전기차 충전소를 부탁해

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프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 전기자동차 급속충전기 배치 방안

영문 : Electric car high-speed battery charger placement plan

과제 팀명

전기차 충전소를 부탁해

지도교수

이승재 교수님

개발기간

2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 교통공학과 2014XXX0** 박영준(팀장)

서울시립대학교 교통공학과 2015XXX0** 이채림


서론

1. 연구 배경

1)전기차 보급목적 

- 환경적 측면 : 자동차로 인한 대기오염 해결 기대

수도권에서 발생하는 미세먼지의 30%이상이 경유차 등 자동차에서 배출되는 오염물질로서 자동차로 인한 대기오염이 심각. 전기차 사용량이 증가하면 내연기관차로 인해 발생되는 대기오염물질, 온실가스 등 배출량이 감소되며 전기차 1대 보급으로 연간 CO2 2톤을 감축하는 효과. 

- 경제적 측면 : 연료비 절감효과 전기차 연료비는 휘발유차의 10% 수준으로 연간 141만원의 연료비 저감효과.

2)전기차 현황

세계 전기차 시장은 연 평균 65% 이상 증가하고 있고, 각 국의 환경규제와 친환경 에너지에 대한 지속적인 관심으로 꾸준히 시장규모가 확대될 것으로 예상. 서울시에서도 전기자동차 활성화를 위해 다양한 정책을 추진중이며 가장 중요한 정책 중 하나인 충전시설 확충에 많은 관심을 기울이고 있음. 2025년까지 전기차 전기차 10만대, 급속충전기 1500기 계획.

3)최적화 필요성

한국전력에서 제공받은 전기차 충전소별 충전량 데이터를 통해 특정 충전소에만 충전 차량이 몰린다는 문제를 발견하였고, 충전소별 충전량 데이터를 통해 최적화 필요성을 발견하였다.

4)연구목적

최적의 위치에 전기자동차 충전소를 배치하여 효율을 높이는 것. (전기차 충전소 개수 및 위치 최적화)

본론

1. 후보 지역 선정 동대문구내의 기존충전소, 관공서, 주유소, 공영주차장, 유동인구가 많은 시설 총 85개의 후보 지역을 선정.

2. 최적의 충전소 개수 선정 LSCP(Location Set Covering Problem) : 시설 간의 최대 허용 거리를 커버할 수 있는 최소의 입지 수를 결정하는 의사결정 기법. 총 85개의 스테이션들 중에서 서비스 범위(1km)를 고려하여 서로의 수요를 컵저 할 수 있는 최소의 입지 개수를 결정. Lingo Program 을 이용하여 LSCP 기법을 돌렸다. 총 85개 (기존 후보지 : 13개, 새로운 후보지 : 72개)의 충전소들 중에서 서비스 범위(1km)를 고려하여 서로의 수요를 커버할 수 있는 최소의 입지 개수를 결정. (기존의 13개 충전소는 무조건 선택하도록 설정) (각 충전소별 충전기는 1개로 가정) 그 결과 최적의 충전소 개수는 49개로 도출.

3. 최종 목적함수 P-Median : 시설의 건설비용이 모든 장소에서 동일하다는 것을 가정하고 일반적으로 공공시설의 위치 선정에 자주 쓰이는 기법 , 전기차 충전소 최적화 목적 : 이용률 최대 , 서비스 범위 1km 를 만족하는 최대 P개의 충전소를 설립할 수 있으며 최대한의 수요를 수용하며 서비스 범위를 고려한 최적의 충전소 위치를 결정할 수 있는 모델을 설정한다.

-목적식 : 전기차 충전소가 수용 가능한 수요를 최대화
-제약식 : 모든 기준 충전소는 서비스 범위(1km)내에 적어도 1개 이상의 주변 충전소가 존재해야 한다.
         최적 충전소 설립 수 P=49
         이미 설립된 13개 충전소는 무조건 선택해야한다.
-필요한 조사 : 각 충전소 간 거리
             각 충전소에서 관측된 수요

결론

  • 총 충전소 수

-기존:13개 / 추가후:49개

  • 총 수요량(충전량)

-기존:15664.4 / 추가후:73387.7

연구 결과 총 충전소 수는 49개로 36개가 추가로 설립. 서비스 이용할 수 잇는 총 수요량 도한 충전소 수에 비례하여 증가함을 확인.

  • B/C분석

사회적 편익(만원) : 기존 35,353.36 / 추가후 256,471.35 총 투자비용(만원) : 기존 54,146 / 추가후 195,948 B/C Ratio : 기존 0.65 / 1.29

  • 연구내용정리

최적화 식 (SCLM & 최종목적함수)를 통해 최적화 해 본 결과 수요량(충전량)이 증가하는 것을 확인 결론의 효용성과 현실성을 고려한 B/C분석을 통해 본 프로젝트의 타당성 확인

  • 기대효과

-사회적 효과 전기자동차 인프라 구축의 일환으로 산업파급효과 증대 전기자동차 충전소 구축 관련 정책 사항들의 실행 촉진 전기자동차 이용자들의 체감 서비스 수준 개선

-환경적 효과 화석에너지 사용 절감으로 인한 온실가스 감축 석유 의존도를 낮춤으로써 수입 에너지량 감소