Nachrichten - Schlüsseltechnologien und Entwicklungsperspektiven des Energiespeichersystems für Lithiumbatterien

Polaris Energy Storage Network News: Das Forum für die Entwicklung des städtischen Energie-Internet (Peking) 2017 und das Seminar für Energie-Internet-Demonstrationsprojekte für Bau und Zusammenarbeit fanden am 1. Dezember 2017 in Peking statt. Am Nachmittag des technischen Forums hielt Jiang Jiuchun, Direktor des Nationalen Forschungs- und Entwicklungszentrums für aktive Energieverteilungsnetze, eine Rede zum Thema: Schlüsseltechnologien von Lithiumbatteriespeichersystemen.

Jiang Jiuchun, Direktor des Forschungs- und Entwicklungszentrums des Nationalen Energieaktivverteilungsnetzes:

Ich spreche von Batteriespeicherung. Unsere Jiaotong-Universität hat Energiespeicher betrieben, von Stromversorgungssystemen und Elektrofahrzeugen bis hin zum Schienenverkehr. Heute sprechen wir über einige der Dinge, die wir in Energiesystemanwendungen tun.

Unsere wichtigsten Forschungsrichtungen: Eine ist das Mikronetz und eine die Batterieanwendung. Bei der Batterieanwendung verwendeten die frühesten Elektroautos, die wir verwendeten, Energiespeicher im Stromnetz.

In Bezug auf das wichtigste Problem der Batteriespeicherung ist das erste Problem die Sicherheit. Das zweite ist die Langlebigkeit und dann die hohe Effizienz.

Bei Energiespeichersystemen ist zunächst die Sicherheit und dann die Effizienz zu berücksichtigen. Die Einhaltung der Effizienz, der Transformatorrate und der Lebensdauer sowie der Energieverbrauch nach dem Absinken der Batterie ist in vielen Fällen möglicherweise kein quantifiziertes Problem. Indikatoren zur Beschreibung, aber es sollte für die Energiespeicherung sehr wichtig sein. Wir hoffen, dass wir durch verschiedene Dinge das Problem des sicheren Lebens und der hohen Effizienz lösen können. In Elektrofahrzeugen und öffentlichen Verkehrsmitteln werden ein standardisiertes Energiespeichersystem und ein Kardieranalysesystem für den Batteriestatus eingesetzt.

Gegenwärtig verbessert die Verwendung von Energiespeichersystemen, Knotencontrollern und intelligenten Verteilerkästen, die jeder verwendet, die Gesamtwirtschaftlichkeit und -stabilität des Systems, erhöht den Kernwert von Systemintegratoren und ermöglicht einen benutzerfreundlichen Zugriff auf die Back-End-Cloud Plattform.

Dies ist ein zentrales Energieplanungssystem. Diese hierarchische Struktur wurde heute Morgen sehr deutlich gemacht, und wir können durch Multi-Node-Controller eine langfristig optimale Planung koordinierter Multi-Energy-Speicherkraftwerke und Mikronetze erreichen.

Jetzt wird es zu einem standardmäßigen intelligenten Stromverteilungsschrank. Dies ist das Grundmerkmal des Stromverteilungsschranks. Es enthält verschiedene Funktionen wie Lade- und Entladefunktionen, automatischen Schutz und Schnittstellenfunktionen. Dies ist Standardausrüstung.

Der Knotencontroller implementiert die Kernausrüstung des lokalen Energiemanagements, die wichtigsten Datenerfassungsfunktionen, die Überwachung, Speicherung, Ausführungsmanagementstrategien und das Hochladen. Hier gibt es ein Problem, das ernsthafte und gründliche Untersuchungen zur Datenabtastrate und zum Zeitpunkt der Datenabtastung beim Hochladen von Daten erfordert. Auf diese Weise wird die Analyse der Batteriedaten im Hintergrund der Batterie implementiert und die Wartung der Batterie in eine intelligente Wartung umgewandelt. Führen Sie am Ende einige Arbeiten durch, um festzustellen, wie groß die Anzahl der Proben ist oder wie schnell der Speicher ist, um den aktuellen Zustand dieser Batterie vollständig zu beschreiben.

Wenn ich ein Elektroauto fahre, werden Sie feststellen, dass sich viele Elektroautos in einem Zustand befinden, der sich oft ändert und springt. Tatsächlich steht der Energiespeicher bei Energiespeicheranwendungen für Stromversorgungssysteme vor dem gleichen Problem. Wir hoffen, es durch Daten zu lösen. Wir haben eine geeignete BMS-Stichprobengröße.

Lassen Sie mich über flexible Energiespeicher sprechen. Jeder sagt, dass ich es 6.000 Mal machen kann und es tausend Mal in einem Auto verwendet werden kann. Es ist schwer zu sagen. Sie können es als Energiespeichersystem unterstützen, das behauptet, 5.000 Mal zu sein. Wie hoch ist die Nutzungsrate, da die Batterie selbst ein großes Problem hat, der Rückgang der Batterie während des Rezessionsprozesses zufällig ist, jede Batterie anders abnimmt und der Unterschied zwischen den einzelnen Zellen immer unterschiedlicher wird. Die Inkonsistenz der Hersteller Batterieabnahme ist auch anders. Wie viel Energie kann diese Gruppe von Batterien verbrauchen und welche Energie ist verfügbar? Dies ist ein Problem, das eine sorgfältige Analyse erfordert. Wenn beispielsweise derzeit Elektrofahrzeuge eingesetzt werden, werden sie zwischen 10 und 90% eingesetzt, und die Rezession kann nur bis zu einem gewissen Grad 60 bis 70% verbrauchen, was eine große Herausforderung für die Energiespeicherung darstellt.

Können wir die Gruppierung nach dem Gesetz des Zerfalls verwenden, um einen Kompromiss zu schließen? Wie groß ist die richtige Wahl, um eine bessere Leistung und Effizienz zu erzielen? Wir hoffen, sie nach dem Gesetz des Batteriezerfalls zu gruppieren. 20 Zweige als Knoten sind Ob es ist angemessener oder 40 ist geeigneter, was ein Gleichgewicht zwischen Effizienz und Leistungselektronik herstellt. Wir tun also etwas gegen flexible Energiespeicherung, was auch unser Projekt ist, um dies zu tun. Natürlich gibt es einen besseren Ort, um es in Kaskaden zu verwenden. Ich denke, dass die Kaskadennutzung in den letzten zwei Jahren einen gewissen Wert hat, aber es lohnt sich, sie in Zukunft zu nutzen, aber denken Sie auch an die Effizienz des Ladens und Entladens, sobald der Preis der Batterie sinkt. Es gibt einige Probleme mit der Kaskadierung. Flexible Gruppierung kann große Probleme lösen. Eine andere Art der hohen Modularität reduziert die Kosten des gesamten Systems. Der größte kann die Auslastungsrate verbessern.

Wie bei einer Batterie, die drei Jahre später in einem Auto verwendet wird, beträgt der Rückgang weniger als 8% und die Nutzungsrate nur 60%. Es liegt an seinem Unterschied. Wenn Sie 5 Sätze der Auslastungsrate erstellen, können Sie 70% erreichen, was die Auslastungsrate verbessern kann. Das Aneinanderreihen von Batteriemodulen kann auch die Batterienutzung verbessern. Nach der Wartung stieg der Energiespeicher um 33%.

 

In diesem Beispiel kann es nach dem Ausgleich um 7% erhöht werden, nach der flexiblen Gruppierung um 3,5% und der Ausgleich um 7%. Eine flexible Gruppierung kann von Vorteil sein. Tatsächlich ist der Grund für den Batterieverlust verschiedener Hersteller unterschiedlich. Es ist notwendig, im Voraus zu wissen, wie diese Gruppe von Batterien aussehen wird oder wie die Parameterverteilung aussehen wird, und dann werden Sie eine gezielte Optimierung vornehmen.

Hierbei handelt es sich um ein Schema, bei dem das Modul die volle Stromunabhängige Stromregelung übernimmt und das nicht für Hochleistungsanwendungen geeignet ist.

Ein Teil der Leistung des Moduls wird unabhängig vom Strom gesteuert. Diese Schaltung ist für Mittel- und Hochspannung sowie für den wiederholten Gebrauch geeignet. Dies ist die MMC-Batterie-Energiespeicherlösung, die für Hochspannung und hohe Leistung geeignet ist.

Auch über die Batteriestatusanalyse. Ich habe immer gesagt, dass die Batteriekapazität inkonsistent ist, der Rückgang zufällig ist, die Alterung der Batterie inkonsistent ist und die Kapazität und der Innenwiderstand sehr reduziert sind. Wenn Sie diesen Parameter zur Charakterisierung verwenden, verwenden Sie umso mehr die Kapazität und den Innenwiderstand. Wenn Sie einen Weg finden möchten, um die Konsistenz aufrechtzuerhalten, müssen Sie den SOC-Unterschied jeder Batterie bewerten, wie der SOC dieser einzelnen Zelle bewertet wird, und dann können Sie sagen, wie inkonsistent diese Batterie ist und wie hoch die maximale Leistung sein kann . Wie erhalte ich einen einzelnen SOC, indem ich die Batterie über den SOC halte? Der derzeitige Ansatz besteht darin, das BMS in das Batteriesystem einzuschalten und diesen SOC online in Echtzeit zu schätzen. Wir wollen es anders beschreiben. Wir hoffen, die abgetasteten Daten in den Hintergrund zu rücken. Wir analysieren den Batterie-SOC und die Batterie anhand der Hintergrunddaten. SOH, optimieren Sie die Batterie auf dieser Basis. Wir hoffen daher, dass Autobatteriedaten, nicht Big Data, eine Datenplattform sind. Durch maschinelles Lernen und Bergbau wird das SOH-Schätzmodell erweitert und auf der Grundlage der Schätzergebnisse eine Verwaltungsstrategie für das vollständige Laden und Entladen des Batteriesystems angegeben.

Nachdem die Daten eingegangen sind, gibt es einen weiteren Vorteil: Ich kann frühzeitig vor dem Zustand des Akkus warnen. Batteriebrände treten immer noch häufig auf, und das Energiespeichersystem muss sicher sein. Wir hoffen, durch Hintergrunddatenanalyse eine Echtzeitinformation sowie eine mittel- und langfristige Frühwarnung durchführen zu können, kurzfristige und langfristige Online-Warnmethoden für potenzielle Sicherheitsrisiken zu finden und schließlich die Sicherheit und Zuverlässigkeit des gesamten Systems zu verbessern.

Auf diese Weise kann ich mehrere Aspekte in großem Maßstab erreichen. Einer besteht darin, die Energienutzungsrate des Systems zu erhöhen, der zweite darin, die Batterielebensdauer zu verlängern, und der dritte darin, die Sicherheit zu gewährleisten, und dieses Energiespeichersystem kann zuverlässig arbeiten .

Wie viele Daten muss ich hochladen, um meine Anforderungen zu erfüllen? Ich muss die kleinste Batterie finden, die dem Betriebszustand der Batterie entspricht. Diese Daten können die dahinter stehende Analyse unterstützen, die Daten dürfen nicht zu groß sein, eine große Datenmenge ist tatsächlich für die gesamte Netzwerk-A-Last sehr groß. Dutzende Millisekunden lang nehmen Sie die Spannung und den Strom jeder Batterie, was nicht realisierbar ist, wenn Sie sie in den Hintergrund stellen. Wir haben jetzt einen Weg gefunden, wir können Ihnen sagen, welche Abtastfrequenz sein sollte, welche charakteristischen Daten Sie übergeben müssen. Wir komprimieren diese Daten einfach und übergeben sie dann an das Netzwerk. Der Batteriekurvenparameter beträgt eine Millisekunde, was ausreicht, um die Anforderungen der Batteriebewertung zu erfüllen. Unsere Datensätze sind sehr, sehr wenige.

Beim letzten, sagen wir BMS, werden die Kosten für die Energiespeicherung wichtiger als die Kosten für Batterien. Wenn Sie dem BMS alle Funktionen hinzufügen, können Sie die Kosten für dieses BMS nicht senken. Da die Daten gesendet werden können, kann sich hinter mir eine leistungsstarke Analyseplattform befinden. Ich kann es vorne vereinfachen. Es gibt nur Datenabtastung oder einfachen Schutz an der Vorderseite. Führen Sie eine sehr einfache SOC-Berechnung durch, andere Daten werden aus dem Hintergrund gesendet. Dies ist, was wir jetzt tun, die gesamte Zustandsschätzung und Abtastung des BMS unten, wir übergeben den Energiespeicherknoten-Controller und übergeben schließlich Energie an das Netzwerk Speicher Der Knoten-Controller verfügt über einen bestimmten Algorithmus. Im Folgenden wird im Wesentlichen die Erkennung und Entzerrung beschrieben. Die endgültige Berechnung wird im Hintergrundnetzwerk durchgeführt. Dies ist die gesamte Systemarchitektur.

Lassen Sie uns einen Blick auf die Effektivität und Einfachheit der Änderung der unteren Schicht werfen, die Entzerrung, Niederspannungserfassung und Entzerrungserfassung zur Stromerfassung ist. Der Energiespeicherknoten-Controller erklärt im Folgenden, wie damit umzugehen ist, einschließlich des hier durchgeführten SOC, und der Hintergrund funktioniert wieder. Dies ist der intelligente Sensor, die Batteriemanagementeinheit und der intelligente Knotencontroller, an denen wir bereits arbeiten, wodurch die Kosten für die Energiespeicherung erheblich gesenkt werden.


Beitragszeit: Jul-08-2020