超臨界CO₂ヒートポンプシステムは、その高効率性と環境への優しさから、電気自動車の乗員室と動力バッテリーの統合熱管理分野で広く応用可能な技術として注目されています。効率的なシステム制御方法は、電気自動車の航続距離に大きな影響を与えるだけでなく、乗員室の快適性も向上させます。本稿では、モデル予測制御（MPC）に基づく制御システムソリューションを提案します。ホワイトノイズをヒートポンプシステムの1次元シミュレーションモデルの励起信号として用い、MPCの要件を満たすCO₂ヒートポンプシステムの明示モデルを効率的に構築し、さらに動的補正モデル予測制御アルゴリズム（DFC-MPC）を提案しました。この方法はシステム性能を大幅に向上させました。従来のPI制御と比較して、冷房および暖房モードでのオーバーシュートはそれぞれ76.8％および80.1％削減され、システムのCOPはそれぞれ8.33％および1.07％向上しました。さらに、この方法は圧縮機のリアルタイム保護を強化し、実車熱システムにおけるインテリジェント制御実現のための参考となります。

モデル予測制御;電気自動車;CO₂ヒートポンプシステム;動的シミュレーション