AI BMS, 배터리 성능과 수명을 지능적으로 관리

AI 기반 배터리 관리 시스템(AI BMS)은 인공지능 기술을 활용해 배터리의 상태를 실시간으로 분석하고, 충전 및 방전 주기를 최적화하며, 열 폭주와 같은 이상 징후를 사전에 감지하여 배터리 수명을 연장하고 안전성을 향상시키는 기술이다. 이 시스템은 머신 러닝 알고리듬을 통해 배터리 셀의 전압, 온도, 전류 등의 데이터를 실시간으로 분석하며, 전기 자동차, 에너지 저장 시스템, 소비자 가전, 산업용 기계 등 다양한 분야에 적용된다.

AI BMS는 배터리의 사용 환경과 목적에 따라 맞춤형으로 작동하며, 저전압 시스템부터 고전압 산업용 애플리케이션에 이르기까지 폭넓은 용도를 가진다. 최근에는 전기차(EV) 시장의 급성장과 더불어, 보다 정밀하고 예측 가능한 배터리 관리의 필요성이 증가하면서 AI BMS 기술의 채택이 확산되고 있다.

저전압에서 고전압까지 적용 확대... 소비자부터 산업용까지 수요 확대

AI BMS는 전압과 응용 분야에 따라 저전압(LV)과 고전압(HV)으로 나뉜다. 저전압 BMS는 주로 전자 스쿠터, 가전제품, 휴대용 기기 등에 적용되어 충전 최적화 및 배터리 수명 연장을 가능하게 한다. AI는 실시간 분석을 통해 과충전이나 열 폭주를 방지하고, 예측 유지관리를 통해 고장을 사전에 방지한다.

반면, 고전압 BMS는 전기차, 산업 기계, 전력망 규모의 에너지 저장 장치에 사용되며, 대형 배터리 팩의 고장 지점을 예측하고 전력 분배를 최적화한다. 특히 AI는 각 셀의 밸런스를 유지하고 적응형 충전을 지원해 전체 시스템의 효율을 극대화한다. 이러한 기술은 규제 강화와 탄소 감축 목표에 대응하기 위한 수단으로 각광받고 있다.

AI BMS 시장은 기업들이 배터리 자산의 사전 예방적 관리의 중요성을 인식함에 따라 성숙기에 접어들고 있다.

시장 참여자들은 배터리 상태를 더 정확하게 예측하기 위해 분석 기능을 개선해 비용 효율적인 소유와 제품 수명 연장을 가능하도록 개발하고 있다. 전 세계적으로 EV 채택이 급증함에 따라, AI 기반 BMS는 신뢰할 수 있는 주행 거리 제공, 소비자 신뢰 보호 및 배기가스 규제 충족에 필수적인 요소가 됐다.

한편, 에너지 저장 사업자들은 재생 에너지 생산 및 그리드 안정성을 최적화하기 위해 예측 분석을 높이 평가한다. 이러한 다각적인 환경은 AI BMS를 지속적인 확장과 광범위한 배치를 앞둔 핵심 기술로 부각한다.

연평균 15% 성장, 2030년 시장 규모 173억 달러 전망

글로벌 시장 분석 기관 밸류에이츠 리포츠(Valuates Reports)가 발표한 '글로벌 AI BMS 시장' 보고서에 따르면 이 시 규모는 2023년 65억 1200만 달러로 추정했으며, 2024년부터 2030년까지 연평균 성장률 15.0%로 성장해 2030년에는 173억 2000만 달러 규모에 이를  것으로 예측했다.

이 보고서는 LV BMS, HV BMS를 포함한 유형별 분석과 소비자 가전, 자동차 분야를 중심으로 한 응용 분야별 분석을 포함하고 있다. 급속한 전기차 보급, 재생에너지 저장 확산, 그리고 AI 기술의 발전이 이러한 시장 성장을 견인하는 주요 요소로 꼽힌다.

시장  성장 요인

밸류에이츠 리포츠는 시장 성장의 주요 요인으로 ▲LV BMS ▲HV BMS ▲자동차 애플리케이션 ▲고급 분석 솔루션 총 5개 분야를 선정했다. 

① LV BMS

저전압(LV) BMS는 특정 전압 임계값 미만의 배터리 시스템(일반적으로 개인 이동 장치 및 소형 에너지 저장 장치에서 발견됨)을 대상으로 해 AI BMS 시장을 활성화한다. 이러한 AI 기반 솔루션은 배터리 상태, 충전 수준 및 사용 패턴에 대한 실시간 통찰력을 제공한다.

저전압 팩의 데이터를 신속하게 분석해 충전 주기를 최적화하고 배터리 수명을 연장한다. LV BMS는 또한 제조업체가 과충전 또는 방전을 방지해 안전 규정을 준수하도록 돕는다. 소비자 가전, 전기 스쿠터 및 휴대용 장비의 수요가 급증함에 따라 신뢰할 수 있는 LV BMS가 필수적이다.

AI 알고리듬은 예측 유지 보수를 가능하게 해 적시에 수리 및 교체를 보장한다. 이러한 포괄적인 접근 방식은 가동 중지 시간과 비용을 줄여 다양한 저전압 애플리케이션에 AI 지원 BMS의 통합을 촉진한다.

② HV BMS

고전압(HV) BMS는 전기 자동차, 산업 기계 및 그리드 규모 에너지 솔루션의 복잡한 배터리 어레이를 관리해 AI BMS 시장 확장을 촉진한다. 이러한 고급 시스템은 높은 부하 조건에서 대형 팩을 모니터링하고 AI를 활용해 고장 지점을 예측하고 전력 분배를 최적화한다.

셀 밸런싱을 더 정확하게 수행함으로써 HV BMS는 전기 자동차의 주행 거리를 최대화하고 산업 환경에서 에너지 처리 능력을 향상한다.

이러한 효율 향상은 낮은 배출량과 친환경 운영에 대한 규제 압력에 부응한다. AI 기반 통찰력은 또한 개별 셀의 스트레스를 최소화하고 전반적인 성능 저하를 줄이는 적응형 충전을 가능하게 한다.

③ 자동차 애플리케이션

한편, 자동차 애플리케이션은 전기 자동차 배터리 팩의 정밀한 모니터링 및 지능형 제어를 요구함으로써 AI BMS 시장 성장을 가속한다.

AI 기반 BMS는 균형 잡힌 셀 전압을 보장하고 주행 거리를 늘리며 더 빠른 충전을 지원해 편의성과 성능에 대한 소비자 기대에 부응한다. 자동차 회사는 배터리 안전을 최우선으로 생각하며 고급 분석 기능을 활용해 이상 또는 잠재적인 과열을 실시간으로 감지한다.

이러한 동적인 접근 방식은 보증 청구를 줄이고 브랜드 신뢰도를 높여 추가적인 전기화 투자를 촉진한다. 또한 커넥티드 카 생태계는 AI BMS 데이터의 이점을 누려 차량 관리자와 최종 사용자가 배터리 상태, 경로 계획 및 유지 보수 일정을 분석할 수 있도록 한다.

④ 글로벌 거버넌스

엄격한 안전 규정은 잠재적 위험을 감지할 수 있는 BMS를 구현하도록 기업에 압력을 가한다. AI 기반 시스템은 미묘한 경고 신호를 감지하고 기존 방법보다 빠르게 대응하는 데 탁월하다.

이러한 보호 계층은 규제 당국과 최종 사용자 모두에게 안심감을 주어 책임 위험을 줄이고 국제 표준 준수를 유지한다. 전압 변동 및 온도 급증에 대한 자동화된 로그는 기업이 사고를 추적하고 프로토콜을 개선하는 데 도움이 된다.

전 세계적으로 무공해 의무가 강화됨에 따라 자동차 제조업체는 AI 기반 BMS 솔루션을 점점 더 많이 채택하고 있다. 이러한 요인들이 결합해 자동차 부문을 AI BMS 채택의 최전선에 위치시킨다.

전 세계적인 전기화 추진은 AI 기반 배터리 관리 시스템에 대한 뜨거운 관심을 불러일으킨다. 각국 정부는 전기 자동차 및 재생 에너지 저장 장려 정책을 시행해 정교한 배터리 모니터링에 대한 수요를 증가하고 있다.

AI BMS는 배터리 사용을 동적으로 최적화해 대규모 배치의 수명과 성능을 향상해 효율을 높인다. 이 기술은 EV의 주행 거리 불안감을 해소하고 재생 에너지원으로부터 안정적인 전력 공급을 보장한다.

충전 및 방전 주기를 규제함으로써 AI BMS 솔루션은 극한 작동 조건과 관련된 위험을 완화한다. 산업계가 화석 연료에서 벗어나면서 기업들은 친환경 에너지 채택을 가능하게 하는 고급 도구에 투자한다.

⑤ 실시간 분석 기반 고급 AI BMS 솔루션

엔지니어들이 에너지 밀도를 높이고 비용을 절감하기 위해 노력함에 따라 새로운 배터리 화학 물질과 구성이 등장하고 있다.

AI BMS는 다층 데이터 스트림을 해석하고 배터리 상태를 유지하기 위해 작동 매개변수를 조정해 이러한 복잡한 아키텍처를 관리하는 데 도움이 된다.

리튬 이온에서 전고체 변형에 이르기까지 각 화학 물질은 고유한 충전 및 온도 임계값을 나타낸다. 머신 러닝 모델은 이러한 매개변수에 지속적으로 적응해 시간이 지남에 따라 배터리 성능을 개선한다.

이러한 적응성은 제조업체가 안전성과 신뢰성을 저하시키지 않고 새로운 재료를 탐색할 수 있도록 한다. 복잡한 설계는 AI 기반 고장 감지 기능의 이점을 누려 문제가 있는 셀을 신속하게 격리하고 비용이 많이 드는 시스템 오류를 방지한다.

산업계는 운영 연속성 및 안전을 보장하기 위해 배터리 상태에 대한 즉각적인 피드백을 요구한다. AI BMS는 전류, 전압 및 온도 데이터를 실시간으로 분석해 문제가 확대되기 전에 편차를 식별함으로써 이러한 요구를 충족한다. 이 사전 예방적 접근 방식은 전기 버스, 배송 차량 및 산업 장비의 가동 중지 시간을 단축한다.

또한 실시간 분석을 통해 변화하는 조건에서 에너지를 효율적으로 분배하는 동적 부하 균형 조정이 가능하다. AI BMS는 즉석 조정을 용이하게 함으로써 조직이 계획되지 않은 중단 또는 유지 보수 비용을 최소화하면서 생산성을 유지하도록 돕는다.

무선 업데이트는 이러한 지능 계층을 더욱 개선해 시스템 정확도를 지속적으로 향상시킨다. 기업들이 배터리 의존적인 운영을 확장함에 따라 실시간 통찰력은 필수 불가결해지고 지속적이고 데이터 중심의 감독을 제공하는 AI 지원 솔루션에 대한 시장의 인식을 강화한다.

이러한 고급 분석은 반복적인 문제를 방지하는 설계 개선을 안내한다. 이러한 안전 이점은 전기 항공, 의료 기기 및 대중 교통과 같은 부문으로 확장된다.

고급 AI BMS 솔루션은 초기 비용이 많이 들 수 있지만, 대량 생산과 기술 성숙은 단위 비용을 꾸준히 낮춘다. 하드웨어 소형화, 더 나은 칩셋 및 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크는 진입 장벽을 낮춘다. 물량 확대를 통해 센서 및 통신 모듈의 조달 비용도 절감된다.

동시에 개선된 제조 공정은 조립 시간을 단축해 가격 경쟁력을 높인다. 결과적으로 중소기업은 한때 대기업 전유물이었던 정교한 AI BMS 도구를 이용할 수 있게 된다. 이러한 민주화는 소매, 제조 및 주거용 에너지 저장 부문 전반에 걸쳐 광범위한 채택을 촉진한다.

시간이 지남에 따라 비용 절감은 AI BMS를 전문적인 추가 기능에서 기본 요구 사항으로 전환시켜 지속적인 시장 성장을 촉진한다. 저렴하고 효율적인 솔루션은 사용자 기반을 계속 확장해 AI BMS 시장의 성장세를 확고히 한다.

규제 요구 충족과 안전성 확보가 기술 확산의 필수 조건

AI BMS 기술의 확산에는 엄격한 안전 규정의 충족이 필수적이다. 단락, 열 폭주, 전압 급변 등으로 인한 사고를 방지하기 위해 정교한 감지 기능과 신속한 대응 능력이 요구된다. AI 기반 시스템은 기존 BMS보다 더 미묘한 징후도 포착할 수 있으며, 위험 발생 전 사전 조치를 가능하게 한다. 이로 인해 전기 항공, 의료기기, 대중교통 등 고위험 분야에서 AI BMS의 수요가 증가하고 있으며, 이러한 안전 요인은 시장 성장을 더욱 촉진하고 있다.

시장 현황

AI BMS 시장은 유형별로 LV BMS와 HV BMS로 나뉘며, 각각 가전, 개인 전동기기, 전기차, 에너지 저장 장치 등에서 활용된다.

지역별로는 중국을 중심으로 한 아시아 태평양 지역이 전기차 생산과 AI 솔루션 육성 측면에서 강세를 보이고 있으며, 유럽은 기후 친화 정책을 통해 탄소 배출 저감을 위한 AI 기반 에너지 저장 솔루션 채택을 확대하고 있다. 북미는 강력한 기술 생태계와 벤처 캐피털 투자 덕분에 혁신 속도가 빠르다.

응용 분야별로는 자동차 산업이 가장 큰 비중을 차지하며, 커넥티드카 시스템과 통합된 배터리 관리 수요가 증가하고 있다. 산업용 에너지 시스템과 소비자 가전 역시 AI BMS의 도입을 확대 중이며, 특히 데이터 기반 유지관리와 효율적 에너지 사용이 중요한 환경에서 높은 관심을 받고 있다.

AI BMS 시장에는 다양한 글로벌 기술 기업이 참여하고 있다. 주요 기업으로는 매스웍스(MathWorks), 앤시스(Ansys), 인피니언 테크놀로지스 AG, 블루윈드(Bluewind), 두코시(DucoSi), 이온에너지(Ion Energy Inc.), 화웨이(Huawei), 오토사(Autosar), 이트론 테크놀로지스(Eitron Technologies) 등이 있다.

이들 기업은 고도화된 알고리듬 개발, 통합 관리 시스템 구축, 신형 배터리 화학 대응 등 다양한 기술적 역량을 기반으로 시장 점유율 확대를 위해 경쟁하고 있다. 각 사는 산업 특화 솔루션과 고신뢰성 플랫폼을 통해 고객사 확보에 주력하고 있으며, AI와 배터리 기술의 융합을 통해 지속 가능한 에너지 관리 혁신을 선도하고 있다.