KR20140059680A

KR20140059680A - 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법

Info

Publication number: KR20140059680A
Application number: KR1020120126375A
Authority: KR
Inventors: 윤형진; 양채모
Original assignee: 현대자동차주식회사; 기아자동차주식회사
Priority date: 2012-11-08
Filing date: 2012-11-08
Publication date: 2014-05-16
Also published as: KR101926872B1

Abstract

본 발명은 볼린저 밴드를 이용하여 노이즈성 데이터를 배제한 신뢰성 있는 예상주행전비를 산출하는 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법에 관한 것으로,
과거 주행사이클 종료시마다 산출한 N개의 주행전비 데이터를 이용하여 어퍼밴드와 로워밴드를 각각 산출하는 단계; 상기 어퍼밴드와 로워밴드를 이용하여 현재의 밴드폭을 산출하는 단계; 상기 어퍼밴드를 초과하는 주행전비 데이터와 로워밴드 미만의 주행전비 데이터를 배제한 M개의 주행전비 데이터의 가중평균을 산출하는 단계;을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법을 제공한다.

Description

전기자동차의 잔존주행거리 추정방법 {Method for estimating remaining travel distance of electric vehicle}

본 발명은 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 볼린저 밴드를 이용하여 노이즈성 데이터를 배제한 신뢰성 있는 예상주행전비를 산출하는 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법에 관한 것이다.

일반적으로 전기자동차는 배터리에 전기를 충전하고, 충전된 전기를 이용하여 모터를 구동함으로써 주행하는 자동차를 말한다. 전기자동차에서는 현재 배터리의 온도와 배터리 SOC(State Of Charge) 등에 관한 배터리 상태를 확인하고, 이러한 배터리 상태가 일정한 수준 이상을 유지할 수 있도록 관리하는 것이 매우 중요하며, 그 이유 중에 하나는 배터리 SOC(%)를 실시간으로 파악하여 주행 중에 배터리의 잔존 용량에 따른 주행가능거리를 운전자에게 알려주어야 함에 있다.

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

종래기술에 따른 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법으로는 기존의 주행전비(km/kWh or km/SOC)와 현재 배터리 잔존 에너지(kWh or SOC)를 사용하여 예측하는 방법이 이용되고 있는데, 기존의 주행전비 데이터들 중 최근 1개의 데이터에 가중치를 주는 고정된 단일가중평균을 가지고 앞으로의 주행전비를 예측하는 방법이 이용되고 있다.

그러나, 주행전비는 계절, 주행경로, 운전자 성향 등에 따라 변하게 되므로 기존(과거) 학습한 주행전비를 이용하여 앞으로의 주행전비를 예측하는 종래 방법은 추정의 어려움, 추정 오차로 인한 잘못된 정보를 제공할 우려 등으로 신뢰성이 저하되는 문제가 있다.

본 발명은 상기와 같은 점을 개선하기 위해 고안한 것으로서, 볼린저 밴드 방식으로 상한치와 하한치를 설정하여 노이즈성 데이터를 제거하고 이전까지의 주행전비 데이터들을 밴드폭에 따른 가중치를 주어 연산한 평균값을 예상주행전비로 예측하는 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 과거 주행사이클 종료시마다 산출한 N개의 주행전비 데이터를 이용하여 어퍼밴드와 로워밴드를 각각 산출하는 단계; 상기 어퍼밴드와 로워밴드를 이용하여 현재의 밴드폭을 산출하는 단계; 상기 어퍼밴드를 초과하는 주행전비 데이터와 로워밴드 미만의 주행전비 데이터를 배제한 M개의 주행전비 데이터의 가중평균을 산출하는 단계;을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법을 제공한다.

본 발명의 구현예에 의하면, 상기 가중평균을 산출하는 단계에서는, 상기 현재의 밴드폭이 과거의 밴드폭보다 일정치 이상 큰 경우 최근 주행전비 데이터에 가중치를 더 두어 가중평균을 연산하고, 그 외의 경우에는 전체 주행전비 데이터를 평균하여 가중평균을 연산한다.

또한 본 발명의 구현예에 의하면, 상기 어퍼밴드와 로워밴드는 N개의 주행전비 데이터를 이용하여 연산한 표준편차(σ)와 이동평균(MA)을 이용하여 산출하며, 상기 어퍼밴드는 MA + kσ이고 상기 로워밴드는 MA - kσ인 것을 특징으로 한다.

또한 본 발명의 구현예에 의하면, 상기 밴드폭은 어퍼밴드에서 로워밴드를 차감한 값을 이동평균(MA)으로 제산하여 산출하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법은 기존 방식 대비 예측된 주행전비 값이 더욱 안정적인 거동을 보이게 되어 추정한 예상주행전비의 신뢰성이 향상되며, 이에 더욱 정확한 잔존주행거리를 산출하여 운전자에게 제공할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명에 따른 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법을 나타낸 순서도.

본 발명은 전기자동차의 현재 배터리 잔존 에너지(kWh or SOC(%))로 주행 가능한 거리를 예측함으로써 운전자에게 차량 충전에 관한 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위한 것으로, 특히 볼린저 밴드 방식으로 상한치와 하한치를 설정하여 노이즈성 데이터를 제거하고 이전까지의 주행전비 데이터들을 밴드폭에 따른 가중치를 주어 연산한 평균값을 예상주행전비로 예측함으로써 현재의 차량에서 주행 가능한 잔존주행거리를 정확하게 예측할 수 있는 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법을 제공한다.

본 발명에서는 볼린저 밴드를 채택하여 과거 주행전비 데이터들의 상한치(어퍼밴드)와 하한치(로워밴드)를 예측하고, 상기 상한치와 하한치를 예측할 때 연산한 표준편차를 통해 데이터(예상주행전비)의 변동량을 정량화할 수 있다.

이하, 도 1을 참조하여 본 발명을 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 설명하기로 한다.

본 발명에 따른 잔존주행거리 추정방법은 과거 주행사이클(이전 충전시부터 다음의 충전시까지를 하나의 주행사이클로 정의함) 종료시마다 산출한 N개의 주행전비 데이터를 이용하여 이들의 상한치와 하한치로서 각각 어퍼밴드(Upper Band)와 로워밴드(Lower Band)를 산출하고, 상기 어퍼밴드와 로워밴드를 이용하여 현재의 밴드폭을 산출하는 과정(S10); 상기 어퍼밴드를 초과하는 주행전비 데이터와 로워밴드 미만의 주행전비 데이터를 배제한 M개의 주행전비 데이터의 가중평균을 연산하는 과정(S20);을 포함하여 이루어진다.

본 발명에서, 상기한 산출 과정의 주체는 각 과정의 연산을 수행하는 연산블록과 저장수단, 리미터 등을 갖는 제어기가 되며, 이때 최종 산출된 잔존주행거리를 클러스터 등에 표시해야 하므로, 상기 제어기는 차량의 트립 컴퓨터이거나, 또는 주행가능거리를 산출하고 트립 컴퓨터에 전송하는 별도의 제어기가 될 수 있다.

먼저, 과거 주행사이클 종료시(충전시에 이전의 주행 사이클 종료)마다 산출한 주행전비를 데이터로 이용하여 어퍼밴드와 로워밴드를 산출하고, 상기 어퍼밴드와 로워밴드를 이용하여 현재의 밴드폭을 산출한다.

과거 주행사이클 종료시마다 산출한 N개의 주행전비 데이터(Date[0],...., Date[N])들을 이용하여 데이터의 표준편차(σ)와 이동평균(MA)을 연산하고, 상기 표준편차(σ)와 이동평균(MA)을 이용하여 어퍼밴드(Upper Band)와 로워밴드(Lower Band)를 아래 식과 같이 연산하여 결정한다.

어퍼밴드(Upper Band) = MA + kσ

로워밴드(Lower Band) = MA - kσ

위 식에서 알 수 있듯이, 상기 어퍼밴드는 과거 주행사이클 종료시마다 산출한 주행전비 데이터들의 평균치(이동평균)에 표준편차를 합산하여 산출한 값으로 차후 노이즈성 데이터를 제거할 때 상한치로 사용되고, 상기 로워밴드는 과거 주행사이클 종료시마다 산출한 주행전비 데이터들의 평균치(이동평균)에 표준편차를 차감하여 산출한 값으로 차후 노이즈성 데이터를 제거할 때 하한치로 사용된다.

그리고, 상기 k는 상기 어퍼밴드와 로워밴드의 값을 조정하기 위한 상수로, k값을 변경 조절하여 차후 가중평균 연산시 사용가능한 데이터들(노이즈성 데이터를 제거한 데이터임)의 범위를 조정할 수 있으며, 따라서 상기 k는 가중평균 연산시 사용가능한 데이터들의 범위를 설정하기 위한 상수라고 할 수 있고, 일 예로 2의 값을 사용할 수 있다.

아울러, 상기 표준편차(σ)와 이동평균(MA)은 통상적으로 알려진 방법을 이용하여 산출한다.

이동평균(MA)의 경우 보편적인 평균치로서, 아래 식과 같이 주행전비 데이터들의 합산치를 데이터 수로 제산(除算)하여 산출한다.

이동평균(MA) = {Date[0] + Date[1] + ... + Date[N]} / 데이터 수(N)

그리고, 상기 어퍼밴드에서 로워밴드를 차감한 값을 이동평균(MA)으로 제산하여 현재의 밴드폭을 산출한다.

밴드폭(bandwidth) = (어퍼밴드 - 로워밴드) / 이동평균(MA)

앞서 연산한 어퍼밴드와 로워밴드를 주행전비 데이터의 상한치와 하한치로 설정하고 제어기 내 리미터(Limiter)로 이용한다.

상기 어퍼밴드와 로워밴드는 가중평균 산출시 N개의 주행전비 데이터의 리미터(상한치와 하한치)로 적용되는데, 주행전비 데이터 중 어퍼밴드보다 큰 값과 로워밴드보다 작은 값을 노이즈성 데이터로 간주하여 가중평균 연산시 배제한다.

따라서, 주행전비 데이터의 가중평균 연산시 사용되는 데이터 수는 M개가 되며, 이는 노이즈성 데이터를 배제하기 전 데이터 수인 N 이하가 된다(M≤N).

노이즈성 데이터를 제거한 M개의 주행전비 데이터를 이용하여 가중평균을 연산하는데, 이때 밴드폭에 따라 각 주행전비 데이터의 가중치를 정하게 된다.

현재의 밴드폭을 과거(이전)의 밴드폭과 비교하여, 현재의 밴드폭이 과거의 밴드폭보다 일정치 이상 큰 경우 최근 주행전비 데이터에 가중치를 더 두어 가중평균을 연산하고, 그 외의 경우에는 전체 주행전비 데이터를 평균하여 가중평균을 연산한다.

더 설명하면, 현재의 밴드폭이 과거의 밴드폭보다 커져서 주행전비 값이 비교적 심하게 변동하는 상황에서는 최근 데이터에 가중치를 더 주어 가중평균을 연산하고, 현재의 밴드폭이 과거의 밴드폭보다 작아져서 주행전비 값이 비교적 안정적으로 거동하는 상황에서는 전체 데이터를 평균하여 가중평균을 연산한다.

일 예로, 현재의 밴드폭이 과거의 밴드폭보다 일정치 이상 큰 경우 N개의 데이터 중 가장 최근 데이터를 제외하고 나머지는 동일 백분율을 가중치로 적용하고 가장 최근 데이터는 나머지 데이터보다 큰 백분율의 가중치를 적용하여 가중평균을 산출할 수 있다. 이를 식으로 나타내면 다음과 같다.

가중평균 = Date[0] * a0 + Date[1] * a1 + ... + Date[N-1] * a(n-1) + Date[N] * an

여기서, a0 ~ an 은 각각의 데이터에 적용되는 가중치이며, a0 ~ a(n-1)은 동일 값을 가지며, an 은 a0 보다 큰 값을 가진다.

또는 다른 예로, 현재의 밴드폭이 과거의 밴드폭보다 일정치 이상 큰 경우 가장 최근 데이터에 가장 큰 가중치를 부여하고 그 이전 데이터(가장 최근 데이터의 이전 데이터)부터 초기 데이터까지 점차 가중치를 감소시키면서 부여하여 가중평균을 산출할 수 있다. 이를 식으로 나타내면 다음과 같다.

가중평균 = Date[0] * b0 + Date[1] * b1 + ... + Date[N-1] * b(n-1) + Date[N] * bn

여기서, b0 ~ bn은 각각의 데이터에 적용되는 가중치이며, 각각의 가중치는 bn > b(n-1) > ... > b1 > b0 의 관계를 가진다.

이렇게 산출한 가중평균을 예상주행전비(km/kWh 혹은 km/%)로 채택함으로써 현재의 배터리 잔존에너지(kWh or SOC(%))를 이용하여 주행 가능한 잔존주행거리를 정확하게 예측할 수 있다.

이와 같은 본 발명의 잔존주행거리 추정방법은 기존의 방법 대비 예측된 주행전비(예상주행전비) 값이 안정적인 거동을 취하게 되어 정확도 및 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

이상으로 본 발명에 대해 상세히 설명하였는바, 본 발명의 권리범위는 상술한 설명에 한정되는 것은 아니다.

Claims

과거 주행사이클 종료시마다 산출한 N개의 주행전비 데이터를 이용하여 어퍼밴드와 로워밴드를 각각 산출하는 단계;
상기 어퍼밴드와 로워밴드를 이용하여 현재의 밴드폭을 산출하는 단계;
상기 어퍼밴드를 초과하는 주행전비 데이터와 로워밴드 미만의 주행전비 데이터를 배제한 M개의 주행전비 데이터의 가중평균을 산출하는 단계;
을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법.
청구항 1에 있어서,
상기 가중평균을 산출하는 단계에서는,
상기 현재의 밴드폭이 과거의 밴드폭보다 일정치 이상 큰 경우 최근 주행전비 데이터에 가중치를 더 두어 가중평균을 연산하고, 그 외의 경우에는 전체 주행전비 데이터를 평균하여 가중평균을 연산하는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법.
청구항 1에 있어서,
상기 어퍼밴드와 로워밴드는 N개의 주행전비 데이터를 이용하여 연산한 표준편차(σ)와 이동평균(MA)을 이용하여 산출하며, 상기 어퍼밴드는 MA + kσ이고 상기 로워밴드는 MA - kσ인 것을 특징으로 하는 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법.
청구항 1에 있어서,
상기 밴드폭은 어퍼밴드에서 로워밴드를 차감한 값을 이동평균(MA)으로 제산하여 산출하는 것을 특징으로 하는 전기자동차의 잔존주행거리 추정방법.