계산기

전기차 주행거리(전비) 계산기

배터리 용량과 전비, 현재 충전량, 계절을 넣으면 지금 주행 가능한 거리와 완충·겨울 주행거리를 추정합니다.

입력값

배터리 용량·전비·현재 충전량과 계절을 선택하세요.

kWh
km/kWh
%
값을 입력하고 계산하기를 눌러 주세요.

남은 전기 × 전비 × 계절

먼저 지금 배터리에 남은 전력량을 구하고, 거기에 전비를 곱한 다음, 계절 보정을 한 번 더 곱합니다.

  1. 사용 가능 전력량(kWh) = 배터리 용량 × 현재 충전량(%) ÷ 100
  2. 기준 주행거리(km) = 사용 가능 전력량 × 전비(km/kWh)
  3. 예상 주행거리(km) = 기준 주행거리 × 계절 보정 계수

기본값은 배터리 64kWh, 충전량 100%, 전비 5.0km/kWh, 계절 봄·가을입니다. 64 × 100 ÷ 100 = 64kWh, 64 × 5.0 = 320km, 봄·가을 보정 1.00을 곱해 약 320km.

같은 차로 겨울에 나가면 마지막 계수가 0.72로 바뀝니다. 320 × 0.72 = 약 230km. 배터리도 전비도 그대로인데 90km가 사라집니다. 충전량이 60%였다면 64 × 0.6 = 38.4kWh에서 출발해 38.4 × 5.0 × 0.72 = 약 138km가 나옵니다.

kWh와 km/kWh가 낯설다면 kWh와 kW의 차이와 전비 항목을 먼저 보면 이후 설명이 훨씬 쉽게 읽힙니다.

결과의 정확도는 입력값이 전부

계산이 단순한 만큼, 결과가 맞느냐 틀리느냐는 거의 입력값에서 갈립니다.

입력 칸 어디서 확인하나 주의할 점
배터리 용량 차량 카탈로그·제원표의 kWh 값 총용량과 사용가능용량이 따로 적혀 있으면 사용가능(net) 쪽이 실제에 가까움
전비 트립 컴퓨터의 장기 평균 전비 방금 리셋한 구간 전비는 편차가 큼
현재 충전 계기판 SOC(%) 급속 충전 직후에는 표시가 잠깐 튈 수 있음

가장 크게 흔드는 건 전비 칸입니다. 카탈로그 복합 전비를 넣으면 표준 시험 조건에 가까운 낙관적인 값이, 트립 컴퓨터의 최근 1,000km 평균을 넣으면 실제 운행에 훨씬 가까운 값이 나옵니다. 장거리 계획이라면 뒤쪽을 쓰세요. 고속도로 위주로 달릴 예정이면 평소 평균에서 10~15% 정도 낮춰 넣어 보는 것도 방법입니다. 전기차는 시내보다 고속에서 전비가 나빠지는 경향이 있어서, 이렇게 하면 실제와의 간격이 줄어듭니다.

배터리 용량은 배터리 용량 설명처럼 표기 방식이 제조사마다 달라서, 정확한 값은 제조사 공식 제원을 확인해야 합니다.

겨울 28%는 어디서 왔나

계산기는 봄·가을 100%, 여름 약 90%, 겨울 약 72%를 곱합니다. 특정 차종을 잰 값이 아니라 일반적인 사용 경험을 단순화한 근사치입니다.

계절 보정 거리가 줄어드는 이유
봄·가을 100% 배터리 온도가 적정 범위, 공조 부담 적음
여름 약 90% 에어컨 압축기 전력 소모, 냉각 시스템 가동
겨울 약 72% 저온에서 배터리 내부 저항 증가 + 난방 전력

겨울만 유독 큰 건 두 가지가 겹치기 때문입니다. 배터리 자체가 차가우면 성능이 떨어지고, 거기에 난방이 붙습니다. 내연기관은 엔진 폐열로 실내를 데우지만 전기차는 그 열이 없어서 히터가 주행에 쓸 전기를 그대로 가져갑니다. 에어컨보다 히터가 더 많이 먹는 이유도 여기 있습니다. 냉방은 압축기로 열을 옮기는 방식이라 상대적으로 효율이 좋은데, 전기를 열로 바로 바꾸는 난방은 소모가 큽니다. 배경은 저온 주행거리에 있습니다.

인증 자료로도 비슷한 폭이 확인됩니다. 기아 EV9 롱레인지 2WD는 상온 인증 주행거리 501km, 저온 368km로 약 26.5% 짧습니다. 계산기의 겨울 보정 28%와 거의 같은 수준입니다.

보정 계수는 평균적인 경향치입니다. 히트펌프 탑재 여부, 지하 주차장인지 노상 주차인지, 짧은 거리를 반복하는지에 따라 실제 손실은 이보다 작을 수도 클 수도 있습니다. 히트펌프 항목도 함께 보세요.

큰 배터리 차로 다시 넣어 보면

배터리가 크면 무조건 멀리 간다고 생각하기 쉽지만, 큰 배터리는 무겁고 무거우면 전비가 떨어집니다. EV9은 공차중량이 2,310~2,655kg에 이르고 99.8kWh 배터리를 쓰면서 복합 전비는 3.8~4.2km/kWh입니다. 이 값으로 계산기를 돌려 보겠습니다.

조건 전비 3.8 전비 4.2
봄·가을 (× 1.00) 약 379km 약 419km
여름 (× 0.90) 약 341km 약 377km
겨울 (× 0.72) 약 273km 약 302km

99.8 × 3.8 = 약 379km, 99.8 × 4.2 = 약 419km에서 출발한 숫자입니다. 배터리가 64kWh 차보다 1.5배 넘게 크지만 거리는 기본 320km보다 20~30% 정도 길 뿐입니다. 용량이 늘어난 만큼 거리가 비례해서 늘지 않는다는 게 보입니다. 거꾸로 말하면 64kWh 차의 전비가 5.0에서 4.0으로 내려가는 것만으로도 320km가 256km가 되니, 차를 고를 때 배터리 용량 한 줄보다 용량과 전비를 곱한 값을 보는 습관이 필요합니다.

여기서 눈치챈 사람도 있을 텐데, 봄·가을 419km는 인증 주행거리 501km보다 한참 짧습니다. 인증 주행거리와 복합 전비는 각각 정해진 절차로 산출되는 값이라 용량에 전비를 곱한 결과와 딱 맞아떨어지지 않습니다. 두 숫자 중 어느 쪽이 틀렸다기보다 계산의 재료로 쓰기에는 트립 컴퓨터의 내 전비가 더 적합하다는 뜻으로 받아들이면 됩니다. 실제 EV9 운행 기록을 뜯어본 내용은 EV9 데이터 분석에 있습니다.

다음 충전소까지 몇 %가 필요할까

계산기를 거꾸로 쓰는 방법도 있습니다. 가야 할 거리가 정해져 있을 때 출발 전 충전량이 얼마면 되는지 구하는 겁니다. 식은 필요한 전력량 = 거리 ÷ (전비 × 계절 보정), 필요한 충전량(%) = 필요한 전력량 ÷ 배터리 용량 × 100.

64kWh 차, 전비 5.0으로 겨울에 150km를 가야 한다면 150 ÷ (5.0 × 0.72) = 약 41.7kWh. 64kWh의 약 65%입니다. 그런데 이건 도착할 때 0%가 되는 계산입니다. 아래에서 설명할 여유 20%를 두려면 65%를 0.8로 나눠 약 81%로 출발해야 합니다. 봄·가을이라면 150 ÷ 5.0 = 30kWh, 약 47%에 여유를 더해 약 59%면 됩니다. 같은 150km인데 계절 하나로 출발 충전량이 20%포인트 넘게 차이 납니다.

이 거리를 채우는 데 걸리는 시간은 충전 시간 계산기로 이어서 볼 수 있습니다.

자주 쓰는 충전량 몇 개를 미리 표로 만들어 두면 매번 계산기를 열지 않아도 됩니다. 기본값인 64kWh, 전비 5.0 기준입니다.

현재 충전량 남은 전력량 봄·가을 겨울 겨울 + 여유 20%
80% 51.2kWh 256km 약 184km 약 147km
50% 32kWh 160km 약 115km 약 92km
20% 12.8kWh 64km 약 46km 약 37km

겨울 아침에 계기판이 20%를 가리키고 있다면, 여유까지 감안해 40km 안쪽에서 충전기를 찾아야 한다는 얘기입니다. 생각보다 짧습니다. 봄·가을의 64km와 비교하면 같은 20%인데 마음 놓고 쓸 수 있는 거리가 60% 아래로 줄어든 겁니다. 내 차의 용량과 전비로 이 표를 한 번 만들어 휴대폰 메모에 넣어 두면 쓸모가 있습니다.

내 차의 겨울 계수 직접 구하기

72%라는 계수가 내 차에 맞는지 궁금하다면 지난겨울 기록으로 확인할 수 있습니다. 추운 날 비슷한 경로를 달린 구간에서 출발과 도착의 계기판 SOC(%), 그리고 그 사이 주행거리를 적어 두면 됩니다.

예를 들어 64kWh 차가 SOC 90%에서 40%까지 50%를 쓰는 동안 115km를 달렸다면, 쓴 전력은 64 × 0.5 = 32kWh이고 그 구간 전비는 115 ÷ 32 = 약 3.6km/kWh입니다. 평소 봄·가을 장기 평균이 5.0이었다면 3.6 ÷ 5.0 = 0.72, 계산기 계수와 같습니다. 이 값이 0.8 이상으로 나온다면 내 차는 겨울에 덜 손해 보는 편이고, 0.65 아래라면 계산기보다 더 보수적으로 잡아야 합니다.

SOC 표시는 1% 단위라 짧은 구간으로는 오차가 큽니다. 최소 수십 %를 쓴 구간으로 재고, 가능하면 두세 번 재서 평균을 내세요. 이렇게 구한 겨울 전비를 전비 칸에 넣고 계절을 봄·가을(보정 1.00)로 두면, 일반 계수 대신 내 차의 실측이 반영된 거리가 나옵니다.

같은 방식으로 고속도로 구간만 따로 재 두면 쓸모가 더 커집니다. 겨울 고속도로는 저온과 고속 두 가지 손실이 겹치는 구간이라, 시내 위주로 잰 겨울 전비보다 더 낮게 나오는 경우가 많습니다. 명절 귀성처럼 겨울에 고속도로를 길게 타는 계획이 있다면, 그 실측 전비를 넣고 나온 거리에서 다시 80%만 쓰는 식으로 이중으로 여유를 두는 게 마음 편합니다.

320km라고 320km를 가면 안 되는 이유

결과는 배터리를 0%까지 다 비웠을 때의 이론적 거리입니다. 실제 계획에는 여유를 빼야 합니다.

  • 도심 근거리: 충전소가 촘촘하니 계산값의 90% 정도까지는 무리 없이 씁니다
  • 장거리 고속 주행: 계산값의 70~80% 지점에서 충전소를 잡아 둡니다
  • 겨울 장거리: 계절 보정이 이미 들어간 값에서 다시 80% 정도로 잡습니다

겨울 230km가 나왔다면 230 × 0.8 = 약 184km를 다음 충전소까지의 최대 거리로 봅니다. 넉넉해 보여도 목적지 충전기가 고장이거나 대기 줄이 길 때를 생각하면 이 정도는 남겨야 합니다.

결과가 예상보다 훨씬 짧게 나온다면 열화를 의심해 볼 만합니다. 배터리 수명(SOH) 계산기로 잔존 성능을 먼저 추정하고, 줄어든 용량을 배터리 용량 칸에 넣어 다시 계산하면 현재 상태에 맞는 거리가 나옵니다. 배경은 열화 항목에 있습니다.

계기판 숫자와 안 맞을 때

계기판의 남은 거리는 최근 수십 km 주행 패턴을 반영해 계속 움직입니다. 고속도로를 달리다 시내로 들어오면 남은 거리가 오히려 늘어나기도 합니다. 계산기는 입력한 전비 하나로 고정 계산하니 둘이 다른 게 정상입니다.

인증 주행거리도 마찬가지입니다. 표준 시험 조건의 비교용 기준이라 실제 도로의 속도·경사·기온·공조 사용을 그대로 담지 않습니다. 어떤 조건의 값인지는 인증 주행거리에 정리돼 있습니다.

회생제동을 세게 걸면 거리가 계속 늘어난다는 말도 사실과 다릅니다. 이미 가속에 쓴 에너지 일부를 되찾는 것이라, 급가속 뒤 강한 회생제동보다 처음부터 부드럽게 가감속하는 쪽이 더 멀리 갑니다. 회생제동 항목을 참고하세요.

거리를 늘리는 몇 가지

겨울엔 충전기에 꽂혀 있는 동안 예열하세요. 그때 쓰는 전기는 충전기에서 나오니 배터리를 아낄 수 있고, 출발 직후 히터를 최대로 트는 것보다 손실이 적습니다. 방식은 예열(프리컨디셔닝)에 있습니다.

고속도로 속도를 조금만 낮춰도 차이가 큽니다. 공기 저항이 속도의 제곱에 비례해 늘기 때문입니다. 타이어 공기압이 낮으면 구름 저항이 커지고, 안 쓰는 짐과 루프박스는 무게와 공기 저항을 같이 늘립니다.

거리와 비용을 같이 잡아 두면 여행 계획이 구체적이 됩니다. 나온 거리를 전비 변환·원/km 계산기에 넣으면 그만큼 달리는 전기 요금이, 충전요금 계산기로는 다음 충전 한 번의 비용이 나옵니다. 겨울철 대응 전반은 겨울 주행거리 가이드에 있습니다.

짧게 답하는 질문

Q. 충전량 몇 %부터 불안해해야 하나요?

정해진 기준은 없지만 도심에서는 20% 안팎, 장거리에서는 30% 안팎을 다음 충전을 찾기 시작하는 지점으로 잡는 경우가 많습니다. 겨울에는 표시된 잔여 거리가 더 빨리 줄 수 있어 한 단계 더 여유를 두는 게 좋습니다.

Q. 여러 명이 타거나 짐을 실으면 얼마나 줄어드나요?

무게가 늘면 가속과 오르막에 에너지가 더 들어 전비가 떨어집니다. 감소 폭은 차종과 길에 따라 달라 일률적으로 말하기 어렵습니다. 만차 장거리라면 평소 평균보다 낮춘 전비를 넣어 보수적으로 계산하세요.

Q. 히트펌프가 있으면 겨울 보정을 덜 해도 되나요?

난방 손실이 줄어드는 건 맞지만, 얼마나 줄어드는지는 차마다 다릅니다. 탑재 여부부터 차종·트림별로 다르니 제조사 제원을 확인하고, 계수를 바꾸기보다 지난겨울 트립 컴퓨터 평균 전비를 봄·가을 보정으로 넣어 계산하는 쪽이 정확합니다.

Q. 여름 보정 90%는 에어컨을 안 틀어도 적용되나요?

계산기는 계절만 보고 계수를 곱합니다. 에어컨을 거의 안 쓰는 날이라면 봄·가을로 두고 계산해도 무리가 없습니다. 반대로 한여름 정체 구간에서 냉방을 세게 튼다면 90%보다 더 줄 수도 있습니다.

참고 기준 · 계절 보정은 일반적 사용자 경험치를 단순화한 근사값. 결과는 추정값입니다.