전기차 배터리 수명 예측: 2700+대 차량 적용·모델 성능 4.6배 개선

전기차(EV)의 상용화와 함께 리튬이온배터리(Li-ion Battery)의 잔존 수명을 정확하게 예측해 배터리 생애 주기를 효율적으로 관리할 필요가 높아졌습니다. 하지만 배터리 보증 수명에 도달할 때까지 운행한 차량이 드물어 활용 가능한 데이터는 현저히 부족합니다. 전기차의 종류, 배터리 스펙 등 단편적인 rule에 기반한 기존의 배터리 수명 예측은 정확도가 떨어지므로 실 운행 패턴을 고려한 개인화된 배터리 수명 예측에 대한 필요가 증가했습니다.

실제 운행 전기차 1000+대에 데이터 수집 장치를 부착해 주행, 충전, 주차 등 관련 데이터를 실시간으로 수집합니다. 수집한 배터리 관리 시스템(Battery Management System) 데이터와 운행 패턴을 분석해, 상용 전기차(EV) 배터리 잔존 수명을 예측하는 모델을 개발합니다. 또한, 다양한 운행 패턴과 운행 조건 및 환경이 반영되도록 운행 패턴을 주 단위로 분석하고 모델을 정교화해 예측력을 제고합니다.

2700대 이상의 차량에 AI 모델을 확장성 있게 적용해 운행 시나리오를 생성하고 개선합니다. 그 결과, 운행 시나리오 생성 모델은 약 2배, 주 단위 열화량 모델은 약 4.6배 정확도가 높아집니다. 배터리의 생애 주기 모니터링이 가능해져 꼭 필요한 시기에 교체함으로써 전기차 운행이 효율화됩니다. 또한, 교체된 배터리의 잔존 수명에 따라 재사용 방식을 결정할 수 있습니다.