KR20160066310A - 시간 의존적 이득을 고려하는 전기 자동차의 경로 스케줄러 - Google Patents

시간 의존적 이득을 고려하는 전기 자동차의 경로 스케줄러 Download PDF

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KR20160066310A
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이정훈
박경린
조영인
고용태
김수영
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제주대학교 산학협력단
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Abstract

시간 의존적 이득을 고려하는 전기 자동차의 경로 스케줄러가 개시된다. 그 스케줄러는, 전기 자동차의 운행자로부터 상기 전기 자동차로 방문하고자 하는 방문 지점을 입력 받는 사용자 입력부와, 상기 방문 지점 및 상기 전기 자동차의 충전을 위한 충전소를 방문 가능한 후보 경로를 생성하는 경로 생성부와, 상기 후보 경로의 주행에 따라 얻을 수 있는 시간 의존적 이득을 산정하는 이득 산정부와, 상기 시간 의존적 이득에 기초하여, 상기 전기 자동차의 최종 경로를 결정하는 경로 결정부를 포함한다.

Description

시간 의존적 이득을 고려하는 전기 자동차의 경로 스케줄러{ROUTE SCHEDULER FOR ELECTRIC VEHICLES CONSIDERING TIME-DEPENDENT GAINS}
본 명세서에 기재된 다양한 실시예들은 전기 자동차의 경로를 스케줄링하는 경로 스케줄러에 관한 것이다.
스마트 그리드는 전력 네트워크뿐만 아니라 교통 시스템에 있어서의 에너지 효율을 추구한다. 전기 자동차(Electric Vehicle: EV)는 스마트 교통에 있어서 핵심 요소이며, 많은 국가들은 그들의 보급 및 관련 비즈니스 모델의 개발에 관심을 갖고 있다. 또한, EV는 화석 연료에 따른 환경오염을 억제시킬 수 있으며, 잠재된 재생 에너지와의 결합은 EV의 친환경 특성을 향상시킬 수 있다.
EV는 배터리 용량에 따른 제약을 가질 수 있다. 배터리 기술의 성장에 불구하고, 배터리의 추가적인 충전 없이 EV가 주행할 수 있는 거리에는 한계가 있다. 이러한 주행 거리의 문제는, 짧은 거리를 이동하는 운행자에게는 큰 영향을 미치지 않을 수 있으나, 상대적으로 긴 거리를 이동하는 운행자에게는 주행 중에 충전을 해야 하는 불편을 줄 수 있다.
배터리의 충전을 위해서는 상당한 시간이 소요될 수 있으며, 배터리의 충전을 위한 충전소가 충분히 보급되지 않을 수 있는 문제점도 존재한다. 따라서, 에너지 효율 및 충전 장소를 고려하여 EV의 주행 경로를 스케줄링 하는 것이 요구된다.
본 명세서에 기재된 다양한 실시예들은 시간 의존적 이득을 고려하여 EV의 효율적인 주행 경로를 스케줄링하는데 그 목적이 있다.
일측에 따르면, 경로 스케줄러는, 전기 자동차의 운행자로부터 상기 전기 자동차로 방문하고자 하는 방문 지점을 입력 받는 사용자 입력부; 상기 방문 지점 및 상기 전기 자동차의 충전을 위한 충전소를 방문 가능한 후보 경로를 생성하는 경로 생성부; 상기 후보 경로의 주행에 따라 얻을 수 있는 시간 의존적 이득을 산정하는 이득 산정부; 및 상기 시간 의존적 이득에 기초하여, 상기 전기 자동차의 최종 경로를 결정하는 경로 결정부를 포함한다.
상기 이득 산정부는, 상기 방문 지점 또는 상기 충전소와 관련된 시간 가변성 할인율 정보를 포함하는 이득 테이블을 참조하여, 상기 시간 의존적 이득을 산정할 수 있다.
상기 이득 테이블은, 적어도 하나의 쿠폰에 관한 시간 가변성 할인율 정보를 포함할 수 있다.
상기 경로 생성부는, 주행 거리 또는 대기 시간 중 적어도 하나가 미리 정해진 기준 이하로 유지되도록, 상기 후보 경로를 생성할 수 있다.
상기 대기 시간은, 상기 전기 자동차의 배터리 상태(State of Charge: SoC)에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 사용자 입력부는, 상기 후보 경로의 생성 시 고려되어야 할 제한 조건을 입력 받을 수 있다.
상기 제한 조건은, 상기 방문 지점에서의 예상 체류 시간, 최대 주행 거리 또는 최대 주행 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 경로 생성부는, 상기 제한 조건을 위반하는 경로를 상기 후보 경로에서 제외시킬 수 있다.
상기 경로 생성부는, 상기 방문 지점의 수가 미리 정해진 기준 이상인 경우, 유전 알고리즘을 이용하여 상기 후보 경로를 생성할 수 있다.
일측에 따르면, 경로 스케줄링 방법은, 전기 자동차의 운행자로부터 상기 전기 자동차로 방문하고자 하는 방문 지점을 입력 받는 단계; 상기 방문 지점 및 상기 전기 자동차의 충전을 위한 충전소를 방문 가능한 후보 경로를 생성하는 단계; 상기 후보 경로의 주행에 따라 얻을 수 있는 시간 의존적 이득을 산정하는 단계; 및 상기 시간 의존적 이득에 기초하여, 상기 전기 자동차의 최종 경로를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 시간 의존적 이득을 산정하는 단계는, 상기 방문 지점 또는 상기 충전소와 관련된 시간 가변성 할인율 정보를 포함하는 이득 테이블을 참조하여, 상기 시간 의존적 이득을 산정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 후보 경로를 생성하는 단계는, 주행 거리 또는 대기 시간 중 적어도 하나가 미리 정해진 기준 이하로 유지되도록, 상기 후보 경로를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 후보 경로를 생성하는 단계는, 상기 방문 지점의 수가 미리 정해진 기준 이상인 경우, 유전 알고리즘을 이용하여 상기 후보 경로를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 명세서에 기재된 다양한 실시예들에 따르면, 대기 시간 및 주행 거리를 미리 정해진 기준 이하로 유지하면서, 시간 의존적 이득을 최대화할 수 있는 주행 경로를 스케줄링할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 방문 지점, 각각의 방문 지점의 시간 의존적 이득 및 주행 경로를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 경로 스케줄러의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 일실시예에 따른 이득 테이블의 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 경로 스케줄링 방법을 도시한 플로우 차트이다.
도 5는 일실시예에 따른 성능 파라미터들의 예시를 도시한 도면이다.
도 6은 내지 도 8은 일실시예에 따른 경로 스케줄러를 이용한 실험 결과를 설명하기 위한 그래프이다.
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.
도 1은 일실시예에 따른 방문 지점, 각각의 방문 지점의 시간 의존적 이득 및 주행 경로를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, EV(10), 방문 지점(21 내지 28) 및 방문 지점에 대한 후보 경로들이 도시되어 있다. 본 발명의 스케줄러는, 복수의 후보 경로 중에 대기 시간 및 주행 거리가 미리 정해진 기준 이하이며 시간 의존적 이득이 최대인 경로를 최종 경로로 결정할 수 있다.
본 발명은 EV(10)가 방문 지점(21 내지 28)을 효율적으로 방문하고 충전할 충전소를 결정하는 경로 스케줄러에 관한 것이다. 경로 스케줄링을 복수의 객체에 관한 최적화 문제라고 할 때, 본 발명의 스케줄러는, 대기 시간 및 주행 거리를 미리 정해진 기준 이하로 유지하면서, 특정 시간 구간 동안 방문 지점을 방문함으로써 획득할 수 있는 총 시간 의존적 이득을 최대화시킨다. 대기 시간은 방문 지점 간의 거리 및 방문 지점에 체류 시간에 따른 잔존 배터리를 추적함으로써 측정된다.
총 시간 의존적 이득의 측정을 위해, 각각의 방문 지점의 도착 시간을 계산하고, 주요 쿠폰 및 시간에 따른 가변성 할인율을 포함하는 이득 테이블로부터 이득을 결정하는 것이 요구된다. 스케줄러는 적합한 주행 및 충전 스케줄을 찾기 위해 각각의 가능한 스케줄을 산정하고 불필요한 하부 트리를 제거하면서 조사 공간을 조사한다. 기본적으로, 방문 순서 결정은 O(n!)의 복잡도를 갖는 NP 문제 카테고리에 속한다. 여기서, n은 방문 지점의 수를 의미한다.
EV(10)의 주행에서, EV(10)의 충전을 위해 운행자가 대기하는 대기 시간이 발생하거나 충전을 위해 원하지 않는 경로를 운행해야 한다면, 운행자는 상당한 불편을 느낄 수 있다. 이러한 상황은 배터리의 잔량이 잔여 경로를 주행하기에 충분하지 않을 경우에 발생할 수 있다. 따라서, 스케줄러는 복합적인 상황을 고려하여 주행 경로를 스케줄링해야 한다.
이러한 관점에서, 본 발명은 EV(10)의 경로 스케줄러를, 최대 주행 거리나 대기 시간과 같은 제한 조건을 만족시키면서, 시간 의존적 이득을 최대화할 수 있는 시간 의존적 외판원 문제(Traveling Salesman Problem: TSP)에 따라 설계한다.
사용자는 그들이 방문하고자 하는 방문 지점을 선택할 수 있고, 각각의 방문 지점은 시간 의존적 이득을 가질 수 있다. 예컨대, 음식점(22)은 2 개의 쿠폰을 발행할 수 있다. 그 중 하나는 AM 11:00에서 AM 12:00 사이에 적용되는 10% 할인 쿠폰이고, 다른 하나는 PM 4:00에서 PM 5:00 사이에 적용되는 20% 할인 쿠폰일 수 있다. 쇼핑몰(24)은 PM 9:00에서 PM 10:00 사이의 구매에 대한 할인을 제공하는 쿠폰을 발행할 수 있다. 관광지(25)는 PM 5:00에서 PM 6:00 사이에 입장료를 받지 않을 수 있다. 충전소(27)은 TOU(Time-Of-Use)에 따라 판매 전력의 값이 상이할 수 있다. 스케줄러는 각각의 방문 지점에 대한 도착 시간을 측정함으로써 주행 경로에 시간 의존적 이득에 관한 정보를 적용할 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른 경로 스케줄러의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 경로 스케줄러(100)는 사용자 입력부(110), 경로 생성부(120), 이득 산정부(130) 및 경로 결정부(140)를 포함한다. 도 2에 도시된 사용자 입력부(110), 경로 생성부(120), 이득 산정부(130) 및 경로 결정부(140)는 각각 하드웨어 모듈로 구현되거나, 프로세서에 의해 실행될 수 있는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다.
경로 스케줄러(100)는 주행 거리 및 대기 시간을 주어진 기준 이하로 유지하면서 시간 의존적 이득을 최대화시킨다. 운행자는, 충전소 또는 주차장에서 그들의 차량을 청소하거나 추가적인 여행 정보를 얻기 위해 인터넷을 검색할 수 있으므로, 30분을 초과하지 않는 총 대기 시간은 수용할 수 있다. 이러한 장소는 일반적으로 고속 인터넷을 제공한다.
나아가, 일반적인 주행 거리는 보통 예상된 스케줄에 비해 줄거나 늘 수 있고, 운행자는 주행 거리가 약간 확장되는 것에 대해 민감하지 않을 수 있다. 방문 순서에 대해, 대기 시간은 주행 경로를 따라 충전 상태(State of Charge: SoC)에 의해 측정될 수 있다. EV(10)가 특정 지점에서 다음 지점으로 이동하는 경우, SoC는 거리 및 두 지점 간의 고도 변화에 따라 변할 수 있다. 방문 장소의 주차장에 충전 시설이 제공되는 경우, SoC는 체류 시간에 비례하여 증가될 수 있다. 따라서, 방문 순서는 대기 시간에 중대한 영항을 미친다.
다음으로, 주행 거리는 대기 시간, 주행 시간 및 각각의 방문 지점에서의 체류 시간의 합으로 나타낼 수 있다. 주행 시간은 주행 거리 및 EV(10)의 평균 속도에 의해 측정될 수 있다. 주행 거리는 전통적인 외판원 문제(Traveling Salesman Problem: TSP)에 따른 방문 순서에 의존적이고, 체류 시간은 각각의 방문 지점에서 일정한 것으로 가정될 수 있다. 대기 시간 및 주행 거리가 일정 기준에 따라 제한된 경우, 경로 스케줄러(100)는 특정 지점을 특정 시간 구간에 방문함에 따른 총 이득을 측정할 수 있다. 방문 순서를 따라, 도착 시간은 체류 시간 및 주행 시간을 더함으로써 계산될 수 있다.
방문 지점마다의 이득은 이득 테이블로부터 획득될 수 있다. 이득 테이블에 관해서는 도 3을 참조하여 추후 상세하게 설명한다. 주행은 운행자의 결정, 날씨 변화 등과 같은 다양한 요인에 의해 초기 스케줄과 상이하게 진행될 수 있다. 이 때, 스케줄은 적응적으로 조절될 수 있다. 경로 스케줄러(100)는 최대 이득을 갖는 최선의 스케줄 또는 차선의 스케줄을 생성할 수 있다.
적은 수의 방문 지점에 대해서는, 최선의 스케줄을 찾기 위해 모든 조사 공간을 조사하는 것이 가능하다. 즉, 경로 스케줄러(100)는 가능한 모든 스케줄을 조사하고, 최선의 스케줄을 선택할 수 있다. 나아가, 제한 처리는 조사 트리에서 잎 노드에 닿는 스케줄의 수를 감소시킬 수 있다. 더 나은 속도를 위해, 서브트리는 제한을 위반하는 일부 스케줄만큼 제거될 수 있다.
방문 지점의 수가 많은 경우, 받아들일 수 있는 반응 시간 내에서 합당한 품질의 솔루션을 획득하기 위해 조사 공간의 일부만이 조사될 수 있다. 차선의 기술로는 선택, 재생산, 변이 및 평가와 같은 유전 연산자를 적용함으로써 주어진 적합도 함수에 따라 반복적으로 인구를 산정하는 유전 알고리즘이 있다. 조사 결과에 따르면, 방문 지점의 수가 11 개 이하인 경우, 퇴각(backtracking) 기반의 면밀한 조사도 1 초 내에 스케줄을 생성하는 것으로 나타났다.
상기 설명된 관점에서, 사용자 입력부(110), 경로 생성부(120), 이득 산정부(130) 및 경로 결정부(140)의 동작을 설명한다.
사용자 입력부(110)는 EV(10)의 운행자로부터 EV(10)로 방문하고자 하는 방문 지점을 입력 받는다. 사용자 입력부(110)는 터치스크린, 키보드, 터치 패드, 다이얼, 슬라이더 스위치, 조이스틱 등 사용자로부터 사용자 입력을 수신하기 위한 다양한 입력 수단을 포함할 수 있다. 사용자 입력부(110)는 하나 이상의 물리적 버튼 또는 가상의 버튼을 포함할 수 있다. 가상의 버튼의 경우, 터치스크린의 일부일 수 있다. 또한, 사용자 입력부(110)는 하나 이상의 물리적 키보드 또는 가상의 소프트 키보드를 포함할 수 있다. 사용자는 경로 스케줄러(100)에 의해 추천된 다양한 지점 중 적어도 일부를 방문 지점으로 선택하거나, 명칭, 주소 또는 지도상의 위치 등으로 특정하여 방문 지점을 입력할 수 있다. 경로 스케줄러(100)는 다양한 성격의 방문 후보지에 관한 정보를 서비스 서버로부터 수신하여 저장할 수 있다. 예컨대, 방문 후보지는 관광지, 놀이공원, 영화관, 음식점, 숙박시설, 공항, 지하철역, 항구, 버스터미널 등 지역 주민 또는 관광객의 방문이 잦은 지점을 포함할 수 있다. 방문 후보지에 관한 정보는 서버를 통해 주기적 또는 비주기적으로 업데이트될 수 있다.
사용자 입력부(110)는 제한 조건을 입력 받을 수 있다. 제한 조건은 후보 경로의 생성 시 고려되어야 할 조건을 의미한다. 제한 조건은 방문 지점에서의 예상 체류 시간, 최대 주행 거리 또는 최대 주행 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
경로 생성부(120)는 방문 지점 및 EV(10)의 충전을 위한 충전소를 방문 가능한 후보 경로를 생성한다. 후보 경로는 방문 순서로 특정될 수 있다. 후보 경로는 방문 순서에 관한 모든 경우의 수로 구성되거나, 일부 경우의 수로 구성될 수 있다. 경로 생성부(120)는 방문 지점의 수가 미리 정해진 기준 이상인 경우, 유전 알고리즘을 이용하여 후보 경로를 생성할 수 있다. 경로 스케줄러(100)는 충전소의 위치에 관한 정보를 서비스 서버로부터 수신하여 저장할 수 있다. 충전소의 위치에 관한 정보는 서버를 통해 주기적 또는 비주기적으로 업데이트될 수 있다.
경로 생성부(120)는 주행 거리 또는 대기 시간 중 적어도 하나가 미리 정해진 기준 이하로 유지되도록, 후보 경로를 생성할 수 있다. 주행 거리는 방문 지점을 모두 방문하기 위해 주행해야 하는 총 거리를 의미한다. 대기 시간은 단지 EV(10)의 충전을 위해 충전소나 충전 시설이 구비된 장소에서 대기해야 하는 시간을 의미한다. 체류 시간은 EV(10)의 운행자가 의도된 방문 지점에서 체류하는 시간을 의미한다. 대기 시간은 EV(10)의 배터리 상태(State of Charge: SoC)에 기초하여 결정될 수 있다. 즉, 경로 생성부(120)는 후보 경로의 방문 순서에 따라 주행하는 경우, SoC가 미리 정해진 기준 이하로 떨어져 충전이 필요할 것으로 판단되는 경우, 대기 시간이 발생하는 것으로 결정할 수 있다.
이득 산정부(130)는 후보 경로의 주행에 따라 얻을 수 있는 시간 의존적 이득을 산정한다. 이득 산정부(130)는 방문 지점 또는 충전소와 관련된 시간 가변성 할인율 정보를 포함하는 이득 테이블을 참조하여, 시간 의존적 이득을 산정할 수 있다. 이득 테이블은 적어도 하나의 쿠폰에 관한 시간 가변성 할인율 정보를 포함할 수 있다. 이득 테이블에 관해서는 도 3을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 3은 일실시예에 따른 이득 테이블의 구성을 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 방문 지점(0 내지 7)에 대한 시간(T0 내지 T8)별 할인율 정보를 포함하는 이득 테이블이 도시되어 있다. 예컨대, 도 3에서, 방문 지점(0)에 대해서는 시간 T3에 43.2의 할인율을 갖는 쿠폰이 있고, 방문 지점(4)에 대해서는 시간 T0에 24.4의 할인율을 갖는 쿠폰이 있다. 이득 산정부(130)는 다양한 방문 지점에 대한 다양한 종류의 쿠폰을 서비스 서버로부터 수집하여 이득 테이블을 구성할 수 있다.
다시 도 1을 참조하여, 경로 스케줄러(100)를 설명한다. 경로 스케줄러(100)의 경로 결정부(140)는 시간 의존적 이득에 기초하여, EV(10)의 최종 경로를 결정한다. 경로 결정부(140)는 시간 의존적 이득이 최대인 후보 경로를 최종 경로로 결정할 수 있다. 앞서 설명된 것처럼, 미리 정해진 기준 이상의 주행 거리 및 대기 시간을 갖는 후보 경로와 제한 조건을 위반하는 후보 경로는 경로 생성부(120)에 의해 제거될 수 있다. 따라서, 경로 결정부(140)에 의해 결정된 최종 경로는 미리 정해진 기준 이하의 주행 거리 및 대기 시간을 갖고, 제한 조건을 위반하지 않는, 시간 의존적 이득이 최대인 경로가 된다.
도 4는 일실시예에 따른 경로 스케줄링 방법을 도시한 플로우 차트이다.
도 4를 참조하면, 단계(310)에서 경로 스케줄러는 전기 자동차의 운행자로부터 전기 자동차로 방문하고자 하는 방문 지점을 수신한다. 사용자는 경로 스케줄러(100)에 의해 추천된 다양한 지점 중 적어도 일부를 방문 지점으로 선택하거나, 명칭, 주소 또는 지도상의 위치 등으로 특정하여 방문 지점을 입력할 수 있다.
단계(320)에서 경로 스케줄러는 방문 지점 및 전기 자동차의 충전을 위한 충전소를 방문 가능한 후보 경로를 생성한다. 경로 스케줄러는 주행 거리 또는 대기 시간 중 적어도 하나가 미리 정해진 기준 이하로 유지되도록, 후보 경로를 생성할 수 있다. 또한, 경로 스케줄러는 방문 지점의 수가 미리 정해진 기준 이상인 경우, 유전 알고리즘을 이용하여 후보 경로를 생성할 수 있다.
단계(330)에서 경로 스케줄러는 후보 경로의 주행에 따라 얻을 수 있는 시간 의존적 이득을 산정한다. 경로 스케줄러는 방문 지점 또는 충전소와 관련된 시간 가변성 할인율 정보를 포함하는 이득 테이블을 참조하여, 시간 의존적 이득을 산정할 수 있다. 이득 테이블은 적어도 하나의 쿠폰에 관한 시간 가변성 할인율 정보를 포함할 수 있다.
단계(340)에서 경로 스케줄러는 시간 의존적 이득에 기초하여, 전기 자동차의 최종 경로를 결정한다. 경로 스케줄러는 시간 의존적 이득이 최대인 후보 경로를 최종 경로로 결정할 수 있다. 경로 스케줄러에 의해 결정된 최종 경로는 미리 정해진 기준 이하의 주행 거리 및 대기 시간을 갖고, 제한 조건을 위반하지 않는, 시간 의존적 이득이 최대인 경로가 된다.
도 5는 일실시예에 따른 성능 파라미터들의 예시를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 방문 지점의 수, 방문 지점에 충전 시설이 구비될 확률, 방문 지점 간의 평균 거리, 평균 체류 시간, 최대 대기 시간, 최대 주행 거리, 쿠폰의 사용 가능성, 평균 쿠폰 가치, 주행 거리 및 충전 시간에 관한 파라미터 및 그에 대응되는 값이 도시되어 있다. 도 5의 파라미터 중 적어도 일부는 사용자에 의해 제한 조건으로 입력될 수 있다. 도 6 내지 도 8의 실험 결과는 도 5의 파라미터 값에 의한 것이다.
도 6은 내지 도 8은 일실시예에 따른 경로 스케줄러를 이용한 실험 결과를 설명하기 위한 그래프이다.
도 6의 (a)는 방문 지점의 수에 따른 대기 시간을, 도 5의 (b)는 방문 지점의 수에 따른 주행 거리를, 도 5의 (c)는 방문 지점의 수에 따른 총 이득을 나타낸다.
도 7의 (a)는 허용되는 대기 시간에 따른 주행 시간을, 도 6의 (b)는 허용되는 대기 시간에 따른 총 이득을, 도 6의 (c)는 허용되는 주행 거리에 따른 주행 시간을, 도 6의 (d)는 허용되는 주행 거리에 따른 총 이득을 나타낸다.
도 8의 (a)는 쿠폰의 이용 가능성에 따른 주행 시간을, 도 7의(b)는 쿠폰의 이용 가능성에 따른 총 이득을 나타낸다.
본 발명의 스케줄러는, 제주도의 유명한 관광지 및 시험 스마트 그리드에 적용된 실험에서, 대기시간 및 주행 거리를 미리 정해진 기준 이하로 유지하면서, 주어진 시간 동안 추가 이득을 최대화할 수 있는 것으로 나타났다. 스케줄러의 성능에 대해, 주행 특성, 지형 및 사용자에 의해 선택된 인자에 관련된 다양한 파라미터에 따라 실험이 진행되었다. 실험 결과, 본 발명의 스케줄러가 일반적인 스케줄러에 비해 단지 17%의 대기 시간 및 주행 거리를 증가 시키면서 6 배의 시간 의존적 이득을 증가시키는 것으로 나타났다.
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 (13)

  1. 전기 자동차의 운행자로부터 상기 전기 자동차로 방문하고자 하는 방문 지점을 입력 받는 사용자 입력부;
    상기 방문 지점 및 상기 전기 자동차의 충전을 위한 충전소를 방문 가능한 후보 경로를 생성하는 경로 생성부;
    상기 후보 경로의 주행에 따라 얻을 수 있는 시간 의존적 이득을 산정하는 이득 산정부; 및
    상기 시간 의존적 이득에 기초하여, 상기 전기 자동차의 최종 경로를 결정하는 경로 결정부
    를 포함하는 경로 스케줄러.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 이득 산정부는,
    상기 방문 지점 또는 상기 충전소와 관련된 시간 가변성 할인율 정보를 포함하는 이득 테이블을 참조하여, 상기 시간 의존적 이득을 산정하는,
    경로 스케줄러.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 이득 테이블은,
    적어도 하나의 쿠폰에 관한 시간 가변성 할인율 정보를 포함하는,
    경로 스케줄러.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 경로 생성부는,
    주행 거리 또는 대기 시간 중 적어도 하나가 미리 정해진 기준 이하로 유지되도록, 상기 후보 경로를 생성하는,
    경로 스케줄러.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 대기 시간은,
    상기 전기 자동차의 배터리 상태(State of Charge: SoC)에 기초하여 결정되는,
    경로 스케줄러.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 입력부는,
    상기 후보 경로의 생성 시 고려되어야 할 제한 조건을 입력 받는,
    경로 스케줄러.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제한 조건은,
    상기 방문 지점에서의 예상 체류 시간, 최대 주행 거리 또는 최대 주행 시간 중 적어도 하나를 포함하는,
    경로 스케줄러.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 경로 생성부는,
    상기 제한 조건을 위반하는 경로를 상기 후보 경로에서 제외시키는,
    경로 스케줄러.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 경로 생성부는,
    상기 방문 지점의 수가 미리 정해진 기준 이상인 경우, 유전 알고리즘을 이용하여 상기 후보 경로를 생성하는,
    경로 스케줄러.
  10. 전기 자동차의 운행자로부터 상기 전기 자동차로 방문하고자 하는 방문 지점을 입력 받는 단계;
    상기 방문 지점 및 상기 전기 자동차의 충전을 위한 충전소를 방문 가능한 후보 경로를 생성하는 단계;
    상기 후보 경로의 주행에 따라 얻을 수 있는 시간 의존적 이득을 산정하는 단계; 및
    상기 시간 의존적 이득에 기초하여, 상기 전기 자동차의 최종 경로를 결정하는 단계
    를 포함하는 경로 스케줄링 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 시간 의존적 이득을 산정하는 단계는,
    상기 방문 지점 또는 상기 충전소와 관련된 시간 가변성 할인율 정보를 포함하는 이득 테이블을 참조하여, 상기 시간 의존적 이득을 산정하는 단계를 포함하는,
    경로 스케줄링 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 후보 경로를 생성하는 단계는,
    주행 거리 또는 대기 시간 중 적어도 하나가 미리 정해진 기준 이하로 유지되도록, 상기 후보 경로를 생성하는 단계를 포함하는,
    경로 스케줄링 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 후보 경로를 생성하는 단계는,
    상기 방문 지점의 수가 미리 정해진 기준 이상인 경우, 유전 알고리즘을 이용하여 상기 후보 경로를 생성하는 단계를 포함하는,
    경로 스케줄링 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023243893A1 (ko) * 2022-06-15 2023-12-21 주식회사 피엠그로우 배터리 상태 기반 이동체의 경로 스케줄링 방법

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