초록
 

 전기자동차의 보급 확대에 따라 배터리 상태 모니터링 기술의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히, 리튬이온 배터리는 높은 에너지밀도와 장수명 특성으로 인해 전기자동차의 에너지 저장장치로 상용화 되어있다. 하지만, 리튬이온 배터리는 환경, 열화, 외부 충격 등의 요인으로 인해 성능저하부터 과열, 폭발에 이르기까지 하며 다수의 인명 및 산업 재해가 사회적 문제로 주목받고 있다. 따라서, 배터리의 운영 관점에서 안정성 확보를 위해 실시간으로 건전성 상태(State of health, SOH)를 추정 및 예측하는 것이 필요하며, 이를 통해 전기자동차의 운용효율을 높이고 사고를 방지할 수 있다. 기존 연구에서도 배터리 상태추정 및 예측이 지속적으로 수행되어왔다. 이들은 주로 전류, 전압, 온도를 사용하였다. 전기적 특성과 열 특성은 셀의 전기화학적 거동을 일부 표현할 수 있지만, 스웰링으로 발생하는 면압은 표현하기 어렵다. 예를들어, 셀이 충전 및 방전 과정에서 미세하게 팽창 하거나 수축할 때, 전기화학적 데이터만으로는 이를 상태추정 모델에 즉각적으로 반영하기 어렵다.

 결과적으로, 전기적 혹은 열적 센서에 의존하는 기존의 상태추정 기법은 스웰링 및 면압으로 표현되는 기계적 상태를 온전히 반영하기 어렵다. 배터리의 면압은 스웰링으로 인한 셀, 모듈, 팩 구조물에 의한 반작용 힘으로 발생한다. 스웰링에 의한 면압 진화는 가역적 변화와 비가역적 변화로 구분되며, 각각은 충∙방전 시 발생하는 스웰링과 열화에 의해 발생하는 스웰링으로 인해 관찰된다. 특히, 열화에 의한 스웰링은 고체 전해질 계면 층의 증가 및 덴드라이트 형성 등 셀 내부저항 증가와 함께 발생하며, 이는 상태 예측에 주요 특성으로 활용될 수 있다.

이에 따라, 최근 연구들에서는 기존의 전류, 전압, 온도 데이터에 면압을 추가적으로 활용하려는 시도가 이루어지고 있다. 이들은 주로 셀 시험단계에서 수명 시험 시 외부 힘을 측정하여 면압을 계산하고, 취득된 면압 데이터를 가공하여 열화를 추정 및 예측하는 연구를 수행하였다. 하지만, 위 연구들의 한계는 실제 전기자동차 배터리 팩에 적용이 어렵다는 점이다. 배터리 팩은 한정된 공간으로 이루어져 있기 때문에 테스트배드에서 사용되는 상용 센서로는 실시간 면압 측정이 불가하다.

 따라서, 본 연구에서는 실제 배터리 팩에서 면압을 측정할 수 있는 박막형 압력 센서의 사용 가능성을 검증하고, 이를 토대로 데이터 기반 열화 예측 알고리즘을 개발한다. 이를 통해 실 사용 환경에서 면압 데이터의 상태 예측 활용 가능성을 높이고, 추후 면압 기반 배터리 상태추정 알고리즘의 발전 방향을 제시한다.