信息收集网

首页 > 正文

基于库仑效率的退役锂离子动力电池储能梯次利用筛选

www.bjhanhai.cn2019-09-29

郑州大学电气工程学院,国家电网河南省电力公司电力科学研究院研究人员郑志坤,赵广金,金阳,赵志兴,高金凤,于2019年发表《电工技术学报》增刊1指出用于电力后车辆的锂离子电池已退役,它有潜力继续在储能系统和其他地方使用。准确预测其健康状况对于使用退役电池具有重要意义。考虑到目前使用的电池性能预测指标估计准确性的不足,本文从电化学角度分析了库仑效率与电池容量衰减之间的内在联系。

对于锂离子电池充放电循环中可逆锂源的消耗机理,在库仑效率的基础上引入了库仑非效率的定义。在相同的实验条件下,获得了两种退役锂离子动力电池的充放电容量,库仑效率和库仑效率之间的关系。最后,在库仑效率低下测试结果的比较中,创造性地使用了对数坐标系。提出了一种基于库仑效率的退役锂离子动力电池储能梯的筛选方法。通过实验验证了该方法的正确性。

近年来,环境保护问题日益受到关注。随之而来的现象之一是电动汽车技术的飞速发展和数量的增长。锂离子电池作为电动汽车的动力电池,具有性能优越,比能量高的优点。但是,当其容量降低到初始容量的70%80%时,电动汽车的续航里程将无法满足要求。将不再使用标准的电池组件,但是退役的动力锂离子电池在储能系统中仍然具有更大的价值,尤其是对于小型分布式储能系统。

对于退役锂离子动力电池的使用,最好地利用材料,避免资源浪费,延长电池寿命,降低动力电池的生命周期成本,具有巨大的市场需求和应用前景。

为了筛选出可继续用于电网和新能源发电储能设备的退役电池,需要直观地了解其健康状况。目前广泛使用的是健康状况(SOH)评估方法,这对于退役电池的使用具有重要意义。 SOH是用于测量电池性能的数据指示器。它的定义在概念上并不统一。目前,主要体现在容量,功率,内阻,循环次数和峰值功率等几个方面。通常,通过模型评估锂离子电池的SOH。目前文献中研究的锂电池健康评估模型主要包括三种类型:电化学模型,等效电路模型和经验模型。

最具代表性的电化学模型是Gang Ning模型。该模型从电池内部开始,介绍了活性锂离子的浓度系数。通过研究电池主体的平均容量损失,锂离子浓度的变化,SEI膜的内阻和膜厚度的变化,建立控制方程,从而获得电池容量损失。获得电池的SOH值。但是,模型系统方程式庞大且计算复杂,实用性不强。

RC等效电路模型由Bhangu等人提出。在等效电路模型中,超大电容Cbulk可以使用等效电路的数学方程式和模型状态矩阵方程式,并结合卡尔曼滤波算法来表征电池储能能力。可以估计Cbulk值以获得电池SOH的估计。尽管等效电路模型并不复杂,但是当将其应用于SOH估算时,它并未应用于多耦合参数变量的分析,因此估算精度不高。

估计电池SOH的经验模型方法是总结各种参数变化与SOH规律之间的关系,并使用数据拟合方法获得锂离子电池SOH经验模型。李霍林等通过大量的电池充放电实验,采用数值分析方法,最后获得了锂电池SOH估算的经验模型表达式,实时输入变量参数,从而获得了实时电池容量衰减率,但是估计SOH准确性的方法受数据量大小的影响。

如上所述,模型评估方法用于估计锂离子电池中的SOH,这实际上受各种因素耦合的影响。难以准确地监视和分析电池的内部状态。一些评估模型难以获得高精度的电池参数,导致电池健康评估结果的准确性和可靠性不足。

为了找到更直观有效的退役电池筛选方法,避免复杂模型和方程计算引起的预测精度误差,本文从电化学的角度阐述了库仑效率的物理意义,得到了库仑效率和电池寿命和容量衰减。这种基于库仑效率的关系引入了库仑效率低下的概念。

对两个退役的锂离子动力电池进行电化学测试,并比较性能曲线。对数坐标系用于描述库仑非效率和循环次数之间的关系。最后,提出了一种基于库仑效率的新方法,用于筛选退役锂离子动力电池的利用率,并在随后的实验中证明了结论的正确性。

图1完整电池系统在90%库仑效率下的可逆锂离子消耗

摘要

本文从电池的电化学层次,分析介绍了库仑效率与电池容量的内在关系,基于库仑效率引入了库仑非效率的概念,就其物理意义说明了它与电池容量衰减之间的重要关联。通过两例退役锂离子动力电池的电化学测试对比以及后续的验证实验,发现不同于基于复杂评估模型和方程计算的SOH预测指标,库仑非效率可以更加直观可靠地作为退役锂离子动力电池储能梯次利用筛选的指标,为退役电池的梯次利用筛选拓展了思路。

(责任编辑:DF318)

热门浏览
热门排行榜
热门标签
日期归档