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  1. (Dept. of Electrical, Electronics and Communication Engineering, Korea University of Technology and Education, Korea / Technology Factory, Korea.)
  2. (Dept. of Electrical, Electronics and Communication Engineering, Korea University of Technology and Education, Korea.)



Off-gas Detection Device, ESS, Li-ion Battery, Thermal Runaway, Prevent Fire, Venting

1. 서 론

전 세계적으로, 파리기후협약 이후 온실가스 배출을 감축시키기 위한 신재생에너지의 도입이 증가하고 있으며, 신재생에너지의 출력 안정화를 위하여 대용량 에너지저장장치(ESS, energy storage system)의 설치가 함께 급증하고 있다[1- 2]. 또한, 국내에서도 ESS의 보급이 활성화되고 있지만, 2017년 8월 이후 현재까지 60건 정도의 ESS 화재 사고에 따른 산업 전반의 심각한 피해가 보고되고 있어, ESS의 안정성에 대한 우려가 증가하고 있다[3- 4]. 특히, 리튬이온배터리 기반의 ESS 화재는 배터리의 열폭주 특성으로 인해 급격한 온도 상승과 인접 셀ㆍ모듈로 확산될 가능성이 있다. 하지만, 기존 ESS 화재 감시 시스템은 연기 감지기에 의한 화재 발생 여부만을 판별하기 때문에, 화재 전ㆍ후의 위험도를 판단하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 즉, ESS 환경 데이터와 운용환경에 따라 화재 전ㆍ후의 위험도를 정량적으로 평가하는 연구가 요구됨을 알 수 있다.

따라서, 본 논문에서는 ESS 화재의 위험도를 정량적으로 평가하기 위하여, 온도, 습도, 산소, 오프가스, 압력, 분진, 연기, 등의 주요 환경 데이터를 바탕으로, ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 알고리즘을 제시한다. 여기서, ESS 화재 진단 알고리즘은 화재 발생 전ㆍ후의 위험도를 분류하고, ESS의 환경 데이터와 운용환경 요인에 따른 가중치를 적용함으로써, 시나리오에 따른 화재 발생 전ㆍ후의 위험도를 체계적으로 평가한다. 또한, 시나리오별 화재 진단 특성을 평가하기 위하여, 검출장치부, 계측장치부, 보조장치부 등으로 구성된 ESS 화재 진단장치를 구현한다. 즉, ESS 화재 진단장치는 배터리 화재와 비(非) 배터리 화재의 유형별 상정 시나리오를 바탕으로, ESS의 환경 데이터와 운용환경 요인의 임계조건에 따라 화재 발생 상황을 모의한다. 상기에서 제시한 ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 알고리즘을 바탕으로 ESS 화재 진단 특성을 평가한 결과, 배터리 및 비(非) 배터리의 화재 발생 전ㆍ후의 위험도를 시나리오별로 효과적으로 판단할 수 있어, 본 논문에서 제안한 ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있다.

2. ESS 화재 발생 메커니즘

2.1 리튬이온배터리의 화재 발생 메커니즘

ESS용 리튬이온배터리의 화재는 그림 1과 같이, 단전지의 셀 손상(battery abuse), 오프가스 방출(off-gas), 연기(smoke), 발화(fire) 형성의 순서로 진행되며, 인접 셀로 전파(propagation)되는 순환적 특성을 가지고 있다. 또한, 지속적인 열적·전기적·기계적 충격은 리튬이온배터리의 내부 온도를 상승시켜, 전해질 기화 및 내부 압력 상승을 초래하고, 배터리 내부 압력이 일정 수준을 초과하면, 벤팅(Venting) 현상이 발생할 수 있다. 이 과정에서 전해질 증기와 분해 가스가 외부로 배출되는데, 이를 통칭하여 오프가스(off-gas)라 하며, 이는 다량의 가연성 성분을 포함하고 있다. 즉, 주변 온도가 상승할 경우, 축적된 가스는 짧은 시간 내에 점화되고, 이후 고열에 의해 열폭주(thermal runaway) 현상으로 진행될 수 있다[5- 6]. 여기서, 열폭주 현상은 단일 셀에서 발생하더라도 인접 셀로 열적 스트레스를 빠르게 전달하여 모듈 단위의 확산으로 이어질 수 있으며, 셀 간 간격과 냉각 조건에 따라 전파 속도와 피해 범위가 다르게 나타낼 수 있다[7- 8].

그림 1. 리튬이온배터리의 화재 발생 메커니즘

Fig. 1. Mechanism of fire case in Li-ion battery

../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/fig1.png

또한, 리튬이온배터리는 내부 온도의 상승과 분리막 손상등에 의하여 내부 단락 사고가 발생할 수 있으며, 이 과정에서 다량의 오프가스 방출과 열폭주 현상을 발생시킬 수 있다. 여기서, 열폭주 현상에 의한 오프가스는 내부 에너지의 소진 시점까지 열과 산소를 계속 생성하므로, 일반적인 소화 장비로 진압하기 어려우며, 배터리 주변에 농축된 가연성 가스와 결합하여 대규모 폭발로 이어질 수 있다[9]. 한편, 리튬이온배터리의 내부 온도 상승에 따라 발생하는 단계별 열분해 과정과 이에 따른 오프가스의 상태를 나타내면 그림 2와 같다. 여기서, 리튬이온배터리는 90[℃] ~ 130[℃]의 구간에서 SEI 분해, 전해질 반응 및 분리막 용융에 의해 CnHm, C2H4, CH4 등의 다양한 오프가스를 배출함을 알 수 있다[10].

또한, 200[℃] 이상의 고온 영역에서 리튬이온배터리는 양극 분해로 방출된 산소와 전해질의 반응을 통해 열을 급격히 축적하고, 음극·전해질·바인더·탄소 성분을 연속적으로 분해·연소시키고, CO, CO2, H2 등의 다량의 오프가스를 방출함을 알 수 있다. 따라서, 리튬이온배터리에서 발생하는 오프가스는 열폭주와 결합하여, 배터리의 구조적 파괴와 복합적인 폭발 재해로 확대될 수 있으므로, 이에 따른 조기 감지 및 안전대책이 필요함을 알 수 있다[11].

그림 2. 리튬이온배터리의 내부 온도 상승에 따른 오프가스의 구성요소

Fig. 2. Off-gas composition with internal temperature rise in Li-ion battery

../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/fig2.png

2.2 ESS의 화재 발생 상태

ESS 화재사고의 증가에 따라, 정부에서는 ESS의 정확한 화재 원인 파악 및 안전성 확보를 위한 화재사고 원인조사를 시행하여 다양한 사고의 원인을 제시하고 있으며, 이에 관련된 사후조치 및 진화방식을 나타내면 표 1과 같다. 여기서, ESS 화재는 배터리 셀 자체의 결함뿐만 아니라, 열악한 환경에 의한 절연성능 저하, 주변 전기설비의 발화 등 복합적인 원인에 의해 발생하고 있다. 구체적으로, 배터리 화재는 과충전, 충격, 셀의 내부 단락 등에 기인하고, 비(非) 배터리 화재는 전기설비, 케이블, 공조설비 등 배터리 주변 시스템에 의해 발생하며, 두 유형은 위험성과 대응 방식에서 근본적인 차이를 가지고 있음을 알 수 있다. 즉, 비(非) 배터리 화재는 일반적인 분말 소화기나 CO2 소화기를 통해, 초기 진압 및 상황에 따른 대응이 가능하지만, 배터리 화재는 열폭주로 인한 폭발 위험과 재발화 가능성이 높음으로, 물을 이용한 냉각 중심의 화재진화와 장시간의 모니터링이 요구된다[12]. 따라서, 화재 초기에 발화 원인과 상태를 정확히 진단하여, 적정한 대응 시나리오를 마련하는 것이 피해 확산을 막는 중요한 요소임을 알 수 있다.

표 1. ESS의 화재 종류별 대응방안

Table 1. Countermeasures by fire types in ESS

구분 배터리 화재 비(非) 배터리 화재
주요
원인
셀 내부 단락, 과충전,
충격 등
주변 전기설비, 케이블,
공조설비 등
주 위험 폭발, 유독가스, 재점화 전기화재, 연소 확산
진화
방식
냉각(물 살수 등) 일반소화기(CO2, 분말 등)
접근
가능성
직접 접근 금지 안전 시 접근 가능
사후
조치
장시간 모니터링 필요 전원 복구 전 점검

상기의 리튬이온배터리의 화재 발생 메커니즘과 화재종류 별 대응방안을 바탕으로, ESS용 리튬이온배터리의 화재 발생 단계를 나타내면 그림 3과 같다. 여기서, ESS용 리튬이온배터리의 화재는 정상 동작, 비(非) 배터리 화재, 배터리 벤팅, 배터리 열폭주, 배터리 화재 확산의 5가지 상태로 구분된다. 먼저, ESS의 정상 동작은 BMS와 PMS, 등을 통해 모니터링 및 제어되고, ESS 장치의 고장 없이 운전되는 상태를 나타낸다. ESS의 비(非) 배터리 화재는 케이블 및 부스바의 과열과 장치 결함, 등에 의하여 배터리에 열적 스트레스를 가한 상태를 나타낸다. ESS의 배터리 벤팅은 내부 온도 및 압력 상승에 따라 오프가스를 방출하는 초기 상태이며, 이는 조기에 검출하고 시스템 비상정지·냉각·강제배기 등의 조치를 통해 열폭주 발생을 억제할 수 있다.

또한, 배터리 열폭주는 벤팅 이후 열 생성 반응에 따라 인접 셀과 모듈에 열을 확산시키는 상태이며, 이는 연기 감지 및 불활성 가스 소화 시스템을 통해 산소 농도를 낮추고, 배터리를 냉각시킴으로써 인접 셀로 확산되는 것을 억제하거나 지연시킬 수 있다[13]. 마지막으로, ESS의 화재 확산 상태는 열폭주에 따른 배터리 모듈 및 랙 단위의 확산으로, 시스템 전반의 화재 발생 전 위험도가 매우 높은 상태를 나타낸다. 따라서, ESS의 화재를 예방하기 위하여, ESS의 환경 데이터와 운용환경 요인을 바탕으로 화재를 진단하는 방안이 필요함을 알 수 있다.

그림 3. ESS용 리튬이온배터리의 화재 발생단계

Fig. 3. Procedure of fire case in Li-ion battery for ESS

../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/fig3.png

3. ESS 운용환경 데이터를 이용한 화재 발생 전후의 위험도 진단 알고리즘

3.1 ESS 운용환경 데이터 정의

일반적으로, ESS는 온·습도 유지나 연기 감지를 통한 화재 발생 여부만을 판단하는 개별 센서를 설치하고 있는데, 센서 간의 상호 연관성을 통해 화재 징후를 사전에 포착하거나 화재 발생 후 위험도를 정확하게 진단하는 방법은 쉽지 않은 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 그림 4와 같이, ESS용 리튬이온배터리의 화재 진행단계와 밀접한 연관성을 가지는 설치공간의 온도와 습도, 분진을 포함하여, 배터리의 이상징후에 의한 오프가스와 산소 농도, 압력, 연기, 고열의 8가지 요소를 ESS 운용환경 데이터로 정의한다. 먼저, 온도와 습도, 분진, 오프가스는 절연 열화나 열적 스트레스에 영향을 주기 때문에 화재 발생 전 위험도를 예측하는 환경 데이터로 적용하고, 연기와 산소농도, 압력, 고열, 오프가스 등은 화재 이후의 열폭주 전이 및 폭발 가능성을 나타내는 화재 발생 후 위험도를 판단하는 운용환경 요인으로 상정한다. 여기서, 화재 발생 전 위험도는 연기 감지기가 동작하기 이전의 화재 발생 가능성을 나타내고, 화재 발생 후 위험도는 연기 감지기의 동작으로 화재 발생 이후의 단계로써, 실제 화재 발생 시 연소의 진행 정도와 확산 범위, 폭발 위험성을 나타낸다. 또한, 배터리와 비배터리의 화재는 오프가스 발생의 유무에 따라 명확히 구분할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 8개의 환경 데이터를 바탕으로, ESS 화재 발생 메커니즘에 미치는 영향도에 따른 가중치를 도입하여, 화재 발생 전ㆍ후의 위험도를 정량적으로 산정한다.

그림 4. ESS 운용환경 데이터의 분류

Fig. 4. Classification of operation environment data in ESS

../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/fig4.png

3.2 ESS의 화재 발생 전 위험도 진단 방안

3.2.1 화재 발생 전 위험도 진단을 위한 환경 데이터

ESS의 화재 발생을 예측하기 위하여, 3.1절에서 정의한 환경 데이터를 기반으로 화재 발생 전 위험도의 상세 내역을 나타내면 표 2와 같다. 여기서, ESS 설치공간의 주변 온도는 정상 범위를 벗어나면 고장을 유발하고, 과도하게 상승하는 경우 열적 충격을 전달하여 화재 위험을 증가시킬 가능성이 있다. 또한, 주변의 습도는 건조 상태에서 정전기 및 아크 발생 가능성을 높이고 다습 상태에서 절연성능을 악화시켜, 시스템 절연 파괴 및 PCB 오동작, 화재 등을 유발시킬 가능성이 있다. 한편, 분진은 적층될 경우, 절연 저하와 배터리 내부 단락을 유발하여 고장 및 폭발 가능성을 증가시킬 수 있으며, 오프가스는 배터리의 이상징후 및 열폭주의 가능성을 나타낼 수 있다.

표 2. ESS 화재 발생 전 위험도 진단을 위한 환경 데이터

Table 2. Environment data for risk diagnosis of pre-fire case in ESS

항 목 화재 발생 전 위험도 내역
온도 정상 범위 외 온도 : 시스템의 고장 유발높은 온도 : 시스템에 열적 충격을 전달
습도 건조 상태 : 아크 발생 가능성다습 상태 : 시스템 절연 파괴 유발
분진 분진 적층 : 시스템 고장 및 폭발 가능성
오프가스 벤팅 발생 : 열폭주 발생

한편, 상기의 표 2에서 제시한 ESS 화재 발생 전 위험도의 판단조건 및 관련 기술기준을 나타내면 표 3과 같다. 여기서, 주변 온도는 NFPA 855, Annex A에 근거하여, ESS 설치공간에서 정상 운전범위(20 ~ 25[℃])를 벗어나는 경우를 임계 조건으로 상정하며, 화재 발생 이전에 공조설비의 고장이나 제어 이상을 조기에 감지할 수 있다. 또한, 습도는 ASHRAE TC 9.9 가이드라인을 바탕으로, 권장 범위(20 ~ 80[%RH])를 벗어나는 경우를 임계 조건으로 적용하며, 절연체의 결로 방지와 장비 오동작을 조기에 예측할 수 있다. 한편, 분진은 KOSHA H-73-2013의 인체 분진 노출 기준에 근거하여, 인체 안전뿐만 아니라 전기설비의 절연성능을 저하시킬 수 있는 농도인 10 [mg/m³]의 기준을 상정하고, 오프가스는 UL 9540A Section 8 시험 기준에 근거하여, 배터리 벤팅 시 오프가스를 검출할 수 있는 조건을 임계 조건으로 적용한다. 단, ESS 화재 위험도는 배터리 상태, 운용환경, 보호장치 동작 조건 등의 다양한 요인에 의해 복합적으로 결정되므로, 각 기준을 독립적으로 적용하여 위험도를 판단하는데 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 국내외 표준 및 기술기준을 바탕으로, 각 환경 요인의 가중치를 복합적으로 검토하여 산정하고, 이에 따른 ESS 화재 위험도 평가방안을 제시한다.

표 3. ESS 화재 발생 전 위험도 진단을 위한 환경 데이터의 임계 조건

Table 3. Critical conditions of environment data for risk diagnosis of pre-fire case

항 목 임계 조건 기술 기준
온도 [℃] < 20 또는 > 25 NFPA 855 Annex A
습도 [%RH] < 20 또는 > 80 ASHRAE TC 9.9
분진
[mg/m³]
> 10 KOSHA H-73-2013
오프가스 벤팅 시 오프가스 검출 능력 UL 9540A Section 8

3.2.2 화재 발생 전 위험도의 가중치 산정

ESS의 화재 발생 전 위험도를 정량적으로 평가하기 위하여, 상기에서 제시한 표 3과 현장의 경험을 바탕으로 환경 데이터의 가중치를 고려하면 표 4와 같다. 여기서, 주변 온도는 시스템에 열적 스트레스를 발생시키는 간접적인 요인 중의 하나로, 고온은 배터리의 내부저항 증가 및 열 축적(thermal accumulation)을 생성시킬 가능성이 있으며 가중치의 값을 2로 산정하고, 저온은 고온에 비해 화재 위험성이 낮아 가중치를 1로 적용한다. 또한, 주변 습도는 다습 환경에서 절연파괴의 가능성이 매우 높으며 가중치를 4로 상정하고, 건조 상태는 아크 발생에 취약하지만 비교적 화재 위험성이 낮아 가중치 1을 적용한다. 한편, 분진은 장기간 적층되면 시스템의 고장 및 폭발 위험성을 증가시키므로, 가중치를 3으로 산정하고, 배터리의 내부 압력 상승에 따라 발생하는 오프가스는 열폭주의 직접적인 징조 현상이므로, 다른 환경 데이터와 달리 가장 높은 최대 가중치(α)를 적용한다.

표 4. ESS 화재 발생 전 위험도 진단을 위한 환경 데이터의 가중치

Table 4. Weighting factor of environment data for risk diagnosis of pre-fire case

내 역
항 목
가중치 근 거
주변
온도
고온 2 시스템에 열적 스트레스를 높이는
간접적인 요인
저온 1
주변
습도
다습 4 절연 파괴의 가능성이 매우 높음
건조 1 아크 발생에 취약함
분진 3 시스템 절연파괴 및 폭발의 위험이 높음
오프가스 α 배터리 열폭주의 전조현상

한편, 상기의 표 4에서 제시한 환경 데이터의 가중치를 바탕으로, 화재 발생 전 위험도(fR)는 표 5와 같이, 가중치의 합(R)에 따라 H1, H2, H3, H4의 4단계로 분류한다. 먼저, 화재 발생 전 위험도 H1은 1∼2의 가중치 합을 가지는 구간으로 정의하고, 시스템에 열적ㆍ전기적 악영향을 유발할 수 있으나 화재에 직접적인 영향이 적은 초기 상태를 나타낸다. 또한, 화재 발생 전 위험도 H2는 3~5의 가중치 합을 가지는 구간으로, 주변 온도와 습도, 분진 등, 복합적인 환경 데이터에 의해 ESS용 배터리에 이상징후 발생 가능성이 있는 상태를 나타낸다. 한편, 화재 발생 전 위험도 H3은 6~9의 가중치 합을 가지는 구간으로, 주변 온도와 습도, 분진 등의 환경 데이터의 누적 및 악화 현상에 의하여, ESS의 화재 발생 가능성이 증가하는 상태를 나타낸다. 마지막으로, 화재 발생 전 위험도 H4는 오프가스에 의해 최대치(α)의 가중치 합을 가지는 구간으로, ESS의 열폭주와 대규모 화재로 이어질 가능성이 높은 상태를 나타낸다.

표 5. ESS 화재 발생 전 위험도의 평가 기준

Table 5. Criteria for risk degree of pre-fire case

내역
항목
가중치 합(R) 평가 기준
H1 1~2 ESS용 배터리에 스트레스를 유발
H2 3~5 ESS용 배터리에 이상징후 발생
가능성
H3 6~9 ESS용 배터리의 화재 발생 가능성
H4 α ESS용 배터리의 열폭주 가능성
높음

3.3 ESS의 화재 발생 후 위험도 진단 방안

3.3.1 화재 발생 후 위험도 진단을 위한 운용환경 요인

ESS의 화재 발생 후 위험도 진단을 위한 요인은 연기와 산소 농도, 압력, 고열, 오프가스 등으로 분류할 수 있는데, 요인별 상세 내역을 나타내면 표 6과 같다. 여기서, ESS 설치공간의 연기는 화재 발생 여부와 진행 상태를 판단하는 요인을 나타내고, 산소 농도는 연소 반응을 지속시키는 요인으로서, 저농도에서 폭발의 위험을 증가시킬 가능성이 있다. 또한, 압력은 가연성 가스의 축적과 열팽창에 의해 급격히 상승하는 특성을 가지고 있으며, 일정 수준을 초과하면 폭발로 이어질 가능성이 있다. 한편, 고열은 인접한 모듈이나 랙으로 화재를 전파하여 대규모 화재로 확산시킬 가능성이 있고, 오프가스는 배터리의 이상징후 및 열폭주의 가능성을 나타낸다.

표 6. ESS 화재 발생 후 위험도 진단을 위한 운용환경 요인

Table 6. Operation environment factors for risk diagnosis of post-fire case

항 목 화재 발생 후 위험도 진단을 위한 요인
연기 연기 : 화재 발생 여부의 판단요소
산소 농도 저농도 산소 : 폭발 위험성
압력 고압 상태 : 폭발 위험성
고열 고열 : 대규모 화재 확산
오프가스 벤팅 : 열폭주에 의한 화재 확산

한편, 상기의 표 6에서 제시한 ESS 화재 발생 후 위험도 진단을 위한 요인과 관련된 국제표준 및 기술기준을 나타내면 표 7과 같다. 여기서, 연기는 NFPA 72 Chapter 17의 감지기 동작 조건에 근거하여, 화재 발생 여부를 판단하는 중요한 요인으로 상정한다. 또한, 산소 농도는 NFPA 69 Annex C에 근거하여, 가연성 가스로 인한 화염 전파를 차단하는 최소 산소 농도(5[%]) 이하를 임계 조건으로 적용하며, 공간 내의 대규모 연소 상태와 외부 공기 유입에 따른 폭발 규모를 평가할 수 있다. 한편, 압력은 NFPA 68 Chapter 5에 근거하여, 방폭 패널의 일반적인 개방 압력 범위(0.05 ~ 0.10 bar(g))를 임계 조건으로 적용하며, 가연성 가스의 팽창으로 인한 물리적 이상징후를 조기에 감지할 수 있다. 또한, 고열은 NFPA 72 Chatper 17에 근거하여, 열 감지기 작동 기준(57 [℃] 이상)을 임계 조건으로 적용하고, 오프가스는 UL 9540A Section 8 시험 기준에 따라, 배터리 벤팅 시 오프가스의 검출 가능성을 임계 조건으로 상정한다.

표 7. ESS 화재 발생 후 위험도 진단을 위한 운용환경 요인의 임계 조건

Table 7. Critical conditions of operation environment factors for risk diagnosis of post-fire case

항 목 임계 조건 기술 기준
연기 연기 감지기 동작 NFPA 72 Chapter 17
산소 농도 [%] ≤ 5 NFPA 69 Annex C
압력 [bar(g)] ≥ 0.05 ~ 0.10 NFPA 68 Chapter 5
고열 [℃] ≥ 57 NFPA 72 Chatper 17
오프가스 오프가스 검출 가능성 UL 9540A Section 8

3.3.2 화재 발생 후 위험도의 가중치 산정

ESS의 화재 발생 후 위험도를 정량적으로 평가하기 위하여, 상기에서 제시한 표 7과 현장의 경험을 바탕으로 ESS 화재 발생 후 위험도 진단을 위한 5개 요인의 가중치는 표 8과 같이 나타낼 수 있다. 여기서, 연기는 화재 발생 여부를 판단하는 직접적인 요인 중 하나이고, 산소 농도는 저농도에서 연소의 상태 및 폭발 위험성을 나타내므로, 가중치의 값을 각각 1로 상정한다. 또한, 압력은 가연성 가스의 팽창으로 인한 고압 상태에서 폭발 위험성이 높으므로 가중치를 2로 적용하고, 오프가스는 주변 점화원과 결합하여 화재를 확대시킬 수 있으므로, 가중치를 5로 상정한다. 한편, 고열은 ESS 설치 공간 내에서 주변 모듈 및 랙으로 화재를 전파하고, 대규모 화재로 확산될 가능성이 있으므로, 다른 환경 요인과 달리 특수 가중치(β)를 적용한다.

표 8. ESS 화재 발생 후 위험도 진단을 위한 운용환경 요인 가중치

Table 8. Weighting factor of operation environment data for risk diagnosis of post-fire case

내 역
항 목
가중치 근 거
연기 1 화재 발생 여부의 직접적인 요인
산소 농도 1 저농도 산소에 의한 연소의 상태 및 폭발
위험성
압력 2 고압에 의한 폭발 위험성
오프가스 5 주변 점화원에 의한 화재의 규모 확대
고열 β 대규모 화재 확산 상태

한편, 상기의 표 8에서 제시한 운용환경 요인의 가중치를 바탕으로, 화재 발생 후 위험도(fS)는 표 9와 같이, 가중치의 합(S)에 따라 비(非)배터리 화재에서 N1, N2, N3, 배터리 화재에서 I1, I2, I3로 각각 3단계로 분류한다. 구체적으로, 비(非) 배터리 화재의 발생 후 위험도(N)는 배터리가 직접적으로 화재에 개입하지 않은 상태이며, N1은 1~2의 가중치 합을 가지는 구간으로, 비(非) 배터리 화재가 발생한 상태를 나타낸다. 또한, N2는 3∼4의 가중치 합을 가지는 구간으로, 화재의 확산으로 인해 인접 시스템에 피해를 줄 가능성이 높고, N3은 고열 검출에 의해 5∼+β의 가중치 합을 가지는 구간으로, 대규모 화재로 이어질 가능성이 높은 상태를 나타낸다.

한편, 배터리 화재의 발생 후 위험도(I)는 배터리의 열폭주 및 확산 등에 의하여 화재가 발생한 상태를 나타내며, I1은 6의 가중치 합을 가지는 구간으로, 단순한 배터리 화재가 발생한 상태이다. 또한, I2는 7∼8의 가중치 합을 가지는 구간으로, 배터리의 화재 확산 및 폭발로 인해 규모가 확대될 가능성이 높고, I3은 고열 검출에 의해 9∼+β의 가중치 합을 가지는 구간으로, 대규모 화재로 이어질 가능성이 높은 상태를 나타낸다.

표 9. ESS 화재 발생 후 위험도의 평가 기준

Table 9. Criteria for risk degree of post-fire case

내역
항목
가중치
합(S)
평가 기준
화재
미발생
- 0 화재 발생 전 상태
화재 발생
후 위험도
(비(非)
배터리
화재)
N1 1~2 비(非)배터리 화재 발생
N2 3~4 화재의 확산
→ 인접 시스템에 피해 가능성 있는 상태
N3 5 < or
배터리 개입은 없는 상태
→ 대규모의 화재 발생
화재 발생
후 위험도
(배터리
화재)
I1 6 배터리 열폭주 발생
I2 7~8 배터리 열폭주 및 화재 확산
→ 인접 시스템에 피해 가능성 있는 상태
I3 9 < or
배터리 열폭주 및 화재 확산
→ 대규모의 화재 발생

3.4 ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 알고리즘

상기의 3.1절에서 제시한 ESS의 운용환경 데이터를 바탕으로, ESS의 설치공간과 배터리의 이상징후를 고려하여, 화재 발생 전ㆍ후의 위험도에 따른 화재 진단 알고리즘을 구체적으로 나타내면 다음과 같다.

[Step 1] ESS의 화재 발생 전 위험도 판단 데이터인 온도, 습도, 분진, 오프가스와 화재 발생 후 위험도 판단 요인인 산소 농도, 압력, 고열, 오프가스 등을 입력한다.

[Step 2] 화재 발생 여부를 진단하기 위하여, 각 시간(t)대에 대한 연기 감지기의 동작 상태(F(t))를 식 (1)과 같이 산정하고, 0이면 화재 미발생, 1이면 화재 발생으로 판단한다. 여기서, F(t)가 0이면 화재 발생 전 위험도를 진단하기 위하여 [Step 3]으로 진행하고, F(t)가 1이면 화재 발생 후 위험도를 진단하기 위하여 [Step 6]으로 이동한다.

(1)
$F(t) = \begin{cases} 0 (\text{연기미발생}) \\ 1 (\text{연기발생}) \end{cases}$

여기서, F(t): 연기 감지기의 동작유무

[Step 3] 3.2절에서 제시한 표 2의 화재 발생 전 위험도의 내역을 바탕으로, 식 (2)와 같이 환경 데이터(k)별 임계 조건의 만족 여부(rk(t))를 판정한다. 여기서, 임계 조건 이내이면 0으로, 임계 조건을 초과하면 1을 적용한다. 또한, 오프가스는 식 (3)과 같이, 검출 여부(Doff-gas(t))에 따라 0 또는 α를 적용한다.

(2)
$r_k(t) = \begin{cases} 0 (\text{임계조건이내}) \\ 1 (\text{임계조건초과}) \end{cases}$
(3)
$D_{off-gas}(t) = \begin{cases} 0 (\text{오프가스 미검출}) \\ \alpha (\text{오프가스 검출}) \end{cases}$

여기서, k : 환경 데이터의 종류(온도, 습도, 먼지), rk(t) : 환경 데이터(k) 별 임계 조건의 만족 여부, Doff-gas(t) : 오프가스의 검출 여부

[Step 4] 3.2절의 표 3에서 제시한 화재 발생 전 위험도의 임계 조건을 바탕으로, 화재 위험도의 합(R(t))은 식 (4)와 같이, 환경 데이터(k)별 가중치(wk)와 오프가스의 검출 여부를 고려하여 산정한다.

(4)
$R(t) = \sum_k w_k r_k(t) + D_{off-gas}(t)$

여기서, R(t) : 화재 발생 전 위험도의 합, wk : 환경 데이터별 가중치

[Step 5] 3.2절의 표 4의 ESS 환경 데이터 가중치와 화재 발생 전 위험도의 합(R(t))을 바탕으로, 식 (5)와 같이 ESS 화재 발생 전 위험도의 등급[CR{R(t)}]을 산정한다. 여기서, 표 5의 평가 기준에 따라 정상상태와 4개의 등급으로 분류한다.

(5)
$C_R\{R(t)\} = \begin{cases} \text{정상}, R(t) = 0 \\ H_1, 1 \le R(t) \le 2 \\ H_2, 3 \le R(t) \le 5 \\ H_3, 6 \le R(t) \le 9 \\ H_4, R(t) \in \alpha \end{cases}$

여기서, CR(R(t)) : ESS 화재 발생 전 위험도

[Step 6] 3.3절에서 제시한 표 6의 ESS 화재 발생 후 위험도 진단을 위한 요인을 바탕으로, 운용환경 요인(m)별 임계 조건의 만족 여부(sm(t))를 식 (6)과 같이 판정한다. 여기서, 임계 조건 이내이면 0으로, 임계 조건을 초과하면 1을 적용한다. 또한, 고열은 식 (7)과 같이, 검출 여부(Dthermal(t))에 따라 0 또는 β를 적용한다.

(6)
$s_m(t) = \begin{cases} 0 (\text{임계조건미충족}) \\ 1 (\text{임계조건충족}) \end{cases}$
(7)
$D_{thermal}(t) = \begin{cases} 0 (\text{고열 미검출}) \\ \beta (\text{고열 검출}) \end{cases}$

여기서, m : ESS 화재 발생 후 위험도 진단을 위한 요인(산소 농도, 오프가스, 압력), sm(t) : 운용환경 요인(m)별 임계 조건의 만족 여부, Dthermal(t) : 고열의 검출 유무

[Step 7] 3.3절의 표 7에서 제시한 화재 발생 후 위험도 진단을 위한 요인의 임계 조건을 바탕으로, 화재 발생 후 위험도의 합(S(t))은 운용환경 요인(m)별 가중치(wm)와 고열의 검출 여부를 고려하여 식 (8)과 같이 산정한다.

(8)
$S(t) = \sum_m w_m s_m(t) + D_{thermal}(t)$

여기서, S(t) : 화재 발생 후 위험도의 합, wm : 운용환경 요인별 가중치

[Step 8] 3.3절의 표 8과 화재 발생 후 위험도의 합(S(t))을 바탕으로, 식 (9)와 같이 ESS 화재 발생 후 위험도의 등급[CS{S(t)}]을 산정한다. 여기서, 표 9의 평가 기준에 따라 정상 상태와 6개의 등급으로 분류한다.

(9)
$C_S\{S(t)\} = \begin{cases} X, S(t) = 0 \\ N_1, 1 \le S(t) \le 2 \\ N_2, 3 \le S(t) \le 4 \\ N_3, 5 \le S(t) \ \ \ \beta \in S(t) \\ I_1, S(t) = 6 \\ I_2, 7 \le S(t) \le 8 \\ I_3, 9 \le S(t) \ \ \ \beta \in S(t) \end{cases}$

여기서, CS(S(t)): ESS 화재 발생 후 위험도

[Step 9] t가 tmax이면 알고리즘을 종료하고, 아니면 [Step 2]로 이동하여 해당 과정을 반복한다.

따라서, 상기의 알고리즘을 플로우차트로 나타내면 그림 5와 같다.

그림 5. ESS의 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 알고리즘

Fig. 5. Risk diagnosis algorithm of pre-post fire case in ESS

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4. ESS 화재 진단장치의 구현

4.1 검출장치부

ESS의 화재를 진단하기 위한 검출장치부는 표 10과 같이, 온도, 습도, 먼지, 오프가스, 산소, 연기, 열 센서 등으로 구성되며, 각 센서는 화재의 발생 전ㆍ후의 위험도를 진단하는 운용환경 데이터를 제공한다. 여기서, 화재 발생 전 위험도는 온도, 습도, 분진 측정 센서와 오프가스 검출 센서의 환경 데이터를 바탕으로 산정하고, 화재 발생 후 위험도는 오프가스 검출 센서를 비롯하여 산소, 압력, 열 센서의 측정 데이터를 바탕으로 진단한다. 단, 연기 감지기는 화재의 발생 여부를 판단한다.

표 10. 검출장치부의 구성

Table 10. Configuration of detection section

구분 판단 기준 사용 센서 제조사
온도 [℃] 50< UA10 Radionode
습도 [%] <15, 70< UA10 Radionode
분진 [㎎/㎥] 30 DSM101 FTLAB
오프가스 Detected Li-ion Tamer Nexceris
산소 [%] <17 Oxy-sen AOI
압력 [hPa] 800~1100 CP116 MG
열 [℃] 80< FST-951H Honeywell
연기 Detected VESDA Xtralis

4.2 계측장치부

계측장치부는 그림 6과 같이, 검출장치부의 센서 값을 입력받는 데이터 수집장치(DAQ)와 화재 발생 전ㆍ후의 위험도를 진단하는 PLC로 구성된다. 여기서, DAQ는 검출장치부에서 출력되는 전압ㆍ전류ㆍ접점 신호의 A/D 변환을 수행하며, 입력된 데이터를 PLC에 전달한다. 또한, PLC는 입력된 데이터를 바탕으로, 상기의 3.4절에서 제시한 알고리즘에 따라 화재 발생 전ㆍ후의 위험도를 산정한다.

그림 6. 계측장치부의 구성

Fig. 6. Configuration of monitoring and control section

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4.3 보조장치부

ESS 화재 진단장치의 시험을 수행하기 위한 보조장치부는 그림 7과 같이, 챔버와 화재 발생장치, 환기구 등으로 구성된다. 여기서, 챔버는 750×750×750[mm] 규모로 리튬이온배터리와 피연소물(케이블 더미, PCB 등)을 설치할 수 있는 공간을 나타내고, 자연 환기 조건에서 외부 공기를 주입하거나 내부 공기를 배출할 수 있는 배관 형태의 홀 등으로 구성된다. 또한, 센서는 화재 발생 시 연기 및 온도 변화를 효과적으로 측정하기 위하여, 배터리로부터 수직 방향으로 30[cm] 상부에 설치한다. 한편, 화재 발생장치는 리튬이온배터리의 외부를 히팅 패드로 가열하여 배터리 화재를 모의하고, 케이블 더미와 PCB를 점화시켜 비(非) 배터리 화재를 모의한다. 이때의 온도 상승률은 5~7[℃/min]로 설정한다.

그림 7. 보조장치부의 구성

Fig. 7. Configuration of the auxiliary device section

../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/fig7.png

4.4 전체 시스템

상기의 내용을 바탕으로, ESS 화재 진단장치의 전체 구성도를 나타내면 그림 8과 같다. 여기서, section A는 온도, 습도, 먼지, 오프가스, 산소, 압력, 연기, 열 센서 등으로 구성된 검출장치부이며, section B는 데이터 수집장치(DAQ)와 PLC로 구성된 계측장치부이며, section C는 챔버, 화재발생장치, 환기구 등으로 구성된 보조장치부를 나타낸다. 단, 압력 신호장치는 고압 상황을 모의하기 위하여, 신호에 따라 전압이 출력되는 형태로 구현한다.

그림 8. 전체 시스템 구성도

Fig. 8. Configuration of entire system

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5. 시험 결과 및 분석

5.1 시험 조건 및 절차

5.1.1 시험 조건

상기의 3.4절에서 제시한 ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 알고리즘의 운용특성을 평가하기 위하여, 표 11과 같이 화재 유형별 상정 시나리오는 배터리 화재와 비(非) 배터리 화재로 분류한다. 여기서, 배터리 화재는 습기·분진에 의한 절연 파괴와 고온 지속에 의한 열적 스트레스에 의해 발생한 경우이며, 비(非) 배터리 화재는 일반 소화 대응이 가능한 케이블 절연 열화와 PCB 분진에 의해 발생한 경우를 대상으로 한다. 따라서, 본 논문에서는 상기에서 제시한 화재 유형별 상정 시나리오를 바탕으로, ESS의 환경 데이터와 운용환경 요인의 임계조건에 따른 화재 발생 상황을 모의하고, ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 알고리즘에 따른 운용특성을 평가한다.

표 11. 화재 유형별 상정 시나리오

Table 11. Contingency scenarios for fire type

항 목 내 역
배터리 화재 절연파괴
열적 스트레스
비(非) 배터리 화재 케이블 절연열화
PCB 분진

5.1.2 시나리오별 시험절차

(1) 배터리 화재 시험

상기의 표 11에서 제시한 화재 유형별 상정 시나리오를 바탕으로, 절연파괴와 열적 스트레스에 의한 배터리 화재의 시험절차를 나타내면 표 12, 표 13와 같다. 먼저 표 12와 같이, 절연파괴에 의한 배터리 화재는 배터리 표면에 분진 적층과 챔버 내부의 습도를 상승시켜 절연 저하 상태를 모의하고, 배터리 외부에 열원을 인가하여 벤팅, 화재, 열폭주 등의 상태를 단계적으로 구현한다. 구체적으로, 분진은 청소기의 배출 기체를 챔버 내부에 주입하여 배터리 표면에 적층하고, 습도는 가습기를 이용해 다습 환경을 모의한다. 또한, 벤팅은 배터리의 외부가열을 통해 구현하고, 화재 및 열폭주는 가열을 지속시켜 연기 감지기와 고압 및 고열 경보의 동작 여부를 통해 상태를 파악한다.

표 12. 절연 파괴에 의한 배터리 화재의 시험 절차

Table 12. Test procedure of battery fire with insulation breakdown

항 목 내 역 시험 방법
화재
발생

위험도
분진 청소기를 이용한 분진 모의
습도 습도 제어기에 의한 다습/건조 모의
벤팅 배터리 외부가열에 의한 오프가스
발생 모의
화재
발생 후
위험도
배터리 열폭주 배터리의 외부가열을 지속시켜
열폭주 모의
고압 경보 압력 시뮬레이터에 의한 고압 발생
고열 경보 열풍기에 의한 고열 발생

한편 표 13과 같이, 열적 스트레스에 의한 배터리 화재는 주변 온도와 습도는 열풍기 및 가습기를 통해 고온 및 건조 상태를 모의하고, 벤팅, 열폭주, 화재 등의 상태는 배터리 외부에 열원을 지속적으로 인가하여 구현한다. 단, 상정 시나리오별 배터리 화재 시험은 모든 상태에 대하여 센서부의 출력에 따른 DAQ 값을 바탕으로 평가한다.

표 13. 열적 스트레스에 의한 배터리 화재의 시험 절차

Table 13. Test procedure of battery fire with thermal stress

항 목 내 역 시험 방법
화재 발생
전 위험도
온도 열풍기에 의한 고온 환경 모의
습도 습도 제어기에 의한 다습/건조 모의
벤팅 배터리 외부가열에 의한 오프가스 발생
모의
화재 발생
후 위험도
배터리 열폭주 배터리 외부가열을 지속시켜 열폭주
모의
고열 열풍기에 의한 고열 환경 모의

(2) 비(非) 배터리 화재 시험

상기의 표 11에서 제시한 화재 유형별 상정 시나리오를 바탕으로, 케이블의 절연 열화와 PCB 분진에 의한 비(非) 배터리 화재의 시험절차를 나타내면 표 14, 표 15와 같다. 먼저 표 14와 같이, 케이블의 절연 열화에 의한 비(非) 배터리 화재는 챔버 내부의 온도와 습도를 상승시켜 절연 저하 상태를 모의하고, 케이블 더미를 강제로 발화시켜 배터리의 고압, 고열, 열폭주 등의 확산상태를 단계적으로 구현한다. 한편 표 15와 같이, PCB 분진에 의한 비(非) 배터리 화재는 주변 온도는 열풍기를 통해 고온 상태를 모의하고, PCB 단자대에 분진을 적층하여 구현한다. 단, 상정 시나리오별 비(非) 배터리 화재 시험은 모든 상태에 대하여 센서부의 출력에 따른 DAQ 값을 바탕으로 평가한다.

표 14. 케이블 절연열화에 의한 비(非) 배터리 화재의 시험 절차

Table 14. Test procedure of non-battery fire with cable insulation degradation

항 목 내 역 시험 방법
화재 발생
전 위험도
습도 습도 제어기에 의한 다습/건조 모의
온도 열풍기에 의한 고온 환경 모의
화재 발생
후 위험도
케이블 화재 화재발생장치에 의한 케이블 더미 발화
고압 경보 압력 시뮬레이터를 통해 고압 발생
고열 경보 열풍기에 의한 고열 발생
배터리
열폭주
배터리의 외부가열을 지속시켜 열폭주 모의

표 15. PCB 분진에 의한 비(非) 배터리 화재의 시험 절차

Table 15. Test procedure of non-battery fire with PCB dust

항 목 내 역 시험 방법
화재 발생
전 위험도
분진 청소기를 이용한 분진 모의
온도 열풍기에 의한 고온 환경 모의
화재 발생
후 위험도
PCB 화재 화재발생장치에 의한 PCB 단자대의 강제
발화
산소 화재에 의한 챔버 내 산소 저하
배터리
열폭주
배터리의 외부가열을 지속시켜 열폭주 모의

5.2 배터리 화재의 시나리오별 화재진단 특성

5.2.1 절연 파괴에 의한 배터리 화재

상기 표 12의 절연파괴에 의한 배터리 화재의 시험절차에 따라, ESS 화재 발생 전의 위험도는 표 16과 같이 나타낼 수 있다. 여기서, 절연파괴에 의한 배터리 화재 시험절차는 1초에 배터리 외부에 열원을 인가하고, 5초에 분진용 기체를 챔버 내부에 투입하여 배터리 표면에 분진을 적층시키고, 이를 초기의 절연 저하 상태로 상정한다. 또한, 배터리 표면에 적층된 분진에 의하여 19초에 먼지 센서가 동작하는데, 계측장치부는 이를 화재의 초기 이상징후로 판단하여, ESS 화재 발생 전 위험도를 H2로 평가한다. 한편, 38초에 가습기의 습기를 챔버 내부에 투입하여 증가시키면 다습 알람 경보가 발생하고, 72초에 계측장치부는 이를 절연저하의 악화에 따른 이상징후로 판단하여, ESS 화재 발생 전 위험도를 H3으로 분류한다. 마지막으로, 116초에 오프가스의 검출에 따른 경보를 바탕으로, 열폭주의 초기 이상징후로 판단하여, ESS 화재 발생 전 위험도를 H4로 진단한다.

표 16. 절연 파괴에 의한 배터리 화재 발생 전 위험도 평가

Table 16. Risk degree of battery fire case with insulation breakdown in pre-fire condition

구분 / 초 시험 절차 검출 내역 가중치합
(R)
위험도
평가
결과
0 배터리 외부가열 - - -
5 청소기 가동 - - -
19 - 먼지 센서 동작 3 H2
38 습도 제어기
가동
- - -
72 - 습도(다습) 센서
동작
7 H3
116 오프가스 발생 오프가스 센서 동작 α H4

한편, 상기 표 12의 절연파괴에 의한 배터리 화재의 시험절차에 따라, ESS 화재 발생 후의 위험도는 표 17과 같이 나타낼 수 있다. 먼저, 배터리의 열폭주에 의하여 168초에 연기 감지기가 동작하는데, 계측장치부는 이를 화재의 초기 확산 단계로 판단하여, ESS 화재 발생 후 위험도를 I1으로 평가한다. 또한, 175초에 고압을 발생시키면 압력 센서가 동작하는데, 이를 화재 확산에 따른 폭발 위험이 증가한 것으로 판단하여, ESS 화재 발생 후 위험도를 I2로 평가한다. 한편, 192초에 고열 발생에 의한 열 센서의 경보를 바탕으로, 심각한 확산 단계에 진입한 것으로 판단하여, ESS 화재 발생 후 위험도를 I3로 진단한다.

표 17. 절연파괴에 의한 배터리 화재 발생 후 위험도 평가

Table 17. Risk degree of battery fire case with insulation breakdown in post-fire condition

구분 / 초 시험 절차 검출 내역 가중치합(R) 위험도
평가
결과
168 배터리 열폭주
발생
연기 감지기
동작
6 I1
175 고압 발생 압력 센서 동작 8 I2
192 고열 발생 열 센서 동작 8 and β I3
250 시험 종료

상기의 표 16표 17을 바탕으로, 절연파괴에 의한 배터리 화재 시험과 이에 따른 ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 평가 특성을 종합하면 그림 9와 같이 나타낼 수 있다. 즉, 연기 감지기의 동작 여부에 따라 화재 발생 전 위험도(H2, H3, H4)와 화재 발생 후 위험도(I1, I2, I3)로 나타낼 수 있다.

그림 9. 절연파괴에 의한 배터리 화재의 위험도 평가

Fig. 9. Risk degree of battery fire case with insulation breakdown

../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/fig9.png

5.2.2 열적 스트레스에 의한 배터리 화재

상기 표 13의 열적 스트레스에 의한 배터리 화재의 시험절차에 따라, ESS 화재 발생 전의 위험도는 표 18과 같이 나타낼 수 있다. 여기서, 열적 스트레스에 의한 배터리 화재 시험절차는 열폭주를 모의하기 위해 1초에 배터리 외부에 열원을 인가하고, 5초에 열풍기를 가동하여 열적 스트레스를 발생시킨다. 즉, 열풍기에 의하여 30초에 습도(건조) 센서가 동작하여 이를 화재의 초기 이상징후로 판단하고, ESS 화재 발생 전 위험도를 H1으로 평가한다. 또한, 34초에 고온 알람 경보가 발생하여, 상기 표 9에서 제시한 가중치 합을 초과하므로, ESS 화재 발생 전 위험도는 H2로 평가한다. 마지막으로, 125초에 오프가스의 검출에 의한 경보를 바탕으로, 열폭주의 초기 이상징후로 판단하여, ESS 화재 발생 전 위험도를 H4으로 진단한다.

표 18. 열적 스트레스에 의한 배터리 화재 발생 전 위험도 평가

Table 18. Risk degree of battery fire case with thermal stress in pre-fire condition

구분 / 초 시험 절차 검출 내역 가중치합(R) 위험도
평가
결과
1 배터리 외부가열 - - -
5 열풍기 가동 - - -
30 - 습도(건조) 센서
동작
1 H1
34 - 온도 센서 동작 3 H2
125 오프가스 발생 오프가스 센서
동작
α H4

한편, 상기 표 13에서 제시한 열적 스트레스에 의한 배터리 화재의 시험절차에 따라, ESS 화재 발생 후의 위험도는 표 19와 같이 나타낼 수 있다. 먼저, 배터리의 열폭주에 의하여 185초에 연기 감지기가 동작하는데, 이를 화재의 초기 확산 단계로 판단하여, ESS 화재 발생 후 위험도를 I1으로 평가한다. 또한, 239초에 고열 센서가 동작하지만, 상기 표 9에서 제시한 가중치 합을 초과하지 않아, ESS 화재 발생 후 위험도는 I1으로 유지된다.

표 19. 열적 스트레스에 의한 배터리 화재 발생 후 위험도 평가

Table 19. Risk degree of battery fire case with thermal stress in post-fire condition

구분 / 초 시험 절차 검출 내역 가중치합
(R)
위험도
평가
결과
185 배터리 열폭주
발생
연기 감지기 동작 6 I1
239 - 고열 센서 동작 6 and β I3
300 시험 종료

그림 10. 열적 스트레스에 의한 배터리 화재의 위험도 평가

Fig. 10. Risk degree of battery fire case with thermal stress

../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/fig10.png

상기의 표 18표 19를 바탕으로, 열적 스트레스에 의한 배터리 화재 시험과 이에 따른 ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단특성을 종합하면, 그림 10과 같이 나타낼 수 있다. 즉, 연기 감지기의 동작 여부에 따라 화재 발생 전 위험도(H1, H2, H4)와 화재 발생 후 위험도(I1, I3)로 나타낼 수 있다.

5.3 비 배터리 화재의 시나리오별 화재진단 특성

5.3.1 케이블 절연 열화에 의한 비(非) 배터리 화재

상기 표 14의 케이블 절연 열화에 의한 비(非) 배터리 화재의 시험절차에 따라, ESS 화재 발생 전의 위험도는 표 20과 같이 나타낼 수 있다. 여기서, 케이블 절연 열화에 의한 비(非) 배터리 화재 시험절차는 5초에 습도 제어기를 가동하여, 다습한 환경을 제공한다. 즉, 76초에 습도 센서가 동작하는데, 이를 화재의 초기 이상징후로 판단하여, ESS 화재 발생 전 위험도를 H2로 평가한다. 또한, 100초에 열풍기를 가동하면 112초에 고온 경보가 발생하고, 이를 절연 열화를 심화시키는 단계로 판단하여, ESS 화재 발생 전 위험도를 H3로 진단한다.

표 20. 케이블 절연열화에 의한 비(非) 배터리 화재 발생 전 위험도 평가

Table 20. Risk degree of non-battery fire case with cable insulation degradation in pre-fire condition

구분 / 초 시험 절차 검출 내역 가중치합
(R)
위험도
평가 결과
5 습도 제어기 가동 - - -
76 - 습도(다습) 센서
동작
4 H2
100 열풍기 가동 - - -
112 - 온도 센서 동작 6 H3

한편, 상기 표 14에서 제시한 케이블 절연 열화에 의한 비(非) 배터리 화재의 시험절차에 따라, ESS 화재 발생 후의 위험도는 표 21과 같이 나타낼 수 있다. 먼저, 케이블 발화에 의하여 116초에 연기 감지기가 동작하는데, 이를 화재의 초기 확산 단계로 판단하여, ESS 화재 발생 후 위험도를 N1으로 평가한다. 또한, 152초에 고압을 발생시키면 압력 센서가 동작하는데, 이를 화재 확산에 따른 설비 영향 범위가 증가한 것으로 판단하여, ESS 화재 발생 후 위험도를 N2로 분류한다. 한편, 213초에 케이블 발화의 증폭에 의한 고열 센서의 동작에 따라, 확산 단계에 진입한 것으로 판단하여, ESS 화재 발생 후 위험도를 N3로 평가한다. 마지막으로, 255초에 오프가스의 검출에 의한 경보를 바탕으로, 화재 확산에 따른 열폭주의 초기 이상징후로 판단하여, ESS 화재 발생 후 위험도를 I3 등급으로 진단한다.

표 21. 케이블의 절연열화에 의한 비(非) 배터리 화재 발생 후 위험도

Table 21. Risk degree of non-battery fire case with cable insulation degradation in post-fire condition

구분 / 시간 시험 절차 검출 내역 가중치합(R) 위험도
평가
결과
116 케이블 발화 - - -
125 - 연기 감지기 동작 1 N1
152 고압 발생 압력 센서 동작 3 N2
213 - 고열 센서 동작 3 N3
255 배터리 열폭주
발생
오프가스 센서
동작
8 and β I3
310 시험 종료

상기의 표 20표 21을 바탕으로, 케이블 절연 열화에 의한 비(非) 배터리 화재 시험과 이에 따른 ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 특성을 종합하면, 그림 11과 같이 나타낼 수 있다. 즉, 연기 감지기의 동작 여부에 따라 화재 발생 전 위험도(H2, H3)와 화재 발생 후 위험도(N1, N2, N3, I3)로 나타낼 수 있다.

그림 11. 케이블 절연열화에 의한 비(非) 배터리 화재의 위험도 평가

Fig. 11. Risk degree of non-battery fire case with cable insulation degradation

../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/fig11.png

5.3.2 PCB 분진에 의한 비(非) 배터리 화재

상기 표 15의 PCB 분진에 의한 비(非) 배터리 화재의 시험절차에 따라, ESS 화재 발생 전의 위험도는 표 22와 같이 나타낼 수 있다. 여기서, PCB 분진에 의한 비(非) 배터리 화재 시험절차는 6초에 분진용 기체를 챔버 내부에 투입하여 PCB 단자대에 분진을 적층시키며, 이를 초기의 절연 저하 상태로 상정한다. 즉, 적층된 분진에 의하여 18초에 먼지 센서가 동작하는데, 이를 화재의 초기 이상징후로 판단하여, ESS 화재 발생 전 위험도를 H2로 평가한다. 한편, 70초에 열풍기로 챔버 내부에 열기를 투입하여 증가시키면, 112초에 온도 센서가 동작하는데, 상기 표 5에서 제시한 가중치 합을 초과하지 않으므로, ESS 화재 발생 전 위험도는 H2로 유지된다.

표 22. PCB 분진에 의한 비(非) 배터리 화재 발생 전 위험도 평가

Table 22. Risk degree of non-battery fire case with PCB dust in pre-fire condition

구분 / 초 시험 절차 검출 내역 가중치합(R) 위험도
평가
결과
6 청소기 가동 - - -
18 - 먼지 센서 동작 3 H2
70 열풍기 가동 - - -
112 - 온도 센서 동작 5 H2

한편, 상기 표 15에서 제시한 PCB 분진에 의한 비(非) 배터리 화재의 시험절차에 따라, ESS 화재 발생 후의 위험도는 표 23과 같이 나타낼 수 있다. 먼저, PCB 단자대의 발화에 의하여 125초에 연기 감지기가 동작하며, 이를 화재의 초기 확산 단계로 판단하여 ESS 화재 발생 후 위험도를 N1으로 평가한다. 또한, 153초에 산소 센서가 동작하지만, 상기 표 9에서 제시한 가중치 합을 초과하지 않아, ESS 화재 발생 후 위험도는 N1으로 유지된다. 한편, 203초에 고열 센서의 동작에 의하여 확산 단계에 진입한 것으로 판단하여, ESS 화재 발생 후 위험도를 N3로 평가한다. 마지막으로, 255초에 오프가스의 검출에 의한 경보를 바탕으로, 화재 확산에 따른 열폭주의 이상징후로 판단하여, ESS 화재 발생 후 위험도를 I3로 진단한다.

표 23. PCB 분진에 의한 비(非) 배터리 화재 발생 후 위험도

Table 23. Risk degree of non-battery fire case with PCB dust in post-fire condition

구분 / 초 시험 절차 검출 내역 가중치합(R) 위험도
평가 결과
125 PCB 발화 연기 감지기 동작 1 N1
153 - 산소 센서 동작 2 -
203 - 고열 센서 동작 2 and β N3
255 오프가스 발생 오프가스 검출 7 and β I3
300 시험 종료

상기의 표 22표 23을 바탕으로, PCB 분진에 의한 비(非) 배터리 화재 시험과 이에 따른 ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 특성을 종합적으로 나타내면 그림 12와 같다. 즉, 연기 감지기의 동작 여부에 따라, 화재 발생 전 위험도(H2)와 화재 발생 후 위험도(N1, N3, I3)로 나타낼 수 있다.

그림 12. PCB 분진에 의한 비(非) 배터리 화재의 위험도 평가

Fig. 12. Risk degree of non-battery fire case with PCB dust

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6. 결 론

본 논문에서는 온도, 습도, 산소, 오프가스, 압력, 분진, 연기 등의 주요 운용환경 데이터를 바탕으로, ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 알고리즘을 제시하고, 검출장치부, 계측장치부, 보조장치부 등으로 구성된 ESS 화재 진단장치를 구현한다. 상기에서 제시한 ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 알고리즘을 바탕으로 화재 진단특성을 평가하면 다음과 같다.

[1] 화재 발생 전ㆍ후의 위험도를 구분하고, ESS의 환경 데이터와 운용환경 요인에 따른 가중치를 적용한 ESS 화재 진단 알고리즘은 화재 발생 시나리오에 따른 위험도를 체계적으로 평가함을 알 수 있다.

[2] ESS 화재 진단장치에 의한 배터리 화재의 특성을 분석한 결과, 절연 파괴에 의한 배터리 화재는 연기 감지기의 동작 여부에 따라 화재 발생 전 위험도(H1, H2, H4)와 화재 발생 후 위험도(I1, I2, I3)로 평가되고, 열적 스트레스에 의한 배터리 화재는 화재 발생 전 위험도(H1, H2, H4)와 화재 발생 후 위험도(I1)로 진단됨을 알 수 있다.

[3] ESS 화재 진단장치에 의한 비(非) 배터리 화재의 특성을 분석한 결과, 케이블 절연열화에 의한 비(非) 배터리 화재는 연기 감지기의 동작 여부에 따라 화재 발생 전 위험도(H2, H3)와 화재 발생 후 위험도(N1, N2, N3, I3)로 평가되고, PCB 분진에 의한 비(非) 배터리 화재는 화재 발생 전 위험도(H2)와 화재 발생 후 위험도(N1, N3, I3)로 진단됨을 알 수 있다.

[4] ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 알고리즘과 화재진단 장치의 특성을 분석한 결과, 배터리 및 비(非) 배터리의 화재 발생 전ㆍ후의 위험도를 효과적으로 판단할 수 있어, 본 논문에서 제안한 ESS 화재 발생 전ㆍ후의 위험도 진단 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있다.

[5] 향후, ESS 화재 발생 전ㆍ후의 다양한 실증 데이터를 바탕으로, 센서별 민감도, 위험 기여도, 상관성 등을 반영하여, 화재 요인별 가중치를 종합적으로 평가할 예정이다.

Acknowledgements

This research was supported by the National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded by the Korea government, with resources from the Ministry of Trade, Industry and Resources (MOTIR) and the National Fire Agency (NFA) (RS-2025-25395160) and this work was supported by the Korea Institute of Energy Technology Evaluation and Planning(KETEP) and the Ministry of Climate, Energy & Environment (MCEE) of the Republic of Korea (No. RS-2024-00421994).

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저자소개

최형석 (Hyoung-Seok Choi)
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He received a M.S degrees in Electrical Engineering from Korea University of Technology and Education in 2020. And he is currently pursuing the Ph.D. degree at Korea University of Technology and Education. He has been working as a CEO at T-factory since 2010. His research interests include renewable energy, ESS, distribution system and micro -grid.

이민행 (Min-Haeng Lee)
../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/au2.png

He received his B. S. and M. S. degrees in Electrical Engineering from Korea University of Technology and Education in 2022 and 2024, respectively. He is currently pursuing the Ph.D. degree at Korea University of Technology and Education. He is interested in energy storage system, renewable energy sources, power quality and micro-grid.

장형안 (Hyeong-An Jang)
../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/au3.png

He received his B.S. degree in Electrical Engineering from Korea University of Technology and Education in 2025. He is currently pursuing the M.S. degree at Korea University of Technology and Education. He is interested in distribution system, coordination of protection devices, renewable energy resources and power quality.

김윤호 (Yun-Ho Kim)
../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/au4.png

He received his B.S. and M. S degrees in Electrical Engineering from Korea University of Technology and Education in 2022 and 2024, respectively. He is currently pursuing the Ph.D. degree at Korea University of Technology and Education. He is interested in DC distribution system, coordination of protection devices.

황소연 (So-Yeon Hwang)
../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/au5.png

He received his M.S. degree from Korea University of Technology and Education in 2023 and is currently pursuing a Ph.D. degree at the same university. He serves as the Director of the Research Institute at his affiliated company. His research interests include energy storage systems, lithium battery safety, renewable energy, and monitoring systems.

노대석 (Dae-Seok Rho)
../../Resources/kiee/KIEE.2026.75.8.1746/au6.png

He received the B.S. degree and M.S. degree in Electrical Engineering from Korea University in 1985 and 1987, respectively. He earned a Ph.D. degree in Electrical Engineering from Hokkaido University, Sapporo, Japan in 1997. He has been working as a professor at Korea University of Technology and Education since 1999. His research interests include operation of power distribution systems, dispersed storage and generation systems and power quality.