초임계 CO₂ 히트펌프 시스템은 높은 효율성과 환경 친화성으로 인해 전기차 승객 실내 및 파워 배터리 통합 열 관리 분야에서 광범위한 응용 가능성을 가진 기술 솔루션으로 간주됩니다. 고효율 시스템 제어 방법은 전기차 주행 거리뿐만 아니라 승객 실내의 쾌적성에도 크게 영향을 미칩니다. 본 논문에서는 모델 예측 제어(MPC)를 기반으로 한 제어 시스템 솔루션을 제안합니다: 화이트 노이즈를 히트펌프 시스템 1차원 시뮬레이션 모델의 자극 신호로 사용하여 MPC 요구를 충족하는 CO₂ 히트펌프 시스템의 명시적 모델을 효율적으로 구축하였고, 동적 보정 모델 예측 제어 알고리즘(DFC-MPC)을 제안합니다. 이 방법은 시스템 성능을 크게 향상시켰습니다: 기존 PI 제어에 비해 냉방 및 난방 모드에서 오버슈트가 각각 76.8% 및 80.1% 감소했으며, 시스템 COP는 각각 8.33% 및 1.07% 향상되었습니다. 또한 이 방법은 압축기의 실시간 보호를 강화하여 실제 차량 열 시스템에서 지능형 제어 구현을 위한 참고를 제공합니다.

모델 예측 제어;전기차;CO₂ 히트펌프 시스템;동적 시뮬레이션