對于電動汽車電池來講，不管在役也好，還是退役以后，都可以把它的儲能價值挖掘出來。在役時可以通過V2G模式挖掘出來，還有人提出來V2B、V2H模式。退役后就是梯次利用，一般認為80%左右就要退役，退役后并不是不可用，還可以充放電，只是容量變小，使用條件得更溫和。不同的研究者，根據不同的應用需求，梯次利用場景也不一樣。把汽車電池里的價值發(fā)揮到最大，也符合國家節(jié)能環(huán)保，資源循環(huán)利用要求。

——上海電力大學廖強強

北極星電力網于 2020年 11 月 3-4 日在無錫舉辦“聚力當下，樁點未來“為主題的“2020 新基建充電樁發(fā)展論壇”。北極星電力網全程直播》》》。論壇上上海電力大學教授 廖強強作“電池健康度快速評估方法研究”主題報告。

文字實錄：

我今天報告題目“電池健康度快速評估方法研究”，我主要開展一些工作包括電池性能評估，以及梯次利用，電池儲能系統在電網中一些應用，以及儲能電站評估，還有一些比較軟的儲能應用規(guī)劃，以及技術經濟性分析方面做了一些工作。

實驗室介紹

上海電力大學在電力儲能方面有兩個省部級平臺，是上海市科委批準的，其中一個是電力能源轉換工程技術研究中心，這個工程中心做的一個主要工作就是關于儲能的事情，另外一個是上海市電力材料防護與新材料重點實驗室。老師有做儲能材料，也有做儲能系統，我這邊主要是偏向儲能系統。

我們也做一些光儲微網運行的研究，另外還有儲能削峰填谷的研究。電池里面一個很重要的參數就是內阻，內阻方面的測試儀器我們也都有的。我們做過一些磷酸鐵鋰電池研究，從形狀上來講也有圓柱形，方形，軟包的等等。另外有一些是單體，有一些是模組都做過一些測試，這是我們前期承擔一些工作情況。汽車電池里面儲能研究包括兩塊，一塊就是后面要講的，梯次利用過程中電池健康度快速評估，另外一個就是電動汽車電池在役的時候，還沒退下來的時候，它其實也可以作為儲能進行利用。

我們在梯次利用做了一些工作。承擔了一些電力公司的項目，還有一些汽車公司，比如上汽，以及其他一些公司的項目，現在很多的這種集團公司都是在做一些儲能的事情。比如上海電氣，專門有一個分布式能源科技有限公司，其中一個主打業(yè)務就是在儲能上，建了不少儲能電站。

我們在電池健康度快速評估方面申請了一些專利，有一些已經授權了，也轉讓了，還有一些現在在審的過程中，包括也有正在申請的。我們在電池健康度快速評估方面建一些模型，也盡可能想把這個模型做成軟件，然后在實際當中應用。今年做的一個工作，就是對儲能電站進行在線快速評估，先是建立一個模型，然后再做成軟件，這家公司有一個云平臺，把快速評估子模塊嵌入到云平臺里面去，就可以在線評估各個電池的健康度。

對于梯次利用儲能研究，我們想做成一個系統，看看性能怎樣，也前后做了兩個小系統。一個跟光伏結合起來的，光儲應用方面梯次利用案例。另外一個是削峰填谷的，在園區(qū)里面，做了一個200度的儲能系統。我們做的這部分工作也得到了媒體的關注和報道。

電動汽車電池儲能潛力

我們現在主要的研究對象就是電動汽車里面的電池，不管在役還是退役也好。我們關注的，把電動汽車電池用作儲能，看看它的儲能潛力發(fā)揮出來有多大。我國電動汽車產銷量越來越大了，到現在為止，我們國家有400多萬輛電動汽車，電動汽車有這么多，相應電動汽車容量也就很大了，要比現有全球電化學儲能電站容量多很多，20倍的樣子。如果把電動汽車電池，在役時候發(fā)揮出來，通過V2G模式發(fā)揮出來這是一個很大的儲能潛力。同時，電動汽車電池用了幾年以后面臨退役問題，并不是報廢，退下來以后還能挖掘它的儲能潛力呢？

電動汽車規(guī)模有這么大，未來退役下來的規(guī)?？隙ㄒ彩遣恍〉?。所以對于退役電池，全國上下都是非常關注的。對于電動汽車來講，不管在役也好，還是退役以后，我們都可以把它的儲能價值挖掘出來。第一部分在役時候可以通過V2G模式挖掘出來，還有人提出來V2B，移動大樓里面，底下有停車庫，給這大樓削峰這個也是可以辦到的。退下來以后就是梯次利用，一般認為80%左右就要退役，并不是不可用，還可以充放電，只是容量變小了而已，只是使用條件得更溫和，但還是可以使用的。

不同的研究者，他根據不同應用需求，梯次利用場景也是不一樣。當然，梯次利用以后最終還是要報廢了，還是要走材料分解這條路。整個這個鏈條走完，其實相對來講就是把汽車電池里的價值發(fā)揮到最大了，這個也符合國家節(jié)能環(huán)保，資源循環(huán)利用的這種要求。

其實在國家層面來講，對于電動汽車電池的儲能屬性的發(fā)揮和挖掘，國家一直有政策出臺的，我收集了一下，從2017年到2020年，最近的是今年10月20日國務院辦公廳發(fā)的一個文。從2017年發(fā)改委，然后到2018年工信部，到今年國務院辦公廳都有關于電動汽車，不管在役也好，退役也好，拓展其儲能屬性的支持政策都有的。

退役電池健康度快速評估方法

快速評估，就是從一些電阻，電壓比較快速容易檢測的指標里面，看它們數據變化來反映SOH變化，健康度變化。我們當時最早做的一個案例，一些舊電池單芯，SOH衰減不一致的電池拿過來評估，其實剛開始評估的時候也不知道到底哪些指標跟它的SOH掛鉤，相當于人的身體全面健康檢查一樣，各個指標檢測一下，看看哪些指標跟它的健康度是強相關的。后來發(fā)現鋰離子電池擴散系數指標，通過一個電化學阻抗譜測量，再通過一定的模型去解析，解析出電荷轉移電阻等等這些參數出來。右邊那張圖里面可以看出來，容量高的鋰離子擴散系數大，容量低的鋰離子擴散系數小，把它作為SOH快速表征指標，我們覺得是可以探討的方向。交流阻抗這種評價方式可以幾分鐘測完。只是要把里頭的一些特征指標跟SOH掛起鉤來，這是需要研究的。 第二個案例，從開路電壓角度做一些快速評估，它已經是一個儲能系統，BMS可以把電壓這些數據記錄下來，記錄下來以后對這些數據進行分析，進行建模，然后分析，然后可以做一些快速評估。

另外一個案例，我們從工作電壓角度來做快速評估。剛才我說了，無論是工作電壓也好，開路電壓也好，如果已經是一個系統，BMS是可以采集到這些數據，只是這些數據變化跟SOH變化之間有什么關系。我們這里頭的案例是奇瑞的一款電動汽車上的電池，采用的是小電池，26650，用的是天津比克。一個模組15并四串，有四個電壓，電壓通過BMS導出來之后做分析，當時我們提出來一個Lorenz離散度這個指標，我們發(fā)現其跟SOH之間也有很好的線性關系，誤差也是很小的。我們覺得這是可以去實際應用的一個算法，當時也把它做成一個軟件，然后可以快速評估。這是從工作電壓角度做快速評估，提出了Lorenz離散度作為快速評估指標。

另外一個案例也是從工作電壓角度出發(fā)，但是我們從另外一個指標上看看它們是否也有一個關系，提出了離散Frechet距離這個快速評價指標。比較各個參數之間的相似性，如果它們相似性很好的話，兩個線要重合，說明一致性很好；反之越遠，就反映了不一致性。我們采用了一些算法，建立了相應的模型，發(fā)現充放電末端最后幾分鐘電壓數據來做的離散Frechet距離跟SOH之間有很好的線性關系。

另外我們還從溫度角度來嘗試，看看是不是可以建立一些快速分析的方法。這個采用的是特斯拉的21700電池，這四個電池SOH是不一樣的，是有梯度的。電池在充放電過程中，有溫度變化。這張圖是在充電過程中溫度變化一個情況，溫度在升高，也出現一個平臺。我們做一些處理，采用概率密度函數處理方法，中間這些曲線然后轉化為右邊這些曲線，出現一些峰，表明什么意義呢？它跟SOH之間有什么關系呢？我們后來發(fā)現了，前面一個峰，紅色表示的，最高峰，它的峰高（概率密度）跟SOH之間也有一個很好的線性關系。

這是講的一些電池健康度快速評估的案例，其實這些方法也可以應用到不管是退役電池還是在役電池的快速評估，可以是一個儲能電站，或者汽車電池里面的健康度評估，其實都是可以去實際應用的。

儲能電站健康度在線評估

這是今年做的一個案例，儲能電站健康度在線評估，我們跟上海電氣分布式能源有限公司合作的。他們買了比亞迪退役下來的電池，大巴上的電池，也是比亞迪那邊評估好了，然后做成儲能電站。儲能電站做了好像十幾個，在上海也有，外地其他地方也都有。做成儲能電站時，本來是篩選過了的，它的健康度、一致性還是比較好的，但是運行一兩年以后，它的不一致性差距在拉大，到底哪些電池好，哪些不好，希望從運維角度來講，希望得到一些比較明確的信息。我們利用現有的充放電電壓數據做了這個工作。

通過充電曲線我們做一定處理，就可以得到一個電壓的概率密度隨充放電時間的關系。這就會出來一些峰，我們以最大的峰做比較，發(fā)現了一些規(guī)律，每塊電池SOH跟概率密度之間有很好的線性相關。他們當時也給我們一些考核指標，我們要預測電池SOH情況，其中提到一個準確度，當時提出相對誤差要不大于7%，做下來效果比這個預期的要好。根據這個模型，利用BMS提供待測電芯的電壓數據，我們可以得到電壓的概率密度，每一個電芯電壓最大概率密度代到方程里面就可以求出SOH，也就是這個預測值。然后再去測電池實際的容量，也就實際SOH，并與預測值做比較。我們發(fā)現它的相對誤差還是比較小的，不大于5%，大部分在1%，2%，還有近似相等的情況，比我們預想的要好。這是儲能電站評估。我們把它做成軟件了，現在正在上線調試，基本上快結束了。

我的匯報講到這里，謝謝大家。

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網址: 上海電力大學廖強強：電池健康度快速評估方法研究 http://m.u1s5d6.cn/newsview1392004.html