한양대 오기용 교수팀, 전기차 배터리 열폭주 실시간 예측 기술 개발

한양대학교는 기계공학부·미래자동차공학과 오기용 교수 연구팀이 전기자동차와 에너지저장장치 등에 사용되는 배터리의 열폭주를 실시간으로 정확하게 예측하는 '다물리 기반 인공지능 기술'을 개발했다고 26일 밝혔다.

최근 전기차 리튬이온 배터리의 수요가 급증하고 있다. 그러나 폭발·화재 사고로 인해 리튬이온 배터리의 안전성과 신뢰성에 대한 우려도 커지는 상황이다. 이런 문제의 주요 원인은 열폭주 현상으로, 이를 해결하기 위한 연구가 활발히 이뤄지고 있다.

기존에는 배터리의 열폭주를 추론하고 위해 '물리 기반 수치해석 모델'이 사용됐다. 그러나 이 모델은 해석에 시간이 오래 걸리는 단점이 있다.

최근에는 '데이터 기반 인공지능 모델'을 이용한 열폭주 예측 연구가 진행되고 있다. 이 모델은 대량의 데이터가 필요할 뿐만 아니라 복잡한 다물리적 열폭주 현상을 정확히 예측하는 데 제한이 따른다.

오 교수 연구팀은 학습 데이터가 부족해도 열폭주를 신속·정확하게 예측할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다. 열폭주를 지배하는 다양한 물리 방정식을 인공지능에 융합한 물리융합 인공신경망(Physics-Informed Neural Network)을 개발하고, 독창적인 학습 전략을 통해 열폭주 예측 성능과 강건성을 향상했다.

해당 기술은 배터리 내부의 온도 분포와 주요 화학 요소의 상태를 예측해 가상 감지 기능을 제공한다. '물리 기반 수치해석 모델'보다 최대 1만 배 빠르게 열폭주를 추론할 수 있다.

또한 물리융합 인공신경망을 활용해 제한된 데이터 상황에서도 '데이터 기반 인공지능 모델'보다 8%쯤 향상된 예측 정확도와 강건성을 보였다.

이를 통해 오 교수팀은 배터리의 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX)을 실현하며, 정확하고 신속한 가상 감지 정보를 바탕으로 혁신적인 열 관리 전략을 세울 수 있는 기반을 마련했다.

오 교수는 "이번 연구 결과가 차세대 전기차의 배터리 열관리 상태 감시에 활용돼 전기차 안정성 확보에 크게 기여할 것"이라고 말했다.

이번 연구 논문(가상 데이터 기반 다물리 심층 연산자 네트워크를 이용한 리튬 이온 배터리 열폭주 예측)은 에너지 분야의 세계적 학술지 '이트랜스포테이션' 9월 1일 게재될 예정이다. 해당 논문은 한양대 정진호 석박통합과정생이 제1저자로, 곽은지·김준형 박사과정이 공동저자, 오 교수가 교신저자로 각각 참여했다.

이번 연구는 미공군, 소방청과 한국연구재단의 지원으로 이뤄졌다.