The charging station location problem is becoming more significant due to the extensive adoption of electric vehicles. Efficient charging station planning can solve deeply rooted problems, such as driving-range anxiety and the stagnation of new electric vehicle consumers. In the initial stage of introducing electric vehicles, the allocation of charging stations is difficult to determine due to the uncertainty of candidate sites and unidenti-fied charging demands, which are determined by diverse variables. Therefore, this dissertation provides mod-els for optimizing charging stations. Two separate models and one integrated model are introduced. First is the Estimating the Required Density of EV Charging (ERDEC) stations model, which is an analytical approach to estimating the optimal density of charging stations for certain urban areas, which are subsequently aggregat-ed to city level planning. The optimal charging station’s density is derived to minimize the total cost. A nu-merical study is conducted to obtain the correlations among the various parameters in the proposed model, such as regional parameters, technological parameters and coefficient factors. To investigate the effect of technological advances, the corresponding changes in the optimal density and total cost are also examined by various combinations of technological parameters. Daejeon city in South Korea is selected for the case study to examine the applicability of the model to real-world problems. With real taxi trajectory data, the optimal density map of charging stations is generated. Second model is the Optimal Deployment of EV Chargers (ODEC) model, which provides a detailed deployment solution of chargers based on Evolution Al-gorithm. An integrated model proposes the method which complements the weak points of ERDEC and ODEC models, and the method of combining two models. In addition, the driving patterns caused by charg-ing behavior are analyzed by real EV trajectory data. These results can provide the optimal number of chargers for driving without driving-range anxiety and the absence of charging station. In the initial planning phase of installing charging infrastructure, the proposed model can be applied to a relatively extensive area to encourage the usage of electric vehicles. The methods and results of this dissertation can serve as a planning guideline to facilitate the extensive adoption of electric vehicles.
전기자동차 충전소 입지 설정문제는 전기자동차의 도입이 증가함에 따라 그 중요도는 점점 높아지고 있다. 효율적인 충전소 입지계획은 전기자동차 도입을 꺼리게 만든 고질적 문제인, 주행거리에 대한 불안감이나 긴 충전시간을 직간접적으로 해결할 수 있으며, 나아가 전기자동차 활성화에도 좋은 영향을 줄 수 있다. 전기자동차 도입초기단계에는 충전소 후보지의 불명확성, 여러 가지 다양한 변수로 인한 충전요구량의 부정확한 추정으로 인해, 충전소 배치에 대한 어려움이 있다. 따라서 이 논문에서는 충전소 입지와 충전기 분배 최적화를 위한 두 종류의 개별모델과 통합모델들을 제시한다. 첫번째 모델은 전기자동차 충전소의 필요밀도를 추정하는 ER-DEC모델이다. 이 모델은 도시레벨 계획단계에서 최적 충전소 밀도 값을 추정하는 분석방법이며, 총비용을 최소화하는 목적함수를 통해 최적 밀도 값이 도출된다. ERDEC 모델의 수치적 연구에서는 지역, 기술 패러미터간의 상관관계를 분석하였으며, 기술 패러미터를 통해, 전기자동차 관련 기술의 발달로 인한 총비용이나 밀도값에 대한 영향 및 효과를 분석하였다. ERDEC모델의 실제 적용을 위해, 대전시를 사례연구대상지로 선정하여, 충전소 최적 밀도맵을 도출하였다. 두번째 모델은 진화 알고리즘을 기반으로 한 충전기의 세부 분배 계획을 제공하는 ODEC 모델이다. 통합 모델은 ED-DEC모델과 ODEC모델의 단점을 보완하는 방법과, 두 모델의 장점을 통합하는 방법을 제시하며, 대전시를 대상으로 결과를 제공한다. 또한 실제 EV 운행기록을 기반으로, 충전소의 공간적 제약을 갖고 있는 EV의 운행패턴을 분석한다. 이 모델들은 향후 전기자동차가 주행거리의 불안감이나 충전소의 부재에 대한 불안감 없이 운행할 수 있는 결과물을 제공한다. 전기 충전소를 건설하는 초기단계에, 본 논문에서 제안한 모델들은 전기자동차의 활성화를 위해 상대적으로 넓은 지역에 적용될 수 있으며, 충전소 설치 및 분배계획에 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다.
