Development of the Heavy-duty vehicle Emission Simulator (HES) for estimating fuel consumption and CO2 emission from heavy-duty vehicles

Abstract

지난 수십년간 인류는 지구온난화 및 기후변화 방지의 일환으로 온실가스 감축에 대한 노력을 기울여 왔다. 국제사회는 1997년 교통의정서, 2015년 파리 협정 등 국제적 협약을 통해 온실가스 감축 목표를 설정하고 각 당사국들이 이를 이행하도록 규정하고 있다. 우리나라는 1998년부터 기후변화협약에 가입 하여 온실가스 감축 의무를 성실히 이행해 나가고 있으며, 2020년에는 2030년 까지 2017 국가 온실가스 총 배출량 (709 MtCO2eq) 대비 24.4%를 감축하겠다 는 목표를 수립하였다. 우리나라는 온실가스 감축을 위해 각 산업 부분별로 감축 목표를 할당하고, 기술적 정책적 노력을 기울이고 있다. 주요 온실가스 배출원 중 하나인 수송부문은 국가 온실가스 배출량의 15%를 차지하며, 대부 분의 수송 온실가스는 자동차 배출가스에서 발생하고 있다. 현재 국내에서는 소형자동차의 온실가 및 연비 규제를 도입하여 체계적으로 관리해오고 있으며, 대형자동차를 대상으로 하는 온실가스 및 연비 규제는 현재 제도 도입의 초기 단계로, 의무 규제는 2020년대 중반에 들어설 것으로 예측되고 있다. 차대동력계를 사용하여 연비 및 온실가스 성능을 인증하는 소형차와 달리, 대형자동차는 차량의 종류 및 구조가 다양하여 실측을 통한 온실가스 배출량 관리가 시간 및 비용 측면에서 비효율적이라는 특징이 있다. 이러한 상황을 고려하여, 미국, 유럽연합, 일본에서는 시뮬레이션 프로그램을 개발하여 대형 자동차의 온실가스 배출량을 측정 및 인증하고 있다. 시뮬레이션 방법은 차량 의 정보를 활용하여, 가상의 주행조건에서 차량의 연비 및 온실가스 배출 성 능을 예측하는 방법이다. 우리나라는 시뮬레이션 프로그램 Heavy-duty vehicle Emission Simulator (HES)를 개발하였으며, 본 논문은 HES의 개발에 관한 연구 를 다루고 있다. HES는 차량동역학 및 차량시스템 모델링 기법을 활용하여 개발되었다. 차 량이 원활히 주행하기 위해서는 충분한 동력이 지면과 맞닿아 있는 바퀴에 공 급되어야 하는데, HES는 차량동역학을 기반으로 공기저항, 구름저항, 등판저항, 가속력을 종합하여 바퀴에 공급되어야 하는 동력을 계산한다. 추가로, 엔진으 로부터 생성된 동력이 바퀴로 전달되는 과정을 해석하기 위해, HES는 동력시 스템 모델링을 활용하여 변속기, 리타더, 종감속기와 같은 차량 각 요소의 구 체적인 운전조건을 계산한다. 일련의 과정을 통해 HES는 엔진의 운전점 (엔진 속도, 엔진토크)를 1초단위로 계산하며, 계산된 엔진 운전점을 연비맵에 투영 및 보간법을 적용하여 차량의 순간 연료소비량을 산정한다. 마지막으로 산정 된 연료소비량에 탄소평형법을 적용하여 CO2 배출량을 계산한다. HES의 시뮬레이션 예측 정확도는 시험 결과와 해외 대형자동차 시뮬레이 션 프로그램 계산 결과와 비교를 통해 검증되었다. 19회의 차량시험 결과와 HES 계산 결과의 평균 오차는 4.6%로, HES실제 차량의 온실가스 배출량을 높 은 정확도로 예측하였다. 추가로, HES와 유럽연합의 시뮬레이션 프로그램 VECTO의 비교 분석을 수행하였다. HES와 VECTO의 프로그램 구조는 유사하 였으나, VECTO가 더 많은 차량 요소를 시뮬레이션에 고려하도록 개발되었다. 21개 차량 정보를 기반으로, 동일한 입력 데이터 조건에서 HES와 VECTO 시 뮬레이션 결과를 비교하였다. HES와 VECTO의 계산 결과의 선형 회귀분석을 통해 산정한 추세선 기울기와 결정계수는 각각 0.9845 및 0.9932로 HES와 VECTO의 시뮬레이션 결과의 상관성은 상당히 높음을 확인하였다. 본 연구에서는 450대의 대형자동차 정보와 국내 등록대수 및 주행거리 통계를 활용하여 국내 대형자동차 온실가스 배출총량을 산정하였으며, 2019년에 는 2200만톤의 온실가스가 발생하였다. 추가로 시나리오 분석을 2050년까지 대형자동차의 온실가스 배출량과 잠재 감축량을 산정하였다. 대형자동차의 온 실가스 배출수준이 지금과 비슷하다고 가정하는 BAU 시나리오 조건에서는 2050년에는 3290만톤의 온실가스가 대형자동차에서 배출될 것으로 추산되었다. 매년 대형자동차의 온실가스 배출량을 2020년부터 연간 1%, 2%, 3%씩 감축할 경우 2050년의 온실가스 감축 효과는 BAU 대비 각각 230만톤, 460만톤, 680만 톤이 될 것으로 추산되었다. HES는 기술 수준의 따른 온실가스 감축효과 예측, 동적 구름저항 모델을 삽입한 타이어 상세모델 개발, 국소구간 배출량 산정 등 다양한 응용 분야에 활용되었다. 문헌조사를 바탕으로 예상되는 차량의 제원변화를 시뮬레이션에 반영하여, 차량의 기술 별 온실가스 저감 효과를 정량적으로 분석하였다. 동적 구름저항 모델은 타이어의 압력, 차량속도, 휠 하중, 타이어 개수 등 타이어의 상세한 정보를 활용하여 구름저항력을 산정하는 모델로, 기존의 HES 모델과 결합하여 상세한 타이어 변수와 연비와 상관성 분석에 활용되었다. 또한 교통 정보와 HES 시뮬레이션 결과를 결합하여, 국소구간에서 차량 통행 패턴에 따 른 CO2 배출 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 HES의 주요 목표인 대형자동 차 연비 및 온실가스 인증 외에도, 다양한 응용 분야에서 HES의 활용방안을 제시하였다.|Simulation models are used for estimating fuel consumption and CO2 emission certification methods, for heavy-duty vehicles (HDVs), in many countries including the United States, the European Union, and Japan. In South Korea, the Heavy-duty vehicle Emission Simulator (HES) was developed, to estimate CO2 emissions by HDVs, for regulatory purposes. This study explores the development of the HES. HES is vehicle dynamics-based vehicle system model that estimates fuel consumption and CO2 emission of HDVs using the vehicle specifications as input to the model. Vehicle dynamics determine the external forces acting on the vehicle such as aerodynamic drag, rolling resistance, and inclination force. Internal energy losses and gear shifting were also considered in vehicle system model. Based on the vehicle dynamics and vehicle system modeling, HES calculates the instantaneous engine speed and engine torque. Fuel consumption is interpolated from the fuel map, which represents the fuel consumption of the engine as a function of the engine speed and engine torque. CO2 emissions are estimated, by conversion, from the fuel consumption using the carbon balance method. Since the HES is a tool for CO2 certification for Korean HDVs, the CO2 prediction accuracy of HES was rigorously validated. The CO2 prediction results of HES were compared with experimental data and with those obtained with the European HDV simulation program VECTO. A total of 19 vehicle tests were conducted on a chassis dynamometer and under real road driving conditions. The average CO2 emission error between the experimental values and HES results was 4.6%, which indicates that the CO2 prediction accuracy of HES is high. For comparative analysis between HES and VECTO, vehicle simulations were performed using the same input data for both programs. The linear regression analysis between calculated values of CO2 emissions of HES and VECTO shows that the correlations were significantly high. The slope and coefficient of determination (R2) of the regression line were 0.9845 and 0.9932, respectively. In order to understand the current status of CO2 emissions from Korean HDVs, annual CO2 emissions from 2015 to 2019 were estimated by integrating simulation results and national statistical data pertaining to annual vehicle mileage and vehicle registration statistics. The simulation results were calculated using the vehicle specifications of 375 HDVs, which includes most types of domestic HDVs. The total CO2 emission from HDVs in 2015 and 2019 were 20.5 and 22.09 million tons, respectively. During this period, the average annual increase in the rate of CO2 emissions is 1.89%. Future CO2 emissions and reduction potentials by 2050 were predicted through scenario analysis Four scenarios were designed according to the CO2 reduction rate of HDVs: business-as-usual (BAU), mild, normal, and aggressive scenario. In the BAU scenario, which assumes that the CO2 emission performance of current vehicles does not change in the future, 32.9 million tons of CO2 will be emitted by HDVs in the year 2050. In mild, normal, and aggressive scenarios, the annual CO2 reduction rate for new HDVs from 2020 were assumed to be 1%, 2% and 3%, respectively. In these three scenarios, the slope of CO2 emission line decreases steadily over time. Compared to the BAU scenario, the 2050 CO2 reduction potentials of the mild, normal, and aggressive scenarios are 2.3 million, 4.6 million tons and 6.8 million tons, respectively. In this study, HES were used for three additional applications: evaluating CO2 reduction effect of vehicle technologies, application dynamic rolling resistance model, and assessing regional CO2 emission by integrating HES results with traffic information. The CO2 reduction effect of the HDV technologies, which were investigated from the literature review, were evaluated using HES simulations. The technology package, which consist of technologies that can be commercialized within 10 years, can reduce CO2 emissions by 20.4% and 36.0% for 5-ton payload truck and 25-ton payload truck, respectively. The dynamic rolling resistance model were used to evaluate the effects of tire pressure, relative axle load, and vehicle speed on CO2 emissions. In addition, HDV CO2 emissions at intersection were evaluated by coupling the vehicle system model with microscopic traffic simulation model. By integrating the vehicle position and CO2 emission of each vehicle, CO2 emission maps at intersection were developed.