벤더 기고 | 에뮬레이션 소프트웨어로 IoT 배터리 성능을 개선하는 4가지 방법

배터리 수명은 사물인터넷(IoT) 인프라의 비용과 신뢰성에 상당한 영향을 미치는 요소다. 배터리 수명은 소비자용 전자 디바이스 구매 시 고려해야 할 중요한 고려 사항인 경우가 많다. 그럼에도 불구하고, IoT 디바이스의 계산된 배터리 수명이 부정확할 가능성이 높다는 사실은 제조업체에 심각한 문제다.

배터리 수명을 측정하는 한 가지 방법은 시간 당 암페어 단위의 배터리 용량을 평균 전류 드레인으로 나누는 것으로, 결과는 시간 단위다. 하지만 실제로는 지나치게 단순한 계산법이다.

실제로 디바이스는 활성, 절전, 최대 절전 모드 등 다양한 전원 모드를 사용하므로 이 공식을 사용하면 결과가 부정확할 수 있다. 정전력 및 정저항 등의 작동 모드는 배터리에서 전류를 다르게 사용하여 배터리의 실행 시간을 변경한다. 배터리 수명을 정확하게 예측하기 위해서는 다양한 시나리오와 디바이스의 일반적인 사용 패턴에 배터리가 반응하는 방식을 정확하게 이해하는 것이 중요하다.

배터리 용량은 다양한 전류 드레인 외에도 평균 방전 전류와 사용 패턴에 따라 달라진다. 그림 1에서는 알칼라인 셀의 방전 전류 수준에 따른 방전 용량의 유의미한 편차를 볼 수 있다.


그림 1. 1,100 mAh 알칼라인 셀, 0.9V 차단 전압 - 방전 용량 편차.

온도 역시 배터리 수명에 영향을 미치는 중요한 요소다. 그림 2에서, 온도가 배터리의 용량 곡선에 어떠한 영향을 미치는지 확인할 수 있다.


그림 2. 1,000 mAh 리튬이온 셀, 3V 종지 전압 - 온도 편차.

다음은 실제 사용량에 비해 계산된 배터리 런타임이 더 길어지게 만드는 추가적인 요소다.

•    배터리 모델/프로파일 사용할 수 없다.
•    배터리 프로파일이 정확한 디바이스 작동 상태로 생성되지 않는다.
•    전류 소비 측정값이 정확하지 않다.
•    전압이 차단 범위에 도달하면 디바이스가 멈추는 경우와 같은 전압 강하가 고려되지 않는다.

배터리 에뮬레이션 및 프로파일링 소프트웨어는 배터리 수명을 정확하게 예측하는 데 사용되는 솔루션이다. 또한 에뮬레이션 소프트웨어는 전류 드레인에 대한 통찰력을 제공해 디바이스 설계를 바꾸고 배터리 런타임을 연장할 수 있도록 지원한다.

본 문서는 다음과 같은 주제를 비롯하여 에뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 배터리 런타임을 연장하는 방법을 설명한다.

1. 고유한 배터리 모델을 생성하기 위해 충전/방전을 통해 배터리를 프로파일링한다.
2. 충전 상태를 에뮬레이션하여 테스트 시간을 줄이고, 안전성을 개선하고, 배터리 수명 연장을 위한 통찰력을 얻는다.
3. 배터리 충전 및 방전을 육안으로 추적하여 용량을 판별한다.
4. 배터리 사이클링으로 용량 손실과 배터리 수명 감소 정도를 판별한다.

고유한 배터리 모델을 생성하기 위한 배터리 프로파일링
배터리의 프로파일링과 특성화가 중요한 이유는 다양하다. 시간이 경과함에 따라 배터리가 방전될 때 배터리가 저장하고 공급할 수 있는 에너지의 양을 파악하는 것도 중요하다. 개방 회로 전압(VOC) 및 내부 저항(IR)은 배터리 방전에 따라 달라진다. 배터리 프로파일이 배터리의 실제 성능을 정확하게 반영하도록 설계하는 것이 중요한다. 그림 3은 일반적인 플롯의 예시다.


그림 3: 키사이트 BV9210B/11B PathWave BenchVue 고급 배터리 테스트 및 에뮬레이션 소프트웨어를 통해 생성된 배터리 프로파일.

또한 특정 방전 조건 및 작동 모드에서 배터리의 성능을 확인하는 것도 중요하다. 배터리 동작에 영향을 미치는 매개변수는 다음과 같다.

•    온도
•    부하 전류 프로파일(정적/동적)
•    정전압, 정전류, 정저항 등의 다양한 작동 모드

이와 같은 매개변수가 배터리 수명에 영향을 미칠 수 있기 때문에 특정 방전 조건에 따라 다양한 배터리 프로파일을 생성하는 것이 중요하다.

충전 상태 에뮬레이션을 통한 테스트 시간 감소, 안전성 개선, 배터리 수명 연장 통찰력 확보
디바이스 테스트에 배터리 대신 배터리 에뮬레이터를 사용하는 이유는 무엇일까?

•    테스트 환경의 더 우수한 안전성
-    에뮬레이터를 사용하면 배터리를 충전 및 방전할 필요가 없다. 배터리 충전 및 방전 주기가 반복되면 위험할 수 있다.
•    반복 가능한 결과 구현
-    에뮬레이션된 배터리의 특성은 충전/방전 후 특성이 변동될 수 있는 실제 배터리와 유사하다. 같은 모델도 배터리마다 다를 수 있다.
•    테스트 셋업 시간 감소
-충전 상태(SoC)와 원하는 수준의 수동 배터리 드레인을 즉시 시뮬레이션한다.

배터리 에뮬레이터는 여러 단계로 작동한다. 첫 번째 단계는 배터리 프로파일의 로딩이다. 이 프로파일은 그림 3에 보여진 배터리 전압 및 내부 저항 대 SoC 플롯의 데이터다.  배터리 프로파일은 배터리 모델링 소프트웨어를 통해 프로파일을 측정하거나 배터리 공급업체로부터 프로파일을 받아 생성된다.

프로파일 생성 시 모델링 소프트웨어를 사용하면 프로파일이 배터리 공급업체의 일반 프로파일보다 특정 디바이스의 전류 소비를 더 정확하게 반영한다.  예를 들어, 테스트 대상 디바이스가 동적 전류를 소비할 때 배터리 공급업체가 정전류 소모량을 기반으로 프로파일을 생성하면 일반 프로파일은 도움이 되지 않는다. 그림 4에서는 디바이스의 전류 소비 프로파일이 배터리 프로파일러에 로드된다. 배터리가 완전히 소모될 때까지 소프트웨어가 파형을 반복한다.


그림 4: 키사이트 BV9210B/11B PathWave BenchVue 고급 배터리 테스트 및 에뮬레이션 소프트웨어에 로드된 디바이스 전류 소비 파형.

다음 에뮬레이션 단계는 시작 SoC 및 차단 전압을 선택하는 것이다. 디바이스를 에뮬레이터에 연결하여 배터리 에뮬레이션을 시작한다. 배터리 에뮬레이터가 전류, 충전 또는 방전을 연속으로 측정하고 에뮬레이션된 SoC를 동적으로 계산한다. 에뮬레이터는 SoC에 따라 출력(전압 및 저항)을 지속적으로 변경하여 로드된 배터리 프로파일을 준수한다. 에뮬레이터가 방전되는 경우, 에뮬레이터가 차단 과전압에 도달하면 테스트가 종료된다.


그림 5: BV9210B/11B PathWave BenchVue 고급 배터리 테스트 및 에뮬레이션 소프트웨어를 사용한 배터리 에뮬레이션.

다양한 SoC에 따라 배터리를 빠르게 에뮬레이션하여 디바이스 동작에 대한 깊은 통찰력을 신속하게 얻는다. 그림 6은 디바이스의 전류 드레인에 대한 통찰력을 보여준다. 이 분석에서 측정값을 활용하여 IoT 디바이스 설계를 변경하고 배터리 런타임을 개선할 수 있다.


그림 6: BV9210B/11B PathWave BenchVue 고급 배터리 테스트 및 에뮬레이션 소프트웨어를 사용한 산소 포화도 측정기 의료용 IoT 디바이스의 전류 드레인 분석.

배터리 충전/방전을 육안으로 추적하여 용량 확인
IoT 디바이스의 경우 배터리가 저장하고 전달할 수 있는 에너지를 파악하는 것이 중요하다. 배터리 테스트 및 에뮬레이션 소프트웨어를 사용하면 배터리 충전 및 방전을 육안으로 추적하여 용량을 확인할 수 있다.

소프트웨어는 배터리 충전의 정전류(CC) 및 정전압(CV) 모드를 모두 지원해야 한다. CC 모드로 충전 시 배터리가 최대 용량에 도달하면 소프트웨어가 CC 모드에서 CC 및 CV의 조합으로 전환해야 한다. 이 조합은 배터리가 피크 전압 또는 피크 용량에 가까워질 때 동일한 속도로 충전할 수 없기 때문에 필요하다.

소프트웨어가 배터리 방전 시 정전류, 정저항, 정전력 모드를 지원하는 것도 중요하다. 테스트 및 에뮬레이션 소프트웨어는 디바이스에서 직접 생성되는 전류 소비 프로파일을 만들기 위해 사용된다. 이 기능을 사용하면 실제 전류 드레인과 매우 유사한 프로파일로 배터리를 쉽게 방전할 수 있다. 런다운 테스트 동안 작동하지 않는다면 배터리 드레인 테스트를 수행하기 위해 실제 디바이스를 사용하여 시뮬레이션하기는 어렵다.


그림 7: BV9210B/11B PathWave BenchVue 고급 배터리 테스트 및 에뮬레이션 소프트웨어를 사용한 배터리 충전의 육안 추적.

배터리 사이클링으로 용량 손실 및 배터리 수명 감소 판별
배터리 성능은 충전 및 방전 수명 동안 크게 감소할 수 있다. 따라서 배터리 사이클링 시뮬레이션은 매우 중요하다. 배터리 테스트 및 에뮬레이션 소프트웨어는 간편한 솔루션이지만 소프트웨어가 데이터 로깅을 지원해야 한다. 또한 배터리의 다양한 충전 및 방전 프로파일을 생성하는 기능도 배터리 테스트 및 에뮬레이션 소프트웨어 솔루션에서 중요한 역할을 한다.

여러 충전 및 방전 시퀀스를 결합하면 복잡한 충전 및 방전 사이클링 프로파일을 시뮬레이션할 수 있다. 그리고 시간 경과에 따라 배터리 성능이 어떻게 저하되는지 확인한다. 에뮬레이션 소프트웨어 솔루션은 시퀀스 테스트 조건에서 최대 1,000사이클 작동이 가능하여 배터리의 에이징 영향 및 신뢰성을 판별하기 적합하다.


그림 8: BV9210B/11B PathWave BenchVue 고급 배터리 테스트 및 에뮬레이션 소프트웨어를 사용한 배터리 사이클링 테스트.

요약
전류 드레인 및 배터리 런다운 테스트에는 많은 문제가 존재한다. 수동으로 배터리를 충전 및 방전하는 데 많은 시간이 소요되며, 배터리의 특성이 각기 다르기 때문에 여러 충전 레벨에서 디바이스를 테스트하는 것이 매우 중요하다. 또한 테스트 결과를 비교할 때 배터리 파라미터와 충전 레벨이 동일해야 한다. 실제 배터리로 이러한 목표를 달성하는 것은 매우 어려운 일이다. 그뿐만 아니라 한 번의 충전으로 배터리의 지속 시간을 알아내는 것은 어려울 수 있고 종종 명시된 배터리 수명이 실제와 다른 경우가 많다. 

에뮬레이션된 배터리를 사용하면 이 문제를 해결할 수 있다. 먼저 배터리 모델이 알려진 좋은 레퍼런스를 제공하여 테스트 결과의 정확도를 개선할 수 있다. 또한 엔지니어가 배터리의 충전 상태를 즉각적으로 전환시켜 설계 또는 소프트웨어 변경 사항이 배터리 수명에 미치는 영향을 빠르게 평가할 수 있다. 이를 통해 배터리 수명을 늘리고 디바이스의 크기를 줄이도록 설계를 개선할 수 있다.

소프트웨어 솔루션은 시뮬레이션된 디바이스 전류 드레인을 통해 배터리 런다운을 자동화해 배터리 수명을 정확하게 예측할 수 있는 기능을 제공한다. 정전류를 사용한 배터리 드레인보다 더 정확한 방법이다. 게다가 자동 프로세스는 디바이스를 사용하여 배터리를 수동으로 소모하는 것보다 더 간단하다.  

* 브라이언 휘태커(Brian Whitaker)는 AC 및 DC 전원 공급기 및 전자 부하를 담당하는 키사이트 제품 마케팅 엔지니어다. 키사이트테크놀로지스에 입사하기 전 텍사스 인스트루먼츠, 3M, 솔라윈즈, 핑 아이덴티티에서 근무했다. ciokr@idg.co.kr