AI와 분석 기술이 그리드 규모 배터리를 어떻게 혁신하고 있는가

CTRL+Listen Podcast의 이번 에피소드에서는 진행자 James Sweetlove가 TWAICE의 미주 지역 총괄 부사장 겸 제너럴 매니저인 Lennart Hinrichs와 함께 빠르게 진화하는 배터리 에너지 저장 시스템(BESS)의 세계를 살펴봅니다. Lennart는 리튬이온 배터리 유형의 기초와 계통 규모 애플리케이션부터 캘리포니아 덕 커브, 충전 상태(State of Charge) 관련 과제, 그리고 TWAICE의 클라우드 기반 분석 플랫폼이 운영자가 성능을 극대화하고 고장을 예방하며 비용이 큰 계통 패널티를 피하도록 어떻게 돕는지까지 폭넓게 설명합니다.

이 대화는 배터리 열화, 불균형 감지, 예방 정비, 그리고 방대한 데이터셋에서 실행 가능한 인사이트를 추출하는 데 있어 머신러닝의 역할까지 깊이 있게 다룹니다. Lennart는 또한 AI 기반 데이터센터 수요가 에너지 인프라를 어떻게 재편하고 있는지, global battery supply chain의 현황, 관세 영향, 그리고 왜 태양광+저장이 계통 안정성을 위한 가장 현실적인 전진 경로일 수 있는지에 대한 자신의 관점도 공유합니다. 에너지 분야 종사자든, 단순히 배터리에 관심이 있는 사람이든, 이번 에피소드는 현실적인 통찰로 가득합니다.

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핵심 요약

• 계통 규모 배터리(BESS)는 계통 안정성에 필수 요소가 되고 있습니다. 계량기 전단(front-of-the-meter)의 대규모 배터리 에너지 저장 시스템은 재생에너지 발전의 균형을 맞추고, “덕 커브”를 관리하며, 밀리초 단위로 계통 변동에 대응하고, 특히 태양광 보급과 AI 기반 데이터센터 수요가 가속화되는 상황에서 정전을 방지하는 데 핵심적입니다.
• 배터리 성능은 하드웨어만이 아니라 데이터에 달려 있습니다. 리튬이온 BESS는 방대한 양의 데이터를 생성하지만, 진정한 가치는 원시 신호를 실행 가능한 인사이트로 바꾸는 고급 분석에서 나옵니다. 즉, 정확한 충전 상태 추정, 불균형 감지, 열화 추적, 초기 고장 식별을 통해 성능 저하, 패널티, 안전 리스크를 예방할 수 있습니다.
• 열화와 불균형은 숨어 있는 경제적 리스크입니다. 배터리는 시간이 지나면서 불균일하게 열화되며, 이로 인해 충전 불균형이 발생해 사용 가능한 용량과 출력 가용성이 줄어듭니다. 선제적 모니터링이 없으면 운영자는 계통 약속을 이행하지 못하고 상당한 재정적 패널티를 부담할 수 있습니다. 스마트 분석은 예방 정비, 증설 계획, 수익 최적화 운영을 가능하게 합니다.
• LFP 배터리와 태양광+저장이 단기적 승자입니다. 리튬인산철(LFP)은 안전성, 수명, 공급망 측면의 이점으로 인해 계통 저장 분야의 지배적인 화학계로 부상했습니다. 대체 화학계에 대한 기대가 크지만, 점진적인 LFP 개선과 태양광+저장의 결합이 현재로서는 신뢰 가능하고 확장 가능한 청정 에너지 인프라로 가는 가장 빠르고 현실적인 경로입니다.

대본

James Sweetlove: 안녕하세요, 여러분. Octopart가 제공하는 CTRL+ Listen 팟캐스트의 James입니다. 오늘 모신 게스트는 Lennart Hinrichs입니다. Twaice의 미주 지역 총괄 부사장 겸 제너럴 매니저이십니다. 출연해 주셔서 정말 감사합니다. 함께하게 되어 정말 기쁩니다.

Lennart Hinrichs: 함께하게 되어 기쁩니다, James. 오늘 배터리에 대해 조금 이야기하게 되어 기대됩니다.

James Sweetlove: 네, 저도 그렇습니다. 여기서 배우고 싶은 게 정말 많아요. 확실히 흥미로운 주제입니다. 우선 시작으로, 본인 소개와 배경을 조금 말씀해 주시겠어요?

Lennart Hinrichs: 물론입니다. Twaice의 다른 많은 사람들과는 달리, 저는 정식 엔지니어 교육을 받은 사람은 아닙니다. 저는 컨설팅으로 커리어를 시작했고, 2017년에 배터리 최적화에 대한 놀라운 이야기를 들려주던 두 명의 매우 뛰어난 엔지니어를 만났습니다. 당시 저는 솔직히 제 자동차 배터리, 그러니까 작은 시동용 배터리를 정말 교체해야 하나? 정도로 생각했죠. 하지만 그들이 말한 것은 물론 전기차였고, 이미 대학에서 배터리 열화를 최적화하고 이해하기 위한 연구를 시작한 상태였습니다. 저는 그 무렵 Twaice 창립에 합류했고, 확장된 창립 팀의 일원이었습니다. 그 이후 회사 내에서 여러 역할을 맡으며 Twaice의 사업 부문을 구축해 왔습니다. 그리고 2024년부터는 미주 사업을 총괄하고 있습니다. 즉, 영업, 마케팅, 판매 후 제공까지 이곳의 모든 업무를 맡아 고객의 배터리가 성능을 잘 내고 안전하게 운영되도록 지원하고 있습니다.

James Sweetlove: 훌륭하네요. 그럼 Twaice 자체에 대해서도 조금 소개해 주시겠어요?

Lennart Hinrichs: 네, 물론입니다. 앞서 살짝 말씀드렸는데요. Stefan과 Michael은 2014년에 배터리 연구를 시작했습니다. 사실 그들이 처음 한 일은 무려 200킬로와트시 정도의 놀라운 용량을 가진 고정형 배터리를 개발한 것이었습니다. 오늘날 기준으로 보면 아주아주 작은 규모지만, 이미 LFP 저장 시스템이었습니다. 그들은 이를 연구하면서 세컨드라이프 저장장치 개념도 탐구했습니다. 그리고 세컨드라이프 저장장치를 들여다보면 한 가지가 매우 중요해집니다. 바로 배터리의 실제 상태를 이해하는 것입니다. 상태가 얼마나 좋은지, 필요한 기준에 맞게 어떻게 작동하게 할 수 있는지 말이죠. 이를 위해 그들은 지금 우리가 배터리 애널리틱스라고 부르는 소프트웨어, 즉 클라우드 기반 배터리 평가 기술을 개발했고, 이것이 2018년에 Twaice가 되었습니다.

그래서 우리는 battery energy storage system의 모든 데이터를 다룹니다. 즉, 대규모 계통용 배터리와 관련된 데이터라면 셀 데이터부터 각종 변압기 및 PCS 데이터까지 무엇이든 클라우드로 가져와 처리하고, 이를 실행 가능한 형태로 만듭니다. 이렇게 가공된 정보는 저장 시스템의 성능 최적화, 즉 가용성 향상, 차익거래나 보조서비스 수행에 사용할 수 있는 에너지량 확보, 그리고 시스템 내 어떤 결함이든 유지보수 문제나 최악의 경우 안전 문제를 일으키기 훨씬 전에 탐지하는 다양한 솔루션으로 제공됩니다.

많은 분들이 실제로 발생했던 화재 사례를 보셨을 거라고 생각합니다. 여기서 한 가지 말씀드리고 싶은 것은, 이런 일은 매우 매우 드물며 예를 들어 내연기관 자동차나 심지어 발전기보다도 훨씬 안전하다는 점입니다. 다만 눈에 띄는 화재 사례들이 있었고, 이를 사전에 방지하는 것은 정말 중요합니다. 배터리 안전이라는 주제는 더 깊이 이야기할 수 있을 것 같고요. 미리 말씀드리자면, 보통 화재를 일으키는 것은 배터리 자체라기보다 그 더 큰 시스템 안의 다른 요소들인 경우가 많습니다.

James Sweetlove: 그렇군요. 사실 여기서 아주 기본적인 질문을 하나 하고 싶습니다. 조금 엉뚱하게 들릴 수도 있겠지만, 배터리에 대한 일반적인 인식이 배터리 기술의 빠른 발전 속도를 어떤 면에서는 따라가지 못한 것 같기도 하거든요. 그래서 “배터리”라고 하실 때, 요즘 그 용어에 무엇이 포함되는지 전반적으로 설명해 주실 수 있을까요?

Lennart Hinrichs: 네, 여기서는 범위를 조금 넓게 보는 게 좋다고 생각합니다. 대부분의 사람들이 가장 익숙한 배터리는 리모컨에 넣는 작은 AA 배터리일 겁니다. 그건 보통 리튬이온이 아닙니다. 그래서 제가 배터리라고 할 때는 주로 리튬이온 배터리를 말합니다. 그리고 리튬이온 계열 안에서도 다양한 셀 화학계와 폼팩터가 있지만, 여기서는 적용 분야가 더 중요하다고 생각합니다.

가장 대표적인 분야는 소비자 전자기기입니다. 여러분이 iPhone이나 Samsung 기기, 혹은 어떤 기기를 쓰든 그 안에 들어가는 휴대폰 배터리가 여기에 해당하죠. 그리고 또 하나의 매우 큰 적용 분야가 전기차입니다. 여기에는 플러그인 하이브리드, 마일드 하이브리드, 완전 전기차가 모두 포함됩니다.

그리고 제가 주로 다루는 것은 우리가 고정형 배터리라고 부르는 분야입니다. 일반적으로 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 첫째는 주거용으로, 예를 들어 태양광 설비나 태양광 지붕에서 나오는 에너지를 저장하기 위해 집에 설치하는 시스템입니다. 둘째는 흔히 C&I라고 부르는 상업·산업용 배터리입니다. 이는 계량기 후단(behind-the-meter) 애플리케이션으로, 무정전 전원 공급을 보장하거나 정전에 대비하거나, 혹은 피크 셰이빙이라고 하는 작업을 수행하기 위해 사용됩니다. 즉, 장비를 켤 때 큰 전력 피크가 발생하면 이를 깎아내 전력망으로부터 초과 요금을 부과받지 않도록 하는 것이죠.

그리고 현재 우리가 가장 집중하고 있고 실제로 대규모 배치가 이뤄지고 있는 분야는 계량기 전단(front-of-the-meter)의 대형 계통 규모 배터리입니다. 우리는 수백 메가와트시, 때로는 기가와트시 규모의 저장 시스템을 보고 있습니다. 규모를 감 잡을 수 있게 말씀드리면, 배터리로 가득 찬 선적용 컨테이너 수천 개에 달할 수 있습니다.

이를 좀 더 쉽게 연결해서 설명하자면, iPhone은 배터리 셀 하나와 비슷하다고 생각할 수 있습니다. 물론 폼팩터는 다양해서 훨씬 더 큰 셀도 있습니다. 아주 두꺼운 큰 책 한 권, 혹은 책 몇 권 정도가 이런 계통 규모 배터리에 들어가는 배터리 셀 하나의 크기라고 볼 수 있습니다. 그리고 이런 셀 수십만 개가 직렬 및 병렬로 연결되어 충전과 사이클링을 반복하며 결국 자신들의 역할, 즉 계통 안정화를 수행하게 됩니다.

아주 흔한 적용 사례를 말씀드리면, 청중 여러분이 이 부분에 얼마나 익숙한지는 모르겠지만, 전력망에서는 더 넓은 지역 단위에서 소비하는 에너지 양과 정확히 같은 양의 에너지를 항상 생산해야 합니다. 이는 보통 전력회사나 이를 균형 맞추는 ISO/RTO가 담당합니다. 그런데 지금은 태양광과 풍력 보급이 크게 늘고 있어서 발전량이 다소 변동합니다. 여기에 수요 변동도 결합되죠. 사람들은 밤에 집에 있을 때 더 많은 에너지를 사용하고, 이제는 막 가동되기 시작한 데이터센터들이 막대한 양의 에너지를 소비하면서도 그 사용 패턴이 일정하지 않을 수 있습니다. 그래서 이런 간헐성을 상쇄하고 안정화할 무언가가 필요하고, 바로 그 점에서 배터리가 탁월합니다.

예를 들어, 낮 동안 충전하는 방식이 있습니다. 이는 캘리포니아에서 매우 전형적인 적용 사례인데요. 태양광 발전이 풍부한 낮 동안 충전하고, 소비가 많은 저녁 시간대에 방전하는 것입니다. 물론 그 외에도 다양한 적용 사례가 있지만, 청중이 이해하기에 가장 쉬운 주요 사례 중 하나입니다.

James Sweetlove: 네, 확실히 그렇네요. 감사합니다. 많은 부분이 명확해졌습니다. 그럼 한 가지 더 확인 질문을 드리겠습니다. 대화를 시작하기 전에 귀사 사이트를 봤는데, 거기서 B-E-S-S 자산, 즉 BESS 자산이라는 표현을 자주 쓰시더군요. 그것이 무엇인지, 그리고 에너지 시장과 어떻게 통합되는지 설명해 주실 수 있을까요?

Lennart Hinrichs: 네, 맞습니다. BESS는 이제 계통 규모 배터리를 지칭하는 데 일반적으로 쓰이는 용어라고 생각합니다. Battery Energy Storage System의 약자이며, 본질적으로 전력망에 연결되어 계통 서비스를 제공하는 개념입니다. 지역에 따라 약간씩 차이는 있습니다. 예를 들어 캘리포니아에서는 흔히 ‘캘리포니아 덕 커브(California duck curve)’라고 불리는 현상을 완화하는 데 많이 활용되는데, 저는 이 표현이 정말 마음에 듭니다. 아주 시각적이거든요. 본질적으로 이는 재생에너지를 반영한 뒤에도 여전히 필요한 잔여 에너지를 의미합니다.

아침에 사람들이 일어나면 에너지 수요가 늘어나면서 곡선이 올라가기 시작합니다. 이후 태양광이 발전을 시작하면 수요 곡선이 내려가는데, 이 부분이 말하자면 오리의 배 부분이라고 볼 수 있겠죠. 그리고 저녁이 되면 태양광 발전은 줄어들고 사람들이 집에 돌아오면서 잔여 에너지 수요가 다시 증가합니다. 밤에 사람들이 잠들기 전까지 올라가다가 이후 다시 내려가는데, 이때 오리의 목 부분과 머리 부분 같은 형태가 나타납니다. 배터리는 사실상 오리의 배 부분에서 목 부분으로 에너지를 이동시키는 역할을 하며, 이를 통해 전체를 균형 있게 맞춥니다. 그 결과 전력망을 안정화하기 위해 필요한 기존 전원 자원이 줄어들게 됩니다.

또 다른 요소는 배터리가 밀리초 단위로 반응한다는 점입니다. 따라서 전력망에서 주파수 변동이 발생하면 배터리가 매우 빠르게 이를 상쇄해 모든 전자기기가 정상적으로 작동하도록 보장할 수 있습니다. 이를 보상하기 위한 시장 메커니즘도 다양해서, 용량 시장부터 에너지 시장까지 여러 방식이 존재합니다. 그래서 이는 보통 대형 유틸리티 기업이나 독립 발전 사업자가 수행하는 상업적 운영이라고 볼 수 있습니다. 다른 발전 설비나 발전소를 활용하듯이 배터리도 활용하는 것이죠. 다만 흥미로운 차이점은, 발전소는 에너지를 생산만 하지만 배터리는 에너지를 생산할 수도 있고 소비할 수도 있다는 점입니다. 정확히는 나중에 다시 전력망에 공급하기 위해 먼저 에너지를 소비해야 하죠. 그래서 양방향 충전이라는 개념이 생기고, 이것이 전력망 운영자들에게 배터리를 전력망에 최대한 효과적으로 통합하는 데 있어 새로운 과제와 변화 요소를 만들어내고 있습니다.

James Sweetlove: 그렇군요. 정말 흥미롭네요. 감사합니다. 지금 대화를 이해하는 데 두 가지 모두 매우 도움이 되는 설명이었습니다. 정말 감사드립니다. 이제 귀사가 구체적으로 하는 일에 대해 좀 더 들어가 보고 싶습니다. 배터리 분야에서의 분석 업무에 대해 이야기해 보죠. 이것은 일반적인 분석, 예를 들어 표준 데이터 분석과는 어떻게 다른가요?

Lennart Hinrichs: 저는 근본적으로 다르다고 보지는 않습니다. 더 넓은 분석 분야를 보면 항상 기본 개념은 같습니다. 첫째, 데이터가 필요합니다. 그리고 배터리의 좋은 점은 데이터가 매우 많다는 것입니다. 배터리는 완전히 디지털화된 시스템입니다. 보통은 오히려 데이터가 너무 많아서 그것을 전부 수집하는 것이 사업적으로 타당하지 않을 정도입니다. 그래서 우선은 스마트한 데이터 전략이 필요합니다. 모든 데이터를 클라우드로 가져오고, 거기서 활용 가능한 형태로 만드는 전략이죠.

이 데이터를 수집하는 과정에는 몇 가지 요소가 따르는데, 여기에는 배터리 통합업체나 배터리 OEM과의 계약도 포함됩니다. 하지만 궁극적으로는 적정 수준의 데이터를 클라우드에 확보하는 것이 항상 목표가 되어야 합니다. 그리고 그것이 바로 저희가 고객을 지원하는 부분입니다. 데이터를 확보한 다음에는 데이터를 정제하고, 이상치를 제거해서 데이터 내 노이즈가 없도록 해야 합니다. 그런 다음 데이터 레이크나 데이터 웨어하우스가 준비되면, 그 데이터를 해석하는 단계로 넘어갑니다. 즉, 고급 KPI를 추가하고, 열화(degradation)를 분석하는 것이죠.

열화란 무엇일까요? 앞서 iPhone 예시를 말씀드렸는데요. 새 휴대폰을 사면 하루 종일 충분히 사용할 수 있다는 것은 누구나 알고 있습니다. 그런데 1년쯤 지나면 오후 6시쯤 이미 배터리가 부족해질 수 있고, 또 1년이 지나면 그 시점이 오후 4시로 앞당겨져서 낮에도 충전해야 할 수 있습니다. 이것이 바로 배터리에서 나타나는 열화, 즉 용량 감소(capacity fade)입니다. 이를 이해하고 계산하는 것이 한 요소입니다. 하지만 그와 함께 매우 중요한 것은 현재 배터리에 실제로 얼마나 남아 있는지를 아는 것, 즉 핵심적인 충전 상태를 파악하는 것입니다.

iPhone의 경우에는 배터리 잔량이 40%에서 갑자기 0%로 떨어지는 이상한 현상을 겪어본 적이 있을 수도 있습니다. 더 큰 규모에서는 이런 일이 꽤 자주 발생합니다. 여기에는 여러 요인이 작용합니다. 현재 배터리 분야에서 가장 널리 사용되는 셀 화학은 LFP, 즉 리튬인산철 배터리입니다. 이 화학계는 하나의 독특한 물리적 특성을 갖고 있는데, 중간 SOC 구간에서 개방회로 전압(open-circuit voltage)이 매우 평탄하다는 점입니다. 따라서 휴대폰처럼 배터리를 0%에서 100%까지 사용하는 것이 아니라, 20%에서 80% 사이 또는 보조서비스용으로 흔한 약 50% 부근에서 운용하게 되면, 실제 배터리의 충전 상태(state of charge)를 정확히 파악하는 것이 매우 어려워집니다. 그래서 첫 번째 과제는 셀 또는 랙 수준에서 SOC를 정확히 산출하는 것입니다.

그리고 두 번째 과제는 배터리 셀이 매우 많고, 이러한 컨테이너 내부의 조건도 매우 다양하다는 점입니다. 물론 가능한 한 유사한 상태를 유지하려는 노력이 있지만, 저장 시스템 내부에서는 자연스럽게 온도 구배와 저항 편차가 발생합니다. 그러면 ‘불균형(imbalance)’이라고 불리는 문제가 생기는데, 이는 어떤 셀은 다른 셀보다 더 높은 충전 상태를 갖는다는 뜻입니다. 이 경우 가장 먼저 100%에 도달한 셀이 나타나면, 그 특정 셀을 과충전하지 않기 위해 다른 모든 셀의 충전도 함께 멈춰야 합니다. 이를 해결하기 위해 리밸런싱을 수행하는데, 단순하게 말하면 한 셀의 전하를 다른 셀로 이동시키는 것입니다. 그런데 이 과정은 시간과 비용이 듭니다. 그 시간 동안 저장 시스템을 운용할 수 없기 때문입니다.

결국 매우 어려운 SOC 판독 문제와, 밸런싱으로 대응해야 하는 시스템 불균형이라는 두 가지 요소가 존재합니다. 따라서 SOC 재보정과 시스템 리밸런싱은 매우 일반적인 유지보수 절차입니다. 저희 소프트웨어는 이러한 모든 메커니즘을 실제로 이해할 수 있도록 도와주고, 배터리에 대한 진정한 인사이트를 제공합니다. 즉, 실제 SOC가 얼마인지, 배터리의 밸런싱 상태는 어떤지 보여주는 것이죠. 이를 통해 배터리 내부에서 열화로 인해 손실된 용량이 얼마인지, 현재 불균형 때문에 사용하지 못하는 용량이 얼마인지, 그리고 시스템이 현재 충전 상태를 어디서 잘못 읽고 있는지, 즉 실제보다 에너지가 많거나 적다고 판단하는 부분이 어디인지, 그리고 그것이 방전에 어떤 영향을 줄지를 세분화해 파악할 수 있습니다.

왜 이것이 중요하냐면, 이러한 배터리들이 전력망에서 핵심적인 역할을 하기 때문입니다. 만약 방전하라는 요청을 받았는데, 불균형이 발생하고 출력 디레이팅이 걸려서 100메가와트를 공급해야 할 상황에서 저장 시스템이 갑자기 80메가와트밖에 내지 못한다면, 전력망에는 문제가 생깁니다. 계통을 안정적으로 유지할 만큼 충분한 전력을 공급하지 못하기 때문입니다. 이는 매우 큰 문제이며, 따라서 배터리 운영자는 막대한 페널티를 부과받게 됩니다.

그래서 저희 소프트웨어는 이러한 고급 KPI를 계산해 모든 운영자에게 배터리 성능에 대한 핵심적인 전략 인사이트를 제공합니다. 그리고 그 다음 단계에서는 예방 유지보수 영역으로 들어가, 시스템 성능 저하를 유발하는 구성요소나 향후 잠재적인 안전 위험을 초래할 수 있는 구성요소를 실제로 식별합니다. 앞서 암시했듯이, 문제가 항상 셀에만 있는 것은 아닙니다. 제조 결함의 요소도 있고, 열화로 인해 시스템 내 약한 셀이 생겨 교체가 필요한 경우도 있습니다. 하지만 실제 화재나 안전 사고의 상당수는 제어 시스템의 실패, 즉 배터리 셀의 과충전이나 과방전 때문에 발생합니다.

따라서 BMS, 즉 배터리 관리 시스템과 제어 시스템이 어디서 오류를 내고 있는지 파악하고, 이를 식별해 수정하는 것이 중요합니다. 또는 더 넓은 BOS(balance of system) 차원에서 어디에 문제가 있는지를 정확히 이해하는 것도 중요합니다. 예를 들어 HVAC 시스템에서 해결해야 할 온도 이상 징후가 있는지 등을 보는 것이죠.

정리해서 다시 말씀드리면, Twaice는 무엇을 하느냐는 질문에 대해 이렇게 답할 수 있습니다. Twaice는 고객의 모든 데이터를 받아 자산 관리자에게는 저장 시스템 성능에 대한 일간, 월간, 주간 보고서를 제공하는 종합 소프트웨어 제품군을 제공합니다. 시장에서 우리는 어떤 성과를 내고 있는가? 오프테이커와 계약한 에너지 기준 대비 우리는 어느 정도 성과를 내고 있는가? 그리고 공급업체는 우리와 계약한 조건 대비 어느 정도 성과를 내고 있는가? 여기서 더 나아가 성능 엔지니어링 측면에서는 배터리가 몇 사이클을 수행했는지, 얼마나 많은 에너지 처리량을 보이고 있는지, 현재 시스템 밸런스 상태는 어떤지, 예방 조치를 취해야 하는지 등을 깊이 있게 분석합니다. 그리고 운영 수준에서는 현재 어떤 알림이 들어오고 있는지, 어떤 조치를 취해야 하는지, 이 배터리를 최상의 잠재력으로 운용하려면 어떻게 해야 하는지를 다룹니다.

James Sweetlove: 알겠습니다. 그러면 이런 개념들은 에너지 그리드용 배터리에도, 전기차 배터리에도 동일하게 적용되는 건가요? 같은 개념인가요?

Lennart Hinrichs: 기반이 되는 알고리즘은 두 애플리케이션 모두에 적용됩니다. 그러니까 근본적인 물리 개념이라는 측면에서는 그렇습니다. 다만 자동차 산업, 차량 산업에서는 EV를 소유해 본 적이 있다면 아시겠지만, OEM들, 즉 제조사들, 이를테면 Ford, GM, BMW 같은 회사들은 그런 기술적 난제를 사용자가 최대한 의식하지 않도록 만들기 위해 최선을 다합니다. 그래서 보통 10년, 혹은 8~10년짜리 보증을 제공하고, 주행거리로는 16만 마일 정도를 보장하면서 사실상 “배터리는 걱정하지 마세요”라고 말하는 셈이죠. 그래서 사용자가 실제로 신경 쓰는 건 “이걸로 얼마나 멀리 갈 수 있나?” 그리고 “얼마나 빨리 충전할 수 있나?” 정도입니다.

한편 배터리는 더 작고, 일반적으로 더 높은 수준으로 사이클링되며, 보통 100%까지 충전되는 경우가 많기 때문에 SOC 보정에서의 전체적인 밸런싱 측면은 더 나은 편입니다. 다만 가끔 SOC에 글리치가 생겨서 값이 갑자기 튀는 현상이 보이기도 합니다. 그리고 공정하게 말하자면, 자동차는 보통 NMC 셀 화학계를 사용합니다. Tesla는 일부 LFP 배터리를 쓰는 것으로 알고 있고, 그쪽으로 이동하는 흐름도 있습니다. 하지만 NMC의 경우 SOC 산정이 훨씬 더 쉽습니다.

하지만 자동차에서 궁극적으로 달성하고 싶은 것은 오래 지속되는 배터리와 충분한 주행거리 확보입니다. 그리고 자동차에서 고정형 저장장치와 다른 또 하나의 요소는, 고정형 저장장치에서는 우리가 ‘지속시간(duration)’이라고 부르는 개념의 배터리를 본다는 점입니다. 예를 들어 캘리포니아에서는 4시간 지속형이 꽤 일반적이고, 현재 텍사스에서는 2시간 정도가 더 일반적입니다. 그리고 장주기, 즉 8시간 지속형에 대한 논의도 있습니다.

이게 의미하는 바는 저장장치가 그 시간 동안 정격 출력을 제공한다는 것입니다. 예를 들어 100메가와트급 4시간 배터리라면 4시간 동안 100메가와트를 낼 수 있다는 뜻입니다. 이를 달성하려면 현장에 400메가와트시의 용량을 설치해야 합니다. 실제로는 저SOC 구간과 고SOC 구간에서 디레이팅이 발생하므로 약간 오버사이징해서 440메가와트시 정도를 둘 수도 있습니다. 그렇게 100메가와트로 방전한다는 것은 전체 용량의 0.25만 사용하는 셈이므로, 흔히 0.25C라고 부릅니다.

반면 자동차 분야에서는 일반적으로 더 높은 출력이 필요합니다. 가속해야 하니까요. 평균적인 자동차에 70킬로와트시 배터리가 들어 있다고 하면, 거기서 70킬로와트보다 더 큰 출력을 끌어내고 싶어 합니다. 특히 충전, 즉 급속충전에서는 더 그렇습니다. 요즘 충전소에서는 보통 최대 350~400킬로와트까지 충전하는 경우를 봅니다. 그러면 0.25C가 아니라 갑자기 4C가 되는 셈입니다. 즉 배터리가 받는 스트레스는 이런 충방전에서 훨씬 더 크게 발생하고, 배터리 사용 방식도 훨씬 더 가혹해집니다. 그래서 배터리의 사이클 열화가 좀 더 크게 작용하게 됩니다.

그렇다고 해도 자동차는 일반적으로 매일 그렇게까지 사용되지는 않기 때문에, 이상적으로는 배터리가 매일 완전 방전되지는 않습니다. 수익성 측면에서 최대한 활용한다고 해도 자동차 배터리가 완전 방전되는 건 2주에 한 번 정도일 수 있습니다. 그래서 이것도 배터리 사용 방식과 노화 양상을 이해하는 데 중요한 또 하나의 요소라고 생각합니다.

하지만 Twaice가 제공하는 것으로 다시 돌아가 보면, 네, 저희는 OEM들과도 협력해서 배터리를 분석하고, 더 나은 차세대 배터리 팩 개발도 지원합니다. 다만 여기서는 SOC보다는 열화 쪽이 훨씬 더 중요합니다. 예를 들어 상당수의 차량용 배터리가 수명 종료 시점에 도달하는 시점이 언제인지, 즉 여전히 사용 가능하려면 교체가 필요한 70% SOH 수준에 언제 도달하는지를 보는 것이죠.

James Sweetlove: 알겠습니다. 원래는 열화에 대해서는 나중에 여쭤보려고 했는데, 지금 바로 이야기해 보죠. 그렇다면 실제로 열화를 어떻게 모니터링하거나 최소화할 수 있을까요? 그리고 시뮬레이션 같은 것들은 그런 일이 제대로 이루어지도록 하는 데 어떤 역할을 하나요?

Lennart Hinrichs: 아주 좋은 질문입니다. 일반적으로 열화에는 여러 가지 요인이 복합적으로 작용합니다. 결과적으로는 대개 용량 감소, 즉 시간이 지날수록 사용할 수 있는 용량이 줄어드는 현상과 저항 증가가 나타납니다. 그리드 스케일 분야에서는 C-rate가 낮기 때문에 저항 증가는 일반적으로 큰 문제가 되지 않습니다. 하지만 자동차 분야에서는 예를 들어 배터리가 오래될수록 충전 속도가 느려지는 현상으로 나타날 수 있는데, 이는 저항이 증가하기 때문입니다.

보통은 캘린더 열화와 사이클 열화가 함께 작용합니다. 즉 캘린더 열화는 말 그대로 그냥 가만히 있어도 서서히 열화되는 것이고, 사이클 열화는 계속 충전과 방전을 반복하면서 전자가 이동하는 과정 자체가 결국 열화를 유발하는 것입니다. 사용 사례에 따라 어느 쪽이 더 크게 작용하는지는 달라질 수 있습니다.

그렇다면 이를 어떻게 방지하거나 최적화할 수 있을까요? 이게 핵심 질문이고, 바로 여기서 시뮬레이션이 중요한 역할을 합니다. 즉 “내 사용 방식이 열화에 어떤 영향을 주고 있는가?”를 제대로 이해하는 것이죠. 다시 자동차 사례로 돌아가면, 자동차 회사들은 이런 부분을 대부분 사용자가 신경 쓰지 않도록 처리해 둡니다. 사용자가 할 수 있는 일은 많지 않습니다. 영향을 주는 요소를 보자면, 높은 C-rate는 이상적이지 않으므로 정말 필요하지 않다면 급속충전은 바람직하지 않습니다. 굳이 할 필요가 없다면 하지 않는 편이 좋겠죠. 다만 자동차에는 안전 버퍼가 들어가 있기 때문에 실제로 크게 걱정할 문제는 아닙니다. 예를 들어 차를 장기간 세워 둘 계획이라면 100%까지 충전한 상태로 겨울 내내 두는 것은 이상적이지 않습니다. 많은 자동차 제조사가 100% 대신 80%까지만 충전하라고 권장하고, 장거리 주행 직전에만 100% 충전하라고 하는 이유도 바로 이것입니다. 완전히 충전된 배터리는 스트레스를 받고 있는 상태이고, 그 상태로 저온 환경 등에 오래 놓여 있으면 캘린더 열화가 더 빨라지기 때문입니다.

한편 그리드 스케일 배터리는 물론 사용 사례가 조금 다르고, 이 점이 매우 흥미롭습니다. 왜냐하면 이쪽은 정말 수익 최적화를 목표로 하기 때문입니다. 이상적으로는 열화된 용량 1%당 가장 많은 수익을 내고 싶어 하는 것이죠. 그래서 완전한 한 사이클 운전이 실제로 추가 수익을 만들어 내는지, 아니면 단지 배터리만 더 열화시키는지를 이해하는 것이 중요합니다. 결국 핵심은 “우리 배터리에서 어떻게 최대 가치를 끌어낼 것인가?”입니다.

흥미롭게도 제 생각에는 대부분의 회사들이 이를 너무 보수적으로 운용하고 있고, 많은 경우 좀 더 공격적으로 운용할 여지가 있습니다. 물론 이걸 보편적인 명제로 말하는 건 아닙니다. 하지만 그리드 스케일 쪽에서 우리가 보는 더 큰 과제는, 열화가 진행될수록 불균형이 더 커진다는 점입니다. 각 셀이 조금씩 다르게 열화되기 때문에 시간이 지나면서 누적되는 불균형이 점점 더 큰 문제를 일으킬 수 있습니다. 그리고 그리드 스케일 분야에서는 자동차에서는 할 수 없는 일을 할 수 있는데, 바로 배터리를 서로 섞어 재구성하는 것입니다. 모듈이 충분히 가볍다면 컨테이너 간에 모듈을 교체할 수 있습니다. 물론 이는 아키텍처에 따라 조금 달라집니다. 또 ‘augmentation’이라고 부르는 것도 할 수 있는데, 이는 정격 출력을 유지하기 위해 추가 배터리를 더 투입하는 것을 의미합니다. 즉 열화를 상쇄하기 위한 방법입니다.

James Sweetlove: 알겠습니다. 흥미롭네요. 정말 재미있는 내용이 많습니다. 사람들은 일상적으로 이런 것들을 거의 전혀 생각하지 않으니까요. 정말 시야가 넓어지는 이야기였습니다, 감사합니다. 그럼 이제 여러분이 제공하는 서비스에 대해 조금 이야기해 보죠. 자산 관리와 성능 및 운영 사이에서 제공하는 서비스에 대해 질문이 있었는데, 이런 분야에서는 각각의 요구사항이 어떻게 다른가요?

Lennart Hinrichs: 시장을 들여다보면서 기업마다 서로 다른 운영 방식을 보는 것은 흥미로운 일입니다. 점점 더 많은 기업들이 그 전체 스택의 더 많은 부분을 직접 가져가고 있는 것을 보고 있습니다. 제 생각에 과거에는 사람들이 가능한 한 배터리 자체와는 거리를 두려고 했습니다. 그래서 완전히 패키지화된 시스템을 구매하곤 했죠. 참고로 Tesla가 그런 방식을 제공하는 대표적인 예입니다. 즉 Tesla에 가서 CapEx를 지불하면 저장 시스템을 설치해 주고, 이후에는 운영을 유지하기 위한 OpEx 비용을 지불합니다. 사용자는 거의 데이터를 받지 못합니다. 언제 충전 중인지, 언제 방전 중인지, SOC가 어떤지만 알고, 그 외에는 매우 제한적인 데이터 포인트만 볼 수 있습니다. 그리고 배터리가 원활하게 운영되도록 하는 일은 그들이 알아서 처리합니다. 유지보수를 위한 면책 정지 시간도 있지만, 사용자가 직접 손댈 일은 없습니다.

그래서 자산 관리 관점에서는 아마 “배터리 성능이 어떤가?”, “현재 열화 상태에 대해 그들이 뭐라고 말하고 있는가?”, “이걸로 얼마를 벌었는가?” 정도를 보고 싶을 것입니다.

하지만 지금은 조금 반대 방향으로 움직이고 있다고 생각합니다. 사람들이 “내 배터리가 실제로 무엇을 하고 있는가?”, “어떻게 최적화할 수 있는가?”, “이 시스템에 수억 달러가 투자되는 만큼 어떻게 하면 훨씬 더 많은 성능을 짜낼 수 있는가?”를 진지하게 묻기 시작한 것이죠.

그래서 성능 엔지니어들은 데이터를 면밀히 들여다보며 시스템 성능을 저해하는 요소가 무엇인지, 어디서 용량 손실이 발생하는지, 어디서 성능 저하가 일어나는지, 그리고 이를 어떻게 최적화할 수 있는지를 파악합니다. 요즘은 현장 유지보수 팀을 두고 있는 고객도 한 곳 있는데, 무언가 이상이 발생하는 즉시 현장으로 달려가 배터리나 PCS, 즉 전력 변환 시스템을 바로 수리하기 시작합니다. 배터리가 항상 최상의 상태를 유지하도록 하기 위해서죠.

그리고 이는 결국 보통 전력 구매자(offtaker)나 전력을 거래하는 시장이 있다는 점으로 귀결됩니다. 즉, 그 전력 구매자의 요구를 충족하고 있는가 하는 것이죠. 충분한 전력과 충분한 용량을 확보하고 있는가? 물론 초과 구축분(overbuild)은 있지만, 그 초과 구축분을 잠식하기 시작하면 A, 대개 그것은 노후화 대비 예비분이고, B, 예를 들어 특정 임계값에 도달해 용량 사이클(capacity cycle)을 통과하지 못하게 되면 실제로 벌금을 내야 하는 문제가 발생합니다.

그렇다면 이게 실제로 무슨 의미일까요? 무엇이 다른 걸까요? 자산 관리자는 전반적인 성과를 기술적으로 잘 이해하면서도 주로 재무적인 관점에서 보는 사람에 가깝습니다. 반면 운영 및 유지보수 측면으로 들어가면, 핵심은 “저장 시스템을 어떻게 운용하고 있는가? 충전 중인가, 방전 중인가, 어떤 부품을 교체하고 있는가? 여기서 업데이트를 실행해야 하는가? 공급업체와 서비스 제공업체에 어떤 작업 지시서가 나가고 있는가?” 같은 질문들입니다. 그리고 실제로 배터리의 아주 세부적인 부분까지 들어가서, 배터리 셀과 모듈에서 나오는 시계열 데이터를 이해하는 수준까지 내려가게 됩니다.

James Sweetlove: 네, 알겠습니다. 충분히 이해가 되네요. 감사합니다. 그럼 웹사이트에 있는 다른 내용도 조금 이야기해보고 싶습니다. 자료가 정말 많더라고요. 저도 몇 가지를 살펴봤는데, 정말 흥미로운 내용이 많았습니다. 이런 주제에 대한 기본적인 이해를 쌓으려는 사람들에게 꼭 확인해보라고 추천하고 싶은 자료가 있을까요?

Lennart Hinrichs: 네, James, 그렇게 말씀해 주셔서 감사합니다. 저도 그 부분은 정말 우리 마케팅 팀이 훌륭한 일을 해냈다고 생각합니다. 그리고 그것은 우리가 시장에서 보고 있는 흐름의 일부이기도 합니다. 태양광, 풍력, 심지어 화력 발전 자산 분야에 있던 많은 사람들이 배터리 분야로 이동하고 있는데, 그러다 보니 이들이 관련 용어나 요구사항에 익숙하지 않은 경우가 많습니다. 그래서 업계에 처음 들어온 분들이라면, 저희 웹사이트에 있는 배터리 백과사전을 꼭 활용해보시길 권하고 싶습니다. 가장 중요한 용어들을 정리한 용어집이거든요. 또 배터리를 이해하고 운영하는 데 성공하려면 어떤 데이터 구조가 필요한지 설명하는 아주 좋은 자료들도 있습니다. 배터리 성능과 안전 측면에서 가장 중요한 용어들을 설명하고, 그 내용을 차근차근 안내해주는 자료들도 있고요. 배터리에 관심이 있다면 아주 좋은 출발점이라고 생각합니다.

James Sweetlove: 네, 확실히 그렇네요. 저도 그 백과사전을 봤는데, 엔지니어가 아닌 사람 입장에서는 “와, 알겠네요. 배워야 할 게 정말 많구나”라는 생각이 들었습니다. 정말 유용해 보이더라고요. 그럼 모두가 기대하고 있는 주제에 대해 여쭤보고 싶습니다. 요즘 가장 많이 나오는 키워드죠, AI입니다. 여러분이 하는 일에서 분석 측면에 AI는 어떤 역할을 하나요?

Lennart Hinrichs: 네, 아주 좋은 질문이고, 정말 자주 받는 질문입니다. 그리고 저는 항상—

그러니까, 저희 회사 이름에도 AI가 들어가 있고 예전부터 그랬습니다. 당시에도 멋진 표현이긴 했지만, 지금과는 AI에 대한 개념이 조금 달랐죠. 그리고 지금도 저희가 주로 사용하는 것은, 일반적으로는 머신러닝이라고 더 많이 불리는 방식입니다. 즉, 현재 ChatGPT나 Claude에서 보는 LLM보다는 숫자 기반의 AI를 적용하는 것이죠. 다시 말해, 방대한 데이터에서 인사이트를 얻기 위해 머신러닝 모델을 사용하는 것입니다.

물론 분석 결과를 맥락화해서 실행 가능한 인사이트를 더 빠르게, 혹은 특정 저장 시스템 상황에 더 적합하게 만들기 위해 LLM을 활용하고 싶은 경우도 있습니다. 예를 들어 유지보수 매뉴얼과 연결해 해석하는 식이죠. 하지만 전반적으로는 더 정밀한 KPI를 확보하고, 이를 실제로 활용 가능한 솔루션으로 패키징하기 위해 이 분야에서는 보다 전통적인 머신러닝 응용을 많이 사용하고 있습니다.

제가 보기에 현재 에너지 그리드를 둘러싼 흥미로운 점은, AI가 에너지 수요의 주요 동인이 되고 있다는 것입니다. 새롭게 그리드에 연결되는 데이터센터들이 지역 전력망 인프라와 전체 발전 시스템에 엄청난 부담을 주고 있는 것이 보입니다. 그리고 “좋다, 그럼 이 모든 에너지를 어떻게 공급할 것인가?”를 생각해보면, 사람들은 원자력을 이야기하지만 원자력은 실제로 건설하는 데 10년, 15년, 어쩌면 20년까지 걸립니다. 가스 피커 발전소도 현재 공급망이 매우 혼란스러운 상태라 건설에 수년이 걸리죠. 반면 정말 빠르게 구축할 수 있는 것은 태양광과 저장 시스템입니다. 그래서 그쪽에서 대규모 확대가 일어나고 있습니다. 특히 데이터센터가 전력망에서 전력을 끌어오는 방식은, 피크를 완화하고 가동 중단 없는 전원 공급 장치처럼 작동해 가용성 목표를 충족하기 위해 데이터센터와 대형 배터리를 결합하는 것이 사실상 필수적이게 만들고 있습니다.

James Sweetlove: 맞습니다. 게다가 원자력의 문제는 규제 절차도 너무 방대하고 오래 걸린다는 점인 것 같아요. 실제 건설 승인을 받기까지의 시간만 해도, 그 사이에 다른 에너지 공급 시스템을 여러 개 지을 수 있을 정도니까요.

Lennart Hinrichs: 여기에 한 가지 덧붙이자면, 배터리와 안전성에 대한 논의가 있었다는 점은 알고 있습니다. 특히 캘리포니아에서는 Moss Landing 화재 이후 관련 규제를 더 강화한 것으로 알고 있고요. 그리고 때때로 지역사회에서 배터리에 대한 반대도 있는데, 사실 배터리는 매우 안전하며 최악의 경우 화재가 발생할 수 있는 정도입니다. 그리고 지역 수질 오염이 입증된 사례도 없었던 것으로 압니다. 그런데 이제 SMR, 즉 소형 모듈 원자로를 생각해보면, 이미 배터리에도 상당한 반대가 있는 상황에서 동네에 소형 원자력 발전소가 들어오는 것에 대한 반대가 얼마나 클지는 상상하고 싶지도 않습니다. 만약 그것이 정말 미래라면, 아직 가야 할 길이 많이 남아 있다고 생각합니다. 그리고 현재로서는 매우 낮은 균등화 발전비용을 가진 태양광과, 간헐성을 보완하는 저장 시스템의 조합이 정말 매우 강력한 조합이라고 믿습니다. 빠르게 구축해 가동할 수 있고, 매우 신뢰할 수 있는 에너지를 제공하니까요.

James Sweetlove: 맞습니다. 정말 그렇네요. 그럼 이제 회사를 보는 관점에서 잠시 벗어나, 조금 더 산업 전반을 보고 싶습니다. 질문이 다소 넓은 편이라 편하게 답해주시면 되는데요. 최근 몇 년 사이 배터리 산업은 어떻게 변해왔고, 가장 큰 변화로는 어떤 것들을 꼽으시겠습니까?

Lennart Hinrichs: 기술, 공급망의 작동 방식, 운영 방식, 그리고 전망과 시장 설계까지 나눠서 보면 좋을 것 같습니다. 우선 첫째로, 초기에는 자동차용 배터리를 고정형 배터리 저장 시스템에 넣어 사용했는데, 이제는 그 둘이 분리되었습니다. 지금은 전력망 규모(grid-scale) 배터리용으로, 그리고 자동차용으로 각각 특화된 배터리가 개발되고 있다고 봅니다. 또한 리튬이온 계열도 크게 발전했습니다. 현재 전력망 규모에서 주류를 이루는 셀 화학은 리튬인산철(LFP)로, 매우 안전하고 신뢰성이 높으며 수명이 길고 장기간 운용에 적합합니다. 반면 자동차 분야에서는 여전히 고성능 NMC 배터리가 사용되고 있습니다. 즉, 이제는 상당히 강하게 전문화가 이루어진 상태입니다.

과거에는 자동차용으로 더 높은 성능을 낼 수 있는 요소로 전고체 배터리, 그리고 특히 전력망 규모에서는 리튬이온의 대안으로 나트륨이온 배터리에 대한 이야기가 많았던 것으로 압니다. 나트륨은 사실상 매우 풍부하고 조달도 더 쉽다는 논리였죠. 그런데 실제로는 몇 년 전 사람들이 생각했던 것만큼 리튬이 희귀하거나 비싼 자원이 아니라는 점이 드러났습니다. 그리고 LFP의 성능 지표가 워낙 강력해서, 현재로서는 다음 전환이 일어날 만한 근거가 거의 없다고 봅니다. 오히려 당분간은 LFP 쪽에서 최적화가 계속될 것이라고 생각합니다. 절대 안 된다고는 할 수 없지만, 2030년까지 나트륨이온이 실제로 시장 점유율 20%를 가져갈 것이라는 전망은 실현되지 않을 것 같습니다. 주류는 여전히 LFP일 것이라고 봅니다.

배터리 개발과 활용 방식 측면을 조금 더 보면, 자동차 산업에서는 비교적 안정적인 채택 속도가 이어지고 있다고 생각합니다. 전력망 규모 분야에서는 Fluence나 Tesla처럼 완전히 패키지된 솔루션을 제공하는 통합 사업자 모델에서 벗어나, OEM/DC 블록 쪽으로 이동하는 흐름이 보입니다. 즉, 원래의 셀 제조사가 전체 컨테이너를 제공하고, 전력전자 부분은 사용자가 직접 추가하는 방식이죠. 더 나아가 자체 관리형, 자체 통합형 접근으로 가고 있습니다. 기업들이 배터리에 대해 점점 더 전문성을 갖추고, 이해도도 높아지면서, 스스로 더 많은 리스크와 책임을 감수하며 시스템의 작동을 보장하려는 방향으로 가고 있는 것입니다.

그리고 마지막으로, 가장 중요한 부분은 왜 미국에서 캘리포니아, 그리고 이제 텍사스에서 그렇게 많은 배터리 구축이 이루어졌는가 하는 점입니다. 답은 시장 설계입니다. 배터리에 유리하게 작동하는 가격 구조 때문이죠. 텍사스에서는 드문 기상 이벤트 때 발생하는 피크 가격이 핵심이었습니다. 즉, 사실상 1년 중 350일 동안은 배터리를 사용할 필요가 없고, 그 기간에는 수익에 거의 기여하지 않을 수도 있습니다. 하지만 드문 기상 이벤트가 발생해 피크 가격이 치솟는 순간, 그 시간대에 사용할 수 있는 에너지를 보유하고 방전할 수 있다면 배터리 투자 수익을 매우 빠르게 회수할 수 있었던 것입니다.

캘리포니아에는 일일 충방전 사이클에 대해 보상을 받는 용량 시장이 있습니다. 그리고 지금 유럽에서는 시장이 이런 가치를 반영하기 시작하면서 에너지 저장 자산이 대규모로 구축되는 모습을 보고 있다고 생각합니다. 텍사스도 매우 주목할 만한 사례라고 봅니다. 이 팟캐스트는 2월에 공개될 예정이니 그때쯤이면 이미 결과가 나와 있을 수도 있겠지만, 12월에 텍사스, 즉 ERCOT가 RTC plus B를 발표할 예정입니다. 여기서 plus B는 배터리를 뜻하는데, 배터리가 할 수 있는 역할을 제대로 반영하기 위한 것입니다. 그리고 그쪽의 추정으로는, 첫째로 이것이 해당 전력망의 운영 비용을 수십억 달러 절감할 것이고, 이상적으로는 배터리 활용을 더 효율적이고 매력적으로 만들어 궁극적으로는 드문 기상 이변이나 실제 정전 상황에서 부하 차단(load shedding)이 필요하지 않도록 막아줄 용량 확충에도 도움이 될 것입니다.

James Sweetlove: 맞습니다. 흠, 정말 흥미롭네요. 저도 한편으로 이 분야를 지켜보고 있었는데, 사람들이 배터리 기술과 관련해 시도하는 혁신적인 것들이 꽤 있더라고요. 귀금속 대신 모래를 사용해 만드는 이른바 어스 배터리 같은 것들에 대해서도 보신 적 있나요?

Lennart Hinrichs: 네, 새로운 배터리 기술이나 새로운 접근 방식에 대해서는 항상 기대감이 큰 편이라고 생각합니다. 저에게 핵심 질문은 늘 같습니다. 그걸 어떻게 대규모로 확장할 수 있는가, 그리고 사업성 측면에서 실제로 성립하는가 하는 점이죠. 그리고 현재 시점에서는 LFP를 대체할 만한 실질적인 대안은 아직 없다고 봅니다. 소듐 이온 아이디어도 나와 있고, 시험 중인 다른 셀 화학계도 몇 가지 있다고 생각합니다. 하지만 결국 상용화하고 생산 규모를 키우려면 아마 5년 정도는 걸릴 텐데, 그 시점에는 기존 기술보다 성능이 상당히 뛰어나야 합니다.

그런데 기존 기술도 그 5년 동안 계속 발전하고 있다면, 그때 가서도 여전히 큰 성능 격차가 남아 있어서 새로운 생산 능력에 대규모 투자를 하고 전체 기술 스택을 바꾸는 것을 가능하게 하거나 정당화할 수 있을까요? 가능성은 있습니다. 저도 혁신의 S-커브 개념은 잘 알고 있고, 성능 측면에서 매우 큰 개선이 나타날 수도 있다는 점도 이해합니다. 하지만 지금 당장 제가 정말로 흥분하면서 “이건 판도를 바꿀 게임 체인저가 될 것이다”라고 말할 만한 기술은 아직 보지 못했습니다.

전해질 측면에서의 점진적인 변화와, 더 희소한 소재를 줄이기 위한 음극재와 양극재 최적화는 많이 일어날 것이라고 생각합니다. 하지만 LFP는 이미 리튬인산철입니다. 즉, 이건 사실상 중요한 희소 소재나 핵심 광물을 거의 사용하지 않습니다. 예를 들어 코발트는 NMC 셀 화학계에서 공급망 문제와 아프리카에서의 아동 노동 이슈 때문에 큰 골칫거리였던 원소 중 하나였죠. 그런데 LFP 배터리에는 그런 소재가 더 이상 사용되지 않기 때문에 공급망이 이미 훨씬 단순해졌고—

네, 흥미롭네요. 정말 넓게 봐도, 지금 당장 이 판을 완전히 뒤집을 만한 것은 보이지 않습니다.

James Sweetlove: 아, 그렇군요. 좋은 정보네요. 그럼 마지막 질문과도 연결되는 주제를 하나 짚어주셨는데요, 바로 공급망입니다. 배터리 공급망에는 당연히 많은 요소가 들어가죠. 어느 정도 단순화되고 있다고 말씀하셨는데, 지역 분쟁이나 최근의 관세, 혹은 팬데믹 같은 요인들이 배터리 공급망에 어떤 영향을 미쳤는지 조금 설명해 주실 수 있을까요?

Lennart Hinrichs: 네, 사실 배터리 생산의 90%가, 정확히 90%인지는 꼭 인용하지 마시고 대략 그 정도 수준이라고 이해해 주시면 되는데, 중국에서 나오고 있습니다. 그리고 이는 셀만이 아니라 그에 필요한 소재 정제 과정 전반까지 포함한 이야기입니다. 최근 규제인 OBBBA는 배터리에 대한 ITC는 그대로 유지했기 때문에 그 점은 긍정적입니다. 즉, 배터리 구축에 대해서는 여전히 세액공제를 받을 수 있습니다. 하지만 배터리가 핵심 인프라라는 점을 고려해 FEOC(Foreign Entity of Concern, 우려 대상 외국 기관) 관련 기준은 더 엄격해졌습니다. 이는 매우 타당한 조치라고 생각합니다. 이런 인프라는 보호되어야 하니까요. 특정 기관은 프로젝트에서 일정 비율 이상을 차지할 수 없고, 그 비율은 시간이 지나면서 바뀌고, 제 생각에는 점점 더 엄격해지고 있습니다. 그래서 주로 중국산 셀은 프로젝트에 포함시키면서도 ITC 적용 대상 자격을 유지하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.

여기에 중국산 제품에 부과되는 관세까지 더해지면, 원래는 비용 경쟁력이 매우 높았던 것이 갑자기 미국산 셀과 거의 같은 수준이 됩니다. ITC를 받을 수 없고 관세까지 부담해야 하기 때문이죠. 이제 장기적인 관점에서의 질문은, 현지 생산 능력에 투자해 이를 키우는 것이 과연 가치가 있는가입니다. 기가팩토리를 짓는 데는 수십억 달러가 들어가므로, 이런 관세와 FEOC 요건이 장기적으로 유지될 것이라는 확신이 필요합니다. 그런데 아직 시장에 그런 확신이 아주 크다고는 생각하지 않습니다. Fluence 같은 기업들은 여기에 베팅하고 있습니다. “이 제도는 유지될 것이고, 우리는 현지 생산에 투자해서 그 혜택을 보겠다”라고 말하죠. 하지만 그 결과는 좀 더 지켜봐야 한다고 생각합니다.

그리고 현재는 “그래도 중국산 셀을 구매하고 ITC나 세액공제를 받지 않는 편이 낫다. 대신 더 신뢰할 수 있는 공급망을 확보할 수 있고, 결국 비용도 더 낮으며, 셀 성능도 매우 뛰어나고 품질도 좋다”라고 말하는 기업들도 있습니다. 앞으로는 한국 같은 다른 공급국 쪽으로도 조금씩 이동하고, 물론 현지 생산도 점점 늘어날 것이라고 봅니다. 그런 변화는 분명히 일어나고 있습니다. 다만 이것이 하나의 과제이고, 현재 시장에 불확실성이 큰 이유이기도 합니다. 기업들은 이미 건설 중인 배터리 프로젝트를 세이프 하버링(safe-harboring)하려고 서두르고 있고, 그 이후에는 어떤 일이 벌어질지, 그리고 2027년 이후 배터리 구축을 위해 실제로 어떤 기술을 조달하게 될지에 대해서는 다소 물음표가 남아 있습니다.

James Sweetlove: 흥미롭네요. 네, 정말 좋은 정보였습니다. 마지막 질문은 아주 간단합니다. 사람들이 회사에 연락하거나, 제공하시는 솔루션을 살펴보거나, 그런 걸 원한다면 어디로 가는 게 가장 좋을까요?

Lennart Hinrichs: 저희는 웹사이트에서 제품을 아주 적극적으로 공개하고 있습니다. 그래서 Twaice 웹사이트에 방문하시면 데모를 신청하거나 제품 영상을 보실 수 있습니다. 셀프 가이드 데모도 기꺼이 보내드리고 있으니, 저에게 직접 연락하셔도 됩니다. 제 성은 여기서 철자를 하나하나 말하지 않겠지만, 설명란 어딘가에 이메일 주소를 넣어둘 수 있으면 좋겠네요. 웹사이트에도 문의 양식이 많이 마련되어 있어서 그쪽으로 연락 주시면 되고, 그러면 저희가 더 자세한 정보를 공유하거나 직접 통화를 진행할 수도 있습니다.

James Sweetlove: 물론입니다. 영상 설명란에 웹사이트 링크와 LinkedIn 연락처를 넣어두겠습니다. 그러면 필요하신 분들이 직접 연락하실 수 있겠죠. Lennart, 정말 감사합니다. 솔직히 오늘 이야기는 정말 시야를 넓혀주는 시간이었습니다. 저는 배터리에 대해 아주 기초적인 수준으로만 이해하고 있었는데, 오늘 덕분에 그 이해가 한 단계 높아진 것 같습니다. 시간을 내주신 점과, 모든 내용을 그렇게 자세히 설명해 주신 점에 감사드립니다.

Lennart Hinrichs: 초대해 주셔서 감사합니다, James. 정말 즐거운 시간이었습니다.

James Sweetlove: 언제든지요. 그리고 지금까지 들어주신 모든 분들께도 정말 감사드립니다. 다음에도 다시 찾아와 주세요. 또 다른 게스트와 함께하겠습니다.