网讯：从项目设计角度概述储能行业的现状。本文重点介绍准确模拟电池衰减的难点，以及如何创新解决方案来解决这一差距！
如今，并网电池系统的开发过程面临着许多挑战。其中最显著的挑战是，开发人员无法在从电池 OEM 采购之前（设计阶段之后）准确预测电池系统将如何衰减。那时，开发人员已经锁定在一家电池 OEM 上，错过了“购买”最适合其特定用例的电池产品的机会。所选的电池产品很可能不是最适合该用例的。即使它是，你怎么知道呢？这仅仅是因为从未对不同电池产品（针对当前用例）的衰减估计进行过并排比较。为什么？因为与太阳能行业不同，开发人员能够使用 PVsyst 等软件（具有用于 PV 模块的精确 PAN 文件）以极高的精度估算年度太阳能发电量，而没有广泛使用的精确建模工具（和电池模型）。这是由于多种原因造成的。首先，锂电池衰减建模极其复杂，因为它是高度非线性的，并且取决于一系列参数，如 C率、能量吞吐量、日历寿命、电池温度、放电深度、循环平均值和中心 SoC（这些都只是描述电池系统如何调度的术语）。如果这还不够的话，电池 OEM 不遗余力地保护他们的电池衰减模型及其性能特征，而太阳能行业则不同，在太阳能行业中，PV 面板 PAN 文件由 OEM 和第三方测试实验室提供。
有一些解决方案！嗯，有些比其他的更好。一些顾问已经转向灵活性能保证* (FPG) 比例估计。这是当顾问从电池 OEM（来自过去的项目）积累电池 FPG 并使用其中的衰减估计值来推断具有不同工况的新项目的衰减情况时。例如，如果您有项目 A 的 OEM FPG，并且它显示电池工况的年度衰减率为 2%，年吞吐量为 1000MWh，您会假设新的项目 B，其年吞吐量为 2000MWh，每年将衰减4%。很简单，对吧？不完全是，这种过度简化没有考虑到项目 A 和 B 的 1000MWh 和 2000MWh 吞吐量是如何调度的。它忽略了大量严重影响衰减的关键电池调度参数（C 率、DoD、平均 SoC、环境等）。例如，此处显示的曲线是从对许多类似锂电池的加速衰减测试中推导出来的，这些电池均在 10% 放电深度 (DoD) 下循环，具有不同的平均 SoC。需要说明的是，平均 SoC 为 25% 的蓝色曲线意味着这些电池在 30% 到 20% SoC 之间连续放电和充电。同样，橙色曲线表示在 55% 到 45% SoC 之间循环。注意到了吗？它们每个循环的衰减程度都非常不同，即使它们都运行了相似的循环次数（相似的能量吞吐量）！在橙色曲线的最佳情况下（平均 SoC 50%），2000 次循环使我们的电池健康度 (SoH) 达到 92%。而紫色曲线的最坏情况（平均 SoC 90%）在同样的 2000 次循环中使我们的电池健康度达到 77%（相同的能量吞吐量）。那么这告诉我们什么？电池循环的调度方式很重要！使用 FPG 比例估计会导致衰减估计中出现不可忽略的错误。这可能会给开发人员带来很多麻烦，具体取决于实际执行的循环类型与 FPG 缩放所基于的循环类型之间的差异。想想看，如果 FPG 缩放基于上面的橙色曲线，而执行的循环更像紫色曲线，那么电池业主可能会在2000 个循环标记处看到电池健康状况（估计值与实际值）惊人的 15% 差异。好的一面是，一些开发人员在电池项目执行时确保 FPG 时是坚定不移的。所以至少在那个时候，他们将能够更准确地估计电池衰减。
但是，开发人员如何在电池项目开发的早期设计（和融资）阶段获得更准确的衰减估计？他们如何在早期为特定用例选择最佳电池化学（和 OEM）？市场上有一些工具可以模拟电池系统的衰减，而不仅仅是循环（或能量吞吐量）。这些工具可以让开发人员更接近于实际比较电池 OEM 在不同用例（循环具有不同的放电深度、平均 SoC、环境温度等）下的性能。这些新工具将清楚地表明，上面的紫色曲线（平均 SoC 90%）与最佳情况（2000 次循环）相比，将导致额外的 15% 衰减。自然，这将促使系统设计人员改变用例或选择具有更高平均 SoC 循环的其他电池化学（或 OEM）。目前，这些先进的建模工具似乎是实现大约 95% 或更高准确度的良好解决方案。
我们能在早期获得更高的准确度吗？唯一更好的解决方案是让可靠的实验室在电池系统设计期间对每个电池 OEM 产品执行加速衰减测试。这会非常昂贵并且需要很长时间，因为数十个（甚至数百个）电池需要以不同的循环类型（改变 C 率、DoD、平均 SoC、环境温度等）进行循环。然后必须叠加结果以推断应力函数参数。除了所涉及的复杂性之外，这还需要很长时间，因为您要尝试以特定的 C 率运行数千次循环。想想看，在 1C 下循环，1000 次循环需要 2000 小时（充电一小时，放电一小时），而在 0.5C 下循环，相同的循环次数需要 4000 小时（167 天）。现在，您可能有耐心并且有经济能力做到这一点，但您必须记住，电池 OEM 会非常频繁地更新其产品（6-18 个月）。因此，您辛苦获得的测试结果和后续模型很可能不再有效，因为该电池 OEM 不再销售该电池！
那么，我们该何去何从？虽然目前还没有灵丹妙药，但这些新的先进电池建模工具似乎正在获得关注，并提供投资者和开发商满意的准确度。我们只能希望它们能够发展和传播到电池 OEM 注意到并采用其标准化模型的地步，就像 PV 面板制造商采用 .PAN 模型文件格式一样。
*灵活性能保证 (FPG)：FPG 是电池 OEM 提供的保修文件，可保证如果按照系统开发人员描述的方式（通常通过电池工况/时间序列）操作电池，其电池电芯的性能会如何下降。换句话说，它将开发人员估计的年度所需吞吐量水平与保证的年度电池能量容量联系起来。一些 FPG 还描述了如果电池运行超过允许的年度吞吐量，保证的年度能量容量将如何变化。
特别感谢 Jakir Hossain 博士、Robin Bisht 博士、Arun Suresh、Aniket Joshi 和 Sukumar Kamalasadan 博士推导了本文中所示的衰减曲线。还要特别感谢北卡罗来纳大学夏洛特分校能源生产和基础设施中心对这项工作的支持。
