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編輯推薦: |
随着电动汽车持续快速发展,第一批电动汽车的动力电池的退役,将面临着大量退役动力的回收和再利用问题。据有关部门预测,2020—2025年动力电池退役量将从36万吨激增至百万吨级。退役量增长态势迅猛,深入研究退役电池筛选、重组、应用等方面的技术有助于将电池应用于其他低应力场景,是促进碳中和最快捷、具有可行性的技术路径,是我国建立以新能源和可再生能源为主体的“近零排放”的新能源体系的关键抓手。因此,本书将提供重要参考价值。
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內容簡介: |
动力电池梯次利用高契合度衔接储能技术和退役电池再利用两个重点领域的迫切需求,有利于实现碳中和、碳达峰的目标。退役动力电池梯次利用技术对实现资源的充分利用具有重大的经济和社会价值。 本书从原理到实际,梳理了退役动力电池梯次利用的技术流程,阐述了退役动力电池梯次利用技术在现有环境下的背景与优势,对退役动力电池梯次利用技术做了全面的介绍与分析。 书中首先对退役动力电池梯次利用技术的发展、政策和标准进行分析、解读,然后介绍退役动力电池的示范工程,并着重阐述了退役动力电池的筛选重组、运行控制、安全防护、经济性评估等关键技术。 希望本书能够推动退役动力电池梯次利用在产业中的发展与升级,启发广大读者对新型电池技术与能源回收再利用的思考,为广大储能相关专业学生及从事相关行业的人员理解退役动力电池梯次利用技术提供帮助。
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關於作者: |
李建林,博士,二级教授,博导,2020年国家高层次人才工程入选者,享受国务院特殊津贴,全球前2%科学家“终身科学影响力排行榜”入选学者,首届北京先进科技工作者获得者。北方工业大学学术委员会委员,电气工程一级学科责任教授,中国可再生能源学会储能专委会秘书长,中国电工技术学会储能标委会秘书长,IEEE PES储能技术运行控制委员会副主席,储能领跑者联盟副理事长,北京电工技术学会副理事长。 李雅欣,博士,中国电工技术学会储能标委会秘书,储能领跑者联盟理事,担任北京市科协创新服务中心的首批产业特派员,研究方向为储能规划配置技术、退役电池梯次利用技术。 黄碧斌,工学博士,国网能源研究院新能源所副所长,教授级高级工程师,国家重点研发计划项目(原973计划)“可再生能源与氢能”组评审专家,国家电网公司科技项目新能源和储能组指南编制专家、项目督导专家。
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目錄:
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目录 前言 第1章退役动力电池发展概述 1.1退役动力电池现状概述 1.1.1退役动力电池规模及利用意义 1.1.2退役动力电池用途及评价指标 1.2退役动力电池市场发展 1.2.1退役动力电池回收与利用 1.2.2退役动力电池梯次利用商业模式 1.2.3退役动力电池市场发展问题与难点 1.2.4退役动力电池梯次利用发展趋势及建议 1.3小结 参考文献 第2章退役动力电池政策体系 2.1退役动力电池国内外政策 2.1.1国外退役动力电池相关政策 2.1.2国内退役动力电池相关政策 2.2退役动力电池安全性政策 2.3退役动力电池地方政策及工程应用 2.3.1地方退役动力电池政策汇总 2.3.2国内退役动力电池利用企业政策及试点应用 2.4小结 参考文献 第3章退役动力电池标准体系 3.1退役电池标准建设意义 3.2国内现有动力电池标准体系 3.2.1标准体系总体现状 3.2.2退役电池梯次利用标准存在的问题 3.2.3退役电池梯次利用标准体系建设前景 3.3国内现有动力电池标准解读 3.4小结 参考文献 第4章退役电池状态估计研究 4.1退役电池健康状态映射关联关系 4.1.1关联度分析 4.1.2评估方法 4.2退役电池电量与健康状态估计方法 4.2.1退役电池电量状态估计方法 4.2.2退役电池健康状态估计方法 4.3退役动力电池状态估计算法研究 4.3.1基于改进支持向量机的退役动力电池剩余电量状态估计方法 4.3.2基于随机权重粒子群算法优化极限学习机的电池健康状态估计 4.4退役动力电池的寿命预测 4.5小结 参考文献 第5章退役电池老化建模及仿真技术 5.1退役电池衰退老化机理 5.1.1容量衰退规律 5.1.2电池老化演变机理 5.2退役电池特征提取方法 5.2.1数据降维 5.2.2数据驱动的特征提取 5.2.3模型驱动的特征提取 5.3退役动力电池模型建立 5.3.1常规电池建模 5.3.2退役电池外特性特征工程 5.3.3退役电池老化过程等效 5.3.4退役电池数学模型设计 5.4小结 参考文献 第6章退役电池筛选重组技术 6.1退役电池的分选聚类技术 6.1.1退役电池筛选聚类算法 6.1.2退役电池筛选聚类算例分析 6.2退役电池的筛选技术 6.2.1退役电池筛选技术的基本概念 6.2.2基于退化机理的退役电池筛选技术 6.2.3基于数据驱动的退役电池筛选技术 6.3退役电池重组技术 6.3.1退役动力电池重组技术基本概念 6.3.2退役动力电池的串并联方式 6.3.3退役动力电池的集成优化策略 6.4小结 参考文献 第7章退役电池运行控制策略 7.1退役动力电池能量管理系统 7.1.1退役动力电池的电量管理 7.1.2退役动力电池的充放电管理 7.2退役动力电池运行控制策略 7.2.1考虑场景适用性的梯次储能系统功率分配策略 7.2.2新能源侧应用场景下退役动力电池运行控制策略 7.2.3电网侧应用场景下退役动力电池运行控制策略 7.2.4用户侧应用场景下退役动力电池运行控制策略 7.3退役电池换电柜有序充电控制技术 7.3.1换电柜有序充电模型 7.3.2系统功率分配模型 7.3.3储能换电柜有序充电控制策略分析 7.4小结 参考文献 第8章退役电池安全防护技术 8.1退役电池梯次利用风险评估 8.1.1退役电池电滥用风险特征分析 8.1.2退役电池热滥用风险建模分析 8.2退役电池故障隔离技术 8.2.1退役电池梯次利用数字控制可重构网络 8.2.2退役电池故障隔离技术 8.3退役电池梯次利用电管理技术 8.3.1退役电池SOC估计 8.3.2退役电池的均衡管理 8.4退役电池热管理技术 8.4.1退役电池温度模型建立 8.4.2退役电池温度预测技术 8.4.3退役电池温度管理技术 8.5小结 参考文献 第9章退役电池示范工程 9.1退役电池储能电站案例分析 9.1.1退役电池梯次商业模式实践 9.1.2退役电池产业链各环节商业模式建议 9.2国内外退役电池示范工程 9.2.1十兆瓦级退役电池储能系统示范工程 9.2.2百兆瓦级退役电池储能系统示范工程 9.2.3国外退役电池示范工程 9.3退役电池换电站算例 9.3.1退役电池换电站研究现状 9.3.2退役电池换电站整体仿真研究 9.4小结 参考文献
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內容試閱:
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前言 在能源、交通全面低碳化的过程中,面对高比例可再生能源、波动性电力负荷带来的挑战,退役动力电池梯次利用技术的发展贴合绿色能源可持续发展需求,有助于促进我国碳达峰、碳中和工作的加速进行。随着电动汽车持续快速发展,电池梯次利用与电力系统形成了深度互动。据权威部门预测,2020—2025年动力电池退役量将从36万吨激增至百万吨级。退役量增长态势迅猛,深入研究退役电池筛选、重组、应用等方面的技术有助于将电池应用于其他低应力场景,是促进碳中和最快捷、最具可行性的技术路径,是我国建立以新能源和可再生能源为主体的“近零排放”的新能源体系的关键抓手。 退役动力电池梯次利用技术深度参与电网互动,备受国内外业界人士高度关注。围绕退役动力电池梯次利用技术,“十四五”时期相关部门在战略规划、机制保障、产业发展、技术创新、商业模式等维度相继出台政策扶持。2023年,五部门联合印发《新能源汽车动力蓄电池梯次利用管理办法》,鼓励梯次利用企业与新能源车企、电池厂商积极合作,提升梯次产品的使用性能、可靠性及经济性。随着国家政策的利好,标准体系建设也逐步完善,江苏省地方标准《动力电池梯次利用储能电站验收及运行维护规程》《动力电池梯次利用储能系统应用技术规范》相继颁布。标准政策体系的基本构建为推动梯次利用实现工程化提供了有力保障。 目前梯次储能正在向规模化发展,南方电网承担梯次利用国家重点研发项目,已建成百兆瓦时梯次利用示范工程,电池类型包含退役磷酸铁锂、钛酸锂、三元锂等,以退役磷酸铁锂为主,主要通过包级和模块级形式利用;南京江北在建的电网侧130MW/260MW·h梯次储能项目,雄安新区正在规划2GW·h的梯次电池调峰调频储能项目等。当前梯次利用技术正逐步从试验示范向商业化推广,为更大程度发挥退役动力电池利用价值,需重点突破退役动力电池梯次利用适配性、经济性及商业模式、安全运行控制等关键技术研究。 本书基于国内外梯次利用关键技术的发展状况,介绍了退役动力电池健康状态评估技术。依据衰退老化机理,对退役动力电池聚类分选技术综述,提出电池老化建模及筛选重组技术。然后,针对退役动力电池梯次模型仿真,对梯次利用过程中的运行控制以及安全防护技术展开讨论。最后,围绕国内典型示范案例,阐述退役动力电池实际应用能力与发展规模。 本书共分为9章。 第1章介绍了退役动力电池梯次利用的总体发展现状,讨论了梯次利用的市场发展及其优势和前景。对退役动力电池梯次利用商业模式及市场发展中的问题难点进行了详细分析。 第2章主要讨论了我国退役动力电池梯次利用的政策体系,针对国内外退役动力电池相关政策进行了分析,并介绍了企事业单位在储能产业、电力市场等领域中退役动力电池试点项目布局规划,同时结合地方相关政策内容分析了退役动力电池利用在我国各地的商业化发展情况。 第3章主要针对标准颁布现状、国内现有动力电池标准体系等方面进行了详细的分析,对已颁布的标准内容进行解读,指出退役动力电池梯次利用标准存在的问题,提出梯次利用标准目前可完善的方向。 第4章对电池的电量和健康状态进行了综述。通过历史数据和特征参量相融合的方式,研究建立退役动力电池和模块之间的性能映射关系,最大化发挥电池全寿命周期价值。并以退役动力电池的可充放电量作为充放电状态估计的指标,综合方法间的优劣势,提出了基于粒子群算法的支持向量回归机的退役动力电池电量状态方法,以及基于随机权重粒子群算法优化极限学习机的电池健康状态估计方法。 第5章详细阐述了退役动力电池衰退老化机理,并基于历史运行数据对电池电性参数提取,实现对退役动力电池的老化特性表征。提出数模结合下的含老化电阻的退役动力电池模型建立方法,建立老化阻抗表达式,对电池老化过程等效模拟。最后通过仿真验证老化模型的有效性,为后续进行退役动力电池储能系统运行控制研究提供模型基础。 第6章对退役动力电池聚类分选技术进行概述,提出了定制化聚类优化方法可用于不同需求的电池梯次利用筛选过程,并对退役动力电池分选重组技术发展现状进行综述,概述了退役动力电池分选研究进展。 第7章详细阐述了退役动力电池在梯次利用前进行的运行控制技术,重点围绕退役动力电池的能量管理系统和运行控制策略展开描述。 第8章对退役动力电池安全防护进行讨论,分析了退役动力电池梯次利用风险评估现状,并对退役动力电池故障隔离技术、退役动力电池梯次利用电管理技术与退役动力电池热管理技术进行了详细介绍。 第9章在上述研究分析的基础上,结合发展现状,对退役动力电池储能电站案例进行分析,解读其商业模式;并从应用出发,对国内外退役动力电池示范项目工程进行详细介绍。 本书得到了北京市联合项目——退役动力电池筛选重组关键技术研究(21JC0026)、国家电网公司总部科技项目——车网互动关键技术标准、支持工具及应用研究(5400-202318585A-3-2-ZN)等项目资助,在此深表谢意。同时,感谢相关同志的积极参与和配合。在本书撰写过程,北方工业大学的胡笳扬、邹菲、彭禹宸、石泽林等同志付出了辛勤劳动,参与了部分
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