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제안 방법
- 1) 대표적인 운전상황이 포함된 루트를 연료전지 자동차로 주행하여 실주행 데이터를 수집하고 각 구간의 내구모드 속도 프로파일을 도출하였다.
- 2) 내구모드 프로파일에 연료전지의 열화 조건을 강화하는 운전 조건을 추가 조합하여 가속내구모드 A1.0을 개발하였다.
- 각 구간별 모드 프로파일을 도출하기 위해 각 구간별 속도 프로파일을 단순화 하여 모드 프로파일을 도출하였다. 주행 속도와 각 속도 구간에서 발생하는 가/감속 운전에 따라 달라지는 시스템의 운전 조건을 반영하기 위해 실주행 데이터의 속도프로파일의 속도를 일정간격 구간으로 분리하고 각 구간에서 발생 하는 가속도의 발생 빈도수를 매칭하여 3차원 data로 정리하였다.
- 또한 싸이클의 시작 부분에 고출력 연속운전 구간을 추가하여 고온운전에 의한 열화와 멤브레인의 열화조건을 강화하였다. 각 운전구간의 사이에는 연료전지 시스템의 시동정지를 추가 하여 전위 싸이클의 횟수를 내구모드 1cycle당 3회로 증가시키고 시동정지간에 시스템을 강제 냉각하여 시스템의 열충격 싸이클을 추가하였다. 강제냉각 구간 후에는 저전류 운전 구간을 배치하여 플러딩을 유발하였다.
- 강제냉각 구간 후에는 저전류 운전 구간을 배치하여 플러딩을 유발하였다. 고전위에 의한 열화는 크게 두가지 상황이 있는데 운전중 저전류 구간이나 Idle 구간에서 OCV상태를 유지시키고 마지막으로 연료전지의 열화에 가장 큰 영향을 주는 장기주차 모사를 위해 cycle의 마지막 시동정지 후 수소공급계에 공기 (21%O2)를 주입하여 시동시 고전위 형성에 의한 담지체 열화를 추가하였다. 이를 정리하면 Table 2와 같다5-6).
- 구간별 내구모드와 연료전지 열화인자 강화 조건을 조합하여 가속내구모드 A1.0을 개발하였다. 프로파일은 장등판-도심-고속-정체 구간 순으로 이루어져 있고 구간 사이에 시동정지-장기주차를 모사하고 있다.
- 이렇게 얻은 실주행 데이터를 구간별로 분리하여 구간별 주행 프로파일을 도출하였다. 여기에 연료전지의 운전 상황에 따른 연료전지 열화 조건들을 반영하고 강화하여 연료전지 전용 가속내구모드를 개발하였다.
- 연료전지 자동차 전용 내구모드 개발을 위해 실주행 데이터를 분석하고 연료전지 시스템의 특성을 반영하여 가속내구모드를 개발하여 다음과 같은 결과를 얻었다.
- 주행 속도와 각 속도 구간에서 발생하는 가/감속 운전에 따라 달라지는 시스템의 운전 조건을 반영하기 위해 실주행 데이터의 속도프로파일의 속도를 일정간격 구간으로 분리하고 각 구간에서 발생 하는 가속도의 발생 빈도수를 매칭하여 3차원 data로 정리하였다. 이것을 기준으로 각 구간별 주행특성을 반영하도록 임의의 속도 프로파일을 도출하였다.
- 본 연구는 연료전지 자동차 전용 내구모드의 개발을 위해 대표적인 운전상황이 반영된 구간을 선정하고 반복 주행을 통해 데이터를 수집했다. 이렇게 얻은 실주행 데이터를 구간별로 분리하여 구간별 주행 프로파일을 도출하였다. 여기에 연료전지의 운전 상황에 따른 연료전지 열화 조건들을 반영하고 강화하여 연료전지 전용 가속내구모드를 개발하였다.
- 각 구간별 모드 프로파일을 도출하기 위해 각 구간별 속도 프로파일을 단순화 하여 모드 프로파일을 도출하였다. 주행 속도와 각 속도 구간에서 발생하는 가/감속 운전에 따라 달라지는 시스템의 운전 조건을 반영하기 위해 실주행 데이터의 속도프로파일의 속도를 일정간격 구간으로 분리하고 각 구간에서 발생 하는 가속도의 발생 빈도수를 매칭하여 3차원 data로 정리하였다. 이것을 기준으로 각 구간별 주행특성을 반영하도록 임의의 속도 프로파일을 도출하였다.
대상 데이터
- 이 때 연료전지 시스템은 인가전류 변화에 따라 스택의 입출구 온도, 가습조건 등의 거동이 변화하는데 이러한 변화나 운전상태가 연료전지 촉매와 담지체, 멤브레인등의 주요 열화기구들에 영향을 준다. 그렇기 때문에 실제 차량의 주행 데이터로부터 내구모드를 도출하기 위해 첫 단계로 실주행 데이터를 수집했다.
- 본 연구는 연료전지 자동차 전용 내구모드의 개발을 위해 대표적인 운전상황이 반영된 구간을 선정하고 반복 주행을 통해 데이터를 수집했다. 이렇게 얻은 실주행 데이터를 구간별로 분리하여 구간별 주행 프로파일을 도출하였다.
- 선정된 루트를 총 18회 시험주행 하여 각 구간의 주행거리, 주행시간, 평균속도, 평균온도 등 평균 수치를 계산하고 전체 평균값과 가장 유사한 구간의 주행 데이터를 구간별 대표 데이터로 선택하였다.
- 일반적인 주행시 발생하는 실제 운전 조건으로부터 내구모드를 도출하기 위해 대표적인 운전상황이 반영된 주행루트를 선정하고 반복 주행하여 실주행 데이터를 수집하였다. 주행루트에는 고속구간, 정체 구간, 도심구간과 잦은 강/등판이 반복되는 평창동 구간이 포함되어 있다.
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