배터리 BMS(배터리관리시스템) 특허로 본 AI 적용 사례

1. AI 기반 SOH 예측 기술: BMS의 핵심 기능 고도화를 위한 특허 전략

배터리 관리시스템(BMS)은 배터리의 상태(State of Charge, SoC 및 State of Health, SOH), 온도, 전압, 전류 등을 모니터링하고 제어하는 핵심 장치로, 전기차 및 에너지저장장치(ESS)의 안전성과 수명을 좌우하는 요소다. 특히 BMS에서 SOH 예측 기능은 잔존 수명(RUL) 예측, 사고 예방, 보증 정책 설계에 있어 핵심 기능으로 자리 잡고 있다. 이러한 예측 성능을 강화하기 위한 접근 방식으로 최근에는 인공지능(AI), 특히 기계학습 및 딥러닝 기반의 SOH 추정 기술이 특허의 주요 트렌드로 부상하고 있다.

대표적인 AI 적용 방식은 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반의 시계열 분석 모델이다. 이 모델은 시간에 따른 전압, 전류, 온도 등의 데이터를 입력으로 하여 배터리의 열화 패턴을 학습하고, 정확한 SOH 예측 결과를 도출해 낸다. 미국의 테슬라는 2022년 등록된 특허 US11238977B2를 통해, 실제 주행 패턴 데이터를 수집하고 이를 LSTM 네트워크로 처리하여 SOH를 예측하는 알고리즘을 공개한 바 있다. 해당 특허는 AI 모델이 시간에 따라 가중치를 조정하는 방법을 상세히 기술하며, AI 기반 BMS가 기존 룰베이스 방식 대비 평균 23% 이상 향상된 예측 정밀도를 제공함을 입증하였다.

한국에서도 LG에너지솔루션과 삼성SDI는 최근 AI 기반 SOH 예측 기술 특허를 다수 확보하고 있으며, 주로 AI 모델의 경량화 및 내장형 BMS 칩세트 구현을 위한 특허 군을 형성하고 있다. 예를 들어, "배터리 수명 예측 장치 및 방법" (KR102373822 B1) 특허는 최소한의 연산 자원으로도 SOH를 추정할 수 있는 선형 회귀 기반 알고리즘에 딥러닝 요소를 통합한 기술이다.

AI를 활용한 SOH 예측 특허는 향후 배터리 잔존 가치 평가, 보험상품 연계, 리스 차량 배터리 잔존가 회계 처리 등 다양한 비즈니스 모델로의 확장성을 제공한다는 점에서도 전략적 가치가 높다. 이에 따라 주요 기업들은 SOH 추정 정확도만 아니라 데이터 확보-처리-모형화-보정-적용 전 주기에 대한 포괄적 특허 포트폴리오를 구축 중이다.

2. 이상징후 탐지와 AI 진단: 배터리 화재 예방을 위한 특허 적용

배터리 화재는 전기차 및 ESS 산업에서 가장 심각한 리스크로 간주하며, 이를 사전에 탐지하고 대응하는 기술은 BMS의 필수 기능으로 강조되고 있다. 최근의 특허 흐름은 AI 기반 이상 탐지(Anomaly Detection) 기술을 중심으로 진화하고 있으며, 고전적인 임곗값 비교 방식보다 고차원 변수 조합을 고려한 다변량 AI 모델이 상용화 단계에 진입하고 있다.

대표적인 기술은 Auto encoder 및 Variational Auto encoder(VAE) 기반 이상 탐지 모델이다. 이 방식은 정상적인 데이터 패턴을 학습한 뒤, 입력 데이터와의 복원 오차를 기준으로 이상 여부를 판단하는 구조이며, 비선형적인 열폭주 초기 증상까지도 감지할 수 있다. 중국의 CATL은 “배터리의 내부 단락 발생 전 징후 탐지 시스템”이라는 특허(CN 112945762A)를 통해 Auto encoder를 활용한 온도·전류·전압·충·방전 패턴의 비정상 조합 탐지 방식을 출원하였다. 해당 특허는 실제 화재 사고 데이터 세트로 학습한 AI 모델을 BMS 내에 구현하는 구조로, 초기 이상 징후 발생 후 수 분 내 대응할 수 있는 것을 강점으로 한다.

또한 일본의 토요타는 AI를 이용해 배터리 셀 간 불균형(Balancing Gap)을 실시간 추적하고, 일정 임계치를 벗어난 셀을 조기 격리하는 기술을 특허(JP 2020509469A)로 확보하였다. 이 방식은 특히 다 셀 구조의 EV 배터리 팩에서 한 개 셀의 결함이 전체 시스템 고장으로 확산하는 현상을 차단하기 위한 예방책으로 평가된다.

한국에서는 현대자동차가 클러스터링 기반의 이상 유형 분류에 초점을 맞춘 특허(KR102235783 B1)를 보유하고 있다. 이 특허는 충전 중 과전류, 급격한 온도 상승, 비정상적인 셀 전압 편차 등의 패턴을 사전에 정의하고, AI가 이를 자동 분류해 사고 유형별 대응을 자동화한다는 점에서, 자동 진단 및 대응 시스템(B-DAT)으로 불린다.

이처럼 AI를 이용한 이상 탐지 기술은 BMS의 반응 속도와 판단 정확도를 획기적으로 개선하며, 배터리 화재와 폭발 사고의 근본 예방책으로 자리 잡고 있다. 향후에는 연료전지나 하이브리드 전지 시스템으로도 확장될 가능성이 높으며, 이에 대한 포괄적 특허 전략 수립이 필요하다.

3. AI 기반 충·방전 제어 최적화: 효율성과 수명 동시 확보 특허

배터리 BMS의 또 다른 핵심 역할은 충전 및 방전 제어다. 기존 BMS는 주로 전압/전류 기반의 정적 임곗값 제어 방식을 사용했지만, 최근에는 사용자의 운전 스타일, 주행 환경, 날씨 정보 등을 통합해 동적이고 상황 맞춤형으로 충·방전 전략을 조정하는 AI 제어 방식이 부상하고 있다. 특히 이와 관련된 특허는 수명 연장과 에너지 효율을 동시에 달성하는 지능형 충·방전 기술에 집중되고 있다.

미국 GM은 2021년 등록한 특허(US10992033B2)에서 강화학습(Reinforcement Learning, LR) 기반 충·방전 최적화 알고리즘을 BMS에 적용하였다. 이 특허는 운전 패턴, 평균 속도, 제동 빈도, 평균 기온 등의 외부 입력을 바탕으로 충전 한계 전압과 방전 종료 전압을 실시간 조정하는 AI 정책을 학습한다. 특히 LR 알고리즘의 보상 함수는 배터리 열화율과 연비 개선율을 동시에 고려하며, 평균적으로 8%의 수명 증가와 5%의 효율 향상을 달성한 것으로 보고되었다.

AI를 활용한 충·방전 최적화 특허는 특히 ESS 분야에서 효과가 뚜렷하다. 에너지 사용 패턴이 불규칙하고 전력 요금이 시간대별로 다르기 때문에, AI가 전기요금 패턴을 학습해 충전 시점과 방전 시점을 최적화하는 기술이 실용화되고 있다. 한국전력공사 및 LS일렉트릭은 공동으로 “AI 기반 ESS 충·방전 스케줄링 방법”(KR102295781 B1)을 출원하였으며, 전력 피크를 예측하고 자동으로 대응하는 알고리즘을 구현하였다.

또한 AI 기반 제어 기술은 차량의 운행 경로 예측 정보와 연계되는 경우가 늘고 있다. 예를 들어 현대모비스는 지도 정보 및 내비게이션 데이터를 활용해 주행 후 배터리 잔량을 사전에 예측하고 충전 제어 곡선을 자동 조정하는 기술을 특허화하였다(KR102389933 B1). 이 기술은 배터리 과충전이나 과방전을 방지하여 사이클 수명을 연장하는 데 기여한다.

종합하면 AI 기반 충·방전 제어 특허는 BMS의 기능을 단순 감시에서 지능형 에너지 관리 시스템(AEMS)으로 전환하는 핵심 기술로 부상하고 있으며, 향후 전기차, ESS, 항공 모빌리티 등 다양한 분야에서 차세대 표준으로 자리 잡을 전망이다.

4. AI와 클라우드 BMS 융합: 원격 진단 및 OTA 업데이트 특허 동향

최근 BMS는 단순한 차량 내 장비를 넘어, 클라우드 기반 원격 모니터링 및 진단 기능을 포함한 스마트 BMS로 진화하고 있다. 이러한 흐름의 핵심은 AI 모델을 클라우드에서 학습·보정하고, 결과를 BMS에 무선으로 적용하는 OTA(Over-the-Air) 방식의 구현이다. 이와 관련한 특허 경쟁도 심화하고 있으며, 기술 융합형 특허가 주를 이룬다.

미국의 루시드모터스는 2023년 등록한 특허 US11709485B2에서 클라우드-엣지 연동 AI BMS 아키텍처를 공개했다. 이 시스템은 클라우드 서버에서 수천 대의 차량 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 이상 탐지 및 성능 예측 AI 모델을 주기적으로 학습한 후, 각 차량의 BMS에 OTA로 최적화된 알고리즘을 배포한다. 이 방식은 모델 성능의 지속적인 개선과 차량별 맞춤 제어를 동시에 실현할 수 있다는 점에서 높은 평가를 받는다.

또한, 중국의 BYD는 “차량 간 배터리 데이터 공유 기반 AI-BMS 시스템”(CN 113476281A)을 출원하였으며, 이는 동일 모델 차량의 집단 데이터를 분석하여 공통 결함 패턴이나 최적 운용 조건을 도출하는 기술이다. AI는 클러스터링과 트렌드 분석을 통해 각 차량에 최적화된 배터리 운용 전략을 적용한다. 이 기술은 차량의 고장률을 낮추고 유지관리 비용을 줄이는 데 기여하며, BMS의 SaaS(Software as a Service)화 가능성을 열어주고 있다.

한국에서는 LG CNS 및 현대오토에버 등이 클라우드 BMS 관련 AI 기술을 다수 특허 출원하고 있으며, 특히 AI 학습 모델의 경량화 및 통신 지연 최소화 알고리즘이 주요 내용이다. 현대자동차는 최근 배터리 성능 예측 결과에 따른 자동 OTA 기능을 특허(KR102387109B1)로 확보하였으며, 이 시스템은 충돌·화재·급가속 이력 등을 반영해 AI 모델 파라미터를 주기적으로 최적화한다.

클라우드-AI-BMS 융합 기술은 결국 배터리 사용 이력 데이터의 자산화, 진단 자동화, 예지 정비로 이어지는 B2B 서비스 플랫폼 구축의 기초가 된다. 향후 배터리 구독 서비스, 잔존가 거래, 리스 사업 등으로 확장될 가능성이 매우 높아, 해당 특허 전략은 단순 기술 확보를 넘어 미래 배터리 산업 생태계 지배권 확보의 수단으로 주목받고 있다.