KR20190051235A - Site selection scheme for electric vehicle chargers based on genetic algorithm - Google Patents
Site selection scheme for electric vehicle chargers based on genetic algorithm Download PDFInfo
- Publication number
- KR20190051235A KR20190051235A KR1020170146646A KR20170146646A KR20190051235A KR 20190051235 A KR20190051235 A KR 20190051235A KR 1020170146646 A KR1020170146646 A KR 1020170146646A KR 20170146646 A KR20170146646 A KR 20170146646A KR 20190051235 A KR20190051235 A KR 20190051235A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- charger
- overload
- candidate
- installation
- type
- Prior art date
Links
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 title claims abstract description 22
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 title abstract description 12
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 70
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims abstract description 62
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 40
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 claims abstract description 33
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 19
- 238000011017 operating method Methods 0.000 claims 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 3
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 2
- 230000029305 taxis Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
- G06N3/126—Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
-
- G06Q50/30—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Physiology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
Abstract
Description
아래 실시예들은 유전 알고리즘에 기초한 전기 자동차 충전기 위치 선정 기법에 관한 것이다.The embodiments below relate to an electric vehicle charger positioning technique based on genetic algorithms.
L. Schewel의 "4 ways big data can help with electric vehicle charger deployment"는 전기 자동차 탑승자들의 이동 데이터에 기반하여 충전기 위치를 결정하는 단계들을 소개하였다. 이 연구는 공공충전의 수요는 하루에 40 마일 이상 운전하는 사람, 전기 자동차가 많이 보급된 지역에 사는 사람, 매일 같은 회사로 출근하는 사람들이며 이들의 직장 근처가 충전기 위치로 적당하다고 판단하였다. 이러한 기준에 의해 후보지들을 정하면 이들 중 제한된 수의 충전기 위치를 선정하는데 주차 횟수, 전기자동차 운전자의 비율, 40 마일 이상 운전하는 운전자의 비율 등이 기준으로 평가될 수 있다. 이 스코어가 높은 후보지역들부터 충전기가 추가로 설치될 수 있다. 또한, 충전기가 설치된 건물의 타입, 예를 들어 극장, 쇼핑 몰 등에 따른 시간대 별 요금(time-of-use) 분석이 충전 장소를 결정하는데 도움을 줄 수 있다.L. Schewel ' s " 4 ways big data can help with electric vehicle charger deployment " introduced steps to determine charger location based on movement data of electric vehicle occupants. The study found that the demand for public charging was more than 40 miles per day, people living in areas where electric cars were widely distributed, people who came to work for the same company every day, According to these criteria, when selecting candidates, a limited number of charger locations can be selected based on the number of parking times, the ratio of electric car drivers, and the ratio of drivers driving more than 40 miles. Additional chargers may be installed from candidate areas with high scores. In addition, a time-of-use analysis of the type of building in which the charger is installed, such as a theater, a shopping mall, etc., may help determine the charging location.
H. Cai, X. Jia, A. Chiu, X. Hu, M. Xu의 "Siting public electric vehicle charging stations in Beijing using big-data informed travel patterns of taxi fleet"은 공공 충전기의 위치를 결정하는데 전기 자동차가 아닌 일반 차량들의 이동 패턴을 이용하였다. 이 연구는 2009년 3월에 북경에서 11,800대의 택시(북경 전체 택시의 약 18%)들로부터 발생한 운행 기록을 분석하여 각 택시들이 휴식, 주유 등의 목적으로 정차하는 지역을 추출하였다. 이 연구는 전기 자동차 충전소 위치는 기존의 주유소에 설치될 것으로 예상하고 있으며 운전자들은 충전을 위해 2 km 정도 이동할 수 있다고 가정하였다. 충전기의 위치를 결정하는데 있어서 가장 많이 정차하는 곳과 가장 오래 정차하는 곳들을 추출하고, 이로부터 2 km 이내에 위치한 주유소들을 신규 충전기의 위치로 선정하는 방식을 제안한 후 이 위치에서 충전했다고 가정했을 때 각 운행 궤적 중 전기 자동차로 이동할 수 있는 거리를 계산하였다. 전기자동차의 운행 궤적 데이터가 입수된다고 가정할 때 그 활용방안에 참고가 될 수 있다."Siting public electric vehicle charging stations in Beijing using big-data informed travel patterns of taxi fleet" determines the location of the public charger, But also the movement patterns of ordinary vehicles. This study analyzed the operation records of 11,800 taxis (about 18% of all Beijing taxis) in Beijing in March 2009, and extracted the areas where each taxi stands for rest, gas and so on. This study assumes that electric vehicle charging stations will be installed at existing gas stations and that drivers can move about 2 km for charging. Assuming that the most stationary and longest stops in determining the position of the charger are extracted and the gas filling stations located within 2 km are selected as the location of the new charger, The distance traveled to the electric car was calculated from the trajectory. Assuming that the trajectory data of the electric vehicle is obtained, it can be used as a reference.
F. He, Y. Yin, J. Zhou의 "Deploying public charging stations for electric vehicles on urban road networks"는 먼저 몇 가지 기존의 충전소 설치방안을 리뷰 하였는데, 우선 충전 수요 지역들을 클러스터링한 후 이의 센터에 충전기를 설치하는 방안을 소개하였고, 하나 이상의 충전소를 포함하는 경로 상에서의 트래픽 흐름을 최대화하는 방안을 소개하였다. 이후 이 방식은 하나의 목적지가 아닌 다중 목적지를 방문하는 여정에 있어서 충전과 경로 계획을 설정한다는 가정하에 특정 후보지에 충전기가 설치될 경우에 대해 평가를 하였다. 충전기가 설치된다면 이에 따라 여정을 변경할 수 있고 또 이에 의해 충전기 평가 결과가 달라질 수 있어서 수학적인 평형 모델을 개발하고 이를 유전자 알고리즘을 통해 최적의 위치를 선정하였다. 여기서 고려하는 평가 기준은 충전을 포함한 여행시간, 전기 에너지로 불가한 부분 여정의 길이 등이 평가 기준에 포함된다. 이 연구는 실제 데이터를 사용하여 평가하지는 않았다.F. He, Y. Yin, and J. Zhou's "Deploying public charging stations for electric vehicles on urban road networks" reviewed several existing charging station installation methods. First, after charging charging areas are clustered, And introduced a method to maximize the traffic flow on the path including one or more charging stations. This method was then evaluated for the case where a charger was installed in a particular location on the assumption that charge and route planning were set up in the journey to visit multiple destinations rather than one destination. If a charger is installed, it can be changed accordingly and the result of charger evaluation can be changed, so that a mathematical equilibrium model is developed and optimized position is selected through genetic algorithm. The evaluation criteria to be considered here include the travel time including charge, the length of the partial journey which is not possible with electric energy, and so on. This study was not evaluated using real data.
아래 실시예들은 과부하를 최대로 흡수하는 후보지를 충전기의 증설 위치로서 선택하는 것에 그 목적이 있다.The embodiments below are intended to select a candidate site that maximally absorbs the overload as an extension position of the charger.
일 실시예에 따르면, 전기 자동차를 충전하기 위한 충전기의 설치 위치를 결정하는 단말의 동작 방법은 인덱스에 대응하는 설치 후보지-상기 설치 후보지들은 기 형성된 충전 클러스터에 속하는 제1 유형 및 상기 충전 클러스터에 속하지 않는 제2 유형 중 어느 하나로 분류됨-의 선택 여부를 나타내는 벡터 값들을 포함하는 염색체 벡터를 정의하는 단계; 상기 염색체 벡터에 기초하여 초기 세대를 결정하는 단계; 상기 초기 세대에 유전 연산을 적용함으로써, 상기 초기 세대의 자식 세대를 생성하는 단계; 상기 자식 세대에 의해 선택된 설치 후보지들 각각의 유형에 따라 계산된, 상기 선택된 설치 후보지들에 대응하는 과부하 흡수 이득에 기초하여, 상기 자식 세대의 적합도를 평가하는 단계; 및 상기 평가된 적합도에 기초하여 충전기의 설치 위치를 결정하는 단계를 포함한다.According to an embodiment, an operation method of a terminal for determining an installation position of a charger for charging an electric vehicle includes an installation candidate corresponding to an index, the installation candidate having a first type belonging to a pre-formed charging cluster and a second type belonging to the charging cluster Defining a chromosome vector that includes vector values indicating whether to select one of the first type and the second type; Determining an initial generation based on the chromosome vector; Generating a child generation of the initial generation by applying a genetic operation to the initial generation; Evaluating the fitness of the child household based on an overload absorption gain corresponding to the selected installation candidates calculated according to each type of installation candidate selected by the child generation; And determining an installation position of the charger based on the evaluated fitness.
상기 자식 세대의 염색체 벡터에 의해 상기 제1 유형의 제1 후보지가 선택되고, 상기 제1 후보지가 제1 충전 클러스터에 속하는 경우, 상기 적합도를 평가하는 단계는 상기 제1 후보지에 설치될 제1 충전기 및 상기 제1 충전 클러스터에 설치되어 있던 충전기들의 충전 부하를 균등하게 분할하여, 상기 제1 충전 클러스터의 과부하 중에 상기 제1 충전기에 의해 흡수되는 제1 과부하를 계산하는 단계; 및 상기 제1 과부하에 기초하여 상기 적합도를 평가하는 단계를 포함할 수 있다.When the first candidate of the first type is selected by the chromosome vector of the child generation and the first candidate belongs to the first charge cluster, the step of evaluating the fitness includes: And equally dividing a charging load of the chargers installed in the first charging cluster to calculate a first overload absorbed by the first charger during an overload of the first charging cluster; And evaluating the fitness based on the first overload.
상기 자식 세대의 염색체 벡터에 의해 상기 제2 유형의 제2 후보지가 선택되는 경우, 상기 적합도를 평가하는 단계는 상기 제2 후보지 및 상기 제2 후보지 주변에 위치한 주변 충전기 간의 거리, 및 상기 주변 충전기의 과부하에 기초하여, 상기 주변 충전기의 과부하 중에 상기 제2 후보지에 설치될 제2 충전기에 의해 흡수되는 과부하를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 과부하에 기초하여 상기 적합도를 평가하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein when the second candidate of the second type is selected by the chromosome vector of the child generation, the step of evaluating the goodness of fit comprises: determining a distance between a peripheral charger located around the second candidate and the second candidate, Calculating an overload absorbed by a second charger to be installed in the second candidate during an overload of the peripheral charger, based on an overload; And evaluating the fitness based on the calculated overload.
상기 자식 세대를 생성하는 단계는 상기 제1 유형에 대응하는 영역 내 적어도 하나의 교차점(crossover point) 및 상기 제2 유형에 대응하는 영역 내 적어도 하나의 교차점에 관해 교차 연산을 적용하여 수행될 수 있다. 상기 염색체 벡터의 전체 원소 수는 충전 후보지들의 수에 대응하고, 설치 후보지의 선택을 나타내는 원소 수는 설치될 충전기의 수에 대응할 수 있다.The generation of the child generation may be performed by applying a crossover operation on at least one crossover point in the region corresponding to the first type and at least one intersection in the region corresponding to the second type . The total number of elements of the chromosome vector corresponds to the number of charging candidates, and the number of elements indicating selection of the installation candidate may correspond to the number of chargers to be installed.
일 실시예에 따르면, 전기 자동차를 충전하기 위한 충전기의 설치 위치를 결정하는 단말은 프로세서; 및 상기 프로세서에서 읽을 수 있는 명령어를 포함하는 메모리를 포함하고, 상기 명령어가 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는 인덱스에 대응하는 설치 후보지-상기 설치 후보지들은 기 형성된 충전 클러스터에 속하는 제1 유형 및 상기 충전 클러스터에 속하지 않는 제2 유형 중 어느 하나로 분류됨-의 선택 여부를 나타내는 벡터 값들을 포함하는 염색체 벡터를 정의하고, 상기 염색체 벡터에 기초하여 초기 세대를 결정하고, 상기 초기 세대에 유전 연산을 적용함으로써 상기 초기 세대의 자식 세대를 생성하고, 상기 자식 세대에 의해 선택된 설치 후보지들 각각의 유형에 따라 계산된 상기 선택된 설치 후보지들에 대응하는 과부하 흡수 이득에 기초하여 상기 자식 세대의 적합도를 평가하고, 상기 평가된 적합도에 기초하여 충전기의 설치 위치를 결정한다.According to an embodiment, a terminal for determining a mounting position of a charger for charging an electric vehicle includes a processor; And a memory including instructions readable by the processor, wherein if the instruction is executed in the processor, the processor is further configured to: install candidate corresponding to the index, the installation candidate having a first type belonging to the pre- Defining a chromosome vector containing vector values indicating whether or not to select one of the second types not belonging to the charge cluster, determining an initial generation based on the chromosome vector, applying a genetic operation to the initial generation Generating a child generation of the initial generation and evaluating the fitness of the child generation based on overload absorption gains corresponding to the selected installation candidates calculated according to each type of installation candidates selected by the child generation, Based on the evaluated fitness, It determines value.
상기 자식 세대의 염색체 벡터에 의해 상기 제1 유형의 제1 후보지가 선택되고, 상기 제1 후보지가 제1 충전 클러스터에 속하는 경우, 상기 프로세서는 상기 제1 후보지에 설치될 제1 충전기 및 상기 제1 충전 클러스터에 설치되어 있던 충전기들의 충전 부하를 균등하게 분할하여 상기 제1 충전 클러스터의 과부하 중에 상기 제1 충전기에 의해 흡수되는 제1 과부하를 계산하고, 상기 제1 과부하에 기초하여 상기 적합도를 평가할 수 있다.When the first candidate of the first type is selected by the chromosome vector of the child generation and the first candidate belongs to the first charge cluster, the processor further comprises a first charger to be installed in the first candidate, Calculating a first overload absorbed by the first charger during an overload of the first charge cluster by dividing the charge load of the chargers installed in the charge cluster equally, and evaluating the goodness of fit based on the first overload have.
상기 자식 세대의 염색체 벡터에 의해 상기 제2 유형의 제2 후보지가 선택되는 경우, 상기 프로세서는 상기 제2 후보지 및 상기 제2 후보지 주변에 위치한 주변 충전기 간의 거리, 및 상기 주변 충전기의 과부하에 기초하여 상기 제2 충전기에 의해 흡수되는 과부하를 계산하고, 상기 계산된 과부하에 기초하여 상기 적합도를 평가할 수 있다.Wherein when the second candidate of the second type is selected by the chromosome vector of the child generation, the processor is further adapted to determine, based on the distance between the second candidate and a peripheral charger located around the second candidate, Calculate an overload absorbed by the second charger, and evaluate the fitness based on the calculated overload.
아래 실시예들은 과부하를 최대로 흡수하는 후보지를 충전기의 증설 위치로서 선택하는 기법을 제공할 수 있다.The following embodiments can provide a technique of selecting a candidate site that maximally absorbs the overload as an extension position of the charger.
도 1은 일 실시예에 따른 제주 내 충전기의 수요를 나타낸다.
도 2는 일 실시에에 따른 충전 클러스터를 나타낸다.
도 3은 일 실시예에 따른 충전 클러스터의 수요를 나타낸다.
도 4는 일 실시예에 따른 염색체 벡터를 나타낸다.
도 5는 일 실시예에 따른 유전 연산의 적용 과정을 나타낸다.
도 6은 일 실시예에 따른 적합도 산정 과정을 나타낸다.
도 7은 일 실시예에 따른 단말을 나타낸다.FIG. 1 illustrates a demand for a charger in Jeju according to an embodiment.
Figure 2 shows a charge cluster according to one embodiment.
Figure 3 illustrates the demand for a charge cluster according to one embodiment.
Figure 4 shows a chromosome vector according to one embodiment.
Figure 5 illustrates the application of a genetic operation in accordance with one embodiment.
FIG. 6 illustrates a fitness calculation process according to an embodiment.
7 illustrates a terminal according to an embodiment.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.It is to be understood that the specific structural or functional descriptions of embodiments of the present invention disclosed herein are presented for the purpose of describing embodiments only in accordance with the concepts of the present invention, May be embodied in various forms and are not limited to the embodiments described herein.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Embodiments in accordance with the concepts of the present invention are capable of various modifications and may take various forms, so that the embodiments are illustrated in the drawings and described in detail herein. However, it is not intended to limit the embodiments according to the concepts of the present invention to the specific disclosure forms, but includes changes, equivalents, or alternatives falling within the spirit and scope of the present invention.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.The terms first, second, or the like may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms may be named for the purpose of distinguishing one element from another, for example without departing from the scope of the right according to the concept of the present invention, the first element being referred to as the second element, Similarly, the second component may also be referred to as the first component.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “직접 연결되어” 있다거나 “직접 접속되어” 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 “~사이에”와 “바로~사이에” 또는 “~에 직접 이웃하는” 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between. Expressions that describe the relationship between components, for example, "between" and "immediately" or "directly adjacent to" should be interpreted as well.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, the terms " comprises ", or " having ", and the like, are used to specify one or more of the features, numbers, steps, operations, elements, But do not preclude the presence or addition of steps, operations, elements, parts, or combinations thereof.
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 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the meaning of the context in the relevant art and, unless explicitly defined herein, are to be interpreted as ideal or overly formal Do not.
이하, 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니며, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, embodiments will be described in detail. However, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments, and the same reference numerals shown in the respective drawings denote the same members.
실시예들은 전기 자동차를 충전하기 위한 충전기들이 설치되어 있는 지역에서 추가적인 충전기들을 어느 위치에 증설할지 결정하는 기법을 제안한다. 전기 자동차가 보급되면 현재의 수요가 비례적으로 늘어날 수 있고, 실시예들은 이러한 가정 하에 과부하를 줄이기 위한 충전기의 위치를 결정할 수 있다. 충전기 설치 후보지들에는 기존의 충전 클러스터나 독립적인 위치가 포함될 수 있다. 충전 클러스터는 일정 수 이상의 충전기들이 군집하여 기 형성된 지역을 의미한다. 독립적인 위치는 이러한 충전 클러스터와 별개의 지역을 의미한다. 추가적인 충전기들은 기존의 충전 클러스터, 혹은 독립적인 위치에 설치될 수 있다.Embodiments propose a technique for determining where to place additional chargers in an area where chargers for charging electric vehicles are installed. If an electric vehicle is deployed, current demand can be proportionally increased, and embodiments can determine the location of the charger to reduce overload under this assumption. Charger installation candidates may include existing charging clusters or independent locations. The charging cluster means a region where a certain number or more of chargers have been assembled and formed. An independent location implies a separate area from this charging cluster. Additional chargers can be installed in existing charging clusters, or in independent locations.
실시예들은 설치 후보지 및 증설로서 추가로 설치될 충전기의 수가 주어졌을 때 이를 정수 벡터로 인코딩하고 유전자 알고리즘을 통해 충전기 증설에 따르는 이득을 계산할 수 있다. 이 과정에서 기존의 충전 클러스터에 설치될 증설 충전기는 클러스터 내 다른 충전기들과 부하를 균등 분할하며, 주변 충전기들로부터 거리에 반비례하는 과부하를 흡수할 수 있다. 독립적인 위치에 설치될 증설 충전기들은 균등 분할 과정 없이 주변 충전기로부터 거리에 반비례하는 과부하를 흡수할 수 있다. 실시예들은 가능한 많은 과부하를 흡수할 수 있는 설치 후보지를 설치 위치로서 결정할 수 있다.The embodiments can encode the integer values as integer vectors when given the number of chargers to be installed as installation candidates and expansion, and calculate the gain according to the charger extension through the genetic algorithm. In this process, the extension charger to be installed in the existing charging cluster can evenly divide the load with other chargers in the cluster and absorb the overload in inverse proportion to the distance from the surrounding chargers. Extension chargers to be installed in independent locations can absorb overloads inversely proportional to distance from the surrounding charger without evenly dividing. The embodiments can determine the installation candidate as an installation position capable of absorbing as much overload as possible.
<실시예들에 적용될 수 있는 가정들>≪ Assumptions applicable to the embodiments >
제주 등 일반적인 도시에서 지역 주민들의 일일 주행거리는 100 Km 이내이며 대부분 가정에서 밤새 충전하여 다음 날의 주행을 커버할 수 있다. 반면 지역 주민인 경우라도 갑자기 예상치 못한 지역으로 이동해야 하는 경우, 택시, 택배, 판매원 등과 같이 업무상 장거리를 주행해야 하는 경우, 관광객의 경우 등에는 공용(public) 충전이 필요할 수 있다. 공공 장소에서 직장이나 업무 차량의 대기 중 충전을 위해 완속 충전이 제공될 수 있고, 관광객 등의 전기 자동차 이용객들의 편의를 위해 급속 충전이 제공될 수 있다. 전기 자동차의 보급을 위해 급속 충전 인프라가 갖추어질 필요가 있다.In Jeju and other cities, the daily distance of the local residents is less than 100 Km, and most of them can be charged overnight at home to cover the next day's driving. On the other hand, even if you are a local resident, you may need a public charge if you suddenly have to travel to an unexpected area, you have to travel long distances such as taxi, courier, or sales person, In a public place, a fast charge may be provided for charging the work or business vehicle atmospheric, and rapid charging may be provided for the convenience of electric vehicle users, such as tourists. Rapid charging infrastructure needs to be provided for electric vehicles.
제주 지역 등에서는 전기 자동차 사용의 편의를 위해 현재 가용한 충전기의 실시간 상태를 알려주는 앱이 제공되고 있으며 운전자들도 이러한 앱을 충분히 이용하고 있다. 주행 거리가 많은 자동차라 할지라도 일단 밤에 완충이 되기 때문에 하루 주행을 시작할 때는 전기가 충분한 상태에서 출발할 수 있다. 관광객의 경우 전기 자동차의 주행 거리 제약 때문에 여행 계획을 세울 때 관광 코스 중 어디서 충전을 할지에 대해 계획을 가질 수 있고, 필요 시에는 특정 위치에서 충전기가 가용해질 때까지 기다린 후 충전할 수 있다. 또한, 기존의 연구에 따르면 대기를 원하지 않는 이용객은 2 km 정도는 다른 지역으로 이동하여 충전한다. 따라서, 2 km 이내에 있는 충전기들은 하나의 그룹으로 충전 클러스터를 형성한 것으로 볼 수 있다. 여러 개의 충전기들이 최대한 분산되어 각각 2 km 이내에 있는 경우는 클러스터의 면적이 커질 수 있지만 이러한 클러스터에서도 부하가 적절히 분배될 수 있다.In Jeju area, for convenience of electric car use, there is an app that shows the real time status of the charger that is currently available, and the driver is using these apps well. Even if a car has a large mileage, it can start at a sufficient electric power at the start of the day because it is buffered at night. For tourists, it is possible to plan where to charge the tour course when planning a trip due to the limitation of the distance traveled by the electric car. If necessary, wait until the charger becomes available at a specific location and charge it. In addition, according to the existing study, the user who does not want the atmosphere moves to another area for about 2 km to charge. Therefore, it can be seen that the chargers within 2 km form a charge cluster in one group. If several chargers are dispersed as much as possible and within 2 km each, the area of the cluster may be large, but the load may be distributed properly in these clusters as well.
현재 각 도시들에서는 제주도청과 같은 관의 주도하에 새로운 충전기들이 증설될 수 있다. 충전기들을 설치할 때는 사용자의 수요 예측과 설치 용이성 등 다양한 요소들을 결합하여 고려해야 한다. 주행 패턴이 크게 달라지지 않는 한 현재의 수요에서 비례적으로 증가하는 것으로 수요 예측이 이루어질 수 있다. 설치 용이성 면에서 현재의 클러스터에 추가적으로 설치하는 방법이 우선적으로 고려될 수 있으며, 혹은 어떤 클러스터에도 속하지 않은 독립적인 위치에 충전기가 설치될 수 있다. 이러한 독립적인 위치로는 전기 자동차를 이용하는 관광객을 유치하고자 하는 관광지 등 전력 공급을 할 수 있는 능력을 가진 마이크로그리드가 후보가 될 수 있다. 또한, 대부분 같은 타입의 급속 충전기가 설치되기 때문에, 특정 위치에서만 충전기 가능한 경우는 무시될 수 있다.Currently, new chargers can be added in the cities under the leadership of the Jeju Provincial Government. When installing chargers, various factors such as user demand forecasting and ease of installation should be considered together. Demand forecasts can be made by increasing proportionally from current demand unless the driving pattern changes significantly. In terms of ease of installation, additional installation methods for the current cluster may be considered as a priority, or the charger may be installed in an independent location that does not belong to any cluster. Such an independent location could be a micro grid with the ability to supply electric power, such as tourist sites that would attract tourists using electric cars. Also, since most of the rapid chargers of the same type are installed, the case where the charger is possible only at a specific position can be ignored.
<클러스터 기반의 충전기 설치 위치 결정 방법><How to determine the location of cluster-based charger installation>
도 1은 2017년 5월의 제주에서 충전 수요가 가장 높은 오후 4시부터 오후 6시 사이에 각 충전기의 수요를 나타낸다. 도 1은 참조하면, 기 설치된 178개의 충전기들 중에 13개가 0.5 이상의 확률로 사용되는 것을 알 수 있다. 만약 현재의 충전 인프라에서 전기 자동차의 수가 2배 혹은 3배로 늘어난다면 평균 수요가 비례적으로 증가하여 산술적으로 1.0이 넘게 되며, 충전기에서 차례를 기다리는 경우가 많아짐은 물론 대기열의 길이가 크게 늘어날 수 있다.Figure 1 shows the demand for each charger from 4 pm to 6 pm with the highest charge demand in Jeju in May 2017. Referring to FIG. 1, it can be seen that 13 out of the 178 chargers installed are used with a probability of 0.5 or more. If the number of electric vehicles in the current charging infrastructure increases by a factor of two or three, the average demand will increase proportionally and arithmetically exceed 1.0, increasing the number of waiting times in the charger, as well as the length of the queue .
전기 자동차를 충전하고자 할 때, 이용하려는 제1 충전기가 충전 중인 경우 전기 자동차는 사용 중이지 않은 주변의 제2 충전기로 이동하여 충전을 할 수 있다. 만약 제1 충전기 및 제2 충전기가 동일 클러스터에 속한다면 제1 충전기에 관한 충전 수요가 제2 충전기로 분산될 수 있다. 도 2는 2km 이내의 충전기들이 하나의 클러스터를 형성한 것으로, 58개의 클러스터가 형성된 것을 확인할 수 있다. 전술된 것처럼 동일한 클러스터 내에서는 충전 수요가 분산될 수 있다. 즉, 제1 충전기의 수요가 1.0이 넘는 경우, 전기 자동차는 제2 충전기에서 충전될 수 있으므로, 하나의 클러스터의 부하는 각 충전기 부하의 평균이 될 수 있다.When charging the electric vehicle, if the first charger to be used is being charged, the electric car can be charged to the second charger in the vicinity of the non-use charger. If the first charger and the second charger belong to the same cluster, the charging demand for the first charger may be distributed to the second charger. FIG. 2 shows that the chargers within 2 km form one cluster, and 58 clusters are formed. Charge demand can be dispersed within the same cluster as described above. That is, when the demand of the first charger exceeds 1.0, the electric vehicle can be charged in the second charger, so that the load of one cluster can be an average of each charger load.
각 클러스터 내의 충전기들이 충전 부하를 공유함에 따라, 특정 클러스터의 충전 부하는 클러스터의 전체 부하를 충전기의 수로 나눈 평균으로 나타낼 수 있다. 도 3은 이러한 클러스터의 충전 부하를 나타낸다. 도 3에서 모든 지역에서 충전의 부하가 적절히 분산된 것이 나타나 있고, 이러한 분산은 앱에 의한 안내에 따라 촉진될 수 있다. 충전기는 특정 클러스터에 증설되어 해당 클러스터에 속하게 될 수 있고, 혹은 클러스터에 속하지 않는 독립된 위치에 증설될 수 있다. 설치 후보지가 기 형성된 충전 클러스터에 속하는 경우, 이러한 설치 후보지는 제1 유형의 설치 후보지로 지칭될 수 있다. 설치 후보지가 기 형성된 충전 클러스터와 독립적인 새로운 위치에 속하는 경우, 다시 말해 설치 후보지가 기 형성된 충전 클러스터에 속하지 않는 경우, 이러한 설치 후보지는 제2 유형의 설치 후보지로 지칭될 수 있다.As the chargers in each cluster share the charging load, the charging load of a particular cluster can be expressed as an average of the total load of the cluster divided by the number of chargers. Figure 3 shows the charging load of such clusters. In Fig. 3, it is shown that the charging load is appropriately distributed in all regions, and such dispersion can be promoted according to guidance by the app. The charger can be added to a specific cluster and belong to that cluster, or it can be added to an independent location that does not belong to the cluster. If the installation candidate belongs to a pre-formed charging cluster, such installation candidate may be referred to as a first type installation candidate. If the installation candidate belongs to a new location independent of the pre-formed charging cluster, that is, if the installation candidate does not belong to the pre-formed charging cluster, then this installation candidate may be referred to as a second type installation candidate.
<유전 알고리즘 기반의 충전기 설치 위치 결정 방법><How to determine the location of charger installation based on genetic algorithm>
주어진 문제는 m 개의 설치 후보지가 있을 때, 이 중에 n 개의 설치 위치를 선정하는 것이다. 후보지의 선정 시, 충전기가 설치될 수 있는 장소가 우선적으로 고려될 수 있으며, 이는 충전 수요가 높은 클러스터, 혹은 신규 지역이 될 수 있다. 신규 지역은 전술된 클러스터와 독립적인 위치를 의미할 수 있다. 하나의 클러스터는 복수의 설치 후보지들을 포함할 수 있다. 신규 지역은 관광지를 포함한 마이크로그리드, 쇼핑몰, 혹은 관공서 등이 될 수 있다. n은 설치 위치의 숫자로서, 충전기 설치 계획에 의해 주어질 수 있다. 일 실시예에 따르면, 유전 연산을 적용함에 있어서 초기 인구(population)의 선정은 임의(random) 선택 방식을 따를 수 있고, 선택(selection) 과정은 룰렛 휠을 이용하되 적합도(fitness)가 높은 염색체 벡터일수록 선택될 가능성을 높일 수 있다. 아래에서는 유전 알고리즘의 인코딩 방법, 유전 연산 및 적합도 평가에 관해 설명한다.The problem is that when there are m installation candidates, n installation points are selected among them. When selecting a candidate site, the place where the charger can be installed may be given priority, which may be a cluster with high charging demand or a new area. The new region may mean a location independent of the cluster described above. One cluster may include a plurality of installation candidates. The new area can be a micro grid including a sightseeing spot, a shopping mall, or a government office. n is the number of installation locations and can be given by charger installation plan. According to one embodiment, in applying the genetic algorithm, the initial population may be selected according to a random selection method, and a selection process may be performed using a roulette wheel, but a chromosome vector having a high fitness The more likely it is to be selected. The following sections describe the encoding method, genetic algorithm and fitness evaluation of genetic algorithms.
<인코딩 방법><Encoding method>
도 4는 일 실시예에 따른 염색체 벡터를 나타낸다. 염색체 벡터는 유전 알고리즘에 사용되는 벡터로, 각 원소는 0 또는 1의 값을 가질 수 있다. 각 원소의 벡터 값은 인덱스에 대응하는 설치 후보지의 선택 여부를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 인덱스 0은 설치 후보지 A에 대응할 수 있고, 인덱스 1은 설치 후보지 B에 대응할 수 있다. 인덱스 0에 대응하는 벡터 값이 1인 경우, 해당 벡터 값은 인덱스 0에 대응하는 설치 후보지 A가 선택되었음을 나타낼 수 있다. 인덱스 1에 대응하는 벡터 값이 0인 경우, 해당 벡터 값은 인덱스 1에 대응하는 설치 후보지 B가 선택되지 않았음을 나타낼 수 있다.Figure 4 shows a chromosome vector according to one embodiment. A chromosome vector is a vector used in the genetic algorithm, and each element can have a value of 0 or 1. The vector value of each element may indicate whether to select an installation candidate corresponding to the index. For example, the
염색체 벡터의 전체 원소 수 m은 설치 후보지들의 수에 대응하고, 설치 후보지의 선택을 나타내는 원소 수 n은 설치될 충전기의 수에 대응할 수 있다. 예를 들어, 염색체 벡터에서 m 개의 원소 중 1의 벡터 값을 갖는 원소의 수는 n 개로 유지될 수 있다. 설치 후보지는 기 형성된 충전 클러스터에 속하는 제1 유형 및 상기 충전 클러스터에 속하지 않는 제2 유형 중 어느 하나로 분류될 수 있다. 제2 유형은 전술된 독립적인 위치 혹은 신규 지역에 대응할 수 있다. 염색체 벡터 내에서 벡터 값들은 제1 유형에 대응하는 제1 영역, 혹은 제2 유형에 대응하는 제2 영역에 포함될 수 있다. 제1 영역에 포함되는 벡터 값들의 수와 제2 영역에 포함되는 벡터 값들의 수는 동일할 수도 있고 상이할 수도 있다. 도 4에서 제1 영역은 염색체 벡터의 앞 부분에 위치하고, 제2 영역은 염색체 벡터의 뒷 부분에 위치하는 것으로 도시되어 있다. 다만, 실시예에 따라 제1 영역 및 제2 영역의 위치는 달라질 수 있다. 이렇게 두 개의 유형으로 나누는 이유는 유형 별로 적합도 산정 방식이 다르기 때문이다.The total number m of elements of the chromosome vector corresponds to the number of installation candidates, and the number n of elements indicating selection of the installation candidate can correspond to the number of chargers to be installed. For example, the number of elements having a vector value of 1 among m elements in the chromosome vector can be maintained to n. The installation candidate may be classified into a first type belonging to the pre-formed charging clusters and a second type not belonging to the charging clusters. The second type may correspond to the aforementioned independent location or new area. The vector values in the chromosome vector may be included in a first region corresponding to the first type, or a second region corresponding to the second type. The number of vector values included in the first area and the number of vector values included in the second area may be the same or different. In Figure 4, the first region is located at the front of the chromosome vector and the second region is located at the back of the chromosome vector. However, the positions of the first region and the second region may be changed according to the embodiment. The reason for dividing into two types is that the method of calculating fitness is different for each type.
<유전 연산><Genetic Algorithm>
유전 연산은 교차, 선택, 변이 등을 포함할 수 있고, 유전 연산에 의해 유전자 벡터의 다양성이 증가될 수 있다. 선택 과정은 룰렛 휠을 이용하되 적합도가 높은 염색체 벡터일수록 선택될 가능성을 높일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 염색체 벡터의 두 영역에 관해 교차(crossover) 연산이 수행될 수 있다. 우선 제1 영역 및 제2 영역 내에 교차점(crossover point)이 선택될 수 있다. 교차점은 각 영역 내에서 미리 정해진 수로 선택될 수 있으며, 교차점의 위치는 랜덤으로 결정될 수 있다.Genetic operations can include crossing, selection, mutation, etc., and genetic vectors can increase the diversity of gene vectors. The selection process uses a roulette wheel, but it is possible to increase the probability that a chromosome vector with a high fitness is selected. According to one embodiment, a crossover operation may be performed on the two regions of the chromosome vector. First, a crossover point may be selected in the first area and the second area. The intersection points can be selected in a predetermined number in each area, and the positions of the intersection points can be determined at random.
도 5는 일 실시예에 따른 유전 연산의 적용 과정을 나타낸다. 도 5의 실시예에서 교차점은 각 영역에 관해 두 개가 선택되었는데, 제1 영역에서는 인덱스 1 및 인덱스 2 간의 사이(C1), 인덱스 4 및 인덱스 5 간의 사이(C2)에서 교차점들이 선택되었고, 제2 영역에서는 인덱스 8 및 인덱스 9 간의 사이(C3), 인덱스 11 및 인덱스 12 사이(C4)에서 교차점들이 선택되었다. 도 5에서 m은 13이고, n은 6인 것을 가정한다. 이후, 각 영역에서 두 교차점들을 기준으로 서브스트링이 교환된다. 재생성(reproduction)에 따라 초기 세대(P1, P2)로부터 자식 세대(O1, O2)가 생성될 수 있다.Figure 5 illustrates the application of a genetic operation in accordance with one embodiment. In the embodiment of FIG. 5, two intersection points have been selected for each area, with intersection points selected between C1 and C2 between
초기 세대(P1, P2)로부터 자식 세대(O1, O2)가 생성되면, 자식 세대(O1, O2)에서 벡터 값 1의 수를 n에 맞춰주는 교정 과정이 수행될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 교정 단계에서 인덱스 값들 중 어느 하나가 임의로 선택될 수 있고, 선택된 인덱스의 값, 및/또는 선택된 인덱스의 값 주변의 0 또는 1의 값은 1 또는 0으로 변경될 수 있다. 이와 같은 과정은 각 자식 세대(O1, O2)에 관해 벡터 값 1의 수가 n에 맞춰질 때까지 수행될 수 있다.When the child generations O1 and O2 are generated from the initial generations P1 and P2, a calibration process for matching the number of
일 실시예에 따르면 자식 세대(O1, O2) 모두에 적용되는 인덱스 값이 선택될 수 있다. 예를 들어, 자식 세대(O1, O2)에 관해 인덱스 값 2가 임의로 선택될 수 있다. 자식 세대(O1)의 경우 벡터 값 1이 8개로 n보다 2개 많은 상태이므로, 선택된 인덱스 값 2의 주변에 위치하는 인덱스 1에 대응하는 벡터 값 1, 및 인덱스 3에 대응하는 벡터 값 1이 각각 0으로 변경될 수 있다. 자식 세대(O2)의 경우 벡터 값 1이 4개로 n보다 2개가 적은 상태이므로, 선택된 인덱스 값 2의 주변에 위치하는 인덱스 1에 대응하는 벡터 값 0, 및 인덱스 2에 대응하는 벡터 값 0이 각각 1로 변경될 수 있다.According to one embodiment, index values applied to all child generations (O1, O2) may be selected. For example, an index value of 2 can be arbitrarily selected for the child generation (O1, O2). The
다른 실시예에 따르면, 각 자식 세대(O1, O2) 별로 인덱스 값이 선택될 수 있다. 예를 들어, 자식 세대(O1)에 관해 인덱스 값 2가 임의로 선택될 수 있고, 선택된 인덱스 값 2의 주변에 위치하는 인덱스 1에 대응하는 벡터 값 1, 및 인덱스 3에 대응하는 벡터 값 1이 각각 0으로 변경될 수 있다. 또한, 자식 세대(O1)와는 독립적으로 자식 세대(O2)에 관해 인덱스 값 1이 선택될 수 있고, 선택된 인덱스 값 1의 주변에 위치하는 인덱스 0 내지 인덱스 2의 벡터 값들 중 두 개가 0에서 1로 변경될 수 있다.According to another embodiment, an index value may be selected for each child generation (O1, O2). For example, the
앞선 예시에서는 하나의 인덱스 값이 선택됨에 따라 해당 인덱스 값에 대응하는 벡터 값, 및 주변의 인덱스 값에 대응하는 벡터 값이 함께 변경되는 것을 설명하였다. 그러나, 앞선 예시와는 달리 하나의 인덱스 값이 선택되면 해당 인덱스 값에 대응하는 하나의 벡터 값이 변경되고, 이와 같은 과정이 벡터 값 1의 수가 n에 맞춰질 때까지 반복될 수 있다. 만약 하나의 인덱스 값이 선택되었으나, 해당 인덱스 값에 대응하는 벡터 값이 이미 초과된 수의 값인 경우, 예를 들어 1의 개수가 n이 넘었으나 선택된 인덱스 값에 대응하는 벡터 값이 0인 경우, 선택된 인덱스 값에서 가장 가까운 벡터 값 중에서 변경 대상이 결정될 수 있다. 예를 들어, 앞선 예시에서, 선택된 인덱스 값에서 가장 가까운 1의 벡터 값이 0으로 변경될 수 있다. 만약 선택된 인덱스 값에서 가장 가까운 1의 벡터 값이 둘 이상이라면 이들 중 어느 하나가 임의로 선택될 수 있다.In the above example, as one index value is selected, the vector value corresponding to the corresponding index value and the vector value corresponding to the neighboring index value are changed together. However, unlike the previous example, if one index value is selected, one vector value corresponding to the corresponding index value is changed, and this process can be repeated until the number of
<적합도 평가><Fit evaluation>
염색체 벡터가 생성되면 적합도가 평가될 수 있다. 적합도의 평가 기준은 새로운 충전기가 설치되는 경우 이 충전기가 기존 충전기들의 부하를 얼마나 흡수할 수 있는지를 포함할 수 있다. 부하는 전기 자동차의 추가 보급에 비례하여 현재의 부하에서 2배 혹은 3배로 설정될 수 있고, 이러한 부하를 1.0이하로 분배할 수 있는 충전기 설치가 요구된다. 이 때 신규 충전기가 제1 유형에 속하는지 제2 유형에 속하는지에 따라 흡수도의 계산 방법이 달라질 수 있다.Once a chromosome vector has been generated, fitness can be assessed. The criterion for evaluation of fitness may include how much the charger can absorb the load of existing chargers when a new charger is installed. The load may be set to double or triple the present load in proportion to the additional supply of the electric vehicle, and a charger installation capable of distributing such load to less than 1.0 is required. At this time, depending on whether the new charger belongs to the first type or the second type, the calculation method of the absorbency can be changed.
제1 유형의 경우, 운전자들은 클러스터 내에서 거의 균등하게 충전기를 선택할 수 있으므로, 우선 클러스터의 부하를 균배할 수 있다. 예를 들어, 한 클러스터에 3개의 충전기가 있고 이들의 평균부하가 1.2라 한다면 신규 충전기 설치에 의해 0.9로 줄어들게 된다. 즉, 총 부하는 3*1.2=3.6이고 이를 4로 나누면 0.9가 된다. 다음으로 제1 유형은 주변의 클러스터나 충전기로부터 부하를 흡수할 수 있다. 앞선 예시에서, 이 클러스터는 주변으로부터 0.1*4=0.4의 부하를 흡수할 여력을 가질 수 있다.In the case of the first type, the drivers can select the charger almost equally in the cluster, so that the load of the cluster can be first pumped. For example, if there are three chargers in a cluster and their average load is 1.2, they will be reduced to 0.9 by installing a new charger. That is, the total load is 3 * 1.2 = 3.6, which is divided by 4 to 0.9. The first type may then absorb loads from the surrounding cluster or charger. In the preceding example, this cluster may have the capacity to absorb a load of 0.1 * 4 = 0.4 from the periphery.
제2 유형의 경우, 새로운 그룹을 형성하게 되므로 현재의 부하는 0이고 주변으로부터 부하를 흡수할 수 있다. 이 과정에서 제2 유형의 후보지들이 복수 개 존재한다면, 이들 후보지가 새로운 클러스터를 형성할 수도 있다. 염색체 벡터의 왼쪽부터 스캔하며 적합도가 평가되는 경우, 왼쪽에서 첫 번째 등장하는 제2 유형의 후보지는 단독 충전기로서 적합도가 평가될 수 있고, 왼쪽에서 두 번째 등장하는 제2 유형의 후보지부터 앞선 후보지와 클러스터를 형성하는지에 따라 제1 유형과 동일한 방식으로 적합도가 평가될 수 있다.In the case of the second type, since a new group is formed, the present load is zero and the load can be absorbed from the periphery. If there are a plurality of candidates of the second type in this process, these candidates may form a new cluster. When the fitness is evaluated from the left side of the chromosome vector, the candidate of the second type appearing first on the left side can be evaluated as fitness as a sole charger, and candidates of the second type candidate, The fitness may be evaluated in the same manner as the first type depending on whether the cluster is formed.
주변 충전기의 부하를 흡수하는데 있어서 주변 충전기의 1.0을 넘는 과부하 부분이 증설 충전기의 흡수 대상이 될 수 있으며, 이러한 흡수 대상은 거리에 반비례할 수 있다. 애초에 충전하려던 기존 충전기에서 다른 충전기로 이동하려면 남은 배터리 잔량이 충분해야 하기 때문이다. 또한, 증설 충전기가 애초에 충전하려던 기존 충전기에서 너무 멀리 떨어져 있다면 증설 충전기로 이동하는 대신 기존 충전기에 대기하는 방법을 선택할 것이며, 아래에서 이러한 최대 이동 거리는 U로 정의한다. 따라서, 신설 충전기는 U 이상 떨어진 다른 충전기의 부하를 흡수할 수 없다. 또한, 최대 L만큼 떨어진 충전기들이 클러스터를 형성하는 것으로 정의하면, U보다 가까운 거리의 충전기들 중 L보다 먼 거리에 위치하는 충전기들의 과부하는 증설 충전기에 의해 흡수될 수 있다.In the case of absorbing the load of the peripheral charger, an overload portion of the peripheral charger of 1.0 or more may be absorbed by the extended charger, and this absorbing object may be inversely proportional to the distance. If you want to move from one charger to another charger in the first place, there should be enough remaining battery. Also, if the extended charger is too far away from the original charger that it was originally intended to charge, then it will choose to wait on the existing charger instead of going to the extended charger. Therefore, the new charger can not absorb the load of another charger that is away from U. Also, if the chargers that are separated by a maximum L are defined as forming a cluster, the overload of the chargers located farther than L out of the chargers of a distance closer than U can be absorbed by the extension charger.
결국 증설 충전기로부터 d km 떨어지고 과부하가 ρ인 주변충전기로부터 흡수할 수 있는 부하는 아래 수학식 1로 나타낼 수 있다.The load that can be absorbed from the surrounding charger, which is d km away from the extension charger and has an overload of ρ, can be expressed by
수학식 1에서, ρ_a는 증설 충전기에 의해 흡수되는 주변 충전기의 과부하를 나타내고, ρ_n은 주변 충전기의 과부하를 나타내고, U는 증설 충전기가 부하를 흡수할 수 있는 한계 거리를 나타내고, L은 증설 충전기가 부하를 흡수할 수 있는 최소 거리를 나타내고, d는 증설 충전기 및 주변 충전기 간의 거리를 나타낸다.In the equation (1), p_a denotes an overload of the peripheral charger absorbed by the expansion charger, p_n denotes an overload of the peripheral charger, U denotes a limit distance at which the expansion charger can absorb the load, Represents the minimum distance that the load can be absorbed, and d represents the distance between the extension charger and the surrounding charger.
증설 충전기가 흡수할 수 있는 최대 부하는 1.0으로 설정될 수 있다. 다시 말해, 증설 충전기는 1.0이 넘는 부하를 흡수하지 않는 것으로 설정될 수 있다. 각 증설 충전기가 흡수할 수 있는 부하들의 합이 적합도 값으로 산정되며 유전 알고리즘을 통해 이를 최대화할 수 있는 충전기들이 선택될 수 있다.The maximum load that can be absorbed by the expansion charger can be set to 1.0. In other words, the extension charger can be set not to absorb loads above 1.0. The sum of the loads that each extension charger can absorb is calculated as the fitness value and the chargers that can maximize it through the genetic algorithm can be selected.
도 6은 일 실시예에 따른 적합도 산정 과정을 나타낸다. 도 6에서 U는 5km로, L은 2km로 설정된다. 주변의 클러스터 혹은 충전기 옆에는 전기 자동차가 늘어날 때의 현 상태 대비 예상 부하가 기제되어 있다.FIG. 6 illustrates a fitness calculation process according to an embodiment. In Fig. 6, U is set to 5 km and L is set to 2 km. There is a predicted load on the adjacent cluster or charger, compared to the current state when the electric vehicle is stretched.
도 6의 (a)는 클러스터 내에 충전기가 증설되는 제1 유형을 나타낸다. 증설될 충전기가 속할 클러스터는 기존에 두 개의 충전기를 포함하며, 이들의 평균 부하는 1.2이다. 증설 충전기가 설치되면 평균 부하는 1.2*2/3=0.8이 되어 1.0 아래로 떨어지고, 0.4의 과부하가 증설 충전기에 의해 흡수된다. 이와 아울러 주변 충전기 혹은 클러스터로부터 (1-0.8)*3=0.6의 부하를 흡수할 여력이 생긴다.6 (a) shows a first type in which a charger is installed in a cluster. The cluster to which the charger to be added belongs has two chargers, and their average load is 1.2. When the extension charger is installed, the average load is 1.2 * 2/3 = 0.8 and falls below 1.0, and an overload of 0.4 is absorbed by the expansion charger. In addition, there is a capacity to absorb (1-0.8) * 3 = 0.6 load from the surrounding charger or cluster.
주변 충전기 A, B, C, D 중에서 B는 U 이상 떨어져 있기 때문에 증설 충전기로 흡수할 수 없으며, D는 U이내에 위치하고는 있지만 부하가 1.0이 되지 않기 때문에 흡수되지 않는다. A의 경우는 0.2*(5-3)/(5-2)=0.4/3의 부하가, C의 경우는 0.4*(5-4)/(5-2)=0.4/3의 부하가 증설 충전기에 의해 흡수된다. 결국 이 충전기의 증설에 의한 이득은 0.4+0.4/3+0.4/3이 된다. 여기서, 기존의 클러스터에서 흡수되는 0.4 부분은 제1 과부하로 지칭될 수 있고, 주변 클러스터나 주변 충전기로부터 흡수되는 0.4/3+0.4/3 부분은 제2 과부하로 지칭될 수 있다.Among the peripheral chargers A, B, C and D, B is not absorbed by the expansion charger because U is more than U, and D is not absorbed because U is located within U but the load is not 1.0. The load of 0.2 * (5-3) / (5-2) = 0.4 / 3 is increased in case of A and the load of 0.4 * (5-4) / (5-2) = 0.4 / It is absorbed by the charger. As a result, the gain of this charger is 0.4 + 0.4 / 3 + 0.4 / 3. Here, the 0.4 part absorbed in the existing cluster can be referred to as the first overload, and the 0.4 / 3 + 0.4 / 3 part absorbed from the surrounding cluster or the surrounding charger can be referred to as the second overload.
도 6의 (b)는 충전기가 독립된 위치에 증설되는 경우이며, 이때는 클러스터의 공유에 의한 이득은 없어지고, A와 C로부터의 부하만 흡수하여 그 이득은 0.4/3+0.4/3이 된다.6 (b) shows a case where the charger is installed in an independent position. In this case, the gain due to the sharing of clusters is lost, and only the load from A and C is absorbed and the gain becomes 0.4 / 3 + 0.4 / 3.
도 7은 일 실시예에 따른 단말을 나타낸다. 단말(700)은 프로서세(710) 및 메모리(720)를 포함하며, 전술된 전기 자동차를 충전하기 위한 충전기의 설치 위치를 결정하는 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 메모리(720)는 프로세서(710)에서 읽을 수 있는 명령어를 포함할 수 있고, 상기 명령어가 프로세서(710)에서 실행되면, 프로세서(710)는 인덱스에 대응하는 설치 후보지-상기 설치 후보지들은 기 형성된 충전 클러스터에 속하는 제1 유형 및 상기 충전 클러스터에 속하지 않는 제2 유형 중 어느 하나로 분류됨-의 선택 여부를 나타내는 벡터 값들을 포함하는 염색체 벡터를 정의하고, 상기 염색체 벡터에 기초하여 초기 세대를 결정하고, 상기 초기 세대에 유전 연산을 적용함으로써 상기 초기 세대의 자식 세대를 생성하고, 상기 자식 세대에 의해 선택된 설치 후보지들 각각의 유형에 따라 계산된 상기 선택된 설치 후보지들에 대응하는 과부하 흡수 이득에 기초하여 상기 자식 세대의 적합도를 평가하고, 상기 평가된 적합도에 기초하여 충전기의 설치 위치를 결정할 수 있다.7 illustrates a terminal according to an embodiment. The terminal 700 includes a
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(Arithmetic Logic Unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(Field Programmable Gate Array), PLU(Programmable Logic Unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented as a computer-readable recording medium, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA) , A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.
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.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
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.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
Claims (11)
인덱스에 대응하는 설치 후보지-상기 설치 후보지들은 기 형성된 충전 클러스터에 속하는 제1 유형 및 상기 충전 클러스터에 속하지 않는 제2 유형 중 어느 하나로 분류됨-의 선택 여부를 나타내는 벡터 값들을 포함하는 염색체 벡터를 정의하는 단계;
상기 염색체 벡터에 기초하여 초기 세대를 결정하는 단계;
상기 초기 세대에 유전 연산을 적용함으로써, 상기 초기 세대의 자식 세대를 생성하는 단계;
상기 자식 세대에 의해 선택된 설치 후보지들 각각의 유형에 따라 계산된, 상기 선택된 설치 후보지들에 대응하는 과부하 흡수 이득에 기초하여, 상기 자식 세대의 적합도를 평가하는 단계; 및
상기 평가된 적합도에 기초하여 충전기의 설치 위치를 결정하는 단계
를 포함하는 단말의 동작 방법.An operating method of a terminal for determining an installation position of a charger for charging an electric vehicle,
An installation candidate corresponding to the index, the installation candidates defining a chromosome vector including vector values indicating whether to select the first type belonging to the preformed charge cluster and the second type not belonging to the charge cluster ;
Determining an initial generation based on the chromosome vector;
Generating a child generation of the initial generation by applying a genetic operation to the initial generation;
Evaluating the fitness of the child household based on an overload absorption gain corresponding to the selected installation candidates calculated according to each type of installation candidate selected by the child generation; And
Determining an installation position of the charger based on the evaluated fitness;
The method comprising the steps of:
상기 자식 세대의 염색체 벡터에 의해 상기 제1 유형의 제1 후보지가 선택되고, 상기 제1 후보지가 제1 충전 클러스터에 속하는 경우, 상기 적합도를 평가하는 단계는
상기 제1 후보지에 설치될 제1 충전기 및 상기 제1 충전 클러스터에 설치되어 있던 충전기들의 충전 부하를 균등하게 분할하여, 상기 제1 충전 클러스터의 과부하 중에 상기 제1 충전기에 의해 흡수되는 제1 과부하를 계산하는 단계; 및
상기 제1 과부하에 기초하여 상기 적합도를 평가하는 단계
를 포함하는, 단말의 동작 방법.The method according to claim 1,
If the first candidate of the first type is selected by the chromosome vector of the child generation and the first candidate belongs to the first charge cluster,
Wherein a first overload is absorbed by the first charger during an overload of the first charge cluster by dividing the charge load of the first charger installed in the first candidate and the chargers installed in the first charge cluster equally Calculating; And
Evaluating the fitness based on the first overload;
The method comprising the steps of:
상기 제1 후보지 및 상기 제1 후보지 주변에 위치한 주변 충전기 간의 거리, 및 상기 주변 충전기의 과부하에 기초하여, 상기 주변 충전기의 과부하 중에 상기 제1 충전기에 의해 흡수되는 제2 과부하를 계산하는 단계
를 더 포함하고,
상기 적합도를 평가하는 단계는 상기 제1 과부하 및 상기 제2 과부하에 기초하여 수행되는, 단말의 동작 방법.3. The method of claim 2,
Calculating a second overload absorbed by said first charger during an overload of said peripheral charger based on a distance between said first candidate and a peripheral charger located around said first candidate and an overload of said peripheral charger,
Further comprising:
And the step of evaluating the fitness is performed based on the first overload and the second overload.
상기 자식 세대의 염색체 벡터에 의해 상기 제2 유형의 제2 후보지가 선택되는 경우, 상기 적합도를 평가하는 단계는
상기 제2 후보지 및 상기 제2 후보지 주변에 위치한 주변 충전기 간의 거리, 및 상기 주변 충전기의 과부하에 기초하여, 상기 주변 충전기의 과부하 중에 상기 제2 후보지에 설치될 제2 충전기에 의해 흡수되는 과부하를 계산하는 단계; 및
상기 계산된 과부하에 기초하여 상기 적합도를 평가하는 단계
를 포함하는, 단말의 동작 방법.The method according to claim 1,
And when the second candidate of the second type is selected by the chromosome vector of the child generation,
Calculating an overload absorbed by a second charger to be installed in the second candidate during an overload of the peripheral charger, based on a distance between the second candidate and a peripheral charger located around the second candidate, and an overload of the peripheral charger; ; And
Evaluating the fitness based on the calculated overload;
The method comprising the steps of:
상기 제2 충전기에 의해 흡수되는 과부하를 계산하는 단계는 아래 수학식에 기초하여 수행되는,
-상기 수학식에서, ρ_a는 제2 충전기에 의해 흡수되는 주변 충전기의 과부하를 나타내고, ρ_n은 주변 충전기의 과부하를 나타내고, U는 제2 충전기가 부하를 흡수할 수 있는 한계 거리를 나타내고, L은 제2 충전기가 부하를 흡수할 수 있는 최소 거리를 나타내고, d는 제2 충전기 및 주변 충전기 간의 거리를 나타냄-
단말의 동작 방법.5. The method of claim 4,
Wherein calculating the overload absorbed by the second charger is performed based on the following equation:
- represents the overload of the peripheral charger, U represents the limit distance at which the second charger can absorb the load, L represents the overload of the peripheral charger absorbed by the second charger, 2 represents the minimum distance the charger can absorb the load, and d represents the distance between the second charger and the surrounding charger -
A method of operating a terminal.
상기 자식 세대를 생성하는 단계는
상기 제1 유형에 대응하는 영역 내 적어도 하나의 교차점(crossover point) 및 상기 제2 유형에 대응하는 영역 내 적어도 하나의 교차점에 관해 교차 연산을 적용하여 수행되는, 단말의 동작 방법.The method according to claim 1,
The step of generating the child household
And performing at least one crossover point in the region corresponding to the first type and at least one intersection in the region corresponding to the second type.
상기 염색체 벡터의 전체 원소 수는 충전 후보지들의 수에 대응하고, 설치 후보지의 선택을 나타내는 원소 수는 설치될 충전기의 수에 대응하는, 단말의 동작 방법.The method according to claim 1,
Wherein the total number of elements of the chromosome vector corresponds to the number of charging candidates and the number of elements indicating the selection of installation candidates corresponds to the number of chargers to be installed.
프로세서; 및
상기 프로세서에서 읽을 수 있는 명령어를 포함하는 메모리
를 포함하고,
상기 명령어가 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는
인덱스에 대응하는 설치 후보지-상기 설치 후보지들은 기 형성된 충전 클러스터에 속하는 제1 유형 및 상기 충전 클러스터에 속하지 않는 제2 유형 중 어느 하나로 분류됨-의 선택 여부를 나타내는 벡터 값들을 포함하는 염색체 벡터를 정의하고,
상기 염색체 벡터에 기초하여 초기 세대를 결정하고,
상기 초기 세대에 유전 연산을 적용함으로써 상기 초기 세대의 자식 세대를 생성하고,
상기 자식 세대에 의해 선택된 설치 후보지들 각각의 유형에 따라 계산된 상기 선택된 설치 후보지들에 대응하는 과부하 흡수 이득에 기초하여 상기 자식 세대의 적합도를 평가하고,
상기 평가된 적합도에 기초하여 충전기의 설치 위치를 결정하는,
단말.A terminal for determining an installation position of a charger for charging an electric vehicle,
A processor; And
A memory including instructions readable by the processor,
Lt; / RTI >
When the instruction is executed in the processor, the processor
An installation candidate corresponding to the index, the installation candidates defining a chromosome vector including vector values indicating whether to select the first type belonging to the preformed charge cluster and the second type not belonging to the charge cluster and,
Determining an initial generation based on the chromosome vector,
Generating an initial generation of children by applying a genetic operation to the initial generation,
Evaluating the fitness of the child household based on an overload absorption gain corresponding to the selected installation candidates calculated according to each type of installation candidate selected by the child generation,
Determining an installation position of the charger based on the evaluated fitness,
Terminal.
상기 자식 세대의 염색체 벡터에 의해 상기 제1 유형의 제1 후보지가 선택되고, 상기 제1 후보지가 제1 충전 클러스터에 속하는 경우,
상기 프로세서는 상기 제1 후보지에 설치될 제1 충전기 및 상기 제1 충전 클러스터에 설치되어 있던 충전기들의 충전 부하를 균등하게 분할하여 상기 제1 충전 클러스터의 과부하 중에 상기 제1 충전기에 의해 흡수되는 제1 과부하를 계산하고, 상기 제1 과부하에 기초하여 상기 적합도를 평가하는, 단말.10. The method of claim 9,
When the first candidate of the first type is selected by the chromosome vector of the child generation and the first candidate belongs to the first charge cluster,
Wherein the processor is configured to equally divide the charging load of the first charger to be installed in the first candidate and the chargers installed in the first charging cluster, And calculates the overload, and evaluates the fitness based on the first overload.
상기 자식 세대의 염색체 벡터에 의해 상기 제2 유형의 제2 후보지가 선택되는 경우,
상기 프로세서는 상기 제2 후보지 및 상기 제2 후보지 주변에 위치한 주변 충전기 간의 거리, 및 상기 주변 충전기의 과부하에 기초하여 상기 주변 충전기의 과부하 중에 상기 제2 후보지에 설치될 제2 충전기에 의해 흡수되는 과부하를 계산하고, 상기 계산된 과부하에 기초하여 상기 적합도를 평가하는, 단말.10. The method of claim 9,
When the second candidate of the second type is selected by the chromosome vector of the child generation,
Wherein the processor is further configured to determine a distance between the second candidate and a peripheral charger located around the second candidate and an overload absorbed by the second charger to be installed in the second candidate during an overload of the peripheral charger based on an overload of the peripheral charger And evaluates the goodness of fit based on the calculated overload.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170146646A KR102023163B1 (en) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | Site selection scheme for electric vehicle chargers based on genetic algorithm |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170146646A KR102023163B1 (en) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | Site selection scheme for electric vehicle chargers based on genetic algorithm |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190051235A true KR20190051235A (en) | 2019-05-15 |
| KR102023163B1 KR102023163B1 (en) | 2019-09-19 |
Family
ID=66579694
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170146646A KR102023163B1 (en) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | Site selection scheme for electric vehicle chargers based on genetic algorithm |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102023163B1 (en) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111178580A (en) * | 2019-11-28 | 2020-05-19 | 浙江工业大学 | Supermarket site selection method based on improved BP neural network |
| CN111275296A (en) * | 2020-01-14 | 2020-06-12 | 北京交通大学 | One-way shared automobile system site selection optimization method based on trajectory data |
| CN111523698A (en) * | 2020-03-20 | 2020-08-11 | 全球能源互联网集团有限公司 | Ant colony site selection method and device for macroscopically site selection of clean energy base |
| KR102204458B1 (en) * | 2020-04-03 | 2021-01-15 | 김정권 | Apparatus and method of simulating inerior design and cost |
| KR20210034267A (en) * | 2019-09-20 | 2021-03-30 | 주식회사 알고리고 | Apparatus and method for recommending installation position of new charging station using load distribution of electric car charging station |
| KR102259675B1 (en) * | 2020-01-17 | 2021-06-01 | 한전케이디엔주식회사 | System and method for recommending optimal location of electric vehicle charging station |
| CN113076621A (en) * | 2020-09-04 | 2021-07-06 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | Reference station network address selection method and device, electronic equipment and computer storage medium |
| CN113762864A (en) * | 2021-01-06 | 2021-12-07 | 北京京东振世信息技术有限公司 | Logistics site location method and device |
| KR20220019460A (en) | 2020-08-10 | 2022-02-17 | 제주대학교 산학협력단 | Metohd and apparauts of rectangular detection for selecting new installation location of electric vehicle charging station |
| WO2022231100A1 (en) * | 2021-04-29 | 2022-11-03 | (주)에코브레인 | System for analyzing suitable site for electric vehicle charging infrastructure using big data |
| WO2023128735A1 (en) * | 2022-01-03 | 2023-07-06 | 고려대학교 산학협력단 | Method for selecting optimal location for electric vehicle charging station for charging load balancing |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102191026B1 (en) * | 2019-09-27 | 2020-12-14 | 제주대학교 산학협력단 | Method and apparatus of parking slot assignment for electric vehicle based on network |
| KR20230062056A (en) | 2021-10-29 | 2023-05-09 | 주식회사 나인와트 | Method for determining charger installation site based on building energy data and apparatus thereof |
| US11775872B1 (en) | 2022-12-01 | 2023-10-03 | Recentive Analytics, Inc. | Techniques for identifying optimal EV charging station locations |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160300170A1 (en) * | 2015-04-08 | 2016-10-13 | Gufei Sun | Optimized placement of electric vehicle charging stations |
-
2017
- 2017-11-06 KR KR1020170146646A patent/KR102023163B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160300170A1 (en) * | 2015-04-08 | 2016-10-13 | Gufei Sun | Optimized placement of electric vehicle charging stations |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Dimitrios Efthymiou 외 3명. Electric vehicles charging infrastructure location: a genetic algorithm approach. 2017년 5월 * |
| Shuangshuang Chen 외 3명. Optimal Location of Electric Vehicle Charging Stations Using Genetic Algorithm. 2015년 * |
| Xiangwu Yan 외 3명. Planning of Electric Vehicle Charging Station Based on Hierarchic Genetic Algorithm. 2014년 * |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210034267A (en) * | 2019-09-20 | 2021-03-30 | 주식회사 알고리고 | Apparatus and method for recommending installation position of new charging station using load distribution of electric car charging station |
| CN111178580A (en) * | 2019-11-28 | 2020-05-19 | 浙江工业大学 | Supermarket site selection method based on improved BP neural network |
| CN111275296A (en) * | 2020-01-14 | 2020-06-12 | 北京交通大学 | One-way shared automobile system site selection optimization method based on trajectory data |
| KR102259675B1 (en) * | 2020-01-17 | 2021-06-01 | 한전케이디엔주식회사 | System and method for recommending optimal location of electric vehicle charging station |
| CN111523698A (en) * | 2020-03-20 | 2020-08-11 | 全球能源互联网集团有限公司 | Ant colony site selection method and device for macroscopically site selection of clean energy base |
| CN111523698B (en) * | 2020-03-20 | 2023-08-08 | 全球能源互联网集团有限公司 | Ant colony site selection method and device for macroscopic site selection of clean energy base |
| KR102204458B1 (en) * | 2020-04-03 | 2021-01-15 | 김정권 | Apparatus and method of simulating inerior design and cost |
| KR20220019460A (en) | 2020-08-10 | 2022-02-17 | 제주대학교 산학협력단 | Metohd and apparauts of rectangular detection for selecting new installation location of electric vehicle charging station |
| CN113076621A (en) * | 2020-09-04 | 2021-07-06 | 中移(上海)信息通信科技有限公司 | Reference station network address selection method and device, electronic equipment and computer storage medium |
| CN113762864A (en) * | 2021-01-06 | 2021-12-07 | 北京京东振世信息技术有限公司 | Logistics site location method and device |
| WO2022231100A1 (en) * | 2021-04-29 | 2022-11-03 | (주)에코브레인 | System for analyzing suitable site for electric vehicle charging infrastructure using big data |
| KR20220148407A (en) * | 2021-04-29 | 2022-11-07 | (주)에코브레인 | A Site Analysis System for Charging Infrastructure of Electric Vehicle Using Big Data |
| WO2023128735A1 (en) * | 2022-01-03 | 2023-07-06 | 고려대학교 산학협력단 | Method for selecting optimal location for electric vehicle charging station for charging load balancing |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102023163B1 (en) | 2019-09-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102023163B1 (en) | Site selection scheme for electric vehicle chargers based on genetic algorithm | |
| Iacobucci et al. | Optimization of shared autonomous electric vehicles operations with charge scheduling and vehicle-to-grid | |
| Shahraki et al. | Optimal locations of electric public charging stations using real world vehicle travel patterns | |
| Vosooghi et al. | Shared autonomous electric vehicle service performance: Assessing the impact of charging infrastructure | |
| Chen et al. | Operations of a shared, autonomous, electric vehicle fleet: Implications of vehicle & charging infrastructure decisions | |
| Hörl et al. | Fleet control algorithms for automated mobility: A simulation assessment for Zurich | |
| Baouche et al. | Efficient allocation of electric vehicles charging stations: Optimization model and application to a dense urban network | |
| Ammous et al. | Optimal cloud-based routing with in-route charging of mobility-on-demand electric vehicles | |
| Cilio et al. | Allocation optimisation of rapid charging stations in large urban areas to support fully electric taxi fleets | |
| Ma et al. | Rebalancing stochastic demands for bike-sharing networks with multi-scenario characteristics | |
| Aljaidi et al. | Optimal placement and capacity of electric vehicle charging stations in urban areas: Survey and open challenges | |
| Hiwatari et al. | A road traffic simulator to analyze layout and effectiveness of rapid charging infrastructure for electric vehicle | |
| CN110929910A (en) | Bus route adjusting method and device | |
| Bahrami et al. | Autonomous vehicle parking policies: A case study of the City of Toronto | |
| El-Fedany et al. | A smart coordination system integrates MCS to minimize EV trip duration and manage the EV charging, mainly at peak times | |
| Khalid et al. | Optimized pricing & scheduling model for long range autonomous valet parking | |
| Luke et al. | Joint optimization of autonomous electric vehicle fleet operations and charging station siting | |
| CN106130110B (en) | The electric taxi charging station constant volume method on trip ground is selected based on stratified probability | |
| Petit et al. | Dedicated bus lane network design under demand diversion and dynamic traffic congestion: An aggregated network and continuous approximation model approach | |
| Xiao et al. | A collaborative reservation mechanism of multiple parking lots based on dynamic vehicle path planning | |
| Kamiński et al. | Multiagent routing simulation with partial smart vehicles penetration | |
| KR101634870B1 (en) | Tour scheduler of electric vehicles having charger selection mechanism | |
| Koháni et al. | Location-scheduling optimization problem to design private charging infrastructure for electric vehicles | |
| KR101462337B1 (en) | Method and apparatus of scheduling electric vehicle relocation using genetic algorithms | |
| Cavadas et al. | Electric vehicles charging network planning |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |