에너지 저장의 다음 10년을 결정짓는 것은 '신뢰성'

Henrik Mannesson 에너지 인프라 부문 총괄 매니저가 작성한 글입니다.

낮 시간에 풍부했던 태양광 발전량은 해가 진 직후 줄어들기 시작하지만 가정과 기업, 데이터센터의 에너지 수요는 계속됩니다. 배터리 ESS(에너지 저장 시스템)는 에너지가 생산되는 시점과 필요한 시점을 연결하는 가교 역할을 하고 있습니다.

국제에너지기구에서는 태양광 및 풍력 발전의 급속한 확대를 지원하기 위해 2030년까지 전 세계 에너지 저장량이 1,500GW로 6배 이상 늘어나야 할 것으로 전망하고 있습니다. 이러한 수요 급증은 업계에서 에너지 생산, 저장 및 공급을 바라보는 관점을 바꿔놓고 있습니다.

그러나 저장량 확대만으로는 수요 문제를 해결할 수 없습니다. 저장 시스템의 규모가 커질수록 장기적인 신뢰성이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 운영자는 수요가 증가하거나 재생에너지 발전량이 변동하거나 예상치 못한 전력망 이벤트가 발생할 때 저장된 에너지를 안정적으로 사용할 수 있다는 확신이 필요합니다. 신뢰할 수 없는 시스템은 에너지 공급 자체를 저해할 뿐 아니라, 저비용으로 생산된 전력을 저장해 두었다가 수요와 가격이 최고조에 달할 때 공급할 수 있는 능력도 약화시킵니다.

오늘날 설계 엔지니어들과 이야기를 나누어 보면, 그들의 가장 큰 관심사는 저장된 에너지의 양이 아니라 시스템 수명 전반에 걸쳐 에너지를 안정적으로 공급할 수 있는지 여부입니다. 이들은 현재 4시간 동안 전력을 공급할 수 있는 시스템이 수년 후에도 그에 버금가는 성능을 발휘할 것이라는 확신을 원합니다. 이러한 신뢰성은 배터리 내부에서부터 시작됩니다.

배터리 내부의 과제와 혁신

전력망 규모의 에너지 저장 시스템은 수천 개의 셀을 이용합니다. 비정상적인 발열이나 내부 단락을 포함해 하나의 셀 내부에서 발생한 아주 작은 이상도 전체 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 기존의 배터리 관리 시스템은 전압, 전류 및 온도를 측정하지만, 이러한 측정값은 시스템의 외부적인 동작을 보여줄 뿐 각각의 셀 안에서 일어나는 전기화학적 변화를 반영하지는 못합니다.

셀 내부 상태를 파악할 수 없다면 가장 위험한 고장인 열폭주는 이미 대응이 불가능한 시점에 이르기 전까지 감지되지 않을 수 있습니다. 열폭주는 셀이 방출할 수 있는 속도보다 더 빠르게 열을 발생시키는 자기 가열 연쇄 반응입니다. 온도 센서가 과열 상태를 감지할 시점에는 이미 상황이 되돌릴 수 없는 지경에 이르렀을 수 있으며, 이로 인해 주변 셀, 모듈 또는 전체 시스템이 위험에 처할 수 있습니다.

EKG(심전도)가 심장의 상태를 모니터링하는 것처럼 EIS(전기화학 임피던스 분광법)는 배터리를 모니터링합니다. EIS는 각 셀의 전기화학적 특성 신호를 측정하는데, 이는 해당 셀의 화학적 특성, 사용 연한, 운전 조건에 따라 고유하게 나타나는 일종의 지문과 같습니다. EIS를 사용하면 기존 센서가 접근할 수 없는 셀 내부에서 각 셀의 상태를 실시간으로 지속적으로 파악하여 문제가 심각해지기 전에 경고할 수 있습니다.

EIS 엔진이 통합된 TI의 BQ79826Z-Q1 배터리 모니터는 전력망 규모 배터리 시스템에 예측형 인텔리전스, 실시간 진단 기능 및 셀 수준의 종합적인 데이터를 제공합니다. 이 배터리 모니터는 장치 하나당 더 많은 셀을 모니터링할 수 있어 시스템 복잡성과 비용을 줄이며, 배터리 관리를 단순한 사후 대응형 모니터링에서 지능형 예측 제어로 발전시키고 있습니다.  

예측 모니터링이 운영에 미치는 영향

첨단 배터리 관리 기술이 가능하게 하는 것을 가장 명확하게 보여주는 척도는 시간입니다. 잠재적인 고장을 보다 일찍 파악할 수 있다는 것은 운영 방식 자체를 근본적으로 변화시킵니다. 운영자는 유지보수 계획을 더욱 정밀하게 수립할 수 있으며, 계획되지 않은 다운타임을 줄이고 시스템 상태에 대한 더 강한 확신을 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 지능형 기능은 운영자가 보유한 자산을 활용하는 방식도 변화시킵니다. 충전 상태와 건강 상태가 어떠한지, 장기적인 손상을 유발하지 않고 시스템을 어느 정도까지 방전할 수 있는지에 대한 정확한 정보를 확보함으로써, 운영자는 대규모 ESS 설비를 신뢰할 수 있고 최적화 가능한 자산으로 활용할 수 있습니다.

지능형 에너지 공급의 발전

배터리 수준에서 저장이 더 예측 가능해질수록 전력망 수준에서는 더욱 신속하게 대응할 수 있게 됩니다. 이러한 연결성은 시스템 규모가 커지고 전력망에 대한 통합이 고도화될수록 중요성이 커집니다.

재생에너지 발전량은 수요가 아닌 날씨와 시간대에 따라 증가하거나 감소합니다. 발전량이 많을 때는 동적으로 충전하고, 수요가 증가할 때는 방전하는 저장 시스템은 기존 발전 방식이 제공할 수 없는 유연성을 제공합니다.

에너지 공급을 고속도로에 비유해 보겠습니다. 엔지니어들은 마치 출퇴근 시간대의 교통량을 감당하도록 설계된 도로처럼 전력망이 최대 수요를 처리할 수 있도록 구축했습니다. 하지만 대부분의 시간 동안 그 용량은 충분히 활용되지 못합니다. 배터리 저장 시스템은 에너지를 미리 저장해 두었다가 수요가 증가하기 전에 공급하고, 그렇지 않으면 출력이 제한될 수 있는 재생에너지를 흡수함으로써 이러한 기존 방식을 근본적으로 전환합니다.

산업 시설, 데이터 센터 또는 변전소에 구축된 태양광 발전과 배터리 시스템의 결합과 같은 발전·저장 통합 시스템은 에너지 저장 장치를 수요 지점에 더욱 가깝게 배치합니다. 이러한 분산형 에너지 시스템은 원격 전력원에 대한 의존도를 줄이면서도 높은 신뢰성을 유지하며 운영되어야 합니다.

앞으로의 기회

차세대 에너지 저장 시스템은 지능성, 정밀성 및 보호 기능을 중심으로 발전할 것입니다. 이는 수천 개의 배터리 셀 내부에서 발생하는 현상을 정확히 파악하고, 문제를 조기에 발견하며, 필요한 때와 필요한 곳에 에너지를 안정적으로 공급할 수 있는 능력을 의미합니다.

대규모 유틸리티급 에너지 저장 시스템의 모든 셀을 모니터링하는 데 필요한 반도체 기술은 이제 이미 갖춰져 있습니다. 고급 배터리 관리 기술에 투자하는 조직은 전력망이 가장 필요로 하는 순간에 저장된 에너지를 안정적으로 사용할 수 있다는 확신을 가지고 시스템을 구축할 수 있습니다.