현대자동차 유럽수소트럭의 배터리 수명 예측 기술

친환경 기술로 각광받는 수소 자동차의 배터리의 이상을 감지하는 인공지능 알고리즘을 개발합니다.
유럽수소트럭의 핵심부품 수명예측 및 교환주기 최적화를 위한 디지털 트윈 플랫폼을 구현합니다.

배경&목적

• 주요 부품의 실제 잔존 가치 모니터링과 수명 예측을 통해 최적의 교체 주기를 산정하여 제공하여 트럭의 다운 타임을 줄이는 기술의 제공 필요성
• 교환 주기 최적화를 제공하고자 자산관리 서비스를 위한 디지털 트윈의 기본 시스템을 구축하되 대상 부품은 고전압 배터리를 우선 추진하며 향후 대상 부품의 추가가 용이하도록 가능성을 감안하여 설계 구축

Public Cloud 기반 디지털 트윈 플랫폼 시스템 구현

• 확장성이 높은 Public Cloud를 기반으로 하는 디지털 트윈 플랫폼 구축
• 차량 운행정보 수집을 위하여 외부 시스템과 실시간 연계
• 데이터 송수신과 파싱 처리를 하는 Lambda 서비스, 데이터레이크 구축을 위한 ETL 정제서비스, Cloud 기반 인공지능 서비스 구축을 위한 SageMaker 서비스, ML모델의 훈련/테스트/배포/관리 등을 위한MLOps 서비스 등 Cloud기반 기술을 사용하여 개발의 유연성과 효율성을 높임

차량 운행 데이터 수집

• 1600대의 차량에 대해 초당 300포인트 운행 정보를 실시간으로 수신
• 수신한 운행 데이터를 파싱 및 추출, 변환하고 모델 학습을 위한 데이터 레이크 구축

수명/교체주기 예측

• 배터리 SOC 추정 모델 개발 (EKF필터모델)
• 배터리 SOH 추정 모델 개발 (용량상정모델, 데이터기반 GPR모델, 하이브리드모델)
• 배터리 SOH 미래시점 예측모델 개발 (Regression 모델)
• 모델 추론 값 송신

* SOC(State Of Charge)는 현재 배터리의 충전 상태이며 전체 용량 중 충전된 용량 비율을 뜻함
* SOH(State Of Health)는 현재 배터리의 건강 상태로 사용 못하는 열화된 용량을 제외한 가용용량을 뜻함

기대효과

• 부품 중 교체 비용 부담이 큰 부품들의 교체 주기를 추천하는 서비스로 지능적인 서비스 운영 및 비용 절감