2.1 실증 설비

분석 대상은 제주 지역 단독주택에 설치된 7 kW급 개인용 완속 충전기 5기(이하 호기 #1~#5)이다. 일반적으로 보급된 개인용 완속 충전기는 통신 설비를 갖추지 않으나, 본 실증에서는 시간대별 계측을 위해 각 가구에 원격검침 설비와 통신 모듈을 추가로 설치하였다. 원격검침 설비는 가구 전체 전력을 5분 주기로 계측하여 충전 관리 서버로 전송하고, 서버는 가구의 계약전력 여유를 판단하여 충전기에 허용 전력을 할당하며, 충전기는 할당된 범위 내에서 충전을 수행한다. 이러한 구성은 가구 전체 부하와 충전 부하를 함께 관리하여 계약전력 초과를 방지하는 수요관리 방식으로, 기존 계량 설비를 유지한 상태에서 적용할 수 있다. 호기별 최대전력 설정값은 6.8~14 kW, 충전 허용전력 설정값은 7 kW 수준이다.

그림 1은 실증 설비의 구성과 데이터 흐름을 나타낸 것이다. 배전계통에서 인입된 전력은 원격검침 설비를 거쳐 가정 부하와 충전기로 분기되고, 충전기는 할당받은 허용전력 범위에서 충전을 수행하면서 충전 상태를 서버로 보고한다. 분석에 사용한 가구 전력 계측 기록과 충전 세션 및 전력 계측 기록은 모두 이 서버에 축적된다.

그림 1 실증 설비 구성 및 데이터 흐름

Fig. 1 Configuration and data flow of the field demonstration system

그림 2는 각 가구에 설치된 계측·제어 장비의 구성이다. 원격검침 설비와 통신 모듈, 충전기 제어부가 분전반에 함께 설치되며, 기존 계량 설비와 전기 사용 계약을 변경하지 않고 적용할 수 있도록 구성되었다. 설비 설치와 초기 시험은 연구진이 각 가구를 직접 방문하여 수행하였다.

그림 2 가구별 계측·제어 장비 구성

Fig. 2 Metering and control equipment installed at each household

2.2 실측 충전 자료

분석 기간은 2025년 1월 1일부터 9월 30일까지 9개월이며, 두 종류의 자료를 사용하였다. 첫째, 원격검침 설비가 5분 주기로 기록한 가구 전력 계량값과 순시 전력, 수요관리 제어전력 설정값으로 호기당 약 77,000행이다. 둘째, 충전기와 관리 서버 간 충전 통신 규약^[15] 기록으로, 충전 중 약 1분 주기로 전송되는 계측값 메시지(순시 전력 및 누적 전력량)와 충전 시작·종료를 알리는 메시지를 포함한다. 중복 제거 후 확보된 전력 계측 기록은 223,394건이다. 이와 별도로 호기별 월간 누적 충전 전력량이 독립적으로 기록되어 검증 기준값으로 사용되었다.

2.3 계량 실적 자료

확대 추정의 모집단 자료로는 한국전력공사가 제주지역본부가 제공한 제주특별자치도 전체 전기차 충전기의 월별 부하시간대 전력사용량 실적 자료를 사용하였다. 사용 범위는 2025년 1월부터 9월까지이며, 해당 기간의 개인용 완속 충전기 월별 기록은 183,145행이다. 품질 필터(음수 및 과대 사용량 제외, 9개월 중 6개월 이상 기록 존재, 3개월 이상 사용량 양수, 총사용량 양수)를 적용한 결과 15,984기가 후보로 확정되었다. 제외된 충전기는 대부분 분석 기간 중 신규 설치되어 기록 기간이 짧거나 사용 실적이 없는 경우로, 충전 패턴의 이질성 때문에 배제된 것은 아니다. 각 후보에 대해 가용한 정보는 월별 경부하·중간부하·최대부하 전력량 합계와 계약전력, 행정동 수준의 위치이며, 시간대별 사용량은 존재하지 않는다.

2.4 부하시간대 구분

전기공급약관^[16]상 제주특별자치도의 부하시간대는 내륙과 달리 계절 구분 없이 연중 동일하게 적용되며, 그 구분은 표 1과 같다. 분석 기간은 2026년 4월 시행된 제주 시간대 개편 이전이므로 표 1의 구분이 전 기간에 적용된다.

3.1 충전 세션 복원

충전 세션은 충전 시작 메시지와 그에 대한 서버 응답(거래번호 부여), 그리고 동일 거래번호의 충전 종료 메시지를 결합하여 복원하였다. 충전 시작 메시지에는 거래번호가 부여되어 있지 않으므로, 동일 충전기의 30초 이내 후속 응답 메시지와 시각 근접 결합으로 연결하였다. 통신 재전송으로 동일 거래번호에 복수의 종료 메시지가 존재하는 경우 충전시간이 최단인 기록을 채택하였다. 그 결과 종료 메시지가 확인된 832개 세션이 복원되었으며, 세션 충전량은 식 (1)과 같이 시작·종료 계량값의 차로 계산된다.

여기서 $Es$는 세션 충전량(Wh), $Mstart$와 $Mstop$은 각각 충전 시작 및 종료 시점의 누적 계량값이다. 한편 통신 기록의 시각 필드는 국제표준시를 뜻하는 접미사를 포함하고 있으나, 서버 수신 시각과 대조한 결과 실제로는 현지시각으로 기록되어 있음을 확인하였다. 이를 국제표준시로 간주하여 시간대를 변환할 경우 전체 패턴이 9시간 이동하므로, 기록된 값을 현지시각으로 해석하였다. 이 판단의 타당성은 4.2절에서 계량 실적과의 대조로 검증한다.

3.2 전력 궤적 재구성

각 세션 구간 내에서 계측값 메시지의 순시 전력을 5분 간격 시점으로 선형보간하여 연속 전력 궤적을 재구성하였다. 임의 시점 $t$에서의 추정 전력은 식 (2)와 같다.

여기서 $(t_{i}, P_{i})$는 세션 내 $i$번째 계측값의 시각과 전력이다. 재구성된 5분 전력을 한 시간 단위 에너지로 집계한 후, 요일유형(평일·토요일·일요일 및 공휴일)과 계절별로 부하시간대 구간 내 시간대별 배분비율을 식 (3)과 같이 산출하였다.

여기서 $H_{p}$는 부하시간대 $p$에 속하는 시간의 집합, $E_{h}$는 해당 조건에서 시간 $h$의 충전 에너지 합계이다. 정의상 각 부하시간대 구간 내 비율의 합은 1이 되어, 후술하는 분해 단계에서 월별 부하시간대 합계가 정확히 보존된다.

3.3 유사군 선정 및 분해

후보 충전기 $c$의 2025년 1~9월 경부하·중간부하·최대부하 비중 벡터를 $u_{c}$, 기준 충전기 $g$의 비중 벡터를 $v_{g}$라 할 때, 부하시간대 구성의 유사도는 식 (4)의 유클리드 거리로 측정한다.

아울러 사용 규모의 유사도를 반영하기 위해 후보 총충전량과 기준 총충전량의 비 $r_{c}$를 결합한 선정 점수를 식 (5)와 같이 정의하였다.

각 후보는 $S_{c}$가 최소인 기준 충전기에 배정되며, $d_{c} \le 0.12$ 및 $0.5 \le r_{c} \le 2.0$을 만족하는 경우에만 유사군으로 선정하였다. 선정된 충전기 $c$의 $m$월, 부하시간대 $p(h)$의 실측 합계 $E_{c,m,p(h)}$는 식 (6)에 따라 시간대별 추정치로 분해된다.

여기서 $w_{h}$는 충전기 $c$가 배정된 기준 충전기 $g(c)$와 $m$월이 속한 계절 $s(m)$에 해당하는 식 (3)의 배분비율이다. 시간별 추정치의 합이 부하시간대 실측 합계와 항등적으로 일치하므로 분해는 월별 부하시간대 합계를 정확히 보존한다. 이 절차는 5기 기준 충전기에 대해서는 매시간 실측값을 사용하고, 나머지 충전기에 대해서는 실측된 월별 부하시간대 합계를 기준 충전기의 구간 내 배분비율로 나누어 배분하는 구조이다. 따라서 시간대별 세부 형상은 기준 충전기의 배분비율에 의존하는 추정치이며, 부하시간대 3구간 수준의 구성은 전량 실측값이다.

3.4 검증 설계

복원 결과와 적용 가정은 네 가지 방법으로 검증하였다. 첫째, 세션 충전량의 월별 합산을 독립 채널인 월간 누적 충전 전력량과 대조하여 총량 수준의 일치를 확인한다. 둘째, 설비 구축 초기에 호기 #5를 대상으로 수행된 충전기 인입단과 출력단의 동시 계측 자료로 계측 경로 간 편차를 확인한다. 셋째, 복원된 시간대 패턴으로부터 산출한 부하시간대 구성을 계량 실적과 대조한다. 이 세 번째 검증은 시간축 해석의 점검을 겸하는데, 시간축이 이동하면 시간대별 분포뿐 아니라 부하시간대 구성 자체가 달라지기 때문이다.

넷째, 3.3절 분해가 전제하는 가정, 즉 부하시간대 비중이 유사하면 구간 내 시간대별 형상도 유사하다는 가정을 교차검증으로 확인한다. 5기 중 한 기를 대상으로 두고 나머지 네 기 가운데 부하시간대 비중이 가장 가까운 기의 배분비율을 적용하여 대상 기의 시간대별 수요를 추정한 뒤, 그 결과를 대상 기의 실측 시간대별 분포와 비교한다. 이 방식은 확대 추정과 동일한 절차를 실측값이 존재하는 대상에 적용하는 것이므로, 추정 오차를 직접 관측할 수 있다.

4.1 실측 충전패턴

표 2는 호기별 충전 세션 통계를 요약한 것이다. 9개월간 5기 합산 총 충전량은 5분 단위 재구성 기준 20,013 kWh이다. 호기간 사용 강도의 편차가 크게 나타났다. 호기 #1(451세션, 10,585 kWh)과 #5(270세션, 6,572 kWh)가 전체 충전량의 85.7%를 차지한 반면, 호기 #4는 9개월 동안 8세션(106 kWh)에 그쳤다.

그림 3은 5기 합산 및 호기별 시간대별 충전 에너지 배분비율이다. 5기 합산 기준으로 22시부터 익일 06시 사이에 전체 충전 에너지의 62.2%가 집중되었다. 시간대별로는 0시(12.2%)와 23시(11.0%)의 비중이 가장 높고, 07시와 08시가 각각 0.3% 수준으로 가장 낮았다. 평일 부하시간대 비중은 경부하 64.5%, 중간부하 19.9%, 최대부하 15.6%였다. 한편 13~14시에도 6% 내외의 부차적 피크가 나타난다. 이 구간 충전량의 82.5%는 호기 #1에서 발생한 것으로, 충전 시작 시각 분포(그림 4)에서 12시 개시가 165건으로 두 번째로 많은 것과 대응한다. 즉 심야 충전이 지배적인 가운데 일부 가구가 낮 시간대 충전을 병행하는 형태로 해석된다. 토요일에는 심야 집중이 더 강하게 나타나 0시부터 2시까지 세 시간에 46.5%가 몰린 반면, 일요일과 공휴일에는 낮 시간대 비중이 상대적으로 높았다.

그림 3 5기 합산(상) 및 호기별(하) 시간대별 충전 배분비율

Fig. 3 Hourly charging energy share: combined (top) and per-unit (bottom)

그림 4의 충전 시작 시각 분포는 저녁 21시(193건)와 낮 12시(165건)에 두 개의 봉우리를 갖는 구조를 보였다. 21시 개시는 최대부하시간대가 끝나는 22시 직전에 충전을 시작하는 형태로, 충전시간 중앙값이 3.5시간 내외인 점을 고려하면 충전 에너지의 상당 부분이 경부하 구간에 귀속된다. 그림 5의 요일별 시간대 분포에서도 심야 구간의 집중과 오전 07~11시의 공백이 9개월 전 기간에 걸쳐 안정적으로 유지되었다.

그림 4 충전 시작 시각 분포: 전체(좌) 및 호기별 정규화(우)

Fig. 4 Charging start-time distribution: total (left) and per-unit normalized (right)

그림 5 요일별 시간대 평균 충전 에너지 분포(5기 합산)

Fig. 5 Day-of-week by hour distribution of average charging energy (five units combined)

4.2 복원 결과의 검증

첫째, 세션 기반 월별 충전량 합산은 대부분의 호기와 월 조합에서 월간 누적 충전 전력량과 오차 없이 일치하였다. 잔여 편차는 월말과 월초에 걸친 세션을 시작 월에 일괄 귀속시킨 데 따른 경계 효과로, 시간대별 분해에서는 세션이 실제 발생 시각에 배분되므로 나타나지 않는다.

둘째, 표 3은 호기 #5에서 수행된 충전기 인입단과 출력단의 동시 계측 결과이다. 7회 충전에 대해 인입 전력은 평균 6,630 W, 출력 전력은 평균 6,594 W로, 출력단이 인입단보다 평균 35.7 W 낮았으며 편차율은 −0.508%에서 −0.570% 범위로 일관되었다. 편차의 방향과 크기가 일정한 점으로 미루어 이는 충전기 내부 손실에 따른 계통적 차이이며 무작위 계측 오차로 보기 어렵다. 따라서 인입단 계측값을 충전 전력의 대용 지표로 사용할 때 발생하는 편의는 1% 미만이며, 시간대별 배분비율이라는 상대적 지표를 사용하는 한 그 영향은 무시할 수 있는 수준이다.

셋째, 표 4는 복원된 시간대 패턴으로부터 산출한 호기별 부하시간대 구성을 계량 실적과 대조한 결과이다. 에너지 가중 평균 절대오차는 0.5%p로, 실측 복원 결과가 계량 실적과 정합함을 보여준다. 반면 통신 기록의 시각을 국제표준시로 간주하여 9시간을 가산하면 같은 지표의 오차가 23.2%p로 확대되며, 특히 호기 #2에서는 경부하 비중이 89.0%에서 19.3%로 반전된다. 이는 기록된 시각을 현지시각으로 해석한 판단의 근거가 되며, 시간 정보를 다루는 실증 분석에서 계량 실적과의 대조가 유용한 점검 수단이 될 수 있음을 보여준다.

넷째, 표 5는 3.4절에서 설명한 교차검증 결과이다. 각 호기를 나머지 네 기 가운데 부하시간대 비중이 가장 가까운 기의 배분비율로 추정한 결과, 시간대별 배분비율의 평균절대오차는 에너지 가중 기준 2.70%p였다. 심야 구간 비중의 경우 호기 #1은 실측 60.2%에 대해 추정 59.9%, 호기 #5는 실측 58.6%에 대해 추정 58.9%로 근접하였다. 오차가 큰 호기 #3과 #4는 총충전량이 각각 294 kWh와 106 kWh로 작아 표본 변동의 영향을 크게 받는 경우이다. 한편 이 검증에서 짝지어진 호기 간 부하시간대 거리는 0.170에서 0.389로, 실제 유사군 선정에 적용한 기준값 0.12를 모두 초과한다. 즉 교차검증은 실제 적용보다 유사도가 낮은 조건에서 수행된 것이므로, 제시된 오차는 실제 확대 추정에서 기대되는 오차의 상한으로 해석할 수 있다.

4.3 확대 결과

15,984개 후보에 선정 기준을 적용한 결과 3,036기가 선정되었다(제주시 약 66%, 서귀포시 약 34%, 동지역 1,648기, 읍면지역 1,387기). 표 6은 기준 충전기별 유사군 구성이다. 심야집중형이 2,411기로 전체 대수의 79.4%를 차지하였고, 충전량 기준으로도 6,456 MWh로 전체 9,783 MWh의 66.0%에 해당하였다. 심야집중형 유사군의 부하시간대 비중은 경부하 89.9%, 중간부하 4.2%, 최대부하 5.9%로, 월별 변동은 9개월에 걸쳐 ±2%p 이내로 안정적이었다.

그림 6 유사군 개요: (a) 유형별 충전기 수, (b) 총충전량, (c) 부하시간대 비중, (d) 동지역·읍면지역 분포

Fig. 6 Overview of similar groups: (a) chargers per type, (b) total energy, (c) TOU shares, (d) urban-rural distribution

그림 7은 식 (6)으로 분해한 유사군의 시간대별 프로파일이다. 에너지 가중 합산 기준으로 22시부터 익일 06시 사이에 전체 충전 에너지의 77.9%가 집중되며, 0시(13.8%)와 23시(12.4%)가 최대, 오전 07~11시는 시간당 0.4~0.6%로 최소였다. 그림 8의 월별 시간대 분포는 이 심야 집중 구조가 1~9월 전 기간에 걸쳐 계절과 무관하게 유지됨을 보여준다.

그림 7 유사군 시간대별 충전 프로파일: 유형별(좌) 및 에너지 가중 합산(우)

Fig. 7 Hourly charging profile of similar groups: by type (left) and energy-weighted total (right)

그림 8 유사군 월별 시간대 분포(좌) 및 선정기준 분포(우)

Fig. 8 Month-hour distribution (left) and selection-criteria distribution (right) of similar groups

4.4 자료 간 정합성

표 7은 5기 실측 표본과 3,036기 유사군의 시간대 분포를 비교한 것이다. 두 자료는 관측 대상과 산출 경로가 서로 다름에도 심야 집중이라는 공통된 분포 형태를 보인다. 최대 시간대가 0시와 23시로 일치하고, 오전 07~11시가 최소인 점도 같다.

유사군의 심야 집중도가 5기 실측보다 15.7%p 높은 것은 두 집단의 구성 차이로 설명된다. 유사군은 충전기 대수 기준 79.4%가 심야집중형에 배정된 반면, 5기 표본에서는 충전량의 32.8%를 차지하는 호기 #5의 최대부하시간대 비중이 26.7%로 높고 호기 #1도 12~15시 충전이 26.1%에 이르러 심야 이외 시간대의 비중이 상대적으로 크다.

표 8은 실측 표본에서의 에너지 비중과 확대 결과에서의 영향력을 비교한 것이다. 5기 표본에서는 호기 #1과 #5가 충전량의 85.7%를 차지하지만, 확대 절차에서 각 후보 충전기는 자신과 가장 가까운 기준 충전기에 개별 배정되므로 표본 내 에너지 비중이 그대로 전이되지 않는다. 실제로 확대 결과 충전량의 66.0%는 표본 내 비중이 12.3%인 호기 #2가 결정하며, 표본을 지배하는 호기 #1과 #5가 좌우하는 몫은 33.8%이다. 다만 이는 역으로 호기 #2의 배분비율이 확대 결과의 상당 부분을 좌우함을 뜻하며, 해당 호기의 세션 수가 66건에 그친다는 점은 4.6절에서 한계로 논의한다.

4.5 잉여전력 흡수 관점의 활용 가능성

서론에서 언급한 바와 같이 개인용 완속 충전기를 수요자원으로 활용하는 방법은 양방향 충전 설비로 교체하는 방식과 기존 설비를 유지한 채 충전 시점을 유도하는 방식으로 나뉜다. 후자는 설비 투자 없이 적용할 수 있으나 대상 선별을 위해 시간대별 충전 행태 정보가 필요하며, 본 연구의 추정 결과가 그 기초자료가 된다. 표 9는 봄철 태양광 잉여가 주로 발생하는 10~16시 구간의 충전량을 유형별로 정리한 것이다.

전체적으로 주간 10~16시 충전량은 667.1 MWh로 9개월 총량의 6.8%에 그쳐, 현재 개인용 완속 충전기가 주간 잉여 흡수에 기여하는 정도는 제한적이다. 다만 유형별 편차가 커서 두 가지 접근이 구분된다. 첫째, 주간 중간부하형(58.0%)과 점심·야간 이중피크형(26.0%)은 이미 주간 충전 비중이 상당하여 추가 유도 없이도 잉여 흡수에 기여하고 있으며, 인센티브를 통해 비중을 높일 여지가 있는 집단이다. 둘째, 심야집중형은 대수 2,411기와 충전량 6,455.6 MWh로 규모가 압도적인 반면 주간 비중이 3.2%에 불과하여, 일부만 시간 이동이 이루어져도 절대량의 변화가 크다. 예컨대 이 유형 충전량의 10%가 주간으로 이동하면 645.6 MWh로 현재 전체 주간 충전량에 상응하는 규모가 된다.

이러한 구분은 충전 시점 유도 정책의 대상 선정에 활용될 수 있다. 다만 실제 이동 가능량은 차량 이용 시간대와 충전 필요량에 따라 제약되므로, 본 결과는 이동 가능성의 상한을 가늠하는 기초자료로 해석하는 것이 타당하다.

4.6 한계

첫째, 유사군의 시간대별 세부 형상은 기준 충전기의 배분비율에 의존하는 추정치이며, 실측인 것은 부하시간대 3구간 구성까지이다. 교차검증에서 확인된 오차 수준(가중평균 2.70%p)은 이 추정에 수반되는 불확실성의 크기를 보여준다.

둘째, 표 8에서 확인되듯 확대 결과 충전량의 66.0%가 호기 #2의 배분비율에 의존하는데, 해당 호기의 세션은 9개월간 66건, 충전량은 2,456 kWh로 5기 중 세 번째 규모이다. 이 호기의 월별 심야 비중은 69.9%에서 94.3% 사이에서 변동하여 표준편차가 6.9%p로 나타났다. 확대 결과의 상당 부분이 상대적으로 적은 관측에 기반하고 있다는 점은 본 연구의 주요 제약이며, 기준 충전기 확대가 우선적으로 필요한 이유이다.

셋째, 선정은 부하시간대 비중의 유사성에 기반하므로 동일 비중을 갖는 상이한 시간대 행태를 구분하지 못한다. 넷째, 선정 유사군 3,036기는 품질 필터를 통과한 후보 15,984기의 19.0%이며 개인용 완속 충전기 전체 21,594기에 대해서는 14.1%에 해당한다. 따라서 본 연구의 확대 결과는 제주 전체 개인용 완속 충전기의 총수요가 아니라 기준 충전기와 부하시간대 구성 및 사용 규모가 유사한 3,036기의 수요로 한정된다. 향후 실측 기준 충전기의 수와 다양성을 확대하고, 잔여 후보에 대한 군집화 기반 기준 패턴 자동 도출을 결합하면 모집단 전체로 확장할 수 있을 것이다.