退役动力电池材料再生利用综述

随着新能源汽车产业的快速发展,动力电池退役量呈现爆炸式增长的态势.退役动力电池再生利用是缓解退役潮压力、解决产业链"最后一公里"难题的重要手段.综述国内外退役动力电池正极、负极和电解液再生利用的主要技术路线、产业化现状及应用前景,并对关键技术和未来发展方向进行分析.     

新能源汽车动力电池回收利用的现状及建议

作为新能源汽车的主要储能部件,动力电池的退役潮正在来临。大量的动力电池退役给动力电池处理处置带来巨大挑战。从环境、资源和经济等方面,阐述动力电池回收利用的意义,分析当前动力电池回收利用现状。针对加强新能源汽车动力电池回收利用,从健全法律法规、完善回收体系和提升回收利用技术等方面提出对策建议。     

基于梯级利用的新能源汽车动力电池回收利用研究

在节约能源、保护环境以及国家宏观政策的三重刺激下,我国新能源汽车产业蓬勃发展,但巨大的新能源汽车保有量,导致了大量的废旧动力电池集中爆发式退役,数量巨大的废旧动力电池的回收利用成为了一大难题。废旧动力电池回收利用关乎安全、环保、资源利用率等,因此对其展开研究意义重大。梯级利用原则因能够很好地实现废旧动力电池二次或者多次重复利用,在延缓动力电池退役时间,实现动力电池使用价值最大化方面具有重要作用,正逐渐成为未来废旧动力电池回收利用的主流趋势。有鉴于此,笔者在全面对基于梯级利用原则下,形成的废旧动力电池回收产业链概述的基础上,重点对当下新能源汽车废旧动力电池梯级利用方面存在的问题进行了探究,最后对未来如何更好地基于梯级利用原则实现废旧动力电池更好的回收利用进行了重点分析。     

新能源汽车电池回收再利用技术已成熟

正近日,北京市科技委员会新能源与新材料处相关负责人在北京市两会的政务咨询上表示,2016年下半年,第一批次新能源汽车动力电池将陆续退役,而目前动力电池回收再利用技术已经较为成熟,绝对能够达到无污染处理的水平。据介绍,根据理论水平,第一批次的新能源汽车动力电池使用寿命为5年左右,动力电池退役不代表不能用了,根据现有的科技水平,这些退役电池完全可以做到无污染回收利用处理,或者根据具体     

退役动力电池应用潜力分析

在国家政策的引导和推动下,我国新能源汽车产业发展迅猛,退役动力电池的处理和应用提上日程.动力电池梯次利用不仅可以缓解大量动力电池退役所带来的电池回收压力和环境污染问题,还可以实现电池价值和资源的最大化利用,同时有效降低电动汽车整车成本和电力系统储能工程造价.本文首先总结了国内电动汽车市场环境及退役动力电池梯次应用成功案例,然后对退役动力电池的经济成本和不同应用场景进行阐述,分析退役动力电池的应用潜力和发展前景,最后评估其梯次储能利用的优势和应用经济性.研究表明,随着退役动力电池数量的爆发式增长,退役电池在电网储能、通信基站等场景中的应用具有巨大的潜力,可以实现优化资源配置、确保供电可靠、稳定电力系统、提高电网安全性的目的,且相较于直接资源回收,将退役电池梯次利用的经济成本优势更加显著.最后对退役动力电池梯次储能应用进程进行总结和展望,为退役电池产业化回收利用的发展提供参考.     

退役动力电池梯次利用相关政策对比分析

随着动力电池退役量的持续增长,动力电池退役后的梯次利用市场规模和应用场景的种类不断扩大,使得我国的梯次回收利用体系需要完善.针对退役动力电池在梯次回收利用的使用现状,首先梳理了国内退役动力电池梯次利用的国家和地方政策以及标准,解析了政策和标准的意义,接着调研了国内动力电池梯次回收利用的典型示范企业、动力电池梯次利用的试...     

锂电池健康状态估算方法研究

面对世界能源危机的挑战,我国在近几年大力发展新能源电动汽车,随着使用时间的增长、动力电池充放电次数的增多,动力电池的可用容量减少,性能老化,将不能满足电动汽车的动力需求,产生了许多老化的电动汽车动力电池。这些退役电池如果不经过适当处理直接丢弃,将导致资源浪费、环境污染,甚至还有安全隐患。如果随意匹配后直接再利用,将降低电池的性能,进一步损伤电池。所以需要研究如何对退役电池进行二次利用。为了使利用达到比较好的效果,必须根据电池特征对其进行筛选,介绍了目前比较热门的退役动力电池的健康状态估算方法,分析了各个方法的优劣。     

基于改进C4.5算法的退役动力电池等级筛选研究

为充分发挥退役动力电池的剩余容量、降低对环境的影响,可将其应用于电网储能电站、新能源发电、光伏路灯等不同场合。但退役的动力电池在外观、容量、内阻等性能方面还存在着不一致性,在梯次利用前须对其进行等级筛选。首先,简单介绍了C4.5决策树算法的基本原理;然后,针对传统C4.5算法存在运行效率较低的缺陷,以构建退役动力电池等级筛选决策树为对象,对其运算过程进行了简化,同时采用K折验证法对退役动力电池筛选决策树进行优化;最后,通过退役动力锂电池数据集验证改进算法的精确性和有效性。仿真结果表明,改进的等级筛选决策树不仅可以提高算法的执行效率,而且不影响等级分类结果的精确性。     

动力电池回收利用刻不容缓

<正>根据工信部数据,今年前三季度,我国新能源汽车产销量分别达到42.4万辆和39.8万辆。按照规划,2020年我国新能源汽车累计产销量将达到500万辆。随着新能源汽车产业规模持续扩大,我国已成为全球最大动力电池生产国。由于动力电池平均报废年限为(5-8)年,据预测,到2020年左右,我国动力电池累计报废量可达到(12-17)万吨。一方面,随着大量动力电池的退役和报废,其对健康、环境的影响及存在的安全隐患将成倍放     

基于超级电容与动力电池混合梯次利用的可移动充电系统研究

笔者提出动力电池、超级电容退役后的梯次利用,设计可移动储能充电系统,同时针对已有动力电池梯次利用中电流小、充电慢的问题,提出退役动力电池与超级电容混合供电模式,提高充电效率.工程实际证明,所示设计方案与单一动力电池移动式充电系统相比,充电速率更高,具有较大实用性.     

退役动力电池一致性评估及均衡策略研究

电池梯次利用是处理动力电池庞大退役量的有效手段之一。针对退役电池梯次利用过程中分选技术进行研究,主要从退役电池SOC关键参数分布特性以及退役电池一致性控制策略分析两方面展开。提出主动被动协同均衡策略考虑电池参数的相关性,弥补了单一均衡方式的不足。同时提高充放电均衡控制的可靠性,实现了均衡效率的最优化。分析退役动力电池荷电状态数学模型,涵盖不同类型的退役动力电池的荷电状态。并进一步对退役动力电池储能系统荷电状态控制策略进行研究。基于主动被动协同均衡策略,分析多组退役电池储能单元的SOC一致性,为完善退役电池梯次利用一致性分选技术有所助益。     

基于退役电池在多储能场景下梯级利用的经济运行研究

为提高退役动力电池的利用率,降低储能系统成本,将退役电池梯次利用于对电池使用工况逐步温和的电动汽车充电站场景及家庭储能系统场景。在多储能场景下分析场景更迭时梯次电池容量保持率的变化以及梯次电池供求关系的变化对储能系统净收益的影响,通过优化各梯次储能系统的配置容量,以多储能场景年净收益最大为目标函数,构建了退役电池在多储能场景下梯级利用的经济性评估模型,并采用遗传算法求解模型。算例表明,退役电池在多储能场景下的梯级利用相较于其在单一场景中的二次利用可更大限度地发挥退役电池的残余价值,提高储能系统的经济效益。     

动力电池梯次利用的异构储能电站设计与实践

介绍了一种动力电池梯次利用的异构兼容储能电站,阐述了不同类型、结构、时期退役动力电池分回路控制理念,基于"通信桥接器"实现了对退役电池包进行整包应用,通过"异构兼容控制器"来协调各回路的充放电功率以达到整个储能系统的充放电功率均衡,依据电站运行数据的分析,说明了不同类型、结构、时期退役动力电池异构兼容在储能电站应用的可行性和经济性。     

基于因子分析与K-means聚类的退役动力电池快速分选方法

针对目前退役动力电池数量多、快速分选方法匮乏的问题,提出一种基于脉冲功率测试(Hybrid PulsePower Characteristic,HPPC)、因子分析和聚类算法的退役动力电池快速分选与重组方法。根据电池管理系统(Battery Management System, BMS)记录的电池数据,计算单体电池电压数据得到电池最大可用容量。以HPPC一次放电脉冲提取的电池开路电压、欧姆内阻、极化电阻以及浓差电阻作为特征变量。特征变量数据经归一化算法与因子分析优化后,通过聚类算法完成电池分选与重组。实验结果表明:该方法下单体电池平均分选重组时间压缩在30 min以内,分组后一致性指标较好,在退役动力电池分选与重组中具有较好的实际意义。     

退役电池快速检测分类方法研究

随着大量锂离子电池从电动汽车上退役,对退役电池快速检测的研究迫在眉睫。针对传统方法因初始状态差异,导致电池在二次利用前的一致性检测时间较长问题,基于电池充电曲线提出了一种快速测试方法。通过将电池充电至截止电压保证电池具有相同的初始状态,而无需进行将电池放空以保证初始状态相同这一步骤,测试时间仅为电池完整充放电时间的12.5%,检测效率提高;提取特征后采用融合Canopy的K-means++聚类算法在NASA数据集和实验室电池上进行验证,聚类准确度达80.5%,证明了设计的快速测试方法的可行性。     

退役锂离子动力电池储能系统风冷热管理仿真

为研究退役动力电池储能再利用过程的热管理方法和运行方案,基于退役锂离子动力电池储能系统,设计了风冷热管理的方案和运行策略。建立了舱内退役电池簇的数学物理模型。仿真了不同风量下磷酸铁锂(LFP)电池簇和三元镍钴锰(NCM)电池簇的温度分布,对比分析了有无风冷热管理时电池簇的热行为。结果表明:风冷热管理能满足适宜退役动力电池正常工作时的温度范围;对于磷酸铁锂电池簇和镍钴锰电池簇,增加风冷系统后,簇内电池最大温差可由无风冷时的10 K降低至4 K左右,电池的最大温升由30 K降低至10 K左右。该研究可为退役动力电池储能系统的高效热管理提供借鉴。     

高弹性电网下新能源消纳研究

为制定新能源合理性发展战略,文中提出了一种高弹性电网下新能源消纳方法。首先,分析了新能源并网影响;然后,构建了高弹性电网下新能源消纳框架,通过电源、电网和负荷方面协调调度,提升新能源消纳能力,并提出多种新能源消纳项目;最后,通过案例仿真采用“移动变压器”和退役电池接入方案减小等效负荷峰谷差,提高系统调节能力,通过移动变压器灵敏性分析得到退役电池最佳配置容量,结果证明了所提方法对新能源消纳的促进作用。     

基于退役电池阈值设定和分级控制的弃风消纳模式

考虑到风电并网波动性和不确定性造成大量弃风的弊端,为了提高风电场的综合效益,提出基于退役电池阈值设定和分级控制的弃风消纳模式以降低储能成本。考虑到退役电池状态的不一致性会导致整体储能的效率低下,控制效果很难达到预期的情况,对退役电池充放电深度与循环寿命之间的关系进行分析,利用分段概率分布函数设定理想退役电池的充放电阈值范围;为了延长退役电池的使用寿命,利用分级控制策略实现其分级实时动态切换储能功能。对所提策略进行算例分析,结果表明分级控制策略相较于整体控制策略具有更好的经济性,促进了弃风消纳。