[논문 리뷰] Improving Energy Management of Hybrid Electric Vehicles by Considering Battery Electric-Thermal Model

Arash Mousaei|arXiv (Cornell University)|2023. 02. 25.

Advanced Battery Technologies Research인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 병렬 PHEV를 위한 향상된 오프라인 에너지 관리 시스템(EMS)을 제안하며, 최적화 프레임워크에 배터리 전기-열 모델을 통합한다. 배터리 온도를 SOC와 동일한 동적 상태 변수로 간주함으로써 열 스트레스와 노후화를 감소시키고, 동적 프ogramming(DP) 기반 최적화를 통해 안정적인 온도 제어와 에너지 효율 향상을 달성한다.

ABSTRACT

This article proposes an offline Energy Management System (EMS) for Parallel Hybrid Electric Vehicles (PHEVs). Dividing the torque between the Electric Motor (EM) and the Internal Combustion Engine (ICE) requires a suitable EMS. Batteries are vital to HEVs and significantly impact overall vehicle cost and performance. High temperature and high battery State of Charge (SOC) are the main factors that accelerate battery aging. SOC is the most critical state variable in EMS and was usually considered the only dynamic variable in previous studies. For simplicity, the battery temperature was often assumed to be constant, and the effect of EMS on temperature change was neglected. In this paper, we first apply Dynamic Programming (DP) to a PHEV without considering battery temperature variations. Then, the battery model is improved by modeling the cooling system to take into account temperature variations and show how neglecting the thermal dynamics of the battery in EMS is impractical. Finally, by integrating battery temperature as a state variable in the optimization problem, a new EMS is proposed to control battery temperature and SOC variation. Simulation results of the tested vehicle show that the proposed method controls battery charge and temperature. The proposed EMS method prevents uncontrolled fluctuations in battery temperature and reduces its deterioration rate.

연구 동기 및 목표

• 이전의 EMS 연구들이 배터리 온도를 일정하다고 가정하고 열역학을 무시하는 한계를 해결한다.
• 에너지 관리 전략에서 상태율(SOC)과 온도를 모두 제어하여 배터리 수명을 연장한다.
• 배터리의 전기적 행동과 열적 행동 간의 상호작용을 고려한 통합형 EMS를 개발한다.
• 배터리 기반 에너지 관리 시스템에서 열 효과를 忽시할 경우의 비현실성을 입증한다.
• 표준 주행 사이클 하에서 시뮬레이션 검증을 통해 전력 분배 및 열 제어의 통합 제어를 통한 배터리 열화 감소 방법을 제공한다.

제안 방법

• 기본 성능 평가를 위해 열역학을 고려하지 않은 초도 PHEV 모델에 동적 프로그래밍(DP)을 적용한다.
• 열역학과 냉각 시스템 영향을 포함한 세부적인 배터리 전기-열 모델을 개발한다.
• 최적화 문제의 상태 공간을 배터리 온도를 동적 상태 변수로 포함하도록 확장한다.
• 증강된 상태 벡터(SOC 및 온도)를 사용하여 DP를 재실행함으로써 연료 소비와 열 스트레스를 최소화한다.
• 운영 중 과도한 온도 상승을 방지하기 위해 열 피드백을 제어 로직에 통합한다.
• 표준 주행 사이클 하에서 대표적인 PHEV를 대상으로 시뮬레이션을 통해 향상된 EMS를 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 배터리 열역학을 忽시할 경우 PHEV 에너지 관리 시스템의 성능과 수명에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 EMS에 배터리 온도를 상태 변수로 통합할 경우 배터리 건강과 시스템 효율에 얼마나 기여하는가?
• RQ3 열 제어는 PHEV의 SOC 변화와 연료 소비에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 전기적 및 열적 동역학을 모두 포함한 통합 최적화 프레임워크는 더 지속 가능한 배터리 운용을 이끌 수 있는가?
• RQ5 제안된 EMS는 SOC 전용 기반 EMS와 비교해 온도 안정성과 배터리 노후화 측면에서 어떻게 다른가?

주요 결과

• 제안된 EMS는 배터리 상태율(SOC)과 온도를 성공적으로 제어하여 통제되지 않는 변동을 방지한다.
• 열역학을 忽시하는 전통적 EMS와 비교해 배터리 온도 변동이 현저히 감소한다.
• 최적화 프레임워크에 열역학을 통합함으로써 배터리 열화 속도가 측정 가능한 수준으로 감소한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 운영 중 열 스트레스를 최소화함으로써 에너지 효율을 향상시킨다는 것을 확인한다.
• EMS 설계에서 열 효과를 忽시할 경우 비현실적이고 잠재적으로 손상될 수 있는 운용 조건에 이를 수 있음을 입증한다.
• 이중 상태 변수(SOC 및 온도)를 사용한 DP 기반 최적화는 PHEV에 더 견고하고 지속 가능한 제어 전략을 제공한다.