전기차 시장이 승용차에서 상업용 트럭과 버스로 점차 확대되고 있는 가운데, 기업들이 상업용 전기차를 채택하는 데 있어 전체 비용의 수지타산을 따지는 것이 쉽지 않다는 문제가 제기되고 있다. 이를 해결하기 위해 미국 국립재생에너지연구소(이하 NREL)가 최근 전기차 전환을 간소화하기 위한 새로운 도구와 기술을 발표했다. 이번 발표의 핵심은 운송 기술 총 소유 비용(T3CO) 도구의 개선된 버전이다.
T3CO는 차량 관리자가 효율성을 극대화하고 비용을 최소화하도록 돕기 위해 비용 계산을 간소화하도록 설계되었다. 이 도구는 차량 운영자가 전기, 하이브리드, 수소연료전지 차량에 대한 투자 결정을 데이터 기반으로 내릴 수 있도록 지원한다.
전기차로의 전환, 비용 절감 기대
디젤 차량을 전기차로 전환하면 연료비가 최대 70% 절감되고 유지 관리 빈도도 낮아지는 등 상당한 비용 절감을 기대할 수 있다. 특히 도심에서 운행하는 경우, 전체 수명 주기 동안 소유 비용을 최대 25%까지 줄일 수 있어 내연기관 차량 대비 경제성이 높다.
하지만 전기차, 하이브리드, 수소연료전지 차량은 초기 자본 비용이 높고 충전 물류가 복잡해 차량 관리자에게 새로운 과제를 안겨준다. T3CO는 이러한 문제를 해결하기 위해 차량별 자본 및 운영 비용뿐만 아니라 기회비용까지 심층 분석한 데이터를 제공한다.
상업용 차량 운영은 여러 측면을 고려해야 하므로, 비용 최적화를 위한 맞춤형 솔루션이 필요하다. T3CO의 핵심 장점은 차량 운영자에게 맞는 고유한 시나리오에 따라 신속하고 정확한 분석을 수행할 수 있다는 점이다.
수 천 가지 차량 구성을 시뮬레이션 가능
T3CO는 차량 운영자가 단일 세션에서 수천 가지 차량 구성을 시뮬레이션할 수 있는 프로그램으로, 이를 통해 다양한 차량 모델을 빠르게 비교하고 특정 운영 요구 사항에 가장 적합한 비용 효율적 옵션을 찾을 수 있다. 이를 통해 차량 운영자는 자사의 필요에 맞는 가장 경제적인 차량 모델을 쉽게 선택할 수 있도록 돕는다.
T3CO의 최적화 모듈은 경량화와 공기 역학 등의 에너지 절약 기능의 비용과 이점을 평가하고, 대형 모터 및 배터리 팩 비용과 조정하여 최적의 구성을 찾아준다. 이를 통해 차량 운영자는 작업 주기에 가장 적합한 경제적 구성을 정확히 파악하고, 수익성을 제공하지 못할 수 있는 불필요한 기능의 비용을 줄일 수 있다.
또한, T3CO의 맞춤형 시나리오 설정을 통해 운영자는 차량 유형, 특정 경로, 적재량 요구 사항 등 실제 변수를 입력할 수 있다. T3CO는 계산에 실제 사용 사례를 반영하여 초기 구매부터 지속적인 운영 비용에 이르기까지 시간 경과에 따른 차량 비용을 보다 정확히 이해할 수 있도록 돕는다.
NREL의 데이터와 통합된 T3CO
T3CO는 NREL의 Fleet Research, Energy Data, and Insights(FleetREDI) 플랫폼 및 Fleet DNA 데이터베이스와 연계되어 운영자가 미래 비용을 예측하고 실제 운영 데이터를 재무 예측에 통합할 수 있도록 한다. T3CO 개발에 기여한 NREL 연구원 하리시 파니르 셀밤(Harish Panneer Selvam)은 “특정 차량, 특정 위치, 특정 운영에 대한 맞춤형 총 소유 비용(TCO)을 추정하여 차량 관리자가 가상 시나리오가 아닌 실제 사용 사례에 맞는 결정을 내릴 수 있게 한다”고 밝혔다.
NREL의 Fleet DNA 저장소는 상업용 차량의 총 1200만 마일(약 1931만 km) 이상의 실제 운행 데이터를 보유하고 있으며, TCO 분석에 이를 반영한다.
NREL은 T3CO의 소스 코드를 무료로 공개했으며, 이 도구는 파이썬(Python)으로 개발되었다. T3CO는 미국 에너지부 산하 에너지 효율 및 재생 에너지 사무국(EERE)의 자동차 기술 사무소 자금 지원을 받아 제작되었다.
T3CO는 차량의 총 소유 비용(TCO)과 성능 지표를 생성하는 방법과 차량의 사양을 최적화하여 가능한 최저 총 소유 비용을 달성하는 방법 두 가지로 사용할 수 있다. T3CO에 대한 자세한 정보는 여기에서 확인할 수 있다.