退役电动汽车电池作为大规模储能的发输电系统运行可靠性评估方法技术方案

本发明专利技术公开了退役电动汽车电池作为大规模储能的发输电系统运行可靠性评估方法，主要步骤为：1)建立退役电池容量退化模型；2)获取若干退役电池，并利用退役电池容量退化模型评估所述退役电池的健康状态；3)建立电池模组容量概率模型和电池模组运行可靠性模型。4)基于电池模组容量概率模型和电池模组运行可靠性模型，设计电池模组，并将所述退役电池连接到发输电系统中；5)建立含退役电池的发输电系统运行可靠性评估模型；6)建立含退役电池的发输电系统回报/成本分析模型，并确定退役电池的二次退役时间表。本发明专利技术验证了在发输电系统中使用退役电池的可行性和有效性，确定了第二次退役电池的退役时间表。

Reliability evaluation method of retired electric vehicle battery as large-scale energy storage in power generation and transmission system

【技术实现步骤摘要】
退役电动汽车电池作为大规模储能的发输电系统运行可靠性评估方法
本专利技术涉及系统运行可靠性分析
，具体是退役电动汽车电池作为大规模储能的发输电系统运行可靠性评估方法。
技术介绍
电动汽车技术正在不断发展，从电动汽车淘汰的电池的回收和应用面临新的挑战。电动汽车电池一旦降至80％的健康状态(SOH)，通常被认为退役。退役电池的容量退化率很大，其影响在电力系统分析中不可忽略。与全新电池相比，退役电池的故障概率更高且更不可预测。对退役电池的容量退化率和故障概率进行建模，并将其纳入发输电系统的运行可靠性评估成为新的挑战。锂电池容量衰减的现有研究基本上是基于加速老化实验的所得数据，按照模型可以分为两类：经验模型和电化学机理模型。经验模型对循环过程中导致容量衰减的本质过程涉及很少甚至没有，而使用电化学机理建立的模型通常是使用严格控制的实验条件下收集的数据开发的，在实际应用中不存在，因此容易出错。量化退化过程的另一种方法是使用可用的制造商数据，但是，这些数据无法用于确定在其他类型充放电循环或应用中的单个电池的容量损失。...

【技术保护点】
1.退役电动汽车电池作为大规模储能的发输电系统运行可靠性评估方法，其特征在于，主要包括以下步骤：/n1)建立所述退役电池容量退化模型。/n2)获取若干退役电池，并利用退役电池容量退化模型评估所述退役电池的健康状态；/n3)建立电池模组容量概率模型和电池模组运行可靠性模型。/n4)基于电池模组容量概率模型和电池模组运行可靠性模型，设计电池模组，并将所述退役电池连接到发输电系统中；/n5)建立含退役电池的发输电系统运行可靠性评估模型；/n6)建立含退役电池的发输电系统回报/成本分析模型，并确定退役电池的二次退役时间表。/n

【技术特征摘要】
1.退役电动汽车电池作为大规模储能的发输电系统运行可靠性评估方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
1)建立所述退役电池容量退化模型。
2)获取若干退役电池，并利用退役电池容量退化模型评估所述退役电池的健康状态；
3)建立电池模组容量概率模型和电池模组运行可靠性模型。
4)基于电池模组容量概率模型和电池模组运行可靠性模型，设计电池模组，并将所述退役电池连接到发输电系统中；
5)建立含退役电池的发输电系统运行可靠性评估模型；
6)建立含退役电池的发输电系统回报/成本分析模型，并确定退役电池的二次退役时间表。


2.根据权利要求1或2所述的退役电动汽车电池作为大规模储能的发输电系统运行可靠性评估方法，其特征在于，建立退役电池容量退化模型的主要步骤如下：
1)计算电池的健康状态SOH，即：



式中，Qini是未使用电池的初始容量；Q是当前退役电池的最大放电容量；
2)计算电池容量的日历退化因子αcap和循环退化因子βcap，即：
αcap＝(7.543×V-23.75)×106×e-6976/T(2)



式中，V是电压；T是温度；是二次平均电压；DoD是放电深度；DoD∈[0,1]；
3)利用电池容量的日历退化因子αcap和循环退化因子βcap更新电池的健康状态SOH，即：



式中，t是时间，Qt是电荷通过量。


3.根据权利要求1或2所述的退役电动汽车电池作为大规模储能的发输电系统运行可靠性评估方法，其特征在于，利用退役电池容量退化模型评估所述退役电池的健康状态的主要步骤如下：
1)判断当前退役电池的最大放电容量Q≥80％Qini是否成立，若成立，则将当前退役电池的最大放电容量Q输入到退役电池容量退化模型中，计算得到退役电池的健康状态SOH；若不成立，则进入步骤2)；
2)利用退役电池容量退化模型获取退役电池容量衰减过程数据，再对所述退役电池容量衰减过程数据进行拟合，得到退役电池容量衰减函数；
3)利用退役电池容量衰减函数计算得到衰减后的退役电池容量Q，并将衰减后的退役电池容量Q输入到退役电池容量退化模型中，计算得到退役电池的健康状态SOH。


4.根据权利要求3所述的退役电动汽车电池作为大规模储能的发输电系统运行可靠性评估方法，其特征在于：所述退役电池容量衰减函数如下所示：



式中，ai、bi和ci表示拟合参数；i＝1,2,3；x为等效充放电循环次数或等效使用时间。


5.根据权利要求1所述的退役电动汽车电池作为大规模储能的发输电系统运行可靠性评估方法，其特征在于，建立电池模组容量的概率模型的主要步骤如下：
1)将电池的健康状态划分为N个等级，即：
g＝{g1,g2,...,gN}(6)
式中，g代表健康状态等级；
计算当前退役电池容属于健康状态等级l的概率ql，即：
ql＝F(gl_high)-F(gl_low)(7)
式中，F(x)是正态分布的累积分布函数，gl_high和gl_low分别是等级l的最高和最低健康状态；
2)调整定义域，得到定义域调整后的累积分布函数F1(x)，即：



3)更新退役电池容量为Q时属于健康状态等级l的概率ql′，即：



4)生成退役电池健康状态函数，即：



5)基于公式10，确定退役电池串联时的电池健康状态函数和退役电池并联时的电池健康状态函数；
退役电池串联时的电池健康状态函数如下所示：



退役电池并联时的电池健康状态函数如下所示：



6)利用公式(11)更新退役电池健康状态函数，得到电池模组中任一条串联电路的健康状态函数，即：



式中，ks是定义的串联组成操作后的合成健康状态等级；fs表示每个等级对应的概率。
7)基于公式(13)，计算得到若干电路并联的电池模组健康状态函数，即：



式中，hs是并联操作后的合成健康状态水平；ps是对应的概率；
8)基于公式(14)，计算得到电池模组的健康状态概率分布，即...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐俊杰，陈晓琳，周昕宇，林星宇，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50