KR20230046402A - 에너지 하베스팅 발전량 분석 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

에너지 하베스팅 발전량 분석 방법 및 장치를 개시한다.
본 실시예는 차량에 장착되는 센서의 에너지 하베스팅을 위해 실주행 간 측정된 진동, 온도, 차속에 따른 에너지원, 초기 충전전압, 접속된 각 센서노드의 부하전력을 기반으로 에너지 하베스팅의 발전량을 예측하여 분석하는 에너지 하베스팅 발전량 분석 방법 및 장치를 제공한다.

Description

에너지 하베스팅 발전량 분석 방법 및 장치{Method And Apparatus for Analyzing Energy Harvesting Power Generation}
본 발명의 일 실시예는 에너지 하베스팅 발전량 분석 방법 및 장치에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.
전력은 대부분 발전시설에서 만들어져 사용처로 공급된다. 전력생산 시 발전시설은 각종 연료를 소모하며 이로 인해 오염물질 만들어진다. 전통적인 발전시설의 사용을 줄이면 오염물질의 발생을 억제할 수 있으므로, 보다 청정한 환경을 만들기 위해, 연료 없이 발전 가능한 자연 친화적인 발전방식도 많이 연구되고 있다.
자연 친화적인 발전방식으로는 풍력, 태양력, 파력 등 자연력을 이용하는 방식이 많이 알려져 있다. 그 밖에도 비교적 최근에 새로운 기술적 개념이 각광받고 있다. 즉, 소규모 전력이라도 일상 생활에서 자연적으로 얻을 수 있다면 이를 수시로 저장하였다가, 필요한 때 사용하는 것도 매우 유용하다는 인식이 확산되고 있으며 기술적으로 이를 구현하기 위한 방식이 연구되고 있다. 이러한 기술개념은, 통상 에너지 하베스팅이라는 이름으로 알려져 있다.
에너지 하베스팅은 특정방식으로 정형화하기 어려운 문제가 있다.
본 실시예는 차량에 장착되는 센서의 에너지 하베스팅을 위해 실주행 간 측정된 진동, 온도, 차속에 따른 에너지원, 초기 충전전압, 접속된 각 센서노드의 부하전력을 기반으로 에너지 하베스팅의 발전량을 예측하여 분석하는 에너지 하베스팅 발전량 분석 방법 및 장치를 제공하는 데 목적이 있다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 차량에 설치되어 상기 차량으로부터 발생하는 복수의 에너지원을 측정하는 측정부; 복수의 상기 에너지원을 수집하여 전달하는 수집부; 복수의 상기 에너지원을 실시간으로 모니터링하는 모니터링부; 및 복수의 상기 에너지원을 수치로 환산한 에너지 하베스팅 데이터를 에너지원별로 매칭시키고, 상기 에너지원별로 매칭된 상기 에너지 하베스팅 데이터를 기반으로 에너지원별로 발전량을 예측한 발전량 예측 데이터를 생성하고, 상기 발전량 예측 데이터를 기반으로 발전 효율을 산출하는 예측부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치를 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 차량에 장착되는 센서의 에너지 하베스팅을 위해 실주행 간 측정된 진동, 온도, 차속에 따른 에너지원 및 접속된 센서 노드의 부하를 기반으로 에너지 하베스팅의 발전량을 예측하여 분석할 수 있는 효과가 있다.
본 실시예에 차량에 설치되어, 차량에서 발생하는 진동, 온도, 속도를 측정한 후 얼마만큼 전력량을 발전을 필요한지를 정확하게 예측할 수 있는 효과가 있다.
본 실시예에 차량에 설치되어, 차량에서 발생하는 진동, 온도, 속도에 따라 발전되는 에너지 양이 얼마인지를 확인하고, 에너지 양을 합쳐서 전체 사용 가능 에너지량을 정확하게 예측할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 실시예에 따른 차량 에너지원을 측정한 에너지 하베스팅 발전량 분석장치를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 실시예에 따른 측정부, 수집부, 예측부를 구체적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 실시예에 따른 에너지하베스터(EH) 발전량 예측모델을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 실시예에 따른 실시간 에너지원 모니터링 화면을 나타낸 도면이다.
이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 실시예에 따른 차량 에너지원을 측정한 에너지 하베스팅 발전량 분석장치를 나타낸 도면이다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 차량(예컨대, 화물차)에 부착되는 센서의 자가 구동 전원을 에너지 하베스팅하여 저장한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 차량에서 발생되는 에너지원을 측정한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 측정된 에너지원을 실제 수치로 환산한 에너지 하베스팅 데이터(실제 데이터)로 변환한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 실제 수치로 환산한 환산된 에너지 하베스팅 데이터를 에너지원별로 매칭시킨다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 실제 수치로 환산한 환산된 에너지 하베스팅 데이터가 입력될 때, 에너지원별로 발전량을 예측하고, 발전 효율을 산출한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 실제 수치로 환산한 환산된 에너지 하베스팅 데이터를 기반으로 예측한 발전량이 부족함을 나타낼 수 있다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 진동변위 측정센서(210)로부터 변위 데이터가 측정되면, 변위 데이터를 수집한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 예측모델을 이용하여 수집한 데이터를 실제 수치로 환산하고, 환산된 데이터(예컨대, 온도가 100℃가 입력되면, 100℃를 기반으로 하베스팅 가능한 에너지)를 기반으로 하베스팅할 수 있는 에너지량을 매칭한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 하베스팅한 에너지를 대부분 전원용으로 이용한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 현재 충전량, 사용할 수 있는 전력량에 하베스팅한 에너지를 추가하여 부가적인 정보를 제공할 수 있다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 에너지원을 측정한 후 수집하는 방식으로 바람직하게는 화물차에 적용 가능하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 온도, 진동, 차속을 기반으로 발전량을 예측하여 어느 정도의 에너지원이 들어오는지 실제로 체크를 할 수 있고, 에너지원에 따른 출력이 어느 정도인지를 예상하여 추후 에너지 발전 장비 개발에 반영할 수 있다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 진동, 온도, 차량의 휠 속도를 센싱한 값을 기반으로 에너지 하베스팅을 수행하고, 에너지 하베스팅 값을 기반으로 발전량을 예측한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 차량에 설치되어, 차량에서 발생하는 진동, 온도, 속도에 마다 측정 단계를 먼저 수행해야, 그 이후에 얼마만큼 전력량을 발전을 필요한지를 정확하게 예측할 수 있다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 차량에서 발생하는 진동, 온도, 속도에 따라 발전되는 에너지 양이 얼마인지를 확인하고, 에너지 양을 합쳐서 전체 사용가능 에너지를 예측한 발전량 예측 데이터를 생성한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 저장하는 에너지 양을 확인한 후 저장하는 에너지 양 대비 시스템이 전력을 얼마만큼 소비를 하려고 하는지에 대한 에너지 소비 패턴을 확인한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 기 설정된 주기(예컨대, 1분)로 에너지 소비 패턴을 확인한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 전체 구간(예컨대, 100 km)을 달리는 사용하는 에너지 대비 저장된 에너지에 대한 비율을 확인하여, 에너지 사용 시간, 잔여 에너지량을 계산한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 에너지 사용 시간, 잔여 에너지량을 기반으로 운행 가능 시간을 산출한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 기 테스트한 진동변위 편차에 따른 발전량을 수치화하여 백데이터로서 데이터베이스화하여 진동 에너지 하베스팅 데이터베이스에 저장한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 진동 에너지 하베스팅 데이터베이스에 저장된 정보와 현재 확인된 진동 하베스팅 데이터를 비교하여 진동변위에 따른 출력을 예측한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 기 테스트한 온도 편차에 따른 발전량을 수치화하여 백데이터로서 데이터베이스화하여 열전 에너지 하베스팅 데이터베이스에 저장한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 열전 에너지 하베스팅 데이터베이스에 저장된 정보와 현재 확인된 열전 하베스팅 데이터를 비교하여 온도에 따른 출력을 예측한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 기 테스트한 휠 속도 편차에 따른 발전량을 수치화하여 백데이터로서 데이터베이스화하여 와전류 에너지 하베스팅 데이터베이스에 저장한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 와전류 에너지 하베스팅 데이터베이스에 저장된 정보와 현재 확인된 휠 회전 하베스팅 데이터를 비교하여 휠 회전 속도에 따른 출력을 예측한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 온도 측정센서(220)를 이용하여 열전 소재와 방열판의 온도 편차를 확인한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 온도 측정센서(220)를 이용하여 온도를 측정을 할 때, 차속으로 인해 온도가 변화하더라도 경과된 시간에 따라 온도가 유지되는 시간을 확인한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 유지되는 시간에 따라 발전량을 예측한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 사용할 수 있는 발전량을 기반으로 얼마만큼 전력량이 생성되고 어느 정도의 로드를 운영을 할 수 있는지를 계산할 수 있다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 진동 변이를 측정하여 진동 에너지 하베스팅을 수행한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 온도를 측정하여 열전 에너지 하베스팅을 수행한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 휠 회전속도를 측정하여 차속 에너지 하베스팅을 수행한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 휠 회전 속도에 따른 출력량을 결정한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 차속을 확인하기 위해 GPS 모듈을 이용하여 차량 위치를 수집한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 휠의 사이즈를 기반으로 휠 회전 속도를 확인하고, GPS 정보를 기반으로 위치 간 이동 거리차를 확인한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 휠 회전 속도와 거리차를 기반으로 분당 회전 속도를 산출한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 서로 다른 에너지 하베스팅을 수행할 때, 각 에너지 수집 방법에 따라 실제 발전량과 저장되는 에너지의 전환 효율을 확인한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 서로 다른 에너지 하베스팅 방식에 따라 각 하베스팅 특성에 따라 기 설정된 가중치를 적용한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 각 하베스팅 특성을 가중치로 적용한 데이터를 합산한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 수집한 에너지원을 각각 환산할 때, 전환 레벨에 따라 임계치를 초과한 수치를 제외하고, 나머지 수지를 환산할 때, 에너지 효율에 따라 가중치를 적용한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 하베스팅 모델을 이용하여 전력선으로 입력되는 전류를 확인하고, 전류 특성에 따른 와전류 에너지를 하베스팅한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 저장된 와전류 에너지를 합칠 때, 임계치를 초과한 수치를 제외하고 나머지 수치마다 에너지 효율에 따른 가중치를 반영한다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 현재 충전량 대비 취합된 전력량을 이용하여 사용할 수 있는 전력량의 불균형 또는 정상 동작 여부를 판단한다.
본 실시예에 따른 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)는 측정부(110), 수집부(120), 예측부(130)를 포함한다. 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)에 포함된 각 구성요소는 장치 내부의 소프트웨어적인 모듈 또는 하드웨어적인 모듈을 연결하는 통신 경로에 연결되어 상호 간에 유기적으로 동작할 수 있다. 이러한 구성요소는 하나 이상의 통신 버스 또는 신호선을 이용하여 통신한다.
도 1에 도시된 에너지 하베스팅 발전량 분석장치(100)의 각 구성요소는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 소프트웨어적인 모듈, 하드웨어적인 모듈 또는 소프트웨어와 하드웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
측정부(110)는 차량에 설치되어 차량으로부터 발생하는 복수의 에너지원을 측정한다. 측정부(110)는 진동변위 측정센서(210), 온도 측정센서(220), 차속 측정센서(230)를 포함한다.
수집부(120)는 복수의 에너지원을 수집하여 전달한다. 수집부(120)는 진동변위 데이터 수집부(212), 온도 데이터 수집부(222), 차속 데이터 수집부(232)를 포함한다.
예측부(130)는 DAQ(Data AcQuisition)를 이용한 프로그램으로 데이터를 분석, 연산하여 에너지 하베스팅 발전량을 예측한다. 예측부(130)는 입력 에너지원에 따른 각 에너지하베스터들의 예측된 출력을 기반으로 동작패턴에 따른 부하센서 소비전력과 초기 배터리 충전전압을 계산한다. 예측부(130)는 최종적으로 입력 변위에 따른 센서의 작동상태 판단, 에너지하베스터 출력레벨, 배터리 잔여용량 및 시간 등을 예측한다.
예측부(130)는 차량의 취득된 진동변위, 열, 차속에 따른 휠 회전에너지 데이터베이스를 구축한다. 예측부(130)는 데이터베이스를 기반으로 에너지하베스터 예측모델을 생성한다. 예측부(130)는 에너지하베스터 예측모델을 이용하여 발전량 예측한다. 예측부(130)는 차량 실주행 간 에너지원의 레벨에 따른 에너지하베스터 설계에 반영한다.
예측부(130)는 진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(214), 열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(224), 와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(234)을 포함한다.
예측부(130)는 복수의 에너지원을 수치로 환산한 에너지 하베스팅 데이터를 에너지원별로 매칭시킨다. 예측부(130)는 에너지원별로 매칭된 에너지 하베스팅 데이터를 기반으로 에너지원별로 발전량을 예측한 발전량 예측 데이터를 생성한다. 예측부(130)는 발전량 예측 데이터를 기반으로 발전 효율을 산출한다.
예측부(130)는 발전량 예측 데이터를 기반으로 예측한 발전량을 기 설정된 전체 구간에 필요한 필요 에너지로 반영하여 전체 구간의 에너지 사용 시간, 잔여 에너지량을 계산한다. 예측부(130)는 에너지 사용 시간, 잔여 에너지량을 기반으로 운행 가능 시간을 산출한다.
예측부(130)는 현재 충전량에 발전량 예측 데이터에 대응하는 전력량을 추가하여 현재 배터리 충전량을 산출한다. 예측부(130)는 현재 배터리 충전량에서 소비되는 각 에너지원별 소비 전력을 확인한 후 각 에너지원별 에너지 소비 패턴을 산출한다.
도 2는 본 실시예에 따른 측정부, 수집부, 예측부를 구체적으로 나타낸 도면이다.
진동변위 측정센서(210)는 주행 간 차량의 서스펜션, 판스프링 등의 진동변위를 측정한다. 진동변위 측정센서(210)는 차량의 서스펜션(Suspension)의 판스프링으로부터 진동 범위를 측정한다. 진동변위 측정센서(210)는 차량의 서스펜션의 판스프링으로부터 진동 범위를 측정한 진동변위 데이터를 생성한다.
온도 측정센서(220)는 차량의 배기구와 그 주변의 대기 온도를 측정한다. 온도 측정센서(220)는 차량의 배기구 및 배기구 주변의 대기 온도를 측정하는 온도 데이터를 생성한다.
차속 측정센서(230)는 차량의 속도 및 위치를 측정하는 GPS 센서부를 포함한다. 차속 측정센서(230)는 차량의 휠의 속도를 측정하고, 차량의 위치에 따른 거리차를 측정한 차속 데이터를 생성한다.
진동변위 데이터 수집부(212)는 일정 주기동안 진동변위 측정센서(210)부터 진동변위 데이터를 수집한다.
온도 데이터 수집부(222)는 일정 주기동안 온도 측정센서(220)로부터 온도 데이터를 수집한다.
차속 데이터 수집부(120)는 일정 주기동안 차속 측정센서(230)로부터 차속 데이터를 수집한다.
진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(214)은 진동변위 데이터를 기반으로 가속도, 변위, 진동수를 수치로 환산한 후 환산된 수치를 기반으로 출력에 따른 발전량을 예측한다.
진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(214)은 진동변위 데이터를 기반으로 가속도, 변위, 진동수 등을 정보로 환산한 후 진동변위 에너지 하베스팅 예측모델을 이용하여 출력을 예측한다.
진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(214)은 변위 데이터를 기반으로 진폭, 주파수를 분석하고 입력 진동별 진동 에너지 하베스터의 출력 데이터베이스와 매칭을 통해 발전전력을 예측한다.
진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(214)은 진동변위 데이터를 기반으로 서스펜션의 가속도 및 진폭을 분석한다. 진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(214)은 가속도, 진폭, 진동변위 측정센서의 부하를 기준으로 진동 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭한다. 진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(214)은 진동 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭된 가속도, 진폭, 진동변위 측정센서를 기반으로 연산을 수행하여 진동 에너지 하베스팅 출력을 산출한다.
진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(214)은 진동 에너지 하베스팅 출력에 시간을 곱하여 진동 에너지 하베스팅 값을 산출한다. 진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(214)은 진동 에너지 하베스팅 값에 초기 충전전압을 가산한 진동 에너지 배터리 충전값을 산출한다. 진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(214)은 진동 에너지 배터리 충전값으로부터 진동센서부하전력을 감산하여 현재 배터리 충전량을 산출한다.
열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(224)은 온도 데이터를 기반으로 배기구 온도 및 주변 대기 온도를 수치로 환산한 후 환산된 수치를 기반으로 출력에 따른 발전량을 예측한다.
열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(224)은 온도 데이터를 기반으로 온도를 정보로 환산한 후 열전 에너지 하베스팅 예측모델을 이용하여 출력을 예측한다. 열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(224)은 온도 데이터에 포함된 배기구 온도, 대기온도 각각을 입력 온도와 온도차에 따른 효율, 출력 데이터베이스와 매칭하여 발전전력을 예측한다.
열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(224)은 온도 데이터를 기반으로 배기구 온도, 주변 대기온도, 온도차(ΔT)를 확인한다. 열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(224)은 배기구 온도, 주변 대기온도, 온도차(ΔT)를 기준으로 열전 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭한다. 열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(224)은 열전 에너지 하베스팅 데이터베이스에 매칭된 배기구 온도, 주변 대기온도, 온도차(ΔT) 기반으로 온도 에너지 하베스팅 출력을 산출한다.
열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(224)은 온도 에너지 하베스팅 출력에 시간을 곱하여 온도 에너지 하베스팅 값을 산출한다. 열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(224)은 온도 에너지 하베스팅 값에 초기 충전전압을 가산한 온도 에너지 배터리 충전값을 산출한다. 열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(224)은 온도 에너지 배터리 충전값으로 온도 센서부하전력을 감산하여 현재 배터리 충전량을 산출한다.
와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(234)은 차속 데이터를 기반으로 가속도, 휠 속도, 차량 위치에 따른 거리차를 수치로 환산한 후 환산된 수치를 기반으로 출력에 따른 발전량을 예측한다.
와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(234)은 차속 데이터를 기반으로 가속도, 휠 속도, 위치 등을 정보로 환산한 후 와전류 에너지 하베스팅 예측모델을 이용하여 출력을 예측한다. 와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(234)은 차속 데이터를 이용하여 장착된 차량의 휠에 따른 회전 속도를 계산한다. 와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(234)은 회전 속도를 이용하여 휠의 비자성 표면의 회전속도에 따른 와전류(Eddy Current) 에너지 하베스터의 출력 데이터베이스와 매칭하여 출력을 예측한다.
와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(234)은 측정된 차속과 휠 사이즈를 기반으로 휠 회전속도를 확인한다. 와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(234)은 휠 회전속도를 기준으로 와전류(Eddy Current) 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭한다. 와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(234)은 와전류(Eddy Current) 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭된 휠 회전 속도와 와전류를 기반으로 차속 에너지 하베스팅 출력을 산출한다.
와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(234)은 차속 에너지 하베스팅 출력에 시간을 곱하여 차속 에너지 하베스팅 값을 산출한다. 와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(234)은 차속 에너지 하베스팅 값에 초기 충전전압을 가산한 차속 에너지 배터리 충전값을 산출한다. 와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(234)은 차속 에너지 배터리 충전값으로 차속센서 부하전력을 감산하여 현재 배터리 충전량을 산출한다.
모니터링부(250)는 복수의 에너지원을 실시간으로 모니터링한다. 모니터링부(250)는 진동변위 데이터, 온도 데이터, 차속 측정 데이터를 시간에 따른 진폭을 그래프 형태로 출력한다.
도 3은 본 실시예에 따른 에너지하베스터(EH) 발전량 예측모델을 나타낸 도면이다.
진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(214)은 진동변위 데이터 수집모듈(312), 진동 분석모듈(314), 변위 매칭모듈(316), 변위 진단모듈(318)을 포함한다.
진동변위 데이터 수집모듈(312)은 진동변위 데이터 수집부(212)로부터 진동변위 데이터를 수집한다. 진동 분석모듈(314)은 입력된 진동변위 데이터를 기반으로 가속도, 진폭을 분석한다. 변위 매칭모듈(316)은 가속도, 진폭, 센서부하를 기준으로 진동 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭한다.
변위 진단모듈(318)은 진동 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭된 가속도, 진폭, 센서부하에 대해 연산을 수행하여 배터리 충전상태를 진단한다. 변위 진단모듈(318)은 [수학식1]을 이용하여 배터리 충전상태를 진단한다.
Figure pat00001
변위 진단모듈(318)은 진동 에너지 하베스팅 출력에 시간을 곱한 진동 에너지 하베스팅 값을 산출한다. 변위 진단모듈(318)은 진동 에너지 하베스팅 값에 초기 충전전압을 가산한 진동 에너지 배터리 충전값을 산출한다. 변위 진단모듈(318)은 진동 에너지 배터리 충전값으로부터 진동센서부하전력을 감산하여 현재 배터리 충전량을 산출한다.
열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(224)은 온도 데이터 수집모듈(332), 온도 연산모듈(324), 온도 매칭모듈(326), 온도 진단모듈(328)을 포함한다.
온도 데이터 수집모듈(332)은 온도 데이터 수집부(222)로부터 온도 데이터를 수집한다. 온도 연산모듈(324)은 온도 데이터를 기반으로 배기구 온도, 주변 대기온도의 온도차 ΔT를 연산한다. 온도 매칭모듈(326)은 배기구 온도, 주변 대기온도, 온도차 기준을 열전 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭한다.
온도 진단모듈(328)은 열전 에너지 하베스팅 데이터베이스에 매칭된 배기구 온도, 주변 대기온도, 온도차 기준을 기반으로 배터리 충전상태를 진단한다. 온도 진단모듈(328)은 [수학식2]를 이용하여 배터리 충전상태를 진단한다.
Figure pat00002
온도 진단모듈(328)은 온도 에너지 하베스팅 출력에 시간을 곱한 온도 에너지 하베스팅 값을 산출한다. 온도 진단모듈(328)은 온도 에너지 하베스팅 값에 초기 충전전압을 가산한 온도 에너지 배터리 충전값을 산출한다. 온도 진단모듈(328)은 온도 에너지 배터리 충전값으로부터 온도 센서부하전력을 감산하여 현재 배터리 충전량을 산출한다.
와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델(234)은 차속 데이터 수집모듈(332), 휠 회전 속도 연산모듈(334), 차속 매칭모듈(336), 차속 진단모듈(338)을 포함한다.
차속 데이터 수집모듈(332)은 차속 데이터 수집부(232)로부터 차속 데이터를 수집한다. 휠 회전 속도 연산모듈(334)은 측정된 차속과 휠 사이즈를 통한 휠 회전속도를 연산한다. 차속 매칭모듈(336)은 휠 회전속도를 기준으로 와전류(Eddy Current) 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭한다.
차속 진단모듈(338)은 와전류(Eddy Current) 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭된 휠 회전 속도와 와전류를 기반으로 배터리 충전상태를 진단한다. 차속 진단모듈(338)은 [수학식3]을 이용하여 배터리 충전상태를 진단한다.
Figure pat00003
차속 진단모듈(338)은 차속 에너지 하베스팅 출력에 시간을 곱한 차속 에너지 하베스팅 값을 산출한다. 차속 진단모듈(338)은 차속 에너지 하베스팅 값에 초기 충전전압을 가산한 차속 에너지 배터리 충전값을 산출한다. 차속 진단모듈(338)은 차속 에너지 배터리 충전값으로부터 차속센서 부하전력을 감산하여 현재 배터리 충전량을 산출한다.
도 4는 본 실시예에 따른 실시간 에너지원 모니터링 화면을 나타낸 도면이다.
모니터링부(250)는 측정부(110)로부터 진동 데이터, 온도 데이터, 차속 데이터를 수집한다. 모니터링부(250)는 실시간 에너지원 모니터링 모듈을 이용하여 수집된 진동 데이터, 온도 데이터, 차속 데이터를 모니터링한다.
모니터링부(250)는 도 4에 도시된 바와 같이, 진동 데이터를 기반으로 서스펜션 변위를 시간에 따른 진폭으로 그래프 형태로 모니터링한다.
모니터링부(250)는 온도 데이터를 기반으로 배기구 온도를 시간에 따른 진폭으로 그래프 형태로 모니터링한다. 모니터링부(250)는 차속 데이터를 기반으로 차량속도를 시간에 따른 진폭으로 그래프 형태로 모니터링한다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 에너지 하베스팅 발전량 분석장치
110: 측정부
120: 수집부
130: 예측부
250: 모니터링부

Claims (13)

  1. 차량에 설치되어 상기 차량으로부터 발생하는 복수의 에너지원을 측정하는 측정부;
    복수의 상기 에너지원을 수집하여 전달하는 수집부;
    복수의 상기 에너지원을 실시간으로 모니터링하는 모니터링부; 및
    복수의 상기 에너지원을 수치로 환산한 에너지 하베스팅 데이터를 에너지원별로 매칭시키고, 상기 에너지원별로 매칭된 상기 에너지 하베스팅 데이터를 기반으로 에너지원별로 발전량을 예측한 발전량 예측 데이터를 생성하고, 상기 발전량 예측 데이터를 기반으로 발전 효율을 산출하는 예측부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 예측부는,
    상기 발전량 예측 데이터를 기반으로 예측한 발전량을 기 설정된 전체 구간에 필요한 필요 에너지로 반영하여 상기 전체 구간의 에너지 사용 시간, 잔여 에너지량을 계산하고, 상기 에너지 사용 시간, 상기 잔여 에너지량을 기반으로 운행 가능 시간을 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 예측부는,
    현재 충전량에 상기 발전량 예측 데이터에 대응하는 전력량을 추가하여 현재 배터리 충전량을 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 예측부는,
    상기 현재 배터리 충전량에서 소비되는 각 에너지원별 소비 전력을 확인한 후 상기 각 에너지원별 에너지 소비 패턴을 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 측정부는,
    상기 차량의 서스펜션의 판스프링으로부터 진동 범위를 측정한 진동변위 데이터를 생성하는 진동변위 측정센서;
    상기 차량의 배기구 및 상기 배기구 주변의 대기 온도를 측정하는 온도 데이터를 생성하는 온도 측정센서; 및
    상기 차량의 휠의 속도를 측정하고, 상기 차량의 위치에 따른 거리차를 측정한 차속 데이터를 생성하는 차속 측정센서;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 모니터링부는,
    상기 진동변위 데이터, 상기 온도 데이터, 상기 차속 측정 데이터를 시간에 따른 진폭을 그래프 형태로 출력하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 예측부는,
    상기 진동변위 데이터를 기반으로 가속도, 변위, 진동수를 수치로 환산한 후 환산된 수치를 기반으로 출력에 따른 발전량을 예측하는 진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델;
    상기 온도 데이터를 기반으로 배기구 온도 및 주변 대기 온도를 수치로 환산한 후 환산된 수치를 기반으로 출력에 따른 발전량을 예측하는 열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델;
    상기 차속 데이터를 기반으로 가속도, 휠 속도, 차량 위치에 따른 거리차를 수치로 환산한 후 환산된 수치를 기반으로 출력에 따른 발전량을 예측하는 와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델은
    상기 진동변위 데이터를 기반으로 상기 서스펜션의 가속도 및 진폭을 분석하고, 상기 가속도, 상기 진폭, 상기 진동변위 측정센서의 부하를 기준으로 진동 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭하고,
    상기 진동 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭된 상기 가속도, 상기 진폭, 상기 진동변위 측정센서를 기반으로 연산을 수행하여 진동 에너지 하베스팅 출력을 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 진동 에너지 하베스팅 발전량 예측모델은
    상기 진동 에너지 하베스팅 출력에 시간을 곱하여 진동 에너지 하베스팅 값을 산출하고, 상기 진동 에너지 하베스팅 값에 초기 충전전압을 가산한 진동 에너지 배터리 충전값을 산출하고, 상기 진동 에너지 배터리 충전값으로부터 진동센서부하전력을 감산하여 현재 배터리 충전량을 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델은
    상기 온도 데이터를 기반으로 배기구 온도, 주변 대기온도, 온도차(ΔT)를 확인하고, 상기 배기구 온도, 상기 주변 대기온도, 상기 온도차(ΔT)를 기준으로 열전 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭하고, 상기 열전 에너지 하베스팅 데이터베이스에 매칭된 상기 배기구 온도, 상기 주변 대기온도, 상기 온도차(ΔT) 기반으로 온도 에너지 하베스팅 출력을 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 열전 에너지 하베스팅 발전량 예측모델은
    상기 온도 에너지 하베스팅 출력에 시간을 곱하여 온도 에너지 하베스팅 값을 산출하고, 상기 온도 에너지 하베스팅 값에 초기 충전전압을 가산한 온도 에너지 배터리 충전값을 산출하고, 상기 온도 에너지 배터리 충전값으로 온도 센서부하전력을 감산하여 현재 배터리 충전량을 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델은,
    측정된 차속과 휠 사이즈를 기반으로 휠 회전속도를 확인하고, 상기 휠 회전속도를 기준으로 와전류(Eddy Current) 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭하고, 상기 와전류(Eddy Current) 에너지 하베스팅 데이터베이스와 매칭된 상기 휠 회전 속도와 와전류를 기반으로 차속 에너지 하베스팅 출력을 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 와전류 에너지 하베스팅 발전량 예측모델은,
    상기 차속 에너지 하베스팅 출력에 시간을 곱하여 차속 에너지 하베스팅 값을 산출하고, 상기 차속 에너지 하베스팅 값에 초기 충전전압을 가산한 차속 에너지 배터리 충전값을 산출하고, 상기 차속 에너지 배터리 충전값으로 차속센서 부하전력을 감산하여 현재 배터리 충전량을 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 하베스팅 발전량 분석장치.
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