KR20230062789A

KR20230062789A - 열 관리 방법, 시스템, 도메인 컨트롤러 및 저장매체

Info

Publication number: KR20230062789A
Application number: KR1020227030496A
Authority: KR
Inventors: 신웨이 첸; 이치 량; 이쩬 하우; 이?b 하우; 쯔민 단; 위 옌; 치동 라우
Original assignee: 컨템포러리 엠퍼렉스 테크놀로지 씨오., 리미티드
Priority date: 2021-10-26
Filing date: 2022-05-24
Publication date: 2023-05-09
Also published as: KR102652608B1; JP2023550860A; US20230127005A1; EP4194236A4; EP4194236A1

Abstract

본 출원의 실시예는 열 관리 시스템의 에너지 소모를 줄이고, 열 관리 효율을 높일 수 있는 열 관리 방법, 시스템, 도메인 컨트롤러 및 저장매체를 제공한다. 상기 방법은, 대상 장치의 작동 온도의 예측값을 포함하는 예측 온도를 획득하는 단계; 예측 온도에 따라, 대상 장치의 작동 온도를 조절하기 위한 열 관리 모드를 전환하는 제어 명령을 송출하는 단계를 포함한다. 예측형 열 관리 방법을 이용하여, 열 관리 시스템의 에너지 소모를 효과적으로 줄이고, 이에 따라 열 관리 효율이 향상된다.

Description

열 관리 방법, 시스템, 도메인 컨트롤러 및 저장매체

[관련 출원들과의 상호 참조]

본 출원은 2021년 10월 26일에 제출한 명칭이 “열 관리 방법, 시스템, 도메인 컨트롤러 및 저장매체”인 중국 특허 출원 202111250406.1의 우선권을 주장하며, 상기 출원의 내용 전체는 인용을 통하여 본문에 편입된다.

본 출원은 배터리 기술분야에 관한 것으로, 특히 열 관리 방법, 시스템, 도메인 컨트롤러 및 저장매체에 관한 것이다.

신재생에너지 기술이 급속히 발전함에 따라, 신재생에너지 자동차 중의 배터리, 모터 등 시스템에 대한 열 관리 기술도 해당 분야의 중요한 연구 방향이 되고 있다. 그러나 현재 신재생에너지 자동차의 열 관리 방법과 시스템은 에너지 소모가 비교적 크고, 작동 효율이 낮아, 배터리, 모터 등 시스템의 온도에 대해 효과적이고 안정적인 제어를 구현하기가 어렵다.

본 출원은 열 관리 시스템의 에너지 소모를 줄이고, 열 관리 효율을 높일 수 있는 열 관리 방법, 시스템, 도메인 컨트롤러 및 저장매체를 제공한다.

제1 양태에 있어서, 본 출원은 대상 장치(target device)의 작동 온도의 예측값을 포함하는 예측 온도를 획득하는 단계; 예측 온도에 따라, 대상 장치의 작동 온도를 조절하기 위한 열 관리 모드를 전환하는 제어 명령을 송출하는 단계를 포함하는 열 관리 방법을 제공한다.

본 출원의 실시예를 통해, 열 관리 대상 장치의 작동 온도에 대한 예측값을 획득하고, 상기 예측값에 따라, 대상 장치에 대한 열 관리 모드를 전환하여, 대상 장치에 대한 가열 또는 냉각을 수행하는 열 관리 방법을 구현할 수 있다. 본 출원의 실시예는 관성이 크고, 온도의 과도 응답(transient response)이 느린 자동차 열 관리 시스템의 특성을 이용하여, 대상 장치에 대한 예측 온도를 사용하여 열 관리를 수행함으로써, 열 관리 시스템의 에너지 소모를 효과적으로 감소시키고, 순리로운 온도 조절 전력을 구현하여, 열 관리 효율을 높일 수 있다.

일종의 가능한 실시예에서, 상기 예측 온도를 획득하는 단계는, 예측 주행 노선을 획득하는 단계; 클라우드 플랫폼으로 상기 예측 주행 노선을 전송하고, 상기 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터를 요청하는 단계; 상기 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터에 따라, 예측 온도를 획득하는 단계를 더 포함한다.

상기 실시예에서, 차량의 예측 주행 노선을 획득하는 단계는, 클라우드 플랫폼을 통해 해당 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터를 획득하고, 예측 주행 노선에 대응하는 도로상황 파라미터를 이용하여 대상 장치의 예측 온도를 획득한다. 차량의 예측 주행 노선의 도로상황 정보에 따라 대상 장치의 작동 온도를 예측함으로써, 대상 장치의 예측 온도가 더욱 정확해질 수 있으며, 효과적으로 상기 예측형 열 관리의 신뢰성을 높일 수 있다.

일종의 가능한 실시예에서, 상기 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터에 따라 예측 온도를 획득하는 단계는, 상기 도로상황 파라미터와 제1 차량 파라미터에 따라 주행 파라미터를 확정하는 단계; 상기 주행 파라미터, 도로상황 파라미터 및 제2 차량 파라미터에 따라, 예측 발열값을 확정하는 단계; 상기 예측 발열값, 대상 장치의 현재 온도, 환경온도 및 제3 차량 파라미터에 따라, 예측 온도를 획득하는 단계를 더 포함한다.

상기 실시예에서, 차량의 예측 주행 노선에 대응하는 도로상황 파라미터와 차량 파라미터를 결합하여, 대상 장치의 예측 발열값을 획득하고, 대상 장치의 예측 발열값을 통해 대상 장치의 예측 온도를 획득한다. 차량의 현재 상태를 기초로, 차량의 예측 주행 노선의 도로상황 정보를 결합하고, 모델을 이용한 실시간 연산을 통해 대상 장치의 온도 계획을 구현함으로써, 열 관리 효율과 차량 효율이 향상될 수 있다.

일종의 가능한 실시예에서, 상기 방법은, 차량 주행 노선이 예측 주행 노선을 벗어난 경우, 예측 주행 노선을 재획득하는 단계; 재획득된 예측 주행 노선에 따라 예측 온도를 업데이트하는 단계를 더 포함한다.

상기 실시예에서, 차량의 주행 상태에 따라 적시에 예측 주행 노선을 조정하고, 나아가 대상 장치의 사전 예측 온도를 적시에 업데이트하여, 열 관리 모드를 상응하게 전환함으로써, 열 관리 효율이 추가적으로 향상되며, 예측형 열 관리의 신뢰성이 향상된다.

제2 양태에 있어서, 본 출원은 대상 장치의 작동 온도의 예측값을 포함하는 예측 온도를 획득하고; 또한 상기 예측 온도에 따라, 제어 명령을 송출하기 위한 제어부를 포함하고, 여기서, 제어 명령은 대상 장치의 작동 온도를 조정하기 위한 열 관리 모드를 전환하기 위한 것인 열 관리 시스템을 더 제공한다.

일종의 가능한 실시예에서, 상기 제어부는 또한 예측 주행 노선을 획득하기 위한 것이고; 상기 열 관리 시스템은, 클라우드 플랫폼으로 예측 주행 노선을 전송하며, 상기 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터를 요청하기 위한 통신부를 더 포함한다.

일종의 가능한 실시예에서, 상기 제어부는 또한, 도로상황 파라미터와 제1 차량 파라미터에 따라, 주행 파라미터를 확정하고; 상기 주행 파라미터, 도로상황 파라미터 및 제2 차량 파라미터에 따라 예측 발열값을 확정하며; 상기 예측 발열값, 대상 장치의 현재 온도, 환경 온도 및 제3 차량 파라미터에 따라, 예측 온도를 획득하기 위한 것이다.

일종의 가능한 실시예에서, 상기 제어부는 또한, 차량 주행 노선이 예측 주행 노선을 벗어난 경우, 예측 주행 노선을 재획득하고; 재획득된 예측 주행 노선에 따라 예측 온도를 업데이트하기 위한 것이다.

제3 양태에 있어서, 본 출원은 컴퓨터 프로그램을 호출하여 상기 제1 양태 또는 제1 양태의 임의의 가능한 구현 방식에 따른 열 관리 방법을 실행하기 위한 프로세서 및 컴퓨터 프로그램을 저장하기 위한 메모리를 포함하는 도메인 컨트롤러를 더 제공한다.

제4 양태에 있어서, 본 출원은 상기 제1 양태 또는 제1 양태의 임의의 가능한 구현 방식에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장하기 위한 판독 가능 저장매체를 제공한다.

본 출원의 실시예의 기술적 방안을 보다 명확하게 설명하기 위하여, 아래에 본 출원 실시예에 사용이 필요한 첨부 도면에 대하여 간략히 소개하며, 이하 설명하는 첨부 도면은 본 출원의 일부 실시예에 불과하고, 본 분야의 통상의 기술자에게 있어서, 창조적 노동을 하지 않는 전제 하에, 이러한 첨부 도면에 따라 다른 첨부 도면을 더 획득할 수 있음은 자명한 것이다.
도 1은 본 출원의 실시예에 따른 열 관리 방법의 흐름 설명도이다.
도 2는 본 출원의 실시예에 따른 다른 열 관리 방법의 흐름 설명도이다.
도 3은 본 출원의 실시예에 따른 또 다른 열 관리 방법의 흐름 설명도이다.
도 4는 본 출원의 실시예에 따른 열 관리 방법의 구체적인 실시형태의 흐름 설명도이다.
도 5는 본 출원의 실시예에 따른 열 관리 방법의 다른 구체적인 실시형태의 흐름 설명도이다.
도 6은 본 출원의 실시예에 따른 열 관리 시스템의 구조 설명도이다.

아래에 첨부 도면과 실시예에 결부하여 본 출원의 실시형태를 추가적으로 상세히 설명한다. 이하 실시예의 상세한 설명과 첨부 도면은 예시적으로 본 출원의 원리를 설명하기 위하여 사용되지만, 본 출원의 범위를 한정하는 데 사용되어서는 안 되며, 즉 본 출원은 설명된 실시예에 한정되지 않는다.

본 출원의 설명에서, 설명을 해두어야 하는 점은, 달리 명시되지 않는 한, “복수”의 의미는 두 개 이상이고; 용어 “상”, “하”, “좌”, “우”, “내”, “외”등으로 지시되는 방위 또는 위치 관계는 본 출원의 설명을 편리하게 하고 간략하게 하기 위한 것일 뿐이며, 가리키는 장치 또는 부재가 특정된 방위 구조 및 동작을 위하여 반드시 특정한 방위를 구비하도록 지시 또는 암시하는 것은 아니므로, 본 출원을 한정하는 것으로 이해하여서는 안 된다. 이밖에, 용어 “제1”, “제2”, “제3”등은 설명 목적으로만 사용되며, 상대적 중요성을 지시 또는 암시하는 것으로 이해하여서는 안 된다. “수직”은 엄격한 의미상의 수직이 아닌, 오차 허용 범위 내에 있다. “평행”은 엄격한 의미상의 평행이 아닌, 오차 허용 범위 내에 있다.

시중의 신재생에너지 자동차의 동력 배터리는 대부분 충전 가능한 축전지이고, 가장 흔히 볼 수 있는 것은 리튬 배터리, 예를 들어 리튬 이온 배터리 또는 리튬 이온 폴리머 배터리 등이다. 배터리의 온도 및 온도장의 균일성은 동력 배터리의 성능과 사용 수명 등 방면에 모두 매우 큰 영향을 미친다. 동력 배터리가 지나치게 낮은 온도에서 작동하게 되면, 배터리의 성능이 떨어지고, 충전 시 배터리 리튬 석출을 초래할 수 있어, 배터리의 용량과 사용 수명에 영향을 줄 수 있으며; 동력 배터리가 지나치게 높은 온도에서 작동하게 되면, 열폭주를 초래하여, 일정한 안전의 우려가 발생할 수 있다. 차량 중, 배터리, 모터와 승객실의 온도는 차량의 성능 및 에너지 소모에 양향을 미치고, 효과적인 열 관리가 불가결하다. 현재, 상용되는 열 관리 시스템은 복수의 분산 컨트롤러로 구성되어, 실시간 온도 신호를 각자 수집하고, 실시간 온도 신호에 따라 가열 또는 냉각을 수행한다. 배터리 관리 시스템(Battery Management System, BMS)은 배터리의 열 관리를 담당하고, 다른 소자의 열 관리는 차량 컨트롤러(Vehicle Control Unit, VCU)를 통해 처리 및 제어된다. 한편으로는, 이러한 열 관리 시스템 제어 모듈이 분산되어, 잔열 회수에 불리하고, 또한 열 시스템 소자 회로의 설정이 번잡하며, 통신 노드가 많고, 네트워크의 부하가 크다. 다른 한편으로는, 차량의 열 관리 시스템의 관성이 비교적 크기 때문에, 각 소자에 대해 열 관리를 수행 시, 소자 또는 시스템의 온도가 최적의 온도 구간에 도달하려면 일정 시간이 필요하므로, 온도 조절 효율이 높지 않고, 시스템의 에너지 소모가 큰 편이다.

상기 과제를 해결하여, 열 관리 시스템의 에너지 소모를 줄이고, 열 관리 효율과 신뢰성을 높이기 위하여, 본 출원의 실시예는 열 관리 방법, 시스템, 도메인 컨트롤러 및 저장매체를 제공한다.

도 1은 본 출원의 실시예에 따른 열 관리 방법(100)을 도시하였고, 구체적으로 이하 단계 중의 일부 또는 전부를 포함한다.

단계 110: 예측 온도를 획득한다.

여기서, 예측 온도는 대상 장치의 작동 온도의 예측값이고, 대상 장치는 배터리, 모터 제어 시스템, 또는 기타 열 관리가 필요한 소자와 시스템일 수 있다.

단계 120: 예측 온도에 따라, 제어 명령을 송출하여 열 관리 모드를 전환한다.

여기서, 열 관리 모드는 대상 장치의 작동 온도를 조절하기 위한 것으로서, 구체적으로 대상 장치의 가열 또는 냉각 수요에 따라, 대상 장치가 적절한 온도 구간 내에서 작동하도록 열 관리 소자 또는 회로를 제어할 수 있다. 예를 들어, 열 관리 모드는, 모터에 냉각이 필요한 경우, 열 관리 모드가 모터의 수냉 시스템 작동을 개시하도록 설정되는 모터 냉각 모드; 배터리에 냉각이 필요한 경우, 열 관리 모드가 배터리의 수냉 시스템 작동을 개시하도록 설정되는 배터리 냉각 모드; 모터는 냉각이 필요하나 배터리는 가열이 필요한 경우, 열 관리 모드가 모터와 배터리의 수냉 시스템이 동시에 작동하여, 모터의 냉각액을 배터리를 가열하는데 사용하도록 설정되는 동시 작동 모드를 포함할 수 있다.

대상 장치의 작동 온도의 예측값을 획득하고, 상기 예측 온도에 따라 열 관리 모드를 전환하여, 대상 장치에 대해 상응하는 가열 또는 냉각을 수행한다. 대상 장치의 온도 상승 곡선을 최적화하여 온도조절 효율을 순리롭게 구현함으로써, 절연 시스템과 전기화학 물질의 노화 속도를 늦출 수 있을 뿐만 아니라, 예측값을 이용하여 제한적인 냉각 자원을 합리적으로 이용할 수 있어, 효과적으로 열 관리 시스템의 에너지 소모를 줄이고, 열 관리 시스템을 고효율로 작동시킴으로써 열 관리 효율을 향상시킬 수 있다.

또한, 상기 실시예는 도 2에 도시된 열 관리 방법(200)으로 확대될 수도 있고, 구체적으로 이하 단계 중의 일부 또는 전부를 포함한다.

단계 210: 예측 주행 노선을 획득한다.

여기서, 예측 주행 노선은 승객이 목적지에 따라 설정하는 주행 노선일 수 있다.

선택적으로, 승객이 목적지에 따라 주행 노선을 설정하지 않은 경우, 차량이 현재 소재하는 위치를 근거로, 이후 일정 거리 내의 차량의 주행 노선을 예측한 다음, 상기 노선을 예측 주행 노선으로 삼을 수 있다. 구체적으로, 차량이 현재 소재하는 위치를 근거로, 차량이 이후 일정 사전 설정 거리 내에서 주행 가능한 다수의 주행 노선을 획득하여, 클라우드 플랫폼이 제공하는 도로상황 정보에 따라 가장 가능성이 있는 주행 노선을 예측 주행 노선으로 선택하거나; 또는, 클라우드 플랫폼에 기록된 차주가 자주 사용하는 노선에 따라 가장 가능성이 있는 주행 노선을 예측 주행 노선으로 선택할 수 있다. 예를 들어, 차량이 고속으로 주행 시, 일정 거리 내에서 주행 가능한 노선에 직진 또는 우회전이 있고, 이때 만약 클라우드 플랫폼이 제공하는 도로상황 정보가 다수의 운전자들이 직진함을 나타내면(즉 직진 노선의 차량 흐름이 많은 경우), 본 차량의 가장 가능성이 있는 주행 노선은 바로 직진이므로 직진 노선을 예측 주행 노선으로 삼고; 이때 만약 클라우드 플랫폼에 차주가 자주 사용하는 노선이 우회전으로 기록된 경우, 우회전 노선을 예측 주행 노선으로 삼는다.

단계 220: 클라우드 플랫폼으로 예측 주행 노선을 전송하고, 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터를 요청한다.

구체적으로, 예측 주행 노선의 도로상황은 주차 구간을 포함하지 않는 평균 주행 속도, 주차 구간을 포함하지 않는 평균 주행 시간 및 평균 주차 시간일 수 있다. 예측의 정밀도를 높이기 위하여, 요청되는 도로상황 파라미터는 최대 차속, 차량 가속 구간의 최대 가속도, 차량 감속 구간의 최소 감속도, 주행 시간 점유율, km당 평균 시동/정지 횟수 등 클라우드 플랫폼의 빅데이터에 의해 수집될 수 있는 기타 파라미터를 추가적으로 더 포함할 수 있다.

단계 230: 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터에 따라, 예측 온도를 획득한다.

구체적으로, 예측 주행 노선의 도로상황 정보에 따라 필요한 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터를 획득하여, 대상 장치의 예측 발열값을 획득함으로써, 대상 장치의 예측 온도를 획득할 수 있다.

단계 240: 예측 온도에 따라, 제어 명령을 송출하여 열 관리 모드를 전환한다.

상기 실시예는 차량 예측 주행 노선을 획득함으로써 차량의 주행 상태를 알 수 있고, 이에 따라 예측 온도를 획득할 수 있다. 차량의 예측 주행 노선의 도로상황 정보에 따라 대상 장치의 작동 온도에 대해 예측과 계획을 수행할 수 있어, 효과적으로 상기 예측형 열 관리의 신뢰성을 높일 수 있다.

선택적으로, 추가적인 최적화를 통해, 도 3에 도시된 열 관리 방법(300)을 획득할 수 있고, 여기서 상기 실시예의 단계 230은 단계 331 내지 단계 333으로 확대될 수 있다. 열 관리 방법(300)은 구체적으로 이하 단계의 일부 또는 전부를 포함한다.

단계 310: 예측 주행 노선을 획득한다.

단계 320: 클라우드 플랫폼으로 예측 주행 노선을 전송하고, 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터를 요청한다.

단계 331: 도로상황 파라미터와 제1 차량 파라미터에 따라, 주행 파라미터를 확정한다.

여기서, 제1 차량 파라미터는 차량의 중량, 공기저항 계수, 마찰 계수, 전송 손실 등을 포함하고; 주행 파라미터는 모터의 기계적 출력과 전기적 출력을 포함한다.

구체적으로, 차량 동력학의 기본 모델에 따라, 제1 차량 파라미터와 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터를 결합하여, 모터의 출력 토크와 출력 회전속도를 획득하고, 더 나아가 모터의 기계적 출력과 전기적 출력을 계산할 수 있다.

하기 식과 같다:

여기서,

는 구름 저항이고,

은 자동차의 반부하 질량이며,

는 바퀴의 구름계수이고,

는 주행 노면의 경사도이며;

는 공기저항이고,

는 전방 면적(frontal area)이며,

는 공기저항 계수이고,

는 주행 차속이며;

는 구배 저항(gradient resistance)이며,

는 가속 저항이고,

는 회전 질량 변환 계수이다.

상기 식에 따라 자동차가 받는 구동력

을 획득할 수 있다:

자동차 바퀴가 받는 토크

및 회전 속도

와 자동차 주행 구동력 및 차속의 관계는 다음과 같이 표시할 수 있다:

여기서

은 바퀴의 반경이다.

모터의 출력 토크

와 출력 회전 속도

는 하기 식을 통해 얻을 수 있다:

여기서,

는 최종 감속비이고,

은 최종 감속 차동기어의 전동 효율이다.

모터의 작동 효율

은 즉:

이다.

여기서,

은 효율 룩업테이블 함수이다. 룩업테이블 효율 Map 테이블을 통해 모터의 현재 작업 효율을 얻을 수 있다.

즉 모터의 기계적 출력

과 전기적 출력

은 각각 다음과 같다:

단계 332: 주행 파라미터, 도로상황 파라미터와 제2 차량 파라미터에 따라, 대상 장치의 예측 발열값을 확정한다.

여기서, 제2 차량 파라미터는 일정 시간 내 차량 주행 과정 중 배터리를 통과하는 평균 전류, 배터리의 직류 내부저항 등 파라미터를 포함한다.

현재 주행 상태에서 대상 장치의 발열값

과 중간 예측 발열값

에 대해 피팅을 수행한 후 대상 장치의 예측 발열값

을 얻을 수 있다.

즉 하기 식을 통해 대상 장치의 예측 발열값

을 확정한다:

여기서,

은 차량이 예측 노선 범위 내에서 현재 주행상태를 유지한다고 가정하여 발생하는 대상 장치의 발열값이고;

는 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터에 따라 획득된 중간 예측 발열값이며;

는 교정계수이다(0≤

≤1).

구체적으로, 모터의 경우:

이다.

여기서,

와

는 현재 일정 시간 내에 주행 중(주차되지 않은)인 모터의 평균 기계적 출력과 전기적 출력이고,

는 주차 구간을 포함하지 않은 평균 주행 시간이다.

여기서,

와

는 클라우드단이 제공한 도로상황 파라미터에 기초한 모터의 전기적 출력과 모터의 기계적 출력이다.

는 주차 구간을 포함하지 않은 평균 주행 시간이다.

즉 모터의 예측 발열량

은 다음과 같다:

배터리의 경우:

이며,

는 현재 일정 시간 내 주행 중(주차되지 않은) 배터리를 통과하는 평균 전류이고,

은

하의 배터리의 DCR이며,

는 주차 구간을 포함하지 않은 평균 주행 시간이다.

는 클라우드단이 제공한 도로상황 파라미터 및 주차 구간을 포함하지 않은 평균 주행속도

에 기초할 시에 대응하여 배터리를 통과하는 전류

이고,

는

하의 배터리의 DCR이며,

는 주차 구간을 포함하지 않은 평균 주행 시간이다.

즉 배터리의 예측 발열량

은 다음과 같다:

단계 333: 대상 장치의 예측 발열량, 대상 장치의 현재 온도, 환경 온도, 제3 차량 파라미터에 따라 대상 장치의 예측 온도를 획득한다.

여기서, 제3 차량 파라미터는 배터리의 비열용량, 모터 시스템의 비열용량, 배터리 방열전력, 모터의 방열전력 등 파라미터를 포함할 수 있다.

구체적으로, 대상 장치의 예측 발열값, 대상 장치의 방열값 및 대상 장치의 비열용량에 따라, 샘플링한 대상 장치의 현재 온도와 환경 온도를 결합하여, 최종적으로 대상 장치의 예측 온도를 계산할 수 있다. 여기서, 대상 장치의 방열값은 대상 장치의 방열전력 및 주차구간을 포함하지 않은 평균 주행 시간을 통해 계산할 수 있다.

예를 들어, 배터리의 예측 온도

는 하기 식을 통해 얻을 수 있다:

Q _db = P _배터리 _방열전력 × t

여기서,

는 주차 구간을 포함하지 않은 평균 주행 시간

내에 배터리가 방출하는 열량이고,

는 배터리의 예측 방열값이며,

는 배터리의 비열용량이고,

는 배터리의 현재 온도이다.

모터의 예측 온도

는 하기 식을 통해 얻을 수 있다:

Q _dm = P _모터 _방열전력 × t

여기서,

는 주차 구간을 포함하지 않은 평균 주행 시간

내에 모터가 방출하는 열량이고,

는 모터의 예측 방열값이며,

는 모터의 비열용량이고,

는 모터의 현재 온도이다.

단계 340: 예측 온도에 따라, 제어 명령을 송출하여 열 관리 모드를 전환한다.

상기 실시예는 제1 차량 파라미터, 제2 차량 파라미터 및 차량 예측 주행 노선에 대응하는 도로상황 파라미터에 따라, 관련 중간 데이터를 계산하고, 피팅하여 대상 장치의 예측 발열값을 획득한 다음, 제3 차량 파라미터와 샘플링으로 얻은 온도를 고려하여, 최종적으로 대상 장치의 예측 온도를 획득한다. 차량의 현재 주행 상태를 바탕으로, 차량의 예측 주행 노선의 도로상황 정보를 결합하여 대상 장치의 작동 온도를 예측하고, 모델을 이용하여 실시간으로 연산함으로써, 대상 장치의 온도 계획을 구현할 수 있으며, 열 관리 효율과 차량 효율이 대폭 향상된다.

선택적으로, 차량 주행 노선이 예측 주행 노선을 벗어난 경우, 예측 주행 노선을 재획득하여, 재획득된 예측 주행 노선에 따라 예측 온도를 업데이트하고, 열 관리 모드를 전환할 수 있다. 차량의 주행 상태에 따라 적시에 예측 주행 노선을 조정하고, 나아가 대상 장치의 예측 온도를 적시에 업데이트하여, 열 관리 모드를 상응하게 전환함으로써 열 관리의 효율을 추가적으로 높일 수 있으며, 예측형 열 관리의 신뢰성이 향상된다.

본 출원의 실시예가 제공하는 열 관리 방법은 구체적인 실시과정에서 두 가지 구현 방식이 있을 수 있고, 이하 도면을 결합하여 두 가지 가능한 구현 방식에 대해 각각 소개하여 설명한다.

도 4는 본 출원의 열 관리 방법의 일종의 구현 가능한 개략적 흐름도로서, 상기 구현방식 중 차량의 예측 주행 노선은 승객이 설정하여 변경되지 않는 경우로, 대상 장치의 예측 온도를 획득함으로써, 대상 장치의 열 관리를 구현한다. 도 4 중 유사한 단계는 전술한 실시예를 참조하고, 간결함을 위해, 여기서는 중복 설명을 생략한다.

단계 401: 승객이 예측 주행 노선을 설정하고, 차량이 일정 시간 동안 주행한 후, 열 관리를 시작한다.

승객이 주행 목적지 확정 시, 예측 주행 노선은 바로 승객이 목적지에 따라 설정한 주행 노선이다.

단계 402: 예측 주행 노선을 획득한다.

단계 403: 클라우드 플랫폼으로 예측 주행 노선을 전송하고, 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터를 요청한다.

단계 404: 도로상황 파라미터와 제1 차량 파라미터에 따라, 주행 파라미터를 확정한다.

단계 405: 주행 파라미터, 도로상황 파라미터 및 제2 차량 파라미터에 따라, 대상 장치의 예측 발열값을 확정한다.

단계 406: 대상 장치의 예측 발열값, 대상 장치의 현재 온도, 환경 온도, 제3 차량 파라미터에 따라, 대상 장치의 예측 온도를 획득한다.

단계 407: 예측 온도에 따라, 제어 명령을 송출하여 열 관리 모드를 전환한다.

단계 408: 차량이 예측 주행 노선을 벗어났는지 여부를 판단한다.

차량이 목적지에 도착하지 않았다면 단계 404로 진입하여, 계속 승객이 설정한 예측 주행 노선을 근거로 대상 장치에 대해 열 관리를 수행하고, 차량이 목적지에 도착하였다면, 즉 단계 409로 진입한다.

단계 409: 열 관리를 종료한다.

도 5는 본 출원의 열 관리 방법의 다른 구현 가능한 개략적 흐름도로서, 차량의 예측 주행 노선이 설정되지 않은 경우, 도 5에 도시된 단계에 따라 대상 장치에 대한 열 관리를 구현할 수 있다. 도 5 중 유사한 단계는 전술한 실시예를 참조하고, 간결함을 위해, 여기서는 중복 설명을 생략한다.

단계 501: 예측 주행 노선을 설정하지 않고, 차량이 일정 시간 동안 주행한 후, 열 관리를 시작한다.

단계 502: 차량의 현재 위치에 따라, 이후 일정 거리 내의 차량의 주행 노선을 예측하여, 상기 노선을 예측 주행 노선으로 삼는다.

승객이 목적지에 따라 주행 노선을 설정하지 않은 경우, 차량이 현재 소재하는 위치를 근거로, 이후 일정 거리 내에 차량이 주행할 가능성이 있는 다수의 주행 노선을 획득하고, 클라우드 플랫폼이 제공한 도로상황 정보에 따라 가장 가능성이 있는 주행 노선을 예측 주행 노선을 선택하거나; 또는, 클라우드 플랫폼에 기록된 차주가 자주 사용하는 노선을 근거로 가장 가능성이 있는 주행 노선을 예측 주행 노선으로 선택할 수 있다.

단계 503: 클라우드 플랫폼으로 예측 주행 노선을 전송하고, 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터를 요청한다.

단계 504: 도로상황 파라미터와 제1 차량 파라미터에 따라, 주행 파라미터를 확정한다.

단계 505: 주행 파라미터, 도로상황 파라미터, 제2 차량 파라미터에 따라, 대상 장치의 예측 발열값을 확정한다.

단계 507: 예측 온도에 따라, 제어 명령을 송출하여 열 관리 모드를 전환한다.

단계 508: 차량이 예측 주행 노선의 종점까지 주행하였는지 여부를 판단한다.

차량이 예측 주행 노선의 종점까지 주행하지 않았다면, 단계 509로 진입하고; 차량이 예측 주행 노선의 종점까지 주행하였다면, 단계 502에 진입하여 차량의 현재 위치 및 이후 일정 거리 내에서 차량이 주행할 수 있는 다수의 노선을 재획득하고, 가장 가능성이 있는 주행 노선을 예측 주행 노선으로 선택하고, 재획득된 예측 주행 노선에 따라 예측 온도와 열 관리 모드를 업데이트한다.

단계 509: 차량이 예측 주행 노선을 벗어났는지 여부를 판단한다.

차량이 예측 주행 노선을 벗어나지 않았다면 단계 510으로 진입하고; 차량이 예측 주행 노선을 벗어났다면, 단계 502로 진입하여 차량의 현재 위치 및 이후 일정 거리 내에서 차량이 주행할 수 있는 다수의 노선을 재획득하고, 가장 가능성이 있는 주행 노선을 예측 주행 노선으로 선택하며, 재획득된 예측 주행 노선에 따라 예측 온도와 열 관리 모드를 업데이트한다.

단계 510: 차량이 주행을 종료하였는지 여부를 판단한다.

만약 차량이 주행을 종료하지 않았다면, 단계 504로 진입하여 계속 열 관리를 수행하고; 차량이 주행을 종료하였다면, 단계 511로 진입한다.

단계 511: 열 관리를 종료한다.

이로써 알 수 있듯이, 본 출원의 실시예는 상이한 주행 조건에서, 대상 장치에 대해 예측형 열 관리를 수행하여, 주행 습관이 다른 상황에서의 차량의 열 관리를 만족시킬 수 있다. 대상 장치의 온도 상승 곡선을 최적화하여 순리로운 온도 조절 전력을 구현함으로써, 절연시스템과 전기화학 물질의 노화 속도를 늦추고, 열 관리 시스템의 에너지 소모를 줄이며, 열 관리 효율을 높일 수 있다.

본 출원의 실시예는 열 관리 시스템을 더 제공하고, 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 시스템은, 대상 장치의 작동 온도의 예측값을 포함하는 예측 온도를 획득하고; 또한 예측 온도에 따라, 대상 장치의 작동 온도를 조절하기 위한 열 관리 모드를 전환하는 제어 명령을 송출하기 위한 제어부를 포함한다.

일종의 가능한 실시예에서, 상기 제어부는 또한, 예측 주행 노선을 획득하기 위한 것이기도 하고; 상기 열 관리 시스템은, 클라우드 플랫폼으로 예측 주행 노선을 전송하고, 상기 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터를 요청하기 위한 통신부를 더 포함한다.

일종의 가능한 실시예에서, 제어부는 또한, 도로상황 파라미터와 제1 차량 파라미터에 따라, 주행 파라미터를 확정하고; 상기 주행 파라미터, 도로상황 파라미터와 제2 차량 파라미터에 따라, 예측 발열값을 확정하며; 상기 예측 발열값, 대상 장치의 현재 온도, 환경 온도 및 제3 차량 파라미터에 따라, 예측 온도를 획득하기 위한 것이다.

일종의 가능한 실시예에서, 제어부는 또한, 차량 주행 노선이 예측 주행 노선을 벗어난 경우, 즉 예측 주행 노선을 재획득하고; 재획득된 예측 주행 노선에 따라 예측 온도를 업데이트하기 위한 것이다.

본 출원의 실시예는 프로세서와 메모리를 포함하는 도메인 컨트롤러를 더 제공하고, 메모리는 컴퓨터 프로그램을 저장하기 위한 것이고, 프로세서는 컴퓨터 프로그램을 호출하여, 상기 임의의 가능한 구현방식 중의 열 관리 방법을 실행하기 위한 것이다.

구체적으로, 상기 도메인 컨트롤러(Domain Control Unit, DCU)는 압축기, 밸브 스위치, 방열팬과 하드배선 또는 신호선을 통해 연결되고; 계기판, 모터 제어부(Motor Controller Unit, MCU), 온도센서, 차량용 TBOX(Telematics BOX, TBOX)와 신호선을 통해 연결되도록 구성될 수 있으며; 차량용 TBOX와 클라우드 플랫폼은 무선 신호를 통해 전송된다. 도메인 컨트롤러에 게이트웨이 기능이 더 집적된 경우, 차량용 TBOX는 무선 신호 수신기로 대체될 수도 있고, 무선 신호 수신기와 클라우드 플랫폼은 무선 신호를 통해 전송된다. 각 온도 센서는 도메인 컨트롤러로 환경 온도, 모터 온도, 배터리 온도, 승객실 온도, 각 주요 밸브의 입출구 수온, 기타 전력 소자의 온도 등 신호를 전송하고; 클라우드 플랫폼은 차량용 TBOX 또는 무선 신호 수신기를 통해 도메인 컨트롤러로 도로상황 파라미터 신호를 전송하며; 도메인 컨트롤러는 신호를 수신한 후, 내부에서 열 관리의 필요 여부 판단, 열 관리 작동 모드 전환, 제어량 계산 후의 밸브 스위치 신호, 방열팬 스위치 신호, 순환펌프 회전속도 신호 등 제어 신호의 출력 처리를 실행한다.

본 출원의 실시예는 컴퓨터 프로그램을 저장하기 위한 판독 가능 저장매체를 더 제공하고, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 제1 양태 또는 제1 양태의 임의의 가능한 구현방식에 따른 방법을 실행하기 위한 것이다.

명확히 해두어야 할 점은, 본 출원은 본문에서 설명하고 도면에 도시된 특정 구성과 처리에 국한되지 않는다는 것이다. 간단명료화를 위해, 여기서는 공지된 방법 기술에 대한 상세한 설명은 생략하였다. 상기 실시예에서, 일부 구체적인 단계를 예시로서 기술 및 도시하였다. 그러나, 본 출원의 방법 과정은 기술되거나 도시된 구체적인 단계로 한정되는 것은 아니며, 본 분야의 통상의 기술자라면 본 출원의 정신을 이해한 후, 각종 변경, 수정 및 추가하거나, 또는 단계 간의 순서를 변경할 수 있다.

이상의 구조 블록도에 도시된 기능 블록은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 방식으로 구현 시, 예컨대 전자회로, 전용 집적회로(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), 적당한 펌웨어, 플러그인, 기능카드 등등일 수 있다. 소프트웨어 방식으로 구현 시, 본 출원의 소자는 필요한 임무를 실행하기 위한 프로그램 또는 코드 세그먼트이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트는 기기 판독 가능 매체에 저장되거나, 반송파로 전달되는 데이터 신호를 통해 전송 매체 또는 통신 링크 상에서 전송될 수 있다. "기기 판독 가능 매체"란 정보를 저장하거나 전송할 수 있는 임의의 매체를 포함할 수 있다. 기기 판독 가능 매체의 예로는 전자회로, 반도체 메모리 장비, ROM, 플래시메모리, 삭제 가능한 ROM(EROM), 플로피 디스크, CD-ROM, 광디스크, 하드디스크, 광섬유 매체, 무선주파수(Radio Frequency, RF) 링크, 등등을 포함할 수 있다. 코드 세그먼트는 인터넷, 인트라넷 등과 같은 컴퓨터 네트워크를 통해 다운로드될 수 있다.

또한 설명해두어야 할 점으로, 본 출원에서 언급된 예시적인 실시예는 일련의 단계 또는 장치에 기초하여 일부 방법 또는 시스템을 설명하였다는 것이다. 그러나, 본 출원은 상기 단계의 순서에 국한되지 않으며, 다시 말해, 실시예에서 언급한 순서에 따라 단계를 실행할 수도 있고, 실시예와 다른 순서로, 또는 일부 단계를 동시에 실행할 수도 있다.

앞에서 본 출원의 실시예에 따른 방법, 장치(시스템)과 컴퓨터 프로그램 제품의 흐름도 및/또는 블록도를 참고하여 본 출원의 각 양태를 설명하였다. 흐름도 및/또는 블록도 중의 각 블록 및 흐름도 및/또는 블록도 중 각 블록의 조합은 컴퓨터 프로그램 명령에 의해 구현될 수 있음을 이해하여야 한다. 이러한 컴퓨터 프로그램 명령은 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터, 또는 기타 프로그래머블 데이터 처리장치의 프로세서에 제공되어, 컴퓨터 또는 기타 프로그래머블 데이터 처리장치의 프로세서를 통해 실행되는 이러한 명령이 흐름도 및/또는 블록도의 하나 또는 다수의 블록 중에 지정된 기능/동작에 대한 구현이 가능하도록 일종의 기기를 생성할 수 있다. 이러한 프로세서는 범용 프로세서, 전용 프로세서, 특수 응용 프로세서 또는 필드 프로그래머블 논리회로일 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 또한, 블록도 및/또는 흐름도 중의 각 블록 및 블록도 및/또는 흐름도 중의 블록의 조합은 지정된 기능 또는 동작을 실행하는 전용 하드웨어에 의해 구현될 수도 있고, 전용 하드웨어와 컴퓨터 명령의 조합에 의해 구현될 수도 있다.

마지막으로 설명해둘 점은, 이상의 각 실시예는 단지 본 출원의 기술방안을 설명하기 위한 것이지, 이를 제한하기 위한 것이 아니며; 비록 전술한 각 실시예를 참조하여 본 출원에 대해 상세히 설명하였으나, 본 분야의 통상의 기술자라면, 해당 기술방안의 본질이 본 출원의 각 실시예의 기술방안의 범위를 벗어나지 않도록 여전히 전술한 각 실시예에 기재된 기술방안을 수정하거나, 또는 그 중 일부 또는 전체 기술 특징에 대해 등가의 교체를 할 수 있으며, 이러한 수정 또는 교체는 모두 본 출원의 청구항과 명세서의 범위에 포함된다는 점을 이해하여야 할 것이다. 특히, 구조적인 충돌이 없는 한, 각 실시예에서 언급한 각종 기술 특징은 모두 임의의 방식으로 조합이 가능하다. 본 출원은 본문에 공개된 특정 실시예로 국한되지 않고, 청구항의 범위 내에 있는 모든 기술방안을 포함한다.

Claims

열 관리 방법에 있어서,
대상 장치의 작동 온도의 예측값을 포함하는 예측 온도를 획득하는 단계;
상기 예측 온도에 따라, 대상 장치의 작동 온도를 조절하기 위한 열 관리 모드를 전환하는 제어 명령을 송출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 열 관리 방법.
제1항에 있어서, 상기 예측 온도를 획득하는 단계는
예측 주행 노선을 획득하는 단계;
클라우드 플랫폼으로 상기 예측 주행 노선을 전송하고, 상기 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터를 요청하는 단계;
상기 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터에 따라, 상기 예측 온도를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제2항에 있어서, 상기 예측 주행 노선을 획득하는 단계는
차량의 현재 위치에 따라, 상기 차량이 이후 사전 설정 거리 내에서 주행 가능한 다수의 주행 노선을 획득하는 단계;
상기 클라우드 플랫폼이 제공한 도로상황 정보에 따라 상기 예측 주행 노선을 확정하거나, 또는 상기 클라우드 플랫폼에 기록된 차주가 자주 사용하는 노선에 따라 상기 예측 주행 노선을 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제2항에 있어서, 상기 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터에 따라, 상기 예측 온도를 획득하는 상기 단계는
상기 도로상황 파라미터와 제1 차량 파라미터에 따라 주행 파라미터를 확정하는 단계;
상기 주행 파라미터, 도로상황 파라미터 및 제2 차량 파라미터에 따라, 대상 장치의 예측 발열값을 확정하는 단계;
상기 대상 장치의 예측 발열값, 상기 대상 장치의 현재 온도, 환경온도 및 제3 차량 파라미터에 따라, 상기 예측 온도를 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제4항에 있어서,
상기 주행 파라미터는 모터의 기계적 출력과 전기적 출력을 포함하고;
상기 도로상황 파라미터와 제1 차량 파라미터에 따라 주행 파라미터를 확정하는 상기 단계는,
상기 도로상황 파라미터와 상기 제1 차량 파라미터에 따라 상기 모터의 출력 토크와 출력 회전속도를 확정하는 단계;
상기 출력 토크와 상기 출력 회전속도에 따라 상기 기계적 출력을 확정하고, 및 상기 출력 토크와 상기 출력 회전속도에 따라 상기 전기적 출력을 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제5항에 있어서, 상기 도로상황 파라미터와 상기 제1 차량 파라미터에 따라 상기 모터의 출력 토크와 출력 회전속도를 확정하는 상기 단계는,
상기 도로상황 파라미터와 상기 제1 차량 파라미터에 따라 차량이 받는 구동력을 확정하는 단계;
상기 구동력과 차량의 차속에 따라 상기 차량의 바퀴가 받는 토크와 회전속도를 확정하는 단계;
상기 바퀴가 받는 토크와 상기 회전속도에 따라 상기 출력토크와 상기 출력 회전속도를 계산하여 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제6항에 있어서, 상기 구동력과 차량의 차속에 따라 상기 차량의 바퀴가 받는 토크와 회전속도를 확정하는 상기 단계는,
공식
에 따라 상기 바퀴가 받는 토크와 상기 회전속도를
계산하는 단계를 포함하고;
여기서,
는 상기 바퀴가 받는 토크이고,
는 상기 차량이 받는 구동력이며, 상기 구동력은 상기 도로상황 파라미터와 상기 제1 차량 파라미터를 통해 계산하여 획득되고;
은 상기 차량의 바퀴 반경이며,
은 상기 회전속도이고,
는 주행 차속인 것을 특징으로 하는, 방법.
제7항에 있어서, 상기 구동력은 하기의 공식을 통해 계산하여 얻고:

여기서,
는 구름 저항이고,
은 자동차의 반부하 질량이며,
는 바퀴의 구름계수이고,
는 주행 노면의 경사도이며;
는 공기저항이고,
는 전방 면적(frontal area)이며,
는 공기저항 계수이고,
는 주행 차속이며;
는 구배 저항(gradient resistance)이며,
는 가속 저항이고,
는 회전 질량 변환 계수인 것을 특징으로 하는, 방법.
제6항 내지 제8항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 도로상황 파라미터와 상기 제1 차량 파라미터에 따라 상기 모터의 출력 토크와 출력 회전속도를 확정하는 상기 단계는,
공식
에 따라 상기 출력 토크를 계산하여 얻는 단계;
공식
에 따라 상기 출력 회전속도를 계산하여 얻는 단계를 포함하며;
여기서,
은 상기 출력 토크이고,
은 상기 출력 회전속도이며,
은 바퀴가 받는 토크이고,
은 회전 속도이며,
는 최종 감속비이고,
은 최종 감속 차동기어의 전동 효율인 것을 특징으로 하는, 방법.
제5항 내지 제7항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 출력 토크와 상기 출력 회전속도에 따라 상기 기계적 출력을 확정하고, 및 상기 출력 토크와 상기 출력 회전속도에 따라 상기 전기적 출력을 확정하는 상기 단계는,
공식
에 따라 상기 기계적 출력을 계산하여 얻는 단계;
공식
에 따라 상기 전기적 출력을 계산하여 얻는
단계를 포함하며;
여기서,
은 상기 기계적 출력이고,
는 상기 전기적 출력이며,
는 출력 회전속도이고,
는 출력 토크이며,
는 모터의 작동 효율인 것을 특징으로 하는, 방법.
제2항 내지 제10항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은
차량 주행 노선이 상기 예측 주행 노선을 벗어난 경우, 상기 예측 주행 노선을 재획득하는 단계;
재획득된 상기 예측 주행 노선에 따라 상기 예측 온도를 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
열 관리 시스템에 있어서,
대상 장치의 작동 온도의 예측값을 포함하는 예측 온도를 획득하고; 또한 예측 온도에 따라, 대상 장치의 작동 온도를 조정하기 위한 열 관리 모드를 전환하는 제어 명령을 송출하기 위한 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 열 관리 시스템.
제12항에 있어서,
상기 제어부는 예측 주행 노선을 획득하기 위한 것이고;
상기 열 관리 시스템은 클라우드 플랫폼으로 상기 예측 주행 노선을 전송하고, 상기 예측 주행 노선의 도로상황 파라미터를 요청하기 위한 통신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 열 관리 시스템.
제13항에 있어서, 상기 제어부는
상기 도로상황 파라미터와 제1 차량 파라미터에 따라, 주행 파라미터를 확정하고;
상기 주행 파라미터, 상기 도로상황 파라미터와 제2 차량 파라미터에 따라 예측 발열값을 확정하며;
상기 예측 발열값, 상기 대상 장치의 현재 온도, 환경 온도 및 제3 차량 파라미터에 따라, 상기 예측 온도를 획득하는 것을 특징으로 하는, 열 관리 시스템.
제12항 내지 제14항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 제어부는
차량 주행 노선이 상기 예측 주행 노선을 벗어난 경우, 상기 예측 주행 노선을 재획득하고;
재획득된 상기 예측 주행 노선에 따라 상기 예측 온도를 업데이트하는 것을 특징으로 하는, 열 관리 시스템.
도메인 컨트롤러에 있어서,
컴퓨터 프로그램을 호출하여 제1항 내지 제11항 중의 어느 한 항에 따른 열 관리 방법을 실행하기 위한 프로세서와 상기 컴퓨터 프로그램을 저장하기 위한 메모리를 포함하는 것을 특징으로 하는, 도메인 컨트롤러.
컴퓨터 판독 가능 저장매체에 있어서,
제1항 내지 제11항 중의 어느 한 항에 따른 열 관리 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장하는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터 판독 가능 저장매체.