KR20230010516A - 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법 및 그 장치 - Google Patents

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KR20230010516A
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mobile charging
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discharge
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최대현
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중앙대학교 산학협력단
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Abstract

이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법 및 그 장치가 개시된다. 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법은 (a) 교통망 관련 정보를 기초로 고정 충전소에서 대기중인 전기 차량의 수를 줄이기 위해 과부하 상태에 있는 고정 충전소로 이동형 충전소를 이동시키기 위한 라우팅 경로를 스케줄링하는 단계; 및 (b) 배전망 관련 정보를 기초로 상기 이동형 충전소의 유효 및 무효 전력의 충전-방전 스케줄링을 수행하는 단계; 및 (c) 상기 라우팅 경로의 스케줄링 결과와 상기 충전-방전 스케줄링 결과를 이용하여 상기 이동형 충전소의 최적 경로 스케줄링을 도출하는 단계를 포함한다.

Description

이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법 및 그 장치{Operation scheduling method and device for mobile charging station}
본 발명은 이동형 충전소 운영 스케줄링 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.
기존 가솔린 차량은 상당한 온실 가스 배출과 탄소 오염을 발생시키는 것을 감안할 때 전기 자동차(EV: electric vehicle )는 환경 오염을 점진적으로 줄일 수 있다. 또한, 가솔린 차량에 비해 EV는 소음 공해 및 유지 보수 비용을 감소시킬뿐만 아니라 운송 부분의 온실 가스 배출량과 탄소 공해를 감소시킬 수 있다.
그러나, EV의 경우 불충분한 충전 인프라, 긴 충전 시간, 제한된 EV 주행 거리, 높은 EV 배터리 비용으로 인해 운송 및 배전 네트워크에서 EV 및 관련 서비스 배치가 느려지고 있다.
또한, 고정 충전소(FCS: fixed charging station)는 EV 보급을 위해 가장 중요한 과제 중 하나이다. FCS는 제한된 수의 충전 폴이 있는 고정 시설로, EV 충전을 위해 공공도로, 상업용 건물 및 EV 충전을 위해 주택가 배전 그리드에서 받은 전력을 사용한다. FCS의 이동성 부족과 제한된 방전 기능은 FCS에서 EV 대기 시간을 크게 늘리고, EV 운전자에 대한 불만족을 초래할뿐만 아니라 많은 수의 EV로 높은 충전 수요가 발생할 때 그리드 과부하 및 불안정을 초래하는 문제점이 있다.
본 발명은 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 배전 시스템의 정상적인 작동 조건을 유지하면서 고정 충전소(FCS)에서 대기중인 전기차에 전력을 공급하기 위한 도로 라우팅과 이동형 충전소(MCS: mobile charging station)의 충전과 방전을 동시에 스케줄링 할 수 있는 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 고정 충전소에서 대기중인 전기차의 수를 최소화하며, 배전 시스템의 실제 작동 조건에서 배전 피더를 따라 정상 전압 레벨을 유지할 수 있는 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법이 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, (a) 교통망 관련 정보를 기초로 고정 충전소에서 대기중인 전기 차량의 수를 줄이기 위해 과부하 상태에 있는 고정 충전소로 이동형 충전소를 이동시키기 위한 라우팅 경로를 스케줄링하는 단계; (b) 배전망 관련 정보를 기초로 상기 이동형 충전소의 유효 및 무효 전력의 충전-방전 스케줄링을 수행하는 단계; 및 (c) 상기 라우팅 경로의 스케줄링 결과와 상기 충전-방전 스케줄링 결과를 이용하여 상기 이동형 충전소의 최적 경로 스케줄링을 도출하는 단계를 포함하는 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법이 제공될 수 있다.
상기 이동형 충전소는 에너지 저장 장치(ESS)를 구비한 주행 가능한 장치이다.
상기 (b) 단계는, 상기 고정 충전소에서 충전을 위해 대기중인 전기 차량의 수와 시간 t에서 배전망에 연결된 특정 버스에 대한 전압 크기의 전체 편차를 고려하여 충전-방전 스케줄링을 수행할 수 있다.
상기 (b) 단계는, 상기 이동형 충전소의 충전 상태, 배터리 용량, 충전과 방전 효율, 이동 효율, 이동 상태, 충전과 방전 전력을 고려한 충전 상태(SOC: state of charge)를 더 이용하여 상기 충전-방전 스케줄링을 수행할 수 있다.
상기 (a) 단계는, 상기 과부하 상태에 있는 고정 충전소로의 이동 시간이 최소가 되도록 상기 라우팅 경로를 스케줄링할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 이동형 충전소의 운영 스케줄링을 위한 장치가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령어를 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서에 의해 실행된 명령어는, (a) 교통망관련 정보를 기초로 고정 충전소에서 대기중인 전기 차량의 수를 줄이기 위해 과부하 상태에 있는 고정 충전소로 이동형 충전소를 이동시키기 위한 라우팅 경로를 스케줄링하는 단계; 및 (b) 배전망 관련 정보를 기초로 상기 이동형 충전소의 유효 및 무효 전력의 충전-방전 스케줄링을 수행하는 단계; 및 (c) 상기 라우팅 경로의 스케줄링 결과와 상기 충전-방전 스케줄링 결과를 이용하여 상기 이동형 충전소의 최적 경로 스케줄링을 도출하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 서버가 제공될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 적어도 하나의 개체를 포함하는 물리 계층부-상기 개체는 배전망에 연결된 부하, 이동형 충전소, 고정 충전소 및 전기차를 포함함; 도로 네트워크에 대한 정보를 포함하는 운송 계층부; 및 상기 물리 계층부에 포함된 개체들의 유효 및 무효 전력 흐름과 소비, 무효 전력 용량 및 전압을 고려한 충전-방전 스케줄링을 수행하고, 상기 운송 계층부에 포함된 교통망정보를 기반으로 이동형 충전소의 라우팅 스케줄링을 수행하되, 상기 라우팅 경로의 스케줄링 결과와 상기 충전-방전 스케줄링 결과를 이용하여 상기 이동형 충전소의 최적 경로 스케줄링을 도출하는 사이버 계층부를 포함하는 이동형 충전소의 운영 스케줄링을 위한 프레임워크 장치가 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법 및 그 장치를 제공함으로써, 배전 시스템의 정상적인 작동 조건을 유지하면서 고정 충전소(FCS)에서 대기중인 전기차에 전력을 공급하기 위한 도로 라우팅과 이동형 충전소(MCS: mobile charging station)의 충전과 방전을 동시에 스케줄링 할 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명은 고정 충전소에서 대기중인 전기차의 수를 최소화하며, 배전 시스템의 실제 작동 조건에서 배전 피더를 따라 정상 전압 레벨을 유지할 수 있는 이점도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동형 충전소 제어를 위한 시스템 구성을 개략적으로 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동형 충전소의 최적 운영 스케줄링을 위한 프레임워크를 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동형 충전소 운영 스케줄링 방법을 나타낸 순서도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동형 충전소 제어 프레임워크를 위한 시스템 모델을 도식화한 도면.
도 5 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 고정 충전소에서 EV 대기열 역학을 설명하기 위해 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동형 충전소 제어를 위한 시스템 구성을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동형 충전소의 최적 운영 스케줄링을 위한 프레임워크를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템(100)은 복수의 고정 충전소(110)와 복수의 이동형 충전소(120) 및 서버(130)를 포함한다.
복수의 고정 충전소(110)는 도로상이나 특정 건물 등에 설치된 충전소로 배전 시스템과 연결되며, 배전 시스템의 작동 조건을 유지하면서 전기 차량(EV: electric vehicle, 이하에서는 EV라 칭하기로 함)에 전력을 공급하기 위한 수단이다.
이러한, 고정 충전소(110)는 도 2에 도시된 바와 같이 배전망에 연결되며, 고정 충전소(110)는 규모에 따라 충전 가능한 폴의 개수가 상이할 수 있음은 당연하다. 이에 따라, 각 고정 충전소(110)에 공급되는 전력 또한 상이할 수도 있다.
고정 충전소(110)는 반드시 EV에만 제한적으로 전력을 공급하지 않으며, 이동형 충전소(120)에 전력을 공급할 수도 있으며, 해당 이동형 충전소(120)와 연동하여 EV 충전을 수행할 수도 있다.
복수의 이동형 충전소(120)는 운송 수단(예를 들어, 트럭 등)에 탑재되며, 이동하며 EV에 전력 공급이 가능한 수단이다. 이동형 충전소(120)는 유틸리티 규모의 에너지 저장 장치(ESS: energy storage system)이 장착된 운송 수단일 수 있다.
복수의 이동형 충전소(120)는 배전 시스템(전력망)의 정상적인 작동을 유지하면서 고정 충전소(110)에서 대기중인 EV의 수를 줄이기 위해 과부하된 고정 충전소(110)로 이동하며, 해당 고정 충전소(110)와 연동하여 EV를 충전할 수 있다.
서버(130)는 전력망의 정상적인 작동을 유지하면서 과부하된 고정 충전소(110)의 부하와 대기중인 EV의 수를 줄이기 위해 이동형 충전소(120)의 이동을 제어할 수 있다. 즉, 서버(130)는 이동형 충전소(120)의 이동에 따른 도로 라우팅, 충전과 방전을 모두 고려하여 전력망의 허용 전압 범위 내에서 대기중인 EV의 수를 감소시키도록 이동형 충전소의 최적 운영 스케줄링을 수행할 수 있다.
이를 위해, 서버(130)는 도 2에 도시된 바와 같은 3개의 계층을 고려하여 이동형 충전소(120)의 운영 스케줄링을 수행할 수 있다.
도 2를 참조하여 이에 대해 간략하게 설명하기로 한다.
이동형 충전소의 최적 운영 스케줄링을 위한 프레임워크는 물리 계층(physical layer), 사이버 계층(cyber layer) 및 운송 계층(transportation layer)를 포함할 수 있다.
물리 계층은 복수의 개체(entity)를 포함한다. 여기서, 복수의 개체는 배전 시스템(전력망)에 연결된 부하, 이동형 충전소, 고정 충전소, EV 등을 포함할 수 있다.
사이버 계층(cyber layer)는 물리 계층에 포함된 개체들의 유효/무효 전력 흐름 및 소비, 이동형 충전소의 무효 전력 용량 및 전압을 고려하여 이동형 충전소의 도로 라우팅 및 에너지 스케줄링을 계산한다.
운송 계층(transportation layer)는 도로 네트워크에 대한 정보를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 서버(130)는 운송 계층내의 도로 라우팅 스케줄링과 물리 계층내 이동형 충전소의 에너지 충방전 스케줄링을 계산하는 사이버 계층(cyber layer)의 최적화 프레임워크에 관한 것이다.
다시 정리하면, 서버(130)는 도로 라우팅과 이동형 충전소의 에너지 스케줄링을 고려하여 과부하 상태인 고정 충전소로 이동형 충전소를 빠르게 이동시켜 대기중인 EV의 수를 줄이고 배전 시스템의 정상 전압 레벨을 유지하도록 할 수 있다. 이에 대해서는 이하의 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동형 충전소 운영 스케줄링 방법을 나타낸 순서도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동형 충전소 제어 프레임워크를 위한 시스템 모델을 도식화한 도면이고, 도 5 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 고정 충전소에서 EV 대기열 역학을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
단계 310에서 서버(130)는 이동형 충전소 운영 스케줄링을 위한 기본 정보들을 입력받는다. 여기서, 기본 정보들은 배전망(power distribution network) 관련 정보와 교통망(transportation network) 관련 정보일 수 있다.
이에 대해 보다 상세히 설명하기로 한다.
이하에서는 배전망(전력망)에 연결된 고정 충전소에서 충전을 위해 대기중인 EV의 빠른 충전을 위해 도로 네트워크를 통해 적어도 하나의 이동형 충전소가 과부하 상태인 고정 충전소로 이동하는 상황을 고려하기로 한다. 또한, 이미 전술한 바와 같이, 이동형 충전소는 대규모 ESS가 장착된 트럭일 수 있다.
또한, 도 4에 도시된 바와 같이 도로 네트워크상의 노드 집합(I)와 배전망(전력망) 내의 버스 집합(B)와 같이 두 타입의 노드가 존재하는 것을 가정하기로 한다.
각 노드와 버스는 도로 네트워크와 배전망에서 시작 포인트와 종료 포인트를 각각 나타낼 수 있다.
고정 충전소가 도로 네트워크와 배전망내의 노드와 버스에 연결되었는지 여부에 따라 I 집합과 B집합은 다음과 같은 서브 집합으로 분해될 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
고정 충전소가 도로 네트워크와 배전망의 교차점에 위치되는 경우,
Figure pat00003
집합과
Figure pat00004
집합은 동일할 수 있다.
S와 T는 이동형 충전소의 집합과 이동형 충전소 스케줄링 기간을 각각 나타낸다. 집합 A내의 엘리먼트 수는
Figure pat00005
와 같이 나타낼 수 있다.
또한, 이하에서는 배전 시스템 운영자(DSO: distribution system operator, 이하 DSO라 칭하기로 함)가 동일한 배터리 용량을 가진 이동형 충전소를 파견 전에 주차 및 충전시킬 수 있는 저장소를 소유하고 있는 것을 가정하기로 한다.
DSO는 각 이동형 충전소에 대해 최적의 운영 스케줄링을 수행하는 서버(130)를 구비하며, 정상 배전 시스템 운영을 유지하면서 대기중인 EV 수를 줄일 수 있다. 또한, 서버(130)에는 이동형 충전소의 최적 스케줄링을 수행하기 이전에 스케줄링을 위해 필요한 입력 데이터들이 사전 입력되어 있는 것을 가정하기로 한다.
입력 데이터는 고정 매개 변수와 예측 매개 변수로 분류될 수 있다.
고정 매개 변수는
Figure pat00006
내 충전 폴의 수,
Figure pat00007
내 충전 폴의 수, 버스
Figure pat00008
에서
Figure pat00009
와
Figure pat00010
의 충전율, 도로 네트워크와 배전망의 토폴로지 정보, 배전망 파라미터(예를 들어, 버스 h와 버스 b 사이의 분배 라인 저항
Figure pat00011
, 리액턴스
Figure pat00012
)를 포함할 수 있다.
예측 매개 변수는 노드 i와 노드 j 사이의 이동형 충전소의 예측된 이동 시간
Figure pat00013
, 이동형 충전소의 디스패치 전에 고정 충전소 i에 도착하는 예측된 EV의 수
Figure pat00014
, 및 버스 b 및 시간 t에서 비 EV 부하를 위한 예측된 유효 및 무효 전력 소비
Figure pat00015
를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는 배전 시스템과 운송 시스템에 각각 유효 및 무효 전력 소비를 모니터링하기 위한 스마트 미터와 도로 교통 상황을 모니터링하기 위한 교통 센서를 구비하는 것을 가정하기로 한다.
스마트 미터는 첨단 계량 인프라를 통해 소비자의 실시간 에너지 사용량을 모니터링하고 에너지 사용량 데이터를 소비자와 DSO에 제공하여 에너지 절약 및 효율적인 배전 시스템 운영을 달성하도록 할 수 있다.
스마트 교통 센서는 도로 교통 정보를 수집하는데 사용되며, 수집된 도로 교통 정보는 이동형 충전소(MSC)의 라우팅 예약을 위해 DSO에 제공되는 것을 가정하기로 한다.
상술한 바와 같은 입력 데이터들이 서버(130)에 모두 입력되어 있는 것을 가정하며, 이하에서는 이동형 충전소의 운송 스케줄링 방법에 대해 설명하기로 한다.
단계 315에서 서버(130)는 교통망 관련 정보를 기초로 이동형 충전소의 도로 라우팅 경로를 스케줄링한다.
단계 320에서 서버(130)는 배전망 관련 정보를 기초로 이동형 충전소의 유효 및 무효 전력의 충전-방전 스케줄링을 수행한다.
본 명세서에서는 단계 320이 단계 315 이후에 수행되는 것으로 기술되고 있으나, 단계 315와 단계 320은 병렬로 동시에 수행될 수 있음은 당연하다.
단계 325에서 서버(130)는 도로 라우팅 경로 스케줄링 결과와 충전-방전 스케줄링 결과를 이용하여 이동형 충전소에 대한 최적 경로 스케줄링을 도출한다.
이에 대해서는 하기의 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.
도 4에서 보여지는 바와 같이, 서버(130)는 이동형 충전소의 최적화 운송 스케줄링을 위해 교통망에서 이동형 충전소의 도로 라우팅 스케줄링과 배전망에서 이동형 충전소의 유효 및 무효 전력 충전/방전 스케줄링을 동시에 실행할 수 있다.
서버(130)는 고정 충전소에서 대기중인 EV의 수를 줄이기 위해 이동형 충전소를 과부하된 고정 충전소로 이동시키기 위한 최적의 라우팅 스케줄링을 계산할 수 있다. 또한, 서버(130)는 정상적인 전압 프로파일을 보장하면서 전력망에서의 이동형 충전소의 충전과 고정 충전소와 전력망에서 대기중인 EV로 방전되는 이동형 충전소에 대한 스케줄링을 수행할 수 있다.
스케줄링 기간
Figure pat00016
을 가지는 각 노드
Figure pat00017
와 버스
Figure pat00018
에 대해 이동형 충전소의 최적 라우팅 스케줄링과 충전과 방전 스케줄링 문제는 수학식 1과 같은 각기 다른 의사 결정 변수
Figure pat00019
를 갖는 두개의 항으로 구성될 수 있다.
Figure pat00020
여기서,
Figure pat00021
는 전체 스케줄링 기간 T 동안 모든 고정 충전소에서 대기중인 EV의 전체 개수를 나타낸다.
또한,
Figure pat00022
는 전압 크기 기준
Figure pat00023
에서 시간 t에서 버스 b에 대한 전압 크기
Figure pat00024
의 총 편차를 나타낸다.
또한,
Figure pat00025
는 배전 시스템의 전압 품질을 나타내며, 전압 품질이란 허용 전압 범위
Figure pat00026
내에서 전압 크기 기준
Figure pat00027
주변의 노드 전압 크기를 유지하는 것을 의미한다.
Figure pat00028
의 최소화는 전압 품질 관점에서 안정적인 배전 시스템 작동을 보장할 수 있다. 공식화된 최적화 문제는 배전 시스템의 전압 품질
Figure pat00029
을 유지하면서 운송 시스템의 고정 충전소에서 대기중인 EV의 수
Figure pat00030
를 최소화하는 것을 목표로 한다.
또한, 파라미터
Figure pat00031
와
Figure pat00032
는 각각 대기중인 EV의 감소 및 노드 전압 크기의 평탄화에 대한 페널티 가중치를 나타내며,
Figure pat00033
이다. 가중치는 전압 편차에 상대적인 고정 충전소에서 대기중인 EV 수에 대한 상대적 중요성을 결정할 수 있다.
예를 들어, 더 큰
Figure pat00034
은 더 작은
Figure pat00035
로 인해 전압 크기의 평탄화를 줄이는 대신 대기중인 EV의 수를 추가로 감소시킬 수 있다.
Figure pat00036
과
Figure pat00037
의 단위는 서로 다르다. 따라서, 가중치를 정규화시킬 수 있다.
Figure pat00038
과
Figure pat00039
는
Figure pat00040
과
Figure pat00041
로 각각 정규화될 수 있다. 여기서,
Figure pat00042
이고,
Figure pat00043
로 정규화될 수 있다.
이동형 충전소의 스케줄링 문제에 대한 제약에 대해 세가지 섹션으로 분류하여 설명하기로 한다.
이동형 충전소의 노드 방문, 이동(traveling), 충/방전 상태에 대해 우선 설명하기로 한다.
이진 결정 변수인
Figure pat00044
는 노드 i 및 스케줄링 시간 t에서의 이동형 충전소 방문에 대한 상태를 결정하는 변수이다.
방문 상태는 이동형 충전소의 노드 도착 및 충전/방전 유무에 따른 스테이(stay)와 같은 두가지 동작을 포함할 수 있다.
또한, 이진 결정 변수인
Figure pat00045
와
Figure pat00046
는 각각 노드 i 및 스케줄링 시간 t에서 이동형 충전소의 충전 및 방전 상태를 각각 결정한다. 이진 결정 변수
Figure pat00047
는 스케줄링 t에서 이동형 충전소의 이동 상태를 결정한다.
수학식 2는 이동형 충전소가 시간 t에서 최대 하나의 노드를 방문을 허용하도록 한다.
Figure pat00048
수학식 3은 충전중인 EV와 충전중인 이동형 충전소의 개수의 합이 고정 충전소에 있는 폴의 수보다 클 때, 스케줄링 시간 t에서
Figure pat00049
내의 폴을 통해 충전되고 디스패치될 수 있는 추가적인 이동형 충전소가 없는 상태를 나타낸다.
Figure pat00050
수학식 3은 이동형 충전소가 고정 충전소에서 충전중인 EV의 충전을 방해하지 않음을 보장할 수 있다.
이동형 충전소는 스케줄링 시간 t에서 도로 네트워크를 통해 이동하지 않을 때 충전과 방전이 허용될 수 있으며, 이는 수학식 4와 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00051
Figure pat00052
스케줄링 시간 t에서 이동형 충전소의 충전과 방전은 상호 배타적이며, 이동형 충전소가 고정 충전소를 방문하지 않는 경우 충전과 방전이 발생하지 않음은 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00053
이하에서는 이동형 충전소의 라우팅 스케줄링, 충전과 방전 스케줄링, 배전 시스템 동작에 대해 각각 설명하기로 한다.
(1) 이동형 충전소의 라우팅 스케줄링
이진 결정 변수
Figure pat00054
는 이동형 충전소가 스케줄링 시간 t에서 노드 i를 출발하여 노드 j에 도착할 때 이동형 충전소에 대한 경로 i-j의 연결 상태를 결정한다.
전체 스케줄링 시간에서 이동형 충전소의 최대 단일 경로는 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00055
고정 충전소의 방문 상태
Figure pat00056
와 이동형 충전소에 대한 경로 i-j의 연결 상태
Figure pat00057
사이의 관계는 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00058
여기서, 집합
Figure pat00059
는 노드 i에 인접한 노드를 포함한다.
Figure pat00060
는 집합
Figure pat00061
에 기초한 인디케이터 함수를 나타낸다.
Figure pat00062
이면
Figure pat00063
이고, 그렇지 않은 경우
Figure pat00064
이다.
수학식 8은 이동형 충전소가 비-고정 충전소 노드(non-FCS node)를 통과하고 방문했을 때,
Figure pat00065
가 항상 1인 것을 보장한다(
Figure pat00066
).
그러나 이동형 충전소가 고정 충전소 노드를 방문하면
Figure pat00067
는 두가지 케이스에 따라 다른 값을 가질 수 있다.
제1 케이스
이동형 충전소가 고정 충전소 노드를 통과하는 경우,
Figure pat00068
이다.
제2 케이스
이동형 충전소가 충전/방전 모드 또는 아이들 모드 상태에서, 이동형 충전소가 고정 충전소 노드에 머무는 경우,
Figure pat00069
이다.
경로가 노드 i와 노드 j 사이에 연결될 때, 이동형 충전소는 이동 시간
Figure pat00070
동안은 어떠한 노드에도 머무르지 않음은 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00071
여기서,
Figure pat00072
는 정수값으로 정규화된 이동 시간을 나타내며,
Figure pat00073
와 같이 나타낼 수 있다. 또한,
Figure pat00074
는 스케줄링 단위 시간
Figure pat00075
에 대한 예측된 이동 시간
Figure pat00076
의 비율을 올림하는 함수를 나타낸다.
연결된 경로 i-j에서 이동형 충전소는
Figure pat00077
시간 이후에 노드 j에 방문하며, 이를 수학식으로 나타내면 수학식 10과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00078
또한, 이동형 충전소가 고정 충전소에 체류하는 동안에는 연결된 경로 i-j가 허용되지 않으며, 이는 수학식 11과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00079
연결된 경로가 존재하지 않으며(
Figure pat00080
), 이동형 충전소가 노드 i에 방문한 경우(
Figure pat00081
), 이동형 충전소는 이동하지 않는 것을 의미한다(
Figure pat00082
). 이를 수학식으로 나타내면 수학식 12와 같다.
Figure pat00083
(2) 이동형 충전소의 충전과 방전
현재 스케줄링 시간 t에서 이동형 충전소를 위한 충전 상태(SOC)의 동역학은 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00084
수학식 13은 이전 스케줄링 시간(t-1)에서 충전 상태(SOC), 배터리 용량
Figure pat00085
, 충전과 방전 효율
Figure pat00086
, 이동 효율
Figure pat00087
, 이동 상태
Figure pat00088
, 충전과 방전 전력
Figure pat00089
을 기반으로 현재 스케줄링 시간 t에서의 이동형 충전소에 대한 충전 상태를 도출할 수 있다.
이동형 충전소에 대한 SOC 용량 제약은 수학식 14와 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00090
스케줄링 시간 t에서 모든 충전 서비스를 마친 후 이동형 충전소가 디폿(depot)으로 복귀할 수 있는 SOC 최소 제약은 수학식 15와 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00091
이동형 충전소의 충전
Figure pat00092
과 방전
Figure pat00093
전력 제약은 수학식 16 및 수학식 17과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00094
Figure pat00095
이동형 충전소의 충전 동안 이동형 충전소의 충전과 방전 빈도를 줄이기 위해 이동형 충전소의 충전 지속 시간이 3개의 연속 스케줄링 시간 슬롯보다 더 길도록 할 수 있으며, 이는 수학식 18과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00096
모든 고정 충전소에서의 충전과 방전 전력의 합은 수학식 19와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00097
3) 고정 충전소의 EV를 위한 대기열 역학
이동형 충전소의 운영에 따라 시간 t에서
Figure pat00098
에서 감소된 대기중인 EV의 수
Figure pat00099
를 나타낸다.
Figure pat00100
고정 충전소(
Figure pat00101
)에서 이동형 충전소의 동작에 따라 감소된 대기중인 EV의 수는 수학식 20에서 보여지는 바와 같이, 이동형 충전소 없이 시간 (t-1)에서 예측된 대기중인 EV의 수
Figure pat00102
와 시간 (t-1)에서 대기중인 EV의 수
Figure pat00103
의 차이로 계산될 수 있다.
수학식 20에서
Figure pat00104
의 값은 시간 (t-1)에서 이동형 충전소의 직접적인 충전과 시간 (t-1) 이전의 이동형 충전소에서의 충전으로 인한 EV의 간접적인 감소에 의해 영향을 받는다.
시간 (t-1)까지 이동형 충전소에서 충전되며, 고정 충전소(
Figure pat00105
)에서 시간 t에 고정 충전소의 EV의 수는 수학식 21과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00106
충전중인 EV의 수는 고정 충전소에 위치하는 EV의 수와 고정 충전소의 폴의 개수의 최소값에 의해 결정될 수 있으며, 이는 수학식 22와 같다.
Figure pat00107
스케줄링 시간 t에서 고정 충전소(
Figure pat00108
)로부터 전력을 충전한 후 대기중인 EV의 수는 수학식 23과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00109
시간 t에서 이동형 충전소와 고정 충전소 모두로부터 충전한 후 대기중인 EV수는 수학식 24와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00110
이동형 충전소로부터 충전하는 EV의 수가 대기중인 EV의 수보다 작거나 같음은 수학식 25와 같이 보증할 수 있다.
Figure pat00111
이동형 충전소에서 충전하는 EV의 수는 이동형 충전소에 대한 방전 상태와 폴의 개수에 의해 제한되며, 이를 수학식으로 나타내면 수학식 26과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00112
도 5는 고정 충전소에서의 EV 대기열을 예시한 도면이다.
충전하지 않고 대기열을 떠나는 EV가 없는 것을 가정하기로 한다. 도 6에서 테이블은 5개의 스케줄링 시간 동안 매개 변수 및 변수 값을 나타낸다. 매개 변수와 변수값은 EV 대기열 역학의 제약 조건에 이용될 수 있다.
도 6의 표에서 두번째와 네번째 행의 결과는 각각 EV 수, 충전 EV 및 대기 EV에 대한 매개 변수 값을 나타낸다. 다섯번째 행에서 열번째 행의 결과는 수학식 20 내지 26의 제약 조건을 사용하여 획득될 수 있다. 또한, 표의 마지막 행은 충전 및 대기중인 EV의 합계인 고정 충전기의 총 EV수를 나타낸다. 상술한 EV 대기열 역학은 감소된 대기 EV의 수(
Figure pat00113
)를 계산하는 것이다.
도 7은 충전 및 대기중인 EV수에 대한 감소된 대기 EV의 수(
Figure pat00114
)의 영향을 나타낸 것으로, 세가지 케이스로 분류될 수 있다. 세가지 케이스에 대해 세개의 EV(EV1, EV2, EV3)와 세개의 EV(EV4, EV5, EV6)가 각각 시간 (t-1)과 시간 t에서 대기하는 것을 가정하기로 한다. 또한, 이동형 충전소의 방전으로 인해 시간 (t-1)에 세개의 EV가 제거되는 상황을 고려하기로 한다.
케이스 A에서 EV2와 EV3는 시간 (t-1)에서 이미 제거되었으며, 시간 t에서 대기열의 EV2와 EV3도 제거될 수 있다.
케이스 B1과 케이스 B2는 시간 (t-1)에서 대기 EV가 시간 t에서 고정 충전소에서 전력을 충전하는 것을 가정하기로 한다. 케이스 B1에서 EV1이 시간 (t-1)에서 이미 제거되었기 때문에 EV1도 시간 t에서 충전 대기열에서 제거될 수 있다.
케이스 B2의 경우 EV4는 대기열에서 충전 대기열로 이동하고 케이스 B1에서 제거된 EV1에 할당된 충전폴을 통해 시간 t에서 충전을 시작한다. 결과적으로, EV2, EV3, EV4는 케이스 A, B1, B2에서 시간 t에서 제거될 수 있다.
도 5은 도 6 및 도 7를 기반으로 언급된 세가지 케이스와 관련된 결과를 기반으로 충전 및 대기 EV 대기열 역학을 나타낸 것이다.
(3) 배전 시스템 동작
수학식 24를 이용하여 유효 및 무효 전력 흐름을 다시 정리하면 수학식 27 및 수학식 28과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00115
Figure pat00116
수학식 27 및 수학식 28에서 첫번째 항은 각각 시간 t에서 버스 b에서 k로의 유효 전력 흐름
Figure pat00117
과 무효 전력 흐름
Figure pat00118
의 합을 나타낸 것이다.
버스 k는 모든 버스가 버스 b에 다운스트림으로 연결된 버스
Figure pat00119
집합에 포함되는 것을 가정하기로 한다.
도한, 두번째 텀은 버스 b와 시간 c에서 활성
Figure pat00120
및 무효
Figure pat00121
부하 소비를 나타낸다.
비-EV 부하에 대한 유효 및 무효 전력 소비
Figure pat00122
항과 이동형 충전소에 대한 유효 충전 전력
Figure pat00123
과 무효 충전 전력 또는 방전 전력
Figure pat00124
의 합의 항으로 다시 정리하면 수학식 29 및 수학식 30과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00125
Figure pat00126
EV 부하에 대한 유효 전력 소비는 수학식 31과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00127
즉, EV 부하에 대한 유효 전력 소비는 수학식 31에서 보여지는 바와 같이, 고정 충전소의 극당 충전율
Figure pat00128
과 버스 b에서 충전중인 EV 수의 곱으로 나타낼 수 있다.
EV 부하의 무효 전력 소비는 수학식 32와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00129
즉, 수학식 32에서 보여지는 바와 같이, EV 부하의 무효 전력 소비는 역률
Figure pat00130
과 유효 전력 소비
Figure pat00131
를 이용하여 계산될 수 있다.
이동형 충전소의 무효 전력 용량은 수학식 33과 같이 계산되며, 이는 이동형 충전소의 최소 역률
Figure pat00132
과 충방전 전력(
Figure pat00133
Figure pat00134
)을 이용하여 나타낼 수 있다.
Figure pat00135
Figure pat00136
는 이동형 충전소에 의한 대기중인 EV의 부하 수요를 나타내며, 충전률
Figure pat00137
과
Figure pat00138
의 곱으로 계산되며, 수학식으로 정리하면 수학식 34와 같다.
Figure pat00139
또한, 버스 b에서의 이동형 충전소에 대한 충전과 방전 전력의 합은 각각 수학식 35 및 수학식 36과 같이 도출될 수 있다.
Figure pat00140
Figure pat00141
또한, 전압 강하 방정식과 전압 크기의 제약은 수학식 37 및 수학식 38과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00142
여기서,
Figure pat00143
은 노드 1의 공칭 전압 크기
Figure pat00144
를 나타낸다.
Figure pat00145
여기서,
Figure pat00146
과
Figure pat00147
는
Figure pat00148
와
Figure pat00149
로 설정될 수 있다.
수학식 1의 두번째 목적 함수에 대한 비선형 방정식과 수학식 21, 수학식 22의 EV 대기열 역학 두개의 비선형 제약은 수학식 39 내지 41과 같이 선형화로 대체될 수 있다.
Figure pat00150
Figure pat00151
Figure pat00152
수학식 40과 수학식 41에서
Figure pat00153
과
Figure pat00154
는 보조 이진 변수를 나타내고, M은 큰 양의 상수를 나타낸다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(130)는 통신부(810), 메모리(815) 및 프로세서(820)를 포함하여 구성된다.
통신부(810)는 통신망을 통해 다른 장치들과 데이터를 송수신하기 위한 수단이다.
메모리(815)는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법을 수행하기 위한 적어도 하나의 명령어를 저장하기 위한 수단이다.
프로세서(820)는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(130)의 내부 구성 요소들(예를 들어, 통신부(810), 메모리(815) 등)을 제어하기 위한 수단이다.
또한, 프로세서(820)는 메모리(815)에 저장된 명령어를 실행하도록 제어할 수 있으며, 프로세서(820)에 의해 실행된 명령어는 도 3 내지 도 7을 참조하여 설명한 각각의 단계를 수행할 수 있다. 이는 전술한 바와 동일하므로 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 장치 및 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 시스템
110: 고정 충전소
120: 이동형 충전소
130: 서버

Claims (10)

  1. (a) 교통망 관련 정보를 기초로 고정 충전소에서 대기중인 전기 차량의 수를 줄이기 위해 과부하 상태에 있는 고정 충전소로 이동형 충전소를 이동시키기 위한 라우팅 경로를 스케줄링하는 단계; 및
    (b) 배전망 관련 정보를 기초로 상기 이동형 충전소의 유효 및 무효 전력의 충전-방전 스케줄링을 수행하는 단계; 및
    (c) 상기 라우팅 경로의 스케줄링 결과와 상기 충전-방전 스케줄링 결과를 이용하여 상기 이동형 충전소의 최적 경로 스케줄링을 도출하는 단계를 포함하는 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 이동형 충전소는 에너지 저장 장치(ESS)를 구비한 주행 가능한 장치인 것을 특징으로 하는 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 고정 충전소에서 충전을 위해 대기중인 전기 차량의 수와 시간 t에서 배전망에 연결된 특정 버스에 대한 전압 크기의 전체 편차를 고려하여 충전-방전 스케줄링을 수행하는 것을 특징으로 하는 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 이동형 충전소의 충전 상태, 배터리 용량, 충전과 방전 효율, 이동 효율, 이동 상태, 충전과 방전 전력을 고려한 충전 상태(SOC: state of charge)를 더 이용하여 상기 충전-방전 스케줄링을 수행하는 것을 특징으로 하는 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    상기 과부하 상태에 있는 고정 충전소로의 이동 시간이 최소가 되도록 상기 라우팅 경로를 스케줄링하는 것을 특징으로 하는 이동형 충전소의 운영 스케줄링 방법.
  6. 제1 항 내지 제5 항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체 제품.
  7. 적어도 하나의 명령어를 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서에 의해 실행된 명령어는,
    (a) 교통망관련 정보를 기초로 고정 충전소에서 대기중인 전기 차량의 수를 줄이기 위해 과부하 상태에 있는 고정 충전소로 이동형 충전소를 이동시키기 위한 라우팅 경로를 스케줄링하는 단계; 및
    (b) 배전망 관련 정보를 기초로 상기 이동형 충전소의 유효 및 무효 전력의 충전-방전 스케줄링을 수행하는 단계; 및
    (c) 상기 라우팅 경로의 스케줄링 결과와 상기 충전-방전 스케줄링 결과를 이용하여 상기 이동형 충전소의 최적 경로 스케줄링을 도출하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 서버.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 고정 충전소에서 충전을 위해 대기중인 전기 차량의 수와 시간 t에서 배전망에 연결된 특정 버스에 대한 전압 크기의 전체 편차를 고려하여 충전-방전 스케줄링을 수행하는 것을 특징으로 하는 서버.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 이동형 충전소의 충전 상태, 배터리 용량, 충전과 방전 효율, 이동 효율, 이동 상태, 충전과 방전 전력을 고려한 충전 상태(SOC: state of charge)를 더 이용하여 상기 충전-방전 스케줄링을 수행하는 것을 특징으로 하는 서버.
  10. 적어도 하나의 개체를 포함하는 물리 계층부-상기 개체는 배전망에 연결된 부하, 이동형 충전소, 고정 충전소 및 전기차를 포함함;
    도로 네트워크에 대한 정보를 포함하는 운송 계층부; 및
    상기 물리 계층부에 포함된 개체들의 유효 및 무효 전력 흐름과 소비, 무효 전력 용량 및 전압을 고려한 충전-방전 스케줄링을 수행하고, 상기 운송 계층부에 포함된 교통망정보를 기반으로 이동형 충전소의 라우팅 스케줄링을 수행하되, 상기 라우팅 경로의 스케줄링 결과와 상기 충전-방전 스케줄링 결과를 이용하여 상기 이동형 충전소의 최적 경로 스케줄링을 도출하는 사이버 계층부를 포함하는 서버에 포함되는 이동형 충전소의 운영 스케줄링을 위한 프레임워크 장치.

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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116629413A (zh) * 2023-05-10 2023-08-22 金陵科技学院 基于随机森林及Dijkstra的移动充电装置全局最优自动部署方法
CN116934040A (zh) * 2023-07-28 2023-10-24 天津大学 一种移动充电站日前协同优化调度方法

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