KR20220074102A - 전기차 충전 시스템 - Google Patents

전기차 충전 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20220074102A
KR20220074102A KR1020200162216A KR20200162216A KR20220074102A KR 20220074102 A KR20220074102 A KR 20220074102A KR 1020200162216 A KR1020200162216 A KR 1020200162216A KR 20200162216 A KR20200162216 A KR 20200162216A KR 20220074102 A KR20220074102 A KR 20220074102A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
voltage
electric vehicle
energy
vehicle charging
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
KR1020200162216A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102469243B1 (ko
Inventor
김대진
김병기
유경상
Original Assignee
한국에너지기술연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국에너지기술연구원 filed Critical 한국에너지기술연구원
Priority to KR1020200162216A priority Critical patent/KR102469243B1/ko
Publication of KR20220074102A publication Critical patent/KR20220074102A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102469243B1 publication Critical patent/KR102469243B1/ko
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/60—Monitoring or controlling charging stations
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L1/00—Supplying electric power to auxiliary equipment of vehicles
    • B60L1/20—Energy regeneration from auxiliary equipment
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/20—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles characterised by converters located in the vehicle
    • B60L53/24—Using the vehicle's propulsion converter for charging
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/50—Charging stations characterised by energy-storage or power-generation means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2200/00—Type of vehicle
    • B60Y2200/90—Vehicles comprising electric prime movers
    • B60Y2200/91—Electric vehicles
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/12—Electric charging stations
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/14—Plug-in electric vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

본 실시예들은 전기차 충전 시스템에 관한 것이다. 일 측면에서, 본 실시예들은 재생 에너지로부터 전력을 생산하는 에너지 발생 장치, 에너지 발생 장치로부터 공급되는 전력을 저장하거나 변환하는 에너지 저장 장치, 에너지 저장 장치로부터 공급되는 변환된 전력을 저장하거나 전기차에 공급하는 전기차 충전 장치 및 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치로부터 목표 전압의 제어를 위한 인자 및 목표 에너지 자립률의 제어를 위한 인자 각각에 대한 정보를 획득하여 비용함수를 산출하고, 산출된 비용함수가 가질 수 있는 최솟값에 기반하여 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치 중 적어도 하나의 전력을 제어하는 제어 장치를 포함하는 전기차 충전 시스템을 제공할 수 있다.

Description

전기차 충전 시스템{ELECTRIC VEHICLE CHARGING SYSTEM}
본 실시예들은 전기차 충전 시스템에 관한 것이다. 구체적으로 본 실시예들은 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치의 전력을 통합적으로 제어할 수 있는 전기차 충전 시스템에 관한 것이다.
전기차(Electric Vehicle, EV)는 배터리의 동력으로 모터를 구동하여, 종래의 가솔린 엔진차에 비해 배기 가스 및 소음 등과 같은 공기 오염원이 적으며, 고장이 적고, 수명이 길고, 운전 조작이 간단하다는 장점이 있다.
이러한 전기차의 장점으로 인해 최근 수요가 급증하고 있고, 전기차는 배터리 충전 문제가 가장 핵심이므로, 언제 어디서나 손쉽게 충전할 수 있는 전기차 충전 인프라 구축이 요구되고 있는 실정이다.
그러나, 무분별한 전기차 충전 시스템의 설치는 기존 전력 시스템의 전력 품질, 안정성 등에 악영향을 미칠 수 있으며, 기존 전기차 충전 시스템은 용량 초과로 인해 설비 증설이 필요하다는 문제점이 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 최근 재생 에너지와 에너지 저장 장치를 결합한 전기차 충전시스템이 설치되고 있다. 하지만, 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치 등의 구성 요소를 개별적으로 제어하고 있어 전기차 충전 시스템의 운영 효율 상승에 제한 사항이 되고 있다. 또한, 에너지 저장 장치, 전기차 충전 장치 등이 비정상 상태임에도 전력 계통의 전력이 계속 공급됨에 따라 화재가 발생할 수 있어 전기차 충전 시스템의 안전성에 문제가 되고 있다.
본 실시예들은 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치의 전력을 통합적으로 제어할 수 있는 전기차 충전 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 실시예들은 비정상 상태인 장치와 전력 계통 장치를 분리하여 안정성을 확보할 수 있는 전기차 충전 시스템을 제공할 수 있다.
일 측면에서, 본 실시예들은 재생 에너지로부터 전력을 생산하는 에너지 발생 장치, 에너지 발생 장치로부터 공급되는 전력을 저장하거나 변환하는 에너지 저장 장치, 에너지 저장 장치로부터 공급되는 변환된 전력을 저장하거나 전기차에 공급하는 전기차 충전 장치 및 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치로부터 목표 전압의 제어를 위한 인자 및 목표 에너지 자립률의 제어를 위한 인자 각각에 대한 정보를 획득하여 비용함수를 산출하고, 산출된 비용함수가 가질 수 있는 최솟값에 기반하여 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치 중 적어도 하나의 전력을 제어하는 제어 장치를 포함하는 전기차 충전 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 실시예들은 에너지 발생 장치로부터 전력을 공급받거나 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치에 전력을 공급하는 전력 계통 장치를 더 포함하고, 전력 계통 장치와 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치를 연결하는 각각의 라인에는 스위치가 구비되며, 제어 장치는 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치에 펄스 신호를 공급하여 비정상 상태 여부를 판단하고, 비정상 상태로 판단되는 경우 비정상 상태인 장치와 전력 계통 장치의 연결 라인에 구비되는 스위치가 개방되도록 제어하는 전기차 충전 시스템을 제공할 수 있다.
본 실시예들의 전기차 충전 시스템은 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치의 전력을 통합적으로 제어할 수 있으므로 전기차 충전 시스템의 운영 효율 상승시킬 수 있다.
또한, 본 실시예들의 전기차 충전 시스템은 비정상 상태인 장치와 전력 계통 장치를 분리시킬 수 있으므로 전기차 충전 시스템의 안정성을 확보할 수 있다.
도 1은 본 실시예들에 의한 전기차 충전 시스템을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 실시예들에 의한 전기차 충전 시스템에 포함되는 제어 장치를 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 실시예들에 의한 목표 전압 제어를 위한 인자에 대한 정보에 포함되는 전압 가중치를 나타내는 그래프이다.
도 4는 본 실시예들에 의한 목표 에너지 자립률 제어를 위한 인자에 대한 정보를 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 실시예들에 의한 목표 에너지 자립률 제어를 위한 인자에 대한 정보에 포함되는 자립률 가중치를 나타내는 그래프이다.
도 6은 본 실시예들의 추가 실시예에 의한 전기차 충전 시스템을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성 요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 기술 사상의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다. 본 명세서 상에서 언급된 "포함한다", "갖는다", "이루어진다" 등이 사용되는 경우 "~만"이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별한 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함할 수 있다.
또한, 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다.
구성 요소들의 위치 관계에 대한 설명에 있어서, 둘 이상의 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속" 등이 된다고 기재된 경우, 둘 이상의 구성 요소가 직접적으로 "연결", "결합" 또는 "접속" 될 수 있지만, 둘 이상의 구성 요소와 다른 구성 요소가 더 "개재"되어 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 여기서, 다른 구성 요소는 서로 "연결", "결합" 또는 "접속" 되는 둘 이상의 구성 요소 중 하나 이상에 포함될 수도 있다.
구성 요소들이나, 동작 방법이나 제작 방법 등과 관련한 시간적 흐름 관계에 대한 설명에 있어서, 예를 들어, "~후에", "~에 이어서", "~다음에", "~전에" 등으로 시간적 선후 관계 또는 흐름적 선후 관계가 설명되는 경우, "바로" 또는 "직접"이 사용되지 않는 이상 연속적이지 않은 경우도 포함할 수 있다.
한편, 구성 요소에 대한 수치 또는 그 대응 정보(예: 레벨 등)가 언급된 경우, 별도의 명시적 기재가 없더라도, 수치 또는 그 대응 정보는 각종 요인(예: 공정상의 요인, 내부 또는 외부 충격, 노이즈 등)에 의해 발생할 수 있는 오차 범위를 포함하는 것으로 해석될 수 있다.
도 1은 본 실시예들에 의한 전기차 충전 시스템을 개략적으로 나타내는 블록도이고, 도 2는 본 실시예들에 의한 전기차 충전 시스템에 포함되는 제어 장치를 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 전기차 충전 시스템은 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200), 전기차 충전 장치(300) 및 제어 장치(400)를 포함한다.
에너지 발생 장치(100)는 재생 에너지로부터 전력을 생산할 수 있다.
에너지 발생 장치(100)는 태양광 에너지로부터 전력을 생산하는 태양광 발전 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 에너지 발생 장치(100)는 바람 에너지로부터 전력을 생산하는 풍력 발전 장치, 물의 위치에너지로부터 전력을 생산하는 수력 발전 장치 등일 수도 있다. 또한, 에너지 발생 장치(100)는 태양광 발전, 풍력 발전 및 수력 발전 중 적어도 2개 이상이 조합될 수도 있다.
이하에서 에너지 발생 장치(100)는 태양광 발전 장치를 예시로 설명하나, 전술한 바와 같이 이에 한정되는 것은 아니며, 본 실시예에 따른 에너지 발생 장치(100)는 재생 에너지로부터 전력을 생산할 수 있는 발전 장치를 모두 포함할 수 있다.
에너지 저장 장치(200)는 에너지 발생 장치(100)로부터 공급되는 전력을 저장하거나 변환할 수 있다.
에너지 저장 장치(200)는 공급되는 전력을 저장하는 배터리, 공급되는 전력을 변환하는 PCS(Power Condition System)를 포함할 수 있다. 또한, 에너지 저장 장치(200)는 배터리의 상태 및 동작을 감시하는 BMS(Battery Management System) 및 에너지 저장 장치 내의 전력을 관리하는 PMS(Power Management System)를 더 포함할 수도 있다. 배터리, PCS, BMS 및 PMS는 에너지 저장 장치(200) 내에 각각 별도로 구비될 수 있으나, 이에 제한되지 않으며, 일체로 구비될 수도 있다.
에너지 저장 장치(200)는 에너지 발생 장치(100)로부터 공급되는 전력 중 저장하고 남은 전력 또는 에너지 발생 장치(100)로부터 공급되는 모든 전력을 변환하여 전기차 충전 장치(300)에 공급할 수 있다. 에너지 저장 장치(200)는 저장되어 있던 전력을 변환하여 전기차 충전 장치(300)에 공급할 수도 있다.
전기차 충전 장치(300)는 에너지 저장 장치(200)로부터 공급되는 변환된 전력을 저장하거나 전기차에 공급할 수 있다.
전기차 충전 장치(300)는 에너지 저장 장치(200)로부터 공급되는 전력 모두를 전기차에 공급할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 전기차 충전 장치(300)는 내부에 별도의 소형 배터리 및 소형 PCS(Power Condition System)를 구비하여 에너지 저장 장치(200)로부터 공급되는 전력 중 일부를 변환하여 저장하고 남은 전력을 전기차에 공급하거나 저장되어 있던 전력을 변환하여 전기차에 공급할 수도 있다.
전기차 충전 장치(300)는 지면에 고정되어 설치되는 스탠드형일 수 있으나, 이에 제한되지 않으며, 벽에 고정되어 설치되는 벽부형일 수도 있다.
전기차 충전 장치(300)는 공급 전력이 3.3kW, 7.7kW 및 15.4kkW 중 어느 하나인 완속 충전 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않으며, 50kW 또는 100kW인 급속 충전 장치일 수도 있다. 또한, 전기차 충전 장치(300)는 완속 충전 장치 및 급속 충전 장치의 조합일 수도 있다. 전기차 충전 장치(300)는 완속 충전 장치, 급속 충전 장치 및 완속 충전 장치와 급속 충전 장치의 조합 중 어느 하나로써 복수개로 구비될 수 있다.
제어 장치(400)는 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)로부터 전압의 제어를 위한 인자 및 에너지 자립률의 제어를 위한 인자 각각에 대한 정보를 획득하여 비용함수를 산출할 수 있다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 제어 장치(400)가 획득하는 전압의 제어를 위한 인자에 대한 정보(410)는 목표 전압(411), 현재 전압(413) 및 전압 가중치(415)를 포함할 수 있다.
목표 전압(411)은 전기차 충전 시스템의 전압 안정화를 위하여 기준이 되는 값일 수 있다.
현재 전압(413)은 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300) 중에서 선별된 가장 높은 전압 및 가장 낮은 전압의 평균과 목표 전압을 비교하여 산출될 수 있다. 예를 들어, 현재 전압(413)은 평균이 목표 전압(411) 이상일 경우 가장 높은 전압으로 산출되며, 평균이 목표 전압(411) 미만일 경우 가장 낮은 전압으로 산출될 수 있다.
전압 가중치(415)는 목표 전압을 중심으로 구분되는 제1 전압범위, 제2 전압범위 및 제3 전압범위에서 서로 다른 값으로 설정되며, 제1 전압범위는 제1 전압의 양의 값 및 음의 값을 상한 및 하한으로 하며, 제2 전압범위는 제1 전압보다 절대값이 큰 제2 전압의 양의 값 및 음의 값을 상한 및 하한으로 하고 제1 전압범위와 중첩되지 않으며, 제3 전압범위는 제2 전압의 양의 값 이상과 제2 전압의 음의 값 이하에서 제1 전압범위 및 제2 전압범위와 중첩되지 않을 수 있다.
전압 가중치(415)는 제1 전압범위에서 0의 값으로 설정되고, 제2 전압범위에서 전압의 절대값 증가에 비례하여 증가되는 값으로 설정되며, 제3 전압범위에서 일정한 최댓값으로 설정될 수 있다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 제어 장치(400)가 획득하는 에너지 자립률의 제어를 위한 인자에 대한 정보(420)는 목표 에너지 자립률(421), 현재 예측된 에너지 자립률(423) 및 자립률 가중치(425)를 포함할 수 있다.
현재 예측된 에너지 자립률(423)은 에너지 발전 예측량을 에너지 소비 예측량으로 나누어 산출되며, 에너지 발전 예측량 및 에너지 소비 예측량은 하루를 기준으로 예측되는 값일 수 있다.
에너지 발전 예측량 및 에너지 소비 예측량은 산출 시점부터 미리 설정된 제1 시점까지의 예측 에너지량인 제1 값에 보정치를 곱하고 미리 설정된 제2 시점부터 산출 시점까지의 에너지량인 제2 값을 더한 값에 기반하여 산출될 수 있다.
산출 시점부터 미리 설정된 제1 시점까지의 예측 에너지량인 제1 값은 일사량, 온도, 근무일, 휴무일 및 요일 중 적어도 어느 하나를 입력 인자로 하여 딥러닝 알고리즘에 의해 산출될 수 있다.
보정치는 미리 설정된 제2 시점부터 산출 시점까지의 에너지량인 제2 값을 미리 설정된 제2 시점부터 산출 시점까지의 예측되었던 예측 에너지량인 제3 값으로 나누어 산출될 수 있다.
자립률 가중치(425)는 미리 설정된 제2 시점을 기준으로 구분되는 제1 시간범위, 제2 시간범위 및 제3 시간범위에서 서로 다른 값으로 설정되며, 제1 시간범위는 미리 설정된 제2 시점부터 제2 시점 이후인 T1 시점까지로 설정되고, 제2 시간범위는 T1 시점부터 T1 시점 이후인 T2 시점까지로 설정되며, 제3 시간범위는 T2 시점부터 T2 시점 이후인 미리 설정된 제1 시점까지로 설정될 수 있다.
자립률 가중치(425)는 제1 시간범위에서 0의 값으로 설정되고, 제2 시간범위에서 시간 경과에 비례하여 증가되는 값으로 설정되며, 제3 시간범위에서 일정한 최댓값으로 설정될 수 있다.
제어 장치(400)는 획득된 전압의 제어를 위한 인자 및 에너지 자립률의 제어를 위한 인자 각각에 대한 정보(410, 420)에 기반하여 하기의 수식 1에 의해 비용함수(430)를 산출할 수 있다.
[수식 1]
Figure pat00001
(J(k): 비용함수, V*: 목표 전압, V(k): 현재 전압, Wv: 전압 가중치, SSR*: 목표 에너지 자립률,
Figure pat00002
: 현재 예측된 에너지 자립률, WSSR: 자립률 가중치)
제어 장치(400)는 수식 1에 의해 산출된 비용함수(430)가 가질 수 있는 최솟값(440)에 기반하여 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300) 중 적어도 하나의 전력을 제어할 수 있다.
제어 장치(400)는 수식 1에 의해 산출된 비용함수(430)가 가질 수 있는 최솟값(440)에 기반하여 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300) 중 적어도 하나의 전력을 제어할 수 있다.
제어 장치(400)는 비용함수(430)가 가질 수 있는 최솟값(440) 결정시 제한 사항(450)을 고려할 수 있다. 제한 사항(450)은 에너지 저장 장치(200)의 충전 잔량, 전력량, 변환 전력량 등일 수 있다.
예를 들어, 제어 장치(400)는 비용함수(430)가 가질 수 있는 최솟값(440) 결정시 에너지 저장 장치의 화재 방지 및 성능 유지를 위하여 에너지 저장 장치(200)의 충전 잔량이 설정되어 있는 최댓값 및 최솟값의 범위 내로 유지되는 지를 고려할 수 있다. 또한, 제어 장치(400)는 비용함수(430)가 가질 수 있는 최솟값(440) 결정시 에너지 저장 장치(200)로 공급되는 전력량이 에너지 저장 장치(200)의 성능에 따라 결정되는 최대 전력량보다 작게 되는지 및 에너지 발생 장치(100)로부터 공급된 전력이 변환되는 전력량 및 에너지 저장 장치(200)에 저장되어 있던 전력이 변환되는 전력량의 합이 에너지 저장 장치(200)의 성능에 따라 결정되는 최대 변환 전력량보다 작게 되는지를 고려할 수 있다.
비용함수(430)가 가질 수 있는 최솟값(440)은 현재 전압(413)을 목표 전압(411)을 중심으로 설정된 범위로써 전압의 제어가 요구되지 않는 정상전압범위 이내로 유지되도록 하며, 현재 예측된 에너지 자립률(423)을 목표 에너지 자립률(421)에 도달되게 하는 가장 작은 값일 수 있다. 따라서, 제어 장치(400)는 전기차 충전 시스템 내의 현재 전압(413)이 정상전압범위를 벗어나거나 전기차 충전 시스템의 현재 예측된 에너지 자립률(423)이 목표 에너지 자립률(421)을 벗어날 것으로 예측되는 경우에, 현재 전압(413)이 정상전압범위 이내가 되도록 하면서 현재 예측된 에너지 자립률(423)이 목표 에너지 자립률(411)에 도달되게 하는 비용함수(430)가 가질 수 있는 최솟값(440)에 기반하여 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300) 중 적어도 하나의 전력을 제어할 수 있다.
예를 들어, 제어 장치(400)는 현재 전압(413)이 정상전압범위를 벗어난 음의 전압이며 현재 예측된 에너지 자립률(423)이 목표 에너지 자립률(421)보다 낮을 것으로 예측되는 경우에, 현재 전압을 증가시키고 현재 예측된 에너지 자립률(423)이 높아지게 하는 비용함수(430)가 가질 수 있는 최솟값(440)에 기반하여, 에너지 발생 장치(100)의 생산 전력 증가, 에너지 저장 장치(200)에 저장되어 있던 전력을 변환하여 전기차 충전 장치(300)에 공급 및 전기차 충전 장치(300)의 저장되어 있던 전력을 변환하여 전기차에 공급 중 적어도 하나 이상을 제어할 수 있다.
제어 장치(400)는 현재 전압(413)이 정상전압범위를 벗어난 양의 전압이며, 현재 예측된 에너지 자립률(423)이 목표 에너지 자립률(421)보다 높을 것으로 예측되는 경우에, 현재 전압을 감소시키면서 현재 예측된 에너지 자립률(423)이 낮아지게 하는 비용함수(430)가 가질 수 있는 최솟값(440)에 기반하여, 에너지 발생 장치(100)의 생산 전력 감소, 에너지 저장 장치(200)에 저장되는 전력 증가 및 전기차 충전 장치(300)에 저장되는 전력 증가 중 적어도 하나 이상을 제어할 수 있다.
제어 장치(400)는 현재 전압(413)이 정상전압범위를 벗어난 음의 전압이며, 현재 예측된 에너지 자립률(423)이 목표 에너지 자립률(421)보다 높을 것으로 예측되는 경우 또는 현재 전압(413)이 정상전압범위를 벗어난 양의 전압이며, 현재 예측된 에너지 자립률(423)이 목표 에너지 자립률(421)보다 낮을 것으로 예측되는 경우에는, 전압 가중치(415) 및 자립률 가중치(425) 중 큰 값에 비중을 두고 비용함수(430)가 가질 수 있는 최솟값(440)에 기반하여, 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300) 중 적어도 하나 이상의 전력을 제어할 수 있다.
도 1 및 도 2에 도시되지 않았으나, 전기차 충전 시스템은 에너지 발생 장치(100)로부터 전력을 공급받거나 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)에 전력을 공급하는 전력 계통 장치를 더 포함할 수 있다. 전력 계통 장치와 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)를 연결하는 각각의 라인에는 스위치가 구비될 수 있다. 제어 장치(400)는 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)에 펄스 신호를 공급하여 비정상 상태 여부를 판단하고, 비정상 상태로 판단되는 경우 비정상 상태인 장치와 전력 계통 장치의 연결 라인에 구비되는 스위치가 개방되도록 제어할 수 있다. 이와 관련된 구체적인 실시예는 도 6을 참조하여 후술한다.
전술한 전기차 충전 시스템은 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)의 전력을 통합적으로 제어할 수 있으므로 전기차 충전 시스템의 운영 효율 상승시킬 수 있다. 또한, 전술한 전기차 충전 시스템은 비정상 상태인 장치와 전력 계통 장치를 분리시킬 수 있으므로 전기차 충전 시스템의 안정성을 확보할 수 있다.
전술한 실시예에서, 미리 설정된 제1 시점은 T2 시점 이상의 값이며, 미리 설정된 제2 시점은 T1 시점 이하의 값으로 제한 없이 설정될 수 있다.
이하에서는, 미리 설정된 제1 시점은 하루 종료 시점이며, 미리 설정된 제2 시점은 하루 시작 시점인 것을 예를 들어 설명하며, 하루 종료 시점은 미리 설정된 제1 시점과 동일한 의미의 용어일 수 있고, 하루 시작 시점은 미리 설정된 제2 시점과 동일한 의미의 용어일 수 있다.
또한, 전술한 실시예에서, 현재라는 용어는 산출 시점과 동일한 의미의 용어일 수 있고, 이하에서 설명되는 실시예서에서도, 현재라는 용어는 산출 시점과 동일한 의미의 용어일 수 있다.
아래에서는 전기차 충전 시스템의 보다 다양한 실시예를 도면을 참조하여 설명한다.
다시 도 2를 참조하면, 전압의 제어를 위한 인자에 대한 정보(410)는 목표 전압(411), 현재 전압(413) 및 전압 가중치(415)를 포함할 수 있다.
목표 전압(411)은 전기차 충전 시스템의 전압의 제어를 위한 기준으로 제어 장치(400)에 의해 설정된 값일 수 있다. 목표 전압(411)은 일정한 고정값일 수 있으나, 이에 제한되지 않으며, 날씨, 온도 등에 따라 다르게 설정되는 변동값일 수도 있다.
현재 전압(413)은 전기차 충전 시스템 내의 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)의 전압에 대한 정보에 기반하여 제어 장치(400)에 의해 산출될 수 있다.
구체적으로 현재 전압(413)은 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300) 중에서 선별된 가장 높은 전압 및 가장 낮은 전압의 평균과 목표 전압(411)을 비교하여 산출될 수 있다. 예를 들어, 현재 전압(413)은 평균이 목표 전압(411) 이상일 경우 가장 높은 전압으로 산출될 수 있으며, 평균이 목표 전압(411) 미만일 경우 가장 낮은 전압으로 산출될 수 있다.
제어 장치(400)는 가장 높은 전압 및 가장 낮은 전압의 선별시 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)의 전압 외에 부하 장치의 전압을 더 고려할 수 있다. 부하 장치는 냉난방기, 전등 등 전기차 충전 시스템 내의 성능 유지 및 향상을 위한 모두 부하를 포함할 수 있다.
가장 높은 전압 및 가장 낮은 전압의 평균은 목표 전압(411)을 중심으로 하여 벗어난 정도를 판별하기 위한 것이며, 현재 전압(413)은 목표 전압을 중심으로 더 멀리 벗어난 가장 높은 전압 또는 가장 낮은 전압으로 산출된다.
따라서, 제어 장치(400)는 목표 전압(411)을 중심으로 가장 멀리 벗어난 장치의 전압을 현재 전압(413)으로 산출할 수 있다.
전압 가중치(415)는 현재 전압이 목표 전압을 벗어난 정도에 따라 가중되는 값으로 제어 장치에 의해 설정된 값일 수 있다.
도 3은 본 실시예들에 의한 목표 전압 제어를 위한 인자에 대한 정보에 포함되는 전압 가중치를 나타내는 그래프이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 전압 가중치(415)는 목표 전압(411, V*)을 중심으로 구분되는 제1 전압범위, 제2 전압범위 및 제3 전압범위에서 서로 다른 값으로 설정될 수 있다. 제1 전압범위는 제1 전압의 양의 값 및 음의 값을 상한 및 하한으로 하며, 제2 전압범위는 제1 전압보다 절대값이 큰 제2 전압의 양의 값 및 음의 값을 상한 및 하한으로 하고 제1 전압범위와 중첩되지 않으며, 제3 전압범위는 제2 전압의 양의 값 이상과 제2 전압의 음의 값 이하에서 제1 전압범위 및 제2 전압범위와 중첩되지 않을 수 있다.
제1 전압범위, 제2 전압범위 및 제3 전압범위는 실험적으로 얻어지는 범위이며, 에너지 발전 장치(100)의 발전 성능, 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)의 저장 성능, 설치된 전기차 충전 시스템 주변의 온도 및 환경 등에 따라 제1 전압범위, 제2 전압범위 및 제3 전압범위 각각은 더 넓거나 좁게 설정될 수도 있다.
전압 가중치(415)는 제1전압범위에서 0의 값으로 설정될 수 있다. 따라서, 제1 전압범위는 목표 전압(411, V*)을 기준으로 설정된 범위로써 전압의 제어가 요구되지 않는 정상전압범위일 수 있다. 정상전압범위는 목표 전압(411, V*)을 중심으로 4%를 벗어난 양의 전압 및 음의 전압을 상한 및 하한으로 할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며, 정상전압범위는 달리 설정될 수도 있다.
현재 전압(413)이 제1 전압범위 내에 있는 경우에 전압 가중치는 0이므로 제어 장치(400)에 의해 산출되는 비용함수(430)는 에너지 자립률의 제어를 위한 함수일 수 있다.
전압 가중치(415)는 제2 전압범위에서 전압의 절대값 증가에 비례하여 증가되는 값으로 설정될 수 있다. 현재 전압(413)이 제2 전압범위 내에 있으며, 목표 전압(411, V*)으로부터 더 멀리 벗어날수록 전압 가중치는 증가하여 제어 장치(400)에 의해 산출되는 비용함수(430)에서 전압의 제어를 위한 인자의 영향이 점차 증가할 수 있다.
도 3을 참조하면, 전압 가중치(415)는 제2 전압범위에서 전압의 절대값 증가에 비례하여 0으로부터 선형적으로 증가되는 것으로 도시되어 있으나, 이에 제한되지 않는다. 전압 가중치(415)는 제2 전압범위에서 절대값 증가에 비례하여 0으로부터 비선형적으로 증가될 수도 있다.
전압 가중치(415)는 제3 전압범위에서 일정한 최댓값으로 설정될 수 있다. 전압 가중치(415)의 일정한 최댓값은, 도 3에 도시된 바와 같이 제2 전압범위에서 전압 가중치(415)의 최댓값과 동일한 값일 수 있다. 전압 가중치(415)의 최댓값은 전기차 충전 시스템 내의 장치 각각의 전압이 급격히 변화하여 불안정해지는 것을 방지하기 위한 한계값일 수 있다.
산출된 현재 전압(413)이 제3 전압범위 내에 있는 경우 전압 가중치(415)는 최댓값으로 일정하여 제어 장치(400)에 의해 산출되는 비용함수(430)에서 전압의 제어를 위한 인자의 영향은 최대일 수 있다.
도 3에 도시되지 않았으나, 전압 가중치(415)가 부여되는 현재 전압(413)은 한계치로써 임계치 전압이 설정될 수 있다. 임계치 전압은 목표전압(411, V*)에서 6%를 벗어난 전압의 양의 값 및 음의 값을 상한 및 하한으로 할 수 있으나, 달리 설정될 수도 있다. 임계치 전압은 제2 전압범위 내에서 설정될 수 있으나, 이에 제한되지 않으며, 제3 전압범위 내에서 설정될 수도 있다. 임계치 전압 설정에 따라 전기차 충전 시스템의 각 장치의 전압은 임계치 전압 내에서 제어될 수 있다.
도 4는 본 실시예들에 의한 목표 에너지 자립률 제어를 위한 인자에 대한 정보를 개략적으로 나타내는 블록도이고, 도 5는 본 실시예들에 의한 목표 에너지 자립률 제어를 위한 인자에 대한 정보에 포함되는 자립률 가중치를 나타내는 그래프이다.
도 4를 참조하면, 제어 장치(400)에 의해 획득되는 목표 에너지 자립률의 제어를 위한 인자에 대한 정보(420)는 목표 에너지 자립률(421), 현재 예측된 에너지 자립률(423) 및 자립률 가중치(425)를 포함할 수 있다.
목표 에너지 자립률(421)은 전기차 충전 시스템 내에서 에너지 발생 장치(100)만 에너지 저장 장치(200)로 전력을 공급하는 경우에는 목표 에너지 자립률(421)은 100%의 값으로 설정될 수 있다. 다만, 전기차 충전 시스템은 전력 계통 장치를 더 포함할 수 있으며, 이 경우, 목표 에너지 자립률(421)은 100% 미만의 임의의 값 또는 임의의 범위로 설정될 수 있다.
현재 예측된 에너지 자립률(423)은 에너지 발전 예측량(423a)을 에너지 소비 예측량(423b)으로 나누어 산출되며, 에너지 발전 예측량(423a) 및 에너지 소비 예측량(423b)은 하루를 기준으로 예측될 수 있다.
에너지 발전 예측량(423a)은 하루를 기준으로 에너지 발생 장치(100)가 생산할 것으로 예측되는 에너지 예측량, 에너지 저장 장치(200)에 저장되어 있던 에너지가 전기차 충전 장치로 공급될 것으로 예측되는 에너지 예측량, 전기차 충전 장치(300)에 저장되어 있는 에너지가 전기차로 공급할 것으로 예측되는 에너지 예측량의 합으로 산출된다.
에너지 소비 예측량(423b)은 하루를 기준으로 에너지 저장 장치(200)가 저장할 것으로 예측되는 에너지 예측량, 전기차 충전 장치(300)가 저장하거나 전기차로 공급할 것으로 예측되는 에너지 예측량의 합으로 산출될 수 있다. 에너지 소비 예측량(423b)은 산출 시 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300) 외에 부하 장치에 의해 소비될 것으로 예측되는 에너지 예측량과 전력 공급 과정에서 손실될 것으로 예측되는 손실 에너지 에측량이 고려되어 합산될 수 있다.
에너지 발전 예측량(423a) 및 에너지 소비 예측량(423b)은 산출 시점부터 하루 종료 시점까지 예측 에너지량(427)인 제1 값에 보정치(429)를 곱하고 하루 시작 시점부터 산출 시점까지의 에너지량(428)인 제2 값을 더한 값에 기반하여 산출될 수 있다.
구체적으로, 에너지 발전 예측량(423a) 및 에너지 소비 예측량(423b)은 하기의 수식 2에 의한 현재의 하루 기준 에너지 예측량에 기반하여 산출될 수 있다.
[수식 2]
Figure pat00003
(ET: 현재의 하루 기준 에너지 예측량,
Figure pat00004
: 하루 시작 시점부터 산출 시점까지의 에너지량인 제2 값,
Figure pat00005
: 산출 시점부터 하루 종료 시점까지의 예측 에너지량인 제1 값, α: 보정치)
하루 시작 시점부터 현재까지의 에너지량(428)인 제2 값은 하루 시작 시점부터 산출 시점까지의 각각의 시점에서의 전력량의 합으로 산출될 수 있으며, 산출 시점부터 하루 종료 시점까지 예측 에너지량(427)인 제1 값은 현재 직후부터 하루 종료 시점까지의 각각의 시점에서의 예측 전력량의 합으로 산출될 수 있다.
산출 시점부터 하루 종료 시점까지 예측 에너지량(427)인 제1 값은 일사량, 온도, 근무일, 휴무일 및 요일 중 적어도 어느 하나를 입력 인자로 하여 딥러닝 알고리즘에 의해 산출될 수 있다.
예를 들어, 에너지 발생 장치(100)의 산출 시점부터 하루 종료 시점까지 예측 에너지량(427)은 일사량 및 온도 중 적어도 하나를 입력 인자로 할 수 있고, 일사량이 많거나 온도가 높고 맑은 날에는 높은 값으로 예측될 수 있다.
전기차 충전 장치(300)의 산출 시점부터 하루 종료 시점까지 예측 에너지량(427)은 근무일, 휴무일 및 요일 중 적어도 어느 하나를 입력 인자로 할 수 있으며, 근무일이 아니거나 휴무일에는 높은 값으로 예측될 수 있고, 요일별로 전기차 충전 시스템의 이용 패턴에 따라 높거나 낮은 값으로 예측될 수 있다.
에너지 저장 장치(200)의 산출 시점부터 하루 종료 시점까지 예측 에너지량(427)은 근무일, 휴무일 및 요일 중 적어도 어느 하나를 입력 인자로 할 수 있으며, 휴무일이 아니거나 근무일에는 높은 값으로 예측될 수 있고, 요일별로 전기차 충전 시스템의 이용 패턴에 따라 높거나 낮은 값으로 예측될 수 있다.
부하 장치의 산출 시점부터 하루 종료 시점까지 예측 에너지량(427)은 온도, 근무일, 휴무일 및 요일 중 적어도 어느 하나를 입력 인자로 할 수 있고, 온도가 높은 날에는 냉방기의 사용을 인하여 높은 값으로 예측될 수 있고, 휴무일에는 전기차 충전 시스템의 이용 고객의 증가로 인하여 높은 값으로 예측될 수 있다.
손실과 관련된 산출 시점부터 하루 종료 시점까지 예측 에너지량(427)은 온도, 근무일 및 요일 중 적어도 어느 하나를 입력 인자로 할 수 있고, 전기차 충전 시스템의 이용 고객의 방문이 적은 근무일에는 낮은 값으로 예측될 수 있고, 요일별로 전기차 충전 시스템의 이용 패턴에 따라 높거나 낮은 값으로 예측될 수 있다.
산출 시점부터 하루 종료 시점까지 예측 에너지량(427)인 제1 값의 산출에 이용되는 딥러닝 알고리즘은 일반적으로 사용되는 알고리즘이 이용될 수 있으나, 바람직하게는 LSTM(Long Short-Term Memory models)일 수 있다.
보정치(429)는 하루 시작 시점부터 산출 시점까지의 에너지량(428)인 제2 값을 하루 시작 시점부터 산출 시점까지의 예측되었던 예측 에너지량인 제3 값으로 나누어 산출될 수 있다.
보정치(429)는 하루 시작 시점부터 산출 시점까지의 예측 에너지량 대비 실제 에너지량의 오차를 보정하는 인자이다. 따라서, 보정치(429)는 시점에 따라 달라지는 산출 시점부터 하루 종료 시점까지 예측 에너지량(427)인 제1 값을 보정하여 현재의 하루 기준 에너지 예측량을 정확하게 예측하게 할 수 있다.
자립률 가중치(425)는 시간 경과에 따라 가중되는 값으로 제어 장치(400)에 의해 설정된 값일 수 있다.
도 5를 참조하면, 자립률 가중치(425)는 하루 시작 시점을 기준으로 구분되는 제1 시간범위, 제2 시간범위 및 제3 시간범위에서 서로 다른 값으로 설정되며, 제1 시간범위는 하루 시작 시점부터 하루 시작 시점 이후인 T1 시점까지로 설정되고, 제2 시간범위는 T1 시점부터 T1 시점 이후인 T2 시점까지로 설정되며. 제3 시간범위는 T2 시점부터 T2 시점 이후인 하루 종료 시점까지로 설정될 수 있다.
제1 시간범위, 제2 시간범위 및 제3 시간범위는 경험적으로 얻어지는 범위이며, 제어 가능한 인자의 특정 가능 여부, 에너지 발생 장치(100)의 발전 시간, 전기차 충전 시스템의 이용 고객의 사용 패턴 등을 고려하여 설정되는 T1 시점 및 T2 시점에 따라 제1 시간범위, 제2 시감범위 및 제3 시간범위 각각은 더 넓거나 좁게 설정될 수도 있다.
T1 시점은 제어 가능한 인자가 특정 가능하고, 에너지 발생 장치가(100) 에너지 생산을 시작하였으며, 전기차 충전 시스템의 이용 고객이 증가되는 시점일 수 있다. T2 시점은 제어 가능한 인자가 한정되고, 에너지 발생 장치(100)가 에너지 생산이 감소 또는 중단되었으며, 전기차 충전 시스템의 이용 고객이 꾸준한 시점일 수 있다. 예를 들어, T1 시점은 오전 9시 내지 12시 사이의 특정 시점일 수 있고, T2 시점은 오후 3시 내지 6시 사이의 특정 시점일 수 있으나, 이에 제한되지 않으며 다르게 설정될 수도 있다.
자립률 가중치(425)는 제1 시간범위에서 0의 값으로 설정되고, 제2 시간범위에서 시간 경과에 비례하여 증가되는 값으로 설정되며, 제3 시간범위에서 일정한 최댓값으로 설정될 수 있다.
자립률 가중치(425)는 제1 시간범위에서 0의 값으로 설정될 수 있다. 제1 시간범위는 에너지 자립률을 제어할 수 있는 인자가 특정되지 않아 현재 예측된 에너지 자립률(423)의 변경 가능성이 큰 구간으로써 에너지 자립률의 제어가 요구되는 않는 구간일 수 있다. 현재 예측된 에너지 자립률(423)의 산출 시점이 제1 시간범위 내에 있는 경우에 자립률 가중치(425)는 0이므로 제어 장치(400)에 의해 산출되는 비용함수(430)는 전압의 제어를 위한 함수일 수 있다.
자립률 가중치(425)는 제2 시간범위에서 시간 경과에 비례하여 증가되는 값으로 설정될 수 있다. 제2 시간범위는 현재 예측된 에너지 자립률(423)을 변경시킬 수 있는 인자가 특정 가능하여 에너지 자립률의 제어에 대한 필요성이 점차 증가하는 구간일 수 있다. 현재 예측된 에너지 자립률(423)의 산출 시점이 제2 시간범위 내에 있는 경우 시간의 경과에 따라 자립률 가중치(425)는 증가하여 제어 장치(400)에 의해 산출되는 비용함수(430)에서 에너지 자립률의 제어를 위한 인자의 영향이 점차 증가할 수 있다.
도 5를 참조하면, 자립률 가중치(425)는 제2 시간범위에서 시간의 경과에 비례하여 0으로부터 선형적으로 증가되는 것으로 도시되어 있으나, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어 자립률 가중치(425)는 전력의 계시별 요금제(TOU, Time Of Use), 실시간 요금제(RTP, Real-Time Pricing), 균등화 발전비용(LCOE, Levelized Cost Of Electricity) 등을 고려하여 비선형적으로 증가될 수도 있다.
자립률 가중치(425)는 제3 시간범위에서 일정한 최댓값으로 설정될 수 있다. 자립률 가중치(425)의 일정한 최댓값은, 도 5 에 도시된 바와 같이 제2 시간범위에서 자립률 가중치의 최댓값과 동일한 값일 수 있다. 제3 시간범위는 현재 예측된 에너지 자립률(423)을 변경시킬 수 있는 인자가 한정되어 에너지 자립률의 제어에 대한 필요성이 매우 큰 구간일 수 있다. 현재 예측된 에너지 자립률(423)의 산출 시점이 제3 시간범위 내에 있는 경우 자립률 가중치(425)는 최댓값으로 일정하여 제어 장치(400)에 의해 산출되는 비용함수(430)에서 에너지 자립률의 제어를 위한 인자의 영향은 최대일 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 실시예들의 전기차 충전 시스템은 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)의 전력을 통합적으로 제어할 수 있으므로 전기차 충전 시스템의 운영 효율 상승시킬 수 있다.
도 6은 본 실시예들의 추가 실시예에 의한 전기차 충전 시스템을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 6을 참조하면, 전기차 충전 시스템은 에너지 발생 장치(100)로부터 전력을 공급받거나 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)에 전력을 공급하는 전력 계통 장치(500)를 더 포함할 수 있다.
전력 계통 장치(500)는 에너지 발생 장치(100)로부터 생산되어 에너지 저장 장치(100)로 공급하고 남은 전력을 공급받을 수 있으며, 에너지 발생 장치(100)로부터 공급이 부족한 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)에 전력을 공급할 수 있다.
전력 계통 장치(500)와 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)를 연결하는 각각의 라인에는 스위치(S1, S2, S3)가 구비될 수 있다. 스위치(S1, S2, S3)는 제어 장치(400)가 공급하는 신호에 의해 개방될 수 있다.
제어 장치(400)는 에너지 발생 장치(100), 에너지 저장 장치(200) 및 전기차 충전 장치(300)에 펄스 신호를 공급하여 비정상 상태 여부를 판단할 수 있다. 제어 장치(400)가 공급하는 펄스 신호는 직류 전압으로서 0V 전압과 +5V 전압이 교번하는 신호일 수 있으나, 이에 제한되지 않으며, 낮은 전압과 높은 전압이 교번하는 신호를 모두 포함할 수 있다.
제어 장치(400)는 공급하는 펄스 신호의 변화 여부를 수신하여 해당 장치의 비정상 상태 여부를 판단한다. 예를 들어, 제어 장치(400)는 에너지 저장 장치(200)에 공급한 펄스 신호가 변화하지 않는 것으로 수신되면 에너지 저장 장치(200)는 동작이 정지되어 비정상 상태라고 판단할 수 있다.
제어 장치(400)는 비정상 상태로 판단되는 경우 비정상 상태인 장치와 전력 계통 장치(500)의 연결 라인에 구비되는 스위치(S1, S2, S3)가 개방되도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어 장치(400)는 에너지 저장 장치(200)가 비정상으로 판단되는 경우 에너지 저장 장치(200)와 전력 계통 장치(500)의 연결 라인에 구비되는 스위치(S1, S2, S3)가 개방되도록 제어할 수 있다.
전술한 실시예는 에너지 저장 장치(200)가 비정상 상태인 것을 예로 들어 설명하였으나, 이에 제한되지 않으며, 에너지 발생 장치(100) 또는 전기차 충전 장치(300)에도 전술한 실시예가 적용될 수 있다.
전술한 본 실시예들의 전기차 충전 시스템은 비정상 상태인 장치와 전력 계통 장치를 분리시킬 수 있으므로 전기차 충전 시스템의 안정성을 확보할 수 있다.
이상의 설명은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 기술 사상의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 또한, 본 실시예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로 이러한 실시예에 의하여 본 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 에너지 발생 장치 200: 에너지 저장 장치
300: 전기차 충전 장치 400: 제어 장치
410: 전압 제어 인자 정보 411: 목표 전압
413: 현재 전압 415: 전압 가중치
420: 에너지 자립률 제어 인자 정보 421: 목표 에너지 자립률
423: 현재 예측된 에너지 자립률 425: 자립률 가중치
430: 비용함수 440: 비용함수 최솟값
500: 전력 계통 장치 S1, S2, S3: 스위치

Claims (17)

  1. 재생 에너지로부터 전력을 생산하는 에너지 발생 장치;
    상기 에너지 발생 장치로부터 공급되는 전력을 저장하거나 변환하는 에너지 저장 장치;
    상기 에너지 저장 장치로부터 공급되는 변환된 전력을 저장하거나 전기차에 공급하는 전기차 충전 장치; 및
    상기 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치로부터 전압의 제어를 위한 인자 및 에너지 자립률의 제어를 위한 인자 각각에 대한 정보를 획득하여 비용함수를 산출하고, 산출된 비용함수가 가질 수 있는 최솟값에 기반하여 상기 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치 중 적어도 하나의 전력을 제어하는 제어 장치를 포함하는 전기차 충전 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 전압의 제어를 위한 인자에 대한 정보는,
    목표 전압, 현재 전압 및 전압 가중치를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 현재 전압은,
    상기 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치 중에서 선별된 가장 높은 전압 및 가장 낮은 전압의 평균과 목표 전압을 비교하여 산출되는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 현재 전압은,
    상기 평균이 목표 전압 이상일 경우 상기 가장 높은 전압으로 산출되는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 현재 전압은,
    상기 평균이 목표 전압 미만일 경우 상기 가장 낮은 전압으로 산출되는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 전압 가중치는 목표 전압을 중심으로 구분되는 제1 전압범위, 제2 전압범위 및 제3 전압범위에서 서로 다른 값으로 설정되며,
    상기 제1 전압범위는 제1 전압의 양의 값 및 음의 값을 상한 및 하한으로 하며,
    상기 제2 전압범위는 제1 전압보다 절대값이 큰 제2 전압의 양의 값 및 음의 값을 상한 및 하한으로 하고 제1 전압범위와 중첩되지 않으며,
    상기 제3 전압범위는 제2 전압의 양의 값 이상과 제2 전압의 음의 값 이하에서 제1 전압범위 및 제2 전압범위와 중첩되지 않는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 전압 가중치는,
    상기 제1 전압범위에서 0의 값으로 설정되는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 전압 가중치는,
    상기 제2 전압범위에서 전압의 절대값 증가에 비례하여 증가되는 값으로 설정되는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 전압 가중치는,
    상기 제3 전압범위에서 일정한 최댓값으로 설정되는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 에너지 자립률의 제어를 위한 인자에 대한 정보는,
    목표 에너지 자립률, 현재 예측된 에너지 자립률 및 자립률 가중치를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 현재 예측된 에너지 자립률은,
    에너지 발전 예측량을 에너지 소비 예측량으로 나누어 산출되며,
    상기 에너지 발전 예측량 및 에너지 소비 예측량은 하루를 기준으로 예측되는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 에너지 발전 예측량 및 에너지 소비 예측량은,
    산출 시점부터 미리 설정된 제1 시점까지의 예측 에너지량인 제1 값에 보정치를 곱하고 미리 설정된 제2 시점부터 산출 시점까지의 에너지량인 제2 값을 더한 값에 기반하여 산출되는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제1 값은,
    일사량, 온도, 근무일, 휴무일 및 요일 중 적어도 어느 하나를 입력 인자로 하여 딥러닝 알고리즘에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 보정치는,
    상기 제2 값을 미리 설정된 제2 시점부터 산출 시점까지의 예측되었던 예측 에너지량인 제3 값으로 나누어 산출되는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 자립률 가중치는 미리 설정된 제2 시점을 기준으로 구분되는 제1 시간범위, 제2 시간범위 및 제3 시간범위에서 서로 다른 값으로 설정되며,
    상기 제1 시간범위는 미리 설정된 제2 시점부터 제2 시점 이후인 T1 시점까지로 설정되고,
    상기 제2 시간범위는 T1 시점부터 T1 시점 이후인 T2 시점까지로 설정되며,
    상기 제3 시간범위는 T2 시점부터 T2 시점 이후인 미리 설정된 제1 시점까지로 설정되는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 자립률 가중치는,
    상기 제1 시간범위에서 0의 값으로 설정되고, 상기 제2 시간범위에서 시간 경과에 비례하여 증가되는 값으로 설정되며, 상기 제3 시간범위에서 일정한 최댓값으로 설정되는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 에너지 발생 장치로부터 전력을 공급받거나 상기 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치에 전력을 공급하는 전력 계통 장치를 더 포함하고,
    상기 전력 계통 장치와 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치를 연결하는 각각의 라인에는 스위치가 구비되며,
    상기 제어 장치는 에너지 발생 장치, 에너지 저장 장치 및 전기차 충전 장치에 펄스 신호를 공급하여 비정상 상태 여부를 판단하고, 비정상 상태로 판단되는 경우 비정상 상태인 장치와 전력 계통 장치의 연결 라인에 구비되는 스위치가 개방되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 전기차 충전 시스템.
KR1020200162216A 2020-11-27 2020-11-27 전기차 충전 시스템 Active KR102469243B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200162216A KR102469243B1 (ko) 2020-11-27 2020-11-27 전기차 충전 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200162216A KR102469243B1 (ko) 2020-11-27 2020-11-27 전기차 충전 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220074102A true KR20220074102A (ko) 2022-06-03
KR102469243B1 KR102469243B1 (ko) 2022-11-23

Family

ID=81982465

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200162216A Active KR102469243B1 (ko) 2020-11-27 2020-11-27 전기차 충전 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102469243B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240111247A (ko) * 2023-01-09 2024-07-16 중앙대학교 산학협력단 3상 전압원 인버터의 제어 장치 및 방법
WO2025028910A1 (ko) * 2023-08-02 2025-02-06 주식회사 엘지에너지솔루션 에너지 관리 장치 및 에너지 관리 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120051463A (ko) * 2010-11-12 2012-05-22 현대자동차주식회사 배터리 충전 전류 제어 방법
KR20130026993A (ko) * 2011-09-06 2013-03-14 제너럴 일렉트릭 캄파니 전력 시스템을 제어하는 제어기 및 방법
KR20200070930A (ko) * 2018-12-10 2020-06-18 삼성전자주식회사 에너지 저장 시스템 및 그 제어 방법.

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120051463A (ko) * 2010-11-12 2012-05-22 현대자동차주식회사 배터리 충전 전류 제어 방법
KR20130026993A (ko) * 2011-09-06 2013-03-14 제너럴 일렉트릭 캄파니 전력 시스템을 제어하는 제어기 및 방법
KR20200070930A (ko) * 2018-12-10 2020-06-18 삼성전자주식회사 에너지 저장 시스템 및 그 제어 방법.

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240111247A (ko) * 2023-01-09 2024-07-16 중앙대학교 산학협력단 3상 전압원 인버터의 제어 장치 및 방법
WO2025028910A1 (ko) * 2023-08-02 2025-02-06 주식회사 엘지에너지솔루션 에너지 관리 장치 및 에너지 관리 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR102469243B1 (ko) 2022-11-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9343926B2 (en) Power controller
KR101431047B1 (ko) 독립형 dc 마이크로그리드를 위한 협조적 드룹 제어 장치 및 방법
JP5095495B2 (ja) 電力システムおよびその制御方法
US10965152B2 (en) Uninterruptible power supply systems and methods for communication systems
US9331512B2 (en) Power control device and power control method for measuring open-circuit voltage of battery
JP5905118B2 (ja) 蓄電池制御装置及び蓄電地制御方法
KR101632353B1 (ko) 이차전지의 충전 및 방전 제어 장치 및 방법
US20120249048A1 (en) Charge/discharge determining apparatus and computer-readable medium
KR101426826B1 (ko) 독립형(stand-alone) 마이크로그리드를 위한 가변 저항 방식의 드룹 제어 장치 및 방법
WO2011080813A1 (ja) 住宅用蓄電システム
JP2013031283A (ja) デマンド制御装置
US20230294544A1 (en) Method of Controlling of Battery Energy Storage System of Power System with High Dynamic Loads
JP2014033539A (ja) 電力制御装置、方法、プログラム
WO2015059873A1 (ja) 電力管理装置
Ju et al. Energy management system for microgrids including batteries with degradation costs
KR102469243B1 (ko) 전기차 충전 시스템
KR20180070077A (ko) 다중센서기반의 ess용 태양광 충전컨트롤러의 최대전력점추종 연동 제어 모니터링 시스템
EP3261211B1 (en) Systems and methods for controlling performance parameters of an energy storage device
WO2018051417A1 (ja) 水素エネルギー貯蔵システム、及び水素エネルギー貯蔵システムの制御方法
JP2015142460A (ja) 電力制御装置、電力制御システム、および電力制御方法
JP2010220406A (ja) 発電システム
KR102268723B1 (ko) 충전율 제어가 가능한 에너지 저장 시스템 및 이의 제어 방법
JP2003018763A (ja) 太陽光発電における発電量予測方法
JP2015115968A (ja) 蓄電システム及び電力調整器並びに蓄電システムの制御方法
JP6183465B2 (ja) 蓄電システム

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application

Patent event code: PA01091R01D

Comment text: Patent Application

Patent event date: 20201127

PA0201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20220527

Patent event code: PE09021S01D

PG1501 Laying open of application
E701 Decision to grant or registration of patent right
PE0701 Decision of registration

Patent event code: PE07011S01D

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event date: 20221109

PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20221116

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20221117

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration