KR101945103B1

KR101945103B1 - 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법 장치

Info

Publication number: KR101945103B1
Application number: KR1020170059312A
Authority: KR
Inventors: 김현수; 전성배; 손한호; 박규식; 배경국; 정재원
Original assignee: 성균관대학교산학협력단
Priority date: 2017-05-12
Filing date: 2017-05-12
Publication date: 2019-02-01
Also published as: KR20180124562A

Abstract

실시간으로 근사 최적 제어가 가능한 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법이 제공된다. 방법은, 목적지까지의 도착 예정 시간에 관한 정보 및 현재 배터리 충전 상태 (State of charge, SOC) 에 관한 정보를 기반으로 목표 SOC 변화율을 결정하는 단계, 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 결정된 목표 SOC 변화율에 대응하는 모드 변환 맵을 선택하는 단계 및 선택된 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하는 단계를 포함한다. 따라서, 실시간 적용이 가능하면서 기존 플러그인 하이브리드 자동차의 에너지 관리 전략으로 사용되고 있는 CD-CS 제어와 대비하여 플러그인 하이브리드 자동차의 연비를 향상시킬 수 있다.

Description

플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법 장치{AN APPARATUS FOR CONTROLLING DRIVE MODE OF PLUG-IN HYBRID ELECTRIC VEHICLE AND METHOD THEREOF}

본 발명은 플러그인 하이브리드 자동차에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 플러그인 하이브리드 자동차의 연비를 향상시키기 위한 운전 모드 제어 방법 및 장치에 관한 것이다.

플러그인 하이브리드 자동차 (Plug-in Hybrid Electric Vehicle, PHEV) 는 두 개 이상의 동력원 (엔진, 구동 모터) 을 이용하기 때문에 배터리 에너지와 연료를 어떻게 사용하느냐에 따라 연비에 큰 차이가 발생한다. 플러그인 하이브리드 자동차는 종래 하이브리드 자동차 (Hybrid Electric Vehicle, HEV) 와 달리 외부 전원에 연결하여 충전 가능한 전기 자동차로서, 내연기관차와 전기차 중에서 보다 전기차에 가까운 형태의 하이브리드 자동차이다.

종래 플러그인 하이브리드 자동차의 에너지 관리 전략으로 주로 사용된 CD-CS (charge depleting-charge sustaining) 제어는 CS 모드에서 배터리 충전 상태 (State of Charge, SOC) 를 유지하기 위해 효율이 좋지 않음에도 불구하고 엔진을 구동시킨다. 따라서 PHEV 의 연비를 향상시키기 위해서는 엔진의 구동 효율이 높은 시점에 미리 엔진을 켜서 배터리 충전 상태를 관리할 필요성이 있다. 게다가 PHEV는 기존 하이브리드 자동차 (HEV) 와 비교하여 배터리 용량이 3~5배 정도 크기 때문에 CD 모드 구간의 제어 전략이 차량의 연비에 미치는 영향이 더 크다.

주행 경로를 미리 알고 있을 때, 배터리 충전 상태 (SOC) 의 변화까지 고려하여 경로를 주행하는 수많은 경우의 수를 비교하여 연료 소비가 최소가 되는 최적 제어 전략을 도출해내는 최적 제어 방법으로 동적 계획법 (Dynamic Programming, DP) 을 이용한 연구가 수행된 바 있다. 그러나 동적 계획법을 이용해 최적 경로를 찾는 것은 차량의 주행 경로를 완벽하게 알고 있어야 하고, 방대한 계산량을 요구하여, 실제 차량의 제어기로 쓰기보다는 PHEV의 한계 성능인 연비 포텐셜을 도출하기 위해 주로 활용되고 있다.

동적 계획법의 제한을 극복하기 위해서 근사 최적 연비를 얻기 위한 다양한 연구들도 수행되었다. PMP (pontryagin’s minimum principle) 를 이용하여 동적 계획법보다 적은 계산 과정으로 근사 최적 연비를 얻는 연구가 이루어졌지만, PMP는 배터리 충전 상태 (SOC) 의 변화율을 정의하는데 주요 변수인 코-스테이트 (co-state) 를 얻기 위해서 차량 속도 프로파일의 예측이 필요하다. 한편, 미래의 경로 정보를 모르는 상태에서 미래의 경로 정보와 이에 따른 요구 휠 토크와 차량 속도를 확률적으로 예측하고 이 결과를 이용해 최적화를 수행하는 SDP (stochastic dynamic programming) 를 이용하는 연구도 수행되었지만 이 역시 방대한 계산을 요구하여 실시간 적용이 어려운 문제점이 있다.

한국 등록특허공보 제10-1361384호 ("하이브리드 차량의 EV/HEV 모드 천이 제어방법", 현대자동차주식회사)

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 실시간 적용이 가능하면서 기존 플러그인 하이브리드 자동차의 에너지 관리 전략으로 사용되고 있는 CD-CS 제어와 대비하여 플러그인 하이브리드 자동차의 연비를 향상시킬 수 있는 근사 최적 제어가 가능한 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법을 제공하는 것이다.

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은 실시간 적용이 가능하면서 기존 플러그인 하이브리드 자동차의 에너지 관리 전략으로 사용되고 있는 CD-CS 제어와 대비하여 플러그인 하이브리드 자동차의 연비를 향상시킬 수 있는 근사 최적 제어가 가능한 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치를 제공하는 것이다.

다만, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차 (Plug-in hybrid electric vehicle, PHEV) 의 운전 모드 제어 방법은, 목적지까지의 도착 예정 시간에 관한 정보 및 현재 배터리 충전 상태 (State of charge, SOC) 에 관한 정보를 기반으로 목표 SOC 변화율을 결정하는 단계; 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 결정된 목표 SOC 변화율에 대응하는 모드 변환 맵을 선택하는 단계; 및 상기 선택된 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 측면에 따르면, 상기 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들은, 요구되는 휠 토크 및 차량 속도에 따른 최적 운전 모드를 각각 지시하고, 상기 운전 모드를 결정하는 단계는, 현재 요구되는 휠 토크 및 차량 속도에 따라 상기 선택된 모드 변환 맵이 지시하는 운전 모드로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정할 수 있다.

일 측면에 따르면, 상기 운전 모드는, CD (Charge depleting) 모드 및 CS (Charge sustaining) 모드를 포함할 수 있다.

일 측면에 따르면, 상기 운전 모드는, 전기 자동차 (Electric Vehicle) 모드, 직렬 모드 및 병렬 모드를 포함할 수 있다.

일 측면에 따르면, 상기 목표 SOC 변화율은, 현재 배터리 충천 상태 (SOC) 와 최종 목표 충전 상태 (SOC) 의 차를 상기 도착 예정 시간까지 남은 시간으로 나눈 값일 수 있다.

일 측면에 따르면, 상기 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들은, 각각 대응하는 목표 SOC 변화율을 기반으로 하는 동적 계획법 (Dynamic programming, DP) 을 이용한 후방향 시뮬레이션의 결과 도출된 글로벌 최적 SOC 경로로부터 생성된 것일 수 있다.

일 측면에 따르면, 상기 방법은 목적지까지의 도착 예정 시간이 미리 결정된 임계 변화율을 초과하여 변동되었다는 결정에 응답하여, 상기 목표 SOC 변화율을 업데이트하는 단계; 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 업데이트된 목표 SOC 변화율에 대응하는 제 2 모드 변환 맵을 선택하는 단계; 및 상기 선택된 제 2 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 측면에 따르면, 상기 운전 모드를 결정하는 단계는, 휠 토크 히스테리시스 및 차량 속도 히스테리시스 중 적어도 하나를 고려하여 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정할 수 있다.

일 측면에 따르면, 상기 동적 계획법을 이용한 시뮬레이션은 도심 주행 모드 (Urban Dynamometer Driving Schedule, UDDS) 및 고속도로 주행 모드 (highway fuel economy, HWFET) 에 대해 각각 수행될 수 있다.

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차 (Plug-in hybrid electric vehicle, PHEV) 의 운전 모드 제어 장치는 프로세서 및 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는, 목적지까지의 도착 예정 시간에 관한 정보 및 현재 배터리 충전 상태 (State of charge, SOC) 에 관한 정보를 기반으로 목표 SOC 변화율을 결정하고; 상기 메모리에 저장된 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 결정된 목표 SOC 변화율에 대응하는 모드 변환 맵을 선택하고; 그리고 상기 선택된 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하도록 구성될 수 있다.

일 측면에 따르면, 상기 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들은, 요구되는 휠 토크 및 차량 속도에 따른 최적 운전 모드를 각각 지시하고, 상기 운전 모드를 결정하는 것은, 현재 요구되는 휠 토크 및 차량 속도에 따라 상기 선택된 모드 변환 맵이 지시하는 운전 모드로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정할 수 있다.

일 측면에 따르면, 상기 프로세서는, 목적지까지의 도착 예정 시간이 미리 결정된 임계 변화율을 초과하여 변동되었다는 결정에 응답하여, 상기 목표 SOC 변화율을 업데이트하고; 상기 메모리에 저장된 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 업데이트된 목표 SOC 변화율에 대응하는 제 2 모드 변환 맵을 선택하고; 그리고 상기 선택된 제 2 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하도록 더 구성될 수 있다.

일 측면에 따르면, 상기 운전 모드를 결정하는 것은, 휠 토크 히스테리시스 및 차량 속도 히스테리시스 중 적어도 하나를 고려하여 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정할 수 있다.

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차 (Plug-in hybrid electric vehicle, PHEV) 의 운전 모드를 제어하기 위한, 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 있어서, 상기 명령어들은 상기 프로세서에 의해 실행되었을 때, 목적지까지의 도착 예정 시간에 관한 정보 및 현재 배터리 충전 상태 (State of charge, SOC) 에 관한 정보를 기반으로 목표 SOC 변화율을 결정하고; 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 결정된 목표 SOC 변화율에 대응하는 모드 변환 맵을 선택하고; 그리고 상기 선택된 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하도록 구성될 수 있다.

개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법 및 장치에 따르면, 실시간 적용이 가능하면서 기존 플러그인 하이브리드 자동차의 에너지 관리 전략으로 사용되고 있는 CD-CS 제어와 대비하여 플러그인 하이브리드 자동차의 연비를 향상시킬 수 있는 근사 최적 제어가 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 에너지-차량 파워 통합 제어 알고리즘을 활용하면 기존 CD-CS 제어에서 배터리 에너지만을 사용하여 차량을 구동하는 CD 구간에서 미리 엔진의 효율이 높은 주행 상황에서 연료를 사용하여, PHEV가 목적지에 도착할 때까지 배터리 충전 상태 (SOC) 를 혼합 모드로 사용한다. 이때 미리 도출한 글로벌 최적화 기법인 동적 계획법의 결과를 이용하여 맵으로 생성한 모드 변환 맵을 이용하여 운전 모드 변환을 수행하기 때문에, 근사 최적의 연비를 얻을 수 있다. 또한, 도착 예정 시간 정보와 현재 배터리 충전 상태 (SOC) 정보라는 2가지의 정보만을 이용하기 때문에 계산량이 많지 않아 실시간 제어기에 적용할 수 있는 장점이 있다.

도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 에너지-차량 파워 통합 제어 알고리즘의 개념도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법의 흐름도이다.
도 3 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법의 흐름도이다.
도 4 는 다양한 목표 SOC 변화율에 따른 글로벌 최적 SOC 경로의 예시이다.
도 5 는 다양한 목표 SOC 변화율에 따른 최적 모드 변환 맵의 예시도이다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 7a 는 UDDS 사이클에서의 통합 제어 알고리즘의 성능 평가를 나타낸다.
도 7b 는 HWFET 사이클에서의 통합 제어 알고리즘의 성능 평가를 나타낸다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

전술한 바와 같이, 종래 플러그인 하이브리드 자동차의 에너지 관리 전략으로 주로 사용된 CD-CS (charge depleting-charge sustaining) 제어는 CS 모드에서 배터리 충전 상태 (State of Charge, SOC) 를 유지하기 위해 효율이 좋지 않음에도 불구하고 엔진을 구동시켜 연비에 한계가 있었고, 동적 계획법의 이용은 차량의 주행 경로를 완벽히 알고 있어야 하며, 방대한 계산량으로 실시간 차량 제어에 적용이 어려운 문제점이 있었다.

본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 에너지-차량 파워 통합 제어 알고리즘은 내비게이션으로부터 받을 수 있는 도착 예정 시간에 관한 정보와 현재 배터리의 충전 상태 (state of charge, SOC) 에 관한 정보를 이용하여 도착지까지의 목표 SOC 변화율을 정의하고, 정의한 목표 SOC 변화율에 따른 최적 모드 변환 맵을 사용하여 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 제어할 수 있다. 각 목표 SOC 변화율에 따른 모드 변환 맵들은 전역 최적 제어 기법인 동적 계획법 (dynamic programming, DP) 를 통해 미리 도출하여 사용할 수 있다.

도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 에너지-차량 파워 통합 제어 알고리즘의 개념도이다. 도 1 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 에너지-차량 파워 통합 제어 알고리즘은 현재 배터리 충전 상태 (SOC) 와 목적지에서의 최종 목표 배터리 충전 상태 (SOC) 의 차와, 도착 예정 시간에 관한 정보를 이용하여 목표 SOC 변화율 (

) 을 결정할 수 있다. 미리 생성된 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 결정된 목표 SOC 변화율에 따른 최적의 모드 변환 맵을 선택할 수 있다. 모드 변환 맵은 요구되는 휠 토크와 차량 속도에 따른 적절한 운전 모드를 지시한다. 모드 선택에 따라, 전기 자동차 (EV) 모드, 직렬 모드 및 병렬 모드를 변경하는 모드 신호가 생성 및 전송될 수 있다. 모드 전환에 있어서, 토크 히스테리시스 (T_hys) 및 차량 속도 히스테리시스 (t_hys) 가 고려될 수 있다.

보다 구체적으로, 플러그인 하이브리드 자동차가 목적지를 정하고 주행을 할 때, 도착 예정 시간 정보와 현재 배터리 SOC 정보를 활용하여 실시간으로 목표 SOC 변화율을 정의하고 이에 따른 효율적인 모드 변환 맵을 미리 도출하여 사용할 수 있다. 이를 통해 최종 목적지까지 연료와 전지를 혼합하여 소모하면서 근사 최적 모드 변환 제어를 하여 기존 CD-CS 제어 대비 연비를 향상시킬 수 있다.

먼저, 현재 SOC와 목표하는 최종 SOC의 차이를 도착까지 남은 시간으로 나누어 주어 목표 SOC 변화율을 정의할 수 있다. 이후 정의된 목표 SOC 변화율에 따라서 모드 변환 맵을 선택할 수 있다. 그리고 선택된 모드 변환 맵을 사용하여 요구 휠 토크와 차량 속도 정보를 이용하여 운전 모드를 선택하며, 이 운전 모드 변환 신호에 대해서 반복적인 모드 변환을 방지하기 위한 토크 히스테리시스와 시간 히스테리시스가 고려되고 모드 변환이 이루어진다.

본 발명의 일 실시예에 따른 통합 제어 알고리즘은 도착 예정 시간과 현재 SOC 정보만을 요구하기 때문에 실시간 제어기에도 적용 가능하다. 예를 들어 교통 체증 등의 상황으로 도착 예정 시간이 급격히 증가할 경우에도 목표 SOC 변화율이 증가된 도착 예정 시간을 반영하여 실시간으로 업데이트되고 이에 따른 모드 변환 맵이 새롭게 선택될 수 있다. 따라서 최소한의 정보를 이용해 근사 최적 제어를 수행하고 PHEV의 연비를 향상시킬 수 있다.

도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법의 흐름도이고, 도 3 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법의 흐름도이다. 이하, 도 2 및 도 3 을 참조하여 본 발명의 실시예들에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법을 보다 구체적으로 설명한다.

도 2 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법은, 먼저 목적지까지의 도착 예정 시간에 관한 정보 및 현재 배터리 충전 상태 (State of charge, SOC) 에 관한 정보를 기반으로 목표 SOC 변화율을 결정 (단계 210) 할 수 있다. 목적지까지의 도착 예정 시간에 관한 정보는 실행되고 있는 네비게이션 프로그램으로부터 수신될 수 있으며, 현재 배터리 충전 상태에 관한 정보는 예를 들어 배터리 상태 모니터링 장치로부터 수신될 수도 있다.

목표 SOC 변화율은 현재 배터리 충천 상태 (SOC) 와 최종 목표 충전 상태 (SOC) 의 차를 도착 예정 시간까지 남은 시간으로 나누는 것에 의해 결정될 수 있다. 보다 구체적으로, 목표 SOC 변화율(

)은 내비게이션으로부터 수신한 도착 예정 시간과 차량의 현재 배터리 충전 상태 (SOC), 최종 목표 충전 상태 (SOC) 를 이용한 기울기로서 하기의 수학식 1 과 같이 정의할 수 있다.

여기서

은 목적지에 도착하였을 때 보유하고 있을 것을 목표로 하는 최종 목표 충전 상태 (SOC) 이고,

은 목적지에 도착할 때까지 남은 시간을 나타낸다.

다시 도 2를 참조하면, 목표 SOC 변화율의 결정에 이어, 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 결정된 목표 SOC 변화율에 대응하는 모드 변환 맵을 선택 (단계 220) 할 수 있다. 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들은, 요구되는 휠 토크 및 차량 속도에 따른 최적 운전 모드를 각각 지시할 수 있다.

여기서, 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들은, 각각 대응하는 목표 SOC 변화율을 기반으로 하는 동적 계획법 (Dynamic programming, DP) 을 이용한 후방향 시뮬레이션의 결과 도출된 글로벌 최적 SOC 경로로부터 미리 생성하여 저장된 것일 수 있다. 따라서 주행 중에는 동적 계획법에 따른 방대한 연산을 수행할 필요가 없으므로, 실시간으로 근사 최적 제어를 수행할 수 있다.

구체적으로, 다양한 목표 SOC 변화율에 따른 동적 계획법 (DP) 기반 후방향 시뮬레이션을 수행하기 위해 도심 주행 모드 (UDDS) 및 고속도로 주행 모드 (HWFET) 에서의 인증 주행 사이클의 소요 시간을 이용하여, 각각의 목표 SOC 변화율을 이용하여 역으로 초기 배터리 충전 상태 (SOC) 를 바꿔가면서 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 아래의 수학식 2와 같이 초기 배터리 충전 상태 (SOC) 를 정의할 수 있다.

즉, 초기 배터리 충전 상태

은 최종 목표 배터리 충전 상태

에 목표 SOC 변화율

와 인증 주행 사이클의 소요 시간을 곱한 값을 더함으로써 정의될 수 있다.

도 4 는 다양한 목표 SOC 변화율에 따른 글로벌 최적 SOC 경로의 예시이다. 도 4 에 도시된 바와 같은 예시 결과에서는 최종 SOC를 0.3으로 가정하고, UDDS (1369 sec) 과 HWFET (765 sec) 의 사이클 소요 시간을 고려하여 목표 SOC 변화율에 따른 초기 SOC를 변경하면서 후방향 시뮬레이션을 수행하였다. 도 4 를 참조하면 UDDS 와 HWFET 의 각각의 인증 사이클에 대해 목표 SOC 변화율을 0/h부터 0.5/h까지 0.1/h 간격으로 후방향 시뮬레이션을 수행하고, 이를 통해 도출한 글로벌 최적 SOC 경로를 볼 수 있다. 살핀 바와 같이, 동적 계획법을 이용한 시뮬레이션은 도심 주행 모드 (Urban Dynamometer Driving Schedule, UDDS) 및 고속도로 주행 모드 (highway fuel economy, HWFET) 에 대해 각각 수행될 수 있다.

다양한 목표 SOC 변화율에 따른 글로벌 최적 SOC 경로가 결정되면, 이를 기반으로 다양한 목표 SOC 변화율에 따른 최적 모드 변환 맵을 도출할 수 있다.

구체적으로, 앞서 다양한 목표 SOC 변화율에 따른 동적 계획법 (DP) 기반 후방향 시뮬레이션을 통해 글로벌 최적 SOC 경로를 도출하였고, 도출된 최적 SOC 경로 주행 결과는 운전 모드 변환을 통해서 엔진과 모터를 얼마만큼 사용하는 지를 비교하여 글로벌 최적으로 도출된 결과이다.

도 5 는 다양한 목표 SOC 변화율에 따른 최적 모드 변환 맵의 예시도이다. 도 5 를 참조하면 글로벌 최적 운전을 위해 사용된 운전 모드를 요구되는 휠 토크 (Wheel torque) 와 차량 속도 (Vehicle speed) 에 따라 모드 변환하는 결과를 볼 수 있다. 도 5의 예시에 사용된 대상 플러그인 하이브리드 자동차는 직렬-병렬 (series-parallel) 타입의 플러그인 하이브리드 자동차로서, 운전 모드는 전기 자동차 (electric vehicle, EV) 모드, 직렬 (series) 모드, 병렬 (parallel) 모드의 세 개의 운전 모드를 가질 수 있다. 다른 실시예에서, 운전 모드는 CD 모드와 CS 모드를 포함할 수 있다. 도 5에는 (a) 목표 SOC 변화율이 0/h 인 경우의 모드 변환 맵, (b) 목표 SOC 변화율이 0.1/h 인 경우의 모드 변환 맵, (c) 목표 SOC 변화율이 0.2/h 인 경우의 모드 변환 맵, (d) 목표 SOC 변화율이 0.3/h 인 경우의 모드 변환 맵, (e) 목표 SOC 변화율이 0.4/h 인 경우의 모드 변환 맵, (f) 목표 SOC 변화율이 0.5/h 인 경우의 모드 변환 맵이 도시되어 있다. 각각의 모드 변환 맵은 각각의 목표 SOC 변화율에 대해서, 요구되는 휠 토크와 차량 속도에 따른 최적의 운전 모드를 지시할 수 있다. 전반적인 경향성은 목표 SOC 변화율이 커질수록 배터리 충전 상태 (SOC) 를 더 많이 소모하면서 운전해야 하기 때문에 EV 모드의 사용 영역이 넓어지고 엔진을 사용하는 직렬 (series) 모드와 병렬 (parallel) 모드의 영역이 작아지는 경향을 보인다.

다시 도 2 를 참조하면, 선택한 모드 변환 맵을 기반으로 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정 (단계 230) 할 수 있다. 여기서, 운전 모드를 결정함에 있어서는 플러그인 하이브리드 자동차의 운행 중에, 현재 요구되는 휠 토크 및 차량 속도에 따라 상기 선택된 모드 변환 맵이 지시하는 운전 모드로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정할 수 있다. 따라서, 목표 SOC 변화율이 얼마인지 여부에 따라 동일한 요구 휠 토크와 차량 속도에 적합한 운전 모드가 달라질 수 있다. 운전 모드는 전술한 바와 같이 CD 모드 및 CS 모드 중 하나를 선택하는 실시예가 존재할 수 있으며, 전기 자동차 모드, 직렬 모드 및 병렬 모드 중 어느 하나를 선택하는 실시예가 존재할 수 있다.

또한, 운전 모드를 결정하는 데에 있어, 휠 토크 히스테리시스 및 차량 속도 히스테리시스 중 적어도 하나를 고려하여 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정할 수 있다. 지나치게 잦은 운전 모드의 변경을 방지하기 위해 미리 히스테리시스 값을 결정하고, 휠 토크 또는 차량 속도가 운전 모드 변경의 경계값을 넘어서는 즉시 운전 모드를 변경하지 않고 소정 시간이 경과 후 운전 모드를 변경하거나 휠 토크 또는 차량 속도가 경계값보다 소정량 더 크게 변화한 경우에 운전 모드를 변경하도록 할 수도 있다.

한편, 예를 들어 교통 체증 등의 상황과 같이, 도착 예정 시간이 급격히 증가할 경우에도 목표 SOC 변화율이 증가된 도착 예정 시간을 반영하여 실시간으로 업데이트되고 이에 따른 모드 변환 맵이 새롭게 선택될 수 있다. 따라서 최소한의 정보를 이용해 근사 최적 제어를 수행하고 PHEV의 연비를 향상시킬 수 있다. 도 3 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법의 흐름도이다. 도 3 에 도시된 바와 같이, 기 선택된 모드 변환 맵을 기반으로 운전 모드를 결정하여 주행하는 중에, 목적지까지의 도착 예정 시간이 미리 결정된 임계 변화율을 초과하여 변동되었다는 결정에 응답하여, 상기 목표 SOC 변화율을 업데이트 (단계 240) 할 수 있다. 도착 예정 시각을 기준으로 미리 결정된 값보다 더 큰 변화가 발생한 경우에 목표 SOC 변화율을 업데이트할 수도 있으며, 도착 예정 시각까지 남은 시간이 변화하는 비율이 미리 결정된 임계 변화율을 초과하여 변동되는 경우에 목표 SOC 변화율을 업데이트할 수도 있다.

목표 SOC 변화율이 업데이트되면, 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 업데이트된 목표 SOC 변화율에 대응하는 제 2 모드 변환 맵을 선택 (단계 250) 할 수 있다. 이후, 선택된 제 2 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정 (단계 260) 할 수 있다. 앞서 예시한 바와 유사하게, 제 2 모드 변환 맵이 현재 요구되는 휠 토크와 차량 속도에 따라 지시하는 운전 모드로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정할 수 있다. 따라서, 급격한 교통 상황 변화와 같은 실시간 정보에 적응적으로 최적의 연비를 도출할 수 있다.

도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 6 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치 (600) 는 예를 들어 프로세서 (610) 및 메모리 (620) 를 포함하는 디바이스 또는 ECU (Electronic control unit) 에 의해 구현될 수 있다.

프로세서 (610) 는, 목적지까지의 도착 예정 시간에 관한 정보 및 현재 배터리 충전 상태 (State of charge, SOC) 에 관한 정보를 기반으로 목표 SOC 변화율을 결정하고, 상기 메모리에 저장된 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 결정된 목표 SOC 변화율에 대응하는 모드 변환 맵을 선택하고, 그리고 선택된 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하도록 구성될 수 있다.

메모리 (620) 는 미리 생성된 복수의 모드 변환 맵들을 저장할 수 있다. 또한 일 측면에 따르면 상기 프로세서 (610) 를 동작시키기 위한 명령어들을 저장할 수도 있다.

프로세서 (610) 의 구체적인 작동은 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 제어하기 위한 방법에 따를 수 있다.

실험예

본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 에너지-차량 파워 통합 제어 알고리즘의 평가 결과를 기존에 사용되는 CD-CS 제어와 비교 평가를 수행한 예시는 아래와 같다. 실험예에 사용된 플러그인 하이브리드 자동차는 직렬-병렬 타입이며, UDDS와 HWFET 인증 사이클을 2회씩 주행한 사이클에 대하여 시뮬레이션으로 연비 향상 효과를 확인하였다.

도 7a 는 UDDS 사이클에서의 통합 제어 알고리즘의 성능 평가를 나타내고, 도 7b 는 HWFET 사이클에서의 통합 제어 알고리즘의 성능 평가를 나타낸다. 도 7a 및 도 7b 는 각각 UDDS x2 사이클과 HWFET x2에 대한 제안된 통합 제어 알고리즘과 CD-CS 제어의 비교 결과를 보여준다. 두 결과에서 CD-CS 제어는 배터리를 먼저 전부 소모하여 배터리 충전 상태 (SOC) 의 예정된 감소가 전부 진행된 이후 CS 구간에 들어가면서 엔진을 사용하는 직렬 모드와 병렬 모드를 사용하는데 반해, 통합 제어 알고리즘은 직렬 모드와 병렬 모드를 효율적인 운전 상황에서 미리 사용하여 배터리를 점진적으로 소모하여 도착 지점에서의 배터리 충전 상태 (SOC) 는 거의 동일하게 소모하면서도 최종 연료 소모량은 더 낮아진 결과를 확인할 수 있다.

통합 제어 알고리즘과 기존 CD-CS 제어의 시뮬레이션 결과는 아래의 표 1과 같다. 연료 소모량과 최종 SOC를 동등한 기준에서 비교하기 위해 등가연비를 사용하여 비교하였을 때, UDDS x2, HWFET x2 사이클에서 각각 4.2%, 4.4%의 등가 연비 향상 효과를 확인할 수 있다.

상술한 본 발명에 따른 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.

설명된 특징들은 디지털 전자 회로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 또는 그들의 조합들 내에서 실행될 수 있다. 특징들은 예컨대, 프로그래밍 가능한 프로세서에 의한 실행을 위해, 기계 판독 가능한 저장 디바이스 내의 저장장치 내에서 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품에서 실행될 수 있다. 그리고 특징들은 입력 데이터 상에서 동작하고 출력을 생성함으로써 설명된 실시예들의 함수들을 수행하기 위한 지시어들의 프로그램을 실행하는 프로그래밍 가능한 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 설명된 특징들은, 데이터 저장 시스템으로부터 데이터 및 지시어들을 수신하기 위해, 및 데이터 저장 시스템으로 데이터 및 지시어들을 전송하기 위해 결합된 적어도 하나의 프로그래밍 가능한 프로세서, 적어도 하나의 입력 디바이스, 및 적어도 하나의 출력 디바이스를 포함하는 프로그래밍 가능한 시스템 상에서 실행될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들 내에서 실행될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 소정 결과에 대해 특정 동작을 수행하기 위해 컴퓨터 내에서 직접 또는 간접적으로 사용될 수 있는 지시어들의 집합을 포함한다. 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 해석된 언어들을 포함하는 프로그래밍 언어 중 어느 형태로 쓰여지고, 모듈, 소자, 서브루틴(subroutine), 또는 다른 컴퓨터 환경에서 사용을 위해 적합한 다른 유닛으로서, 또는 독립 조작 가능한 프로그램으로서 포함하는 어느 형태로도 사용될 수 있다.

지시어들의 프로그램의 실행을 위한 적합한 프로세서들은, 예를 들어, 범용 및 특수 용도 마이크로프로세서들 둘 모두, 및 단독 프로세서 또는 다른 종류의 컴퓨터의 다중 프로세서들 중 하나를 포함한다. 또한 설명된 특징들을 구현하는 컴퓨터 프로그램 지시어들 및 데이터를 구현하기 적합한 저장 디바이스들은 예컨대, EPROM, EEPROM, 및 플래쉬 메모리 디바이스들과 같은 반도체 메모리 디바이스들, 내부 하드 디스크들 및 제거 가능한 디스크들과 같은 자기 디바이스들, 광자기 디스크들, 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크들을 포함하는 비휘발성 메모리의 모든 형태들을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 ASIC (application-specific integrated circuits) 내에서 통합되거나 또는 ASIC들에 의해 추가 되어질 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명은 일련의 기능 블록들을 기초로 설명되고 있지만, 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.

전술한 실시 예들의 조합은 전술한 실시 예에 한정되는 것이 아니며, 구현 및/또는 필요에 따라 전술한 실시 예들 뿐만 아니라 다양한 형태의 조합이 제공될 수 있다.

전술한 실시 예들에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로서 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 순서도에 나타난 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나, 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

전술한 실시 예는 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합을 기술할 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다.

Claims

플러그인 하이브리드 자동차 (Plug-in hybrid electric vehicle, PHEV) 의 운전 모드 제어 방법으로서,
목적지까지의 도착 예정 시간에 관한 정보 및 현재 배터리 충전 상태 (State of charge, SOC) 에 관한 정보를 기반으로 목표 SOC 변화율을 결정하는 단계;
복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 결정된 목표 SOC 변화율에 대응하는 모드 변환 맵을 선택하는 단계; 및
상기 선택된 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하는 단계를 포함하는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들은, 요구되는 휠 토크 및 차량 속도에 따른 최적 운전 모드를 각각 지시하고,
상기 운전 모드를 결정하는 단계는, 현재 요구되는 휠 토크 및 차량 속도에 따라 상기 선택된 모드 변환 맵이 지시하는 운전 모드로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 운전 모드는, CD (Charge depleting) 모드 및 CS (Charge sustaining) 모드를 포함하는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 운전 모드는, 전기 자동차 (Electric Vehicle) 모드, 직렬 모드 및 병렬 모드를 포함하는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 목표 SOC 변화율은, 현재 배터리 충천 상태 (SOC) 와 최종 목표 충전 상태 (SOC) 의 차를 상기 도착 예정 시간까지 남은 시간으로 나눈 값인, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들은, 각각 대응하는 목표 SOC 변화율을 기반으로 하는 동적 계획법 (Dynamic programming, DP) 을 이용한 후방향 시뮬레이션의 결과 도출된 글로벌 최적 SOC 경로로부터 생성된 것인, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법.
제 1 항에 있어서,
목적지까지의 도착 예정 시간이 미리 결정된 임계 변화율을 초과하여 변동되었다는 결정에 응답하여, 상기 목표 SOC 변화율을 업데이트하는 단계;
복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 업데이트된 목표 SOC 변화율에 대응하는 제 2 모드 변환 맵을 선택하는 단계; 및
상기 선택된 제 2 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하는 단계를 더 포함하는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법.
제 2 항에 있어서,
상기 운전 모드를 결정하는 단계는, 휠 토크 히스테리시스 및 차량 속도 히스테리시스 중 적어도 하나를 고려하여 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법.
제 6 항에 있어서,
상기 동적 계획법을 이용한 시뮬레이션은 도심 주행 모드 (Urban Dynamometer Driving Schedule, UDDS) 및 고속도로 주행 모드 (highway fuel economy, HWFET) 에 대해 각각 수행되는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 방법.
플러그인 하이브리드 자동차 (Plug-in hybrid electric vehicle, PHEV) 의 운전 모드 제어 장치로서, 상기 장치는 프로세서 및 메모리를 포함하고,
상기 프로세서는,
목적지까지의 도착 예정 시간에 관한 정보 및 현재 배터리 충전 상태 (State of charge, SOC) 에 관한 정보를 기반으로 목표 SOC 변화율을 결정하고;
상기 메모리에 저장된 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 결정된 목표 SOC 변화율에 대응하는 모드 변환 맵을 선택하고; 그리고
상기 선택된 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하도록 구성되는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들은, 요구되는 휠 토크 및 차량 속도에 따른 최적 운전 모드를 각각 지시하고,
상기 운전 모드를 결정하는 것은, 현재 요구되는 휠 토크 및 차량 속도에 따라 상기 선택된 모드 변환 맵이 지시하는 운전 모드로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 운전 모드는, CD (Charge depleting) 모드 및 CS (Charge sustaining) 모드를 포함하는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 운전 모드는, 전기 자동차 (Electric Vehicle) 모드, 직렬 모드 및 병렬 모드를 포함하는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 목표 SOC 변화율은, 현재 배터리 충천 상태 (SOC) 와 최종 목표 충전 상태 (SOC) 의 차를 상기 도착 예정 시간까지 남은 시간으로 나눈 값인, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들은, 각각 대응하는 목표 SOC 변화율을 기반으로 하는 동적 계획법 (Dynamic programming, DP) 을 이용한 후방향 시뮬레이션의 결과 도출된 글로벌 최적 SOC 경로로부터 생성된 것인, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 프로세서는,
목적지까지의 도착 예정 시간이 미리 결정된 임계 변화율을 초과하여 변동되었다는 결정에 응답하여, 상기 목표 SOC 변화율을 업데이트하고;
상기 메모리에 저장된 복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 업데이트된 목표 SOC 변화율에 대응하는 제 2 모드 변환 맵을 선택하고; 그리고
상기 선택된 제 2 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하도록 더 구성되는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치.
제 11 항에 있어서,
상기 운전 모드를 결정하는 것은, 휠 토크 히스테리시스 및 차량 속도 히스테리시스 중 적어도 하나를 고려하여 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치.
제 15 항에 있어서,
상기 동적 계획법을 이용한 시뮬레이션은 도심 주행 모드 (Urban Dynamometer Driving Schedule, UDDS) 및 고속도로 주행 모드 (highway fuel economy, HWFET) 에 대해 각각 수행되는, 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드 제어 장치.
플러그인 하이브리드 자동차 (Plug-in hybrid electric vehicle, PHEV) 의 운전 모드를 제어하기 위한, 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체로서, 상기 명령어들은 상기 프로세서에 의해 실행되었을 때,
목적지까지의 도착 예정 시간에 관한 정보 및 현재 배터리 충전 상태 (State of charge, SOC) 에 관한 정보를 기반으로 목표 SOC 변화율을 결정하고;
복수의 목표 SOC 변화율에 각각 대응하는 복수의 모드 변환 맵들 중에서, 상기 결정된 목표 SOC 변화율에 대응하는 모드 변환 맵을 선택하고; 그리고
상기 선택된 모드 변환 맵을 기반으로 상기 플러그인 하이브리드 자동차의 운전 모드를 결정하도록 구성되는, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.