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제안 방법
- 본 연구에서는 이 두 가지 량의 관계를 분석하고 정리하였으며 이 관계로부터 얻은 배터리 SOC의 최종 값을 시뮬레이션에서 얻은 값과 비교하였다. 또한 두 가지 제동 알고리즘을 전기자동차 시뮬레이션에 적용하여 각각의 회생제동량과 배터리 SOC의 최종 값을 얻었으며 이를 회생제동과 배터리 SOC의 최종 값의 관계에서 얻은 결과와 비교하였다.
- 본 연구에서는 차량이 주행 중에 회생한 에너지를 차량에 필요한 에너지에 연관시켜 회생제동과 SOC의 관계를 수식으로 정리하였으며 이 관계로부터 얻은 배터리 SOC의 최종 값을 시뮬레이션에서 얻은 값과 비교해 보았다. 또한 이상적인 제동력 분배곡선을 적용한 제동 알고리즘과 비례적 분배를 적용한 제동 알고리즘을 전기자동차 시뮬레이션에 적용하여 각 각의 회생제동량과 배터리 SOC의 최종 값을 확인하였으며 이를 수식에서 얻은 결과와 비교해 보았다. 결과적으로 이 두 가지 제동 알고리즘에서는 수식에서 얻은 결과가 모두 시뮬레이션 결과를 낮은 오차로 예측할 수 있었다.
- 이는 전기자동차의 큰 장점이라고 할 수 있는데 주행 중에 얼마만큼의 에너지를 회수하는가에 따라 배터리 SOC의 최종 값도 다르게 된다. 본 연구에서는 이 두 가지 량의 관계를 분석하고 정리하였으며 이 관계로부터 얻은 배터리 SOC의 최종 값을 시뮬레이션에서 얻은 값과 비교하였다. 또한 두 가지 제동 알고리즘을 전기자동차 시뮬레이션에 적용하여 각각의 회생제동량과 배터리 SOC의 최종 값을 얻었으며 이를 회생제동과 배터리 SOC의 최종 값의 관계에서 얻은 결과와 비교하였다.
- 전기자동차에서 회생제동과 배터리 SOC는 밀접한 관계를 가지고 있다. 본 연구에서는 차량이 주행 중에 회생한 에너지를 차량에 필요한 에너지에 연관시켜 회생제동과 SOC의 관계를 수식으로 정리하였으며 이 관계로부터 얻은 배터리 SOC의 최종 값을 시뮬레이션에서 얻은 값과 비교해 보았다. 또한 이상적인 제동력 분배곡선을 적용한 제동 알고리즘과 비례적 분배를 적용한 제동 알고리즘을 전기자동차 시뮬레이션에 적용하여 각 각의 회생제동량과 배터리 SOC의 최종 값을 확인하였으며 이를 수식에서 얻은 결과와 비교해 보았다.
- 이 부분에서는 두 가지 제동 알고리즘을 전기자동차에 적용하여 각 각의 회생제동량과 배터리 SOC의 최종 값을 확인하고 이를 Fig. 2에서 얻은 결과와 비교하였다. 이 두 알고리즘 중 하나는 앞 뒤 바퀴 축에 이상적인 제동력 분배를 적용한 것이고 다른 하나는 앞 뒤 바퀴 축의 제동력을 비례적으로 분배한 것이다.
대상 데이터
- 과 같은 차량 파라미터들을 선정하였다. 배터리는 70Ah를 선택하였고 배터리 전압은 대략 72V 그리고 모터의 평균 효율은 95%이다. Fig.
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