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문제 정의
- 본 논문에서는 한국전력 내의 “전기차 충전서비스 운영시스템”에서 축적된 실제 데이터를 활용하여 실제 EV 충전 데이터를 분석하고, 지역별/계절별/용도별 충전 패턴을 도출하였다.
- 서론에서 언급한 것과 같이, 기존 연구의 가장 큰 한계점은 실제 EV 충전데이터가 존재하지 않으므로 여러 가정을 두고 데이터를 생성하여 연구를 진행했다는 점이다. 본 논문에서는 한국전력 전기차 충전서비스 운영시스템으로부터 실제 EV 충전데이터를 수집하여 지역별/계절별/용도별 충전 패턴을 도출하였다.
- 수집한 EV 충전데이터를 활용하여 다각도로 분석하고, 패턴을 도출하기 위해서는 데이터의 신뢰성이 전제되어야 한다. 본 연구에서는 데이터 신뢰성 확보를 위하여 몇 가지 조건을 설명하여 데이터를 전처리(pre-processing)하였다. 본 연구에서 설정한 조건을 표 3에 정리하였다.
- 본 연구에서는 실제 EV 충전데이터를 활용하여 지역별/계절별 /용도별 EV 충전수요 패턴분석을 진행하였으며, 향후 연구로서 이에 기반을 둔 각 케이스별(용도별/충전종류별 등) EV 충전수요 대표모델을 도출하고자 한다. 대표 EV 충전수요 모델을 도출함으로써, 배전운영의 측면에서는 갑작스런 EV 충전부하의 증가에 대비할 수 있을 것이고, 배전계획의 측면에서는 EV 증가 추세와 대표 EV 충전수요 모델을 활용하여, 설비증설 등의 계획을 수행할 수 있을 것이다.
가설 설정
- 1) Case 1: 전체 충전시간 동안 전체 충전량이 균등하게 충전됨을 가정하는 방식. 2시간 동안 10kW가 충전된 경우 시간별5kW 충전.
제안 방법
- 이러한 문제를 파악하고 대비하기 위하여 다양한 연구들이 EV의 충전수요 및 계통에 미치는 영향을 분석하였다. 참고문헌 [1]은 전기자동차를 하이브리드 자동차와 순수 EV로 정의하고 모델별 수명주기비용을 계산하였으며, 계산된 수명주기비용을 기반으로 EV 도입시점 및 수요를 회귀분석을 기반으로 예측하였다. 그러나 회귀분석은 과거의 추세가 미래에도 지속될 것이라는 전제를 가정하므로, 기술적/정책적 환경변화에 의하여 기존과는 달리 폭발적으로 증가하는 EV 수요를 충분히 반영하기 어렵다는 한계를 가지며, EV 수요 증가에 따른 계통의 수요전력 변동에 대한 연구는 수행되지 않았다.
- 그러나 회귀분석은 과거의 추세가 미래에도 지속될 것이라는 전제를 가정하므로, 기술적/정책적 환경변화에 의하여 기존과는 달리 폭발적으로 증가하는 EV 수요를 충분히 반영하기 어렵다는 한계를 가지며, EV 수요 증가에 따른 계통의 수요전력 변동에 대한 연구는 수행되지 않았다. [2]는 서울시내 아파트 주차관제시스템 데이터 및 통계청의 EV 연도별 증가추이를 적용하여 EV 대수를 산정하고, 이를 기반으로 최적 EV 충전설비 대수를 산정하였다. 그러나 해당 연구는 단순 증가추이를 기반으로 EV 대수를 산정하고, EV 충전 역시 4개의 이용률만을 가정하고 분석하였다는 한계를 가진다.
- [5]에서는 도심지 급속 충전소의 충전수요 예측 모델을 제안하였다. 이를 위하여, 현재의 교통량이 어떤 상태에 도달할 확률이 오직 바로 이전 시점의 교통량에 달려있다고 가정하는 마르코프 연쇄 교통량 모델(Markov-chain traffic model)을 활용하여 충전소별 EV 대수를 산정하고, 이를 기반으로 충전 수요를 예측하였다. 그러나 초기 SoC에 대한 별도의 정보가 없으므로 SoC가 0.
- 수집한 EV 충전데이터는 표 1과 같은 형태를 가지며, 충전소 관할정보, 충전소 위치정보, 충전종류, 충전개시시간, 충전량 등의 정보를 제공한다.
- 2) 계절별 분석: 날짜 정보를 기준으로 각 충전이 수행된 시점의 계절을 분류할 수 있다. 계절을 분류함에 있어서 현재 한전에서 적용하고 있는 전기자동차 충전요금제를 기준으로, 3~5월 봄, 6~8월 여름, 9~10월 가을, 11~2월 겨울로 구분하여 분석하였다.
- 4) 시간별 분석: 충전량, 충전시간, 충전시작, 충전종료 정보를 활용하여, 각 충전에 언제 시작하여 언제까지 얼마나 진행되었는지 분석하였다. 다만 충전시작과 충전종료 정보는 충전기 케이블이 충전기에 연결 및 해제된 시간이 기준이므로, 실제 충전과는다소간 차이가 있을 수 있다.
- 위의 전처리 과정에서 충전시간 및 충전량과 관련된 이상데이터의 경우 데이터를 활용하지 않도록 설정하였으며, ‘충전구분’과 ‘충전기 최대용량’ 정보가 일치하지 않는 경우 ‘충전기’ 정보와 ‘충전량’ 데이터를 기준으로 수정 후 재활용하도록 설정하였다.
- 표에 정리하여 나타낸 것과 같이, 누락데이터 발견 및 이상데이터로 판별 시 해당 충전정보는 활용하지 않고 다음 충전데이터를 활용하도록 전처리를 진행하였다. 위의 전처리 과정에서 충전시간 및 충전량과 관련된 이상데이터의 경우 데이터를 활용하지 않도록 설정하였으며, ‘충전구분’과 ‘충전기 최대용량’ 정보가 일치하지 않는 경우 ‘충전기’ 정보와 ‘충전량’ 데이터를 기준으로 수정 후 재활용하도록 설정하였다.
- EV 충전데이터 분석 및 패턴 도출에 앞서, 전처리 후 데이터 구성을 분석하였다. 지역별/연도별/계절별/충전종류별/용도별 통계를 표 4~8에 정리하였다.
- 또한, 지역별 데이터에 ‘본사’로 명시된 데이터의 경우, 나주에 위치한 한국전력 본사를 의미하므로 ‘광주전남’ 지역의 데이터 포함시켜 분석을 진행하였고, ‘경남’과 ‘경북’을 ‘경상도’로 ‘경기’와 ‘경기북부’를 ‘경기도’로 통합하는 등 전체 지역구분을 강원, 경기, 경상, 전라, 충청, 부산울산, 서울, 인천, 제주의 9개로 재구성하였다.
- 또한 데이터의 ‘충전시작’과 ‘충전종료’는 실제 충전의 시작과 종료를 의미하는 것이 아니라 충전케이블의 연결 및 해제를 의미하므로, 본 연구에서는 아래의 두 가지 방식으로 분석을 수행하였다.
- 에서 기술한 방식으로 샘플링을 수행한 후 샘플링된 데이터를 활용하여 각 분석을 수행하였다. 지역/계절/용도에 따른 시간별 EV 충전특성 분석을 수행하였으며, 연도별 분석은 2018년의 데이터가 5월까지의 데이터이므로 증가추이를 분석하기에 부적절하다고 판단되어 별도 분석을 진행하지 않았다. 또한 데이터의 ‘충전시작’과 ‘충전종료’는 실제 충전의 시작과 종료를 의미하는 것이 아니라 충전케이블의 연결 및 해제를 의미하므로, 본 연구에서는 아래의 두 가지 방식으로 분석을 수행하였다.
- 수집데이터의 ‘본부’ 조건을 활용하여 지역별 분석을 수행하였다. 샘플링은 각 지역별로 2,000건을 추출하였으며, 샘플링 데이터의 시간별 평균 충전량 및 상관분석을 통해 지역별 상관관계를 분석하였다. 그림 2~3에 각 방식에 따른 시간별 평균 충전량을 나타내었으며, 표 11~12에 지역별 상관계수 분석 결과를 첨부하였다.
- 집데이터의 ‘날짜’ 조건을 활용하여 계절별 충전데이터를 분석하였다. 샘플링은 동일하게 각 계절별로 2,000건을 추출하였으며, 샘플링 데이터의 시간별 평균 충전량 및 상관분석을 통해 계절별 상관관계를 분석하였다. 그림 4~5에 각 방식에 따른 시간별 평균 충전량을 나타내었으며, 표 13에 계절별 상관계수 분석 결과를 첨부하였다.
- 수집데이터의 ‘주소지’ 조건을 활용하여 용도별 충전데이터를 분석하였다.
- 또한, 수집된 데이터의 ‘충전시작’, ‘충전종료’ 정보는 충전기에 케이블이 연결 및 해제되는 시간을 의미하므로, 전체 시간동안 전체 충전량이 균등하게 충전되는 방식과 충전개시 시각직후 충전기 최대 충전량으로 충전되는 두 가지 방안으로 나누어 분석을 진행하였다.
- 수집데이터의 ‘주소지’ 조건을 활용하여 용도별 충전데이터를 분석하였다. 샘플링은 동일하게 용도별로 2,000건을 추출하였으며, 샘플링 데이터의 시간별 평균 충전량 및 상관분석을 통해 계절별 상관관계를 분석하였다. 그림 6~7에 각 방식에 따른 시간별 평균 충전량을 나타내었으며, 표 14에 용도별 상관계수 분석 결과를 첨부하였다.
- 본 연구에서는 한국전력에서 운영하고 있는 전기차 충전서비스 운영시스템으로부터 수집한 실제 EV 충전데이터를 활용하여, 지역별/계절별/용도별 EV 충전패턴을 분석하였다. 분석결과의 신뢰성을 재고하기 위하여 오·결손 데이터를 삭제 및 보정하는 전처리 과정을 수행하였으며, 각 분석 조건에 따라서 비복원 임의 추출 샘플링 기법을 적용하였다.
- 가령, 제주와 전북의 데이터는 각각 84,974건과 5,450건으로 직접적인 비교가 적절치 않다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 빅데이터 분석에 강점을 가지는 프로그램인 R을 활용하여 각 조건에 따른 데이터를 산출 후 무작위로 섞고 이 중 특정 개수의 데이터를 취하는 샘플링 방식을 적용하였으며, 일부 코드를 표 9에 나타내었다.
대상 데이터
- 특히 통계/분석 기능을 별도로 제공하여, 사업자별/지역별/시간별/충전종류별 통계자료를 확인할 수 있다. 본 논문에서 활용된 데이터는 해당 시스템으로부터 수집한 실제 국내 EV 충전데이터이다.
- 3) 지역별 분석: 본부 정보를 활용하여 해당 충전기가 설치된지역을 분류할 수 있다. 제공된 EV 충전데이터는 강원, 경기, 경기북부, 경남, 경북, 광주전남, 남서울, 대구, 대전충남, 본사, 부산울산, 서울, 인천, 전북, 제주, 충북, 특수의 총 17개 항목으로 구분되나, 나주에 위치한 한국전력 본사 데이터는 광주전남과 통합하여 분석하였으며, 서울에 위치한 인재개발원 등의 특수 항목은 대표성을 나타낼 수 있는 데이터양을 보유하지 못한 항목이므로 분류항목에서 제외하였다.
데이터처리
- 수집데이터의 ‘본부’ 조건을 활용하여 지역별 분석을 수행하였다.
- 2.5.에서 기술한 방식으로 샘플링을 수행한 후 샘플링된 데이터를 활용하여 각 분석을 수행하였다. 지역/계절/용도에 따른 시간별 EV 충전특성 분석을 수행하였으며, 연도별 분석은 2018년의 데이터가 5월까지의 데이터이므로 증가추이를 분석하기에 부적절하다고 판단되어 별도 분석을 진행하지 않았다.
- 집데이터의 ‘날짜’ 조건을 활용하여 계절별 충전데이터를 분석하였다.
이론/모형
- 분석결과의 신뢰성을 재고하기 위하여 오·결손 데이터를 삭제 및 보정하는 전처리 과정을 수행하였으며, 각 분석 조건에 따라서 비복원 임의 추출 샘플링 기법을 적용하였다.
성능/효과
- 위의 전처리 과정에서 충전시간 및 충전량과 관련된 이상데이터의 경우 데이터를 활용하지 않도록 설정하였으며, ‘충전구분’과 ‘충전기 최대용량’ 정보가 일치하지 않는 경우 ‘충전기’ 정보와 ‘충전량’ 데이터를 기준으로 수정 후 재활용하도록 설정하였다. 이러한 전처리 과정을 통해 기존 444,048건의 EV 충전데이터 중 300,549건의 충전데이터만을 활용하였으며, 본 연구에서 설정한 조건을 기준으로 약 67.68%의 데이터 신뢰도를 가짐을 확인하였다.
- 지역별 통계에서 제주도의 경우, 약 8.5만 건의 충전데이터로 가장 많은 데이터가 존재하였으며, 그 뒤를 약 3만 건의 충전데이터를 가지는 대구가 뒤따르고 있음을 확인하였다. 연도별 EV 충전데이터의 경우, EV의 보급률 급증에 따라 2018년 EV 충전데이터가 5월까지의 데이터임에도 불구하고 2017년의 총 충전데이터 건수를 초과한 것을 확인할 수 있다.
- 계절별 충전데이터의 경우, 봄과 겨울의 데이터가 가장 큰 비중을 차지하는 것을 확인하였으며, 이는 수집된 EV 충전데이터가 2016년 1월부터 2018년 5월까지의 데이터이기 때문이다. 또한, 충전종류에 따른 통계에서 급속 충전의 비중이 완속 충전을 크게 앞서는 것을 확인하였으며, 이는 현재까지는 주거용 목적보다는 공공용 또는 상업용 목적의 비중이 크다는 것을 시사한다. 이를 용도별 통계에서 확인할 수 있으며, 공공용/상업용/주거용 충전데이터는 전체 300,549건의 데이터 중 237,595건으로 약 79.
- 또한, 충전종류에 따른 통계에서 급속 충전의 비중이 완속 충전을 크게 앞서는 것을 확인하였으며, 이는 현재까지는 주거용 목적보다는 공공용 또는 상업용 목적의 비중이 크다는 것을 시사한다. 이를 용도별 통계에서 확인할 수 있으며, 공공용/상업용/주거용 충전데이터는 전체 300,549건의 데이터 중 237,595건으로 약 79.05%를 차지함을 확인하였다.
- 또한 케이스별 분석에도 큰 차이가 없으며, 오히려 Case 2의 경우 Case 1보다 지역별 상관계수가 약간 더 높게 계산됨을 확인할 수 있다.
- 공공용과 상업용 충전수요는 오후 3시경 최대수요가 발생하고 오후 늦게부터 다음날 오전까지 충전수요가 매우 낮게 유지된다. 반면 주거용 충전수요는 오후 11시경 최대수요가 발생하고 해당 충전수요가 오전 5시까지 감소하는 것을 확인할 수 있다. 공공용 및 상업용 충전수요는 일과 중 활용을 위하여 대부분 낮 시간에 발생하고, 주거용 충전수요는 퇴근 후 충전요금이 가장 저렴한 오후 11시에 최대수요가 발생하는 것으로 해석할 수 있다.
- 공공용 및 상업용 충전수요는 일과 중 활용을 위하여 대부분 낮 시간에 발생하고, 주거용 충전수요는 퇴근 후 충전요금이 가장 저렴한 오후 11시에 최대수요가 발생하는 것으로 해석할 수 있다. 또한, 시간별 충전전력량 및 상관계수분석을 통하여 공공용 및 상업용 EV 충전패턴과 주거용 EV 충전패턴은 상이함을 확인하였다. 이러한 충전패턴의 차이는 단순히 충전패턴 자체의 다름을 의미하기도 하지만, 동시에 현행 ToU 기반 충전요금제는 공공용 및 상업용 EV 충전수요 제어에 한계를 가짐을 시사한다.
- 모의 결과, 지역별 EV 및 EV 충전시설 보급에 차이가 존재함에도 불구하고, 지역별 특이 충전패턴이 존재하지 않음을 확인할 수 있었다. 계절별 EV 충전패턴의 경우에도 봄에 다소 최대수요 발생시간이 늦어지나 큰 차이를 가지지 않기에, 계절별 특이성이 존재하지 않음을 확인하였다.
- 모의 결과, 지역별 EV 및 EV 충전시설 보급에 차이가 존재함에도 불구하고, 지역별 특이 충전패턴이 존재하지 않음을 확인할 수 있었다. 계절별 EV 충전패턴의 경우에도 봄에 다소 최대수요 발생시간이 늦어지나 큰 차이를 가지지 않기에, 계절별 특이성이 존재하지 않음을 확인하였다. 용도별 분석결과, 즉각적인 충전을 요하는 공공용 또는 상업용 EV 충전패턴은 일과시간에 집중되며 특히 12~17시 사이에 최대충전수요가 발생함을 확인하였다.
- 계절별 EV 충전패턴의 경우에도 봄에 다소 최대수요 발생시간이 늦어지나 큰 차이를 가지지 않기에, 계절별 특이성이 존재하지 않음을 확인하였다. 용도별 분석결과, 즉각적인 충전을 요하는 공공용 또는 상업용 EV 충전패턴은 일과시간에 집중되며 특히 12~17시 사이에 최대충전수요가 발생함을 확인하였다. 반면, 주거용 EV 충전패턴은 20~23시에 최대충전수요가 발생한 후 다음날 오전 5시경 최저수요를 보임을 확인하였다.
- 용도별 분석결과, 즉각적인 충전을 요하는 공공용 또는 상업용 EV 충전패턴은 일과시간에 집중되며 특히 12~17시 사이에 최대충전수요가 발생함을 확인하였다. 반면, 주거용 EV 충전패턴은 20~23시에 최대충전수요가 발생한 후 다음날 오전 5시경 최저수요를 보임을 확인하였다. 이는 23시부터 가장 저렴한 EV 충전요금과 출근 후 충전수요 급감에 기인한 것으로 판단된다.
- 또한, 본 연구에서 진행된 분석결과를 근거하여 현행 EV 충전요금제 실효성 재검토가 필요하다는 결론을 내릴 수 있었다. 실제 전체 용도별 데이터의 19.
- 또한, 본 연구에서 진행된 분석결과를 근거하여 현행 EV 충전요금제 실효성 재검토가 필요하다는 결론을 내릴 수 있었다. 실제 전체 용도별 데이터의 19.69%를 차지하는 주거용 EV 충전수요의 경우 충전요금이 저렴해지는 23시 경에 최대수요가 발생함을 확인할 수 있었으나, 나머지 80.31%를 차지하는 공공용 및 상업용 EV 충전수요의 경우 낮 시간에 대부분의 충전수요가 집중되며, 특히 최대부하시간에 최대수요가 발생함을 확인할 수 있었다. 공공용 또는 상업용 EV의 활용 특성에 기인하여 요금제 기반의 충전수요제어가 어렵다면, 새로운 EV 충전제어기법을 적용하거나 ESS를 활용하여 최대수요 발생시간을 제어하는 등 추가방안에 대하여 고려할 필요성이 있다.
후속연구
- [6]은 확률분포를 기반으로 EV 주행거리 및 초기 SoC를 예측하고, 시간별 요금제(Time of Use, 이하 ToU) 기반의 시나리오를 설정하여 EV 충전수요를 예측하였다. 그러나 해당 연구는 EV 주행거리와 SoC가 표준분포를 따른다는 전제를 가정하였고, 개별 EV의 충전 개시 시간을 임의로 설정하였다는 한계를 가진다. [7]에서는 확률적 프로그래밍을 기반으로 EV 충전수요가 포함된 가정용 수요전력을 예측하고, EV 보급률에 따라 계통에 미치는 영향을 최대부하증가, 전력손실, 전압변동의 측면에서 분석하였다.
- [7]에서는 확률적 프로그래밍을 기반으로 EV 충전수요가 포함된 가정용 수요전력을 예측하고, EV 보급률에 따라 계통에 미치는 영향을 최대부하증가, 전력손실, 전압변동의 측면에서 분석하였다. 그러나 해당 연구에서 모든 EV의 충전은 가정에서 이루어지며, 임의로 설정된 EV 충전 개시 시간에 각 가정 혹은 사무실에 오직 한 대의 EV만 충전가능하다는 가정이 설정되었다는 한계를 가진다.
- 31%를 차지하는 공공용 및 상업용 EV 충전수요의 경우 낮 시간에 대부분의 충전수요가 집중되며, 특히 최대부하시간에 최대수요가 발생함을 확인할 수 있었다. 공공용 또는 상업용 EV의 활용 특성에 기인하여 요금제 기반의 충전수요제어가 어렵다면, 새로운 EV 충전제어기법을 적용하거나 ESS를 활용하여 최대수요 발생시간을 제어하는 등 추가방안에 대하여 고려할 필요성이 있다.
- 본 연구에서는 실제 EV 충전데이터를 활용하여 지역별/계절별 /용도별 EV 충전수요 패턴분석을 진행하였으며, 향후 연구로서 이에 기반을 둔 각 케이스별(용도별/충전종류별 등) EV 충전수요 대표모델을 도출하고자 한다. 대표 EV 충전수요 모델을 도출함으로써, 배전운영의 측면에서는 갑작스런 EV 충전부하의 증가에 대비할 수 있을 것이고, 배전계획의 측면에서는 EV 증가 추세와 대표 EV 충전수요 모델을 활용하여, 설비증설 등의 계획을 수행할 수 있을 것이다.
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