한국기술교육대학교 뉴스

김광선 코리아텍 교수 ( 메카트로닉스공학부 . 62 세 . 사진 ) 가 세계 최초로 배터리 수명 예측에 관한 알고리즘 연구 논문을 발표해 화제다 .

  김 교수가 발표한 논문은 ‘ 리티움 - 이온 배터리 셀의 건강상태 예측 가능 수치해석 기준 BMS 알고리즘 (A New Numerical Simulation Based BMS Algorithm to Predict SOH of Li-Ion Battery Cells)’ 이다 .

  BMS(Battery Management System) 이란 배터리 팩 또는 모듈의 전류 , 전압 , 온도 , 전력량을 측정하여 충 · 방전상태 (SOC) 를 표시해주는 장치로서 , 친환경 전기자동차 및 발전소 등의 에너지 저장장치 (ESS. (Energy Storage System) 등에 탑재되어 사용되고 있다 . BMS 는 배터리 과열 등에 의한 폭발방지 등 안전 유지에 활용된다 .

  배터리 팩 또는 모듈이 효율적으로 충 · 방전에 장시간 활용되기 위해서는 개별 셀의 건강상태 (SOH. State of Health) 가 매우 중요하다 . 처음엔 모두 건강한 상태로 출발하지만 시간이 지나갈수록 각각의 셀 상태는 달라진다 .

현재 국내 및 국외에서 사용되고 있는 BMS 는 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 연결하여 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 .

김광선 교수는 이번 연구에서 복잡한 물리화학적 현상을 처리할 수 있는 병렬처리 컴퓨터 수치 해석 시스템과 이론적 해석으로 도출된 예측 데이터의 검증을 위한 충 ․ 방전 계측시스템을 구축함으로써 , 다양한 환경 변화에 따른 셀의 건강상태 예측을 위한 기준 (Reference) 데이터 확보가 가능하도록 했다 .

김광선 교수는 “ 이번에 개발한 BMS 알고리즘으로 수치 해석 기준 데이터를 근거로 특정 셀의 건강 상태 예측이 가능하게 됐다 ” 면서 “ 미래 전기자동차 및 ESS 등에서 배터리 팩의 효율적인 운영과 안전성을 더욱 높일 수 있는 계기가 되었다 ” 고 연구의 의미를 설명했다 . 더불어 효율성이 높은 베터리 재료 개발에 대한 방향성을 제시할 수 있다는 점에서 타 산업에 대한 파급력도 클 전망이다 .

이어 그는 “ 특히 4 차 산업혁명의 주요 산업인 자율주행 전기자동차 , IoT( 사물인터넷 ) 베이스 ESS 등에서 예측가능 BMS 가 활용될 경우 , 클라우드 컴퓨팅 환경에 셀의 기준 데이터를 저장하고 운영하며 이를 인공지능 알고리즘과 연계하면 더욱 급속하게 발전할 것으로 기대 된다 ” 고 덧붙였다 .

김광선 교수의 이번 논문은 세계저명학술지인 ‘ 나노사이언스 및 나노테크놀로지 레터 ’(Nanoscience and Nanotechnology Letters) 9 월호에 곧 게재될 예정이다 .

이번 김광선 교수 연구팀의 성과는 한국연구재단의 중견연구자를 대상으로 한 3 년간의 도약연구과제 ( 예산 총 9 억 원 ) 지원을 통해 이루어 졌다 .< 끝 >

붙 임 :   김광선 교수 논문 핵심 알고리즘 그림

< 그림 > 외부환경에서 온도가 급격히 변하는 등 다양한 환경에서 얻어진 기준데이터를 근거로 배터리 셀의 상태를 미리 예측할 수 있는 알고리즘

• 이전글
  코리아텍 직업능력심사평가원 ‘부정훈련 예방 공모전’
• 다음글
  코리아텍 ‘일학습병행대학 석사 과정’ 1기 졸업식