이 혁신적인 배터리 기술이 EV 배터리 수명 예측을 개선하는 방법

현재의 배터리 관리 시스템은 전기차 운전자들에게, 특히 까다로운 조건에서 차량의 남은 배터리 용량으로 주행 거리를 충분히 확보할 수 있을지에 대한 불확실성을 안겨주는 경우가 많습니다. 캘리포니아 대학교 리버사이드 캠퍼스의 엔지니어들은 혁신적인 진단 지표인 State of Mission(SOM)을 통해 이러한 불확실성을 해소하고자 합니다.

SOM은 배터리 데이터와 교통 패턴, 고도 변화, 주변 온도와 같은 환경 요인을 모두 통합하여 작업별 실시간 예측을 제공하도록 설계되었습니다. 즉, 운전자는 단순한 백분율 표시 대신 배터리 용량에 대한 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

시스템 개발에 참여한 UC 리버사이드의 미흐리 오즈칸 공학 교수는 보도자료를 통해 "SOM은 그러한 공백을 메워줍니다."라고 밝혔습니다. "SOM은 데이터와 물리학을 결합하여 배터리가 실제 환경에서 계획된 작업을 완료할 수 있는지 예측하는 임무 인식 측정 도구입니다."

획기적인, 출판 저널 iScience에서는 하이브리드 접근 방식을 채택했습니다.

기존의 배터리 진단은 변화하는 상황에 적응하지 못하는 경우가 많은 엄격한 물리 방정식이나 불투명한 머신 러닝 모델에 크게 의존합니다.

SOM은 머신 러닝의 유연성과 전기화학 및 열역학의 기본 원리를 결합합니다.

"이 두 가지를 결합함으로써 두 세계의 장점을 모두 얻을 수 있습니다. 데이터로부터 유연하게 학습하면서도 항상 물리적 현실에 기반을 둔 모델입니다."라고 이 연구를 공동 주도한 UC 리버사이드 공학과 쉔기즈 오즈칸 교수는 덧붙였습니다. "이를 통해 예측의 정확성뿐만 아니라 신뢰성도 높아집니다."

연구팀은 프레임워크의 타당성을 검증하기 위해 NASA와 옥스퍼드 대학의 공개 배터리 데이터 세트를 활용했습니다. 여기에는 광범위한 실제 사용 패턴, 온도 변동, 전류 및 전압 데이터, 장기 성능 추세가 포함되었습니다.

결과는 기존 방법에 비해 예측 오류가 상당히 감소한 것으로 나타났습니다.

SOM은 기본적인 "충전율" 추정치 대신, 더욱 발전된 미래 예측 정보를 제공합니다. 예를 들어, 운전자에게 주행 중 충전이 필요한지 알려주거나, 특정 조건에서 드론 비행이 불가능하다는 것을 알려줄 수 있습니다.

미흐리 오즈칸은 "이 기술은 추상적인 배터리 데이터를 실행 가능한 의사 결정으로 전환하여 차량, 드론 및 에너지가 실제 작업에 맞춰져야 하는 모든 응용 프로그램의 안전성, 신뢰성 및 계획을 향상시킵니다."라고 덧붙였습니다.

이러한 기대에도 불구하고, 이 모델의 현재 계산 복잡도는 대부분의 기존 내장형 배터리 관리 시스템의 성능을 능가합니다.

그러나 연구진은 SOM이 더욱 최적화되면 전기 자동차, 무인 항공 시스템, 심지어 그리드 저장 솔루션과 같은 다양한 응용 분야에 곧 통합될 수 있을 것으로 기대하며 낙관적인 입장을 유지하고 있습니다.

미흐리 오즈칸은 "현재 가장 큰 제약은 계산 복잡성입니다."라고 말했습니다. "이 프레임워크는 오늘날의 경량 내장형 배터리 관리 시스템이 일반적으로 제공하는 것보다 더 높은 처리 능력을 요구합니다."

앞으로 연구팀은 SOM에 대한 현장 테스트를 계획하고 있으며, 나트륨 이온, 고체 전지 또는 유동 전지 등 다양한 배터리 화학 물질에 대한 적용성을 확대하고자 합니다.

"저희의 접근 방식은 일반화될 수 있도록 설계되었습니다."라고 젠기즈 오즈칸은 덧붙였습니다. "동일한 하이브리드 방법론을 통해 자동차와 드론부터 가정용 배터리 시스템, 심지어 우주 임무에 이르기까지 광범위한 에너지 기술 전반에 걸쳐 신뢰성, 안전성, 효율성을 향상시키는 임무 기반 예측을 제공할 수 있습니다."

출처: University of California, 리버 사이드