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基于库仑效率的退役锂离子动力电池储能梯次利用筛选
  • 发布时间:2019-09-29
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    郑州大学,国家电网河南电力公司郑智坤,赵广金,金阳,赵志兴,高金峰,在2019《电工技术学报》增刊1中指出,电动汽车用锂离子动力电池退役后,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。

    针对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介绍了库仑无效的定义。在相同的实验条件下,得到了两个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,在比较库仑效率低下的测试结果时,创造性地使用了对数坐标系。提出了一种基于库仑效率筛选退役锂离子动力电池储能梯的方法。实验证明了该方法的正确性。

    (来源:微信公众号“电工学会” ID:dgjsxb作者:郑志坤,广金等)

    近年来,环境保护问题受到越来越多的关注,随之而来的现象之一就是电动汽车技术的飞速发展和数量的增加。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。

    对于退役的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。

    为了筛选出可以继续用于电网和新能源发电储能设备的退役电池,需要对其健康状况有直观的了解。当前广泛使用的是健康状态(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。其定义在概念上并不统一。目前,它主要体现在容量,功率,内阻,周期数和峰值功率等几个方面。通常,通过模型评价锂离子电池的SOH。当前在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。

    最有代表性的电化学模型是刚宁模型。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可以表征电池的能量存储容量。通过使用等效电路的数学方程式和模型状态矩阵方程式,再结合卡尔曼滤波算法,可以估算出它。 Cbulk值又给出了电池SOH的估算值。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。

    所谓的电池SOH经验模型法,就是总结各种参数的变化规律与SOH的变化规律之间的关系,并采用数据拟合的方法得到锂离子电池的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。一些评估模型很难获得高精度的电池参数,从而导致电池健康。评价结果的准确性和可靠性不足。

    为了寻求一种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,从电化学的角度阐述了库仑效率的物理意义,并得出了库仑效率之间的关系。以及电池寿命和容量衰减。基于库仑效率,引入了库仑效率低的概念。

    在两个退役的锂离子动力电池上进行了电化学测试,并比较了性能曲线。用对数坐标系描述库仑效率低下与循环数之间的关系。最后,提出了一种基于库仑效率的筛选废旧锂离子动力电池利用率的新方法,并在随后的实验中证明了结论的正确性。

    图1.全电池系统中库仑效率为90%时可逆锂离子消耗量

    总结

    从电池的电化学水平出发,介绍了库仑效率与电池容量之间的内在联系。基于库仑效率,引入了库仑效率低的概念。物理意义解释了其与电池容量衰减的重要关系。通过对两种退役锂离子动力电池的电化学测试比较和后续验证实验,发现库仑无效率作为退役锂离子动力电池的储能可以更加直观和可靠,这与SOH预测指标不同根据复杂的评估模型和方程式进行计算。梯子的筛选指示器的使用扩大了使用梯子使电池退役的思想。

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    郑州大学,国家电网河南电力公司郑智坤,赵广金,金阳,赵志兴,高金峰,在2019《电工技术学报》增刊1中指出,电动汽车用锂离子动力电池退役后,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。

    针对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介绍了库仑无效的定义。在相同的实验条件下,得到了两个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,在比较库仑效率低下的测试结果时,创造性地使用了对数坐标系。提出了一种基于库仑效率筛选退役锂离子动力电池储能梯的方法。实验证明了该方法的正确性。

    (来源:微信公众号“电工学会” ID:dgjsxb作者:郑志坤,广金等)

    近年来,环境保护问题受到越来越多的关注,随之而来的现象之一就是电动汽车技术的飞速发展和数量的增加。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。

    对于退役的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。

    为了筛选出可以继续用于电网和新能源发电储能设备的退役电池,需要对其健康状况有直观的了解。当前广泛使用的是健康状态(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。其定义在概念上并不统一。目前,它主要体现在容量,功率,内阻,周期数和峰值功率等几个方面。通常,通过模型评价锂离子电池的SOH。当前在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。

    最有代表性的电化学模型是刚宁模型。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可以表征电池的能量存储容量。通过使用等效电路的数学方程式和模型状态矩阵方程式,再结合卡尔曼滤波算法,可以估算出它。 Cbulk值又给出了电池SOH的估算值。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。

    所谓的电池SOH经验模型法,就是总结各种参数的变化规律与SOH的变化规律之间的关系,并采用数据拟合的方法得到锂离子电池的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。一些评估模型很难获得高精度的电池参数,从而导致电池健康。评价结果的准确性和可靠性不足。

    为了寻求一种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,从电化学的角度阐述了库仑效率的物理意义,并得出了库仑效率之间的关系。以及电池寿命和容量衰减。基于库仑效率,引入了库仑效率低的概念。

    在两个退役的锂离子动力电池上进行了电化学测试,并比较了性能曲线。用对数坐标系描述库仑效率低下与循环数之间的关系。最后,提出了一种基于库仑效率的筛选废旧锂离子动力电池利用率的新方法,并在随后的实验中证明了结论的正确性。

    图1.全电池系统中库仑效率为90%时可逆锂离子消耗量

    总结

    从电池的电化学水平出发,介绍了库仑效率与电池容量之间的内在联系。基于库仑效率,引入了库仑效率低的概念。物理意义解释了其与电池容量衰减的重要关系。通过对两个退役锂离子动力电池的电化学测试比较和后续验证实验,发现库仑无效率作为退役锂离子动力电池的能量存储可以更加直观和可靠,这与SOH预测指标不同根据复杂的评估模型和方程式进行计算。梯子的筛选指示器的使用扩大了使用梯子使电池退役的思想。

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