배터리 팩 냉각시스템의 열관리 효율 극대화 기술

배터리 열발생 메커니즘과 열관리의 중요성

리튬이온 배터리에서 열발생은 주로 오믹 손실, 분극 손실, 엔트로피 변화, 부반응에 의해 발생한다. 오믹 손실은 배터리 내부저항으로 인한 줄 가열(Joule heating)로, Q = I²R 식에 따라 전류의 제곱에 비례한다. 1C 충전에서 약 2-3W의 열이 발생하지만, 3C 급속충전에서는 18-27W로 급격히 증가한다. 분극 손실은 활성화 과전압, 농도 과전압, 저항 과전압에 의한 것으로, 특히 고율 충방전 시 전체 열발생의 60-70%를 차지한다. 엔트로피 변화는 전극 반응에서의 자유에너지 변화로 인한 것으로, 가역적 열로 분류되지만 온도 상승에 기여한다. 부반응 열은 SEI 층 형성, 전해액 분해, 가스 발생 등으로 인한 것으로 배터리 노화와 함께 증가한다.

 

배터리의 열특성은 열용량, 열전도도, 대류 및 복사 열전달 특성으로 특성화된다. 리튬이온 배터리의 비열용량은 약 800-1000 J/kg·K이며, 열전도도는 방향에 따라 크게 다르다. 적층 방향(through-plane)의 열전도도는 0.2-0.4 W/m·K로 낮지만, 면방향(in-plane)은 20-40 W/m·K로 높다. 이러한 이방성 열전도 특성은 배터리 팩 설계에서 반드시 고려해야 할 요소이다. 18650 원통형 셀에서는 축방향 열전도도가 반지름 방향보다 5-10배 높으며, 파우치 셀에서는 두께 방향보다 면방향이 50-100배 높다. 대류 열전달 계수는 자연대류에서 5-25 W/m²·K, 강제대류에서 25-250 W/m²·K 범위이다.

 

온도 불균일성은 배터리 성능과 수명에 심각한 영향을 미친다. 셀 내부 온도차가 5°C를 초과하면 국부적인 용량 편차가 발생하고, 10°C 이상에서는 리튬 도금이나 전해액 분해 같은 부반응이 가속화된다. 팩 레벨에서 셀 간 온도차가 10°C를 넘으면 용량 불균형이 심화되어 전체 팩의 유효 용량이 감소한다. 연구 결과에 따르면, 40°C와 50°C에서 동시에 운전되는 셀들 중 고온 셀의 수명이 50% 이상 단축되며, 이는 전체 시스템의 조기 교체를 야기한다. 온도가 10°C 상승할 때마다 배터리 수명은 50% 감소하는 아레니우스 관계를 따르므로, 정밀한 열관리가 경제성과 안전성 확보의 핵심이다.

 

배터리 열폭주(thermal runaway)는 최악의 시나리오로, 온도가 130-150°C를 넘으면 발생할 수 있다. 열폭주 과정에서는 SEI 층 분해(90-120°C), 전해액 분해(120-200°C), 양극재 분해(200-350°C), 음극재 분해(350°C 이상) 순으로 발열 반응이 연쇄적으로 일어난다. 각 반응의 발열량은 100-1500 J/g 범위이며, 특히 양극재 분해 시 산소 방출로 인한 연소가 가장 위험하다. ARC(가속속도열량계) 측정 결과, NCM811 배터리에서는 200°C에서 자가가속분해가 시작되어 최대 800°C까지 온도가 상승한다. 따라서 배터리 표면 온도를 60°C 이하로 유지하여 충분한 안전 마진을 확보하는 것이 필수적이다.

 

 

공냉식과 액냉식 시스템의 설계 원리

공냉식 냉각시스템은 공기를 냉매로 사용하는 가장 간단하고 경제적인 방법이다. 자연대류 방식에서는 배터리에서 발생한 열이 주변 공기를 가열하여 부력에 의한 공기 순환을 만든다. 부력은 ρ₀gβΔT 식으로 표현되며, 여기서 β는 열팽창계수, ΔT는 온도차이다. 자연대류의 열전달 계수는 5-15 W/m²·K로 낮아 소형 배터리나 저발열 조건에서만 적용 가능하다. 강제대류 방식에서는 팬이나 블로워를 사용하여 공기를 강제 순환시켜 열전달 계수를 25-100 W/m²·K까지 향상시킬 수 있다. 공기 유속이 1 m/s에서 5 m/s로 증가하면 열전달 계수는 약 2.5배 향상되지만, 팬 동력은 유속의 3제곱에 비례하여 증가한다.

 

공냉식 시스템의 핵심 설계 요소는 공기 유로 최적화이다. 배터리 셀 간격은 열전달과 공간 효율성의 트레이드오프를 고려하여 결정되며, 일반적으로 2-5mm가 사용된다. 좁은 간격은 공간 효율성이 높지만 공기 유동 저항이 증가하고, 넓은 간격은 열전달 효과가 감소한다. 유로 설계에서는 압력 강하와 열전달을 동시에 최적화해야 하며, 직선 유로보다는 지그재그나 나선형 유로가 더 높은 열전달 성능을 제공한다. CFD 해석 결과, 사인파형 유로는 직선 유로 대비 30% 높은 열전달 계수를 보이면서도 압력 강하는 20% 증가에 그친다. 핀(fin)이나 히트싱크를 추가하면 열전달 표면적을 2-5배 증가시킬 수 있지만, 중량과 비용 증가를 고려해야 한다.

 

액냉식 냉각시스템은 물, 에틸렌글리콜 혼합액, 유전성 액체 등을 냉매로 사용한다. 물의 비열용량(4186 J/kg·K)은 공기(1005 J/kg·K)보다 4배 높고, 열전도도(0.6 W/m·K)도 공기(0.025 W/m·K)보다 25배 높아 우수한 냉각 성능을 제공한다. 50% 에틸렌글리콜 수용액은 어는점이 -37°C로 낮아져 추운 환경에서도 사용 가능하지만, 점도가 순수의 3-4배 증가하여 펌프 동력이 증가한다. 액냉식 시스템의 열전달 계수는 500-3000 W/m²·K 범위로 공냉식보다 5-30배 높다. 냉각액 유속이 0.1 m/s에서 1 m/s로 증가하면 열전달 계수는 Reynolds 수에 비례하여 약 10배 증가한다.

 

액냉식 시스템에서 열교환기 설계가 성능을 좌우한다. 콜드플레이트 방식에서는 알루미늄이나 구리 판재에 냉각 채널을 가공하여 배터리와 직접 접촉시킨다. 채널 형상은 직사각형, 원형, 핀형 등이 있으며, 수력직경 2-6mm에서 최적의 열전달/압력손실 특성을 보인다. 마이크로채널 설계에서는 채널 폭 0.1-1mm로 매우 작게 하여 열전달 계수를 크게 향상시킬 수 있지만, 막힘 위험과 높은 압력손실 문제가 있다. 침지식(immersion) 냉각에서는 배터리를 유전성 액체에 직접 담가 최대 열전달 성능을 얻을 수 있지만, 밀봉과 누수 방지가 중요한 과제이다.

 

냉각 성능 예측을 위한 열해석에서는 1차원 집중 매개변수 모델부터 3차원 CFD 모델까지 다양한 접근법이 사용된다. 간단한 뉴턴 냉각 법칙 Q = hA(Ts - T∞)에서 시작하여, 유한요소법이나 유한차분법을 사용한 상세 해석까지 가능하다. 실제 설계에서는 계산 효율성을 고려하여 2차원 또는 준3차원 모델이 널리 사용된다. 모델 검증을 위해서는 실제 배터리 팩에서의 온도 측정 데이터와 비교하여 5% 이내의 오차를 목표로 한다. 상용 소프트웨어로는 ANSYS Fluent, Star-CCM+, COMSOL 등이 사용되며, 배터리 전용 해석 도구로는 AVL FIRE, GT-Power 등이 있다.

 

상변화 물질과 히트파이프를 이용한 고효율 냉각

상변화 물질(PCM, Phase Change Material)은 고체-액체 상변화 시 잠열을 이용하여 온도를 일정하게 유지하는 패시브 열관리 기술이다. 파라핀계 PCM의 융점은 20-80°C 범위에서 조절 가능하며, 잠열은 150-250 kJ/kg 수준이다. 배터리 용도로는 융점 40-60°C인 PCM이 적합하며, 대표적으로 n-octadecane(융점 28°C, 잠열 244 kJ/kg), RT35HC(융점 35°C, 잠열 240 kJ/kg) 등이 사용된다. PCM의 장점은 온도 조절 능력이 뛰어나고 펌프나 팬 같은 능동 부품이 불필요하다는 점이다. 하지만 낮은 열전도도(0.2-0.3 W/m·K)와 액화 후 부피 팽창(5-15%) 문제가 있다.

 

PCM의 열전도도 향상을 위해 다양한 첨가제가 사용된다. 그래핀 나노플레이트를 1-5wt% 첨가하면 열전도도를 2-5배 향상시킬 수 있다. 탄소나노튜브는 0.5-2wt% 첨가로 유사한 효과를 얻을 수 있지만 분산성이 중요한 과제다. 금속 나노입자(Al, Cu) 첨가도 효과적이지만 비중 증가로 인한 침전 문제가 있다. 금속 폼(foam)이나 핀을 PCM 내부에 삽입하는 방법도 사용되는데, 10-20% 부피비의 알루미늄 폼 삽입으로 유효 열전도도를 5-10배 향상시킬 수 있다. 하지만 PCM 용량 감소와 중량 증가는 불가피한 단점이다.

 

마이크로캡슐화 PCM(MEPCM)은 PCM을 마이크로미터 크기의 캡슐에 봉입한 형태로, 누액 방지와 취급 편의성을 제공한다. 멜라민-포름알데히드나 우레아-포름알데히드 수지를 벽재로 사용하며, 캡슐 크기는 1-50㎛ 범위이다. MEPCM을 폴리머 매트릭스에 분산시켜 복합 PCM을 제조할 수 있으며, 이는 기계적 안정성과 형태 안정성을 크게 향상시킨다. 복합 PCM에서 MEPCM 함량은 60-80wt%가 최적이며, 이때 잠열의 70-85%를 유지하면서도 우수한 기계적 특성을 갖는다.

 

히트파이프는 작동 유체의 증발-응축 사이클을 이용한 고효율 열전달 소자다. 구리 파이프 내부에 물, 메탄올, 아세톤 등의 작동 유체를 봉입하고, 내벽에 윅(wick) 구조를 형성하여 모세관 작용으로 응축액을 순환시킨다. 히트파이프의 유효 열전도도는 1000-10000 W/m·K로 구리(400 W/m·K)보다 훨씬 높다. 6mm 직경 히트파이프는 20-40W의 열을 전달할 수 있으며, 온도 구배는 1-3°C에 불과하다. 배터리 냉각용으로는 L형이나 U형으로 구부린 형태가 사용되며, 증발부는 배터리와 접촉시키고 응축부는 방열핀이나 냉각팬과 연결한다.

 

히트파이프 설계에서 윅 구조가 성능을 결정한다. 소결 분말 윅은 모세관 압력이 높아(10-50 kPa) 중력 반대 방향으로도 작동 가능하지만, 투과도가 낮아 유동 저항이 크다. 그루브 윅은 투과도가 높지만 모세관 압력이 낮아(1-5 kPa) 수평 방향에서만 효과적이다. 복합 윅은 두 방식의 장점을 결합한 것으로, 미세 분말층과 그루브를 함께 사용한다. 작동 유체 선택도 중요한데, 물은 잠열이 높지만(2256 kJ/kg) 어는점 문제가 있고, 메탄올은 어는점이 낮지만(-97°C) 잠열이 적다(1100 kJ/kg). 배터리 용도에서는 안전성을 고려하여 물 기반 작동 유체가 선호된다.

 

베이퍼 체임버(vapor chamber)는 평판형 히트파이프로, 넓은 면적에서 열을 흡수하여 분산시킬 수 있다. 두께 2-5mm의 얇은 구조로 배터리 팩에 통합하기 용이하며, 열확산 저항이 0.1-0.5°C/W로 매우 낮다. 내부 구조는 히트파이프와 유사하지만 2차원 열전달이 가능하여 국부 가열원에 효과적이다. 최근에는 마이크로 베이퍼 체임버도 개발되어 스마트폰이나 노트북용 배터리 냉각에 적용되고 있다. 제조 기술의 발전으로 대량생산이 가능해지면서 전기차용 배터리 팩에도 적용이 확산되고 있다.

 

능동 냉각과 스마트 제어 알고리즘

능동 냉각시스템은 센서, 액추에이터, 제어기로 구성되어 실시간 온도 제어가 가능하다. 온도 센서는 써미스터, RTD, 열전쌍 등이 사용되며, 배터리 표면 및 내부 온도를 모니터링한다. 써미스터는 반응속도가 빠르고(1초 이내) 정확도가 높지만(±0.1°C) 비선형성과 온도 범위 제한이 있다. RTD는 선형성이 우수하고 장기 안정성이 좋지만 응답속도가 느리다(10-50초). 열전쌍은 넓은 온도 범위(-200~1000°C)에서 사용 가능하지만 정확도가 제한적이다(±0.5-1°C). 배터리 팩에서는 일반적으로 NTC 써미스터를 셀당 1-2개씩 부착하여 온도를 모니터링한다.

 

액추에이터는 냉각 성능을 조절하는 구성요소로, 팬, 펌프, 밸브, 압축기 등이 있다. 가변속 팬은 PWM(Pulse Width Modulation) 제어로 20-100% 범위에서 속도 조절이 가능하며, 소비 전력은 속도의 3제곱에 비례한다. 원심 펌프는 임펠러 속도 조절로 유량을 제어하며, 친화 법칙(affinity law)에 따라 유량은 속도에 비례하고 압력은 속도의 제곱에 비례한다. 3-way 밸브는 냉각수 유로를 전환하여 부분 냉각이나 바이패스 운전을 가능하게 한다. 열전 냉각기(TEC, Thermoelectric Cooler)는 펠티에 효과를 이용하여 능동 냉각과 가열을 모두 수행할 수 있지만, 효율이 낮아(COP 0.5-2) 소형 시스템에만 적용된다.

 

PID(비례-적분-미분) 제어는 가장 널리 사용되는 온도 제어 알고리즘이다. 비례 항(Kp)은 현재 온도 편차에 비례하여 제어량을 결정하고, 적분 항(Ki)은 과거 편차의 누적으로 정상상태 오차를 제거한다. 미분 항(Kd)은 온도 변화율을 예측하여 오버슈트를 방지한다. 배터리 냉각에서는 열적 관성이 크므로 적분 시간은 길게(100-1000초), 미분 시간은 짧게(10-100초) 설정한다. Ziegler-Nichols 방법이나 Cohen-Coon 방법으로 초기 파라미터를 설정한 후, 실제 시스템에서 fine-tuning한다. 다중 온도 제어에서는 각 구역별로 독립적인 PID 제어기를 사용하거나, 마스터-슬레이브 구조로 계층적 제어를 수행한다.

 

모델 예측 제어(MPC, Model Predictive Control)는 시스템 모델을 기반으로 미래 거동을 예측하여 최적 제어 입력을 계산하는 고급 제어 기법이다. 배터리 열모델을 상태공간 형태로 표현하고, 제한 조건(온도 범위, 액추에이터 용량 등)을 고려하여 최적화 문제로 정식화한다. 예측 구간은 1-10분이며, 매 제어 주기(1-10초)마다 최적화를 수행한다. MPC의 장점은 다변수 제어, 제한 조건 처리, 외란 보상이 우수하다는 점이다. 하지만 계산 부하가 크므로 고성능 제어기가 필요하며, 정확한 모델이 전제조건이다. 최근에는 기계학습을 결합한 적응형 MPC도 연구되고 있다.

 

퍼지 논리 제어는 전문가 지식을 규칙 기반으로 구현하는 방법이다. 온도, 온도 변화율, 부하 전류 등을 입력으로 하고, 팬 속도, 펌프 유량 등을 출력으로 하는 퍼지 규칙을 정의한다. "온도가 높고 온도 상승률이 빠르면 냉각을 강하게 한다" 같은 언어적 규칙을 수학적으로 처리한다. 퍼지화(fuzzification), 추론(inference), 역퍼지화(defuzzification) 과정을 거쳐 제어 출력을 생성한다. 퍼지 제어는 비선형성과 불확실성에 강하지만, 규칙 설계가 주관적이고 최적성 보장이 어렵다는 단점이 있다.

 

강화학습 기반 제어는 환경과의 상호작용을 통해 최적 제어 정책을 학습하는 방법이다. 상태(온도, 전류, 환경 조건), 행동(팬 속도, 펌프 유량), 보상(온도 편차, 에너지 소비)을 정의하고, Q-learning이나 Actor-Critic 알고리즘으로 학습한다. 딥 강화학습(DRL)에서는 신경망을 사용하여 복잡한 상태-행동 매핑을 학습할 수 있다. 장점은 모델 불확실성에 강하고 다목적 최적화가 가능하다는 점이지만, 학습 시간이 길고 안전성 보장이 어렵다. 실제 적용에서는 시뮬레이션에서 사전 학습한 후 실제 시스템에서 fine-tuning하는 방식이 사용된다.

 

냉각 성능 최적화와 에너지 효율성 향상

냉각시스템의 성능 지표는 냉각 효과, 에너지 효율성, 균일성, 응답성 등으로 평가된다. 냉각 효과는 최대 온도 억제 능력과 온도 상승 억제율로 측정되며, 목표는 최대 온도를 60°C 이하로 유지하는 것이다. 에너지 효율성은 냉각 성능 대비 소비 전력의 비로 정의되는 COP(Coefficient of Performance)로 평가한다. COP = Qcooling/Wpower 식에서 냉각량 대비 소비 전력이 낮을수록 효율적이다. 공냉식은 COP 10-50, 액냉식은 COP 20-100 범위이다. 균일성은 배터리 팩 내 최대 온도차로 측정하며, 5°C 이하를 목표로 한다. 응답성은 온도 변화에 대한 냉각시스템의 반응 속도로, 시정수 1-10분을 목표로 한다.

 

열저항 네트워크 분석은 냉각시스템 최적화의 기본 도구이다. 배터리에서 최종 방열까지의 열전달 경로를 저항-커패시터 네트워크로 모델링하고, 각 구간의 열저항을 정량화한다. 전도 열저항 Rcond = L/(kA), 대류 열저항 Rconv = 1/(hA), 접촉 열저항 Rcontact = 1/(hcA) 등을 계산한다. 전체 열저항은 각 구간 저항의 합이므로, 가장 큰 저항 구간이 병목이 된다. 일반적으로 배터리-냉각시스템 계면의 접촉 열저항이 가장 크므로(전체의 50-80%), 이 부분의 개선이 가장 효과적이다. 열전도성 접착제(TIM, Thermal Interface Material) 사용으로 접촉 열저항을 50-70% 감소시킬 수 있다.

 

CFD 최적화는 복잡한 유동 및 열전달 현상을 해석하여 최적 설계를 도출하는 방법이다. 설계 변수로는 유로 형상, 핀 배치, 유속 분포 등이 있고, 목적 함수로는 최대 온도, 온도 균일성, 압력 손실 등이 사용된다. 다목적 최적화에서는 유전 알고리즘(GA), 입자 군집 최적화(PSO), 반응 표면법(RSM) 등이 활용된다. 파레토 최적해를 통해 상충하는 목적 함수들 간의 최적 절충점을 찾는다. 메타모델(metamodel) 기반 최적화에서는 크리깅(Kriging)이나 인공신경망으로 대리 모델을 구축하여 계산 부하를 줄인다. 실제 최적화에서는 200-1000회의 CFD 해석이 필요하므로 병렬 계산과 GPU 가속이 활용된다.

 

적응형 냉각 제어는 운전 조건 변화에 따라 냉각 전략을 동적으로 조정하는 기술이다. 배터리 충방전 패턴, 환경 온도, 노화 상태 등을 입력으로 하여 최적 냉각 모드를 선택한다. 예를 들어, 급속충전 시에는 예냉(pre-cooling)을 통해 초기 온도를 낮추고, 방전 시에는 최소 냉각으로 에너지를 절약한다. 겨울철에는 가열 모드로 전환하여 배터리를 예열하고, 여름철에는 강화 냉각으로 고온을 방지한다. 적응형 제어에서는 실시간 열모델 파라미터 추정이 중요하며, 칼만 필터나 순환 최소제곱법을 사용하여 배터리 열용량, 열저항 등을 온라인으로 추정한다.

 

 

차세대 냉각 기술과 통합 시스템 설계

마이크로채널 냉각은 수백 마이크로미터 크기의 미세 채널을 통해 극도로 높은 열전달 성능을 달성하는 기술이다. 채널 수력직경이 1mm 이하에서는 층류 유동에서도 매우 높은 열전달 계수(5000-15000 W/m²·K)를 얻을 수 있다. 이는 표면적 대 부피비가 10000-50000 m²/m³로 매우 크기 때문이다. 마이크로채널에서는 뉘셀트 수가 일정값(3.66-7.54)으로 수렴하는 완전발달 층류 특성을 보인다. 배터리 냉각용 마이크로채널은 폭 0.2-0.8mm, 높이 0.5-2mm, 길이 50-200mm로 설계되며, 구리나 알루미늄으로 제작된다. 제작 방법으로는 미세 가공, 포토리소그래피, 3D 프린팅 등이 사용된다.

 

마이크로채널의 단점은 높은 압력손실과 막힘 위험이다. 압력 구배는 dP/dx = 32μu/Dh² (층류)로 수력직경의 제곱에 반비례하므로, 채널이 작을수록 급격히 증가한다. 길이 100mm, 직경 0.5mm 채널에서 물 유속 1m/s일 때 압력손실은 약 6kPa이지만, 직경 0.1mm에서는 150kPa로 급증한다. 막힘 방지를 위해서는 여과 시스템(1-5㎛ 필터)이 필수이며, 정기적인 역세척이나 화학 세정도 필요하다. 최근에는 자기세정 기능을 갖는 표면 처리나 막힘 감지 센서를 통합한 시스템도 개발되고 있다.

 

잠수식(immersion) 냉각은 배터리를 유전성 액체에 직접 담그는 직접 접촉 방식이다. 유전성 액체로는 광물유, 실리콘 오일, 플루오로카본 계열이 사용되며, 전기 절연성(10¹⁴ Ω·m 이상)과 높은 열전도도(0.1-0.2 W/m·K)를 가진다. 3M의 Novec 시리즈나 Fluorinert 계열이 대표적이며, 끓는점이 50-250°C 범위에서 선택 가능하다. 잠수식 냉각에서는 자연대류만으로도 높은 열전달 계수(100-500 W/m²·K)를 얻을 수 있고, 강제 순환시에는 1000-3000 W/m²·K까지 도달한다. 또한 배터리 전체 표면이 냉각되므로 온도 균일성이 매우 우수하다(±1-2°C).

 

잠수식 냉각의 과제는 밀봉, 액체 관리, 환경 영향이다. 완전 밀폐형 시스템에서는 압력 변화와 열팽창을 고려한 설계가 필요하며, 팽창 탱크나 압력 완화 밸브를 설치한다. 액체 순화 시스템은 펌프, 열교환기, 저장 탱크로 구성되며, 액체 온도를 30-40°C로 유지한다. 일부 유전성 액체는 온실가스 효과가 크므로(GWP 1000-10000) 누출 방지와 회수 시스템이 중요하다. 최근에는 생분해성 유전성 액체나 저GWP 액체 개발이 활발하다.

 

열전 냉각(thermoelectric cooling)은 펠티에 효과를 이용한 고체상 냉각 기술이다. Bi₂Te₃ 기반 열전소자는 전류 방향에 따라 냉각과 가열을 모두 수행할 수 있어 사계절 온도 제어가 가능하다. 열전소자의 냉각 성능은 성능지수 ZT = S²σT/κ로 평가되며, 여기서 S는 제벡 계수, σ는 전기전도도, κ는 열전도도이다. 최신 열전소자의 ZT는 1.2-1.8 수준이며, COP는 1-3 범위이다. 열전 냉각의 장점은 소음이 없고 진동이 없으며, 정밀한 온도 제어(±0.1°C)가 가능하다는 점이다.

 

열전 냉각시스템 설계에서는 열전소자 배치와 방열 최적화가 핵심이다. 배터리 크기에 따라 단일 대형 모듈보다는 다수의 소형 모듈을 분산 배치하는 것이 효과적이다. 각 모듈의 전력은 10-50W 범위이며, PWM 제어로 출력을 조절한다. 고온측(hot side) 방열을 위해서는 히트싱크와 팬을 결합한 공냉식이나 수냉식 방열기를 사용한다. 고온측 온도가 10°C 상승하면 냉각 성능이 20-30% 감소하므로, 효율적인 방열 설계가 중요하다. 최근에는 히트파이프와 열전소자를 결합한 하이브리드 시스템도 개발되어 더 높은 성능을 달성하고 있다.

 

통합 열관리 시스템(ITM, Integrated Thermal Management)은 배터리뿐만 아니라 인버터, 모터, 충전기 등 전기차의 모든 열원을 통합적으로 관리하는 시스템이다. 공통 냉각 루프를 사용하여 부품 간 폐열 회수와 재활용이 가능하며, 시스템 효율성과 소형화를 달성한다. 예를 들어, 겨울철에는 인버터 폐열을 배터리 가열에 활용하고, 여름철에는 배터리 냉각을 위해 에어컨과 연계 운전한다. 4-way 밸브와 다중 루프 설계로 유연한 열 관리가 가능하며, 전체 시스템의 COP를 20-40% 향상시킬 수 있다. 통합 제어 알고리즘에서는 각 부품의 온도, 부하, 효율을 종합적으로 고려하여 최적 운전점을 결정한다.