1. 서 론
최근 초미세먼지와 같은 심각한 환경오염 문제가 인류의 생존을 위협하는 단계에 이르면서 환경문제가 전 세계적인 이슈로 부각되고 있다. 우리나라도 이와
같은 흐름에 따라 2030년까지 BAU 대비 온실가스 37% 감축을 선언하였고[1], 친환경에너지로의 에너지 정책 패러다임 변화에 따라 신재생에너지를 활용한 운송수단의 보급이 점차 확산되고 있다.
다수 공동주택 변압기 적정용량에 관한 연구에서 현재의 변압기의 이용률이 30% 미만인 점을 고려할 때, 변압기 용량의 과설계로 초기 사업비 투입이
증가하고 전력계통의 불필요한 증설을 초래한 다는 점을 언급하며 적정 변압기 용량에 관한 설계 개선안을 제시하였다. 최근 연구 사례에 따르면 국내 25개
단지의 공용부 전력이용 분석 결과가 15% 내외 수준으로 현재 공용부 전력용 변압기의 용량이 상당 수준 과설계되어 적용된 것으로 분석하였다[2].
하지만, 환경과 에너지 문제와 같은 미래 전력사용량 변화에 영향을 주는 요인들에 대한 고려가 되지 않고, 현재까지의 전력사용 패턴만을 고려한 점들에
관해서는 추가적인 연구가 진행되어야 할 것이다. 특히 국내의 경우 전기자동차의 보급이 2010년부터 시작되었지만, 전체 차량등록 대수에서 차지하는
비중은 1% 미만으로 아직 전력계통에 영향을 주는 정도는 아니다. 관련 연구에 따르면 2030년 시점에는 기존 전력계통에 영향을 미칠 수 있다는 연구
사례도 있다[3-4]. 따라서 앞에서 언급한 전기자동차 등 미래 생활패턴과 소비재 변화에 따른 전력이용을 고려한 전력수요예측에 관한 연구가 이루어져야 할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 제주도에 소재한 공동주택에 전기자동차 충전인프라가 구축된 시범사업 단지의 전기자동차 이용자들의 시간대별 충전소요전력, 충전시간 및 충전잔량(SoC)
등의 충전패턴을 분석하고, 이 충전패턴을 바탕으로 기존 공동주택에 지속적인 전기자동차 보급이 이루어질 경우 미래 시점에 전력수요변화를 예측하여 현재
설치된 변압기 적정용량에 대한 안정성을 살펴보고자 한다.
2. 본 론
2.1 공동주택 전력 이용률 분석
2.1.1 공동주택 변압기 설계기준
공동주택에 설치되는 변압기는 세대 전용부위에 전력을 공급하는 주택용과 기타 부대시설, 지하주차장 등에 전력을 공급하는 동력용으로 구성이 된다.
본 연구에서는 국내 최대 공동주택 발주기관인 한국토지주택공사에서 건설한 공동주택 단지에 대하여 분석하였다. 해당 기관의 변압기 용량 설계기준을 살펴보면,
아래 식(1)과 같이 주택용 변압기의 경우 세대 부하용량에 전체 세대수를 곱하여 여기에 수용률을 적용한 용량을 반영하고 있다. 수용률은 부하 설비 용량에 대비하여
동시에 사용되는 최대 수용 전력의 비를 말하며, 국내의 경우 내선규정에 의한 세대수에 따른 수용률이 표 1과 같이 제시되어 변압기 용량 설계 시 이를 적용하고 있다. 그리고 단위세대 부하용량은 임대주택(주로 60㎡ 이하)은 주택건설기준 등에 관한 규정
제 40조에 따라 3㎾를 반영하고, 분양주택은 내선규정의 표준부하 계산법에 따라 단위면적(㎡)당 표준부하 30VA를 곱하고 여기에 가산 부하를 반영하여
산정하고 있다[5].
여기서 $$Tc : 주택용변압기 용량$$
$$Load_{un} : 단위세대 부하용량(3∼8㎸A)$$
$$DF_{apt} : 국내 공동주택 수용률$$
Table 1. Demand factor for the domestic apartment
세대수
|
수용률
|
세대수
|
수용률
|
0~4
|
100
|
10~12
|
66~61
|
6
|
91
|
14~24
|
58~50
|
8
|
78
|
26~850
|
49~40
|
이와 달리 동력용 변압기의 설계 용량은 실제 설계에 반영된 설비들의 사양을 바탕으로 산정한다. 동력용 변압기를 구성하는 부하들은 크게 승강기와 기타부하로
구분된다. 승강기는 관련 규정에 따라 전체 부하에 수용률을 고려하고, 기타부하는 모든 부하를 합산한 후 50%의 수용률을 적용하여 동력용 변압기의
설계 용량을 산정한다.
2.1.2 공동주택 변압기 이용률 분석
공동주택 전력이용률 분석을 위하여 한국토지주택공사에서 건설한 5개의 분양주택 단지를 샘플 공동주택단지로 표 2와 같이 선정하였다. 한국토지주택공사에서 설계된 공동주택은 규모에 따라 다르지만, 변압기 정전 사고 시 파급효과를 분산하기 위하여 그림 1과 같이 일반적으로 2∼3대의 주택용 변압기와 1대의 동력용 변압기로 구성된다[5].
Table 2. Overview of the sample apartments
구 분
|
주택1
|
주택2
|
주택3
|
주택4
|
주택5
|
세대수
|
545
|
423
|
1,071
|
990
|
750
|
주차대수
|
590
|
446
|
1,080
|
1,173
|
873
|
입주일
|
‘08.07
|
‘08.09
|
‘09.08
|
‘09.10
|
‘04.07
|
세대타입(㎡)
|
84
|
84
|
74~84
|
74~84
|
74~84
|
수전용량(㎸A)
|
1,350
|
1,050
|
2,150
|
2,200
|
1,400
|
주택용변압기(㎸A)
|
450×2
|
350×2
|
750×2
|
750×2
|
350×3
|
동력용변압기(㎸A)
|
450
|
350
|
650
|
700
|
350
|
Fig. 1. Power system of the apartments
선정된 공동주택 단지의 전력분석을 위하여 변압기 평균이용률과 피크이용률의 개념을 다음의 식(2), (3)과 같이 정의하였다.
여기서 $$Tr_{av} : 변압기 평균이용률$$
$$Tr_{peak} : 변압기 피크이용률$$
$$P_{av} : 평균소비 유효전력$$
$$P_{peak} : 최대소비 유효전력$$
$$Tc : 변압기용량$$
샘플 5개 단지의 전체(주택용+동력용)전력 이용률 분석결과는 표 3과 같았다. 평균이용률은 냉․난방기의 사용이 증가하는 여름과 겨울에 25% 수준의 높은 값이였으며, 봄과 가을에 평균 20∼22% 값을 나타내었다.
Table 3. Analysis of the monthly average usage rate of the apartments
구 분
|
주택1
|
주택2
|
주택3
|
주택4
|
주택5
|
1월
|
22.8%
|
20.6%
|
24.4%
|
22.1%
|
24.4%
|
2월
|
24.5%
|
22.1%
|
25.9%
|
23.6%
|
26.2%
|
3월
|
20.2%
|
18.5%
|
21.4%
|
19.8%
|
21.7%
|
4월
|
21.7%
|
20.4%
|
23.5%
|
21.7%
|
23.5%
|
5월
|
20.0%
|
18.8%
|
21.1%
|
19.9%
|
21.2%
|
6월
|
21.3%
|
20.0%
|
22.6%
|
21.0%
|
22.3%
|
7월
|
21.1%
|
19.9%
|
22.9%
|
20.8%
|
21.8%
|
8월
|
24.8%
|
23.7%
|
26.4%
|
24.5%
|
25.1%
|
9월
|
24.0%
|
23.0%
|
23.3%
|
22.6%
|
25.3%
|
10월
|
19.9%
|
18.8%
|
21.2%
|
19.8%
|
21.0%
|
11월
|
21.4%
|
20.3%
|
23.2%
|
21.6%
|
23.0%
|
12월
|
20.9%
|
19.7%
|
22.9%
|
21.1%
|
22.8%
|
전력의 일반적인 이용패턴 분석을 위해서는 평균값이 의미가 있지만, 실제 변압기의 과설계나 여유 용량 등의 설비 용량에 대한 적정성 분석에는 피크전력량에
대한 검토가 반드시 필요하다. 샘플 공동주택 단지 월별 피크이용률을 분석한 결과 표 4에서 보듯이 평균이용률과는 차이를 보인다. 특히 냉방부하의 이용이 급증하는 하절기인 8월에 전력사용량이 변압기 용량의 50%를 넘는 것으로 분석되었다.
Table 4. Analysis of the monthly peak usage rate of the sample apartments
구 분
|
주택1
|
주택2
|
주택3
|
주택4
|
주택5
|
1월
|
36.2%
|
34.7%
|
38.5%
|
36.8%
|
41.1%
|
2월
|
37.2%
|
34.7%
|
36.9%
|
36.8%
|
40.9%
|
3월
|
36.3%
|
33.4%
|
36.5%
|
34.4%
|
40.3%
|
4월
|
34.7%
|
33.4%
|
36.2%
|
34.4%
|
40.4%
|
5월
|
34.7%
|
32.2%
|
34.8%
|
32.7%
|
38.1%
|
6월
|
34.4%
|
32.7%
|
34.5%
|
33.5%
|
38.5%
|
7월
|
37.6%
|
37.1%
|
44.1%
|
37.4%
|
43.6%
|
8월
|
51.6%
|
53.1%
|
49.2%
|
48.3%
|
57.5%
|
9월
|
49.6%
|
50.2%
|
37.8%
|
42.7%
|
51.8%
|
10월
|
36.2%
|
33.1%
|
33.5%
|
37.1%
|
37.2%
|
11월
|
34.6%
|
32.1%
|
34.7%
|
34.0%
|
38.4%
|
12월
|
34.6%
|
33.3%
|
35.9%
|
34.4%
|
40.6%
|
2.1.3 공동주택 동력용 변압기 이용률 분석
전기자동차의 부하에 대한 변압기 영향을 살펴보기 위하여 주택용과 동력용 변압기의 이용률을 구분하여 살펴볼 필요가 있다. 일반적으로 한전에서 요금 부과를
위한 전력량계는 각각의 변압기를 구분하지 않고 있다. 앞에서 분석한 샘플 공동주택 단지의 경우에도 변압기별 전력 데이터 분석 자료가 존재하지 않아,
기존 연구에서 주택용 변압기의 이용률이 동력용 변압기의 이용률보다 평균 2.05배 정도 수준으로 이루어진다는 점을 적용하여 선정된 단지의 동력용 변압기
이용률을 추정하였다[4].
그림 2, 3에서 동력용 변압기의 이용패턴을 살펴보면 평균이용률의 경우 평균 12.4%의 이용률을 피크이용률의 경우 평균 24.3%의 이용률을 보여주고 있다.
‘90년대 준공되어 변압기 용량부족으로 증설공사를 시행한 단지의 교체 전 이용률을 보면, 평균 약 55% 수준이며, 피크이용률은 86%로 분석되었다[6]. 이는 현재 변압기의 평균이용률이 12% 내외 수준임을 고려하면 매우 높은 수준이지만, 평균과 피크이용률이 여전히 변압기의 설계 용량 이내 범위이다.
그리고 한국전력공사로 부터 확보한 피크이용률이 매 15분마다 값을 기록하므로 순간적으로 발생한 피크값은 측정이 곤란하다는 점을 고려한다면, 피크이용률
값에 대하여 보수적으로 접근할 필요가 있다.
Fig. 2. Average usage rate pattern for the power transformer of the apartments
Fig. 3. Peak usage rate pattern for the power transformer of the apartments
2.2 제주 실증단지 충전인프라 이용패턴 분석
2.2.1 국내 전기자동차 보급현황
국내의 경우 전기자동차는 2010년 수십여 대 보급이 시작되어 2018년 말 기준으로 전국에 3만여 대의 전기자동차가 보급되었다. 국토교통부 통계누리의
전기자동차 보급현황을 연도별로 표 5에서 살펴보면 작년까지 정부의 적극적인 홍보와 보조금 지원 사업으로 연간 148%의 매우 높은 성장률을 나타내고 있다[7]. 실증단지로 선정한 제주 지역의 전기자동차 보급 현황을 살펴본 결과 표 5에서 보듯이 연평균 성장률은 전국 평균과 유사한 146%에 이르며, 전국 전기자동차 보급대수의 27.9%를 차지하며 개별 지자체로는 단연 최고의 보급률을
보여주고 있다.
정부는 2019년에도 전기자동차 42,000대, 완속충전기 12,000기에 대한 예산을 배정하여 전기자동차 보급․확산에 전력을 기울이고 있다. 이와
같은 성장률로 전기자동차가 향후 몇 년간 보급이 이루어진다면, ‘16년 정부에서 ‘미세먼지 관리 특별대책’의 일환으로 발표한 2020년까지 전기자동차
25만대 보급 목표는 충분히 달성 가능할 것으로 보인다[8].
Table 5. Deployment of national electric vehicles
구분
|
전국
|
제주도
|
보급대수
|
누계
|
성장율
|
보급대수
|
누계
|
성장율
|
2010
|
66
|
66
|
-
|
-
|
-
|
-
|
2011
|
278
|
344
|
421%
|
44
|
44
|
-
|
2012
|
516
|
860
|
150%
|
134
|
178
|
305%
|
2013
|
604
|
1,464
|
70%
|
124
|
302
|
70%
|
2014
|
1,311
|
2,775
|
90%
|
372
|
674
|
123%
|
2015
|
2,937
|
5,712
|
106%
|
1,695
|
2,369
|
251%
|
2016
|
5,143
|
10,855
|
90%
|
3,260
|
5,629
|
138%
|
2017
|
14,253
|
25,108
|
131%
|
3,577
|
9,206
|
64%
|
2018
|
30,648
|
55,756
|
122%
|
6,343
|
15,549
|
69%
|
연평균 성장율
|
148%
|
연평균 성장율
|
146%
|
2.2.2 제주 실증단지 충전설비 이용패턴 분석
전기자동차의 보급 성장률이 상당히 높은 수준으로 이루어졌음에도 불구하고 국내 전체보유 차량이 2,300만대임을 고려하면 전기자동차 비중이 0.24%로
아직은 미비한 수준이다. 따라서 전기자동차가 충분히 보급된 공동주택 단지의 실제 사례 연구가 없다. 그래서 본 연구에서는 최근 진행된 제주 전기자동차
충전인프라 실증단지를 분석하였다. 표 6의 현황을 보면 시범단지는 7㎾급 76기와 3㎾급 24기 총 100기를 설치하였으며 충전인프라 구성은 그림 4와 같다.
Table 6. The overview of the demonstrationapartment of the charging infrastructure
구 분
|
규 모
|
비 고
|
세대수(호)
|
560
|
|
주차면수(대)
|
661
|
세대당 1.18대
|
충전인프라
|
100기
|
7㎾ 76기
3㎾ 24기
|
Fig. 4. Diagram of the charging infrastructure forthe demonstration apartment
실증단지 충전인프라 이용현황을 이용자별로 분석하면 표 7과 같다. 조사 대상은 사용회수가 10회 미만이거나 사용자 정보가 없는 경우는 제외하고 전기자동차 사용빈도가 10회 초과 발생한 21명의 주민들로
하였다. 분석결과 1회 평균충전 소요시간은 4.4시간, 1회 평균 충전량은 20.5㎾h, 평균충전잔량은 20.9㎾h 이며, 주민별로 차이가 있지만
평균 SoC(State of Charge) 비율은 50.7%로 보유한 전기자동차 배터리 용량의 절반정도가 남은 경우에 충전을 하는 것으로 분석되었다.
본 시범사업이 ‘18년 11월부터 ‘19년 5월까지 충전인프라 이용패턴을 분석하여 분석 기간과 지역적인 한계점이 존재하지만, 그 동안 많은 선행 연구에서
충전소요시간, 평균충전량, SoC를 여러 가정과 기법에 의하여 추정된 점을 고려할 때, 실제 이용자의 충전인프라 이용패턴을 분석하였다는 점에서 상당히
의미있는 분석이라 판단된다.
Table 7. Status of infrastructure usage pattern by user of the demonstration apartment
구분
|
1회평균
충전량
(㎾h)
|
1회평균
충전소요시간
(h)
|
배터리
용량
(㎾h)
|
충전
잔량
(㎾h)
|
SoC
비율
(%)
|
일평균
충전회수
|
주민1
|
15.1
|
3.7
|
28.0
|
12.9
|
46.1
|
0.7
|
주민2
|
11.9
|
2.7
|
28.0
|
16.1
|
57.5
|
0.6
|
주민3
|
22.6
|
5.1
|
35.9
|
13.3
|
37.2
|
0.5
|
주민4
|
5.8
|
1.6
|
30.0
|
24.2
|
80.6
|
0.5
|
주민5
|
14.2
|
4.0
|
35.9
|
21.7
|
60.3
|
0.4
|
주민6
|
26.8
|
5.7
|
35.9
|
9.1
|
25.4
|
0.4
|
주민7
|
13.6
|
2.9
|
28.0
|
14.4
|
51.5
|
0.2
|
주민8
|
15.0
|
4.2
|
30.0
|
15.0
|
50.0
|
0.2
|
주민9
|
13.5
|
3.4
|
28.0
|
14.5
|
51.7
|
0.2
|
주민10
|
31.8
|
6.3
|
64.0
|
32.2
|
50.3
|
0.2
|
주민11
|
41.2
|
7.3
|
64.0
|
22.8
|
35.7
|
0.2
|
주민12
|
32.8
|
6.7
|
64.0
|
31.2
|
48.7
|
0.8
|
주민13
|
14.2
|
3.7
|
28.0
|
13.8
|
49.4
|
0.1
|
주민14
|
25.4
|
6.6
|
64.0
|
38.6
|
60.3
|
0.1
|
주민15
|
21.0
|
4.4
|
64.0
|
43.0
|
67.2
|
0.1
|
주민16
|
10.7
|
2.2
|
30.0
|
19.3
|
64.4
|
0.3
|
주민17
|
12.2
|
2.5
|
28.0
|
15.8
|
56.6
|
0.1
|
주민18
|
14.9
|
3.2
|
28.0
|
13.1
|
46.9
|
0.1
|
주민19
|
18.9
|
4.8
|
28.0
|
9.1
|
32.5
|
0.1
|
주민20
|
40.4
|
8.0
|
64.0
|
23.6
|
36.8
|
0.1
|
주민21
|
28.4
|
4.5
|
64.0
|
35.6
|
55.6
|
0.9
|
평균
|
20.5
|
4.4
|
41.4
|
20.9
|
50.7
|
0.3
|
Fig. 5. Rate status of charging start time by time of the demonstration apartment
다음으로 충전인프라 충전 시작시간의 비율을 그림 5에서 살펴보았다. 본 실증단지는 공동주택 단지로 충전기가 공용으로 운영되고 있어 예약시간을 지정하는 방식을 별도로 적용되지 않았다. 기존 연구는 전기자동차의
1회 충전 운행거리가 일반 가솔린, 경유 차량에 비하여 현저하게 낮기 때문에 매일 집에 돌아와 충전할 것으로 가정하여, 퇴근 이후 차량이 들어오는
오후 5∼8시에 대부분의 전기자동차의 충전이 시작될 것으로 추정하였는데[4,9], 실증단지에서 살펴본 결과도 이와 비슷하게 퇴근 무렵인 5시부터 9시까지 전체 차량의 47.5%가 충전을 시작한다는 것을 확인하였다.
Table 8. Simultaneous charging rate of the demonstration apartment
시간
|
24시
|
1시
|
2시
|
3시
|
4시
|
5시
|
6시
|
7시
|
8시
|
9시
|
10시
|
11시
|
12시
|
13시
|
14시
|
15시
|
16시
|
17시
|
18시
|
19시
|
20시
|
21시
|
22시
|
23시
|
충전시작비율(%)
|
1.5
|
0.6
|
0.1
|
0.2
|
0.5
|
0.2
|
0.8
|
1.3
|
2.0
|
1.9
|
2.3
|
1.6
|
2.7
|
2.8
|
2.6
|
3.7
|
6.1
|
9.2
|
19.5
|
12.5
|
6.3
|
7.0
|
5.0
|
9.7
|
소요시간(시)
|
5.0
|
5.6
|
3.2
|
5.5
|
6.2
|
3.8
|
3.2
|
4.1
|
2.9
|
3.2
|
3.4
|
3.0
|
3.0
|
3.5
|
3.1
|
3.4
|
3.1
|
3.6
|
3.8
|
4.0
|
4.2
|
3.8
|
5.3
|
5.3
|
시작
시간
|
0~1
|
1.5
|
1.5
|
1.5
|
1.5
|
1.5
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1~2
|
|
0.6
|
0.6
|
0.6
|
0.6
|
0.6
|
0.3
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2~3
|
|
|
0.1
|
0.1
|
0.1
|
0.0
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3~4
|
|
|
|
0.2
|
0.2
|
0.2
|
0.2
|
0.2
|
0.1
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4~5
|
|
|
|
|
0.5
|
0.5
|
0.5
|
0.5
|
0.5
|
0.5
|
0.1
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5~6
|
|
|
|
|
|
0.2
|
0.2
|
0.2
|
0.2
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6~7
|
|
|
|
|
|
|
0.8
|
0.8
|
0.8
|
0.2
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7~8
|
|
|
|
|
|
|
|
1.3
|
1.3
|
1.3
|
1.3
|
0.1
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
8~9
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.0
|
2.0
|
1.8
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
9~10
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1.9
|
1.9
|
1.9
|
0.4
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10~11
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.3
|
2.3
|
2.3
|
0.9
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11~12
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1.6
|
1.6
|
1.6
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
12~13
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.7
|
2.7
|
2.7
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
13~14
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.8
|
2.8
|
2.8
|
1.4
|
|
|
|
|
|
|
|
14~15
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.6
|
2.6
|
2.6
|
0.3
|
|
|
|
|
|
|
15~16
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3.7
|
3.7
|
3.7
|
1.5
|
|
|
|
|
|
16~17
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6.1
|
6.1
|
6.1
|
0.6
|
|
|
|
|
17~18
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
9.2
|
9.2
|
9.2
|
5.5
|
|
|
|
18~19
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
19.5
|
19.5
|
19.5
|
15.6
|
|
|
19~20
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
12.5
|
12.5
|
12.5
|
12.5
|
|
20~21
|
1.3
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6.3
|
6.3
|
6.3
|
6.3
|
21~22
|
5.6
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7.0
|
7.0
|
7.0
|
22~23
|
5.0
|
5.0
|
5.0
|
1.5
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5.0
|
5.0
|
23~24
|
9.7
|
9.7
|
9.7
|
9.7
|
2.9
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
9.7
|
동시충전 비율(%)
|
23.1
|
16.8
|
16.9
|
13.6
|
5.8
|
1.5
|
2.1
|
3.0
|
4.8
|
5.8
|
7.4
|
6.0
|
7.0
|
8.0
|
8.0
|
9.1
|
13.8
|
19.3
|
36.2
|
41.7
|
43.8
|
41.3
|
30.8
|
28.0
|
한편, 충전실태 조사결과 7㎾급 완속충전기가 95%, 3㎾급 완속충전기가 5% 이용되는 것으로 분석되었다. 그리고,
표 8에서 보듯이 실증단지의 전기자동차 충전이 가장 집중되는 오후 8시경에 동시충전율이 43.8%에 이른 것으로 분석되었다.
또한 각 시간대에 충전에 걸리는 소요시간과 평균충전량을 분석한 결과
그림 6과 같이 오전 6시부터 오후 8시까지는 충전소요시간이 3시간 수준으로 일정하고 오후 9시부터 시간이 점점 늘어났다가 오전 1시에 급감했다가 다시 오전
3시부터 늘어나는 패턴을 보여주었다.
Fig. 6. The charging time and average chargingpower by time of the demonstration apartment
2.3 샘플 공동주택 변압기 피크이용률 분석
2.3.1 실증단지 충전패턴을 활용한 부하율 분석
2.2절에서 실증단지의 충전패턴 분석결과를 바탕으로 시간대별 동시충전 비율을 추정해 보았다. 각 시간대별로 충전시작을 하는 비율에 충전소요시간을 고려한
결과를 표 8에 나타내었다. 전기자동차의 충전시작이 집중되는 오후 6시부터 전기자동차의 동시충전 비율이 급격하게 높아져 오후 8시부터는 단지 내 전기자동차의 43.8%가
동시 충전하는 것으로 분석되었으며, 차량이 충전하는 횟수는 안정적인 전력계통 분석 접근을 위하여 주민의 충전시간이 모두 겹치는 경우로 가정을 하였다.
2.3.2 샘플단지 동력용 변압기 피크이용률 추정
표 2의 샘플단지에 향후 전기자동차가 충분히 보급되었을 경우에 변압기의 피크이용률을 추정해 보았다. 전기자동차의 보급은 기존 연구사례를 참고하여 2030년
시점 세대 당 0.35대의 전기자동차가 보급되는 것으로 가정하였고[4,10], 표 9에서 샘플 단지의 동력용 변압기 피크이용률을 살펴보면 주택 1부터 주택 5까지 30.8%, 31.2%, 28.1%, 28.6%, 30.7%의 값을
보여준다. 그리고, 2.2절의 실증단지 전기자동차 동시충전 비율중 동시충전이 가장 집중되는 시간대의 결과 값인 43.8%를 전기자동차 대수에 곱하여
전기자동차 최대수요전력을 산정하였다. 이 때, 실증단지의 전기차동차 충전패턴을 고려하여 7㎾급 완속충전기 95%, 3㎾급 완속충전기 5%의 비율로
적용하였다.
한편, 전기자동차의 충전수요전력과 기존 전력사용량을 고려한 피크 이용률을 합산하여 식(4)와 같이 합산피크율로 정의하였다. 그 결과 샘플단지의 경우 전기자동차에 의한 충전수요전력 비율이 동력용 변압기의 127∼225%까지 되어, 피크이용률까지
고려하는 경우에는 부등률 1.0 적용 시에는 동력용 변압기 용량의 158∼256%까지, 부등률 1.3 적용 시에는 121∼197%까지 전력이용이 폭증하는
것으로 분석되어 기존 공동주택의 경우 미래시점에는 변압기의 과부하 문제가 발생할 수 있는 것으로 예상된다.
따라서 신규 공동주택 동력용 변압기 용량 산정 시에는 이러한 점이 고려되어야 하며, 현재 시점의 변압기 이용률만을 고려하여 설계 용량을 축소하는 방향에
대해서는 신중히 처리할 필요가 있다고 판단된다.
여기서 $$T_{peak} : 합산피크이용률$$
$$Tr_{peak} : 변압기 피크이용률$$
$$EV_{peak} : 전기자동차충전 피크이용률$$
$$Di F : 부등률$$
Table 9. Estimation of utilization rate of power transformer for the sample apartments
단지
|
주택1
|
주택2
|
주택3
|
주택4
|
주택5
|
세대수(호)
|
545
|
423
|
1,071
|
990
|
750
|
주차대수
|
590
|
446
|
1,080
|
1,173
|
873
|
동력용 변압기
용량(㎸A)
|
450
|
350
|
650
|
700
|
350
|
동력용 변압기
피크이용률(%)
|
30.8
|
31.2
|
28.1
|
28.6
|
30.7
|
전기자동차 대수
|
191
|
149
|
375
|
347
|
263
|
최대동시충전대수
|
84
|
66
|
165
|
152
|
116
|
전기자동차 최대 수요전력(㎸A)
|
571
|
449
|
1,122
|
1,034
|
789
|
전기자동차충전
수요전력비율(%)
|
127
|
128
|
173
|
148
|
225
|
합산피크
이용률(%)
|
부등률 1.0
|
158
|
159
|
201
|
176
|
256
|
부등률 1.3
|
121
|
123
|
154
|
136
|
197
|
3. 결 론
본 연구에서는 실제 제주도에 소재한 공동주택 단지에서 입주민들이 전기자동차 충전인프라를 이용한 실증 데이터를 바탕으로 향후 미래 시점에 발생할 수
있는 전력수요를 예측하였다. 실증단지 전기자동차 이용자들의 충전패턴을 살펴보면 1회 평균 충전 소요시간은 4.4시간, 1회 평균 충전량은 20.5㎾h,
충전잔량비율 평균은 50.7% 수준으로 분석되었다. 아울러, 최대수요전력에 영향을 미치는 전기자동차 동시충전율은 오후 8시경에 43.8%로 가장 높게
예측되었다. 특히 본 실증데이터 결과는 기존 연구에서 가정과 시나리오에 따라 공동주택 단지의 전력수요분석이나 변압기의 안정성을 평가한 여러 연구결과를
뒷받침하는 유의미한 결과로 판단된다.
본 연구에서의 실증단지는 전기자동차 충전 시간대를 분산하는 알고리즘이나 충전예약 프로그램이 적용되지 않은 점을 감안, 부하분산 알고리즘을 적용한 추가연구가
필요하다. 아울러, 현재까지 실증단지의 전기자동차 보급률이 4%정도로 아주 낮아서 과부하 등의 문제가 발생하고 있지 않지만, 향후 전기자동차의 충분한
보급이 지속된다면 표 9에서 보듯이 동력용 변압기의 피크이용률의 증가로 과부하 문제로 정전과 같은 심각한 문제가 발생될 우려가 있다.
결과적으로 전기자동차가 충분히 보급되었을 경우의 전기자동차 충전전력에 대한 신뢰성 있는 연구결과를 토대로 전기설비 측면의 대책이 수립되기 전에는 현재
변압기 설계 용량 수준을 확보할 필요성이 있으며, 향후 추가 연구로 전기자동차 충전알고리즘을 활용한 부하 이용의 집중을 분산하기 위한 연구가 필요하다고
판단된다.