진화하는 이동 습관과 결합된 배터리 화학의 급속한 발전은 배터리 성능을 최적화하는 전통적인 접근 방식에 도전하고 있습니다. 여기에서 초고속 충전의 선구자인 StoreDot의 CEO인 Dr. Doron Myersdorf는 배터리 제조업체가 다양한 운전자 요구 사항을 지원하기 위해 화학 수준에서 배터리 성능의 다용성을 높일 수 있는 새로운 방법을 찾아야 하는 이유를 설명하고 몇 가지 의미를 간략하게 설명합니다. 더 넓은 EV 산업을 위한 새로운 운전 패턴.
Dr. Doron Myersdorf, CEO, StoreDot 전기 자동차(EV) 산업은 놀랍도록 빠른 속도로 진화하고 있으며, 배터리 개발 분야만큼 이보다 더 분명한 곳은 없습니다. 배터리 화학에 대한 근본적이고 새로운 접근 방식을 통해 기술 개발자는 단 5분 만에 EV를 완전히 충전할 수 있는 능력과 같은 5년 전에는 불가능하다고 여겨졌던 문제를 극복할 수 있습니다. 이 모든 노력의 목표는? EV 운전 경험을 최적화하고 오늘날의 주요 채택 장벽인 주행 거리 및 충전 불안을 극복하여 완전한 전기 이동성으로의 전환을 가속화합니다. 그러나 배터리 화학 물질 자체가 계속 발전함에 따라 수명 주기 성능을 최적화하기 위한 업계의 전통적인 접근 방식도 필요하다는 것이 분명해지고 있습니다.
배터리 수명 주기 성능이 전통적으로 측정된 방식을 고려하여 시작하겠습니다. 이는 에너지 밀도, 충전 속도 및 충방전 주기 수의 세 가지 주요 매개변수를 기반으로 합니다. 이러한 변수는 밀접하게 얽혀 있어 하나를 최적화하면 다른 변수가 악화됩니다. 따라서 배터리 최적화는 이 세 가지 매개변수의 최상의 조합을 찾는 데 크게 의존합니다. 여러 면에서 이는 상당히 예측 가능한 프로세스이며, 이는 우리가 배터리를 6시간 동안 충전하면 약 2000번의 사이클을 전달할 수 있다는 것을 의미합니다.
그러나 새로운 배터리 화학 물질의 등장과 함께 배터리 관리 시스템의 정교화 및 운전 습관의 변화가 게임의 판도를 바꾸고 있습니다. 갑자기 배터리 성능이 더 이상 그렇게 결정적이지 않습니다. 대신 차량을 어떻게 운전하고 충전하느냐에 따라 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 이는 우리의 생각도 변해야 한다는 것을 의미합니다. 사실은 정적 함수로서 이전과 같은 방식으로 배터리 성능을 계속해서 최적화할 수 없다는 것입니다. 운전자의 프로필과 관련되어야 하고 동적이어야 합니다.
배터리 기술 개발자에게는 미래의 EV 운전자의 습관을 식별할 필요성이 특히 중요합니다. 배터리 관리 시스템은 운전자의 요구 사항이 변경되는 경우 시간이 지남에 따라 특정 매개변수를 변경할 수 있는 유연성을 제공하지만, 예를 들어 운전자가 직업을 변경하고 갑자기 자동차를 더 자주 또는 장거리 여행을 위해 사용해야 하는 경우 배터리 화학적 성질은 고정되어 있습니다. 이것이 배터리의 선택된 화학 물질과 디자인이 가능한 한 운전자의 예상 요구 사항과 밀접하게 일치하도록 하는 것이 중요한 이유입니다.
이러한 깨달음을 통해 우리는 미래의 EV 운전자가 어떤 모습일지, 그리고 이것이 그들의 운전 및 충전 습관에 어떤 영향을 미칠지 고려하게 되었습니다. 실제로는 수백 가지의 다양한 드라이버 프로필이 있지만 간단하게 3개만 살펴보겠습니다. 첫째, 주로 짧은 여행을 위해 차를 사용하고 집에서 밤새 차를 충전하는 교외 어머니가 있습니다. 스펙트럼의 다른 쪽 끝에는 정기적으로 긴 여행을 하고 종종 호텔에서 하룻밤을 보내는 사업가가 있습니다. 그 또는 그녀를 위해 빈번한 고속 충전은 필수적입니다. 그런 다음 두 극단 사이 어딘가에 있는 운전자가 있습니다. 자동차를 단거리 및 장거리 여행에 모두 사용하므로 완속 충전과 고속 충전이 모두 필요합니다.
이러한 각각의 이야기에는 배터리 사양에 대한 암시가 있습니다. 따라서 예를 들어 드라이버가 항상 고속 충전을 하는 경우 특정 드라이버에 대한 에너지 밀도와 사이클 수명 간의 최상의 균형을 달성하기 위해 이러한 유형의 동작을 기반으로 화학 물질을 최적화하는 방법을 살펴봐야 합니다.
진화하는 이동 습관과 결합된 배터리 화학의 급속한 발전은 배터리 성능 최적화에 대한 기존 접근 방식에 도전하고 있습니다. 운전자의 요구에 따라 배터리 구성 및 설계를 최적화하기 위해 고려해야 할 많은 화학 및 전기 화학 고려 사항이 있습니다. 여기에는 양극에서 흑연, 실리콘 및/또는 기타 준금속의 최적 조합을 설정하고, 올바른 음극 대 양극 부하 비율을 결정하고, 배터리의 상한 및 하한 차단 전압 제한이 안전한 경계 내에 유지되도록 하는 것이 포함됩니다. 그러나 우리가 내리는 각 결정은 배터리 화학 및 디자인의 다른 요소에 영향을 미치므로 디자인 단계에서 이 모든 것을 고려해야 합니다.
우리가 XFC(Extreme Fast Charge) 기술을 개발할 때 극복해야 했던 주요 과제 중 하나는 급속 충전 과정에서 실리콘의 팽창을 관리하는 것이었습니다. 우리는 양극의 전체 구조나 부피에 극적인 영향을 미치지 않으면서 입자가 팽창할 공간을 제공하기 위해 3D 구조로 결합된 나노 입자를 사용하여 이를 달성했습니다. 특정 작동 모델에 맞게 배터리를 설계할 때 운전자에게 가장 중요한 매개변수를 최적화하기 위한 최상의 재료 조합뿐만 아니라 각 조합이 양극 구조에 미치는 영향도 결정해야 합니다. 따라서 예를 들어 XFC와 완속 충전에 최적화된 배터리가 실리콘이 지배적일 수 있지만 XFC 배터리만 고속 충전 과정에서 실리콘의 팽창을 제어하기 위해 나노 입자를 사용해야 합니다.
문제를 더 복잡하게 만드는 것은 양극의 구조가 이온이 음극에서 양극으로 이동할 때 SEI 층의 일부로 사용되는 전해질 및 전해질 첨가제의 유형에 의해서도 영향을 받는다는 것입니다. 첨가제의 선택은 배터리가 XFC에 최적화되어 있는지, 느린 충전에 최적화되어 있는지, 아니면 둘 사이에 최적화되어 있는지에 따라 달라지므로 전체 양극 설계의 일부로 고려해야 합니다.
양극에 사용되는 재료의 조합은 배터리의 상한 및 하한 차단 전압 한계에도 영향을 미치므로 설계 단계에서 고려해야 할 또 다른 변수입니다. 마찬가지로, 차량의 작동 모델이 배터리 셀의 음극 대 양극 부하 비율(C 대 A 비율)에 어떤 영향을 미칠 것인지도 고려해야 합니다. 올바른 C 대 A 비율을 설정하는 것은 모든 충전 및 방전 주기에서 완전히 가역적인 반응이 일어나도록 하는 데 중요합니다. 즉, 모든 리튬이 음극과 양극 사이에서 완전히 앞뒤로 이동할 수 있습니다. 배터리를 설계할 때 각 옵션이 서로 다른 최적화 지점을 제공하므로 리튬 전달의 균형을 맞추기 위해 양극 또는 양극의 크기를 약 5% 늘릴 수 있습니다. 급속 충전에 최적화된 배터리에서는 음극이 약간 커야 하지만 완속 충전에 최적화된 배터리에서는 음극의 크기가 커질 수 있습니다.
EV 배터리의 화학적 성질과 설계가 운전자의 예상 요구 사항에 최대한 가깝게 맞춰지도록 하는 것이 중요합니다. 이는 미래 EV 운전자의 진화하는 요구 사항을 더 잘 충족시키기 위해 배터리 기술을 적용할 수 있는 몇 가지 방법일 뿐입니다. 그러나 보다 고객 중심적인 접근 방식을 채택하면 배터리 성능을 개선하는 것 이상의 이점이 있습니다. 예를 들어, 운전 습관에 대한 데이터를 대규모로 캡처하는 것은 인프라 제공업체가 필요한 충전 지점의 수와 유형(예:각 특정 위치에 완속 충전 또는 급속 충전을 배포할지 여부)을 결정할 때 매우 중요합니다.
이를 위해서는 데이터를 수집하고 관련 이해 관계자에게 배포하는 방법에 대한 표준화된 접근 방식이 필요합니다. 이 프로세스는 구매 시점에서 시작해야 하며 소매업체는 '1-10의 척도에서 고속 충전이 얼마나 중요한가요?'와 같은 일련의 질문을 해야 합니다. 또 다른 접근 방식은 고객에게 Google 운전자 분석을 다운로드할 수 있는 권한을 요청하여 버튼을 터치하여 평균 이동 시간, 거리, 운전 속도 및 충전 습관과 같은 필수 정보에 액세스하는 것입니다. 그러면 소매업체는 고객이 자신의 라이프스타일에 가장 적합한 차량을 선택할 뿐만 아니라 특정 운전 및 충전 습관에 따라 최적의 배터리 유형을 선택하도록 도울 수 있습니다.
더 멀리 내다보면 이 여정의 마지막 정거장이 완전히 맞춤형 배터리를 표준으로 제공할 것임을 알 수 있습니다. 현재 이 목표를 달성하려면 아직 멀었지만 필요한 빌딩 블록을 지금 배치하는 것이 중요합니다. 운전자를 운전석에 단단히 앉혀야만 EV 배터리 개발의 다음 단계가 성공적으로 열립니다.
대규모 운전 습관 데이터를 수집하는 것은 인프라 제공업체가 필요한 충전 지점의 수와 유형을 결정할 때 매우 중요하다는 것을 증명할 것입니다. 