ESS용 배터리 화재 조기감지를 위한 다중 센서 융합 기술

열폭주 전조현상 감지를 위한 고감도 온도 센서 어레이 설계

에너지저장시스템(ESS)에서 발생하는 배터리 화재는 열폭주(Thermal Runaway) 현상에서 시작되며, 이를 조기에 감지하는 것이 안전성 확보의 핵심입니다. 열폭주 전 단계에서는 배터리 내부 온도가 점진적으로 상승하는 특징을 보이므로, 0.1℃ 수준의 미세한 온도 변화를 감지할 수 있는 고감도 온도 센서 시스템이 필요합니다. 분산 온도 감지(DTS, Distributed Temperature Sensing) 기술은 광섬유를 이용하여 수 킬로미터에 걸친 연속적인 온도 측정이 가능하며, 공간 분해능 1m, 온도 분해능 0.01℃의 성능을 달성할 수 있습니다.

 

 

온도 센서 어레이의 배치는 배터리 랙의 열적 특성을 고려하여 최적화되어야 합니다. 각 배터리 모듈의 상단, 중간, 하단에 센서를 배치하여 수직 온도 구배를 모니터링하고, 인접 모듈 간의 열전달 경로에도 센서를 설치하여 화재 전파 방향을 예측할 수 있습니다. 특히 배터리 셀의 양극과 음극 터미널 부근은 저항성 발열이 집중되는 지점이므로 집중 모니터링이 필요합니다. 무선 온도 센서 네트워크를 구축할 때는 IEEE 802.15.4 기반의 ZigBee나 LoRaWAN 프로토콜을 사용하여 전력 소모를 최소화하면서도 신뢰성 있는 데이터 전송을 확보할 수 있습니다.

 

온도 데이터의 처리에는 시계열 분석 기법이 적용됩니다. 정상 상태에서의 온도 변화율은 배터리 충방전 패턴과 주변 환경에 따라 결정되므로, ARIMA 모델이나 LSTM 신경망을 통해 정상 온도 패턴을 학습하고 이상 징후를 조기에 감지할 수 있습니다. 특히 온도 변화율의 2차 미분값이 급격히 증가하는 경우 열폭주의 시작으로 판단할 수 있으며, 이때의 임계값은 배터리 종류와 환경 조건에 따라 적응적으로 조정됩니다.

 

가스 크로마토그래피 원리를 응용한 유독가스 실시간 분석 시스템

리튬이온 배터리의 열분해 과정에서는 일산화탄소(CO), 수소불화산(HF), 포스겐(COCl₂) 등의 독성 가스가 발생하며, 이들의 농도 변화를 실시간으로 모니터링하는 것이 조기 경보의 핵심입니다. 전기화학 센서는 특정 가스에 대한 선택성과 빠른 응답속도를 가지지만, 교차 감응과 장기 안정성에 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 마이크로 가스 크로마토그래피(μGC) 기술이 ESS 화재 감지에 적용되고 있습니다.

 

 

μGC 시스템은 실리콘 웨이퍼 위에 제작된 미세 분리 컬럼을 통해 혼합 가스를 성분별로 분리하고, 열전도도 검출기(TCD)나 질량분석기(MS)로 정량 분석을 수행합니다. 분리 컬럼의 길이는 1-3m이며, 내부 직경 0.25-0.53mm의 모세관에 고분자 고정상이 코팅되어 있습니다. 온도 프로그래밍을 통해 40℃에서 200℃까지 승온하면서 각 성분의 머무름 시간 차이를 이용하여 분리합니다. 전체 분석 시간은 3-5분으로 기존 실험실용 GC 대비 크게 단축되었습니다.

 

 

실시간 분석을 위해서는 자동 시료 주입 시스템과 데이터 처리 알고리즘의 최적화가 중요합니다. 질량유량제어기(MFC)를 통해 정밀한 시료 주입량을 제어하고, 피크 검출 알고리즘은 베이스라인 보정, 노이즈 필터링, 피크 적분을 자동으로 수행합니다. 화재 위험 가스의 농도가 설정 임계값을 초과하면 즉시 경보가 발생하며, 농도 변화 추이를 통해 화재 진행 상황을 예측할 수 있습니다. CO의 경우 10ppm, HF는 3ppm을 초기 경보 기준으로 설정하는 것이 일반적입니다.

 

적외선 열화상과 자외선 화염 검출기의 협력적 영상 분석

열화상 카메라는 배터리 표면 온도의 2차원 분포를 실시간으로 시각화할 수 있는 강력한 도구입니다. 최신 비냉각형 마이크로볼로미터 검출기는 320×240 또는 640×480 해상도에서 0.05℃의 열감도(NETD)를 달성할 수 있으며, 측정 속도는 30-60Hz로 빠른 온도 변화도 추적 가능합니다. ESS 적용 시에는 8-14μm 파장 대역의 장파적외선(LWIR) 카메라가 주로 사용되며, 이는 대기 중 수증기의 흡수가 적어 안정적인 측정이 가능하기 때문입니다.

 

열화상 영상의 분석에는 컴퓨터 비전 기법이 적용됩니다. 온도 분포의 공간적 불균일성을 정량화하기 위해 표준편차, 엔트로피, 그래디언트 크기 등의 통계적 특징을 추출하고, 이들의 시간적 변화를 추적합니다. 특히 핫스팟의 크기와 온도가 지수적으로 증가하는 패턴은 열폭주의 전형적인 특징으로, 이를 자동으로 감지하는 알고리즘이 개발되어 있습니다. 배경 차분법(Background Subtraction)과 형태학적 연산을 통해 정상 온도 영역과 이상 영역을 분리하고, 연결 성분 분석으로 핫스팟을 개별적으로 추적할 수 있습니다.

 

자외선 화염 검출기는 190-280nm 파장 대역의 UV-C 영역에서 방출되는 화염 특유의 신호를 감지합니다. 이 파장 대역은 태양광이나 인공조명에는 거의 포함되지 않아 화염에 대한 높은 선택성을 가집니다. 실리콘 카바이드(SiC) 포토다이오드나 질화갈륨(GaN) 기반 검출기가 사용되며, 응답시간은 1ms 이하로 매우 빠릅니다. 화염의 고유한 플리커링 주파수(1-20Hz)를 분석하여 거짓 경보를 최소화하고, 디지털 신호처리를 통해 화염의 크기와 강도를 정량적으로 평가할 수 있습니다.

 

베이지안 네트워크 기반 센서 융합과 신뢰도 평가 모델

다중 센서에서 획득한 이질적 데이터를 효과적으로 통합하기 위해서는 확률론적 추론 방법인 베이지안 네트워크가 활용됩니다. 각 센서의 측정값을 확률 변수로 모델링하고, 센서 간의 조건부 독립성과 인과관계를 그래프로 표현하여 화재 발생 확률을 계산합니다. 온도, 가스 농도, 열화상, 자외선 신호 등의 관측 증거가 주어졌을 때, 베이즈 정리를 통해 화재 상태의 사후확률을 업데이트할 수 있습니다.

 

네트워크 구조에서는 화재 발생을 최상위 노드로 하고, 각 센서의 측정값을 하위 노드로 설정합니다. 센서 간의 상관관계도 중간 노드로 표현하여 센서 융합의 시너지 효과를 모델링할 수 있습니다. 예를 들어, 온도 상승과 CO 농도 증가가 동시에 관측되면 단일 센서만으로는 얻을 수 없는 높은 화재 확률을 계산할 수 있습니다. 조건부 확률표(CPT)의 파라미터는 실험 데이터나 전문가 지식을 바탕으로 학습되며, EM 알고리즘을 통해 불완전한 데이터에서도 파라미터를 추정할 수 있습니다.

 

신뢰도 평가는 각 센서의 고장 확률과 측정 불확실성을 고려하여 전체 시스템의 신뢰성을 정량화하는 과정입니다. 센서의 신뢰도는 평균 고장 시간(MTTF), 거짓 경보율(FAR), 누락 감지율(MDR) 등의 지표로 평가되며, 이들을 확률 모델에 반영하여 융합 결과의 신뢰 구간을 계산할 수 있습니다. 특히 중요한 것은 단일 고장점(Single Point of Failure)을 방지하기 위한 중복성 설계로, 동일 기능의 센서를 다중으로 배치하거나 서로 다른 원리의 센서를 조합하여 시스템 전체의 강건성을 확보합니다.

 

 

엣지 컴퓨팅 기반 실시간 의사결정과 계층적 경보 시스템

ESS 화재 감지 시스템에서는 millisecond 수준의 빠른 응답이 요구되므로, 클라우드 통신 지연을 피하고 현장에서 즉시 처리할 수 있는 엣지 컴퓨팅 아키텍처가 필수적입니다. ARM Cortex-A 시리즈나 Intel Atom 프로세서 기반의 엣지 게이트웨이에서 센서 데이터 처리, 융합 알고리즘 실행, 의사결정을 모두 수행합니다. GPU 가속을 활용한 병렬 처리를 통해 복잡한 영상 분석이나 기계학습 모델도 실시간으로 실행할 수 있습니다.

 

실시간 운영체제(RTOS)나 Linux RT 커널을 사용하여 결정론적 응답시간을 보장하고, 우선순위 기반 태스크 스케줄링을 통해 중요한 안전 기능이 최우선으로 처리되도록 합니다. 센서 데이터 수집은 인터럽트 기반으로 수행되며, 링 버퍼를 사용하여 데이터 손실을 방지합니다. 융합 알고리즘은 주기적으로 실행되며, 각 센서의 샘플링 주기와 동기화되어 최신 데이터를 기반으로 판단합니다.

 

계층적 경보 시스템은 화재 위험도에 따라 단계적으로 대응하는 구조입니다. 1단계는 전조현상 감지로 온도나 가스 농도의 미세한 변화를 모니터링하며, 2단계는 초기 화재 징후로 여러 센서에서 동시에 이상 신호가 감지되는 상황입니다. 3단계는 화재 확산 단계로 열화상과 자외선 검출기에서 명확한 화염 신호가 감지되는 상황이며, 최종 4단계는 비상 차단으로 전력 차단과 소화 시스템 작동이 자동으로 실행됩니다. 각 단계별로 알람 신호의 종류와 강도가 다르게 설정되어 운영자가 상황의 심각성을 즉시 파악할 수 있습니다.

 

ESS용 배터리 화재 조기감지 기술은 대용량 에너지저장시설의 안전성을 보장하는 핵심 기술로, 다중 센서 융합을 통한 정확하고 신속한 화재 감지가 인명과 재산 피해를 최소화하는 데 결정적 역할을 합니다. 향후 인공지능과 IoT 기술의 발전과 함께 더욱 지능적이고 자율적인 화재 예방 시스템으로 발전할 것으로 기대됩니다.