는 상기 제 1 충전 프로파일이 없으면 미리 설정되는 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming) 기법을 이용하여 결정되는 제 2 충전 프로파일이고,
    상기 제 2 충전 프로파일은 최종 시간부터 백워드(backward) 방식으로 각 시간과 충전 상태 경우의 충전 비용을 계산하여 중간 맵으로 생성하고, 상기 중간 맵을 이용하여 포워드(forward) 방식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 전기차 예약 충전 방법.
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