储能科学与技术, 2023, 12(11): 3445-3455 doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0539

储能系统与工程

动态可重构电池储能技术:原理与应用

慈松,1, 张从佳1, 刘宝昌1,2, 周杨林1

1.清华大学电机工程与应用电子技术系,北京 100084

2.中国移动通信集团设计院有限公司,北京 100080

Dynamic reconfigurable battery energy storage technology: Principle and application

CI Song,1, ZHANG Congjia1, LIU Baochang1,2, ZHOU Yanglin1

1.Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China

2.China Mobile Group Design Institute Co. Ltd. , Beijing 100080, China

通讯作者: 慈松(1970—),男,博士,研究员,主要研究方向为信息-能源交叉技术、嵌入式人工智能、能源互联网,E-mail:sci@ tsinghua.edu.cn

收稿日期: 2023-08-09   修回日期: 2023-08-31  

基金资助: 国家电网公司总部科技项目“基于高频电力电子重构的电池系统柔性连接与自成组技术研究”.  5500-202219366A-2-0-ZN

Received: 2023-08-09   Revised: 2023-08-31  

作者简介 About authors

慈松(1970—),男,博士,研究员,主要研究方向为信息-能源交叉技术、嵌入式人工智能、能源互联网,E-mail:sci@tsinghua.edu.cn。 E-mail:sci@ tsinghua.edu.cn

摘要

如何从根本上消除电池系统的“短板效应”是储能行业发展的核心技术问题。目前业界解决“短板效应”的主要手段是追求电池单体在生产和使用过程中的一致性,这必然导致边际成本越来越高,同时依然无法从根本上消除电池系统“短板效应”。因此,本团队率先提出了基于能量数字化的动态可重构电池(dynamic reconfigurable battery,DRB)储能技术,改变了电池发明以来固定串并联的应用范式,将电池之间的物理连接由传统固定串并联的刚性连接改变为程序控制的柔性连接,通过控制每个电池接入充放电回路里的时间实现了“尽力而为”的电池能量管控模式。接着,本团队提出了基于动态可重构电池储能技术的能量控制和系统级本质安全控制方法,将能量控制问题表示为一个优化问题,并分析了基于可控串并联技术的本质安全控制方法。大量实际运行数据表明,动态可重构电池储能技术可以极大提升电池储能系统的安全性和能量效率,为构建大规模长寿命低成本电池储能系统提供了全新的路径。

关键词: 动态可重构电池网络 ; 能量数字化 ; 电池储能系统 ; 安全性 ; 效率

Abstract

The elimination of the "bucket effect" of battery systems in a fundamental manner is a challenging problem in the field of battery energy storage system (BESS). At present, this problem is being solved by pursuing the consistency of battery cells during their production and use; however, this method not only incurs a high cost but also is unable to fully eliminate the bucket effect. Therefore, we propose the dynamic reconfigurable-battery (DRB) energy storage technology based on energy digitalization. In comparison to the conventional norm of fixed series-parallel connections, the DRB networks use new program-controlled connections between battery cells/modules. By controlling the charging/discharging time of each battery unit connected to the circuitry, each battery cell/module could work in its "best effort" manner with no over-charge or over-discharge. Based on the DRB energy-storage technology, we propose the energy control and system-level intrinsically safe control methods. The energy control problem is formulated as an optimization issue, and the intrinsically safe control methods based on the controllable series and parallel technology are analyzed. The real-world operation data show that DRB networks can fundamentally improve safety, reliability, efficiency and cycle life of BESSs, paving a new path for building large-scale, long-life, and low-cost BESSs.

Keywords: dynamic reconfigurable battery network ; digital energy computation ; battery energy storage system ; safety ; efficiency

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本文引用格式

慈松, 张从佳, 刘宝昌, 周杨林. 动态可重构电池储能技术:原理与应用[J]. 储能科学与技术, 2023, 12(11): 3445-3455

CI Song. Dynamic reconfigurable battery energy storage technology: Principle and application[J]. Energy Storage Science and Technology, 2023, 12(11): 3445-3455

高比例可再生能源的接入给电力系统的安全稳定运行带来了新的挑战,储能系统对维持电网电能质量、提高电力系统可靠性具有重要意义[1]。电池储能系统(battery energy storage system,BESS)具有高能量密度、高电能效率等优点,且电动汽车的快速发展带动了电池相关技术的进步,使得电池在电力储能领域中得到了广泛的应用[2]。然而,随着电池储能安全事故的不断发生,储能系统的安全性成为制约电池储能发展的关键因素[3]。此外,随着大量动力电池达到退役年限,如何实现退役动力电池的梯次利用也成为了电池产业急需解决的问题[4]。储能系统安全性和经济性的问题归根到底是电池系统的“短板效应”,即电池网络的整体性能取决于网络中性能最差的电池单元。因此,如何从根本上消除电池系统的“短板效应”是储能行业发展的核心问题[5]

为了克服电池系统的“短板效应”,现有的技术体系主要从两个方面出发。一是追求电池单体的一致性,将电池单体间的差异通过工艺、技术、分选、成组等手段不断缩小,使之满足电池系统一致性的要求[6-7]。然而,追求一致性的边际效应递减,尤其是对于退役动力电池梯次利用技术而言,随着电池一致性要求的提高,退役电池分选与重组的成本也随之增大[8]。此外,即使电池单体在出厂时保持一致性,但是在运行过程中不同单体的工作环境存在差异,在充放电循环中这种差异性会不断累积放大,“短板效应”的问题依然难以避免。另一种思路是设计电池网络的均衡方法,主要分为被动均衡[9]和主动均衡[10]两大类。现有的技术路线以主动均衡为主[11],通过电容[12]、电感[13]、变压器[14]、电力电子变换器[15]等设备构造额外的能量传输通道,实现电池能量在不同单元之间的转移。然而,基于主动均衡的电池网络往往采用“只串不并”的方式形成电池簇[16],多个电池簇需要并联以提供足够的输出容量,而电池簇间的并联会产生环流的问题[17]。此外,现有的主动均衡方法主要围绕电力电子变换器展开[18],而变换器的工作频率往往是千赫兹级,在电力电子高频开断的过程中会带来额外的开关损耗,降低电池系统的能量效率。

正如“世界上没有两片相同的树叶”,不同电池单元间的差异性是难以避免的,即差异性是绝对的,一致性是相对的。因此,接纳和管理电池差异性,是电池储能系统发展的必然要求。最近,得益于电力半导体器件的快速发展,动态可重构电池网络(dynamic reconfigurable battery network,DRBN)能够将千瓦级的连续能量流离散化和数字化,从而将传统的模拟电池储能系统转变为新型数字储能系统,为提高储能系统的安全性和一致性提供了新路径。然而,现有的研究主要停留在理论分析和样机验证阶段,缺少大规模动态可重构电池储能系统的运行分析与数据验证,此外,实际工况下动态可重构储能系统的安全性、可靠性和管控效果尚不明晰。

有鉴于此,本工作结合实际运行数据对大规模动态可重构电池储能系统的原理与应用进行分析。首先,本文从能量数字化的基本思想出发,阐述了动态可重构电池储能系统的原理和架构;然后,分别提出了基于动态可重构电池储能技术的能量控制和系统级本质安全控制方法;接着,对储能系统的实际运行数据进行分析,从荷电状态(state of charge,SOC)均衡、电热一体化管控和安全运行等方面验证了动态可重构电池储能系统的性能;最后,围绕“大与小”“高与低”“新与旧”等问题对电池储能系统设计过程中存在的一系列迷思进行了深入探讨。

1 动态可重构电池储能系统的架构

1.1 能量数字化的基本思想

随着低压低功耗电力电子器件的快速发展,基于能量数字化构建动态可重构电池储能系统的构想成为可能。传统电池管理系统通常采用IGBT实现电池能量管控,具有高电压、大电流、高功率的特点。DRBN的最小管控单元是模组级,具备低电压、小电流的特征,因此与MOSFTE的典型应用场景非常契合。表1给出了MOSFET和IGBT的性能比较,其中MOSFET的导通电阻较小、通态损耗小。此外,与IGBT相比,低压低功耗MOSFET的价格更低,在构建大规模电池储能系统时具有更强的价格优势。

表1   功率MOSFETIGBT的性能比较

Table 1  Performance comparison of power MOSFET and IGBT

指标低压低功耗MOSFETIGBT
电压50~200 V0.6~6.5 kV
电流100~200 A750~3600 A
开关频率可达几百kHz可达几十kHz
导通电阻1~8 mΩ<400 mΩ
成本1~3美元4~12美元

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DRB储能系统是一个分布式低压系统,其中MOSFET在关断状态下所承受的最大电压不会超过电池模组的工作电压,典型值为几伏到几十伏,这极大提升了安装和运维过程中的操作安全性。此外,MOSFET的最大工作电流也不会超过电池模组的最大电流,典型值为几十安到几百安。另外,DRBN的重构频率为赫兹级,远低于目前电力电子变换器中百千赫兹级的开关频率,故相较于传统均衡电路中采用的电力电子变换器,DRBN能够有效降低能量管控系统的损耗,提高电池储能系统的能量效率。

DRBN的基本思想与传统BMS的电池均衡思路有着本质上的区别。电池的容量可以表示为电流和时间的乘积,传统的电池均衡方案都是从电流的角度入手,通过调节流经电池单元的电流实现容量的管控,DRBN从时间的维度入手实现了“尽力而为”的电池能量管控模式,即

ΔC=I×Δt 

其中,Δt表示电池接入充放电回路里的时间。DRBN将来自不同电池单元的“能量切片”按照时间轴进行调度排布,可用容量越大的电池单元在时间轴上排布的时隙数越多,即接入充放电回路里的时间越长。这种以时间为中心的电池能量管控方法所采用的频率为赫兹级,从而避免了高频电力电子器件带来的开关损耗。

1.2 系统架构

电池储能系统通常需要将大量电池单元串并联以满足输出电压和电流的要求。然而,由于电池单元之间存在差异性,直接并联会导致环流。因此,传统电池储能系统不允许将电池单元直接并联,而是将电池单元串联构成电池簇,再由许多电池簇通过大功率电力电子变流器(DC/DC或DC/AC)进行簇级并联,如图1所示。每个电池簇的输出端与一个DC/DC变换器连接,用来实现直流电压的变换和电池簇的能量控制。此外,针对电池单元不一致性的问题,传统电池储能系统需要配置主动或被动均衡电路。然而,这种固定串联的电池簇结构无法实现故障电池的精确隔离,当簇内的某个电池单元发生故障时,整个电池簇都必须停止运行,因此电池储能系统在设计时需要留出足够的裕度以防止故障造成的电池簇乃至整个系统停机。

图1

图1   传统电池网络与动态可重构电池网络的架构对比

Fig. 1   Comparison between the traditional battery network and the DRB network


与传统固定串联叠加电池管理系统的方案不同,DRBN以电池能量数字化为基础,通过电池单元与低压低功耗电力电子器件深度耦合的方式实现电池能量离散化,并通过数字能量交换系统实现电池模块级的数字能量管控,其架构如图1所示。DRB储能系统与传统电池储能系统的区别在于,DRBN通过开关的通断实现电池能量的离散化和数字化,通过控制不同电池单元的充放电时间来实现电池能量均衡,因此DRBN不再需要传统电池储能系统中的均衡电路。此外,数字能量交换系统能够实现电池单元之间的可控并联[19],从而消除了电池单元直接并联所带来的环流问题。传统电池储能系统中DC/DC环节的作用是控制不同电池簇的出力,实现充放电功率在不同簇间的均衡分布,而在DRBN中,电池单元间实现了可控并联,不存在传统意义上电池簇的概念,因此DRBN不需要DC/DC模块,极大降低了系统造价,提升了系统效率。

2 动态可重构电池储能系统的能量控制

2.1 数字能量交换系统

数字能量交换系统(digital energy switch system,DESS)是DRB储能系统的控制模块,用于实现电池网络的状态监测、一致性管控、安全保护等功能,其理论架构如图2所示。DESS具备测量、计算、控制、保护等功能,首先,电压、电流和温度传感器测量得到的电池数据通过数据总线传输到DESS;接着,DESS根据已知的电池状态信息对电池的性能进行评估,如SOC、健康状态(state of health,SOH)估算;然后,DESS根据负载需求制定充放电方案,使系统在满足负荷的前提下,实现电池的一致性和电热安全管控,并通过数据总线将控制信号下发至各个开关。此外,DESS能够及时监测电池网络的异常状态,若电池出现了电、热、力滥用或其他异常情况,DESS能够操控开关及时切除故障。

图2

图2   基于数字能量交换系统的DRBN的能量控制

Fig. 2   Energy Control of DRBN based on the digital energy switch system


2.2 运行优化方法

电池单体的非线性效应会影响系统的能量控制。非线性效应包括电流效应和恢复效应,电流效应指电池单体的可用容量随着电流倍率的增加而减少,恢复效应指当电流突降为零时电池单体的容量会少量恢复。在DRBN中,每个电池单体都工作在脉冲放电模式下,因此电流效应和恢复效应更为显著。在运行控制过程中考虑电池的非线性效应,有助于提高系统的整体性能。

DESS通过控制每个MOSDET的开断实现电池网络拓扑连接方式的重构,电池网络的开关状态可以用开关矩阵ϑi表示:

ϑi=S11S1nSm1Smn 

其中,Sij表示第i行第j列的开关状态,等于1表示开关导通,等于0表示开关断开。

数字能量交换系统的优化目标是实现能量控制,提高系统的能量效率。假设总工作时长为T,将整个工作区间划分为N个重构周期,每个重构周期的时间为Ts=T/N。在重构周期开始时,数字能量交换系统会根据当前时刻电池状态生成最优控制策略,并通过开关阵列改变电池拓扑。由于重构周期时间很短,负载在这个时间段内可以认为是恒定的。令ϑi表示第i个重构周期的开关状态,ϒi表示电池的能量损耗矩阵,Cij表示每个电池单元的能量损耗,ψi表示电池的能量恢复矩阵,Rij表示每个电池单元的能量恢复,那么第i个周期内整个电池系统的能量耗散矩阵可以表示成一个哈达玛积的形式:

Γi=ϒiϑi+ψiϑ¯i 

其中,ϒiψi的形式如下:

ϒi=C11C1nCm1Cmn, ψi=R11R1nRm1Rmn

注意到以上的分析描述的是第i个重构周期内的净能量损耗,在整个充放电周期内的总能量损耗可以表示为

Γ=i=1NΓi

因此,动态可重构电池储能系统的能量控制可以表示成一个优化问题。两个约束条件的物理意义分别为电池单体不过流、电池系统输出电压保持在合理范围内。

minΓ=i=1NΓis.t.IijIrVlVoutVu

3 系统级本质安全控制

系统级本质安全强调从根源上消除部分危险、降低事故发生的概率,而不是发生事故后尽可能减低故障带来的损失。DRB储能系统从三个层面保证了储能系统的本质安全:可控并联降低热损耗、动态重组防止热堆积、故障电池的快速切除[19]

DRBN由于具备电池模组间的均衡能力,故可以实现电池单元的可控并联,这是实现工作电流级均衡和消除环流的重要手段。理论分析表明[19],对于n并的系统,DRBN的发热功率是传统电池网络的1/n3,这表明DRBN的柔性连接方式能够有效降低电池单元的产热功率,抑制温度的升高,从而降低故障发生的概率。此外,可控并联技术可以从根本上杜绝电池单体发生热堆积和热失控的风险。如图3所示,传统固定串联电池储能系统中的电池单体差异性会导致温度的不一致。而DRBN会根据负载情况自适应地采用Nk的控制策略,即从N个并联的电池单元中选择k个接入系统。未被选中的电池单元没有电流经过,不会产生新的热量,因此在闲置的时间内电池单元能够散热,从而避免热堆积。除了电池单元级的可控并联外,DRBN还可以实现电池单元的可控串联,即在串联方向上选中任意数量的电池单元接入系统。可控串联可以在串联的维度上消除电池差异性,有助于实现电池储能系统的智能运维。

图3

图3   动态可重构电池网络防止热堆积的原理

Fig. 3   Principle of DRB networks to prevent heat accumulation


除了通过可控串并联技术实现热管控外,数字能量交换系统还能够快速切除故障电池模组,故障电池被切除后,与电池网络的其他部分相互隔离,故障模组上不会流过工作电流,从而避免由于工作电流的产热导致故障的进一步恶化。此外,锂电池从微短路发展到热失控实际上是一个比较漫长的过程,磷酸铁锂电芯的自发热起点温度一般在100~130 ℃,储能电池正常使用温度在50 ℃以下,那么在50~100 ℃的温度变化过程是对电芯进行温控处理的关键窗口,这个窗口时间是小时级。动态可重构电池储能系统能够在早期对电池进行提前预警和快速隔离,实现毫秒级故障检测、微秒级快速切除,在电池达到热失控临界温度前就将其从网络中断开,从而可以有效防止热失控的发生。在电池故障发生后,传感器会继续采集故障电池模组的电压、电流、温度等数据,并反馈到数字能量交换系统。系统会对故障模组的状态进行判断,包括是否误判、是否出现新的异常情况等。最后,故障电池模组通过智能运维平台实现定期更换。

4 实例分析

本节将根据基于DRB电池储能技术建设的10 MW/34 MWh数字无损梯次利用储能示范工程的测试和运行数据进一步对动态可重构电池储能系统的性能进行验证,该储能电站位于内蒙古达茂旗,其现场如图4所示。

图4

图4   动态可重构电池储能系统现场图

Fig. 4   Diagram of the dynamic reconfigurable battery energy storage system


4.1 场站简介

该10 MW/34 MWh储能电站由20个数字储能集装箱构成,每个数字储能集装箱包含4个数字储能子系统,每个子系统由电池单元、数字能量交换系统和分布式PCS系统组成,直流侧电气规格为716 V/480 Ah。具体来说,每个子系统由42个51.2 V/200 Ah的退役动力电池模组按照3并14串的拓扑连接而成。每个电池模组为磷酸铁锂电池,包含16个串联的200 Ah电池单体,电池单体的规格为3.2 V/206 Ah,充电截止电压3.65 V,放电截止电压2.0 V。储能电站各个组成部分的具体参数如表2所示。

表2   储能电站的参数指标

Table 2  Parameters of the energy storage station

项目额定电压/V额定容量/Ah额定功率/kW额定电量/kWh备注
单体电芯3.22060.32960.6592磷酸铁锂单体
电池模组51.22065.273610.5472电芯1并16串
动态可重构电池网络716.8618125(受PCS最大功率限制)442.9824电池模组3并14串
数字储能电站35 k(AC)4944010 k34 k数字储能子系统80组

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数字能量交换系统中包含电池能量交换机、电池能量集线器、电池能量适配器、电池能量网卡等4个核心设备,用于系统的状态检测和运行控制[20],实现电池模组级充放电均衡以及疑似故障电池模组的在线诊断和自动隔离,如图5所示。

图5

图5   动态可重构电池储能集装箱内部场景图

Fig. 5   Internal scene diagram of the dynamic reconfigurable battery energy storage system


4.2 SOC均衡效果验证

在本例中,储能系统工作在满充满放的工况下,本节取3并14串动态可重构电池网络的一个充放电循环进行分析。充电过程先采用160 A恒流充电,当电池电压达到充电截止电压后转为恒压充电,当充电电流减小到6.18 A(0.01 C)时认为充电终止。放电过程采用180 A恒流放电,当存在一个电池单体达到放电截止电压时认为放电终止。系统工作的环境温度为12 ℃,采用的冷却方式为风冷。

图6给出了场站中的某个DRBN在充放电过程中模组SOC的变化情况。在充电开始时,42个电池模组的SOC具有较大的差异性,SOC的最大值为20%,最小值为6%。当充电过程结束后,SOC最大值变为99%,最小值为93%,模组SOC的方差从开始的15.1185降至2.7738,极差从14%降至6%。对于放电过程,起始时刻SOC的最大和最小值分别为98%和59%,放电结束后最大和最小SOC分别为8%和3%,SOC方差从96.3362降至2.0862,极差从39%降至5%。这些数据表明,无论是充电过程还是放电过程,经过DRBN的一致性管控后电池模组的SOC差异性均减小,这验证了DRB储能系统的均衡能力。

图6

图6   某个DRBN42个电池模组SOC的变化情况

Fig. 6   SOC of 42 battery modules in one DRBN


4.3 电热一体化管控性能验证

DRBN能够在线实现电热一体化管控,即在保证温度稳定的情况下实现电压的均衡。图7(a)给出了某个DRBN在充电过程中模组电压的变化情况。在充电开始时,模组电压最大值为51.5 V,最小值为48.3 V,当充电过程结束后,电压最大值为54.0 V,最小值为53.3 V,模组电压方差从501降低至22.6,极差从3.2 V降低至0.7 V,这表明充电过程中的模组差异性在减小。此外,图7(b)给出了温度曲线,温度传感器的精度为1 ℃。随着充电过程的进行,模组温度的方差从初始值0.4263下降到0.3362,最大温差保持稳定。尽管在充电过程中电池网络的整体温度呈上升趋势,但从温度曲线的变化中不难看出,DRBN始终保持着良好的热均衡状态。

图7

图7   充电过程42个电池模组电压和温度的变化情况

Fig. 7   Voltage and temperature of 42 battery modules during charging process


图8给出了放电过程中的电压和温度曲线。初始时刻最大和最小模组电压分别为52.9 V、51.3 V,由于终止时刻电池的电压特性变化较大,故取SOC为20%左右时的电压数据作为对比。此时最大和最小电压分别为50.7 V、49.5 V,电压方差从209降低至148,极差从1.6 V降低至1.2 V。此外,42个模组的温度曲线呈现平稳上升的趋势,初始时刻和放电结束时温度的方差分别为1.0113和1.0612,这表明尽管放电过程电池产热导致系统整体温度上升,但是模组间的温度差异性始终维持在一个稳定的范围内,不会出现电池模组的热滥用。因此,通过对储能场站实际运行数据的分析,动态可重构电池储能系统电热一体化管控的能力得到了验证。

图8

图8   放电过程42个电池模组电压和温度的变化情况

Fig. 8   Voltage and temperature of 42 battery modules during discharging process


4.4 故障工况下的安全性验证

在4.2节所述的工作模式下,数字储能系统采集到一次电池模组发生故障时的数据。图9是动态可重构电池储能系统隔离故障模组的全过程。电池储能系统原本工作在恒功率放电模式,在492 s时,某个电池模组发生故障,表现为模组的开路电压(open circuit voltage,OCV)从52 V跌落至20 V左右,明显低于安全电压范围的下限值。此时开关阵列立刻动作,将故障模组切除。此时系统仍处于正常运行状态,故障模组的出力由系统中其他健康模组承担。然而,当该故障模组被切除后模组电压发生了自恢复。因此,在切除后经过48 s的时间,DESS对该电池模组作尝试性接入。此时模组电压再次发生跌落,并在较低的电压区间内不断振荡,这表明该模组发生了不可逆的损伤,需要进行运维更换。系统停止运行后,用万用表测量故障模组的端口电压为9 V,证实了模组的故障情况。

图9

图9   动态可重构电池储能系统实现故障模组的快速隔离

Fig. 9   Fast isolation of fault modules in the dynamic reconfigurable battery energy storage system


4.5 系统寿命与经济性分析

动态可重构系统能够克服电池网络的“短板效应”,实现电池模组间的均衡,因此其可靠性和系统寿命相较于传统电池系统有明显的提升。储能系统寿命的评价依据为整个系统当前时刻的健康状态(系统SOH),系统可靠性评价依据为系统当前时刻任意电池模组的SOH不低于某一阈值的概率。文献[21]给出了不同策略控制下的储能寿命衰退及可靠性变化情况,固定拓扑的储能系统运行寿命仅为1929天,可靠性阈值为50%SOH时,可靠性为87.95%;相较于传统网络,动态可重构拓扑下储能系统的运行寿命延长至3614天,可靠性阈值为30% SOH时,可靠性为95.82%。可以看出,动态可重构电池网络可以有效延长储能系统的使用寿命和可靠性。

对动态可重构电池储能系统经济性的分析可以从建设成本和全生命周期成本两个方面展开。针对建设成本,动态可重构电池的储能系统造价与传统方案的电池储能系统造价基本持平。第一,在电池本体层面,动态可重构的储能方案能够兼容不同种类、不同特性的电池模组,具备管控退役电池梯次利用的能力,对电池出厂时的一致性没有严格要求,因此降低了电池选购的成本;第二,在电池管理系统层面,对于具有相似管控能力的电池储能系统,动态可重构的储能方案主要通过电池能量交换系统等二次设备实现电池均衡和能量管控,不需要配备传统储能方案的电池均衡电路和电力电子变换器模块。

针对全生命周期成本,动态可重构电池储能系统相较于传统方案具有更明显的经济优势。第一,在系统效率层面,动态可重构的方案能够克服“短板效应”,使电池的容量和电量得到更充分的利用,从而提高系统的整体运行效率;第二,在电池寿命层面,动态可重构的方案能够实现模组级均衡,避免出现过充、过放、过温等削弱电池寿命的工况,从而提高电池系统的循环次数和使用寿命,降低储能系统的平均度电成本;第三,在系统运维层面,动态可重构的方案能够识别出电池网络中的故障模组和性能较差的模组,且由于系统具备自动隔离故障的功能,因此不需要实时运维,降低了运行维护的成本;第四,在系统安全层面,动态可重构的方案可以实现系统级本质安全,不仅降低了故障发生的概率,还能够精准切除故障电池模组,这降低了潜在的事故成本。

5 进一步讨论

当前在电池储能系统设计的过程中,存在着一系列迷思,值得我们深入探讨。

首先是“大与小”的问题,即电池储能系统采用的电芯容量多大是合适的。大容量的电芯优势主要集中在电池能量管控节点相对较少,系统集成难度低,同时电池组零部件使用量少,降低储能系统集成难度和单位造价成本。然而,目前市面上的大容量电芯内部是由多个70 Ah或140 Ah的卷绕单元采用内部直接并联的模式共用一个电池外壳组装而成,并不能从根本上克服环流等安全性问题,在某种程度上反而会加大安全隐患。此外,由于电芯体积和容量增大,导致电芯自身散热性能差,系统集成中的电热安全管控难度增大。目前大容量电芯主要应用于电力储能领域,大容量电芯成本的降低尽管可以直接带来首次投资成本的降低,但是并不能推导出电池储能系统全生命周期度电成本降低的结论。相较于追求电芯的大容量,基于动态可重构电池网络的电池储能系统架构能够兼容多种容量规格的电芯,在提升储能系统全生命周期的容量利用率和系统循环寿命方面具有优势。

其次是“高与低”的问题,即电池储能系统究竟需要选用多大的直流侧电压等级。基于目前“只串不并”的成组方式,提高电池簇级功率密度只能通过采用大容量电芯和高等级簇级电压的方法。目前典型的高压系统是单串1500 V或级联式/高压直挂式等更高电压等级的电池储能系统,其优势在于简化场站设计,降低并网成本。然而,将3 V左右的低压电池单体应用于高电位的工作环境下,高电磁场会对电池内部电化学反应产生影响,使得电池的老化机制和安全边界严重偏离电池型式试验的结果,对电池储能系统的安全性和可靠性形成巨大挑战。在电力系统中,电池储能系统的设计不仅要考虑系统的电压输出,还要考虑电池的电化学反应特性,从电池系统的本质安全出发才能给出电池储能系统的最优化设计。相较于追求采用大容量电芯和提高簇级电压等级以提升电池簇功率密度的做法,基于动态可重构电池网络的电池储能系统架构通过可控并联,在1000 V电压等级实现电池储能系统的高功率密度,极大提升了系统的本质安全和安全电压下的操作运维。

第三是“新与旧”的问题,即如何准确评价一个电池单元的状态。电池作为一个电化学反应装置,受充放电倍率、环境温度、循环次数等多种工况因素的影响,其存放和使用过程中的非线性、不确定性和老化是必然的,这与电池的出厂一致性是完全不同的两个概念。此外,目前电池寿命通常指出厂时采用加速老化测试得出来的循环寿命,而电池储能系统作为一种新型能源基础设施,其运行时间要达到20年,且在此期间会面临多种动态工况环境,因此采用出厂一致性和循环寿命来测算电池储能系统在20年中的使用效果、系统安全边界、经济性和可靠性等指标是不合理的,也是不可能的。此外,随着越来越多的动力电池从电动汽车上退役下来,未来海量退役动力电池的绿色高效利用也是一个关系到电动汽车产业链和价值链闭环的重大课题。基于动态可重构电池网络的电池储能系统架构通过对电池储能系统进行时空细粒度感知和控制,类比于计算机硬盘的使用过程就是检测过程也是计量过程,可以实现电池单元的“用检一体”的在线精准状态估算和运行潜力评估及容量计量。此外,基于动态可重构电池网络的电池储能系统可以有效地屏蔽电池本体在物理和化学上的差异性,实现了退役动力电池“车上-车下”的无缝衔接,极大提升了退役动力电池储能系统的安全性和经济性,有力支撑了面向全生命周期的电池资产绿色高效利用的新模式。

6 结论

本文针对传统电池储能系统的“短板效应”,提出了动态可重构电池储能技术,以提高电池储能系统的安全性和能量效率。主要贡献包括以下几个方面:①分析了动态可重构电池储能系统的原理和架构,DRBN将电池网络的连接方式由传统固定串并联的刚性连接改变为程序控制的柔性连接,创造性地开辟了从时间维度实现电池网络能量管控的路径;②提出了基于动态可重构电池储能技术的能量控制和系统级本质安全控制方法,能量控制以系统能量效率为目标设计优化算法,系统级本质安全控制从可控串并联的角度提高安全性;③大量实际运行数据验证了动态可重构电池储能技术具备SOC均衡和电热一体化管控能力,充放电过程中的最大SOC差值控制在5%以内,模组最大温差控制在5 ℃以内;此外,故障前后的运行数据表明,动态可重构电池储能技术能够及时切断故障电池单元,保证系统的安全可靠运行。

参考文献

CALERO F, CAÑIZARES C A, BHATTACHARYA K, et al. A review of modeling and applications of energy storage systems in power grids[J]. Proceedings of the IEEE, 2023, 111(7): 806-831.

[本文引用: 1]

FARIVAR G G, MANALASTAS W, TAFTI H D, et al. Grid-connected energy storage systems: State-of-the-art and emerging technologies[J]. Proceedings of the IEEE, 2022, 111(4): 397-420.

[本文引用: 1]

王青松. 《电化学储能安全专刊》——主编寄语[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(8): 2405-2406.

[本文引用: 1]

WANG Q S. Special issue of electrochemical energy storage safety-Message from the editor-in-chief[J]. Energy Storage Science and Technology, 2022, 11(8): 2405-2406.

[本文引用: 1]

HU X S, DENG X C, WANG F, et al. A review of second-life lithium-ion batteries for stationary energy storage applications[J]. Proceedings of the IEEE, 2022, 110(6): 735-753.

[本文引用: 1]

慈松. 数字储能系统[J]. 全球能源互联网, 2018, 1(3): 338-347.

[本文引用: 1]

CI S. Digital energy storage system[J]. Journal of Global Energy Interconnection, 2018, 1(3): 338-347.

[本文引用: 1]

王培宇. 动力电池生产配组工艺SOC一致性分析方法研究[D]. 无锡: 江南大学, 2022.

[本文引用: 1]

WANG P Y. Research on SOC consistency analysis method of power battery production grouping process[D]. Wuxi: Jiangnan University, 2022.

[本文引用: 1]

张地强. 车用锂离子动力电池一致性筛选与诊断策略研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2021.

[本文引用: 1]

ZHANG D Q. Research on consistency screening and diagnosis strategy of Li-ion power battery for vehicle[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2021.

[本文引用: 1]

刘坚. 电动汽车退役电池储能应用潜力及成本分析[J]. 储能科学与技术, 2017, 6(2): 243-249.

[本文引用: 1]

LIU J. Second use potential of retired EV batteries in power system and associated cost analysis[J]. Energy Storage Science and Technology, 2017, 6(2): 243-249.

[本文引用: 1]

INAN R, GUCKIRAN M, ALTINIIK Y E, et al. Real-time implementation of battery management system designed with improved passive balancing technique for electric vehicles[J]. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 2023, 38(3): 1757-1768.

[本文引用: 1]

KıVRAK S, ÖZER T, OĞUZ Y, et al. Novel active and passive balancing method-based battery management system design and implementation[J]. Journal of Power Electronics, 2021, 21(12): 1855-1865.

[本文引用: 1]

GHAEMINEZHAD N, OUYANG Q, HU X S, et al. Active cell equalization topologies analysis for battery packs: A systematic review[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2021, 36(8): 9119-9135.

[本文引用: 1]

JIANG B W, LIU Y J, HUANG X L, et al. A new battery active balancing method with supercapacitor considering regeneration process[C]//IECON 2020 The 46th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. October 18-21, 2020, Singapore. IEEE, 2020: 2364-2369.

[本文引用: 1]

SONG S X, YIN H Y, ZHANG P F, et al. Active equalization circuit and control design of series battery pack based on single inductance[C]//2021 IEEE 5th Conference on Energy Internet and Energy System Integration (EI2). October 22-24, 2021, Taiyuan, China. IEEE, 2022: 3725-3729.

[本文引用: 1]

CONWAY T. An isolated active balancing and monitoring system for lithium ion battery stacks utilizing a single transformer per cell[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2021, 36(4): 3727-3734.

[本文引用: 1]

GUO X W, GENG J H, LIU Z, et al. Active balancing method for series battery pack based on flyback converter[J]. IET Circuits, Devices & Systems, 2020, 14(8): 1129-1134.

[本文引用: 1]

SUN J L, LIU W, TANG C Y, et al. A novel active equalization method for series-connected battery packs based on clustering analysis with genetic algorithm[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2021, 36(7): 7853-7865.

[本文引用: 1]

CHEN S, WANG Y, TAO Y, et al. Circulation suppression strategy for reconfigurable battery packs based on crisscross optimization[J]. Dianwang Jishu/Power System Technology, 2022, 46(1): 165-174.

[本文引用: 1]

MIRANDA J P D, BARROS L A M, PINTO J G. A review on power electronic converters for modular BMS with active balancing[J]. Energies, 2023, 16(7): doi: 10.3390/en16073255.

[本文引用: 1]

张从佳, 施敏达, 徐晨, 等. 基于动态可重构电池网络的储能系统本质安全机制及实例分析[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(8): 2442-2451.

[本文引用: 3]

ZHANG C J, SHI M D, XU C, et al. Intrinsic safety mechanism and case analysis of energy storage systems based on dynamically reconfigurable battery network[J]. Energy Storage Science and Technology, 2022, 11(8): 2442-2451.

[本文引用: 3]

慈松, 周杨林, 王红军, 等. 基于可重构电池网络的数字储能系统建模与运行控制——基站储能应用案例研究[J]. 全球能源互联网, 2021, 4(5): 427-435.

[本文引用: 1]

CI S, ZHOU Y L, WANG H J, et al. Modeling and operation control of digital energy storage system based on reconfigurable battery network-Base station energy storage application[J]. Journal of Global Energy Interconnection, 2021, 4(5): 427-435.

[本文引用: 1]

万宇翔. 融合灵活可调资源的变电站运行可靠性研究[D].北京: 清华大学, 2022.

[本文引用: 1]

WAN Y X. Operational reliability analysis of substations integrating flexible and adjustable resources[D]. Beijing: Tsinghua University, 2022.

[本文引用: 1]

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