국토교통부 통계누리(2017년~2022년)에 따르면, 작년 한해 대한민국의 자동차 전체 등록대수는 2천550만 대이며 이중 전기차는 39만 대다. 2022년 증가한 차량의 4분의 1은 전기차로 우리나라는 전기차 보급이 빠르게 이뤄지고 있다.

가파른 전기차 보급의 추세만큼 전기차 화재건수 역시 매년 증가하고 있다. 전기차는 내연기관 차량에 비해 화재 발생률은 낮으나 화재 진압이 어려워 대규모 인명 및 재산 피해 발생 가능성이 높다. 때문에 전기차 안전에 대한 신뢰도가 하락하고 있다.

이러한 전기차와 배터리에 대한 불안을 해소하고자 ‘전기차/ESS 배터리 안정성 평가 및 화재 대응방안’ 세미나가 상암동 DMC타워에서 29일 열렸다.

해당 세미나에는 한국산업기술시험(KTL) 정재범 팀장, 충남대학교 김종훈 교수, 한국화학융합시험연구원 김미성 단장을 비롯한 전문가들이 연사로 나서 전기차·배터리의 화재 사례 및 예측, 대응 방안 등을 소개했다.

ESS 화재 예방, Operation Range가 키포인트
이차전지 시장이 증가하며, 리튬배터리의 활용범위 역시 전 세계적으로 확장되고 있다. 국내는 ESS(Energy Storage Sytem)를 중심으로 2018년까지 빠르게 증가하고 있었지만 잇따른 화재 발생으로 주춤하고 있다.

한국산업기술시험(KTL) 배터리 융합 기술팀 정재범 팀장은 “ESS는 사고발생과 보조금 축소로 성장세가 둔화됐다”라며 “그러나, 그린뉴딜에 정책에 필수적인 요소라 장기적으로는 다시 증가할 것”이라고 말했다.

ESS는 생산된 전력을 배터리와 같은 저장장치에 저장했다가 필요한 시기에 공급해 에너지 효율성을 높이는 시스템이다.

주로 ▲피크저감용 ▲신재생에너지 출력안정화용(태양광, 풍력 발전) ▲주파수 조정용(전력계통 안전용) 으로 사용되는데, 국내에서는 태양광 발전과 피크저감용으로 많이 쓰이고 있다.

정재범 팀장은 “2018년도 기준으로 태양광 발전과 피크저감용으로 ESS가 비슷하게 설치됐지만, 사고는 태양광 발전에서 많이 일어났다”라고 밝혔다.

ESS는 전지시스템(Rack)안에 모듈로 구성돼있고, 모듈은 셀(Cell,단전지)들이 모여서 이루고 있다. 이러한 상태에서 단일 셀이 벨런싱이 깨지는 등의 다양한 원인으로 열 폭주가 발생하고, 이 열이 다른 셀로 연쇄적으로 옮겨지는 ‘열 폭주 전이’가 일어나며 화재가 발생하게 된다.

정팀장은 “국내 배터리화재의 주요한 원인은 배터리 결함, 셀 내부의 단락 때문”이라며 “단락을 방지하고, 열 폭주 후 열 전이되지 않도록 막는 것이 중요하다”라고 해설했다.

또, 그는 “ESS 사고 조사 결과, 대부분 충전 후 휴지 과정이었다”라고 설명했다. SOC(State of Charge, 충전 상태)를 상향 후 사고가 발생했다는 것.

정재범 팀장은 “충전율 제한 하향 등 Operation Range(작동 범위) 조정을 통해 화재를 예방할 수 있다”라고 주장했다.

BMS를 통해 배터리 안전성 확보
BMS(배터리관리시스템)는 배터리의 상태를 측정하고 제어하는 시스템으로 배터리의 안정성 확보에 중요한 역할을 한다.

충남대학교 전기공학과 김종훈 교수는 “BMS의 필요성을 강조하는 것은, 새로운 시스템을 개발하는 것이 아니라, 기존에 있던 것을 최적화·고도화해야 한다는 것”이라며 “화재의 고장과 원인을 분석하고 해결책을 얻고자 한다”라고 말했다.

이 BMS에는 배터리 내부 상태(State-of-x,SOx) 추정 기술(SOx estimation)이 사용된다. 센서로 측정된 데이터를 분석해 배터리의 충전 상태(SOC), 노화 상태(SOH), 전력 상태SOP), 안전 상태(SOS) 등의 다양한 지표를 추정한다. 이러한 지표를 통해 배터리의 이상 상태를 감지하고 예방할 수 있게 되는 것이다.

김교수는 “BMS 최적화·고도화는 인공지능을 기반으로 할 수 있을 것”이라고 언급했다. 배터리의 내부적인 문제로 고장이나 화재 발생 가능성이 증가하는데, 이를 빅데이터를 통해 미리 예지할 수 있는 진단 시스템을 구축할 수 있다.

그는 배터리 고장 진단을 위한 인공지능 알고리즘을 설계하는 방안으로 지도 학습(머신러닝), 비지도학습(딥러닝)을 제시했다. 정상 배터리와 비정상 배터리가 있을 때는 지도 학습, 정상 배터리만 있을 때는 비지도학습을 기반으로 데이터를 검출한다.

김종훈 교수는 “클라우드 BMS를 통해 로컬 데이터 저장장치의 용량과 공간적 한계를 극복할 수 있다”라며 “또, 디지털 트윈과 결합해 BMS 운영환경의 최적화를 수행하는 것도 가능할 것”이라고 설명을 덧붙였다.

사용후 배터리의 재사용·재제조를 위한 표준화
사용 후 배터리의 재사용·재제조는 전 세계적으로 활발히 연구되고 있는 실정이다. 전기차의 보급 확대에 따른 배터리 수요 증가와 더불어, 배터리의 소재인 니켈과 망간 등을 제조하는 과정에서 발생하는 환경 오염을 줄이는데 기여할 수 있기 때문이다.

연사로 나선 한국화학융합시험연구원 이차전지시스템사업단 김미성 단장은 “배터리의 재사용·재제조의 경우 여러 용도에 따라 나눠져 있고, 그에 따라 시험 역시 달라진다”라며 “사용 후 배터리에 대한 국제 표준이 제정돼야 시장이 활성화될 수 있다”라고 제언했다.

한국화학융합시험연구원은 이러한 이유로 사용후 배터리의 재사용·재제조를 위한 국제 표준을 제정하고 있다. BESS(Battery Energy Storage System)의 전반적인 운영사항과 관련된 환경적 문제와 필수 조치사항을 명시하고, 수정·변경 시 안전지침에 대한 가이드라인을 제시를 추진하고 있다.

또한, 사용 후 배터리의 화재를 예방하기 위해 ‘이동형 리튬이온 ESS’의 화재 감지 및 진압 기술·메뉴얼을 개발하고 있다.

김단장은 “계속되는 전기차 사고로 우려가 많은데, 배터리를 재사용·재제조했다고 하면 더 불안감을 느낄 것”이라며 “화재를 조기에 감지하는 시스템을 개발해 이러한 불안요소를 해소할 수 있을 것”이라고 말했다.

한편, ‘전기차/ESS 배터리 안정성 평가 및 화재 대응방안’ 세미나는 세미나허브의 주최로 진행됐다.