차세대 HV BMS: 기존 토폴로지에서 AI 지능형 업그레이드로

관리 요약

800V 고전압 플랫폼과 GWh 규모의 에너지 저장 시스템이 표준이 되면서 기존의 고전압 BMS 인프라는 심각한 문제에 직면해 있습니다. 정적 "룩업 테이블" 및 전류량 통합을 기반으로 하는 무저항 모니터링 모드는 안전을 보장하면서 더 이상 배터리 성능 제한을 이용할 수 없습니다.

이 구성은 중앙 집중식/분산 토폴로지에서 pall-Edge 커뮤니티에 이르는 아키텍처 정교화를 분석합니다. Edge AI 알고리즘이 컴퓨팅 백업 문제를 해결하여 밀리초 위치의 리튬 도금 감지 및 열 폭주 예측을 달성하는 방법을 살펴봅니다.

중요한 시사점

아키텍처 리팩토링 ISO 26262 ASIL-D로 입찰 가능한 바이너리 하위 계층 뼈대(AI 안전 중복성) 설계

실제 데이터: 800V EV 사례 연구에 대한 심층 분석 - PINN 신경망을 활용하여 리튬 도금 문제를 방지하면서 고속 충전 주기 수명을 25배 증가시켰습니다.

Perpetration Companion: TinyML 태클 선택부터 알고리즘 배포까지의 로드맵입니다.

‍‌‍‍‌ 데이터 기반 배터리 관리 혁명

전기 자동차에 800V 실리콘 카바이드(SiC) 플랫폼이 빠르게 구현되고 고정형 에너지 저장 장치가 성장하면서 기존 BMS 아키텍처의 컴퓨팅 성능 한계가 드러났습니다. 오랫동안 업계에서는 '룩업 테이블'(OCV-SOC 곡선)과 암페어-시간 통합을 주요 도구로 사용해 왔습니다. 이러한 방법은 저전압 응용 분야에는 충분하지만 리튬 이온 화학 물질의 복잡한 비선형 노화 특성을 설명하지 못합니다.

수명주기의 중간 단계를 지나면 내부 저항이 변하고 용량이 감소하여 리튬 이온 배터리의 정적 지도가 무효화됩니다. 기존 시스템에서는 이로 인해 SoC(충전 상태) 추정에 5%를 초과하는 오류가 발생하므로 엔지니어는 배터리 용량을 낭비하는 보수적인 버퍼를 사용해야 합니다.

한편으로, 고전압 시스템의 기능을 완전히 활용하려면 BMS 아키텍처가 '수동 모니터링'에서 '능동 예측'으로 전환하는 등 급격한 변화를 거쳐야 합니다.

기존 vs. AI 기반: HV BMS 아키텍처 분석

전통 건축의 병목 현상: 컴퓨팅 및 통신 '섬'

테스트된 설계를 기반으로 하는 일반적인 분산 또는 중앙 집중식 토폴로지는 하드웨어 경계에 의해 제한됩니다. 많은 경우, CAN 버스 대역폭은 고주파수 데이터 전송의 병목 현상이 되어 셀 전압 샘플링 속도가 느려집니다. 또한, 표준 자동차 마이크로컨트롤러 유닛(MCU)에는 복잡한 모델의 즉각적인 성능에 필요한 부동 소수점 연산 기능이 탑재되어 있지 않습니다.

결과적으로 기존 BMS는 EKF(Extended Kalman Filtering)와 결합된 등가 회로 모델(ECM)을 사용합니다. 그러나 EKF는 동적 부하 조건에서 히스테리시스 및 완화 효과와 같은 매우 비선형적인 전기 화학적 거동을 정확하게 반영하는 데 어려움이 있습니다.

AI 기반 아키텍처: 클라우드-에지 시너지

이 문제에 대한 해답은 'Cloud-Edge Synergy' 시스템이다. 이 시스템은 두 레이어 간의 작업을 변경합니다.

에지 추론: BMU(배터리 관리 장치)는 NPU 또는 DSP 코어가 통합된 이기종 SoC(시스템 온 칩)로 기술 변환을 거칩니다. 이 계층은 시스템 안전에 필요한 즉각적인 추론 및 제어를 담당합니다.

클라우드 교육: 클라우드 플랫폼은 전체 수명 주기에 걸쳐 데이터를 수집하고 이를 사용하여 딥 러닝 모델을 교육 및 수정하며, 최종적으로 OTA를 통해 엣지 업데이트를 받습니다.

안전 관련: ISO 26262 ASIL-D 표준을 준수하려면 아키텍처에서 'Safety Envelope' 디자인을 활용해야 합니다. AI 레이어는 최적화를 위한 '소프트 로직' 역할을 하고, 완전히 분리된 '하드 로직' 레이어는 안전 가드 역할을 담당한다. AI 모델이 고장나거나 연결이 중단되면 시스템은 자동으로 결정론적 하드 로직으로 다시 전환됩니다. 따라서 ‍‌‍‍‌Fail-Operational입니다.

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지능형 HV BMS의 주요 기술 모듈

지능형 상태 추정(SOC/SOH/RUL)

대체로 이 정밀한 측정은 전압과 전류 통합을 토대로만 달성할 수 없습니다. 스마트 BMS는 다중 모드 데이터 융합(Multimodal Data Fusion)을 사용합니다.

전압, 전류, 온도, 전기화학적 임피던스 분광학(EIS) 데이터를 결합한 것입니다. 이후 이러한 데이터는 RNN(Recurrent Neural Networks) 또는 Transformers에 공급될 수 있으며 이를 통해 시스템이 장기적인 관계를 유지할 수 있으므로 매우 동적인 구동 주기에서 SOC 오류를 1% 이내로 유지할 수 있습니다.

예측적 열 관리 및 폭주 경고

기존 열 관리 시스템은 기본적으로 과열 증상이 나타날 때까지 기다립니다(예: "60°C에서 알람이 실행됨"). 반면에 AI 기반 시스템은 추세 예측을 활용합니다.

. 전압과 온도 간의 상관 관계에서 이상 현상을 찾아 시스템은 열 현상이 발생하기 훨씬 전에 수상돌기 성장과 같은 내부 마이크로 단락의 원인을 찾을 수 있습니다. 이는 매우 엄격한 UL 9540A를 준수합니다.

이는 안전 전략을 봉쇄에서 예방으로 변경하는 것을 의미합니다.

지능형 밸런싱 전략

패시브 밸런싱에서는 가장 많이 충전된 셀에서 전력이 소실되어 나머지 셀을 동일한 전압으로 만듭니다. 지능형 방법은 건강 상태(SOH)를 기반으로 활성 균형을 사용합니다.

단순한 전압 정규화가 아닌 변형. 이는 충전 단계에서 더 약한 셀이 가장 많은 관심을 받는 셀이 되며, 따라서 팩의 전체 용량과 수명이 증가한다는 것을 보장합니다.

사례 연구: 800V EV가 AI BMS를 통해 고속 충전 수명 주기 병목 현상을 극복한 방법

도전

OEM의 800V 플랫폼 개발은 4C 고속 충전이 심각한 문제를 일으키기 전까지 성공을 목전에 두고 있었습니다. 높은 충전 속도에서는 양극 전위가 0V 아래로 내려가는 경우가 매우 많았습니다. 따라서 리튬 도금은

(금속 리튬 증착)이 발생할 가능성이 높습니다. 매퍼 중심의 과금 전략은 매우 보수적이어야 했기 때문에 효과적이지 않았습니다. 안전 확보를 위해 충전 속도를 조절해 '20분 안에 10%~80%' 목표를 달성하지 못했다.

해결책

엔지니어 팀은 PINN (Physics-Informed Neural Networks )과 함께 EIS(Electrochemical Impedance Spectroscopy) 모델을 포함하는 AI BMS 구현을 진행했습니다.

In-situ Virtual Sensing: PINN 모델은 내부 양극 전위를 실시간으로 추정하여 가상 센서 역할을 했습니다.

폐쇄 루프 제어: BMS는 결코 정적 프로필을 갖지 않았지만 100m마다 충전 전류를 변경하여 위반 없이 안전 한계를 동적으로 따를 수 있도록 했습니다.

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결과 데이터

구현을 통해 기본 논리에 비해 상당한 성능 향상이 이루어졌습니다.

미터법	기존 전략(기준)	AI 기반 전략(PINN)	개선
10%-80% 충전 시간	22분	18분	+18% 효율성
빠른 충전 주기 수명	800 사이클	1000+ 주기	+25% 수명
리튬 도금 현황	사소한 도금이 감지됨	깨끗한 양극 표면	안전 보장
저온 효율(-10°C)	기준선	효율성 +30%	향상된 작동

전통에서 AI로 전환 로드맵

업그레이드를 원하는 OEM 및 통합업체의 경우 단계적 접근 방식을 권장합니다.

1단계 디지털 구조 고급 완벽성을 위해 AFE(아날로그 프런트 엔드) 감지기를 업그레이드하고 자동차 등급 AI 칩(예: NPU 지원 MCU)을 태클 설계에 통합합니다.

2단계 섀도우 모드 검증: 유산 감각과 함께 "섀도우 모드"에 AI 알고리즘을 배포합니다. AI는 예측은 하지만 통제를 실행하지는 않기 때문에 기안자들이 '코너 케이스'를 축적하고 진미를 안전하게 검증할 수 있습니다.

3단계 하이브리드 제어 전략은 엄격한 제약에 대한 기존의 "안전 한계"를 유지하면서 최적화(충전 속도, SOH 추정)를 위한 AI를 촉발합니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

Q1: 제어 루프의 AI는 어떻게 ISO 26262 ASIL-D 인증을 통과합니까?

우리는 "Safety Envelope" 디커플링 아키텍처를 사용합니다. 하드웨어 및 결정론적 논리는 기본 안전(ASIL-D 준수)을 처리하여 엄격한 제약 조건으로 작용합니다. AI는 전략 최적화를 위한 감독자 역할을 합니다. AI 출력이 안전 범위를 초과하면 결정론적 논리가 이를 즉시 재정의합니다.

Q2: AI를 도입하면 BOM 비용이 크게 증가합니까?

반드시 그런 것은 아닙니다. TinyML의 등장으로 모델 정리 및 양자화를 통해 엣지에 값비싼 서버급 GPU를 사용하지 않고도 정교한 알고리즘을 중간급 MCU(예: Cortex-M4/M7)에서 실행할 수 있습니다.

Q3: AI가 LFP 배터리의 SOC 추정 문제를 해결할 수 있습니까?

예. LFP(리튬철인산염) 배터리는 OCV 전압 범위가 사실상 균일하지 않아 전압 기반 추정이 어렵습니다. LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크는 현재 적분 및 온도 이력과 관련된 다차원 시계열 특성을 학습하여 평탄한 고원 지역에서도 SOC를 정확하게 해결할 수 있습니다.

Q4: Cloud-Edge 아키텍처에서 연결이 끊어지면 어떻게 됩니까?

시스템은 단계적으로 성능이 저하되도록 설계되었습니다. 차량과 클라우드의 연결이 끊어지면 로컬 Edge AI 알고리즘이 마지막으로 업데이트된 모델 매개변수를 사용하여 인계받습니다. 안전 기능은 결코 클라우드 연결에 의존하지 않습니다.

Q5: OTA를 통해 기존 시스템을 AI BMS로 업그레이드할 수 있나요?

이는 하드웨어에 따라 다릅니다. 레거시 시스템에 AFE 정밀도가 충분하고 사용되지 않는 컴퓨팅 여유 공간이 있는 경우 OTA를 통해 AI 모델을 배포할 수 있습니다. 컴퓨팅 성능이 낮은 시스템의 경우 클라우드에서 데이터를 분석하여 실시간 엣지 제어 없이 유지 관리 권장 사항을 제공하는 "클라우드 진단" 모드를 사용할 수 있습니다.

결론

초고압 BMS의 미래는 "데이터 자산화"에 있습니다. 배터리 시스템이 더욱 귀중해지고 복잡해짐에 따라 AI는 더 이상 단순한 알고리즘 업그레이드가 아닙니다. 충전 속도, 안전성, 잔존 가치를 결정하는 것은 경쟁 우위입니다.

기존 토폴로지에서 AI 기반 지능형 업그레이드까지 고전압 BMS 아키텍처 설계