배터리 SoC(충전 상태) 추정 방법

SoC 추정이 필요한 이유와 실제 활용 분야

배터리 기반 시스템에서는 현재 배터리의 잔여 용량을 정확히 추정하는 것이 제품의 신뢰성과 사용자 만족도를 결정짓는 중요한 요소입니다. 배터리 SoC(State of Charge)는 남은 전하량을 백분율로 표현한 개념으로, 스마트폰, 노트북, 전기차, 산업용 장비 등 거의 모든 휴대형 전자기기에서 실시간으로 표시됩니다. 하지만 SoC는 단순히 전압을 측정하는 것만으로 정확하게 산출할 수 없는 변수이며, 정확한 추정을 위해 다양한 측정 방식과 알고리즘이 조합되어야 합니다.

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기본적인 전압 기반 SoC 추정 방법

가장 단순한 방식은 배터리의 터미널 전압을 측정하고 이를 기준 테이블(OCV Curve)에 대입하여 SoC를 계산하는 것입니다. 이 방식은 회로 구성과 연산이 간단하다는 장점이 있지만, 부하가 걸리거나 온도가 달라지면 전압이 순간적으로 변동되어 실제 SoC와 오차가 발생합니다. 따라서 휴지 전압(Idle 상태에서의 전압)을 기준으로 삼거나, 전압 변화에 따른 보정 알고리즘을 추가하여 안정성을 높여야 합니다. 전압 기반 방식은 리튬이온 배터리에서 상대적으로 예측 가능하지만, 니켈계열 배터리처럼 전압 변화폭이 좁은 화학계열에는 적용이 어렵습니다.

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전류 적산(Coulomb Counting) 기반 추정 방식

전류 적산 방식은 배터리에 흐른 전류를 시간에 따라 누적하여 SoC를 계산하는 정밀한 방법입니다. 이 방식은 실제로 충전 또는 방전된 전하량을 계산하기 때문에, 전압에 비해 훨씬 정밀한 추정이 가능합니다. MCU와 션트 저항 또는 전류 센서(예: INA219, MAX17043)를 이용해 흐르는 전류를 측정하고, 일정 시간 간격으로 적분하는 방식으로 구현됩니다. 하지만 초기 상태에서 SoC 기준값이 정확하지 않으면 누적 오차가 쌓일 수 있고, 드리프트나 전류 측정 에러가 장기적으로 오차를 발생시킬 수 있기 때문에 보정 로직이 반드시 필요합니다.

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하이브리드 방식: 전압 + 전류의 통합 알고리즘

보다 정밀한 SoC 추정을 위해 전압 기반과 전류 기반 방식을 함께 사용하는 하이브리드 방식이 주로 활용됩니다. 예를 들어, 정지 상태에서는 OCV 곡선을 사용하고, 동작 중에는 Coulomb Counting을 이용하며, 일정 주기마다 기준 전압과 비교해 Drift를 보정하는 구조입니다. 이 방식은 계산 복잡도는 증가하지만, 다양한 환경 변수(온도, 부하)에 대해 유연하게 대응할 수 있어 상용 장비에 가장 많이 적용됩니다. 배터리 관리 IC(BMS) 또는 MCU에서 이러한 알고리즘을 직접 구현하거나, 이미 SoC 추정 기능이 내장된 IC(예: MAX17055)를 사용할 수도 있습니다.

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SoC 알고리즘 구현 시 MCU의 역할

MCU는 센서 데이터 수집, 연산, 저장, 보정 기능을 담당하며, SoC 알고리즘의 핵심 운용자 역할을 합니다. ADC를 통해 배터리 전압을 주기적으로 샘플링하고, 전류 센서를 통해 실시간 전류값을 얻어야 합니다. 수집된 데이터를 기반으로 SoC를 계산한 뒤, EEPROM이나 Flash에 저장하거나 통신 포트를 통해 외부 시스템에 전송할 수 있습니다. 알고리즘 구현 시에는 MCU의 연산 처리 속도, 메모리 크기, 타이머 해상도 등을 고려하여 연산 로직의 정확도와 속도를 최적화해야 합니다.

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온도 변화에 따른 SoC 보정 필요성

배터리는 온도에 매우 민감한 특성을 가지며, 특히 전압 기반 SoC 추정 시 온도 변화로 인한 전압 드롭이 발생합니다. 예를 들어 저온 환경에서는 내부 화학 반응이 느려져 전압이 낮게 나타나 SoC가 낮게 계산되는 경우가 발생합니다. 이를 보정하기 위해 온도 센서를 이용해 현재 배터리 온도를 측정하고, SoC 계산식에 온도 계수를 반영해야 합니다. 일부 고급 BMS 칩셋은 온도에 따른 전압 보정 테이블을 내장하여 자동으로 보정하는 기능을 제공합니다.

 

 

션트 저항 및 센서 선택 시 고려할 사항

전류 측정을 위한 션트 저항은 너무 큰 값을 사용하면 전력 손실이 커지고, 너무 작은 값을 사용하면 측정 분해능이 떨어지므로, 적정값(보통 0.01Ω~0.1Ω)의 정밀 저항을 선택해야 합니다. 저항의 온도 계수도 오차 요인이 되므로, 저온도계수(Metal Foil Type)의 부품을 사용하는 것이 바람직합니다. 전류 센서는 바이패스 방식 또는 고측(high-side)/저측(low-side) 구성에 따라 선택되며, 제품의 요구 정밀도, 부하 전류 범위, PCB 크기에 맞게 선정되어야 합니다.

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SoC 데이터의 저장 및 리포팅 전략

SoC 데이터를 단순히 MCU 내부에서 연산하는 것 외에도, 외부에 저장하고 시각화하는 작업이 중요합니다. SoC 변화를 일정 주기마다 EEPROM이나 외부 Flash에 기록하여 장기적 데이터 분석에 활용하거나, BLE 또는 UART를 통해 사용자 인터페이스에 전달하는 구조로 구현할 수 있습니다. 예를 들어 전기자전거에서는 SoC 변화를 LCD에 실시간으로 표시하고, 스마트폰 앱과 연동하여 주행 거리 예측 기능까지 제공됩니다. 이러한 기능은 단순히 숫자를 보여주는 것 이상의 사용자 경험을 제공합니다.

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배터리 종류에 따른 SoC 알고리즘 차이

배터리의 화학적 특성에 따라 SoC 추정 알고리즘도 달라집니다. 리튬이온(Li-ion)은 전압 변화폭이 크고 예측 가능한 곡선을 가지므로 전압 기반 방식이 효과적입니다. 반면 리튬인산철(LiFePO₄)은 전압 변화가 거의 없기 때문에 전류 적산 방식이 필수입니다. 또한 니켈계열(NiMH, NiCd) 배터리는 메모리 효과와 자체 방전률이 크기 때문에 보정 로직이 더욱 정교해야 합니다. 따라서 설계자는 사용하는 배터리 셀의 특성을 정확히 파악하고, 그에 맞는 알고리즘을 선택해야 안정적인 SoC 추정이 가능합니다.