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배터리 시뮬레이션 - Part 1.
R&S에서 제공하는 파워 서플라이 중, NGM200과 NGU201은 배터리 시뮬레이션의 기능을 가지고 있고, 이 기능을 통해서 배터리의 역할을 할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 배터리 시뮬레이션 기능을 사용하기에 앞서 필수적으로 필요한 파라미터에 대해 알아보는 시간을 가지도록 하겠습니다.
우선적으로, 배터리란 매우 역동적인 에너지원이 될 수 있으며, 배터리의 전압은 항상 일정하게 유지되지 않습니다. 충전 상태, 부하, 온도, 배터리의 수명 등에 따라 달라집니다. 하나의 예로써, 자동차의 경우에도 추운 겨울날에는 시동이 걸리지 않을 수 있지만, 따뜻한 여름날에는 보통 문제가 되지 않는 것이 배터리 자체가 여러 요인에 의해 영향을 받는 화학 반응을 통해 수행되기 때문임을 알 수 있습니다. 셀 자체의 기하학적 구조, 전극의 표면, 반응물의 온도, 전해질 내의 확산 속도 등이 모두 배터리의 반응 속도에 영향을 미치는 사항입니다. 배터리가 방전되거나 외부 온도가 변하는 동안 배터리는 거의 어떤 값도 일정하게 유지되지 않습니다.
이러한 복잡한 애플리케이션의 요구 사항을 일반적인 파워 서플라이를 통해 재현하기는 어렵습니다. 로데슈바르즈의 파워 서플라이 제품군 중, NGM200과 NGU201은 소프트웨어를 통해 배터리의 충/방전함으로써 배터리의 상태를 기록하고 이를 기반으로 배터리 모델을 재현할 수 있습니다.
배터리 관련 파라미터
배터리 용량 (Capacity)
배터리의 용량은 완전 방전에 의한 완전 충전 후, 배터리로부터 취할 수 있는 용량으로 Ah 또는 mAh의 단위를 가집니다. 쉽게 설명해서 배터리가 저장할 수 있는 전기의 양을 나타내며, 1Ah의 배터리 용량은 1A의 전류로 1시간 동안 사용할 수 있는 배터리의 용량을 가지고 있음을 의미합니다.
배터리의 공칭 용량은 제조사가 정의한 표준 조건에서 공급할 수 있는 충전 량을 나타냅니다. 표준 조건으로는 주변 온도, 방전 전류의 세기, 최종 충/방전 전압, 방전 시퀀스의 선택 등이 있습니다. 공칭 용량은 다음 공식으로 정의됨을 알 수 있습니다.
배터리의 실제 용량은 노후화된 공정으로 인해 사용 수명에 따라 변화합니다. 완전히 충전된 셀의 경우, 용량은 공칭 용량과 정확히 같은 방식으로 결정될 수 있습니다. 시간 경과에 따른 통합 전류는 셀의 용량을 제공합니다.
개방회로 전압 (Open Circuit Voltage, OCV)
개방회로 전압 (OCV 또는 VOC)은 배터리의 중요한 파라미터로써, 전극 내 전자에너지의 변화를 분석하고 배터리의 충전 상태인 SoC를 추정하는 데 사용됩니다. 리튬이온배터리를 예로 들었을 때, 100% 충전 상태에서 OCV는 4.2V이고 0%로 방전된 배터리의 OCV는 약 3V를 가지게 됩니다. 따라서, 배터리의 충전 상태에 따라 OCV를 유추할 수 있고, 반대로 OCV에 따라 배터리의 충전 상태를 유추할 수 있습니다.
그리하여 개방회로 전압의 정확한 결정은 배터리를 모델링 하는데 매우 중요합니다. 개방회로 전압은 Idle 상태일 때, 셀의 전압을 설명하여 배터리에 부하가 걸리지 않거나, 최종 전류가 흐른 후 부하 없이 충분히 긴 시간이 경과했을 때를 의미합니다.
충전 상태 (State of charge, SoC)
충전 상태는 배터리 용량의 비율을 나타냅니다. SoC는 백분율로 주어지며 다음 공식으로 정의할 수 있습니다. 결론적으로 배터리의 잔존 용량을 나타내기 위해 현재의 배터리 용량을 최대 배터리 용량으로 나누어 백분율로 나타내는 것을 의미합니다.
배터리를 설계하는 측면에서는 SoC는 매우 중요한 요소가 될 수 있습니다. 실제 배터리가 가지는 최대 배터리의 용량을 SoC의 최고점보다 낮게 설정하고 최소 배터리의 용량을 SoC의 최저점보다 높게 설정함으로써, 배터리의 과충/방전에 의해 발생할 수 있는 문제점을 사전에 방지할 수 있게 됩니다.
내부 저항 (Internal resistance, IR)
내부 저항은 배터리의 동작에 높은 중요도를 가지고 있습니다. 이는 배터리 내의 다양한 접촉 저항과 전해액 내의 이온 저항으로 구성됩니다. 모델에 이러한 직렬 저항이 존재한다는 것은 또한 셀의 내부 저항이 열의 형태로 전력을 소모하므로 셀의 에너지 효율이 완벽하지 않다는 것을 의미합니다. 이러한 내부 저항을 측정하는 방법은 DC를 이용하는 방법 또는 AC를 이용하는 방법으로 나누어질 수 있으며, DC 파워 서플라이에서는 DCIR (Direct Current Internal Resistance)을 통해 배터리의 내부 저항을 측정할 수 있습니다.
위 그림과 같이 녹색 점은 이완 단계가 끝날 때 설정된 OCV를 나타냅니다. 노란색 점은 방전 단계가 끝날 때의 최소 전압을 나타냅니다. 이 두 전압의 차이는 그림에서 △U로 표시됩니다. △I는 위 그림에서와 같이 전류의 차이를 통해 계산할 수 있습니다. △U와 △I의 값을 통해 내부 저항은 결정됩니다.
내부 저항은 위와 같은 펄스 방식이 아닌 정전류(CC) 측정의 데이터를 통해서도 결정될 수 있습니다. 충전 곡선과 방전 곡선의 전압 차를 전류 차로 나누어 내부 저항을 구할 수도 있습니다. 이러한 내부 저항이 중요한 이유는 내부 저항이 낮을수록 배터리는 더 효율적으로 전력을 공급할 수 있기 때문입니다. 내부 저항이 낮을 때, 배터리가 제공하는 전압과 전류의 감소가 줄어들기 때문에 배터리의 효율성이 향상될 수 있고 이는 전력 손실을 감소시킴으로써 배터리의 수명을 연장할 수 있습니다.
Battery Modeling
측정 SETUP
지금까지 배터리 모델링을 하기 위해 필수적으로 필요한 4가지 파라미터에 관해서 설명하였습니다. 로데슈바르즈의 배터리 시뮬레이션은 이러한 4가지 파라미터를 기반으로 사용자가 원하는 배터리를 시뮬레이션할 수 있습니다.
지금부터는 배터리 시뮬레이션을 하기에 앞서 배터리를 모델링 하는 방법에 대해서 간략하게 설명하겠습니다. 측정을 진행하기에 앞서 측정 SETUP에 대해서 간략하게 설명하겠습니다.
배터리의 내부 저항이 매우 낮을 수 있기 때문에 측정에 오차를 방지하기 위해서는 사전에 편차를 발생시킬 수 있는 요인을 제거해야 합니다. 위와 같이 DUT인 배터리를 파워 서플라이에 연결할 때, 연결된 케이블이 저항의 역할을 할 수 있습니다.
그리하여 4-와이어 측정 연결이 가장 정확한 기술이라고 할 수 있습니다. 4-와이어 연결을 이용하여 측정하는 동안 DUT인 배터리는 파워 서플라이의 SENSE뿐만 아니라 채널에도 연결이 되어야 합니다. 이러한 연결은 케이블의 전압 강하를 사전에 제거함으로써 매우 정확한 측정이 될 수 있습니다.
Battery Modeling
측정 SETUP 이후, 로데슈바르즈에서 제공하는 2가지의 소프트웨어를 통해 배터리의 데이터를 취득할 수 있습니다.
Battery Cycle Tool (1GP130) 또는 Battery Modeling Tool (1GP136)을 이용하여 배터리의 데이터를 기록하고, 기록된 데이터를 중요 파라미터(SoC, OCV, IR, Capacity)로 변환하게 됩니다. 이러한 변환된 데이터를 기반으로 배터리 모델 파일을 생성할 수 있습니다.
지금까지 배터리 시뮬레이션을 하기 위해 필요한 파라미터에 대해서 알아보았습니다. 이 파라미터는 사실상 배터리 모델링 없이도 배터리 시뮬레이션을 할 수 있습니다. 다만, 중요 파라미터의 데이터를 취득하는 데 오랜 시간과 많은 노력이 필요할 수 있습니다.
로데슈바르즈는 배터리 모델링 툴을 제공함으로써, 손쉽게 배터리에 대한 파라미터를 취득할 수 있습니다. 이러한 취득된 데이터를 토대로 사용자가 원하는 SoC를 설정할 수 있으며, SoC에 따른 OCV와 IR 값을 통해 배터리를 사용하는 DUT의 영향을 손쉽게 확인할 수 있습니다.
작성자 : 로데슈바르즈코리아 기술지원팀
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