2.1 적외선 열화상 데이터 분석 및 수용가 선정

본 연구에서는 다중이용시설, 공장, 발전소 등에 설치되어 있는 ESS 수용가를 방문하여 앞서 제시한 5가지의 진단항목들을 수행하고 측정 데이터를 분석했다. 먼저 각 진단항목들의 데이터들이 독립적으로 어떤 패턴을 가지고 있는지 분석해보기로 했다. 특정 진단 데이터들이 발열과 연관되는 특정 패턴을 나타낸다면, 타 진단 데이터보다 발열에 큰 영향을 미치는 것으로 볼 수 있기 때문이다.

처음 분석해볼 데이터는 ESS 배터리의 열화상 데이터로써 아래 표와 같이 수용가별로 측정 데이터 분석결과를 요약했다. 진단수행은 적외선 열화상 장비를 사용했으며, 수용가의 진단 여건에 따라 10 ~ 30cm 정도 이격하여 측정했다. 온도는 적외선 열화상 장비의 외부온도 센서와 수용가 내부에서 측정되는 온도를 상호 비교하여 모듈 주변온도를 측정했다. ESS 배터리 모듈을 측정할 때는 3상 비교법과 온도패턴법을 이용하여 발열상태를 파악했으며, 특히 주변에 있는 전등, 사람체온, 기타 기기에서 열이 반사되어 측정되는지 분석하며 진행했다. 3상 온도 비교법의 경우 3상 전류의 차이로 인해 온도차가 발생하는지 확인하며 진단을 수행했다.

기본적으로 ESS 설비들은 타 설비에 비해 관리가 엄격히 이루어지고 있는 편이다. 그럼에도 불구하고 빨간색으로 표기되어 있는 ‘모듈 주변온도’와 ‘평균온도에 대한 최고 온도의 비’가 적정수준 이상으로 측정되는 수용가가 있다.

먼저 모듈의 주변온도는 제조사 기준으로 25℃이며, 온도가 상승하는 경우 연축전지 배터리 수명이 감소할 수 있다⁽¹²⁾. 배터리의 수명 감소는 결국 이상 발열로 인한 화재로 이어질 수 있다. 그러나 모듈 주변온도는 배터리 모듈 주변환경을 개선하면 어느정도 해결할 수 있는 문제로 다양한 연구와 기준들이 제시되어 있다. 이러한 기준들을 ESS 제조회사들이 지키고 있기 때문에 화재에 직접적인 원인으로 보기는 어렵다고 사료된다.^(13,14)

다음으로 평균온도에 대한 최고온도 비가 높은 모듈이 있다. 평균온도에 대한 최고온도의 비가 높은 수용가 모듈은 다양한 이유로 인해 과도하게 발열하게 되고 이때 발생하는 열로 인해 다양한 소자, 전력케이블, 모듈 본체 등에 지속적으로 데미지를 주어 수명이 감소하거나 절연이 약해질 수 있다. 이를 인해 모듈의 성능, 절연상태에 문제가 발생하여 화재로 이어질 가능성이 높다. 물론, 측정한 수용가들의 모듈 최고온도가 당장 화재가 발생할 정도로 높지는 않지만 ESS 설비의 사용빈도가 많아지고 시간에 따른 설비 노후화가 진행되면 화재 발생 가능성이 증가된다고 예상된다. 따라서 모듈 최고온도가 기준치(25℃)보다 높고 평균온도에 대한 최고온도의 비가 높은 수용가 모듈(25%)의 전력품질을 집중적으로 분석하여 발열의 원인에 대해 분석하고자 한다. 다만, F수용가 모듈은 최고온도가 적정수준이기 때문에 제외했다. 아래 그림은 A(1), A(2), B, C, D(1), E 수용가 모듈의 열화상 측정 화면이다.

발열이 발생되는 부위를 보면 모듈 본체 부위에 전반적으로 발열이 나타나고 있는 것을 확인할 수 있다. 이와 같이 모듈 내부에서 발열이 지속적으로 발생하면 모듈 기판, 배선, 전력소자 등의 절연이 약화되거나, 오동작을 유발할 수 있다. 여기에 전력의 급격한 변화, 발화점 이상의 온도 상승 등 다양한 이유로 인해 화재가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 평균온도에 대한 최고온도의 비가 높은 수용가의 전력품질을 분석함으로써 발열의 원인을 분석하고 화재발생에 가장 큰 원인을 연구했다.

2.2 배터리 내부저항과 발열의 상관관계 분석

열화상 분석을 통해 선정된 수용가 모듈의 내부저항을 측정 및 분석했다. 내부저항은 배터리의 열화와 화재 징조로써 배터리의 상태를 알 수 있는 척도로 여겨진다. 배터리의 내부저항이 높으면 열화상에서 측정한 평균온도에 대한 최고온도의 비가 클 것으로 예상했다. 진단은 내부저항 측정기를 사용하여 모듈별 내부저항을 측정했다. 모듈별 내부저항을 측정할 때 정확한 측정을 위하여 나사보다 실린더 클램프나 튜브, 스트랩 부위에 연결이 가능한지 확인하고 진행했다. 결과를 수용가별로 정리하면 아래 표와 같다. 표를 통해 ESS 설치가 오래된 설비일수록 배터리 내부저항 값과 편차가 증가하는 경향을 확인할 수 있었다.

내부저항 값이 큰 순서는 D(1), A(1), A(2), B, C, E 지만, 평균온도에 대한 최고온도 값이 큰 순서는 C, D(1), B, E, A(1), A(2) 으로 분석되었다. 이것은 내부저항의 값과 평균온도에 대한 최고온도의 관계가 비례할 것으로 예상한 것과 상이한 것을 알 수 있다. 또한 내부저항 편차와도 비례하지 않는 것을 알 수 있다. 이렇게 측정값을 개별적으로 보았을 때는 연관성을 찾기 어려웠지만, 측정값의 트렌드를 보면 최고온도와 평균온도에 대한 최고온도의 비와 비례하게 증가할 것으로 예상했다. 따라서 개별 측정값이 아닌 측정 값의 패턴이나 그래프 형태로 판단할 필요가 있었다. 그러나 이것은 타 발열 원인들과 중첩되는 부분이 있기 때문에 나머지 발열 원인들의 개별 분석이 끝난 후 진행했다.

2.3 배터리 단자전압과 발열의 상관관계 분석

다음으로 배터리 단자전압을 측정했다. 원래의 목적은 전류쏠림 현상을 직접 측정하고자 했으나, 모듈의 구조 및 여건에 따라 직접 확인할 수 없기에 단자전압을 측정하여 전류쏠림 현상을 예측하였다. 만약 단자전압의 차이가 발생하고, 유의미한 발열이 연계되어 있는 모듈을 찾는다면 단자전압의 차이로 인한 전류쏠림으로 배터리의 발열 및 화재에 직접적인 영향을 미친다고 볼 수 있다. 단자전압은 내부저항 측정 시 단자전압을 같이 측정하여 데이터화 했다. 아래 표는 수용가별 단자전압 측정 결과를 나타낸다.

측정 결과를 보면 수용가별 운영방식과 모듈 상태에 따라 전압이 다르게 측정되었다. 유의미하다고 보여지는 단자전압의 차이를 가지는 모듈은 없었고, E수용가 모듈만이 약 5.3V 발생한 것을 알 수 있었다. 따라서 단자전압 차이로 인한 발열여부를 확인하기에는 데이터가 부족하여 제외시켰다.

2.4 PCS AC측 전력품질과 발열의 상관관계 분석

네 번째로 PCS AC측 전력품질을 측정 및 분석했다. PCS AC측 터미널 단자를 활용하여 전력품질분석기를 연결하고 PCS 전압, 주파수, 플리커(Pst), 고조파 측정하여 분석했으며, 그 결과는 아래 표와 같다.

측정결과 데이터 중 Flicker를 판단하는 기준인 Pst (Short Term Flicker Severity)의 값과 종합 고조파 왜형률의 수치가 기준치를 넘는 모듈이 많은 것을 알 수 있다. Pst의 기준치(1.0)만 초과하는 모듈, 종합 고조파 왜형률만 기준치(5%)를 초과하는 모듈, 두 가지 모두 기준치를 초과하는 모듈이 있다. 신재생에너지설비의 계통연계 시 한국전력공사의 신재생발전기 계통연계기준에서 제시하고 있는 종합고조파왜형률의 기준(5%)을 지켜야한다. 위의 표에서 기준치 5%를 초과하고 있는 수용가는 초기에는 한국전력공사의 기준치를 준수했지만, 지속적인 발열, 잦은 동작, 기후 및 환경적 요인, 시간에 따른 경년변화 등으로 인해 지금은 기준치를 초과한 상태로 운영하고 있는 상황이다. 해당 수용가의 담당자도 이를 인지하고 있고 대책마련을 준비하고 있으나, 기준치를 초과하여 운영하기에 종합고조파왜형률로 인한 발열이 상당할 것으로 예상했다.

먼저 Pst 값의 상승에 따라 모듈 온도가 비례하지 않는 것을 알 수 있다.

반대로 THDu 값의 상승에 따라 모듈의 온도가 비례한 것을 알 수 있다. 모듈의 최고온도는 THDu 값과 비례하지만 평균온도에 대한 최고온도의 비는 정확하게 비례하지는 않았다. 다른 발열 원인들이 복합적으로 작용한 것으로 사료된다. 이에 따라 다른 발열 원인들의 개별 부석을 먼저 진행하고 마지막에 트렌드 분석을 진행했다.

2.5 PCS DC측 CMV, 누설전류와 발열의 상관관계 분석

마지막으로 PCS DC측 CMV와 누설전류를 측정 및 분석했다. CMV(Common Mode Voltage)는 다양한 방법으로 발생할 수 있으나, PCS의 IGBT Switching 동작 중 발생하는 CMV가 절연파괴를 유도하여 화재로 이어질 가능성이 있는 것으로 연구되었다⁽²⁾. PCS DC측 터미널 단자를 통해 CMV와 누설전류를 측정했으며 아래 표와 같이 수용가별로 측정한 CMV와 누설전류를 정리하여 분석해보았다.

BMV는 앞서 언급한 것처럼 배터리의 셀 및 모듈구조에 따라 절연파괴 가능성이 증가하여 화재위험을 증가시킬 수 있다. 따라서 CMV가 높은 수용가 설비가 가장 화재의 위험이 높고 모듈의 발열이 높을 것으로 예상했다. 또한, CMV로 인해 발생하는 누설전류 역시 수십[A]까지 흐를 수 있어 안정적인 BMS 운영을 방해하여 배터리 보호성능을 약화시키거나 절연파괴를 유발시킬 수 있다.

실제 측정된 데이터를 보면 A(1)과 A(2) 수용가 모듈에서 CMV가 가장 높게 측정되었다. CMV 값이 모듈의 발열에 영향을 미치는 것으로 보이지만, 해당 수용가의 모듈 최고온도와 평균온도에 대한 최고온도의 비가 가장 높지 않다는 점을 보았을 때 CMV 발열량보다 타 원인의 발열량이 더 높을 수 있음을 예상할 수 있었다.

누설전류 수치에 따른 모듈의 평균온도에 대한 최고온도의 비가 비례하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 누설전류 수치가 가장 높은 B수용가 모듈은 CMV와 종합 고조파 왜형률이 포함되어 있어, 누설전류의 발열량을 트렌드로 분석하여 판단할 수 있었다.

모듈의 최고온도와 평균온도에 대한 최고온도의 비가 발열에 대한 핵심 데이터로 볼 수 있다. 모듈에서 내부적인 원인으로 인해 발열하는 원인을 찾아야하기 때문에 단순히 모듈의 최고온도만을 가지고 판단할 수 없는 이유이다.

발열 원인별 발열량을 예측하는 모델과 수식을 찾는다면 가장 완벽할 수 있으나, 그러기 위해서는 매우 많은 수용가 데이터의 표본이 필요하며 다양한 환경적 요인이 동일해야 가능하기 때문에 본 논문에서는 발열에 가장 많은 영향을 미치는 원인을 분석했다. 데이터들 중에서 평균온도에 대한 최고온도의 비가 비례하는 발열 원인을 찾고 트렌드를 분석한다면 발열을 발생시키는 원인들의 순위와 발열 수준들을 예측할 수 있다고 판단했다.