[과학세계]전기차 시대의 필수 ‘배터리 수명 관리 서비스’

‘전동화(電動化)’는 이제 피할 수 없는 대세다. 자동차도, 오토바이도, 더 나아가 이제는 선박이나 비행기도 전기모터를 돌려 운항하는 시대가 됐다. 여기서 해결해야 할 문제가 하나 꼽힌다. 바로 배터리 관리다. 낡은 스마트폰을 사용하는 사람은 알 것이다. 배터리가 충분히 남아있다고 생각했는데 통화 도중 전화가 끊어지는 경우를 겪기도 한다. 도로 위를 달리는 자동차가 이런 일을 겪으면 안전에 치명적일 수밖에 없다.

이런 문제를 해결하기 위해 연구 중인 것이 ‘배터리 수명예측’ 기술이다. 배터리를 앞으로 얼마나 더 사용할 수 있는지를 측정할 수 있는 장치를 전기자동차에 장착하자는 것이다.

배터리의 수명, 즉 ‘잔존용량’은 전류, 온도, 사용시간 등 다양한 조건의 영향을 받게 된다. 물론 지금까지 배터리 수명예측 방법이 없던 것은 아니다. 이런 조건을 수식으로 정리해 여러 차례의 물리적 시험을 반복하고, 그 값을 기반으로 시스템의 퇴화 과정을 수학적으로 모델링한 수치표를 만든다. 운행 중에 측정된 전류값을 그 표에 비교하며 예측하는 방식이다. 흔히 ‘물리 기반 예측법’이라고 부른다. 확실하게 동작하고, 당장은 큰 오류가 없는 것이 장점이지만 운행 방식에 따라 발생하는 변수를 반영할 수 없는 문제가 있다. 즉 수명예측과 실제 운행에 따라 점점 오차가 벌어지는 단점이 있다.

그래서 자동차 등을 운행하며 배터리의 전류를 지속적으로 측정하고, 그 측정 데이터를 분석해 배터리의 상태를 예측하는 방식이 자주 쓰인다. 데이터들을 기반으로 통계적으로 분석하는 방식인데, 요즘에는 이를 인공지능(AI)을 이용해 분석하는 방법을 주로 이용한다.

이 같은 기본원리 위에 각종 첨단기술을 추가로 도입해 최대한 효율을 높이려는 노력도 이뤄지고 있다. 최근 눈에 들어오는 사례는 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’ 기술을 배터리 수명예측 연구에 도입한 경우다. 현실의 전기차를 ‘HPC(초고성능컴퓨터)’ 속에 그대로 옮겨 가상현실 속에서 실험을 반복해 정확성을 높이는 방법이다. 즉 AI 방식의 단점인 ‘데이터’의 부족을, 가상현실 속에서 충전과 방전 조건, 운전습관, 운행조건, 주차 및 주행환경 등 다양한 조건을 바꿔가며 실험해 수없이 많은 운행데이터를 만들어 제공할 수 있게 되는 것이다.

이런 기술 개발 덕분에 최근에는 배터리 시범 관리 서비스도 생겨나고 있다. 국내 모 기업의 경우 차량에 별도 단말기를 부착하고, AI가 배터리 상태 등을 분석해 사용자에게 알려준다. 스마트폰 애플리케이션(앱)으로 배터리 잔존 가치, 완속과 고속 충전 비율, 전비, 관리 순위 같은 배터리 이용과 관련한 다양한 수치뿐 아니라 배터리 수명을 늘리는 노하우도 알려주기 때문에 안전한 차량관리에 큰 도움이 된다.

이처럼 전기차 차주에게 배터리 상태와 잔존 수명 등을 진단하고 알려주는 ‘배터리 관리 서비스(BAAS)’는 전기자동차 시대의 필수 서비스로 부각될 전망이다. 배터리는 전기차 원가의 40% 이상을 차지하는 핵심 부품이므로 차량 성능 및 중고차 가격방어 등의 목적에서 커다란 가치가 있다. 무엇보다 안전측면에서 배터리 성능 관리는 필수 덕목이기도 하다. 운전자의 편안함을 보장하고, 안전을 지키고, 값진 배터리 자원을 절약하고, 더 나아가 환경까지 지킬 수 있는 기술은 미래 자동차 문화를 대변하는 필수적 가치로 주목받고 있다.

전승민 과학기술 전문 저술가