清華新聞網(wǎng)5月8日電 隨著國(guó)家對(duì)新能源電池支持力度的加大、民眾環(huán)保意識(shí)的不斷增強(qiáng)以及電池成本的降低，電動(dòng)汽車(chē)（Electric Vehicle，EV）市場(chǎng)正在快速擴(kuò)張。截至2021年底，全球電動(dòng)汽車(chē)庫(kù)存已超過(guò)1600萬(wàn)輛。盡管電動(dòng)汽車(chē)可以為減少碳排放作出貢獻(xiàn)，但如何處理數(shù)量巨大的“退役電池”是行業(yè)和政府面臨的重大挑戰(zhàn)。由于這些“退役電池”仍具有約80%的剩余容量，通過(guò)開(kāi)發(fā)不同的梯次利用電池（Second-life Battery，SLB）的使用場(chǎng)景并后續(xù)進(jìn)行材料回收，不僅可以提高電池的有效利用率，還可以降低新電池的制造成本，從而大大緩解行業(yè)和政府處理廢舊電池的壓力。同時(shí)，隨著可再生能源技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，光伏加電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的使用越來(lái)越廣泛，梯次利用電池恰恰是光儲(chǔ)系統(tǒng)中“儲(chǔ)”的一個(gè)很有潛力的選擇。將梯次利用電池應(yīng)用于并網(wǎng)光儲(chǔ)系統(tǒng)時(shí)，需要對(duì)其可靠性、成本、可持續(xù)性進(jìn)行評(píng)估。針對(duì)上述梯次利用電池評(píng)估、應(yīng)用和回收領(lǐng)域，清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院張璇、韋國(guó)丹、周光敏團(tuán)隊(duì)取得了一系列研究成果。
圖1.2010-2020全球電動(dòng)汽車(chē)銷(xiāo)量及市場(chǎng)份額
圖2.退役電池評(píng)估、梯次利用和回收過(guò)程
研究團(tuán)隊(duì)結(jié)合快速脈沖測(cè)試和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提出了針對(duì)鋰離子電池的快速一致性篩選與剩余容量評(píng)估框架。與傳統(tǒng)的長(zhǎng)時(shí)間充放電測(cè)試相比，所提出的框架可以將評(píng)估時(shí)間縮短80%以上，平均準(zhǔn)確率可達(dá)95%。過(guò)往研究表明，快速脈沖測(cè)試可以反映電池隨著老化加深時(shí)內(nèi)阻和電壓平臺(tái)的變化，從而反映出電池的老化程度。當(dāng)給定一批容量未知的“退役電池”時(shí)，只需對(duì)其進(jìn)行快速脈沖測(cè)試，將得到的脈沖電壓曲線(xiàn)輸入上述評(píng)估模型，即可輸出其容量估計(jì)值。在此基礎(chǔ)上，張璇、韋國(guó)丹、周光敏團(tuán)隊(duì)提出了一種基于電池健康狀態(tài)（State of Health, SoH）在線(xiàn)評(píng)估的梯次利用電池優(yōu)化調(diào)度模型。該模型使用卡爾曼濾波方法，通過(guò)結(jié)合基于高斯過(guò)程回歸的離線(xiàn)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)和基于快速脈沖測(cè)試的在線(xiàn)容量評(píng)估，實(shí)現(xiàn)了梯次利用電池容量和退化速率的精準(zhǔn)估計(jì)，并將該估計(jì)數(shù)據(jù)帶入電池優(yōu)化調(diào)度模型，從而生成計(jì)及可靠性及成本的光儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方案。
圖3.快速脈沖測(cè)試與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的電池容量評(píng)估
圖4.六種不同電池的容量分布以及基于快速脈沖測(cè)試與高斯過(guò)程回歸的容量估計(jì)
圖5.電池健康狀態(tài)在線(xiàn)評(píng)估框架
圖6. 基于健康狀態(tài)的梯次利用電池優(yōu)化調(diào)度方法
此外，團(tuán)隊(duì)提出了一種基于電池健康狀態(tài)的定價(jià)方法和評(píng)估梯次利用電池應(yīng)用的可持續(xù)性指標(biāo)，并研究對(duì)比了梯次利用電池在光儲(chǔ)系統(tǒng)中不同典型場(chǎng)景下的可持續(xù)性表現(xiàn)及老化程度。研究結(jié)果表明，梯次利用電池的可持續(xù)性主要取決于它們的退化曲線(xiàn)，包括電池的健康狀態(tài)和退化速率。較高初始容量和較慢退化速率的電池在可持續(xù)性表現(xiàn)方面更為出色。然而，當(dāng)考慮其成本時(shí)，剩余容量不高且退化速率偏快的“退役電池”也具有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。
圖7.梯次利用電池定價(jià)及其在并網(wǎng)光儲(chǔ)系統(tǒng)中應(yīng)用的可持續(xù)性評(píng)估
圖8.不同優(yōu)化調(diào)度方法的運(yùn)行結(jié)果對(duì)比
上述關(guān)于電池剩余容量的快速評(píng)估相關(guān)成果以“基于兩步學(xué)習(xí)方法的退役鋰離子電池快速聚類(lèi)”（Fast clustering of retired Lithium-ion batteries for secondary life with a two-step learning method）為題發(fā)表于《美國(guó)化學(xué)學(xué)會(huì)能源快報(bào)》（ACS Energy Letters）。清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院2019級(jí)博士研究生冉愛(ài)華和2021級(jí)碩士研究生梁正為論文的共同第一作者，清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院周光敏副教授、張璇助理教授和韋國(guó)丹副教授為通訊作者。
上述關(guān)于電池健康狀態(tài)的優(yōu)化調(diào)度、梯次利用電池定價(jià)與可持續(xù)性評(píng)估相關(guān)成果分別以“基于電池健康狀態(tài)在線(xiàn)評(píng)估的梯次利用電池最優(yōu)調(diào)度方法”（Optimal dispatch approach for second-life batteries considering degradation with online SoH estimation）和“光伏儲(chǔ)能系統(tǒng)中梯次利用電池應(yīng)用的可持續(xù)性評(píng)估”（Sustainability evaluation of second-life battery applications in grid-connected PV-battery systems）為題發(fā)表于《可再生與可持續(xù)能源評(píng)論》（Renewable and Sustainable Energy Reviews）和《電源雜志》（Journal of Power Sources）。清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院2019級(jí)博士研究生程銘為論文的第一作者，清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院張璇助理教授為通訊作者。
論文鏈接：
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsenergylett.2c01898
https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.113053
https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2022.232132
供稿：深圳國(guó)際研究生院
編輯：李華山
審核：郭玲
