전기차 계기판에 뜨는 배터리 잔량(%)은 사실 직접 측정된 값이 아니다. 배터리의 충전상태(SOC)는 전압·전류·온도 데이터를 알고리즘으로 계산해 추정한 값이며, 이 추정 정확도를 둘러싼 특허 경쟁이 꾸준히 이어지고 있다.
기본 원리
배터리 셀의 비선형적 특성 때문에 SOC(충전상태)·SOH(건강상태)·SOP(출력상태) 같은 값은 직접 측정이 불가능하다. 배터리관리시스템(BMS)은 전압·전류·온도 등 배터리 데이터를 각각의 추정 모델에 입력해 이 값들을 계산해낸다. 친환경차에서는 배터리 성능이 곧 차량 성능과 직결되기 때문에, 이 추정이 얼마나 정확하고 빠른지가 BMS 기술력을 가르는 핵심 지표가 된다.
특허 관점
KR20150109643A(배터리팩 열화 상태 추정 장치 및 방법)의 청구항 핵심은 다단계 연산 파이프라인이다. 상태 정보 센싱부가 전압·전류를 측정하면, 변환 연산부가 이를 개방회로전압(OCV)으로 바꾸고, 추정부가 OCV로부터 SOC를 계산한다. 이 SOC 값은 다시 두 갈래로 쓰이는데 — 한쪽은 SOC 자체로 1차 SOH(건강상태)를 추정하고, 다른 한쪽은 SOC로 열화 팩터를 산출해 미리 만들어둔 룩업 테이블에 대입한 2차 SOH를 구한다. 두 SOH를 필터링부에서 종합해 최종값을 낸다. 단일 알고리즘이 아니라 두 가지 다른 방식으로 각각 SOH를 구한 뒤 교차 검증하듯 필터링하는 이중 추정 구조가 이 특허의 핵심이다.
후속 특허인 KR20230109916A는 여기서 한 걸음 더 나아가 SOC·SOH·SOP를 통칭해 “SOX”로 묶고, 각각을 별도 추정모델로 계산하는 프레임워크를 제시한다. 배터리 데이터에 기반한 개별 추정모델을 필요에 따라 조합·확장할 수 있도록 청구범위를 넓게 설계한 점이 눈에 띈다.
한계와 전망
SOC 추정은 배터리가 새것일 때는 비교적 정확하지만, 사용 기간이 길어질수록 실제 화학적 열화와 알고리즘이 가정한 모델 사이에 오차가 누적된다는 게 근본적 한계다. 이 때문에 특허 흐름은 단일 추정 알고리즘의 정교화보다, 여러 추정치를 교차 검증하고 실시간으로 보정하는 다중 모델 구조 쪽으로 계속 이동하고 있다.