KR20130088874A - 복수의 전기 에너지 차량의 에너지 수요를 예측하는 시스템 및 방법 - Google Patents

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랠프 발렌틴
토마스 로에벨
마티아스 선드
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알까뗄 루슨트
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Abstract

사전 결정된 관리 영역 전체적으로 복수의 전기 에너지 차량의 에너지 수요를 예측하는 시스템이 개시된다. 이 시스템의 프로세서는 관리 영역 내의 각각의 전기 에너지 차량으로부터 각각의 전기 차량의 위치 정보와 에너지 수요 정보를 종합한다. 이 프로세서는 인지 방법을 이용하여 위치 정보와 에너지 수요 정보를 처리하여, 차량 움직임의 예측과 배터리의 지속력을 판정하도록 되어 있다. 이 프로세서는 또한 이렇게 판정된 정보를 조합하여 상기 관리 영역 전체에 대한 예측된 에너지 분배 모델을 발생하도록 되어 있으며, 여기에서 예측된 에너지 분배 모델은 장래의 에너지 수요를 나타낸다.

Description

복수의 전기 에너지 차량의 에너지 수요를 예측하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHODS FOR PREDICTING ENERGY REQUIREMENTS OF A PLURALITY OF ELECTRIC ENERGY VEHICLES}
본 발명은 예컨대 전기 차량같은 복수의 전기 에너지 싱크(electric energy sinks)의 에너지 수요를 예측하는 장치와 그 방법에 관한 것이다.
이 부분에서는 발명을 보다 잘 이해할 수 있도록 도울 수 있는 양상들을 소개한다. 그러므로, 이런 견지에서 이 부분의 설명을 읽어야 할 것이며, 종래 기술에 속하는지 혹은 속하지 않는지에 대한 증거로서 이해해서는 안 된다.
전기의 분배에서 주요 제약은 거주 인구의 수요와 관련해 개략적으로 발생되는 규모 그대로 전기 에너지를 저장하는 것이 어렵다는 것이다. 그러므로 전기 발생이 전기 수요에 매우 근접하게 맞아 떨어지는 것을 보장하기 위해 정교한 제어 시스템이 요구된다.
다수의 사용자가 공존하고 총 부하가 원활하면서 예측 가능하게 변하는 주거용 및 산업용 발전(electricity generation) 환경에서는, 사용자 당 "평균" 에너지 부하를 비교적 정확하게 예측하여 그에 맞게 전기 에너지를 생산하는 것이 가능하다.
많은 충전 스테이션을 통해 전기 에너지 분배망에 일시적으로 연결되는 전기 에너지 이동 차량의 초기 환경에서, 전기 차량 충전은 정시적 이벤트(punctual events)인 반면에 전기발전(electricity generation)은 가능하면 항시적일 필요가 있으므로, 장래의 에너지 부하를 정확하게 예측한다는 것은 더욱 더 어렵다.
더 나아가, 전기 차량과 그 전기 저장소의 움직임으로 인해 에너지 수요 및 공급은 그 장소와 시간을 예측 불가능하게 한다. 이것은 전기 차량의 충전 프로세스 동안 에너지 분배망에 일시적인 부하 피크 및 병목 현상을 초래한다.
본 발명은 이동 전기 차량 망에서 장래의 에너지 수요를 예측하는 방법을 모색한다.
본 발명의 목적은 청구항 제1항에 기재된 시스템이다.
본 발명의 다른 목적은 청구항 제8항 또는 제10항에 기재된 방법이다.
본 발명은 인지 학습 모델에 기반한 에너지 예측 모델이며, 특히 불확실한 규모와 장소로부터 기인하는 변동하는 에너지 부하가 발전 설비와 관련해 어려움을 제기할 때 유리하다.
이것은 주변의 지리적 지역에 에너지를 선택적으로 분배할 수 있게 하며, 또한 수요가 둔화되거나 수요가 유입되는 것에 맞춰서 충전 스테이션에서 가격을 동적으로 책정할 수 있도록 적용될 수도 있다.
유리하게는, 전기 차량 충전, 수리 또는 교환 시설(exchange infrastructure)의 네트워크를 계획하고 규모를 정하며 분배하는 것에도 이용될 수도 있다.
본 발명은 또한 첨부된 특허청구범위에 열거되어 있는 다른 목적들에 관한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 장치 및 방법의 몇몇 실시예가 지금부터 첨부 도면을 참조하여 예시를 목적으로 설명된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 장치를 개략적으로 예시한다.
도 2는 도 1의 에너지 수요를 관리하는 방법을 예시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 위해 지리적 지역(10)을 묘사한다.
도 4는 지리적 지역 전체에 걸친 에너지 수요 분배도의 샘플을 예시한다.
도 1은 지리적 지역(10)과 적어도 하나의 에너지 수요 예측 장치(50)를 개략적으로 예시하는데, 이 지리적 지역 안에서는 복수의 이동 전기 차량(12)이 제각각의 경로(14)을 따라 운행한다.
각각의 전기 차량(12)은 "배터리"라고도 불리우는 배터리 수단(22)을 포함하여, 전기 차량(12)이 자신의 경로를 따라 이동하는데 적어도 부분적으로 동력을 공급하도록 하고 있다. 배터리(22)는 자신의 에너지 레벨을 판정하는데, 특히 완전 충전(full charge)에 필요한 에너지량, 다시 말해서, 완전 충전 에너지 용량과 순간 충전(instantaneous charge) 사이의 에너지 차이를 판정하도록 되어 있다.
각각의 전기 차량(12)은 또한 지리적 지역(10) 내에서 전기 차량(12)의 위치에 대한 정보를 판정하도록 되어 있는 위치 정보 수단(geolocation means)(23)를 더 포함한다. 이런 정보는 예컨대 GPS 좌표처럼 처리된 정보를 포함할 수 있다. 또한 이 정보는 예컨대 하나 이상의 근접한 랜드마크, 즉, 전기 차량(12)의 위치를 추론하기 위해 채택되는 공지의 위치 데이터를 갖는 하나 이상의 근접한 GSM 송수신 기지국(base transceiver stations)에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
더욱이, 전기 차량(12)은 에너지 수요 예측 장치(50)와 정보를 무선 통신 가능하도록 되어 있는 통신 수단(24)을 포함할 수도 있는데, 예컨대 GSM, WiFi, 무선 통신, 위성 통신 또는 그 밖의 통신 수단을 포함할 수 있다.
더 나아가, 전기 차량(12)은 위치 정보 수단(23)으로부터의 위치 정보와 배터리(22)로부터의 배터리 에너지 레벨 정보를 결합시키는 제어기(25)도 포함한다. 제어기(25)는 또한 이 정보를 예컨대 차량 고유 ID같은 식별 참조와 함께 통신 수단(25)을 통해 에너지 수요 예측 장치(50)로 전송하도록 되어 있다.
에너지 수요 예측 장치(50)는 각각의 전기 차량(12)의 통신 수단(25)으로부터 정보를 수신하는 통신 장치(26)를 포함한다.
이 에너지 수요 예측 장치는 또한 통신 장치(26)로부터 수신된 정보를 처리하는 프로세서(27)와, 통신 장치(26)로부터 수신된 모든 수신 정보를 저장하는 저장 수단(28)도 포함한다.
예를 들어, 저장 수단(28)은 데이터베이스를 포함할 수 있고, 여기에는 추적된 각각의 전기 차량(12)과 관련한 타임 스탬프(time stamp)에 대한 배터리 에너지 정보와 위치가 저장된다.
더 나아가, 에너지 수요 예측 장치(50)는 예컨대 지도학적 정보(cartographic information)처럼 교통망에 대한 정보를 포함하는 저장 데이터베이스(29)를 더 포함할 수도 있다.
도 2는 전체적인 지리학적 지역에 걸쳐 에너지 수요를 예측하는 프로세스를 개략적으로 예시한다.
차량(12)에서, 제어기(25)는 주기적으로, 예컨대 15분마다, 배터리의 에너지 상태와 위치 정보 수단(23)으로부터의 전기 차량(12)의 위치에 대한 정보를 수집하고, 이 정보를 전기 차량(12)의 고유 식별자와 조합한다.
이 조합된 정보는 전기 차량(12)의 제어기(25)에서 전기 차량(12)의 통신 수단(24)과 에너지 수요 예측 장치(50)의 통신 장치(26)를 통해 예측 장치(50)의 프로세서(27)로 전송된다.
프로세서(27)는 전기 차량(12)로부터 수신되는 주기적인 정보를 저장 수단(28)에 저장한다.
주기적으로, 프로세서(27)는 저장 수단(28)으로부터 각각의 전기 차량(12)에 대한 모든 배터리 충전 정보를 로드하고, 아래의 두 가지 요건에 기반하여 각각의 전기 차량(12)의 가능 지속력(probable endurance)을 결정한다(단계40).
- 이력에 의거해 결정된 에너지 사용률
- 마지막에 수신된 배터리 에너지 용량.
예를 들어, 프로세서(27)는 가능성 있는 확률 요소(likely probability factor)로 지속력을 결정할 수 있는데, 예컨대 90%의 확실성에서 100km의 범위로 지속력을 결정할 수 있다. 선택적으로, 프로세서는 각각의 전기 차량에 대해 다수의 지속력 수치를 결정할 수 있고, 이때 각각의 지속력은 확률 수치에 대응하는데, 예를 들면 95% 확률에서 80km, 90% 확률에서 100km, 70% 확률에서 120km, 40% 확률에서 150km 등으로 결정할 수 있다.
우리는 지속력을 통해 배터리(22)의 비축 에너지가 엠프티 상태(emptying)가 되기 전에 전기 차량(12)이 움직일 수 있는 거리 범위를 이해한다.
따라서 프로세서(27)는 이력에 의거해 판정된 변수 및 인지 방법에 기반하여 관리 지역(10) 내에서 각각의 전기 차량(12)의 가능한 지속력을 결정할 수 있다.
인지 방법이란, 본 발명자는 과거 정보의 분석에 의해 미래 결과를 추론하는 학습 방법을 의미한다. 이 방법은 또한 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터를 이용하여 더 큰 정밀도의 예측을 끌어 낼 수 있다.
지속력 데이터의 계산(단계 40)과 병행하여, 각각의 전기 차량(12)에 대해 프로세서(27)는 저장 데이터베이스(29)의 지도학적 정보와 데이터베이스(28)에 저장되어 있는 전기 차량(12)의 움직임 정보를 분석한다(단계 42).
움직임 정보는 전기 차량(12)이 선호하는 경로와 도로, 그리고 전기 차량(12)이 선호하는 지도학적 구역을 결정하기 위해 데이터베이스(28)내의 공지의 이산적인 위치 정보 포인트를 분석함으로써 학습 알고리즘을 이용하여 결정될 수 있다.
이것은 다음의 단계에 따라 수행될 수 있다.
- 이력 분석을 이용하여, 전기 차량(12)이 가장 자주 발견되는 지리학적 구역, 즉, 차량(12)이 발견될 가능성이 큰 지리학적 구역을 분석하고,
- 지도학적 정보와 각각의 도로의 정체 정도(affluence)를 분석하여, 지도학적 정보로부터는 발견 위치로부터 가능한 도로를 판정하고, 정체 정도로부터는 전기 차량(12)이 현재 위치로부터 해당 도로를 이용할 가능성을 판정한다.
선택적으로, 움직임 정보는, 저장 수단(28)의 이력적 위치 정보에 대해 학습 알고리즘을 이용하고 저장 수단(29)의 지도학적 데이터를 활용하여 각각의 교차로에서의 교통 방향 확률을 식별함으로써 결정될 수 있다.
예를 들어, 도 3을 참조하면, 프로세서(27)는 지리학적 지역(10)을 직교 셀로 세분할 수 있고, 각각의 셀은 직교 참조부호 (x1,y1) 내지 (xn,yn)를 갖는다. 그러면 교차로(31)에서는, 이력 정보로부터 모든 전기 차량 교통의 몇 분의 몇이 어떤 경로를 취하는지 판정하는 것이 가능할 수 있으며, 그 결과 각각의 셀(x1,y1) 내지 (xn,yn)은 논의중인 전기 차량(12)의 목적지의 관련 확률값을 갖는다.
프로세서(27)는 전술한 것처럼 각각의 전기 차량(12)의 추정된 지속력을 그 추정된 경로와 조합하는 에너지 예측 분배를 결정한다.
장래의 에너지 분배 확률 P는 주어진 시간 t에서 각각의 셀(x,y)에서 설정될 수 있는데, 셀(x,y)을 목적지로 향하는 모든 전기 차량에 대해 전술한 것처럼 소정의 관련 확률에서 엠프티-충전 용량(ECC;empty-charge capacity)의 합으로서 설정될 수 있다.
Figure pct00001
여기에서 ECC는 엠프티-충전 용량으로서, 배터리(22)가 완전한 용량일 때와 통신 시점에서의 순간적인 배터리 용량 사이의 에너지 차이로 이해되어야 할 것이다. 다시 말해서, 엠프티-충전 용량은 배터리(22)를 완전 용량(full capacity)으로 채우기 위해 요구되는 에너지이다.
이러한 알고리즘은 도 4에 도시된 것처럼 예컨대 전기 차량과 관련한 장래 에너지 수요 지형도를 산출할 수 있다. 이것은 장래에 에너지 수요가 낮은 구역(33)과 장래에 에너지 수요가 높은 구역(34)을 갖는 지도를 산출한다.
높은 에너지 수요 농도를 갖는 구역(34)은 일반적으로 전기 에너지를 요구하는 것으로 여겨지는 전기 차량(12)이 많이 밀집된 위치에 대응한다. 낮은 에너지 용량 농도를 갖는 구역(33)은 일반적으로 소수의 전기 차량(12)이 존재하거나 혹은 소수의 전기 차량(12)이 전기 충전을 요구하는 것으로 여겨지는 위치이다.
다른 실시예에서는, 움직임 예측 및 지속력 예측 처리가 에너지 관리 장치(50)가 아닌 전기 차량(12)에서 수행될 수 있다. 예를 들면, 각각의 전기 차량(12)의 제어기(25)는 자신을 위해 확률 정보와 연관된 지속력 및 움직임 정보를 결정하기 위해 인지 학습 방법을 종합하여 이용할 수 있다. 이렇게 처리된 정보는 에너지 관리 장치로 전송될 수 있고, 이 관리 장치는 모든 전기 차량 정보를 종합하여 에너지 수요 모델을 산출한다. 그러므로 주요 처리가 전기 차량들에게 분산되는 것만 제외하면 프로세스는 동일한 것이다.
본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람은 전술한 다양한 방법의 단계들이 프로그램된 컴퓨터에 의해 수행될 수 있음을 쉽게 인지할 것이다. 여기에서 일부 실시예들은, 전술한 방법의 단계들 일부 혹은 전부를 수행하는 명령어들로 이루어진 머신 실행 가능 프로그램 혹은 컴퓨터 실행 가능 프로그램을 엔코드한 것으로서 머신 혹은 컴퓨터가 판독 가능한 예컨대 디지털 데이터 저장 매체같은 프로그램 저장 장치를 포함하도록 의도된다. 프로그램 저장 장치는 예를 들면 디지털 메모리, 자기 디스크 혹은 테잎같은 자기 저장 매체, 하드 드라이브 혹은 광학 판독 가능 디지털 데이터 저장 매체일 수 있다. 실시예들은 또한 전술한 방법의 단계들을 수행하도록 프로그램된 컴퓨터도 포함하도록 의도된다.
본 발명은 다른 특정 장치 및/또는 방법에서 구현될 수도 있다. 전술한 실시예들은 단지 예시를 위한 것일뿐 제한적인 것은 아닌 것으로 간주되어야 한다. 특히, 본 발명의 범주는 본원의 상세한 설명과 도면이 아닌 첨부된 특허청구범위에 의해 명시된다. 특허청구범위와 동등한 의미 및 범위내에 있는 모든 변경은 특허청구범위의 범주내에 포함되는 것이다.

Claims (13)

  1. 사전 결정된 관리 영역에 걸쳐서 복수의 전기 에너지 차량의 에너지 수요를 예측하는 시스템에 있어서,
    배터리 수단(22), 위치 정보 수단 및 제 1 프로세서 수단(25)을 각기 포함하면서 상기 관리 영역 내에 위치하는 복수의 전기 에너지 차량(12)과,
    상기 전기 에너지 차량의 각각과 통신하는 제 2 프로세서 수단(27)을 포함하는 에너지 관리 장치(50)를 포함하되,
    상기 제 1 프로세서 수단(25) 또는 상기 제 2 프로세서 수단(27)은 상기 관리 영역 내의 각각의 전기 에너지 차량으로부터 위치 정보 및 에너지 수요 정보를 수신하도록 구성되고,
    상기 위치 정보를 수신한 상기 제 1 프로세서 수단 또는 상기 제 2 프로세서 수단은 또한 상기 위치 정보로부터 인지 방법(cognitive method)을 이용하여, 관련있는 전기 에너지 차량의 움직임에 관계된 정보를, 각각의 가능한 움직임의 확률 요소(probability factors)와 연관하여 판정하도록 구성되고,
    상기 에너지 수요 정보를 수신한 상기 제 1 프로세서 수단 또는 상기 제 2 프로세서 수단은 또한 인지 방법을 이용하여, 관련있는 전기 에너지 차량의 상기 배터리 수단의 에너지 지속력(energy endurance)에 관계된 정보를, 각각의 가능한 지속력의 확률 요소과 연관하여 판정하도록 구성되고,
    상기 제 2 프로세서 수단은 상기 전기 에너지 차량의 움직임에 관계된 정보와 상기 전기 에너지 차량의 상기 배터리 수단의 상기 에너지 수요에 관계된 정보를 조합하여, 상기 전기 에너지 차량과 관련한 장래의 에너지 수요를 나타내는 예측된 에너지 분배 모델을 상기 관리 영역에 걸쳐서 발생하도록 구성되는
    시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제 2 프로세서 수단은 상기 관리 영역내의 각각의 전기 에너지 차량으로부터 상기 위치 정보 및 상기 에너지 수요 정보를 수신하는
    시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제 2 프로세서 수단은 모든 수신된 정보와 함께 고유한 차량 식별자를 더 수신하는
    시스템.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 에너지 수요 정보는 상기 배터리 수단을 완전 용량(full capacity)으로 충전하는데 필요한 에너지에 대한 정보를 포함하는
    시스템.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제 1 프로세서 수단 또는 상기 제 2 프로세서 수단에 의해 판정되는 상기 움직임에 관계된 정보는 상기 전기 에너지 차량의 이력 움직임을 비교하는
    시스템.
  6. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제 1 프로세서 수단 또는 상기 제 2 프로세서 수단에 의해 판정되는 상기 움직임에 관계된 정보는 지도학적 정보(cartographic information) 및 교통 유입 정보(traffic affluence information)를 더 포함하여, 상기 지도학적 정보에 포함된 경로의 교차점에서 교통 패턴을 분석함으로써 움직임 정보를 판정하는
    시스템.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 위치 정보 수단은 셀 폰 안테나 혹은 기지국같은 통신 중계 장치로부터 위치 정보를 판정하는
    시스템.
  8. 전기 에너지 차량의 배터리 수단 및 위치 정보 수단과 통신하는 상기 전기 에너지 차량의 프로세서(25)상에서 실행되도록 구성된 방법으로서,
    상기 위치 정보 수단으로부터 상기 전기 에너지 차량의 위치에 관계된 정보를 수신하는 단계와,
    상기 배터리 수단으로부터 상기 전기 에너지 차량의 에너지 수요에 관계된 정보를 수신하는 단계와,
    상기 위치에 관계된 정보로부터 인지 방법을 이용하여, 상기 전기 에너지 차량의 움직임에 관계된 정보를, 각각의 가능한 움직임의 확률 요소와 연관하여 판정하는 단계와,
    상기 에너지 수요에 관계된 정보로부터 인지 방법을 이용하여, 상기 배터리 수단의 지속력에 관계된 정보를, 각각의 가능한 지속력의 확률 요소과 연관하여 판정하는 단계와,
    상기 움직임에 관계된 정보와 상기 지속력에 관계된 정보로부터 예측된 에너지 분배 모델을 관리 영역에 걸쳐서 발생하는 단계를 포함하는
    방법.
  9. 청구항 제8항에 따른 방법을 실행하는 컴퓨터 판독 가능 코드를 저장하고 있는 컴퓨터 프로그램 제품.
  10. 사전 결정된 관리 영역에 걸쳐서 복수의 전기 에너지 차량의 에너지 수요를 관리하는 방법으로서,
    각각의 전기 에너지 차량으로부터 위치 정보 및 에너지 수요 정보를 수신하는 단계와,
    각각의 전기 에너지 차량(12)에 대한 이력적인 위치 정보에 기반하여, 각각의 전기 에너지 차량에 대한 움직임 정보를, 각각의 움직임 예측의 확률 요소와 연관하여 판정하는 단계와,
    각각의 전기 에너지 차량(12)에 대한 이력적인 에너지 사용 정보에 기반하여, 각각의 전기 에너지 차량에 대한 에너지 지속력 정보를, 각각의 지속력 예측의 확률 요소와 연관하여 판정하는 단계와,
    상기 움직임 정보 및 상기 에너지 지속력 정보로부터 예측된 에너지 분배 모델을 상기 사전 결정된 관리 영역에 걸쳐서 발생하는 단계를 포함하는
    방법.

  11. 청구항 제10항에 따른 방법을 실행하도록 구성되어 있는 컴퓨터 프로그램.
  12. 청구항 제10항에 따른 방법을 실행하는 컴퓨터 판독 가능 코드를 저장하고 있는 컴퓨터 프로그램 제품.
  13. 전기 차량 기반 설비(electric-vehicle infrastructure)의 설계(planning)에서 청구항 제8항 또는 제10항에 따른 방법의 이용.
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