리튬 이온 배터리 팩 열화 분석: 실험실 및 실사용 데이터 기반 모델링과 활용(Analysis of Lithium-Ion Battery Pack Degradation: Modeling and Application Based on Laboratory and Real-World Data)

 

목차

 

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참조>> Understanding the Li-ion battery pack degradation in the field using field-test and lab-test data by Sushant Mutagekar, Ashok Jhunjhunwala

 

 

 

배터리 열화의 주요 원인

 

리튬 이온 배터리의 성능 저하는 주로 사이클 열화(cyclic degradation)와 달력 열화(calendar degradation)로 구분된다. 사이클 열화는 배터리의 충방전 과정에서 발생하는 내부 스트레스 요인에 의해 발생하며, 충전 및 방전 비율, 충방전 시 발생하는 내부 온도 차이, 그리고 방전 깊이(Depth of Discharge, DoD) 등이 주요 원인으로 작용한다. 반면, 달력 열화는 배터리가 사용되지 않는 동안에도 발생하며, 이때 배터리의 상태는 저장 상태에서의 충전 상태(State of Charge, SoC)와 저장 온도의 영향을 받는다. 이러한 열화는 배터리의 용량 감소와 출력 제한을 초래하며, 수명이 종료되는 시점(일반적으로 초기 용량의 80% 미만)에 도달하면 배터리 교체가 필요하다.

 

달력 열화(calendar degradation)

 

 

사이클 열화(cyclic degradation)

 

 

 

 

이 연구는 실험실 조건에서 수집된 데이터와 실사용 환경 데이터를 결합하여 배터리 팩의 열화 모델을 구축하는 것을 목표로 한다. 실험실 실험에서는 상용 NMC+LMO 화학 조성을 가진 리튬 이온 배터리 셀을 사용하여 다양한 온도와 충방전 조건에서 달력 및 사이클 열화를 측정하였다. 달력 열화 측정은 특정 SoC와 온도에서 배터리를 보관하며 경과 시간에 따른 용량 변화를 추적하는 방식으로 진행되었다. 사이클 열화는 일정한 충방전 비율로 배터리를 사용하며 사이클 수에 따른 용량 감소를 측정하였다. 이후, 1.25kWh 배터리 팩을 장착한 3륜 전기차를 1년 이상 운용하며 실제 온도, SoC, 충방전 비율 등의 데이터를 수집하였다.

 

 

 

 

 

주요 발견 및 모델링 결과

 

이 연구를 통해, 배터리 열화는 온도와 SoC에 크게 영향을 받는다는 사실이 확인되었다. 높은 온도와 높은 SoC에서 열화가 가속화되는 경향이 있었으며, 예를 들어 55°C에서 100% SoC로 배터리를 보관한 경우 50일 이내에 20% 이상의 용량 감소가 발생했다. 사이클 열화의 경우, 충방전 비율과 방전 깊이에 따라 열화 속도가 달라졌으며, 45°C와 100% DoD 조건에서는 약 500 사이클에서 수명이 종료되었지만, 35°C와 80% DoD 조건에서는 980 사이클까지 사용할 수 있었다. 달력 열화는 SoC와 온도에 따라 비례적으로 증가하는 경향을 보였으며, 이를 수학적으로 모델링하여 다양한 조건에서의 열화 속도를 예측할 수 있었다. 실사용 데이터를 활용한 모델 검증 결과, 예측된 배터리의 상태(State of Health, SoH)가 실제 데이터와 평균 2~4% 오차 내에서 일치하였다.

 

 

배터리 관리 시스템(BMS)과 활용

이 연구는 배터리 관리 시스템(BMS)이 모델링된 데이터를 바탕으로 실시간으로 배터리 상태를 추적하고 최적화할 수 있는 가능성을 제시한다. 이를 통해 충전 및 보관 과정에서 SoC와 온도를 적절히 관리하여 열화를 최소화할 수 있다. BMS는 또한 온도와 충방전 조건을 지속적으로 모니터링하며 열화 경향을 예측하여 배터리의 수명을 연장하고 운영 효율을 높이는 데 기여할 수 있다.

 

이 연구는 특정 셀 화학 조성(NMC+LMO)과 충방전 조건에 대한 결과를 기반으로 하고 있지만, 이를 확장하여 다양한 셀 화학 조성(NCA, LFP 등)과 충방전 비율, 방전 깊이에 따른 열화 효과를 추가적으로 분석할 필요가 있다. 또한, 충방전 비율의 변동이 열화에 미치는 영향을 추가적으로 탐구하고, 더 정밀한 데이터 수집 및 실시간 측정을 통해 모델의 정확성을 개선할 가능성이 있다. 이러한 추가 연구는 다양한 전기차 및 저장 시스템에서 배터리 팩의 수명을 보다 정확히 예측하고 관리하는 데 도움을 줄 것이다.

 

 

 

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