2.1 Up/Down 방식 원리 및 장단점 비교 검토

팬터그래프 방식의 전기버스 충전시스템은 팬터그래프 UP 시스템과 DOWN 시스템으로 분류할 수 있다. 팬터그래프 UP 시스템은 팬터그래프 가동 솔루션으로 빠르고 간단하게 전기버스를 충전기에 연결할 수 있으며, 운전자는 버스가 정류장에 정차할 때 버튼을 눌러 팬터그래프를 확장하면 된다. 팬터그래프는 버스 지붕에서 위쪽으로 확장되어 정류장에 장착된 충전 후드에 연결되며, 연결을 위한 모든 동적 부품이 전기버스에 내장되어 있다. 또한, 충전 완료 상태 또는 계속 버스의 전원을 켜 둬야 하는 경우에는 자동으로 연결을 끊을 수 있다. 승객이 승․하차하는 시간 동안 주행거리 10 [km] 분량의 전력 충전이 가능하여 버스 정류장에 설치하여 사용할 수 있으며, 하나의 충전기로 최대 3대의 버스를 충전할 수 있어 차고에서의 야간 충전에도 적합하다. 한 번에 하나의 버스를 순차적으로 충전함으로써 피크 도달 에너지 비용을 줄이고, 충전 전력 관리를 통해 모든 차량이 운행 재개 전까지 완충 될 수 있도록 한다. 지붕 장착형 팬터그래프를 통해 차량 당 50-150 [kW] 범위에서 충전이 가능하고, 야간에는 더 많이 충전할 수 있다. 낮에는 Opportunity 충전을 위해 150 [kW]에서 최대 600 [kW]까지 충전이 가능하다. 다음은 팬터그래프 UP 시스템의 주요 이점을 나타낸다.

• 연결을 위한 모든 동적 부품이 전기버스에 내장되어 있으며, 충전 완료 상태 또는 계속 버스의 전원을 켜 둬야 하는 경우에는 자동으로 연결을 끊음

• 승객이 승․하차하는 시간 동안 주행거리 10 [km] 분량의 전력 충전이 가능함

• 하나의 충전기로 최대 3대의 버스를 충전할 수 있어 차고에서의 야간 충전에도 적합함

• 한 번에 하나의 버스를 순차적으로 충전함으로써 피크 도달 에너지 비용을 줄이고, 충전 전력관리를 통해 모든 차량이 운행 재개 전까지 완충될 수 있도록 함

팬터그래프 DOWN 시스템은 대용량 전기 버스를 빠르고 효율적으로 충전할 수 있다. OppCharge 프로토콜에 따른 완전 자동화된 팬터그래프 충전을 제공하며, 약 3~6분의 충전으로 시스템을 기존 작업에 쉽게 통합할 수 있어 경로 운행에 영향을 미치지 않는다. 낮동안 배출가스 없는 대중 교통 운영이 가능하며 OppCharge는 단일 및 이중 데크 전기 버스의 자동 충전을 위해 팬터그래프를 사용해 버스를 충전기에 연결하는 개방형 인터페이스이다. 충전 버스 지붕의 레일을 통해 팬터그래프를 배터리에 연결해 최대 600 [kW]로 충전이 가능하다. 다음은 팬터그래프 DOWN 시스템의 주요 이점을 나타낸다.

• 작동 일정에 가장 적합한 충전 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 전력 수준으로 고속 충전

• 견고한 설계, 원격 진단 및 관리 도구 덕분에 가능한 높은 가동 시간

• 국제 표준 및 포괄적인 상호 운용성 테스트에 의해 동일한 충전기로 여러 브랜드의 버스 충전이 가능함

2.2 팬터그래프 방식 전기버스 충전시스템 최적 구조(안) 도출

전기철도 전력망을 활용한 팬터그래프 방식의 전기버스 충전시스템을 구축하기 위하여 팬터그래프 방식의 종류인 Up시스템과 Down시스템 등을 고려한 최적 구조(안)을 도출하였다. 전기철도 전력망의 경우 DC정격 1500 [V]를 기준으로 충전시스템을 구축하여야 하며, UP 충전 시스템의 경우 순차적으로 충전을 하기 때문에 고속으로 충전하기에는 부적합하며, 철도망을 이용한 충전시스템의 경우 충전시스템 운영 주체와 버스 운영 주체가 상이하므로 국제 표준 및 포괄적인 상호 운용성 테스트에 의해 동일한 충전기로 여러 브랜드의 버스 충전이 가능해야 하기 때문에 Down 충전 시스템이 적합할 것으로 예상된다.

3.1 팬터그래프방식과 플러그인 수동충전 방식 전기버스 충전시스템 시뮬레이션 모델 개발

기존의 플러그인 수동충전 방식의 전기버스 충전시스템의 경우 아래 그림 5과 같이 구성하였으며, 팬터그래프방식의 전기버스 충전시스템의 경우 그림 6와 같이 전기버스가 시동이 ON되어 있는 상태에서 충전시스템에 진입하였을 때 충전이 되는 것을 구성하였다.

3.3 시뮬레이션 결과

다음 그림 7은 팬터그래프 방식과 플러그인 수동 충전방식의 충전 시작시 발생하는 과도상태를 비교한 시뮬레이션 결과이다.

팬터그래프 방식의 경우 전기 버스의 시동이 걸린 상태에서 충전을 진행하고 수동방식의 경우 전기 버스의 시동이 OFF된 상태로 충전이 이루어지다보니 팬터그래프 방식의 전기버스 충전시스템 접속시 접속에 따른 과도상태가 발생한다. 따라서 팬터그래프 방식의 전기버스의 경우 충전을 위한 기동시퀀스를 명확히 정의할 필요가 있다.

4.1 충방전 패턴에 따른 시뮬레이션 비교

팬터그래프 방식의 전기버스 충전 시스템의 성능 및 효율을 확인하기 위하여 전기버스 충방전 패턴에 따른 시뮬레이션을 진행하였다.

철도전력망에 적용된 팬터그래프 방식의 전기버스 충전시스템에 전기버스가 입고된 상태에서 전기버스 배터리의 충전과 방전을 모의하여 팬터그래프 방식의 전기버스 충전시스템의 성능을 검증하였다.

그림 8은 팬터그래프 방식의 전기버스 충전시스템의 충방전 패턴에 따른 전기버스 배터리의 상태를 나타낸 시뮬레이션 결과이다. 그래프는 위에서부터 배터리의 전류, 전압, SOC, 배터리 전력을 나타낸다. 충전시 SOC가 상승하게 되고, 상승하는 동안 배터리의 전류는 낮아지고 전압은 높아지게 된다. SOC가 하강할 경우는 전류는 높아지고, 전압은 낮아지게 된다. 배터리 전력량은 충전시 낮아지고 방전시 높아지게 된다.

4.2 시간대별 충전 차량 대수 Random 변화에 따른 충방전 시뮬레이션 비교

팬터그래프 방식의 전기버스 충전시스템의 성능 확인을 위해 시간대별 전기버스 충전 차량 대수를 random 함수를 이용하여 설정하고 변화에 따른 충방전 시뮬레이션을 수행하였다.

그림 9는 Random 변화에 따른 시간대별 충전 차량 대수를 나타낸 그래프이다. 그림 10은 Random 함수를 적용한 철도전력망 활용 팬터그래프 방식의 전기버스 충전시스템의 시뮬레이션 결과를 나타낸다. 시간대별로 Random 함수에 의해 충전시스템 3대에 전기버스가 입고됨을 가정하였을 때, 충방전을 확인하였으며, 그림에서 보는 바와 같이, 팬터그래프 방식의 전기버스 충전시스템의 충방전 패턴에 따라 전기버스 충전기의 전력량을 확인하였다.

4.3 철도 Peak 부하를 고려한 전기버스 충전시스템 최적 충전 시뮬레이션 비교

철도 Peak 부하를 고려한 전기버스 충전시스템에서 배터리는 수요 평탄화, 피크 절감 등 다양한 목적으로 활용될 수 있으나, 본 논문에서는 전기에너지 차액 거래를 통해 구매비용 최소화를 목적으로 전기버스 충전시스템을 운영하는 환경을 상정한다. 이때 전기버스 충전시스템 운영 알고리즘은 목적함수인 전력 구매비용을 최소화하고, 구매 전력량은 기존 부하량에 배터리 충･방전량을 합산하여 결정된다. 본 논문에서는 전기요금에 포함된 세금 등 다양한 요소 중에서 전력 사용량에 따른 요금만 고려하였다. 아울러, 본 논문의 목적은 전기버스 충전시스템의 경제성을 평가하는 것이 아닌 충･방전 효율 및 전력가격의 변동폭이 비용절감 효과에 미치는 영향을 알아보는 것이므로, 최적화 수식 수립 시 전기버스 충전기의 고정비용과 관련된 요소는 포함하지 않았다.

전기버스 충전시스템의 운영 최적화 대상이 되는 목적함수는 식(1)과 같다.

여기서 d는 날짜, t는 최적화를 수행할 시간 단위, D는 최적화가 수행될 총 일 수, T는 하루 동안의 총 시간 단위 수를 나타낸다. 또한 $\lambda_{d,\: t}$는 각 시간에서 전력 구매가격이며, $L_{d,\: t}$는 각 시간의 부하, $P_{d,\: t}^{ch}$및 $P_{d,\: t}^{dch}$는 각각 계통으로부터 전기버스를 충전하는데 소요된 전력량과 전기버스로부터 계통으로 방전된 전력량을 의미한다. 식(1)의 목적함수와 더불어, 전기버스의 운영 최적화 과정에는 다음과 같은 제약조건들이 반영된다.

식(2)는 전기버스의 배터리 충전상태(State Of Charge; SOC)의 시작 및 종료 조건으로서 시뮬레이션의 시작 및 종료 시점의 SOC 값이 $SOC_{i n i t}$ 값과 동일해야 함을 의미한다. 이 제약조건은 전기버스 배터리의 물리적 특성에서 기인하는 것은 아니나, 특정 기간만큼의 최적화를 수행할 수밖에 없는 수식적 특성에 있어 다음 최적화 과정과의 연속성을 보장하기 위해 추가되었다. 식(3)은 현재의 SOC와 다음 시간의 SOC 간의 상관관계를 나타내며, $\eta_{ch}$, $\eta_{dch}$ 및 $C_{batt}$는 각각 전기버스 배터리의 충전, 방전 효율 및 배터리 용량을 나타낸다. 전기버스 배터리에 $P_{d,\: t}^{ch}$ 만큼의 전력을 충전하고자 할 경우 충전 효율이 반영된 $\eta_{ch}P_{d,\: t}^{ch}$ 만큼의 SOC가 증가하고, $P_{d,\: t}^{dch}$ 만큼의 전력을 방전하고자 할 때는 방전 효율에 의해 $\dfrac{P_{d,\: t}^{dch}}{\eta_{dch}}$ 만큼의 SOC가 감소한다. 식(4)는 식(3)과 그 의미가 같지만, 본 논문에서 d와 t를 별도로 정의함에 따라 날짜가 바뀌는 경우의 수식적 정합성을 유지하기 위해 추가되었다. 식(5)는 전기버스 배터리의 SOC 범위에 대한 제약조건이다. 식(6)과 식(7)은 전기버스 배터리의 시간당 충전량 또는 방전량이 전기버스 충전기 용량인 $C_{ch\arg er}$보다 작아야 함을 의미한다.

다음 그림 11은 철도 Peak 부하를 고려한 전기버스 충전시스템 최적 충전 시뮬레이션 결과를 나타낸다. 비교 결과 Ramdom 함수의 Peak 변화보다 Peak 부하를 고려하여 최적 충전을 수행하였을 때, 약 8% 효율이 향상됨을 확인하였으며, Peak 부하는 16 [kW] 저감됨을 확인하였다. 이는 산업용 전기를 사용하는 전기철도 시스템의 매월 납부하는 기본요금을 저감할 수 있을 것으로 예상된다.