This study presents an optimization model for battery scheduling in Advanced Air Mobility (AAM) operations considering congested (peak-hour) flight periods. Peak-hour demand concentration causes bottlenecks in vertiport charging/swapping facilities and accelerates battery degradation, reducing operational efficiency. A Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model is developed, incorporating battery states (SoC, SoH), charger and swap-bay constraints, and power peak limits. Simulation results under peak and off-peak scenarios show that the proposed model reduces both delay time and total operating cost compared to average-demand scheduling. This study provides a quantitative decision-making basis for enhancing resource efficiency in AAM operations. The findings offer practical implications for improving AAM infrastructure efficiency and resource management policies.
목차
Abstract 1. 서론 2. 관련 이론 및 선행 연구 고찰 2.1. AAM 및 eVTOL 에너지 인프라 2.2 배터리 교환 스테이션 운영 및 스케줄링 관련 연구 2.3 수요예측 및 시뮬레이션 기반 연구 3. 모델링 및 수학적 정식화 3.1 모델 개요 및 구성 요소 3.2 목적함수 정립 3.3 모델 해석 및 계산 4. 결과 및 고찰 4.1 시뮬레이션 환경 및 변수 설정 4.2 시뮬레이션 결과 4.3 결과 분석 및 고찰 5. 결론 5.1. DER + ESS 통합 운용의 효과 5.2. 부하 평준화와 안전성 확보 5.3. 시사점 및 향후 연구 후기 References
키워드
첨단항공교통운항혼잡 시간대배터리 스케줄링혼합정수 선형계획충전 자원 최적화AAMCongested Flight PeriodsBattery SchedulingMILPResource Optimization
저자
정의태 [ Euitae Jeong | Member, Division of Unmanned Aerial Vehicles, Kyungwoon University, Professor ]
유현수 [ Hyunsoo Yoo | Member, Division of Unmanned Aerial Vehicles, Kyungwoon University, Professor ]
이우람 [ Wooram Lee | Member, Division of Unmanned Aerial Vehicles, Kyungwoon University, Professor ]
Corresponding Author