전기자동차는 제한된 에너지 자원, 지구 온난화의 환경 문제로 인해 지속적인 관심을 받고 있고 이에 따라 글로벌 자동차 제조사는 전기차를 앞다투어 출시하고 있다. 전기자동차에는 높은 전력 및 에너지밀도, 낮은 자기방전, 높은 사이클 수명을 갖는 리튬 배터리가 일반적으로 사용되고 있다. 리튬 배터리가 장착된 전기자동차는 친환경 운송수단으로서 뛰어난 주행 성능을 제공하지만 지금까지 지속적으로 사용하고 있는 내연기관 자동차와 비교할 때 특히 화재 안전성 측면에서 아직 연구가 더 진행되어야 하는 상황이다.

<그림 1>은 충돌 후 전기자동차에서 화재가 발생한 사례를 나타낸다. 전기자동차에 장착된 배터리의 화재 사고는 차량 충돌로 인한 기계적 손상, 배터리 침수, 과 충·방전으로 인한 전기적 남용과 같은 상황에서 발생하고, 이러한 원인 발생시 배터리 셀의 내부 단락(ISC, Internal Short Circuit) 또는 외부 단락(ESC, External Short Circuit)으로 인한 열폭주(Thermal runaway)로 화재 및 폭발이 발생되는 것으로 분석되고 있다.

따라서, 열폭주가 발생하기 전에 배터리의 단락을 사전에 감지 및 예측하는 것이 매우 중요하다. 본 고에서는 전기차의 주요 화재 발생 요인인 배터리의 내/외부 단락을 사전 검출하기 위한 기존의 연구개발 동향 소개를 다루고자 한다.

배터리의 ISC 또는 ESC를 검출하기 위해 못 관통, 압입 시험 등과 같은 기계적 남용 조건에 대한 실험과 배터리 모듈 또는 팩의 특정 셀에 병렬로 인위적인 저항을 연결한 단락 모사실험, 배터리를 과충방전 시키는 전기적 남용 실험을 진행한 후 각 실험별 배터리에서 발생하는 전압강하, 온도상승과 각 변화율에 대한 영향성을 먼저 분석한다. 또한 분석된 결과로부터 단락을 사전에 검출하기 위한 알고리즘을 설계하기 위해 배터리의 전기적 특성을 모사할 수 있는 모델링에 대한 검토도 진행한다. 단락 분석을 위해 사용된 모델링은 <그림 2>와 같은 에너지 충전상태(SOC)에 따른 개방 회로 전압인 OCV와 직렬 저항이 있는 모델과 추가적인 부하 변동시 과도전압 현상을 반영하기 위한 저항과 커패시터가 병렬된 회로가 추가된 모델이다.

● 단락 저항이 포함된 경우 배터리의 저항 추정

단락 저항이 포함된 <그림 2>의 전기적 등가회로에서 배터리에 내부 단락이 발생하는 경우에 대한 단락저항 크기별 발생하는 전압강하, 온도상승에 대한 영향성을 먼저 분석하는 것이 중요하다. <그림 2>의 단락 저항이 포함된 전기적 등가 회로 모델링으로부터 배터리의 운용 도중 측정된 전압과 전류를 이용하여 단락 저항 크기를 추정함으로써 단락 발생을 진단하는 연구 결과가 다수 발표되었다. 제시된 방법들은 단락 저항 추정을 위해 재귀 최소 자승법(RLS) 또는 유전 알고리즘(GA), 확장칼만필터(EKF) 방법을 사용하고, 셀 레벨과 배터리가 직렬 연결된 팩 레벨에서 진단 가능성에 대해 제시하였다. 

하지만 배터리가 노화되면서 발생하는 셀간 편차가 존재하는 경우, 배터리의 온도 조건이 변경되는 경우 및 배터리의 충방전 전류 패턴이 달라지는 경우 등을 고려한 진단의 정확성을 확보하기 위한 추가 연구가 요구된다.

●배터리의 전압, 전류, 온도 크기 및 변화율

배터리에 단락이 발생하는 경우 배터리는 정상적인 동작 범위를 벗어난 급격한 전류 및 온도 상승과 급격한 전압 감소현상을 나타낸다. 따라서 단락이 발생하는 경우 변동 크기 및 변화율을 미리 결정할 수 있다면 배터리의 단락 상태를 검출할 수 있다. <그림 4>는 온도 변화율 및 전압, 전류의 크기가 설정한 값보다 큰 경우 외부 단락을 검출하는 연구 결과를 나타낸다.

제안된 방법은 단락이 발생하지 않은 정상적인 상태에서 최대 부하 조건에 대해서 측정된 전압, 온도 변화량 결과와 여러 형태의 고장이 있는 경우에 대한 동일 실험으로부터 측정된 전압, 온도의 변화율의 차이로부터 검출 비교 값을 결정하여 진단 알고리즘을 설계하였다. 하지만 내부 및 외부 단락 조건에 대한 임계값(Threshold) 결정을 위해 배터리의 동작 환경 및 부하 패턴 등 다양한 조건에 대한 추가 연구가 진행되어야 한다.

앞선 경우와 같은 실험결과 기반으로 임계값을 결정하는 진단 방법의 단점을 극복하기 위해 <그림 5>와 같이 모델 기반 고장 진단을 통해 진단 성능을 높이고자 하는 연구도 진행되었다. 외부 단락시 측정된 전압, 전류로부터 고장시에 대한 전기적 등가회로 모델링을 도출하고 측정된 전압과 예측 전압간의 평균 제곱근 오차(RSME)를 계산하여 이를 단락 검출을 위한 지표로 사용하는 방법이다.

● 배터리의 상관관계 분석

배터리 팩은 스크리닝을 통해 유사한 저항 특성을 갖는 셀들로 제작된다. 따라서 배터리 팩에 적용된 셀들은 전류 프로파일에서 전압의 크기가 유사하게 나타나는 높은 상관 관계를 갖는다. <그림 6>과 같이 배터리 팩 내부의 특정 셀에 단락이 발생하는 경우 해당 셀은 전압과 저항의 크기가 달라지기 때문에 다른 셀들과 상관 관계가 낮아지게 되므로 낮은 상관관계를 갖는 셀을 검출하여 내부 단락을 진단할 수 있다.