김 교수가 발표한 논문은 '리티움-이온 배터리 셀의 건강상태 예측 가능 수치해석 기준 BMS 알고리즘'이다.
BMS란 배터리 팩 또는 모듈의 전류, 전압, 온도, 전력량을 측정해 충·방전상태(SOC)를 표시해주는 장치다. 친환경 전기자동차 및 발전소 등의 에너지 저장장치(ESS) 등에 탑재해 사용되고 있다. BMS는 배터리 과열 등에 의한 폭발방지 등 안전 유지에 활용된다.
배터리 팩 또는 모듈이 효율적으로 충·방전에 장시간 활용되기 위해서는 개별 셀의 건강상태가 중요하다. 처음엔 모두 건강한 상태로 출발하지만 시간이 지나갈수록 각각의 셀 상태는 달라진다.
현재 국내외에서 사용하는 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 개 셀을 직렬로 연결해 충·방전되는 모듈 또는 팩 단위를 제어하고 셀의 수명 예측까지 관리하는 BMS 알고리즘에 대한 연구는 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. 이로써 다양한 환경 변화에 따른 셀의 건강상태 예측을 위한 기준 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 높일 수 있을 것"이라고 밝혔다.
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