2.1 파워트레인 구조

수소연료전지기반 전기구동 트랙터는 그림 1에 나타낸 것과 같이 전기적 및 기계적 에너지 흐름을 가지고 있다. 에너지 공급원은 연료전지스택, 배터리 및 슈퍼커패시터로 구성되어 있으며, 배터리와 슈퍼커패시터는 연료전지스택을 보조하여 에너지 공급을 원활하게 한다. 특히, 트랙터의 주행 및 작업 시 요구출력의 급격한 변화에 대응한다. 이러한 전기적 에너지는 인버터와 모터를 통해 기계적 에너지로 전환되는데 트랙터의 구동을 위한 주행모터와 기계화된 작업기 구동을 위한 PTO 모터를 모두 이용하는 병렬 시스템을 적용하였다.

그림 1. 수소연료전지기반 전기구동 트랙터의 에너지 흐름도

Fig. 1. Energy flow of electric tractor based on hydrogen fuel cell

2.2 연료전지 시스템

연료전지 시스템은 연료전지와 연료전지를 보조하는 배터리 시스템으로 구성되어 있으며, 배터리를 포함하는 연료전지 시스템의 사양은 표 1과 같다.

연료전지는 높은 전류밀도 특성과 소형화, 경량화가 가능한 PEMFC (Proton Exchange Membrane Fuel Cells)로 선정하였다. PEMFC는 고분자로 이루어진 막을 전해질로 사용하는 연료전지로 촉매가 포함된 전극과 전해질막으로 이루어져 있다^[11].

연료전지 모델은 캐소드 측의 분극 곡선으로부터 유도된 전기-화학 방정식을 기반으로 해석이 가능하며, 연료전지의 전압은 다음 식 (1)과 같이 정의된다.

그림 2. 연료전지스택의 분극곡선

Fig. 2. Fuel cell steady-state polarization curve

여기에서 $U_{ocv}$는 개방회로 전압, $V_{o hmic}$은 셀 저항에 의한 전압손실, $V_{act}$은 활성화 전압손실, $V_{CCL}$은 캐소드 촉매층에서의 산소 수송손실로 인한 전압손실, $V_{GDL}$은 가스 확산층에서의 산소 수송손실로 인한 전압손실이다. 본 연구에 사용된 연료전지 스택은 Jules Sery와 Pierre Leduc가 측정한 분극곡선을 기반으로 구성되었으며, 그림 2와 같다^[12].

전류가 낮은 영역에서는 활성화 손실에 의해 셀 전위가 급격히 감소하고, 전류밀도가 중간인 영역에서는 저항손실에 의해 전류에 따라 선형적으로 감소하는 특성을 가진다.

배터리는 개방회로전압에 해당하는 전압소스원과 직렬 내부저항손실 회로로 구성되며, 동적전류부하에 대한 전압특성해석을 위해 하나 이상의 RC 네트워크가 추가될 수 있다. 배터리 모델의 셀 전압은 식 (2)와 같이 계산된다.

여기에서 $U_{ocv}$는 개방회로전압, $I_{cell}$은 충전 및 방전 전류, $R_{o hmic}$은 직렬내부저항, $n$은 RC 네트워크 개수, $Q_{k}$는 커패시터 전하량, $C_{k}$는 RC 네트워크의 커패시턴스이다.

2.3 슈퍼커패시터

슈퍼커패시터는 높은 에너지밀도를 가지고 있는 리튬배터리와 비교하여 높은 출력밀도, 낮은 내부 저항, 넓은 작동온도범위 및 우수한 충·방전 재순환성을 가지고 있다. 이러한 슈퍼커패시터는 트랙터의 순간적인 피크 전력을 공급하기에 적당하다. 본 연구에서 사용된 슈퍼커패시터의 사양은 표 2와 같다.

3.1 기준선 추정 방법

기준선 추정 방법은 신호 데이터의 분석 용이성 향상을 위해 저주파 영역의 baseline을 제거하거나 보정하는 기법이다. 주로 EEG(ElectroEncephaloGraphy), 라만 분광 신호와 같이 다양한 주파수 영역의 잡음이 혼합된 신호 데이터에서 사용자가 분석하고자 하는 영역의 신호 추출을 위해 사용된다. 기준선 추정 방법은 Least Square를 기반으로 한 AsLS(Asymmetric Least Square), airPLS(Adaptive iteratively Reweighted Penalized Least Square), arPLS(Asymmetrically Reweighted PLS)와 Sliding window method를 기반으로 한 Novel sliding window baseline subtraction, Matlab의 msbackadj 함수 등이 있다^[5-7]. Least square 기반의 Baseline Correction은 Least square 모델과 목적함수를 선정한 후, 신호 데이터와 추정한 Baseline의 거리를 기반으로 Least square 모델과 목적함수가 최소값을 갖도록 반복하여 Baseline을 추정한다^[8]. Sliding-window는 각 Window 내 극값을 기반으로 Regression을 수행하여 baseline을 추정한다. Least square에 비해 Local Fluctuation을 더 반영할 수 있으며 Window size 조정에 따라 폭이 넓은 Peak 추정 또한 가능하다. 기준선 추정 방법은 신호에 고주파 신호가 포함된 경우 Spline 보간법이나 Savitzky-Golay 필터 등을 이용하여 Smoothing 작업이 요구된다.

특히, 기존 동급 내연기관 트랙터에서 취득한 요구부하에 대한 부하변동 특성을 연료전지스택의 출력 특성과 함께 비교하기 위해서는 연료전지스택의 출력에 해당되는 기준선과의 변동 추이를 확인하는 것이 타당하다. 따라서, 본 연구에서는 기준선 추정 방법을 활용하여 요구출력의 부하변동에 대해 분석을 실시하였다. 또한, 추정된 기준선은 연료전지스택의 출력제어에 반영하여 시스템 효율을 향상시키고자 하였다.

3.2 부하분석을 위한 내연기관 트랙터 사양

트랙터의 주행 및 농작업 부하특성 분석을 위하여 수소연료전지기반 전기구동 트랙터와 동급 엔진 출력을 가진 내연기관 트랙터를 선정하였으며, 제원은 표 3과 같다.

트랙터의 주행 및 작업에 대한 시험은 그림 3과 같이 진행되었으며, 도로주행 및 로터리 작업 시 발생되는 엔진의 회전속도, 토크 데이터를 추출하여 소요동력을 산출하였다.

그림 3. 내연기관 트랙터의 부하특성 시험

Fig. 3. Agricultural operation characteristic analysis of internal combustion engine tractor

3.3 도로주행

그림 4와 같이 도로주행 시 평균속도는 20km/h, 최대속도는 40km/h, 평균부하는 66.9kW, 최대부하는 106.3kW로 나타났다.

그림 4. 도로주행에 대한 요구출력 및 차량속도

Fig. 4. Demand power and vehicle speed for road driving

도로주행에 대한 요구출력의 기준선을 추정하면 그림 5와 같이 나타낼 수 있으며, 추정된 기준선을 이용하여 요구출력을

그림 5. 도로주행에 대한 요구출력과 기준선

Fig. 5. Demand power and baseline for road driving

그림 6. 도로주행에 대한 조정된 요구출력

Fig. 6. Corrected demand load for road driving

다시 그래프로 나타내면 그림 6과 같다. 조정된 요구출력 데이터의 부하 변동은 51.83kW이다.

3.4 로터리 작업

로터리 작업 시 차량속도는 약 3km/h이며, 평균부하는 44.26kW, 최대부하는 98kW이다. 기준선 추정 방법을 이용한 로터리 작업 부하분석은 도로주행과 동일한 방법으로 수행되었다. 요구출력에 대한 기준선은 그림 8에 나타내었으며, 조정된 요구출력은 그림 9에 나타내었다. 결과적으로 로터리 작업에 대한 요구출력 부하변동은 76.67kW로 도로주행에서보다 높은 변동을 나타내었다.

그림 7. 로터리 작업에 대한 요구출력 및 차량속도

Fig. 7. Demand power and vehicle speed for rotary operation

그림 8. 로터리 작업에 대한 조정된 요구 출력

Fig. 8. Corrected demand load for rotary operation

그림 9. 로터리 작업에 대한 조정된 요구출력

Fig. 9. Corrected demand load for rotary operation

4.1 도로주행

기존 에너지 제어전략에서는 트랙터의 도로주행에 대한 요구출력을 제공하기 위하여 연료전지스택은 그림 10과 같이 90kW 이하의 요구출력에 대한 에너지를 분담한다. 또한, 배터리는 연료전지를 보조하여 급격한 출력변화가 있는 경우에 대응한다. 또한, 슈퍼커패시터는 그림 11과 같이 연료전지스택의 최대출력 이상의 출력이 필요한 경우 방전하게 된다. 배터리와 슈퍼커패시터의 충전은 연료전지스택의 출력이 90kW 이하일 경우 즉시 충전하도록 구성되어 있다.

그림 10. 도로주행에 대한 연료전지스택 출력

Fig. 10. Power of fuel cells for road driving

그림 11. 도로주행에 대한 배터리 및 슈커커패시터 출력

Fig. 11. Power of battery and super-capacitor for road driving

제안된 기준선 추장방법을 이용한 제어전략에서는 그림 12와 같이 도로주행 시 요구출력에 대한 기준선을 파란색 실선과 같이 나타낼 수 있으며, 이는 연료전지스택의 출력이 된다. 또한, 연료전지스택의 출력은 최대출력인 90kW에서 제한된다. 기준선 추정방법을 이용하여 연료전지스택의 출력을 선정한 이후 나머지 출력에 대한 분배는 배터리와 슈퍼커패시터가 분담한다. 슈퍼커패시터의 장점인 급격한 부하변동에 대한 응답성을 고려하여 배터리는 그림 13, 슈퍼커패시터는 그림 14와 같이 부하를 분배하였다. 여기에서 슈퍼커패시터의 출력은 고주파 필터를 이용하여 통과된 높은 주파수 영역에 해당된다.

기준선 추정 방법을 이용한 결과 연료전지스택의 효율은 52.7%에서 55.2%로 2.5%p 향상되었으며, 운전점 별 최대효율 차이는 19%p까지 향상되었다. 결과적으로 기준선 추정 방법을 적용한 경우 연료전지 스택의 급격한 부하변동을 줄이고, 높은 효율을 나타내는 운전점에서 운전하는 비율이 상승하여 효율 향상에 기여한 것으로 판단된다.

그림 12. 기준선 추정 방법을 이용한 도로주행 시 연료전지스택 출력

Fig. 12. Fuel cell power for road driving using baseline correction method

그림 13. 도로주행에 대한 배터리 출력

Fig. 13. Battery power and SoC for road driving

그림 14. 도로주행에 대한 슈퍼커패시터 출력

Fig. 14. Super-capacitor power for road driving

4.2 로터리 작업

그림 7의 로터리 작업에 대한 트랙터의 요구출력은 그림 15과 같이 주행부하와 동력인출장치부하로 구분할 수 있다. 주행에 대한 평균부하는 9.3kW, 최대부하는 13.2kW이다. 또한, 로터리 작업 부하에 해당하는 동력인출장치의 평균부하는 45.9kW, 최대부하는 86.2kW이다.

그림 15. 로터리 작업에 대한 주행부하와 PTO 부하

Fig. 15. Driving load and PTO load for rotary operation

로터리 작업에 대한 연료전지스택 출력은 그림 16, 슈퍼커패시터 및 배터리 출력은 그림 17에 나타내었다. 도로주행에서와 같이 로터리 작업에 대한 전력분배전략은 연료전지스택의 최대출력인 90kW를 기준으로 연료전지스택을 구동하고 90kW 이상의 요구출력은 배터리와 슈퍼커패시터가 분담하도록 구성되어 있다. 기준선 추정방법을 이용한 경우 요구출력은 그림 18과 같이 추정되며, 이는 연료전지스택의 출력이 된다. 또한, 배터리 및 슈퍼커패시터의 출력은 그림 19 및 그림 20에 나타내었다.

그림 16. 로터리 작업에 대한 연료전지스택 출력

Fig. 16. Fuel cell power for rotary operation

그림 17. 로터리 작업에 대한 슈퍼커패시터 및 배터리 출력

Fig. 17. Power of super capacitor and battery for rotary operation

그림 18. 기준선 추정 방법을 이용한 로터리 작업 시 연료전지스택 출력

Fig. 18. Fuel cell power for rotary operation using baseline correction method

그림 19. 로터리 작업에 대한 배터리 출력

Fig. 19. Battery power for rotary operation

그림 20. 로터리 작업에 대한 슈퍼커패시터 출력

Fig. 20. Super capacitor power for rotary operation

결과적으로 기준선 추정방법을 적용한 결과 표 3과 같이 기존 제어전략의 평균 효율 52.7%에서 56.4%로 3.7%p 향상되었다. 또한, 운전점 별 연료전지스택의 최대효율 차이는 14.4%p로 기준선 추정방법을 적용한 경우 높은 효율 운전점에서 운전되고 있음을 알 수 있다. 추가적으로 트랙터의 요구속도에 따른 추종속도는 그림 21과 같으며, 속도추정오차는 2% 이내로 예측되어 시뮬레이션에 대한 신뢰성을 확보하였다.

그림 21. 로터리 작업에 대한 트랙터 추종속도

Fig. 21. Speed of tractor for rotary operation