→‘[BRIDGE 유망기술 Fair①] ‘지속가능한 사회’ 지향하는 유망기술’ 기사에서 이어집니다
폐열 회수해 열전 발전·냉각 시스템 구현
‘지속가능한’ 에너지 사용을 위한 연구·개발도 이뤄지고 있다.
한국재료연구원의 김경태 박사는 ‘폐가스열 회수 열전융합기슬(소재기반 폐열발전 및 능동냉각)’의 설명에 나섰다.
열전 기술이란, 온도 차이와 전기 에너지의 상호 가역적이고 직접적인 에너지 변환을 말한다.
이 과정에서 온도 차이가 있을 때 전기 에너지가 발생하는 것을 제벡(Seebeck)현상이라고 말하고, 반대로 전기 에너지를 부여했을 때 양 간의 온도 차이가 발생하는 것을 페티어(Peltier)현상이라고 부른다.
열전소자에서 발생하는 이러한 열전 현상은 열전 소재에 의해 좌우된다. 이에, 소자 단위에서 전력을 관리하고 모듈을 제작하는 기술을 개발했다는 것이다.
김 박사는 “이 과제에서 수행하고 있는 것은 공장 폐열 또는 대형 선박의 엔진에서 발생하고 버려지는 폐열을 회수해서 200kW급의 열전 발전 시스템을 만들어보자는 것”이라며 “대부분 폐열은 100° 이하의 폐열이 가장 많아, 이 부분을 타깃으로 삼은 소재를 개발하고 있다”라고 말했다.
덧붙여, “현재 이런 소재들은 대부분 중국에서 수입하고 있기 때문에, 소부장적인 차원에서도 본 과제를 통해 대응할 수 있을 것”이라고 했다.
그는 “연구를 진행 중인 기본 개념은, 초대형 LNG 선박 엔진 부위의 폐열을 회수해보자는 것”이라며 “이를 통해 300kW급 정도의 폐열을 회수할 수 있으면 선박 안의 다양한 곳에서 전기 에너지를 사용할 수 있을 것 같다는 수요 기업의 의견이 있었다”라고 전했다.
김 박사의 이어진 해설에 따르면, 300kW급 폐열을 회수하려면 4cm 크기의 열전소자 수천 개를 붙여놔야 하는 수준이다.
이 때문에 김경태 박사와 연구단은 300w급의 파워모듈을 제작하고 있다. 이 파워모듈 안에는, 폐열에서 단위 면적당 0.6w 정도의 전기 에너지를 변환할 수 있는 열전 소자를 개발해야 한다. 또, 이 열전 소자 개발을 위해서는 열전 소재가 필요하다는 것이 현재 연구 흐름이다.
김경태 박사는 “이 파워모듈, 열전소자, 열전소재가 결국 각각의 사업 아이템이 될 수 있다”라며 “세계 수준의 N타입·P타입 열전웨이퍼 제작에 성공했고, 규모 확장을 위한 연구를 추가로 수행하고 있다”라고 전했다.
그러면서, “연구단은 이 열전웨이퍼를 이용해 1만 시간 장기 구동이 가능한지 내구성 평가를 하고 있다”라며 “147w급 파워모듈을 시제작했고, 발전시스템용 테스트배드도 확보했다”라고 말했다.
이 기술에서 가장 중요한 요소 기술은 결국, 열전소재다.
김 박사는 “한국재료연구원은 재료 분야의 차별화된 기술을 다 보유하고 있다”라며 “기존의 웨이퍼가 1인치(in)도 안 됐는데, 연구단에서 2인치까지 크기를 키웠고, 지금은 4인치까지 키우는 기술을 개발하고 있다”라고 언급했다. 이 기술 개발에 성공하면 가격 절감이 가능하다는 것이다.
기술적용 분야에 관해 그는 “폐열 발전이 당연히 시장성이 있지만, 자동차 내부 냉각 또는 가열 시장이 훨씬 크다”라며 “이 때문에 연구 중인 선박 엔진 분야는 물론, 작은 단위의 소자들은 냉장고, 정수기, 모바일 기기로도 상용화가 가능하다”라고 밝혔다.
배터리 재사용, 잔존수명 평가하는 ‘SOH’ 기술이 중요해
전기차 보급확대에 따라 이차전지 수요도 늘고 있다. 그런데, 이차전지의 소재인 니켈과 망간 등을 제조하는 과정에서 발생하는 환경오염을 줄여야 한다는 지적이 나온다. 이 때문에 ‘배터리 재사용·재제조’에 대한 연구가 활발하다.
‘BRIDGE 융합연구개발사업 유망기술 Tech Fair’에서도 ‘안정성 확보 및 SOH 예측 기반의 재사용 전지 기반 ESS 구축 실증화’ 기술이 소개됐다.
‘재사용전지에너지저장연구단’에 소속된 중앙대학교 윤성훈 교수는 “전기차를 10년 정도 사용하고 나면 배터리 교체 주기가 온다”라며 “전기차 1대당 보통 200개 이상의 배터리가 들어있는데, 이중 재사용이 가능한 배터리가 무엇인지 평가해야 한다”라고 말했다.
이어, “이때 배터리의 잔존 가치를 평가하는 ‘SOH(State of Health)' 예측 기술이 필요하다”라고 덧붙였다.
연구단은 기존 SOH 측정기술들이 계산 과정이 매우 복잡하고 배터리 내부 전기화학 현상 포함이 불가능하거나, 배터리의 잔존 기대 수명 평가가 부정확하고 긴 시간이 소요된다는 점을 포착했다.
이를 개선하고자, 연구단은 ‘심층강화학습 기법’을 활용해 이동형 ESS를 운영하는 알고리즘을 확보했다. 여기에 더해, 전력과 수소에너지로 구성된 ‘복합 에너지 네트워크’에 연결된 전기차/수소전기차에 충전 서비스를 제공하는 알고리즘으로 확장한다는 것이다.
윤성훈 교수는 “패배터리 시장은 10년 후 현재보다 1만 배 이상 증가할 것으로 예상된다”라고 전망하기도 했다.
→[BRIDGE 유망기술 Fair③] 기사에서 이어집니다