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시계열 딥러닝을 적용한 직렬형 하이브리드 자동차의 에너지 관리 전략에 관한 연구
황영하(Yeongha Hwang),황기연(Giyeon Hwang),응오 테 남(Nam The Ngo),도 쫑 뚜(Tu Trong Do),박지환(Jihwan Park),신승협(Seunghyup Shin),민경덕(Kyoungdoug Min),이상열(Sangyul Lee),김민재(Minjae Kim) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
본 논문에서는 직렬형 하이브리드 자동차(SHEV, Series Hybrid Electric Vehicle)를 구현하고, 이를 기반으로 레퍼런스 데이터를 최적화 기법 등을 활용하여 생성시켰다. 해당 레퍼런스 데이터는 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 최적의 에너지 분배 알고리즘을 만드는 데 활용되었다. 제안된 방법은 실시간 최적 에너지 분배 등에서 충분히 활용되어 보다 나은 효율의 하이브리드 자동차를 달성하는 데 기여할 것으로 기대된다.
동적계획법을 이용한 탈부착형 하이브리드 전기 자동차의 에너지원 용량매칭에 관한 연구
황영하(Yeong Ha Hwang),김종명(Jong Myung Kim),황기연(Gi Yeon Hwang),응오 테 남(Ngo The Nam),김민재(Min Jae Kim) 대한기계학회 2021 大韓機械學會論文集B Vol.45 No.4
지구 온난화로 인해 이산화탄소 배출량이 강하게 규제되고, 자동차 시장의 친환경화는 더욱 가속화되고 있다. 전기 자동차는 친환경 자동차의 모범답안으로 제시되고 있지만, 긴 배터리 충전시간이 장거리 운행에 있어 단점으로 지적된다. 하이브리드 자동차의 경우 대안이 될 수 있으나 전기모드로 달릴 때에도 적재되어 있는 엔진/발전기의 무게는 에너지 효율과 배기가스 저감에 불리하다. 따라서 이를 해결하기 위해 다양한 방법이 제시되었지만, 만족할 성과를 보이지 못하였다. 본 논문에서는 해결책의 하나로써 탈부착이 가능한 엔진/발전기를 이용해 평상 시에는 전기 모드로, 장거리 운행 시에는 하이브리드 모드로 운행하는 차세대 하이브리드 자동차 용량매칭 연구를 수행하였다. 에너지원에 따른 무게를 매칭시키되 동적계획법을 기반으로 최적 조합을 찾아 에너지 소모 최소화를 달성할 수 있었다. Due to global warming, carbon dioxide emissions are strongly regulated, and eco-friendliness in the automobile market is accelerating. Electric vehicles are suggested as a good answer for eco-friendly vehicles, but the long battery charging time is pointed out as a disadvantage in long-distance driving. Hybrid electric vehicles can be an alternative, but even when running in electric mode, the weight of the loaded engine/generator is disadvantageous for energy efficiency and emission reduction. Therefore, various methods were proposed to solve this problem, but satisfactory results were not shown. In this paper, as one of the solutions, we conducted a component matching study for a next-generation hybrid electric vehicle that operates in an electric mode during normal operation and a hybrid mode when driving long distances using a detachable engine/generator. The energy consumption was minimized by finding the optimal combination based on the dynamic planning method with consideration of each component weight.