통합 전력·열 관리로 겨울 HEV 연비 혁신

본 논문은 겨울철 혼잡 주행 상황에서 하이브리드 전기차(HEV)의 연료 소비가 급증하는 원인으로 엔진 냉각수 온도 저하와 실내 난방 요구를 제시한다. 이를 해결하기 위해 저자들은 전력 분할, 엔진 열 관리, 실내 난방을 동시에 최적화하는 통합 전력·열 관리(i‑PTM) 프레임워크를 개발하였다. 먼저, 토요타 프리우스(2017년형)를 실험 차량으로 사용해 배터리 SOC, 엔진 냉각수 온도, 연료 흐름 등 주요 변수들을 측정하고, 이를 기반으로 제어 지향 모델을 구축하였다. 배터리 모델은 SOC 변화식을 이용해 전압·내부 저항을 SOC 의 함수로 정의했으며, 엔진 열 모델은 냉각수 온도(T_cl)를 상태 변수로 삼아 연료 연소열, 배기열, 공기 대류열, 라디에이터 열 방출, 그리고 난방 열(˙Q_heat) 간의 에너지 흐름을 열역학적으로 기술하였다. 난방 열은 엔진 배기·냉각수 열을 활용해 실내 온도(T_cab)를 조절하는 식(9)으로 모델링되었으며, 실내 온도 변화는 배터리와 동일한 1차 시스템으로 단순화하였다. 모델 검증 결과, 실제 도시 주행 사이클에서 배터리 SOC와 엔진 냉각수 온도, 연료 흐름을 높은 정확도로 재현하였다. 다음으로, 최적화 문제를 동적 프로그래밍(DP)으로 정형화하였다. 세 가지 DP 형태가 제시되었다. (1) Baseline‑DP: SOC만을 상태 변수로 하고, 배터리 전력과 엔진 모드를 제어 입력으로 하는 1차원 DP로, 엔진 열 효과를 무시한다. (2) Thermal‑DP: SOC와 엔진 냉각수 온도(T_cl)를 상태 변수로 추가한 2차원 DP로, 엔진 온도 보정 계수를 통해 연료 소비에 온도 의존성을 반영한다. (3) Thermal‑Cabin‑DP: 위에 실내 온도(T_cab)를 상태 변수로, 난방 전력(˙Q_heat)을 제어 입력에 포함한 3차원 DP로, 난방 요구를 유연하게 조정하면서 엔진 열을 효율적으로 활용한다. 각 DP는 연료 소비를 최소화하는 목적함수와 SOC·T_cl·T_cab·배터리 전력·엔진 모드·난방 전력에 대한 제약조건을 포함한다. 시뮬레이션은 실제 안아버(미시간)에서 기록한 16분 길이의 혼잡 도시 주행 사이클을 사용했으며, 외기 온도는 –10 °C로 설정하였다. 난방 전력 요구는 1500 W로 고정하거나, Thermal‑Cabin‑DP에서는 실내 온도 구간(예: 20–24 °C) 내에서 조절 가능하도록 하였다. 시뮬레이션 결과는 다음과 같다. 규칙 기반 제어와 비교했을 때 Thermal‑DP는 엔진을 저부하 충전 모드로 운전해 냉각수 온도를 유지하고 배터리 SOC를 높이며, 연료 소비를 약 6 % 절감한다. Baseline‑DP와 Thermal‑DP를 비교하면, Thermal‑DP는 초기 구간에 엔진을 적극 가동해 전기·열 에너지를 저장하고, 후반부에 저장된 전기를 활용해 엔진 고부하 운전을 피함으로써 전체 연료 소비를 2.7 % 추가 절감한다. Thermal‑Cabin‑DP는 난방 전력을 필요에 따라 조절함으로써 엔진 운전 시간을 최소화하고, 실내 온도 제어 범위 내에서 연료 절감 효과를 극대화한다. 특히, 엔진이 가동 중일 때 난방 열을 동시에 공급함으로써 별도의 전기 히터 사용을 줄이고, 엔진 열을 효율적으로 재활용한다는 점이 강조된다. 결론적으로, 엔진 열 관리와 실내 난방을 전력 분할 전략에 통합하면 겨울철 HEV의 연료 효율을 크게 향상시킬 수 있다. 논문은 제어 지향 모델의 실험 검증, 다차원 DP 최적화, 실제 주행 사이클 적용이라는 전 과정을 체계적으로 제시함으로써 향후 실시간 적용 가능한 근사 알고리즘(MPC, 강화학습 등) 개발의 기반을 마련한다. 또한, 엔진이 유일한 난방 자원인 현재 설계에서 전기 히터·열 펌프 등 다중 난방 옵션을 포함한 확장 연구가 필요함을 제안한다.