KR101936431B1

KR101936431B1 - 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법

Info

Publication number: KR101936431B1
Application number: KR1020120028037A
Authority: KR
Inventors: 김상준
Original assignee: 현대자동차주식회사
Priority date: 2012-03-20
Filing date: 2012-03-20
Publication date: 2019-01-08
Also published as: CN103318183A; KR20130106482A; US9139095B2; JP6081723B2; US20130253740A1; JP2013198395A; CN103318183B; DE102012213320A1

Abstract

본 발명은 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 과거 누적 전비가 반영된 주행가능거리와, 현재 주행 상태가 반영된 주행 가능거리를 별도로 산출하여 클러스터에 동시에 표시할 수 있도록 한 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법에 관한 것이다.
즉, 본 발명은 과거 누적 전비에 따른 주행가능거리인 학습 주행가능거리(DTE)와 현재 주행 사이클의 일정 구간 평균 전비에 따른 주행가능거리인 구간 주행가능거리(DTE) 등을 포함하는 N개 수치의 주행가능거리를 산출하여 클러스터에 동시에 표시할 수 있도록 함으로써, 운전자에게 보다 정확한 주행가능거리에 대한 정보를 제공할 수 있는 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법을 제공하고자 한 것이다.

Description

전기자동차의 주행가능거리 산출 방법{DTE estimation method of electric vehicle}

본 발명은 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 과거 누적 전비가 반영된 주행가능거리와, 현재 주행 상태가 반영된 주행 가능거리를 별도로 산출하여 클러스터에 동시에 표시할 수 있도록 한 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법에 관한 것이다.

잘 알려진 바와 같이, 전기자동차는 배터리에 전기를 충전하고, 충전된 전기를 이용하여 모터를 구동함으로써 주행하는 자동차를 말한다.

전기자동차에서는 현재의 배터리 온도와 배터리 SOC(State Of Charge) 등에 관한 배터리 상태를 확인하고, 배터리 상태가 일정한 수준 이상을 유지할 수 있도록 관리하는 것이 매우 중요하며, 그 이유 중에 하나는 배터리 SOC를 실시간으로 파악하여 주행 중에 배터리의 잔존 용량에 따른 주행 가능거리를 운전자에게 알려주어야 함에 있다.

배터리 잔존 용량에 따른 주행가능거리와 관련하여, 내연기관 자동차에서 현재의 가솔린 연료 수준으로부터 주행가능거리(DTE: Distance To Empty)를 예측하여 운전자에게 알려주는 것과 마찬가지로, 전기자동차에서도 현재의 배터리 에너지 상태로부터 주행가능거리(잔존주행거리)를 추정하여 클러스터 등에 표시하는 기능을 제공하고 있다.

종래기술에 따른 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법으로는 고전압 배터리의 잔존 에너지인 SOC(%)와 차량의 거리당 에너지 소모 비율의 관계를 이용하여 주행가능거리를 추정하는 방법이 이용되고 있다.

도 1은 종래의 주행가능거리 산출 과정을 나타내는 순서도로서, 이를 참조하여 종래의 주행가능거리 산출 과정을 설명하면 다음과 같다.

종래의 주행가능거리(DTE) 산출 방법은, 과거 주행 평균 전비를 연산하는 과정(S1), 현재의 주행 전비를 연산하는 과정(S2), 과거 주행 평균 전비와 현재의 주행 전비를 블렌딩(blending)하여 최종의 전비를 연산하는 과정(S3), 및 상기 산출된 최종의 전비로부터 주행가능거리를 연산하는 과정(S4)을 포함하여 이루어진다.

여기서, 과거 주행 평균 전비는 과거 주행 사이클(이전 충전시부터 다음의 충천시까지를 하나의 주행 사이클로 정의함)의 전비를 평균하여 산출하는데, 매 주행 사이클 종료시(충전시에 이전의 주행 사이클 종료)마다 전비(km/%)를 산출하여 저장한 후 저장된 사이클의 전비들을 평균하여 산출한다.

이때, 주행 사이클의 전비(km/%)는 '해당 주행 사이클의 누적 주행거리(km)/ΔSOC(%)'로 계산된다(여기서, ΔSOC(%) = 이전 충전 직후 SOC(%) - 현재 충전 직전 SOC(%) 임).

또한 최종 전비가 산출되면 이를 기반으로 주행가능거리를 산출하여 클러스터 등에 표시하는데, 이때 주행가능거리(DTE)(km)는 '최종 전비(km/%) × 현재의 SOC(%)'로 계산된다.

이와 같이 전기자동차의 주행가능거리를 산출함에 있어서 배터리 SOC가 필요하며, 특히 과거 주행 사이클의 전비를 산출할 때 사이클 동안의 배터리 총 소모량(상기 ΔSOC에 해당함)이 반영된다.

특히, 주행가능거리를 산출함에 있어서, 과거 주행 사이클의 에너지 소모량을 반영해야 하고, 이때 배터리 총 소모량을 반영하여 연산하게 되는데, 배터리 총 소모량은 과거 주행 사이클에서 공조장치가 소모한 에너지를 포함하고 있으므로, 공조장치의 에너지 소모 부분이 배제된 기존 방법으로는 정확한 주행가능거리를 산출하는 것이 불가능한 문제점이 있다.

이러한 문제점을 해결하고자, 본원 출원인은 공조장치가 소모한 에너지 부분을 제거하여 과거 주행 평균 전비를 보정함으로써 정확한 주행가능거리를 산출할 수 있고, 또한 과거 주행 평균 전비와 현재의 주행 전비를 블렌딩하여 산출되는 주행 전비에 현재 공조장치의 작동에 따른 전비 값을 반영하여 최종 전비를 산출하도록 함으로써, 보다 정확한 주행가능거리의 산출이 가능한 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법을 이미 특허출원[10-2011-0135206(2011.12.15)]한 바 있다.

그러나, 상기한 기존의 주행가능거리 연산 방법들은 모두 최종적으로 산출된 주행가능거리를 클러스터에 하나의 수치만으로 표시함에 따라, 현재 주행 상태에 따른 전비를 정확하게 알 수 없는 단점이 있다.

즉, 과거 누적 전비 및 현재 주행 상태에 따른 전비를 동시에 반영한 주행가능거리를 클러스터에 하나의 수치로 표시함에 따라, 차량의 주행시 일정한 거리의현재 주행 구간에 대한 전비 정보를 정확하게 알 수 없는 단점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 점을 감안하여 안출한 것으로서, 과거 누적 전비에 따른 주행가능거리인 학습 DTE(Distance To Empty)와 현재 주행 사이클의 일정 구간 평균 전비에 따른 주행가능거리인 구간 DTE(Distance To Empty) 등을 포함하는 N개 수치의 주행가능거리를 산출하여 클러스터에 동시에 표시할 수 있도록 함으로써, 운전자에게 보다 정확한 주행가능거리에 대한 정보를 제공할 수 있는 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명은: 과거 충전 사이클 동안 저장된 평균 전비와, 현재 1충전 사이클내의 평균 전비를 블렌딩하여 학습 주행가능거리(DTE)를 산출하는 단계; 현재 1충전 사이클내에서 일정 구간 동안의 평균 전비를 이용하여 구간 주행가능거리(DTE)를 산출하는 단계; 산출된 학습 주행가능거리(DTE) 및 구간 주행가능거리(DTE)를 클러스터에 동시에 표시하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법을 제공한다.

본 발명의 바람직한 일 구현예로서, 상기 학습 주행가능거리(DTE)를 산출하는 단계는: 과거 주행 평균 전비(R0)를 연산하는 단계와; 과거 주행시 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)을 연산하는 단계와; 상기 과거 주행 평균 전비(R0)와 상기 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)로부터 공조장치 미사용을 가정한 과거 주행 평균 전비(R1)를 산출하는 단계와; 현재의 주행 전비(R2)를 산출하는 단계와; 상기 공조장치 미사용을 가정한 과거 주행 평균 전비(R1)와 현재의 주행 전비(R2)를 블렌딩하는 단계와; 상기 블렌딩하여 얻은 주행 전비(R3)로부터 최종 학습 주행가능거리(DTE)를 산출하는 단계; 로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 블렌딩하는 단계는: 공조장치 미사용을 가정한 과거 주행 평균 연비(R1)와 상기 현재의 주행 연비(R2)에 가중값을 적용하여 평균하는 가중평균 방식을 채택하여 주행 연비(R3)를 산출하는 과정임을 특징으로 한다.

또한, 상기 블렌딩하여 얻은 주행 전비(R3)로부터 최종 학습 주행가능거리를 산출하는 단계는: 현재의 공조장치 소모 전력을 차량 구동에 상응하는 전비(R4)로 변환 산출하는 과정과; 상기 블렌딩하여 얻은 주행 전비(R3)에 상기 차량 구동에 상응하는 전비(R4)를 반영한 최종 전비(R5)를 산출하는 과정과; 상기 최종 전비(R5)로부터 최종 학습 주행가능거리(DTE)를 연산하는 과정; 으로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 바람직한 다른 구현예로서, 상기 구간 주행가능거리(DTE)를 산출하는 단계는: 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R0)를 연산하는 단계와; 일정 구간 동안의 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)을 연산하는 단계와; 상기 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R0)와 상기 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)로부터 공조장치 미사용을 가정한 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R1)를 보정 산출하는 단계와; 현재의 공조장치 소모 전력을 차량 구동에 상응하는 전비(R3)로 변환 산출하는 단계와; 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R1)와 차량 구동에 상응하는 전비(R3)로부터 일정 구간 동안의 최종 전비(R4)를 산출하는 단계와; 상기 최종 전비(R4)로부터 최종 구간 주행가능거리(DTE)를 연산하는 단계; 으로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 공조장치 미사용을 가정한 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R1)는: 상기 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R0)와 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)을 입력으로 하는 맵 데이타로부터 산출되는 것을 특징으로 한다.

특히, 상기 일정 구간 동안의 최종 전비(R4)를 산출하는 단계는: 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R1)에서 차량 구동에 상응하는 전비(R3)를 차감하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 최종 구간 주행가능거리(DTE)는 최종 연비(R4)와 현재의 배터리 SOC에서 설정값을 차감한 값을 곱하여 산출되는 것을 특징으로 한다.

상기한 과제 해결 수단을 통하여, 본 발명은 다음과 같은 효과를 제공한다.

본 발명에 따르면, 과거 충전 사이클의 누적 전비에 따른 학습 주행가능거리(DTE: Distance To Empty)와, 현재 1충전 사이클내의 일정 구간 평균 전비에 따른 구간 주행가능거리(DTE: Distance To Empty) 등을 포함하는 N개 수치의 주행가능거리를 산출하여 클러스터에 동시에 표시할 수 있도록 함으로써, 운전자에게 주행가능거리에 대한 정보를 보다 정확하게 가이드할 수 있다.

또한, 운전자는 학습 및 구간 주행가능거리를 보면서 과거와 현재 주행 패턴을 비교할 수 있으므로, 운전자의 경제적인 운전을 유도할 수 있다.

도 1은 종래의 주행가능거리 산출 과정을 나타내는 순서도이다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명에 따른 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법을 나타내는 순서도,
도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법으로서, 각각 학습 및 구간 주행가능거리 연산 과정을 나타내는 블록도,
도 5는 본 발명의 주행가능거리 산출 방법으로부터 산출된 학습 및 구간 주행가능거리가 클러스터에 표시되는 모습을 나타내는 개략도.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부도면을 참조로 상세하게 설명하기로 한다.

본 발명은 과거 충전사이클 동안 누적 저장된 평균 전비를 이용하여 산출되는 학습 주행가능거리(DTE: Distance To Empty)와 현재 1충전사이클내에서 일정 구간 동안의 평균 전비를 이용하여 산출되는 구간 주행가능거리(DTE: Distance To Empty) 등을 포함하는 N개 수치의 주행가능거리를 클러스터에 동시에 표시할 수 있도록 한 점에 주안점이 있다.

첨부한 도 2는 본 발명의 주행가능거리 산출 과정을 나타내는 순서도이다.

도 2에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 주행가능거리 산출 과정은 학습 주행가능거리 산출과정과, 구간 주행가능거리 산출과정으로 구분된다.

상기 학습 주행가능거리 산출과정은: 과거 주행 평균 연비를 연산하는 과정(S11), 과거 주행시 공조 평균 소모 에너지 비율을 연산하는 과정(S12), 공조장치 미사용을 가정하여 상기 과거 주행 평균 연비를 보정하는 과정(S13), 현재의 주행 연비를 연산하는 과정(S14), 보정된 과거 주행 평균 연비와 현재의 주행 연비를 블렌딩(blending)하는 과정(S15), 및 상기 블렌딩한 주행 연비로부터 주행가능거리를 산출하는 과정(S16~S18)을 포함하여 이루어진다.

여기서, 상기 블렌딩한 주행 연비로부터 주행가능거리를 산출하는 과정은, 현재의 공조장치 소모 전력에 상응하는 연비를 산출하는 과정(S16), 상기 주행 연비에 상기 공조장치 소모 전력에 상응하는 연비를 반영한 최종의 연비를 산출하는 과정(S17), 및 상기 최종의 연비로부터 주행가능거리를 연산하는 과정(S18)을 포함하여 이루어진다.

이러한 본 발명에서, 상기한 산출 과정의 주체는 각 과정의 연산을 수행하는 연산블록과 저장수단을 갖는 제어기가 되며, 이때 최종 산출된 주행가능거리를 클러스터에 표시해야 하므로, 상기 제어기는 차량의 트립 컴퓨터이거나, 또는 주행가능거리를 산출하고 트립 컴퓨터에 전송하는 별도의 제어기가 될 수 있다.

또한 상기 제어기는 배터리 SOC 정보를 이용해야 하므로 배터리 관리 시스템으로부터 배터리 SOC 정보를 입력받도록 구비됨은 물론, 공조제어기로부터 공조장치의 온/오프 신호 및 작동상태 등의 정보를 입력도록 구비된다.

이하, 도 2에 나타낸 학습 주행가능거리 산출과정을 도 3을 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다.

과거 주행 평균 연비 연산(S11)

먼저, 과거 주행 평균 연비(R0)(km/%)는 과거 주행 사이클(이전 충전시부터 다음의 충전시까지를 하나의 주행 사이클로 정의함)의 연비를 평균하여 산출하는데, 매 주행 사이클 종료시(충전시에 이전의 주행 사이클 종료)마다 연비(km/%)를 산출하여 저장한 후 저장된 사이클의 연비들을 평균하여 산출한다.

이때, 주행 사이클의 연비(km/%)는 '해당 주행 사이클의 누적 주행거리(km)/ΔSOC(%)'로 계산된다(여기서, ΔSOC(%) = 이전 충전 직후 SOC(%) - 현재 충전 직전 SOC(%) 임).

상기와 같이 계산되는 연비는 저장수단 내 n개의 버퍼에 저장되는데, n개의 버퍼에 매 주행 사이클의 연비가 저장됨에 있어서, 새로운 연비 데이터 저장시마다 가장 오래된 이전의 연비 데이터는 삭제된다.

또한 저장수단 내 1개의 버퍼에 공인 연비(해당 차량 모델에 대한 연비 시험 모드를 통해 계산 및 입력되는 값임)가 저장되고, 주행 사이클의 연비와 공인 연비를 사용하여 과거 주행 평균 연비(R0)를 산출한다.

연비 평균값 산출시에는 각 연비에 가중값을 적용하여 평균하는 가중평균 방식이 적용될 수 있으며, 예컨대 아래 식 1에 나타낸 바와 같다.

식 1: R0 =

{A1×a[0]+A2×a[1]+A3×a[2]+...+An×a[n-1]+B×b[0]}/(A1+A2+A3+...An+B)

여기서, R0는 과거 주행 평균 연비를, A1, A2, A3, An, B는 가중값을 나타내고, a[0], a[1], a[2], a[n-1]은 각 주행 사이클의 연비를 나타내며, b[0]은 공인 연비를 나타낸다.

과거 주행시 공조 평균 소모 에너지 비율 연산(S12)

다음으로, 과거 주행시 공조 평균 소모 에너지 비율(R_AC)(%)은 과거 주행 사이클의 공조 소모 에너지 비율을 평균하여 산출하는데, 매 주행 사이클 종료시마다 공조 소모 에너지 비율(%)을 계산하여 저장한 후 저장된 사이클의 비율 값들을 평균하여 산출한다.

여기서, 매 주행 사이클의 공조 소모 에너지 비율은 해당 주행 사이클의 배터리 총 소모 에너지 대비 공조장치 소모 에너지의 비율로 정의된다.

상기와 같이 계산되는 비율 값들은 저장수단 내 n개의 버퍼에 저장되는데, n개의 버퍼에 매 주행 사이클의 비율 값이 저장됨에 있어서, 새로운 비율 값 데이터 저장시마다 가장 오래된 이전의 비율 값 데이터는 삭제된다.

또한 저장수단 내 1개의 버퍼에는 미리 설정되는 공조장치 미사용 가정 값(0%)이 저장되고, 주행 사이클의 비율 값과 미사용 가정 값을 사용하여 과거 주행시 공조 평균 소모 에너지 비율(R_AC)을 산출한다.

소모 에너지 비율의 평균값 산출시에는 각 소모 에너지 비율과 공조장치 미사용 가정 값에 각각 가중값을 적용하여 평균하는 가중평균 방식이 적용될 수 있으며, 예컨대 아래 식 2에 나타낸 바와 같다.

식 2: R_AC =

{C1×c[0]+C2×c[1]+C3×c[2]+...+Cn×c[n-1]+D×d[0]}/(C1+C2+C3+...Cn+D)

여기서, R_AC는 과거 주행시 공조 평균 소모 에너지 비율을, C1, C2, C3, Cn, D는 가중값을 나타내고, c[0], c[1], c[2], c[n-1]은 각 주행 사이클의 비율을 나타내며, d[0]은 공조장치 미사용 가정 값을 나타낸다.

현재의 주행 연비 연산(S14)

다음으로, 현재의 주행 연비(R2)(km/%)는 충전 이후 누적 주행거리(km)와 충전 직후 SOC(%), 현재 SOC(%)로부터 계산되며, 아래 식 3에 나타낸 바와 같다.

식 3: R2 = 충전 이후 누적 주행거리/(충전 직후 SOC - 현재 SOC)

현재의 공조장치 소모 전력에 상응하는 연비 연산(S16)

다음으로, 현재의 공조장치 소모 전력(파워)에 상응하는 연비(R4)(km/%)를 산출하는 과정은, 운전자가 공조장치를 작동시켰을 때 공조장치에 의해 소모되는 전력으로 차량을 주행할 수 있는 연비를 산출하는 과정이다(소모 전력을 차량 구동에 상응하는 연비로 변환하는 과정임).

상기 공조장치의 소모 전력은 냉방장치(에어컨 컴프레서 등)와 난방장치(전기히터, 예,PTC 히터)가 소모하는 전력이 될 수 있으며, 공조장치 소모 전력에 상응하는 연비는 아래 식 3에 나타낸 바와 같이 현재의 공조장치 소모 전력을 입력으로 하는 테이블 값으로 산출될 수 있다.

식 3: R4 = Func2(냉방장치 소모 전력 + 난방장치 소모전력),

여기서, Func2은 테이블로 구현될 수 있고, 소모 전력에 따라 상응하는 연비 값이 미리 정의된 테이블로부터 구해진다.

한편, 상술한 각 과정에서 산출된 값을 이용하여 과거 주행 평균 연비를 보정하는 과정(S13), 과거 주행 평균 연비와 현재의 주행 연비를 블렌딩(blending)하는 과정(S15), 최종의 연비를 연산하는 과정이 수행되고(S17), 최종의 연비가 산출되고 나면 그로부터 최종의 주행가능거리가 연산된다(S18).

과거 주행 평균 연비 보정(S13)

먼저, 과거 주행 평균 연비를 보정하는 과정은, 이전에 연산된 과거 주행 평균 연비(R0)에서 공조장치가 소모한 에너지 부분이 제거될 수 있도록 보정하는 과정으로, 공조장치 미사용을 가정한 과거 주행 평균 연비(R1)(km/%)를 구하는 과정이 된다.

이는 아래 식 4에 나타낸 바와 같이 이전 과정에서 연산된 과거 주행 평균 연비(R0)와 공조 평균 소모 에너지 비율(R_AC)을 입력으로 하는 맵 값으로 산출될 수 있다.

식 4: R1= Func1(R0, R_AC),

여기서, Func1은 맵으로 구현될 수 있으며, R_AC(0 ~ 100 %)에 따라 R0 값의 보정이 이루어지게 된다.

과거 주행 평균 연비와 현재 주행 연비의 블렌딩(S15)

다음으로, 과거 주행 평균 연비와 현재의 주행 연비를 블렌딩(blending)하는 과정에서는, 이전 과정에서 구해진 연비, 특히 본 발명에서는 공조장치 미사용을 가정한 과거 주행 평균 연비(R1)(km/%)와 현재의 주행 연비(R2)(km/%)를 블렌딩하게 되며, 이 과정에서 구해지는 연비(R3)(km/%)는 현재의 공조장치 소모 전력을 반영한 최종 연비(R5)를 연산하는데 사용된다.

여기서, 블렌딩하여 얻어지는 연비(R3)는 공조장치 미사용을 가정한 과거 주행 평균 연비(R1)와 현재의 주행 연비(R2)을 평균한 값으로서, 평균값 산출에는 각 연비에 가중값을 적용하여 평균하는 가중평균 방식이 적용될 수 있고, 이는 아래 식 5에 나타낸 바와 같다.

식 5: R3 = (R1×F1 + R2×F2)/(F1 + F2)

최종의 연비 연산(S17) 및 주행가능거리 연산(S18)

블렌딩한 연비(R3)에서 현재의 공조장치 소모 전력에 상응하는 연비(R4)를 감하여 최종의 연비(R5)(km/%)를 연산하게 되고, 이어 최종의 연비(R5)와 현재의 배터리 SOC(%)로부터 주행가능거리(DTE)(km)를 최종 산출하게 된다.

이는 하기 식 6과 식 7에 나타낸 바와 같다.

식 6 : R5 = R3 - R4

식 7 : DTE = R5×(SOC - 5)

여기서 '5'는 설정값으로 변경 가능하다.

이와 같이, 공조장치가 소모한 에너지 부분을 제거하여 과거 주행 평균 연비를 보정하고, 과거 주행 평균 연비와 현재의 주행 연비를 블렌딩하여 산출되는 주행 연비에 공조장치가 현재 소모하고 있는 전력에 상응하는 연비 값을 반영한 최종 연비를 산출하여 사용함으로써, 학습 주행가능거리를 정확하게 산출할 수 있다.

이하, 본 발명의 주행가능거리 산출 과정 중, 구간 주행가능거리 산출과정을 첨부한 도 2 및 도 4를 참조로 설명하기로 한다.

현재 1충전 사이클내에서 일정 구간 동안의 평균 전비를 이용하여 구간 주행가능거리(DTE)를 산출하는 단계는: 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R0)를 연산하는 단계(S21)와, 일정 구간 동안의 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)을 연산하는 단계(S22)와, 상기 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R0)와 상기 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)로부터 공조장치 미사용을 가정한 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R1)를 보정 산출하는 단계(S23)와, 현재의 공조장치 소모 전력을 차량 구동에 상응하는 전비(R3)로 변환 산출하는 단계(S24)와, 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R1)와 차량 구동에 상응하는 전비(R3)로부터 일정 구간 동안의 최종 전비(R4)를 산출하는 단계(S25)와, 상기 최종 전비(R4)로부터 최종 구간 주행가능거리(DTE)를 연산하는 단계(S26)가 순차적으로 진행되어 달성되며, 위의 각 단계를 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다.

주행 평균 전비(R0)를 연산하는 단계(S21)

현재 1충전 사이클내에서 일정 구간 동안의 평균 전비(R0)(km/%)는 일정 구간 동안의 전비를 연산하되, 연산 구간(3×A km 주행, A는 설정 값) 내 3개의 버퍼(buffer)를 설정하고, 각 버퍼(buffer)는 A km 주행 시마다 이동시키며 오래된 버퍼 데이터를 버리고, 버릴때 마다 새로운 데이터 취득이 이루어지는 것을 이용하여 얻어질 수 있다.

즉, 상기와 같이 계산되는 평균 전비는 저장수단 내 n개의 버퍼에 저장되는데, n개의 버퍼에 매 주행 사이클의 연비가 저장됨에 있어서, 새로운 연비 데이터 저장시마다 가장 오래된 이전의 연비 데이터는 삭제된다.

또한, 저장수단 내 1개의 버퍼에 공인 연비(해당 차량 모델에 대한 연비 시험 모드를 통해 계산 및 입력되는 값임)가 저장되고, 주행 사이클의 연비와 공인 연비를 사용하여 일정 구간 동안의 주행 평균 연비(R0)를 산출한다.

이러한 일정 구간 동안의 주행 평균 연비를 산출할 때, 각 연비에 가중값을 적용하여 평균하는 가중평균 방식이 적용될 수 있으며, 예컨대 아래 식 8에 나타낸 바와 같다.

식 8: R0 = {A×a[0]+B×a[1]+C×a[2]}/(A+B+C)

여기서, R0는 일정 구간 동안의 주행 평균 연비를, A, B, C는 최신 데이타순의 가중값을 나타내고, a[0], a[1], a[2]는 각 구간 주행 사이클의 연비를 나타내며, 최신 데이타순에 가중치를 크게 둠에 따라 A > B > C가 된다.

공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)을 연산하는 단계(S22)

다음으로, 과거 주행시 공조 평균 소모 에너지 비율(R_AC)(%)은 현재 1충전사이클의 공조 소모 에너지 비율을 평균하여 산출하는데, 현재 1충전 사이클의 일정 구간 종료시마다 공조 소모 에너지 비율(%)을 계산하여 저장한 후 저장된 사이클의 비율 값들을 평균하여 산출한다.

마찬가지로, 상기와 같이 계산되는 비율 값들은 저장수단 내 n개의 버퍼에 저장되는데, n개의 버퍼에 매 주행 사이클의 비율 값이 저장됨에 있어서, 새로운 비율 값 데이터 저장시마다 가장 오래된 이전의 비율 값 데이터는 삭제된다.

또한 저장수단 내 1개의 버퍼에는 미리 설정되는 공조장치 미사용 가정 값(0%)이 저장되고, 주행 사이클의 비율 값과 미사용 가정 값을 사용하여 일정 구간 동안의 공조 평균 소모 에너지 비율(R_AC)을 산출한다.

일정 구간 동안의 공조 평균 소모 에너지 비율(R_AC)의 평균값 산출시에는 각 소모 에너지 비율과 공조장치 미사용 가정 값에 각각 가중값을 적용하여 평균하는 가중평균 방식이 적용될 수 있으며, 예컨대 아래 식 9에 나타낸 바와 같다.

식 9: R_AC = {A×a[0]+B×a[1]+C×a[2]}/(A+B+C)

여기서, R_AC는 일정 구간 동안의 공조 평균 소모 에너지 비율을, A, B, C는 최신 데이타순의 가중값을 나타내고, a[0], a[1], a[2]는 각 구간 주행 사이클의 연비를 나타내며, 최신 데이타순에 가중치를 크게 둠에 따라 A > B > C가 된다.

주행 평균 전비(R1)를 보정 산출하는 단계(S23)

상기 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R0)와 상기 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)로부터 공조장치 미사용을 가정한 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R1)를 보정 산출하는 단계(S23)는 일정 구간 동안의 주행 평균 연비(R0)에서 공조장치가 소모한 에너지 부분이 제거될 수 있도록 보정하는 과정으로서, 공조장치 미사용을 가정한 일정 구간 동안의 주행 평균 연비(R1)(km/%)를 구하는 과정을 말한다.

아래 식 10에 나타낸 바와 같이, 상기 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R0)와 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)을 입력으로 하는 맵 데이타로부터 산출될 수 있다.

식 10: R1= Func1(R0, R_AC),

여기서, Func1은 맵으로 구현될 수 있고, R_AC(0 ~ 100 %)에 따라 R0 값의 보정이 이루어지게 되며, R_AC가 클수록 공조부하 텀(term)을 제거하기 위해 상기 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R0)가 증가한다.

현재의 공조장치 소모 전력을 주행 가능 전비(R3)로 산출하는 단계(S24)

현재의 공조장치 소모 전력(파워)에 상응하는 연비(R3)(km/%)를 산출하는 과정은, 운전자가 공조장치를 작동시켰을 때 공조장치에 의해 소모되는 전력으로 차량을 주행할 수 있는 연비를 산출하는 과정이다(소모 전력을 차량 구동에 상응하는 연비로 변환하는 과정임).

식 11: R4 = Func2(냉방장치 소모 전력 + 난방장치 소모전력),

한편, 상술한 각 과정에서 산출된 값을 이용하여 일정 구간 동안의 최종 연비를 연산하는 과정이 수행되고(S25), 최종 연비가 산출되고 나면 그로부터 최종 구간 주행가능거리가 연산된다(S26).

최종 전비(R4)를 산출하는 단계(S25) 및 최종 구간 주행가능거리(DTE)를 연산하는 단계(S26)

상기와 같이 산출된 공조장치 미사용을 가정한 일정 구간 동안의 주행 평균 연비(R1)에서 현재의 공조장치 소모 전력에 상응하는 연비(R3)를 차감하여, 최종 전비(R4)(km/%)를 연산하게 되고, 이어 최종 전비(R4)와 현재의 배터리 SOC(%)로부터 최종 구간 주행가능거리(DTE)(km)를 산출하게 된다.

이는 하기 식 12과 식 13에 나타낸 바와 같다.

식 12 : R4 = R1 - R4

식 13 : 최종 구간 DTE = R4×(SOC - 5)

여기서 '5'는 설정값으로 변경 가능하다.

이와 같이, 학습 주행가능거리 이외에 현재 1충전 사이클내의 일정 구간 평균 전비에 따른 구간 주행가능거리를 산출하여 클러스터에 동시에 표시할 수 있도록 함으로써, 운전자에게 주행가능거리에 대한 정보를 보다 정확하게 가이드할 수 있다.

Claims

과거 충전 사이클 동안 저장된 평균 전비와, 현재 1충전 사이클내의 평균 전비를 블렌딩하여 학습 주행가능거리(DTE)를 산출하되, 공조장치 미사용을 가정한 과거 주행 평균 전비(R1)와 현재의 주행 전비(R2)를 블렌딩하는 단계를 통하여 얻은 주행 전비(R3)로부터 최종 학습 주행가능거리(DTE)를 산출하는 단계;
현재 1충전 사이클내에서 일정 구간 동안의 평균 전비를 이용하여 구간 주행가능거리(DTE)를 산출하는 단계;
산출된 학습 주행가능거리(DTE) 및 구간 주행가능거리(DTE)를 클러스터에 동시에 표시하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 학습 주행가능거리(DTE)를 산출하는 단계는:
과거 주행 평균 전비(R0)를 연산하는 단계와;
과거 주행시 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)을 연산하는 단계와;
상기 과거 주행 평균 전비(R0)와 상기 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)로부터 공조장치 미사용을 가정한 과거 주행 평균 전비(R1)를 산출하는 단계와;
현재의 주행 전비(R2)를 산출하는 단계와;
상기 공조장치 미사용을 가정한 과거 주행 평균 전비(R1)와 현재의 주행 전비(R2)를 블렌딩하는 단계와;
상기 블렌딩하여 얻은 주행 전비(R3)로부터 최종 학습 주행가능거리(DTE)를 산출하는 단계;
로 이루어지는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법.
청구항 2에 있어서,
상기 블렌딩하는 단계는:
공조장치 미사용을 가정한 과거 주행 평균 연비(R1)와 상기 현재의 주행 연비(R2)에 가중값을 적용하여 평균하는 가중평균 방식을 채택하여 주행 연비(R3)를 산출하는 과정임을 특징으로 하는 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법.
청구항 2에 있어서,
상기 블렌딩하여 얻은 주행 전비(R3)로부터 최종 학습 주행가능거리를 산출하는 단계는:
현재의 공조장치 소모 전력을 차량 구동에 상응하는 전비(R4)로 변환 산출하는 과정과;
상기 블렌딩하여 얻은 주행 전비(R3)에 상기 차량 구동에 상응하는 전비(R4)를 반영한 최종 전비(R5)를 산출하는 과정과;
상기 최종 전비(R5)로부터 최종 학습 주행가능거리(DTE)를 연산하는 과정;
으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 구간 주행가능거리(DTE)를 산출하는 단계는:
일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R0)를 연산하는 단계와;
일정 구간 동안의 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)을 연산하는 단계와;
상기 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R0)와 상기 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)로부터 공조장치 미사용을 가정한 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R1)를 보정 산출하는 단계와;
현재의 공조장치 소모 전력을 차량 구동에 상응하는 전비(R3)로 변환 산출하는 단계와;
일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R1)와 차량 구동에 상응하는 전비(R3)로부터 일정 구간 동안의 최종 전비(R4)를 산출하는 단계와;
상기 최종 전비(R4)로부터 최종 구간 주행가능거리(DTE)를 연산하는 단계;
로 이루어지는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법.
청구항 5에 있어서,
상기 공조장치 미사용을 가정한 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R1)는:
상기 일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R0)와 공조 평균 소모에너지 비율(R_AC)을 입력으로 하는 맵 데이타로부터 산출되는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법.
청구항 5에 있어서,
상기 일정 구간 동안의 최종 전비(R4)를 산출하는 단계는:
일정 구간 동안의 주행 평균 전비(R1)에서 차량 구동에 상응하는 전비(R3)를 차감하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법.
청구항 5에 있어서,
상기 최종 구간 주행가능거리(DTE)는 최종 연비(R4)와 현재의 배터리 SOC에서 설정값을 차감한 값을 곱하여 산출되는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법.