Prognostics and Health Management for Battery Remaining Useful Life Prediction Based on Electrochemistry Model: A Tutorial

Prognostics and health management(PHM) is actively utilized by industry as an essential technology focusing on accurately monitoring the health state of a system and predicting the remaining useful life(RUL). An effective PHM is expected to reduce maintenance costs as well as improve safety of system by preventing failure in advance. With these advantages, PHM can be applied to the battery system which is a core element to provide electricity for devices with mobility, since battery faults could lead to operational downtime, performance degradation, and even catastrophic loss of human life by unexpected explosion due to non-linear characteristics of battery. In this paper we mainly review a recent progress on various models for predicting RUL of battery with high accuracy satisfying the given confidence interval level. Moreover, performance evaluation metrics for battery prognostics are presented in detail to show the strength of these metrics compared to the traditional ones used in the existing forecasting applications. 논문 17-42-04-31 The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences '17-04 Vol.42 No.04 https://doi.org/10.7840/kics.2017. 42.4. 939 939 ※ 본 연구는 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구 과제입니다. (No. 20161210200360) First Author : Sogang University Department of Electronic Engineering, yohwanchoi@sogang.ac. kr, 학생회원 ° Corresponding Author : Sogang University Department of Electronic Engineering, hongseok@sogang.ac. kr, 종신회원 논문번호:KICS2017-02-044, Received February 16, 2017; Revised April 10, 2017; Accepted April 10, 2017 The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences '17-04 Vol.42 No.04 940 그림 1. 배터리 폭발로 인한 각종 사고발생 사례 Fig. 1. Examples of battery explosion I. 서 론 시스템의 현재 상태를 진단(diagnosis)하고 미래 성 능을 예지(prognostics)하는 기술은 시스템의 안정적 운영과 유지비용 감소 및 사고 발생 위험성을 최소화 하는 측면에 있어서 매우 중요한 의미를 가진다. 이렇 듯 시스템 운영의 불확실성을 관리하기 위한 기술을 고장 예지 및 건전성 관리 기술(Prognostics and Health Management; PHM)이라고 하며 기계설비, 제 조, 통신 및 군사용 등 다양한 산업 분야에서 활용되 고 있다 . 고장특성이 언제 발생할지에 대한 예측과 판단이 가능하다면 시스템 동작을 최적화하기 위한 여러 조치를 취할 수 있다. 또한 일정 주기마다 정기 적으로 정비를 수행하던 기존의 패러다임에서 벗어나 PHM을 통해 신뢰성 있게 예측된 시점에만 정비를 하 기 때문에 비용 절감 측면에서 큰 효과를 거둘 수 있 는 장점이 존재한다. 잔존 유효 수명(Remaining Useful Life; RUL)은 현재 시점에서 시스템의 고장이 발생할 미래 시점까지 남아있는 기간으로 정의할 수 있고, 이를 신뢰성있게 예측하는 것이 시스템의 상태 진단 및 예지 기술을 통한 안전성 확보와 시스템의 장 기 운용측면에서 매우 중요하다. ISO 13381-1에서는 고장 예지의 정의를 통해 고장이 발생할 시점을 예측 하고 계산된 잔존수명과 연관된 신뢰성 구간을 추정 하는 방법에 대한 방향성을 제시하고 있다 . 스마트 그리드가 에너지 분야의 새로운 패러다임으 로 떠오르고 있는 현대 사회에서 배터리는 이동성을 갖춘 전자장비에 동력원을 공급하는 핵심 구성요소로 써 스마트폰, 전기 자동차(Electric Vehicle; EV), 에 너지 저장장치(Energy Storage System; ESS), 사물 통신 분야의 무선 네트워크 디바이스 및 항공우주장 비 등 다양한 산업분야에서 널리 활용되고 있다 . 하지만 내부 또는 외부 요인으로 인한 고장 시에 야기 되는 성능 저하 및 폭발로 인한 사고는 그림 1과 같이 심각한 인명 손실 및 재산 피해를 유발할 수 있다. 때 문에 배터리 분야에 PHM 적용이 반드시 필요하며, 이를 통해 상태를 진단하고 잔존 유효 수명을 예측하 는 과정이 매우 중요하다고 할 수 있다. 배터리는 내 부의 화학 반응에 의해 발생한 화학적 에너지를 전기 에너지로 변환하는 장치이다. 하지만 시간이 지남에 따라 반복되는 화학 반응으로 인하여 배터리의 출력 및 저장 능력에 영향을 주는 물질들이 감소하고 그로 인한 성능 저하가 필수적으로 수반된다. 본 논문에서는 배터리의 잔존 유효 수명 예지 및 건전성 관리 기술에 활용되는 다양한 알고리즘들에 대해 살펴보고 특히 전기화학 기반 모델링의 높은 잠 재 가능성에 대한 통찰력을 제시하고자 한다. 잔존수 명은 예지 기술에 속하는 부분이므로 진단 기술에 대 한 설명은 개념적인 수준에서 다루고 예지 기술의 분 류 및 잔존 유효 수명에 대한 내용을 주로 다루고자 한다. 이어지는 논문의 II장에서는 배터리의 기본적인 충방전 원리를 설명하고, III장에서는 전기화학 기반 모델링을 포함한 배터리 모델링 기법을 소개한다. IV 장에서는 RUL 예측 기법을 분류하고, V장을 통해 RUL 예측 성능을 평가하기 위한 지표를 제시한다. 마 지막으로 VI장에서는 논문의 결론을 맺는다.