극한 추위에서도 효율적인 전기차 충전·열관리 온라인 제어

초록

본 논문은 저온 환경에서 배터리 온도와 충전 전력을 동시에 관리하기 위해, 충전·열동역학을 큐 모델로 변환하고 Lyapunov 최적화를 이용한 예측‑프리 온라인 제어 알고리즘을 제시한다. 실시간 비용 최소화와 온도 제약 보장을 이론적으로 증명하고, 실제 PV·그리드 데이터와 EV 도착·퇴차 패턴을 사용한 시뮬레이션을 통해 성능과 강인성을 검증한다.

상세 분석

이 연구는 저온에서 전기차 배터리의 내부 저항 증가·용량 감소가 충전 효율을 급격히 저하시킨다는 물리적 사실을 출발점으로 삼는다. 기존 연구들은 사전 예열 단계만 고려하거나, 미래 정보를 완벽히 알 수 있다는 가정 하에 오프라인 최적화를 수행했지만, 실제 충전 스테이션은 EV 도착 시점, 배터리 초기 온도, PV 발전량, 전력 가격 등 다중 불확실성에 직면한다. 논문은 이러한 불확실성을 확률 모델링 없이 다루기 위해 두 가지 큐를 도입한다. 첫 번째는 충전 전력 요구를 ‘마감‑기준’ 큐로 묶어 남은 주차 시간이 동일한 차량들을 하나의 큐에 할당함으로써, 마감 시간에 대한 가중치를 자연스럽게 반영한다. 두 번째는 배터리 열동역학을 에너지 저장 큐와 유사하게 모델링한다. 열 손실은 큐의 방전, 히터 전력은 큐의 충전으로 해석하여, 온도 구간