[논문 리뷰] MOVESTAR: An Open-Source Vehicle Fuel and Emission Model based on USEPA MOVES

Ziran Wang, Guoyuan Wu외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 08. 11.

Vehicle emissions and performance참고 문헌 9인용 수 18

한 줄 요약

MOVESTAR는 USEPA의 MOVES 기반으로, 연료 소모 및 배기가스를 추정하기 위해 단지 초단위 속도 데이터와 차량 유형만 필요로 하는 오픈소스이자 경량화된 차량 연료 및 배기가스 모델이다. 이 모델은 파이썬, 마트랩, C++ 플랫폼에서 실시간 및 사후 처리 연료 및 배기가스 계산을 가능하게 하며, 연결형 및 자율주행 차량의 에코드라이빙 시스템 평가에 효과를 보이며, 보급률이 높아질수록 배기가스 및 연료 사용이 유의미하게 감소함을 입증한다.

ABSTRACT

In this paper, we introduce an open-source model "MOVESTAR" to calculate the fuel consumption and pollutant emissions of motor vehicles. This model is developed based on U.S. Environmental Protection Agency's (EPA) Motor Vehicle Emission Simulator (MOVES), which provides an accurate estimate of vehicle emissions under a wide range of user-defined conditions. Originally, MOVES requires users to specify many parameters through its software, including vehicle types, time periods, geographical areas, pollutants, vehicle operating characteristics, and road types. In this paper, MOVESTAR is developed as a simplified version, which only takes the second-by-second vehicle speed data and vehicle type as inputs. To enable easy integration of this model, its source code is provided in various languages, including Python, MATLAB and C++. A case study is introduced in this paper to illustrate the effectiveness of the model in the development of advanced vehicle technology.

연구 동기 및 목표

• 복잡한 USEPA MOVES 모델의 단순화되고 접근성이 높은 대체 모델을 개발하여 차량 연료 소모 및 배기가스를 추정하고자 한다.
• 배기가스 모델링 전문 지식이 제한된 연구자 및 전문가들이 최소한의 입력 데이터로 쉽게 연료 및 배기가스 출력을 추정할 수 있도록 하고자 한다.
• 파이썬, 마트랩, C++ 등 다양한 플랫폼에서 오픈소스로 제공되는 구현체를 통해 시뮬레이션 환경 및 실시간 응용 프로그램에 통합할 수 있도록 하고자 한다.
• 협동형 에코드라이빙 시스템과 같은 고급 차량 기술의 성능 평가에 모델의 유용성을 입증하고자 한다.
• 데이터 입력 및 모델 실행을 단순화하여 교통 분야 연구에서 환경 영향 평가의 접근 장벽을 낮추고자 한다.

제안 방법

• MOVESTAR는 USEPA MOVES의 경량 변형으로, GUI 기반 매개변수 입력이 필요 없이 차량 유형과 초단위 속도 데이터에 집중한다.
• 다양한 차량 유형에 대해 MOVES에서 유도된 계수(A, B, C, M, f)를 사용하여 차량별 구동력(VSP)을 계산하고, 이를 통해 배기가스 배출률을 추정한다.
• VSP 기반의 배기가스 함수를 사용하여 매초 기준으로 배기가스 배출률을 계산하고, 거리 기준으로 정규화하여 배기가스 요율을 산출한다.
• PTV Vissim 미세교통 시뮬레이션 환경에서 실시간 사용을 위해 마트랩 스크립트, 파이썬 라이브러리, C++ DLL을 통한 통합을 지원한다.
• 입력 데이터는 사전에 초단위 속도 형식으로 전처리되어야 하며, 하위초단위 데이터를 필요한 해상도로 변환하기 위한 마트랩 스크립트('sbsSpd.m')가 제공된다.
• 출력 결과로는 .dat 형식의 배기가스 배출률(ER) 및 배기가스 요율(EF)이 포함되어 있어, 차량 기반 및 거리 기반 분석이 가능하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 단지 속도와 차량 유형 데이터만으로도 단순화되고 오픈소스인 모델이 차량 연료 소모 및 배기가스를 정확하게 추정할 수 있는가?
• RQ2 MOVESTAR가 Vissim 기반 시뮬레이션 환경에 통합될 경우, 실시간으로 배기가스 및 연료 소모를 평가할 수 있는가?
• RQ3 신호등이 설치된 도로에서 협동형 에코드라이빙 시스템은 얼마나 많은 배기가스 및 연료 소모를 감소시킬 수 있는가?
• RQ4 연결형 및 자율주행 차량(CAV)의 보급률이 변화할 경우 전체 연료 및 배기가스 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 MOVESTAR는 MOVES나 배기가스 모델링에 깊은 전문 지식이 없는 연구자들에게 실용적이고 접근 가능한 도구로 기능할 수 있는가?

주요 결과

• MOVESTAR는 GUI 기반 매개변수 입력이 필요 없이 제거함으로써 MOVES의 복잡성을 효과적으로 줄였으며, 속도와 차량 유형 입력만으로도 충분히 기능한다.
• C++ DLL을 통한 통합을 통해 PTV Vissim 환경에 성공적으로 통합되어, 미세교통 시뮬레이션 중 실시간으로 배기가스 및 연료 소모를 계산할 수 있었다.
• 사례 연구에서 CED 차량의 보급률이 높아질수록 기준 시나리오 대비 연료 소모 및 배기가스(NOx, HC, CO, CO2)가 일관되게 감소하는 결과를 보였다.
• 100% 일반 차량 시나리오가 기준이 되었으며, 이 경우 배기가스 배출량이 높았고, 100% EAD(에코어프로치 앤 데파르처) 시나리오는 성능 향상을 보였으며, CED 차량이 추가로 포함될수록 성능이 더욱 향상되었다.
• 모든 배기가스 및 연료 결과는 상대적 값으로 보고되었으며, 이는 모델이 다양한 차량 기술 시나리오 간 환경 성능을 정량적으로 평가할 수 있음을 확인시켰다.
• 파이썬, 마트랩, C++에서 제공되는 MOVESTAR의 오픈소스 성격은 다양한 연구 및 시뮬레이션 워크플로우에 널리 통합되고 보급될 수 있도록 한다.