EV 충전 수요 예측과 충전 인프라 운영 최적화

Electric Vehicle Charging Demand Prediction and Charging Infrastructure Operations Optimization

연구 내용

EV 충전 데이터 기반 수요 예측과 충전 인프라 활용도 분석을 수행하여 저탄소 교통 시스템 운영을 지원하는 연구

EV 충전 인프라의 운영 효율을 높이기 위해 충전소 데이터 전처리와 수요 예측 모델을 결합하는 연구를 수행합니다. 전기차 충전과 관련된 복수 충전소 데이터를 수집한 뒤, LSTM 기반 학습을 통해 충전 전력 수요를 예측하는 방법을 제안합니다. 또한 월 단위 활용도 산정에서 가중 평균 기반 전략을 적용하여 저탄소 교통 관점의 운영 평가를 수행합니다. 이와 더불어 EV 스마트 충전 플랫폼의 충전 플랫폼 운영기술과 수요 예측 기능을 연계하여 실제 운영 시나리오에서 활용 가능한 의사결정 근거를 확보합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

초기 연구는 충전소 단위 데이터 흐름을 정의하고, 급속 충전 환경에서 충전 전력 수요를 예측하는 학습 기반 방법을 구축하는 데 집중되었습니다. 이후 월 단위 활용도 평가로 분석 범위를 확장하여 저탄소 교통 시스템 운영 관점에서 인프라 성과를 해석하는 방향으로 발전하였습니다. 최근에는 EV 스마트 충전 플랫폼 혁신연구센터 과제를 통해 충전 플랫폼 운영기술과 충전 수요 예측을 결합한 운영 절차를 고도화하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

EV 충전 수요 예측 서비스
충전소 운영계획 수립
충전 인프라 월간 활용도 분석
저탄소 교통 운영 최적화
급속충전 전력부하 예측
충전 플랫폼 운영기술 고도화
수요-공급 연계 충전 스케줄링
분산에너지 연계 충전 운영
요금·전력가격 반영 충전 관리
충전 인프라 확충 의사결정 지원