배터리 고장 진단, 인공지능 활용으로 관리 고도화 배터리 관리 시스템 BMS 필요성 제기 세미나허브가 29일 서울 상암동 DMC 타워 대회의실에서 ‘전기차/ESS 배터리 안전성 평가 및 화재 대응 방안 세미나’를 마련했다.발제자로 나선 충남대학교 전기공학과 김종훈 교수는 효율적인 배터리 관리 시스템을 위한 인공지능 기반 BMS(Battery Management System)의 필요성을 주목했다.BMS는 배터리 전압, 전류, 온도 등 정보 측정 및 수집하고, 축적된 정보를 바탕으로 배터리 이상 징후를 진단하면서 배터리가 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 돕는 관리 시스템이다. 김종훈 교수는 “배터리 오용에 따른 손상으로 고장 및 화재 발생 가능성이 증가하기 때문에 이를 조기에 예방할 수 있는 솔루션이 필요하다”면서 이를 위해 인공지능이 활용돼야 한다고 강조했다.지도학습과 비지도 학습을 통한 인공지능 고장 진단 모델을 소개한 김 교수는 “특히 비지도 학습을 통한 인공지능 고장 진단은 고장 데이터가 없는 상태기 때문에, 제한된 조건에서 추가된 조치가 필요하다. 이에 인공지능 네트워크 구조를 보강함으로써 기존 정상 데이터만을 사용해야 했던 부분을 해소할 수 있다”라고 설명했다.또한, 오토인코더(AutoEncoder, 비지도학습을 활용한 인공지능 신경망) 기반 배터리 데이터를 패턴화하는 방식으로 인공지능이 더 효율적으로 작용할 수 있다면서 이를 위해선 다양한 시계열 데이터가 수집돼야 하며, 여러 개의 시계열 패턴을 하나의 신호로 압축한 결과물를 인공지능 학습에 활용할 수 있다고 전했다.

배터리 고장 진단, 인공지능 활용으로 관리 고도화

배터리 관리 시스템 BMS 필요성 제기

기사입력 2023-08-29 18:52:23

[산업일보]
세미나허브가 29일 서울 상암동 DMC 타워 대회의실에서 ‘전기차/ESS 배터리 안전성 평가 및 화재 대응 방안 세미나’를 마련했다.

발제자로 나선 충남대학교 전기공학과 김종훈 교수는 효율적인 배터리 관리 시스템을 위한 인공지능 기반 BMS(Battery Management System)의 필요성을 주목했다.

BMS는 배터리 전압, 전류, 온도 등 정보 측정 및 수집하고, 축적된 정보를 바탕으로 배터리 이상 징후를 진단하면서 배터리가 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 돕는 관리 시스템이다.

김종훈 교수는 “배터리 오용에 따른 손상으로 고장 및 화재 발생 가능성이 증가하기 때문에 이를 조기에 예방할 수 있는 솔루션이 필요하다”면서 이를 위해 인공지능이 활용돼야 한다고 강조했다.

지도학습과 비지도 학습을 통한 인공지능 고장 진단 모델을 소개한 김 교수는 “특히 비지도 학습을 통한 인공지능 고장 진단은 고장 데이터가 없는 상태기 때문에, 제한된 조건에서 추가된 조치가 필요하다. 이에 인공지능 네트워크 구조를 보강함으로써 기존 정상 데이터만을 사용해야 했던 부분을 해소할 수 있다”라고 설명했다.

또한, 오토인코더(AutoEncoder, 비지도학습을 활용한 인공지능 신경망) 기반 배터리 데이터를 패턴화하는 방식으로 인공지능이 더 효율적으로 작용할 수 있다면서 이를 위해선 다양한 시계열 데이터가 수집돼야 하며, 여러 개의 시계열 패턴을 하나의 신호로 압축한 결과물를 인공지능 학습에 활용할 수 있다고 전했다.