WO2011019133A2 - 전기자동차용 전지 충전 시스템 - Google Patents

전기자동차용 전지 충전 시스템 Download PDF

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Definitions

  • a hybrid electric vehicle is an efficient combination of two or more different power sources to drive a vehicle.
  • an electric vehicle driven by a fuel and an engine powered by fuel is used to drive a vehicle.
  • Hybrid electric vehicles can form various structures using engines and electric motors as power sources.
  • Hybrid electric vehicles which have been studied to date, employ either parallel or series type.
  • the HCU substantially controls the driving of the electric motor through the MCU.
  • the MCU maintains the driving performance by controlling the driving torque and the driving speed of the electric motor as the driving source according to the control signal applied from the HCU, the upper controller. Let's go.
  • the system configuration of the hybrid electric vehicle has an engine 5 and a motor 6 as a driving source for driving the vehicle, as shown in the configuration diagram of FIG. 1, and the inverter 1 and DC / DC for operation thereof.
  • a converter 2 a high voltage battery 3, and the like, and as a control means, a hybrid control unit HCU (4: Hybrid Control Unit), an engine control unit ECU (Engine Control Unit), a motor control unit MCU (Motor Control Unit),
  • the battery management system includes a battery management system (BMS), a transmission control unit (TCU) and a transmission control unit.
  • the main driving mode of the hybrid electric vehicle based on this configuration is, as is well known, the EV (electric vehicle) mode, which is a pure electric vehicle mode using only motor power, and the rotational force of the motor as the auxiliary power while the rotational force of the engine is the main power.
  • HEV (hybrid electric vehicle) mode which is an auxiliary mode to be used, regenerative braking (RB) mode in which the braking and inertia energy of the vehicle is recovered from the motor and charged to the battery during driving by braking or inertia of the electric vehicle.
  • RB regenerative braking
  • the Plug In Hybrid Electric Vehicle is equipped with a gasoline-powered internal combustion engine and a battery engine at the same time as a conventional hybrid electric vehicle, but the vehicle is driven using either or both.
  • a vehicle that can be charged with electricity using a large-capacity electric battery it can be used continuously because it can be charged at home or at a charging station as if it is fueling gasoline. While only a few miles can be driven, plug-in hybrid electric vehicles are being developed that can run up to 40 miles on a single charge.
  • the battery SOC set value and the charge / discharge algorithm directly affect the energy consumption efficiency and the battery life of the hybrid electric vehicle.
  • a hybrid electric vehicle uses an electric energy a lot while maintaining the SOC of the battery as constant as possible, which is advantageous in extending the life of the battery and improving the energy consumption efficiency of the hybrid electric vehicle.
  • the prior art 1 is a charging control device for a hybrid electric vehicle that generates power by driving a motor generator by an engine, and performs charging of a battery, including information receiving means for receiving information on a driving schedule, the driving schedule
  • a charging control device for a hybrid electric vehicle that analyzes information relating to and estimates the power consumed by the battery and the regenerative power to the battery, and changes the charging method according to the predicted power consumption and the regenerative power of the battery.
  • the present invention discloses an effect that it is possible to predict the power consumption and the regenerative charge amount of the battery, and to select and switch the charging method in accordance with the road conditions, thereby improving the energy efficiency and fuel economy.
  • the target SOC value of the battery is set high to allow the vehicle to finish driving in the forced charging mode, thereby allowing the battery to be cold in winter.
  • the present invention relates to an apparatus and method for managing a battery charge state of a hybrid electric vehicle that prevents an excessive drop of the voltage of the vehicle. Determining that the vehicle is near the destination; detecting the battery temperature and the outside temperature; determining that the vehicle is near the destination if the vehicle temperature is below the reference temperature; Control is made to adjust the target SOC value upward.
  • a configuration is disclosed that includes steps.
  • a battery, an inverter, a motor generator, a capacitor, a system main relay, a limiting resistor, and an ECU include a battery in which a plurality of cells are connected in series, respectively.
  • a battery assembly in which a plurality of modules are connected in series, and in which capacitors are provided according to respective characteristics in addition to the battery, and power is supplied from them to the motor generator.
  • the driving conditions of the hybrid electric vehicle vary according to the road gradient such as mountainous terrain or flat land, and the driving patterns such as the highway speed, general road, urban center, etc.
  • the driving patterns such as the highway speed, general road, urban center, etc.
  • the hybrid electric vehicle may become inoperable or may need to be charged through the low speed driving process.
  • the charging control device for a hybrid electric vehicle mounted in the related art is a structure that is mounted when the vehicle is manufactured, and there is a problem that it cannot sufficiently cope with variations in the type of the vehicle and the terrain.
  • Another object of the present invention is to extend the operation of the engine or fuel cell mounted in the hybrid electric vehicle to the maximum efficiency operating range as much as possible, thereby improving energy consumption efficiency and reducing the over-discharge overcharge of the battery to increase the life of the battery It is to provide a battery charging system for automobiles.
  • Still another object of the present invention is to provide a battery charging system for an electric vehicle that can be easily applied to a terrain or a road condition that is not only related to the type of vehicle but also changes frequently from time to time.
  • the battery charging system for an electric vehicle is a system for charging a battery of a hybrid electric vehicle, comprising: an engine for generating power, a generator for generating electricity from the engine, an electric motor, and the electric motor.
  • the charge rate management device comprises a storage means for storing the algorithm of the calculation function and the calculation means for calculating the charge rate of the electric energy storage device according to the algorithm stored in the storage means.
  • the calculation means may be configured to determine a predicted battery charge rate using a basic battery charge rate and a weighted battery charge rate as function factors, and calculate the weighted battery charge rate using a function formula of GPS battery charge rate, driving pattern battery charge rate, and driving pattern battery charge rate.
  • the calculation means is based on the gradient and traffic information of the road to be driven using the road information and the traffic information of the electronic map supported by the location information system (GPS).
  • GPS location information system
  • the battery charging system for an electric vehicle it is possible to extend the life of the battery, reduce the energy consumption by mounting regardless of the type of the vehicle, the capacity of the battery and engine capacity in the design of the electric vehicle By reducing and optimizing the back, the effect of reducing the manufacturing cost is also obtained.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram of a hybrid electric vehicle system applied to the present invention
  • SOCgps GPS battery charge rate
  • SOCspeed driving speed battery charge rate
  • SOCdriver driver battery charge rate
  • FIG. 8 is a block diagram of a battery charging system for an electric vehicle according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a block diagram of a battery charging system for an electric vehicle according to a second embodiment of the present invention.
  • the driving conditions of hybrid electric vehicles vary according to the road slope such as mountainous terrain or flat land, and the driving patterns such as the speed and acceleration stop of highways, general roads, and urban areas are different.Acceleration, deceleration, braking, steering The degree of accuracy is different and the optimum battery SOC that satisfies all driving conditions cannot be determined.
  • the SOCbas high, it is advantageous for mountain climbing, but it is difficult to recover the braking energy on the downhill. If you set the SOCbas low, the battery in mountainous climbing or extreme driving process is low. In the worst case, the hybrid electric vehicle may become inoperable or the battery may need to be recharged through a low speed operation.
  • the hybrid electric vehicle in operation determines the driving pattern battery charge rate (SOCdriver) 220 by analyzing the driving pattern in consideration of the degree of acceleration, deceleration, braking and steering of the driver.
  • SOCdriver driving pattern battery charge rate
  • the functional formula for calculating the predicted battery charge rate (SOCpred) 120 and the formula for calculating the weighted battery charge rate (SOCweight; 250) may use various algorithms such as a mathematical operation, a logical operation, a regression operation, a fuzzy operation, and a neural network operation method.
  • the hybrid electric vehicle is a series hybrid electric vehicle 111, a parallel hybrid electric vehicle 111 and 112, a power branch hybrid electric vehicle 111 and 112, and a plug-in series hybrid electric vehicle 111 and 113 according to the connection relationship in FIG. , Plug-in parallel hybrid electric vehicle (111, 112, 113), fuel cell electric vehicle (119), plug-in fuel cell hybrid electric vehicle (113, 119), fuel cell series hybrid electric vehicle (111, 119), fuel cell parallel hybrid electric vehicle ( 111, 112, 119, etc., and the SOC control method using the SOCpred 120 in the hybrid electric vehicle can be applied to the hybrid electric vehicle by calculating the SOCweight 280 of FIG. 3.
  • the downhill driving 304 can be performed again to calculate the amount of braking regenerative energy (217). Therefore, the electric energy of the battery is consumed as much as possible to recover the braking regenerative energy at 15 minutes after the start of the prediction.
  • SOCpred 503 is kept to a minimum. 15 minutes after the departure, the downhill driving 304 for 5 minutes and the flat driving 305 for 5 minutes, then the uphill driving 306, 308 is predicted through the information of the digital map using GPS (211) 212), uphill driving (306, 308) from 25 minutes to 40 minutes by increasing the SOCgps (504, 505) as much as possible for driving uphill (306, 308) from 15 minutes to 25 minutes after the start of driving. You can drive) without difficulty.
  • the driving time and battery SOC value referred to in the present invention such as the vehicle model, load, road gradient pattern, driving pattern, driving pattern, engine performance, generator performance, motor performance, fuel cell performance, battery Depending on the performance and degree of aging of each part.
  • the hybrid electric vehicle in operation determines a driving pattern battery charging rate (SOCspeed: 230) based on the average driving speeds 321, 322, 323, 324, 325, 326 and the change rate of the driving speed according to the road type as shown in FIG. 6.
  • SOCspeed a driving pattern battery charging rate
  • the path factor to be used in the digital map supported by the GPS system in the hybrid electric vehicle in operation is to predict the legal allowable speed of the road to be driven and the intersection of the road, and to calculate the driving pattern battery charge rate (SOCspeed). 230, and when driving on the highway (321,322) is generally reduced the number of rapid acceleration and braking and running at constant speed, in this case the maximum operating efficiency of the engine or the maximum operating efficiency of the fuel cell and battery Operation at maximum efficiency energy distribution point.
  • the hybrid electric vehicle is set to pass through the general roads (323, 324) and through the city roads (325, 326), the departure process after stopping at the intersection increases in this section, and the number of decelerations and accelerations in the direction change increases.
  • the driving speed battery charge rate SOCspeed: 604 suitable for city driving in advance. It can increase the operating efficiency range and increase the battery life.
  • the hybrid electric vehicle in operation determines a driving pattern battery charge rate (SOCdriver) 220 as shown in FIG. 7 by analyzing driving patterns such as acceleration, deceleration, braking, and steering of the driver. This is to determine the driver battery charge rate (SOCdriver: 220) optimized for each driver's driving habits by analyzing the driver's driving pattern.
  • SOCdriver 703 is set as the default and there are many rapid acceleration and braking.
  • SOCdrivers 702 and 701 must be set high in order to satisfy the driver's needs.
  • the combination method of SOCgps (210), SOCspeed (230), and SOCdriver (220), which determines the weighted battery charge rate (SOCweight: 280), can use various algorithms such as mathematical operation, logical operation, regression operation, fuzzy operation, and neural network operation method. have.
  • the battery charge and discharge characteristics As function parameters for determining the weighted battery charge rate (SOCweight; 280), the battery charge and discharge characteristics, ultracap charge and discharge characteristics, engine output characteristics, generator output characteristics, drive motor output characteristics, fuel as shown in FIG.
  • the battery temperature, fuel cell humidity, fuel cell oxygen concentration, fuel cell hydrogen concentration, etc. 260 may be used to further control the weighted battery charge rate SOCweight 280 and the predicted battery charge rate SOCpred 120.
  • FIG. 8 is a block diagram of a battery charging system for an electric vehicle according to a first embodiment of the present invention.
  • control unit 202 includes a battery management system (BMS) 200 for monitoring the current state of the electrical energy storage device 201, the navigation 203 is received from the road and GPS sensor of the electronic map Determining the charging rate of the electric energy storage device 201 by using the information of acceleration, deceleration, braking, steering and load from the traffic information and the control unit 202 from the traveling device 204 of the electric vehicle as a function factor.
  • BMS battery management system
  • a filling rate management device 2031 is included.
  • the calculating means 2033 determines the predicted battery charge rate using the basic battery charge rate and the weighted battery charge rate as a function factor, the weighted battery using a function formula of GPS battery charge rate, driving pattern battery charge rate, driving pattern battery charge rate Determine the filling rate.
  • the weighted battery charge rate assists information on battery charge / discharge characteristics, ultracap charge / discharge characteristics, engine output characteristics, generator output characteristics, drive motor output characteristics, fuel cell temperature, fuel cell humidity, fuel cell oxygen concentration, and fuel cell hydrogen concentration. Determined using function argument.
  • the calculation means 2033 is the optimal driving energy production, consumption and distribution based on the gradient and traffic information of the road to be driven using the road information and traffic information of the electronic map supported by the location information system (GPS) Predictive to determine the GPS battery charge rate.
  • GPS location information system
  • the calculation means 2033 is based on the change rate of the average driving speed and driving speed of the highway, the general road, the city driving according to the type of road to be driven to the destination using an electronic map supported by the location information system (GPS) Determine the driving pattern battery charge rate predicted.
  • GPS location information system
  • the calculation means 2033 determines the driving pattern battery charge rate in consideration of the degree of acceleration, deceleration, braking, steering of the driver of the electric vehicle.
  • a battery charging system for an electric vehicle includes an engine 104 for generating power, a generator 105 for generating electricity from the engine 104, and an electric motor ( 107, an electric energy storage device 201 and the engine 104 which drive the electric motor 107 and are made of any one of a battery, an ultracapacitor, a fuel cell 109, a combination of a battery and an ultracap. ), A control unit 202 ′ that controls the operation of the generator 105, the electric motor 107 or the electrical energy storage device 201.
  • the control unit 202 'further includes a display unit 2021 that incorporates an electronic map and receives and displays information supplied from a location information system (GPS).
  • GPS location information system
  • control unit 202 ′ is a BMS (Battery Management System) 200 for monitoring the current state of the electrical energy storage device 201 and the traffic information received from the road and GPS sensors of the electronic map and the electric vehicle And a charge rate management device 2031 'that determines the rate of charge of the electrical energy storage device 201 using information of acceleration, deceleration, braking, steering and load from the traveling device 204 as a function factor.
  • BMS Battery Management System
  • control unit 202 ′′ is configured to monitor the current state of the electric energy storage device 201, BMS (Battery Management System) 200 and the traffic information received from the road and GPS sensor of the electronic map and the A charge rate management device 2031 " that determines the charge rate of the electrical energy storage device 201 using information of acceleration, deceleration, braking, steering and load from the traveling device 204 as a function factor.
  • BMS Battery Management System

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Abstract

하이브리드 전기자동차에서 배터리 충전상태량(SOC[%](State of Charge))의 설정값을 최적화하여 하이브리드 전기자동차의 에너지 소비효율 및 배터리의 수명을 연장할 수 있는 전기자동차용 전지 충전 시스템에 관한 것으로, 동력을 발생시키는 엔진, 상기 엔진으로부터 전기를 생성하는 발전기, 전기모터, 상기 전기모터를 구동하고, 배터리, 울트라캡(Ultra Capacitor), 연료전지, 배터리와 울트라캡의 조합 중의 어느 하나로 이루어진 전기 에너지 저장장치, 상기 엔진, 전기 모터, 발전기 또는 전기 에너지 저장장치의 작동을 제어하는 제어 유닛 및 전자지도를 내장하고, 위치정보시스템(GPS)에서 공급하는 정보를 수신하여 표시하는 내비게이션을 포함하고, 상기 제어유닛은 상기 전기 에너지 저장장치의 현재 상태를 모니터링하는 BMS(Battery Management System)을 포함하고, 상기 내비게이션은 전자지도의 도로 및 교통정보와 제어 유닛으로부터 상기 전기자동차의 가속, 감속, 제동, 조향 및 하중의 정보를 함수 인자로 이용하여 상기 전기 에너지 저장장치의 충전율을 결정하는 충전율 관리장치를 포함하는 구성을 마련한다. 이와 같은 전기자동차용 전지 충전 시스템을 이용하는 것에 의해, 차량의 종류에 관계없이 장착하여 배터리의 수명을 연장시키고, 에너지의 소비량을 감소시킬 수 있고, 전기자동차의 설계시 배터리의 용량 및 엔진의 용량 등을 줄이고 최적화함으로서, 제작비용을 절감할 수 있다는 효과가 얻어진다.

Description

전기자동차용 전지 충전 시스템
본 발명은 축전기에 의한 전기자동차(EV), 연료전지를 사용하는 연료전지차(Fuel Cell EV), 하이브리드 전기자동차(HEV), 전기 2륜차 등(이하, 본 발명에서는 상기와 같은 복수의 차륜을 갖는 차량을 총칭하여 '전기자동차'라 함)의 전기자동차용 전지 충전 시스템에 관한 것으로, 특히 하이브리드 전기자동차에서 배터리 충전상태량(SOC[%](State of Charge))의 설정값을 최적화하여 하이브리드 전기자동차의 에너지 소비효율 및 배터리의 수명을 연장할 수 있는 전기자동차용 전지 충전 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 하이브리드 전기자동차(Hybrid Electric Vehicle)는 서로 다른 두 종류 이상의 동력원을 효율적으로 조합하여 차량을 구동시키는 것을 의미하나, 대부분의 경우, 연료를 사용하여 구동력을 얻는 엔진과 배터리 전력으로 구동되는 전기모터에 의해 구동력을 얻는 차량을 일컫는다.
이러한 하이브리드 전기자동차는 주행속도에 따라 전기모터와 엔진이 적절히 구동되는 환경친화적인 자동차로서 전기모터를 발전하여 배터리를 충전하고, 저속주행시나 가속시에 모터로 보조 구동함으로써 연비 등을 개선하는 자동차이다.
최근 연비를 개선하고, 보다 친환경적인 제품을 개발해야 한다는 시대적 요청에 부응하여 하이브리드 전기자동차에 대한 연구가 더욱 활발히 진행되고 있으며, 하이브리드 전기자동차는 엔진과 전기모터를 동력원으로 하여 다양한 구조를 형성할 수 있는데, 현재까지 연구되고 있는 하이브리드 전기자동차는 병렬형이나 직렬형 중 하나를 채택하고 있다.
상술한 하이브리드 전기자동차는 차량 전반의 제어를 담당하는 하이브리드 제어기(Hybrid Control Unit, 이하 HCU 라 칭함)가 탑재되어 있고 시스템을 구성하는 각 장치별로 제어기를 구비하고 있다.
각 장치별로의 제어기로서는 엔진 작동의 전반을 제어하는 엔진 제어기(Engine Control Unit, 이하 ECU 라 칭함), 전기모터 작동의 전반을 제어하는 전기모터 제어기(Motor Control Unit, 이하 MCU 라 칭함), 변속기를 제어하는 변속기 제어기(Transmission Control Unit, 이하 TCU 라 칭함) 등이 구비되어 있다.
이러한 제어기들은 상위 제어기인 HCU를 중심으로 고속 CAN 통신라인으로 연결되어 제어기들 상호 간의 정보를 주고 받으면서 상위 제어기는 하위 제어기에 명령을 전달하도록 되어있다.
예를 들면, HCU는 MCU를 통해 전기모터의 구동을 실질적으로 제어하게 되는데, 이때 MCU는 상위 제어기인 HCU에서 인가되는 제어신호에 따라 구동원인 전기모터의 구동 토크와 구동 속도를 제어하여 주행성을 유지시키게 된다.
즉 하이브리드 전기자동차의 시스템 구성은 도 1의 구성도에서 보는 바와 같이, 차량 주행용 구동원으로서 엔진(5) 및 모터(6)를 구비하고 있고, 이들의 동작을 위한 인버터(1), DC/DC 컨버터(2), 고전압배터리(3) 등을 포함하며, 제어수단으로서 하이브리드 제어 유닛 HCU(4: Hybrid Control Unit), 엔진 제어 유닛 ECU(Engine Control Unit), 모터 제어 유닛 MCU(Motor Control Unit), 배터리 관리 시스템 BMS(Battery Management System), 변속기 제어 유닛 TCU(Transmission Control Unit) 등을 포함하고 있다.
상기 고전압배터리는 하이브리드 전기자동차의 모터 및 DC/DC 컨버터를 구동하는 에너지원이며, 그 제어기인 BMS는 고전압배터리 전압, 전류, 온도를 모니터링하여, 고전압배터리의 충전 상태량을 조절하는 기능을 한다.
이러한 구성을 기반으로 하는 하이브리드 전기자동차의 주요 주행 모드는 주지된 바와 같이, 모터 동력만을 이용하는 순수 전기자동차 모드인 EV(electric vehicle)모드, 엔진의 회전력을 주동력으로 하면서 모터의 회전력을 보조 동력으로 이용하는 보조 모드인 HEV(hybrid electric vehicle)모드, 전기자동차의 제동 혹은 관성에 의한 주행시 차량의 제동 및 관성 에너지를 상기 모터에서 발전을 통하여 회수하여 배터리에 충전하는 회생제동(RB: Regenerative Braking) 모드를 포함한다.
상기와 같이 하이브리드 전기자동차는 기본적으로 엔진과 모터, 배터리를 갖는 차량으로서, 배터리의 용량을 종전의 하이브리드 전기자동차보다 크게 하고, 배터리를 외부 전원으로부터 충전하여, 근거리 주행시는 EV로만 주행하고, 배터리가 고갈되면 HEV로 주행하는 플러그인 하이브리드 전기자동차도 개발되고 있다.
즉, 플러그인 하이브리드 전기자동차(Plug In Hybrid Electric Vehicle : PHEV)는 기존의 하이브리드 전기자동차와 같이 휘발유로 구동되는 내연엔진 기관과 배터리 엔진을 동시에 장착하여 둘 중 하나 혹은 양쪽 모두를 이용해 차량을 구동하지만, 대용량 전기 배터리를 장착해 전기로 충전할 수 있는 차량으로서, 집이나 충전소에서 핸드폰을 충전하거나 휘발유를 주유하듯이 전기를 충전할 수 있으므로 지속적으로 사용이 가능하다, 현재 하이브리드 전기자동차들은 전기만으로는 저속으로 몇 마일 밖에 주행할 수 없는 데 반해, 플러그 인 하이브리드 전기자동차는 한번 충전에 40마일까지 달릴 수 있는 차량으로 개발되고 있다.
한편 하이브리드 전기자동차의 배터리 충전상태량(SOC)에서, 배터리 SOC 설정값 및 충방전 알고리즘이 하이브리드 전기자동차의 에너지 소비효율 및 배터리의 수명에 직접적인 영향을 미치게 된다. 통상 하이브리드 전기자동차는 배터리의 SOC를 가능한 일정하게 유지하면서 전기에너지를 많이 사용하는 것이 배터리의 수명을 연장하고 하이브리드 전기자동차의 에너지 소비효율을 개선하는데 유리한 것으로 되어 있다.
이러한 기술의 일 예가 일본 공개특허 2000-188802호(이하, '종래 기술 1'이라 함)에 개시되어 있다.
즉, 상기 종래 기술 1에는 엔진에 의해 모터 제너레이터를 구동하여 발전하고，배터리의 충전을 실행하는 하이브리드 전기자동차의 충전 제어 장치로서，주행 예정로에 관한 정보를 수신하는 정보 수신 수단，상기 주행 예정로에 관한 정보를 해석하고 배터리가 소비한 전력 및 배터리로의 회생 전력을 예측하는 해석 수단을 구비하고，상기 예측한 소비 전력 및 배터리의 회생 전력에 따라 충전 방법을 변경하는 하이브리드 전기자동차의 충전 제어 장치의 구성을 구비하여, 배터리의 소비전력량 및 회생충전량을 예측하고, 도로 상황 등에 일치시켜 충전 방법을 선택 전환할 수 있어 에너지 효율 및 연비의 향상을 도모하는 것이 가능하다는 효과에 대해 개시되어 있다.
또 GPS의 차량 위치 정보를 이용하여 하이브리드 전기자동차의 배터리 충전상태 관리장치 및 방법에 대한 기술의 일 예로서 대한민국 공개특허 2008-0028108호(2008.03.31 공개. 이하, '종래 기술 2'라 함)에 개시된 기술이 있다.
상기 종래 기술 2에 있어서는 GPS의 차량 위치 정보를 이용하여 하이브리드 전기자동차가 주차 모드로 판단될 때, 배터리의 타겟 SOC값을 높게 설정하여 강제 충전모드로 주행을 마칠 수 있도록 함으로써, 겨울철 냉 시동시 배터리의 전압이 과도하게 떨어지는 현상을 방지할 수 있도록 한 하이브리드 전기자동차의 배터리 충전상태 관리 장치 및 방법에 관한 것으로, 하이브리드 전기자동차용 배터리의 온도를 검출하는 동시에 외기온도를 검출하는 단계, GPS 위성정보를 수신하여, 자기차량이 목적지 근처에 도달되었음을 판단하는 단계, 배터리 온도 및 외기온도의 검출결과, 기준온도 이하이면 혹한기 조건으로 판단하는 단계 및 혹한기 조건이면서 자기 차량이 목적지 근처로 판단되면, 상기 배터리의 타겟 SOC값을 상향으로 조절하는 제어가 이루어지는 단계를 포함하는 구성에 대해 개시되어 있다.
또한 한국 공개특허 2009-0037447호(2009.04.19 공개. 이하, '종래 기술 3'이라 함)에는 전력제어장치를 탑재한 차량에 대해 개시되어 있다.
즉, 상기 종래 기술 3에 있어서는 배터리, 인버터, 모터 제너레이터, 콘덴서, 시스템 메인 릴레이, 제한저항 및 ECU(Electronic Control Unit, 전자제어유닛)를 포함하는 구성으로서, 배터리는 복수의 셀들이 직렬로 각각 연결된 복수의 모듈을 직렬로 연결한 배터리 조립체이고, 배터리 이외에 각각의 특성에 따라, 커패시터가 마련되고, 이들로부터 모터 제너레이터로 전력이 공급되는 구조에 대해 개시되어 있다.
또 상기 종래 기술 3에 있어서, 인버터는 6개의 IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor) 및 IGBT와 병렬로 각각 연결된 6개의 다이오드를 포함하며, ECU로부터의 제어신호에 따라 모터 제너레이터가 모터 또는 제너레이터로서의 기능을 하도록 한다. 모터 제너레이터가 모터로서의 기능을 하도록 하는 경우, 인버터는 배터리 또는 커패시터로부터 공급되는 DC 전력을 AC 전력으로 변환시키고, 상기 변환된 전력을 모터 제너레이터에 공급한다. 또 모터 제너레이터가 제너레이터로서의 기능을 하도록 하는 경우, 인버터는 모터 제너레이터에 의해 발생되는 AC 전력을 DC 전력으로 변환시키고, 이 전력으로 배터리 또는 커패시터를 충전시킨다. 모터 제너레이터는 3상 AC 모터이고, 차량의 회생제동 시에 전력을 발생시키는 제너레이터이다.
그러나, 상기 종래 기술에 있어서는 하이브리드 전기자동차의 주행 조건이 산악지형이나 평지 등 도로 구배에 따라 다르고, 고속도로, 일반도로, 도심 등 주행속도 및 가속 정지 등 주행패턴이 다르며, 운전자의 운전습관에 따라 가속, 감속, 제동, 조향 등 운전자에 따른 운전패턴의 정도가 달라 모든 조건을 만족하는 최적의 배터리 SOC를 결정하기가 매우 어렵다는 문제가 있었다.
또 상기 종래 기술들에 있어서는 기본 배터리 충전율(SOCbas)를 높게 설정하면 산악지형의 등판에는 유리하나, 내리막길에서 효과적으로 제동회생에너지의 회수가 어렵고, 기본 배터리 충전율( SOCbas)를 낮게 설정하면 산악지형의 등판이나 과격운전 과정에서 배터리의 방전으로 인해 최악의 경우에 하이브리드 전기자동차가 구동 불능상태가 되거나, 저속운전과정을 통해 배터리를 충전해야 하는 경우가 발생할 수 있다는 문제가 있었다.
또한 상기 종래 기술에 장착된 하이브리드 전기자동차의 충전 제어 장치는 차량의 제작시 장착되는 구조로서, 차량의 종류, 지형의 변동에 충분히 대처할 수 없다는 문제도 있었다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 이루어진 것으로, 도로정보, 교통정보, 가속, 감속, 제동, 조향, 하중 등의 정보를 이용하여 효과적인 전기 에너지의 생산, 저장 및 배분을 실행할 수 있는 전기자동차용 전지 충전 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적은 하이브리드 전기자동차에 탑재된 엔진이나 연료전지의 작동을 최대효율 운전범위로 최대한 확대함으로써, 에너지 소비효율을 개선하고, 배터리의 과방전 과충전을 줄임으로써 배터리의 수명을 증가시키는 전기자동차용 전지 충전 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 차량의 종류에 관계없을 뿐만 아니라, 수시로 변동되는 지형이나 도로의 상태에 용이하게 적용할 수 있는 전기자동차용 전지 충전 시스템을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템은 하이브리드 전기자동차의 전지를 충전하는 시스템으로서, 동력을 발생시키는 엔진, 상기 엔진으로부터 전기를 생성하는 발전기, 전기모터, 상기 전기모터를 구동하고, 배터리, 울트라캡(Ultra Capacitor), 연료전지, 배터리와 울트라캡의 조합 중의 어느 하나로 이루어진 전기 에너지 저장장치, 상기 엔진, 전기 모터, 발전기 또는 전기 에너지 저장장치의 작동을 제어하는 제어 유닛 및 전자지도를 내장하고, 위치정보시스템(GPS)에서 공급하는 정보를 수신하여 표시하는 내비게이션을 포함하고, 상기 제어유닛은 상기 전기 에너지 저장장치의 현재 상태를 모니터링하는 BMS(Battery Management System)을 포함하고, 상기 내비게이션은 전자지도의 도로 및 교통정보와 제어 유닛으로부터 상기 전기자동차의 가속, 감속, 제동, 조향 및 하중의 정보를 함수 인자로 이용하여 상기 전기 에너지 저장장치의 충전율을 결정하는 충전율 관리장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템은 하이브리드 전기자동차의 전지를 충전하는 시스템으로서, 동력을 발생시키는 엔진, 상기 엔진으로부터 전기를 생성하는 발전기, 전기모터, 상기 전기모터를 구동하고, 배터리, 울트라캡(Ultra Capacitor), 연료전지, 배터리와 울트라캡의 조합 중의 어느 하나로 이루어진 전기 에너지 저장장치, 상기 엔진, 전기 모터, 발전기 또는 전기 에너지 저장장치의 작동을 제어하는 제어 유닛을 포함하고, 상기 제어 유닛은 전자지도를 내장하고, 위치정보시스템(GPS)에서 공급하는 정보를 수신하여 표시하며, 상기 제어유닛은 상기 전기 에너지 저장장치의 현재 상태를 모니터링하는 BMS(Battery Management System)와 전자지도의 도로 및 교통정보와 상기 전기자동차의 가속, 감속, 제동, 조향 및 하중의 정보를 함수 인자로 이용하여 상기 전기 에너지 저장장치의 충전율을 결정하는 충전율 관리장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템은 하이브리드 전기자동차의 전지를 충전하는 시스템으로서, 동력을 발생시키는 엔진, 상기 엔진으로부터 전기를 생성하는 발전기, 전기모터, 상기 전기모터를 구동하고, 배터리, 울트라캡(Ultra Capacitor), 연료전지, 배터리와 울트라캡의 조합 중의 어느 하나로 이루어진 전기 에너지 저장장치, 상기 엔진, 전기 모터, 발전기 또는 전기 에너지 저장장치의 작동을 제어하는 제어 유닛 및 전자지도를 내장하고, 위치정보시스템(GPS)에서 공급하는 정보를 수신하여 표시하는 내비게이션을 포함하고, 상기 제어유닛은 상기 전기 에너지 저장장치의 현재 상태를 모니터링하는 BMS(Battery Management System)와 상기 내비게이션으로 부터의 전자지도의 도로 및 교통정보와 상기 전기자동차의 가속, 감속, 제동, 조향 및 하중의 정보를 함수 인자로 이용하여 상기 전기 에너지 저장장치의 충전율을 결정하는 충전율 관리장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템에 있어서, 상기 충전율 관리장치는 연산 함수식의 알고리즘을 저장하는 저장수단과 상기 저장수단에 저장된 알고리즘에 따라 상기 전기 에너지 저장장치의 충전율을 연산하는 연산수단을 포함하며, 상기 연산수단은 기본 배터리 충전율과 가중 배터리 충전율을 함수 인자로 이용하여 예측 배터리 충전율을 결정하고, GPS 배터리 충전율, 주행패턴 배터리 충전율, 운전패턴 배터리 충전율의 함수식을 이용하여 상기 가중 배터리 충전율을 결정하며, 상기 가중 배터리 충전율은 배터리 충방전 특성, 울트라캡 충방전 특성, 엔진출력특성, 발전기 출력특성, 구동 모터 출력특성, 연료전지 온도, 연료전지 습도, 연료전지 산소농도, 연료전지 수소농도의 정보를 보조 함수 인자로 이용하여 결정하는 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템에 있어서, 상기 연산수단은 상기 위치정보시스템(GPS)이 지원되는 전자지도의 도로정보와 교통정보를 이용하여 주행하게 될 도로의 구배 및 교통정보를 기반으로 최적의 주행 에너지 생산, 소비 및 분배를 예측하여 GPS 배터리 충전율을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템에 있어서, 상기 연산수단은 위치정보시스템(GPS)이 지원되는 전자지도를 이용하여 목적지까지 주행하게 될 도로 종류에 따라서 고속도로, 일반도로, 도심주행의 평균 주행속도 및 주행속도의 변동률을 기반으로 예측되는 주행패턴 배터리 충전율을 결정하는 것이 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템에 있어서, 상기 연산수단은 상기 전기 자동차의 운전자의 가속, 감속, 제동, 조향의 정도를 고려하여 운전패턴 배터리 충전율을 결정하는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템에 의하면, 목적지의 구배 패턴, 주행패턴, 운전패턴 등을 결정하기 위하여, 위치정보시스템이 지원되는 전자지도의 도로정보, 교통정보, 가속, 감속, 제동, 조향, 하중 등의 정보를 이용하여 가중 충전율 및 예측충전율을 결정하여 하이브리드 전기자동차의 배터리의 사용에너지 소비효율을 개선하고, 배터리의 과방전 과충전을 줄임으로써 배터리의 수명을 증가시키는 효과가 얻어진다.
또 본 발명에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템에 의하면, 차량의 종류에 관계없이 장착하여 배터리의 수명을 연장시키고, 에너지의 소비량을 감소시킬 수 있고, 전기자동차의 설계시 배터리의 용량 및 엔진의 용량 등을 줄이고 최적화함으로서, 제작비용을 절감할 수 있다는 효과도 얻어진다.
도 1은 종래의 하이브리드 전기자동차 시스템의 구성도,
도 2는 본 발명에 적용되는 하이브리드 전기자동차 시스템의 개념도,
도 3은 가중 배터리 충전율 SOCweight의 함수결정 방법을 설명하는 도면,
도 4는 SOCweight의 도로구배 패턴 분석 흐름도,
도 5는 GPS 배터리 충전율(SOCgps) 결정 로직 설명도,
도 6은 주행속도 배터리 충전율(SOCspeed) 결정하는 방법의 설명도,
도 7은 운전자 배터리 충전율(SOCdriver)을 결정하는 방법의 설명도,
도 8은 본 발명의 제1 실시예에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템의 블록도,
도 9는 본 발명의 제2 실시예에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템의 블록도,
도 10은 본 발명의 제3 실시예에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템의 블록도.
본 발명의 상기 및 그 밖의 목적과 새로운 특징은 본 명세서의 기술 및 첨부 도면에 의해 더욱 명확하게 될 것이다.
먼저 본 발명이 적용되는 전기자동차용 전지 충전 제어에 대해 도 2 내지 도 7에 따라 설명한다.
*하이브리드 전기자동차에서 배터리 충전율을 SOC(State of Charge)라고 하는데, 배터리 SOC의 설정값은 하이브리드 전기자동차의 에너지 소비효율 및 배터리의 수명에 직접적인 영향을 미치게 된다.
그러나 하이브리드 전기자동차의 주행 조건이 산악지형이나 평지 등 도로구배에 따라 다르고, 고속도로, 일반도로, 도심 등 주행속도 및 가속 정지 등 주행패턴이 다르며, 운전자의 운전패턴에 따라 가속, 감속, 제동, 조향의 정도가 달라 모든 주행조건을 만족하는 최적의 배터리 SOC를 결정할 수 없다.
기본 배터리 충전율(SOCbas)을 높게 설정하면 산악지형의 등판에는 유리하나, 내리막길에서 효과적으로 제동회생에너지의 회수가 어렵고, 기본 배터리 충전율(SOCbas)을 낮게 설정하면 산악지형의 등판이나 과격운전 과정에서 배터리의 방전으로 인해 최악의 경우에 하이브리드 전기자동차가 구동 불능상태가 되거나, 저속운전과정을 통해 배터리를 충전해야 하는 경우가 발생할 수 있다.
종래에는 이와 같은 하이브리드 자동차의 구동불능과 저속 운전 등의 문제를 사전에 방지하기 위하여 필요 이상의 고출력 엔진이나 연료전지를 사용하거나, 운전 효율이 나쁜 저출력, 고출력 부분에서 운전되는 경우가 많아지고, 필요 이상의 높은 기본 배터리 충전율(SOCbas)을 유지하는 방법을 사용하였다.
이와 같은 결과 하이브리드 전기자동차의 에너지 소비효율이 저하되고, 배터리의 수명이 단축되는 결과를 가져 왔다.
본 발명은 도 3과 같이 하이브리드 전기자동차가 주행하게 될 목적지까지 위치정보시스템(GPS)이 지원되는 전자지도(Digital Map)의 도로정보, 교통정보, 가속, 감속, 제동, 조향, 하중 등의 정보를 이용하여 목적 지점까지 도로 구배패턴, 주행패턴, 운전자의 운전 패턴 등을 고려하여 주행조건에 적합한 가중 배터리 충전율(SOCweight : 280)를 결정하고, 도 2와 같이 실시간으로 예측 배터리 충전율( SOCpred : 120)를 사용하여 전기자동차용 배터리의 예측을 제어한다.
예를 들어, 운행 중인 하이브리드 전기자동차는 위치정보시스템(GPS)이 지원되는 전자지도(Digital Map)를 이용하여 목적지까지 주행하게 될 도로를 사전에 설정하고, 주행하게 될 도로의 구배패턴 및 교통정보를 기반으로 최적의 주행 에너지 분배를 예측하여 GPS 배터리 충전율(SOCgps : 210)을 결정한다.
운행 중인 하이브리드 전기자동차는 위치정보시스템(GPS)이 지원되는 전자지도(Digital Map)를 이용하여 목적지까지 주행하게 될 도로를 고속도로, 일반도로, 도심주행 등으로 구분하여 평균 주행속도 및 주행속도의 변동률을 기반으로 예측되는 주행패턴을 분석하여 주행패턴 배터리 충전율(SOCspeed : 230)을 결정한다.
운행 중인 하이브리드 전기자동차는 운전자의 가속, 감속, 제동, 조향의 정도를 고려한 운전패턴을 분석하여 운전패턴 배터리 충전율(SOCdriver : 220)을 결정한다.
이상과 같은 GPS 배터리 충전율(SOCgps)와 주행패턴 배터리 충전율(SOCspeed), 운전패턴 배터리 충전율(SOCdriver)을 기반으로 하며, 도 3과 같이 가중 배터리 충전율(SOCweight : 280)를 결정하게 되고, 하이브리드 전기자동차의 기본(SOCbas : 101)를 도 2와 같이 예측 배터리 충전율(SOCpred : 120)로 변경하여 사용한다.
예측 배터리 충전율(SOCpred)을 구하는 함수식은 다음과 같다.
도 2(120)에서 SOCpred=f(SOCbas, SOCweight)
가중 배터리 충전율(SOCweight)을 구하는 함수식은 다음과 같다.
도 3(280)에서 SOCweight=f(SOCgps, SOCspeed, SOCdriver)
예측 배터리 충전율(SOCpred ; 120)를 구하는 함수식과 가중 배터리 충전율(SOCweight ; 250)를 구하는 함수식은 수학연산, 논리연산, 회귀연산, 퍼지연산, 신경망 연산 방법 등 다양한 알고리즘을 사용할 수가 있다.
본 발명은 하이브리드 전기자동차는 도 2에서의 결선 관계에 따라 직렬 하이브리드 전기자동차(111), 병렬 하이브리드 전기자동차(111, 112), 동력분기식 하이브리드 전기자동차(111,112), 플러그인 직렬하이브리드 전기자동차(111,113), 플러그인 병렬하이브리드 전기자동차(111,112,113), 연료전지 전기자동차(119), 플러그인 연료전지 하이브리드 전기자동차(113, 119), 연료전지 직렬 하이브리드 전기자동차(111, 119), 연료전지 병렬 하이브리드 전기자동차(111,112,119) 등에 적용할 수 있으며, 하이브리드 전기자동차에 도 3의 SOCweight(280)를 계산하여 도 2와 같이 하이브리드 전기자동차에 SOCpred(120)를 사용하는 배터리 SOC 제어방법을 적용할 수 있다
본 발명에 적용되는 하이브리드 전기자동차용 배터리의 예측제어의 일 예로 위치정보시스템(GPS)이 지원되는 전자지도(Digital Map)에서 사용하게 될 경로 인자는 도 4와 같은 주행하게 될 도로의 수직 구배(301,302,303,304,305,306,307,308,309,310,311,312)이다. 즉 하이브리드 전기자동차는 현재 시점을 기준으로 하여 1분 후부터 60분 동안 주행하게 될 도로의 평지주행(도로 구배율 = 0%), 오르막주행(도로 구배율 > 0%), 내리막주행(도로구배율 < 0%)을 기초로 하여 GPS 배터리 충전율(SOCgps ; 210)를 결정하게 된다.
그 방법은 도 5와 같은 알고리즘으로, 하이브리드 전기자동차가 현재는 평지주행(301)을 하고 있는데 앞으로 5분 후에 5분 동안 도로 구배율 > 0%(211)인 구간(303)을 운행하게 된다는 것을 미리 예측(214)하고, 미리 평지구간(302)에서 GPS 배터리 충전율(SOCgps : 502)을 최적의 엔진 운전효율이나 최적의 연료전지 운전효율로 미리 충전하게 된다.
주행 개시 15분 후에는 다시 내리막주행(304)을 해서 제동회생 에너지의 량을 예측(217) 계산할 수 있으므로, 예측 결과 출발 후 15분이 될 때에 제동 회생에너지를 회수하기 위하여 배터리의 전기에너지를 최대한 소비하여 SOCpred(503)를 최소로 유지한다. 다시 출발 후 15분 후부터 5분 동안의 내리막 주행(304) 및 5분 동안의 평지주행(305) 후에는 다시 오르막 주행(306, 308)을 하는 것을 GPS를 이용한 디지털 지도의 정보를 통하여 예측(211, 212)할 수 있으므로, 주행 시작 후 15분 후부터 25분까지는 오르막 주행(306, 308)을 위하여 SOCgps(504, 505)를 최대한 높임으로서 25분 후부터 40분까지 평지를 포함한 오르막 주행(306, 308)을 무리 없이 주행할 수 있다.
40분까지 오르막 주행 후에는 20분 동안 내리막 주행이 있을 것을 위치정보시스템(GPS)이 지원되는 전자지도(Digital Map)에서 예측(213)할 수 있으므로, 40분에 오르막 끝에 도착할 때까지 배터리의 전기에너지를 최대한 소비하여 SOCgps(508)를 최소한으로 유지하면, 다음 20분 동안 내리막에서 최대로 제동 회생에너지를 회수하여 SOCgps(509,510)을 최대로 증가시켜, 다음에 지속되는 평지에서는 회수된 제동회생 전기에너지를 평지주행에 알맞게 사용함으로써 최종적으로 하이브리드 전기자동차의 에너지 소비 충전 및 분배를 최대 효율적으로 하게 되고 결과적으로 하이브리드 전기자동차의 에너지 소비효율의 상승 및 배터리의 수명증가를 가져올 수 있다.
또한 본 발명에서 지칭하는 주행시간 및 배터리 SOC 값 등은 하이브리드 전기자동차의 차종, 하중, 도로구배패턴, 주행패턴, 운전패턴, 엔진의 성능, 발전기의 성능, 모터의 성능, 연료전지의 성능, 배터리의 성능 및 각 부품의 노후 정도에 따라 변경될 수 있다.
또 다른 예로, 운행 중인 하이브리드 전기자동차는 도 6과 같이 도로 종류에 따라, 평균 주행속도(321,322,323,324,325,326) 및 주행속도의 변동률을 기반으로 주행패턴 배터리 충전율(SOCspeed : 230)를 결정한다.
운행 중인 하이브리드 전기자동차에서 위치정보시스템(GPS)이 지원되는 전자지도(Digital Map)에서 사용하게 될 경로 인자는 주행하게 될 도로의 법정 허용 속도 및 도로의 교차로 등을 예측해서 주행패턴 배터리 충전율(SOCspeed : 230)를 결정하게 되며, 고속도로(321,322)를 주행하게 되면 일반적으로 급가속 및 제동의 횟수가 감소하고 정속 운행을 하게 되는데, 이때에는 엔진의 최대 운전효율이나 연료전지의 최대 운전효율과 배터리의 최대 효율 에너지 배분점에서 운행을 하게 된다.
고속도로 운행을 끝내고 일반도로로 나오기 전(322)에 미리 일반도로의 허용 속도(323) 및 도로의 굴곡을 예측하여 주행패턴 배터리충전율(SOCspeed : 602)를 미리 조절함으로써 지속적으로 엔진이 최대 효율점으로 운전하게 되는 것이다.
또한, 하이브리드 전기자동차가 일반도로(323,324)를 지나서 도심도로(325,326)를 통과하도록 경로가 설정되어 있으면, 이 구간에서는 교차로에서 정지 후 출발과정이 증가하고, 방향 전환에서 감속 및 가속 횟수가 증가하므로 모터의 기동 및 제동회생의 횟수가 증가하여 결국, 배터리 전기에너지의 소모 및 충전횟수가 많아짐으로, 미리 도심주행에 알맞은 주행속도 배터리충전율(SOCspeed : 604)로 미리 예측 조절하여 엔진과 연료전지의 최대 운전효율 범위를 증가시키고 배터리의 수명을 증가시킬 수 있다.
또 다른 예로, 운행 중인 하이브리드 전기자동차는 운전자의 가속, 감속, 제동, 조향 등의 운전패턴을 분석하여 도 7과 같이 운전패턴 배터리 충전율(SOCdriver : 220)를 결정한다. 이것은 운전자의 운전 패턴을 분석하여 각각의 운전자의 운전 습관에 최적화된 운전자 배터리 충전율(SOCdriver : 220)를 결정하는 것으로서, 기본적으로는 SOCdriver(703)를 기본으로 설정하여 놓고, 급가속 급제동 등이 많은 하이브리드 전기자동차는 단계적으로 SOCdriver(702,701)를 높게 설정해야 운전자의 요구를 충족시킬 수 있다.
완만한 가속, 완만한 제동을 선호하는 운전자는 운전자 배터리 충전율을 단계적으로 SOCdriver(704,705)를 약간 낮게 설정해도 무리가 없이 효율적으로 하이브리드 전기자동차의 운행이 가능할 것으로 판단된다. 이것은 자동으로 알고리즘을 통해 설정이 될 수도 있으며, Power 1, Power 2, Normal, Econo 1, Econo 2 와 같이 매뉴얼 스위치로 설정될 수도 있다.
가중 배터리 충전율(SOCweight : 280)를 결정하는 SOCgps(210), SOCspeed(230), SOCdriver(220)의 조합방법은 수학적 연산, 논리연산, 회귀연산, 퍼지연산, 신경망 연산 방법 등 다양한 알고리즘을 사용할 수가 있다.
가중 배터리 충전율(SOCweight ; 280)를 결정하는 함수 인자로 SOCgps, SOCspeed, SOCdriver 이외에도, 도 3과 같이 배터리 충방전 특성, 울트라캡 충방전 특성, 엔진출력특성, 발전기 출력특성, 구동 모터 출력특성, 연료전지 온도, 연료전지 습도, 연료전지 산소농도, 연료전지 수소농도 등(260)을 이용하여 가중 배터리 충전율(SOCweight ; 280)와 예측 배터리 충전율(SOCpred : 120)를 더 세밀하게 조절할 수 있다.
이하, 상술한 바와 같은 전기자동차용 전지 충전 제어가 적용되는 본 발명의 구성을 도 8 내지 도 10에 따라서 설명한다.
또한, 본 발명의 설명에 있어서는 동일 부분은 동일 부호를 붙이고, 그 반복 설명은 생략한다.
도 8은 본 발명의 제1 실시예에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템의 블록도이다.
본 발명의 제1 실시예에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템은 도 8에 도시된 바와 같이, 동력을 발생시키는 엔진(104), 엔진(104)으로부터 전기를 생성하는 발전기(105), 전기모터(107), 상기 전기모터(107)를 구동하고, 배터리, 울트라캡(Ultra Capacitor), 연료전지(109), 배터리와 울트라캡의 조합 중의 어느 하나로 이루어진 전기 에너지 저장장치(201), 상기 엔진(104), 발전기(105), 전기 모터(107) 또는 전기 에너지 저장장치(201)의 작동을 제어하는 제어 유닛(202) 및 전자지도를 내장하고, 위치정보시스템(GPS)에서 공급하는 정보를 수신하여 표시하는 내비게이션(Navigation : 203)을 포함하는 구성으로 이루어진다.
또 상기 제어유닛(202)은 상기 전기 에너지 저장장치(201)의 현재 상태를 모니터링하는 BMS(Battery Management System : 200)을 포함하고, 상기 내비게이션(203)은 전자지도의 도로 및 GPS센서로부터 수신된 교통정보와 제어 유닛(202)으로부터 상기 전기자동차의 주행장치(204)로부터의 가속, 감속, 제동, 조향 및 하중의 정보를 함수 인자로 이용하여 상기 전기 에너지 저장장치(201)의 충전율을 결정하는 충전율 관리장치(2031)를 포함한다.
또한 상기 충전율 관리장치(2031)는 상술한 전기자동차용 전지 충전 제어에 관한 연산 함수식의 알고리즘을 저장하는 저장수단(2032)과 상기 저장수단에 저장된 알고리즘에 따라 상기 전기 에너지 저장장치의 충전율을 연산하는 연산수단(2033)을 포함한다. 상기 저장수단(2032)은 통상의 비휘발성 메모리 소자로 이루어지며, 알고리즘의 변경에 따라 메모리 용량을 가변으로 할 수 있다. 또 연산수단(2033)도 통상의 마이크로프로세서로 이루어지며, 필요에 따라 상기 저장수단(2032)을 연산수단(2033) 내에 포함하는 구성으로 할 수 있다.
한편, 상기 연산수단(2033)은 기본 배터리 충전율과 가중 배터리 충전율을 함수 인자로 이용하여 예측 배터리 충전율을 결정하고, GPS 배터리 충전율, 주행패턴 배터리 충전율, 운전패턴 배터리 충전율의 함수식을 이용하여 상기 가중 배터리 충전율을 결정한다.
상기 가중 배터리 충전율은 배터리 충방전 특성, 울트라캡 충방전 특성, 엔진출력특성, 발전기 출력특성, 구동 모터 출력특성, 연료전지 온도, 연료전지 습도, 연료전지 산소농도, 연료전지 수소농도의 정보를 보조 함수 인자로 이용하여 결정한다.
또 상기 연산수단(2033)은 위치정보시스템(GPS)이 지원되는 전자지도의 도로정보와 교통정보를 이용하여 주행하게 될 도로의 구배 및 교통정보를 기반으로 최적의 주행 에너지 생산, 소비 및 분배를 예측하여 GPS 배터리 충전율을 결정한다.
또한, 상기 연산수단(2033)은 위치정보시스템(GPS)이 지원되는 전자지도를 이용하여 목적지까지 주행하게 될 도로 종류에 따라서 고속도로, 일반도로, 도심주행의 평균 주행속도 및 주행속도의 변동률을 기반으로 예측되는 주행패턴 배터리 충전율을 결정한다.
또한 상기 연산수단(2033)은 상기 전기 자동차의 운전자의 가속, 감속, 제동, 조향의 정도를 고려하여 운전패턴 배터리 충전율을 결정한다.
다음에 본 발명의 제2 실시예를 도 9에 따라 설명한다.
도 9는 본 발명의 제2 실시예에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템의 블록도 이다.
본 발명의 제2 실시예에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템은 도 9에 도시된 바와 같이, 동력을 발생시키는 엔진(104), 엔진(104)으로부터 전기를 생성하는 발전기(105), 전기모터(107), 상기 전기모터(107)를 구동하고, 배터리, 울트라캡(Ultra Capacitor), 연료전지(109), 배터리와 울트라캡의 조합 중의 어느 하나로 이루어진 전기 에너지 저장장치(201) 및 상기 엔진(104), 발전기(105), 전기 모터(107) 또는 전기 에너지 저장장치(201)의 작동을 제어하는 제어 유닛(202')을 포함한다.
또 상기 제어 유닛(202')은 전자지도를 내장하고, 위치정보시스템(GPS)에서 공급하는 정보를 수신하여 표시하는 표시부(2021)를 구비한다.
또한 상기 제어유닛(202')은 상기 전기 에너지 저장장치(201)의 현재 상태를 모니터링하는 BMS(Battery Management System : 200)와 상기 전자지도의 도로 및 GPS센서로부터 수신된 교통정보와 상기 전기자동차의 주행장치(204)로부터의 가속, 감속, 제동, 조향 및 하중의 정보를 함수 인자로 이용하여 상기 전기 에너지 저장장치(201)의 충전율을 결정하는 충전율 관리장치(2031')를 포함한다.
그 밖의 구성요소는 상기 제1 실시예와 동일하므로 반복적인 설명은 생략한다.
다음에 본 발명의 제3 실시예를 도 10에 따라 설명한다.
도 10은 본 발명의 제3 실시예에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템의 블록도 이다.
본 발명의 제3 실시예에 따른 전기자동차용 전지 충전 시스템은 도 10에 도시된 바와 같이, 동력을 발생시키는 엔진(104), 엔진(104)으로부터 전기를 생성하는 발전기(105), 전기모터(107), 상기 전기모터(107)를 구동하고, 배터리, 울트라캡(Ultra Capacitor), 연료전지(109), 배터리와 울트라캡의 조합 중의 어느 하나로 이루어진 전기 에너지 저장장치(201), 상기 엔진(104), 발전기(105), 전기 모터(107) 또는 전기 에너지 저장장치(201)의 작동을 제어하는 제어 유닛(202") 및 전자지도를 내장하고, 위치정보시스템(GPS)에서 공급하는 정보를 수신하여 표시하는 내비게이션(203')을 포함한다.
또 상기 제어 유닛(202")은 상기 전기 에너지 저장장치(201)의 현재 상태를 모니터링하는 BMS(Battery Management System : 200)와 상기 전자지도의 도로 및 GPS센서로부터 수신된 교통정보와 상기 전기자동차의 주행장치(204)로부터의 가속, 감속, 제동, 조향 및 하중의 정보를 함수 인자로 이용하여 상기 전기 에너지 저장장치(201)의 충전율을 결정하는 충전율 관리장치(2031")를 포함한다.
그 밖의 구성요소는 상기 제1 및 제2 실시예와 동일하므로 반복적인 설명은 생략한다.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.

Claims (7)

  1. 하이브리드 전기자동차의 전지를 충전하는 시스템으로서,
    동력을 발생시키는 엔진,
    상기 엔진으로부터 전기를 생성하는 발전기,
    전기모터,
    상기 전기모터를 구동하고, 배터리, 울트라캡(Ultra Capacitor), 연료전지, 배터리와 울트라캡의 조합 중의 어느 하나로 이루어진 전기 에너지 저장장치,
    상기 엔진, 전기 모터, 발전기 또는 전기 에너지 저장장치의 작동을 제어하는 제어 유닛 및
    전자지도를 내장하고, 위치정보시스템(GPS)에서 공급하는 정보를 수신하여 표시하는 내비게이션을 포함하고,
    상기 제어유닛은 상기 전기 에너지 저장장치의 현재 상태를 모니터링하는 BMS(Battery Management System)을 포함하고,
    상기 내비게이션은 전자지도의 도로 및 교통정보와 제어 유닛으로부터 상기 전기자동차의 가속, 감속, 제동, 조향 및 하중의 정보를 함수 인자로 이용하여 상기 전기 에너지 저장장치의 충전율을 결정하는 충전율 관리장치를 포함하고,
    상기 충전율 관리장치는
    연산 함수식의 알고리즘을 저장하는 저장수단과
    상기 저장수단에 저장된 알고리즘에 따라 상기 전기 에너지 저장장치의 충전율을 연산하는 연산수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 전기자동차용 전지 충전 시스템.
  2. 하이브리드 전기자동차의 전지를 충전하는 시스템으로서,
    동력을 발생시키는 엔진,
    상기 엔진으로부터 전기를 생성하는 발전기,
    전기모터,
    상기 전기모터를 구동하고, 배터리, 울트라캡(Ultra Capacitor), 연료전지, 배터리와 울트라캡의 조합 중의 어느 하나로 이루어진 전기 에너지 저장장치,
    상기 엔진, 전기 모터, 발전기 또는 전기 에너지 저장장치의 작동을 제어하는 제어 유닛을 포함하고,
    상기 제어 유닛은 전자지도를 내장하고, 위치정보시스템(GPS)에서 공급하는 정보를 수신하여 표시하는 표시부,
    상기 전기 에너지 저장장치의 현재 상태를 모니터링하는 BMS(Battery Management System)와
    전자지도의 도로 및 교통정보와 상기 전기자동차의 가속, 감속, 제동, 조향 및 하중의 정보를 함수 인자로 이용하여 상기 전기 에너지 저장장치의 충전율을 결정하는 충전율 관리장치를 포함하고,
    상기 충전율 관리장치는
    연산 함수식의 알고리즘을 저장하는 저장수단과
    상기 저장수단에 저장된 알고리즘에 따라 상기 전기 에너지 저장장치의 충전율을 연산하는 연산수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 전기자동차용 전지 충전 시스템.
  3. 하이브리드 전기자동차의 전지를 충전하는 시스템으로서,
    동력을 발생시키는 엔진,
    상기 엔진으로부터 전기를 생성하는 발전기,
    전기모터,
    상기 전기모터를 구동하고, 배터리, 울트라캡(Ultra Capacitor), 연료전지, 배터리와 울트라캡의 조합 중의 어느 하나로 이루어진 전기 에너지 저장장치,
    상기 엔진, 전기 모터, 발전기 또는 전기 에너지 저장장치의 작동을 제어하는 제어 유닛 및
    전자지도를 내장하고, 위치정보시스템(GPS)에서 공급하는 정보를 수신하여 표시하는 내비게이션을 포함하고,
    상기 제어유닛은
    상기 전기 에너지 저장장치의 현재 상태를 모니터링하는 BMS(Battery Management System)와
    상기 내비게이션으로 부터의 전자지도의 도로 및 교통정보와 상기 전기자동차의 가속, 감속, 제동, 조향 및 하중의 정보를 함수 인자로 이용하여 상기 전기 에너지 저장장치의 충전율을 결정하는 충전율 관리장치를 포함하고,
    상기 충전율 관리장치는
    연산 함수식의 알고리즘을 저장하는 저장수단과
    상기 저장수단에 저장된 알고리즘에 따라 상기 전기 에너지 저장장치의 충전율을 연산하는 연산수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 전기자동차용 전지 충전 시스템.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 연산수단은 기본 배터리 충전율과 가중 배터리 충전율을 함수 인자로 이용하여 예측 배터리 충전율을 결정하고,
    GPS 배터리 충전율, 주행패턴 배터리 충전율, 운전패턴 배터리 충전율의 함수식을 이용하여 상기 가중 배터리 충전율을 결정하며,
    상기 가중 배터리 충전율은 배터리 충방전 특성, 울트라캡 충방전 특성, 엔진출력특성, 발전기 출력특성, 구동 모터 출력특성, 연료전지 온도, 연료전지 습도, 연료전지 산소농도, 연료전지 수소농도의 정보를 보조 함수 인자로 이용하여 결정하는 것을 특징으로 하는 전기자동차용 전지 충전 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 연산수단은 상기 위치정보시스템(GPS)이 지원되는 전자지도의 도로정보와 교통정보를 이용하여 주행하게 될 도로의 구배 및 교통정보를 기반으로 최적의 주행 에너지 생산, 소비 및 분배를 예측하여 GPS 배터리 충전율을 결정하는 것을 특징으로 하는 전기자동차용 전지 충전 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 연산수단은 위치정보시스템(GPS)이 지원되는 전자지도를 이용하여 목적지까지 주행하게 될 도로 종류에 따라서 고속도로, 일반도로, 도심주행의 평균 주행속도 및 주행속도의 변동률을 기반으로 예측되는 주행패턴 배터리 충전율을 결정하는 것이 특징으로 하는 전기자동차용 전지 충전 시스템.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 연산수단은 상기 전기 자동차의 운전자의 가속, 감속, 제동, 조향의 정도를 고려하여 운전패턴 배터리 충전율을 결정하는 것을 특징으로 하는 전기자동차용 전지 충전 시스템.
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