A novel hybrid model to describe hysteresis in Li-Ion batteries of electric vehicles

전기 자동차는 전통적인 가솔린 엔진이 유발하는 대기 오염을 줄이려는 전 세계적인 노력에 힘입어 전 세계 도로에서 익숙한 풍경이 되었습니다. 모든 전기 자동차의 중심에는 에너지를 저장하고 차량에 동력을 공급하기 위해 이를 방출하는 복잡한 화학 시스템인 배터리가 있습니다. 사용 가능한 다양한 유형 중 리튬 이온 배터리는 효율적이고 내구성이 뛰어나며 충전이 용받기 쉽기 때문에 표준적인 선택이 되었습니다. 그러나 이 배터리들은 완벽한 에너지 용기가 아닙니다. 이들은 히스테리시스(hysteresis)라고 알려진 미묘하지만 중요한 결함을 가지고 있습니다. 이 현상은 배터리가 충전될 때의 전압(회로를 통해 전류를 밀어내는 전기적 압력)이 방전될 때와 동일한 경로를 따르지 않을 때 발생합니다. 특정 양의 저장된 에너지에 대해, 전압은 방전할 때보다 충전할 때 약간 더 높습니다. 이러한 불일치는 데이터에 루프(loop)를 생성하여, 어느 순간에 배터리에 정확히 얼마만큼의 에너지가 남아 있는지 파악하는 것을 어렵게 만듭니다.

이 남은 에너지, 즉 충전 상태(state of charge)를 정확하게 추적하는 것은 전기 자동차의 안전과 수명에 매우 중요합니다. 만약 자동차의 컴퓨터가 배터리가 얼마나 가득 차 있는지 정확하게 판단하지 못하면, 예기치 않게 전력이 끊기거나, 더 심각하게는 배터리를 과충전시켜 손상이나 화재를 일으킬 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 엔지니어들은 수학적 모델을 사용하여 배터리의 거동을 예측하는 배터리 관리 시스템에 의존합니다. 하지만 기존 모델들은 리튬 이온 배터리의 특정한 히스테리시스 루프 형태를 다루는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이러한 루프는 대칭적이지 않습니다. 그것들은 비대칭적이고 복잡하며, 많은 전통적인 방정식이 설명하도록 설계된 단순하고 균형 잡힌 형태를 거부합니다. 이러한 복잡성은 유용할 만큼 충분히 정확하면서도 자동차 컴퓨터에서 빠르게 실행될 수 있을 만큼 단순한 모델을 만드는 것을 어렵게 만들었습니다.

최근 연구에서 연구자 Khogesh K. Rathore와 Saurabh Biswas는 두 가지 서로 다른 수학적 접근 방식을 하나의 하이브리드 모델로 결합함으로써 이 문제를 해결할 수 있는 새로운 방법을 제안했습니다. 배터리의 거동을 하나의 경직된 형태에 억지로 맞추려 하기보다, 그들은 기계 시스템에 사용되는 잘 알려진 모델과 비대칭성을 처리하기 위해 설계된 새로운 모델을 병합했습니다. 이 결합의 첫 번째 부분인 부크-웬(Bouc-Wen) 모델은 금속이 휘어지는 것과 같이 응력 하에서 재료가 변형되고 회복하는 방식을 설명하기 위해 원래 개발된 도구입니다. 두 번째 부분은 히스테리시스 루프의 불균일한 특성, 구체적으로 배터리가 전력을 얻거나 잃을 때 곡선이 쥐어짜지거나 이동하는 방식을 설명하는 특화된 모델입니다. 연구진은 이 두 모델의 출력을 더함으로써 실제 배터리에서 보이는 독특하고 비대칭적인 루프를 모사할 수 있는 새로운 프레임워크를 만들었습니다.

이 새로운 접근 방식이 효과가 있는지 테스트하기 위해, 연구팀은 리튬 이온 배터리에 대한 이전 연구에서 수집된 네 가지 서로 다른 실험 데이터 세트에 이를 적용했습니다. 이 데이터 세트들은 실제 환경의 충전 및 방전 주기를 나타냅니다. 모델의 설정을 조정하는 표준 컴퓨터 방법을 사용하여, 연구진은 모델의 예측이 실험 데이터와 최대한 일치할 때까지 하이브리드 시스템을 미세 조정했습니다. 결과는 놀라웠습니다. 새로운 모델은 네 가지 테스트 케이스 모두에서 복잡하고 비대칭적인 루프를 높은 정밀도로 추적할 수 있었습니다. 피팅(fitting) 과정에서의 최대 백분율 오차는 각 사례에 대해 각각 2.7%, 1.2%, 3.9%, 0.9%로 보고되었습니다. 결정적으로, 연구진은 모든 테스트에 대해 동일한 9개의 내부 파라미터를 사용하여 이 정확도를 달성했으며, 이는 모델이 특정 배터리에만 운 좋게 들어맞은 것이 아니라 견고하다는 것을 증명했습니다.

이 연구는 이러한 하이브리드 접근 방식이 지속적인 공학적 과제에 대한 실질적인 해결책을 제공한다는 것을 보여줍니다. 실시간으로 실행하기에는 너무 복잡하거나 배터리의 실제 거동을 포착하기에는 너무 단순한 많은 기존 모델과 달리, 이 새로운 방법은 균형을 잡았습니다. 이 모델은 계산적으로 단순하여 프로세싱 전력이 거의 필요하지 않으면서도, 비대칭성을 포함한 히스테리시스 루프의 핵심 특징을 포착합니다. 연구진은 자신들의 모델이 주요 충전 및 방전 주기를 성공적으로 설명하지만, 배터리가 완전히 비기 전에 보충되는 부분 충전과 같은 더 복잡한 시나리오를 위해 모델을 정교화하는 추가 작업이 필요할 것이라고 언급했습니다. 그러나 현재로서는, 이 연구는 엔지니어들이 더 나은 배터리 관리 시스템을 구축하여 전기 자동차가 안전하고 효율적이며 언제든 달릴 준비가 되어 있도록 돕는 명확하고 신뢰할 수 있는 도구를 제공합니다.