전기화학 임피던스 기반 배터리 상태추정용 딥러닝 연구

Deep Learning for Battery State-of-Health Estimation Using Electrochemical Impedance Spectroscopy

연구 내용

전기화학 임피던스 분광 데이터를 Convolutional autoencoder로 학습하여 리튬이온 배터리의 SOH를 추정하는 연구

배터리 운용 중 열화로 인한 성능 저하를 조기에 파악하기 위해 전기화학 임피던스 분광(EIS) 측정 신호를 데이터 기반으로 해석하는 연구를 수행합니다. Convolutional neural network 구조를 갖는 autoencoder를 학습하여 특징 표현을 구성하고, 측정 조건 변화에 대해 재현 가능한 상태지표를 도출합니다. 이를 통해 별도의 열화 실험 없이도 배터리의 상태를 정량적으로 예측하도록 설계하는 차별성을 확보하고 있습니다. 또한 전극·전해질 열화가 EIS 응답에 반영되는 물리적 상관을 고려해 모델 입력을 구성합니다.

관련 프로젝트

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연구 흐름

초기에는 EIS 스펙트럼을 딥러닝 입력으로 사용할 때의 전처리와 특징 추출 방식에 집중하여, 모델이 신호 내 열화 관련 패턴을 안정적으로 학습하도록 구성했습니다. 이후 convolutional autoencoder의 잠재표현을 활용해 배터리의 상태지표(SOH)를 산출하는 절차를 정립하고, 추정 성능의 재현성을 높이는 방향으로 학습·검증 전략을 보강했습니다. 최근에는 이 방식의 확장 적용을 염두에 두고, EIS 기반 상태추정의 범용성을 높이기 위한 데이터 구성과 모델링 안정화 연구를 진행합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

배터리 SOH 추정 알고리즘
EIS 기반 열화 모니터링 체계
BMS 상태진단 의사결정 로직
전기차 운용 리스크 관리
ESS 성능 유지관리 모델
잔여수명 예측용 입력 데이터 파이프라인
교체 시점 최적화 지표
시험 데이터 최소화 진단 전략
현장 측정 호환성 검증 방법
전기화학 데이터 기반 규격화 방안