김지열
(Gi-Yeol Kim)
*iD
김성열
(Sung-Yul Kim)
*iD
임채옥
(Chae-Og Lim)
**iD
한종부
(Jong-Boo Han)
†iD
이여진
(Yeo-Jin Lee)
***iD
손은태
(Eun-Tae Son)
†iD
-
(Dept. of Electrical Engineering, Hanyang University, Republic of Korea. E-mail : jyk25april@gmail.com,
greXerg@hanyang.ac.kr)
-
(Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering, Republic of Korea. E-mail
: orc@kriso.re.kr)
-
(Hyrogen Co., Ltd, Republic of Korea. E-mail : yjlee@hyrogen.co.kr)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers
Key Words
Air-Independent Propulsion, Balance of Plant, Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell, Thermal-Humidity
1. 서 론
잠수함은 수중에서 잠항하여 독립적으로 임무를 수행하는 특수 선박으로, 대수상전, 대잠전, 정보수집, 지상타격, 특수전 지원, 기뢰부설 등 다양한 임무를
수행한다. 이러한 임무를 성공적으로 수행하기 위해서는 외부로부터 탐지되지 않는 은밀성(stealth)과 장시간 작전이 가능한 지속성(endurance)이
필수적이다. 그러나 은밀성과 지속성은 서로 상충 관계에 있다. 높은 출력을 확보하기 위해 추진체계의 규모를 확대하면 내부 공간이 증가하여 수중 저항이
커지고, 이는 더 큰 출력이 필요하게 만드는 악순환을 초래한다. 반면 추진 출력을 줄이면 지속적인 항해 시간이 제한되어 임무 수행 능력이 저하된다.
따라서 잠수함은 제한된 내부 공간, 추진 출력, 효율 간의 근본적인 제약을 가진다[1].
재래식 잠수함(conventional submarine)은 내연기관과 축전지를 병용하는 디젤-전기 추진 방식을 사용한다. 기술 발전으로 이전보다 긴
잠항이 가능해졌으나, 여전히 배터리 충전을 위해 일정 주기로 수면 근처로 부상해야 한다. 이 과정에서 디젤 엔진의 소음과 스노클의 노출로 인해 적의
레이더, 적외선 탐지, 또는 광학 추적에 의해 발각될 위험이 높아진다. 또한 발각 시 즉각적인 고출력 추진이 어려워 전술적 대응이 제한되는 문제가
존재한다[2]. 이러한 한계를 극복하기 위해 잠수함 추진 기술은 재래식 디젤-전기 방식에서 원자력 추진 방식으로 발전하였다. 원자력 추진 잠수함은 스노클이 필요하지
않기 때문에 외부 공기 공급 없이도 작전이 가능하며, 핵연료의 교체 주기가 수년에서 수십 년에 이르러 장기간 잠항이 가능하다. 또한, 디젤-전기 추진
방식에 비해 훨씬 높은 출력과 항속 속도를 장시간 유지할 수 있는 장점을 지닌다[3]. 그러나 원자력 추진 잠수함은 획득 비용과 건조 기간이 매우 길고, 원자로 운전으로 인한 소음 증가, 대형 선체로 인한 천해 작전의 제약 등의 한계를
가진다. 또한 연료의 조달은 국제 핵 비확산 조약 등 외교적 제약을 받으며, 사용 후 핵연료의 처분 및 폐기물 관리와 같은 환경·안전 문제도 발생한다[4].
이에 따라 일부 국가는 재래식 잠수함의 한계를 보완하기 위해 공기불요 추진체계(Air Independent Propulsion, AIP)를 개발·도입하였다.
AIP는 잠수함이 수면으로 부상하지 않고도 장시간 잠항할 수 있게 하는 기술로, 재래식 디젤-전기 추진 방식의 단점을 극복하기 위해 각국에서 활발히
연구·개발되고 있다. 대표적인 AIP 방식에는 연료전지(Fuel Cell), 스털링 엔진(Stirling Engine), 폐쇄형 증기 터빈(Closed-Cycle
Steam Turbine) 등이 있다. 각국의 대표적인 AIP 적용 사례를 살펴보면, 스웨덴은 1996년 Gotland급 잠수함에 스털링 엔진 기반
AIP 시스템을 탑재하여 세계 최초로 현대식 AIP 잠수함 운용을 실현하였다. 독일은 연료전지 기반 AIP 시스템을 212급 잠수함에 적용함으로써
고효율·저소음 추진 기술을 상용화하였다[5]. 또한 대한민국은 손원일급 잠수함에 연료전지형 AIP 시스템을 탑재하여 현재 운용 중이다[6]. 이들 사례 중에서도 연료전지 기반 AIP 시스템은 높은 에너지 효율, 저소음 특성, 즉각적인 부하 응답성 등의 장점으로 가장 널리 연구되고 있으며,
향후 비핵추진 잠수함의 핵심 기술로 주목받고 있다[7].
연료전지는 수소와 산소의 전기화학 반응을 통해 전기 에너지를 생성하는 장치로 사용되는 전해질 종류에 따라 고분자 전해질막 연료전지(Polymer Electrolyte
Membrane Fuel Cell, PEMFC), 인산형 연료전지(Phosphoric Acid Fuel Cell, PAFC), 용융산염 연료전지(Molten
Carbonate Fuel Cell, MCFC), 고체산화물 연료전지(Solid Oxide Fuel Cell, SOFC) 등으로 구분된다. 표 1에서와 같이 각 연료전지는 전해질 특성과 작동 온도에 따라 성능 특성이 상이하며, 이 중 PEMFC는 낮은 작동 온도(20 ~ 90 ℃)에서도 빠른
기동성과 높은 전력 밀도를 제공하는 장점을 지닌다. 이러한 특성으로 인해 PEMFC는 잠수함용 AIP 시스템에 가장 적합한 연료전지 형태로 평가되고
있다[7-
8].
표 1. 연료전지 종류별 전해질, 작동 온도 및 전기 효율 비교
Table 1. Comparison of Electrolyte Type, Operating Temperature, and Electrical Efficiency
for Various Fuel Cells
|
구분
|
PEMFC
|
PAFC
|
MCFC
|
SOFC
|
|
전해질
|
고분자막
|
인산염
|
용융탄산염
|
고체산화물
|
작동
온도
[℃]
|
20 ~ 90
|
150 ~ 220
|
600 ~ 700
|
600 ~ 1000
|
전기
효율
[%]
|
40 ~ 60
|
40 ~ 60
|
40 ~ 65
|
50 ~ 65
|
최근에는 재래식 디젤-전기 잠수함과 원자력 잠수함의 한계를 보완하기 위해, 잠수함용 전력 공급을 위한 PEMFC 기반 발전 시스템으로 대체하려는 연구가
국내외에서 활발히 진행되고 있다. 특히 수중 환경이라는 특수성을 고려하여 연료전지 시스템의 구성, 제어 및 에너지 관리 기법을 다룬 연구들이 보고되고
있다. C. Deutsch 등은 수중 무인이동체에서 연료전지-배터리 하이브리드 시스템의 에너지 관리 전략을 평가하였으며[9], H. D. Kim 등은 수중 환경에서 적용 가능한 연료전지 시스템의 구조와 실험 기반 검증을 수행하였다[10]. J. Y. Choi 등은 잠수함 적용을 위한 연료전지 퍼지(Purge) 운전 특성을 분석하여 성능 개선 가능성을 제시하였으며[11], K. H. Lee는 잠수함용 연료전지에 필요한 수소 공급을 위한 개질 시스템을 제안하였다[12].
그러나 기존 선행 연구들은 주로 연료전지 스택의 출력 특성 및 효율 향상에 초점을 두고 있어, 잠수함과 같은 폐쇄형 환경에서의 시스템 운용 특성을
충분히 반영하지 못하고 있다. 특히 기존 연구에서는 막전극접합체(Membrane Electrode Assembly, MEA)와 보조장치(Balance
of Plant, BOP)를 단순화된 등가 모델로 통합하거나 정상 상태 기반 모델을 적용하는 경우가 많다. 이러한 접근은 초기 설계 단계에서 평균적인
스택 성능 특성을 파악하는 데에는 유용하지만, BOP 구성요소별 전력 소모 특성과 시스템 효율 간의 상호작용을 정량적으로 분석하기에는 한계가 있다.
이러한 한계는 잠수함 환경에서 더욱 중요하게 작용한다. 제한된 저장 에너지를 기반으로 장시간 독립적으로 운용되어야 하므로, 시스템의 순출력과 운용
가능 시간이 매우 중요하다. 특히 폐쇄형 환경에서는 외부 공기 유입과 자연 방열이 제한되므로, 산소 공급, 재순환, 냉각 및 가습 시스템과 같은 BOP
구성요소의 운전 특성이 스택 성능 및 시스템 효율에 직접적인 영향을 미친다. 또한 BOP 소비전력은 전체 시스템의 순출력과 운용 가능 시간을 결정하는
주요 인자로 작용하므로, 이를 고려하지 않을 경우 실제 시스템 성능과 에너지 운용 특성을 정확히 평가하기 어렵다.
기존의 통합 등가 모델은 BOP 구성요소별 전력 소모 특성을 개별적으로 분석하기 어렵고, 특정 구성요소의 사양이 변경될 경우 전체 시스템 모델을 다시
구성해야 하는 한계를 가진다. 반면 BOP 구성요소를 개별 모듈 형태로 분리하여 구성할 경우, 구성요소별 전력 소모 특성과 시스템 성능 간 상호작용을
정량적으로 분석할 수 있으며, 특정 모듈만 수정하여 전체 시스템에 반영할 수 있는 장점을 가진다.
따라서 본 연구에서는 잠수함의 폐쇄형 환경(Closed Cathode)을 고려하여 PEMFC 스택과 BOP를 분리하고, 가스 공급, 가스 배기, 재순환
및 냉각 시스템을 각각 독립적인 모듈로 구성하였다. 이를 통해 BOP 구성요소별 에너지 소모 특성과 스택 성능 간 상호작용을 정량적으로 분석하고,
온도 및 습도 변화가 시스템 운전 특성 및 효율에 미치는 영향을 평가하였다. 제안한 모델은 향후 잠수함용 PEMFC 시스템의 운전 전략 및 에너지
관리 연구를 위한 기반 도구로 활용될 수 있다.
본 연구의 주요 기여도는 아래와 같다.
잠수함 폐쇄형 환경을 반영한 PEMFC 시스템 모델 구축: 스택 및 BOP 구성요소를 각각 독립적으로 모델링하여 시스템 모델을 구축하고, 운전
조건 변화에 따른 시스템 성능 특성을 분석할 수 있도록 구성하였다.
Python 기반 시뮬레이션 프레임워크 구축: 가스 공급, 가습, 배기, 재순환, 냉각 시스템 등 BOP 구성요소를 독립적인 모듈로 구성하여 Python
기반 시뮬레이션 프레임워크를 구축하였다.
실험 데이터 기반 모델 정합성 검증: 300 W급 PEMFC 스택의 제조사 실험 데이터를 활용하여 전압·전력 특성을 비교 검증하였으며, MathWorks
Simscape 라이브러리를 활용한 MATLAB/Simulink 기반 모델과의 비교를 통해 제안 모델의 정합성을 검증하였다.
운전 조건에 따른 시스템 효율 분석: 온도 및 상대습도 변화가 스택 기준 효율 및 시스템 기준 효율에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고, 효율
기반 적정 운전 범위를 제시하였다.
2. 본 론
2.1 PEMFC 기본 구조 및 전기화학 반응
본 절에서는 PEMFC 단위 셀의 구조와 전기화학 반응 원리를 설명한다. 이는 이후 절에서 제시되는 스택 모델링 및 BOP 분석의 기반이 된다.
2.1.1 전기화학 반응 메커니즘
PEMFC는 수소와 산소의 전기화학적 산화·환원 반응을 통해 전기에너지를 생산한다. 연료극(Anode)에서는 공급된 수소가 촉매층에서 산화되어 양성자와
전자를 생성하는 수소산화반응(Hydrogen Oxidation Reaction, HOR)이 발생한다. 생성된 전자는 외부 회로를 통해 부하로 전달되어
전기에너지를 공급하며, 양성자는 전해질막을 통해 공기극으로 이동한다. 공기극(Cathode)에서는 전해질막을 통해 이동한 양성자와 외부 회로에서 전달된
전자가 산소와 반응하여 물을 생성하는 산소환원반응(Oxygen Reduction Reaction, ORR)이 진행된다. 이러한 반응의 결과로 전기
에너지와 함께 물과 열이 생성되며 식(1) ~ 식(3)과 같이 나타낼 수 있다[13-
14].
2.1.2 PEMFC 단위 셀의 구조 및 구성요소
그림 1은 PEMFC 단위 셀의 구조 및 전기화학 반응 메커니즘을 개략적으로 도시하였다. PEMFC 단위 셀은 연료극과 공기극, 그리고 이들을 구성하는 MEA로
이루어진다. MEA는 전해질막(Membrane)을 중심으로 양측에 촉매층(Catalyst Layer, CL)과 가스 확산층(Gas Diffusion
Layer, GDL)이 적층된 구조를 가진다. 전해질막은 양성자만 선택적으로 전달하여 전극 간 전기적 단락을 방지하며, 촉매층에서는 전기화학 반응이
직접적으로 발생한다. 가스 확산층은 반응가스를 촉매층으로 균일하게 공급하고 생성된 물을 배출하는 역할을 수행한다. MEA 양단에는 분리판(Bipolar
Plate, BPP)이 위치하여 가스 유로를 형성하고 전류 집전 및 열 관리를 수행함으로써 셀의 구조적 안정성을 확보한다. 각 구성요소의 주요 기능은
표 2에 제시하였다.
그림 1. PEMFC 단위 셀의 구조와 전기화학 반응 메커니즘
Fig. 1. Structure and Electrochemical Reaction Mechanism of a PEMFC Unit Cell
표 2. PEMFC 단위 셀 구성요소 및 주요 기능
Table 2. PEMFC Unit Cell Components and Their Functions
|
구성요소
|
주요 기능
|
|
Anode (연료극)
|
수소 공급, 수소 산화 반응(HOR) 발생
|
|
Cathode (공기극)
|
산소 공급, 산소 환원 반응(ORR) 발생
|
|
Membrane
|
양성자 전달, 전자 차단
|
|
Catalyst Layer (CL)
|
전기화학 반응 촉진
|
|
Gas Diffusion Layer (GDL)
|
가스 확산, 물 배출
|
|
Bipolar Plate (BPP)
|
가스·유로 형성, 집전, 열 관리
|
2.1.3 PEMFC 스택 입력 및 출력 정의
PEMFC 스택은 수소와 산소를 주된 반응물로 입력받아 전기에너지를 생산하는 에너지 변환 장치이다. 스택으로 공급된 수소와 산소는 전기화학 반응을
통해 전기 에너지로 변환되며, 이 과정에서 물과 열이 부산물로 생성된다. 이때 전기는 외부 부하로 전달되어 유효 출력으로 활용되며, 물은 배기 시스템을
통해 배출되고, 열은 냉각 시스템을 통해 제어된다.
2.2 스택 및 BOP 구성요소의 기능과 시스템 구조
본 절에서는 수중 환경에서의 PEMFC 시스템을 보다 효과적으로 운영하기 위한 스택과 BOP 구성요소와 기능을 설명한다.
2.2.1 수중 환경 PEMFC 시스템의 구조 및 BOP 구성
수중 환경에서 운용되는 PEMFC 시스템은 외기 흡입 및 대기 방출이 제한되는 폐쇄형 환경에서 동작하므로, 스택뿐만 아니라 BOP 구성요소의 역할이
시스템 성능과 안정성에 직접적인 영향을 미친다. PEMFC 스택은 다수의 단위 셀이 직렬로 적층된 구조로, 전기화학 반응을 통해 전력을 생성하는 장치이다.
스택의 성능은 전해질막의 이온 전도 특성, 반응가스의 농도 및 압력, 온도, 습도, 전류 밀도 등 다양한 운전 조건에 의해 좌우된다. BOP는 스택이
요구하는 운전 조건을 유지하기 위해 가스 공급, 가습, 배기, 재순환 및 냉각 기능을 수행한다. 그림 2는 본 연구에서 고려한 PEMFC 스택과 BOP를 포함한 전체 시스템 구성을 나타낸다. 양극에는 고압 수소 탱크, 감압밸브(Pressure Reducing
Valve, PRV), 재순환 장치, 가습기 및 배기 시스템이 구성되어 가스의 압력과 습도를 제어한다. 또한 냉각 시스템은 냉각수 탱크, 펌프 및
열교환 장치로 구성되어 스택에서 발생하는 열을 제어함으로써 적정 운전 온도를 유지한다.
그림 2. PEMFC 스택 및 BOP 구성도
Fig. 2. Configuration of the PEMFC Stack and BOP
2.2.2 수중 운전 특성을 고려한 PEMFC 시스템 특성 고찰
수중 환경에서 운용되는 PEMFC 시스템은 외기 흡입과 대기 방출이 제한되는 폐쇄형 조건에서 동작하며, 이로 인해 시스템 구성과 운전 특성에서 차량용
PEMFC와 구별되는 특징을 가진다. 수중용 PEMFC 시스템에서는 고압 산소 탱크를 이용한 산소 공급이 필수적이며, 반응 과정에서 생성되는 잔류
기체와 물은 외부로의 방출이 제한되어 시스템 내부에서 관리된다. 이러한 운전 환경의 제약으로 인해 가스 재순환, 배기 시스템 제어, 습도 관리 및
폐쇄형 냉각 계통이 시스템 운전에 필수적으로 요구된다. 반면 차량용 PEMFC 시스템은 개방된 환경에서 운용되어 외기를 직접 흡입하고 생성된 기체와
물을 대기로 방출할 수 있으며, 발생한 열 또한 외기 방열을 통해 비교적 용이하게 제거된다. 이러한 차이로 인해 수중용 PEMFC 시스템에서는 BOP
구성요소의 전력 소모와 제어 특성이 시스템 성능에 보다 직접적인 영향을 미치게 된다. 차량용 및 수중용 PEMFC 시스템의 주요 구성 차이는 표 3에 제시하였다.
표 3. 차량용 및 수중용 PEMFC 시스템 구성의 비교
Table 3. Comparison of Automotive and Underwater PEMFC System Configurations
|
구분
|
차량용 PEMFC
|
수중용 PEMFC
|
시스템
경계조건
|
개방형 시스템
(Open Cathode)
|
폐쇄형 시스템
(Closed Cathode)
|
|
실제 운전 환경
|
대기 노출 환경
|
수중 밀폐 환경
|
|
산소 공급 방식
|
공기 흡입
(컴프레서 기반)
|
고압 산소 탱크
기반 공급
|
|
가스 조성
|
공기 (O2/N2 혼합)
|
고순도 산소
|
|
배기 방식
|
대기 방출
|
제한적 배기 및 퍼지
|
|
수분 관리
|
대기 조건 의존
수분 관리
|
가습·재순환 기반
수분 관리 제어 필요
|
|
폐열 처리
|
외기 방열
|
폐쇄형 냉각 및
열교환
|
2.3 PEMFC 스택 모델
본 절에서는 PEMFC 스택의 구조적 특성, 전류와 반응가스 소비량의 관계 그리고 단위 셀 전압 특성을 포함한 스택 모델을 설명한다.
2.3.1 스택 구조 및 출력 관계
PEMFC 스택은 외부 부하에서 요구되는 출력을 공급하기 위해 다수의 단위 셀을 직렬로 적층하여 구성된다. 스택 전압은 단위 셀 전압의 합으로 표현되며,
단위 셀 전압은 전기화학 반응에 의해 결정된다. 모든 단위 셀에는 동일한 전류가 흐르며 이는 유효 반응 면적에 대한 전류밀도로 정의된다. 따라서 출력
전류는 전류밀도와 단위 셀 유효 반응 면적의 곱으로 나타난다. 이러한 관계로부터 스택의 전체 출력 전력은 식(4)와 같이 나타낼 수 있다.
여기서, $N_{cell}$은 단위 셀의 개수, $V_{cell}$은 단위 셀의 전압, $i$는 전류 밀도, $A_{cell}$은 단위 셀의 유효
반응 면적을 나타낸다.
2.3.2 반응가스 이론적 소비량
PEMFC 스택에서 발생하는 전류는 전기화학 반응을 통해 이동하는 전자의 흐름이며, 이는 반응가스의 소비량과 직접적으로 연관된다. 수소 1 mol이
산화될 때 2 mol의 전자가 생성되고, 산소 1 mol이 환원될 때 4 mol의 전자가 소모되므로, 패러데이의 법칙에 따라 스택 전류 $I_{stack}$에
대한 이론적 반응가스의 몰 소비율은 식(5) ~ 식(6)과 같이 나타낼 수 있다.
여기서, $F$는 패러데이 상수(96485 C/mol)를 나타낸다.
2.3.3 단위 셀 전압 모델
이상적인 연료전지의 전압은 Nernst 식을 통해 계산할 수 있다. 표준 상태(25℃, 1atm)에서 수소-산소 연료전지 반응의 표준 깁스 자유에너지
변화($\Delta G^\circ$)는 –237.13 kJ/mol이며, 이에 따른 이상적인 가역 전압은 식(7)과 같이 나타낼 수 있다. 그러나 실제 연료전지의 출력 전압은 비가역적 손실로 인해 이상적인 전압보다 낮게 나타난다. 활성화 손실, 저항 손실, 농도
손실이 주요 전압 손실로 작용하며, 이를 고려한 실제 단위 셀 전압은 식(8)과 같이 나타낼 수 있다[15].
여기서, $\Delta G^\circ$는 표준 상태에서의 깁스 자유에너지 변화를 의미하며, $n$은 반응에 참여하는 전자 수를 나타낸다.
활성화 손실(Activation Voltage Losses)
활성화 손실은 전기화학 반응이 진행되기 위해 극복해야 하는 활성화 에너지 장벽으로 인해 발생하는 전압 손실로, 주로 전극 표면에서의 반응 속도와 관련된다.
전극 촉매의 활성도와 작동 온도에 따라 그 크기가 결정된다. 일반적으로 활성화 손실은 Tafel 근사 식을 통해 식(9)와 같이 나타낼 수 있다.
여기서, R은 기체상수, $T$는 작동 온도, $\alpha$는 전하 전달 계수, $n$은 반응에 참여하는 전자 수, $i_0$는 교환 전류 밀도이다.
저항 손실(Ohmic Voltage Losses)
저항 손실은 이온과 전자가 이동하는 과정에서 발생하는 내부 전기저항에 의해 나타나는 전압 손실이다. 이는 전해질막의 이온 저항과 전극, 집전체, 분리판
및 접촉면에서의 전기적 저항에 의해 결정된다. 이러한 저항 손실은 옴의 법칙에 따라 식(10)과 같이 나타낼 수 있다.
여기서, $R_{ohm}$ 은 전해질막, 전극, 집전체 및 접촉저항 등으로 구성된 내부 등가 저항이다.
농도 손실(Concentration Voltage Losses)
농도 손실은 반응가스 수송의 한계로 인해 전극 표면에서 충분한 반응물이 공급되지 못할 때 발생하는 전압 손실이다. 특히 높은 전류밀도 영역에서 반응
속도가 증가하면 반응물 공급이 반응 속도를 따라가지 못하게 되고, 이로 인해 촉매층 표면의 반응물 농도가 감소하거나 생성물의 축적으로 인해 추가적인
전압 손실이 발생한다. 농도 손실은 식(11)과 같이 나타낼 수 있다.
여기서, $i_L$은 한계 전류밀도를 나타낸다.
2.4 PEMFC BOP 모델
본 절에서는 PEMFC 시스템의 연료극·공기극 공급, 가습, 배기, 재순환, 냉각 시스템으로 구성된 전체 BOP 모델을 단계별로 설명한다.
2.4.1 가스 공급 모델
연료극의 수소($H_2$) 공급 시스템은 고압 저장 탱크와 PRV로 구성된다. 저장 탱크의 수소는 PRV를 통해 스택 입구 압력에 맞게 감압되며,
밸브 개도는 탱크 압력과 설정 압력의 차이에 따라 조절된다. 공기극은 외부 공기 대신 산소($O_2$) 저장 탱크를 이용하는 폐쇄형 공급 방식을 적용하였다.
이는 잠수함 환경에서 외부 공기 유입이 불가능한 운용 조건을 반영하기 위함이다. 스택 전류에 따라 필요한 수소 및 산소의 이론적 소비량은 패러데이의
법칙을 기반으로 계산되며, 계산된 몰 유량을 식(12) ~ 식(13)과 같이 질량 유량 형태로 변환하여 실제 공급량을 산정하였다. 산소 공급량은 스택 전류에 따른 이론적 소비량에 과잉 공급비(Oxygen Excess
Ratio, OER)를 적용하여 결정하였다. 이는 반응가스 부족에 따른 농도 손실을 방지하고, 막전극접합체 내부의 산소 분압을 안정적으로 유지하여
고전류 영역에서의 전압 강하를 최소화하기 위함이다. 산소는 감압밸브를 통과하며, 밸브를 흐르는 질량 유량은 유동면적, 압력 차, 기체 밀도에 의해
결정되며 식(14)와 같이 표현된다. 또한 파이프 내부 흐름에 따른 압력 손실은 Darcy-Weisbach 식을 사용하였으며 식(15)와 같이 나타낼 수 있다[16-
17].
여기서, $C_d$는 유량계수, $A$는 유효 개구 면적, $\rho$는 기체 밀도, $\Delta p$는 밸브 상·하류의 압력차를 나타낸다.
2.4.2 가습기 모델
PEMFC의 성능과 내구성은 막의 수분 상태에 크게 영향을 받기 때문에, 연료극과 공기극 모두에 가습기 모델을 적용하였으며, 고분자 전해질막은 적절한
수분이 유지될 때 양성자 전도성이 증가하여 전기저항이 감소하지만, 수분이 부족하면 막 건조로 인해 저항이 증가하고 성능이 저하된다. 반대로 과도한
수분 공급은 플러딩(Flooding)을 유발하여 기체 확산을 저해하므로, 반응가스의 상대습도를 적정 범위 내에서 유지하는 것이 필요하다. 이를 위해
연료극과 공기극의 상대습도(Relative Humidity, RH)를 제어하는 가습기 모델을 구성하였다. 가스의 습도 특성 계산에는 Buck 식을
사용하였으며, 온도에 따른 포화 수증기압은 식(16)과 같이 나타낼 수 있다. 또한 가스 내 수증기 몰분율은 상대 습도와 포화 수증기압, 그리고 해당 위치의 압력을 이용하여 식(17)과 같이 계산된다. 가습기와 스택 사이에서의 압력 손실은 Darcy-Weisbach 식을 기반으로 식(18) ~ 식(19)와 같이 나타내었으며, 가습기 출력은 PI 제어기를 통해 식(20)과 같이 나타낼 수 있다[18-
19].
여기서, $P_{sat}(T)$는 온도 $T$에서의 포화 수증기압(Pa), $T$는 절대 온도(K), $y_{H_2O}$는 수증기의 몰분율, RH는
상대습도, $P_{out}$은 가습기 출구 압력, $L_{eff}$는 파이프의 등가길이, $D$는 파이프 직경, $\rho$는 가스 밀도, $v$는
유속, $f$는 마찰 계수, Re는 레이놀즈 수, $u(t)$는 가습기 제어 출력, $K_p$는 비례 이득, $K_i$는 적분 이득을 나타낸다.
2.4.3 배기 모델
공기극 배기 시스템은 스택 내부 압력을 일정 수준으로 유지하고 생성된 수증기와 잔류 기체를 배출하는 역할을 수행한다. 공기극 출구 가스는 릴리프 밸브를
통해 외부로 배출되며, 릴리프 밸브는 스택 내부 압력이 출구 압력보다 일정 수준 이상 높아질 경우에 개방되도록 설정하였다. 이를 통해 스택의 과압을
방지하고 안정적인 운전 압력을 유지할 수 있다. 릴리프 밸브를 통과하는 유량은 상·하류 압력차와 유효 개도 면적에 의해 결정되며, 식(21) ~ 식(23)과 같이 나타낼 수 있다.
여기서, $p_{set}$는 릴리프 밸브의 설정 압력 [Pa], $p_{out}$는 배출 압력 [Pa], $\Delta p_{margin}$는 스택
내부 압력 여유 [Pa], $A$는 유효 밸브 개구 면적 [m²], $A_{min}$는 최소 개구 면적 [m²], $A_{max}$는 최대 개구 면적
[m²], $\alpha$는 밸브 개방 비율, $\dot{m}_{out}$는 배출 질량 유량 [kg/s], $\rho$는 상류 기체 밀도 [kg/m³],
$p_e$는 스택 출구 압력 [Pa]을 나타낸다.
연료극 배기 시스템은 연료극 내부에 축적되는 불활성 기체와 과잉 수증기를 제거하여 유효 수소 농도를 안정적으로 유지하기 위한 퍼지 시스템으로 구성된다.
연료극 출구 가스는 퍼지 밸브(Purge Valve)를 통해 배출되며, 밸브 개방 여부는 연료극 가스 내 반응에 참여하지 않는 불활성 기체의 몰분율을
기준으로 제어된다. 불활성 기체 몰분율이 설정된 임계값을 초과할 경우 퍼지 밸브가 개방되어 축적된 불활성 기체 성분이 제거되도록 하였다. 이는 고순도
수소 및 산소를 사용하더라도 미량의 불활성 기체가 잔존할 수 있음을 고려한 것이다. 또한 폐쇄형 운전 조건에서 장시간 운전 시 불활성 기체의 점진적
축적이 발생할 수 있음을 고려한 것이다. 또한 밸브의 불필요한 반복 개폐를 방지하기 위해 히스테리시스 기반 릴레이와 최소 개방 유지 시간을 적용하였으며
식(24) ~ 식(28)과 같이 나타낼 수 있다[20-
21].
여기서, $u_{purge}$는 퍼지 밸브 ON/OFF 신호, $y_{IG,f}$는 필터링된 불활성 기체 몰분율, $y_{on}$, $y_{off}$는
퍼지 밸브 ON/OFF를 결정하는 불활성 기체 몰분율 임계 값을 나타낸다. $u$는 밸브 개방 명령(0 ~ 1), $k_s$는 개방 비례 계수, $A$는
현재 밸브 개구 면적, $A_{target}$는 목표 개구 면적, $\tau_v$는 밸브 응답 시간 상수, $p_{up}$는 상류 압력, $\gamma$는
비열비, $p_{down}$는 하류 압력을 나타낸다.
2.4.4 재순환 모델
재순환 시스템은 연료극 및 공기극 스택 출구에서 미반응으로 배출되는 수소와 산소를 회수하여 연료극 및 공기극 입구로 다시 공급함으로써 연료 이용률을
향상시킨다. 양극에서 공급되는 가스와 재순환 가스는 재순환 탱크에서 혼합되며, 재순환 탱크 출구에서의 총 질량 유량과 혼합 조성은 각각 식(29)와 식(30)과 같이 나타낼 수 있다[22].
2.4.5 냉각 시스템 모델
냉각 시스템은 스택에서 발생하는 열을 제거하여 스택 온도를 목표 범위 내에서 유지하기 위한 장치로 냉각수, 라디에이터, 펌프 속도 제어기로 구성된다.
스택에서 발생한 열은 냉각수로 전달되며, 냉각수 온도 변화는 식(31)과 같이 나타내며, 라디에이터 사이의 열전달은 열전달 계수와 온도 차이에 의해 식(32)와 같이 나타내며, 라디에이터에 전달된 열은 다시 외부 환경으로 방출되며, 식(33)과 같이 나타내며, 냉각 펌프의 질량 유량은 스택 온도와 목표 온도의 차이에 기반한 비례 제어기로 조절되며, 제어 출력은 0-1 범위에서 결정되며
식(34) ~ 식(35)와 같이 나타낼 수 있다[23].
여기서, $C_c$는 냉각수의 열용량 [J/K], $T_c$는 냉각수 온도 [K], $Q_{in}$은 연료전지 스택에서 발생한 열량이며, $Q_{cw}$는
냉각수가 라디에이터로 전달하는 열량, $U$는 열전달 계수 [W/m²·K] , $A$는 열전달 면적[m²] $T_{rad}$는 라디에이터 온도 [K],
$h$는 대류 열전달 계수 [W/m²·K], $\dot{m}_{cw}$는 냉각수 질량 유량 [kg/s], $\dot{m}_{min}$는 최소 냉각수
유량, $\dot{m}_{max}$는 최대 냉각수 유량, $u$는 정규화된 펌프 명령 값(0 ~ 1), $T_{stack}$는 스택 온도, $T_{set}$는
목표 온도를 나타낸다.
2.4.6 시스템 출력 정의
PEMFC 시스템의 유효출력은 스택이 생성하는 출력뿐 아니라 냉각 및 기체공급 등 BOP 구성요소의 전력소모를 고려해야 한다. 본 연구에서는 BOP
총 소비전력 $P_{BOP}(t)$은 양극의 재순환 장치, 산소 공급 장치, 펌프, 밸브, 팬, 히터로 개별 구성요소의 소비전력의 합으로 식(36)과 같이 나타내었다. 시스템 순출력 $P_{net}(t)$은 스택 출력에서 BOP 소비전력을 차감하여 정의하였으며, 순간적으로 BOP 부하가 스택
출력보다 커지는 경우를 고려하여 순출력은 0 이상으로 제한하였으며 식(37)과 같이 나타낼 수 있다. 본 연구의 시뮬레이션 구조에서는 BOP 소비전력이 제어루프에 포함되지 않고 후처리 방식으로 차감되므로, 시스템 목표 출력
$P_{ref}(t)$를 만족시키기 위해 요구되는 스택 출력은 BOP 소비전력을 고려한 값으로 정의되며, 식(38)과 같이 나타낼 수 있다. 또한 각 BOP 구성요소의 누적 에너지 소모량은 운전 시간 T 동안의 순간 소비 전력을 시간 적분하여 식(39)와 같이 정의되며, 총 BOP 누적 에너지는 각 구성요소의 누적 에너지 소모량의 합으로 식(40)과 같이 나타낼 수 있다.
2.4.7 시스템 효율 정의
PEMFC 시스템의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 연료전지 효율은 스택 기준 효율과 시스템 기준 효율로 구분하여 산정하였다. 스택 기준 효율은 연료전지
스택이 생성한 전기 에너지를 수소 연료의 저위발열량(Lower Heating Value, LHV) 대비로 정의하며, 운전 시간 $T$ 동안 생성된
스택 에너지는 식(41)과 같이 출력 전력의 시간 적분으로 계산하였다. 또한 운전 시간 동안의 누적 수소 소비량과 수소의 LHV를 이용하여 스택 효율은 식(42)와 같이 정의하였다. 실제 시스템 운용 시에는 BOP 구성요소에서 전력 소모가 발생한다. 이에 따라 시스템 기준 효율은 스택 출력에서 BOP 전력
소모를 제외한 순전력을 기반으로 산정하였다. 시스템 순에너지는 식(43)과 같이 순전력의 시간 적분으로 계산되며, 이를 바탕으로 시스템 기준 효율은 수소의 LHV 대비 순전기 에너지 비로 식(44)와 같이 나타낼 수 있다.
3. 사례연구
사례연구에서는 제조사에서 제공한 데이터와, MATLAB/Simulink 기반 PEMFC 모델 그리고 제안하는 모델을 기반으로 연료전지 스택의 출력
특성에 대한 정합성을 검증하고, 제안하는 모델을 기반으로 연료전지 시스템 운영 시 BOP 전력 소비량과 온도 및 습도에 따른 효율 특성을 보다 상세히
분석한다.
3.1 모의조건
사례연구를 위해 개별 사례(CASE)에 대한 시뮬레이션 조건은 표 4와 같다[9].
표 4. PEMFC 시스템 시뮬레이션 조건
Table 4. Simulation Conditions for the PEMFC System
|
CASE
|
Load Profile Type
|
Output Characteristics
|
Stack Capacity [W]
|
Capacity Factor [%]
|
Analysis Target
|
|
I
|
-
|
Variable
|
300
|
81.51
|
I-V, I-P Curve
|
|
II
|
a
|
Constant
|
2,000
|
58.77
|
System Efficiency
|
|
b
|
59.63
|
|
c
|
Variable
|
64.32
|
|
d
|
66.15
|
표 4에서 CASE I은 본 연구에서 제안한 모델의 정합성 검증을 위해 제조사의 시험보고서와 동일한 시험 조건을 구성한 것이며, PEMFC Stack의
대표적인 성능 지표인 전류-전압(I-V) 곡선과 전류-전력(I-P) 곡선을 활용하여 제안 모델의 성능을 비교 분석한다.
CASE II는 온도와 습도에 따른 PEMFC 시스템의 효율 특성을 분석하기 위해 다양한 운전 조건을 상정한 것이며, 이에 대한 부하 패턴은 그림 3과 같다 [9].
그림 3. PEMFC 시스템의 부하 패턴
Fig. 3. Load Profiles of the PEMFC System
CASE II에서 a, b의 부하 패턴은 PEMFC Stack이 정출력으로 운전하는 상황을 모사한 것이며, 이는 실제 무인잠수정의 동력 시스템이 PEMFC
시스템뿐만 아니라 충분한 용량의 ESS와 함께 구성된 상황을 가정한 것이다. 한편 c, d의 부하 패턴은 실제 무인잠수정의 보조 동력원(ESS) 용량이
제한적인 상황을 가정하여, PEMFC 시스템이 가변 출력을 내는 경우를 모사하였다.
그림 4. 전류 밀도에 따른 스택 평균 전압 비교(I-V 곡선)
Fig. 4. Comparison of Average Stack Voltage According to Current Density(I-V curve)
그림 5. 전류 밀도에 따른 스택 출력 전력 비교(I-P 곡선)
Fig. 5. Comparison of Stack Output Power According to Current Density(I-P curve)
3.2 CASE I. 제조사 데이터 기반 제안 모델의 정합성 검증
본 절에서는 제조사에서 제공한 300 W급 PEMFC 스택의 실험 데이터를 기준으로, Python 기반 시뮬레이션 결과와 MathWorks Simscape
라이브러리를 활용한 MATLAB/Simulink 기반 시뮬레이션 결과를 비교하여 제안 모델의 정합성을 확인하였다.
표 5. 전류 밀도에 따른 스택 평균 전압 수치 비교
Table 5. Numerical Comparison of Average Stack Voltage According to Current Density
|
Current Density [A/cm²]
|
Manufacturer Avg Voltage [V]
|
Python Simulation Avg Voltage [V]
|
MATLAB/Simulink Avg Voltage [V]
|
|
0.1
|
0.811
|
0.920
|
0.927
|
|
0.2
|
0.780
|
0.824
|
0.877
|
|
0.3
|
0.760
|
0.804
|
0.843
|
|
0.4
|
0.741
|
0.790
|
0.822
|
|
0.5
|
0.723
|
0.778
|
0.801
|
|
0.6
|
0.709
|
0.770
|
0.779
|
|
0.7
|
0.693
|
0.752
|
0.759
|
|
0.8
|
0.676
|
0.721
|
0.742
|
|
0.9
|
0.660
|
0.697
|
0.714
|
|
1.0
|
0.647
|
0.689
|
0.691
|
표 6. 전류 밀도에 따른 스택 출력 전력 수치 비교
Table 6. Numerical Comparison of Stack Power According to Current Density
|
Current Density [A/cm²]
|
Manufacturer Stack Power [W]
|
Python Simulation Stack Power [W]
|
MATLAB/Simulink Stack Power [W]
|
|
0.1
|
42.18
|
36.96
|
46.36
|
|
0.2
|
81.08
|
82.91
|
87.69
|
|
0.3
|
118.38
|
121.92
|
126.41
|
|
0.4
|
153.92
|
163.09
|
164.31
|
|
0.5
|
187.70
|
199.95
|
200.28
|
|
0.6
|
220.68
|
230.11
|
233.75
|
|
0.7
|
251.72
|
261.35
|
265.49
|
|
0.8
|
280.80
|
294.87
|
296.89
|
|
0.9
|
308.16
|
320.37
|
321.18
|
|
1.0
|
335.40
|
328.24
|
345.42
|
그림 4와 표 5는 전류 밀도에 따른 평균 전압 비교 결과를, 그림 5와 표 6은 전류 밀도에 따른 출력 전력 비교 결과를 나타낸다. 분석 결과, Python 기반 모델의 평균 전압 오차는 제조사 데이터 대비 약 8 %, 평균
전력 오차는 약 5 % 수준으로 확인되었다. MATLAB/Simulink 기반 모델의 경우 제조사 데이터 대비 평균 전압 오차는 약 10 %, 평균
전력 오차는 약 6 % 수준으로 나타났다. 이를 통해 제안한 Python 기반 모델이 실제 스택의 거동을 시스템 수준의 운전 특성 분석에 활용 가능한
수준의 정합성을 가짐을 확인하였다.
3.3 CASE II. 온도 및 습도 조건에 따른 PEMFC 시스템 효율 분석
본 절에서는 CASE I에서 정합성을 확인한 제안 모델을 기반으로 온도 및 습도 조건에 따른 PEMFC 시스템 효율을 분석하기 위해 표 4의 부하 패턴(a-d)을 적용하였다. 각 부하 패턴에 대해 온도 및 습도를 변화시키며 시뮬레이션을 수행하였고, 스택 기준 효율과 시스템 기준 효율,
수소 소비 특성을 종합적으로 비교·분석하였다. 본 절에서 제시하는 효율 및 수소 소비량 분포 결과는, 부하 요구를 안정적으로 만족하는 유효 운전 영역에서의
상대적 특성 차이에 초점을 두어 해석하였다. 이에 따라 출력 추종이 어려운 저온·저습 조건에서 발생하는 극단적인 값이 결과 해석의 가독성을 저해하지
않도록, 일부 히트맵 결과에서는 범례를 정상 운전 영역의 값 범위로 제한하였다. 이를 통해 온도 및 습도 변화에 따른 시스템 성능 차이를 보다 명확히
비교할 수 있도록 하였다.
그림 6. CASE II 부하 요구전력(부하+BOP)과 PEMFC 스택 출력 비교
Fig. 6. Comparison of required stack power and stack output under Case II
효율 분석에 앞서, 각 부하 패턴에서 스택 출력이 요구 출력 수준을 안정적으로 만족하는지 확인하였다. 그림 6은 CASE II에서의 부하 추종 결과를 나타낸다. 본 연구에서는 BOP 소비전력을 후처리 방식으로 반영하므로 시스템 목표 출력 $P_{ref}(t)$을
만족시키기 위해 요구되는 스택 출력은 식 (38)을 적용하였다. 그림 6에서 $P_{req}(t)$와 $P_{stack}(t)$를 비교함으로써 부하 조건에 따른 스택 출력 응답 및 추종 특성을 확인할 수 있다. 또한 부하
변화가 가장 급격한 CASE II-c 조건에서의 출력 추종 성능을 정량적으로 평가하기 위해, 부하 변화 전후 구간의 출력 추종 결과를 그림 7에 제시하였다. 분석 결과, 제안한 모델은 급격한 부하 증가 상황에서도 요구 출력을 안정적으로 추종하였으며 RMSE는 약 30 W, 최대 오차는 약
136 W 수준으로 확인되었다. 이러한 추종 성능 검증은 후속 절에서 수행되는 시스템 순출력 기반 효율 산정의 타당성을 확보하기 위한 선행 단계로
활용하였다.
그림 7. CASE II 부하 프로파일 c 조건에서의 출력 추종 결과
Fig. 7. Load-Following Results Under CASE II Load Profile c
표 7. 부하 프로파일별 BOP 에너지소모 및 스택 에너지 비교
Table 7. BOP Energy Consumption and Stack Energy by Load Profile
|
CASE II Load Profile
|
|
BOP Component
|
a
|
b
|
|
Energy [Wh]
|
CF [%]
|
Energy [Wh]
|
CF [%]
|
|
$E_{cathode\_recirc}$
|
536.94
|
64.30
|
547.72
|
64.73
|
|
$E_{O_2\_supply}$
|
175.95
|
21.07
|
176.32
|
20.84
|
|
$E_{anode\_recirc}$
|
53.78
|
6.44
|
53.98
|
6.38
|
|
$E_{pump}$
|
44.27
|
5.30
|
44.11
|
5.21
|
|
$E_{valves}$
|
15.27
|
1.83
|
15.27
|
1.80
|
|
$E_{fan}$
|
5.16
|
0.62
|
5.13
|
0.61
|
|
$E_{heater}$
|
3.70
|
0.44
|
3.67
|
0.43
|
|
$E_{BOP}$
|
835.07
|
100
|
846.20
|
100
|
|
$E_{stack}$ [Wh]
|
8977.50
|
9108.60
|
|
$E_{BOP}/E_{stack}$ [%]
|
9.30
|
9.29
|
|
BOP Component
|
c
|
d
|
|
Energy [Wh]
|
CF [%]
|
Energy [Wh]
|
CF [%]
|
|
$E_{cathode\_recirc}$
|
566.12
|
59.97
|
613.86
|
67.83
|
|
$E_{O_2\_supply}$
|
162.30
|
17.19
|
165.64
|
18.30
|
|
$E_{anode\_recirc}$
|
149.01
|
15.78
|
57.33
|
6.33
|
|
$E_{pump}$
|
43.34
|
4.59
|
43.96
|
4.86
|
|
$E_{valves}$
|
13.26
|
1.40
|
15.27
|
1.69
|
|
$E_{fan}$
|
5.03
|
0.54
|
5.10
|
0.56
|
|
$E_{heater}$
|
4.97
|
0.53
|
3.83
|
0.43
|
|
$E_{BOP}$
|
944.03
|
100
|
904.99
|
100
|
|
$E_{stack}$ [Wh]
|
9843.40
|
10104.50
|
|
$E_{BOP}/E_{stack}$ [%]
|
9.59
|
8.96
|
표 8. 운전 구간 정의 기준
Table 8. Operating Segment Definition Criteria
|
CASE II Load Profile d
|
|
Segment
|
정의 기준
|
|
Start-up
|
$t = 0 - 120s$
|
|
Low-load steady
|
$P_{ref} < 1.2kW$
|
|
Mid-load steady
|
$1.2 \leq P_{ref} < 1.5kW$
|
|
High-load steady
|
$P_{ref} \geq 1.5kW$
|
|
Ramp-up
|
$\Delta P_{ref}(60s) \geq +20W$
|
|
Ramp-down
|
$\Delta P_{ref}(60s) \leq -20W$
|
표 9. 운전 구간별 BOP 에너지 소모 및 스택 에너지 비교
Table 9. BOP Energy Consumption and Stack Energy by Operating Segment
|
CASE II Load Profile d
|
|
BOP Component
|
Start-up
|
Low-load steady
|
|
Energy [Wh]
|
CF [%]
|
Energy [Wh]
|
CF [%]
|
|
$E_{cathode\_recirc}$
|
0.169
|
1.28
|
48.068
|
31.36
|
|
$E_{O_2\_supply}$
|
0.112
|
0.85
|
26.633
|
17.38
|
|
$E_{anode\_recirc}$
|
11.872
|
89.74
|
44.520
|
29.05
|
|
$E_{pump}$
|
0.849
|
6.41
|
21.626
|
14.11
|
|
$E_{valves}$
|
0.061
|
0.46
|
5.613
|
3.66
|
|
$E_{fan}$
|
0.157
|
1.19
|
2.997
|
1.96
|
|
$E_{heater}$
|
0.009
|
0.07
|
3.819
|
2.49
|
|
$E_{BOP}$
|
13.229
|
100
|
153.276
|
100
|
|
$E_{stack}$ [Wh]
|
27.960
|
2808.506
|
|
$E_{BOP}/E_{stack}$ [%]
|
47.31
|
5.46
|
|
BOP Component
|
Mid-load steady
|
High-load steady
|
|
Energy [Wh]
|
CF [%]
|
Energy [Wh]
|
CF [%]
|
|
$E_{cathode\_recirc}$
|
173.313
|
73.52
|
387.072
|
78.16
|
|
$E_{O_2\_supply}$
|
50.476
|
20.81
|
88.342
|
17.84
|
|
$E_{anode\_recirc}$
|
0.273
|
0.11
|
0.275
|
0.06
|
|
$E_{pump}$
|
8.891
|
3.67
|
12.572
|
2.54
|
|
$E_{valves}$
|
3.701
|
1.53
|
5.889
|
1.19
|
|
$E_{fan}$
|
0.875
|
0.36
|
1.069
|
0.22
|
|
$E_{heater}$
|
0
|
0
|
0
|
0
|
|
$E_{BOP}$
|
237.529
|
100
|
495.219
|
100
|
|
$E_{stack}$ [Wh]
|
2456.743
|
4774.475
|
|
$E_{BOP}/E_{stack}$ [%]
|
9.67
|
10.37
|
|
BOP Component
|
Ramp-up
|
Ramp-down
|
|
Energy [Wh]
|
CF [%]
|
Energy [Wh]
|
CF [%]
|
|
$E_{cathode\_recirc}$
|
78.613
|
69.74
|
54.524
|
45.58
|
|
$E_{O_2\_supply}$
|
22.082
|
19.59
|
18.548
|
15.51
|
|
$E_{anode\_recirc}$
|
0.466
|
0.41
|
37.014
|
30.94
|
|
$E_{pump}$
|
8.050
|
7.14
|
3.861
|
3.23
|
|
$E_{valves}$
|
2.511
|
2.23
|
1.553
|
1.30
|
|
$E_{fan}$
|
1.007
|
0.89
|
0.394
|
0.33
|
|
$E_{heater}$
|
0
|
0
|
3.725
|
3.11
|
|
$E_{BOP}$
|
112.729
|
100
|
119.619
|
100
|
|
$E_{stack}$ [Wh]
|
1503.722
|
1048.228
|
|
$E_{BOP}/E_{stack}$ [%]
|
7.50
|
11.41
|
표 7은 CASE II 부하 패턴(a-d)에 대해 BOP 구성요소별 누적 에너지 소비량과 그 비중을 나타낸다. 총 BOP 누적 에너지는 c(944.03
Wh) > d(904.99 Wh) > b(846.20 Wh) > a(835.07 Wh) 순으로 나타났으며, 이는 단순한 평균 부하 수준보다 운전 구간
구성과 부하 변화 구간의 포함 여부가 BOP 에너지 소모에 더 큰 영향을 미침을 시사한다. 모든 부하 패턴에서 $E_{cathode\_recirc}$가
전체 BOP 에너지 소모의 약 59-68 %를 차지하여 가장 지배적인 항목으로 나타났으며, $E_{O_2\_supply}$ 가 약 17-21 %로
그 다음을 차지하였다. 이는 정상 운전 구간 동안 공기극 측 가스 유량과 압력을 지속적으로 유지하기 위해 해당 장치들이 상시 동작하기 때문이다. 반면
펌프, 밸브, 팬, 히터의 기여도는 모든 부하 패턴에서 5 % 이하로 상대적으로 제한적이었다. 부하 패턴 간 BOP 소비 특성의 주요 차이는 연료극
재순환 장치에서 나타났다. a, b, d 패턴에서는 연료극 재순환의 누적에너지가 약 54-57 Wh 수준인 반면, c 패턴에서는 149.01 Wh로
약 2.6-2.8배 증가하였다. 이는 c 패턴에서 기동 및 부하 변화 구간의 비중이 높아 연료극 배출 및 순환 제어가 반복적으로 수행되었기 때문이다.
또한 부하 패턴별 $E_{BOP}/E_{stack}$ 비율은 8.96 % ~ 9.59 % 수준으로, BOP 에너지 소모가 스택 출력 에너지의 약 9-10
%에 해당하여 시스템 효율에 미치는 영향이 무시할 수 없는 수준임을 확인하였다.
표 8과 표 9는 CASE II-d를 대상으로 운전 구간별 BOP 소모 특성을 분석한 결과로 기동 구간에서는 $E_{anode\_recirc}$가 전체 BOP 에너지의
89.74 %를 차지하여 초기 안정화 과정에서 해당 장치가 지배적인 역할을 수행하는 것으로 나타났다. 반면 중부하 및 고부하 정상 운전 구간에서는
$E_{cathode\_recirc}$ 각각 73.52 %와 78.16 %로 전체 BOP 에너지 소모를 주도하며, $E_{anode\_recirc}$의
기여는 0.11 % 이하로 감소한다. 부하 상승 구간에서는 $E_{cathode\_recirc}$와 $E_{O_2\_supply}$의 비중이 증가하는
반면, 부하 하강 구간에서는 $E_{anode\_recirc}$의 비중이 30.94 %로 크게 증가하고 $E_{heater}$ 또한 일부 증가하는
경향을 보인다.
운전 구간별 $E_{BOP}/E_{stack}$ 비율은 기동 구간에서 47.31 %로 가장 높게 나타났으나, 해당 구간의 $E_{BOP}$의 절대값은
13.229 Wh로 전체 운전 구간 중 가장 작다. 실질적인 BOP 에너지 소모는 중부하 및 고부하 정상 운전 구간에서 집중적으로 발생하며, 두 구간의
$E_{BOP}/E_{stack}$ 비율은 각각 9.67 %와 10.37 %로 절대 에너지 소모량과 비율 모두 높게 나타났다.
이러한 결과는 정상 운전 구간이 BOP 누적 에너지 소모를 실질적으로 지배하며, 부하 변화 구간은 순간 피크 전력과 제어 부담 측면에서 시스템 설계에
중요한 영향을 미침을 정량적으로 보여준다.
그림 8. 스택 기준 전기효율 분포
Fig. 8. Stack Electrical Efficiency Distribution
그림 8은 스택 온도 및 상대습도 조건 변화에 따른 스택 기준 전기 효율 분포를 나타낸다. 스택 기준 효율은 스택이 생성한 전기 에너지 $E_{stack}$를
수소 입력 에너지 $E_{H_2}$로 나눈 값으로 정의되며, 연료전지 전기화학 반응 및 막 수분 상태에 의해 결정된다. 전반적으로 스택 온도가 증가하고
상대습도가 높아질수록 전압 손실이 감소하여 효율이 향상되는 경향을 보이며, 특히 온도 35-45 ℃, 습도 0.7-0.8 범위에서 높은 효율 영역이
형성되는 것으로 나타났다.
그림 9. 시스템 기준 전기효율 분포
Fig. 9. System Electrical Efficiency Distribution
그림 9는 동일 운전 조건에서 시스템 기준 효율 분포를 나타낸다. 시스템 효율은 스택 출력에서 펌프, 팬, 재순환 장치 등 BOP 구성요소의 전력소모를 차감한
순출력을 기준으로 산정되므로 스택 기준 효율 대비 전반적으로 낮게 나타난다. 또한 온도 및 습도 조건에 따라 BOP 소모전력이 변화하기 때문에, 시스템
효율 분포는 스택 효율 분포와 동일한 패턴을 보이지 않으며 온도 20-25 ℃, 습도 0.2-0.3 범위에서 효율 저하가 크게 나타난다. 이는 저온
및 저습 조건에서 활성화 손실과 막 저항이 증가하여 스택 출력이 감소하는 동시에, 냉각 및 가습 장치 운전 등 BOP 부하가 상대적으로 증가하기 때문이다.
그 결과 동일한 운전 조건에서도 BOP 반영 여부에 따라 효율 편차가 확대되며, 이는 실제 PEMFC 시스템 운용 시 BOP 전력소모가 전체 시스템
효율을 결정하는 주요 인자임을 시사한다.
그림 10. 온도 및 상대습도 조건에 따른 수소 소비량 분포
Fig. 10. Hydrogen Consumption as a Function of Temperature and Relative Humidity
그림 10은 CASE II 부하 패턴(a-d)에 대해 스택 온도 및 상대습도 조건 변화에 따른 누적 수소 소비량 [g] 분포를 나타낸다. 수소 소비량은 입력
에너지를 결정하므로 시스템 효율 변화와 밀접하게 연관된다. 전반적으로 온도 및 습도 조건은 PEMFC의 전압 특성과 전류 요구량을 변화시키며, 이에
따라 동일 부하 조건에서도 수소 소비량 분포가 달라진다. 특히 저온 및 저습 영역에서는 막 건조 및 활성화 손실 증가로 인해 스택 전압이 저하되고
출력 추종이 제한되는 구간이 발생할 수 있다. 이 경우 생성된 전기 에너지가 감소함에 따라 누적 수소 소비량 또한 상대적으로 낮게 나타난다. 반면
출력은 일정 수준으로 유지되지만 전압 손실이 큰 영역에서는 동일한 출력 요구를 만족시키기 위해 더 큰 전류가 필요하며, 결과적으로 수소 소비량이 증가하여
효율이 크게 저하되는 특성이 관찰된다. 즉, 수소 소비량 분포는 단순히 효율 변화뿐 아니라, 특정 운전 조건에서 발생하는 출력 추종 성능과도 함께
해석될 필요가 있다.
4. 결 론
본 연구에서는 잠수함의 폐쇄형 환경을 반영하여 PEMFC 스택과 BOP를 분리하고, 가스 공급, 배기, 재순환 및 냉각 시스템을 각각 독립적인 모듈로
구성한 시스템 모델을 Python 환경에서 구축하였다. 제안한 모델은 BOP 구성요소를 개별 모듈로 분리하여 구성함으로써, 구성요소별 전력 소모 특성과
스택 성능 간 상호작용을 정량적으로 분석할 수 있으며, 특정 모듈의 사양 변경 시 해당 모듈만 수정하여 전체 시스템에 반영할 수 있는 구조적 유연성을
가진다.
CASE I에서는 제조사 시험보고서를 기반으로 모델을 검증한 결과, 전압 오차와 전력 오차가 각각 약 8 %와 5 % 수준으로 나타났으며, MATLAB/Simulink
기반 모델과 비교한 결과 평균 전압은 약 10 %, 평균 전력은 약 6 % 수준의 차이를 나타내었다. 부하 변화가 가장 급격한 CASE II-c 조건에서도
요구 출력을 안정적으로 추종하였으며, RMSE 약 30W, 최대 오차 약 136 W 수준으로 확인되어 시스템 수준의 운전 특성 분석에 활용 가능한
수준의 정합성을 확보하였다.
CASE II에서는 정합성을 확인한 제안 모델을 기반으로 온도 및 상대습도 조건에 따른 시스템 효율 특성을 분석하였다. 스택 기준 효율은 온도 35
~ 45 ℃, 상대습도 70 ~ 80 % 범위에서 높은 값을 보였으며, BOP 전력소모를 고려한 시스템 기준 효율은 스택 효율과 상이한 분포를 나타냈다.
저온 및 저습 조건에서는 출력 추종 성능 저하와 BOP 부하 증가가 동시에 발생하여 시스템 효율이 크게 저하됨을 확인하였다. BOP 구성요소별 에너지
소모 분석 결과, $E_{cathode\_recirc}$가 전체 BOP 에너지의 59 ~ 68 %를 차지하여 가장 지배적인 항목으로 나타났으며, $E_{BOP}/E_{stack}$
비율은 부하 패턴에 따라 8.96 ~ 9.59 % 수준으로, BOP 전력 소모가 시스템 효율에 미치는 영향이 무시할 수 없는 수준임을 확인하였다.
이러한 결과는 기존의 통합 등가모델에서 식별하기 어려웠던 BOP 구성요소별 전력 소모 특성을 개별 모듈 기반 분석을 통해 정량적으로 파악할 수 있음을
보여준다.
향후 연구에서는 실제 PEMFC 스택 및 BOP 장치를 활용한 실험 기반 검증을 수행하고, 연료 이용률, purge 및 재순환 영향, 농도 변화 등을
고려한 고도화된 가스 모델을 적용할 예정이다. 이를 기반으로 장기 운전 조건에서의 에너지 관리, 시스템 운용 전략 및 열화 기반 운전 기법 연구로
확장할 계획이다.
Acknowledgements
This paper was supported by the Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering
(KRISO) through its principal research project, “Development of Core HILS Technologies
for Hybrid Power System Design of Unmanned Underwater Vehicles” (PES5940).
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저자소개
He received the B.S. degree in Electrical Energy Engineering from Keimyung University,
Daegu, Republic of Korea, in 2025. He is currently pursuing the M.S. degree in the
Department of Electrical Engineering at Hanyang University. His research interests
include PEMFC modeling, hydrogen-based energy systems, energy management strategy
design, and computer-aided optimization.
He received the B.S. and M.Phil. degrees in Electrical Engineering from Hanyang University,
Seoul, Republic of Korea, in 2007 and 2012, respectively. He was a Research Assistant
at the Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA (2012–2013), and served at
Keimyung University, Daegu (2013–2024). He is currently a Professor in the Department
of Electrical Engineering at Hanyang University. His research interests include computer-aided
optimization, renewable energy in smart grids, and integrated energy systems.
He received the B.S. degree in Electrical Engineering from Pukyong National University,
Busan, Republic of Korea, and the M.S. and the Ph.D. degree in Naval Architecture
and Ocean Engineering (Ship Design) from Pusan National University, Busan, Republic
of Korea, in 2022. He is currently a Senior Researcher in the Ocean and Maritime Digital
Technology Research Division at the Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering
(KRISO), Daejeon, Republic of Korea. His research interests include underwater fuel
cell systems and hardware-in-the-loop simulation (HILS).
He received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees in Mechatronics Engineering from Chungnam
National University, Daejeon, Republic of Korea, in 2009, 2011, and 2018, respectively.
Since 2020, he has been a Senior Researcher in the Ocean and Maritime Digital Technology
Research Division at the Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering (KRISO),
Daejeon, Republic of Korea. His research interests include real-time multibody dynamics,
flexible body dynamics, and digital twin technologies for marine robotics.
She received the B.S. degree in Electrical Energy Engineering from Keimyung University,
Daegu, Republic of Korea, in 2016, and the M.S. degree in Electrical and Electronic
Convergence Systems Engineering from the same university in 2018. She is currently
a Senior Researcher at Hyrogen Co., Ltd. Her research interests include fuel cell
modeling and renewable energy.
He received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees in electrical engineering from Dongshin
University, Naju, South Korea, in 2018 and 2022, respectively. From September 2022
to August 2024, he was a postdoctoral researcher with the Department of Electrical
Energy Engineering, Keimyung University, Daegu, South Korea. Since 2026, he has been
an Assistant Professor in the Department of Electrical Engineering at Dongshin University,
Naju, South Korea. His research interests include power system reliability and resiliency,
microgrid, water electrolysis and hydrogen fuel cells.