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다양한 배터리 잔량을 고려한 전기차 급속충전시설의 이용자 평형 입지 모형 : UE-based Location Model of EV Rapid Charging Stations for Different Battery State-of-charge

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Authors
이용관
Advisor
고승영
Major
공과대학 건설환경공학부
Issue Date
2013-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
전기차급속충전소 입지연료잔량이용자평형도시부 통행
Description
학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 건설환경공학부, 2013. 8. 고승영.
Abstract
에너지 위기 및 온난화에 대한 대책으로 대체연료 자동차가 대두되었으며, 그 중 지속가능성이 뛰어난 전기차를 적극 도입하고 있다. 그러나 전기차의 1회 완전충전 주행가능거리가 기존의 내연기관 자동차에 비하여 현저히 짧으며 충전인프라가 충분히 설치되지 않아, 전기차의 도입 및 확산에 어려움을 겪고 있다. 이를 해소하기 위한 한 가지 방안으로 충전인프라에 대한 연구의 필요성이 부각되고 있어 전기차의 충전소 입지를 선정하기 위한 연구가 다수 진행되었으나, 주차행태에 기반한 연구가 주류를 이루고 있으며, 이동 중 급속충전에 대한 연구는 미비한 실정이다.
이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 도시 내 통행 중 급속충전을 지원할 수 있는 전기차 충전시설 입지 모형을 구축한다. 도시부 통행특성을 반영한 이용자평형에 따른 통행배정을 적용하여 우회 및 통행시간기반 경로탐색을 도입하고 출발지의 연료잔량을 확률적으로 가정하여 기술발전 및 수요패턴 변화를 반영할 수 있도록 한다.
본 연구에서는 연료잔량을 확률적으로 가정하여 기존 연구에 비해 통행실패 발생확률을 높여 충전필요차량수를 현실화하였다. 또한 우회와 다중할당이 가능하도록 하여 통행 실패를 피하면서도 우회거리를 최소화하고자 하는 이용자의 행태를 모사할 수 있었다. 혼잡을 반영한 결과로 전기차의 보급률이 높아질수록 도로혼잡을 최소화할 수 있는 곳에 급속충전소를 입지시키는 것이 타당하다는 것을 보였다.
본 연구의 모형을 소규모 예제 네트워크 및 Sioux-Falls 네트워크에 적용하여 모형의 차별성 및 합리성을 검토하였으며, 서울시 네트워크를 활용한 대규모 네트워크에 적용하여 전기차의 급속충전소 입지 특성을 분석하였다. 본 연구에서 제시된 모형을 통해서 다양한 여건 변화에 따라 서로 다른 최적입지가 선택되는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 여건 변화에도 주요 후보입지는 결정적으로 선택되었으며, 본 결과를 통해 전기차 활성화를 추진하는 의사결정자의 방향성에 따라 최적입지를 결정해야 함을 알 수 있다. 본 연구는 초기 전기차 충전입지를 결정하는 데 있어서 보조적 역할을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
Access to electric vehicle (EV) charging stations will impact the adoption rates of EVs, decisions concerning their use, the percentage of miles attained with electricity, the demand for petroleum, and power consumption at various times during the day. So the problem of locating EV charging stations properly is a very new topic area, and some important strides have been made in the past few years. However, most studies are based on parking behavior, and there is a lack of research on rapid charging. In this paper, in order to solve this problem so that urban areas can support the development and use of electric vehicles, a model was developed to permit the rapid location of charging facilities. User equilibrium trip assignment theory was used to determine EV users travel behavior in urban areas. A traveler can detour to charge an EV, and the traveler can choose a route that minimizes travel time. It was assumed that the remaining fuel range at the origin node follows a stochastic distribution in order to reflect users charging behavior or technical development.
The aim of this research is to develop a model that could locate rapid charging stations considering the properties of the battery and the users charging and traveling behavior. The model is formulated as a bi-level optimization problem. In the main problem, location and allocation are decided, while link flow is evaluated in the sub-problem. It is assumed that the remaining fuel range at the origin node follows a stochastic distribution in order to reflect users charging behavior or technical development. To solve the model in polynomial time, a modified, simulated, annealing algorithm is used. The proposed model is applied in three types of test networks. In the 9-node network, applications are evaluated to validate and verify the model. The applicability of the model is tested in a network in Sioux Falls, South Dakota. The results indicates that the location model developed in this research and reported in this paper can contribute to identifying stable locations for charging stations by using a stochastic remaining fuel range (RFR) distribution function. And the location model, which is developed based on user equilibrium (UE) assignment, is likely to consider the congested traffic conditions of urban areas in order to avoid locating charging stations where they could cause further traffic congestion. The results of this study can assist decision makers in developing policies that encourage the EVs. By combining the meta-heuristic approaches, which are able to pursue reasonably good solutions in reasonable time, this model can be used for practical planning for large networks. Thus, the results of this research provide a pilot scheme that decision makers can use and help in the development of an appropriate budget for implementing the plan.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/118685
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Appears in Collections:
College of Engineering/Engineering Practice School (공과대학/대학원)Dept. of Civil & Environmental Engineering (건설환경공학부)Theses (Ph.D. / Sc.D._건설환경공학부)
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