[논문 리뷰] Optimal battery thermal management for electric vehicles with battery degradation minimization

Yue Wu, Zhiwu Huang외 5명|arXiv (Cornell University)|2023. 08. 06.

Advanced Battery Technologies Research인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 동적 프ogram밍(DP) 결과를 활용하여 전기자동차의 배터리 열관리 전략을 near-optimal하게 설계한 규칙 기반 전략을 제안한다. 이 전략은 냉각 에너지 소비와 배터리 열화를 동시에 최소화하며, 재생 브레이킹 에너지를 냉각에 활용하여 다양한 주행 조건에서 오프라인 DP 최적화와 3% 미만의 성능 차이를 보인다.

ABSTRACT

The control of a battery thermal management system (BTMS) is essential for the thermal safety, energy efficiency, and durability of electric vehicles (EVs) in hot weather. To address the battery cooling optimization problem, this paper utilizes dynamic programming (DP) to develop an online rule-based control strategy. Firstly, an electrical-thermal-aging model of the $ m LiFePO_4$ battery pack is established. A control-oriented onboard BTMS model is proposed and verified under different speed profiles and temperatures. Then in the DP framework, a cost function consisting of battery aging cost and cooling-induced electricity cost is minimized to obtain the optimal compressor power. By exacting three rules "fast cooling, slow cooling, and temperature-maintaining" from the DP result, a near-optimal rule-based cooling strategy, which uses as much regenerative energy as possible to cool the battery pack, is proposed for online execution. Simulation results show that the proposed online strategy can dramatically improve the driving economy and reduce battery degradation under diverse operation conditions, achieving less than a 3% difference in battery loss compared to the offline DP. Recommendations regarding battery cooling under different real-world cases are finally provided.

연구 동기 및 목표

• 고온 기상 조건에서 전기자동차의 배터리 과열 및 열화학적 폭주 문제를 해결한다.
• 활동적 배터리 열관리 시스템(BTMS)에서 배터리 열화와 냉각 에너지 소비를 동시에 최소화한다.
• 오프라인 최적 해에 근접한 성능을 달성하는 온라인, 계산 효율성이 높은 제어 전략을 개발한다.
• 동적 프로그래밍 결과에서 실행 가능한 규칙를 추출하여 최적 냉각의 실용적 구현을 가능하게 한다.
• 다양한 환경 조건에서 도시, 근교, 고속도로 주행 시나리오에 걸쳐 전략의 성능을 평가한다.

제안 방법

• 전기화학적, 열적, 열화 동역학을 통합적으로 기록할 수 있는 LiFePO4 배터리 팩을 위한 제어 목표 전기-열-노화 모델을 개발했다.
• 정규직교 실험 데이터를 기반으로 KULI 소프트웨어에서 세부적인 BTMS 모델을 구축하였으며, 압축기 출력, 냉각수 유량, 외기 온도, 차량 속도 등을 포함하였다.
• DP 프레임워크 내에서 배터리 열화 비용과 냉각에 의한 전기 비용을 통합한 비용 함수를 설정하여 최적의 압축기 출력 선택을 도모하였다.
• DP 해석 결과에서 유도된 세 가지 운영 규칙—빠른 냉각, 천천간 냉각, 온도 유지—을 기반으로 규칙 기반 전략을 구성하였다.
• 규칙 기반 전략을 설계하여 재생 에너지를 배터리 냉각에 우선적으로 활용함으로써 에너지 효율성을 향상시켰다.
• 실제 주행 프로파일과 다양한 환경 조건 하에서의 시뮬레이션을 통해 전략의 타당성을 검증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 EV에서 열화와 냉각 에너지 소비를 동시에 최소화할 수 있는 배터리 열관리 최적화 방법은 무엇인가?
• RQ2 최적 냉각 정책에서 나타나는 주요 운영 단계(예: 빠른 냉각, 온도 유지 등)는 무엇인가?
• RQ3 규칙 기반 전략이 오프라인 동적 프로그래밍 해에 비해 얼마나 근접한 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ4 냉각에 재생 에너지를 활용할 경우 주행 경제성과 배터리 수명에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 다양한 주행 조건과 외기 온도는 제안된 냉각 전략의 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 규칙 기반 전략은 오프라인 동적 프로그래밍 해와 비교해 배터리 열화에서 3% 미만의 차이를 보였다.
• 특히 고온 및 장거리 주행 조건에서 주행 범위를 크게 줄이지 않으면서도 배터리 열화를 크게 감소시켰다.
• 재생 에너지를 배터리 냉각에 활용하는 것은 주행 경제성 향상과 열화 최소화에 핵심적인 요소였다.
• BTMS 파라미터인 냉각수 유량과 압축기 속도는 냉각 속도에 영향을 주지만 전체 주행 경제성에 미치는 영향은 미미했다.
• 제안된 BTMS는 냉각 없음 및 기존의 MPC 기반 전략보다 열화 감소와 에너지 효율성 측면에서 뛰어난 성능을 보였다.
• 도시, 근교, 고속도로 주행 사이클 전반에서 우수한 성능을 유지하였으며, 외기 온도와 주행 거리가 증가할수록 효과가 더욱 뚜렷했다.