KR102613253B1 - 연료전지차량의 고부하 제어 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 연료전지차량의 고부하 발생을 미리 예측하여 부하 변동에도 연료전지의 에너지만으로 대응할 수 있도록 하는 연료전지차량의 고부하 제어 시스템 및 방법에 관한 것으로, 이의 시스템은 연료가스인 수소와 공기(산소)의 전기 화학 반응을 통해 전기에너지로 변환시키는 연료전지스택과 연료전지스택을 제어하는 연료전지 제어유닛(FCU)을 포함하는 연료전지차량에 있어서, 연료전지차량에 탑재되어 상기 연료전지차량의 위치 및 주변 환경을 감지하는 다수의 센서와, 다수의 센서로부터 감지된 연료전지차량의 위치정보, 주행시간정보, 주변정보, 온도정보를 포함한 기초데이터에 기초하여, 연료전지차량에 발생할 고부하 상황을 예측하는 고부하 상황 예측부, 연료전지 제어유닛과 연결되고 고부하 상황 예측부의 예측을 통해 고부하 상황이 발생할 것으로 판단되면 연료전지스택에 미리 공기를 공급하도록 연료전지 제어유닛으로 제어신호를 전달하여 제어하는 제어부를 포함한다.
Description
본 발명은 연료전지차량의 부하 제어에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 연료전지차량의 고부하 발생을 미리 예측하여 부하 변동에도 연료전지의 에너지만으로 대응할 수 있도록 하는 연료전지차량의 고부하 제어 시스템 및 방법에 관한 것이다.
연료전지(Fuel cell) 차량은 연료전지로부터 나오는 동력으로 구동하는 차량을 말한다. 수소를 이용한 연료전지는 환경오염 물질의 발생을 최소화할 수 있는 친환경 에너지원으로, 최근 차세대 연료전지로 주목받고 있다.
수소연료전지 차량은 수소차량이라고도 불리우며, 최근 자동차뿐만 아니라 버스, 지게차 등 다양한 종류의 차량에 그 적용범위가 확대되고 있다.
도 1은 광역버스에 연료전지 시스템을 적용한 예를 보여주고 있다.
광역버스의 연료전지 시스템(10)은 연료가스인 수소와 공기 중의 산소를 이용하여 전기에너지를 생성한다. 연료전지 시스템(10)에서 생성된 전기 에너지는 DC/DC 컨버터(20)를 경유하여 모터(40)로 공급됨으로써 차량 주행에 관여한다.
그런데, 종래 연료전지 시스템(10)은 차량에 고부하가 발생하면 연료전지로부터 출력하기까지 시간지연이 발생하고, 더욱이 연료가스인 수소 및 공기가 부족한 상태에서 연료전지의 출력을 요구하면 연료전지의 성능이 떨어지는 문제점이 있다.
이러한 문제점을 보완하기 위해 종래 연료전지 시스템(10)은 고전압의 배터리(30)를 추가로 장착하여, 연료전지의 성능이 떨어지면 고전압의 배터리(30)에 충전되어 있는 에너지를 보조원으로 이용하도록 연료전지-배터리간 하이브리드 방식으로 동작하고 있다.
그러나, 연료전지로부터 에너지를 바로 사용하지 않고 배터리(30)를 충전하게 되면 에너지 변환과정에서 에너지 손실이 발생하는 단점이 있다. 또한, 고전압의 배터리(30)는 차량의 가격을 올리고 차량의 무게를 증가시켜 전체 연비를 감소시키는 요인이 되고 있다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 기술적 과제는 연료전지차량의 고부하 발생을 미리 예측하여 고부하 상황이 발생하기 이전에 연료전지에 압축공기를 미리 공급해 줌으로써 배터리 없이도 연료전지를 주에너지원으로 고부하 상황에 대응할 수 있도록 하기 위한, 연료전지차량의 고부하 제어 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 연료전지차량의 고부하 제어 시스템은, 연료가스인 수소와 공기(산소)의 전기 화학 반응을 통해 전기에너지로 변환시키는 연료전지스택과 상기 연료전지스택을 제어하는 연료전지 제어유닛(FCU)을 포함하는 연료전지차량에 있어서, 상기 연료전지차량에 탑재되어 상기 연료전지차량의 위치 및 주변 환경을 감지하는 다수의 센서; 상기 다수의 센서로부터 감지된 상기 연료전지차량의 위치정보, 주행시간정보, 주변정보, 온도정보를 포함한 기초데이터에 기초하여, 상기 연료전지차량에 발생할 고부하 상황을 예측하는 고부하 상황 예측부; 상기 연료전지 제어유닛과 연결되고, 상기 고부하 상황 예측부의 예측을 통해 고부하 상황이 발생할 것으로 판단되면 상기 연료전지스택에 미리 공기를 공급하도록 상기 연료전지 제어유닛으로 제어신호를 전달하여 제어하는 제어부;를 포함한다.
여기서, 상기 고부하 상황은, 오르막길 주행, 차량 급가속과 같이 차량의 액셀페달조작이 일정치 이상 요구되는 상황, 차량 정체 상황, 저온 상황으로 연료전지의 성능이 감소하는 동반되는 경우를 포함한다.
상기 고부하 상황 예측부는, 외부 서버로부터 수집한 도로 상황 데이터 및 구간데이터를 참조하여, 주행 경로에 발생할 수 있는 고부하 상황에 대하여 미리 예측 가능하다.
특히, 상기 고부하 상황 예측부는, 주행 노선이 정해진 연료전지차량의 경우, 상기 연료전지차량의 승하차 및 주행 시간대 관련 정보들을 참조하여 고부하 상황 발생 여부를 예측할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 고부하 상황 예측부를 통해 예측되는 고부하 발생 예측시점으로부터 일정 시간 또는 일정 거리 이전에 상기 고부하 상황이 발생할 것으로 판단하고, 상기 연료전지 제어유닛으로 제어신호를 전달하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제어부는, 상기 연료전지스택으로 공급되는 공기압을 상기 고부하 상황이 발생할 고부하 발생 예측시점 이전에 미리 공급하여 일정 압력으로 높이는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 연료전지차량의 고부하 제어 시스템은, 상기 다수의 센서로부터 감지된 상기 연료전지차량의 위치정보, 시간정보, 주변정보, 온도정보 등을 데이터 취득하여 상기 연료전지차량의 주행경로를 학습하고, 상기 주행경로를 따라 상기 고부하 상황 예측부 및 상기 제어부를 통해 수행된 동작 과정을 딥러닝을 통해 학습시키는 학습부;를 더 포함할 수 있다.
이 경우, 상기 상기 고부하 상황 예측부는, 상기 학습부를 통해 딥러닝된 학습데이터를 참조하여 상기 주행 경로 중에 발생할 수 있는 고부하 상황에 대하여 미리 예측하는 것이 가능하다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 연료전지차량의 고부하 제어 시스템은, 상기 연료전지차량이 상기 연료전지스택의 보조 에너지원으로 적용하기 위한 고전압 배터리를 더 포함하는 경우, 상기 고부하 상황 예측부가, 상기 학습부를 통해 딥러닝된 학습데이터를 참조하여 상기 주행 경로에 발생할 수 있는 회생제동 상황을 예측하고, 상기 제어부는 상기 고부하 상황 예측부를 통해 예측되는 회생제동 상황이 발생할 것으로 판단되면 상기 연료전지스택을 통해 상기 고전압 배터리를 완충하지 않고 상기 회생제동을 통해 상기 고전압 배터리를 완충하도록 제어한다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 연료전지차량의 고부하 제어 방법은, 연료가스인 수소와 공기(산소)의 전기 화학 반응을 통해 전기에너지로 변환시키는 연료전지스택과 상기 연료전지스택을 제어하는 연료전지 제어유닛(FCU)을 포함하는 연료전지차량의 고부하 제어 방법으로서, 상기 연료전지차량에 탑재되어 있는 다수의 센서가, 상기 연료전지차량의 위치 및 주변 환경을 감지하여 기초데이터를 수집하는 단계; 고부하 상황 예측부가, 상기 다수의 센서로부터 감지된 상기 연료전지차량의 위치정보, 주행시간정보, 주변정보, 온도정보를 포함한 기초데이터에 기초하여, 상기 연료전지차량에 발생할 고부하 상황을 예측하는 단계; 상기 연료전지 제어유닛과 연결되는 제어부가, 상기 고부하 상황 예측부의 예측을 통해 예측되는 고부하 상황이 발생할 것인지 판단하는 단계; 상기 고부하 상황이 발생할 것으로 판단되면, 상기 제어부가 상기 연료전지스택에 미리 공기를 공급하도록 상기 연료전지 제어유닛으로 제어신호를 전달하여 제어하는 단계;를 포함한다.
이러한 본 발명의 실시예에 따르면, 연료전지차량의 고부하 상황을 미리 예측하여, 고부하 상황이 발생하기 이전에, 연료전지에 공급되는 공기나 수소의 압력을 고부하에 대응할 수 있을 정도의 압력으로 높여 줌으로써, 배터리의 보조원없이 연료전지의 에너지원 만으로 고부하에 대응이 가능한 효과가 있다.
나아가, 본 발명은 고용량의 배터리 사용을 최소화할 수 있으므로 연료전지차량에 적용되는 배터리의 용량을 낮출 수 있고, 이로 인해 차량의 가격은 물론 차량의 무게를 감소시켜 연비 상승 및 가격 절감 효과를 제공한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 딥러닝 기술을 통해 차량의 주행경로에 대한 학습이 이루어지면 차량의 주변 상황을 예측할 수 있으므로, 노선이 정해있는 차량이 아니더라도 고부하 발생을 예측하는 것도 가능해진다. 따라서, 딥러닝 학습데이터를 다른 광역버스에도 활용이 가능하며, 결국 배터리의 보조원없이도 연료전지만으로도 구동이 가능하게 되어 차량 가격 상승 및 연비 저감의 요인을 해소할 수 있다.
도 1은 광역버스에 연료전지 시스템을 적용한 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 연료전지차량의 고부하 제어 시스템을 나타낸 구성도이다.
도 3은 회생 제동 시 제어하는 구성을 나타낸 도면이다
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 연료전지차량의 고부하 제어 방법을 설명하기 위한 동작순서도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 연료전지차량의 고부하 제어 시스템을 나타낸 구성도이다.
도 3은 회생 제동 시 제어하는 구성을 나타낸 도면이다
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 연료전지차량의 고부하 제어 방법을 설명하기 위한 동작순서도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 연료전지차량의 고부하 제어 시스템을 나타낸 구성도이다.
본 발명의 실시예에 따른 연료전지차량의 고부하 제어 시스템은 다수의 센서(100), 고부하 상황 예측부(210), 제어부(230), 학습부(250)를 포함한다.
연료전지차량은 수소를 원료로 전기를 발생시키고 그 전기로 차량을 구동시키는 이동수단으로서, 연료가스인 수소와 공기(산소)의 전기 화학 반응을 통해 화학에너지에서 전기에너지로 변환하는 연료전지스택(Full cell stack; 310)과, 연료전지스택(310)에서 전기에너지의 발생을 위해 압축공기를 공급하기 위한 공기압축기(320), 압축공기의 압력, 양을 제어하기 위한 공기압력제어(330), 연료전지스택(310)과 공기압축기(320) 및 공기압력제어(330)를 제어하는 연료전지 제어유닛(FCU; Full-cell Control Unit)(300)을 기본적으로 포함한다.
또한, 연료전지차량은 주 에너지원인 연료전지스택 이외에 보조 에너지원으로 고전압 배터리(410)를 포함할 수 있다. 고전압 배터리(410)는 일반적으로 연료전지스택(310)에서 발생되는 전기에너지의 여분을 이용하여 충전되며, 이의 충방전을 배터리 관리유닛(BMS; Battery Management System)(400)을 통해 관리한다.
또한, 연료전지 제어유닛(300)은 이 외에도 연료전지스택(310)에 수소를 공급해주는 연료공급시스템, 연료전지스택(310)에서 수소와 산소가 반응할 때 생성되는 열을 냉각시켜주는 열관리시스템 등을 포함하여 구성될 수 있다.
이러한 기본적인 구성에 기초하여, 본 발명의 실시예에 따른 연료전지차량의 고부하 제어 시스템은, 시스템 내 제어부(230)가 연료전지 제어유닛(300) 및 배터리 관리유닛(400)과 각각 연결되어, 연료전지스택(310) 및 고전압 배터리(410)의 동작을 제어한다. 이는 연료전지차량의 부하 변동에도, 특히 고부하 발생 시 고전압 배터리(410)의 보조 에너지원 없이도 연료전지의 주 에너지원만으로도 출력 지연(delay)없이 원활하게 이루어지도록 하기 위함으로, 제어 동작은 고부하 발생 여부에 따른다.
고부하 발생 여부를 판단하기 위해, 본 발명의 실시예에서는 다수의 센서(100), 고부하 상황 예측부(210), 제어부(230), 학습부(250)를 적용한다.
여기서, 다수의 센서(100)는 이미 차량에 탑재된 센서를 이용하거나, 차량에 부가 설치하여 적용할 수 있다. 나머지 구성들은 연료전지차량의 차량제어유닛(Vehicle Control Unit; VCU)(200)에 구비될 수 있는데, 차량제어유닛(200)에 새로운 부품으로 추가 설치되거나 또는 차량제어유닛(200)의 CPU에 프로그램 형태로 구현될 수 있을 것이다.
다수의 센서(100)는 연료전지차량에 탑재되어 연료전지차량의 위치 및 주변 환경을 감지한다. 이러한 다수의 센서(100)는 GPS(110), 라이다 센서(120), 온도 센서(130), 카메라(도시하지 않음) 등을 포함한다.
여기서, GPS(110)는 차량의 위치를 식별하기 위한 것이며, 라이다(Lidar) 센서(120)는 센서를 통해 측정된 포인트클라우드로부터 전방의 객체, 객체까지의 거리, 방향, 속도, 깊이 등을 감지한다. 온도 센서(130)는 연료전지스택(310)이 장착되어 있는 차량 내부의 온도 또는 외부 온도를 감지한다. 카메라는 차량의 전방 촬영을 통해 객체, 주변 환경을 감지한다.
고부하 상황 예측부(210)는, 다수의 센서(100)로부터 감지된 연료전지차량의 위치정보, 시간정보, 주변정보, 온도정보 등을 포함한 기초데이터에 기초하여 연료전지차량에 발생할 고부하 상황을 예측한다.
예컨대, 연료전지차량이 오르막길을 주행할 것인지, 급가속 또는 차량 정체 상황인지, 저온 상황에서 주행하는지 등 부하가 변동되는 상황을 예측할 수 있다.
일반적으로, 고부하 상황은 연료전지차량이 오르막길을 주행하는 경우, 급가속을 하는 경우와 같이 차량의 액셀페달조작이 일정치(예컨대 80%) 이상 요구되는 상황, 가속 및 정지를 반복적으로 하는 차량의 정체 상황, 저온 상황으로 연료전지의 성능이 감소하는 동반되는 경우 등으로 정의할 수 있다. 그러나, 본 발명의 실시예에서의 고부하 상황 예측부(210)에서는 고부하 상황뿐만 아니라 회생제동 상황을 포함하여 예측할 수 있다.
이때, 고부하 상황 예측부(210)는 외부 서버로부터 수집한 도로 상황 데이터 및 구간데이터, 주변 온도(외부 온도)를 참조하여, 차량의 주행 경로 상에에 발생할 수 있는 고부하 상황에 대하여 미리 예측하는 것이 가능하다. 이는 차량의 주행 경로 또는 노선이 정해져 있는 경우 더욱 정확하게 예측이 가능할 것이다. 따라서, 광역버스 또는 고속시외버스의 경우 노선이 일정하게 정해져 있고, 승하차(경유지) 및 주행 시간대(정체 상황 또는 저온 상황 예측 가능) 또한 정해져 있으므로, 차량의 GPS(110) 또는 라이다 센서(120) 등으로부터 감지된 기초데이터와 도로 상황 데이터를 참조하여 고부하 상황 발생 여부를 예측하는 것이 용이하다.
노선이 정해진 광역버스 또는 고속시외버스가 아니더라도, 차량의 목적지가 입력되고 경로탐색을 통해 주행경로가 탐색되면, 탐색된 주행경로에 따른 도로 상황 데이터 및 구간데이터 등 참조용 데이터를 수집할 수 있고, 이렇게 수집된 참조용 데이터는 주행 중인 차량의 고부하 발생을 예측하는 데 판단 기준이 된다. 즉, 주행경로에 따른 참조용 데이터를 참조하여 고부하 발생을 미리 예측하는 것이 가능하게 된다.
예를 들어, 차량의 목적지가 강원도 원주시 소재의 치악산국립공원으로 입력되면, 차량의 현재 위치에서 목적지까지의 주행경로가 탐색되고, 탐색된 주행경로에 따른 도착시간, 도로상황정보, 오르막길 주행, 외부 온도 등을 포함한 참조용 데이터가 생성되며, 생성된 데이터를 참조하여 고부하 발생을 예측하는 것이 가능하다.
따라서, 광역버스 또는 고속시외버스의 경우, 운행시간대가 일정하게 정해져 있고, 정기적으로 주행하는 노선이 정해져 있으며, 승하차(경유지) 지점 또한 정해져 있으므로, 주행경로에 따른 기준 주변데이터의 수집이 용이할 것이다.
제어부(230)는 연료전지 제어유닛(300)과 연결되고, 고부하 상황 예측부(210)를 통해 예측되는 고부하 상황이 발생할 것으로 판단되면 연료전지스택(310)으로 공급할 공기를 미리 압축하여 공급하도록 연료전지 제어유닛(300)으로 제어신호를 전달하여 제어한다.
이때, 제어부(230)는 고부하 상황 예측부(210)를 통해 예측되는 고부하 발생 예측시점으로부터 일정시간(예컨대, 60초) 또는 일정거리(예컨대, 600m) 이전에 연료전지 제어유닛(300)으로 제어신호를 전달할 수 있다.
이처럼, 제어부(230)는 고부하 발생 예측시점 이전에 공기를 미리 압축하여 압축공기를 공급함으로써, 연료전지스택(310)으로 공급할 공기가 고부하에 대응할 수 있을 정도의 일정 압력이 되도록 높여준다. 통상, 고부하 발생 예측시점으로부터 10초 이전에 공기를 미리 공급하여 최소 2bar까지 압축되도록 제어할 수 있다.
즉, 제어부(230)가 연료전지 제어유닛(300)으로 제어신호를 전달하면, 연료전지 제어유닛(300)이 공기압력제어(330)를 통해 공기압축기(320)로 공기를 미리 공급하여 기설정된 일정 압력까지 압축되도록 제어한다. 공기를 압축하는 과정은 에너지가 많이 소모되기 때문에 일반적으로 저부하 상황에서는 공기를 압축하지 않다가 고부하 상황이 발생하면 압축을 해서 사용하게 되는데, 본 발명의 실시예에서는 고부하 발생 시점 이전에 미리 압축하고 공급함으로써 실제 고부하 상황이 되면 연료전지의 출력이 원활하게 이루어지도록 한다.
학습부(250)는 광역버스나 고속시외버스 또는 일반 차량에 대하여 여러 번 운행을 통해, 다수의 센서(100)로부터 감지된 차량의 위치정보, 시간정보, 주변정보, 온도정보 등을 데이터 취득하여 차량의 주행경로를 학습한다. 그리고, 부가적으로, 주행경로에 따라 고부하 상황 예측부(210) 및 제어부(230)를 통해 수행된 동작 과정을 딥러닝을 통해 학습시킬 수 있다.
이러한 구성에 의해, 고부하 상황 예측부(210)는, 학습부(250)를 통해 딥러닝된 학습데이터를 참조하여 주행 경로에 발생할 수 있는 고부하 상황에 대하여 미리 예측하는 것이 가능하다.
일 예로, 차량이 오르막길을 주행할 것으로 예측되는 경우, 고부하 상황 예측부(210)에서 차량의 주행경로 및 학습데이터를 참조하여 오르막길 주행이 발생할 발생 예측시점과, 오르막길의 주행이 짧은 구간동안 이루어질 것인지, 몇 미터 가량 지속적으로 이루어질 것인지 예측이 가능해진다.
다른 예로, 차량이 영하의 온도에서 주행하는 경우, 고부하 상황 예측부(210)에서 차량의 주행경로 및 도로 상황 데이터(또는 학습데이터)를 참조하여 주행시간이 짧은지, 오래 소요될지 예측이 가능하며, 이를 통해 고부하 발생을 예측할 수도 있다.
또 다른 예로, 고부하 상황 예측부(210)는, 차량의 주행경로 및 학습데이터를 참조하여 차량의 주행경로에 따라 발생할 수 있는 회생제동 상황을 미리 예측할 수 있다. 예컨대, 내리막길 주행, 정차 구간 등을 예측할 수 있다. 일반적으로 연료전지차량은 연료전지스택(310)에서 발생되는 전기에너지(전력)의 여분을 배터리의 충전 전력으로 이용하고 있어서, 배터리의 충전이 완충되면 회생제동 시 배터리를 충전하지 않는다. 따라서, 고부하 상황 예측부(210)는 차량의 주행 경로에 기초하여 내리막길이나 정차 구간 등과 같이 회생제동 상황을 미리 예측하게 되면 연료전지스택(310)의 전력을 이용하지 않고 회생제동의 전력을 배터리 충전에 이용하도록 함으로써 에너지 이용의 효율을 향상시키고자 한다.
이에 따라, 제어부(230)에서는, 고부하 상황 예측부(210)를 통해 회생제동 상황이 발생할 것으로 예측되면, 연료전지스택(310)을 통해 고전압 배터리(410)를 완충하지 않고, 회생제동 발생 시 고전압 배터리(410)를 완충하도록 제어할 수 있다. 이러한 동작은 차량을 감속할 때 손실되는 에너지를 회수하여 고전압 배터리(410)를 충전하도록 하기 위한 것이다.
일반적으로 고전압 배터리(410)는 연료전지스택(310)에서 발생되는 전기에너지의 여분을 이용하여 충전하게 되는데, 이러한 충전 방식에 의해 고전압 배터리(410)가 완충된 상태이면 회생제동을 할 수 있는 상황에 발생하는 에너지를 낭비할 수 있다. 따라서, 연료전지스택(310)을 통해 배터리를 완충하지 않고 회생제동을 통해 완충하도록 제어할 수 있다.
예컨대, 도 3은 회생 제동 시 제어하는 구성을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 제어부(230)는, 고부하 상황 예측부(도 2의 210)를 통해 예측되는 회생제동 상황이 발생하면, 모터(600)를 제어하여 모터(600)의 구동전류가 고전압 배터리(410)로 전달되도록 제어한다. 즉, 모터(600)와 연료전지스택(310)간 연결라인을 차단하고 모터(600)와 고전압 배터리(410)간 연결라인을 오픈하여, 모터(600)의 구동전류가 고전압 배터리(410)로 이동하여 고전압 배터리(410)를 충전하도록 제어할 수 있다.
이처럼, 제어부(230)는 회생제동 상황을 미리 예측하여 배터리의 완충을 제어함으로써, 평상 시(일반적인 주행 시) 연료전지스택(310)을 통해 배터리를 충전하였다면, 본 발명의 실시예에서는 회생제동 시 배터리를 완충하도록 설정하여 에너지 효율을 향상시키고자 한다.
다음, 도 4를 참조하여 발명의 실시예에 따른 연료전지차량의 고부하 제어 방법에 대하여 전체적으로 설명한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 연료전지차량의 기초데이터를 수집하기 위한 준비 단계로서, 연료전지차량에 탑재되어 있는 다수의 센서가 연료전지차량의 위치 및 주변 환경을 감지한다(S100).
다수의 센서는 GPS, 라이다 센서, 온도 센서, 카메라 등을 적용할 수 있으며, 이로부터 차량의 위치정보는 물론 시간정보, 주변정보, 온도정보 등을 포함한 기초데이터를 수집할 수 있다.
이러한 감지 동작과 동시에, 연료전지차량이 외부 서버로부터 연료전지차량의 주행경로에 따른 도로 상황 데이터 및 구간 데이터, 위치별(지역별) 외부 온도 등을 포함한 참조용 데이터를 수집할 수 있다(S110).
이때, 연료전지차량이 경유지 포함 노선이 정해져 있거나, 목적지까지의 주행경로가 설정되어 있으면, 주행경로에 따른 참조용 데이터는 용이하게 획득할 수 있다.
다음, 연료전지차량의 고부하 상황 예측부가, 다수의 센서로부터 감지된 연료전지차량의 위치정보, 시간정보, 주변정보, 온도정보를 포함한 기초데이터에 기초하여 연료전지차량이 고부하 상황이 발생할 것인지를 예측한다(S120).
여기서, 고부하 상황은 연료전지차량이 오르막길을 주행하거나 급가속을 하는 경우와 같이 차량의 액셀페달조작이 일정치 이상 요구되는 상황, 가속 및 정지를 반복적으로 하는 차량의 정체 상황, 저온 상황 등을 포함한다.
다음, 제어부가, 고부하 상황 예측부를 통해 예측되는 고부하 상황이 발생할 것인지 체크한다(S130). 체크 과정은 고부하 상황 예측부를 통해 예측되는 고부하 발생 예측시점으로부터 일정시간 또는 일정거리 이전이 될 수 있다.
주행 경로를 벗어나지 않는 이상, 제어부는 고부하 상황 예측부를 통해 예측된 고부하 발생 예측시점으로부터 일정시간 또는 일정거리 이전에 도달하면 고부하 상항이 발생할 것으로 판단한다.
혹, 주행경로를 벗어난 경우이거나, 고부하 발생 예측시점으로부터 일정시간 이전 또는 일정거리 이전이 아닌 경우(고부하 발생 예측시점으로부터 일정시간 앞선 시점에 아직 도달하지 않은 경우), 제어부는 고부하 상황이 발생할 것인지 체크하는 과정(S130)을 반복적으로 수행하거나 또는 처음 단계(S100)를 수행하도록 초기화한다.
다음, 제어부가, 연료전지스택으로 공급할 공기를 미리 압축하여 공급하도록 연료전지 제어유닛으로 제어신호를 전달하여 제어한다(S140).
이러한 일련의 과정에 따르면, 연료전지차량의 주행경로에 따라 발생할 고부하 발생을 미리 예측하여, 고부하 상황이 될 것 같으면 미리 연료전지스택에 압축공기를 공급함으로써 연료전지스택의 출력 효율을 높일 수 있다. 따라서, 고부하 발생에도 고전압 배터리의 보조 에너지원을 사용하지 않고 연료전지의 출력만으로 대응이 가능하도록 한다.
다음, 학습부가, 다수의 센서로부터 감지된 연료전지차량의 위치정보, 시간정보, 주변정보, 온도정보 등을 데이터 취득하고, 고부하 상황 예측 단계(S120) 및 고부하 발생 여부(S130)를 통해 동작한 결과를 저장 및 업데이트한다(S150).
다음, 학습부가, 딥러닝을 통해 학습시킨다(S160). 이렇게 학습된 데이터는 고부하 상황 예측부가 고부하 발생 여부를 미리 예측할 때 참고할 판단 기준 데이터로 제공된다.
따라서, S120단계에서, 고부하 상황 예측부가 학습부를 통해 딥러닝된 학습데이터를 참조하여, 주행 경로 중에 발생할 수 있는 고부하 상황에 대하여 미리 예측 가능하다.
이러한 학습 과정에서 다양한 도로 환경의 학습데이터가 누적되면, 노선 및 주행경로가 설정되지 않은 일반 차량에도 보다 정확하게 적용이 가능하다.
이상에서 본 발명들에 설명된 특징, 구조, 효과 등은 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함되며, 반드시 하나의 실시예에만 한정되는 것은 아니다. 나아가, 각 실시예에서 예시된 특징, 구조, 효과 등은 실시예들이 속하는 분야의 통상의 지식을 가지는 자에 의해 다른 실시예들에 대해서도 조합 또는 변형되어 실시 가능하다. 따라서 이러한 조합과 변형에 관계된 내용들은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
또한, 이상에서 실시예를 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시예에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 다수의 센서 110: GPS
120: 라이다센서 130: 온도센서
200: 제어모듈 210: 고부하 상황 예측부
230: 제어부 250: 학습부
300: FCU 310: 연료전지스택
320: 공기압축기 330: 공기압력제어
400: BMS 410: 고전압 배터리
120: 라이다센서 130: 온도센서
200: 제어모듈 210: 고부하 상황 예측부
230: 제어부 250: 학습부
300: FCU 310: 연료전지스택
320: 공기압축기 330: 공기압력제어
400: BMS 410: 고전압 배터리
Claims (9)
- 연료가스인 수소와 공기(산소)의 전기 화학 반응을 통해 전기에너지로 변환시키는 연료전지스택과 상기 연료전지스택에 전기에너지의 변환에 필요한 공기를 압축하여 공급하기 위한 연료전지 제어유닛(FCU)을 포함하는 연료전지차량에 있어서,
상기 연료전지차량에 탑재되어 상기 연료전지차량의 위치 및 주변 환경을 감지하는 다수의 센서;
상기 다수의 센서로부터 감지된 상기 연료전지차량의 위치정보, 주행시간정보, 주변정보, 온도정보를 포함한 기초데이터에 기초하여, 상기 연료전지차량에 발생할 고부하 상황을 예측하는 고부하 상황 예측부;
상기 연료전지 제어유닛과 연결되고, 상기 고부하 상황 예측부의 예측을 통해 고부하 상황이 발생할 것으로 판단되면 상기 연료전지스택으로 공급할 공기를 미리 압축하여 공급하도록 상기 연료전지 제어유닛으로 제어신호를 전달하여 제어하는 제어부;를 포함하고,
상기 고부하 상황 예측부는,
외부 서버로부터 수집한 도로 상황 데이터 및 구간데이터를 참조하여 주행 경로 상에서 발생할 수 있는 고부하 상황에 대하여 미리 예측하되,
상기 연료전지차량이 주행 노선이 정해진 광역버스 또는 시외고속버스인 경우, 상기 연료전지차량의 승하차 및 주행 시간대 관련 정보들을 참조하여 고부하 상황 발생 여부를 예측할 수 있으며,
상기 제어부는,
상기 고부하 상황이 발생할 것으로 판단되면 상기 고부하 상황 예측부를 통해 예측되는 고부하 발생 예측시점으로부터 일정 시간 또는 일정 거리 이전에 상기 연료전지 제어유닛으로 제어신호를 전달하여, 상기 고부하 발생 예측시점 이전에 상기 연료전지스택으로 공급되는 공기가 상기 고부하에 대응할 수 있을 정도의 기설정된 일정 압력이 되도록 미리 높여주는 것을 특징으로 하는 연료전지차량의 고부하 제어 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 고부하 상황은,
오르막길 주행, 차량 급가속과 같이 차량의 액셀페달조작이 일정치 이상 요구되는 상황, 차량 정체 상황, 저온 상황으로 연료전지의 성능이 감소하는 동반되는 경우를 포함하는 것을 특징으로 하는 연료전지차량의 고부하 제어 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 다수의 센서로부터 감지된 상기 연료전지차량의 위치정보, 시간정보, 주변정보, 온도정보 등을 데이터 취득하여 상기 연료전지차량의 주행경로를 학습하고, 상기 주행경로를 따라 상기 고부하 상황 예측부 및 상기 제어부를 통해 수행된 동작 과정을 딥러닝을 통해 학습시키는 학습부;를 더 포함하며,
상기 고부하 상황 예측부는,
상기 학습부를 통해 딥러닝된 학습데이터를 참조하여 상기 주행 경로 중에 발생할 수 있는 고부하 상황에 대하여 미리 예측 가능한 것을 특징으로 하는 연료전지차량의 고부하 제어 시스템.
- 삭제
- 연료가스인 수소와 공기(산소)의 전기 화학 반응을 통해 전기에너지로 변환시키는 연료전지스택과 상기 연료전지스택에 전기에너지의 변환에 필요한 공기를 압축하여 공급하기 위한 연료전지 제어유닛(FCU)을 포함하는 연료전지차량의 고부하 제어 방법으로서,
상기 연료전지차량에 탑재되어 있는 다수의 센서가, 상기 연료전지차량의 위치 및 주변 환경을 감지하여 기초데이터를 수집하는 단계;
고부하 상황 예측부가, 상기 다수의 센서로부터 감지된 상기 연료전지차량의 위치정보, 주행시간정보, 주변정보, 온도정보를 포함한 기초데이터에 기초하여, 상기 연료전지차량에 발생할 고부하 상황을 예측하는 단계;
상기 연료전지 제어유닛과 연결되는 제어부가, 상기 고부하 상황 예측부의 예측을 통해 고부하 상황이 발생할 것인지 판단하는 단계;
상기 고부하 상황이 발생할 것으로 판단되면, 상기 제어부가 상기 연료전지스택으로 공급할 공기를 미리 압축하여 공급하도록 상기 연료전지 제어유닛으로 제어신호를 전달하여 제어하는 단계;를 포함하고,
상기 고부하 상황을 예측하는 단계는,
상기 고부하 상황 예측부가, 외부 서버로부터 수집한 도로 상황 데이터 및 구간데이터를 참조하여 주행 경로 상에서 발생할 수 있는 고부하 상황에 대하여 미리 예측하되,
상기 연료전지차량이 주행 노선이 정해진 광역버스 또는 시외고속버스인 경우, 상기 연료전지차량의 승하차 및 주행 시간대 관련 정보들을 참조하여 고부하 상황 발생 여부를 예측하며,
상기 연료전지 제어유닛으로 제어신호를 전달하여 제어하는 단계는,
상기 고부하 상황이 발생할 것으로 판단되면 상기 제어부가, 상기 고부하 상황 예측부를 통해 예측되는 고부하 발생 예측시점으로부터 일정 시간 또는 일정 거리 이전에 상기 연료전지 제어유닛으로 제어신호를 전달하여, 상기 고부하 상황이 발생할 것으로 판단되면 상기 고부하 상황 예측부를 통해 예측되는 고부하 발생 예측시점으로부터 일정 시간 또는 일정 거리 이전에 상기 연료전지 제어유닛으로 제어신호를 전달하여, 상기 고부하 발생 예측시점 이전에 상기 연료전지스택으로 공급되는 공기가 상기 고부하에 대응할 수 있을 정도의 기설정된 일정 압력이 되도록 미리 높여주는 것을 특징으로 하는 연료전지차량의 고부하 제어 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230079439A KR102613253B1 (ko) | 2023-06-21 | 2023-06-21 | 연료전지차량의 고부하 제어 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
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| KR1020230079439A KR102613253B1 (ko) | 2023-06-21 | 2023-06-21 | 연료전지차량의 고부하 제어 시스템 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102613253B1 true KR102613253B1 (ko) | 2023-12-14 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020230079439A KR102613253B1 (ko) | 2023-06-21 | 2023-06-21 | 연료전지차량의 고부하 제어 시스템 및 방법 |
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| KR (1) | KR102613253B1 (ko) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR20070039361A (ko) | 2005-10-07 | 2007-04-11 | 삼성에스디아이 주식회사 | 연료 전지 시스템 및 ｏｃｖ 차단 방법 |
| JP2017081475A (ja) * | 2015-10-30 | 2017-05-18 | トヨタ自動車株式会社 | 車両制御装置 |
| JP2018106841A (ja) * | 2016-12-22 | 2018-07-05 | トヨタ自動車株式会社 | 燃料電池システム |
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-
2023
- 2023-06-21 KR KR1020230079439A patent/KR102613253B1/ko active IP Right Grant
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