超臨界CO₂ヒートポンプシステムは、その高効率性と環境適合性から、電気自動車の乗員キャビンと動力バッテリーの統合熱管理分野において広範な応用可能性を持つ技術として注目されています。高効率なシステム制御手法は、電気自動車の航続距離に大きく影響を与えるだけでなく、乗員キャビンの快適性も向上させます。本論文では、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使用し、MPCの要求を満たすCO₂ヒートポンプシステムの明示的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％減少し、システム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も強化し、実車の熱システムでのインテリジェント制御の実現に向けた参考となります。

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