• 대한전기학회
Mobile QR Code QR CODE : The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
  • COPE
  • kcse
  • 한국과학기술단체총연합회
  • 한국학술지인용색인
  • Scopus
  • crossref
  • orcid




Electric Vehicle, Charging, Time-of-Use, Jeju, Electricity Tariff

1. 서 론

오늘날 지구온난화와 이상기후현상 점점 심화되어 가고 있으며, 그 원인으로 지목된 이산화탄소를 비롯한 온실가스배출을 줄이는 문제가 인류 생존과 직결되는 사안으로 간주되고 있다. 우리나라도 기후변화에 관한 국제연합 기본협약(UNFCCC: United Nations Framework Convention on Climate Change)에 가입되어 있으며, 2021년 UNFCCC 사무국에 2030년까지 2018년 이산화탄소 배출 대비 40% 감축하기로 목표량을 제출하였다(1).

이산화탄소 배출을 줄이기 위해서는 화석연료 사용을 줄여야 한다. 그러기 위한 핵심적인 전략 중의 하나가 신재생에너지를 이용한 전기에너지 발전과 인류가 사용하는 최종에너지를 전기화(electrification)하는 것이다. 인류가 운송분야에 많은 양의 에너지를 사용하기 때문에 전기자동차의 보급도 전기화 전략의 중요한 부문이다. 전기자동차는 전 세계적으로 2023년 현재 누적으로 2,600만대 이상 보급되었으며, 2022년도에는 2021년 기준 60% 이상, 2018년 기준 4배 이상 급증하였다(2).

전기자동차는 전력계통으로 부터 전기에너지를 공급받아 충전하게 된다. 충전부하가 증가하게 되면 충전이 전력계통에 미치는 영향을 고려하게 되고, 전력계통 운영에 나쁜 영향을 미치지 않도록 충전에 대한 요금정책을 수립하게 된다. 우리나라에서 현재 전기자동차 충전에 대한 요금정책은 계시별요금제이다. 즉, 계절과 시간대에 따라 전기자동차 충전 전기에너지 사용량에 대해 차등요율이 적용된다. 전력 수요가 많은 시간대에는 전력요금이 비싸지고 전력이 남는 시간대에는 싸진다.

전기자동차 보급과 충전 관련 학술적 연구는 프러그인 하이브리드 전기자동차(PHEV: Plug-in hybrid electric vehicle)의 보급이 활발해 짐에 따라 시작되었다. 연료를 전력계통으로부터 공급 받는 것이 가능해지면서 자동차의 보급이 계통에 미치는 영향에 대해 관심을 갖게 되었다(3-6). 순수 전기자동차 즉 배터리와 모터로 구성되고 연료는 전력계통으로 부터 공급받는 전기자동차는 온실가스 배출 감소라는 시대적 절대 목표 달성과 더불어 도시 대기오염 완화 효과로 인해 세계 여러 나라에서 보조금 지급을 통해 적극적인 보급이 이루어지게 되었다. 아울러 각국은 전기자동차 보급을 위해서 충전인프라 구축에도 적극 나서게 되었고, 전기자동차와 충전인프라의 확대에 따라 관련 연구도 급증하게 되었다. 보급 초기 충전에 관한 데이터가 충분하지 않은 시기에는 시간적 공간적 제한된 충전데이터를 사용하여 충전 패턴을 모델링하여 부하예측과 계통에 미치는 영향을 분석하거나 효과적인 충전인프라 구축에 대한 정책적 제안을 목표로 연구가 이루어 졌다(7-9). 지역별 대규모 충전데이터 확보 이후로는 이들 데이터를 처리하여 실데이터 기반 부하예측과 전력계통에 미치는 영향을 검토하게 되었고(10-12), 빅테이터 처리 기반으로 충전데이터를 관리하고 가공하여 분석하는 연구도 시작 되었다(13-14). 충전기에서 계량된 충전부하 데이터와 선로에서 계량된 충전부하 데이터를 결부해 분석한 연구 보고도 있었다(11,12).

충전인프라 구축 초기부터 전기자동차라는 잠재적인 거대 부하군을 피크부하관리 차원에서 다루려는 충전요금제도가 도입되었고, 이미 시장에 정착되어 있던 계시별요금제가 조정되어 적용되었다. 계시별요금제의 적절한 설계를 통한 계통부하 예측과 피크부하 완화에 관한 연구가 보고되었다(15-17).

한편, 제주특별자치도는 2012년에 자체적으로 카본프리섬제주2030계획을 수립한 이후 그 계획을 이행하기 위해 부단히 노력하고 있다. 그 계획에 의하면 핵심 사항은 2030년까지 자동차를 100% 전기자동차로 바꾸고, 제주에서 사용되는 전기에너지를 100% 신재생발전을 통해 공급하는 것이다. 그 계획은 2번의 수정을 거쳐 현재에도 추진 중에 있다(18).

제주지역은 육지부와 해저직류게이블로 연계되어 있지만 독립적으로 전력의 주파수와 위상을 관리하는 면에서 제주지역 전력계통은 독립 계통으로 간주된다. 이러한 제주지역은 부하에 대한 독립적 통계분석이 유리하고 전기자동차와 충전인프라가 선도적으로 보급되었기 때문에 제주지역은 충전부하 관련 연구에 적합하다(11,13). 2022년 12월 말 기준 제주도에 보급된 전기자동차는 제주도 전체 자동차의 8%, 31,373대이었고, 2022년 1년 동안이 전기자동차의 충전에 사용된 전기에너지는 제주도에서 발전된 전기에너지의 1.6%, 102,812 MWh이었다(19,20).

표 1. 제주지역에서 2021년 6월 기준 충전전기에너지를 측정하는 계량기 대수

Table 1. Number of the Watthour meters measuring charging electric energy in Jun. 2021 in Jeju

Public-type

Private-type

Sum

Slow charger

1,577

12,785

14,362

Fast charger

693

67

760

Slow+fast charger

171

66

237

Portable charger

47

1

48

Consent type

1

1

Sum

2,488

12,920

15,408

본 연구에서는 전기자동차 충전특성을 찾아내고자 독립적으로 전력계통을 운영하는 제주지역에서 전기자동차 충전부하 전체에 대한 실제 데이터를 분석하고자 한다. 지금까지의 연구는 특정한 충전서비스 플랫폼이 제공하는 일부 충전데이터를 분석하거나 샘플링된 충전데이터를 사용하여 연구하였다. 본 연구처럼 지역 전체 충전데이터를 분석한 사례는 많지 않다. 지역 전체에 대한 충전데이터를 처리함으로써 지역에서 보급된 전기자동차 대수와 연관된 분석도 가능한 장점이 있다. 여기서 극복하여야 할 난관은 현 시점이 아직 전기자동차 보급 초기이기 때문에 전기자동차 보급 대수가 급격히 증가하고 있으며, 이로 인해 충전특성을 규명함에 있어서 전기자동차 증가에 의한 부하 증가 효과로 인해 충전특성을 정확하게 규명함에 어려움이 있다는 것이다. 아울러 본 연구에서는 충전인프라를 유형 별로 구분하고 충전인프라 종류 별 계시별 충전특성을 분석하여 제시하고자 한다.

본 연구 결과는 충전부하를 고려한 계시별요금제의 설계, 충전인프라 구축 방향의 설계 및 나아가 전기자동차와 충전 비즈니스 전개에 큰 도움이 될 수 있으리라 생각한다.

2. 충전특성 분석 방법

2.1 충전 데이터 획득 과정

전기자동차 충전기의 유형을 적절하게 구분하는 것은 중요하다. 의미 있게 구분이 된다면 충전기 종류 별로 독특한 충전특성을 찾아내기가 쉽게 될 것이기 때문이다. 충전기 사용 형태에서 유의미한 차이가 있어야한다는 기준에서 분류를 해 보면, 우선 공개된 장소에서 누구나 사용 가능한 것이냐 아니냐에 따라 공용(또는 개방형)충전기(Public charger)이냐 개인용(사적 또는 전용)충전기(Private charger)이냐로 나눌 수 있다. 또 충전기의 충전속도에 따라 완속충전기(Slow charger)이냐 급속충전기(Fast charger)이냐로 나눌 수 있다. 더러는 주로 완속충전기가 설치되는 가정용 충전기를 홈충전기를 별도로 구분하기도 한다.

전기자동차 충전에 사용된 전기에너지는 충전기에 연결되어 있는 전기계량기(약칭, 계량기)에 의해 측정된다. 완속이나 급속 충전기 각각에 하나의 계량기가 연결된 경우도 있고, 충전기 종류와 관계없이 여러 대의 충전기에 하나의 계량기가 연결된 경우도 있다. 2021년 6월 기준 제주지역에서 전기자동차 충전에 사용되는 계량기 분포를 표 1에 나타내었다. 집중충전소처럼 하나의 계량기에 급속과 완속 충전기가 함께 물려 있는 경우가 있다. 표 1에 의하면 21년 6월 기준 제주지역에서는 237대의 계량기에 하나 이상의 급속과 완속 충전기가 함께 연결되어 있다(13).

한국전력(주)은 충전 전기에너지에 대해 과금하기 위해 충전기에 연결된 계량기로 계량하고 있으며, 제주연구원은 이 한국전력(주)이 제공한 매월 4,000∼5,000건의 계량데이터를 사용하여 충전기별 월간 충전량 정보를 정리하여 “제주특별자치도 월간 전기차 동향 및 통계 리포트”에 매월 공개하고 있다(20).

본 연구에서는 2016년 9월 호부터 2023년 1월 호까지 “제주특별자치도 월간 전기차 동향 및 통계 리포트”에 수록된 충전데이터를 사용하였다(20).

2.2 계시별 요금제

우리나라에서는 1977년 최초로 시간대별차등요금제가 도입되었고 1988년에는 계절별로도 다른 요금제가 도입되었다(21). 전기자동차 충전기에 연결된 계량기는 전자식계량기로 시간대별 계량이 가능한 것이고, 전기자동차 충전에 사용된 전기에너지에 대해 계시별요금제가 적용된다. 즉, 계절별 시간대별 피크시간대에서 사용된 충전 전기에너지에 대해 비싼 요금이 적용되고 비피크시간대에는 사용된 충전 전기에너지에 대해서는 저렴한 요금이 적용된다.

표 2. 계시별요금제 부하시간대 구분

Table 2. Classification of the time zones in TOU Tariffs in Korea

Winter

(Nov.~Feb.)

Spring, Summer, Fall (Mar.~Oct.)

off-peak

23:00~09:00

23:00~09:00

mid-peak

09:00~10:00

12:00~17:00

20:00~22:00

09:00~10:00

12:00~13:00

17:00~23:00

on-peak

10:00~12:00

17:00~20:00

22:00~23:00

10:00~12:00

13:00~17:00

일반적으로 계시별요금제에서 부하시간대 구분은 최대부하시간대(On-peak tims zone), 중간부하시간대(Mid-peak time zone) 그리고 경부하시간대(Off-peak time zone)로 나눈다. 우리나라 계시별요금제의 계절과 하루 중 시간대에 따른 부하시간대 구분을 표 2에 나타내었다. 단, 제주지역은 관광이 주된 산업이기 때문에 육지부와 다른 전기에너지 소비패턴을 갖고 있었으며, 또한 최근 들어 제주지역에 신재생에너지 특히 태양광발전 설비가 대규모로 보급되면서 육지부와는 확연하게 다른 전기에너지 수요-공급 상황을 맞이하게 되었다. 이러한 상황에 대응하기 위해 중앙정부는 제주지역에 2021년 9월 1일부터 육지부와 다른 계시별요금제 부하시간대 구분을 도입하게 되었다.

제주에 보급된 전기자동차 대수가 10,000대를 넘어선 때가 2018년 3월이고, 전체 자동차 대비 전기자동차 비율이 4%를 넘어선 시점도 2018년 11월이다(20). 본 논문에서는 제주지역에서 이러한 전기자동차 보급을 고려하여 2018년부터 제주지역에 육지부와 동일한 계시별요금제 부하시간대 구분을 적용하였던 2020년까지 전기자동차 충전 데이터를 분석하였다. 이렇게 육지부와 같은 부하시간대 구분을 갖는 충전 데이터만을 분석하였기 때문에 이 논문에서 제주지역 데이터를 사용하여 충전특성을 분석하였지만 이 논문의 연구 결과는 육지부 충전특성 연구에도 참고가 될 수 있을 것이다.

2.3 충전특성 분석 방법

전기자동차 충전 데이터는 월별로 주어지며, 계시별요금제 부하시간대 구분에 따른 충전 정보를 담고 있다. 즉, 최대부하, 중간부하 그리고 경부하 시간대 충전 전기에너지 정보를 갖고 있다. 물론 앞에서 언급한 6가지 충전기 분류 별로 더 정확하게는 6가지 유형 충전기에 연결된 계량기에서 측정된 충전 데이터이다. 충전데이터는 제주지역 모든 전기자동차의 충전 전기에너지를 대상으로 한 것이다.

계시별 충전특성 분석을 어렵게 만드는 요인은 대상 전기자동차가 매월 큰 비율로 지속적으로 늘어난다는 것이다. 매달 증가한 전기자동차들이 소비한 충전데이터를 분석하여 계절별 충전 특성을 규명하기 위해서는 차량대수 증가에 기인한 충전 전기에너지량 증가에 대한 영향을 효과적으로 제거하는 것이 필요하다. 그래서 본 연구에서는 다음의 2가지 방법을 사용한다. 첫번째 방법은 매달 전기자동차 1대당 월평균 충전 전기에너지 정보를 찾아 이 값들을 상호 비교하는 방법이다. 두번째 방법은 매달 부하시간대 별 충전 전기에너지의 크기가 아닌 전체 충전에너지에 대한 구성 비율을 구해 비교하는 방법이다.

2.3.1 전기자동차 1대당 월 평균 충전에너지 변동 조사 방법

전기자동차 1대당 월 평균 충전 전기에너지는 매월 충전에 사용된 전기에너지를 전기자동차 대수로 나누어 주면 쉽게 구할 수 있다. 그 달에 운영된 모든 전기자동차들의 평균 월간 충전 전기에너지 정보를 구하는 방식이다. 1대당 평균 충전 전기에너지 정보이기 때문에 매월 증가하는 전기자동차 대수의 영향을 배제할 수 있다. 필요에 따라서는 다시 이 값을 그 달의 일수로 나누어 주면 그 달의 전기자동차 1대의 평균 일간 충전에너지도 구하여 사용할 수도 있다.

2.3.2 계시별요금제 부하시간대 별 충전에너지의 구성 비율 분석 방법

매월 충전 전기에너지는 차량이 증가함에 따라 일반적으로 전년 해당 월 또는 같은 해 전월 충전 전기에너지보다는 증가하게 된다. 이런 전기자동차 차량 증가에 따른 영향을 제거할 수 있는 방법 중의 하나가 부하시간대별 충전 전기에너지의 크기가 아닌 구성 비율을 분석하면 된다. 해당 월 전체 충전 전기에너지에 대해 부하시간대 별 또는 충전기 종류 별 충전 전기에너지의 구성 비율을 분석할 수도 있고, 충전기 종류 별로 월간 사용한 충전 전기에너지에 대해서도 부하시간대 별 충전 전기에너지 구성 비율을 분석할 수 있다. 규명하고자 하는 변수 별 충전 전기에너지 비율을 조사함으로써 차량의 증가에 따른 충전 전기에너지 증가 영향은 배제 된다.

3. 제주지역 전기자동차와 충전기 보급 현황

3.1 제주지역 전기자동차 보급 배경과 추이

우리나라 “스마트그리드 국가 로드맵”이 확정되어 발표된 시기가 2009년이고, 제주지역에서 “스마트그리드 실증사업” 착공된 시기도 2009년이다(22). 로드맵과 실증사업의 5대 추진분야 중 하나가 전기자동차와 충전인프라를 보급하는 지능형운송(Smart Transportation)이며, 이 제주 스마트그리드 실증사업은 제주지역에서 전기자동차와 충전기의 보급이 선도적으로 이루어지는 계기가 되었다. 또한 이 실증사업은 “제주 카본프리 아일랜드 2030 계획”의 수립에 중요한 기반이 되었다. 제주 카본프리 아일랜드 2030 계획은 2012년 수립되었다. 이 계획의 요지는 2030년까지 대부분의 차량을 전기자동차로 전환하고 제주지역에서 소비되는 전기에너지를 신재생발전을 통해서 공급하며, 제주 전력계통이 신재생발전 시설과 전기자동차 충전인프라를 용이하게 수용하기 위해 스마트그리드를 구축하는 것이다. 이 제주 카본프리 아일랜드 2030계획은 제주지역에 지속적으로 전기자동차를 보급하는 추진 동력이 되고 있다(18).

표 3. 년도별 제주지역 전기자동차 보급 대수와 국내 비중

Table 3. Number of yearly penetrated electric vehicles in Jeju and Korea

Year

11'

12'

13'

14'

15'

16'

17'

18'

19'

20'

21'

22'

Sum

Korea

($\times 10^{3}$)

0.3

0.5

0.6

1.3

2.9

5.1

14.3

30.6

34.2

45.0

96.5

158.4

389

Jeju

($\times 10^{3}$)

0.0

0.1

0.2

0.4

1.6

3.7

3.1

7.2

1.8

3.1

4.2

6.2

32

Jeju`s Ratio

(%)

14

19

21

38

56

63

22

23

6

7

4

4

8

제주지역 전기자동차 보급 추이를 우리나라 전체와 비교하여 표 3에 나타내었다(20,23). 제주지역이 전국 대비 인구비율은 약 1.4%인 것을 고려하면 지난 10년간 제주지역에서 전기자동차는 독보적으로 증가하였음을 알 수 있다. 2015년과 2016년도는 전국에 보급되는 전기자동차 물량의 50%이상이 제주에서 보급되었다. 전기자동차 보급 초기에는 전기자동차 가격이 내연기관 자동차 비해 훨씬 비쌌기 때문에 중앙정부와 지방정부의 전기자동차 구매 보조금이 없었다면 전기자동차 보급이 어려웠을 것이고, 그런 면에서 지방정부의 보조금을 확보하여 선도적으로 전기자동차를 보급한 제주지역은 우리나라 전기자동차산업의 교두보 역할을 하였다고 볼 수 있다.

그림. 1. 제주에서 연도 별, 유형 별로 보급된 충전기 대수

Fig. 1. Number of yearly installed chargers in Jeju3.2 제주지역 충전기 보급 추이

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.10.1190/fig1.png

표 4에 21년 9월 기준 우리나라 지역 별로 운영 중인 공용 충전기 대수를 나타내었다(24). 이 표로 부터 제주지역은 전국 대비 전기자동차 대수로는 11.8%, 급속충전기 대수로는 10.0%, 완속충전기 대수로는 5.4% 그리고 급속충전기 1대당 전기자동차의 대수는 18.1대임을 알 수 있다. 제주지역의 급속충전기 1대당 전기자동차 대수 값이 타 지역에 비해 높은 것에 대한 해석으로 단순히 제주지역이 급속충전기 인프라가 저조하다고 볼 수는 없다. 예를 들어 제주지역은 경기지역에 비해 해당 수치 값은 높지만 일반차량 대비 전기자동차 보급비율이 경기지역에 비해 높고 즉 상대적으로 전기자동차가 많이 보급된 상황이고, 공간적 규모가 경기지역에 비해 작기 때문에 이 수치 값이 큰 것만으로 제주지역 전기자동차 운전자들의 급속충전기에 대한 접근성이 경기지역보다 더 열악한 상태라 단정할 수는 없다고 생각한다.

표 4. 우리나라 지역 별 공용 전기자동차 충전기 보급 현황

Table 4. Number of public chargers operated in respective region of Korea

No of EV

No of chargers

No of EV per 1 fast charger

Slow

Fast

Sum

Seoul

33,434

8,633

1,398

10,031

23.9

Kyeonggi

35,385

16,232

2,378

18,610

14.9

Kyeongbuk

10,013

3,708

1,058

4,766

9.5

Kyeongnam

10,274

3,849

870

4,719

11.8

Jeonbuk

6,286

2,182

679

2,861

9.3

Jeonnam

7,574

2,252

824

3,076

9.2

Chungbuk

6,801

2,059

551

2,610

12.3

Chungnam

8,847

2,890

690

3,580

12.8

Gangwon

6,266

1,906

823

2,729

7.6

Jeju

23,845

3,404

1,315

4,719

18.1

Busan

10,480

3,699

356

4,055

29.4

Incheon

10,543

2,288

434

2,722

24.3

Daegu

15,122

4,558

776

5,334

19.5

Gwangju

4,722

2,231

321

2,552

14.7

Daejeon

7,134

1,816

308

2,124

23.2

Ulsan

3,167

1,135

278

1,413

11.4

Sejong

1,627

671

143

814

11.4

Total

201,520

63,513

13,202

76,715

15.3

그림 1에 4가지 종류 충전기 즉, 개방형완속(Open slow charger), 개방형급속(Open fast charger), 개인용완속(Private slow charger), 개인용급속 충전기(Private fast charger)의 제주지역 년도별 보급대수를 나타내었다. 그림 2에는 충전기 종류 별 누적대수를 나타내었다. 2019년까지는 전기자동차 구매 시 구매자에게 개인용완속충전기 구입을 지원하였기 때문에 2019년까지 개인용완속충전기는 매년 2,000대 이상 설치되어 높은 보급률을 보여준다. 개방형급속충전기는 2017년 이후 매년 100대 이상 보급되었고 특히 2020년과 2021년 거의 400대 이상이 보급되었다. 반면에 개방형완속충전기는 충전 시에 장시간 주차장을 점유하는 문제로 공공장소에 설치는 줄어들고 있다.

4. 부하시간대 별 전기자동차 충전 특성 분석

4.1 전기자동차 1대당 평균 월간 충전 전기에너지 분석

그림. 2. 제주에서 유형 별로 보급된 충전기 누적대수

Fig. 2. Cumulative number of chargers installed in Jeju

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.10.1190/fig2.png

그림. 3. 전기자동차 누적대수와 월간 충전 전기에너지

Fig. 3. Number of electric vehicles and monthly electric energy consumed to charge them

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.10.1190/fig3.png

그림 3에 2018년부터 2020년까지 3년간 월별 전기자동차 누적대수와 월간 이들 전기자동차 충전에 사용된 전기에너지를 함께 나타내었다. 3년간 전기자동차는 대략 10,000대에서 20,000대로 약 2배로 증가하였고 월간 충전 전기에너지도 대략 3,000[MWh]에서 6,000[MWh]로 약 2배로 증가하였다.

그림. 4. 전기자동차 1대당 월간 충전 전기에너지

Fig. 4. Monthly Charging Electric Energy per an Electric Vehicle

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.10.1190/fig4.png

그림. 5. 계시별요금제 부하시간대별 충전 전기에너지

Fig. 5. Electric energy charged in the classified load time zones of the TOU tariff system

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.10.1190/fig5.png

그림 3의 충전 전기에너지 그래프로부터 매년 반복되는 패턴이 보이기는 하지만 충전 전기에너지가 매월 증가하는 양상으로 인해 그 패턴의 구분이 쉽지 않다. 반면에 그림 4는 3년간 매월 충전 전기에너지를 해당 월 전기자동차 대수로 나눈 전기자동차 1대당 평균 월간 충전 전기에너지를 그래프로 표시하고 있으며, 그림 3의 경우가 그림 2보다 훨씬 년간 충전에너지 패턴이 분명하여 분석이 용이함을 알 수 있다.

그림 3그림 4로부터 계절별 충전특성을 살펴보자.

첫 번째로 전기자동차 1대당 월간 평균 소비 전기에너지는 0.250[MWh]와 0.300[MWh] 사이로 약 0.275[MWh]임을 알 수 있다.

두 번째로 계절 별로 전기자동차 충전 전기에너지가 많이 드는 달과 적게 드는 달이 확실하게 드러난다. 예상되는 일이지만 전기자동차의 경우 여름철과 겨울철 냉방과 난방을 위해서 연료인 전기에너지를 소비하게 된다. 반면에 내연기관 자동차의 경우에는 엔진의 열을 바로 난방에 이용하기 때문에 겨울철 추가적인 연료 소비가 거의 없다. 그림 4의 그래프로부터 겨울철 18년 1월, 19년 2월, 20년 1월과 여름철 18년, 19년, 20년 8월에 충전 전기에너지 소비가 많다. 반면에 냉난방이 필요 없는 봄, 가을 철 충전 전기에너지가 적게 든다.

세 번째로 여름철과 겨울철 가장 더운 달과 가장 추운 달의 추가적인 월간 연료, 즉 충전 전기에너지 소비는 가장 연비가 좋은 봄철과 가을철 대비 대략 20% 정도 늘어난다. 연간 평균을 기준으로 하면 약 10% 정도 충전 전기에너지가 더 소비된다

그림. 6. 계시별요금제의 부하시간대별 충전 전기에너지 비율

Fig. 6. Proportion of charging electric energy consumed in the respective load time zone of the TOU tariff system

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.10.1190/fig6.png

4.2 계시별요금제 부하시간대 별 충전 전기에너지 구성 비율 분석

2018년부터 2020년까지 3년 동안 월간 충전 전기에너지의 부하시간대 별 충전전기에너지와 전체 충전에너지에 대한 그 비율을 그림 5와 6에 각각 나타내었다.

그림. 7. 충전기 연결 유형 별 계량된 년간 충전에너지

Fig. 7. Yearly charging electric energy measured by the connected types of chargers

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.10.1190/fig7.png

부하시간대 별 충전 전기에너지를 양과 비율로 표시한 그림 5, 6에서 중간부하 곡선과 최대부하 곡선의 패턴이 유사함을 보여 준다. 그림 6에서 각 그래프는 비율을 나타내고 있으며 한 구간 동안의, 즉 매월의 경부하, 중간부하 그리고 최대부하 그래프의 값을 합하면 100%가 나와야하기 때문에 유사한 패턴인 중간부하와 최대부하 곡선에서 값이 증가하면 경부하곡선에서 값은 감소하는 경향을 보여주고, 반면에 중간부하와 최대부하 곡선의 값이 감소하면 경부하곡선의 값은 증가하는 경향을 보여준다. 그림 5에서 충전 전기에너지를 나타내는 모든 부하곡선들이 시간이 지남에 따라 모두 증가하는 경향을 보여 주는데 반해, 그림 6에서 전체 충전 전기에너지에 대한 부하시간대별 충전 전기에너지 점유 비율을 나타내는 그래프들을 살펴보면, 전기자동차 증가에 따른 충전 전기에너지 증가 영향은 사라지고 일년 중 계절 별 또는 월별 점유 비율이 드러난다. 시간이 지남에 따라 경부하시간대 충전 전기에너지 비율은 증가하고 중간부하와 최대부하시간대 충전 전기에너지 비율은 감소함을 보여 준다. 이렇게 부하시간대별 충전 전기에너지의 양이 아닌 충전 전기에너지의 비율로 나타내면 추가적인 해석이 가능함을 알 수 있다. 전기자동차가 늘어남에 따라 충전 전기에너지의 비중이 경부하 시간대에서 증가하고 최대부하 시간대에서 감소하는 것은 전기에너지 공급자 측면에서는 매우 바람직 한 일이다.

그림. 8. 각 충전기의 계시별요금제 부하시간대 별 충전에너지 구성 비율 곡선

Fig. 8. Proportion of charging electric energy consumed by respective charger in TOU tariff system

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.10.1190/fig8.png

그림 6에 2018년부터 2020년까지 3년간 6가지 유형의 충전기들로 충전한 전체 충전 전기에너지의 시간대별 비중을 나타내었다. 계시별요금제에서 하루 24시간 중 부하시간대 별 시간 간격 구성은 경부하는 10시간, 중간부하는 8시간, 최대부하는 6시간 간격으로 되어 있어서 각각 하루 24시간의 약 42%, 33%, 25% 점유한다. 그림 6에서 2020년도 각 충전부하의 실제 구성 비중은 경부하, 중간부하, 최대부하 시간대에 각각 약 45%, 35%, 20%이다. 최대부하 시간대 충전부하 비중은 20%로 시간 간격 비중보다는 적게 충전이 일어나고, 경부하 시간대 충전부하 비중은 45%로 시간 간격 비중보다는 많이 충전되었다. 이는 계시별요금제 의도에 부합하는 결과라 볼 수 있다. 경부하시간대가 인간이 활동하지 않는 심야 시간대를 포함하고 있다는 것을 고려하면 경부하시간대 충전부하 비중 45%는 매우 높은 편이다.

4.3 충전기 분류 별 충전특성 분석

앞에서 충전기를 4종류로 즉, 공용완속, 공용급속, 개인완속, 개인급속 충전기로 분류했고, 계량기로 충전량을 측정하는데 완속과 급속 충전기 다수가 하나의 계량기에 묶여 측정된 경우가 있어 “공용 완속+급속 충전기”와 “개인 공용+완속 충전기” 두 가지 종류를 더 고려해야한다. 단, 2020년까지는 제주지역에 많지 보급되지 않은 이동형과 콘센트형 충전기는 고려하지 않기로 한다.

그림 7에 2018년부터 2020년까지 3년간 6가지 종류의 충전기 계량 유형 별 충전된 전기에너지를 나타내고 있다. 그림 7에서 2020년의 경우 코로나팬더믹의 영향으로 경제 활동이 위축되어 전기자동차 대수는 전년도 2019년도에 비해 늘어났지만 공용급속충전기와 개인용급속충전기를 사용하여 충전된 전기에너지는 2019년도에 비해 줄어들었다. 2020년의 경우 전체 충전 전기에너지 중에서 개인용완속충전기를 통해 약 43%가, 공용급속충전기를 통해 약 25%가, 개인용급속충전기를 통해 약 12%가, 공용완속충전기를 통해 약 9%가, 공용 완속+급속 충전기를 사용해 약 6%가, 개인용 완속+급속 충전기를 통해 약 6%가 충전되었다.

그림 8에 4가지 충전기에 의해 측정된 충전 전기에너지를 부하시간대 별 비율로 나타내었다. 급속충전기와 완속충전기가 하나의 계량기로 묶여 측정되는 경우는 그림 7에 보여 주듯이 전체 충전 전기에너지에 비해 그 양이 많지 않고 급속과 완속 충전기가 묶여 계량되어 분석에 어려움이 있기 때문에 분석에서는 제외하였다. 그림 8로부터 여러 가지 흥미로운 충전특성들을 알 수 있다. 그림 8의 (a), (b), (c), (d) 간에는 (a)와 (b)가 또 (c)와 (d)가 충전패턴에 유사성이 높다. 즉 공용이냐 개인용이냐 보다는 급속이냐 완속이냐에 따라 패턴의 유사성이 결정된다. 즉, 개인용 급속충전기와 공용 급속충전기 간에 또 개인용 완속충전기와 공용 완속충전기 간에 충전패턴의 유사성이 높다.

공용 급속충전기와 개인용 급속충전기의 충전부하 분담 비율은 각각 25%와 12%로 2배 정도 차이가 나지만, 그림 8의 (a)와 (b)가 보여주듯이 시간대별 부하 분담률이 큰 값 순서가 중간부하곡선, 경부하곡선 그리고 최대부하곡선 순으로 동일하다. 공용과 개인용 두 급속충전기의 각 부하시간대별 충전부하곡선의 패턴이 유사하다. 단지 개인용 급속충전기의 경우가 공용의 것보다 경부하곡선 값이 전체적으로 약간 크고 값의 편차도 약간 크며 반면에 개인용 급속충전기의 경우가 공용의 것보다 중간부하곡선에서 값이 전체적으로 약간 작은 정도이다.

공용과 개인용 급속충전기의 충전특성 중 공통으로 한 가지 중요한 결과는 계시별요금제 부하시간대 시간 배정 비율에 비해 중간부하시간대는 충전이 많이 이루어 졌고 경부하시간대에는 충전이 적게 이루어 졌다는 것이다. 이는 경부하시간대인 심야시간에 급속충전기를 통한 충전이 활발하게 이루어지지 않은 탓으로 추정된다.

4.2절에서 언급한 바와 같이 공용 완속충전기와 개인용 완속충전기의 충전 부하 분담률은 각각 43%와 9%로 상호 4배 이상 차이가 나지만, 그림 8의 (c)와 (d)로 부터 3종류 부하시간대별 충전부하곡선들의 패턴이 매우 유사함을 알 수 있다. 또, 바람직하게도 전력공급자의 피크부하 이전의 관점에서 중간부하곡선과 최대부하곡선은 시간이 경과함에 따라 작아지고 경부하곡선은 시간이 경과함에 따라 커진다. 단, 부하곡선의 증가 또는 감소 속도는 공용완속충전기인 경우가 훨씬 크다. 여기서 3년에 걸쳐 최대부하와 중간부하 비중이 줄어들고 경부하 비중이 증가한다는 면에서 장기적으로 계시별요금제를 도입한 전력공급자 관점에서 바람직한 변화 추이라 볼 수 있다.

계시별요금제 시간대 구분, 표 2에서 겨울철과 다른 계절(봄여름가을)을 비교해 보면 중간부하 시간대와 최대부하 시간대 사이에 교환이 일어난다. 즉, 겨울철이 되면 최대부하시간대가 오후시간(13-17시)에서 저녁시간(17-20시, 22-23시)으로 바뀐다. 완속충전기 최대부하곡선과 중간부하곡선이 분명히 보여 주고 있는 봐와 같이, 겨울철 충전전기요금 요율이 가장 비쌈에도 최대부하 비중이 증가하고 중간부하 비중이 감소하는 것으로 보아 완속충전기의 경우 오후시간대 보다는 저녁시간대에 충전이 보다 활발히 이루어짐을 알 수 있으며, 개인용 완속충전기의 경우가 공용 완속충전기보다 이 현상이 휠씬 뚜렷함을 보여 준다.

개인용 완속충전기의 경우 경부하시간대 약 60%정도 충전이 이루어 졌고, 최대부하시간대에 약 15% 정도 충전이 이루어 졌다. 전력피크 이전의 관점에서 가장 바람직한 충전특성을 보여주는 충전기 유형이라 볼 수 있다.

그림 8 (a), (b), (c)와 (d)에서 최대부하곡선은 계절에 따른 차등요금제에 전혀 응동하지 않았음을 보여 준다. 봄여름가을 기간 동안, 즉 3월부터 10월까지 계시별요금제 부하시간대 구분이 동일하고, 여름철(6, 7, 8월)의 경우 최대부하시간대 충전전기에너지에 대해 비싼 전기요금 요율이 적용되는데도 불구하고 여름철에 최대부하 비중이 전혀 감소하지 않았다. 이런 결과로 부터 전기자동차 운전자들이 계시별요금제, 더 정확하게는 계절에 따른 차등요금제에 전혀 응동하지 않음을 알 수 있다.

5. 결과고찰

5.1 계절에 따른 전기자동차의 연비 변화

자동차의 실제 연비를 측정하는 것은 쉽지 않다. 자동차 연비는 운전자의 습관, 이동경로의 조건, 자동차의 상태 등이 다 영향을 미치기 때문에 국가 별로 상용 자동차에 대한 연비는 제도적으로 관리되고 있다(25,26). 실제로 운영되는 자동차의 연비는 통계적으로 취급할 수밖에 없다. 내연기관 자동차의 경우 연료의 판매처가 다원화 되어 있기 때문에 매월 가스나 기름의 판매량에 대한 통계처리가 쉽지 않다. 반면에 전기자동차의 경우 연료, 즉 전기에너지에 대한 사용량 통계가 한국전력공사에 의해 일원화된 계량이 실시간적으로 이루어지고 있기 때문에 쉽게 통계처리 될 수 있다. 본 연구에서는 연비 문제 중 전기자동차의 경우 관심이 많은 주제인, 계절별 연비 변동에 대해 실제 전기자동차 운영 데이터를 분석하여 값을 제시하였다.

4.1절 전기자동차 1대당 월 평균 충전 전기에너지를 분석한 결과로 부터, 전기자동차는 연료를 가장 적게 사용하는 봄, 가을 철 기준으로 냉방과 난방을 위해 연료를 가장 많이 사용하는 여름철과 겨울철 각 1달씩은 약 20% 정도 충전 전기에너지를 더 사용하는 것을 알 수 있었다. 대략적으로 가장 추운 달 가장 더운 달은 전기자동차는 평균보다는 약 10% 정도 충전전기에너지를 더 사용하였다.

5.2 계시별요금제에 대한 제언

계시별요금제의 목적은 피크부하를 이전시켜 전력공급시설의 이용률을 높이고 불필요한 투자를 줄여 결과적으로 전력공급체계의 경제성을 높이는 것이다. 4.3절에서 분석한 바와 같이 전기자동차 운전자들은 여름철 충전 요율이 가장 비싼 최대부하시간대에서 충전을 전혀 회피하지 않았다. 이는 공용 충전기의 경우 한국전력공사가 아파트에 설치한 것 이외에는 대부분 충전서비스 제공 사업자들이 현재까지도 충전요금에 시간대별 차등요금을 반영하지 않고 있기 때문에 당연한 결과이다(27). 그러나 충전이라는 새롭고 잠재적으로 거대한 전기에너지 소비 부문에 있어 바람직한 전력문화 정착과 충전산업과 그리고 충전 관련 법제도의 발전을 위해서는 계시별요금제에 대한 소비자 이해 증진과 관련 기술과 제도의 개발이 필요하다. 따라서 전기자동차 보급 초기부터 계시별요금제가 적극 반영되는 충전요금제도의 개발과 추진이 필요하다고 생각한다.

한편 개인용 완속충전기의 효과에 대해서 주목할 필요가 있다. 전체 전기자동차 충전부하 중 개인용 완속충전기에 의한 충전 분담률이 2020년 약 43%이었으며, 이 충전 전기에너지 중 약 60%가 심야 시간을 포함해 밤 시간대에 걸쳐있는 경부하시간대에 충전되었다. 전기자동차 충전부하가 피크시간대에 몰리지 않게 하고 심야전력을 현재보다 가치 있게 사용하는 관점에서 개인용 완속충전기를 적극 보급할 필요가 있다고 생각한다. 개인용 완속충전기는 본래적으로 전기자동차 이용자에게 가장 편리하고 경제성이 높은 충전방식이기도 하다.

5.3 충전특성을 파악하기 위한 충전기의 분류

지금까지의 연구에서는 주로 공용 충전기에서 확보한 충전데이터를 분석하였다(10). 본 연구에서 드러난 바와 같이 개인용 완속충전기가 2020년 전체 충전부하 중 약 43%를 분담하였다. 이는 개인용 완속충전기 부하를 고려하지 않으면 특정 지역의 충전특성을 온전히 파악하기가 어려울 경우가 있다는 것이다. 이런면에서, 제주EV정책센터가 발간하는 “제주월간EV보고서-동향과 통계”에서 충전기의 종류를 분류하는 방식인, 즉 개인용과 공용으로 나누고, 또 급속과 완속으로 나누는 방식은 유효한 구분방식 중 하나라 사료된다. 단, 개인용 완속충전기에는 사업자용가 비사업자용 충전기가 합해져 통계처리 되는데, 개인용 완속충전기를 사업자용 완속충전기와 비사업자용 완속충전기로 나누어 통계처리를 하면 좀 더 세밀한 충전특성 분석이 가능하리라 예상한다.

5.4 차량 증가 영향이 반영되지 않는 충전특성 추출 방법

2018년부터 2020년까지 전기자동차가 2배로 증가하였다. 차량의 증가는 충전에너지 증가를 낳게 되고 다른 변수에 의한 충전특성 파악에 장애가 될 수 있다. 본 연구에서는 2가지 방법으로 이 문제를 해결하였다. 첫째 방법은 전기자동차 1대당 충전에너지를 구하여 다른 변수, 예를 들어 시간(계절 또는 월) 경과에 따른 충전특성을 구하였다. 둘째 방법은 어느 부하 시간 때 충전이 많이 일어나느냐를 알기위해서는 충전에너지의 크기가 아니라 비율만 알면 되기 때문에 부하시간대 별 충전비율을 구하여 차량 증가에 따른 충전에너지 증가 요소가 종속변수에 영향을 미치지 않도록 할 수 있었다.

6. 결 론

우리나라에서는 제주특별자치도에 전기자동차가 선도적으로 보급되어 2022년 12월 말 기준 전체 자동차의 7.7%가 되었다. 본 연구에서는 2018년 1월 기준 약 9600대, 전체 자동차에 대한 비율로는 약 2.6%의 전기자동차가 보급된 제주도에서 2018년부터 2020년까지 3년간의 전기자동차 실제 충전데이터를 분석하여 충전특성을 분석하였다.

전기자동차의 연비는 냉방과 난방이 필요하지 않은 봄철과 가을철이 가장 좋았으며, 1년 중 가장 더운 달과 추운 달에는 약 20%의 추가 연료, 즉 충전 전기에너지가 더 필요하였다. 현재 전기자동차 충전에 적용되고 있는 계시별요금제에 따라 응동한 충전특성은 보이지 않으며, 개인용완속충전기의 충전부하분담률이 약 43%이었으며, 또 개인용완속충전기의 경부하시간대 충전률이 약 60%이었다. 제시한 2가지 방법으로 전기자동차 증가에 따른 충전특성 규명의 장애 문제를 해결하였다.

전기자동차 충전 계시별요금제를 실효성 있게 개선하여 건전한 충전문화와 관련 충전기술이 발전하도록 유도할 필요가 있다. 아울러 개인용완속충전기를 적극 보급하여 소비자 충전 편의성 증진과 피크부하 이전을 도모할 필요가 있다.

Acknowledgements

This work was supported by the research grant of Jeju National University in 2021

References

1 
Korean MOFA(Ministry of Foreign Affairs), , https://www.mofa. go.kr/www/wpge/m_20150/contents.do/(accessed on 10 Aug. 2023).
2 
IEA, 2023, Global EV Outlook 2023, pp. 15-16
3 
Steen David, 2012, Impact on the Distribution System due to Plug-In Electric Vehicles and Changes in Electricity Usage, THE DEGREE THESIS, Division of Electric Power Engineering, Vol. department of energy and environment, No. chalmers university of technology, pp. swedenGoogle Search
4 
Darabi Zahra, Ferdowsi Mehdi, Oct 2011, Aggregated Impact of Plug-in Hybrid Electric Vehicles on Electricity Demand Profile, IEEE TRANSACTIONS ON SUSTAINABLE ENERGY, Vol. 2, No. 4, pp. 501-507DOI
5 
C. Green Ⅱ Robert, Wang Lingfeng, Alam Mansoor, 2011, The impact of plug-in hybrid electric vehicles on distribution networks: A review and outlook, Renewable and Sustainable Energy Reviews 15, pp. 544-553DOI
6 
Sang-Keun Moon, Hyung-geun Kwag, Jin-O Kim, 2012, Evaluation of the Charging effects of Plug-in Electrical Vehicles on Power Systems, taking Into account Optimal Charging Scenarios, Trans. KIEE, Vol. 61, No. 6, pp. 783-790DOI
7 
R. van den Hoed, J.R. Helmus, R. de Vries, D. Bardok, Nov 2013, Data analysis on the public charge infrastructure in the city of Amsterdam, EVS27 Symposium, Vol. barcelona, No. SpainDOI
8 
C. Corchero, S. Gonzalez-Villafranca, M. Sanmarti, 2014, European electric vehicle fleet: driving and charging data analysis, 2014 IEEE International Electric Vehicle Conference (IEVC), pp. 1-6DOI
9 
Seong-Bo Oh, Gae-Myoung-Lee, Choong-Gu Hwang, 2014, The Effects of Penetration of the Electric Vehicles on the Electric Power Grid in the Jeju Island, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 63, No. 1, pp. 10-17DOI
10 
Jun-Hyeok Kim, Sang-Keun Moon, Byung-Sung Lee, In-Jin Seo, Chul-Hwan Kim, 2018, Analysis and Pattern Deduction of Actual Electric Vehicle Charging Data, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 67, No. 11, pp. 1455-1462DOI
11 
Sang-Kyu Han, Sang-Kook Han, 2020, Analysis of EVC Power Consumption and Impact on Distribution Load, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 69p, No. 2, pp. 135-142Google Search
12 
Jenn Alan, Highleyman Jake, Jan. 21, 2022, Distribution grid impacts of electric vehicles: A California case study, iScience 25, Vol. article 103686DOI
13 
Son Sang-Hoon, Kim Suwan, Sep 2017, Introduction of Big Data on Electric Energy Consumed by Electric Vehicles in the Jeju Region, The 77th Conference of Korean Society of Transportation, pp. p45Google Search
14 
Wang Yuxin, Cai Songhuan, Shen Yanming, Shao Danwei, Gong Xingbo, Zhou Caiqin, Chu Dan, 2019, The Analysis of Electrical Vehicles Charging Behavior Based on Charging Big Data, 2019 IEEE 4th International Conference on Cloud Computing and Big Data Analytics, pp. 63-67DOI
15 
Y. Fan, C. Guo, P. Hou, Z. Tang, 2013, Impact of Electric Vehicle Charging on Power Load Based on TOU Price, Energy and Power Engineering, Vol. 5, No. 4B, 2013, pp. 1347-1351DOI
16 
Biviji Mustafa, Uçkun Canan, Bassett Gilbert, Wang Jianhui, Ton Dan, 2014, Patterns of Electric Vehicle Charging with Time of Use Rates: Case studies in California and Portland, Innovative Smart Grid Technologies (ISGT), pp. 1-5DOI
17 
C. Birk Jones, William Vining, Matthew Lave, Thad Haines, Christopher Neuman, Jesse Bennett, Don R. Scoffield, 2022, Impact of Electric Vehicle customer response to Time-of-Use rates on distribution power grids, Energy Reports 8, pp. 8225-8235DOI
18 
Gae-myoung Lee, 2019, Implementation and Significance of the Plan of Carbon-free Island, Jeju by 2030, The Future of Jeju 2045, pp. 432-459Google Search
19 
Power Exchange Korea, 2022, Analysis of the Power System Operation in 2022, Korea Electric Power Statistics Information System,2022.,Available online: https://kpx.or.kr/board.es? mid=a10102090000&bid=0159&act=view&list_no=69943&tag=&nPage=1/ (accessed on 10 Aug. 2023).Google Search
20 
JEJU Electric Vehicle Policy Research Center, Sep. 2016 - Jan. 2023, Jeju Monthly EV Report Trends and Statistics, Jeju Monthly EV Report Trends and StatisticsGoogle Search
21 
Yeonjei Jung, Kwangsoo Park, Mar 2019, Study on Improvement of Time-of-Use Tariffs, KEEI(Korea Energy Economics Institute) Issue Paper 19-03Google Search
22 
Korean MOTIE (Ministry of Trade, Industry and Energy), Start of Constructing Jeju's Smart-grid Test Bed, Korean MOTIE Newslease Aug. 31 2009., http//www.mke.go.kr/ (accessed on 10 Aug. 2023).Google Search
23 
Korean MOLIT (Ministry of Land, Infrastructure and Transport), 2023, Total Registered Motor Vehicles, Korean MOLIT Statistics System, https://stat.molit.go.kr/portal/ main/portalMain.do/ (accessed on 10 Aug. 2023).Google Search
24 
Korean Power Exchange (KPX), 2021, Electric Vehicle and Charging Infrastructure Distribution and Usage Analysis Report, KPX, pp. 12-13Google Search
25 
Korea Energy Agency, , Available online: https://bpms.kemco.or.kr: 444/transport_2012/main/main.aspx/ (accessed on 10 Aug. 2023).
26 
U.S. Department of Energy, Office of Energy Efficiency & Renewable Energy, Available online: www.fueleconomy.gov/ (accessed on 10 Aug. 2023).Google Search
27 
Korea Electric Power Cooperation, , Available online: https:// evc.kepco.co.kr:4445/main.do/ (accessed on 10 Aug. 2023).

저자소개

이개명(Gaemyoung Lee)
../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.10.1190/au1.png

● B.S., Dept. of Electrical Eng. Yonsei University, 1984

● M.S., Dept. of Electrical Eng. Yonsei University, 1986

● Ph.D., Dept. of Electrical Eng. Yonsei University, 1990

● Present : Professor, Dept. of Electrical Eng., Jeju National University

● E-mail : myounglk@jejunu.ac.kr