논문 전문 : https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2590116825000670
[출처] Seongho Yoon, Yoonmo Lee, Hong-Keun Kim, Enhancing fast-charging protocols with section based Bayesian optimization for lithium-ion batteries to prevent Li-plating, eTransportation, Volume 26, 2025, 100460, ISSN 2590-1168,
https://doi.org/10.1016/j.etran.2025.100460.
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[논문 요약]
Enhancing fast-charging protocols with section-based Baseyian optimization for lithium-ion batteries to prevent Li-plating
배터리 시스템 환경에서 목적함수 Bayesian Optimization을 기반으로 급속충전 프로토콜을 재설정하고 이것이 Li-plating의 저감이라는 목적에 맞는지까지 평가한 논문입니다.
55.6Ah라고 하니, 실제 EV에 적용되는 대형 배터리 셀을 사용한것으로 파악되며 기존의 MSCC 충전 프로토콜에서 DFN모델을 활용하여 온도, Anode Potential Adaptive하게 적용하는것이 포인트입니다.
Contents
본 논문의 논리 전개는 인상적입니다.
양산용 대형 배터리 셀로 DFN 모델을 구축하고, Li-plating 저감이라는 목표하에 Anode Potential과 온도, 전압에 집중하여 충전프로토콜을 개발하는데 이때 Baseyian Optimization 기법으로 목적함수 최적화를 통해 진행한다는 점입니다.
군더더기 없이 깔끔하게 진행되는것 처럼 보입니다.
COMSOL Multiphysics로 DFN 모델을 개발하였다고하며, 상기 이미지는 모델 시뮬레이션과 실제 실험의 비교 그래프인데 성능도 잘 나오는것 같습니다.
SEI Layer Frowth부터 Degradation에 대한 수식들을 Coupling하고 의도한 MCC Protocol은 Li-plating potential thresholds, SEI 두께 증가 저감, Charging Time, Temperature이 핵심이라고 합니다.
여기서 한가지 든 생각은, MSCC로 설계를 하게되면 여러가지 장점들이 있지만, 한편으로는 아무래도 본 논문은 양산 직접 적용보다는 선행 연구에 가까운 결과물이기에, MSCC라는 제한을 풀고 마치 Pulse Charging처럼 Concentration Tension을 줄일 수 도 있는, 완전한 자유도를 준 상태로 Baseyian Optimization을 했으면 어떨까 하는 생각도있었습니다.
물론, Receding Horizon이나 여러 설계 개발 관점에서 말처럼 쉽지 않다는것은 아는데요, 그래도 꼭 MSCC를 위주로 생성하도록 했어야했을까? 하는 생각도 들었습니다. (논문 서두에 MSCC가 Li-plating에 유의미하게 효과가있다라는 Ref 논문을 적은것을 보기도 했지만서두요)
결과는 흥미로웠습니다. 여러 C-rate에서의 평가, MSCC 테스트에 대해 Li-plating Potential 즉 Anode Potential 을 Monitoring한 그래프인데요, 이것이 0V까지 도달하지않도록, 혹은 특정 +Margin을 가져가도록 설계할수록 Anode 전극 계면에 가해지는 Stress가 줄고 Plating 억제가 된다라는 Axiom아래 진행된것 처럼 보입니다.
본 논문에서는 Safety Margin이라고 표시된 부분이 0.01V인것으로보아 +10mV로 둔것 같습니다.
이러한 방식으로, 여러가지 조건에 대해 설계한 Objective Function을 Optimize하여 프로토콜을 뽑아내는데 충전시간도 단축하면서도 Safety Margin이하로는 절대 도달하지 않는 전류 프로토콜을 만들어내며, 성능향상도 보입니다.
다만, Figure 7을 보면 충전 초반부에 4C의 전류를 인가하는데요, 이것이 과연 셀 SPEC상으로도 가능한 정도의 전류인지는 물음표였습니다.
또한, 읽다가 한가지 의문점이 들었던 점은
25~45'C수준에서도 저항이 2mohm이상이 나온다는것이 과연 제대로된 평가 결과가 맞는가? 라는 생각이 들었습니다.
물론, 측정하는 장비나 혹은 제가 모르는 높은 저항의 셀이 있을 수 있지만,
EV에 적용되는 삼원계 계열의 고성능 배터리가 Fresh 상태에서 2mohm이상을 평균으로 가져가는 경우는 드문것으로 알고있기 때문입니다. (이건 충분히 그럴수도있으나, 저의 개인적인 물음표였습니다.)
Results
논문이 전체적으로 기승전결이 확실하고 잘 정리가 되어있습니다.
저도 이와 비슷한 연구를 하고 있기에, 더욱 흥미롭게 잘 읽었는데요
이런 연구들을 볼수록 배터리 셀도 결국 Software의 중요성에 점차 의존하며 기술 개발이 따라가는구나 라는것이 느껴집니다.
참조
[1] Seongho Yoon, Yoonmo Lee, Hong-Keun Kim, Enhancing fast-charging protocols with section based Bayesian optimization for lithium-ion batteries to prevent Li-plating, eTransportation, Volume 26, 2025, 100460, ISSN 2590-1168,
https://doi.org/10.1016/j.etran.2025.100460. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2023.232805.
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