최근 기후변화에 따른 위기감으로 인해 세계 각국은 화석연료의 자동차를 전기자동차로 대체하기 위한 노력을 기울이고 있다. 정부는 2020년까지 소형차의 10% 이상을 전기자동차 보급 목표로 설정하였고 '주택건설 기준 등에 관한 규정'을 개정하여 전기자동차 충전설비를 공동주택의 부대설비에 포함시키는 등 충전 인프라 구축에도 노력하고 있다. 공동주택에서 전기자동차의 충전 인프라 및 주차 공간 등의 확보는 전기자동차 보급에 있어 핵심이 되지만, 이들에 대한 합리적 용량 산정 등에 필요한 전기자동차의 수요예측 연구는 미미한 상태이다. 이를 위해 본 연구는 수도권의 공동주택 거주자(분양과 임대 구분)를 대상으로, 통계자료의 시계열분석과 선호도 결과를 이용하여 전기자동차 수요를 예측하였다. 그 결과 2020년 공동주택 거주자의 전기자동차 비율은 임대아파트의 경우 6～21%, 분양아파트는 21～39% 수준이며, 이들의 사용을 지원할 최대전력량은 1,000가구 1일 기준으로 임대아파트 4,200kwh, 분양아파트 7,800kwh로 예측되었다.
최근 기후변화에 따른 위기감으로 인해 세계 각국은 화석연료의 자동차를 전기자동차로 대체하기 위한 노력을 기울이고 있다. 정부는 2020년까지 소형차의 10% 이상을 전기자동차 보급 목표로 설정하였고 '주택건설 기준 등에 관한 규정'을 개정하여 전기자동차 충전설비를 공동주택의 부대설비에 포함시키는 등 충전 인프라 구축에도 노력하고 있다. 공동주택에서 전기자동차의 충전 인프라 및 주차 공간 등의 확보는 전기자동차 보급에 있어 핵심이 되지만, 이들에 대한 합리적 용량 산정 등에 필요한 전기자동차의 수요예측 연구는 미미한 상태이다. 이를 위해 본 연구는 수도권의 공동주택 거주자(분양과 임대 구분)를 대상으로, 통계자료의 시계열분석과 선호도 결과를 이용하여 전기자동차 수요를 예측하였다. 그 결과 2020년 공동주택 거주자의 전기자동차 비율은 임대아파트의 경우 6～21%, 분양아파트는 21～39% 수준이며, 이들의 사용을 지원할 최대전력량은 1,000가구 1일 기준으로 임대아파트 4,200kwh, 분양아파트 7,800kwh로 예측되었다.
The world has been replacing fast fossil fuels vehicles with electric vehicles(EVs) to cope with climate change. The government set a goal which EVs will be substitute at least 10% of the domestic small vehicles with EVs until 2020, and will try to build electric charging infrastructures in apartmen...
The world has been replacing fast fossil fuels vehicles with electric vehicles(EVs) to cope with climate change. The government set a goal which EVs will be substitute at least 10% of the domestic small vehicles with EVs until 2020, and will try to build electric charging infrastructures in apartments with the revision the law of 'the housing construction standards'. In apartments the EVs charging infrastructure and parking space is, essential to accomplish the goal. But the studies on EVs demand are few. In this study, we predicted that the demand for EVs using time-series analysis of statistical data, survey results for apartments residents in the metropolitan area. As a result, the ratio of the EVs appeared to be 6~21% for the total vehicles in a rental apartments for the years 2020, 21~39% in apartments for sales. For the EVs, the maximum power required for 1,000 households in rental apartment is predicted to be about 4200 kwh on a daily basis, while the maximum power in the apartment for sales is predicted to be 7800kwh.
The world has been replacing fast fossil fuels vehicles with electric vehicles(EVs) to cope with climate change. The government set a goal which EVs will be substitute at least 10% of the domestic small vehicles with EVs until 2020, and will try to build electric charging infrastructures in apartments with the revision the law of 'the housing construction standards'. In apartments the EVs charging infrastructure and parking space is, essential to accomplish the goal. But the studies on EVs demand are few. In this study, we predicted that the demand for EVs using time-series analysis of statistical data, survey results for apartments residents in the metropolitan area. As a result, the ratio of the EVs appeared to be 6~21% for the total vehicles in a rental apartments for the years 2020, 21~39% in apartments for sales. For the EVs, the maximum power required for 1,000 households in rental apartment is predicted to be about 4200 kwh on a daily basis, while the maximum power in the apartment for sales is predicted to be 7800kwh.
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문제 정의
공동주택에 대한 전기차 수요예측의 목적은 합리적인 전기 공급용량을 산정하여 전기차의 충전인프라를 확보하기 위함이다. 따라서 III장에서 구한 ‘가구당 전기차 보유대수’는 공동주택에 있어 전기차 충전시설 설치를 위해 필요한 중요한 기초자료가 된다.
따라서 본 연구는 미래의 전기차 시대를 대비하기 위해 2020년의 전기차 수요를 설문을 통하여 예측하였고, 개략적인 최대 공급전력량을 계산해보았다. 설문은 공동주택 거주자를 대상으로 하였고, 전기차 보급계획 선도도시로 선정된 서울특별시와 함께 수도권 지역인 경기도와 인천광역시를 대상으로 시행하였으며, 임대아파트와 분양아파트를 각각 나누어 조사・분석하였다.
이번에는 가격대별 전기차 구매의향을 분양아파트와 임대아파트 각각에 대해 살펴보았다. <표 11>과 <그림 3>에서 알 수 있듯이 분양아파트가 임대아파트 보다는 동일 가격에 대해 구매비율이 높게 나타났다.
가설 설정
이 결과를 보면, 월 300kwh를 한 가구의 전력량이라 가정할 때, 1000가구 기준으로 매월 임대아파트는 140가구, 분양아파트는 260가구에 해당하는 전력량이 추가로 소요된다고 할 수 있다. 그러나, 여기서 제시한 1일 최대 전력량은 모든 전기차가 3일에 한번 동시에 충전하는 것을 가정하고 있고, 휴대폰 충전을 생각한다면 전기차가 완전 방전이후에 재충전을 하기 보다는 매일 충전을 할 가능성이 높다. 이럴 경우 전력설비에 직접적으로 영향이 미치는 순시전력량은 이보다 훨씬 높은 값을 보일 것으로 예상된다.
또 본 논문에서는 향후의 분양아파트와 임대아파트에 대한 자동차 보유 비율이 가구수에만 영향을 받는다고 가정하여 2010년 현재의 가구당 보유대수(분양아파트: 1.07대/가구, 임대아파트: 0.57대/가구)를 동일하게 적용하여 계산하였다. 그 결과 2020년 수도권 분양아파트와 임대아파트의 총 자동차보유대수는 5,528,111대로 예측되었고, 분양아파트는 5,008,379대, 임대아파트는 519,732대로 예측되었다.
주1) : 2020년은 전체 승용차 판매에서 전기차가 차지하는 비중임.
제안 방법
<표 13>은 판매비율의 산술 평균값을 2020년까지 합산한 값을 보여주고 있다. 그리고 본 논문에서 예측한 비율도 제시하였다. 가령, 산업연구원의 5%에 대해 산술평균 2.
또 다른 연구로 아파트 564세대를 대상으로 전력사용량 및 차량이용 현황 자료를 계절별, 요일별, 시간대별 패턴을 분석하여 적정 충전시간을 조사하고, 아파트 보유 차량을 기준으로 전기자동차 보급이 원활할 경우와 아주 원활한 경우를 가정하여 공동주택의 전기자동차 보급량을 예측 산출하였다. 이 연구는 전기자동차 시장을 도입기(2010~2015년)와 보급 확대기(2016~2020년)를 구분하여 충전시설의 증가율을 3가지로 구분하여 제시하고 있는데, 보급 확대기인 2020년에는 아파트 564세대에 대해 완속충전기는 77대로 전력용량은 현 수전설비용량의 50% 정도 증가될 것으로 예측하였다.
본 논문에서는 5천만원일때의 전기차 구매의향(비율)을 적용하였다. 현재 전세계의 전기차 가격이 5천만원 수준인데다, 가격수준이 향후 10년 이내(2020년) 충분히 낮아진다고 볼 수 없기 때문이다.
본 연구는 수도권을 대상으로 2020년 전기차 수요를 예측하였고, 이에 필요한 공동주택의 전력량을 산정하였다. 2020년의 전기차 수요예측 결과를 보면 분양아파트는 가구당 최소 0.
그러나 이런 모형들은 과거의 판매량 자료를 이용해야 하기 때문에 전기자동차와 같이 시장이 형성되어 있지 않은 경우에는 하이브리드와 같은 유사 시장 데이터를 사용할 수밖에 없는 한계가 있다. 이 연구는 설문조사를 통해 전기자동차의 선호를 조사하고 이들 개별자료를 로지스틱 모형에 적용하여 선택률을 도출한 후 이 결과를 다시 Bass 모형에 적용하여 선택기반 다세대 확산 모형 파라미터를 산정하고 있다. 그리고 신규차량 보급률을 2004년부터 2008년까지의 평균보급율인 7.
본 논문에서는 전기차의 구매비율을 구하기 위하여 ‘스마트그리드에 대응한 공동주택 에너지 공급설비 모델 개발연구’의 설문조사 결과를 활용하였다. 이 연구에서는 중요한 두 가지 결과를 제시하고 있는데, 첫째는 2020년 공동주택의 신규 및 교체차량 비율이며, 두 번째는 가격대별 전기차 구매의향이다. 본 논문에서 얻고자 하는 2020년의 전기차 구매비율은 첫 번째 결과와 두 번째 결과의 곱으로부터 얻을 수 있다.
일반적으로 적용할 수 있는 지표가 없어 기존문헌을 통해 타당하다고 판단되는 값과 그로부터 추정이 가능한 값들을 에 제시하였다.
자동차 중 전기차 비율은 기존 문헌에서 발표되었던 예측치와 본 논문에서 제시한 구매의향 비율을 적용하였다. 먼저 기존문헌을 통해 발표된 결과를 보면 다음과 같다.
전기차 수요는 에 제시한 방법과 절차를 통해 예측하였다.
최대 공급전력량은 의 가구당 전기차보유대수 최대치를 기준으로 제시하였고, 한달 동안 전기차가 사용하는 전력량과 1일 최대전력량을 구하였다.
한편, 주차면에 대해서도 1일 최대전력량 산정과 동일한 방법으로 산정하였으며, 최대 공급전력량과 최대 소요 주차면 산정 결과를 에 제시하였다.
대상 데이터
전기차 수요는 <그림 1>에 제시한 방법과 절차를 통해 예측하였다. 2020년 자동차 보유대수는 지자체 통계자료[7]의 연도별 자동차 보유대수와 연도별 아파트가구수 자료를 시계열 분석기법(Time Series Analysis)을 사용하였으며, 또 가구당 전기차 보유대수는 기존문헌과 공동주택 거주자를 대상으로 한 전기차 선호조사 결과로부터 2020년 전기차 구매비율을 구하였다.
분석대상은 전기차 보급계획 선도도시로 선정된 서울특별시를 포함한 수도권 지역의 공동주택을 대상으로 하였으며, 임대아파트와 분양아파트의 전기차 보유대수를 각각 예측하였다.
따라서 본 연구는 미래의 전기차 시대를 대비하기 위해 2020년의 전기차 수요를 설문을 통하여 예측하였고, 개략적인 최대 공급전력량을 계산해보았다. 설문은 공동주택 거주자를 대상으로 하였고, 전기차 보급계획 선도도시로 선정된 서울특별시와 함께 수도권 지역인 경기도와 인천광역시를 대상으로 시행하였으며, 임대아파트와 분양아파트를 각각 나누어 조사・분석하였다. 분석목표년도는 기존 자료나 연구결과와 비교하기 위해 2020년도 설정 하였다.
<표 6>은 2005년~2010년까지의 수도권 가구 현황과 2020년까지의 예측결과를 제시하고 있다. 예측결과는 수도권 아파트의 과거 5년간 자료를 이용하여 시계열 분석을 통해 구하였다. 그 결과 2020년의 분양아파트는 4,680,728가구, 임대아파트는 911,810가구로 예측되었다.
이 설문조사는 공동주택 거주자를 대상으로 하였으며, 응답자는 분양아파트와 임대아파트 거주자 각 200명이며, 설문조사의 일반사항은 과 같다.
본 장에서는 2020년 공동주택의 전기차 수요를 예측한다. 전기차 수요 예측에는 2020년의 자동차 보유대수, 가구수 예측결과와 기존문헌과 최근 시행한 전기차 선호조사 결과를 활용하였다.
이론/모형
본 논문에서는 전기차의 구매비율을 구하기 위하여 ‘스마트그리드에 대응한 공동주택 에너지 공급설비 모델 개발연구’의 설문조사 결과를 활용하였다.
성능/효과
본 연구는 수도권을 대상으로 2020년 전기차 수요를 예측하였고, 이에 필요한 공동주택의 전력량을 산정하였다. 2020년의 전기차 수요예측 결과를 보면 분양아파트는 가구당 최소 0.21대, 최대 0.39대의 전기차를 보유할 것으로 예측되었고, 임대아파트는 최소 0.06대, 최대 0.21대로 나타나 향후 전기차 수요는 적지 않을 것으로 분석되었다. 또한 2020년 분양아파트의 최대전력량은 1000가구 기준 1일 최대 7,800kwh, 임대아파트는 최대 4,200kwh로 예측되었다.
3%는 2020년의 전체 자동차 판매 중 전기차판매 비율을 의미한다. 그런데 본 연구에서 말하는 2020년 수요는 2020년의 전기차 점유비율을 의미하므로 이들 2020년 판매비율은 2011년을 시작으로 2020년까지 선형 증가한 값이라고 가정하여, 산술 평균값을 10년 동안 동일 적용한 판매비율의 합을 사용하는 것이 타당하다고 판단하였다. <표 13>은 판매비율의 산술 평균값을 2020년까지 합산한 값을 보여주고 있다.
또 다른 연구로 아파트 564세대를 대상으로 전력사용량 및 차량이용 현황 자료를 계절별, 요일별, 시간대별 패턴을 분석하여 적정 충전시간을 조사하고, 아파트 보유 차량을 기준으로 전기자동차 보급이 원활할 경우와 아주 원활한 경우를 가정하여 공동주택의 전기자동차 보급량을 예측 산출하였다. 이 연구는 전기자동차 시장을 도입기(2010~2015년)와 보급 확대기(2016~2020년)를 구분하여 충전시설의 증가율을 3가지로 구분하여 제시하고 있는데, 보급 확대기인 2020년에는 아파트 564세대에 대해 완속충전기는 77대로 전력용량은 현 수전설비용량의 50% 정도 증가될 것으로 예측하였다. 특히 보급 확산이 아주 원활할 경우에는 2020년에 완속 132대, 급속 1대로서 전력용량은 현재 수전설비 용량의 90%정도 증가할 것으로 예측하였다.
후속연구
또한, 2012년부터 기아의 ‘레이 EV' 2,500대와 르노삼성의 ’SM3 ZE' 500대 등이 정부와 공공기관에 보급될 예정이며, 2013년부터는 일반 소비자들에게 단계적 판매가 가능할 것으로 예상된다.
본 연구에서 제시한 전기차 수요예측 결과는 충전시설의 충분한 구축, 전기차의 대량생산 체계 등 외부 환경이 완비되었다는 가정을 전제로 하고 있지만, 향후 연구에서는 전기차의 대량생산 체제에 따른 가격 인하 조건, 배터리 성능의 발전에 따른 1회 충전 시 가능한 주행거리, 전기차 수요증가 및 배터리 성능 발전에 따른 충전기 부하 등이 고려되어야 할 것으로 생각된다.
이 연구에서 전기차의 구매는 향후 10년간의 차량 교체비율과 신규 구매비율 내에서만 이루어질 수 있다. 따라서 전기차의 실제 구매비율은 다음과 같이 결정된다고 할 수 있다.
따라서 분양과 임대아파트는 동일한 충전 인프라 계획은 적절치 않으며, 수요에 맞도록 규모가 결정되어야 할 것이다. 한편 본 연구에서 구한 전력량을 전력설비에 직접적으로 영향이 미치는 순시전력량으로 재계산할 경우 이보다 훨씬 높은 값을 보일 것으로 예상되므로 이를 고려한 충전인프라 계획이 요구된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전기차 수요 예측을 위해 어떤 활용한 자료는?
본 장에서는 2020년 공동주택의 전기차 수요를 예측한다. 전기차 수요 예측에는 2020년의 자동차 보유대수, 가구수 예측결과와 기존문헌과 최근 시행한 전기차 선호조사 결과를 활용하였다.
2020년 분양아파트의 최대전력량을 조사한 결과 얻은 결론은?
또한 2020년 분양아파트의 최대전력량은 1000가구 기준 1일 최대 7,800kwh, 임대아파트는 최대 4,200kwh로 예측되었다. 따라서 분양과 임대아파트는 동일한 충전 인프라 계획은 적절치 않으며, 수요에 맞도록 규모가 결정되어야 할 것이다. 한편 본 연구에서 구한 전력량을 전력설비에 직접적으로 영향이 미치는 순시전력량으로 재계산할 경우 이보다 훨씬 높은 값을 보일 것으로 예상되므로 이를 고려한 충전인프라 계획이 요구된다.
Bass 모형의 단점은 무엇인가?
이 모형은 다양한 형태의 파생모형을 통해 신제품의 도입 예측에 사용되어 왔다. 그러나 이런 모형들은 과거의 판매량 자료를 이용해야 하기 때문에 전기자동차와 같이 시장이 형성되어 있지 않은 경우에는 하이브리드와 같은 유사 시장 데이터를 사용할 수밖에 없는 한계가 있다. 이 연구는 설문조사를 통해 전기자동차의 선호를 조사하고 이들 개별자료를 로지스틱 모형에 적용하여 선택률을 도출한 후 이 결과를 다시 Bass 모형에 적용하여 선택기반 다세대 확산 모형 파라미터를 산정하고 있다.
참고문헌 (7)
고세범, 안건혁, 우리나라 주택유형 비율의 변화 특성에 관한 연구, 대한건축학회 논문집 vol. 26, no. 8, pp.45-54, 2010. 8.
지식경제부, 전기자동차 충전인프라 구축방안, 2010. 9
장성규, 공동주택의 전기자동차 충전 인프라 구축을 위한 새로운 설계방안에 관한 연구, 숭실대학교 박사학위논문, 2010.
(사)한국전기자동차산업협회, EV 산업동향 및 향후 전망, 2011. 7.
채아롬, 김원규, 김성현, 김병종, 선택기반 다세대 확산모형을 이용한 전기자동차 수요예측 방법론 개발, 한국 ITS학회논문지, 제10권 제5호 통권37호 pp.113-123, 2011
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