임계초과 CO₂ 히트펌프 시스템은 높은 효율성과 친환경성 때문에 전기차 승객실과 동력 배터리 통합 열 관리 분야에서 광범위한 응용 가능성을 가진 기술 솔루션으로 간주됩니다. 효율적인 시스템 제어 방법은 전기차의 주행 거리뿐만 아니라 승객실의 쾌적성에도 크게 영향을 미칠 수 있습니다. 본 논문에서는 모델 예측 제어(MPC)를 기반으로 한 제어 시스템 솔루션을 제안합니다: 백색 잡음을 히트펌프 시스템 일차원 시뮬레이션 모델의 자극 신호로 사용하여 MPC 요구사항을 충족하는 CO₂ 히트펌프 시스템 명시적 모델을 효율적으로 구축하고, 이어서 동적 보정 모델 예측 제어 알고리즘(DFC-MPC)을 제안하였습니다. 이 방법은 시스템 성능을 크게 향상시켰습니다: 기존 PI 제어와 비교하여 냉방 및 난방 모드에서 오버슈트가 각각 76.8% 및 80.1% 감소하였으며, 시스템 COP는 각각 8.33% 및 1.07% 증가하였습니다. 또한 이 방법은 압축기의 실시간 보호를 강화하여 실제 차량 열 시스템에서의 지능형 제어 실현에 참고가 됩니다.

모델 예측 제어;전기차;CO₂ 히트펌프 시스템;동적 시뮬레이션