[논문]연료전지 하이브리드 차량의 연비향상을 위한 배터리 동력분배 최적화

이동섭

doi:10.3795/ksme-a.2013.37.3.397

연료전지 하이브리드 차량의 연비향상을 위한 배터리 동력분배 최적화
Optimization of Battery Power Distribution to Improve Fuel Consumption of Fuel Cell Hybrid Vehicle 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.37 no.3, 2013년, pp.397 - 403

이동섭 (강원대학교 대학원)

초록
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친환경 및 연비에 대한 요구와 제한은 하이브리드 차량과 같은 친환경 고연비 차량기술을 발전시켜왔다. 하이브리드 차량의 연비는 시스템의 특성으로 인해 주행 후 배터리 충전량의 변화를 연비에 반영시키는 등가연료사용량이 연료소비량에 추가되므로 제어전략에서 배터리 사용영역 증가만으로 연비를 향상시킬 수 없었다. 본 논문은 연료전지 하이브리드 차량을 matlab simulink상에서 모델링하고 기존제어전략에서 연료전지의 사용구간을 분석하여 연료전지 주 사용영역에서의 배터리와 연료전지 간 동력분배를 연비향상을 목표로 최적화하여 등가연료사용량을 포함한 총연비의 향상을 시도하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The demand for eco-friendly and higher fuel economy vehicles has helped develop eco-friendly and fuel-efficient vehicles such as hybrid vehicles. In a hybrid vehicle, the change in the battery charge after driving should be added to the fuel consumption as the equivalent fuel usage based on its own characteristics. Thus, the fuel efficiency of a hybrid vehicle cannot be improved simply by increasing the battery capacity. In this study, I attempt to improve the total fuel economy of a hybrid vehicle, including the equivalent fuel consumption, by modeling a fuel cell hybrid vehicle using Matlab Simulink, analyzing the usage zone of the fuel cell with the existing control strategy, and optimizing the power distribution of the battery and fuel cell in the main usage zone of the fuel cell.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문은 로드레벨링 제어전략에 주행전후 배터리 충전량 변화에 대한 등가연료소모량 개념을 도입하여 제어전략에서 배터리 사용구간 확대만으로 연비를 향상 시킬 수 없도록 제한하였고 로드레벨링 제어전략의 주 연료사용 구간을 분석하여 연료전지의 사용비율이 높은 영역에 대해 배터리-연료전지 간 동력분배를 연비향상을 목표로 최적화하였다.

제안 방법

(1) 연료전지, 배터리, 모터, 제어전략으로 구성된 연료전지 하이브리드 시스템을 모델링하였다.
(2) 로드레벨링 제어전략을 기본 제어전략으로 사용하였고 대부분의 수소사용량이 발생하는 구간을 하이브리드 구간으로 변경 및 동력분배를 유전자 알고리즘을 사용하여 최적화하였다.
기본 모델은 Front Drive Inwheel Motor System이며 가속시에는 가속페달로부터 요구되는 출력 (P_{D_drive})을 계산하고 필요한 출력을 연료전지 (P_Fuelcell)와 배터리(P_Batt)로부터 제어전략에 따라 공급받아 모터를 구동(T_M)하여 차량 모델에 입력하며 제동 시에는 브레이크 페달로부터 요구 제동 토크(T_{D_brake})를 계산하고 모터의 회생제동 토크 (T_{b_regen})와 유압제동토크(T_{b_hydr})를 나누어 총 제동토크를 차량모델에 입력하도록 하였으며 회생제동 전류(i_regen)를 배터리에 저장하도록 모델링하였다. 연료전지는 식 (1)과 같이 비가역현상을 고려한 연료전지모델을 사용하여 모델링 되었고 액상 및 기상의 각 온도에 따른 Gibbs free energy에 의한 연료전지 단위셀의 전류전압 특성은 Fig.
모터는 Fig. 3과 같이 일정토크영역을 가진 60KW 모터특성에 일치하도록 모델링 되었으며 구동 및 회생제동을 나누어 모델링 하였다. (a)는 구동시 모델링된 모터의 토크 특성을 나타내고 있으며 (b)는 회생제동시 모터의 제동토크를 보여주고 있다.
제동 모델은 전후 제동 압력배분 및 유압제동영역과 회생제동영역을 나누어 모델링 하였다. Fig.
제어전략은 연료전지 스택을 고효율 영역에서 운전되도록 하고 고효율구간에서 운전하고 남는 출력을 배터리에 저장하도록 하여 배터리 SOC 유지에 유리하도록 제안된 로드레벨링 제어전략을 사용하였으며 Fig. 5에 로드레벨링 전략을 도시하였다.

대상 데이터

차량모델은 Carsim을 사용하였으며 사용된 차량과 연료전지 하이브리드 시스템의 데이터는 Table 1 및 Table 2에 정리하였다.

이론/모형

배터리는 전류사용량과 충전상태를 나타내는 방정식 (2)를 사용하여 모델링되었다.
)를 배터리에 저장하도록 모델링하였다. 연료전지는 식 (1)과 같이 비가역현상을 고려한 연료전지모델을 사용하여 모델링 되었고 액상 및 기상의 각 온도에 따른 Gibbs free energy에 의한 연료전지 단위셀의 전류전압 특성은 Fig. 2와 같이 사용전류의 증가에 따라 단위셀의 전압이 낮아지는 것을 보여주고 있다.
최적화 프로그램은 Matlab의 Optimization toolbox내의 유전자 알고리즘(GA)를 사용하였고Population은 20으로 돌연변이 함수(Mutation function)는 constrain dependant를 교배함수(Crossover function)는 Scattered를 선정하였다.
최적화는 global optimization이 가능한 유전자 알고리즘을 사용하였다. 유전자 알고리즘은 돌연변이 함수를 만들어 최적화하는 영역을 넓히므로 다른 최적화 기법과 달리 local minimum에 빠질 가능성이 낮은 대신 해석시간이 상대적으로 긴 단점이 있다.

성능/효과

(3) 최적화된 로드레벨링 제어전략 사용으로 SOC변화량을 최소화 하였고 기존 제어전략대비 14.7%의 연비 향상 효과를 확인하였다.
8은 P_optimal ~ P_upper 영역을 하이브리드화 한 차량모델이 제어전략을 따라 UDDS 사이클을 추종할 때 요구출력, 배터리출력, 연료전지출력을 나타내고 있으며 배터리 출력보조를 23(KW)로 제한했을 때의 그래프이다. P_optimal ~ P_upper 영역인 15(KW)~40(KW)에서 배터리가 27(KW)까지 동력을 보조하고 있는 것을 확인할 수 있다.
결과적으로 최종 연료 소모량은 최적화된 로드레벨링 제어전략이 45.11+4.5158=49.6258(g)이고 최적화 전 소모량은 61.62-3.43=58.19(g)이다.
배터리와 연료전지의 동력분배를 최적화한 로드레벨링 제어전략을 사용한 결과 기존 로드레벨링 제어전략을 사용한 연비보다 약 14.7%향상된 것을 확인하였다.
12는 설계변수 x를 0~7까지 변경하여 수동으로 각각의 x값에 대한 목표함수 값의 변화를 계산한 결과이다. 최적화 결과와 같이 4.215에서 목표함수 값이 최저가 되는 것을 확인할 수 있으며 최적화 결과의 타당성을 검증하였다.
회생제동 토크는 제동에 의해 차량의 속도가 감소되면서 모터의 회전수가 감소하여 모터의 회생제동토크 특성에 따라 제동토크가 증가하는 것을 보여주고 있으며 회생제동 토크를 상회하는 요구제동토크를 유압 제동장치가 담당하도록 모델링된 결과를 보여주고 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	연료전지 하이브리드가 연료전지와 배터리 간의 동력분배를 관리하는 제어전략에 따라 연비의 차이가 크게 발생하는 이유는 무엇인가?	연료전지 하이브리드 차량은 순수 연료전지 차량과 달리 배터리를 사용하여 연료전지가 최적 효율구간에서 운전되도록 할 수 있으며 연료전지와 배터리의 동력분배가 이루어지므로 연료전지 하이브리드는 연료전지와 배터리 간의 동력분배를 관리하는 제어전략에 따라 연비의 차이가 크게 발생하게 된다. 또한 배터리의 효율을 고려한 충 방전 사용 구간으로 인해 배터리의 최저 용량 선정 문제가 발생한다.
	연료전지 하이브리드의 제어전략은 어떻게 나뉘는가?	연료전지 하이브리드의 제어전략은 크게 파워 어시스트, 로드레벨링, 등가연료제어전략으로 나 뉜다.(2)
	연료전지 하이 브리드 최적화를 위한 기존의 연구에는 어떤 것들이 있는가?	정종렬 등(3)은 상업용 HEV에서 배터리 SOC의 경로가 적정 작동범위인 45~75%를 넘지 않는 최저 배터리 용량을 찾기 위해 시뮬레이션을 반복하는 시행착오법을 사용하였다. 오경철 등(4)은 병렬형 HEV의 엔진과 모터의 동력 분배에 대해 연비를 최소로 하는 제어전략을 MMFD최적화 기법을 사용하여 최적화 하였다. 국광표 등(5)은 FCHEV에서 울트라캐패시터와 배터리의 최적 용량선정을 위해 유전자알고리즘을 사용하여 연비를 최소화하는 울트라캐패시터와 배터리의 용량을 제시 하였다. 정춘화 등 (6)은 최적제어이론을 사용하여 FCHEV의 최소연료소모량을 얻을 수 있는 필요조건으로부터 등가연료파라미터의 최적경로를 구하고 사용구간내 배터리 전압과 저항이 일정하다는 가정하에 일정 등 가연료파라미터를 사용한 경우와 연비를 비교하였다.

참고문헌 (7)

Lee, G. S., 2009, "Strategic Analysis for Environmental Friendly Vehicle Development," KSAE09-W0105 2009 Electric Vehicle Special Workshop, pp. 7-11.
Park, C. H., 2003, "Development of Fuel Cell Hybrid Electric Vehicle Performance Simulator and Control Strategy," Sungkyunkwan University.
Jeong, J. R., Lee, D. H., Shin, C. W., Lim, W. S., Park, Y. G. and Cha, S. W., 2010, "Study on Battery Sizing of a Heavy-Duty Hybrid System Using Optimal Control Method," KSAE10-B0296 KSAE 2010 conference.
Oh, K. C., Choi, D. H. and Kim, H, S., 2004, "Optimization of Control Strategy and Power Source for a Parallel Hybrid Electric Vehicle," KSAE04-L0037 KSAE 2004 Electric Vehicle Workshop & Symposium.
Kook, K. P., Oh, K. C. and Kim, H. S., 2005, "A Study on Optimization of ESU Sizing for a Fuelcell Hybrid Electronic Vehicle," KSAE05-S0078 KSAE 2005 conference, pp. 495-500.
Zheng, C. H., Park, Y. I., Lim, W. S. and Cha, S. W., 2012 "Optimal Control of Fuel Cell Hybrid Vehicles," KSAE, Vol. 20, No. 2, pp.135-140.

원문보기 상세보기
Oh, G. G., 2011, "The Present State of Battery Development," KSAEWP_20110825 KSAE EDV Workshop, pp. 131-144.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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