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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 기존의 맵데이터 기반 가상 플랫폼과는 차별화되는 수학적 공식을 기반으로 한 연료전지 하이브리드 자동차 가상 플랫폼을 개발하였다. 개발된 가상플랫폼은 수식을 기반으로 한 상세모델로 구성되어 있어 맵데이터 기반 모델과는 다르게 추가적인 실험이 없이도 모델 파라미터, 제어 방식의 변경 등을 손쉽게 할 수 있으며 이를 통해 모듈 변경에 따른 다양한 시뮬레이션을 모델 개발 전 손쉽고 빠르게 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
- 본 논문에서는 개발된 수식 기반 FCHEV 가상 플랫폼의 유용성을 확인하기 위하여 맵 데이터 기반의 가상 플랫폼에서는 수행하기 어려운 모터 전류 제어 방식 변경에 따른 모터 성능 비교 시뮬레이션, 제어로직 변경이 연료전지 자동차 전체 시스템에 미치는 영향 분석 시뮬레이션 등을 수행하였다. 또한 개발된 가상 플랫폼을 이용하여 미국 환경 보호국(EPA)에서 자동차의 연비 테스트를 위해 사용하는 UDDS 사이클 주행 시뮬레이션을 수행하고 연비를 문헌과 비교해 봄으로써 개발된 FCHEV 가상플랫폼의 신뢰성 및 효용성을 입증하였다.
제안 방법
- 개발된 FCHEV 가상 플랫폼은 연료전지, 배터리가 병렬로 연결되어 모터를 동시에 구동할 수 있는 병렬형 연료전지 자동차를 위한 가상 플랫폼으로써 MATLAB/Simulink를 기반으로 구현되었으며 가상 플랫폼의 구성 모듈 및 모듈의 입, 출력 변수, 제어 신호 등 시스템 전체 흐름도는 Fig. 1과 같다.
- 또한 개발된 가상플랫폼은 각각의 구성 컴포넌트들을 모듈 형태로 구성함으로써 Drag & drop 방식으로 모듈을 손쉽게 교체해 다양한 시뮬레이션이 가능하도록 설계하였다.
- 또한 연료전지 자동차의 효율을 기존 내연기관 자동차와 비교 평가할 수 있게 하기 위하여 배터리의 SOC 변화량까지 고려 가능한 환산 연비 계산 로직을 구현 및 적용하여 등가 연료 소모량을 계산할 수 있도록 하였다.
- 맵형 모터 모델과는 달리 다양한 제어기 적용이 가능한 수학 공식 기반 모델의 장점을 보여주고 릴럭턴스 토크가 모터에 미치는 영향을 보기 위하여 앞 절에서 설명한 SPM_MTPA 와 IPM_MTPA 의 두 가지 전류 벡터 제어법을 모터 모델에 각각 적용하여 비교 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서 사용한 모터는 연료전지 자동차에 주로 사용되는 100 kW 급 매입형 영구자석 동기모터로써 자세한 파라미터는 Table 2와 같다.
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3.2 모터 제어기 모델
모터 제어기 모델은 Fig. 5와 같이 파워를 지령전류로 변환해주는 전류 변환 제어기와 모터의 운전 특성을 결정해주는 전류 벡터 제어기를 구성하였다
. - 배터리 모델은 Warburge impedance를 무시한 간단한 형태의 Randles 등가회로로 구성되어 있으며 저항과 커패시터 병렬에 직렬로 하나의 저항이 연결되어 있는 RC병렬회로 구성하여 충･방전 모드를 각각 분리하여 실험으로 얻은 데이터를 커브 피팅하여 회로의 파라미터에 적용하였다. 따라서 과도상태 시뮬레이션에 적합하다는 특징을 가지고 있다.
- 본 논문에서는 수학 공식 기반 FCHEV 가상 플랫폼을 개발하였으며 개발된 가상 플랫폼의 유용성을 검증하기 위해 맵 데이터 기반의 가상 플랫폼에서는 수행하기 힘든 두 가지 전류 제어 방식 변경에 따른 UDDS FTP 72 속도 프로파일 주행 시뮬레이션을 수행하고 모터 제어 방식이 연료전지 자동차 전체에 미치는 영향 분석 및 수소 및 배터리 소모량을 비교 분석하여 연비를 비교해 보았다.
- 실제와 동일한 데이터 흐름으로 시뮬레이션을 수행하기 위하여 주어진 주행모드를 추종하기 위한 PID 제어 기반의 운전자 모델을 구성하여 사용하였다. 운전자 모델로부터 페달 신호가 구해지면 이를 이용해 차량 구동 토크를 계산하고 최종적으로 연료전지 효율을 고려한 운전전략을 사용하여 최적의 연료전지, 배터리 파워를 계산해 효율적으로 연료 전지 차량을 구동하게 된다.
- 앞 장에서 기술한 두 가지 제어기법에 따른 모터 운전 특성의 변화가 FCHEV 가상 플랫폼에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위해 각각의 제어법을 적용한 모터모델을 FCHEV 가상플랫폼에 통합하여 UDDS FTP 72 모드 주행 시뮬레이션을 수행하였다.
- 이에 따라 본 논문에서는 모터 등가회로를 이용하여 방정식을 수립하고 모델을 구성하는 수식 기반 모터 모델을 구성하여 가상 플랫폼에 적용하였다. 수식 기반 모터 모델은 맵 데이터 기반 모터 모델과 같이 빠른 속도로 시뮬레이션을 수행하거나 모터의 손실, 효율 등을 정확히 예측하기는 어렵지만 차량의 가변 부하나 전류, 전압의 동특성 등을 반영하는 것이 가능하고 특히 모터 제어기 변경이나 모터 파라미터 변경 등에 따른 다양한 시뮬레이션 들을 손쉽게 수행할 수 있다는 장점이 있어, 모터나 모터 제어기 설계 시 시스템 요구도나 설계 가이드라인을 수립하는데 많은 도움을 줄 수 있다는 장점을 가지고 있다.
- 6과 같이 제어모드를 나누어 제어하도록 구성하였다. 제어모드 1은 모터가 저속인 구간으로써 모터의 전류 제한만을 고려한 Maximum Torque Per Ampere(MTPA) 제어를 사용하였으며 제어모드 2에서는 모터가 고속으로 작동되는 구간으로 전류, 전압 제한을 모두 고려한 Flux weakening 제어를 적용하였다.
대상 데이터
- 본 연구에 사용된 배터리 모델은 시뮬레이션이 가장 간단하면서도 전기적인 특성을 잘 나타낼 수 있는 전기회로 기반의 모델로서 BMS와 배터리가 구성되어 있는 배터리 시스템 전체 구성 모습은 Fig. 3과 같다.
- 본 연구에서 사용된 모터 모델은 영구자석이 로터 내부에 매입되어 있어 마그네틱 토크와 릴럭턴스 토크를 합성한 높은 출력 토크를 발생 가능한 매입형 영구자석 동기 모터이다. 매입형 영구자석 동기 모터는 소형 경량화에 용이하고 높은 효율을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있으며 약계자 운전을 통하여 넓은 가변속 범위를 가질 수가 있어 전기자동차, 연료전지 자동차 외에도 전기자전거, 콤프레셔, 스핀들 등에서 널리 사용되는 모터이다.
- 맵형 모터 모델과는 달리 다양한 제어기 적용이 가능한 수학 공식 기반 모델의 장점을 보여주고 릴럭턴스 토크가 모터에 미치는 영향을 보기 위하여 앞 절에서 설명한 SPM_MTPA 와 IPM_MTPA 의 두 가지 전류 벡터 제어법을 모터 모델에 각각 적용하여 비교 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서 사용한 모터는 연료전지 자동차에 주로 사용되는 100 kW 급 매입형 영구자석 동기모터로써 자세한 파라미터는 Table 2와 같다.
이론/모형
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3.1 모터 모델
모터 모델은 제어를 용이하게 하기 위하여 d, q축 동기좌표계 전압 방정식 (1) 및 토크식 (2)를 이용하여 구성하였다
. 여기서 Ψe는 영구자석에 의한 전기자 쇄교자속의 실효값, [vd vq]T는 전기자 전압의 d, q축 성분, [id iq]T는 전기자 전류의 d, q축 성분, Ld는 d축 인덕턴스, Lq는 q축 인덕턴스를 나타낸다.
성능/효과
- 2와 같으며 공기공급장치, 수소공급장치, 연료전지 스택 등의 구성품으로 모델링 되어 있다.6) 스택 및 단위 구성품은 수식을 이용해 상세히 모델링 되어 있어 동특성을 반영할 수 있으며 이에 따라 기존 상용 플랫폼과는 달리 공기를 공급하는 압축기의 공기 유량 제어 및 가습기, 방열기, 펌프 등을 이용한 열, 물 관리의 특성, 스택의 온도 및 습도 제어에 따른 성능 변화 등을 예측할 수 있다.
- 개발된 FCHEV 가상 플랫폼은 연료전지 효율을 고려한 룰 베이스 기반의 동력 분배 전략이 적용되어 있으며 사용자의 요구에 따라 다양한 운전전략을 구성 및 적용하는 것이 가능하다.
- 따라서 본 논문에서는 기존의 맵데이터 기반 가상 플랫폼과는 차별화되는 수학적 공식을 기반으로 한 연료전지 하이브리드 자동차 가상 플랫폼을 개발하였다. 개발된 가상플랫폼은 수식을 기반으로 한 상세모델로 구성되어 있어 맵데이터 기반 모델과는 다르게 추가적인 실험이 없이도 모델 파라미터, 제어 방식의 변경 등을 손쉽게 할 수 있으며 이를 통해 모듈 변경에 따른 다양한 시뮬레이션을 모델 개발 전 손쉽고 빠르게 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 수식 기반 가상 플랫폼을 활용하면 모듈 자체의 성능 변화나 모듈 성능 변화가 전체 시스템에 미치는 영향을 손쉽게 분석하는 것이 가능해지며 결과적으로 모듈이나 제어기 설계, 시스템 요구도 설정 그리고 설계 가이드라인을 제시하는데 매우 유용하게 사용 가능하다.
- 결과적으로 수학 공식 기반 FCHEV 가상 플랫폼을 이용하면 모듈을 모두 수식으로 구성하기 때문에 모듈, 제어기 파라미터 등을 손쉽게 변경함으로써 맵 데이터 기반 모델에서는 수행하기 힘든 다양한 시뮬레이션을 손쉽게 수행해 볼 수 있음을 확인하였다.
- 본 논문에서는 개발된 수식 기반 FCHEV 가상 플랫폼의 유용성을 확인하기 위하여 맵 데이터 기반의 가상 플랫폼에서는 수행하기 어려운 모터 전류 제어 방식 변경에 따른 모터 성능 비교 시뮬레이션, 제어로직 변경이 연료전지 자동차 전체 시스템에 미치는 영향 분석 시뮬레이션 등을 수행하였다. 또한 개발된 가상 플랫폼을 이용하여 미국 환경 보호국(EPA)에서 자동차의 연비 테스트를 위해 사용하는 UDDS 사이클 주행 시뮬레이션을 수행하고 연비를 문헌과 비교해 봄으로써 개발된 FCHEV 가상플랫폼의 신뢰성 및 효용성을 입증하였다.
- 개발된 가상플랫폼은 수식을 기반으로 한 상세모델로 구성되어 있어 맵데이터 기반 모델과는 다르게 추가적인 실험이 없이도 모델 파라미터, 제어 방식의 변경 등을 손쉽게 할 수 있으며 이를 통해 모듈 변경에 따른 다양한 시뮬레이션을 모델 개발 전 손쉽고 빠르게 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 수식 기반 가상 플랫폼을 활용하면 모듈 자체의 성능 변화나 모듈 성능 변화가 전체 시스템에 미치는 영향을 손쉽게 분석하는 것이 가능해지며 결과적으로 모듈이나 제어기 설계, 시스템 요구도 설정 그리고 설계 가이드라인을 제시하는데 매우 유용하게 사용 가능하다.
- 시뮬레이션 결과 IPM_MTPA 제어법을 사용할 때가 매입형 영구자석 동기모터의 릴럭턴스 토크를 효과적으로 이용할 수 있기 때문에 동일 파워 입력 대비 더 높은 출력 토크를 발생하는 것을 확인할 수 있었다.
- 시뮬레이션 수행 결과 Fig. 10과 같이 모터 제어 변경에 상관없이 두 모델 모두 주어진 UDDS FTP 72속도 프로파일을 잘 추종하는 것을 확인하였으며 수소 소모량 역시 현재 개발되어 있는 연료전지 차량의 연비와 비교해 볼 때, 수소 1kg당 약 80km를 주행하여 실제 차량과 매우 유사한 결과가 도출되었음을 확인하였다. 그러나 Fig.
- 연비 비교 결과 IPM_MTPA 제어를 사용한 모델이 수소를 0.04 kg 정도 더 적게 소모하고 배터리 또한 3% 정도 소모함으로써 SPM_MTPA 제어에 비해 보다 효율적으로 연료전지 차를 구동 가능함을 확인하였다.
- 이를 통해 모터의 릴럭턴스 토크가 연료전지 가상플랫폼 전체에 미치는 영향 및 차량 연비에 미치는 영향을 확인할 수 있을 뿐만 아니라 맵 데이터 기반에서는 쉽게 수행하기 힘든 제어기 변경에 따른 다양한 시뮬레이션을 수행해봄으로써 수식 기반 가상플랫폼의 유용성 또한 확인할 수 있다.
- 이에 대한 원인을 분석해본 결과, Fig. 13에서 보는 바와 같이 UDDS FTP 72 속도 프로파일을 추종하기 위한 동일한 차량 입력 토크에 대해서 IPM_MTPA 제어법을 사용한 경우가 SPM_MTPA 제어법을 사용한 경우에 비해 더 적은 파워를 필요로 하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 IPM_MTPA 제어가 릴럭턴스 토크를 효과적으로 이용하기 때문에 같은 파워를 가지고도 SPM_MTPA 제어에 비해 더 효과적으로 토크를 생성해낸다는 것을 의미한다.
후속연구
- 개발된 수식 기반 가상플랫폼은 연료전지 자동차의 개별 모듈 설계 시 요구도 선정이나 설계 가이드 라인 획득에 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 생각된다.
- 연료전지 자동차에서는 연료전지, 배터리 그리고 슈퍼커패시터와 같은 다양한 동력원들을 함께 사용하며 기존의 내연기관 자동차에서는 사용되지 않던 새로운 부품들을 많이 사용하기 때문에 차량 개발 시 새로운 부품 설계, 최적의 동력 전달 구조 선정, 고효율의 운전전략 수립 등의 다양한 분야의 연구가 필요하다. 하지만 이러한 다양한 연구를 모두 테스트 하려면 시간과 비용이 많이 소요되게 되며 이에 따라 연료전지 자동차의 효율적 설계를 위해서는 가상 시뮬레이터가 반드시 필요하게 된다.
- 추후 과제로는 연료전지 자동차 가상 플랫폼의 구성 모듈들을 보다 상세하고 정교한 모델로 개선하여 모터의 손실 및 구동 효율에 대한 영향, 연료전지, 배터리 모델 작동 시 온도가 미치는 영향 등에 대해서도 고려 가능한 가상 플랫폼을 개발하는 연구 등이 남아있다.
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