연료전지 자동차를 위한 공기 온도와 유량의 최적화
- Alternative Title
- Optimization of Air Temperature and Flowrate for Fuel Cell Vehicle
- Abstract
- 본 논문은 연료전지 자동차의 스택에서의 공기온도와 유량을 제어하여 최대의 효율을 향상시키기 위한 방법을 연구하였으며, 유전알고리즘을 통한 차량의 주행사이클에 적용하여 시뮬레이션 하였다.
연료전지 차량에 있어서 입구공기의 가습시스템은 가습장치에 있어서는 매우 유효하지만, 제습 조절 과정에서는 취약점을 보인다. 그러므로 기존 연구의 입구공기의 습도를 조절하는 방법은 연료전지 차량에서 수 관리(Water management) 시스템으로는 복잡하고 또한 제어하기가 힘들다.
본 논문은 공기유량과 온도를 조정함으로써 연료전지 내에서 수 관리를 조절하는 보다 나은 방법을 제시하였다. 여기에 관계되는 인자들은 습도를 조절하는 방법보다도 유용하게 활용되는데, 주기적 조절 시스템이 입구 공기의 상태를 조절하기 위하여 사용된다. 또한 50초를 주기로 변화를 주면서 시뮬레이션을 하였는데, 여기에 필요한 유량과 온도는 유전 알고리즘으로부터 생성된 최적의 값 이다. 이러한 컨트롤 시스템을 시뮬레이션 하여 결과적으로 수분평형(Water balance) 조절을 최적화 하였다. 수분평형은 기공에서의 포화도를 알려주는 자료인데, 본 논문 에서는 포화도 0.1을 유지하여 시스템이 최적이 되도록 조절 하였다.
본 논문은 운전 사이클을 사용하여 다양한 동적 부하 조건하에서 테스트를 한 결과를 정리하였다. 또한 본 논문에서는 최적화방법(Optimization method)을 성공적으로 제시하였으며, 이를 입증하기 위하여 시뮬레이션을 통한 검증된 결과들을 보여주었다.
이러한 결과로 고출력을 요구하는 연료전지 차량은 많은 동력을 사용하기 때문에 스택으로부터 수분이 많이 발생하고 있음을 알 수 있다. 이렇게 고출력 영역에서 연속적으로 수분이 더해지면 단시간 내에 넘침(Flooding) 현상이 발생한다. 이러한 넘침 현상이 발생되면 시스템의 효율뿐만 아니라 장치의 수명에도 영향을 미치기 때문에, 수분을 제거해줌으로써 예방할 수 있다. 따라서 이 목적을 달성하기 위해서 공기온도나 공기유량을 증가 시키는 방법을 선택하여 연구 하였다.
본 논문에서는 유전알고리즘을 확립하여 제어요소로써의 최적의 값을 성공적으로 규명하였으며, 또한 최적값 으로의 도달 속도면에서 기존의 스캐닝방법(Scanning method)보다도 훨씬 더 빠르다는 것을 표와 그래프로 나타내어 우수성을 입증하였다.
- Issued Date
- 2014
- Awarded Date
- 2014. 2
- Type
- Dissertation
- Publisher
- 부경대학교
- Alternative Author(s)
- You, Jin Kwang
- Affiliation
- 대학원
- Department
- 대학원 기계공학학ㆍ연협동과정
- Advisor
- 최광환
- Table Of Contents
- Contents vi
List of Figures ix
List of Tables xiii
1.Introduction 1
1.1 Historical perspective 2
1.2 PEM fuel cells 4
1.3 Motivation and scope 6
1.4 Research goal 8
1.5 Research contributions 8
2.Literatures 10
2.1 Fuel cell model 10
2.2 Vehicle power model 13
2.2.1 Total vehicle mass 14
2.2.2 Running resistances 16
2.2.2.1 Aerodynamic drag force 17
2.2.2.2 Rolling resistance force 18
2.2.2.3 Vehicle acceleration force 18
2.2.2.4 Incline force 19
2.2.2.5 Total running resistance force 20
2.2.3 Electric motor calculations 22
2.2.3.1 Electric motor output power requirement 23
2.2.3.2 Electric motor input power requirement 24
2.2.3.3 Off-road vehicle torque requirement 26
2.2.3.4 Electric motor torque requirement 27
2.2.4 Electrical storage calculations 29
2.2.5 Electric unit charger calculations 32
2.2.6 AC/DC converter calculations 34
2.2.7 Generator calculations 34
2.3 Fuel cell water transportation model 36
2.3.1 Water balance 37
2.3.2 Water state in fuel cell process 38
2.3.3 Water state in convection process 40
2.3.4 Evaporation process 43
2.4 Experimental data 44
2.4.1 Experiment apparatus 45
2.4.2 Apparatus components 46
2.4.3 Model verification 49
2.5 Optimization 53
2.5.1 Genetic algorithms 53
2.5.2 Genetic algorithm cycle 54
2.5.3 Encoding 55
2.5.4 Fitness function evaluation 56
2.5.5 Selection 58
2.5.6 Crossover 60
2.5.7 Mutation 62
2.6 Vehicle driving cycle 64
2.6.1 NYCC 65
2.6.2 ECE 15 + EUDC / NEDC 66
2.6.3 JP_10_15_MODE 69
2.6.4 FTP72 70
2.6.5 SFTP SC03 72
2.6.6 SFTP US06 73
3. Method 75
3.1Driving cycle 75
3.2 Model and parameters 76
3.2.1 Vehicle 76
3.2.2 Fuel cell 77
3.2.3 Water transportation 78
3.3 Optimization control 78
3.3.1 Generate population 80
3.3.2 Fitness function 80
3.3.3 Selection 80
4. Result and discussion 81
4.1 Fuel cell power demand 81
4.2 Liquid saturation level 87
4.3 Optimization result 93
5. Conclusions 108
References 110
Acknowledgement 113
- Degree
- Doctor
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- 대학원 > 기계공학학연협동과정
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