[논문 리뷰] Optimal Thermal Management and Charging of Battery Electric Vehicles over Long Trips

Ahad Hamednia, Victor Davis Hanson외 6명|arXiv (Cornell University)|2022. 10. 07.

Electric Vehicles and Infrastructure인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 장거리 주행 중 배터리 전기차(BEVs)의 통합 열관리 및 충전소 계획을 위한 혼합정수비선형최적화 프레임워크를 제안한다. 폐열 회수를 위한 열펌프를 통합하고 이진 변수를 통해 충전 정류소를 모델링함으로써, 총 에너지 소비와 충전 시간을 최소화하여, 이러한 기능이 없는 기준 전략 대비 에너지 소비를 최대 19.4% 감소시키고 충전 시간을 최대 30.6% 단축시킨다.

ABSTRACT

This paper studies optimal thermal management and charging of a battery electric vehicle driving over long distance trips. The focus is on the potential benefits of including a heat pump in the thermal management system for waste heat recovery, and charging point planning, in a way to achieve optimality in time, energy, or their trade-off. An optimal control problem is formulated, in which the objective function includes the energy delivered by the charger(s), and the total charging time including the actual charging time and the detour time to and from the charging stop. To reduce the computational complexity, the formulated problem is then transformed into a hybrid dynamical system, where charging dynamics are modelled in the domain of normalized charging time. Driving dynamics can be modelled in either of the trip time or travel distance domains, as the vehicle speed is assumed to be known a priori, and the vehicle is only stopping at charging locations. Within the hybrid dynamical system, a binary variable is introduced for each charging location, in order to decide to use or skip a charger. This problem is solved numerically, and simulations are performed to evaluate the performance in terms of energy efficiency and time. The simulation results indicate that the time required for charging and total energy consumption are reduced up to 30.6% and 19.4%, respectively, by applying the proposed algorithm.

연구 동기 및 목표

• 제한된 주행 거리, 높은 충전 시간, 열효율성 부족으로 사용자 수용도가 낮아지는 장거리 BEV 주행 문제를 해결하기 위해.
• 통합된 열관리 및 충전 인fra구조 사용 최적화를 통해 그리드에서 미터까지의 에너지 효율성을 향상시키기 위해.
• 열펌프 통합 및 최적의 충전소 계획이 다양한 외기 온도에서 에너지 및 시간 효율성에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 배터리 온도, 충전 상태 및 충전 동역학을 포괄하는 계산적으로 실현 가능한 하이브리드 동적 시스템 모델을 개발하기 위해.
• 차량 설계 및 사용자 주행 계획에 활용할 수 있도록 에너지 효율성과 총 주행 시간 사이의 파레토 최적 트레이드오프를 제공하기 위해.

제안 방법

• 충전기로부터 공급되는 에너지와 총 충전 시간(회피 시간 포함)을 포함하는 혼합정수비선형계획문제(MINLP)로 문제를 수립하기 위해.
• 각 충전소를 사용할지 여부를 나타내는 이진 변수를 사용해 차량을 하이브리드 동적 시스템으로 모델링하기 위해.
• 계산 복잡도를 낮추고 확장성을 향상시키기 위해 충전 동역학을 정규화된 시간 도메인에서 표현하기 위해.
• 고정된 차량 속도를 가정하고, 주행 동역학을 시간 또는 거리 도메인에서 알려진 속도 프로파일을 사용해 모델링하기 위해.
• 특히 낮은 기온 환경에서 배터리 충전 효율성을 향상시키기 위해 열펌프를 열관리 시스템에 통합하여 폐열을 회수하기 위해.
• 최적화 도구를 사용해 수치적으로 문제를 해결하고, 다양한 조건에서 에너지 대 시간 트레이드오프에 대한 파레토 경계를 도출하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 열펌프를 열관리 시스템에 통합할 경우 장거리 BEV 주행에서 에너지 소비와 충전 시간에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 외기 온도와 차량 구성에 따라 총 주행 시간 또는 에너지 소비를 최소화하기 위해 최적의 충전 정류소 수와 위치는 어떻게 결정되는가?
• RQ3 열펌프의 존재와 다양한 충전 전력 제한 조건에서 에너지 효율성과 시간 효율성 간의 트레이드오프는 어떻게 변화하는가?
• RQ4 고정 또는 히우리스틱 충전 전략 대비 최적의 충전소 계획이 얼마나 효과적으로 회피 시간과 에너지 손실을 줄일 수 있는가?
• RQ5 제안된 최적화 프레임워크는 최적성 손실이 크지 않은 범위에서 실시간 구현을 위해 단순화될 수 있는가?

주요 결과

• 열펌프를 열관리 시스템에 통합함으로써, 열펌프가 없는 시스템 대비 총 에너지 소비가 최대 19.4% 감소하고 충전 시간이 최대 30.6% 단축된다.
• 외기 온도가 -10 °C일 경우, 열펌프를 사용할 경우 승객실 난방 수요가 감소하고 배터리 충전 속도가 향상되어 에너지 및 시간 효율성 측면에서 두 개의 충전 정류소가 최적임이 확인되었다.
• 온화한 기후(≥0 °C)에서는 시간 또는 에너지를 우선시하는지에 관계없이 최소한의 충전 정류소 수를 선호하는 전략이 최적임이 확인되었다.
• 특히 회피 시간과 에너지 손실을 최소화하는 경우, 단일 충전 정류소만으로도 최적 전략이 될 수 있으며, 이는 더 긴 충전 시간을 감수하는 것을 수반할 수 있다.
• 제안된 방법은 자동차 제조사 및 사용자가 시간 효율성 또는 에너지 효율성에 대한 선호도에 따라 주행 전략을 선택할 수 있도록 파레토 경계를 도출할 수 있게 한다.
• 충전 전에 열펌프를 최대 출력으로 배터리를 사전 예열하면 충전 속도와 효율성이 크게 향상되므로, 실시간 구현을 위한 단순화 전략으로서의 잠재력이 있다.