中國(guó)儲(chǔ)能網(wǎng)訊：儲(chǔ)能系統(tǒng)建模軟件公司Storlytics的顧問委員會(huì)成員Sherif Abdelrazek對(duì)電池儲(chǔ)能領(lǐng)域面臨的主要挑戰(zhàn)之一進(jìn)行了分析，即，如何評(píng)估電池的生命周期。
在今天，并網(wǎng)電池系統(tǒng)的開發(fā)過程面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中最值得注意的是，在向電池供應(yīng)商采購(gòu)之前，系統(tǒng)開發(fā)商無法準(zhǔn)確估計(jì)電池的衰退情況，而電池衰減發(fā)生在設(shè)計(jì)階段很久之后。
因此，開發(fā)商目前依賴于從電池供應(yīng)商那里獲得特定項(xiàng)目的準(zhǔn)確衰退數(shù)據(jù)，這往往很耗時(shí)，而且在與電池供應(yīng)商簽訂采購(gòu)訂單之前無法獲得。
此外，在項(xiàng)目規(guī)劃期間，電池供應(yīng)商提供的電池衰退模型可能過于簡(jiǎn)化，會(huì)給項(xiàng)目開發(fā)帶來較大風(fēng)險(xiǎn)。由于這些問題，開發(fā)商可能往往會(huì)與最合適的電池產(chǎn)品錯(cuò)過。
開發(fā)商選用的電池產(chǎn)品即使是最好的，但可能并不是最適用的，很難對(duì)不同的產(chǎn)品并行展開比較。
你可能會(huì)問，為什么電池儲(chǔ)能開發(fā)商無法對(duì)電池系統(tǒng)的各種技術(shù)類型進(jìn)行比較？
答案是因?yàn)闆]有廣泛的精確建模工具（和電池模型），原因有幾個(gè)。首先，電池衰退建模是非常復(fù)雜的，因?yàn)樗叨确蔷€性，取決于一系列的參數(shù)，如C-rate、能量吞吐量、日歷壽命、電池溫度、放電深度、周期平均值和中心SoC。
而電池生產(chǎn)商也會(huì)不遺余力地保護(hù)自己產(chǎn)品的衰退模型和性能特征。
如何針對(duì)不同的使用情況比較不同廠商的電池產(chǎn)品
好消息是，已經(jīng)有了一些解決方案！
例如，如果你有一個(gè)項(xiàng)目A的廠商數(shù)據(jù)，并且它顯示在1000MWh年吞吐量下，電池每年約退化2%，就可以假設(shè)2000MWh年吞吐量的新項(xiàng)目B每年將退化4%。
相當(dāng)簡(jiǎn)單，對(duì)嗎？不完全是，這種過度線性的簡(jiǎn)化沒有考慮項(xiàng)目A和項(xiàng)目B的1000MWh和2000MWh的吞吐量是如何調(diào)度的，忽略了大量的電池調(diào)度參數(shù)（C-rate、放電深度、平均SoC、環(huán)境等），這些參數(shù)嚴(yán)重影響衰減情況。
例如，圖1中顯示的曲線是從幾個(gè)類似的鋰電池加速衰減測(cè)試中推導(dǎo)出來的，這些電池在10%的放電深度（DoD）和不同的平均SoC下進(jìn)行循環(huán)。
平均SoC為25%的藍(lán)色曲線表示電池在30%和20%的SoC之間持續(xù)充放電。
同樣地，橙色曲線表示在55%和45%的 SoC之間進(jìn)行循環(huán)。
結(jié)果，即使電池運(yùn)行了相似的周期（完成了類似的能量吞吐），但它們有著不同的衰減程度。
橙色曲線（最佳情況，平均SoC 50%）2000次循環(huán)后保持了92%的SoH。相比之下，紫色曲線（最壞情況，平均SoC 90%）在同樣的2000次循環(huán)中電池SoH只有77%。
圖一 圖源：Storlytics Figure 1. Image: Storlytics.
但是，開發(fā)商如何能在電池項(xiàng)目開發(fā)早期設(shè)計(jì)和融資階段獲得更準(zhǔn)確的衰減估計(jì)？他們又如何在早期為特定的使用情況選擇最佳的電池和廠商？
像Storlytics Energy Storage這樣的軟件正在進(jìn)入市場(chǎng)，它能對(duì)電池系統(tǒng)的退化進(jìn)行建模，不僅僅考慮循環(huán)周期或能量吞吐量，這些工具可以讓開發(fā)商便于比較電池廠商的產(chǎn)品在不同使用情況下的性能。
電池系統(tǒng)的比較研究
在Storlytics工程師與北卡羅來納大學(xué)夏洛特分校的研究人員共同進(jìn)行的一項(xiàng)研究中，介紹了準(zhǔn)確估計(jì)電池衰減的好處。
其中的一項(xiàng)研究考慮了一個(gè)基于NMC三元電池的電池儲(chǔ)能系統(tǒng)，可以執(zhí)行多種應(yīng)用。電網(wǎng)輔助服務(wù)的計(jì)劃天數(shù)為一年340天，預(yù)計(jì)還將執(zhí)行延緩電網(wǎng)升級(jí)的服務(wù)，在一年中還能為大部分配電客戶提供25天的能量套利。
儲(chǔ)能系統(tǒng)項(xiàng)目的額定逆變?nèi)萘繛?.5MW/5.5MWh，項(xiàng)目預(yù)計(jì)有10年的使用壽命。
圖二 圖源：Storlytics Figure 1. Image: Storlytics.
圖二顯示了電池儲(chǔ)能系統(tǒng)在目前業(yè)內(nèi)不同估算方法下的容量衰退曲線，儲(chǔ)能系統(tǒng)的溫度和濕度始終處于建議的工作條件下。
圖二顯示，退化建模工具提供的估計(jì)值與電池廠商提供的估計(jì)值非常接近，且比電池廠商提供的衰減要更少一點(diǎn)，因?yàn)閺S商的估計(jì)包括一些設(shè)計(jì)余量。
因此，電池廠商提供的數(shù)據(jù)給出了一個(gè)相對(duì)保守的估計(jì)。
電池生命周期評(píng)估沒有一勞永逸的方案
那么，有沒有一種方法可以在早期就能獲得更高的準(zhǔn)確性，以做出明智的投資決定？唯一更好的方案是讓一個(gè)可靠的實(shí)驗(yàn)室在電池系統(tǒng)設(shè)計(jì)期間對(duì)每個(gè)電池廠商的產(chǎn)品進(jìn)行加速衰減測(cè)試。但這會(huì)非常昂貴，而且需要很長(zhǎng)的時(shí)間，因?yàn)樾枰诓煌难h(huán)條件下（改變C-rate、DoD、平均SoC、環(huán)境溫度等）對(duì)幾十個(gè)，甚至幾百個(gè)電池進(jìn)行循環(huán)測(cè)試。
這也需要很長(zhǎng)的時(shí)間，例如在1C條件下循環(huán)1000次就需要2000小時(shí)（一小時(shí)充電，一小時(shí)放電），而在0.5C下循環(huán)，同樣的循環(huán)次數(shù)需要4000小時(shí)（167天）。
如果你很有耐心，也有足夠的財(cái)力來做這件事，但必須知道，電池廠商更新產(chǎn)品非常頻繁（6-18個(gè)月）。因此，很可能辛苦得來的測(cè)試結(jié)果和隨后的模型將不再適用。
那么，我們?cè)摵稳ズ螐?？雖然目前還沒有合適的方案，但這些新的電池衰減建模工具正在逐漸提升準(zhǔn)確度。
