에너지

LG엔솔 "BMS, 클라우드·SDV 전환으로 혁신 속도…BMTS 사업 본격화" [소부장박대리]

고성현 기자
25일 KABC 2024에서 기조연설을 진행한 이달훈 LG에너지솔루션 BMS개발센터장 상무
25일 KABC 2024에서 기조연설을 진행한 이달훈 LG에너지솔루션 BMS개발센터장 상무

[디지털데일리 고성현 기자] LG에너지솔루션이 자동차의 전동화, 소프트웨어기반차량(SDV)으로의 전환에 따라 배터리 열폭주·관리 등을 담당하는 배터리관리시스템(BMS)의 역할이 중요해질 것으로 내다봤다. 이에 따라 각 단계에 맞춘 솔루션을 개발해 BMS, 더 나아가서는 BaaS(Battery as a Service) 사업 확장을 추진하겠다는 방침을 내놨다.

이달훈 LG에너지솔루션 BMS개발센터장(상무)는 25일 서울 한국과학기술회관에서 SNE리서치 주최로 열린 'KABC 2024'의 연사로 나서 배터리 관리 토탈 솔루션(BMTS) 브랜드 '비.어라운드(B.around)'를 공개했다.

BMS는 배터리의 상태를 모니터링해 최적의 조건에서 배터리를 유지, 사용할 수 있도록 제어하는 시스템이다. 전류와 전압, 온도 등 다양한 데이터를 활용해 충전 중 전압 하강, 비정상 퇴화 및 방전, 특정 셀 용량 편차 등 만약의 상황에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 감지하고 조치하는 역할을 한다.

기존 BMS는 배터리팩을 중심으로 한 제어 수준에만 머무르는 한계를 보여왔다. 차량 플랫폼의 설계(Architecture)가 별도로 움직이는 하드웨어로 이뤄져 있기에 BMS와 상호작용할 요소가 없었던 데다, BMS 칩 자체도 적은 메모리 용량과 낮은 연산능력으로 이외의 기능을 탑재하기 어려워서다.

LG에너지솔루션은 이러한 BMS의 한계점을 고려해 클라우드 BMS를 개발하고 기능이 한정적인 BMS 기술 개선을 추진해왔다. 차량 내 BMS로 측정한 실시간 데이터를 클라우드 서버로 보내고, 이를 연산해 배터리 관리 상태(SoH, State of Health)와 잔존 수명(RUL, Remaining Useful Life)을 예측하는 식으로다.

이달훈 센터장은 "LG에너지솔루션은 약 7년 전부터 클라우드 BMS를 개발해왔고, 기존에 보유한 대규모의 배터리 테스트 데이터를 활용해 품질 개발 등에 활용했다"며 "이를 통해 SoH를 추정하고 RUL을 예측할 수 있도록 했으며 'B-라이프케어(B-Lifecare)'와 같은 실시간 배터리 모니터링 서비스도 만들고 있는 것"이라고 설명했다.

이 센터장은 SDV 전환에 따른 BMS 변화를 두고 "자동차가 자율주행·전기·엔터테인먼트용 차량으로 거듭나면서 점점 고연산과 많은 통신량을 요구받는 상황"이라며 "SDV 전환에 따른 조널 아키텍처 채택에 따라 이에 걸맞는 BMS도 개발하고 있다"고 강조했다.

SDV는 디지털 기능 극대화에 따라 소프트웨어의 혁신을 더한 차량이라는 개념으로, 자율주행·엔터테인먼트 차량 전환을 위한 핵심이다. SDV 전환을 위해서는 차량 내부 하드웨어 시스템을 통합적으로 제어하는 고성능 반도체 시스템과 플랫폼 설계가 필요한데, 이를 구현하기 위한 방식 중 하나가 전자제어유닛(ECU)을 4개 구역으로 나누고 중앙화한 차량 설계 방법론인 '조널 아키텍처(Zonal Architecture)'다.

이 센터장은 "미래 차량이 조널 아키텍처 구조 등을 채택한 SDV로 전환되면 배터리팩 시스템 내부의 BMS는 최소한의 기능만 남고, 고성능컴퓨팅(HPC)을 담당하는 중앙시스템에 고연산·고용량 등이 필요한 기능을 활용할 수 있도록 옮겨갈 것"이라고 운을 뗐다.

그러면서 "최근 트렌드는 마이크로컨트롤러유닛(MCU)에 신경망처리장치(NPU)를 도입해 온디바이스AI를 구현하고 고성능 소프트웨어를 적용하기도 한다"며 "두 기능을 합치면 연산능력을 이용해 새로운 고객 경험과 가치를 제공할 수 있을 것"이라고 말했다.

25일 KABC 2024에서 기조연설을 진행한 이달훈 LG에너지솔루션 BMS개발센터장 상무
25일 KABC 2024에서 기조연설을 진행한 이달훈 LG에너지솔루션 BMS개발센터장 상무

아울러 자체 개발한 안전진단과 수명 예측 기술의 중요성도 강조했다. LG에너지솔루션은 셀 불량으로 인한 화재 방지를 위해 ▲양·음극 탭 단선 검출 솔루션 'MAVD' ▲미세 내부단락, 분리막 단락을 찾는 'RdV' ▲리튬 과다 석출, 파우치 배터리 손상에 따른 전해액 누출을 진단하는 'dSOH' 등을 개발한 바 있다.

이 센터장은 "현재 기술 수준은 안전진단, 클라우드 기술 합치면 약 90% 정확도를 보이고 있으며 필드 데이터 분석을 통해 지속적으로 개발 중"이라며 "안전진단 기술 개발이 매우 어렵기 때문에 이상 징후가 있는 셀의 행동을 체크하고 검증해야한다"고 전했다.

전기차 화재 안전성을 위한 차량의 필드 데이터에 대한 공유가 이뤄져야 한다는 제언도 내놨다.

이달훈 센터장은 "중국에서는 모든 배터리 데이터를 서버를 옮기고 관련 업체들이 활용할 수 있도록 정부 차원에서 관리하고 있다"며 "우리나라에서도 배터리 데이터와 관련된 규제가 개선됐으면 하는 바람이 있다"고 말했다.

고성현 기자
naretss@ddaily.co.kr
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