병렬형태 연료전지 하이브리드 전기자동차의 전기파워트레인 모델 및 최적 파워분배 알고리즘 개발

Abstract

연료전지는 환경오염 및 지구온난화의 주범인 내연기관의 유력한 대체 동력원으로 연구되고 있으며, 전기 에너지를 생산하면서 반응 후 순수한 물만 생성하기 때문에 완전환 형태의 친환경 동력원이다. 또한 높은 효율을 가지기 때문에 에너지 부족 문제해결을 위한 대체 동력원으로 각광받고 있다. 그러나 연료전지 차량의 경우 공기공급시스템의 반응성이 매우 느리기 때문에 연료전지의 급격한 파워생산이 제한된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 연료전지 차량에는 급격한 파워생산이 필요할 시 이를 충족할 수 있는 배터리 또는 슈퍼캡 등의 추가동력원이 사용된다. 즉, 2개 이상의 동력원이 사용되는 하이브리드 형태의 차량 (FCHEV)으로 개발되고 있다. 이를 통해 운전성능을 향상시킬 수 있으며, 회생제동을 이용해 연비를 높일 수 있다. 뿐만 아니라, 추가동력원이 설치됨으로써 작은 용량의 연료전지를 사용할 수 있기 때문에 FCHEV의 가격하락을 기대할 수 있다. 이러한 FCHEV의 경우, 연비를 향상시키고 배터리 SOC를 적절히 유지하기 위해서는 동력원들 사이의 효율적인 동력분배가 필수적이다. 이 연구에서는 배터리 및 DCDC 컨버터를 사용하는 병렬형태 FCHEV의 전기 파워트레인을 모델링하였고, 이를 이용하여 연료전지와 배터리 간의 효율적인 파워분배 전략을 개발하였다. DCDC 컨버터는 파워분배를 위한 핵심장치로써, 연료전지 출력파워를 직접적으로 제어할 수 있다. 따라서, 연료전지 내의 공기부족현상을 방지하면서 연비향상과 SOC관리를 동시에 실현하기 위해서는 DCDC 컨버터를 효과적으로 제어함으로써 효율적인 동력분배 수행해야 한다. 동력분배 알고리즘을 개발하기 위하여 DCDC 컨버터의 동작에 의한 연료전지 전류 및 버스전압의 거동을 묘사할 수 있는 전기 파워트레인의 수학적 모델이 필요하다. 이 연구에서는 전기 파워트레인의 등가회로 모델을 바탕으로 수학적 모델을 구현하였다. 이러한 모델은 동적특성을 묘사할 수 있기 때문에 state-space 형태로 표현하여 LQR, LQG, H 최적 제어 알고리즘을 적용할 수 있다. 이 연구에서는 먼저 PI 제어기를 이용한 동력분배 알고리즘을 적용하였다. 그러나 PI 제어기는 SOC 관리를 위한 알고리즘의 적용이 불가능하기 때문에, 인간의 선험적인 지식을 제어 알고리즘으로 구현할 수 있는 퍼지 제어기를 제안하였다. 또한 state-space 모델을 이용하여 H 제어기를 설계하였다. 퍼지 제어기를 설계할 경우 연비향상 및 SOC 관리를 위하여 최적화되어야 할 파라미터가 많기 때문에, 이 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였다. 유전 알고리즘에서는 주어진 주행사이클을 이용하여 오프라인 시뮬레이션을 수행하고, 이를 통해 얻어진 연비를 적합도 함수로 설정하였으며, 이와 함께 SOC 유지에 대한 제한조건을 추가하였다. 유전 알고리즘을 이용해 최적화된 퍼지제어기는 주어진 주행사이클에서는 효과적인 동력분배 알고리즘을 제공하지만, 주행사이클이 달라질 경우, 연비 향상 및 SOC 유지 성능을 보장할 수 없다. 실제로 주행사이클은 운전자의 특성, 환경 등에 영향을 받아 매우 다양할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 통계적 접근법을 이용하여 다양한 주행사이클에서도 연비 향상 및 SOC 유지를 도모할 수 있는 확률기반 퍼지제어기를 제안하였고, 또한 요구출력의 통계치를 이용하여 현재 주행사이클의 특성을 추측할 수 있는 새로운 확률변수를 개발하였다. 앞서 설명되었던 제어기들의 성능을 비교하고 확률기반 퍼지제어기의 성능을 검증하기 위하여, 총 4개의 주행사이클에 대한 오프라인 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 확률기반 퍼지제어기가 연비 향상 및 SOC 관리 측면에서 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 연구에서는 제안된 제어 알고리즘의 ECU를 이용한 구현 가능성을 검증하기 위하여, HILS 환경을 구축하였다. 최종적으로 확률기반 퍼지제어 알고리즘이 구현된 ECU가 4개의 주행사이클에 대해서 오프라인 시뮬레이션 결과와 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.