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碳中和目标下退役电池筛选聚类关键技术研究

电网技术 2022年第2期46卷 429-441页

作者：李建林李雅欣吕超赵伟武亦文马速良储能技术工程研究中心(北方工业大学) 北京市石景山区100144 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院黑龙江省哈尔滨市150080 广东电网公司电力科学研究院广东省广州市510080

随着“30·60碳达峰-碳中和”战略的提出,新能源逐步成为主力电源。储能技术作为平抑新能源波动、提升消纳能力的主要途径备受关注,但受经济性制约使其难以实现规模化推广。而退役动力电池梯次利用产业链逐步延伸,全寿命周期覆盖利用,... 详细信息

随着“30·60碳达峰-碳中和”战略的提出,新能源逐步成为主力电源。储能技术作为平抑新能源波动、提升消纳能力的主要途径备受关注,但受经济性制约使其难以实现规模化推广。而退役动力电池梯次利用产业链逐步延伸,全寿命周期覆盖利用,有望成为破解这一困境的有效手段。依据现有的新能源汽车的保有量,每年至少有约30万t退役的动力电池需要处理。合理的筛选聚类是快速消纳大规模退役动力电池的有效手段,但电池种类不同、状态多样、工业化筛选方法缺失,不同应用场景下的筛选方法有待研究。首先梳理了双碳目标下的退役电池梯次利用的政策部署,并就典型梯次示范工程功能进行分析。其次,对面向退役动力电池的聚类算法以及评价方法进行了比较分析,明确了其优缺点、适用范围及评价指标;然后,建立了退役电池场景适用性评价体系,分析提高退役电池筛选的场景匹配度的方法;最后结合我国双碳战略目标对退役电池的筛选应用进行总结。

关键词：退役电池梯次利用政策与标准筛选聚类场景应用

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退役电池储能系统的梯次利用关键技术研究

退役电池储能系统的梯次利用关键技术研究

作者：王瑞重庆三峡学院

学位级别：硕士

随着新能源汽车数目的激增,新能源汽车上退役电池的出路问题成为社会各界关注的热点。动力电池从新能源汽车上退役后仍然存在70～80%的容量,将其利用于其他性能较温和的领域,实现动力电池的梯次利用,不仅缓解动力电池进入回收阶段的压力... 详细信息

随着新能源汽车数目的激增,新能源汽车上退役电池的出路问题成为社会各界关注的热点。动力电池从新能源汽车上退役后仍然存在70～80%的容量,将其利用于其他性能较温和的领域,实现动力电池的梯次利用,不仅缓解动力电池进入回收阶段的压力,还能发挥动力电池的剩余价值,提高其使用寿命,降低成本,有助于推动电动汽车产业的发展与普及。而退役电池梯次利用应用最广泛的前景是储能领域。本文针对退役电池梯次利用的关键技术以及应用展开了研究。本课题在研究退役电池的内部结构与工作原理的基础上,分别对NCR18650B电池在不同条件下的充放电特性进行了研究并分析了退役电池的影响因素。在此基础上建立实验平台,对退役电池的基本性能展开实验分析,得到了退役电池的开路电压、剩余容量、总内阻等具体参数,符合梯次再利用标准并对退役电池的健康状态分析方法进行了简要阐述。针对退役电池的筛选与重组技术展开了研究,为了提高梯次利用筛选与重组的可靠性。本研究首先对退役电池进行外观初步筛选,然后以实验电池在70%SOC状态下,借助二阶RC等效电路模型,计算各极化参数值,利用熵权法与灰色关联度分析法相结合建立综合评价指标体系,计算出综合评价值,完成退役电池间的分选与重组。然后针对退役电池的不一致性,引入了基于Buck-Boost分组双向主动均衡,以SOC值为均衡指标,对其均衡电路、算法进行分析,采用先组内均衡再组间均衡的拓扑策略,并在Matlab 2019b/Simulink中搭建对应仿真模型。对其均衡结果进行分析,得出该均衡策略效果良好,在组内均衡过程中能够有效降低SOC值15%左右,组间均衡过程中能够降低16.5%左右,可以有效的平抑退役电池的差异性。最后用筛选出来的退役电池设计了一套小型退役电池储能系统。首先是通过对整个系统进行整体结构设计,再在此基础上采用模块化的方法对各功能模块进行芯片选择与电路设计,并将各模块集成一体。然后在硬件设计的基础上,进行软件程序编程,完成整个系统设计。最后在实验室现有条件下搭建实验平台,对系统电压进行测试以保障该系统能够进行基础工作,然后对电池的状态检测、被动均衡做了测试。其实验结果证明电压采集精度相对误差在1%左右,并且可以有效充入约70%的能量,放出50%的能量。且通过被动均衡,充电过程电压差缩小了57.61m V,放电过程缩小了210.53m V,证明了该系统的设计具有可行性,实现了退役电池的储能与被动均衡。

关键词：新能源汽车退役电池筛选与重组梯次利用储能系统均衡

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退役电池快速分类综合测试系统研究与实现

退役电池快速分类综合测试系统研究与实现

作者：于明加长安大学

学位级别：硕士

首批投入市场的电动汽车逐步接近使用年限,我国动力电池即将面临大规模退役。如何根据退役电池的健康状态进行快速低成本分选重组、二次利用,实现大规模退役电池快速消纳,是当前发展退役电池梯次利用技术的关键。针对上述问题,本文依托... 详细信息

首批投入市场的电动汽车逐步接近使用年限,我国动力电池即将面临大规模退役。如何根据退役电池的健康状态进行快速低成本分选重组、二次利用,实现大规模退役电池快速消纳,是当前发展退役电池梯次利用技术的关键。针对上述问题,本文依托陕西省重点研发计划重点产业创新链项目(2019ZDLGY15-04-02),根据退役电池在恒流工况下的电压响应差异性特点,设计一种基于电池工况数据特征值的退役电池梯次状态快速聚类算法,开发实现了退役电池快速综合测试系统。论文具体内容如下:(1)针对电池聚类过程无监督性特点,划分自适应梯次区间目标,提出融合Canopy的改进K-means++算法,完成电池梯次状态划分。首先结合老化电池电压响应存在差异的特性,设计电池状态一致性测试工况。提取状态一致性部分的数据,利用主成分分析法得到电池特征值。将提取的电池参数,利用所设计的聚类算法分别对电池特性参数与工况特征值进行聚类对比。对比结果显示,两种聚类结果的重合度达到82.4%,证明了电池梯次快速聚类方法具有可行性。(2)针对退役电池梯次区间快速分类的应用需求,设计一套退役电池充放电综合测试系统。系统能够对退役电池特性测试工况完成在线编辑,实现了多设备数据并发与数据实时采集功能。测试系统对退役电池工况运行过程中的参数变化实现动态检测和数据库实时存储,应用提出的聚类算法实现测试电池的快速聚类目标。(3)对搭建的退役电池充放电综合测试系统执行电池CC-CV充放电、混合功率脉冲特性、多阶倍率、SOC-OCV等测试工况,测试系统各项运行性能;应用提出的电池快速聚类方法对实验室40节健康状态各异的松下NCR18650BD三元锂电池进行梯次状态分类。实验结果表明,所设计的测试系统达到了指标要求,聚类结果能够对被测电池提出合理的二次利用方案。

关键词：退役电池快速分类测试系统电池老化测试

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退役电池快速分选与综合评价方法研究

退役电池快速分选与综合评价方法研究

作者：曹学彬山东大学

学位级别：硕士

在能源短缺和环境恶化的双重制约下,为了实现节能环保目标,电动汽车得到了前所未有的发展。锂离子电池因具有能量密度高、循环寿命长和绿色环保等诸多优势被广泛应用于电动汽车,装机量也随势快速上涨。随着使用时间的增加,锂离子电池逐... 详细信息

在能源短缺和环境恶化的双重制约下,为了实现节能环保目标,电动汽车得到了前所未有的发展。锂离子电池因具有能量密度高、循环寿命长和绿色环保等诸多优势被广泛应用于电动汽车,装机量也随势快速上涨。随着使用时间的增加,锂离子电池逐渐老化,当不再满足电动汽车运行的性能要求时,需要被更换以确保车辆运行的安全性和可靠性。随着电动汽车的飞速发展,退役电池的数量也迅速增长,大规模退役电池的回收利用已成为一个极具挑战性的难题。目前,针对退役电池的梯次利用研究尚处于起步阶段,技术发展不够成熟。一方面,退役电池的健康状态（SoH）决定了电池的梯次利用场景,传统的电池SoH估计方法多针对退役之前的车载应用,当下针对退役电池的SoH估计方法精度低,泛化能力差;另一方面,退役电池各性能参数具有强不一致性,难以直接配组利用,当前退役电池分选方法测试时间冗长、效率低,或指标单一、效果差,使得梯次利用的成本升高,同时也制约了梯次利用产业的发展。本文针对退役电池在梯次利用中的关键问题,基于大量实验数据,提出了针对退役电池的健康状态估计方法,建立了退役电池的快速分选与综合评价模型,主要内容如下:首先,对电池的老化特性进行了分析,以LiNCM和LiFePO4电池为研究对象,搭建了电池测试平台并设计了测试方案,基于高质量的测试数据,对电池单体和串联电池组内各电池模块的老化特性进行了分析,分别在容量、内阻和开路电压三个方面分析了电池的老化不一致性,为后续的退役电池的梯次利用研究奠定了坚实基础。其次,针对传统方法对退役电池的SoH估计精度低,泛化能力差等问题,提出了一种基于孪生支持向量回归机（TSVR）的退役电池SoH估计方法。以8组LiNCM退役电池模块为研究对象,通过拆解、打磨得到97节退役电池单体。通过实验数据,分析了退役电池在不同工况下的容量分布,提取IC曲线的峰值点坐标及峰值区域40mV等电压时间间隔作为输入特征,对应的容量作为输出,训练SoH估计模型。通过实验验证了本文提出的基于TSVR的退役电池SoH估计方法的估计效果,在不同的工况下,SoH估计最大相对误差在1.3%以内,平均相对误差小于1%。根据SoH估计结果,可以对退役电池在不同梯次利用场景的应用进行初步分选。然后,针对大规模退役电池初始状态的差异性,导致分选效率降低的问题,以LiNCM退役电池为研究对象,设计了不同初始电压下的特征充电实验,分析了 97节退役电池单体的容量分布情况。论证了退役电池的快速分选方案,通过提取部分特征充电曲线的老化特征,采用支持向量分类机（SVM）训练了退役电池分选模型,并用粒子群算法（PSO）优化了可能影响模型分选结果的SVM参数。经验证,优化后的退役电池快速分选模型在三种不同的初始电压下,均有良好的分选效果,50次分选的平均正确率分别为 86.8%、94.5%和 93.8%。最后,针对退役电池在不同梯次利用场合的配组中,单一评价指标过于片面性的问题,分析对比了常见的综合评价方法的优劣,搭建了基于CRITIC-灰色关联分析（GRA）的退役电池综合性能评价模型。选取多参数评价指标,并由退役电池实际数据对模型的评价结果进行了验证,结果发现在同一容量类别中,容量较高的退役电池综合性能并不一定更好,证明了对退役电池性能综合评价的必要性。在完成前述快速分选之后,针对不同的梯次利用场合,选取合适的评价参数,对同类别中的退役电池进行综合评价,将各类别中关联度相近的电池重新配组。经验证,重新配组电池的充放电曲线一致性得到了极大改善,各类别退役电池的充放电电压标准差比未分选类别减小了 2-13倍。

关键词：退役电池健康状态估计快速分选综合评价

基于脉冲电压频域特征和内阻的退役电池快速初步分选策略

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仪器仪表学报 2024年第3期45卷 214-226页

作者：汪宇航黄海宏王海欣合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009

随着新能源产业的发展,越来越多的退役电池如何处理成为了一个急需解决的问题。磷酸铁锂电池由于高能量密度及安全性的优点被广泛应用于汽车及储能场合,是现有退役电池中的主流之一。退役磷酸铁锂电池的二次利用场景是根据电池的健康状... 详细信息

随着新能源产业的发展,越来越多的退役电池如何处理成为了一个急需解决的问题。磷酸铁锂电池由于高能量密度及安全性的优点被广泛应用于汽车及储能场合,是现有退役电池中的主流之一。退役磷酸铁锂电池的二次利用场景是根据电池的健康状态、内阻等状态进行评估的,但是这个过程耗费大量的时间。本文提出利用脉冲过程电压的频域特征作为估计健康状态的健康特征,然后利用随机森林回归算法实现了健康状态的快速估计,这极大的缩短了退役磷酸铁锂电池分选的时间。在此基础上,本文提出利用基于高斯分布的异常参数识别方法评估异常内阻退役磷酸铁锂电池。通过实验验证,选取的15节磷酸铁锂电池中健康状态估计的最大误差为6%,且能够有效的筛除内阻与SOH不匹配的退役磷酸铁锂电池。

关键词：退役电池健康状态快速分选脉冲电压

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基于锂电池电压片段的退役电池快速筛选重组

电网技术 2023年

作者：段双明王恩吉朱微董鹏来韩宇祺常智博现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司

针对退役电池梯次利用筛选精度差、效率低的问题，提出一种基于MLP-SVR-LR混合模型的退役电池筛选方法，基于新的电压片段特征提取方法从恒流充电电压片段中提取与容量相关的特征，结合MLP-SVR-LR混合模型，实现高精度和高效率的退役电... 详细信息

针对退役电池梯次利用筛选精度差、效率低的问题，提出一种基于MLP-SVR-LR混合模型的退役电池筛选方法，基于新的电压片段特征提取方法从恒流充电电压片段中提取与容量相关的特征，结合MLP-SVR-LR混合模型，实现高精度和高效率的退役电池筛选；同时，提出一种基于粒子群改进K-means算法和以轮廓系数(Silhouette Coefficient，SC)为标准的改进等数策略对筛选后的电池以容量和内阻为标准进行均分重组，实现退役电池直接成组利用。搭建磷酸铁锂电池仿真和实验平台，对所提电池筛选、重组策略进行实验和仿真分析。结果表明，本文所提方法较同类方法筛选精度提升2%以上，从退役电池筛选精度、筛选效率和重组后电池一致性的角度验证所提方法的正确性和有效性。

关键词：电压片段梯次利用退役电池混合模型等数策略

基于双向半桥LLC谐振变换器的退役电池组均衡方法

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电机与控制学报 2023年

作者：王超詹敏柯锦洋吴铁洲湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室杭州海康威视数字技术股份有限公司

退役电池在储能应用过程中，由于其较大的不一致性问题，会导致退役电池组出现过充或过放现象，从而限制电池组整体的容量甚至引起热失控、造成安全隐患。针对以上问题，本文设计了一种基于双向半桥LLC谐振变换器的有源均衡电路。该均... 详细信息

退役电池在储能应用过程中，由于其较大的不一致性问题，会导致退役电池组出现过充或过放现象，从而限制电池组整体的容量甚至引起热失控、造成安全隐患。针对以上问题，本文设计了一种基于双向半桥LLC谐振变换器的有源均衡电路。该均衡电路通过开关阵列与隔离型双向半桥LLC谐振变换器的相互配合，能够实现单体电池与电池组整体之间的能量传递，使退役电池组中各单体电池达到能量平衡。另外，为进一步提高均衡器的均衡速度及精度，提出了一种联合电压与荷电状态（SOC）共同作为均衡变量的多状态均衡控制策略。依据电池组当前不同的能量状态，在电池组静置、充电及放电三种不同状态下，分别采用不同的均衡变量以及对应的均衡策略，从而实现电池组的快速均衡。最后，通过搭建小型的均衡实验样机对6节串联电池进行了均衡实验，实验结果表明，本文所提均衡方法具有较快的均衡速度及较好的均衡效果。

关键词：退役电池有源均衡开关阵列双向半桥LLC谐振变换器多状态均衡策略

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基于退役电池分级互备自适应控制的一次调频

河南理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期43卷 125-134页

作者：赵熙临陈潇湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068

目的“双碳”目标下新能源大量并网导致电力系统等效惯量降低、电能供应不确定性增加,给电网频率安全带来挑战。电池储能响应快速、调节灵活,近年来在电网调频中得到广泛关注。考虑到目前新能源汽车发展迅猛,随之而来的是汽车电池大量退... 详细信息

目的“双碳”目标下新能源大量并网导致电力系统等效惯量降低、电能供应不确定性增加,给电网频率安全带来挑战。电池储能响应快速、调节灵活,近年来在电网调频中得到广泛关注。考虑到目前新能源汽车发展迅猛,随之而来的是汽车电池大量退役,计及电池配置成本问题,本文开展如何在安全使用的前提下,充分利用退役电池参与到电网调频应用的研究。方法首先,构建退役电池参与电网一次调频的AGC模型,并分析退役电池充放电深度对其剩余寿命的影响,确定其运行的SOC阈值范围;其次,通过设计出力比例系数,将虚拟惯性和虚拟下垂优势最大化,同时以退役电池SOC为切换条件进行分级自适应控制;然后,引入频率偏差分配系数使另一组退役电池参与备用配合,避免一组电池频繁切换充放电状态损耗电池剩余使用寿命;最后,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,设置多组参数并对比。结果仿真结果证明,合理利用退役电池能够有效替代新电池参与到电网调频控制中,对电网频率的稳定性及安全运行提供有效支撑。结论本文所提方案中,退役电池能够有效降低电网最大频率偏差,避免电池SOC越限及频率二次跌落。同时,该方案显著减少了退役电池在负荷波动时的充放电切换次数,有利于延长退役电池剩余使用寿命。

关键词：退役电池荷电状态一次调频分级互备自适应控制

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退役电池在储能系统中的优化规划研究

退役电池在储能系统中的优化规划研究

作者：许欣慧三峡大学

学位级别：硕士

全球范围内推广应用电动汽车是有效解决当今能源危机和环境污染等问题的重要手段之一。然而,电动汽车的应用普及使得动力电池退役数量爆发式增长。所谓退役电池是指随着电池使用过程中的容量衰减,其将不再满足电动汽车车用标准,需要退... 详细信息

全球范围内推广应用电动汽车是有效解决当今能源危机和环境污染等问题的重要手段之一。然而,电动汽车的应用普及使得动力电池退役数量爆发式增长。所谓退役电池是指随着电池使用过程中的容量衰减,其将不再满足电动汽车车用标准,需要退役。实际上退役电池仍具有较大的剩余价值,若直接报废会造成严重的资源浪费和难以逆转的生态环境污染,因此怎样合理高效的开展退役动力电池的梯级利用工作,是当前一项非常重要的学术研究课题。研究证实,退役电池可经过测试、筛选及重组等过程后应用于对电池性能要求相对较低的储能领域中。在储能领域开展退役电池梯级利用,一方面可以降低资源浪费,减少环境污染,实现动力电池全生命周期的高效率应用,另一方面可以显著降低储能系统成本,优化储能配置,对于促进储能系统的高效绿色发展具有重要的推动作用。基于此本文以电动汽车退役的动力电池为研究对象,开展退役电池在储能领域的优化规划研究,取得的主要研究成果如下:(1)以考虑退役电池梯次利用的光储充电站为研究对象,基于充电站运行策略,以系统功率平衡、梯次储能系统荷电状态等为约束条件,建立了以光储充电站系统年净收益最大为目标的容量优化配置模型。优化模型采用粒子群算法进行求解。算例分析表明,考虑退役电池梯级利用的光储电站能有效降低储能系统构建成本,提高光储充电站系统的经济性。(2)针对目前退役电池梯级利用场景不科学,不充分的现状,为挖掘退役电池在储能领域梯级利用的潜力,减少资源浪费,基于不同场景对电池容量、规格等参数要求的不同,分析评估电动汽车充电站以及家庭储能系统可用能量区段的差异,以多储能系统年净收益最大为目标,建立考虑退役电池在多储能场景下梯级利用的容量优化模型。

关键词：退役电池梯级利用容量配置经济效益