교통량 데이터를 활용한 전기차 충전소 위치 최적화 방안 연구

Abstract

탄소 배출을 줄이기 위해 국내에서는 전기차 보급확대를 위해 여러 지원 정책이 제시되고 있으나, 현재 국내 전기차 보급율은 0.3% 내외로 상당히 낮은 수준에 머무르고 있다. 전기차 보급율을 높이기 위해서, 전기차 구매 여부에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중 하나인, 충전소의 접근성을 높여야 할 필요성이 있다. 한정된 자원을 통해 최대 효과를 발휘하기 위해, 무분별한 충전소 설치보다는 사용자의 접근성이 높은 최적의 위치에 충전소를 보급하여, 사용자의 편리성을 높이는 효과를 통해 전기차 보급률 증대로 이끌 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 접근성이 높은 충전소위치 선정을 위해, 안양시를 대상으로 집합 커버, P-Median, P-Center 방식으로 교통량 정보를 함께 고려하여 14개의 급속충전소 후보지를 선정하였다. 집합커버 모델링을 사용할 경우, 특정 범위(반경 2km 이내)의 공간에 급속충전소가 균등하게 위치할 수 있기에 형평성 위주의 배치를 할 때 유용하고, 보다 많은 사용자들의 짧은 거리 이동으로 충전소에 접근하기 위해서는 P-Median 방식이 유용한 것을 보였다. 또한, P-Center 방식을 통해 전기차 충전을 위해 사용자가 이동해야 하는 최대 이동거리를 최소화 하는 위치를 선정하였다. 접근성이 높은 위치 선정이 목적에 따라 다른 충전소 위치 선정을 보이며, 지역의 특징과 계획 목표에 따라 적합한 모델링을 통한 충전소 위치 선정의 필요성을 보였다.

Since the Paris Agreement, various support policies to support reduction of carbon emissions have been proposed in Korea. However, domestic EV (Electric Vehicle) penetration rate accounts only for 0.3%. The increase in supply for EV is proportional to the increase in EV charging stations. The Korean government have announced the increase in supply to 3.5 million by 2030. Therefore, it is crucial to find the optimal location for EV Charging station. Considering the environmental condition in Korea city, large number of apartments are built and thus, fast EV charging stations become an important factor. In this research, it defined optimal location of fast charging stations based on Anyang City. This research has been selected14 fast EV charging stations based on using Set cover, P-Median, and P-Center modeling, and used traffic data among the existing candidates slow charging stations. Using the Set cover modeling, it has been suggested optimal locations within 2 km distance, and it has been defined optimal locations with shorter distance movement of more users using the P-Median modeling with traffic data. P-Center modeling has been used to select a location that reduces long distance travel and showed changes according to the utilization of traffic data. Through the results of this study, it has been showed changing locations of the fast EV charging stations by each modeling and traffic data. So it is necessary to define which modeling will be used when design optimal locations according to purpose.