캐스케이드 시스템 기반 수소 충전소를 이용한 대형 수소 연료 전지 차량 연속 충전 분석

1. 서 론

지구 온난화 문제가 심각한 상황에서 친환경적인 대안 에너지인 수소에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있다. 대기오염과 온실가스 배출로 인한 환경 파괴가 우려되는 가운데 수소에너지는 환경에 미치는 부정적인 영향을 최소화하면서 이용할 수 있는 에너지원으로써 가능성을 제공한다¹⁾. 이러한 이유로 수소에너지는 전 세계적으로 큰 주목을 받는 한편 다양한 분야에서 연구 및 개발이 진행되고 있으며 지속 가능한 미래를 위해 수소에너지의 활용과 발전이 점차적으로 확대되고 있다^2-4).

수소에너지는 운송 분야에서 중요한 역할을 한다. 기존의 화석 연료를 사용하는 자동차는 연소 과정에서 발생하는 이산화탄소 배출로 인해 지구 온난화와 대기오염을 악화시키는 주요 원인 중 하나로 여겨지고 있다. 그러나 수소 연료 전지 차량은 이러한 문제를 해결하기 위하여 수소를 연료로 사용하며 운전 시에는 물만 배출하여 환경을 보호한다⁵⁾. 또한 수소 연료 전지 차량은 배터리 전기 차량과 같은 다른 친환경 차량에 비해 충전 시간이 빠르고 주행 거리가 길다는 장점이 있다^6,7). 이러한 특성으로 인해 상용 대형 차량에서는 수소 연료 전지 차량으로의 전환으로 환경 보호와 에너지 효율 증가 효과가 더욱 크게 작용할 것으로 기대되고 있다^8,9).

수소 충전소에서는 충전 방식에 따라 두 가지 시스템이 사용된다. 첫 번째는 버퍼(buffer) 시스템으로 충전소에 설치된 고압의 단일 탱크로부터 수소 연료 전지 차량을 충전하는 방식이다. 반면 두 번째 충전 방식은 캐스케이드(cascade) 시스템으로 서로 다른 압력으로 저장된 여러 개의 탱크를 통해 수소 연료 전지 차량을 충전하는 방식이다. 캐스케이드 시스템은 여러 개의 탱크를 사용하여 수소를 적절히 분배함으로써 버퍼 시스템에 비해 에너지 효율이 높아 대형 차량 충전 시 특히 경제성이 높으며 수소 충전 인프라의 확대와 성능 향상에 적합한 것으로 인식되고 있다^10-14).

본 연구에서는 캐스케이드 충전 방식의 수소 충전소를 사용하여 두 대의 상용 대형 수소 연료 전지 차량을 연속 충전하는 공정을 모사하는 모델을 개발하였다. 수소 연료 전지 차량의 연속 충전은 수소 충전소의 성능을 평가하는 중요한 지표로 연속 충전 시뮬레이션을 통해 수소 충전소의 설계가 가능하다.

이에 더해 국제적인 충전 프로토콜로 사용되고 있는 Society of Automotive Engineers (SAE) J2601¹⁵⁾에서 규정한 normal flow rate (NF) 60g/s의 질량 유량을 초과하여 향후 개발될 것으로 예상되는 medium flow rate (MF) 90g/s 및 high flow rate (HF) 120g/s까지의 다양한 시나리오를 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 충전 완료 후 차량의 충전율(state of charge, SOC)을 분석하여 수소 충전소를 구성하고 있는 저장 탱크의 다양한 조합에 따른 충전 성능을 정량적으로 평가하였다.

2. 캐스케이드 수소 충전 방식 및 제한 조건

2.1 캐스케이드 시스템 및 충전 절차

수소 충전소에서는 저압에서부터 고압까지 수소 연료 전지 차량을 충전해야 하며 이를 위해 다양한 압력 수준으로 수소를 저장하는 캐스케이드 시스템을 사용하여 에너지 효율을 높이고 있다. Fig. 1은 캐스케이드 시스템으로 운영되는 수소 충전소의 대략적인 도식이다. 수소 충전소는 각각 25-50MPa (저압), 50-70MPa(중압), 90MPa 이상(고압)으로 수소를 저장하고 있는 세 가지 압력 수준의 탱크와 수소 공급 압력을 조절하는 감압 밸브, 공급 온도를 조정하는 열교환기로 구성되어 있다¹²⁾. 수소 충전소의 노즐(nozzle)과 차량의 리셉터클(receptacle)이 연결되어 충전 과정 중에 충전소의 수소를 연료 전지 차량 내 탱크로 공급한다. 차량 내 탱크는 70MPa의 공칭 작동 압력(nominal working pressure)까지 충전된 고압 수소를 저장하며 차량의 연료 전지 시스템에 수소를 안정적으로 전달하는 역할을 한다.

Fig. 1.

Schematic of cascade hydrogen refueling station connected to hydrogen fuel cell vehicle

수소를 차량에 충전하기 위해서는 차량 내 탱크의 압력보다 더 높은 압력으로 수소가 공급되어야 한다. 이 과정에서 먼저 수소 충전소의 저압 저장 탱크가 수소를 공급하기 위해 차량과 연결된다. 그리고 정해진 값에 도달하면 중압 저장 탱크로 전환되며 마지막으로 고압 저장 탱크로 전환된다. 이렇게 단계별 과정을 통해 지속적으로 압력을 상승시키는 수소 충전이 가능하게 된다¹⁶⁾.

국제적인 표준으로 사용되는 SAE J2601은 대표적인 수소 충전 프로토콜로 수소 충전소에서 차량 내 탱크를 안전하고 효율적으로 충전할 수 있는 절차를 제공하며 테이블 기반 충전 프로토콜(table-based fueling protocol)과 MC 공식 기반 프로토콜(MC formula-based fueling protocol) 두 가지 방식을 제시하고 있다. 테이블 기반 충전 프로토콜에서는 수소 충전소 조건과 차량의 초기 조건에 따라 테이블이 선택된 후 수소 충전 과정에서 시간당 평균 압력 상승률을 의미하는 average pressure ramp rate (APRR)를 적용하여 충전을 진행한다. 이때 테이블은 수소 충전소에서 냉각된 수소의 온도 범위, 수소 충전소와 차량 간의 통신 여부, 차량 내 탱크의 용량에 의해 선택되며 APRR은 선택된 테이블에서 대기 온도 및 초기 차량 내 탱크 압력에 따라 결정된다. MC 공식 기반 프로토콜은 수소 충전소에서 냉각된 수소의 온도와 대기 온도 및 차량 내 탱크 압력 등 충전 과정에 영향을 끼칠 수 있는 변수들을 SAE J2601에서 제공하는 공식과 계수들로부터 결정하여 충전 속도를 조절한다.

3. 이론 및 모델링

3.2 수소 물성 및 차량 내 탱크 사양

3.2.1 수소 물성

수소 충전소에서 수소를 차량에 충전하는 과정을 시뮬레이션할 때 연구자들은 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해 수소의 밀도, 점성, 열전도도 같은 물성값을 정확하게 추산해야 한다. 본 연구에서는 수소의 물성을 정확하게 계산하기 위해 5차 상관관계식을 사용하였으며 이는 기계 학습 방법을 이용하여 개발되었다²²⁾. 기계 학습 기반으로 개발된 상관관계식은 NIST의 수소 물성 데이터를 정확하게 예측하여 결과를 제공한다. 식 (7)을 통해 Y로 나타내는 밀도, 점성, 열전도도와 같은 여러 가지 수소의 물성값은 각 물성에 적합한 a_ij 계수의 값을 적용하여 계산할 수 있다. 식 및 물성에 따른 계수의 값은 문헌을 통해 확인할 수 있다²²⁾.

$\[ Y=\sum _{i=0}^5 \sum _{j=0}^{5-i} a_{ij}{T}^i{P}^j \]$

(7)

3.2.2 차량 내 탱크 사양

대형 수소 연료 전지 차량 모델링을 위해 type IV, 173L 용량의 수소 저장 탱크를 설정하였다21). 본 연구에서는 차량에 173L의 탱크가 5개 탑재되어 있다고 가정하였으며 모델링에 필요한 수소 저장 탱크의 사양 및 물성은 Table 1과 Table 2에 제시되어 있다.

Table 1.

Specifications of on-board hydrogen storage tank

Table 2.

Material properties of on-board hydrogen storage tank

3.3 모델 구성

Simulink는 MATLAB (MathWorks, Natick, MA, USA)에서 제공하는 확장 프로그램 중 하나로 복잡한 시스템과 알고리즘을 시각적으로 표현하고 분석할 수 있는 강력한 도구이다. 이 프로그램은 블록 다이어그램의 형태를 사용하여 시스템의 동작을 직관적으로 보여주며 이를 통해 사용자는 복잡한 시스템의 구조와 작동 원리를 쉽게 이해할 수 있다. Simulink는 특히 전력 시스템, 기계 시스템, 기체 시스템 등 다양한 물리적 시스템의 모델링에 사용된다. 이러한 물리적 시스템뿐만 아니라 복잡한 알고리즘과 이벤트 기반 시스템의 구현에도 적합하다.

Fig. 2는 Fig. 1의 캐스케이드 시스템 기반 수소 충전소의 개념도를 Simulink로 구현한 것으로 본 연구를 위해 개발된 모델이다. 이 모델은 세 개의 다른 압력 수준으로 저장되어 있는 수소 충전소 저장 탱크와 수소를 공급받는 두 대의 대형 수소 연료 전지 차량 내 탱크로 구성되었다. 모델을 이용하여 수소 충전소에서 차량으로 수소가 공급되는 충전 과정을 시뮬레이션할 수 있으며 수소 충전소의 성능을 정량적으로 분석할 수 있다.

Fig. 2.

Cascade system-based hydrogen refueling station and heavy duty hydrogen fuel cell vehicle model

4. 결과 및 고찰

4.1 문헌 데이터를 이용한 모델 검증

차량 내 탱크 모델을 이용한 시뮬레이션 결과는 검증을 위해 초기 압력은 2MPa, 대기 온도는 25℃, 수소 공급 온도는 -40℃의 조건인 문헌의 데이터 결과와 비교되었다²¹⁾. 검증 과정에서 모든 압력 강하 현상은 리셉터클 및 노즐에서 구현하였으며 모델의 단순함을 위해 밸브로 대체되었다. 검증을 위한 시뮬레이션은 밸브의 흐름 계수 C_v 값을 변경하며 진행되었다. 이 C_v 값은 문헌의 차량 내 탱크 온도(T_ob)에 맞추어 0.55로 결정되었다. Fig. 3.(a)에서 확인할 수 있듯이 충전 과정 중 초기와 중간 부분에서 온도 차이가 관찰되었다. 그러나 최종 온도에서는 1℃ 미만의 차이를 보였으며 Fig. 3(b) 및 Fig. 3(c)에서 확인할 수 있듯이 차량 내 탱크의 압력(P_ob)과 단일 탱크에 유입되는 질량 유량($$ {\dot{m}}_{ob}$$)에 대해서도 만족스러운 결과를 얻었다. Fig. 3(c)에는 감압 밸브를 통과하여 5개의 탱크 모두에 유입되는 질량 유량($$ {\dot{m}}_{rv}$$)을 함께 표시하였다.

Fig. 3.

Comparison of (a) temperature, (b) pressure, (c) mass flow rate between reference data21) and simulation results for model validation

4.2 충전 유량 조건에 따른 APRR 결정

수소 충전소에서 대형 수소 연료 전지 차량의 신속한 충전을 위해서 NF 제한 조건을 넘어 MF 및 HF 제한 조건까지 고려하는 것이 필요하다. 이는 NF 조건에서는 대형 수소 연료 전지 차량에 빠른 속도로 수소를 공급할 수 없기 때문이다. NF, MF, HF 조건을 만족시키는 충전 속도, 즉 APRR을 찾기 위해 시뮬레이션이 진행되었으며 차량 내 탱크의 조건은 모델 검증 시 사용된 조건과 동일하게 설정하였다.

노즐과 리셉터클을 지나는 질량 유량이 NF, MF, HF일 때 APRR은 각각 5.1, 7.9, 10.9MPa/min으로 계산되었으며 이 결과는 Fig. 4에 나타내었다.

Fig. 4.

Mass flow rate with APRR. 5.1MPa/min (NF), 7.9MPa/min (MF), and 10.9 MPa/min (HF)

4.3 대형 수소 연료 전지 차량 연속 충전

대형 수소 연료 전지 차량 연속 충전을 비교 평가하기 위하여 수소 충전소에서 세 가지 압력 수준으로 저장되어 있는 캐스케이드 시스템의 저압, 중압, 고압 저장 탱크는 각각 25, 50, 90MPa로 설정되었으며 수소 충전소에 저장되어 있는 수소의 총 질량은 400kg으로 고정하였다. 또한 시뮬레이션 전체 과정에서 세 개의 저장 탱크 온도는 대기 온도와 동일한 것으로 가정하였다.

대형 수소 연료 전지 차량의 충전 과정은 다음과 같다. 충전 시작 시 저압 저장 탱크에서 차량 내 탱크까지 수소가 흐르고 감압 밸브의 출구 압력(P_rv)이 APRR을 따라 압력이 증가하면서 저압 저장 탱크 압력(P_L)과 차이가 0.5MPa 이하가 되면 중압 저장 탱크로 전환된다. 그 후 P_rv는 꾸준히 증가하며 중압 저장 탱크 압력(P_M)과 차이가 0.5MPa 이하가 되면 고압 저장 탱크로 전환된다. 마지막으로 고압 저장 탱크의 압력(P_H)과 차량 내 탱크 압력(P_ob)의 차이가 0.5MPa 이하가 되거나 차량의 SOC가 95%에 도달하게 되면 충전은 종료된다. 이때 SOC는 SAE J2601에 따라 식 (8)과 같이 계산된다¹⁵⁾.

$\[ SOC\left(\%\right)=\frac{\rho \left(final P_{ob},T_{ob}\right)}{\rho \left(70MPa,{15}^{\circ }\mathrm{C}\right)}\times 100 \]$

(8)

Fig. 5는 첫 번째 차량을 충전한 후 캐스케이드 시스템에서 저장 탱크의 압력 회복 절차 없이 두 번째 차량을 연속적으로 충전하는 과정을 보여준다. 첫 번째 차량은 SOC 95%를 달성하여 충전이 종료되었으며 첫 번째 차량의 충전을 마친 시점으로부터 60초 후 수소 충전소는 두 번째 차량을 충전하였다. 두 번째 차량의 충전 과정은 첫 번째 차량과 동일하지만 차량 내 탱크 압력과 고압 저장 탱크의 압력의 차이가 0.5MPa 이하가 되면서 충전이 종료되었다. 첫 번째 차량의 압력은 P_ob1, 두 번째 차량의 압력은 P_ob2로 표시하였다.

Fig. 5.

Illustration of back-to-back refueling process for two heavy duty hydrogen fuel cell vehicles

Fig. 6은 NF, MF, HF 조건의 APRR에 따라 캐스케이드 시스템의 저압, 중압, 고압 저장 탱크에 저장된 수소의 양을 변경하며 시뮬레이션한 결과이다. 이때 탱크에 저장된 수소의 양은 최소 50kg 이상이 되도록 설정되었다. 수소 공급 온도, 대기 온도, 차량 내 탱크의 초기 압력은 모델 검증 시 사용된 조건과 동일하다. 첫 번째 차량의 충전율은 SOC₁, 두 번째 차량의 충전율은 SOC₂로 표시하였다.

Fig. 6.

Under three conditions. (a) NF, (b) MF, (c) HF. SOC’s of the first and second vehicles according to their mid pressure tank and low pressure tank capacities

시뮬레이션 결과 NF 조건부터 첫 번째 차량 SOC의 95%를 충족하지 못하는 조건이 있었으며 MF 및 020406080100120140HF 조건으로 변경하여 진행 시 전체적으로 차량의 SOC는 줄어들었다. 또한 고압 저장 탱크에 저장된 수소의 양이 차량의 SOC에 가장 큰 영향을 미치는 것을 보이며 중압, 저압 저장 탱크 순으로 SOC에 영향을 끼치는 것을 확인할 수 있었다.

대형 수소 연료 전지의 빠른 충전을 위해 질량 유량을 제한을 NF에서 HF로 늘린 수소 충전소는 수소를 5.1MPa/min에서 10.9MPa/min 속도로 공급하여 충전 시간을 53.2% 줄일 수 있다. 이러한 변화는 수소 충전 과정에서 압력 강하 및 차량 내 탱크 온도에 영향을 미치며 이는 곧 차량의 최종 SOC에 반영된다. APRR 변경 시 SOC는 최대 3% 감소되었으며 이는 단축되는 충전 시간 대비 낮은 SOC 감소율을 보여준다.

Fig. 7은 고압 저장 탱크에 저장된 수소의 용량이 차량 SOC에 미치는 영향을 분석하기 위하여 고압 저장 탱크의 용량에 따라 첫 번째 차량과 두 번째 차량 간의 SOC를 비교한 결과이다. 이는 첫 번째 차량 대비 두 번째 차량이 얼마나 충전되었는지를 시각적으로 보여주며 고압 저장 탱크의 용량이 작을수록 SOC₁ 대비 SOC₂의 값이 급격하게 감소하는 것을 확인할 수 있다. 이 결과는 대형 수소 연료 전지 차량의 연속 충전 시 수소 충전소에서 고압 저장 탱크의 용량이 차량 SOC에 미치는 영향을 명확히 보여준다. 고압 저장 탱크의 용량이 크면 차량을 충분히 충전할 수 있으며 이로 인해 차량의 주행 거리와 충전 주기가 길어질 수 있다. 그러나 고압 저장 탱크에 수소를 저장하기 위해 에너지 소비가 늘어나게 되고 이로 인해 비용이 증가하게 된다.

Fig. 7.

Under three conditions. (a) NF, (b) MF, (c) HF. Comparison of SOC for the first and second vehicles according to the high pressure tank capacities

5. 결 론

본 연구에서는 MATLAB의 Simulink를 이용하여 캐스케이드 시스템 기반 수소 충전소와 대형 수소 연료 전지 차량을 모델링하여 캐스케이드 시스템의 저압, 중압, 고압 탱크에 저장된 수소의 용량과 질량 유량 제한에 따른 APRR을 변경하며 두 대의 차량을 충전하는 시뮬레이션을 진행하였다. 그 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 내릴 수 있다.

• 1) 탱크의 용량을 바꾸어 시뮬레이션을 진행하였을 때 캐스케이드 시스템의 고압, 중압, 저압 저장 탱크 순으로 차량의 SOC에 영향을 미친다.
• 2) 질량 유량 제한을 NF에서 HF 조건으로 변경할 시 충전 시간은 53.2% 단축된다. 이때 압력 강하와 차량 내 탱크 온도에 영향을 미치게 되어 차량의 SOC는 최대 3% 줄어들게 된다. 빠르게 충전되는 시간 대비 줄어드는 SOC를 비교하였을 때 수소 충전소는 HF 조건으로 운용하는 것이 유리할 것으로 판단된다.
• 3) 고압 저장 탱크에 저장된 수소의 용량에 따른 첫 번째 차량 대비 두 번째 차량 SOC를 비교한 결과 충전 시 고압 저장 탱크의 용량이 차량의 SOC에 중대한 영향을 미친다는 것을 보여주었다. 고압 저장 탱크 용량을 크게 하면 두 차량을 충분히 충전하여 주행 거리와 충전 주기가 길어지지만 수소 충전소에서 고압의 수소를 저장하기 위해 에너지 소비가 늘어 운영 비용이 증가하게 된다. 따라서 수소 충전 인프라 설계 시 고압 저장 탱크의 최적 용량 결정은 중요한 고려 사항이다.

Acknowledgments

본 연구는 산업통상자원부(MOTIE)/한국에너지기술평가원(KETEP) 연구 과제(No. 20203010040010)와 산업통상자원부(MOTIE)/한국에너지기술평가원(KETEP) 연구 과제(No. 20227310100060)의 지원으로 수행되었습니다.

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