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충전 부하 분산을 위한 전기자동차 충전소 최적 위치 선정 방법에 있어서, 상기 방법은 장치의 프로세서에 의해 수행되고, 상기 방법은,해당 지역의 지리 정보와 기존 충전소 정보를 기반으로 해당 지역을 그리드화하고 분류하는 제1 단계;커널 밀도 추정과 최근접 이웃 탐색법을 기반으로 신규 충전소 설치에 따른 기존 충전소 및 신규 충전소의 충전 수요를 모델링하는 제2 단계; 및상기 기존 충전소 및 신규 충전소의 충전 수요에 대한 모델링을 기반으로 미니맥스 기법과 유전 알고리즘을 연계한 최적화 기법을 이용하여 상기 신규 충전소의 최적 위치를 선정하는 제3 단계를 포함하며, 상기 제1 단계의 전 처리 과정은,대상 지역의 정보와 대상 지역 내의 기존 충전소의 위치 정보를 입력으로 사용하여 해당 지역을 그리드화하고 상기 기존 충전소의 포함 여부에 따라 상기 해당 지역을 분류하며,상기 제2 단계의 전 처리 과정은,그리드화된 격자 셀의 유동 인구량과 대상 지역 내 기존 충전소의 충전 프로파일 정보를 입력으로 하여 기존 충전소 및 신규 충전소의 충전 수요를 모델링하고,상기 제3 단계의 전 처리 과정은,격자 셀의 이진 결정 변수 세트를 입력으로 하여, 최적화 모델을 기반으로 상기 신규 충전소의 최적 위치를 선정하는, 방법
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제1 항에 있어서,상기 제2 단계에서,상기 기존 충전소의 24시간 동안의 전기차 도착 정보를 기반으로 도착 수요에 대한 확률 밀도 함수를 커널 밀도 추정 (Kernel Density Estimation) 기법을 통해 추정하고, 상기 추정된 확률 밀도 함수를 이산 확률 함수로 변환하여 시간 별 도착 확률을 도출하고,상기 기존 충전소에 도착 횟수와 충전량의 피어슨 상관 계수 (Pearson Correlation Coefficient)를 이용하여 선형 계수를 구한 후, 상기 도출된 시간 별 도착 확률과 각 충전소의 하루 평균 전기자동차 도착 대수를 기반으로 시간별 충전 수요를 추정하고,상기 기존 충전의 충전 수요를 계산하는, 방법
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제2 항에 있어서,상기 제2 단계에서,최근접 이웃 탐색법을 통해 충전소가 없는 각 격자 셀에서 가장 가까운 충전소를 탐색 - 거리 공간상에 n개의 점과 가장 가까운 점을 찾고자 하는 쿼리 점 q가 주어졌을 때, 상기 쿼리 점 q에서 가장 가까운 점 p를 찾아 상기 신규 충전소를 설치하고, p는 충전소가 없는 격자 셀이고 q는 충전소가 설치되어 격자 셀로 구분 -하고,충전소가 없는 각 격자 셀의 유동인구가 상기 가장 가까운 충전소를 방문할 것이라는 가정하에 상기 가장 가까운 충전소의 근처의 유동인구량 합을 산정하는, 방법
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제3 항에 있어서,상기 제2 단계에서,상기 신규 충전소가 설치 전 상기 기존 충전소에 산정되어 있던 격자 셀들에 포함된 유동인구량의 합인 제1 값과 상기 가장 가까운 충전소의 근처의 유동인구량 합인 제2 값에 기초하여, 상기 신규 충전소가 설치된 후, 상기 기존 충전소에서 상기 신규 충전소로 충전 부하가 옮겨갈 확률을 산정하는, 방법
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제4 항에 있어서,상기 제2 단계에서,상기 기존 충전소에서 상기신규 충전소로 충전 부하가 옮겨갈 확률과 상기 신규 충전소가 설치 전 상기 기존 충전소의 충전 수요를 기반으로 상기 기존 충전소의 변경된 수요와 상기 신규 충전소의 수요를 추정하는, 방법
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제5 항에 있어서,상기 제3 단계에서,상기 기존 충전소의 변경된 수요 및 상기 신규 충전소의 충전 수요를 기반으로 미니맥스 기법과 유전 알고리즘을 연계한 최적화 기법을 이용하여 상기 신규 충전소의 최적 위치를 상기 가장 가까운 충전소의 위치로부터 세부적으로 조정하는, 방법
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제1 항에 있어서,상기 제3 단계에서,상기 해당 지역 내의 모든 충전소 중 가장 높은 충전 부하를 가지는 충전소의 충전 부하를 최소화하기 위한 목적함수를 미니맥스 기법()을 통해 최적화하고,상기 신규 충전소의 설치 개수 N은 으로 결정되고,C1은 상기 기존 충전소가 설치되어 있지 않은 격자 셀의 개수이고, Sc1은 상기 신규 충전소의 설치 여부에 따라 0과 1로 이루어진 이진 결정 변수 집합인 것을 특징으로 하는, 방법
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제7 항에 있어서,상기 제3 단계에서,상기 기존 충전소를 포함하지 않는 각 격자 셀에 기초한 각 염색체의 조합으로 초기 자손 세트를 생성하고,상기 각 염색체의 이진 변수들은 충전 수요 모듈에 입력하여, 상기 기존 충전소 및 상기 신규 충전소의 충전 수요를 도출하는, 방법
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제8 항에 있어서,상기 제3 단계에서,상기 초기 자손 세트를 구성하는 염색체 개수만큼 충전 수요량 중 최대값들을 도출하고,상기 유전 알고리즘을 통해 상기 초기 자손 세트의 상기 최대값들에서 최소값을 다시 선택하고,상기 초기 자손 세트에서 임계치 이하의 최대 충전 수요를 가지는 염색체들을 선택하고,상기 선택된 염색체들을 기반으로 교배, 교차, 변이를 거쳐 새로운 자손 세트를 생성하는, 방법
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제9 항에 있어서,상기 제3 단계에서,상기 새로운 자손 세트를 기반으로 Maximizer와 Minimizer가 교대로 다시 최대값들과 최소값을 선택하는 것을 반복하고,상기 유전 알고리즘을 통해 상기 새로운 자손 세트의 상기 최대값들에서 최소값을 다시 선택하여 상기 다시 선택된 최소값이 상기 임계치 이하의 최대 충전 수요로 수렴되는지 여부를 판단하고,상기 다시 선택된 최소값이 상기 임계치 이하의 최대 충전 수요로 수렴되는 것으로 판단되면, 상기 유전 알고리즘을 연계한 최적화 기법을 이용하여 상기 신규 충전소의 최적 위치를 선정하는, 방법
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