모듈 단위 재사용성 검증과 이종 열화 건강지표 연구

Module-Level Reusability Verification and Heterogeneous Degradation Health Indicator Research

연구 내용

배터리 팩의 SOH와 구성 모듈의 건강을 연계해 재사용 가능성을 검증하고, 이종 열화로 인한 급격한 성능 저하를 조기에 식별하기 위한 건강지표와 상태 예측 시스템을 개발하는 연구

재사용 공정에서는 팩 전체 SOH만으로는 모듈별 잔존가치를 충분히 구분하기 어렵고, 이종 열화에 의해 동일 용량에서도 열화 양상이 다르게 나타날 수 있습니다. 연구에서는 GAN 기반의 생성 알고리즘으로 팩 사이클 프로파일을 공간화해 모듈 건강을 추론하고, 모듈 단위 재사용성 검증의 비침습적 근거를 마련합니다. 또한 음극과 양극의 지배적 열화 요인을 결합한 DNP score 계열의 건강지표로, 용량 감소 이전에 열화 상태를 구분하는 진단 체계를 구축합니다. 더불어 서로 다른 배터리 측정 데이터를 색조 기반 이미지로 변환해 상태 예측 입력으로 활용하는 시스템을 제안합니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

연구는 팩 수준 신호를 이용한 모듈 건강의 역추정으로 출발하여, 생성 모델을 통해 사이클 프로파일을 시각화·구조화하고 모듈 단위 SOH를 추정하는 프레임을 구성했습니다. 이후 열화의 공간적 이종성을 반영한 건강지표를 도입해 고니켈 계열 셀에서 급격한 용량 저하로 연결되는 열화 양상을 조기에 식별하는 방향으로 확장했습니다. 동시에 상태 예측 시스템에 색조 매칭 기반 이미지 생성 로직을 결합하여 서로 다른 측정 데이터의 표현 학습을 강화했으며, 재사용성 최적화 기술 개발 과제로 연결해 알고리즘과 응용분야를 함께 검토했습니다.

활용 가능성

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

모듈 단위 재사용성 등급화
팩 기반 비침습 모듈 진단
이종 열화 조기 식별
배터리 재사용 의사결정 지원
재제조 공정 대상 선정
온보드 진단용 건강지표 운용
색조 기반 상태 표현 학습
리소스 배분 최적화
잔존가치 예측 연계
재사용 검증 데이터 파이프라인