KR101918365B1 - 연료전지 차량 제어시스템 및 제어방법 - Google Patents

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Abstract

정태데이터를 획득하는 단계; 획득한 상태데이터를 전압산출수식에 대입하여 수학적전압모델을 도출하는 단계; 연료전지의 전압을 측정하는 단계; 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 반응면적 데이터를 도출하는 단계; 및 도출된 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 과습상황을 해소하거나 예방함으로써 연료전지의 성능을 최적화하는 단계;를 포함하는 연료전지 차량 제어시스템 및 제어방법이 소개된다.

Description

연료전지 차량 제어시스템 및 제어방법 {CONTROLLING SYSTEM AND METHOD FOR FUEL CELL VEHICLE}
본 발명은 연료전지가 가역 또는 비가역적으로 열화되어도 최적의 동력분배로 운전이 가능하도록 하고, 최적의 연료전지 내부 함수량을 유지하면서 운전이 가능하도록 하여 동력성능 및 연비증대에 기여할 수 있도록 하는 연료전지 차량 제어시스템 및 제어방법에 관한 것이다.
차량이 열화(노후)된 상태에서 주행시 연료전지에서 발전하는 출력량이 작아서 동력성능이 저하되게 된다. 특히, 고속도로에 진입할 때 순간 가속을 하여 다른 차량의 속도 흐름에 맞추는 것이 힘들어져 운전자의 안전까지도 위험해진다.
연료전지 차량은 주요 동력원으로 연료전지와 2차 동력원으로 고전압배터리를 하이브리드화 하여 연비와 동력성능을 높인다. 연료전지 차량 개발시 최적의 동력분배는 연료전지가 노화되기 전에 실시하므로, 연료전지가 열화 진행되어 노화되면, 최적의 동력분배에서 벗어나게 된다.
최적의 동력분배를 유지하기 위해서는 연료전지의 열화를 추정하는 기술이 반드시 필요하다. 가역열화의 경우 저온이나 고온 지역에서는 대기온의 상대습도 차이가 많이 나고, 운전 이력에 따라 연료전지 내부의 물 함유량이 많이 달라지게 된다. 특히, 수소와 산소의 반응에 의한 생성수가 대기중으로 배출될지, 연료전지 내부에 함유하고 있을지에 따라서 성능차이가 많이 나게 된다. 연료전지 내부의 물 함수량은 너무 적어도 너무 많아도 성능저하가 일어나고, 상대습도 100%를 유지했을 때가 가장 좋은 성능을 나타낸다. 이런 연료전지 내부의 물 함유량 정도에 따른 성능저하를 막기 위해서는 물 함유량 추정기가 필요하다.
열화측정방법에 있어서는, 실차에서 적용하기 위해서는 실시간으로 열화를 측정해야 하는데, 비가역열화를 측정 가능한 센서는 현존하지 않는다. 가역열화의 경우 상대습도 센서를 차량에 장착하여 이를 통해 추정 가능하지만, 센서 비용이 증가하는 단점이 있다. 따라서 연료전지 가역열화와 비가역열화를 차량에서 실시간으로 추정할 수 있는 추정기 개발이 필요하다.
상기의 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.
US 8405399 B2 KR 10-1293961 B1
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 연료전지가 가역 또는 비가역적으로 열화되어도 최적의 동력분배로 운전이 가능하도록 하고, 최적의 연료전지 내부 함수량을 유지하면서 운전이 가능하도록 하여 동력성능 및 연비증대에 기여할 수 있도록 하는 연료전지 차량 제어시스템 및 제어방법을 제공하고자 함이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 연료전지 차량 제어방법은, 전극막 함수율, 공기극 압력, 수소극 압력, 냉각수 온도, 스택 전류를 포함하는 상태데이터를 획득하는 단계; 획득한 상태데이터를 전압산출수식에 대입하여 수학적전압모델을 도출하는 단계; 연료전지의 전압을 측정하는 단계; 반응면적 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 반응면적 데이터를 도출하는 단계; 및 도출된 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 과습상황을 해소하거나 예방함으로써 연료전지의 성능을 최적화하는 단계;를 포함한다.
전극막 함수율은 연료전지 스택의 공기 출구단에서의 상대습도로부터 추정할 수 있다.
수학적전압모델 및 측정전압은 X축을 전류밀도로 하고 Y축을 셀전압으로 하는 그래프일 수 있다.
전압산출수식은 반응면적 데이터를 변수로 하는 수식이며, 수학적전압모델을 도출하는 단계에서는 반응면적 데이터의 초기값을 대입하여 도출하고, 반응면적 데이터를 도출하는 단계에서는 전압산출수식에 입력하는 반응면적 데이터를 변화시켜가며 대입함으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 할 수 있다.
연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 복수의 셀 전압간의 편차가 기준수준 이상일 경우 전극막 함수율을 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 건조상황을 해소하거나 예방할 수 있다.
연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 복수의 셀 전압간의 편차가 기준수준 이하일 경우 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 과습상황을 해소하거나 예방할 수 있다.
연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 복수의 셀 전압의 분산값이 제1기준값 이하인 경우 전극막 함수율을 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 건조상황을 해소하거나 예방할 수 있다.
연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 최소 셀전압을 평균 셀전압으로 나눈 셀전압비율이 제2기준값 이상인 경우 전극막 함수율을 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 건조상황을 해소하거나 예방할 수 있다.
촉매담지량 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 촉매담지량 데이터를 도출하는 단계;를 더 포함하고, 연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 도출된 촉매담지량 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어할 수 잇다.
연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 도출된 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하는 경우 연료전지의 온도 또는 공기공급량 또는 수소퍼지량을 제어하고, 도출된 촉매담지량 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하는 경우 차량의 고전압배터리와 연료전지 간의 전력분배를 제어할 수 있다.
내부전류밀도 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 내부전류밀도 데이터를 도출하는 단계;를 더 포함하고, 연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 도출된 내부전류밀도 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어할 수 있다.
본 발명의 연료전지 차량 제어방법을 수행하기 위한 연료전지 차량 제어시스템은, 공기극과 수소극의 압력을 측정하는 센서; 냉각수의 온도를 측정하는 센서; 연료전지 스택의 전류를 측정하는 센서; 및 전극막 함수율, 공기극 압력, 수소극 압력, 냉각수 온도, 스택 전류를 포함하는 상태데이터를 획득하고, 획득한 상태데이터를 전압산출수식에 대입하여 수학적전압모델을 도출하며, 연료전지의 전압을 측정하고, 반응면적 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 과습상황을 해소하거나 예방함으로써 연료전지의 성능을 최적화하는 제어부;를 포함한다.
본 발명의 연료전지 차량 제어시스템 및 제어방법에 따르면, 연료전지가 가역 또는 비가역적으로 열화되어도 최적의 동력분배로 운전이 가능하도록 하고, 최적의 연료전지 내부 함수량을 유지하면서 운전이 가능하도록 하여 동력성능 및 연비증대에 기여할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 연료전지 차량 제어시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 연료전지 차량 제어방법의 순서도.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 연료전지 차량 제어시스템의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 연료전지 차량 제어방법의 순서도이다.
본 발명에 따른 연료전지 차량 제어방법은, 전극막 함수율, 공기극 압력, 수소극 압력, 냉각수 온도, 스택 전류를 포함하는 상태데이터를 획득하는 단계(S100); 획득한 상태데이터를 전압산출수식에 대입하여 수학적전압모델을 도출하는 단계; 연료전지의 전압을 측정하는 단계; 반응면적 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 반응면적 데이터를 도출하는 단계(S200); 및 도출된 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 과습상황을 해소하거나 예방함으로써 연료전지의 성능을 최적화하는 단계;를 포함한다.
연료전지 열화는 가역열화와 비가역열화로 구분가능하고, 각각 2가지로 나눌수 있다.
가역열화의 경우, 성능 회복이 가능하며 주로 연료전지 반응에 의한 생성되는 물이 배출이 안되거나 너무 많이 배출되어 물양이 부족할 때 발생하고, 대응방법은 물양 조절을 위해 운전 온도 제어, 공기공급량 제어 등을 수행한다.
비가역열화의 경우, 성능 회복이 불가능하며 화학반응을 위해 분산된 촉매의 양이 줄어들거나 수소이온전해질막의 구멍이 발생하여 수소가 크로스오버되는 경우로 연료전지 출력이 줄어들기 때문에 연료전지보다는 고전압 배터리에서의 출력 공급이 많이 이루어지도록 전반적인 동력계통의 전력분배제어가 필요하다.
종래에는 이러한 열화의 종류와 정도를 파악할 수 있는 파라미터의 선정 및 그 값의 추정이 미진하여 적절한 제어가 구현되어 있지 않았고, 특히 가역 열화 중 건조운전 상태(Dry out)와 과습운전 상태(Flooding)의 구분이 어려웠다.
이러한 문제를 해결하기 위해 본 발명의 경우 연료전지의 출력 전압에 대한 수학적 추정모델과 실측모델의 비교를 통해 적절한 파라미터의 값을 알아내고, 이를 기반으로 연료전지 시스템을 제어함으로써 최적의 효율을 끌어내고 연료전지의 열화를 방지하는 방법을 제안한다.
구체적으로, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 연료전지 차량 제어방법의 순서도로서, 먼저 전극막 함수율, 공기극 압력, 수소극 압력, 냉각수 온도, 스택 전류를 포함하는 상태데이터를 획득하는 단계(S100)를 수행한다. 전극막의 함수율은 전극막에 어느 정도의 수분이 존재하는지에 관한 것이며, 이는 연료전지의 공기극 출구단의 상대습도를 통해 알 수 있다. 전극막 함수율은 상대습도와 비례관계에 있기 때문에 간단히 상수를 곱하여 얻거나 또는 수식을 미리 메모리하고 그 수식에 상대습도를 입력하여 함수율을 도출하는 것도 가능하다. 공기극 출구단의 상대습도 역시 센서를 달아 계측하는 것도 가능하고, KR 10-1293961 B1와 같은 방식으로 추정하는 것도 가능하다.
공기극의 압력과 수소극의 압력은 도1 과 같이 센서를 달아 계측하는 것이 가능하고 냉각수의 온도 역시 연료전지를 순환하는 냉각수라인에서 온도를 측정하는 것이 가능하다. 또한 스택 전류는 전류센서를 통해 측정할 수 있다.
이와 같이 얻어진 상태데이터를 전압산출수식에 대입하여 수학적전압모델을 도출하는 단계를 수행한다.
전압산출수식은 연료전지에서 출력되는 전압을 다양한 입력값들로 간접적으로 계산하여 얻는 수식을 말한다. 전압산출수식에서는 수학적 전압(Vm)을 아래의 수학식 1과 같이 손실 없는 열역학적 이론전압(E)에서 활성화 손실(Vact), 저항손실(Vohm), 농도손실(Vcon)을 빼서 계산한다. 활성화 손실은 반응을 일으키기 위한 활성화 에너지를 낮추기 위해 발생하는 손실이고, 저항손실은 전해질에서 이온의 이동 저항과 전극, 가스확산층 및 분리판에서 전자의 이동 저항으로 일어나는 손실이다. 농도손실은 전기화학 반응에 의해 전극에서 반응물질이 소모됨에 따라 평균유체의 초기 농도를 유지하는 능력의 부족으로 인한 손실이다.
Figure 112016121208993-pat00001
Figure 112016121208993-pat00002
계측 내지 추정된 상태데이터들을 상기 수식에 대입할 경우 특정 전류밀도(i)에 대한 전압값(Vm)을 얻을 수 있고, 이를 X축을 전류밀도로 하고 Y축을 셀전압으로 하는 그래프의 형태로 만들어 수학적전압모델을 도출하는 것이다.
위 수식에는 몇 가지 변수들이 포함되어 있는데, 바로 반응면적 데이터(Ac), 촉매담지량 데이터(Lc), 내부전류밀도(iin)이다. 따라서, 이 중 나머지 변수들은 초기 대입한 값으로 고정하고 하나의 변수만을 다양하게 변화시키며 대입하여 수학적전압모델과 측정전압의 그래프의 형태를 유사하게 만들며, 수학적전압모델과 측정전압의 그래프의 형태가 유사해진 시점에서의 변수값이 바로 우리가 구하고자 하는 변수값이 되는 것이다. 이러한 그래프 피팅(fitting) 방식으로 반응면적 데이터(Ac), 촉매담지량 데이터(Lc)를 도출한다.
먼저, 반응면적 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 반응면적 데이터를 도출하는 단계(S200)를 수행한다. 반응면적 데이터를 변화시켜 구하는 전압은 최소셀전압을 기준으로 함이 좀 더 정확하다. 즉, 반응면적 데이터를 변화시킴으로써 도출하는 수학적전압모델의 경우 최소셀전압에 대한 수학적전압모델을 구하고, 비교 대상 역시 실제 측정한 최소셀전압을 측정전압으로 정의하여 대비함으로써 반응면적 데이터를 도출하는 것이다.
그리고 도출된 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 과습상황을 해소하거나 예방함으로써 연료전지의 성능을 최적화하는 단계를 수행한다.
연료전지의 운전온도가 낮으면 포화수증기압이 낮고, 수소 산소 반응 결과물인 생성수가 증기가 아닌 액체 상태로 존재하여 채널벽이나 가스확산층 등에 흡착되어 있어서 공기유동을 따라 대기 중으로 배출이 잘 이루어지지 않게 되고, 그 결과로 연료전지 안에 시간이 지남에 따라 누적될 때 발생한다. 생성수가 누적되면서 전해질막과 가스확산층의 최대 함수율을 초과하게 되면 수소와 산소 유동 채널까지 넘치게 된다. 결과적으로 수소와 산소가 촉매까지 전달되는 경로 저항이 증가 (이하 물 과다)하게 된다. 이 현상을 수학적전압모델과 연결하기 위해 반응면적을 파라미터로 설정하였다. 물 과다 시 생성수가 전극면을 가리게 되고 이는 반응면적이 줄어드는 것과 같은 효과로 해석한 결과이다. 따라서, 반응면적이 커질 경우에는 물이 과다한 것으로 보고, 그 정도에 따라 연료전지의 온도를 점차 높이거나 공기공급량을 늘리거나 또는 수소 퍼지량을 늘리는 제어를 수행하는 것이다(S260,S280).
따라서, 이와 같은 제어를 통해 연료전지 스택의 과습상태를 정확히 진단할 수 있고, 과습의 정도를 정확히 알고 대응함으로써 가장 최적의 효율로 연료전지를 구동하고 연료전지의 열화를 사전에 방지할 수 있게 되는 것이다.
한편, 연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 복수의 셀 전압간의 편차가 기준수준 이상일 경우 전극막 함수율을 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 건조상황을 해소하거나 예방할 수 있다. 그리고 연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 복수의 셀 전압간의 편차가 기준수준 이하일 경우 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 과습상황을 해소하거나 예방할 수 있다.
예를 들어, 연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 복수의 셀 전압의 분산값이 제1기준값 이하인 경우 전극막 함수율을 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 건조상황을 해소하거나 예방할 수 있다. 셀전압의 분산값이 작다는 것은 셀전압간의 편차가 작고 비교적 고르다는 것인 만큼 과습보다는 건조나 정상일 경우에 해당한다. 따라서, 이 경우에는 전극막 함수율 내지 상대습도를 기반으로 하여 함수율이 작아질수록 연료전지를 냉각시키거나 공기공급량을 줄이도록 하여 건조상황을 방지하고 최적의 상태로 연료전지를 구동하는 것이다.
또 다른 방안으로는, 연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 최소 셀전압을 평균 셀전압으로 나눈 셀전압비율이 제2기준값 이상인 경우 전극막 함수율을 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 건조상황을 해소하거나 예방할 수 있다. 셀전압비율은 최소 셀전압을 평균 셀전압으로 나눈 값으로서, 셀전압비율이 클수록 셀전압간의 편차가 작다는 것이다. 따라서, 분산값 대신에 이와 같은 셀전압비율을 고려하는 것도 동일한 의미가 될 수 있다. 이 경우 역시 셀전압비율이 큰 경우에는 정상 또는 건조상황으로 보아 전극막 함수율 내지 상대습도를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 건조상황을 해소하거나 예방할 수 있다(S220,S240,S280).
아울러, 촉매담지량 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 촉매담지량 데이터를 도출하는 단계(S300)를 수행하고, 연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 도출된 촉매담지량 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어할 수 있다(S320). 촉매담지량 데이터를 변화시켜 구하는 전압은 평균셀전압을 기준으로 함이 좀 더 정확하다. 즉, 촉매담지량 데이터를 변화시킴으로써 도출하는 수학적전압모델의 경우 평균셀전압에 대한 수학적전압모델을 구하고, 비교 대상 역시 실제 측정한 평균셀전압을 측정전압으로 정의하여 대비함으로써 촉매담지량 데이터를 도출하는 것이다.
앞서 살핀 바와 같이, 연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 도출된 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하는 경우 연료전지의 온도 또는 공기공급량 또는 수소퍼지량을 제어(S280)하고, 도출된 촉매담지량 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하는 경우 차량의 고전압배터리와 연료전지 간의 전력분배를 제어할 수 있다(S320).
촉매담지량이 줄어드는 경우에는 촉매 자체가 비가역적으로 열화된 경우도 있을 것이며, 순간적으로 수분이 감싸서 가역적으로 열화된 경우도 있게 된다. 따라서 이러한 경우에는 일단 고전압배터리를 통한 출력을 더 많이 사용하고 연료전지의 부담을 줄여주는 것이 맞다.
한편, 추가적으로 내부전류밀도 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 내부전류밀도 데이터를 도출하는 단계(S300)를 수행하고, 연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 도출된 내부전류밀도 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어할 수 있다(S320).
내부전류밀도란, 수소이온이 전극막을 투과해 공기극으로 직접 크로스오버되는 양을 전류밀도의 단위로 환산한 것으로서, 전극막에 핀홀(pin hole)이 형성된 경우 나타날 수 있다. 따라서, 내부전류밀도의 정도를 통해 연료전지의 열화 정도를 파악하는 것도 가능하고, 이를 기반으로 고전압배터리를 통한 출력을 더 많이 사용하고 연료전지의 부담을 줄여 더 이상의 열화를 저지할 수 있는 것이다.
아울러, 내부전류밀도 내지 촉매담지량을 파라미터로서 파악하기 위한 경우에는 측정전압로서 평균셀전압값을 이용하고, 반응면적을 파라미터로서 파악하는 경우에는 측정전압로서 최소셀전압을 이용하는 것이 바람직하다.
결론적으로, 본 발명에 따르면 연료전지 성능 저하의 원인에 있어서, 촉매의 열화에 기인하는지 또는 수분량에 기인하는지 또는 두 가지가 복합적으로 일어나는지 파악이 가능하고, 각각의 경우에 대하여 수분량을 제어하거나 고전압배터리의 사용량을 늘림으로써 연료전지가 빠르게 회복되고, 현 상황에서 최적의 상태로 연료전지를 구동할 수 있도록 하게 된다.
본 발명의 연료전지 차량 제어방법을 수행하기 위한 도 1의 연료전지 차량 제어시스템은, 공기극과 수소극의 압력을 측정하는 센서; 냉각수의 온도를 측정하는 센서; 연료전지 스택의 전류를 측정하는 센서; 및 전극막 함수율, 공기극 압력, 수소극 압력, 냉각수 온도, 스택 전류를 포함하는 상태데이터를 획득하고, 획득한 상태데이터를 전압산출수식에 대입하여 수학적전압모델을 도출하며, 연료전지의 전압을 측정하고, 반응면적 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 과습상황을 해소하거나 예방함으로써 연료전지의 성능을 최적화하는 제어부;를 포함한다.
연료전지(100)는 수소극(20,anode), 공기극(10,cathod), 전극막(30,mea)로 구성되고, 수소극(20)에는 수소라인(300)이 연결되며 공기극(10)에는 공기라인(500)이 연결되고 냉각라인(700)은 전반적으로 연료전지(100)를 순환하도록 한다. 수소라인(300)에는 공급밸브(310), 압력센서(320), 퍼지밸브(330), 드레인밸브(340)가 마련되고 공기라인(500)에는 가습기(530), 압력센서(520), 압축기(510), 유량밸브(550), 온도센서(540)가 마련된다. 그리고 냉각라인(700)에는 펌프(720)가 마련된다.
제어기(900)는 공기극과 수소극의 압력을 측정하는 센서, 냉각수의 온도를 측정하는 센서, 연료전지 스택의 전류를 측정하는 센서로부터 공기극 압력, 수소극 압력, 냉각수 온도, 스택 전류를 포함하는 상태데이터를 획득하고, 전극막 함수율을 추정한다.
그리고 별도의 메모리에 저장된 전압산출수식을 이용하여 수학적전압모델을 도출하고 이를 측정전압에 근접하도록 하여 반응면적 데이터를 얻고, 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 과습상황을 해소하거나 예방함으로써 연료전지의 성능을 최적화하는 것이다.
본 발명의 특정한 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 한도 내에서, 본 발명이 다양하게 개량 및 변화될 수 있다는 것은 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.
100 : 연료전지 300 : 수소라인
500 : 공기라인 700 : 냉각라인
900 : 제어부

Claims (12)

  1. 전극막 함수율, 공기극 압력, 수소극 압력, 냉각수 온도, 스택 전류를 포함하는 상태데이터를 획득하는 단계;
    연료전지에서 출력되는 전압을 간접적으로 계산하여 얻는 전압산출수식에 획득한 상태데이터를 대입하여 반응면적 데이터를 변수로 하는 수학적전압모델을 도출하는 단계;
    연료전지의 전압을 측정하는 단계;
    전압산출수식에 입력하는 반응면적 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 반응면적 데이터를 도출하는 단계; 및
    도출된 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 과습상황을 해소하거나 예방함으로써 연료전지의 성능을 최적화하는 단계;를 포함하는 연료전지 차량 제어방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    전극막 함수율은 연료전지 스택의 공기 출구단에서의 상대습도로부터 추정하는 것을 특징으로 하는 연료전지 차량 제어방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    수학적전압모델 및 측정전압은 X축을 전류밀도로 하고 Y축을 셀전압으로 하는 그래프인 것을 특징으로 하는 연료전지 차량 제어방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    수학적전압모델을 도출하는 단계에서는 반응면적 데이터의 초기값을 대입하여 도출하고, 반응면적 데이터를 도출하는 단계에서는 전압산출수식에 입력하는 반응면적 데이터를 변화시켜가며 대입함으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하는 것을 특징으로 하는 연료전지 차량 제어방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 복수의 셀 전압간의 편차가 기준수준 이상일 경우 전극막 함수율을 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 건조상황을 해소하거나 예방하는 것을 특징으로 하는 연료전지 차량 제어방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 복수의 셀 전압간의 편차가 기준수준 이하일 경우 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 과습상황을 해소하거나 예방하는 것을 특징으로 하는 연료전지 차량 제어방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 복수의 셀 전압의 분산값이 제1기준값 이하인 경우 전극막 함수율을 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 건조상황을 해소하거나 예방하는 것을 특징으로 하는 연료전지 차량 제어방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 최소 셀전압을 평균 셀전압으로 나눈 셀전압비율이 제2기준값 이상인 경우 전극막 함수율을 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 건조상황을 해소하거나 예방하는 것을 특징으로 하는 연료전지 차량 제어방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    촉매담지량 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 촉매담지량 데이터를 도출하는 단계;를 더 포함하고,
    연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 도출된 촉매담지량 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하는 것을 특징으로 하는 연료전지 차량 제어방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 도출된 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하는 경우 연료전지의 온도 또는 공기공급량 또는 수소퍼지량을 제어하고, 도출된 촉매담지량 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하는 경우 차량의 고전압배터리와 연료전지 간의 전력분배를 제어하는 것을 특징으로 하는 연료전지 차량 제어방법.
  11. 청구항 1에 있어서,
    내부전류밀도 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 내부전류밀도 데이터를 도출하는 단계;를 더 포함하고,
    연료전지의 성능을 최적화하는 단계에서는 도출된 내부전류밀도 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하는 것을 특징으로 하는 연료전지 차량 제어방법.
  12. 청구항 1의 연료전지 차량 제어방법을 수행하기 위한 연료전지 차량 제어시스템으로써,
    공기극과 수소극의 압력을 측정하는 센서;
    냉각수의 온도를 측정하는 센서;
    연료전지 스택의 전류를 측정하는 센서; 및
    전극막 함수율, 공기극 압력, 수소극 압력, 냉각수 온도, 스택 전류를 포함하는 상태데이터를 획득하고, 연료전지에서 출력되는 전압을 간접적으로 계산하여 얻는 전압산출수식에 획득한 상태데이터를 대입하여 반응면적 데이터를 변수로 하는 수학적전압모델을 도출하며, 연료전지의 전압을 측정하고, 전압산출수식에 입력하는 반응면적 데이터를 변화시킴으로써 수학적전압모델이 측정전압에 근접하도록 하고, 수학적전압모델이 측정전압에 근접하는 경우의 반응면적 데이터를 기반으로 연료전지 차량의 시스템을 제어하여 연료전지의 과습상황을 해소하거나 예방함으로써 연료전지의 성능을 최적화하는 제어부;를 포함하는 연료전지 차량 제어시스템.
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