배터리 분석과 셀밸런싱 모니터링 기능 업데이트



기존 열화 예측 방식의 한계와 개선 방향

Dr.EV의 기본 열화 모델은 초기 급격한 열화를 어떻게 정확히 표현할 수 있을까라는 고민에서 출발하였으며, 실제 배터리의 물리적 특성을 그대로 보여주는 것을 목표로 하고 있었습니다.

하지만 이 방식이 실제 체감보다 과도하게 보수적이라는 피드백이 많아, 초기 열화를 보다 완만하게 표현하도록 알고리즘을 개선하였습니다.

특히, 신규 차량의 경우 초기 모델을 기준으로 SOH(State of Health) 또는 RUL(Remaining Useful Lifetime)을 산정할 경우, 예상보다 빠른 열화가 나타나 장기 예측 신뢰도에 문제가 발생하였습니다.

이를 보완하기 위해 초기 열화 구간을 조정하였고, 장기 예측에 보다 신뢰할 수 있는 모델로 개선하였습니다.

초기 용량(BOL) 설정 개선

기존에는 초기 용량(BOL: Beginning Of Life)을 정격 용량 기준으로 설정하여, 팩 공차나 초기 상태를 반영한 SOH 계산을 시도했습니다.

하지만 실제 차량의 BMS에서도 제조 공차를 고려하는 만큼, 정격 용량 기준은 SOH가 과도하게 낮게 표시되는 문제가 있었습니다.

이에 따라 일부 차량에서는 초기 용량 값을 조정하여, 보다 긍정적인SOH가 나타나도록 개선하였습니다.

또한 조사 과정에서 일부 차량에서 초기 용량 차이(BOL 오차)가 확인되어 해당 값을 개별 수정하였습니다.

※ 만약 초기 용량 설정에 문제가 있다고 판단되시면 언제든지 info@battermachine.com 으로 연락 주시기 바랍니다.

팩 편차 표현 기능과 재미 요소

이와 같은 수정으로 저희가 표현하고 싶었던 재미 있는 요소 중에 초기 용량에 대한 셀, 팩 제조 편차와 SEI Layer 생성 시의 팩 용량에 대한 편차를 표현할 수 없게 되었습니다.

Reference: Wang, A., Kadam, S., Li, H., Shi, S. & Qi, Y. Review on modeling of the anode solid electrolyte interphase (SEI) for lithium-ion batteries. npj Comput Mater 4, 15 (2018).



제조사는 공차 관리를 제조 기술력의 핵심으로 보기 때문에, 이러한 편차를 사용자에게 직접 보여주는 데에는 다소 보수적일 수밖에 없습니다.

하지만 저희는 이러한 차이가 Dr.EV 사용자에게는 또 다른 재미 요소가 될 수 있다고 판단했습니다.

일종의 ‘뽑기 운’처럼, 어떤 조건에서 차량의 실제 초기 용량이 저희가 설정한 BOL(Beginning of Life)을 초과하는 경우, 운이 좋은 팩을 가진 것으로 간주하여,

앱 내에서 축하 메시지를 전달하는 기능도 추가로 검토하고 있습니다. 신규 차량이 아닌 경우 이러한 판단은 어렵기 때문에 신규 차량을 보유한 사용자를 대상으로만 가능할 것으로 생각됩니다.

다음은 Dr.EV에서 기본 열화와 대체 방식을 읽는 방식에 대한 내용 입니다. 

간혹 “충방전을 하지 않으면 열화는 진행되지 않는다”는 오해가 있는데,배터리는 사용하지 않아도 자연 열화가 진행됩니다.

배터리 레벨을 50%로 계속 유지하고 온도를 25도가 넘지 않게 계속 유지하면서 관리할 수 있다면 자연 방치로는 열화가 아주 느리게 진행되겠지만 실제 50%를 계속 유지하면서 25도로 관리하기는 어려움이 있을 것입니다. 대부분은 풀충전이나 높은 충전 상태로 방치를 하거나 아주 낮은 배터리 레벨에서도 방치를 할 것입니다. 또한 풀 충전에 여름과 같은 고온에서는 방치를 하더라도 열화가 더욱 가속화 됩니다. 마찬가지로 풀 방전은 배터리 열화를 빠르게 가속화 시킵니다.

따라서 주행거리가 많지 않더라도, 보관 환경이나 관리 상태에 따라 동일 주행거리 대비 열화가 많이 진행될 수 있습니다.

Dr.EV는 다음과 같은 “기본” 과 “대체 방식”을 보여 줍니다.





1. 기본 알고리즘 (표준 표시값)

실측 기반의 열화 경향을 반영한 알고리즘입니다.

일정 수준 이상의 충전 이력이 확보될 경우, 가장 실제 배터리 열화와 가까운 값을 제공합니다.

특히 초기 급격한 열화 이후 완만해지는 전형적인 리튬이온 배터리의 특성을 반영하고 있습니다.

2. 대체 알고리즘 (추세 기반 값)

대체 알고리즘을 위해 Dr.EV는 초기 값을 선형적인 열화 모델을 기반으로 하여, 보다 완만한 감소 곡선을 제공합니다.

현재 Dr.EV의 모든 분석 및 항목 산정 기준은 해당 알고리즘을 중심으로 통일되어 운영되고 있습니다.



셀 밸런싱 기능 업데이트

셀 밸런싱 기능을 유용하게 활용해주시는 회원님들을 위해, 셀 밸런싱 모니터링 단계를 기존 3단계에서 5단계로 확대하였습니다.

이제 더욱 정밀한 상태 확인이 가능하며, 모니터링 결과가 최종 5단계에 도달할 경우, Dr.EV에서는 해당 셀을 ‘불량 수준’으로 판단하고 있습니다.

앞으로도 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 배터리 진단 기능을 제공해드릴 수 있도록 지속적으로 개선해 나가겠습니다.