KR20140095780A - 전기 자동차의 주행 가능 거리를 예측하기 위한 장치 및 그 방법 - Google Patents

전기 자동차의 주행 가능 거리를 예측하기 위한 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 전기 자동차의 주행 가능 거리를 예측하는 방법에 관한 것으로, 가상 주행 경로를 선택하는 단계; 상기 선택된 경로의 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터를 생성하는 단계; 상기 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터를 기반으로 차량의 전체 에너지 소비량을 산출하여 가상 평균 연비를 계산하는 단계; 및 상기 가상 평균 연비와 배터리의 가용 에너지를 기반으로 주행 가능 거리를 예측하는 단계를 포함한다.

Description

전기 자동차의 주행 가능 거리를 예측하기 위한 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING A DRIVABLE DISTANCE OF AN ELECTRONIC VEHECLE}
본 발명은 전기 자동차에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 전기 자동차의 주행 가능 거리를 예측하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
전기 자동차(Electric vehicle; EV)는 미래의 환경 오염 및 에너지 문제를 해결할 수 있는 대안이라는 점에서 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 전기 자동차는 주로 배터리의 전원을 이용하여 AC 또는 DC 모터를 구동하여 동력을 얻는 자동차로서, 크게 배터리전용 전기 자동차와 하이브리드 전기 자동차로 분류된다.
또한, 전기 자동차는 배터리 팩 및 배터리 관리 시스템(Battery Management System, 이하 "BMS"라 칭함)을 포함하며, 상기 배터리 팩은 고 전압의 전기에너지를 저장하는 역할을 수행하고, 상기 BMS는 배터리 팩의 잔여용량, 충전 필요성을 판단하고 배터리에 저장된 충전전류를 전기자동차의 각 부로 공급하는데 따른 관리를 수행한다.
또한, 전기 자동차는 트립 컴퓨터(trip computer)를 포함하며, 상기 트립 컴퓨터는 전기 자동차의 주행가능거리, 주행 시간, 주행 평균 속도, 주행 거리, 내기 온도, 외기 온도 및 한계 속도 등과 같은 다양한 정보를 LCD 표시창을 통해 운전자에게 알려주는 차량정보 시스템이다.
특히, 전기 자동차는 내연 기관 차량에 비해 주행거리가 짧고, 충전 가능한 장소가 매우 한정적인 관계로, 상기 트립 컴퓨터는 현재 배터리의 잔량을 기준으로 주행 가능한 거리를 정확히 예측하여 제공할 필요가 있다.
도 1은 종래 전기 자동차의 트립 컴퓨터에서 주행 가능 거리를 예측하는 방법을 개략적으로 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 트립 컴퓨터는 크게 마이크로 컴퓨터(micro computer)와 LCD 표시기로 구성된다.
마이크로 컴퓨터는, 컴퓨터의 연산 처리부를 한 개 이상의 대규모집적회로(LSI)로 구성한 마이크로 프로세서와, 기억장치 및 주변장치와의 인터페이스 회로 등을 메인보드에 탑재한 극소형 컴퓨터로서, 이하 마이컴(micom)이라고 지칭하기로 한다.
LCD 표시기는 전기 자동차의 주행가능거리, 주행 시간, 주행 평균 속도, 주행 거리, 내기 온도, 외기 온도 및 한계 속도 등과 같은 주행 관련 정보를 상기 마이컴으로부터 수신하여 출력한다.
이러한 마이컴 및 LCD 표시기로 구성된 트립 컴퓨터는, 미리 결정된 구간의 평균 연비(이하, '구간 평균 연비'라 칭함)를 계산하고, 상기 계산된 구간 평균 연비와 배터리의 충전 상태(State Of Charge, 이하 'SOC'라 칭함)를 기반으로 현재 주행 가능한 거리를 예측한다.
즉, 트립 컴퓨터는 미리 결정된 구간을 주행하는데 사용된 전기 소모량을 산출하여 구간 평균 연비를 계산한다. 이때, 상기 트립 컴퓨터는 에어컨 또는 히터 등의 전기 소모량을 고려하여 구간 평균 연비를 계산할 수 있다.
또한, 트립 컴퓨터는 상기 구간 평균 연비를 주행 가능한 거리의 예측을 위한 기준 연비로 사용한다. 한편, 트립 컴퓨터에 최초 전원이 인가되어 미리 결정된 구간 평균 연비 값이 존재하지 않는 경우에는, 예외적으로 차량 제조사에 의해 공인된 공식 연비를 기준 연비로 사용한다. 이에 따라, 트립 컴퓨터는, 현재 남아있는 배터리를 사용하여 구간 평균 연비 또는 공식 연비로 주행 가능한 거리를 산출하고, 이를 LCD 표시기에 출력한다.
그런데, 이러한 종래의 주행 거리 예측 방법은, SOC를 기준으로 주행 가능 거리를 예측하므로, 실제 주행 가능 거리에 대한 신뢰도가 떨어지는 문제점이 있다. 즉, 고 SOC 영역에서는 전압이 높기 때문에 방전 량 대비 방전 에너지가 높아서 주행 간의 거리가 과대 표기되고, 저 SOC 영역에서는 방전 량 대비 방전 에너지가 낮아 고 SOC 영역에서 저 SOC 영역으로 내려오면서 급격히 주행 가능 거리가 줄어드는 문제점이 발생한다.
또한, 종래의 주행 거리 예측 방법은, 주행 도로의 경사, 노면 상태 등에 관한 정보를 반영하고 있지 않으므로, 실제 주행 가능한 거리에 대한 신뢰도가 떨어지는 문제점이 있다.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 배터리의 가용 에너지 정보와 실제 도로 정보를 기반으로 주행 가능한 거리를 예측하는 방법을 제안한다.
본 발명은 가상 주행 경로를 선택하는 단계; 상기 선택된 경로의 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터를 생성하는 단계; 상기 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터를 기반으로 차량의 전체 에너지 소비량을 산출하여 가상 평균 연비를 계산하는 단계; 및 상기 가상 평균 연비와 배터리의 가용 에너지를 기반으로 주행 가능 거리를 예측하는 단계를 포함하는 전기 자동차의 주행 가능 거리 예측 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 배터리의 현재 상태를 기반으로 주행 가능 거리를 예측하는 트립 컴퓨터와; 상기 트립 컴퓨터에 의해 예측된 주행 가능 거리를 출력하는 LCD 표시기를 포함하고, 상기 트립 컴퓨터는, 가상 주행 경로를 선택하는 주행 경로 선택부, 상기 선택된 경로의 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터를 생성하는 데이터 생성부, 상기 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터를 기반으로 차량의 전체 에너지 소비량을 산출하여 가상 평균 연비를 계산하는 평균 연비 연산부, 및 상기 가상 평균 연비와 상기 배터리의 가용 에너지를 기반으로 주행 가능 거리를 예측하는 주행거리 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차를 제공한다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 전기 자동차의 트립 컴퓨터는 실제 주행 가능한 도로 환경을 예측하여 계산한 평균 연비와, 배터리의 실제 가용 에너지를 기반으로 주행 가능 거리를 예측함으로써, 운전자에게 보다 신뢰도가 높은 주행 가능 거리에 대한 정보를 제공할 수 있다.
한편 그 외의 다양한 효과는 후술될 본 발명의 실시 예에 따른 상세한 설명에서 직접적 또는 암시적으로 개시될 것이다.
도 1은 종래 전기 자동차의 트립 컴퓨터에서 주행 가능 거리를 예측하는 방법을 설명하는 도면;
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전기자동차의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 블록도;
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 주행 가능 거리를 예측하는 트립 컴퓨터의 동작을 설명하는 도면;
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 트립 컴퓨터에서, 전기 자동차의 주행 가능 거리를 예측하는 방법을 설명하는 절차 흐름도.
하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술 되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예에 대해 첨부된 도면들을 참조하여 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전기자동차의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 전기자동차는, 트립 컴퓨터(120), 센서부(130), 인터페이스부(140), 모터 제어부(Motor Control Unit, MCU)(150), 전원부(160), PRA(170), BMS(180), 배터리 팩(190) 및 제어부(110)를 포함한다.
전기자동차는 적어도 하나의 배터리를 포함하는 배터리 팩(190)을 구비하여 동작하며, 소정의 충전소 또는 차량 충전설비 또는 가정에서 외부로부터 전원을 공급받아 상기 배터리 팩(190)을 충전한다.
BMS (180)는 배터리 팩(190)의 잔여용량, 충전 필요성을 판단하고, 배터리에 저장된 충전전류를 전기자동차의 각 부로 공급하는데 따른 관리를 수행한다. 이때, BMS(180)는 배터리를 충전하고 사용할 때, 배터리 내의 셀 간의 전압 차를 고르게 유지하여, 배터리가 과 충전되거나 과 방전되지 않도록 제어함으로써 배터리의 수명을 연장한다. 또한, BMS(180)는 전류사용에 대한 관리를 통해 차량이 장시간 주행할 수 있도록 하고, 공급되는 전류에 대한 보호 회로를 포함한다.
배터리 팩(190)은 복수의 배터리로 구성되며, 고 전압의 전기에너지를 저장한다.
전원부(160)는 충전소와의 연결을 위한 연결단자 또는 연결회로를 포함하고, 외부 전원 연결 시 BMS(180)의 관리하에 충전전류를 배터리(190)에 인가하여 배터리가 충전되도록 한다. 또한, 전원부(160)는 배터리(190)에 충전된 동작 전원을 차량의 각 부에서 사용할 수 있는 전원으로 변경하여 공급할 수 있다.
센서부(130)는 차량 주행, 또는 소정 동작 중에 발생하는 신호를 감지하여 입력하고 이를 제어부(110)로 입력한다. 센서부(130)는 차량 내부 및 외부에 복수의 센서를 포함하여 다양한 감지신호를 입력한다. 이때 설치되는 위치에 따라 센서의 종류 또한 상이할 수 있다.
인터페이스부(140)는 운전자의 조작에 의해 소정의 신호를 입력하는 입력수단과, 전기 자동차의 현 상태 동작 중 정보를 출력하는 출력수단, 그리고 운전자에 의해 조작되어 차량을 제어하는 조작수단을 포함한다. 이때, 출력수단은 정보를 표시하는 디스플레이부, 음악, 효과음 및 경고음을 출력하는 스피커 그리고 각종 상태 등을 포함한다. 그리고, 입력수단은 차량 주행에 따름 방향 지시등, 테일 램프, 헤드램프, 브러시 등의 동작을 위한 복수의 스위치, 버튼 등을 포함한다.
또한, 인터페이스부(140)는 스티어링 휠, 엑셀레이터, 브레이크와 같은 운전을 위한 조작수단을 포함한다.
모터 제어부(MCU)(150)는 연결된 적어도 하나의 모터를 구동하기 위한 제어신호를 생성하는데 모터제어를 위한 소정의 신호를 생성하여 인가한다. 또한 고 전압의 전원이 모터 특성에 맞게 변경되어 공급되도록 한다.
PRA(Power Relay Assembly)(170)는 고 전압을 스위칭하기 위한 복수의 릴레이와 센서를 포함하여, 배터리 팩(190)으로부터 인가되는 고 전압의 동작 전원을 특정 위치로 인가하거나 차단한다. 특히, PRA(170)는 차량 시동 시, 고 전압의 동작 전원이 갑자기 공급되지 않도록 순차적으로 릴레이를 제어하여 차량에 안정적으로 전원이 공급되도록 한다.
트립 컴퓨터(120)는 전기 자동차의 주행가능거리, 주행 시간, 주행 평균 속도, 주행 거리, 내기 온도, 외기 온도 및 한계 속도 등과 같은 다양한 정보를 LCD 표시창을 통해 운전자에게 알려주는 차량정보 시스템이다.
제어부(110)는 인터페이스부(140) 및 센서부(130)의 입력에 대응하여 설정된 동작이 수행되도록 소정의 명령을 생성하여 인가하여 제어하고, 데이터의 입출력을 제어하여 전기자동차의 동작상태가 표시되도록 한다.
또한, 제어부(110)는 BMS(180)를 통해 배터리 팩(190)을 관리하고, PRA(170)로 스위칭 신호를 인가하여 차량의 시동제어를 수행하고, 특정 위치(부품)로의 전원 공급을 제어한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 주행 가능 거리를 예측하는 트립 컴퓨터의 동작을 설명하는 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 트립 컴퓨터(120)는 크게 마이크로 컴퓨터(121)와 LCD 표시기(123)로 구성된다.
마이크로 컴퓨터(121)는 컴퓨터의 연산 처리부를 하나 이상의 대규모집적회로(LSI)로 구성한 마이크로 프로세서와, 기억장치 및 주변장치와의 인터페이스 회로 등을 메인보드에 탑재한 극소형 컴퓨터로서, 이하 마이컴(micom)이라 지칭한다.
LCD 표시기(123)는 전기 자동차의 주행가능거리, 주행 시간, 주행 평균 속도, 주행 거리, 내기/외기 온도 및 한계 속도 등과 같은 주행 관련 정보를 상기 마이컴으로부터 수신하여 출력한다.
이러한 마이컴 및 LCD 표시기로 구성된 트립 컴퓨터는, 실제 주행 가능한 도로 환경을 예측하여 가상 평균 연비를 계산하고, 상기 계산된 가상 평균 연비와 현재 배터리의 가용 에너지를 기반으로 주행 가능한 거리를 예측한다.
좀 더 구체적으로, 사용자에 의해 목적지 정보가 입력되면, 마이컴(121)은 현재 위치에서 목적지까지의 주행 경로 데이터를 내비게이션의 GPS 정보 및 3차원 지도정보 등을 통해 수집한다. 이때, 상기 주행 경로 데이터는, 운전자의 현재 위치, 목적지까지의 거리, 충전소의 위치, 도로 정보, 도로 구배, 곡률, 경사 등에 관한 정보를 포함한다.
또한, 마이컴(121)은 현재 위치에서 목적지까지의 교통 상황 데이터를 내비게이션의 실시간 교통 방송 서비스(Transport Protocol Expert Group, TPEG) 등을 통해 수집한다. 이때, 상기 교통 상황 데이터는 주행속도, 교통신호 및 교통사고 등에 관한 정보를 포함한다.
한편, 도면에 도시되고 있지 않지만, 마이컴(121)은 상술한 주행 경로 데이터 및 교통 상황 데이터 외에도, 해당 지역에서의 기상 상황 데이터를 외부 서버와의 무선 통신을 통해 수집할 수도 있다. 이때, 상기 기상 상황 데이터는 해당 지역의 기상 상태, 주행도로의 노면 상태, 풍향 및 풍속 등에 대한 정보를 포함한다.
마이컴(121)은 이와 같이 수집된 주행 경로 데이터, 교통 상황 데이터 및 기상 상황 데이터 등을 가공하여, 현재 위치에서 목적지까지의 주행 프로파일 데이터를 생성한다.
또한, 마이컴(121)은 EV HVAC(Heating Ventilation and Air Conditioning) 관리 시스템(미도시) 등으로부터 주행 연료 외에 필요한 보조 전력에 관한 정보를 수신하여 보조 전력 데이터를 생성한다. 이때, 상기 보조 전력 데이터는 보조 전자장치들의 동작 여부, 냉난방 장치(에어컨/히터)의 동작 여부, 설정 온도, 내기 및 외기 온도 등에 관한 정보를 포함한다.
마이컴(121)은 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터를 기반으로 차량의 전체 에너지 소비량을 예측한다. 즉, 마이컴(121)은 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터 등을 에너지 소모 시뮬레이터에 입력하여, 차량의 전체 에너지 소비량을 예측한다.
좀 더 구체적으로, 마이컴(121)은 주행 프로파일 데이터를 기반으로 예측한 주행 에너지 소비량과, 보조 전력 데이터를 기반으로 예측한 냉난방 장치 등의 에너지 소비량을 합산하여 차량 전체의 에너지 소비량을 예측한다. 이때, 마이컴(121)은 연료 모델 및 VTMS(Vehicle Thermal Management System) 모델 등을 통해 주행 에너지 프로파일을 분석하여 에너지 소비를 예측할 수 있다. 또한, 마이컴(121)은 보조 전자장치들의 동작 여부, 냉난방 장치(에어컨/히터)의 동작 여부, 설정 온도, 내기 및 외기 온도 등을 종합적으로 분석하여 에너지 소비를 예측할 수 있다.
마이컴(121)은 이러한 에너지 소모 시뮬레이터의 결과를 기반으로 가상 평균 연비를 산출한다.
한편, 사용자에 의해 목적지 정보가 입력되지 않은 경우, 마이컴(121)은 미리 결정된 거리범위 내에서 주행 확률이 가장 높은 경로를 선택한다. 이때, 상기 주행 확률이 가장 높은 경로는, 운전자의 과거 주행 정보들을 통계적으로 분석 및 학습하여 선택될 수 있다. 그리고, 마이컴(121)은 선택된 주행 경로를 기준으로 주행 경로 데이터 및 교통 상황 데이터를 수집하여 주행 프로파일 데이터를 생성한다. 이에 따라, 마이컴(121)은 사용자에 의해 목적지가 설정되지 않은 경우에도, 미리 결정된 거리범위까지 운행하는데 소비되는 가상 평균 연비를 산출할 수 있다.
또한, 마이컴(121)은 BMS(180)로부터 수신한 SOC(State of Charge) 정보 및 SOH(State of Health) 정보를 기반으로 배터리의 가용 에너지를 연산한다. 즉, 배터리의 가용 에너지 정보는 아래 수학식 1과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00001
통상, 배터리는 사용환경이나 사용기간에 따라서 생산 초기보다 그 성능이 퇴화되어, 가용 용량이 감소하거나 저항이 증가하게 된다. 따라서, 좀 더 정확한 주행 가능 거리를 예측하기 위해서는, 배터리의 잔존 용량(State of Charge)에 배터리의 퇴화 정도 즉, 건강 상태(State of Health)에 관한 정보가 반영되어야 한다. 즉, 종래에는, SOC를 기준으로 주행 가능 거리를 예측하였으나, 본 발명의 실시 예에서는, 배터리의 실제 가용 에너지를 기준으로 좀 더 정확한 주행 가능 거리를 예측할 수 있다. 여기서, 상기 SOC 및 SOH를 측정하는 방법은 공지된 기술을 사용할 수 있다.
가령, 상기 SOH를 측정하는 방법으로, 하드웨어를 구성하는 일정 주파수의 부하를 직접 배터리에 인가하여 그 임피던스를 측정하여 건강 상태를 추정하는 방식이나, 혹은 배터리의 전압, 전류 데이터를 일정기간 동안 획득하여 간접 임피던스나 퇴화 용량을 통해 건강 상태를 추정하는 방식이 사용될 수 있다. 또한, 상기 SOH를 측정하는 방법으로, BMS로부터 수신한 배터리의 온도 및 열화도 정보를 기반으로 건강 상태를 추정하는 방식이 사용될 수 있다.
마이컴(121)은 이와 같이 산출한 가상 평균 연비와 현재 배터리의 가용 에너지 정보를 기반으로 주행 가능한 거리를 예측하고, 이를 LCD 표시기(123)에 출력한다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 트립 컴퓨터에서, 전기 자동차의 주행 가능 거리를 예측하는 방법을 설명하는 절차 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 마이컴(121)은, 운전자가 내비게이션 등을 통해 주행 목적지를 입력했는지 여부를 확인한다(S410).
상기 확인 결과, 운전자가 주행 목적지를 입력한 경우, 마이컴(121)은 현재 위치에서 목적지까지의 주행 경로 데이터를 내비게이션의 GPS 정보 및 3차원 지도정보 등을 통해 수집한다. 또한, 마이컴(121)은 현재 위치에서 목적지까지의 교통 상황 데이터를 내비게이션의 실시간 교통 방송 서비스(Transport Protocol Expert Group, TPEG) 등을 통해 수집한다. 또한, 마이컴(121)은 상술한 주행 경로 데이터 및 교통 상황 데이터 외에도, 해당 지역에서의 기상 상황 데이터를 외부 서버와의 무선 통신을 통해 수집할 수 있다.
마이컴(121)은 이와 같이 수집된 주행 경로 데이터, 교통 상황 데이터 및 기상 상황 데이터 등을 가공하여, 현재 위치에서 목적지까지의 주행 프로파일 데이터를 생성한다(S420).
한편, 상기 확인 결과, 운전자가 주행 목적지를 입력하지 않은 경우, 마이컴(121)은 미리 결정된 거리범위 내에서 주행 확률이 가장 높은 경로를 선택한다. 이때, 상기 주행 확률이 가장 높은 경로는, 운전자의 과거 주행 정보들을 통계적으로 분석 및 학습하여 선택될 수 있다. 이러한 주행 경로가 선택되면, 마이컴(121)은 선택된 주행 경로를 기준으로 주행 경로 데이터, 교통 상황 데이터 및 기상 상황 데이터 등을 수집하여 주행 프로파일 데이터를 생성한다(S430).
또한, 마이컴(121)은 EV HVAC 관리 시스템으로부터 주행 연료 외에 필요한 보조 전력에 관한 정보를 수신하여 보조 전력 데이터를 생성한다(S440). 이때, 상기 보조 전력 데이터는 보조 전자장치들의 동작 여부, 냉난방 장치(에어컨/히터)의 동작 여부, 설정 온도, 내기 및 외기 온도 등에 관한 정보를 포함한다.
마이컴(121)은 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터를 기반으로 차량의 전체 에너지 소비량을 예측한다. 즉, 마이컴(121)은 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터 등을 에너지 소모 시뮬레이터에 입력하여, 차량 전체의 에너지 소비량을 예측한다(S450).
마이컴(121)은 이러한 에너지 소모 시뮬레이터의 결과를 기반으로 가상 평균 연비를 산출한다(S460). 또한, 마이컴(121)은 BMS(180)로부터 수신한 SOC(State of Charge) 정보 및 SOH(State of Health) 정보를 기반으로 배터리의 가용 에너지를 연산한다(S470).
마이컴(121)은 이와 같이 산출한 가상 평균 연비와 현재 배터리의 가용 에너지를 기반으로 주행 가능한 거리를 예측하고, 이를 LCD 표시기(123)에 출력한다(S480). 이에 따라, 운전자는 상기 LCD 표시기(123)를 통해 보다 정확한 주행 가능 거리에 대한 정보를 획득할 수 있다.
이상, 상술한 바와 같이, 본 발명은 실제 주행 가능한 도로 환경을 예측하여 계산한 평균 연비와, 배터리의 가용 에너지를 기반으로 주행 가능 거리를 예측함으로써, 운전자에게 보다 신뢰도가 높은 주행 가능 거리에 대한 정보를 제공할 수 있다.
한편 이상에서는 본 발명의 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되지 않으며, 후술 되는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
110: 제어부 120: 트립 컴퓨터
130: 센서부 140: 인터페이스부
150: 모터제어부(MCU) 160: 전원부
170: PRA 180: BMS
190: 배터리 팩

Claims (11)

  1. 가상 주행 경로를 선택하는 단계;
    상기 선택된 경로의 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터를 생성하는 단계;
    상기 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터를 기반으로 차량의 전체 에너지 소비량을 산출하여 가상 평균 연비를 계산하는 단계; 및
    상기 가상 평균 연비와 배터리의 가용 에너지를 기반으로 주행 가능 거리를 예측하는 단계를 포함하는 전기 자동차의 주행 가능 거리 예측 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 주행 프로파일 데이터는 주행 경로 데이터, 교통 상황 데이터 및 기상 상황 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차의 주행 가능 거리 예측 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 보조 전력 데이터는 보조 전자장치들의 동작 여부, 냉난방 장치의 동작 여부, 설정 온도, 내기 및 외기 온도에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차의 주행 가능 거리 예측 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 선택 단계는,
    내비게이션을 통해 목적지 정보가 입력된 경우, 현재 위치에서 목적지까지의 주행 경로를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차의 주행 가능 거리 예측 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 선택 단계는,
    내비게이션을 통해 목적지 정보가 입력되지 않은 경우, 미리 결정된 거리범위 내에서 주행 확률이 가장 높은 경로를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차의 주행 가능 거리 예측 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 주행 확률이 가장 높은 경로는, 운전자의 과거 주행 정보들을 통계적으로 분석 및 학습하여 선택되는 것을 특징으로 하는 전기 자동차의 주행 가능 거리 예측 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 계산 단계는,
    상기 주행 프로파일 데이터를 기반으로 예측한 주행 에너지 소비량과, 상기 보조 전력 데이터를 기반으로 예측한 주행 외 에너지 소비량을 합산하여 차량 전체의 에너지 소비량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차의 주행 가능 거리 예측 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 예측한 주행 가능 거리를 LCD 표시기에 출력하는 단계를 더 포함하는 전기 자동차의 주행 가능 거리 예측 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 배터리의 가용 에너지는, 배터리의 SOC(State Of Charge) 정보와 SOH(State Of Health) 정보를 기반으로 계산되는 것을 특징으로 하는 전기 자동차의 주행 가능 거리 예측 방법.
  10. 배터리의 현재 상태를 기반으로 주행 가능 거리를 예측하는 트립 컴퓨터와;
    상기 트립 컴퓨터에 의해 예측된 주행 가능 거리를 출력하는 LCD 표시기를 포함하고,
    상기 트립 컴퓨터는, 가상 주행 경로를 선택하는 주행 경로 선택부, 상기 선택된 경로의 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터를 생성하는 데이터 생성부, 상기 주행 프로파일 데이터 및 보조 전력 데이터를 기반으로 차량의 전체 에너지 소비량을 산출하여 가상 평균 연비를 계산하는 평균 연비 연산부, 및 상기 가상 평균 연비와 상기 배터리의 가용 에너지를 기반으로 주행 가능 거리를 예측하는 주행거리 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 배터리의 가용 에너지는, 배터리의 SOC(State Of Charge) 정보와 SOH(State Of Health) 정보를 기반으로 계산되는 것을 특징으로 하는 전기 자동차.
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