Raspberry Pi와 Python으로 리튬이온 배터리 모니터링 시스템 구축하기

핵심 기술: 본 문서는 Raspberry Pi와 Python을 활용하여 리튬이온 배터리 팩의 전압, 전류, 온도를 실시간으로 측정하고 로깅 및 시각화하는 시스템 구축 방법을 상세히 안내합니다.

기술적 세부사항:
* 하드웨어 구성: Raspberry Pi 4(또는 Zero W), INA219 I2C 전류 센서, DS18B20 온도 센서, 브레드보드 및 점퍼선 사용.
* 센서 인터페이싱:
* INA219: ADC 및 I2C 인터페이스를 통해 전압 및 전류 측정. VIN+ 배터리 양극, VIN- 배터리 부하/충전 측, GND Pi GND, SDA/SCL Pi I2C 핀, VCC Pi 3.3V에 연결.
* DS18B20: GPIO4(7번 핀)에 연결하고 4.7kΩ 풀업 저항 사용.
* 환경 준비: Raspbian/Raspberry Pi OS 설치, python3-pip, i2c-tools 설치, adafruit-circuitpython-ina219, w1thermsensor, pandas, matplotlib, flask 라이브러리 설치. I2C 및 1-Wire 활성화 (raspi-config) 및 i2cdetect -y 1로 INA219 (0x40) 확인.
* Python 스크립트 (battery_monitor.py):
* INA219 및 W1ThermSensor 라이브러리를 사용하여 센서 값 (전압, 전류, 전력, 온도) 읽기.
* datetime으로 타임스탬프 생성.
* csv 모듈을 사용하여 battery_log.csv 파일에 데이터 로깅 (header: timestamp,voltage_V,current_mA,power_mW,temperature_C).
* 5초마다 데이터 수집 및 저장.
* 데이터 분석 및 시각화 (Pandas, Matplotlib):
* battery_log.csv 파일을 읽어와 timestamp를 인덱스로 설정.
* 누적 전류량과 시간을 기반으로 Ah 계산.
* 전압과 온도를 시계열 그래프로 시각화.
* 추정 SoC(%) 계산 및 시각화.
* 웹 대시보드 (Flask):
* /metrics 엔드포인트를 통해 최신 센서 데이터 JSON 형태로 제공.
* / 엔드포인트에서 JavaScript를 사용하여 주기적으로 /metrics를 호출하고 데이터를 화면에 표시하는 기본 웹 인터페이스 구현.

개발 임팩트: 이 시스템을 통해 배터리의 건강 상태(SoC, 노화), 안전성(과전압, 과전류, 과온도 감지), 효율성(충방전 주기, 소비량 최적화)을 파악할 수 있습니다. 또한, 확장성 있는 모니터링 시스템 구축의 기반을 마련하며, 예측 분석, MQTT 통합, 알림 기능 등을 추가하여 기능을 확장할 수 있습니다.

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