[논문 전문] : https://www.nature.com/articles/s41560-024-01675-8
[출처] Geslin, A., Xu, L., Ganapathi, D. et al. Dynamic cycling enhances battery lifetime. Nat Energy 10, 172–180 (2025). https://doi.org/10.1038/s41560-024-01675-8
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[논문 요약]
Dynamic cycling enhances battery lifetime
이 논문은 기존의 관념을 부수고자 하는 컨셉의 연구입니다.
기존에는 당연히 충방전 복합 프로파일보다 CC 충방전이 내구에 유리하다라고 생각했습니다. 왜냐하면 △I 자체가 배터리의 Degaradation 및 발열에 영향을 주는 정도가 크다고 생각했기 때문입니다.
하지만, 저도 AI를 연동한 배터리 해석 연구 중 그것이 아니다라는것을 재작년쯤 발견했는데, 본 논문은 실험적으로 다 테스트를 해보면서 검증을 진행했습니다.
Contents
본 논문은 내구 열화 평가를 하는것에 있어 조건의 중요성에 대해 지적합니다.
대부분의 배터리 내구(Cycle) 실험은 CC 충방전 프로파일을 사용하지만, 실제 EV나 ESS와 같은 Application의 운행에서는 전류가 Dynamic하게 변합니다.
그렇기 때문에 Cycle실험을 할때도 단순히 CC 프로파일을 사용하면 되는것이 아니라, 복합 프로파일을 사용해야하는데 이 두가지 실험 방법에 따른 열화 차이를 실험적으로 규명하고자 합니다.
온도는 35'C로 유지하고 다양한 C-rate로 충방전을 24개월간 진행합니다.
여기서 Cycle을 정의하는 평가 지표가 중요한데요 (저는 이게 논문 결과에 어느정도 영향을 주지 않았을까 생각합니다.)
EFC(Equivalent Full Cycles)라고 하여, 논문의 Equation.2에서 EFC = Total capacity throughput/(2*Nominal Capacity) 로 정의합니다.
본 논문의 핵심은 이렇습니다.
1. CC 충방전 내구 시험할때 대비, 동일한 전압 윈도우와 온도 조건하에서 실제 EV 주행 프로파일처럼 충방전 복합실험을 진행하면, 최대 38%까지 수명이 연장됨을 확인했다.
2. EV 주행패턴의 평균 C-rate로 열화에 영향을 미쳤는데 0.3C~0.5C사이의 프로파일에서 가장 수명 연장 효과가 두드러졌다.
3. Rest구간을 충분히 두는것이 중요하다 (Reversible Plating 회복에 의한것으로 추정)
본 논문의 핵심이라 할 수 있는 Figure입니다.
(a)를 보면 1/10C일때 평균 C-rate가 가장 낮음에도 불구하고 가장 빨리 죽는것을 볼수있고, 0.5C정도일때 수명이 길게가는것을 볼 수있는데요.
저는 여기서 논문의 저자와 의견이 다른것이, 단순 C-rate에 의한 이런 영향이라기 보다는 x축이 Cycle이기때문에 C-rate가 낮을수록 동일한 Cycle까지 도달함에 시간이 많이걸리게됩니다. 그렇기때문에 Calender Aging이 반영되어 저런 결과가 나온것이 아닐까싶습니다.
단적으로, 0.1C-rate로 1000Cycle일때와 0.5C-rate로 1000Cycle일때는 실험시간이 5배이상 차이나기때문에 단순히 x축을 1000Cycle로 표기하는것은 무리가 있다고 생각합니다.
(b) 이것은 (a)와 같은 얘기로, 그림만 보면 0.5C일때가 성능이 가장 좋게 나오는것 같지만, 이건 x축을 Cycle로 두었기 때문이라고 생각합니다.
즉, 제가 생각하기에도 본 실험을 하면 논문의 저자와 똑같은 결론에 도달할 수 있다는것에는 이견이 없습니다만,
그 해석과정에서 x축을 시간에 대한게 아닌 Cycle로 두었다는점에서 이 결과가 기인했다고 생각합니다.
만약, x축을 Cycle이 아니라 실험 Time으로 했다면 제가 생각하기에는 1/10C의 내구가 훨씬더 길었을 가능성도 충분히 있다고 봅니다.
따라서, 해석의 차이일뿐 논문의 제목처럼 impact있는 결과가 나왔다고 생각되진 않습니다.
CC충방전에 대한 C-rate별 열화 경향에 대해서는 저는 이렇게 생각합니다. 다만, CC충방전과 Dyanmic Profile의 열화경향성 차이에 대해서는 충분히 Insight가 있다고 생각합니다.
Explanaible AI 기술을 사용했다고하는데, 그냥 SHARP라고 하는 분석기법입니다.
열화에 가장 Correlation이 높은 Feature들을 정리해보면 (b)의 순서대로 7개인데요, 여기서 1/2번은 그렇다쳐도 Rest SOC가 3번째라는점은 매우 insight가 있었습니다.
한국 KENTECH의 송주현 교수님이 이쪽으로 많은 연구를 하시고 계신데, 방치 내구 관점에서의 SOC의 중요성에 대해 다시한번 경각심을 느낄수있는 논문이였습니다.
(d),(e)를 보면 DOD(Depth of Discharge)가 커질수록 음극과 양극중 상대적으로 어디에 열화를 많이주는가를 볼수있는데, 확실히 Anode쪽 열화에 영향을 많이주는것을 확인할 수 있습니다. 이는, 아무래도 Grapite 층상구조상 리튬이 intercalation되고 빠지는 과정에서 저SOC/고SOC에서 데미지가 많이 가기때문이 아닌가 생각되며(실제 저항도 높고), 이는 Silicon을 많이 넣을수록 더욱 두드러지게 현상이 보이지 않을까 생각합니다.
Results
재미있고 인사이트있는 논문이였습니다.
다만, 평균 C-rate를 맞춰놓고 열화경향성을 분석함에 있어 x축이 Cycle이 아니라 Time이어야 더욱 정확하지 않나라고 생각됩니다.
0.1C로 평가하면 당연히 1C로 평가할때보다 물리적 시간만 10배이상 걸려 Time induced Aging이 많이 발생할것이기 때문입니다.
참조
[1] Geslin, A., Xu, L., Ganapathi, D. et al. Dynamic cycling enhances battery lifetime. Nat Energy 10, 172–180 (2025). https://doi.org/10.1038/s41560-024-01675-8
[2] https://www.researchgate.net/publication/386578144_Dynamic_cycling_enhances_battery_lifetime
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