ESS수명예측

ESS 수명 예측 방법

1. 캘린더 수명 & 사이클 수명 기반 예측

• 캘린더 수명: 사용하지 않아도 시간에 따라 배터리가 열화됨
• 사이클 수명: 충·방전 반복에 따라 성능이 저하됨
• 두 수명 중 짧은 값이 ESS의 전체 수명으로 간주됨

2. 물리 기반 모델 (Physics-Based Model)

• 전기화학 반응(예: 리튬 확산, SEI 성장 등)을 모델링
• 정밀하지만 계산 복잡도가 큼
• 예: Doyle-Fuller-Newman 모델

3. 경험 기반 열화 모델 (Empirical Models)

• 시험 데이터를 바탕으로 수명 예측
• 예: Arrhenius 식, Peukert 법칙
• 간단하지만 정확도는 상황에 따라 달라짐

4. 머신러닝 기반 수명 예측

• 운영 데이터를 기반으로 학습 (충전 전압, 전류, 온도 등)
• 사용 기법:
  • Random Forest, XGBoost
  • LSTM, RNN (시계열 데이터 처리)
  • 딥러닝 모델 (Neural Network)
• 정확하고 유연하지만 데이터 수집이 중요

5. SoH (State of Health) 및 RUL 추정

• SoH = 현재 용량 / 초기 용량 × 100 (%)
• SoH 추이를 통해 RUL(잔존 수명) 예측 가능

6. 방법별 비교

예측 방법	사용 환경	장점	단점
경험 기반 모델	초기 개발	간단, 빠름	정확도 낮음
물리 기반 모델	연구용	정확	복잡, 계산 많음
머신러닝	상용 ESS 운영	실시간 예측, 유연성	데이터 필요

참고 도구 및 자료

• 소프트웨어: MATLAB Simscape Battery, Python(PyBaMM, TensorFlow)
• 논문:
  • "Review of Battery Health Prediction Methods for Electric Vehicles"
  • "Machine Learning for Battery Management Systems: A Review"