한국기술교육대학교(코리아텍)는 김광선 교수(메카트로닉스공학부·사진)가 세계 최초로 배터리 수명 예측에 관한 알고리즘 연구 논문을 발표했다고 21일 발표했다.
김 교수가 이번에 발표한 논문은 ‘리티움-이온 배터리 셀의 건강상태 예측 가능 수치해석 기준 BMS 알고리즘'에 대한 것이다.
BMS는 배터리 팩 또는 모듈의 전류, 전압, 온도, 전력량을 측정해 충·방전상태(SOC)를 표시해주는 장치다.
친환경 전기자동차 및 발전소 등의 에너지 저장장치(ESS) 등에 탑재돼 사용되고 있다.
BMS는 배터리 과열 등에 의한 폭발방지 등 안전 유지에 활용된다.
배터리 팩 또는 모듈이 효율적으로 충·방전에 장시간 활용되기 위해서는 개별 셀의 건강상태(SOH)가 매우 중요하다.
처음엔 모두 건강한 상태로 출발하지만 시간이 지나갈수록 각각의 셀 상태는 달라진다.
현재 국내 및 국외에서 사용되고 있는 BMS는 각각 달라진 셀의 상태를 체크하기가 어려워 충·방전 사이클 회수, 온도 및 배터리 잔존용량을 팩과 모듈단위에서 확인하는 수준에 머물러 있다.
따라서 작은 공간에 전력량을 높이기 위해 수십, 수백 개의 셀을 직렬로 연결해 충·방전 되는 모듈 또는 팩 단위를 제어하고 셀의 수명 예측까지 관리하는 BMS 알고리즘에 대한 연구는 배터리 셀의 신소재 개발과 함께 매우 중요한 분야로 주목받아 왔다.
김 교수는 이번 연구에서 복잡한 물리화학적 현상을 처리할 수 있는 병렬처리 컴퓨터 수치 해석 시스템과 이론적 해석으로 도출된 예측 데이터의 검증을 위한 충·방전 계측시스템을 구축했다.
다양한 환경 변화에 따른 셀의 건강상태 예측을 위한 기준(Reference) 데이터 확보가 가능하도록 했다.
김 교수는 “이번에 개발한 BMS 알고리즘으로 수치 해석 기준 데이터를 근거로 특정 셀의 건강 상태 예측이 가능하게 됐다”며 “미래 전기자동차 및 ESS 등에서 배터리 팩의 효율적인 운영과 안전성을 더욱 높일 수 있는 계기가 됐다”고 말했다.
이어 “특히 4차 산업혁명의 주요 산업인 자율주행 전기자동차, IoT(사물인터넷) 베이스 ESS 등에서 예측가능 BMS가 활용될 경우, 클라우드 컴퓨팅 환경에 셀의 기준 데이터를 저장하고 운영하며 이를 인공지능 알고리즘과 연계하면 더욱 급속하게 발전할 것으로 기대 된다”고 강조했다.
김 교수의 이 논문은 세계저명학술지인 ‘나노사이언스 및 나노테크놀로지 레터’ 9월호에 곧 게재될 예정이다.
천안=임호범 기자 lhb@hankyung.com
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