KAIST 연구팀이 동적 배터리 열화를 고려한 자율주행 전기차(SAEV) 시스템의 설계 및 최적화 프레임워크를 개발하였습니다. 이 연구는 배터리 열화를 고려하여 운영 비용을 크게 절감하는 동시에, 주행 성능을 향상시키고 온실가스 배출을 줄여 지속 가능성을 높입니다.  

SAEV 시스템의 도전 과제

전기차와 자율주행 기술, 차량 공유 서비스를 결합한 SAEV가 미래의 교통 수단으로 발전하고 상용화되기 위해서는 SAEV의 주행 거리를 비롯한 다양한 주행 성능과 효율성에 영향을 미치는 배터리 열화 현상을 심도있게 이해해야 합니다. 잦은 충전 사이클, 극한의 온도, 높은 C-rate, 깊은 방전은 배터리 열화를 가속화해 SAEV의 실현 가능성을 위협합니다.

최적화를 위한 혁신적 프레임워크

주요 발견 및 시사점

1. DOD와 충전 전력의 영향: 충전 전력이 DOD 한계보다 배터리 열화에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 충전 전력을 줄이면 배터리 열화율이 낮아져 배터리 수명이 연장되고 교체 비용이 감소합니다.

2. 비용 및 환경 혜택: 배터리 열화를 고려한 SAEV 설계 최적화는 비용 절감뿐 아니라 에너지 소비와 CO2 배출도 감소시킵니다. DOD 한계와 충전 전력을 설계 변수로 활용한 시나리오가 비용 및 환경적 영향 측면에서 가장 큰 개선을 보였습니다.

3. 매개변수 연구: 추가 분석 결과, 고객 대기 시간을 줄이면 차량이 고객에게 빠르게 도착하여야 하므로 배터리가 사용하는 DOD 영역과 충전 전력이 모두 증가해 배터리 수명 감소가 증가합니다. 즉, 서비스 효율성과 배터리 수명 간의 상충 관계가 나타났습니다. 또한, 차량 운용 비용이나 배터리 열화율이 감소하면 더욱 최적화된 설계를 달성할 수 있어 지속적인 배터리 기술 발전의 중요하다는 점이 드러났습니다.

결론

이 연구는 SAEV 시스템 설계 및 최적화에서 배터리 열화의 중요성을 강조합니다. 동적 열화 요인을 통합함으로써, 해당 프레임워크는 미래 교통 시스템의 지속 가능성과 효율성을 효과적으로 개선합니다. 배터리 기술이 발전함에 따라, SAEV는 더욱 깨끗하고 효율적인 이동성을 구현하기 위해 핵심적 역할을 할 것입니다.