친환경 충전 인프라 빅데이터 센터 구축
펌프킨은 과학정보통신부 지원 빅데이터 센터를(https://bigdata-region.kr/) 구축하여 데이터 서비스 중이다.
전국에 구축한 친환경 충전 인프라에 축적된 데이터, 충전기 1천대 이상, 전기버스 2천대 이상의 데이터를 상품화 하여 28종의 상품데이터를 제공 중으로 다양한 기관에서 유용하게 데이터를 활용하여 전기차량 효율 분석, 배터리 효율 개선, 에너지절감 등에 적극 활용하고 있다.
친환경 e-Mobility 충전 인프라
빅데이터 센터
| 전기버스 충전 인프라 점유율 1위 | |
|---|---|
|
펌프킨 충전소 용량 |
전국 106,000kWh |
|
일일 평균 충전량 |
대당 약 300kWh |
|
1년간 사용 충전량 |
88.695GWh |
|
2022년말 예상 |
약 200GWh |
친환경 e-Mobility 충전 인프라
빅데이터 센터
DATA
분석 (Analysis)
결과 (Result)
DATA
| 01 기본충전 DATA | |
|---|---|
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| 02 차량 운행정보 | |
|---|---|
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| 03 공공 Date 연계 |
|---|
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분석 (Analysis)
결과 (Result)
Result 01
전기차의
효율적인
충전 전략 개발
Result 02
전기차 충전시
최저요금
충전방안 분석
Result 03
충전 시
전력 흐름을 통한
제품개선
친환경 e-Mobility 충전 인프라
빅데이터 센터
Q.01
전기버스 도입을 하려고 하는데 유지비용은 얼마나 들까?
충전이력
운행기록
유지비용
Q.02
충전배터리 효율은 어떻게 되고 노후화 진행은 어떻게 될까?
충전이력
운행기록
배터리 상태
차량 전비 분석
Q.03
현재 운영하고 있는 충전소에 에너지 절감은 잘하고 있는 걸까?
충전이력
차량 전비 분석
노선 별 에너지 분석
Q.04
전기버스 도입 시 원가 절감 효과는 얼마나 될까?
충전이력
대기전력
운행기록
Q.05
어떤 노선에 전기버스를 도입하면 수입을 극대화 할 수 있을까?
노선 별 에너지 분석
노선 별 운송 비용분석
Q.06
최적 에너지 효율을 높이기 위해 충전 설정은 어떻게 하면 좋을까?
충전 설정 프로파일
친환경 e-Mobility 충전 인프라
빅데이터 센터
전국 운수사 105개, 충전기 602대, 전기버스 1,200대
이상에서 생성된 데이터를 확보
기초
데이터
충전 이력
- 지역별, 충전소별, 충전기별, 차량별 충전이력 정보
운행 기록
- 노선별, 운전자별 주행정보(운행기록계 기반 정보 제공)
배터리 상태
- 차량별 배터리 상태
- 배터리 효율 분석
- 배터리 공급 전력
충전기 상태
- 충전기 알람정보
- 충전기 상태 모니터링
대기전력
- 충전소, 충전기별 대기전력
개방 충전 정보
- 개방 충전소 정보 충전이력, 사용횟수
빅데이터
(데이터확보)
충전 설정 프로파일
- 충전기 제어스케줄 정보
- 충전기 설정 대비 전력 효율 분석
차량 전비 분석
- 차량별, 노선별 전비 분석
노선 별 에너지 분석
- 노선별, 정류장별 에너지 분석
노선 별 운송비용분석
- 노선별, 정류장별 운송 비용 분석
+20년 전기차 수출 세계 4위
+수소차 보급 세계 1위
+전기차 보급 세계 8위
전기차 안전성 문제 대두
전기차 785만대가
소비하는 전력은 월평균 30GW
소비하는 전력은 월평균 30GW
에너지 효율성을 높이기 위한 노력
- ESS 에너지 연계
- 수요자원관리(DR)
- e-Mobility
- 신생에너지: 태양광, 풍력
- 스마트 그리드
- 스마트 에너지 관리
목적
전기 충전 빅데이터 인프라의
기반과 선두적 역할
- ❶ e-Mobility 빅데이터 분석의 기반이 되는 양질의 충전 데이터 생산
- ❷ 다양한 분야의 빅데이터와 연결가능한 데이터 가공과 품질을 제공
- ❸ 전기차 관련 제조업체, 관련기관의 빅데이터 생태계 참여 촉진
- ❹ 스마트 에너지 관리를 위한 빅데이터 분석과 AI 서비스 모델 발굴
펌프킨은 과학정보통신부 지원 빅데이터 센터를(https://bigdata-region.kr/) 구축하여 데이터 서비스 중이다.
전국에 구축한 친환경 충전 인프라에 축적된 데이터, 충전기 1천대 이상, 전기버스 2천대 이상의 데이터를 상품화 하여 28종의 상품데이터를 제공 중으로 다양한 기관에서 유용하게 데이터를 활용하여 전기차량 효율 분석, 배터리 효율 개선, 에너지절감 등에 적극 활용하고 있다.
+20년 전기차 수출 세계 4위
+수소차 보급 세계 1위
+전기차 보급 세계 8위
전기차 안전성 문제 대두
전기차 785만대가
소비하는 전력은 월평균 30GW
소비하는 전력은 월평균 30GW
에너지 효율성을 높이기 위한 노력
- ESS 에너지 연계
- 수요자원관리(DR)
- e-Mobility
- 신생에너지: 태양광, 풍력
- 스마트 그리드
- 스마트 에너지 관리
목적
전기 충전 빅데이터 인프라의
기반과 선두적 역할
- ❶ e-Mobility 빅데이터 분석의 기반이 되는 양질의 충전 데이터 생산
- ❷ 다양한 분야의 빅데이터와 연결가능한 데이터 가공과 품질을 제공
- ❸ 전기차 관련 제조업체, 관련기관의 빅데이터 생태계 참여 촉진
- ❹ 스마트 에너지 관리를 위한 빅데이터 분석과 AI 서비스 모델 발굴
친환경 e-Mobility 충전 인프라
빅데이터 센터
| 전기버스 충전 인프라 점유율 1위 | |
|---|---|
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펌프킨 충전소 용량 |
전국 106,000kWh |
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일일 평균 충전량 |
대당 약 300kWh |
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1년간 사용 충전량 |
88.695GWh |
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2022년말 예상 |
약 200GWh |
친환경 e-Mobility 충전 인프라
빅데이터 센터
전국 운수사 105개, 충전기 602대, 전기버스 1,200대
이상에서 생성된 데이터를 확보
기초
데이터
충전 이력
- 지역별, 충전소별, 충전기별, 차량별 충전이력 정보
운행 기록
- 노선별, 운전자별 주행정보(운행기록계 기반 정보 제공)
배터리 상태
- 차량별 배터리 상태
- 배터리 효율 분석
- 배터리 공급 전력
충전기 상태
- 충전기 알람정보
- 충전기 상태 모니터링
대기전력
- 충전소, 충전기별 대기전력
개방 충전 정보
- 개방 충전소 정보 충전이력, 사용횟수
빅데이터
(데이터확보)
충전 설정 프로파일
- 충전기 제어스케줄 정보
- 충전기 설정 대비 전력 효율 분석
차량 전비 분석
- 차량별, 노선별 전비 분석
노선 별 에너지 분석
- 노선별, 정류장별 에너지 분석
노선 별 운송비용분석
- 노선별, 정류장별 운송 비용 분석
친환경 e-Mobility 충전 인프라
빅데이터 센터
DATA
분석 (Analysis)
결과 (Result)
DATA
| 01 기본충전 DATA | |
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| 03 공공 Date 연계 |
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분석 (Analysis)
결과 (Result)
Result 01
전기차의
효율적인
충전 전략 개발
Result 02
전기차 충전시
최저요금
충전방안 분석
Result 03
충전 시
전력 흐름을 통한
제품개선
친환경 e-Mobility 충전 인프라
빅데이터 센터
Q.01
전기버스 도입을 하려고 하는데 유지비용은 얼마나 들까?
충전이력
운행기록
유지비용
Q.02
충전배터리 효율은 어떻게 되고 노후화 진행은 어떻게 될까?
충전이력
운행기록
배터리 상태
차량 전비 분석
Q.03
현재 운영하고 있는 충전소에 에너지 절감은 잘하고 있는 걸까?
충전이력
차량 전비 분석
노선 별 에너지 분석
Q.04
전기버스 도입 시 원가 절감 효과는 얼마나 될까?
충전이력
대기전력
운행기록
Q.05
어떤 노선에 전기버스를 도입하면 수입을 극대화 할 수 있을까?
노선 별 에너지 분석
노선 별 운송 비용분석
Q.06
최적 에너지 효율을 높이기 위해 충전 설정은 어떻게 하면 좋을까?
충전 설정 프로파일