나석진
(Seok-Jin Na)
1iD
이한민
(Han-Min Lee)
2iD
김재원
(Jae-Won Kim)
2iD
조인호
(In-Ho Cho)
†iD
-
(Dept. of Electronic Engineering, Korea National University of Transportation, Korea.
E-mail : sk7351@ut.ac.kr)
-
(Korea Railroad Research Institute, Korea.
E-mail : hanmin@krri.re.kr, youngkjw@krri.re.kr)
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
Key words
Li-ion Batteries, Battery Management System, Wireless Communication, Masterless Battery Management System, Railway Vehicles
1. 서 론
지구온난화 문제가 점차 심화됨에 따라, 전 세계적으로 탄소 중립을 실현하기 여러 규제와 정책이 재정되고 있다[1,2]. 이러한 변화의 영향으로, 각 산업 분야에서는 탄소 배출을 줄이기 위해 신재생 에너지 및 저탄소 에너지원의 활용을 늘리는 추세이다. 특히 교통/수송
분야에서는 탄소 배출을 줄이고 친환경 모빌리티의 운용 확대를 위해, 재사용이 가능한 이차전지를 활용하여 동력 방식을 내연기관에서 이차전지 기반의 전기
동력 방식으로 대체하고 있다[3-5]. 이차전지 중에서도 리튬-이온 배터리는 높은 에너지 밀도와 공칭전압을 보유하고 있다. 또한, 낮은 자가 방전 및 메모리 효과가 없다는 특성을 바탕으로,
전기차(Electric Vehicles, EV), 철도차량, 도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM) 등의 추진용 에너지저장시스템(Energy
Storage System, ESS) 구성에 주로 사용된다[6-8]. 하지만 리튬-이온 배터리는 충전/방전 시 리튬 수지상 결정(Dendrite)에 따른 화재 위험성과 용량 감소, 내부 전극 집전체(Current
collector) 손상 등의 문제가 발생하므로, 이를 모니터링하고 관리하여 배터리의 성능과 효율을 향상시키는 배터리관리시스템(Battery Management
System, BMS)이 추진용 ESS 내부에 필수적으로 사용된다[9,10]. BMS는 추진용 ESS 내부에서 배터리 셀을 모니터링하고 셀 밸런싱 동작, 과충전/과방전 제어 등을 통해 배터리를 관리하는 역할을 수행한다[11,12]. 하지만 기존 Slave-Master 구조의 BMS는, 유선 기반의 구조적 한계로 인해 다음과 같은 제약이 발생할 수 있다[13-16].
• Slave-Master BMS의 구조적 한계 :
배터리 셀 증가에 따른 추진용 ESS 내부의 통신선 길이 및 무게 증가
길어진 통신선에 따른 통신속도 감소 및 노이즈 발생
BMS 운용 중 진동 및 충격에 의한 통신 케이블 결함
뿐만 아니라, 추진용 ESS에 탑재되는 리튬-이온 배터리는 사용 환경과 배터리 출력 등에 영향을 받아 노화 추이가 달라진다[17]. 이때 기존 Slave-Master BMS는 Slave BMS와 Master BMS의 통신 과정에서, 유선통신의 특성 상 한 주기동안 처리할 수
있는 배터리 데이터량이 한정되어 있다. 따라서 기존 BMS의 모니터링과 제어 동작만으로는 개별 배터리 셀의 용량과 내부 저항, 내부 화학 상태 등의
배터리 데이터를 판단하고 전달하는 데에 어려움이 있다. 이는 철도차량 추진용 ESS의 정확한 화재 위험성 예측과 안전성 관리에 악영향을 끼칠 수 있으며,
이러한 영향이 지속될 경우 추진용 ESS 화재로 이어질 수 있다. 따라서 기존 Slave-Master BMS의 구조적 한계를 극복하고, 대용량 배터리
데이터 통신을 통해 정확한 배터리 상태 추정과 화재 위험성 예측이 가능한 BMS 기술이 필요하다.
이에 본 논문에서는 기존 Slave-Master BMS의 한계점을 극복하고, 정확한 배터리 상태 추정 및 화재 예방을 위해 무선통신 기술을 접목해
보았다. 개별 Slave BMS가 무선통신을 통해 대용량 배터리 데이터를 외부 시스템에 전달할 수 있는 마스터리스(Masterless) BMS 기술을
검토해 보았으며, 특히 모빌리티 분야 중에서도 추진용 ESS 설계 시 비교적 많은 배터리를 사용하는 철도차량 추진용 ESS에 적용하여 적합한 구성
방안에 대해 분석해 보았다. 철도차량 추진용 ESS에 Masterless BMS 구조를 적용하는 과정에서, 철도차량의 기계적 특성을 고려하기 위해
추진용 ESS 구성 및 사양과 추진용 ESS 케이스에 대한 영향을 분석해 보았다. 이후 철도차량 추진용 ESS에 사용되는 기존 Slave-Master
BMS의 요구사항을 분석하고, 무선통신 기술 적용 타당성 검토를 통해 Masterless BMS에 적합한 무선통신 방식을 선정하였다. 또한 Masterless
BMS의 최적 구성과 효율적인 운용을 위해 기존 Slave-Master BMS의 역할과 기능을 분석해 보았으며, 이를 Masterless BMS에
적용하여 효율적인 운용이 가능하도록 구성하였다. 본 연구를 통해 철도차량 추진용 ESS 내부에서 기존 Slave-Master BMS 구조와 Masterless
BMS 구조의 대용량 배터리 데이터 통신 성능을 비교하여 Masterless BMS 구조의 타당성을 검토해 보았으며, 철도차량 추진용 ESS 안전성
향상을 위해 효율적이고 최적의 Masterless BMS 구조에 대해 알아보았다.
2. 철도차량 추진용 ESS/BMS 구조 분석 및 무선통신 기반 BMS 운용 타당성 검토
2.1 Slave-Master BMS 및 Masterless BMS 구조 분석
기존 Slave-Master BMS 구조에서 발생하는 한계점을 Masterless BMS 구조를 통해 극복하기 위해 각 BMS별 구조를 분석해 보았다.
그림 1(a)와 1(b)에는 각각 기존 Slave-Master BMS 구조와 제안하는 Masterless BMS 구조를 나타내었다. 제안하는 Masterless BMS는
기존 Slave-Master BMS에 무선통신 기술을 접목하여 유선 BMS의 구조적 한계를 극복하고, 유선통신 대비 대용량 배터리 데이터 처리가 가능한
이점을 바탕으로 배터리 관리와 제어 성능을 향상시킬 수 있다[18]. 또한 최근 높은 정확도와 다양한 환경 조건에서 활용 가능한 인공지능 기반 배터리 상태 추정 기술이 주목받고 있는 가운데, 기존 Master BMS에
이를 적용하기에는 대용량 배터리 데이터의 관리 및 저장 과정에서 Master BMS의 부하가 가중되고 연산을 위한 강력한 컴퓨팅 파워를 만족하지 못하므로
적용에 한계가 존재하였다. 반면 제안하는 Masterless BMS는 기존 Slave-Master BMS 구조에서 Master BMS를 제거하고 이를
외부 서버로 대체하였다. 이에 따라, 개별 Slave BMS가 무선통신을 통해 외부 서버와 통신하게 된다. 외부 서버에서는 다량의 배터리 데이터 관리
및 저장과 높은 컴퓨팅 파워가 충족되므로 인공지능 기반 배터리 상태 추정 기술 또한 활용할 수 있으며, 정확한 배터리 상태 추정과 추진용 ESS 화재
위험성 예측이 가능하다.
그림 1. BMS 구조 비교. (a) 기존 Slave-Master BMS, (b) Masterless BMS
Fig. 1. Comparison of BMS architectures. (a)Conventional Slave-Master BMS, (b)Masterless
BMS
2.2 철도차량 추진용 ESS 사양 및 구성 방식 분석
ESS 용량이 수 백kWh에 이르는 철도차량 추진용 ESS를 설계하기 위해서는, 설계 과정에서 배터리 셀(Cell)/모듈(Moduel)/랙(Rack)/팩(Pack)/시스템(System)
단위의 배터리 구성을 설계 용량에 맞추어 직렬/병렬 연결을 통해 제작한다[19]. 그림 2에는 철도차량 추진용 ESS 설계 과정에 대해 나타내었으며, 표 1에는 철도차량 추진용 ESS 구성 방식 및 사양에 대해 나타내었다[20,21]. 표 1에서 S는 추진용 ESS 구성 방식에서 직렬(Series)로 연결된 구조를, P는 병렬(Parallel)로 연결된 구조를 의미한다.
그림 2. 철도차량 추진용 ESS 설계 과정. (a) 배터리 랙 구성, (b) 배터리 팩 구성
Fig. 2. ESS design process for railway vehicle propulsion. (a) Battery rack configuration,
(b) Battery pack configuration
표 1에서 볼 수 있듯이 용량이 수 백kWh에 이르는 철도차량 추진용 ESS는 천 개 이상의 배터리 셀이 사용되며, 이를 모니터링 하는 과정에서 다량의
배터리 데이터가 발생한다. 이러한 환경 속에서 Slave-Master BMS의 통신주기는 1[s] 이내를 만족해야 하는데, 기존 Slave-Master
BMS는 앞서 언급한대로 구조적 한계와 배터리 셀 개수에 따라 통신선 길이 증가, 통신속도 감소 및 노이즈 발생 등의 악영향을 받기 때문에, 이를
극복할 수 있는 기술이 필요하다[22].
표 1 철도차량 추진용 ESS 구조 및 사양
Table 1 The caption must be followed by the table
|
Railway vehicle classification
|
Hydrogen fuel cell hybrid
|
Wireless Low-Floor Tram
|
|
Battery type
|
Li-ion battery
|
Li-ion polymer battery
|
|
Module energy
|
1.3[kWh]
|
2.04[kWh]
|
|
Module configuration
|
12S-10P
|
4S-3P
|
|
Rack energy
|
93.3[kWh]
|
48.9[kWh]
|
|
Rack configuration
|
36S-2P
|
24S-1P
|
|
Pack energy
|
186.6[kWh]
|
x
|
|
Pack configuration
|
1S-2P
|
x
|
|
System energy
|
373.2[kWh]
|
195.8[kWh]
|
|
System configuration
|
1S-2P
|
2S-2P
|
2.3 Slave-Master BMS 요구사항 분석
철도차량 추진용 ESS에 Masterless BMS 기술 적용을 위해, 기존 Slave-Master BMS에서 측정하는 배터리 데이터 종류와 측정주기(Sampling
time)에 따라 추출되는 배터리 데이터의 처리를 위해 요구되는 통신주기를 분석할 필요가 있다. 표 1의 수소연료전지 하이브리드 철도차량을 기준으로, 추진용 ESS에서 발생하는 배터리 데이터량과 통신주기를 분석해보았다. 수소연료전지 하이브리드 철도차량에
탑재된 추진용 ESS는 총 34,560개의 배터리로 구성되며, 이 중 Slave-Master BMS가 모니터링하는 직렬 셀 개수는 432개에 달한다.
직렬 셀 개수를 바탕으로 배터리 전압 및 충전량(State of Charge, SOC) 데이터가 발생하며, 배터리 모듈에서는 온도 데이터와 최대 셀
전압과 최소 셀 전압의 차인 셀 간 전압 편차 데이터가 발생한다. 배터리 팩에서는 전류 데이터가 발생하며, 이 외에도, 추진용 ESS 구성 단계에서
셀 밸런싱 제어, 과전압/저전압, 과전류/저전류 등의 부가적인 데이터가 발생한다[22]. 이때 Sampling time을 1[s], 추진용 ESS에서 추출되는 배터리 데이터를 각각 2[bytes]씩 책정한다면, 한 주기 동안 Slave-Master
BMS에서 처리하는 데이터는 5,000[bytes] 내외에 이른다.
기존 Slave-Master BMS의 성능과 요구사항을 만족하는지 확인하기 위해, 유선통신 중 하나인 CAN 통신을 바탕으로 통신주기를 계산해 보았다.
통신주기는 식 (1)을 통해 계산할 수 있으며, 식 (1)에서 Tcom은 통신주기, Data packet은 최대 통신 데이터 패킷, Empty packet은 통신 상태 유지를 위한 더미(Dummy) 패킷,
x는 통신 방식별 통신속도, IFS는 통신 중 데이터 패킷 충돌 및 간섭 방지를 위한 프레임 간 간격(Inter Frame Space)을 의미한다[23].
계산 과정에서, 통신속도는 철도차량 추진용 ESS가 서로 다른 객차에 분산 설치되어 통신거리가 증가하고, 수소연료전지 하이브리드 철도차량의 길이가
48[m]인 점을 고려해 500[kbps]로 선정하였다[15,20]. 이 외에 Empty packet은 0, IFS는 20[ms]로 가정 후 계산하였다. 결과적으로 Sampling time에 따라 추출되는 배터리
데이터량과 이를 Master BMS가 처리하는데 소요되는 시간을 표 2에 정리하였으며, 요구되는 통신주기를 만족하기 위해서는 Sampling time이 0.167[s], 배터리 데이터는 30,000[bytes] 가량으로
제한되는 것을 확인할 수 있다. 또한, 통신주기는 배터리 셀이 많아지거나 추가적인 Empty packet 및 IFS 등에 악영향을 받기 때문에, Sampling
time 및 배터리 데이터량의 제약이 가중될 수 있다. 따라서 기존 Slave-Master BMS에 무선통신 기술을 접목하여, Masterless
BMS를 설계한다면, Slave-Master BMS의 구조적인 한계를 극복하고 더 효율적인 BMS를 운용할 수 있다.
표 2 기존 Slave-Master BMS의 통신주기에 따른 데이터량 및 샘플링 시간
Table 2 Total data and sampling time according to the communication period of the
conventional BMS
|
Communication period[s]
|
Total data[bytes]
|
Sampling time[s]
|
|
0.05
|
312.5
|
16
|
|
0.1
|
1,875
|
about 2.667
|
|
0.2
|
5,000
|
1
|
|
0.5
|
14,375
|
about 0.348
|
|
1
|
30,000
|
about 0.167
|
2.4 무선통신 기술 적용 타당성 검토
최근 Texas Instruments(TI), Analog Devices Instruments(ADI), NXP semiconductors(NXP)
등 주요 BMIC(Battery Monitoring Intergrated Circuit) 제조사들도 기존 Slave-Master BMS의 구조적 한계를
극복하고, BMS 성능 및 효율 향상을 위해 무선통신 기술을 접목한 무선 BMS 기술을 제안하고 있다[24-26]. 이에 따라, BMIC 제어와 수집된 배터리 데이터의 무선통신을 위해 무선 주파수(Radio Frequency, RF) 코어(Core)가 내장된
MCU(Micro Control Unit)를 개발하고 있다. 표 3에는 제조사별 관련 MCU의 사양과 지원하는 무선통신 방식을 정리하여 나타내었다[27-32]. 정보가 공개되지 않은 제조사를 제외하면 대부분의 제조사에서 저전력 블루투스(Bluetooth Low Energy, BLE) 통신 방식을 주로 사용하는
것을 확인할 수 있다. BLE 통신 방식은 실제로 최근 활발히 연구되고 있는 무선 BMS에 적용되는 무선통신 방식 중 하나이다. 또한 무선 BMS에
적용될 수 있는 무선통신 방식 중에서도, 최대 2[Mbps]의 통신속도와 무선통신 노드 간 중계기 역할 수행을 통해 통신거리 제약을 줄이는 메쉬 네트워크(Mesh
network), 3[mW] 가량의 적은 소비 전력 등의 이점을 바탕으로 주로 활용된다[33-37].
표 3 주요 BMIC 제조사별 MCU 사양 및 무선통신 방식
Table 3 Specifications and wireless communication methods of MCUs by major BMIC manufacturers
|
Manufacturer
|
TI
|
TI
|
ADI
|
ADI
|
NXP
|
NXP
|
|
Product
|
CC2662R-Q1
|
CC2674R10
|
ADRF8801
|
ADRF8851
|
KW45Z41083AFTBT
|
MKW39A512VFT4
|
|
RF core
|
Arm cortex-M0
|
Arm cortex-M0
|
Private
|
Private
|
Arm cortex-M3
|
Arm cortex-M0+
|
|
Flash/Ram
|
352/32[KB]
|
1024/256[KB]
|
Private
|
Private
|
1024/128[KB]
|
256/64[KB]
|
|
Wireless
communication
|
BLE
Zigbee
Wi-fi
|
BLE
Zigbee
|
2.4GHz based
|
2.4GHz based
|
BLE
|
BLE
|
|
Package
|
7*7[mm2]
|
7*7[mm2]
|
9*9[mm2]
|
9*9[mm2]
|
7*7[mm2]
|
7*7[mm2]
|
|
Cost
|
3.85＄/EA
|
3.31＄/EA
|
9.64＄/EA
|
9.64＄/EA
|
3.92＄/EA
|
10.37＄/EA
|
표 4 BLE 통신 기반 무선 BMS의 통신주기에 따른 데이터량 및 샘플링 시간
Table 4 Total data and sampling time according to the communication period of the
BLE based wireless BMS
|
Communication period[s]
|
Total data[bytes]
|
Sampling time[s]
|
|
0.05
|
2,294
|
2.18
|
|
about 0.062
|
5,000
|
1
|
|
0.1
|
13,760
|
about 0.363
|
|
0.2
|
36,692
|
about 0.136
|
|
0.5
|
105,489
|
about 0.047
|
본 논문에서는 BLE 통신이 CAN 통신에 비해 통신거리 제약을 극복할 수 있고, 한 주기에 더 많은 데이터 전송을 통해 대용량 배터리 데이터 처리에
유리하다는 점을 바탕으로, 제안하는 Masterless BMS에 적합한 무선통신 방식으로 BLE 통신을 선정하였다. 선정한 BLE 통신을 바탕으로
2.2절에서 분석한 기존 Slave-Master BMS의 요구사항을 재해석 해보았으며, 요구되는 통신주기에 따른 Sampling time과 배터리
데이터량을 표 4에 정리하였다. 결과적으로 BLE 통신이 적용됨에 따라 동일 통신주기 대비 최대 7.34배 많은 배터리 데이터 처리가 가능하며, Sampling time
또한 7.34배 가량 줄어들어 더 정교한 배터리 상태 추정과 이상동작 감지 및 차단이 가능하다. 이를 바탕으로 무선통신 기반 BMS 운용 타당성을
확인했으며, 선정한 BLE 통신을 통해 더 효율적인 BMS를 운용할 수 있다.
3. BLE 통신 기반 Masterless BMS 구조 설계 방안
3.1 추진용 ESS 내부/외부 무선통신 시 고려사항
철도차량 추진용 ESS는 IEC 62928에 따라 ESS 내부/외부에서 가해지는 충격이나 진동, 열 등으로부터 내부 배터리를 보호하고, 화재 및 폭발
시 피해 전이를 방지하기 위해 철제 케이스를 활용한다[38]. 또한 철제 케이스를 사용함으로써, 추진용 ESS 외부에서 내부로 입사되는 전자기파 간섭(Electromagnetic Interference, EMI)
영향을 저감하여 ESS 안정성을 향상시킬 수 있다[39]. 그러나 철제 케이스를 사용하는 추진용 ESS에 Masterless BMS 기술을 적용할 경우, 금속의 높은 도전율로 인해 전자파 차폐 효과가 발생할
수 있다. 추진용 ESS 내부 Slave BMS와 외부 서버의 무선통신 과정에서, 전파가 철제 케이스에 흡수 및 반사되어 무선통신에 악영향을 미쳐
무선통신 성능 저하, 데이터 손실 유발, 심한 경우 화재로도 이어질 수 있기에, 이에 대한 고려 및 극복 방안이 필요하다[40-42].
본 논문에서는, 이를 BLE 통신 기반의 라우터(Router)를 추가로 설계하여 극복하려 한다. BLE 통신 기반 Router를 추진용 ESS 내부/외부
사이에 위치시켜 중계기 역할을 수행하고, 이를 통해 철제 케이스의 전자파 차폐 효과를 저감하려 한다. 또한 Router에서, 신호 증폭 및 Mesh
network 기술을 활용하여 장거리에서도 높은 통신 성능과 효율의 BMS를 운용하려 한다.
3.2 BLE 통신 기반 Masterless BMS 구성
제안하는 BLE 통신 기반 Masterless BMS 구성 시 효율적인 운용을 위해서는, 기존 Slave-Master BMS의 구성 요소별 수행 기능을
정리하고 분석할 필요가 있다. 이에 따라, 기존 Slave-Master BMS의 기능을 분석하여 그림 3에 나타내었다[43]. 그림 3에서 볼 수 있듯이, 기존 Slave-Master BMS 구성에서 Master BMS는, 여러 제어 동작과 배터리 데이터 수집, 상태 추정 등 대부분의
기능을 수행한다. Master BMS가 외부 서버로 대체되고, Slave BMS가 BLE Router를 통해 외부 서버와 통신하는 Masterless
BMS 구조에서는, 기존 Master BMS의 기능을 적절히 재분배 해야 한다. 그림 4에 본 논문에서 설계한 BLE 통신 기반 Masterless BMS의 구성 요소별 기능을 재 분배하여 나타내었으며, 기존 Master BMS 기능의
대부분을 외부 서버에서 수행할 수 있도록 설계하였다. 그러나 추진용 ESS 내부 제어 동작 및 이상동작 차단 등은 ESS에서 이루어지므로, BLE
Router에 릴레이 제어, 냉각 제어 등의 부가적인 기능이 요구될 수 있다.
본 논문에서는 BLE Router가 릴레이 제어, 냉각 제어 등의 부가적인 제어를 위해 BLE Router에 추가적인 MCU가 요구된다면, 제안하는
BMS의 가격 경쟁력이 하락하고 Masterless BMS의 필요성이 저하되므로, 최소한의 기능만 수행하도록 설계하였다. 이에 따라, 릴레이 제어,
냉각 제어 기능을 Slave BMS에서 동작하도록 설계하였으며, 그에 따른 BLE 통신 기반 Masterless BMS 구성을 그림 5에 나타내었다. 릴레이 제어의 경우, 추진용 ESS 내부 배터리 모듈 중 최상단 모듈이 수행하도록 설계하였으며, 냉각 제어는 별도의 제어가 필요없는
수동(Passive) 냉각 방식을 채용하여 Slave BMS에서 개별적으로 수행하도록 설계하였다[44].
또한, 외부 서버에는 인공지능 기반의 배터리 상태 추정 방법을 적용한다. 기존 Slave-Master BMS에 인공지능 기반 배터리 상태 추정 방법을
적용할 경우, 추진용 ESS에서 추출되는 대용량 배터리 데이터를 처리하고 배터리 상태를 추정하는 과정에서 Master BMS에 부하가 가중되고 성능이
감소한다[45]. DSP(Digital Signal Processor)와 같은 고성능 MCU나 추가적인 GPU(Graphics Processing Unit) 등을
활용하여 Master BMS의 부하를 저감할 수는 있으나, 가격 경쟁력이 하락하고, 부피 및 발열량 증가, 환경에 따라 사용이 여의치 않을 수 있다.
본 논문에서 제안하는 BLE 통신 기반 Masterless BMS는, Slave BMS에서 추출되는 대용량 배터리 데이터를 BLE 통신을 통해 고속으로
외부 서버에 전달할 수 있으며, 외부 서버에서는 높은 컴퓨팅 파워(Computing power)로 인공지능을 활용해 배터리의 상태를 추정할 수 있다.
이를 통해, 환경 조건과 배터리 출력에 따라 노화의 추이가 달라지는 배터리의 상태 추정 정확도를 향상시키고 화재까지 예방할 수 있다. 댜양한 인공지능
기반 배터리 상태 추정 방법 중에서도, 철도차량 혹은 타 모빌리티 분야의 배터리 데이터를 학습하여 사전학습된 모델을 바탕으로, 새로운 배터리의 상태를
추정하는 전이학습 방법을 적용한다면, 철도차량 추진용 ESS와 같이 노화 패턴에 대한 초기 데이터 수집이 어려운 시스템에서도 효과적으로 사용할 수
있다고 생각한다[46,47].
그림 3. 기존 Slave-Master BMS의 구성 방식 및 기능
Fig. 3. Conventional Slave-Master BMS Configuration and function
그림 4. BLE 통신 기반 Masterless BMS 구조에서 재분배된 기존 BMS의 기능
Fig. 4. Functions of conventional BMS redistributed in BLE communication based Masterless
BMS architecture
그림 5. 제안하는 BLE 통신 기반 Masterless BMS의 효율적이고 최적의 운영 방안
Fig. 5. Efficient and optimal operation method of proposed BLE-based Masterless BMS
4. 결 론
본 논문에서는 기존 Slave-Master BMS의 구조적 한계를 극복하고, 사용 환경과 배터리 출력 등에 따라 노화 추이에 영향을 받는 리튬-이온
배터리의 정확한 상태 추정을 위해 BLE 통신 기반 Masterless BMS를 제안한다. 또한 Masterless BMS의 적용 과정에서 철도차량
추진용 ESS의 구조 분석 및 적합한 무선통신 방식 선정, 추진용 ESS 내부/외부 무선통신 시 고려사항 분석 등을 통해 철도차량의 특성과 요구사항을
만족하는 철도차량용 BLE 통신 기반 Masterless BMS 구성 방안에 대해 알아보았다. 더불어, 기존 Slave-Master BMS의 기능을
분석하여, 제안하는 Masterless BMS의 효율적인 운용을 목적으로 최적의 운영 방안에 대해서도 제시한다.
본 논문에서 설계한 BLE 통신 기반 Masterless BMS는, 기존 Slave-Master BMS 대비 약 7.34배 뛰어난 배터리 데이터 처리
성능을 보여준다. 뿐만 아니라, 인공지능을 기반으로 한 배터리 상태 추정 방법을 활용하여, 정교한 배터리 관리와 제어, 더 나아가 추진용 ESS 화재까지도
예방할 수 있다. 그러나 BLE 통신 기반 Masterless BMS는 환경에 따라 무선통신 시 안정성과 보안성, 신호 간섭 등의 요소에 영향을 받을
수 있으므로, 이에 대한 신중한 고려와 검토가 필요하다. 본 논문에서 설계한 BLE 통신 기반 Masterless BMS는, 철도차량을 포함하여 대용량
ESS를 활용하는 분야에서 유용할 것이라고 생각하며, 배터리를 기반으로 하는 EV, UAM, 혹은 그 외 다양한 애플리케이션에서도 활용할 수 있을
것이라 기대한다.
Acknowledgements
This work was supported by the Ministry of Trade, Industry & Energy (MOTIE) of
Republic of Korea and the Korea Institute of Energy Technology Evaluation and Planning
(KETEP). (No. 202400401406)
References
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저자소개
He received a Bachelor's degree in Electronic Engineering from Korea National University
of Transportation in 2024. He is currently pursuing a Master's degree at the Power
Conversion System Laboratory in the Department of Electronic Engineering. His current
research interests include battery management systems, low-power wireless communication,
and battery pack design.
He received both his Master's and Ph.D. degrees in Electrical Engineering from the
Korea University in 2000 and 2006, respectively. He received the Korean Institute
of Electrical Engineers Paper Award in 2004 and the Minister of Education, Science
and Technology Award in 2010. He is currently a Principal Researcher in the Korea
Railroad Research Institute.
He received both his Master's and Ph.D. degrees in Electrical and Electronic Engineering
from the Korea University in 2008 and 2018, respectively. He is currently a Principal
Researcher in the Korea Railroad Research Institute.
He received both his Master's and Ph.D. degrees in Electrical and Electronic Engineering
from the Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) in 2009 and 2013,
respectively. He is currently an Associate Professor in the Department of Electronic
Engineering at Korea National University of Transportation. His research interests
include dc-dc converters, railway vehicle power conversion systems, and battery management
systems. Dr. Cho is a member of the Korean Institute of Power Electronics and the
Korea Society for Railway.