차량 시뮬레이션을 통한 전기버스 성능 분석 및 도심노선 운행 적합성 연구

1. 서 론

화석연료의 무분별한 사용으로 기후변화와 미세먼지 문제가 사회⋅경제적인 관심사로 대두 되고 있는 가운데 세계적으로 기후변화와 미세먼지의 주범인 차량 배출가스 저감에 대한 노력이 진행 중이다. 온실가스 배출량의 16 % 이상을 차지하는 수송 분야는 감축 대상으로 인식되어 차량 배출가스 규제가 점점 심화되고 있다.¹⁾

대도시에선 온실가스 및 미세먼지의 주범으로 내연기관 차량이 지목되고 있으며, 정부 정책에 따라 공공성이 강한 시내버스와 같이 특정 거리를 반복 주행하는 대중교통 중심으로 기존 내연기관 버스를 전기버스로 대체하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다.²⁾

시내버스노선에 전기버스를 적용하기 위한 조건으로 전기버스의 정확한 성능 예측이 필요하다. 그러나 도심지에서는 도로 및 교통 특성이 변화하는 관계로 전기버스의 정확한 성능 예측이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 정확한 차량 성능 분석을 목표로 전기버스의 최대 견인력, 최대속도, 등판성능 등의 동력성능 분석과 1회 충전 주행거리, 에너지 소비효율 등을 예측하였으며, 도심 주행 버스 노선의 주행거리 및 주행속도를 중심으로 전기버스의 도심 운행 적합성을 분석하고자 한다.

2. 시험 방법 및 절차

Fig. 1은 차량 시뮬레이션을 통한 전기버스의 시내버스노선 운행 적합성을 분석하는 전체적인 절차를 도시하였다. 전체 절차는 차량 시뮬레이션 모델링 구축 및 상관성 분석을 통한 차량 시뮬레이션 검증과 전기버스의 도심노선 운행 적합성 분석으로 구성되어 있다. 차량 시뮬레이션 모델링 구축은 대상 전기버스를 선정하고 차량의 요소부품 제원을 바탕으로 차량 시뮬레이션용 동력시스템 모델을 수립하였다.³⁾ 아울러 수립된 차량 시뮬레이션 모델 검증을 위해 구동 모터의 속도 및 토크, 에너지 소비효율 등 결과 값을 차대 동력계 기반의 실차 시험을 통해 측정된 값과 비교하여 차량 시뮬레이션 모델을 검증하였다. 또한 대상 전기버스의 시내노선 운행 적합성 분석을 위한 과정으로 교통이 혼잡한 태국 방콕의 시내버스 노선 데이터를 토대로 버스노선의 특성을 분석하고 주요 노선들을 선정하여 실 도로 테스트를 통해 차량 주행 데이터를 확보하였다. 확보된 도로 주행 데이터를 바탕으로 주행 시나리오를 수립하고 검증된 차량 시뮬레이션 모델을 통해 전기버스의 전기에너지 소비효율 및 1회 충전 주행거리를 중심으로 태국 방콕 도심 노선의 운행 적합성을 확인하였다.

Fig. 1

Electric bus downtown route suitability analysis process

3. 차량 시뮬레이션 모델링 및 결과분석

3.1 전기버스 및 핵심부품 제원

본 연구의 시뮬레이션 대상 전기버스는 에디슨 모터스에서 제작하였으며, 내연기관시스템을 전기구동시스템으로 대체한 구조로 내연기관 대비 연비 개선과 배출가스 저감 측면에서 우수한 특성을 가진다.⁴⁾

대상 전기버스의 구동부는 변속기를 사용하지 않고 감속기가 차량 휠 액슬 허브에 일체화된 모델이며, 유도전동기와 수냉식 Insulated Gate Bipolar Transistor(IGBT)가 적용된 인버터로 구성되어있다. 고전압 배터리 시스템은 엑셀과 브레이크 페달의 상태에 따라 충전 및 방전 상태가 결정되며, 리튬이온 폴리머 방식의 고전압 배터리 팩을 적용하였다. 또한 차량 보조 장치로는 에어컨 압축기, 공기압축기, 파워스티어링, 히터, Domain Control Unit(DCU) 등으로 구성되어 있으며, 주로 차량 공조 및 저전압 전원 생성, 차량 조향 보조 장치에 활용된다. 상기와 같은 대상 전기버스의 기초제원을 Table 1에 명시하였으며, 전기버스 성능 분석 시뮬레이션에 활용하였다.

Table 1

Basic specification of electric bus for simulation

3.2 전기구동시스템 모델링

Fig. 2는 차량 시뮬레이션 모델링 플랫폼이며, AVL사에서 제공하는 Cruise 시스템 프로그램의 멀티 레이아웃 관리기능을 이용하였다. 플랫폼은 차량 기초 제원, 구동시스템, 고전압 배터리 시스템, 감속부, 보조 장치, 구동 및 제동 로직, 주행모드 등으로 구성되어 있으며, 차량 시뮬레이션 모델링 플랫폼을 통해 최대 견인력 등판 성능, 차량 최대속도, 정속 주행 시 1회 충전 주행거리 분석에 활용하였다.⁵⁾

Fig. 2

Vehicle simulation modeling platform

3.3 차량 동력성능 분석결과

대상 전기버스의 차량 동력성능으로 최대견인력, 최고속도, 최대등판 성능 및 정속주행 시 1회 충전 주행거리 등이 있으며, 차량 시뮬레이션 플랫폼을 통해 분석한 최대견인력은 하기의 Fig. 3과 같은 결과를 도출하였다. 최대견인력에서 총 주행저항을 제외하여 최대 가용견인력을 예상하였으며, 대상 전기버스는 가용견인력과 주행저항 사이의 면적에서 차량 운용이 가능함을 나타낸다.

Fig. 3

Analysis result of max traction power

최고속도 및 가속성능 분석결과 Fig. 4와 같은 결과를 도출하였으며, 대상 전기버스의 최대 속도는 90.5 km/h임을 보이고 있다. 아울러 차량의 가속 성능은 0에서 50 km/h까지 8 sec이며, 0에서 80 km/h까지는 20.5 sec가 소요되는 것을 확인하였다.⁶⁾

Fig. 4

Analysis result of vehicle max velocity analysis result

최대등판 성능 분석결과 Fig. 5와 같은 결과를 도출하였으며, 최대등판 성능은 차량속도 20 km/h 근방에서 28.04 % 임을 확인하였다.⁷⁾

Fig. 5

Analysis result of max climbing performance

정속운전 시 1회 충전 주행거리 측정은 환경부 고시 제2019-119호(제작자동차 시험검사 및 시험절차에 관한 규정) 별표5의 2의 방법을 준용하여 운전 속도를 72.96 km/h로 설정하였으며, 배터리 State of Charge(SOC) 상태를 100 %로 완충된 조건에서 완전 방전될 때까지 주행하였다.⁸⁾ 정속운전 시 대상 전기버스의 1회 충전 주행거리는 209 km임을 확인하였다.

3.4 주행모드별 성능 특성 분석결과

주행모드는 주요국가 도로 특성을 반영한 Fig. 6에 (a)의 World Harmonized Vehicle Cycle(WHVC) 주행모드와 서울시 버스 주행 특성을 반영하여 개발된 Fig. 6에 (b)의 서울시내버스 기반 주행 사이클(KATECH-G) 주행모드 및 정속주행 모드를 바탕으로 진행하였으며, 주행 사이클과 차속, 가속도, 평균속도 등의 기본 정보와 함께 정차 비율의 분석결과를 Table 2에 명시하였다.^9,10)

Fig. 6

Driving mode cycle for simulation application

Table 2

Driving modes characteristics

WHVC 주행모드는 도심(900 sec), 외곽(481 sec), 고속도로(419 sec) 주행 구간으로 분류 되고 차량 최고속도에 따라 주행모드의 최고속도가 80 km/h로 제한 된 모드이며, 고속도로 구간이 포함되어 평균속도가 40.1 km/h로 다소 높은 편이다. KATECH-G 주행모드는 서울시 시내버스 운행 데이터를 기반으로 개발된 모드로 시내버스 도심 운전 특성으로 인해 평균속도가 18.5 km/h로 낮은 편이다. 또한 정속 운전 시 성능특성 분석을 위한 운전속도는 상기 언급한 환경부 고시 제2019-119호에 따라 72.96 km/h로 설정하였다.

에너지 소비효율은 1회 충전 주행거리 대비 총 에너지 소모량으로 나눈 값이며, Fig. 7에 주행모드별 에너지 소비효율 예측하기 위한 성능 특성 분석결과를 도시하였다. 차량 시뮬레이션을 통한 에너지 소비효율 분석결과는 KATECH-G 주행모드 1.01 km/kWh, WHVC 주행모드 1.18 km/kWh, 정속주행모드 1.24 km/kWh로 분석되었다.

Fig. 7

Analysis of performance characteristics by simulation mode

4. 차량 해석모델 실차 상관성 분석

4.1 차대동력계 기반 실험 환경

차량 시뮬레이션으로 도출된 전기버스의 성능과 실제 차량의 성능의 상관성을 검증하기 위해 차대동력계 기반 실차 시험을 진행하였으며, Fig. 8은 차대동력계 시험환경을 나타낸다. 주요 시험환경으로 도로부하 모사 및 계측을 위한 대형 차대동력계, 전력 공급을 위한 고전압 전용 충전기, 전력 입출력 분석을 위한 전력분석기 등으로 구성되어 있다. 전력분석은 전기버스의 전력 라인이 연결된 Power Distribution Unit(PDU)단에서 측정하였으며, 차대동력계단에서 측정된 주요 특성 검토를 위해 대상 전기버스에 CAN통신 장비를 설치하여 교차 검증하였다.¹¹⁾

Fig. 8

Chassis dynamometer test environment

4.2 차대동력계 기반 성능 특성 분석결과

전기버스 성능 특성 분석을 위한 차대동력계 기반 실차 시험으로 상기에 언급한 WHVC 주행모드, KATECH-G 주행모드, 정속주행모드에 대하여 실험하였으며, 차량 에너지 소비효율 및 주요 파라미터에 대한 분석을 수행하였다. Fig. 9에 에너지 소비효율 예측을 위한 성능 특성 분석결과를 도시하였으며, 주행 모드별 에너지 소비효율결과는 KATECH-G 주행모드 1.04 km/kWh, WHVC 주행모드 1.22 km/kWh, 정속 주행모드 1.26 km/kWh로 분석되었다.

Fig. 9

Analysis of performance characteristics by dynamometer test

4.3 실차 상관성 분석결과

상기 차량 시뮬레이션 분석결과와 차대동력계 기반 시험결과를 바탕으로 실차 상관성 분석을 수행하였으며, 주행 모드별 속도 및 토크에 대한 상관성 분석결과와 에너지 소비효율에 대한 상관성 분석결과를 Fig. 10과 Fig. 11에 도시하였다.^12,13)

Fig. 10

Analysis of performance characteristics by dynamometer test

Fig. 11

Correlation analysis on energy consumption efficiency

구동시스템의 속도 및 토크의 상관성 분석결과 WHVC 주행모드의 구동 모터 속도 결정계수는 0.999이며, 구동 토크 결정계수는 0.900의 결과를 도출하였다. 또한 KATECH-G 주행모드의 구동 모터 속도 결정계수는 0.998이며, 구동 토크 결정계수는 0.903임을 확인하였다. 아울러 에너지 소비효율에 대한 차량 시뮬레이션 모델의 실차 상관성 분석결과 결정계수는 0.993의 결과를 도출하였다.

5. 전기버스 도심주행노선 적용 가능성 분석

5.1 주행노선 데이터 수집

분석대상 버스노선은 교통이 혼잡한 태국 방콕시를 운행하는 버스노선으로 선정하였으며, 방콕시 Mass Transit Authority에서 제공하는 노선 데이터를 기반으로 시내버스 주행노선의 위도와 경도 정보를 추출하였다.¹⁴⁾ Fig. 12에 수집한 노선데이터를 구글맵 상에서 나타내었으며, 태국 측과 협업을 통해 총 17개의 주요 노선을 선정하였다.

Fig. 12

Bangkok city bus driving route

5.2 주요노선 특성 분석결과

Table 3에 선정된 노선 특성 분석결과를 명시하였으며, 방콕 시내버스의 평균속도는 8.2 km/h에서 39.9 km/h이다. 전체 평균속도는 22.7 km/h로 2019년 서울시 버스의 평균속도인 17.9 km/h 대비 높은 속도로 분석되었다. 최고속도는 52.0 km/h에서 93.0 km/h 이며, 전체 평균최고속도는 71.6 km/h로 고속도로 운전 비율이 높은 노선이 높은 최고속도를 가지고 있다. 아울러 버스노선 정차 비율은 8.5 %에서 40.0 %로 평균 21.9 %로 분석되며, 방콕 버스노선은 50 km/h이하 도심 구간에서 운행 비율이 높고 일부 외곽 운행 노선에서 중속 및 고속 운행 비율이 높다. 주행거리가 가장 긴 노선은 해안에서 도심을 관통하여 외각까지 운행하는 노선으로 511번 노선이며, 1회 운행거리가 86.3 km로 분석되었다. 또한 주행거리가 가장 짧은 노선은 방콕 도심을 운행하는 버스 노선인 4번이며, 12.0 km를 운행하였다.^15,16)

Table 3

Driving characteristics of main driving bus routes

5.3 실 도로 주행 데이터 기반 시나리오 수립

주행 시나리오 수립을 위하여 선정된 주요노선들의 실 도로 데이터를 취득하였으며, 실 도로 데이터는 태국 방콕에서 총 11개월 동안 실제 노선에서 주행하고 있는 차량에 데이터 로거를 부착하여 상시 측정하였으며, 모든 교통 상황인 주말, 주중, 출퇴근 시간을 모두 포함한 조건에서 총 17개의 실제 주요버스노선에서 운행되고 있는 버스의 차속 및 위치데이터를 확보하였다. 확보된 실 도로 주행데이터를 기반으로 노선데이터의 왜곡된 일부 구간을 보정하여 주행시나리오를 수립하였다.¹⁷⁾ Fig. 13은 차량 시뮬레이션에 적용할 실 도로 주행 데이터 기반의 주행 시나리오를 예시로 도시하였다.

Fig. 13

Driving scenario for vehicle simulation

5.4 차량 시뮬레이션을 통한 에너지 소비효율 분석 및 운행 적합성 검토

주행노선 특성을 바탕으로 전기버스의 노선 운행 적합성 분석을 위하여 에너지 소비효율 및 1회 충전 주행거리를 중심으로 운행 적합성 분석을 수행하였으며, 그 결과를 Fig. 14와 Fig. 15에 도시하였다.

Fig. 14

Energy consumption efficiency vehicle simulation results

Fig. 15

Distance and energy consumption vehicle simulation results

방콕 주요노선의 대상 전기버스 운행 적합성 분석결과 에너지 소비효율 분포는 0.73 km/kWh에서 1.11 km/kWh 범위에서 나타났다. 에너지 소비효율이 가장 낮은 주행노선은 2번 노선이며, 에너지 소비효율이 가장 높은 주행노선은 510번 노선으로 분석된다. 아울러 전기버스의 총 중량 기준(GVW) 1회 충전 주행거리에 대한 분석 결과로 주행거리가 가장 짧은 4번 노선은 11회 운행 가능하고 주행거리가 가장 긴 511번 노선은 1회 운행 가능한 것으로 판단된다.

6. 결 론

본 논문에서는 태국 방콕 버스노선의 전기버스 적용 가능성 검토를 목표로 차량 시뮬레이션 모델을 수립하고 실차 시험을 통해 수립된 차량 시뮬레이션 모델을 검증하였다. 또한 방콕 버스 노선을 대상으로 차량 시뮬레이션 모델을 통해 특성을 분석하고 대상 전기버스가 노선에 적용이 가능한지 분석하였다.

• 1) 차량 및 핵심부품 제원을 기반으로 차량 시뮬레이션용 동력시스템 모델을 수립하여 기초 동력성능인 최대 견인력(39 kNm), 최대속도(90.05 km/h), 등판성능(28.04 %), 1회 충전 주행거리(209 km), 에너지 소비효율(1.42 km/kWh)을 확인하였다.
• 2) 수립된 차량 시뮬레이션 모델 검증을 위한 차대동력계 기반 실차 시험결과와의 상관성 분석결과 WHVC 주행모드에서 속도에 대한 상관성 결정계수는 0.999 및 토크 결정계수는 0.900을 확인하였다. 또한 KATEH-G 주행모드에서 속도에 대한 상관성 결정계수는 0.998 및 토크 결정계수는 0.903을 확인하였다. 아울러 에너지 소비효율에 대한 상관성 결정계수는 0.993의 결과를 확인하였다.
• 3) 방콕 도심노선 버스 데이터를 적용한 차량 시뮬레이션 결과 전기버스의 총 중량 기준으로 에너지 소비효율 분포는 0.73 km/kWh에서 1.11 km/kWh 범위로 확인하였으며, 대상 전기버스는 주요노선에서 1회 충전 시 1회에서 11회 운행이 가능하다. 따라서 주요노선들은 대상 전기버스로 대체 가능할 것으로 판단된다.

Acknowledgments

A part of this paper was presented at the KSAE 2019 Fall Conference and Exhibition

이 연구는 2020년도 산업통상자원부 및 산업기술평가관리원(KEIT) 연구비 지원에 의한 연구(20011866)와 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구 과제입니다(No. 20168510011480).

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