动力电池二次利用关键参数识别研究综述

利用参数识别技术对退役动力电池进行分选,实现退役电池的二次利用。研究二次利用前动力电池的性能状况,对电池的剩余容量、剩余寿命、电池的荷电状态(state of charge,SOC)、电荷健康度(state of health,SOH)等影响电池性能的参数进行识别,并根据获取的相关数据来评估退役电池组当前状态下的性能,预测电池的剩余寿命,为动力电池二次利用的参数识别提供理论依据。     

基于SOP动态一致性的退役动力电池模组筛选方法研究

针对退役电池初始特性参数不一致性,多因素影响下电池模组筛选效果不佳的难题,提出一种基于SOP动态一致性的电池模组筛选方法。首先,为表征退役动力电池梯次利用筛选时初始特性,选取退役动力电池的端电压、容量和内阻作为静态筛选的参量,并提出基于密度思想的改进K-均值聚类的静态筛选方法;其次,从静态筛选结果中选取一致性较好的单体电池,建立电压、荷电状态（SOC）、电池健康状态（SOH）等因素与功率状态（SOP）的特征关系,对退役动力电池SOP动态特性进行估计;最后,将SOP一致性较好的退役电池串联成组,建立SOP与电池模组寿命损耗关联关系,基于SOP动态一致性进行电池模组的动态筛选。通过仿真分析验证所提筛选方法的有效性,可有效延长退役电池的使用寿命。     

退役动力电池梯次利用关键技术概述

退役动力电池的后续处理对新能源汽车产业和环境的可持续发展提出严峻挑战.动力电池梯次利用是有效发挥动力电池剩余价值、实现新能源汽车行业绿色发展的有效途径.退役电池的健康状态直接决定了电池能否被再次利用,研究退役动力电池健康状态检测技术具有重大现实意义.除此之外,由于退役电池是已经老化的电池,电池的循环性能、倍率性能及安全...     

退役三元动力电池储能项目探索与应用

退役动力电池的梯次利用主要一部分集中在用户侧、电网侧和新能源侧等电力系统储能项目中,动力电池的梯次利用不仅可以有效降低电动汽车用户和电力系统储能的成本,还可帮助缓解大量动力电池退役所带来的电池回收和环境污染压力。文中结合南通2 MW·h退役三元动力电池用户侧储能项目实例,对退役三元电池的整包利用与筛选检测,电池管理系统控制策略,集控链储能变流器,以及消防安全管理等方面进行了研究探索。研究结果表明:在可预见的大量电动汽车动力电池进入密集退役期的情况下,未来应用于电力系统储能具有巨大潜力。     

基于交流阻抗法的退役磷酸铁锂动力电池分选成组技术研究

使用电化学工作站,通过交流阻抗法对70只退役磷酸铁锂动力电池进行了分析,得到了优化后的等效电路;系统研究了等效电路中各元件的参数与电池荷电状态的相关性。结果显示,使用交流阻抗谱中的欧姆内阻作为分组指标,分选后的电池组容量衰减率均低于常规内阻-容量法选出的电池组。该研究可为今后高通量、规模化筛选重组退役磷酸铁锂动力电池提供新的方法和理论依据。     

Study on the characteristics of second life LiFePO4 batteries

随着电动汽车的快速发展,未来将有大量的动力电池退役,这些淘汰下来的电池仍有可观的剩余容量和寿命,可以在静态储能等领域实现梯次利用。为了提高安全性和输出性能,淘汰下来的动力电池需要在筛选之后重新串、并联成组使用。以二次利用磷酸铁锂动力电池为研究对象,研究在单体电池内阻不一致、剩余容量不一致、初始SOC不一致等情形下,电池组的并联特性,即并联电池组中各电池直流阻抗、电流不平衡度的变化情况。对于实现磷酸铁锂动力电池的梯次利用具有指导意义。     

二次利用磷酸铁锂动力电池并联特性研究

随着电动汽车的快速发展,未来将有大量的动力电池退役,这些淘汰下来的电池仍有可观的剩余容量和寿命,可以在静态储能等领域实现梯次利用。为了提高安全性和输出性能,淘汰下来的动力电池需要在筛选之后重新串、并联成组使用。以二次利用磷酸铁锂动力电池为研究对象,研究在单体电池内阻不一致、剩余容量不一致、初始SOC不一致等情形下,电池组的并联特性,即并联电池组中各电池直流阻抗、电流不平衡度的变化情况。对于实现磷酸铁锂动力电池的梯次利用具有指导意义。     

废旧锂离子动力电池的性能和梯次利用的可能性研究

近年来随着电动汽车产业的发展,大量锂离子动力电池达到使用寿命,进入报废退役阶段,报废动力电池的处置成为人们关注的热点。综述了废旧锂离子动力电池的性能和梯次利用方面的技术进展,指出做好筛选分类与重新组合的工作,以确保二次利用电池组内部电池单元性能的同质性将是梯次利用的关键。     

Testing of the performance and energy-storage applied for retired LiFePO4 batteries

针对某电动公交车退役LiFePO₄动力电池,测试了电池的容量、直流内阻、常温下的储存性能,进而测试电池的倍率充放电性能、高低温特性和循环性能,分析了新旧电池相关参数的差异及变化规律;在此基础上,重组电池模组,测试其循环性能;最后集成了1MW·h梯次利用电池储能系统并参与风电平滑。结果显示,该动力电池容量衰退初始容量75%左右时,直流内阻只有小幅增加,电池常温下的储存性能、倍率性能、高低温性能下降不显著,电池单体和模块的循环性能良好,显示出该退役LiFePO₄电池具有较好的梯次利用价值。     

基于多分支拓扑的梯次利用储能系统电池同期退役协同控制策略

针对退役动力电池储能系统中不同电池簇间的同期退役问题,提出了一种基于多分支拓扑的同期退役协同控制策略.该策略针对不同时段的功率需求,根据储能系统中电池健康状态(SOH)的失衡度,首先选择电池健康状态较好的电池簇优先出力或者使所有电池簇共同出力的模式,并根据电池簇荷电状态(SOC)分布情况,采用基于实时可变电流作为正反馈调节值的控制策略,实现储能系统中各电池簇间协同控制与平衡出力.经过多次充/放电过程,各电池簇的健康状态(SOH)将渐进趋于一致,进而实现不同电池簇同期退役的目的.最后,通过MATLAB软件进行仿真分析,验证了该策略可以使储能系统中各退役动力电池簇实现同期退役.     

一种退役动力电池梯次利用储能系统安全评估方法

以梯次利用于储能系统的退役动力电池为研究对象,提出一种梯次利用电池组合安全评估方法,采用梯次利用电池厂家、种类、测试等多维数据,通过熵权-TOPSIS法及层次分析法对梯次利用电池安全性能进行综合评估与算例分析。研究结果表明：对拟采用不同厂家、批次、种类退役动力电池构建的储能系统,该方法可对其中的梯次电池进行有效安全评估,有助于选用安全性更高的梯次电池来构建储能系统,进一步提升系统安全性,符合梯次利用储能系统大规模推广建设的现实需要。     

梯次利用动力电池规模化应用经济性及经济边界分析

电动汽车动力电池的退役潮来临,大量退役动力电池的处理成为当前的一大难题,将其规模化应用于储能系统是解决该问题的有效途径,研究梯次储能的经济性对促进规模化应用具有重大现实意义.首先分析了梯次储能系统的成本构成,并采用平准化成本模型分析了梯次储能的成本参数敏感性.其次,分析了退役电池梯次利用现状,探讨了梯次利用关键技术发展...     

电化学阻抗谱识别不同化学体系退役动力锂离子电池北大核心CSCD

退役动力锂离子电池梯次利用可充分提高动力电池的经济性,然而目前动力电池标识信息混乱、电池荷电状态差异和工作电压重叠均导致无法直接或依据开路电压准确分辨磷酸铁锂动力电池与镍钴锰三元动力电池。为此,基于动力锂离子电池的结构和等效电路,建立了容量与动力电池界面电容、反应电阻、韦伯阻抗和液相电阻的对应关系,通过分析动力电池容量对电化学阻抗实部和虚部的影响探讨了利用阻抗法快速识别退役动力锂离子电池化学体系的可能性。结果表明电化学阻抗实部与虚部的比值与电池容量无关,据此可利用该比值随频率的变化差异快速识别不同化学体系的动力锂离子电池,从而避免依据充放电判断电池化学体系的低效率。此外,软包装磷酸铁锂和镍钴锰三元电池的测试结果也表明10 Ah、12.5 Ah和50 Ah的磷酸铁锂电池阻抗虚部与实部比值随交流信号频率的变化基本相同,但与镍钴锰三元电池明显不同,初步验证了该方法的有效性。     

基于深度神经网络的梯次利用电池健康状态评估

随着大量退役电池梯次利用,对退役动力电池健康状态的准确估计是保障电池梯次利用安全高效运行的前提。针对上述问题,提出基于深度神经网络学习的梯次利用电池健康状态评估方法。根据不同循环次数下梯次利用电池充放电性能的差异性,从梯次利用电池物理特性角度挖掘影响梯次利用电池老化特征的主要参数,利用皮尔逊法计算电池老化特征与梯次利用电池健康状态的相关系数,选取较高相关度特征作为深度神经网络的输入,建立基于深度神经网络学习的梯次利用电池健康状态评估模型。通过美国国家航空航天局Ames卓越预测中心的锂离子电池测试数据仿真实例验证了该文方法的有效性。仿真结果表明,与传统神经网络相比,深度神经网络学习可明显提高梯次利用电池健康状态的预测精度,为退役动力电池健康状态评估提供理论依据。     

退役动力电池回收及其在储能系统中梯次利用关键技术北大核心CSCD

新能源汽车产业迅速发展,动力电池将在更迭换代中迎来退役潮,梯次利用技术能够在最大化利用动力电池全寿命周期的同时缓解回收压力及环境污染问题。为进一步完善梯次利用绿色可持续发展体系,本文研究了当前梯次利用相关政策、标准及应用场景,并从电池回收与储能系统梯次利用两方面,分别对电池回收模式、老化原理、检测、筛选、状态估计、容量配置、控制策略等技术研究展开讨论。最后结合国内形势,探讨了退役动力电池梯次利用所面临的问题与挑战,并针对关键技术的突破与产业体系的形成提出建设性意见,以期为梯次利用产业布局提供助力。     

Application-derived safety strategy for secondary utilization of retired power battery

本研究以退役锂离子动力电池梯次利用的细分应用场景需求为导向,以我国新能源汽车推广应用历程为基础,结合政策、技术、产业与市场发展的实际,阐述了梯次利用关键环节的安全问题及其应对策略。介绍了退役动力电池梯次利用模式,总结了不同正极材料动力电池报废与梯次利用现状及趋势,指出了面临的挑战与机遇,分析了动力锂离子电池在生产和车用环节的安全隐患,以及退役后在四种不同应用场景下进行梯次利用的安全需求与风险,研究了与动力电池类型、车载应用安全基础等优化匹配的梯次利用安全策略框架,并提出了创新动力电池开发设计模式、发展梯次利用关键技术、加快商业模式创新、加速培育梯次利用市场等综合策略。     

Research and characterization of pulse charging strategy for lithium-ion traction battery

动力电池充电策略对提高电动汽车性能和使用寿命起着至关重要的作用。针对一种三元材料体系18650圆柱形电池进行脉冲充电策略研究,将其与标准恒流恒压充电策略进行综合比对,全面客观地分析脉冲充电策略关键参数对动力电池电性能的影响,并系统地评估了脉冲充电策略对电池寿命的影响。在循环寿命研究方面,采用电化学交流阻抗欧谱（EIS）分析不同循环周数和SOC下的交流阻抗,采用X射线断层扫描（CT）无损分析技术对循环500周后电池结构进行表征分析,揭示了带负脉冲充电策略对电池循环性能和结构影响的关系。     

基于风险防御的退役动力电池递进式分选方法研究

针对退役动力电池存在初始特性参数不一致,梯次利用过程中存在安全稳定性降低等问题,提出一种基于风险防御的退役动力电池递进式分选方法。首先,提取电动汽车退役动力电池“灰箱”数据,选取剩余容量、内阻及端电压作为分选参数,采用改进K-均值算法对退役动力电池参数进行初始聚类数据提取。其次,估计梯次利用过程中退役动力电池荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）等特性,通过功能状态（SOF）表征参数间的关联特性,并基于SOF动态一致性进行分选。最后,考虑风险防御预留系统的SOF动态安全裕度,降低退役动力电池初始特性缺陷对梯次利用重组的影响。通过仿真分析验证所提分选方法提高了退役动力电池的一致性,并有效降低了重组系统的寿命损耗。     

车用锂电池充电技术综述

本文简单阐述了车用锂离子动力电池充放电的基本原理。在单体电池充电理论的基础上,对单体电池的充电方法进行了介绍和比较。根据国内外学者对电池组均衡充电的研究进展,总结了动力电池组均衡充电的各种技术,并对其性能进行分析,为动力电池充电技术的研究与发展提供参考。     

车用锂电池充电技术综述

本文简单阐述了车用锂离子动力电池充放电的基本原理。在单体电池充电理论的基础上,对单体电池的充电方法进行了介绍和比较。根据国内外学者对电池组均衡充电的研究进展,总结了动力电池组均衡充电的各种技术,并对其性能进行分析,为动力电池充电技术的研究与发展提供参考。