7-8 2024 [추계학술대회]
| 제목 | 주행 데이터를 활용한 전기자동차용 시험 모드 개발 및 평가 방법에 대한 연구 |
|---|---|
| 분야 | 모빌리티 동력 및 구동시스템 |
| 언어 | Korean |
| 저자 | 이광렬( 건국대학교), 연제휘(한양대학교), 김남욱(한양대학교), 박수한(건국대학교) |
| Key Words | Electric Vehicle(전기자동차), Driving Cycle(시험모드), Micro-Trip(마이크로 트립), K-means Clustering(K-평균 알고리즘), Speed Acceleration Frequency Distribution(속도-가속도 분포), Simulation-based analysis(시뮬레이션 기반 해석) |
| 초록 |
전기자동차(EV)는 낮은 탄소 배출과 높은 에너지 효율로 인해 지속 가능한 교통수단으로 주목받고 있다.1) 전기자동차의 표준 시험모드(MCT, WLTP 등)는 EV의 실제 주행 특성과 다양한 도로 환경을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다.2,3) 특히, 회생 제동과 배터리 관리와 같은 EV의 고유 특성은 기존 내연기관 차량을 기반으로 만들어진 시험모드에서는 충분히 고려되지 않는다.4) 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 EV의 실제 주행 조건을 반영한 시험모드를 개발하기 위한 방법을 제시하였다. Micro-Trip, K-means Clustering, Markov Chain, Transition Probability Matrix(TPM) 등 다양한 기법을 결합하여 해당 지역의 도로 환경을 반영한 시험모드를 생성하였으며, Speed Acceleration Frequency Distribution(SAFD) 분석을 통해 생성된 시험모드가 실제 주행 데이터를 얼마나 잘 반영하는지 평가하였다. SAFD 분석 결과, 생성된 시험모드는 표준 시험모드보다 낮은 SAFDdiff 값을 보이며 실제 주행 특성을 더 잘 반영함을 확인하였다. 그 중 SAFDdiff 값이 가장 낮은 시험모드를 최종 시험모드로 선택하였다. 차량 동역학 기반 해석을 통해 기존의 표준 시험모드와 비교한 결과, 저속 및 고속 구간에서의 모터 작동영역은 생성된 시험모드가 EV의 실제 주행 특성을 보다 유사하게 모사하는 것으로 나타났다. 결과적으로, 최종 시험모드의 에너지소비효율은 6.394 km/kWh로, 실제 주행 데이터(6.850 km/kWh)와 약 6.66 %의 오차 범위를 보였으며, 이는 MCT 모드 대비 더 유사한 값으로 나타났다. 에너지소비효율 또한, 생성된 시험모드 중 SAFDdiff 값이 낮을수록 실제 주행 데이터의 에너지소비효율과 더 유사한 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구에서 제시한 시험모드 개발 방법은 EV의 주행 성능 평가 및 에너지소모 예측의 정확도 향상에 기여할 수 있으며, 다양한 주행 환경에 대한 맞춤형 시험모드 개발에 활용될 수 있는 것으로 판단된다. |
| 원문(PDF) | 다운로드 |