Intelligent Electric Vehicle Charging System Optimization Using Mobile Chargers

전기차(EV)는 새로운 친환경 차량으로서 스마트 시티 사회에서 큰 주목을 받고 있다. 그러나 EV의 주목와 함께 해결해야 할 몇 가지 문제들이 있다. 그 중 하나는 EV 충전에 관한 문제이다. 전통적인 차량과 달리 EV는 수량이 제한된 충전소만 이용할 수 있으며, 충전 시간도 오래 걸려 자유로운 충전에 제약이 있다. 따라서 EV가 더욱 상용화되기 위해서는 충전 병목 문제를 해결하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이동식 충전기를 사용하는 EV 충전 시스템의 새로운 패러다임을 제안하며, 전략을 최적화하기 위한 방법으로 강화 학습 접근법을 제시한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 접근법이 비교 알고리즘 대비 33.13% 및 10.15% 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 또한, 추가 실험을 통해 최적의 하이퍼파라미터를 찾아냄으로써 성능이 각각 113.73%, 14.74%, 23.16% 향상됨을 확인하였다. 결과적으로 다양한 상황 요구 사항에 적용할 수 있는 적절한 알고리즘을 제안한다.

Authors

Publication Details

Journal
KIISE Transactions on Computing Practices
Published
2025-03-25
DOI
https://doi.org/10.5626/ktcp.2025.31.3.158
Primary Topic
Electric Vehicles and Infrastructure
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
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article

Intelligent Electric Vehicle Charging System Optimization Using Mobile Chargers

Choong Seon Hong, Hyeon-Su Kim, Seong-Bae Park
KIISE Transactions on Computing Practices
Electric Vehicles and Infrastructure
article

Intelligent Electric Vehicle Charging System Optimization Using Mobile Chargers

Choong Seon Hong, Hyeon-Su Kim, Seong-Bae Park
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Abstract

전기차(EV)는 새로운 친환경 차량으로서 스마트 시티 사회에서 큰 주목을 받고 있다. 그러나 EV의 주목와 함께 해결해야 할 몇 가지 문제들이 있다. 그 중 하나는 EV 충전에 관한 문제이다. 전통적인 차량과 달리 EV는 수량이 제한된 충전소만 이용할 수 있으며, 충전 시간도 오래 걸려 자유로운 충전에 제약이 있다. 따라서 EV가 더욱 상용화되기 위해서는 충전 병목 문제를 해결하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이동식 충전기를 사용하는 EV 충전 시스템의 새로운 패러다임을 제안하며, 전략을 최적화하기 위한 방법으로 강화 학습 접근법을 제시한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 접근법이 비교 알고리즘 대비 33.13% 및 10.15% 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 또한, 추가 실험을 통해 최적의 하이퍼파라미터를 찾아냄으로써 성능이 각각 113.73%, 14.74%, 23.16% 향상됨을 확인하였다. 결과적으로 다양한 상황 요구 사항에 적용할 수 있는 적절한 알고리즘을 제안한다.

KIISE Transactions on Computing PracticesVol. 31(3)
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