전기자동차 사업은 수도권에 발생하는 미세먼지의 30%를 감소시킬 수 있는 중요한 사업이고, 인체 위해도가 높은 자동차 배출가스를 내연기관에서 친환경 전기자동차로 대체하여 대기오염 문제를 획기적으로 해결할 수 있다. 이러한 전기자동차 사업의 핵심인 충전인프라 구축과 관련하여 서울시 내의 전기자동차 충전소 최적의 위치를 선정하고자 한다. T-Map 네비게이션 사용자 데이터 (위도, 경도, 위치) 분포와 서울시 교통정책과의 교통량 통계를 이용하였고, 최적의 위치에 전기자동차 충전소를 배치하고, 효율을 높이는 것에 본 논문의 목적이 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 두 가지 충전소 위치 선정 방식을 포함한다. 첫 번째는 교통량 및 권역을 이용한 방식이고, 두 번째는 T-Map 데이터 분포를 이용한 방식이다. 실제 충전소 위치 선정 시 두 가지 방식을 모두 고려하여 선정하게 된다.
전기자동차 사업은 수도권에 발생하는 미세먼지의 30%를 감소시킬 수 있는 중요한 사업이고, 인체 위해도가 높은 자동차 배출가스를 내연기관에서 친환경 전기자동차로 대체하여 대기오염 문제를 획기적으로 해결할 수 있다. 이러한 전기자동차 사업의 핵심인 충전인프라 구축과 관련하여 서울시 내의 전기자동차 충전소 최적의 위치를 선정하고자 한다. T-Map 네비게이션 사용자 데이터 (위도, 경도, 위치) 분포와 서울시 교통정책과의 교통량 통계를 이용하였고, 최적의 위치에 전기자동차 충전소를 배치하고, 효율을 높이는 것에 본 논문의 목적이 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 두 가지 충전소 위치 선정 방식을 포함한다. 첫 번째는 교통량 및 권역을 이용한 방식이고, 두 번째는 T-Map 데이터 분포를 이용한 방식이다. 실제 충전소 위치 선정 시 두 가지 방식을 모두 고려하여 선정하게 된다.
The electric vehicle business is important because it can reduce 30% of the fine dust generated in the metropolitan area and it can solve the air pollution problem by replacing automobile exhaust gas from an internal combustion engine with eco-friendly electric cars. For the construction of the elec...
The electric vehicle business is important because it can reduce 30% of the fine dust generated in the metropolitan area and it can solve the air pollution problem by replacing automobile exhaust gas from an internal combustion engine with eco-friendly electric cars. For the construction of the electric charging station infrastructure, which is the core part of the electric car business, we focus to select the optimal location of the electric car charging station in Seoul. The goal of this paper is to utilize and analyze the traffic statistics of T-Map navigation users data and Seoul Metropolitan Transportation Policy Department to deploy the electric cars charging station with optimal location to increase the efficiency. In this paper, the proposed algorithm is composed of two parts of electric charging station selection. First, we analyze real traffic statistics and area. Second, we utilize T-Map navigation data distribution. To select optimal electric charging station location, we apply these two algorithms.
The electric vehicle business is important because it can reduce 30% of the fine dust generated in the metropolitan area and it can solve the air pollution problem by replacing automobile exhaust gas from an internal combustion engine with eco-friendly electric cars. For the construction of the electric charging station infrastructure, which is the core part of the electric car business, we focus to select the optimal location of the electric car charging station in Seoul. The goal of this paper is to utilize and analyze the traffic statistics of T-Map navigation users data and Seoul Metropolitan Transportation Policy Department to deploy the electric cars charging station with optimal location to increase the efficiency. In this paper, the proposed algorithm is composed of two parts of electric charging station selection. First, we analyze real traffic statistics and area. Second, we utilize T-Map navigation data distribution. To select optimal electric charging station location, we apply these two algorithms.
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문제 정의
기존 연구와 달리 교통량과 권역을 이용한 위치선정 방식과 T-Map 데이터 분포를 이용한 방식을 혼합하여 효율을 높이고자 제안한다. 아래 그림 1과 같이 본 논문에서는 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 서울시 전기자동차 충전소 위치선정을 위해 교통량과 권역을 이용한 방식과 데이터 분포를 이용한 방식을 모두 고려하여 선정 시 효율을 높이는데 그 목적이 있다. 또한 위치 선정결과를 도식화하여 보여주고 있다.
가설 설정
전기자동차 충전소 위치선정에 있어서 인프라 구축 시 우선적으로 설치될 개인용 충전기와 기업체 내부에 충전시설이 확보될 것이라고 가정했다. 가정에 따라 전기자동차 위치 선정 기준은 출발지 A에서 목적지 B로 이동하는 경로 상에 위치하고 교통량이 확보되고 접근성이 좋은 곳을 우선으로 배정했다.
제안 방법
그 결과 2016-2017년 교통량수집지점현황을 참고하여 차량의 흐름이 가장 많은 10곳의 장소를 선정하고 T-Map데이터 600만 개를 이용하여 최적의 위치를 선정했다. 교통량이 가장 많은 10개의 좌표를 선정하고, 선정한 위치를 기준으로 일정거리내의 T-Map데이터를 가공하여 최적의 위치를 선정하는 방식을 사용하였다. 또한 서울시내의 일부지역에 집중되지 않도록 하기 위해 동남권, 동북권, 서남권, 서북권 4개의 지역으로 나누었다.
교통량이 가장 많은 10개의 좌표를 선정하고, 선정한 위치를 기준으로 일정거리내의 T-Map데이터를 가공하여 최적의 위치를 선정하는 방식을 사용하였다. 또한 서울시내의 일부지역에 집중되지 않도록 하기 위해 동남권, 동북권, 서남권, 서북권 4개의 지역으로 나누었다.
버스의 경우 경로, 운행시간이 정해져 있기 때문에 배터리 교체시설이 필요하다고 보았다. 모든 노드를 후보로 지정하고 통행량, 이동거리, 기존 충전소의 수를 입력 자료로 지정하고 간선도망 자료를 이용해 충전시설의 위치를 선정했다. 본 연구는 버스시설이 아닌 일반 전기자동차를 대상으로 하였고 경로, 시간, 주행거리도 일정하지 않아 T-Map데이터 자료를 이용해 사용자들의 수요를 예측하였다.
모든 노드를 후보로 지정하고 통행량, 이동거리, 기존 충전소의 수를 입력 자료로 지정하고 간선도망 자료를 이용해 충전시설의 위치를 선정했다. 본 연구는 버스시설이 아닌 일반 전기자동차를 대상으로 하였고 경로, 시간, 주행거리도 일정하지 않아 T-Map데이터 자료를 이용해 사용자들의 수요를 예측하였다. 입지선정을 권역별 구분과 빈도측정 두 가지를 이용하였다.
이렇게 밀집지역내의 데이터를 종합하여, 밀집지역내에서도 가장 교통량이 많은 지점을 산술평균을 통해 구하는 방식으로 권역별 위치선정을 하였다 (1). 산술식 (1)의 요소는 각 좌표지점들을 합산하여 평균을 구하게 된다.
본 연구는 버스시설이 아닌 일반 전기자동차를 대상으로 하였고 경로, 시간, 주행거리도 일정하지 않아 T-Map데이터 자료를 이용해 사용자들의 수요를 예측하였다. 입지선정을 권역별 구분과 빈도측정 두 가지를 이용하였다. 권역별 구분은 서울시내 권역을 나누어 전 지역에 고르게 분포시키고 각 지역에서 가장 높은 교통량을 기준으로 입지를 선정한다.
현재 서울시 교통량 통계를 바탕으로 T-Map 데이터분석하여 교통량과 권역을 이용하여 전기자동차 충전소 위를 경도와 위도로 표시하였다.
대상 데이터
가정에 따라 전기자동차 위치 선정 기준은 출발지 A에서 목적지 B로 이동하는 경로 상에 위치하고 교통량이 확보되고 접근성이 좋은 곳을 우선으로 배정했다. 그 결과 2016-2017년 교통량수집지점현황을 참고하여 차량의 흐름이 가장 많은 10곳의 장소를 선정하고 T-Map데이터 600만 개를 이용하여 최적의 위치를 선정했다. 교통량이 가장 많은 10개의 좌표를 선정하고, 선정한 위치를 기준으로 일정거리내의 T-Map데이터를 가공하여 최적의 위치를 선정하는 방식을 사용하였다.
후속연구
이미 입지하고 있는 충전소의 규모와 위치를 고려하여 추가로 충전소를 증가할 것인지, 새로운 지역에 입지시킬 것인지를 고려해야 한다. 또한 충전소 위치선정에 있어 대지가격 등 다양한 요소들을 고려할 것이다.
마지막으로 최적의 위치선정을 위한 cost function을정의하여 입력변수를 넣었을 때 최적의 조건이 생성될 수 있는 전기차 충전소 위치선정 모델로 발전시킬 것이다.
향후과제로 주변의 환경적 요인과 다른 외부요인들을 고려하여 실제적인 위치선정을 고려할 것이다. 이미 입지하고 있는 충전소의 규모와 위치를 고려하여 추가로 충전소를 증가할 것인지, 새로운 지역에 입지시킬 것인지를 고려해야 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
자동차 배출 가스의 특징은?
환경적 측면, 경제적 측면, 산업적 측면 이렇게 분류되는데 환경적 측면에서 봤을 때 자동차로 인한 대기오염을 해결 할 수 있다. 수도권에서 발생하는 미세먼지의 30%이상이 자동차에서 배출되는 오염물질로 발생하고, 자동차 배출 가스는 인체 위해도가 매우 높아 12년에 국제암연구소에서 1군 발암물질로 지정했다. 전기자동차 사용량이 증가하면 대기오염물질, 온실가스등 배출량이 감소되며 전기자동차 1대 보급으로 연간이산화탄소 2톤 감축의 효과를 가져 온다.
제주도 및 해외 전기버스 충전시설 입지선정은 어떻게 구분하여 이용했나?
입지선정을 권역별 구분과 빈도측정 두 가지를 이용하였다. 권역별 구분은 서울시내 권역을 나누어 전 지역에 고르게 분포시키고 각 지역에서 가장 높은 교통량을 기준으로 입지를 선정한다. 빈도측정의 경우 데이터를 분석해 빈도에 따른 가중치를 부여하여 실제입지선정과 규모의 척도가 된다. 또한 최적화된 충전소 위치 선정을 위해 경로 알고리즘 및 지능화된 휴리스틱을 사용하는 것도 가능하다[4-7].
V2G기술이란?
V2G기술이란 Vehicle To Grid로 전력수요가 적은시간에 전기자동차를 충전하고, 전력수요가 많은 시간에 전기자동차의 충전된 전기를 사용하는 기술을 말한다. 제주 실증사업에서 구현과 실증이 완료되었지만, 전력수요관리, 국제표준 개발 등이 필요하고 비싼 전기자동차 배터리의 가격 등이 문제가 되고 있다[2].
참고문헌 (7)
C. Guille, and G. Gross, "A conceptual framework for the vehicle-to-grid (V2G) implementation," Energy Policy, vol. 37, no. 11, pp. 4379-4390, Nov. 2009.
H. Venkatesh, and L. Guan, "Optimal scheduling for charging and discharging of electric vehicles," IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 3, no. 3, pp. 1095-1105, Mar. 2012.
M. Lee, and Y. Jang, "Status of electric vehicle's charging stations location and efficiency in Jeju," Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, vol. 20, no. 1, pp. 5150-5169, Jan. 2015.
J. Kim, J. Lee, and S. Ko, "Optimization of electric transit bus recharging stations in Jeju," Journal of the Korean Urban Geographical Society, vol. 18, no. 2, pp. 97-109, Feb. 2015.
I. Capar, M. Kuby, V. Leon, and Y. Tsai, "An arc cover-path-cover formulation and strategic analysis of alternative-fuel station locations," European Journal of Operational Research, vol. 227, no. 1, pp. 142-151, May 2013.
B. Yildiz, O. Arslan, and O. Karasan, "A branch and price approach for routing and refueling station location model," European Journal of Operational Research, vol. 248, no. 3, pp. 815-826, Feb. 2016.
S. Li, and Y. Huang, "Heuristic approaches for the flow-based set covering problem with deviation paths," Transportation part research part E: logistics and transportation review, vol. 72, no. 2, pp. 144-158, Dec. 2014.
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