연료전지 보조 동력원을 적용한 전기 버스 난방 특성 분석

1. 서 론

최근 환경 오염 문제 해결을 위한 탈탄소화 정책이 전 세계적으로 추진됨에 따라, 수송 부문에서도 내연기관을 대체하기 위한 전기자동차(Electric Vehicle, EV) 및 수소 연료전지 자동차(Fuel Cell Vehicle, FCV)와 같은 친환경 모빌리티의 보급이 급속도로 확대되고 있다^1,2). 특히 대중교통 부문에서 전기버스의 도입은 도시 대기질 개선에 기여하는 바가 매우 크다. 그러나 전기버스는 배터리 내부 발열량만으로는 탑승 공간을 충분히 난방하기 어렵기 때문에 별도의 난방 설비 운영이 요구되고, 이로 인해 외부 운용 환경에 따른 연비차가 크다는 고질적인 문제를 안고 있으며, 이는 안정적인 운전 스케줄 확보에 제약 요인이 된다^3,4).

특히 한국과 같은 동절기 저온 환경은 전기버스의 상용화 및 운용 효율성을 저해하는 주요한 원인으로 작용한다⁵⁾. 저온 환경은 동력원의 성능 저하뿐 아니라, 난방용 열원 측면에서도 전기버스 운용을 가혹하게 만든다. 즉, 저온 환경은 리튬 이온 배터리 내부 전해질 점도 상승으로 내부 저항을 증가시키고 전기화학적 활성 손실이 증가하는 요인이며, 동시에 탑승 공간의 열 쾌적성 유지를 위한 추가적인 난방 에너지를 요구한다^6-8). 기존 전기버스 냉난방 연구에서는 냉난방 공조 시스템 작동 시 주행 거리가 최대 70%까지 단축될 수 있음을 보고하고 있다⁸⁾. 특히 전기버스는 승하차 시 빈번한 도어 개폐로 인해 승용차 대비 외부와의 열 교환이 잦아 실내 난방 부하가 더욱 가중되는 특성을 보인다⁹⁾. 이러한 저온 조건에서의 에너지 소비 증가와 이에 따른 주행 거리 감소는 전기버스 경쟁력 향상을 위해 반드시 해결해야 할 과제이다^10,11).

이러한 한계를 극복하기 위해 전기차와 보조 동력원을 결합하여 주행거리를 연장하는 주행거리 확장형 전기차(Range-Extended Electric Vehicle, REEV) 시스템이 제안되고 있다^12,13). 주행거리를 연장할 수 있다는 측면에서는 보조 동력원의 채용은 좋은 대안이 되지만, 주행거리 확장형 전기버스에서는 내연기관을 채택하기 때문에 친환경 차량으로서의 위상은 사라지게 된다. 내연기관 보조 동력이 동력뿐 아니라, 폐열 활용도 유리하다. 유사한 대안으로는 수소 연료전지를 보조 동력원으로 채택하는 방안이다.

최근 전기버스와 함께 친환경 수소 버스 역시 도심 대중 교통을 담당하고 있기 때문에, 수소 연료전지를 보조 동력원으로 채택시에도 충전상의 문제는 다소 완화될 수 있다. 수소 연료전지는 수소를 통해 직접 전력을 생산하여 배터리 충전 상태(State of Charge, SOC)를 유지하는 역할뿐 아니라, 발전 과정에서 수반되는 반응열을 난방 열원으로 직접 활용할 수 있다는 장점을 지닌다^14,15). 이를 통해 기존 전기버스에 채택되던 PTC (Positive Temperature Coefficient) 히터와 같은 전기 기반 난방 장치의 의존도를 낮추고, 시스템 전체의 열관리 효율을 높임으로써 저온 환경에서의 주행거리 저하 문제를 효과적으로 완화할 수 있다^16,17).

Hwang 등¹⁸⁾은 FC-REEV (Fuel Cell Range-Extended Electric Vehicle)에 요구되는 연료전지 운전을 최적화 하기 위한 Fuzzy Logic을 제안하였다. 현재까지 FC-REEV에 대한 연구는 주로 승용전기차의 주행 거리 연장을 위한 연료전지 운전 방법을 제안하고 있으며, 아직 전기버스 난방을 위한 대안 연구는 희박하다.

본 연구에서는 겨울철 전기버스의 주행 환경에서 수소 연료전지 기반 난방 에너지를 공급할 수 있는 전기버스(Fuel cell-range extended electric bus, 이하 FC-REEB)의 전비 향상 여부를 평가하고자 한다. FC-REEB에서는 특히 연료전지에서 발생하는 반응열과 연료전지 전력을 통한 난방계를 작동해서 얻는 난방열을 조합할 수 있도록 모델을 구성하고 4가지 운전 방법에 따른 전비 개선 특성을 확인하고자 한다. 모델 기반 설계 방법을 적용하여 전체 해석을 진행하고, 주행 환경에 따른 특성을 분석할 수 있도록 운전 모드는 WHVC (World Harmonized Vehicle Cycle)를 적용하여 전기버스 주행에 따른 전력 소모와 연료전지를 통한 충전, 그리고 난방 사이 특성을 분석한다. 이를 통해 FC-REEB에 적합한 수소 보조 동력원의 효율적인 운전 방안을 도출하고자 한다.

2. 전기버스 및 보조 동력원 모델 개발

FC-REEB를 구성하는 요소는 수소 연료전지 시스템, 이차전지, 전력변환기, 구동 모터 및 차량 모델이다. 이 중 버스 차량 동력학 모델을 비롯해 수소 연료전지 시스템을 구성하는 대부분의 모델은 이미 기개발된 In-house code를 채용하고자 한다^19,22). 본 연구에서는 주로 난방을 비롯한 핵심 모델에 대하여 기술하고자 한다. FC-REEB에 적합한 버스 모델은 현대자동차에서 공개한 일렉시티 버스 제원을 기반으로 구성하였다. Fig. 1은 개발한 FC-REEB 모델의 신호 흐름 구성도를 나타내며, Table 1에는 본 연구에서 설계한 모델의 주요 사양을 제시하였다.

Fig. 1.

FC-REEB signal flow configuration diagram

Table 1.

FC-REEB specifications

2.2 연료전지 모델

연료전지의 개방전압은 Nernst 전압 방정식으로 산출되며, 실제 셀 전압은 Nernst 전압에서 비가역적 전위 손실을 반영하여 계산된다²²⁾. 전압 손실은 활성화 손실(V_act), 저항 손실(V_ohm), 농도 손실(V_conc)로 구분되며, 실제 셀 전압은 Nernst 전압에서 각 손실을 차감하여 산정한다²³⁾.

$\[ V_{cell }=E_{nernst }-V_{act }-V_{ohm }-V_{conc } \]$

(9)

$\[ \begin{array}{c}{E}_{nernst }=1.229-\left(8.5\times {10}^{-4}\right)\left(T_{FC}-298.15\right)\\ +4.3085\times {10}^{-5}\times T_{FC}\times \mathrm{l}\mathrm{n}\left(P_{H_2}+0.5P_{O_2}\right)\end{array} \]$

(10)

$\[ V_{act}=V_0-V_a\left(1-e^{-C_{1}i}\right) \]$

(11)

$\[ V_{ohm}=J\times R_{mem} \]$

(12)

$\[ V_{conc }=J\times {\left(C_2\times \frac{J}{J_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}}\right)}^{C_3} \]$

(13)

전기버스의 난방 부하는 연료전지의 화학 반응 과정에서 발생하는 반응열을 일부 활용할 수 있다. 이에 따라, 연료전지 반응열을 고려할 수 있는 열 모델이 요구된다. Table 2는 본 연구에서 적용한 연료전지의 제원 및 운전 조건을 나타낸다. 연료전지 스택의 온도 응답은 집중 용량법을 적용하여 모델링하였다. 스택 온도는 전기화학 반응에 의한 발열(Q_gen)과 냉각수 열전달(Q_coolant), 스택 내부 가스 유동 열전달(Q_gas), 주변 외기와의 열전달(Q_amb)을 고려하여 결정된다.

$\[ \frac{d{T}_{FC}}{dt}=\frac{Q_{gen}-Q_{coolant}-Q_{gas}-Q_{amb}}{{\rho }_{FC}\times C_{p,FC}\times V_{FC}} \]$

(14)

$\[ Q_{gen}=P_{FC}\left(\frac{U_{th}}{V_{FC}}-1\right) \]$

(15)

$\[ Q_{gas }={\dot{m}}_{gas }\times C_{p, gas }\left(T_{gas , out }-T_{gas , in }\right) \]$

(16)

$\[ Q_{coolant }={\dot{m}}_{Coolant }\times C_p\left(T_{coolant,out }-T_{coolant,in }\right) \]$

(17)

$\[ Q_{amb}=h_{amb}\times A_{cell}\left(T_{FC}-T_{amb}\right) \]$

(18)

Table 2.

Specifications of the PEMFC stack

2.3 난방 시스템 모델

겨울철 시내버스 난방은 특히 승객의 승차와 하차에 의한 외란에 의해 크게 영향을 받는다. 더불어, 주행 중 차량 외부와의 대류 열전달도 열손실을 크게 하는 원인 중 하나이다. 이러한 열손실을 극복하고 실내 온도를 쾌적한 온도로 유지하기 위해서는 난방 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 난방 특성을 모사하기 위해 Chiriac 등²⁴⁾이 제안한 방법을 적용하였다.

버스 내부 에너지 균형은 전도 열전달, 대류 열전달, 복사 열전달을 고려하여 결정하였다. 이때, 버스의 창문, 벽, 지붕, 바닥, 문, 좌석 등에서는 두께 방향 벽의 양단 차이에 의해 결정되는 전도 열전달을 고려하고, 버스 내부 공기와의 벽에 의한 대류 열전달, 버스 외부에서는 차량 주행에 의해 결정되는 대류 열전달, 그리고 태양열에 의해 조사되는 복사 열전달을 모두 고려하였다.

버스 내부의 에너지 균형에서는 연료전지 작동에 의한 발열과 난방열을 통해 방열기로 전달된 열$$ \left({\dot{Q}}_{rad }\right)$$²⁵⁾, 탑승자 발열분$$ \left({\dot{Q}}_{person }\right)$$, 태양열 복사 열전달$$ \left({\dot{Q}}_{solar }\right)$$, 구동 모터 발열$$ \left({\dot{Q}}_{motor }\right)$$, 배터리 발열$$ \left({\dot{Q}}_{bat}\right)$$, 환기 열손실$$ \left({\dot{Q}}_{vent }\right)$$, 버스와 외기 사이 대류 열전달$$ \left({\dot{Q}}_{amb}\right)$$, 승하차 열손실$$ \left({\dot{Q}}_{door }\right)$$ 등 8가지 발열원과 방열원의 에너지 균형을 통해 버스 실내 온도(T_cabin)를 결정한다. 외기 온도(T_amb)는 겨울철 한국 지역에서 관측되는 극저온 기상 조건을 반영하여 263.15 K로 유지된다고 가정하였다. 실내 온도는 선행 연구에서 열쾌적성 평가를 통해 난방 조건에서 실내 온도 약 291.15∼294.15 K 범위가 열적으로 중립적인 영역으로 보고된 점을 고려하여, 해당 범위의 중간값인 293.15 K를 온도 제어 목표값으로 설정하였다²⁶⁾. 본 연구에서는 난방 시스템의 현실적인 모사를 위해 PTC 히터의 효율을 0.95로 설정하여 전기적 변환 손실을 반영하였다. 반면, 연료전지 폐열을 활용하는 라디에이터는 고정된 효율 상수 대신 냉각수 루프와 cabin 루프 사이의 온도 구배 및 유량을 고려한 열전달 모델을 적용하였으며, 이때 시스템의 수렴성을 확보하기 위해 냉각수 배관의 외부 열손실은 무시(단열 가정)하였다. 본 모델에 적용된 열전달 계수 등의 물리 파라미터는 버스 열관리 시스템의 일반적인 운전 조건을 다룬 선행 연구를 기반으로 설정되었다. 이러한 물리적 제원을 바탕으로 Fig. 2에 제시된 피드백 제어 로직을 통해 실내 온도가 목표값을 추종하도록 구성하였으며, 이를 통해 시스템의 동적 특성을 분석하였다.

$\[ \begin{array}{c}{\rho }_{air }\times V_{air }\times C_p\times \frac{d{T}_{cabin }}{dt}\\ ={\dot{Q}}_{radiator }+{\dot{Q}}_{person }+{\dot{Q}}_{solar }+{\dot{Q}}_{mot }+{\dot{Q}}_{bat }\\ -\left({\dot{Q}}_{ven }+{\dot{Q}}_{amb }+{\dot{Q}}_{door }\right)\end{array} \]$

(19)

$\[ {\dot{Q}}_{radiator }={\dot{m}}_{rad,air }\times C_{p, air }\left(T_{rad,out }-T_{rad, in }\right) \]$

(20)

$\[ {\dot{Q}}_{person }=N\times q_{met } \]$

(21)

$\[ {\dot{Q}}_{solar }=A_{window }\times I_{solor }\times {\tau }_{window } \]$

(22)

$\[ {\dot{Q}}_{mot}=P_{mot}\left(1-{\eta }_{mot}\right) \]$

(23)

$\[ {\dot{Q}}_{bat}=I_{bat}^2\times R_{int} \]$

(24)

$\[ {\dot{Q}}_{ven}={\dot{V}}_{air}\times {\rho }_{air}\times C_{p,air}\left(T_{cabin}-T_{amb}\right) \]$

(25)

$\[ {\dot{Q}}_{amb}=U_{bus}\times A_{bus}\left(T_{cabin}-T_{amb}\right) \]$

(26)

$\[ {\dot{Q}}_{door }=N_{door }\times {\dot{V}}_{door, air }\times {\rho }_{air }\times C_{p,air}\left(T_{cabin }-T_{amb}\right) \]$

(27)

Fig. 2.

PI control logic of bus thermal comfort (Case1)

2.5 연료전지 운용 전략 수립

본 연구에서는 난방 부하 대응을 위한 연료전지 운용의 4가지 운용 전략을 설계하였다. 각각의 전략을 Case 1부터 4로 명명하고, 운용 방식과 출력 수준은 Table 3에 정리하였다. Case 1은 PI 기반 피드백 제어를 적용한 동적 운전 전략이며, Case 2부터 Case 4는 연료전지 출력을 10 kW, 15 kW, 20 kW 조건으로 유지하는 경우의 열과 동력 분배 전략이다.

Table 3.

Fuel cell operating strategies to heating demand

3. 결과 및 고찰

3.1 주행모드 적용 및 난방 요구 부하 산출

도심지 운행 버스의 경우 난방 부하 요구를 평가하기 위해서는 주행 환경에 대한 시나리오도 포함되어야 한다. 하지만, 상용차의 경우 개별 종목별 주행 평가를 위한 규약이 마련되지 않아서, 본 연구에서는 상용차 운전 특성을 평가하는 범용 모드인 WHVC (World Harmonized Vehicle Cycle) 주행 모드를 적용하였다. 국내 시내버스는 종점–종점 기준 편도 주행거리가 약 30 km 수준이므로, WHVC 1회 주행 거리(약 19.98 km)를 고려하여, 2회 반복(약 39.97 km)을 통한 평가 방법을 수립하였다.

Fig. 3은 2회 반복된 WHVC 주행 모드에 대해 시뮬레이션 모델의 차량 속도를 보여주고 있으며, 차량이 주어진 속도 지령을 안정적으로 추종하는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 전기버스와 FC-REEB의 난방 부하 대응 성능을 유사한 주행 조건에서 비교·평가하였다.

Fig. 3.

WHVC Driving Cycle (Two Repeats)

Fig. 4는 WHVC 주행 모드를 2회 반복한 조건에서 산출된 난방 요구 부하를 나타낸다. 실내 목표 온도는 293.15 K으로 유지하도록 설정하였으며, 이 조건에서 난방 요구 부하는 시간에 따라 변동하였다. 전 구간에서 난방 요구 부하는 약 10∼15 kW 범위로 분포하였고, 평균 난방 요구 부하는 12.77 kW로 나타났다.

Fig. 4.

Required heat load

3.2 전기버스와 FC-REEB 성능 비교

본 연구에서 전기버스는 PTC 전기히터를 적용하였으며, FC-REEB는 Case 1 운전 전략을 적용하여 난방 요구 부하에 대해 연료전지 전력 및 폐열을 제어하는 조건에서 시뮬레이션을 수행하였다.

Fig. 5는 두 차량의 실내 온도 제어 결과를 비교한 것으로, 두 차량 모두 주행 전 구간에서 목표 실내 온도 20°C 부근으로 안정적으로 유지되는 것을 확인하였다. 따라서 본 결과는 이후 성능 비교가 동일한 실내 목표 온도 유지 조건에서 수행되었음을 보여준다.

Fig. 5.

Cabin temperature between by bus type

Fig. 6과 Table 4에는 전기버스와 FC-REEB의 배터리 충전 전류와 주행 성능 및 에너지 지표를 비교한 결과이다. 시뮬레이션은 동일한 주행거리와 초기 SOC 80% 조건에서 수행하였다. Fig. 6에서 배터리 방전 전류량은 전기버스가 −106.50 Ah, FC-REEB가 −74.26 Ah로 나타나 전기버스가 약 1.43배 큰 방전량을 보였다. 또한 Table 4에서 SOC 감소량은 전기버스가 −23.77%, FC-REEB가 −16.56%로, 전기버스의 SOC 감소가 약 1.44배 더 크게 나타났다. 전비는 전기버스 0.552 km/kWh 대비 FC-REEB는 0.643 km/kWh로 약 16.5% 향상되었다.

Fig. 6.

Comparison of battery charge current

Table 4.

Driving performance and energy consumption Comparison

따라서 연료전지를 보조 동력원으로 적용한 FC-REEB는 전기버스 대비 배터리 방전 부담을 완화하며, 전비 측면에서도 개선되는 경향을 확인하였다. 다음 절에서는 FC-REEB의 성능 향상을 극대화하기 위해 연료전지 운용 전략에 따른 난방시스템 및 전력 시스템을 비교 분석하였다.

3.3 연료전지 운용 전략별 성능 비교

Fig. 7에서는 난방 요구 부하와 Case별 연료전지 난방 기여량을 나타낸다. 여기서 연료전지 난방 기여량은 연료전지 전력과 폐열의 합으로 정의하였다. Case 1은 PI 기반 제어를 적용하여 연료전지 난방 기여량이 난방 요구 부하를 추종하도록 운용되며, 난방 요구 부하에 대해 안정적으로 제어되는 것을 확인하였다. 반면 Case 2∼Case 4는 정적 출력 운용 조건으로, 연료전지 난방 기여량이 난방 요구 부하를 상회하는 수준이 주행 전 구간에서 지속적으로 나타나는 경향을 보였다.

Fig. 7.

Fuel cell contribution to heating by Case

Fig. 8은 Case별 평균 연료전지 폐열 발생량을 비교한 결과이며, 평균 난방 요구 부하(12.77 kW)를 기준선으로 함께 표시하였다. Case 1과 Case 2는 평균 폐열 발생량이 평균 난방 요구 부하보다 낮아, 난방 부하를 충족하기 위해 연료전지 전력의 추가적인 기여가 필요한 것으로 해석된다. Case 3은 평균 폐열 발생량이 평균 난방 요구 부하와 가장 근접하여, 폐열 기반 난방 대응 관점에서 운용 수준이 상대적으로 적정한 Case로 판단된다. 반면, Case 4는 평균 폐열 발생량이 난방 요구 부하를 상회함에 따라 활용되지 못하는 잉여 폐열이 증가하는 경향을 보인다. 이러한 잉여 폐열은 제어 로직에 의해 연료전지 냉각 루프의 메인 라디에이터를 통해 외기로 방출되며, cabin 내부로는 목표 온도 유지에 필요한 최적의 열량만 공급되도록 제어된다. 결과적으로 난방 수요를 초과하여 발생한 폐열이 유효하게 활용되지 못하고 외부로 버려짐에 따라, 시스템 전체의 에너지 투입 대비 유효 에너지 활용 비율이 낮아져 전비가 하락하는 원인이 된다.

Fig. 8.

Average waste heat generation by Case

Fig. 9는 Case별 배터리 SOC 변화를 나타낸다. 모든 Case는 초기 SOC 80% 조건에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 연료전지 운용 수준 변화에 따른 배터리 방전 완화 효과를 비교하였다. 그 결과, 연료전지 출력 수준이 증가할수록 SOC 감소가 전반적으로 완만해지고, 최종 SOC가 상대적으로 높게 유지되는 경향을 보였다. 또한, Case 3∼Case 4에서는 WHVC 주행의 초·중반 구간에서 SOC가 일시적으로 증가하는 구간이 나타나 충전이 발생함을 확인하였다. 최종 SOC 및 SOC 감소량(Delta SOC)은 Table 5에 정리하였다.

Fig. 9.

Battery SOC by Case

Table 5.

Driving performance and energy consumption by Case

Fig. 10과 Table 5는 연료전지 운용 수준에 따른 배터리 SOC 유지 특성과 전비 변화를 정량적으로 비교한 결과를 나타낸다. 연료전지 출력이 증가함에 따라 Delta SOC는 Case 1의 −16.56%에서 Case 4의 −4.86%까지 점진적으로 감소하여, 연료전지 운용 수준 증가가 배터리 방전 완화에 효과적임을 확인하였다. 반면, 전비는 연료전지 출력 증가에 따라 Case 3까지는 최대 0.729 km/kWh로 향상되는 경향을 보였으나, Case 4에서는 약 3% 감소한 0.707 km/kWh로 오히려 저하되는 경향이 나타났다. 이는 난방 요구 수준을 초과하는 연료전지 출력 운용으로 인해 잉여 폐열이 증가하고, 에너지 활용 측면에서 비효율이 발생하기 때문으로 판단된다. 결과적으로 SOC 유지 성능과 전비를 동시에 고려할 때, Case 3이 가장 균형 잡힌 연료전지 운용 수준임을 확인하였다.

Fig. 10.

Comparison of fuel economy trends versus Delta SOC by Case

4. 결 론

본 연구에서는 저온 환경에서 난방 부하 증가로 인한 전기버스의 성능 저하를 완화하기 위해, 연료전지를 보조 동력원으로 적용한 FC-REEB를 대상으로 연료전지 운용 수준에 따른 난방 부하 대응 특성과 에너지 소비 특성을 분석하였다. 이를 통해 도출된 주요 결론은 다음과 같다.

• 1) 전기버스 대비 FC-REEB는 배터리 방전 부담을 효과적으로 완화하였다. 동일 주행 조건에서 배터리 방전량은 약 30% 감소하였으며, SOC 감소량 역시 약 30% 완화되었다. 또한 전비는 약 16.5% 향상되었다.
• 2) 연료전지 출력이 증가할수록 배터리 SOC 유지 성능은 개선되었으나, 전비는 Case 3에서 0.729 km/kWh로 최대값을 나타낸 이후 Case 4에서 0.707 km/kWh로 약 3% 감소하는 경향을 보였다. 이는 난방 요구를 초과하는 출력 운용 시 잉여 폐열 증가로 인한 에너지 활용 저하에 기인한다.
• 3) SOC 유지 성능과 전비를 종합적으로 고려할 때, Case 3 수준의 연료전지 운용 전략이 저온 환경에서 가장 균형 잡힌 운용점임을 확인하였다.

한편, 본 연구에서는 정상 상태 운전 조건을 기반으로 해석을 수행하였으며, 연료전지의 cold start 특성 및 내구성 영향은 고려하지 않았다. 향후 연구에서는 해당 요소를 반영한 보다 현실적인 운용 전략 분석이 필요하다.

Acknowledgments

본 연구는 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술평가원(KETEP) 그리고 한국산업기술기획평가원(KEIT)의 지원을 받아 수행한 연구 과제임. (RS-2025- 25448361)(No. 20213030030210)

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