전기차는 어느새 우리 삶의 친숙한 이동 수단으로 자리 잡았습니다. 전기차의 급속한 보급으로 환경 친화적이면서도 편리한 전기차 시대가 공식적으로 도래했습니다. 하지만 배터리가 모든 에너지를 공급하는 전기차의 특성상 에너지 효율을 확보하는 과제는 여전히 남아 있습니다. 이에 현대자동차그룹은 전기차의 효율 향상을 위해 '열 관리'에 주목해 왔습니다. 본 기사에서는 전기차의 성능과 효율을 극대화하는 NF그룹의 전기차 열 관리 기술을 소개합니다.
열 관리 기술(HVCH전기 자동차의 대중화에 필수적입니다.
전기 자동차에서 필연적으로 발생하는 열은 사용 방식에 따라 에너지 효율에 상당한 영향을 미칩니다. 열 방출 및 흡수 과정의 효율을 높이면 편의 기능 활용과 주행 거리 확보라는 두 가지 목표를 동시에 달성할 수 있습니다.
전기차에 편의 기능이 많을수록 배터리 소모량이 많아지고 주행 가능 거리가 짧아집니다.
일반적으로 전기차의 전력 전송 과정에서 전기 에너지의 약 20%가 열로 손실됩니다. 따라서 전기차의 가장 큰 과제는 손실되는 열 에너지를 최소화하고 전력 효율을 높이는 것입니다. 뿐만 아니라, 전기차는 배터리에서 모든 에너지를 공급받기 때문에 엔터테인먼트 및 보조 장치와 같은 편의 기능을 많이 사용할수록 주행 거리가 줄어드는 경향이 있습니다.
또한, 겨울철에는 배터리 효율이 저하되어 주행 거리가 평소보다 짧아지고 충전 속도도 느려집니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 NF 그룹은 전기 자동차의 다양한 전장 부품에서 발생하는 폐열을 실내 난방용 히트 펌프 시스템 등에 활용하여 에너지 소비를 줄이는 방안을 연구하고 있습니다.
NF 그룹은 전기차 배터리 효율을 향상시킬 미래형 열 관리 기술 연구를 지속하고 있습니다. 이 중에는 배터리 에너지 소모를 최소화하는 "신개념 난방 시스템"이나 "열선 유리 제상 시스템"과 같이 곧 양산될 기술도 포함되어 있습니다. 또한, NF 그룹은 "외부 열 관리 배터리 충전소"라는 충전 인프라를 개발하고 있으며, 전기차에 탑재된 보조 장치 사용 시 운전자 편의성과 에너지 절약 효과를 동시에 누릴 수 있는 "AI 기반 개인 맞춤형 보조 제어 로직" 연구도 진행하고 있습니다.
다양한 충전 조건에서 배터리 온도를 일정하게 유지하는 외부 열 관리 워크스테이션
일반적으로 배터리는 약 25℃의 온도에서 최적의 충전 속도와 효율을 유지하는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 외부 온도가 너무 높거나 낮으면 전기차 배터리 성능 저하 및 충전 속도 감소로 이어집니다. 이러한 이유로 전기차 배터리의 적절한 온도 관리가 중요합니다. 동시에 고속 충전 시 발생하는 열 관리에도 더욱 주의를 기울여야 합니다. 더 높은 출력으로 배터리를 충전할수록 더 많은 열이 발생하기 때문입니다.
NF 그룹의 외부 열 관리 스테이션은 외부 온도와 관계없이 온수와 냉수를 별도로 준비하여 충전 중 전기차 내부로 공급함으로써 PTC 히터를 생성합니다.PTC 냉각수 히터/PTC 공기 히터열 관리 시스템에 필수적입니다.
AI 기반 개인 맞춤형 협업 제어 로직은 사용자 편의성과 효율성을 향상시킵니다.
NF 그룹은 전기차 운전자가 보조 장치 사용을 최소화할 수 있도록 에너지 절약형 "AI 기반 개인 맞춤형 보조 제어 로직"을 개발하고 있습니다. 이 기술은 운전자가 AI 차량의 일반적인 선호 보조 설정값을 학습하여 날씨, 온도 등 다양한 조건을 고려한 최적화된 보조 환경을 스스로 제공하는 기술입니다.
AI 기반 개인 맞춤형 차량 동선 제어 로직은 승객의 요구를 예측하고 차량이 스스로 최적의 실내 동선 환경을 조성합니다.
AI 기반 개인 맞춤형 협업 제어 로직의 장점은 다음과 같습니다. 첫째, 탑승자가 보조 장치를 직접 조작할 필요가 없어 편리합니다. AI가 탑승자의 원하는 보조 상태를 예측하고 사전에 보조 제어를 실행하므로, 탑승자가 보조 장치를 직접 조작할 때보다 원하는 실내 온도를 더 빠르게 달성할 수 있습니다.
둘째, 보조 장치의 작동 빈도가 낮아짐에 따라 보조 장치 제어에 사용되는 물리적 버튼을 차량 내부에 구현하는 대신 터치스크린에 통합할 수 있습니다. 이러한 변화는 향후 전기차에서 초박형 콕핏과 더 넓은 실내 공간 구현에 기여할 것으로 기대됩니다.
마지막으로, 전기차 배터리의 에너지 소비량을 약간 줄일 수 있습니다. 관련 로직을 통해 승객의 상호 지원 조작을 최소화함으로써, 점진적이고 계획적인 열 상태 변화 제어를 수행하여 에너지 절약을 극대화할 수 있습니다. 가장 중요한 것은, AI 기반 개인 맞춤형 상호 지원 제어 로직을 전기차의 통합 열 관리 제어 로직과 연동하면 승객의 개입 없이도 에너지 소비 예측 성능을 향상시킬 수 있다는 점입니다. 즉, 미래 예측이 정확할수록 더 많은 에너지를 체계적으로 제어할 수 있으므로, 배터리 효율을 개선하고 차량 전체 에너지 관리 관점에서 에너지 소비를 최소화할 수 있습니다.
게시 시간: 2023년 3월 29일
