由于锂离子电池具有能量密度高、效率高和使用寿命长等优点,近年来已被广泛地应用于电动汽车和储能系统当中。随着电动汽车数量的增长,未来将有大量的锂离子电池从电动汽车上退役,退役电池的出路逐渐成为全行业乃至全社会关注的重点。
锂离子电池从电动汽车上退役后,仍然具有70%~80%的容量。若能将退役电池应用于梯次利用应用场景之中,不仅可以延长电池的使用年限,发挥出电池的剩余价值,增加锂离子电池全生命周期的经济效益;也可以大大减缓电池回收阶段的压力,带来巨大的社会效益。因此,近年来国家相继出台了多项保障政策,以推进动力电池梯次利用的发展,梯次利用动力电池规模化工程应用于储能系统中成为技术趋势之一。
由于锂离子电池单体电压和功率等级的限制,在实际使用中需要将其大量串并联成组以满足功率和能量的需求。电池单体出厂时一致性往往较好,但在电池组实际使用中,由于电池组温度场分布不均匀、电池单体在电池组中所处的位置不同等因素,导致电池组老化过程中电池单体的一致性参数,如容量、内阻和荷电状态(State of Charge, SOC)等快速发散,使得电池在梯次利用场景下,其一致性不及新电池。
而电池的不一致直接影响电池组的使用效率,降低电池组的经济效益。因此,亟需研究梯次利用电池组的能量利用率计算方法,以指导梯次利用电池使用前的筛选成组和成组后的电池组状态评估。
电池组能量利用率的主要影响因素是电池的一致性。在实际应用中,测量每一个电池单体的参数将耗费大量人力物力,使得梯次利用电池不再具备成本上的优势。通过适当的抽样方法测量少部分电池样本,可以获得电池参数的统计特性,因此学者多研究基于概率统计的电池一致性建模。
当前,针对电池组一致性的相关研究主要集中于两方面:
一方面研究电池单体参数的统计特性。
在电池组老化的过程中,电池参数不仅呈现一定的统计规律,参数间也同时呈现出一定的相关性,因此另一方面研究关注于电池参数间的耦合机制。
因此,针对梯次利用锂离子电池组一致性较差进而导致能量利用率降低这一问题,广东电网有限责任公司电力科学研究院、深圳市欣旺达综合能源服务有限公司等单位的研究人员提出了一种基于Copula理论的电池组一致性建模方法,基于该一致性模型,提出了电池组能量利用率的估计方法。
结果表明,当蒙特卡洛模拟次数达到2 500后,随机模拟带来的能量利用率估计误差可降低至0.1%以内;随着电池串联数的增多,电池组能量利用率逐渐降低,但下降的速率逐渐减慢,最终能量利用率趋于稳定;随着放电电流倍率的增加,电池组能量利用率呈现出近似线性下降的规律,并没有能量利用率迅速下降的拐点出现。
针对研究中所测试的电池组,SOC的不一致是电池组低能量利用率的主要影响因素,消除SOC和容量的不一致,电池组能量利用率可分别提高约25%和5%,而消除电池内阻的不一致几乎不会提高电池组的能量利用率。
他们所提出的基于一致性模型的电池组能量利用率估计方法和相关影响因素分析,将为梯次利用锂离子电池组的优化成组与使用提供有效指导。
本文编自2021年第9期《电工技术学报》,论文标题为“基于一致性模型的梯次利用锂离子电池组能量利用率估计方法”,作者为赵伟、闵婕 等。