KR20220098982A - 차량의 전비 산출방법 - Google Patents
차량의 전비 산출방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20220098982A KR20220098982A KR1020210000940A KR20210000940A KR20220098982A KR 20220098982 A KR20220098982 A KR 20220098982A KR 1020210000940 A KR1020210000940 A KR 1020210000940A KR 20210000940 A KR20210000940 A KR 20210000940A KR 20220098982 A KR20220098982 A KR 20220098982A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- fuel efficiency
- section
- calculating
- average
- vehicle
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
- B60L58/00—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles
- B60L58/10—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries
- B60L58/12—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries responding to state of charge [SoC]
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
- B60L7/00—Electrodynamic brake systems for vehicles in general
- B60L7/10—Dynamic electric regenerative braking
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
- B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
- B60L2240/10—Vehicle control parameters
- B60L2240/12—Speed
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
- B60L2260/00—Operating Modes
- B60L2260/40—Control modes
- B60L2260/50—Control modes by future state prediction
- B60L2260/52—Control modes by future state prediction drive range estimation, e.g. of estimation of available travel distance
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
- B60Y2200/00—Type of vehicle
- B60Y2200/90—Vehicles comprising electric prime movers
- B60Y2200/91—Electric vehicles
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
- Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02T90/40—Application of hydrogen technology to transportation, e.g. using fuel cells
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Sustainable Energy (AREA)
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
Abstract
차량의 주행구간별 전비를 산출하는 단계; 복수의 주행구간별 전비의 평균인 기본전비를 산출하는 단계; 외기온별로 마련되며 차속과 SOC에 따라 매칭된 전비값들로 구성된 복수의 전비 매트릭스를 통하여 평균전비를 산출하는 단계; 및 기본전비와 평균전비에 각각 가중치를 두어 합산함으로써 최종전비를 산출하는 단계;를 포함하는 차량의 전비 산출방법이 소개된다.
Description
본 발명은 운전자에게 정확한 전비 정보를 제공함으로써 충전의 필요성을 알리고 충전 계획을 세울 수 있도록 하며, 제공하는 전비정보가 실시간으로 급격하게 변화되지 않고 완만하면서도 비교적 정확한 전비정보를 제공하기 위한 차량의 전비 산출방법에 관한 것이다.
최근 환경적인 문제로 인하여 전기차나 연료전지 차량 등 친환경 차량의 보급이 늘어나고 있다. 이러한 친환경 차량의 경우 차량에 고전압배터리를 탑재하고 고전압배터리의 전기에너지를 통하여 주행을 한다.
한편, 고전압배터리의 경우 충전에 시간이 소요되는 편이고 외부의 온도 등 외부환경과 고전압배터리 자체의 화학적 성질에 따라 저장하고 있는 전기에너지의 양과 효율이 실시간으로 변동된다. 따라서 전기차 등의 경우 전기차의 연비(전비)를 정확히 파악해야 향후에 주행가능한 거리를 비교적 정확하게 예측할 수 있고, 이를 통하여 주행 중 또는 주행 전 충전계획을 적절하게 수립할 수 있다.
구체적으로, 전기차는 전비 및 주행가능거리의 정밀하고 정확한 업데이트가 필요하다. 전기차량의 경우 배터리 방전시 주행이 불가능하며, 충전소의 공간적, 비용적 문제로 충전이 용이하지 않다. 이러한 이유로 정밀하고 정확한 전비를 기반으로 한 주행가능거리를 운전자에게 표출해야 한다. 이를 위해서는 발생량과 소모량을 기반으로 전비를 업데이트 해야 하며, 한번의 업데이트시 전비나 주행가능거리가 급격한 변동을 보이면 안된다. 그러나 현재 대다수 전비나 주행가능거리의 취약한 구간이 정차상태에서의 소모전력이 전비에 반영되어 나타나는 현상이며, 이를 해결하기 위해 정차구간의 소모전력을 주행시 발생한 회생제동 발생 전력으로 상쇄시켜 전비의 정밀도를 높일 필요가 있다.
한편, 외기온과 전비, 주행가능거리에는 상관관계가 존재한다. 배터리 성능은 외기온과의 밀접한 영향도를 가지므로 쿨러를 통해 배터리부의 온도를 일정하게 맞추려고 제어하게 된다. 하지만 외기온이 급격히 높거나 낮은 경우 쿨러로 완전한 대응이 어렵기 때문에 효율의 급격한 저하가 발생된다. 이를 전비나 주행가능거리에 반영하지 않을 경우 부정확한 전비 계산이 이루어진다. 이를 위해서 보정이 필요하며, Long-term 방식의 학습 사용이 필요하다.
상기의 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 운전자에게 정확한 전비 정보를 제공함으로써 충전의 필요성을 알리고 충전 계획을 세울 수 있도록 하며, 제공하는 전비정보가 실시간으로 급격하게 변화되지 않고 완만하면서도 비교적 정확한 전비정보를 제공하기 위한 차량의 전비 산출방법을 제공하고자 함이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 차량의 전비 산출방법은, 차량의 주행구간별 전비를 산출하는 단계; 복수의 주행구간별 전비의 평균인 기본전비를 산출하는 단계; 외기온별로 마련되며 차속과 SOC에 따라 매칭된 전비값들로 구성된 복수의 전비 매트릭스를 통하여 평균전비를 산출하는 단계; 및 기본전비와 평균전비에 각각 가중치를 두어 합산함으로써 최종전비를 산출하는 단계;를 포함한다.
각각의 주행구간은 정차구간과 이동구간으로 구성될 수 있다.
주행구간별 전비를 산출하는 단계에서는 이동구간에서 발생된 회생제동전력량이 정차구간의 소모전력량보다 큰 경우 이동구간의 소모전력량과 주행거리를 통하여 해당 주행구간의 전비를 산출할 수 있다.
주행구간별 전비를 산출하는 단계에서는 이동구간에서 발생된 회생제동전력량이 정차구간의 소모전력량보다 작은 경우 이동구간 및 정차구간의 소모전력량과 주행거리를 통하여 해당 주행구간의 전비를 산출할 수 있다.
기본전비를 산출하는 단계에서는 복수의 주행구간별 전비와 주행구간별 주행거리를 통하여 주행구간별 소모전력을 도출하고, 도출된 소모전력의 합과 주행거리의 합을 통하여 기본전비를 산출할 수 있다.
전비 매트릭스는 외기온 구간별로 복수개가 마련될 수 있다.
전비 매트릭스는 차속구간과 SOC구간에 따라 매트릭스 형태로 매칭된 전비값들로 구성될 수 있다.
전비 매트릭스는 주행데이터를 통하여 전비값이 업데이트될 수 있다.
전비 매트릭스는 전비값의 업데이트시 주행비율이 함께 업데이트될 수 있다.
평균전비를 산출하는 단계에서는 전비값에 주행비율에 따른 가중치를 두어 제1평균전비를 산출할 수 있다.
최종전비를 산출하는 단계에서는 기본전비 및 제1평균전비와 함께 현재 외기온에 따라 사용되는 현재 매트릭스와 나머지 매트릭스의 평균을 반영하여 최종전비를 산출할 수 있다.
평균전비를 산출하는 단계에서는 현재 외기온에 따라 사용되는 현재 매트릭스에서 차속구간마다 전비의 평균값을 도출하고 각각의 전비의 평균값에 가중치를 반영하고 합산하여 제2평균전비를 산출할 수 있다.
평균전비를 산출하는 단계에서는 나머지 매트릭스들을 구성하는 전비값들의 평균을 통하여 제3평균전비를 산출할 수 있다.
최종전비를 산출하는 단계에서는 기본전비, 제1평균전비, 제2평균전비 및 제3평균전비에 각각 가중치를 두어 합산함으로써 최종전비를 산출할 수 있다.
본 발명의 차량의 전비 산출방법에 따르면, 운전자에게 정확한 전비 정보를 제공함으로써 충전의 필요성을 알리고 충전 계획을 세울 수 있도록 하며, 제공하는 전비정보가 실시간으로 급격하게 변화되지 않고 완만하면서도 비교적 정확한 전비정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 전비 산출방법의 순서도.
도 2 내지 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 전비 산출방법을 설명하기 위한 그래프와 표.
도 2 내지 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 전비 산출방법을 설명하기 위한 그래프와 표.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 전비 산출방법의 순서도이고, 도 2 내지 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 전비 산출방법을 설명하기 위한 그래프와 표이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 전비 산출방법의 순서도로써, 본 발명에 따른 차량의 전비 산출방법은, 차량의 주행구간별 전비를 산출하는 단계; 복수의 주행구간별 전비의 평균인 기본전비를 산출하는 단계; 외기온별로 마련되며 차속과 SOC에 따라 매칭된 전비값들로 구성된 복수의 전비 매트릭스를 통하여 평균전비를 산출하는 단계; 및 기본전비와 평균전비에 각각 가중치를 두어 합산함으로써 최종전비를 산출하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 경우 전기차나 연료전지 차량 등 고전압배터리와 구동모터를 활용하여 주행을 하는 친환경 차량의 연비 즉, 전비를 정확하게 구하는데 목적이 있다. 정확한 전비 산출을 통하여 주행가능거리를 정확히 안내하고, 이를 위해 정차구간의 소모전력을 주행시 발생한 회생제동 발생 전력으로 상쇄시켜 전비의 정밀도를 높이도록 한다. 또한 산출된 전비의 보정을 수행하며, Long-term 방식의 학습을 수행한다.
먼저, 차량의 주행시에는 정차와 이동을 반복한다. 이를 그래프로 표현하면 도 2와 같다. 도 2의 경우 전기차의 주행 시뮬레이션을 나타낸 것으로서, 시간에 따른 차속의 변화를 보여준다. 도 2에 도시된 바와 같이 차량은 시동 후 정차 상태에서 이동상태로 변화되며 그 후 다시 정차와 이동을 반복하는 모습으로 나타낼 수 있다. 따라서 정차와 이동시마다 실시간으로 전비를 산출하여 나타낼 경우 운전자는 정확한 전비와 주행가능거리의 예측이 어려워 결국 필요한 충전시점을 알기 어렵고 충전계획을 세우는데 어려움을 겪는다.
본 발명의 경우 차량의 시동 후 정차 상태에서의 소모전력을 측정한다(S100,S120). 그리고 차속이 일정 차속 이상으로서 이동하는 상황인 경우에는 다음 정차시까지 또는 일정시간 동안 소모전력을 측정한다(S140,S160). 다만, 이동시에는 제동을 수행하는 경우가 발생되고, 이 경우에는 회생제동에 의한 발전전력도 함께 측정하도록 한다(S160).
따라서 차량의 주행구간별 전비를 산출하는 단계를 수행하며, 각각의 주행구간은 정차구간과 이동구간으로 구성될 수 있다. 일정 차속(예: 10km/h)을 기준으로 정차와 주행을 구분하며, 정차시 사용 전력, 주행시의 사용 전력, 주행 회생제동시의 발전 전력을 통하여 발생하는 소모/발전 전력을 3가지로 나누어 계산할 수 있다.
도 2에 도시된 경우에는, 구간1과 구간2가 각각 정차와 이동을 나타내는 것으로서 하나의 주행구간으로 세트를 구성한다. 그리고 구간3과 구간4가 함께 그 다음 주행구간을 구성한다. 이러한 방식으로 각각의 주행구간에 대한 전비를 산출한다.
구체적으로, 주행구간별 전비를 산출하는 단계에서는 이동구간에서 발생된 회생제동전력량이 정차구간의 소모전력량보다 큰 경우 이동구간의 소모전력량과 주행거리를 통하여 해당 주행구간의 전비를 산출할 수 있다(S200,S240).
주행구간별 전비를 산출하는 단계에서는 이동구간에서 발생된 회생제동전력량이 정차구간의 소모전력량보다 작은 경우 이동구간 및 정차구간의 소모전력량과 주행거리를 통하여 해당 주행구간의 전비를 산출할 수 있다.
예를들어, 도 2의 1 구간에서는 시동 후 주행시까지의 정차시 소모 전력을 계산한다.
2 구간에서는 주행후 다음 정차시까지의 소모 전력과 회생 제동을 계산한다. 이러한 과정으로 1 ~ 13구간(운행시작부터 운행 종료)까지 개별 구간에서 정차 소모전력 / 주행 소모전력 / 회생제동 소모 전력을 각각 계산한다.
그리고 전비와 주행가능거리의 업데이트 주기는 각 주행의 종료시점 또는 1개 구간 프로파일(주행or정차)이 길 경우 일정주행거리나 주행시간을 기점으로 업데이트 진행이 가능하다.
도 2의 1, 2 구간의 상황별 전비 계산 방법은 아래와 같다.
구간 2에서 발생 회생제동량이 구간 1에서 소모된 전력보다 큰 경우에는 구간 2의 소모전력/주행거리의 비로 전비를 구하고, 구간 2의 종료시점에 남은 전력량으로 주행가능 거리 계산을 수행한다.
그리고 또 다른 케이스로서, 구간 2의 구간에서 발생 회생제동량이 구간 1에서 소모된 전력보다 작은 경우에는 (구간 1의 소모전력 + 구간 2의 소모전력)/주행거리의 비로 전비를 구하고, 구간 2의 종료시점에 남은 전력량으로 주행가능 거리 계산이 가능하다(S220). 또는 이 경우 (구간 1의 소모전력 + 구간 2의 소모전력 - 구간 2의 회생제동전력)/주행거리의 비로 전비를 구하는 것도 가능하다.
이러한 과정을 통하여 정차시와 이동시에 순간적으로 전비가 급격하게 변화되는 현상을 방지하고, 또한 회생제동량을 반영하되 민감하지 않게 반영하며 회생제동량이 큰 경우에는 의미있게 반영함으로써 구간별로 안정적인 전비의 산출이 가능하도록 한다. 그리고 결국 정차구간과 이동구간으로 구성된 각각의 주행구간별 전비의 산출이 가능하다.
그리고 각 구행구간별로 산출한 전비를 바로 사용하는 것이 아니라 이를 좀 더 기초적인 데이터와 함께 혼합하여 사용함으로써 장시간에 걸쳐 완만한 전비의 변화를 도출한다.
구체적으로, 기본전비와 제1평균전비, 제2평균전비,제3평균전비를 각각 구하고, 이를 모두 반영하도록 한다.
먼저 복수의 주행구간별 전비의 평균인 기본전비를 산출하는 단계를 수행한다(S260,S300). 기본전비를 산출하는 단계에서는 복수의 주행구간별 전비와 주행구간별 주행거리를 통하여 주행구간별 소모전력을 도출하고, 도출된 소모전력의 합과 주행거리의 합을 통하여 기본전비를 산출할 수 있다.
예를들어, 앞서 설명한 주행구간별 전비를 3회 측정한 경우 3회의 주행구간 동안에의 전비를 모두 합산하여 평균을 도출하는 것이다. 즉, 복수의 주행구간별 전비와 주행구간별 주행거리를 통하여 주행구간별 소모전력을 도출한다. 그리고 도출된 소모전력의 합과 3개 구간동안의 주행거리의 합을 통하여 3개 구간동안 변화된 기본전비를 산출할 수 있다.
그 후 외기온별로 마련되며 차속과 SOC에 따라 매칭된 전비값들로 구성된 복수의 전비 매트릭스를 통하여 평균전비를 산출하는 단계를 수행하고, 기본전비와 평균전비에 각각 가중치를 두어 합산함으로써 최종전비를 산출하는 단계를 수행함으로써 최종전비를 구하고, 이를 통하여 최종주행가능거리의 산출이 가능하다.
구체적으로, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 하나의 매트릭스의 예시를 보여준다. 복수의 외기온 구간별로 각각 매트릭스를 구비한다. 각각의 매트릭스는 전비값들로 구성된다. 그리고 가로축은 차속구간, 세로축은 SOC구간으로 구성된다. 차량의 주행시마다 실시간으로 매트릭스의 전비값을 업데이트하거나 또는 주행구간별로 업데이트 또는 이동구간과 정차구간마다의 업데이트 등 다양한 방식으로 매트릭스 전비값의 업데이트가 가능하다.
그리고 매트릭스의 값을 이용하여 기본전비, 제1평균전비, 제2평균전비 및 제3평균전비 각각을 구한다.
구체적으로, 전비 매트릭스는 외기온 구간별로 복수개가 마련될 수 있다. 그리고 전비 매트릭스는 차속구간과 SOC구간에 따라 매트릭스 형태로 매칭된 전비값들로 구성될 수 있다. 또한, 전비 매트릭스는 주행데이터를 통하여 전비값이 업데이트될 수 있다(S320). 특히, 전비 매트릭스는 전비값의 업데이트시 주행비율이 함께 업데이트될 수 있다. 즉, 하나의 이동구간을 통한 업데이트시 차속과 SOC가 변화되는데, 이동구간 전체에 걸쳐 각각 점유되는 전비값들이 차지하는 시간의 비율을 각각의 전비값들과 함께 기록하도록 하는 것이다.
먼저, 제1평균전비를 산출한다(S400). 평균전비를 산출하는 단계에서는 전비값에 주행비율에 따른 가중치를 두어 제1평균전비를 산출할 수 있다. 즉, 매트릭스를 업데이트 하는 동안 도 3에 도시된 것과 같은 비율로 주행을 하였고, 해당 데이터를 기반으로 제1평균연비를 도출한다고 가정한다. 이 경우 A차속 고SOC의 경우 10%의 주행 점유율을 나타내고, B1차속 중SOC의 경우는 20%의 주행 점유율을 나타낸다. 따라서 결국 이 데이터를 통하여 제1평균전비를 구할 경우 (0.1 X 해당전비값(고SOC 정차) + 0.1 X 해당전비값(고SOC 중속) + 0.3 X 해당전비값(중SOC 고속)…)으로 구하여 주행점유율을 고려하여 제1평균전비를 구하는 것이다.
그리고 최종전비를 산출하는 단계에서는 기본전비 및 제1평균전비와 함께 현재 외기온에 따라 사용되는 현재 매트릭스와 나머지 매트릭스의 평균을 반영하여 최종전비를 산출할 수 있다.
구체적으로, 평균전비를 산출하는 단계에서는 현재 외기온에 따라 사용되는 현재 매트릭스에서 차속구간마다 전비의 평균값을 도출하고 각각의 전비의 평균값에 가중치를 반영하고 합산하여 제2평균전비를 산출할 수 있다(S500).
즉, 만약 현재의 외기온이 도 3의 매트릭스에 해당한다면 도 3의 매트릭스에서 차속구간마다 전비의 평균값을 도출하고 각각의 전비의 평균값에 가중치를 반영하고 합산하여 제2평균전비를 산출하는 것이다. 예를들어 A : 정차시 SOC별 전체 전비의 평균, B1,B2 : 중속시 SOC별 전체 전비의 평균, C : 고속시 SOC별 전체 전비의 평균이라고 하고, 각각의 가중치를 a,b,c라 할 경우 제2평균전비는 (A X a + B1 X b + B2 X b + C X c)로 구할 수 있다. 여기서 a+2b+c=1 이다.
한편, 평균전비를 산출하는 단계에서는 나머지 매트릭스들을 구성하는 전비값들의 평균을 통하여 제3평균전비를 산출할 수 있다(S600).
즉, 실시예의 경우 도 3의 매트릭스가 아닌 다른 매트릭스 즉, 다른 외기온에 관련된 매트릭스들의 값들을 반영하는 것이다. 예를들어 총 4개의 매트릭스가 존재하고, 각각의 매트릭스마다 16개의 전비값을 구비한다면, 나머지 3개 매트릭스의 전비값들인 48개 전비값들의 평균이 제3평균전비인 것이다.
그리고 최종전비를 산출하는 단계에서는 기본전비, 제1평균전비, 제2평균전비 및 제3평균전비에 각각 가중치를 두어 합산함으로써 최종전비를 산출할 수 있다. 즉, 최종전비는 아래와 같이 나타낼 수 있다(S700).
이러한 과정을 통하여 실시간의 전비의 변화부터 장시간에 걸친 전비의 경향까지 모두 고려하여 미래의 전비 예측이 가능하며, 이를 통하여 가장 합리적인 주행가능거리의 제시가 가능해지는 것이다.
본 발명의 차량의 전비 산출방법에 따르면, 운전자에게 정확한 전비 정보를 제공함으로써 충전의 필요성을 알리고 충전 계획을 세울 수 있도록 하며, 제공하는 전비정보가 실시간으로 급격하게 변화되지 않고 완만하면서도 비교적 정확한 전비정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 특정한 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 한도 내에서, 본 발명이 다양하게 개량 및 변화될 수 있다는 것은 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.
Claims (14)
- 차량의 주행구간별 전비를 산출하는 단계;
복수의 주행구간별 전비의 평균인 기본전비를 산출하는 단계;
외기온별로 마련되며 차속과 SOC에 따라 매칭된 전비값들로 구성된 복수의 전비 매트릭스를 통하여 평균전비를 산출하는 단계; 및
기본전비와 평균전비에 각각 가중치를 두어 합산함으로써 최종전비를 산출하는 단계;를 포함하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 1에 있어서,
각각의 주행구간은 정차구간과 이동구간으로 구성된 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 1에 있어서,
주행구간별 전비를 산출하는 단계에서는 이동구간에서 발생된 회생제동전력량이 정차구간의 소모전력량보다 큰 경우 이동구간의 소모전력량과 주행거리를 통하여 해당 주행구간의 전비를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 1에 있어서,
주행구간별 전비를 산출하는 단계에서는 이동구간에서 발생된 회생제동전력량이 정차구간의 소모전력량보다 작은 경우 이동구간 및 정차구간의 소모전력량과 주행거리를 통하여 해당 주행구간의 전비를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 1에 있어서,
기본전비를 산출하는 단계에서는 복수의 주행구간별 전비와 주행구간별 주행거리를 통하여 주행구간별 소모전력을 도출하고, 도출된 소모전력의 합과 주행거리의 합을 통하여 기본전비를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 1에 있어서,
전비 매트릭스는 외기온 구간별로 복수개가 마련된 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 1에 있어서,
전비 매트릭스는 차속구간과 SOC구간에 따라 매트릭스 형태로 매칭된 전비값들로 구성된 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 1에 있어서,
전비 매트릭스는 주행데이터를 통하여 전비값이 업데이트되는 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 8에 있어서,
전비 매트릭스는 전비값의 업데이트시 주행비율이 함께 업데이트되는 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 9에 있어서,
평균전비를 산출하는 단계에서는 전비값에 주행비율에 따른 가중치를 두어 제1평균전비를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 10에 있어서,
최종전비를 산출하는 단계에서는 기본전비 및 제1평균전비와 함께 현재 외기온에 따라 사용되는 현재 매트릭스와 나머지 매트릭스의 평균을 반영하여 최종전비를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 10에 있어서,
평균전비를 산출하는 단계에서는 현재 외기온에 따라 사용되는 현재 매트릭스에서 차속구간마다 전비의 평균값을 도출하고 각각의 전비의 평균값에 가중치를 반영하고 합산하여 제2평균전비를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 12에 있어서,
평균전비를 산출하는 단계에서는 나머지 매트릭스들을 구성하는 전비값들의 평균을 통하여 제3평균전비를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법. - 청구항 13에 있어서,
최종전비를 산출하는 단계에서는 기본전비, 제1평균전비, 제2평균전비 및 제3평균전비에 각각 가중치를 두어 합산함으로써 최종전비를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 전비 산출방법.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210000940A KR102476371B1 (ko) | 2021-01-05 | 2021-01-05 | 차량의 전비 산출방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210000940A KR102476371B1 (ko) | 2021-01-05 | 2021-01-05 | 차량의 전비 산출방법 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20220098982A true KR20220098982A (ko) | 2022-07-12 |
KR102476371B1 KR102476371B1 (ko) | 2022-12-09 |
Family
ID=82419965
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020210000940A KR102476371B1 (ko) | 2021-01-05 | 2021-01-05 | 차량의 전비 산출방법 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102476371B1 (ko) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120045278A (ko) * | 2010-10-29 | 2012-05-09 | 현대자동차주식회사 | 배터리 충방전 제어 로직 및 방법 |
KR20130129738A (ko) * | 2012-05-21 | 2013-11-29 | 현대자동차주식회사 | 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법 |
KR20140042306A (ko) * | 2012-09-28 | 2014-04-07 | (주)진우소프트이노베이션 | 전기자동차의 배터리 소모량에 관련된 가중치 정보의 수집 및 그 가중치 정보를 이용한 주행효율 판단 장치와 그 방법 |
KR101518918B1 (ko) * | 2013-12-26 | 2015-05-11 | 현대자동차 주식회사 | 주행가능거리 표시 장치 및 방법 |
KR20160135265A (ko) | 2014-03-24 | 2016-11-25 | 더 리젠츠 오브 더 유니버시티 오브 미시건 | 전기 차량의 배터리 전력 요구량 예측 |
JP2018019483A (ja) * | 2016-07-26 | 2018-02-01 | トヨタ自動車株式会社 | 車両の走行可能距離算出システムおよび走行可能距離算出方法 |
KR20200129551A (ko) * | 2019-05-09 | 2020-11-18 | 현대자동차주식회사 | 차량, 그와 통신하는 서버 및 그 제어 방법 |
-
2021
- 2021-01-05 KR KR1020210000940A patent/KR102476371B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120045278A (ko) * | 2010-10-29 | 2012-05-09 | 현대자동차주식회사 | 배터리 충방전 제어 로직 및 방법 |
KR20130129738A (ko) * | 2012-05-21 | 2013-11-29 | 현대자동차주식회사 | 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법 |
KR20140042306A (ko) * | 2012-09-28 | 2014-04-07 | (주)진우소프트이노베이션 | 전기자동차의 배터리 소모량에 관련된 가중치 정보의 수집 및 그 가중치 정보를 이용한 주행효율 판단 장치와 그 방법 |
KR101518918B1 (ko) * | 2013-12-26 | 2015-05-11 | 현대자동차 주식회사 | 주행가능거리 표시 장치 및 방법 |
KR20160135265A (ko) | 2014-03-24 | 2016-11-25 | 더 리젠츠 오브 더 유니버시티 오브 미시건 | 전기 차량의 배터리 전력 요구량 예측 |
JP2018019483A (ja) * | 2016-07-26 | 2018-02-01 | トヨタ自動車株式会社 | 車両の走行可能距離算出システムおよび走行可能距離算出方法 |
KR20200129551A (ko) * | 2019-05-09 | 2020-11-18 | 현대자동차주식회사 | 차량, 그와 통신하는 서버 및 그 제어 방법 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102476371B1 (ko) | 2022-12-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110341690B (zh) | 一种基于确定性策略梯度学习的phev能量管理方法 | |
CN110936949B (zh) | 基于行驶工况的能量控制方法、设备、存储介质及装置 | |
JP5472048B2 (ja) | 車載2次電池の状態定量化装置 | |
CN111267827B (zh) | 一种混合动力汽车能量管理方法和*** | |
CN110901645A (zh) | 一种增程式混合动力汽车续航里程的计算方法 | |
EP1243933A1 (en) | State of charge prediction method and apparatus for a battery | |
Chen et al. | Predictive equivalent consumption minimization strategy with segmented traffic information | |
CN111452794A (zh) | 一种确定能耗的方法及装置和确定驾驶策略的方法及装置 | |
CN108698607A (zh) | 用于运行机动车的方法、用于驱动***的控制单元以及驱动*** | |
CN104723895A (zh) | 车辆和用于估计电池的衰减的方法 | |
Ouddah et al. | From offline to adaptive online energy management strategy of hybrid vehicle using Pontryagin’s minimum principle | |
CN104881550A (zh) | 动力电池运行温度的自适应预测方法 | |
Veerendra et al. | Hybrid power management for fuel cell/supercapacitor series hybrid electric vehicle | |
CN113147507B (zh) | 剩余充电时长的估算方法、装置及电动汽车 | |
CN112498334B (zh) | 智能网联混合动力汽车的鲁棒能量管理方法及*** | |
Bhavsar et al. | Energy consumption reduction strategies for plug-in hybrid electric vehicles with connected vehicle technology in urban areas | |
Zhang et al. | Comparative study of equivalent factor adjustment algorithm for equivalent consumption minimization strategy for HEVs | |
CN113071336B (zh) | 一种车辆的增程器控制方法、***及车辆 | |
KR102476371B1 (ko) | 차량의 전비 산출방법 | |
CN113147506B (zh) | 基于大数据的车与车互学习充电剩余时间预测方法和装置 | |
CN113246958B (zh) | 基于td3多目标hev能量管理方法及*** | |
CN109606197A (zh) | 用于预测电动汽车剩余行驶里程的方法、装置和存储介质 | |
CN112613128B (zh) | 续航里程的预测方法、装置、设备、车辆和存储介质 | |
CN113829962B (zh) | 一种车辆的控制方法及装置 | |
Ceraolo et al. | Hybridisation of forklift trucks |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |