ESS는 전력을 저장했다가 필요한 시점에 다시 공급하는 에너지 저장장치입니다. 최근 알고리즘 기술을 발전으로, ESS의 운영 방식에 변화의 조짐이 보이고 있습니다. 단순히 에너지를 저장하기만 했던 기존의 방식과 달리 ESS를 운영해 전력거래시장에 참여하고, 추가 수익 기회를 창출하는 등 ESS의 활용성을 극대화하는 것이죠.
이를 위해서는 배터리 퇴화도, 각 고객별 ESS 운영 방침, 외부 환경 변수 등 다양한 요소를 고려하여 ESS에 저장된 에너지 중 ‘실제로 고객에게 판매할 수 있는 에너지의 양’을 정확히 파악해야 합니다. 또한 시장의 수요, 공급을 반영한 가격 책정을 위해 전력시장 상황을 함께 분석하는 기술도 필요한데요.
LG에너지솔루션은 이러한 흐름에 맞춰 ESS 운영 최적화 솔루션 EMO(Energy Market Optimizer)를 개발하고 있습니다. 이번 시간에는 EMO 개발을 이끌고 있는 류호진 연구위원님과 윤성한 팀장님을 만나 EMO의 개념과 핵심 기술을 살펴보겠습니다.
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EMO(Energy Market Optimizer)란?
EMO(Energy Market Optimizer)는 배터리 상태와 전력시장 상황을 실시간으로 분석해, 실제 판매 가능한 에너지를 정밀하게 산출하여 최적의 ESS 운영 전략을 제시하는 솔루션입니다. 배터리의 퇴화 상태와 충∙방전 상태, 시스템 효율, 계통 조건, 전력시장 가격 등을 종합적으로 고려해, 고객이 ESS를 보다 안정적이고 수익성 있게 운영할 수 있도록 지원하죠.
그렇다면 기존 ESS 운영에 활용되는 EMS(Energy Management System)*와 EMO는 어떤 차이가 있을까요? 가장 큰 차이는 운영 데이터를 활용하는 방식에 있습니다. EMS는 ESS 내 전력의 사용과 공급 상태를 실시간으로 모니터링하고, 사전에 설정된 기준에 따라 충·방전을 관리하는 시스템인데요. 반면 EMO는 배터리 상태는 물론, 전력시장의 상황까지 함께 분석해 실제 가용 에너지를 예측하고 잉여 전력의 판매 여부를 제안하는 등 ESS의 운영 전략을 최적화합니다.
즉, EMS가 정해진 기준을 따라 ESS를 안정적으로 관리하는 시스템이라면, EMO는 매 순간 변하는 조건 속에서 ESS 운영 방향을 판단하는 ‘두뇌’에 가깝습니다.
*배터리 용어사전 – EMS (Energy Management System) 보러가기
EMO, ESS의 핵심 기술이 된 이유
ESS를 활용해 전력시장 참여하기 위해서는 ‘실제 활용할 수 있는 에너지’의 양을 추정하는 것이 중요합니다. 전력시장에서는 계약한 만큼의 에너지를 공급하지 못하면 페널티가 발생할 수 있고, 반대로 지나치게 보수적으로 추정하면 판매할 수 있었던 에너지를 놓쳐 수익 기회를 잃을 수 있기 때문입니다.
따라서 미래 ESS 운영에서는 단순히 배터리 상태를 정확히 파악하는 것을 넘어, 실제 시장에 ‘판매 가능한 에너지’인 DME(Dynamic Marketable Energy)를 정밀하게 예측하고 이를 운영 전략으로 연결하는 역량이 중요합니다. DME 추정이 정밀할수록 ESS 사업을 통해 수익을 극대화하면서, 배터리 수명, 안정성 등 다양한 요소들을 통합적으로 고려한 ESS 운영이 가능해집니다.
LG에너지솔루션이 만든 EMO의 구성
LG에너지솔루션은 미래 ESS 운영 방향성을 예측하고, 이를 선도하기 위해 EMO 개발을 진행하고 있습니다.
LG에너지솔루션의 EMO는 크게 △DME 추정 △퇴화 예측 △예지보전 △Imbalance 분석 네 가지 요소로 구성됩니다. LG에너지솔루션은 ESS 전문 소프트웨어 솔루션 AEROS™에 EMO를 탑재할 예정입니다.
1) DME(Dynamic Marketable Energy, 판매 가능 에너지) 추정: 배터리 셀의 특성을 기반으로 SoC(State of Charge)*를 정밀하게 추정해, ‘실제로 시장에 판매 가능한 에너지’를 실시간으로 산출하는 기술입니다. EMO의 최종 결과물이라 할 수 있습니다.
2) 퇴화 예측: 배터리 사용 과정에서 나타나는 퇴화도를 예측해, 현재 상태뿐 아니라 장기 수명까지 확인하는 기술입니다. 이 데이터를 바탕으로 DME를 보다 정밀하게 계산할 수 있습니다.
3) 예지보전: ESS 고장 상황을 사전에 예측하고 대응해, 시스템 미가동으로 인한 손실을 줄이고 안전 사고를 예방하는 기술입니다.
4) Imbalance 분석: 장기 운영 과정에서 발생하는 셀(Cell), 랙(Rack) 간 불균형(Imbalance)을 예측하고, 이를 최소화해 가용 에너지 손실을 줄이는 기술입니다.
*배터리 용어사전 – SoC (State of Charge) 보러가기
ESS의 운영 가치를 높이는 LG에너지솔루션의 EMO 기술
그렇다면 LG에너지솔루션의 EMO는 어떤 과정으로 ESS의 가용 에너지를 추정하고, 이를 실제 ESS 운영전략으로 연결할까요?
EMO 개발을 이끌고 있는 EMO알고리즘개발팀 류호진 연구위원님과 EMO솔루션팀 윤성한 팀장님을 만나 자세한 이야기를 들어봤습니다.
Q. EMO의 핵심인 DME를 추정하기 위한 과정은 어떻게 진행되나요?
(EMO알고리즘개발팀 류호진 연구위원님)
ESS 시스템은 배터리 단위로 보면 셀(Cell)에서 팩(Pack), 랙(Rack), 시스템(System) 순으로 확장되어 구성됩니다. 각 단계에서 수집되는 배터리 데이터는 EMS를 통해 관리되는데요. 여기서 모인 데이터가 EMO의 가장 기본적인 입력값이 됩니다.
DME 추정에는 △배터리 데이터 △시스템 환경 데이터 △고객 데이터가 활용됩니다. 배터리 상태 데이터에는 실시간 전압, 전류, 온도, 저항, 충·방전 효율 등의 기본 정보와 NCM, LFP(리튬인산철) 등 셀 특성 데이터가 포함됩니다. 여기에 PCS(Power Conversion System) 효율과 공조장치(HVAC), 소비전력 등의 시스템 데이터와 외기온도, 습도 등 외부 조건, 전력 계통의 제약 신호 등 환경 데이터가 더해집니다. 마지막으로 고객이 지정한 운영 프로파일, 배터리 성능 보증 조건, 시스템 제약사항 등 고객 데이터를 함께 고려하면 더욱 정확한 DME의 추정을 이뤄낼 수 있죠.
즉 DME의 예측에는 셀부터 시스템에 이르기까지, 총체적으로 수집되는 배터리 데이터를 기반으로 합니다.
*배터리 용어사전 – PCS (Power Conversion System) 보러가기
Q. DME 추정은 왜 어려운 영역인가요?
(EMO알고리즘개발팀 류호진 연구위원님)
DME 추정이 어려운 이유는 각 단계마다 높은 수준의 계산과 예측이 필요하기 때문입니다.
우선 배터리의 충전량과 실제 에너지는 다른 개념입니다. 전기차를 예로 들면, 배터리 잔량이 50% 남았다고 해서 전체 주행 가능 거리의 절반을 더 주행할 수 있는 것은 아닙니다. 주행 후반부로 갈수록 평균 전압이 낮아져서 더 많은 전류를 소모하기 때문이죠. ESS도 마찬가지로, 충전량뿐 아니라 전압 특성까지 반영해야 실제 에너지를 알 수 있습니다.
여기에 배터리 퇴화라는 변수가 더해집니다. 배터리는 사용할수록 저장 가능한 총 에너지 용량이 감소하며, 퇴화는 사용 패턴이나 온도에 따라 비선형적으로 변합니다. 따라서 현재 상태뿐 아니라 향후 퇴화 양상까지 반영해야 DME를 정밀하게 추정할 수 있죠.
그리고 EMO는 DME를 산출할 때 수익성과 배터리 수명을 동시에 비교합니다. 특정 시점에 방전할 경우 얻을 수 있는 전력거래 수익과, 그로 인해 발생하는 배터리 수명 감소 영향을 비교하죠. 산출된 DME가 배터리의 안전 운영 범위나 PCS 최대 출력, 계통 제약 조건을 벗어나지 않는지도 함께 검토합니다.
결국 DME 추정은 경제학, 전기화학, 전기공학이 맞물려 있는 고차 방정식과 같습니다. 시시각각 변하는 시장 가격을 예측에 배터리의 퇴화와 외부 환경 등 다양한 변수를 계산하며, PCS와 계통의 물리적 한계까지 동시에 고려해야 하기 때문입니다.
(EMO솔루션팀 윤성한 팀장님)
여기에 ESS 운영 계획 등 개별 기업의 내부 운영 전략과 수익화 여부에 대한 판단 등의 변수가 더해지면 DME 추정은 더욱 복잡해집니다. ‘판매 가능한 에너지’를 더욱 정밀하게 판단하기 위해서는 ESS 운용뿐 아니라 설비 점검과 유지보수 계획까지 함께 살펴야 합니다. 결국 EMO는 배터리의 현재 상태를 확인하는 데서 그치지 않고, 실제 전력 시장에서 수익을 낼 수 있는 운영 전략까지 판단해야 하는 기술입니다.
Q. LG에너지솔루션의 DME 추정을 위해 어떤 알고리즘이 적용되었나요?
(EMO알고리즘개발팀 류호진 연구위원님)
LG에너지솔루션은 DME 추정 정확도를 높이기 위해 기존 SoC 추정 알고리즘을 변형한 ‘Full Charge Free LFP SoC 알고리즘’을 개발해 적용했습니다.
DME를 정밀하게 계산하려면 ESS가 현재 보유한 에너지 상태를 정확히 파악해야 하는데요. 이때 핵심이 되는 지표가 배터리의 충전 상태를 나타내는 SoC(State of Charge)입니다.
다만 ESS에 주로 사용되는 LFP 배터리는 SoC 추정이 어렵다는 특성이 있습니다. LFP 배터리는 NCM 배터리와 달리, 중간 SoC 구간에서 전압이 거의 평평(Flat)하게 나타나는 특성이 있습니다. 때문에 기존 방식을 고수할 경우에는 정확한 SoC 추정이 어렵죠.
저희는 다양한 시각에서 분석과 연구를 이어간 결과, LFP 배터리의 SoC를 보다 정밀하게 추정하고 DME 산출 정확도를 높일 수 있는 알고리즘 방향성을 찾았고, 지속적인 고도화를 이어가고 있습니다.
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Q. 퇴화 예측 알고리즘은 DME 추정에서 어떤 역할을 하나요?
(EMO알고리즘개발팀 류호진 연구위원님)
퇴화 예측은 배터리의 미래 수명 예측을 통해, DME를 더 정확하게 측정하는데 도움을 주는 기술입니다. 배터리는 사용할수록 저장할 수 있는 에너지 용량이 줄어듭니다. 이에 퇴화도를 정확히 파악하는 것이 중요한데요.
LG에너지솔루션은 FRISM(Cell Data Free SoH Model)이라는 AI 기술 기반 퇴화 알고리즘을 구축했습니다. ESS에서 확인할 수 있는 전압, 전류, 온도, C-rate(Current rate)*, SoC, 사이클(Cycle) 횟수 등 주요 배터리 정보를 바탕으로 퇴화도를 예측하고 있죠. 이를 ESS 운전 조건과 LFP 셀 특성에 맞춰 고도화하는 작업도 이어가고 있습니다.
*배터리 용어사전 – C-rate (Current rate) 보러가기
Q. 예지보전 알고리즘은 어떤 기술이며, 셀·랙 밸런싱과 함께 어떤 역할을 하나요?
(EMO솔루션팀 윤성한 팀장님)
예지보전은 고장 상황을 미리 예측해 시스템 미가동을 줄이고, 안전 사고를 사전에 방지하는 기술입니다. 현재 개발·운영 중인 예지보전 5종 알고리즘은 OCV(Open Circuit Voltage, 개방회로전압)와 SoC 상태, 시스템 상태 모니터링을 통해 이상 징후를 검출합니다. 이를 통해 예지보전 알고리즘의 정확도는 90% 이상, 과검출율 10% 이내 수준을 보이고 있습니다.
밸런싱(Balancing)은 장기 운영 과정에서 발생하는 셀·랙 간 불균형을 줄여 가용 에너지 손실을 최소화하는 역할을 합니다. LG에너지솔루션은 DC-LINK, AC-LINK 등 ESS 제품 형태에 따라 밸런싱 접근 방식을 다르게 적용하여, 더욱 높은 수준의 최적화를 진행하고 있습니다.
예지보전과 밸런싱 알고리즘의 지속적인 체계화를 통해, 궁극적으로는 전력시장 상황을 반영한 설비 점검과 운영 스케줄을 최적화하는 방향으로 솔루션을 확장하고자 합니다.
핵심요약
● EMO(Energy Market Optimizer)는 배터리 상태와 전력시장 상황을 함께 분석해, ESS의 실제 판매 가능 에너지와 최적의 운영 전략을 산출하는 ESS 운영 최적화 솔루션입니다.
● LG에너지솔루션의 EMO는 △DME 추정 △퇴화 예측 △예지보전 △Imbalance 분석을 기반으로, ESS의 가용 에너지를 보다 정밀하게 예측하고 장기 운영 안정성을 높이는 방향으로 개발되고 있습니다.
● DME를 정확히 추정하기 위해서는 배터리의 SoC, SoH, SoE뿐 아니라 셀 특성, PCS 효율, 외부 환경, 전력시장 조건까지 종합적으로 고려해야 합니다.
EMO는 ESS의 배터리 상태와 시스템 운영 조건, 전력시장 상황을 함께 분석해 실제 판매 가능한 에너지를 정밀하게 예측하고, ESS 운영 방향을 지원하는 기술입니다. LG에너지솔루션의 EMO는 DME 추정, 퇴화 예측, 예지보전, Imbalance 분석 등의 기술을 결합했습니다. 이를 통해 ESS가 단순한 저장 설비를 넘어, 안정성과 수익성을 함께 고려하는 운영 자산으로 활용될 수 있도록 합니다.
다음 편에서는 LG에너지솔루션 본사와, 자회사인 LG에너지솔루션 버테크(Vertech)가 원팀(One Team)으로 EMO를 개발해온 과정 및 EMO 개발 로드맵을 살펴보겠습니다.
