Skip to content

GDAI-inov/HYGEN

 
 

Repository files navigation

TITLE

이동식 수소 충전소를 활용한 최적의 인프라 추천 시스템 (Optimal infrastructure recommendation system using mobile hydrogen charging station)

ABSTRACT

수소경제 사회 발전을 위해 수소충전 인프라 구축이 필요한 상황이다. 그리고 효율적인 수소충전 인프라 구축을 위해서는 이용자와 공급자 측면에서의 다양한 요소를 고려한 계획적인 투자가 이루어져야 한다. 이와 관련하여 수소충전소와 같은 대체연료 충전소 입지 선정 연구들은 지금까지 많이 수행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들의 대부분은 이용자 측면, 혹은 공급자 측면에서 입지를 최적화하는 모형이라는 점에서 한계를 지닌다. 본 프로젝트에서는 수소충전 인프라 구축 초기단계에 적합한 하이브리드형 수소 공급 방식을 제안하고, 그러한 공급방식 하에서 이용자 측면의 이용수요를 최대화하며 공급자 측면의 충전소/개질기 설치비용 최소화하는 수소 충전소 최적 입지 선정 모형을 개발하였다. 그리고 개발된 방법론을 활용하여 이동식 수소 충전소의 최적 노선을 선정하였다. 이 프로젝트 결과는 초기의 수소시장을 공략할 때, 정부에게 정책적 판단을 도와주는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

In order to develop a hydrogen economy society, it is necessary to establish a hydrogen charging infrastructure. In addition, in order to build and efficient hydrogen charging infrastructure, a well planned investment must be made considering various factors in terms of users and suppliers. In this regard, many studies on location selection of hydrogen charging stations so far. However, most of those studies have limitations in that they are models that optimize location on the user side or the supplier side. This project proposes a hybrid type hydrogen supply method suitable for the initial stage of building a hydrogen charging infrastructure, and develops amodel for selecting an optimal location for a hydrogen charging station that maximizes user demand form the supply side and minimizes the installation cost of the charging station on the supplier side. Furthermore, the optimal route of the mobile hydrogen charging sation was selected by using the developed methodology. The results of this project are expected to be used as basic data to help the government make policy decisions when targeting the initial hydrogen market.

System screen

  • Main screen main

  • Route screen route

  • Location screen point

  • Analysis screen page

About

수소충전소 입지 추천 시스템

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors

Languages

  • Jupyter Notebook 57.5%
  • HTML 38.5%
  • CSS 2.8%
  • JavaScript 1.2%