• 대한토목학회논문집
• /
• 제38권6호
• /
• pp.933-940
• /
• 2018

본 연구에서는 전기자동차 수요에 대해 가구의 유형 및 차량 보유별로 그룹을 분류하고 개인의 특성과 가구차량보유구조 및 구매의향이 있는 경우 등에 따른 차량 구매 선택요인을 찾고자 한다. 이를 위하여 시행한 설문조사 결과를 토대로 수요예측모형을 구축하고 탄력성을 분석 하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 개인특성인 연령은 증가할수록 전기자동차 구매의향이 높아졌으나 성별은 구매에 있어서 유의미함을 찾아보기 어려웠다. 주택유형 또한 아파트의 경우만 유의미한 결과가 나타났다. 둘째, 차량이 있는 가구의 경우 전기자동차 구입의 중요 요인으로는 연료비와 충전시간, 주행가능거리 등과 같은 실제 사용에 있어 편의성과 관련된 요인이 탄력성이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 차량이 없는 가구의 경우에는 차량구매가격이 탄력성이 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 연구결과는 향후 전기자동차 수요예측과 보급활성화를 위한 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.113-123
• /
• 2011

최근 온난화 문제가 대두됨에 따라 세계 각국에서 $CO_2$ 배출감소를 위한 여러 가지 규제를 설정하고 있다. 특히 수송부분에서의 $CO_2$ 배출량 감소는 매우 영향력이 크므로 자동차 산업에서도 전기자동차를 비롯한 그린자동차 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 전기자동차 시대 도래 대비를 위하여 전기자동차 보급에 따른 인프라 구축 전략안 및 전력량 수요 예측이 필요하지만, 이의 기반이 되는 전기자동차 수요예측 방법은 소개되어 있지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 선택기반 다세대 확산모형을 이용하여 전기자동차의 수요를 예측하는 방법론을 제시하였다. 전기자동차와 비슷한 성격을 가지는 하이브리드 자동차의 과거 데이터를 이용하여 Bass 모형의 혁신계수와 모방계수를 추정하고 SP(Stated Preference)조사를 통하여 잠재적인 총수요를 추정함으로써 전기자동차의 수요를 년도별로 예측하였다. 또한, 전기자동차가 발전하는 속성 진화에 따른 다세대 확산과정을 모형에 반영하여 보다 정확한 수요예측이 가능하도록 하였다. 본 연구의 수요예측 방법론을 통하여 향후 전기자동차의 시장 점유율을 예측함으로써 전기자동차 보급과 밀접한 관련이 있는 전력수급 및 충전인프라 구축 연구에 활용 될 수 있도록 한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.119-127
• /
• 2020

국내 전기차 (EV: Electric Vehicle) 시장이 성장함에 따라, 빠르게 증가하는 EV 충전 수요에 대응하기 위한 충전설비의 확충이 요구되고 있다. 이와 관련하여, 종합적인 설비 계획을 수립하기 위해서는 미래 시점의 충전 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 전력설비 부하에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 한국전력공사의 EV 충전 데이터를 이용하여 충전소 단위의 일별최대부하를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 설계 및 개발한다. 이를 위해, 먼저 데이터 전처리 및 이상치 제거를 통해 정제된 데이터를 얻는다. 다음으로, 충전소 단위의 일별 특징들을 추출하여 훈련 데이터 집합을 구성하여 일별 최대 전력부하 예측 모델을 학습시킨다. 마지막으로 충전소 유형 별 테스트 집합을 이용한 성능 분석을 통해 예측 모델을 검증하고 이의 한계점을 논의한다.