배터리를 안전하고 오래 사용하기 위해서는 적절한 관리가 필수입니다. 그러기 위해서 배터리 상태를 정확히 파악하는 것이 중요하며, 이를 위해 SoX(State of X)라는 개념이 사용됩니다. SoX는 배터리의 다양한 상태를 나타내는 지표들을 포함하고 있는데요. 이번 시간에는 SoX에 대해 살펴보겠습니다.
SoX(State of X) 개념의 등장 배경
전기차(EV)와 에너지 저장 장치(ESS)의 보급이 확대되고 재생에너지 활용이 증가하면서, 배터리의 응용 분야도 점차 다양해지고 있습니다. 이에 따라 복잡한 구조의 고출력 배터리 및 이를 효율적으로 관리하는 배터리 관리 시스템(Battery Management System, 이하 BMS)의 중요성이 높아졌고, 배터리의 상태를 더욱 정교하게 분석하기 위한 노력이 지속적으로 이뤄지고 있는데요.
이러한 흐름 속에서, 배터리 상태를 보다 정밀하게 이해하고 예측하기 위해 ‘SoX’ 개념이 도입되었습니다. SoX는 ‘State of X’를 일컫는 용어로, 배터리의 전반적인 상태를 모두 포함하는 개념입니다. 즉 ‘X’는 충전 상태, 수명, 성능 등 배터리의 다양한 특성을 포괄적으로 의미하는 것이죠.
SoX 종류와 주요 지표
SoX에는 SoC(State of Charge), SoH(State of Health), SoP(State of Power), SoE(State of Energy), SoF(State of Function), SoS(State of Safety) 등이 포함됩니다. 이 중에서도 주요 지표로는 배터리의 충전 상태를 나타내는 SoC, 건강 상태를 평가하는 SoH, 그리고 가용 출력을 의미하는 SoP가 꼽힙니다.
①배터리 충전 상태를 나타내는 SoC(State of Charge)
SoC(State of Charge)는 배터리의 현재 충전 상태를 나타내는 지표로, 배터리에 저장된 에너지가 총 용량에서 차지하는 비율을 백분율로 표시합니다. 이 지표는 배터리의 에너지 잔량을 실시간으로 파악하는 데 활용되며, 전기차의 주행 가능 거리 예측이나 휴대폰의 배터리 잔량 표시 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다.
SoC 추정 방식으로는 개방회로 전압(Open Circuit Voltage, OCV) 측정법과 전류적산법(Coulomb Counting), 칼만 필터나 확장 칼만 필터를 적용하는 방법 등 여러 가지가 있습니다.
개방회로 전압 측정법은 배터리의 개방회로 전압을 측정하여, 이를 SoC와의 상관 관계 그래프에 적용하여 추정하는 방법입니다. 측정이 쉽고 조건이 갖춰진 상태에서는 신뢰도가 높으나, 실시간 추정이 어렵습니다.
전류 적산법은 배터리의 충전 및 방전 전류를 적분하여 SoC를 추정하는 방식입니다. 이는 알고리즘이 단순하여 구현이 간단하고, 초기 전압과 측정 전압이 확인되면 가장 빠르게 SoC를 추정할 수 있지만, 오차가 누적될 가능성이 있습니다.
고도화된 수학적 모델을 적용한 칼만 필터, 확장 칼만 필터 등을 적용하는 방안도 있는데요. 이는 데이터에서 노이즈(Noise)를 필터링하여 동적 시스템의 내적 상태를 예측하는 방법입니다. 오차를 보정하여 동적 상태에서도 정확도를 높일 수 있으나, 신뢰도를 높이기 위한 변수가 많아질수록 계산량도 증가하여 식이 복잡해질 수 있습니다.
이렇게 측정된 SoC(State of Charge) 데이터를 활용하여 배터리 상태를 실시간으로 모니터링하고, 충전 및 방전 과정을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 또한, 배터리 잔량을 직관적으로 표시함으로써 사용자가 에너지를 쉽게 관리할 수 있도록 돕습니다.
②배터리 건강 상태를 나타내는 SoH(State of Health)
SoH(State of Health)는 배터리의 초기 성능 대비 현재 성능을 나타내는 지표로, 배터리의 잔존 수명과 건강 상태를 평가하는 데 사용됩니다. SoH가 100%라는 것은 현재 배터리가 초기 규격과 사양을 정확히 만족하고 있음을 뜻합니다. 일반적으로 배터리는 출고 시 SoH가 100%이며, 사용 기간이 길어지거나 충·방전 횟수가 증가할수록 점차 감소합니다.리튬이온배터리의 경우 SoH 값이 80% 이하로 떨어지면 배터리 교체가 권장되죠.
SoH 데이터는 배터리 상태를 진단하는 것뿐만 아니라, 배터리 사용 패턴에 최적화된 관리 전략을 설계하는 데에도 적용됩니다. 이를 통해 배터리 수명을 연장하고 성능 유지율을 높일 수 있죠. 아울러 SoH 데이터는 배터리 교체 시점을 판단하는 기준이 될 뿐만 아니라, 중고 배터리의 가치를 평가하는 핵심 요소로도 기능합니다.
일부 전자기기에서는 사용자가 직접 SoH를 확인할 수 있는 기능을 제공하여 중고 기기의 상태 평가나 배터리 관리를 용이하게 합니다. 또한, 동일한 기간 사용된 배터리라도 사용 환경, 충·방전 습관, 외부 온도 등에 따라 SoH 값이 달라질 수 있으며, 이러한 데이터를 기반으로 배터리 상태를 정밀하게 진단할 수 있습니다.
③배터리 출력 상태를 보여주는 SoP(State of Power)
SoP(State of Power)는 배터리가 일정 시간 동안 충전하거나 방전할 수 있는 최대 전력을 나타내는 지표입니다. 특히, 전기차와ESS 같은 고성능 애플리케이션에서는 SoP의 추정이 매우 중요한데요. 배터리가 급가속, 오르막길 주행, 제동 시 에너지 회수 등 고전력 요구 상황에서 안정적으로 작동할 수 있도록 지원합니다. SoP는 배터리의 전력 성능을 최적화하고, 이를 통해 전기차의 성능 유지와 안전성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.
또한 SoP 데이터를 활용하여 차량이 필요한 전력을 충분히 공급할 수 있는지 확인하고, 과충전· 과방전 없이 제동 중에 에너지를 효과적으로 회수할 수 있도록 돕습니다. 차량은 배터리 셀 및 팩의 상태를 모니터링하여 최적의 전력 성능을 발휘할 수 있습니다. 이를 통해 배터리 무게를 최소화하면서도 최고 성능을 발휘할 수 있게 됩니다. 마지막으로, SoP는 차량 제어 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 하며, 전기차의 주행 거리를 늘리는 데 기여합니다.
SoX 도입으로 인한 변화
SoX 개념이 도입됨으로써 배터리 관리 방식이 단순히 ‘현재 상태를 측정’하는 수준에서 벗어나, 예측 기반(Predictive)으로 진화하고 있습니다. 기존에는 SoC(State of Charge, 충전 상태)나 SoH(State of Health, 건강 상태) 같은 개별적인 지표만을 사용했으나, 이제는 AI 기반의 머신러닝 알고리즘을 활용하여 이 지표들의 SoX 평균값을 추정함으로써 충전 상태, 성능 저하, 온도 및 출력 변화 등을 종합적으로 분석할 수 있고 정밀하게 예측할 수 있게 되었습니다.
이러한 접근을 통해 배터리 상태를 진단하고 EV 등 어플리케이션의 충전 및 방전 전략을 최적화하여 에너지 효율을 높일 수 있습니다. 또한 SoX 기반의 예측 유지보수를 통해 배터리를 더욱 안전하게 관리할 수 있습니다.
배터리가 탑재되는 제품의 종류가 다양해지고 기술이 복잡해짐에 따라, 배터리 관리 기술 고도화는 필수적입니다. 이 과정에서 배터리의 상태를 평가하고 관리하는 데 있어 SoX(State of X) 역할은 더욱 중요해질 텐데요. 이러한 변화는 배터리의 성능 향상뿐만 아니라, 다양한 응용 분야에서의 신뢰성과 효율성을 높이는 데 기여할 것입니다.