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충전 이력 정보와 충전 예측 정보 등 데이터를 입력받는 데이터 입력부;상기 데이터 입력부에서 입력된 정보로부터 운영 기간 및 지역 등 운영에 필요한 환경을 설정하는 운영 환경 설정부;상기 운영 환경 설정부에서 설정된 환경에 따라 데이터를 가공하는 데이터 가공부;상기 데이터 가공부에서 가공된 데이터를 이용하여 충전부하, 피크기여도, 충전부하 변동률, 예측 성능 등 운영 인자를 계산하는 운영 인자 계산부;상기 운영 인자 계산부에서 계산된 운영 인자에 대하여 가중치를 설정하는 운영 인자 가중치 설정부;상기 운영 인자 계산부에서 계산된 운영 인자와 상기 운영 인자 가중치 설정부에서 설정된 가중치를 이용하여 충전소 운영 지표를 계산하고 전기자동차 충전소를 추천 및 분류하는 충전소 추천부 및 분류부를 포함하는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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제1항에 있어서,상기 데이터 입력부는 충전 이력 정보와 충전 예측 정보 등 데이터를 입력받으며 더욱 상세하게 실시 예를 들어 설명하면, 충전 이력 정보는 충전시작시간, 충전종료시간, 충전시간, 충전소명, 충전소 주소, 충전기Id, 급속/완속 충전구분, 충전방식 및 충전전력량(kWh)의 정보 등을 포함하는 충전 이력 정보 데이터베이스와 장기, 중기, 단기 예측을 통한 충전 예측 정보를 포함하는 충전 예측 정보 데이터베이스로부터 데이터를 입력받는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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제1항에 있어서,상기 운영 환경 설정부는 상기 데이터 입력부에서 입력된 정보로부터 운영 환경 설정에서 운영 기간 및 지역 등 운영 분석에 필요한 환경을 설정하며, 과거 이력 운영 및 예측 운영, 운영 기간과 날짜 및 시간, 충전소 지역 등을 설정할 수 있는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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제1항에 있어서,상기 데이터 가공부는 상기 운영 환경 설정부에서 설정된 환경에 따라 데이터를 가공하며, 상기 운영 환경 설정부에서 과거 이력 운영을 설정한 경우 상기 충전 이력 정보 데이터베이스에서 데이터를 입력으로 받아 상기 운영 기간과 날짜 및 시간, 지역 설정에 따라 충전전력량을 시간대별 충전부하 데이터로 가공할 수 있으며, 상기 운영 환경 설정부에서 예측 운영을 설정한 경우 상기 충전 예측 정보 데이터베이스에서 데이터를 입력으로 받아 상기 운영 기간과 날짜 및 시간, 지역 설정에 따라 충전전력량을 시간대별 충전부하 예측 데이터로 가공할 수 있는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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제1항에 있어서,상기 운영 인자 계산부는 충전부하를 계산하는 충전부하 계산부, 피크기여도를 계산하는 피크기여도 계산부, 충전부하 변동률을 계산하는 충전부하 변동률 계산부, 예측 성능을 계산하는 예측 성능 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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제5항에 있어서,상기 충전부하 계산부는 상기 가공된 데이터로부터 운영 기간, 날짜, 시간 및 지역에 따라 충전부하(CL; Charging Load)를 충전소별 충전부하 패턴으로 계산하는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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제5항에 있어서,상기 피크기여도 계산부는 피크기여도(PCF; Peak Coincident Factor)를 충전부하용량에 대한 피크시간대 충전부하량의 비율로 정의하고 상기 가공된 데이터로부터 운영 기간, 날짜, 시간 및 지역에 따라 충전소별 피크기여도를 수학식 1과 같이 계산하는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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제5항에 있어서,상기 충전부하 변동률 계산부는 충전부하 변동률(CLR; Charging Load Regulation)을 충전부하의 변화량에 대한 충전소의 평균부하의 비율로 정의하고 상기 가공된 데이터로부터 운영 기간, 날짜, 시간 및 지역에 따라 충전소별 충전부하 변동률을 수학식 2와 같이 계산하는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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제5항에 있어서,상기 예측 성능 계산부는 오차의 정확도를 나타내는 평균절대백분율오차(MAPE; Mean Absolute Percentage Error), 최대피크오차를 나타내는 최대피크백분율오차(MPPE; Maximum Peak Percentage Error), 오차의 정밀도를 나타내는 표준편차 비율(STDR; Standard Deviation Ratio)을 포함하고, 상기 평균절대백분율오차(MAPE), 최대피크백분율오차(MPPE), 표준편차 비율(STDR)을 이용하여 예측 성능(FP; Forecasting Performance)을 계산하는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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제9항에 있어서,상기 평균절대백분율오차(MAPE)는 실측값에 대한 오차의 비율로 정의하고, 상기 최대피크백분율오차(MPPE)는 최대실측값에 대한 최대값오차(최대예측값과 최대실측값의 차이의 절대값)의 비율로 정의하고, 상기 표준편차 비율(STDR)은 실측값의 표준편차에 대한 예측값의 표준편차의 비율로 정의하며, 상기 가공된 데이터로부터 운영 기간, 날짜, 시간 및 지역에 따라 충전소별 평균절대백분율오차(MAPE), 최대피크백분율오차(MPPE), 표준편차 비율(STDR)을 각각 수학식 3, 수학식 4, 수학식 5와 같이 계산하는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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제9항에 있어서,상기 예측 성능(FP)은 상기 평균절대백분율오차(MAPE)와 상기 최대피크백분율오차(MPPE) 및 상기 표준편차 비율(STDR)를 개별적으로 선택하여 계산할 수 있으며, 또한 수학식 6과 같이 가중치의 합으로 계산하는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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제1항에 있어서,상기 운영 인자 가중치 설정부는 상기 운영 인자 계산부에서 계산된 충전부하(CL)
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제1항에 있어서,상기 충전소 추천부 및 분류부는 상기 운영 인자 계산부에서 계산된 운영 인자와 상기 운영 인자 가중치 설정부에서 설정된 가중치를 이용하여 충전소 운영 지표(CSOI; Charging Station Operating Index)를 상기 운영 인자와 상기 운영 인자 가중치와의 곱의 합으로 정의하고 수학식 7과 같이 계산하고, 계산된 충전소 운영 지표(CSOI)를 크기순으로 정렬하여 임계값을 설정하여 임계값의 범위에 해당하는 충전소를 추천 및 분류하는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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제13항에 있어서,상기 계산된 충전소 운영 지표(CSOI)는 크기순으로 정렬하여 임계값을 설정하여 임계값의 범위에 해당하는 충전소를 추천 및 분류하며, 임계값이 높은 범위에 해당하는 충전소는 충전부하 피크 운영을 위한 피크 충전소로 추천 및 분류할 수 있으며, 임계값이 낮은 범위에 해당하는 충전소는 피크 저감 및 V2G 운영을 위한 유휴충전소로 추천 및 분류할 수 있는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치
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데이터 입력부가 충전 이력 정보와 충전 예측 정보 등 데이터를 입력받는 제 1 단계와,운영 환경 설정부가 상기 제 1 단계에서 입력된 정보로부터 운영 기간 및 지역 등 운영에 필요한 환경을 설정하는 제2 단계와,데이터 가공부가 상기 제 2 단계에서 설정된 환경에 따라 데이터를 가공하는 제 3 단계와,운영 인자 계산부가 상기 데이터 가공 단계에서 가공된 데이터를 이용하여 충전부하, 피크기여도, 충전부하 변동률, 예측 성능 등 운영 인자를 계산하는 제 4 단계와,운영 인자 가중치 설정부가 상기 제 4 단계에서 계산된 운영 인자에 대하여 가중치를 설정하는 제 5 단계와,충전소 추천부 및 분류부가 상기 제 4 단계에서 계산된 운영 인자와 상기 제 5 단계에서 설정된 가중치를 이용하여 충전소 운영 지표를 계산하고 전기자동차 충전소를 추천 및 분류하는 제 6 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 제1항의 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 장치를 이용한 운영지표에 기반한 전기자동차 충전소의 효율적 추천 및 분류 방법
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