[发明专利]一种储能系统中锂电池寿命在线预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种储能系统中锂电池寿命在线预测方法，包括如下步骤：S1：标定单体电池的基础特性；S2：采集储能系统中电池的充/放电过程数据；S3：计算积累充放电电量、容量状态和累积循环次数；S4：预测电池衰减趋势和使用寿命：预测的电池使用寿命为电池容量衰减趋势线对应设定寿命终止时容量的循环次数；其中，在步骤S1中，所述单体电池的基础特性包括：初始容量容量C₀、开路电压‑电量关系曲线V_oc‑C以及相应的温度T₀。本发明还公开了一种储能系统中锂电池寿命的在线预测系统。本发明具有预测结果准确性高，适用性强，实施成本低等优点。

技术领域

本发明属于电池储能技术领域，具体涉及一种储能系统中锂电池寿命在线预测方法及系统。

背景技术

锂电池储能系统具有容量大、功率高、响应速度快的优点，可以广泛应用于可再生能源并网、能量时移、系统调频、延缓输配电扩容升级、缓解线路阻塞、无功支持、分时电价管理、容量费用管理、电能质量等邻域。各类应用场景中，储能系统运行是依靠电池的充/放电实现。随着充/放电循环，电池会产生性能衰减和不一致性劣化，造成储能系统容量下降和效率降低，甚至引发系统故障和安全事故。监控锂电池工作状态，预测电池寿命，可以为储能系统运行维护提供重要的依据，有利于提高储能系统全寿命周期的可靠性和经济性。

锂电池寿命通常定义为电池容量衰减到一定程度时的充/放电循环次数。现有技术中，预测电池寿命的方法，一般采用标准充/放电工况条件下循环充/放电的容量实测数据，或基于部分实测数据利用经验公式推算容量变化趋势。但是，这两类方法都是基于单体电池的，无法适用于系统装置中的电池寿命预测。储能系统由众多单体电池组成，其中电池的个体状态存在不一致性，且实际工况不同于上述方法中标准条件，可能出现电池衰减程度和趋势的差异。因此，需要针对系统中电池做个体寿命的分析和预测。然而，无法将储能系统中电池拆解取出做离线测试评估，这会影响系统的正常运行，并耗费巨大的人力和物力。为此，需要设计一种针对储能系统中锂电池寿命的在线预测方法，在不影响储能系统正常运行的情况下，实现电池个体寿命的在线预测。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种储能系统中锂电池寿命在线预测方法，在不影响储能系统正常运行的情况下，实现电池个体寿命的在线预测。本发明的另一方面，还提供一种储能系统中锂电池寿命在线预测系统。

为此，本发明采用如下技术方案：

一种储能系统中锂电池寿命在线预测方法，包括如下步骤：

S1：标定单体电池的基础特性；

S2：采集储能系统中电池的充/放电过程数据；

S3：计算积累充放电电量、容量状态和累积循环次数；

S4：预测电池衰减趋势和使用寿命；

其中，在步骤S1中，所述单体电池的基础特性包括：初始容量容量C₀、开路电压-电量关系曲线V_oc-C以及相应的温度T₀。

在步骤S2中，采集储能系统中电池的充/放电过程为一段充电或放电过程，且该过程距上一段充放电过程或下一段充放电过程有一段静置时间，该静置时间大于等于1小时。

在步骤S2中，采集储能系统中电池的充放电过程记录为n段，且n≥1。

在步骤S2中，采集储能系统中电池的充放电过程数据，其中第k段的数据包括电流值I_k、过程时间t_k、过程起始时的电压V_k1、过程后静置结束时的电压V_k2和温度T_k，其中1≤k≤n。