자동차용 배터리는 초기 용량의 80% 이하가 되면 교체하게 되며, 근간 폐배터리의 수가 폭발적으로 증가할 것으로 예측되고 있다. 폐배터리의 폐기로 인한 환경 파괴를 방지하고 자원을 재활용하기 위해서 자동차에서 나오는 폐배터리를 에너지저장장치(ESS)로 재사용 하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 폐배터리를 ESS로 재구성하기 위해서는 폐배터리 모듈의 그레이딩을 통해 비슷한 성능의 모듈끼리 모아서 구성하는 것이 매우 중요하다. 배터리 모듈 간의 불균형은 전체 시스템의 성능을 저하시키며, 따라서 비슷한 성능과 잔존 수명을 가진 모듈을 골라내는 일은 폐배터리의 재사용에 있어서 첫 번째 선결 과제가 된다. 본 연구에서는 폐배터리의 상태 및 잔존수명평가를 위해 배터리 모듈의 임피던스 스펙트럼을 측정할 수 있는 장비를 개발하였다. 폐배터리 모듈에 AC 섭동을 인가하고 이를 측정하여 임피던스 스펙트럼을 계산할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어를 개발하였다. 개발 장비는 60V이하의 폐배터리 모듈의 임피던스 스펙트럼을 0.1Hz에서 1kHz까지 측정 가능하며, 측정 결과를 바탕으로 커브 피팅을 통해 등가회로의 파라미터도 계산할 수 있다. SM3에서 얻어진 폐배터리 모듈을 이용하여 측정한 임피던스 스펙트럼을 상용장비인 BIM2로 측정한 결과를 비교하였고, Reduced Chi-Square를 이용한 분석결과 두 데이터가 거의 일치함을 알 수 있었다.
일반적으로 리튬이온은 배터리들은 각 배터리마다 고유의 전기화학적 특성을 갖고 있으며 이러한 특성들로 인해서 직렬 또는 병렬로 패키징 되어서 팩으로 사용 될 때 각 셀 간의 전압 불균형이 발생하게 된다. 셀 벨런싱 회로 같은 셀 간 불균형을 회복시켜주는 기능이 없다면 배터리 팩 내의 셀 간 전압 불균형은 시간이 지남에 따라 더 커지게 되고 이는 배터리 팩의 노화를 가속 시키거나 배터리 팩의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이는 폐 리튬이온 배터리 팩을 재활용하는데 있어서도 반드시 고려해야하는 사항으로서 재활용 팩의 사용시간에 영향을 끼칠 수 있다. 위의 문제를 극복하기 위해서는 배터리 팩을 만들기 전에 스크리닝을 통해서 전기화학적 성분이 유사한 배터리들을 팩으로 만드는 것이 필요하다. 일반적으로 프레시 배터리의 용량은 거의 비슷하기 때문에 프레시 배터리 용량은 프레시 배터리를 스크리닝 하기 위한 많은 기준들 중에서 가중치가 크지 않지만 폐 리튬이온 배터리들은 각 배터리마다 고유의 전기화학적 특성을 갖을 뿐만 아니라 각 배터리마다 상이한 배터리 용량을 갖고 있기 때문에 각 배터리의 용량에 프레시 배터리를 스크리닝 할 때보다 큰 가중치를 두어 스크리닝 할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 전류 프로파일로 노화된 배터리 팩 내의 셀들의 전기화학적 특성을 분석하여 폐배터리 셀들을 재활용하기 위한 스크리닝 방법에 대해서 고찰한다.
본 논문은 이중 확장 칼만 필터를 통한 SOC (State of charge) 및 용량 추정과 배터리 모델 파라미터를 이용한 폐배터리의 최대 출력을 추정하는 방법을 연구 및 제안한다. 배터리의 단순 전압 측정을 통해 상태를 진단할 경우, 부하 조건에 따라 급격한 전압 상승 및 강하로 인해 정밀한 안전 진단 및 운용에 어려움이 따르지만, 폐배터리는 일반 배터리에 비해 전압 변동율이 크기 때문에 상태 진단에 큰 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 폐배터리의 정밀한 안전진단을 하기 위해 SOC 영역 및 충/방전에 따른 최대 출력을 계산하여 사전에 배터리의 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한, 배터리의 노화도에 따른 최대 출력을 실험 및 시뮬레이션을 통해 결과를 제시하여 유효한 방식임을 검증한다.
폐배터리를 조합하여 배터리 팩을 구성 시, 사용환경이 상이한 폐배터리 간의 전압/SOC의 편차가 존재하여 장기간 사용시 과충전/과방전과 같은 안전상을 문제가 발생할 가능성이 크다. 따라서 본 논문에서는 확장 칼만 필터를 기반 센서 융합 방법을 사용하여 폐배터리 팩의 셀 간 SOC 불균형을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 검증은 셀간 전압 불균형이 있는 노화된 배터리 팩에 임의의 전류 프로파일을 인가하여 제안된 알고리즘을 검증한다.
본 논문에서는 리튬-이온(Lithium-ion) 폐배터리 효율적인 재활용을 위한 발전된 SOC 추정방법의 필요성과 간단한 개념을 언급하고자 한다. 배터리는 노화되면 용량이 줄어들고 임피던스의 크기가 증가해 기존의 새 배터리의 SOC 추정방법으로는 정확한 추정이 어렵다. 따라서, 폐배터리를 안전하고 효율적으로 사용하기 위해서는 그에 맞는 SOC 추정방법이 필요하다. 따라서, 폐배터리의 간단한 개념을 설명하고, 동일한 배터리 등 가회로모델과 EKF 알고리즘을 적용한 새 리튬-이온 셀과 노화된 리튬-이온셀의 SOC 추정결과를 비교하고 노화에 따른 배터리 파라미터값의 변화를 분석해봄으로서 발전된 SOC 추정방법의 필요성에 대해 논의해보고자 한다.
최근 전 세계적으로 온실가스에 의한 환경 문제가 심각해짐에 따라 수송 분야에서 친환경 에너지를 사용하는 요구가 확대되고 있다. 철도분야에서도 이산화탄소 배출 통제와 더불어 추진에너지로서의 배터리의 사용을 검토하고 있고 관련된 연구가 증가하고 있다. 전기자동차에 비해 철도차량의 배터리는 대용량이 필요하며 철도운영 특성상 초기 도입 비용은 물론 유지관리 비용도 발생된다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 배터리를 적용한 철도차량의 경제성을 높이기 위해 철도차량용 폐배터리의 재활용 방안에 대해서 연구해 보겠다. 이를 위해 현재 전기자동차분야의 폐배터리 재활용 동향에 대해 알아보고 철도차량용 배터리의 재활용 가능성을 검토해보겠다.
전기차 보급의 확대에 따라 배터리의 사용연한 도래 시 폐배터리의 누적규모도 전기차 판매량에 비례하여 증가할 것으로 보인다. 국가 별 규제로 인해 배터리의 재활용(Recycle) 의무가 있는 자동차 제조사를 중심으로 폐배터리를 재사용(Battery Second Use: B2U)한 ESS(Energy Storage System) 제품을 출시하거나 이를 활용한 실증 과제를 운영 중에 있다. 전기차 배터리의 성능 보증 수준은 통상 초기용량의 80%로, 보증이 완료된 폐배터리를 낮은 가격으로 매입하여 ESS로 활용할 경우 초기용량의 60%까지 사용 후 폐기할 수 있다. 따라서 B2U 제품은 신규 배터리 셀을 사용하는 ESS 제품 대비 가격은 저렴하나, 20년 이상 사용하는 태양광 시스템과 연계 시 4~6회 교체가 필요하다. 이러한 배경에서 본 고에서는 가정용 태양광 시스템에 신규 배터리를 사용한 가정용 ESS 제품과 B2U ESS 제품 연계 시 에너지 균등화 비용(Levelized Cost of Energy: LCOE)을 비교하여 B2U 제품의 경제적 타당성을 추정한다.
전기차 수요의 증가로 향후 폐차 혹은 배터리 노후화로 인한 폐배터리 배출량 급증이 예상됨에 따라 이에 대한 적정 관리가 시급한 실정이다. 기술개발 측면에서는 데이터 기반 진단 등 다양한 폐배터리 진단 및 관리 기술이 주목을 받고 있다. 또한 로봇기반 자동 해체 기술은 산업 현장에서의 Test 검증 및 향후 배터리 관련 데이터베이스와의 연동이 필요한 것으로 보인다. 특히 향후 폐배터리 순환과정에서의 효율화와 동시에 안전성/친환경성 제고를 위한 다양하고 선진적인 배터리 진단 및 평가기법 개발 및 보급이 중요하다. 또한 리튬 관련 화학물질 배출이동에 대한 데이터베이스화와 배터리 연소시 가스유출위험 및 소방안전에 관한 평가 및 대처가 중요할 것으로 보인다. 더 나아가 데이터 기반 진단/분류/해체 과정을 재활용/최종폐기와 연계된 다양한 관점에서의 폐배터리 전주기 관리 최적화 등에 향후 더 많은 연구개발이 필요하다고 판단된다. 그리고 일련의 데이터는 차후 배터리 생산 시 환경적 부담을 감소시키고 재이용/재활용이 원활하도록 청정설계 및 제조에 기여해야 한다. 또한 이러한 최적화는 전기차 배터리의 향후 기술 및 시장 변동을 감안하여 추진되어야 한다.
전기자동차에 사용되는 배터리는 전기자동차의 특성상 정격용량이 매우 커다란 배터리이다. 전기자동차를 장기간 운행하거나 교통사고로 전기자동차가 폐차되게 되면 전기자동차용 배터리는 폐배터리가 된다. 폐차되는 차량이더라도 전기자동차용 폐배터리에 남아 있는 용량은 다른 용도로 사용하기에 충분하다. 자동차용 폐배터리는 매우 고가이기때문에 재활용 및 재사용이 필요하지만 재활용 및 재사용을 위한 폐배터리 성능등급 측정기준이 부족한 문제가 있었다. 폐배터리의 잔존용량을 측정하는 방법으로 가장 안정적이고 신뢰할 수 있는 방법은 완전 충·방전을 이용하여 배터리의 잔존용량을 측정하는 것이다. 하지만 이러한 완전 충·방전에 방식에 의한 검사 방법은 배터리의 용량에 따라 다르지만 검사하는데 하루 이상이 걸리는 단점을 가지고 있으며 많은 사람들이 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리에 대한 검사 시간을 줄일 수 있는 방법으로 셀간 전압 편차를 활용한 전기자동차 배터리 잔존용량 분석 기법을 연구 분석하였다. 이를 위하여 완전 충·방전 기반의 용량 측정시스템을 구성하고 코나 폐배터리를 이용하여 실험데이터를 수집하였고 배터리 팩을 구성하고 있는 배터리 셀간 전압 편차와 잔존용량과의 상관관계를 분석하여 배터리 검사에 활용할 수 있는지를 검증하였다.
전세계적으로 온실가스 및 미세먼지 저감을 위한 탄소중립 정책에 따라 전기차보급이 확대될 전망이다. 전기자동창의 운용은 열악한 환경에서 사용되고 충전과 방전 등을 거듭할수록 에너지밀도가 낮아지고 내부분리막의 손상등의 이유로 건전성이 떨어짐에 따라 차량의 주행거리가 줄고, 충전 속도가 느려지는 이유로 대략 5~10년 정도 사용한 배터리들은 폐배터리로 분류하며 이 같은 이유로 배터리 화재 및 폭발 등의 위험성이 높아 지게 됩에 따라 배터리의 진단 및 SOH의 추정이 필수적이라 할 수 있다. 배터리 SOH추정은 매우 중요한 요소로 현재는 배터리 충방전을 반복하면서 소요되는 시간, 온도, 전압을 측정하여 배터리의 상태를 평가하는데 정확도가 낮다. 불안정한 폐배터리를 다수의 반복적 충전과 방전을 통해 진단하는 과정에서 화재 및 폭발의 취약점을 보완하여 신뢰성이 높은 폐배터리의 상태데이터를 취득할 수 있는 기반을 마련하고 본 논문에서는 리튬이온 배터리의 SOH예측을 위해 테슬라 폐배터리를 이용한 방전 용량 측정을 바탕으로 획득한 데이터를 서포트 벡터 머신 기반으로 예측하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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