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전기차 열관리 기술의 미래, 어디까지 발전할까

전기차는 자신도 모르게 친숙한 이동 수단이 되었습니다.전기자동차의 급속한 확산으로 친환경성과 편리성을 모두 갖춘 전기자동차 시대가 본격화되었습니다. 그러나 에너지를 배터리가 모두 공급하는 전기자동차의 특성상 에너지 효율성을 위한 투쟁은 여전히 존재합니다.이에 현대자동차그룹은 전기차의 효율성 향상을 위해 '열관리'에 주목했다.전기차의 성능과 효율성을 극대화하는 NF그룹의 전기차 열관리 기술을 소개합니다.

열 관리 기술(HVCH) 전기차 대중화에 필요한

전기 자동차에서 필연적으로 발생하는 열은 사용 방법에 따라 에너지 효율에 큰 영향을 미칩니다.방열과 흡수 과정에서 효율을 높이면 편의사양 활용과 주행거리 확보라는 두 가지 방식을 동시에 잡을 수 있다.

전기차에 편의사양을 많이 적용할수록 배터리 소모는 많아지고 주행거리는 짧아진다.

일반적으로 전기자동차의 동력전달 과정에서 전기에너지의 약 20%가 열로 사라진다.따라서 전기자동차의 가장 큰 이슈는 낭비되는 열에너지를 최소화하고 전기의 효율을 높이는 것이다.뿐만 아니라 모든 에너지를 배터리에서 공급하는 전기차의 특성상 엔터테인먼트, 보조 보조 장치 등 편의사양을 많이 사용할수록 주행거리는 짧아진다.

또한 겨울철에는 배터리 효율이 떨어지며 평소보다 주행거리가 줄어들고 충전 속도도 느려진다.이러한 문제를 해결하기 위해 NF그룹은 전기자동차의 다양한 전장 부품에서 발생하는 폐열을 실내 난방용 히트펌프 시스템 등에 활용하여 에너지 소비를 줄이기 위해 노력하고 있습니다.

동시에 NF그룹은 전기차 배터리의 효율성을 향상시킬 미래 열관리 기술을 지속적으로 연구하고 있다.이 중에는 발열을 위해 배터리에서 공급되는 에너지를 최소화하는 '신개념 히팅 시스템'이나 신개념 '유리 가열 성에 제거 시스템' 등 곧 양산될 기술도 있다.또한 NF그룹은 '외부 열관리 배터리 충전소'라는 충전 인프라를 개발하고 있다.또한, 전기차에서 코보조 장치 사용 시 운전자의 편의성을 향상시키고 에너지 절약 효과를 누릴 수 있는 'AI 기반 개인 맞춤형 코보조 제어 로직'도 연구하고 있습니다.

다양한 충전 조건에서 배터리 온도를 유지하는 외부 열 관리 워크스테이션

일반적으로 배터리는 섭씨 25도 정도의 온도를 유지하면서 최적의 충전율과 효율을 유지하는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 외부 온도가 너무 높거나 너무 낮으면 전기차 배터리 성능 저하 및 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 충전 속도에.이것이 바로 EV 배터리의 특정 온도 관리가 중요한 이유입니다.동시에, 배터리를 고속 충전할 때 발생하는 열 관리에도 더욱 주의가 필요하다.더 많은 전력으로 배터리를 충전하면 더 많은 열이 발생하기 때문입니다.
NF그룹의 외부 열관리 스테이션은 외부 온도에 관계없이 따뜻한 냉각수와 차가운 냉각수를 별도로 준비하여 충전 시 전기차 내부에 공급함으로써 PTC 히터(PTC 절삭유 히터/PTC 에어 히터열 관리 시스템에 꼭 필요한 것입니다.

PTC 절삭유 히터
PTC 절삭유 히터
PTC 절삭유 히터02
PTC 에어히터03

AI 기반 개인화된 협업 제어 로직으로 사용자 편의성과 효율성 향상

NF그룹은 전기차 탑승자의 보조장치 작동을 최소화하도록 돕고, 에너지를 절약하는 'AI 기반 맞춤형 보조 제어 로직'을 개발하고 있다.AI 차량이 평소 선호하는 보조 보조 설정을 라이더가 학습해 날씨, 기온 등 다양한 조건을 고려해 라이더에게 최적화된 보조 보조 환경을 스스로 제공하는 기술이다.
AI 기반 개인별 협응 제어 로직으로 승객의 요구를 예측하고, 차량이 스스로 최적의 실내 협응 환경을 조성합니다.

AI 기반 개인화 협업 제어 로직의 장점은 다음과 같다. 첫째, 라이더가 보조 보조 장치를 직접 조작할 필요가 없다는 점이다.AI는 라이더가 원하는 코 어시스트 상태를 미리 예측하고 코 어시스트 제어를 구현할 수 있어, 라이더가 코 어시스트 장치를 직접 작동할 때보다 원하는 실내 온도에 더 빠르게 도달할 수 있습니다.

둘째, 보조 보조 장치의 작동 빈도가 낮기 때문에 보조 보조 제어에 사용되는 물리적 버튼을 차량 내부에 구현하는 대신 터치 스크린에 통합할 수 있습니다.이러한 변화는 미래 전기차의 초박형 콕핏 구현과 넓은 실내 공간 구현에 기여할 것으로 기대된다.

마지막으로, 전기 자동차 배터리의 에너지 소비를 약간 줄일 수 있습니다.관련 로직을 통해 승객의 상호 보조 운행을 최소화함으로써 점진적이고 계획적인 열 상태 변화 제어를 수행하여 에너지 절감을 극대화할 수 있습니다.가장 중요한 점은 AI 기반 개인화 상조 제어 로직을 전기차의 통합 열관리 제어 로직과 연계하면 승객의 개입 없이 에너지 소비 예측 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.즉, 미래를 정확하게 예측할수록 더 많은 에너지를 체계적으로 제어할 수 있어 차량 전체 에너지 관리 측면에서 배터리 효율을 높이고 에너지 소비를 최소화할 수 있다.


게시 시간: 2023년 3월 29일