KR20200077771A - Solar radiation quantity prediction system for electric vehicle and Method of predicting solar radiation quantity for electric vehicle - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a system and a method for predicting insolation of an electric vehicle. The system for predicting insolation comprises a sky image photographing unit, a navigation, a communication unit, a cloud server, a microcomputer, and a control unit. According to the system, a sky image above an electric vehicle is photographed by a sky image photographing unit, a sky image photographed by another vehicle stored in the cloud server is received by the communication unit to three-dimensionally process the photographed sky image and the sky image photographed by another vehicle, and then, cloud characteristics are determined with the three-dimensionally processed image. Also, weather information on a corresponding location, and a driving direction and an average speed of a vehicle are collected by the communication unit, and cloud motion is predicted by the cloud characteristics determined by the microcomputer. In addition, the insolation of the corresponding electric vehicle is calculated and predicted by the predicted cloud motion. Furthermore, the control unit controls the incident angle of a solar panel of the corresponding electric vehicle, charging and discharging of a battery, and the rotational force of an electric motor, on the basis of the predicted insolation, thereby efficiently and optimally controlling electric energy of the electric vehicle.

Description

전기 자동차의 일사량 예측시스템 및 그 전기 자동차의 일사량 예측방법{Solar radiation quantity prediction system for electric vehicle and Method of predicting solar radiation quantity for electric vehicle}Solar radiation quantity prediction system for electric vehicle and Method of predicting solar radiation quantity for electric vehicle}

본 발명은 전기 자동차의 일사량 예측시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 해당 전기 자동차를 기준으로 해당 위치의 하늘 이미지를 촬영하고, 촬영된 하늘 이미지와 기상정보 및 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 기반으로, 전기 자동차의 일사량을 예측하고, 예측된 일사량을 기반으로 해당 전기 자동차의 태양광패널의 입사각도, 배터리 충방전 및 전동모터의 회전력, 공조시스템 제어로, 예측된 일사량에 따라 전기 자동차의 전기에너지를 최적화로 관리할 수 있는 전기 자동차의 일사량 예측시스템 및 그 전기 자동차의 일사량 예측방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system for predicting solar radiation of an electric vehicle, and more specifically, based on the electric vehicle, photographs a sky image at a corresponding location, and based on the captured sky image and weather information and the sky image captured by another vehicle. , Predicts the solar radiation of the electric vehicle, and based on the predicted solar radiation, the angle of incidence of the solar panel of the electric vehicle, the charge and discharge of the battery and the rotational force of the electric motor, and the air conditioning system control, and the electric energy of the electric vehicle according to the predicted solar radiation The present invention relates to a system for predicting solar radiation of an electric vehicle and a method for predicting solar radiation of an electric vehicle that can be managed with optimization.

일반적으로 석유를 대체할 수단 중 태양발전 등의 크린에너지를 바로 사용 가능한 100% 전기차가 상용화된다면 그 자체로 저렴한 유지비로 인해 경제적이고 환경친화적이며 화석연료가 고갈될 걱정을 할 필요가 없을 것이다. In general, if a 100% electric vehicle that can directly use clean energy such as solar power is commercialized as a means to replace oil, there will be no need to worry about economical, environmentally friendly, and depleted fossil fuels due to its low maintenance cost.

이와 같은 시대의 요구에 부응하여 태양광 기술과 전기 자동차 기술의 개발에 박차를 가하고 있으며, 최근에는 차량 지붕에 태양광 발전기를 장착한 전기 자동차가 나오고 있다.In response to the demands of this era, we are accelerating the development of solar technology and electric vehicle technology, and recently, electric vehicles equipped with a solar generator on the roof of a vehicle are emerging.

태양광 전기 자동차는 태양에너지를 전기에너지로 변환 후 이를 저장하거나 상용전력을 저장하는 배터리를 장착하고 있는데, 이 배터리 기술이 상당히 중요하며, 잦은 충방전을 하는 경우 배터리의 수명이 단축되는 문제가 있다.The photovoltaic electric vehicle is equipped with a battery that converts solar energy into electrical energy and stores it or stores commercial power. This battery technology is very important. In the case of frequent charging and discharging, there is a problem that the life of the battery is shortened. .

그리고 전기 자동차의 배터리에 대한 만충전이 이루어진 상태에서, 만충전 주행거리가 최대 200km 내외로 제한됨에 따라, 배터리 방전에 따른 잔존 주행거리(DTE, Distance to empty)는 매우 중요한 운행 정보로서 클러스터를 통하여 운전자에게 필수적으로 제공되어야 한다.In addition, in a state in which a full charge for the battery of the electric vehicle is made, as the full charge mileage is limited to about 200 km or more, the remaining distance (DTE) due to battery discharge is very important driving information, and the driver through the cluster Must be provided.

전기 자동차의 주행동력인 모터에서 소모되는 전력(power) 이외에 공조장치의 작동에 따른 소모 전력의 영향이 크기 때문에 공조장치의 소모 전력은 전기자동차의 잔존주행거리를 예측하는데 필수적인 정보로 사용된다.Since the power consumed by the operation of the air conditioning system is large in addition to the power consumed by the motor, which is the driving power of the electric vehicle, the power consumption of the air conditioning system is used as essential information for predicting the remaining driving distance of the electric vehicle.

참고로, 전기 자동차의 잔존주행거리는 공조장치 미작동 상태에서 배터리 소모 전력 대비 주행거리를 말하는 공조 미반영 전비(km/kWh)와, 공조장치의 작동 상태에서 배터리 소모 전력 대비 주행거리를 말하는 공조 반영 전비(km/kWh)를 통하여 산출할 수 있으며, 공조 반영 전비를 예측하기 위해서는 공조 소모 파워 즉, 공조 부하를 예측해야 한다.For reference, the remaining driving distance of the electric vehicle is the unreflected air conditioning (km/kWh), which refers to the mileage compared to the power consumed by the battery when the air conditioning system is not operating, and the reflected air conditioning, which refers to the mileage compared to the battery consumption in the operating state of the air conditioning system. It can be calculated through (km/kWh), and in order to predict the air conditioning reflected total cost, it is necessary to predict the air conditioning power consumption, that is, the air conditioning load.

종래에는 공조 소모 파워 예측을 위하여 평균 공조 부하값을 이용하거나, 공조 부하 예측 모델 기반의 공조부하예측값을 이용하고 있다.In the related art, an average air conditioning load value is used for predicting air conditioning power consumption, or an air conditioning load prediction value based on an air conditioning load prediction model is used.

상기 평균 공조 부하값은 공조장치 작동시의 실제 공조 부하를 사용하므로 정확한 잔존주행거리 예측을 가능하게 하지만, 실시간 공조부하 반영의 지연 현상에 따라 예측된 잔존주행거리가 실제 잔존주행거리 수준으로 수렴하지 못하는 문제점이 있고, 또한 주행 초기의 공조 파워 과대 추정에 따라 잔존주행거리가 실제보다 급감하는 문제가 발생된다.Since the average air conditioning load value uses the actual air conditioning load when the air conditioning system is operated, it is possible to accurately predict the remaining travel distance, but the predicted remaining travel distance does not converge to the actual remaining travel distance level due to the delay of reflection of the real-time air conditioning load. There is a problem that can not be, and a problem in which the remaining driving distance decreases more rapidly than the actual condition occurs due to excessive estimation of air conditioning power at the initial stage of driving.

본 발명은 해당 전기 자동차를 기준으로 해당 위치의 하늘 이미지를 촬영하고, 촬영된 하늘 이미지와 기상정보 및 같은 시간대에 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 기반으로, 전기 자동차의 일사량을 예측하고, 예측된 일사량을 기반으로 해당 전기 자동차의 태양광패널의 입사각도, 배터리 충전 및 전동모터의 회전력뿐만 아니라, 공조시스템의 구동 제어로, 일사량에 따라 전기 자동차의 전기에너지를 효율적으로 최적화 제어할 수 있는 전기 자동차의 일사량 예측시스템 및 그 전기 자동차의 일사량 예측방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.The present invention photographs the sky image of the corresponding location based on the electric vehicle, and predicts the amount of insolation of the electric vehicle based on the photographed sky image and weather information and the sky image photographed by another vehicle at the same time, and predicts The electric vehicle that can efficiently optimize and control the electric energy of the electric vehicle according to the amount of solar radiation, as well as the angle of incidence of the solar panel of the electric vehicle, the battery charging and the rotational force of the electric motor, as well as the driving control of the air conditioning system based on the amount of solar radiation. An object of the present invention is to provide a system for predicting solar radiation and a method for predicting solar radiation of an electric vehicle.

본 발명에 따른 전기 자동차의 일사량 예측시스템은 태양광패널로 생산된 전기를 동력으로 구동하는 전동모터의 회전력으로 주행하는 전기 자동차의 상면에 구비되고, 선택적으로 전기 자동차 상향의 하늘을 촬영하여, 하늘 이미지를 수집하는 하늘 이미지 촬영부와, 상기 전기 자동차에 구비되고, 상기 하늘 이미지 촬영부와 전기적으로 연결되어, 상기 하늘 이미지 촬영부와 연동하여 촬영된 하늘 이미지에 반영되도록 방위 및 GPS위치정보를 제공하는 내비게이션과, 상기 전기 자동차의 일측에 구비되고, 상기 전기 자동차가 주행하고 있는 해당 위치의 기상정보 수신 및 다른 자동차들과 촬영한 하늘 이미지를 송수신하는 통신부와, 상기 하늘 이미지 촬영부, 내비게이션 및 통신부와 전기적으로 연결되고, 해당 위치의 하늘 이미지와 해당 위치의 기상정보와, 다른 자동차들에서 촬영된 하늘 이미지로, 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후 구름 특성을 판정하고, 판정된 구름 특성으로 구름의 운동을 예측하며, 예측된 구름 운동으로 해당 전기 자동차의 일사량을 산출하여 예측하는 마이컴, 및 상기 마이컴 내부에 구비되고, 상기 마이컴에서 예측된 일사량을 기반으로 전기 자동차의 전기사용량을 제어하는 제어부를 포함한다.The solar radiation prediction system of the electric vehicle according to the present invention is provided on the upper surface of the electric vehicle running with the rotational force of the electric motor driving the electricity produced by the solar panel, and selectively photographs the sky of the electric vehicle upward, the sky A sky image capturing unit for collecting images, provided in the electric vehicle, and electrically connected to the sky image capturing unit, providing orientation and GPS location information to be reflected in the sky image captured in conjunction with the sky image capturing unit The navigation unit is provided on one side of the electric vehicle, and a communication unit that receives and receives weather information at a corresponding location where the electric vehicle is traveling and transmits and receives the sky image captured with other vehicles, and the sky image capture unit, navigation and communication unit Is electrically connected to the sky image of the corresponding location, weather information of the corresponding location, and a sky image photographed by other cars, after processing the sky image on the corresponding location in three dimensions to determine cloud characteristics and determine the determined cloud characteristics Predicts the motion of the cloud, and calculates and predicts the insolation amount of the electric vehicle using the predicted cloud motion, and is provided inside the micom, and controls the electric usage of the electric vehicle based on the insolation amount predicted by the micom. It includes a control unit.

이때 본 발명에 따른 전기 자동차의 일사량 예측시스템은 상기 통신부와 통신하여 하늘 이미지를 지역별 시간대별로 저장하고, 저장된 하늘이미지를 선택적으로 전송하는 클라우드서버를 더 포함할 수 있다.In this case, the solar vehicle prediction system of the electric vehicle according to the present invention may further include a cloud server that communicates with the communication unit to store the sky image for each time zone and selectively transmit the stored sky image.

그리고 본 발명에 따른 상기 기상정보는 해당 위치에서의 태양의 위치와, 해당 위치의 습도, 풍속, 풍향을 포함한다.And the weather information according to the present invention includes the location of the sun at the location, and the humidity, wind speed, and wind direction at the location.

또한, 본 발명에 따른 상기 구름 특성은 구름의 형상, 구름의 분포넓이 및 운량을 포함한다.In addition, the cloud characteristics according to the present invention include the shape of the cloud, the distribution area of the cloud and the amount of cloud.

그리고 본 발명에 따른 상기 제어부는 상기 마이컴에서 예측된 일사량을 기반으로, 태양광패널의 입사각도, 배터리 충방전 및 전동모터의 회전력, 공조시스템 중 어느 하나, 또는 복수를 제어하여 전기사용량을 제어한다.In addition, the controller according to the present invention controls the electric consumption by controlling any one or a plurality of the incident angle of the solar panel, the charging and discharging of the battery and the rotational force of the electric motor, or the air conditioning system based on the solar radiation predicted by the microcomputer. .

본 발명에 따른 전기 자동차의 일사량 예측방법은 a)전기 자동차 상향의 하늘 이미지를 촬영하는 단계와, b)상기 전기 자동차에서 이격 위치한 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와, 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 병합하여 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후, 가공된 이미지를 기반으로 주행 경로 중 현재 위치의 구름 특성을 판정하는 단계와, b)해당 위치의 기상정보 및 자동차의 운행방향을 수집하는 단계와, d)판정된 해당 위치의 구름 특성으로 해당 전기 자동차의 일사량을 산출하여 측정하는 단계, 및 e)측정된 해당 전기 자동차의 일사량을 기반으로, 전기 자동차의 전기사용량을 제어하는 단계를 포함한다.The method for predicting the amount of insolation of an electric vehicle according to the present invention includes a) a step of taking a sky image of an electric vehicle upward, b) a sky image taken from another vehicle spaced apart from the electric vehicle, and a sky image taken from the electric vehicle After merging the three-dimensional image of the sky on the location, determining the cloud characteristics of the current location in the driving route based on the processed image, and b) collecting weather information and driving directions of the vehicle at that location. And, d) calculating and measuring the solar radiation amount of the electric vehicle based on the determined cloud characteristics of the corresponding location, and e) controlling the electric consumption of the electric vehicle based on the measured solar radiation amount of the electric vehicle. do.

또한, 본 발명에 따른 전기 자동차의 일사량 예측방법은 a)전기 자동차 상향의 하늘 이미지를 해당 시간별로 연속 촬영하는 단계와, b)상기 전기 자동차에서 이격 위치한 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와, 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 병합하여 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후, 가공된 이미지를 기반으로 주행 경로 중 현재 위치의 구름 특성을 판정하는 단계와, c)판정된 현재 위치의 구름 특성으로 해당 전기 자동차의 일사량을 산출하여 측정하는 단계와, d)주행 경로 중 다음 위치상의 대기 유동장을 해석하는 단계와, e)연속 촬영된 주행 경로 상에서 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와, 수신된 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 가공하여 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후, 가공된 이미지로 주행 경로 중 다음 위치의 구름 특성을 예측하는 단계와, f)해석된 대기 유동장 내에서 구름 운동을 예측하는 단계와, g)주행 경로 중 다음 위치의 구름 특성과, 예측된 구름 운동을 기반으로 주행 경로 중 다음 위치의 일사량을 예측하는 단계, 및 h)예측된 주행 경로 중 다음 위치의 일사량을 기반으로, 전기 자동차의 전기사용량을 제어하는 단계를 포함한다.In addition, the method for predicting the amount of insolation of an electric vehicle according to the present invention includes: a) continuously photographing the sky image of the electric vehicle upward by the corresponding time, b) the sky image taken by another vehicle spaced apart from the electric vehicle, and the corresponding electricity After merging the sky image photographed in the car into three-dimensional processing of the sky image at the corresponding location, determining a cloud characteristic of the current location in the driving route based on the processed image, and c) determining the cloud characteristic of the determined current location. Calculating and measuring the amount of insolation of the electric vehicle, d) Analyzing the atmospheric flow field at the next position in the driving path, e) The sky image captured by the electric vehicle on the continuously photographed driving path, and received After processing the sky image taken from another vehicle, processing the sky image at that location in three dimensions, and predicting the cloud characteristics of the next location in the driving path with the processed image, and f) rolling motion within the analyzed atmospheric flow field Predicting, g) the cloud characteristics of the next position in the driving route, and predicting the insolation of the next position in the driving route based on the predicted rolling motion, and h) the insolation of the next position in the predicted driving route. Based on this, the step of controlling the electric consumption of the electric vehicle.

본 발명에 따른 전기 자동차의 일사량 예측시스템 및 그 전기 자동차의 일사량 예측방법에 의해 나타나는 효과는 다음과 같다.Effects of the solar vehicle prediction system and the electric vehicle solar radiation prediction method according to the present invention are as follows.

첫째, 전기 자동차 상향의 하늘 이미지 촬영하고, 촬영된 하늘 이미지를 기반으로 구름 특성을 판정하며, 판정된 구름 특성으로 해당 전기 자동차의 일사량을 산출하므로, 더욱 실제에 가까운 일사량을 측정할 수 있고, 전기 자동차에 설치된 태양광 패널에서 생산되는 발전량을 예측할 수 있어, 배터리 충전 및 주행 방법(전동모터의 회전력 제어) 등 전기 자동차의 전기에너지 관리를 효율적으로 실시할 수 있다. First, the sky image of the electric vehicle upward is photographed, the cloud characteristics are determined based on the captured sky image, and the solar radiation amount of the corresponding electric vehicle is calculated based on the determined cloud characteristics, so that the solar radiation closer to the real world can be measured. Since the amount of power generated by the solar panel installed in the vehicle can be predicted, electric energy management of the electric vehicle such as a battery charging and driving method (controlling the rotational force of the electric motor) can be efficiently performed.

둘째, 상기 측정된 일사량에 따라 냉/난방수단과 블로워의 구동을 제어하여, 일사량이 반영된 공조시스템 제어로 전기 자동차의 실내에 더욱 쾌적한 공조가 이루어질 수 있다.Second, by controlling the driving of the cooling/heating means and the blower according to the measured insolation, air conditioning system control reflecting the insolation can provide more comfortable air conditioning in the interior of the electric vehicle.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전기 자동차의 일사량 예측시스템의 구성을 예시한 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전기 자동차의 일사량 예측방법을 단계별로 보인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전기 자동차의 일사량 예측방법을 단계별로 보인 블록도이다. 1 is an exemplary view illustrating a configuration of a solar radiation prediction system of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing a step-by-step method for predicting solar radiation of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram showing a step-by-step method for predicting solar radiation according to another embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Prior to this, the terms or words used in the present specification and claims should not be construed as being limited to ordinary or lexical meanings, and the inventor appropriately explains the concept of terms to explain his or her invention in the best way. Based on the principle of being able to be defined, it should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.

따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들은 대체할 수 있는 균등한 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments shown in the embodiments and drawings described in this specification are only the most preferred embodiments of the present invention, and do not represent all of the technical spirit of the present invention, and at the time of this application, they can be replaced evenly It should be understood that there may be variations.

본 발명은 해당 전기 자동차를 기준으로 해당 위치의 하늘 이미지를 촬영하고, 촬영된 하늘 이미지와 기상정보 및 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 기반으로, 전기 자동차의 일사량을 예측하고, 예측된 일사량을 기반으로 해당 전기 자동차의 태양광패널의 입사각도, 배터리 충방전 제어 및 전동모터의 회전력을 제어뿐만 아니라, 공조시스템을 제어하여, 예측된 일사량에 따라 전기에너지를 최적화 모드로 운영되도록 한 전기 자동차의 일사량 예측시스템 및 그 전기 자동차의 일사량 예측방법에 관한 것으로, 도면을 참조하여 살펴보면 다음과 같다.The present invention photographs the sky image of the corresponding location based on the electric vehicle, and predicts the solar radiation amount of the electric vehicle based on the captured sky image and weather information and the sky image captured from other vehicles, and based on the predicted solar radiation amount. As well as controlling the angle of incidence of the photovoltaic panel of the electric vehicle, battery charge/discharge control and rotational power of the electric motor, as well as controlling the air conditioning system, the solar radiation amount of the electric vehicle to operate the electric energy in an optimized mode according to the predicted solar radiation A prediction system and a method for predicting the amount of solar radiation of an electric vehicle. Referring to the drawings, the following will be described.

먼저, 도 1을 참조한?編? 발명의 일 실시 예에 따른 전기 자동차의 일사량 예측시스템은 하늘 이미지 촬영부(100), 내비게이션(200), 통신부(300), 클라우드서버(400), 마이컴(500) 및 제어부(600)이 포함되는데, 상기 하늘 이미지 촬영부(100)는 태양광패널(610)로 생산된 전기를 동력으로 구동하는 전동모터(630)의 회전력으로 주행하는 전기 자동차의 상면에 구비되고, 선택적으로 전기 자동차 상향의 하늘을 촬영하여, 하늘 이미지를 수집한다.First, referring to FIG. 1? The solar radiation prediction system of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention includes a sky image photographing unit 100, a navigation 200, a communication unit 300, a cloud server 400, a microcomputer 500, and a control unit 600. , The sky image photographing unit 100 is provided on the upper surface of the electric vehicle driving with the rotational force of the electric motor 630 to drive the electricity produced by the solar panel 610 as power, optionally the sky of the electric vehicle upward Collect the sky images by shooting them.

이때 상기 하늘 이미지 촬영부(100)는 촬영수단인 카메라가 포함된 것으로, 하늘을 촬영하는 카메라에 어안렌즈가 구비되어, 화각이 120° 이상의 하늘 이미지를 촬영하여 제공하거나, 또는 촬영 시 카메라가 일정 각도로 연속하여 회전되도록 구비되어, 파노라마 형태의 하늘 이미지를 촬영하여 제공하는 것이 바람직하다.At this time, the sky image photographing unit 100 includes a camera which is a photographing means, and a fisheye lens is provided in a camera that photographs the sky, and a sky image having an angle of view of 120° or more is provided or provided, or the camera is fixed when shooting. It is provided to be continuously rotated at an angle, and it is preferable to provide a panoramic image of the sky.

그리고 상기 내비게이션(200)은 일반적으로 자동차에 구비되는 내비게이션 시스템과 같이 방위센서 및 GPS위치센서가 포함되고, 해당 위치의 지도 및 자동차의 주행정보 및 주행 경로를 제공하는 것으로, 상기 전기 자동차의 실내에 구비되면서, 상기 하늘 이미지 촬영부(100)와 전기적으로 연결되어, 상기 하늘 이미지 촬영부(100)와 연동하여 촬영된 하늘 이미지에 방위 및 GPS위치정보가 반영되도록, 상기 하늘 이미지 촬영부(100)에 방위 및 GPS위치정보를 제공한다. In addition, the navigation 200 includes an orientation sensor and a GPS location sensor, such as a navigation system provided in a vehicle, and provides a map of the corresponding location and driving information and a driving route of the vehicle. As provided, the sky image photographing unit 100 is electrically connected to the sky image photographing unit 100 so that orientation and GPS location information are reflected in the sky image photographed in conjunction with the sky image photographing unit 100. Provides orientation and GPS location information.

또한, 상기 통신부(300)는 모바일폰과 같이 근거리의 기지국과 무선통신(5G통신, WiFi 등)이 가능한 것으로, 상기 전기 자동차의 일측에 구비되고, 상기 전기 자동차가 주행하고 있는 해당 위치의 기상정보 수신 및 다른 자동차들과 촬영한 하늘 이미지를 송수신한다.In addition, the communication unit 300 is capable of wireless communication (5G communication, WiFi, etc.) with a base station at a short distance, such as a mobile phone, provided on one side of the electric vehicle, and weather information of a corresponding location where the electric vehicle is driving. Receiving and transmitting and receiving sky images taken with other cars.

이때 상기 통신부(300)는 기상청의 기상정보서버와 통신하여 해당 위치의 기상정보를 수신하는데, 해당 위치에서의 태양의 위치와, 해당 위치의 습도, 풍속, 풍향 등을 수신하고, 클라우드서버(400)와 통신하여 다른 자동차들과 촬영한 하늘 이미지를 수신한다. At this time, the communication unit 300 communicates with the meteorological information server of the Korea Meteorological Administration to receive the weather information at the corresponding location, receives the location of the sun at the location, the humidity, wind speed, wind direction, etc. of the location, and the cloud server 400 ) To receive sky images taken with other cars.

여기서 상기 다른 자동차는 상기 전기 자동차가 위치한 현재 도로 상의 자동차, 또는 상기 전기 자동차를 기준으로 해당 반경 내에 위치하는 자동차이거나, 상기 전기 자동차의 위치를 기준으로 다음 시간대에 주행할 경로(도로) 상에 위치하는 자동차(선 주행하는 자동차) 중 어느 하나이다.Here, the other vehicle is a vehicle on the current road where the electric vehicle is located, or a vehicle located within a corresponding radius based on the electric vehicle, or is located on a path (road) to be driven in the next time period based on the location of the electric vehicle. It is one of the automobiles (cars driving in advance).

그리고 상기 클라우드서버(400)는 해당 시스템이 적용된 자동차들이 서로 수집한 정보를 공유하는 것으로, 상기 통신부(300)와 통신하여 하늘 이미지를 지역별 시간대별로 저장하고, 저장된 하늘이미지를 선택적으로 전송한다.In addition, the cloud server 400 is a vehicle to which the system is applied and shares information collected with each other, and communicates with the communication unit 300 to store sky images for each time zone and selectively transmit the stored sky images.

또한, 상기 마이컴(500)은 상기 하늘 이미지 촬영부(100), 내비게이션(200) 및 통신부(300)와 전기적으로 연결되고, 상기 하늘 이미지 촬영부(100)에 의해 촬영된 해당 위치의 하늘 이미지와, 다른 자동차들에서 촬영된 하늘 이미지로, 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후 구름 특성을 판정하고, 상기 통신부에 의해 수신된 해당 위치의 기상정보로, 판정된 구름 특성으로 구름 운동을 예측하고, 예측된 구름 운동과 촬영된 하늘 이미지에 반영된 전기 자동차의 방위 및 GPS위치정보로 산출된 태양의 입사 각도로 해당 전기 자동차의 일사량을 산출하여 예측한다. In addition, the micom 500 is electrically connected to the sky image photographing unit 100, the navigation 200 and the communication unit 300, and the sky image of the corresponding location photographed by the sky image photographing unit 100 , After processing the sky image on the location in three dimensions with the sky image taken by other cars, determine the cloud characteristics, and predict the cloud motion with the determined cloud characteristics with the weather information of the location received by the communication unit Then, it calculates and predicts the insolation amount of the electric vehicle by the angle of incidence of the sun calculated by the bearing and GPS position information of the electric vehicle reflected in the predicted cloud motion and the captured sky image.

이때 산출되는 입체적인 구름 특성은 구름의 종류, 형상, 구름의 분포 넓이 및 운량이 포함되고, 상기 해당 전기 자동차의 일사량은 하늘 청명도, 대기권 밖 일사량, 태양광의 입사각도로 구할 수 있는데, 태양이 구름으로 가려진다면 태양광의 복사 전달 방정식을 이용하여 일사량을 산출하여 예측한다. At this time, the three-dimensional cloud characteristics calculated include cloud type, shape, cloud distribution area, and cloud amount, and the amount of insolation of the electric vehicle can be obtained from the sky clarity, the amount of insolation outside the atmosphere, and the angle of incidence of sunlight. If it is obscured, calculate the amount of solar radiation using the solar radiation transfer equation to predict.

그리고 상기 제어부(600)는 상기 마이컴(500)과 전기적으로 연결되어, 상기 마이컴(500)에서 예측된 일사량을 기반으로 전기사용량을 제어하는데, 상기 전기 자동차의 전기 소비 정도에 따라 태양광패널(610)의 입사각도를 조절하고, 배터리(620) 충방전 및 전동모터(630)의 회전력을 제어하며, 공조시스템(640)의 에어컨 ON/OFF 및 블로워의 회전속도를 제어를 최적화 모드로 제어하여, 예측된 일사량에 따라 해당 전기 자동차의 전기 에너지를 최적화로 운영될 수 있도록 한다.In addition, the control unit 600 is electrically connected to the microcomputer 500, and controls the electric consumption based on the solar radiation predicted by the microcomputer 500, depending on the degree of electricity consumption of the electric vehicle, the solar panel 610 ) By adjusting the angle of incidence, controlling the charging and discharging of the battery 620 and the rotational force of the electric motor 630, and controlling the air conditioning ON/OFF of the air conditioning system 640 and the rotational speed of the blower in an optimized mode, It is possible to optimize the electric energy of the electric vehicle according to the predicted solar radiation.

도 2를 참조한 본 발명의 일 실시 예에 따른 전기 자동차의 일사량 예측방법을 살펴보면 다음과 같다.Looking at the method for predicting the solar radiation of the electric vehicle according to an embodiment of the present invention with reference to FIG. 2 is as follows.

먼저, 전기 자동차의 일사량 예측시스템을 제공하는데, 전기 자동차의 일사량 예측시스템은 하늘 이미지 촬영부(100), 내비게이션(200), 통신부(300), 클라우드서버(400), 마이컴(500) 및 제어부(600)가 포함하고, 상기 일사량 예측시스템은 전기를 동력으로 구동하는 전동모터의 회전력으로 주행하는 전기 자동차에 구비된 것으로, 상세한 설명은 위에서 전술한 바, 기 단락에서는 상기 일사량 예측시스템에 대한 상세한 설명을 생략하기로 한다. First, an insolation prediction system of an electric vehicle is provided. The insolation prediction system of the electric vehicle includes a sky image photographing unit 100, a navigation 200, a communication unit 300, a cloud server 400, a microcomputer 500, and a control unit ( 600), the solar radiation prediction system is provided in an electric vehicle running with the rotational power of an electric motor that drives electricity, and the detailed description is described above, and in the previous paragraph, a detailed description of the solar radiation prediction system Will be omitted.

상기한 시스템이 구비된 전기 자동차의 일사량 예측방법은,The method for predicting solar radiation of an electric vehicle equipped with the above-described system,

우선 a)단계로, 전기 자동차 상향의 하늘 이미지를 촬영한다.(S110)First, in step a), the sky image of the electric vehicle upward is photographed (S110).

이때 상기 하늘 이미지 촬영부(100)로 전기 자동차 상향의 하늘 이미지를 촬영이 이루어지고, 상기 하늘 이미지 촬영부(100)는 전기 자동차의 상면에 구비되고, 선택적으로 전기 자동차 상향의 하늘을 촬영하여 하늘 이미지를 수집하고, 상기 하늘 이미지 촬영부(100)에서 촬영한 하늘 이미지에는 내비게이션(200)에서 제공한 해당 위치(촬영)의 방위 및 GPS위치정보가 반영된다.At this time, the sky image photographing unit 100 photographs the sky image of the electric vehicle upward, and the sky image photographing unit 100 is provided on the upper surface of the electric vehicle, and selectively photographs the sky of the electric vehicle upward sky The image is collected, and the sky image taken by the sky image photographing unit 100 reflects the orientation and GPS location information of the corresponding location (shooting) provided by the navigation 200.

다음은 b)단계로, 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와, 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 병합하여 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후, 가공된 이미지를 기반으로 주행 경로 중 현재 위치의 구름 특성을 판정한다.(S120)Next, in step b), the sky image taken from another vehicle is merged with the sky image taken from the electric vehicle, and the sky image on the corresponding location is processed in three dimensions. Determine the cloud characteristics of (S120).

이때 상기 통신부(300)로 클라우드서버(400)에 저장된 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 수신하여, 촬영된 하늘 이미지와 수신된 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 가공한 후, 가공된 이미지로 구름 특성을 판정하는데, 상기 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와, 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 병합하여 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후, 입체적으로 가공된 하늘 이미지는 영상처리 방법 중, 하나인 색도 및 RGB값 분석을 통해 하늘의 청명도 및 구름의 유무를 확인하고, 구름이 있는 경우, 구름의 형상, 구름의 분포넓이 및 운량 등을 산출하여 판정하고, 상기 하늘 이미지에 반영된 방위 및 GPS위치정보를 기반으로 구름의 방위 및 GPS좌표가 설정된다.At this time, the communication unit 300 receives the sky image taken from another vehicle stored in the cloud server 400, processes the captured sky image and the sky image taken from the received other vehicle, and then processes the cloud characteristics into the processed image. After determining that the sky image photographed by the other vehicle and the sky image photographed by the electric vehicle are merged to process the sky image on the corresponding position in three dimensions, the three-dimensional processed sky image is one of image processing methods. Through the analysis of the color index and RGB values, the clarity of the sky and the presence or absence of clouds are checked, and if there are clouds, the shape of clouds, the distribution area of clouds, and the amount of cloud are calculated and determined, and the bearing and GPS reflected in the sky image The cloud's bearing and GPS coordinates are set based on the location information.

다음은 c)단계로, 해당 위치의 기상정보 및 자동차의 운행방향을 수집한다.(S130)Next, in step c), weather information of the corresponding location and driving direction of the vehicle are collected. (S130)

이때 통신부(300)로 해당 위치의 기상정보 및 자동차의 운행방향을 수집하는데, 해당 위치의 기상정보는 해당 위치에서의 태양의 위치와, 해당 위치의 습도, 풍속, 풍향을 기본으로 하고, 추가하여 기상위성에서 수집된 단파 위성이미지, 가시광선 위성이미지, 적외선 위성이미지, 수증기 위성이미지, 구름 영상, 에어로졸 광학 두께 등을 수집할 수 있으며, 자동차의 운행방향 및 평균속도는 내비게이션(200)에서 제공한다.At this time, the communication unit 300 collects the weather information of the corresponding location and the driving direction of the vehicle. The weather information of the corresponding location is based on the location of the sun at the location, the humidity, wind speed, and wind direction of the location, and is added. Short-wave satellite images collected from meteorological satellites, visible satellite images, infrared satellite images, water vapor satellite images, cloud images, aerosol optical thickness, etc. can be collected, and the driving direction and average speed of the vehicle are provided by the navigation 200 .

다음은 d)단계로, 판정된 해당 위치의 구름 특성으로 해당 전기 자동차의 일사량을 산출하여 측정한다.(S140)Next, in step d), the solar radiation of the corresponding electric vehicle is calculated and measured based on the determined cloud characteristics of the corresponding location. (S140)

이때 상기 마이컴(500)이 판정된 구름 특성으로 해당 전기 자동차의 일사량을 산출하여 측정하는데, 구름의 GPS좌표와 해당 전기 자동차의 GPS좌표 대비하여, 부합여부를 판정한 후, 구름 특성을 반영하여 하늘 청명도, 대기권 밖 일사량, 태양광의 입사각도으로 일사량을 산출한다.At this time, the micom 500 calculates and measures the amount of insolation of the electric vehicle based on the determined cloud characteristics. After comparing the GPS coordinates of the cloud with the GPS coordinates of the electric vehicle, it determines whether or not it meets, and reflects the cloud characteristics to reflect the sky. Calculate the amount of solar radiation from Cheongmyeongdo, the amount of solar radiation outside the atmosphere, and the angle of incidence of sunlight.

여기서 일사량을 산출할 시, 태양이 구름으로 가려진다면 태양광의 복사 전달 방정식을 이용하여 일사량을 산출하여 측정한다. Here, when calculating the amount of solar radiation, if the sun is covered by clouds, calculate the solar radiation using the radiation transfer equation of sunlight.

다음은 e)단계로, 측정된 해당 전기 자동차의 일사량을 기반으로 전기사용량을 제어한다.(S150)Next, in step e), the electric consumption is controlled based on the measured solar radiation amount (S150).

이때 상기 제어부(600)가 상기 마이컴(500)에서 측정한 해당 위치의 일사량으로 상기 전기 자동차의 태양광패널(610) 입사각도, 공조시스템(640)의 구동, 배터리(620) 충전, 전동모터(630)의 회전력을 제어하여 전기사용량을 제어하는데, 측정된 일사량으로 상기 전기 자동차의 공조시스템의 에어컨 ON/OFF 및 블로워의 회전속도를 제어하고, 전기 소비 정도 및 배터리의 충전율로, 배터리 충전을 제어하며, 전동모터의 회전력을 최적화 모드로 제어하여, 측정된 일사량에 따라 해당 전기 자동차의 전기 에너지를 최적화로 운영될 수 있도록 한다.At this time, the solar panel 610 incident angle of the electric vehicle, driving of the air conditioning system 640, charging of the battery 620, electric motor ( 630) to control the electricity consumption by controlling the rotational force of the 630), the air conditioning system ON/OFF and blower rotation speed of the air conditioning system of the electric vehicle is controlled by the measured solar radiation, and the battery consumption is controlled by the degree of electricity consumption and the charging rate of the battery. In addition, the rotational force of the electric motor is controlled in an optimization mode, so that the electric energy of the electric vehicle in question can be optimally operated according to the measured solar radiation.

도 3을 참조한 더불어 본 발명의 일 실시 예에 따른 전기 자동차의 일사량 예측방법은 전기 자동차의 주행 경로 중 다음 위치에 대한 일사량의 예측이 가능한데, In addition, the method for predicting solar radiation of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention with reference to FIG. 3 is capable of predicting solar radiation for the next position in the driving path of the electric vehicle,

먼저, 전기 자동차의 일사량 예측시스템은 하늘 이미지 촬영부(100), 내비게이션(200), 통신부(300), 클라우드서버(400), 마이컴(500) 및 제어부(600)가 포함하고, 상기 일사량 예측시스템은 전기를 동력으로 구동하는 전동모터의 회전력으로 주행하는 전기 자동차에 구비된 것으로, 상세한 설명은 위에서 전술한 바, 기 단락에서는 상기 일사량 예측시스템에 대한 상세한 설명을 생략하기로 한다.First, the solar radiation prediction system of the electric vehicle includes the sky image capturing unit 100, the navigation 200, the communication unit 300, the cloud server 400, the microcomputer 500, and the control unit 600, and the solar radiation prediction system Is provided in an electric vehicle that runs with the rotational power of an electric motor that drives electricity, and detailed descriptions of the solar radiation prediction system will be omitted in the foregoing paragraph.

상기한 시스템이 구비된 전기 자동차의 일사량 예측방법은,The method for predicting solar radiation of an electric vehicle equipped with the above-described system,

우선 a)단계로, 전기 자동차 상향의 하늘 이미지를 해당 시간별로 연속 촬영한다.(S210)First, in step a), the sky image of the electric vehicle upward is continuously photographed by the corresponding time (S210).

이때 상기 하늘 이미지 촬영부(100)로 전기 자동차 상향의 하늘 이미지를 해당 시간별로 연속 촬영하는데, 상기 하늘 이미지 촬영부(100)는 전기 자동차의 상면에 구비되고, 전기 자동차 상향의 하늘을 해당 시간별로 연속 촬영하여 하늘 이미지를 해당 시간별로 수집하고, 상기 하늘 이미지 촬영부(100)에서 촬영한 각각의 하늘 이미지에는 내비게이션(200)에 의해 얻어진 해당 위치(촬영)의 방위 및 GPS위치정보가 반영된다.At this time, the sky image photographing unit 100 continuously photographs the sky image of the electric vehicle upward by the corresponding time. The sky image photographing unit 100 is provided on the upper surface of the electric vehicle, and the sky of the electric vehicle upward by the corresponding time. The sky images are collected by the corresponding time by continuous shooting, and each sky image photographed by the sky image photographing unit 100 reflects the bearing and GPS position information of the corresponding location (shooting) obtained by the navigation 200.

다음은 b)단계로, 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 병합하여 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후, 가공된 이미지를 기반으로 주행 경로 중 현재 위치의 구름 특성을 판정한다.(S220)Next, in step b), the sky image taken from another vehicle is merged with the sky image taken from the electric vehicle, and the sky image on the corresponding location is processed in three dimensions. Cloud characteristics are determined. (S220)

이때 상기 통신부(300)로 클라우드서버(400)에 저장된 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 시간별로 연속하여 수신하고, 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와, 수신된 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 기반으로 주행 경로 중 현재 위치의 구름 특성을 판정하는데,At this time, the communication unit 300 continuously receives the sky images taken from other cars stored in the cloud server 400 by time, and based on the sky images taken from the electric vehicle and the received sky images taken from other vehicles. To determine the cloud characteristics of the current position in the driving route,

상기 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와, 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 병합하여 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후, 입체적으로 가공된 하늘 이미지는 영상처리 방법 중, 하나인 색도 및 RGB값 분석을 통해 하늘의 청명도 및 구름의 유무를 확인하고, 구름이 있는 경우, 구름의 형상, 구름의 분포넓이 및 운량 등을 산출하여 판정하고, 상기 하늘 이미지에 반영된 방위 및 GPS위치정보를 기반으로 구름의 방위 및 GPS좌표가 설정된다.After merging the sky image taken from the other vehicle and the sky image taken from the electric vehicle, and processing the sky image on the corresponding position in three dimensions, the three-dimensional processed sky image is one of image processing methods, such as chromaticity and RGB. Through the value analysis, check the clarity of the sky and the presence or absence of clouds, and if there are clouds, calculate and determine the shape of the clouds, the distribution area of clouds, and the amount of cloud, and based on the bearing and GPS location information reflected in the sky image The cloud's bearing and GPS coordinates are set.

다음은 c)단계로, 판정된 현재 위치의 구름 특성으로 해당 전기 자동차의 일사량을 산출하여 측정한다.(S230)Next, in step c), the solar radiation of the corresponding electric vehicle is calculated and measured with the determined cloud characteristics of the current location. (S230)

이때 상기 마이컴(500)이 판정된 구름 특성으로 해당 전기 자동차의 일사량을 산출하여 측정하는데, 구름의 GPS좌표와 해당 전기 자동차의 GPS좌표 대비하여, 부합여부를 판정한 후, 구름 특성을 반영하여 하늘 청명도, 대기권 밖 일사량, 태양광의 입사각도으로 일사량을 산출한다.At this time, the micom 500 calculates and measures the amount of insolation of the electric vehicle based on the determined cloud characteristics. After comparing the GPS coordinates of the cloud with the GPS coordinates of the electric vehicle, it determines whether or not it meets, and reflects the cloud characteristics to reflect the sky. Calculate the amount of solar radiation from Cheongmyeongdo, the amount of solar radiation outside the atmosphere, and the angle of incidence of sunlight.

여기서 일사량을 산출할 시, 태양이 구름으로 가려진다면 태양광의 복사 전달 방정식을 이용하여 일사량을 산출하여 예측한다. When calculating the amount of solar radiation, if the sun is obscured by clouds, the solar radiation is estimated using the radiation transfer equation of sunlight.

다음은 d)단계로, 주행 경로 중 다음 위치상의 대기 유동장을 해석한다.(S240)Next, in step d), the atmospheric flow field at the next position in the driving route is analyzed. (S240)

이때 상기 마이컴(500)이 주행 경로 상의 대기 유동장을 해석하는데, 대기 유동장의 해석은 대기 유동 벡터에 의해 해석되는 것으로, 상기 대기 유동 벡터는 주행 경로를 따라 주행하는 전기 자동차에서 시간대별로 연속으로 촬영한 하늘 이미지와, 해당 위치의 시간대별 기상정보(해당 위치에서의 태양의 위치와, 해당 위치의 습도, 풍속, 풍향)와, 추가하여 수집된 기상위성(단파 위성이미지, 가시광선 위성이미지, 적외선 위성이미지, 수증기 위성이미지, 구름 영상, 에어로졸 광학 두께 등), 다른 자동차에서 시간대별로 수집한 하늘 이미지, 주행 경로 상의 주변 지형물(상기 전기 자동차의 위치에서 태양광의 가릴 수 있는 터널, 산, 빌딩 등)를 기반으로 대기 유동 벡터를 산출하고, 산출된 대기 유동 벡터로 대기 유동장을 해석한다.At this time, the micom 500 analyzes the atmospheric flow field on the driving path, and the analysis of the atmospheric flow field is interpreted by an atmospheric flow vector, and the atmospheric flow vector is continuously photographed for each time zone in an electric vehicle traveling along the traveling path. Sky image, weather information by time zone of the location (sun position at the location, humidity, wind speed, wind direction of the location), and additionally collected meteorological satellites (short wave satellite image, visible ray satellite image, infrared satellite) Images, water vapor satellite images, cloud images, aerosol optical thickness, etc.), sky images collected by other cars over time, surrounding terrain on the driving route (sunlight-covered tunnels, mountains, buildings, etc. in the location of the electric car) Calculate the atmospheric flow vector based on, and analyze the atmospheric flow field with the calculated atmospheric flow vector.

다음은 e)단계로, 연속 촬영된 주행 경로 상에서 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와, 수신된 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 가공하여 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후, 가공된 이미지로 주행 경로 중 다음 위치의 구름 특성을 예측한다.(S250)Next, in step e), the sky image photographed by the electric vehicle and the sky image photographed by the other vehicle are processed on the continuously photographed driving route to process the sky image at the corresponding position in three dimensions, and then the processed image. Predict the cloud characteristics of the next position in the road driving path. (S250)

이때 상기 마이컴(500)이 주행 경로 중 다음 위치의 구름 특성을 예측하는데, 연속으로 촬영된 상기 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와, 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 각 시간대별로 병합하여 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후, 입체적으로 가공된 하늘 이미지들은 영상처리 방법 중, 하나인 색도 및 RGB값 분석을 통해 구름의 유무를 확인하고, 구름이 있는 경우, 구름의 형상, 구름의 분포넓이 및 운량 등을 산출하여 판정하고, 상기 하늘 이미지에 반영된 방위 및 GPS위치정보를 기반으로 구름의 GPS좌표가 반영된다.At this time, the micom 500 predicts the cloud characteristics of the next position in the driving route, and merges the sky images taken from the other cars continuously photographed and the sky images taken from the electric vehicle for each time zone and merges the After processing the sky image in three dimensions, the three-dimensional processed sky images are checked for the presence or absence of clouds through the analysis of chromaticity and RGB values, which are one of the image processing methods, and if there are clouds, the shape of the clouds, the distribution area of the clouds And cloudiness, and the like, and the GPS coordinates of the cloud are reflected based on the bearing and GPS location information reflected in the sky image.

다음은 f)단계로, 해석된 대기 유동장 내에서 구름 운동을 예측한다.(S260)Next, in step f), the cloud motion is predicted in the analyzed atmospheric flow field (S260).

이때 상기 마이컴(500)이 해석된 대기 유동장 내에서 구름 운동 및 구름 특성을 예측하는데, 상기 d)단계(S250)에서 해석된 대기 유동장 내에서 상기 e)단계(S260)에서 판정된 구름 특성을 도입하여, 다음 위치의 주행 경로 상의 구름 운동을 예측하고, 다음 위치의 구름 특성을 예측한다.At this time, the micom 500 predicts rolling motion and cloud characteristics in the analyzed atmospheric flow field, and introduces the cloud characteristics determined in step e) (S260) in the atmospheric flow field analyzed in step d) (S250). Then, the cloud motion on the travel path of the next position is predicted, and the cloud characteristics of the next position are predicted.

다음은 g)단계로, 주행 경로 중 다음 위치의 구름 특성과, 예측된 구름 운동을 기반으로 주행 경로 중 다음 위치의 일사량을 예측한다.(S270)Next, in step g), the solar characteristics of the next position in the driving route are predicted based on the cloud characteristics of the next position in the driving route and the predicted rolling motion. (S270)

이때 상기 마이컴(500)이 주행 경로 중 다음 위치의 일사량을 예측하는데, 구름의 GPS좌표와 다음 위치의 GPS좌표 대비하여, 상기 다음 위치의 일사량은 하늘 청명도, 대기권 밖 일사량, 태양광의 입사각도로 구할 수 있는데, 태양이 구름으로 가려진다면 태양광의 복사 전달 방정식을 이용하여 일사량을 산출하여 예측한다. At this time, the micom 500 predicts the insolation of the next position in the driving route. Compared to the GPS coordinates of the cloud and the GPS coordinates of the next position, the insolation of the next position is determined by the sky clarity, the amount of insolation outside the atmosphere, and the incident angle of sunlight. If the sun is obscured by clouds, it is predicted by calculating the amount of solar radiation using the radiation transfer equation of sunlight.

다음은 h)단계로, 예측된 주행 경로 중 다음 위치의 일사량을 기반으로 전기사용랴을 제어한다.(S280)Next, in step h), the electric usage is controlled based on the insolation amount of the next position in the predicted driving route. (S280)

이때 상기 제어부(600)가 상기 마이컴(500)에서 측정한 해당 위치의 일사량으로 상기 전기 자동차의 태양광패널(610) 입사각도, 공조시스템(640)의 구동, 배터리(620) 충전, 전동모터(630)의 회전력을 제어하여 전기사용량을 제어하는데, 측정된 일사량으로 상기 전기 자동차의 공조시스템의 에어컨 ON/OFF 및 블로워의 회전속도를 제어하고, 전기 소비 정도 및 배터리의 충전율로, 배터리 충전을 제어하며, 전동모터의 회전력을 최적화 모드로 제어하여, 측정된 일사량에 따라 해당 전기 자동차의 전기 에너지를 최적화로 운영될 수 있도록 한다.At this time, the solar panel 610 incident angle of the electric vehicle, driving of the air conditioning system 640, charging of the battery 620, electric motor ( 630) to control the electricity consumption by controlling the rotational force of the 630), the air conditioning system ON/OFF and blower rotation speed of the air conditioning system of the electric vehicle is controlled by the measured solar radiation, and the battery consumption is controlled by the degree of electricity consumption and the charging rate of the battery. In addition, the rotational force of the electric motor is controlled in an optimization mode, so that the electric energy of the electric vehicle in question can be optimally operated according to the measured solar radiation.

따라서 향후, 태양광 전기 자동차가 상용화되면, 태양광 전기 자동차에 설치된 태양광 패널에서 생산되는 전기량을 예측하여, 배터리 저장 및 충전, 주행 방법 등 에너지 관리에 활용할 수도 있다. Therefore, in the future, when a solar electric vehicle is commercialized, the amount of electricity produced by a solar panel installed in the solar electric vehicle can be predicted and used for energy management such as battery storage, charging, and driving method.

또한, 태양광 발전으로 생산된 전기로 구동하는 비행기나 선박에도 상기한 전기 자동차의 일사량 예측시스템 및 그 일사량 예측시스템의 일사량 예측방법을 활용할 수도 있다.In addition, the solar radiation prediction system of the electric vehicle and the solar radiation prediction method of the solar radiation prediction system may also be used for airplanes or ships driven by electricity produced by solar power generation.

본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, these are merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

100: 하늘 이미지 촬영부
200: 내비게이션
300: 통신부
400: 클라우드서버
500: 마이컴
600: 제어부100: sky image shooting unit
200: navigation
300: communication unit
400: cloud server
500: microcomputer
600: control unit

Claims (7)

태양광패널로 생산된 전기를 동력으로 구동하는 전동모터의 회전력으로 주행하는 전기 자동차의 상면에 구비되고, 선택적으로 전기 자동차 상향의 하늘을 촬영하여, 하늘 이미지를 수집하는 하늘 이미지 촬영부;
상기 전기 자동차에 구비되고, 상기 하늘 이미지 촬영부와 전기적으로 연결되어, 상기 하늘 이미지 촬영부와 연동하여 촬영된 하늘 이미지에 반영되도록 방위 및 GPS위치정보를 제공하는 내비게이션;
상기 전기 자동차의 일측에 구비되고, 상기 전기 자동차가 주행하고 있는 해당 위치의 기상정보 수신 및 다른 자동차들과 촬영한 하늘 이미지를 송수신하는 통신부;
상기 하늘 이미지 촬영부, 내비게이션 및 통신부와 전기적으로 연결되고, 해당 위치의 하늘 이미지와 해당 위치의 기상정보와, 다른 자동차들에서 촬영된 하늘 이미지로, 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후 구름 특성을 판정하고, 판정된 구름 특성으로 구름의 운동을 예측하며, 예측된 구름 운동으로 해당 전기 자동차의 일사량을 산출하여 예측하는 마이컴; 및
상기 마이컴 내부에 구비되고, 상기 마이컴에서 예측된 일사량을 기반으로 전기 자동차의 전기사용량을 제어하는 제어부;를 포함하는 전기 자동차의 일사량 예측시스템.
A sky image photographing unit provided on an upper surface of an electric vehicle driving with the rotational force of an electric motor driving electric power produced by a solar panel, and selectively photographing the sky above the electric vehicle and collecting the sky image;
A navigation device provided in the electric vehicle and electrically connected to the sky image photographing unit to provide orientation and GPS location information to be reflected in the sky image photographed in conjunction with the sky image photographing unit;
A communication unit provided on one side of the electric vehicle and receiving/receiving weather information of a corresponding location in which the electric vehicle is traveling and transmitting/receiving sky images captured with other vehicles;
It is electrically connected to the sky image photographing unit, navigation and communication unit, and after processing the sky image at that location in three dimensions with the sky image at that location, weather information at that location, and sky images taken at other cars. A microcomputer that determines a characteristic, predicts a motion of the cloud with the determined cloud characteristic, and calculates and predicts an insolation amount of the electric vehicle using the predicted cloud motion; And
It is provided inside the microcomputer, the control unit for controlling the electric consumption of the electric vehicle based on the solar radiation amount predicted by the microcomputer; Solar radiation prediction system of an electric vehicle comprising a.
청구항 1에 있어서,
상기 통신부와 통신하여 하늘 이미지를 지역별 시간대별로 저장하고, 저장된 하늘이미지를 선택적으로 전송하는 클라우드서버를 더 포함하는 전기 자동차의 일사량 예측시스템.
The method according to claim 1,
The solar radiation prediction system of the electric vehicle further comprising a cloud server that communicates with the communication unit to store the sky image for each time zone and selectively transmit the stored sky image.
청구항 1에 있어서,
상기 기상정보는
해당 위치에서의 태양의 위치와, 해당 위치의 습도, 풍속, 풍향을 포함하는 전기 자동차의 일사량 예측시스템.
The method according to claim 1,
The weather information is
A system for predicting solar radiation of an electric vehicle including the location of the sun at the location and the humidity, wind speed, and wind direction at the location.
청구항 1에 있어서,
상기 구름 특성은
구름의 형상, 구름의 분포넓이 및 운량을 포함하는 전기 자동차의 일사량 예측시스템.
The method according to claim 1,
The cloud characteristics
Electric vehicle solar radiation prediction system including cloud shape, cloud distribution area, and cloud cover.
청구항 1에 있어서,
상기 제어부는
상기 마이컴에서 예측된 일사량을 기반으로, 태양광패널의 입사각도, 배터리 충방전 및 전동모터의 회전력, 공조시스템 중 어느 하나, 또는 복수를 제어하여 전기사용량을 제어하는 전기 자동차의 일사량 예측시스템.
The method according to claim 1,
The control unit
Based on the solar radiation predicted by the microcomputer, the solar panel incidence angle, battery charging and discharging and rotational power of the electric motor, one or more of the air conditioning system to control the amount of electricity used to control the amount of solar radiation.
a)전기 자동차 상향의 하늘 이미지를 촬영하는 단계;
b)상기 전기 자동차에서 이격 위치한 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와, 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 병합하여 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후, 가공된 이미지를 기반으로 주행 경로 중 현재 위치의 구름 특성을 판정하는 단계;
b)해당 위치의 기상정보 및 자동차의 운행방향을 수집하는 단계;
d)판정된 해당 위치의 구름 특성으로 해당 전기 자동차의 일사량을 산출하여 측정하는 단계; 및
e)측정된 해당 전기 자동차의 일사량을 기반으로, 전기 자동차의 전기사용량을 제어하는 단계를 포함하는 전기 자동차의 일사량 예측방법.
a) photographing the sky image of the electric vehicle upward;
b) The image of the sky taken from another vehicle spaced apart from the electric vehicle and the sky image taken from the electric vehicle are merged to process the sky image on the corresponding location in three dimensions, and the current driving route is based on the processed image. Determining a cloud characteristic of the location;
b) collecting weather information and driving directions of the corresponding location;
d) calculating and measuring the amount of insolation of the electric vehicle based on the determined cloud characteristics of the corresponding location; And
e) A method for predicting the amount of solar radiation of an electric vehicle, comprising controlling the electric consumption of the electric vehicle based on the measured solar radiation amount of the electric vehicle.
a)전기 자동차 상향의 하늘 이미지를 해당 시간별로 연속 촬영하는 단계;
b)상기 전기 자동차에서 이격 위치한 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와, 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 병합하여 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후, 가공된 이미지를 기반으로 주행 경로 중 현재 위치의 구름 특성을 판정하는 단계;
c)판정된 현재 위치의 구름 특성으로 해당 전기 자동차의 일사량을 산출하여 측정하는 단계;
d)주행 경로 중 다음 위치상의 대기 유동장을 해석하는 단계;
e)연속 촬영된 주행 경로 상에서 해당 전기 자동차에서 촬영된 하늘 이미지와, 수신된 다른 자동차에서 촬영된 하늘 이미지를 가공하여 해당 위치상의 하늘 이미지를 입체적으로 가공한 후, 가공된 이미지로 주행 경로 중 다음 위치의 구름 특성을 예측하는 단계;
f)해석된 대기 유동장 내에서 구름 운동을 예측하는 단계;
g)주행 경로 중 다음 위치의 구름 특성과, 예측된 구름 운동을 기반으로 주행 경로 중 다음 위치의 일사량을 예측하는 단계; 및
h)예측된 주행 경로 중 다음 위치의 일사량을 기반으로, 전기 자동차의 전기사용량을 제어하는 단계;를 포함하는 전기 자동차의 일사량 예측방법.a) continuously photographing the sky image of the electric vehicle upward by the corresponding time;
b) The image of the sky taken from another vehicle spaced apart from the electric vehicle and the sky image taken from the electric vehicle are merged to process the sky image on the corresponding location in three dimensions, and the current driving route is based on the processed image. Determining a cloud characteristic of the location;
c) calculating and measuring the amount of insolation of the electric vehicle based on the determined cloud characteristics of the current location;
d) interpreting the atmospheric flow field on the next position in the driving route;
e) After processing the sky image taken from the electric vehicle and the sky image taken from the other vehicle on the continuously taken driving route, and processing the sky image at the corresponding position in three dimensions, Predicting the cloud characteristics of the location;
f) predicting cloud motion in the analyzed atmospheric flow field;
g) predicting the insolation of the next position in the driving route based on the cloud characteristics of the next position in the driving route and the predicted rolling motion; And
h) controlling the electric consumption of the electric vehicle based on the insolation amount of the next position in the predicted driving path;
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