锂离子电池度电成本预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种锂离子电池度电成本预测方法及装置，涉及储能领域，包括获取锂离子电池的相关数据，根据锂离子电池的相关数据，进行计算，得到锂离子电池全寿命周期成本贴现值，根据锂离子电池全寿命周期成本贴现值，计算锂离子电池度电成本，基于学习曲线理论，利用锂离子电池度电成本，建立锂离子电池度电成本预测模型，根据锂离子电池度电成本预测模型，进行锂离子电池度电成本敏感性分析，得到变化趋势图。对锂离子电池度电成本的趋势预测研究填补了对锂离子电池度电成本预测方面研究的空缺。对锂离子电池度电成本趋势的敏感性分析，有助于挖掘锂离子电池度电成本敏感因素，为今后降低锂离子电池度电成本提供参考。为今后降低锂离子电池度电成本提供参考。为今后降低锂离子电池度电成本提供参考。

【技术实现步骤摘要】
锂离子电池度电成本预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及储能领域，特别涉及一种锂离子电池度电成本预测方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，储能电池成为人们日常生活中的不可或缺的存在，其中包括了涉及各个领域的大大小小各类电子产品，然而储能电池的使用需要运行及维护，因此都需要在项目投资前进行成本评估，以此来保证投入成本的可控程度，以及尽可能降低投入成本。
[0003]为解决上述问题，国内外学者已相继开展了对各类储能技术成本的研究，并取得了一定的成果。其中，有学者对储能电池的全寿命周期成本开展研究，构建了投资成本、运行成本及维护成本的储能电池全寿命周期成本测算模型；还有学者考虑到储能电池的全寿命周期充放电次数，构建了储能电池的度电成本测算模型。上述相关研究在储能电池的成本研究方面均有创新之处。
[0004]但现有技术中还存在一些不足，首先在成本预测层面，对于锂离子电池度电成本趋势预测没有涉及。其次在成本敏感因素层面，关于敏感因素对锂离子度电成本的影响没有进行挖掘。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种锂离子电池度电成本预测方法及装置，能够根据锂离子电池当前的度电成本，对锂离子电池度电成本演变趋势进行预测，挖掘成本敏感因素。为了解决上述问题，
[0006]第一方面，本专利技术实施例包括一种锂离子电池度电成本预测方法，包括S1、获取锂离子电池的额定充/放电功率、额定容量、年发电量、寿命周期、充放电深度和电池能量效率；S2、根据所述锂离子电池的额定充/放电功率、额定容量、年发电量、寿命周期、充放电深度和电池能量效率，进行计算，得到锂离子电池全寿命周期成本贴现值；S3、根据所述锂离子电池全寿命周期成本贴现值，计算锂离子电池度电成本；S4、基于学习曲线理论，利用所述锂离子电池度电成本，建立锂离子电池度电成本预测模型；S5、根据所述锂离子电池度电成本预测模型，进行锂离子电池度电成本敏感性分析，得到变化趋势图。
[0007]可选的，本专利技术实施方式提供的锂离子电池度电成本预测方法，所述S2包括S21、计算初始投资成本C
inv
：
[0008]C
inv
＝c
p
P+c
e
E(1)
[0009]其中，c
p
为锂离子电池单位功率的成本系数，P为锂离子电池的额定充/放电功率，c
e
为锂离子电池单位容量的成本系数，E为锂离子电池的额定容量；
[0010]S22、计算年运行维护成本
[0011][0012]其中，K
p
为锂离子电池的单位功率年运行维护成本系数，K
e
为锂离子电池的单位容
量年运行维护成本系数，Q
t
为第t年锂离子电池的年发电量；
[0013]S23、计算土建成本C
ce
：
[0014][0015]其中，c
k
为节点k的土建成本系数，σ
k
为0
‑
1变量并表示节点k是否安装锂离子电池，K表示节点数；
[0016]S24、计算剩余回收价值C
re
：
[0017]C
re
＝γ
re
C
inv
(4)
[0018]其中，γ
re
为回收残值系数；
[0019]S25、计算其他成本C
o
：
[0020]C
o
＝γ
o
C
inv
(5)
[0021]其中，γ
o
为其他成本系数；
[0022]S26、计算全寿命周期成本贴现值C
flc
：
[0023][0024]其中，T为锂离子电池的寿命周期，r为贴现率。
[0025]可选的，本专利技术实施方式提供的锂离子电池度电成本预测方法，所述S3包括S31、计算年发电量Q
t
：
[0026]Q
t
＝E
×
N
t
×
θ
×
η(7)
[0027]其中，E为锂离子电池的额定容量；N
t
为第t年锂离子电池年循环次数；θ为锂离子电池充放电深度；η为锂离子电池能量效率；
[0028]S32、计算年发电量的贴现值Q0：
[0029][0030]其中，T为锂离子电池的寿命周期；r为贴现率；
[0031]S33、计算度电成本LCOE：
[0032][0033]其中，C
flc
为全寿命周期成本贴现值。
[0034]可选的，本专利技术实施方式提供的锂离子电池度电成本预测方法，所述S4包括，S41、构建锂离子电池度电成本的双因素学习曲线模型：
[0035][0036]其中，LCOE
t
为第t年锂离子电池度电成本，LCOE0为基准年锂离子电池度电成本，x
t
为第t年的锂离子电池累计规模，x0为基准年的锂离子电池累计规模，α为累计规模弹性系数，y
t
为第t年锂离子电池累积研发投入成本，y0为基准年锂离子电池的累计研发投入成本，β为累计研发投入弹性系数；S42、对所述锂离子电池累计规模和所述锂离子电池累积研发
投入成本进行数据收集，并按照所述锂离子电池累计规模进行时间段划分，得到所述时间段内的所述锂离子电池累计规模和所述锂离子电池累积研发投入成本；S43、基于收集到的所述时间段内的所述锂离子电池累计规模和所述锂离子电池累积研发投入成本，根据所述双因素学习曲线模型计算出与所述锂离子电池累计规模相对应的度电成本数值，并对所述度电成本数值取对数，得到学习曲线函数；S44、定量分析所述学习曲线函数的自变量和因变量的回归特性，进行求解，得到回归方程；S45、基于所述回归方程，验证所述学习曲线函数的准确性，得到验证结果；S46、根据所述验证结果，对所述学习曲线函数进行修正，得到所述锂离子电池度电成本预测模型。
[0037]可选的，本专利技术实施方式提供的锂离子电池度电成本预测方法，所述S5包括S51、基于所述锂离子电池度电成本预测模型，对所述锂离子电池累计规模和所述锂离子电池累积研发投入成本进行敏感变量分析，得到成本影响数据；S52、根据所述成本影响数据，进行整合分析，得到变化趋势数据；S53、根据所述变化趋势数据，进行制图，得到所述变化趋势图。
[0038]第二方面，本专利技术实施例还包括一种锂离子电池度电成本预测装置，包括获取数据模块，用于获取锂离子电池的额定充/放电功率、额定容量、年发电量、寿命周期、充放电深度和电池能量效率；贴现值计算模块，用于根据所述锂离子电池的额定充/放电功率、额定容量、年发电量、寿命周期、充放电深度和电池能量效率，进行计算，得到锂离子电池全寿命周期成本贴现值；度电成本计算模块，用于根据所述锂离子电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种锂离子电池度电成本预测方法，其特征在于，包括：S1、获取锂离子电池的额定充/放电功率、额定容量、年发电量、寿命周期、充放电深度和电池能量效率；S2、根据所述锂离子电池的额定充/放电功率、额定容量、年发电量、寿命周期、充放电深度和电池能量效率，进行计算，得到锂离子电池全寿命周期成本贴现值；S3、根据所述锂离子电池全寿命周期成本贴现值，计算锂离子电池度电成本；S4、基于学习曲线理论，利用所述锂离子电池度电成本，建立锂离子电池度电成本预测模型；S5、根据所述锂离子电池度电成本预测模型，进行锂离子电池度电成本敏感性分析，得到变化趋势图。2.根据权利要求1所述的锂离子电池度电成本预测方法，其特征在于，所述S2包括：S21、计算初始投资成本C
inv
：C
inv
＝c
p
P+c
e
E(1)其中，c
p
为锂离子电池单位功率的成本系数，P为锂离子电池的额定充/放电功率，c
e
为锂离子电池单位容量的成本系数，E为锂离子电池的额定容量；S22、计算年运行维护成本计算年运行维护成本其中，K
p
为锂离子电池的单位功率年运行维护成本系数，K
e
为锂离子电池的单位容量年运行维护成本系数，Q
t
为第t年锂离子电池的年发电量；S23、计算土建成本C
ce
：其中，c
k
为节点k的土建成本系数，σ
k
为0
‑
1变量并表示节点k是否安装锂离子电池，K表示节点数；S24、计算剩余回收价值C
re
：C
re
＝γ
re
C
inv
(4)其中，γ
re
为回收残值系数；S25、计算其他成本C
o
：C
o
＝γ
o
C
inv
(5)其中，γ
o
为其他成本系数；S26、计算全寿命周期成本贴现值C
flc
：其中，T为锂离子电池的寿命周期，r为贴现率。3.根据权利要求1所述的锂离子电池度电成本预测方法，其特征在于，所述S3包括：S31、计算年发电量Q
t
：Q
t
＝E
×
N
t
×
θ
×
η(7)其中，E为锂离子电池的额定容量；N
t
为第t年锂离子电池年循环次数；θ为锂离子电池充
放电深度；η为锂离子电池能量效率；S32、计算年发电量的贴现值Q0：其中，T为锂离子电池的寿命周期；r为贴现率；S33、计算度电成本LCOE：其中，C
flc
为全寿命周期成本贴现值。4.根据权利要求1所述的锂离子电池度电成本预测方法，其特征在于，所述S4包括：S41、构建锂离子电池度电成本的双因素学习曲线模型：其中，LCOE
t
为第t年锂离子电池度电成本，LCOE0为基准年锂离子电池度电成本，x
t
为第t年的锂离子电池累计规模，x0为基准年的锂离子电池累计规模，α为累计规模弹性系数，y
t
为第t年锂离子电池累积研发投入成本，y0为基准年锂离子电池的累计研发投入成本，β为累计研发投入弹性系数；S42、对所述锂离子电池累计规模和所述锂离子电池累积研发投入成本进行数据收集，并按照所述锂离子电池累计规模进行时间段划分，得到所述时间段内的所述锂离子电池累计规模和所述锂离子电池累积研发投入成本；S43、基于收集到的所述时间段内的所述锂离子电池累计规模和所述锂离子电池累积研发投入成本，根据所述双因素学习曲线模型计算出与所述锂离子电池累计规模相对应的度电成本数值，并对所述度电成本数值取对数，得到学习曲线函数；S44、定量分析所述学习曲线函数的自变量和因变量的回归特性，进行求解，得到回归方程；S45、基于所述回归方程，验证所述学习曲线函数的准确性，得到验证结果；S46、根据所述验证结果，对所述学习曲线函数进行修正，得到锂离子电池度电成本预测模型。5.根据权利要求4所述的锂离子电池度电成本预测方法，其特征在于，所述S5包括：S51、基于所述锂离子电池累计规模和所述锂离子电池累积研发投入成本进行敏感变量分析，得到成本影响数据；S52、根据所述成本影响数据，进行整合分析，得到变化趋势数据；S53、根据所述变化趋势数据，进行制图，得到所述变化趋势图。6.一种锂离子电池度电成本预测装置，其特征在于，包括：获取数据模块，用于获取锂离子电池的额定充/放电功率、额定容量、年发电量、寿命周期、充放电深度和电池能量效率；贴现值计算模块，用于根据所述锂离子电池的额定充/放...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴良峥，乔慧婷，张继钢，文上勇，库陶菲，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司电力建设定额站，
类型：发明
国别省市：