연구목표

본 과제는 전기차 충전소 및 데이터센터의 95% 목록화 및 80% 이상의 시간대별 부하 패턴 및 지역별 이용 특성을 반영한 패턴 종합 DB를 구축하는 것을 목표로 함

연구범위

[1단계(2025) 목표] 2025년 데이터로 DB 구축 - 전국 충전기(2025년 4월 기준 424,730기)의 50% 이상 목록화 및 전력수요 시계열 데이터베이스 구축(2020년~2025년 시간별 데이터 구축) - 데이터센터의 개념 정의 - 전국 데이터센터(2025년 기준 약 150개 추정)의 50% 이상 목록화 및 전력수요 시계열 데이터베이스 구축 - 데이터가 API를 통해 실시간으로 업데이트가 가능한 경우, 주기적으로 서로 다른 형태의 포맷을 가진 데이터를 정합하는 DB 모델을 제시할 계획 (전기차 충전소 데이터의 경우, 환경관리공단에서 API 서비스를 지속적으로 제공할 경우, API 통한 주기적인 업데이트 가능) - 데이터가 API를 통해 실시간 업데이트가 불가능할 경우, 여러 기관으로부터 다양한 포맷의 데이터를 주기적으로 전송받아, 이를 자동으로 DB화 할 수 있도록 DB 모델을 제시 (데이터센터의 경우 한국전력공사에서 주기적(분기에 한 번)으로 제공할 예정) [2단계(2026) 목표] DB 고도화 (검증 및 지속적인 취합) - 전국 충전기의 70% 이상 목록화 및 전력수요 시계열 데이터베이스 축적 (2012년~2019년 월별) - 전국 데이터센터의 70% 이상 목록화 및 전력 수요 시계열 데이터베이스 축적 - 데이터 검증 절차 및 품질 개선 작업 수행 - 검증 결과를 반영하여 메타데이터 표준화 및 데이터 품질 관리 체계를 강화 *2단계까지 전기차 DB 및 데이터 센터 DB는 각각 관리(Schema가 상이함) [3단계(2027) 목표] 통합 DB 구축 및 유지 보수 - 전국 충전기 및 데이터센터의 95% 목록화 - 전국 충전기의 80% 이상 전력수요 시계열 데이터베이스 축적 (2020년~2026년 시간별) - 전국 데이터센터의 80% 이상 전력수요 시계열 데이터베이스 축적 (지역, 업종, 규모, 계약 전력, AI 적용 여부 등 표준화된 메타데이터를 포함함) - 구축된 DB 고도화 및 유지 보수 (한국전력공사 및 민간업체와의 비밀유지 협약으로 원데이터 공개는 불가능하지만, 공통된 schema 기준으로 가공된 통계자료는 공개 가능)

기대효과

4-1. 연구개발성과의 활용방안 □ 예상되는 연구개발 주요 성과 - 전기차 충전기 및 데이터센터의 고해상도 전력수요 시계열 데이터베이스 구축 - 전기차 충전기 및 데이터센터 전수 목록화 - 지역별 및 시간별 전기차 충전기 전력 수요 파악 - 데이터센터에 대한 개념 정립 보고서 - 데이터센터의 전력수요에 대한 범위 규정 □ 연구개발 성과의 활용분야 및 활용방안 정책기관 활용 - 전력수급기본계획 내 전기차 및 데이터센터 부문 피크 수요 예측 고도화하는데 활용할 수 있음 (한국전력거래소 주축으로 활용 예정) - 전기차 충전기 지역별 분포 파악 및 신규 전기차 충전소 입지 허가 기준 설정에 활용할 수 있음 - 데이터 센터의 지역별 전력 여유 용량 평가 및 데이터센터 신규 입지 허가 기준 설정에 활용할 수 있음 - 현재 데이터센터 입지의 60%, 전력수요의 70%가 수도권에 집중되고 있으며 전기사용예정통지 신청수요 고려 시, 이 비율은‘29년까지 각각 90%대로 확대될 것으로 예측되어 수도권 집중 현상은 더욱 심화될 전망으로 데이터 안전 및 보안, 전력계통, 지역균형 발전 측면에서 부작용을 야기할 수 있다는 우려가 제기되기에, 연구 개발 성과를 수도권 집중 완화 방안 수립에 적극적으로 활용할 수 있음 산업계 활용 - 플러스DR(Demand Response) 제도 (재생에너지 발전량 증가로 인해 전력공급이 전력수요를 초과할 때 전력계통 안정을 위해 특정시간에 고객의 전력사용량을 증대(부하이전)해 공급과 수요를 맞추고 참여고객에게는 보상을 해주는 수요반응제도)를 확대하는데 기초 자료로 활용할 수 있음 (인센티브를 활용한 전기차 충전 시간대를 분산하고 관리할 방안 구현：(주)티비유와 함께 공동 연구 진행 중) - VPP(가상발전소) 사업자(분산된 전기차 충전기를 포함한 소규모 에너지 자원을 IT 기술로 통합하여 하나의 발전소처럼 운영하는 시스템)들을 확장하는데 기초 자료로 활용할 수 있음 - V2G (Vehicle-to-Grid) 기술(전기차의 배터리를 전력망과 연결하여 양방향으로 전력을 송수신하는 기술)을 통해 전기차는 전력 수요 관리, 신재생에너지 활용 증대, 그리고 전력망 안정을 달성할 수 있을 것으로 기대됨 학술 및 연구분야 활용 - 전력 수요 제어 및 최적화 분야의 후속 연구 기반 제공 - AI 기반 부하 예측, 탄소중립 시나리오 분석 연구의 기초 데이터로 활용 - (데이터 개방 및 서비스화) 공공·산업계 대상 오픈 API 및 시각화 대시보드를 통한 지속적 데이터 서비스 제공 - 국제 학술대회 참여 및 네트워킹 기회 확대 (예:Electric Vehicle Conference) *2025년 학회에도 현재 참석 예정임 (https://evc2025.welcome-manager.de) 4-2. 연구개발성과의 기대효과 □ 과학？기술적 측면 - 충전기 및 데이터센터 부하 특성에 대한 시간대별 정밀 분석을 통해 에너지 분야 AI 응용 연구 활성화 - 고해상도 시계열 데이터 기반 부하 예측 모델 개발 및 검증을 통한 연구 효율 향상 - 전력 수요 최적화, 재생에너지 연계, VPP 설계 등 신기술 연구 영역 확대에 기여 □ 경제적？사회적 측면 - 전력수급 계획 정밀화로 전력 계통 안정화 비용 절감 및 예비력 과잉 투자 방지 - 충전 인프라 및 데이터센터 산업의 효율적 투자 유도 및 지역 간 불균형 해소 - 탄소중립 및 RE100 대응을 위한 데이터 기반 정책 및 산업 전략 수립 지원 - 데이터센터 및 충전기 기반 수요관리시장(DR/VPP) 신규 비즈니스 모델 창출

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