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上海玫克生储能科技创始人严晓
严晓:大家好,我是上海玫克生储能科技创始人严晓,给大家讲的是锂电池储能全生命周期安全保障,储能从系统层面管理比较粗放,出厂的时候定的标准,是假设它全生命周期都是一样的,但是我们都知道锂电池会衰减,衰减了以后还能用原来的方法去管理吗,这是比较大的问题。我们做的事情是建立一套方法,能够在用的过程中,对每个电芯进行检测诊断。具体来说从一个智能终端把电池储能的数据拿过来传到云端,根据充放电的曲线,捕捉包括电芯内阻在内的特征值,可以做出判断是不是有安全问题,这是我们主要做的事情,为的就是让电池更聪明更安全。
我们根据对电池知识的理解,把它叫电池知识地貌,就是电池老化后在出现什么症状的时候会有安全隐患有危险。比如说在恒电流充电的时候,一般情况电压会越来越高,假如你发生了微短路,它充的时候断电压会掉下来,另外充完以后,等一段时间当它自放电率高时,电压差就远大于正常情景。再比如电池包的电压极差大于一定的阈值会反映有短路或内阻大的电芯。通过分析我们研究过的退役电池的测试数据,在电池鼓包之前就会出现各种各样的问题。我们采取的方法是线上线下的诊断,前面大家讲到梯次利用检测成本高,我们在两年半前,在上海工博会上就推出一个产品,把它叫电池医生,可以不需要拆解、在电芯层面做诊断分析,比如内阻是不是大了、是不是有自放电,这是我们电池医生重要的两个要点,一个电芯层面,一个是免拆解、不需要拆开,因为梯次利用的一大问题就是检测成本太高了,还有重组,我们认为最好的办法就是不需要拆解就可以做评估。
后来我们把这个电池诊断搬到云上,诊断超出阈值的就报警,这是诊断的思路,运用云脑做分析,线下做验证,线上线下结合。对储能电池诊断数据上传到云脑,诊断数据有电站级别、模组级别、电芯三个层面,从安全性、可靠性、经济性这三重去判断,后期根据这个电池簇的能力来做调度,做诊断的时候我们发现哪个地方有问题了,可以定位到电芯,就可使运维比较简单,把模组拿出来换一个上去即可。我们有几个成功案例是和国家电网浙江省公司、华能集团合作的,分别成为了他们的优质合作伙伴和供应商。
再介绍一下另外一个产品叫储备电,基站从4G升级到5G时,5G相对4G用电增加了三四倍,就有了所谓的增容难问题。备电还有一个痛点,就是真让它放电的时候是否能胜任,需要定期要做检测。针对这两个问题我们提出了叫N+1方法,一个充放电削峰填谷,另外一个做备电,同时在电芯级别做诊断,在调用的时候就都知道它的能力。我们入围成为了铁塔上海分公司的供应商,在虹桥枢纽有一个案例正在做储备电运营,数据中心方面储备电也在做评估。第三个案例是电动两轮车的充换电,针对两轮车,借助铅酸换锂电的趋势,我们做了这样的方案是在充电的时候把电池数据传上云端做类似的分析和诊断。我们也开始做BMS,这样把前面诊断的东西得到的结果可以反馈回BMS做执行,延长电池包的寿命。
整个公司产品规划是围绕“苏醒、共享和数据智能”。前期是让电池聪明起来,就相当于人到了退休年龄就应该退下来做一个兼职。到中期要让诊断云给硬件赋能,让储能和备电或充电桩共享,跟备用电源类似储能可帮助解决充电桩的增容问题。后期有很多数据,通过数据提供增值价值。
再回到今天我们讲的关键问题梯次利用,我们要回答这样几个问题。如何发现锂电池有安全隐患的先兆?根据什么来判断它有安全隐患?再具体,梯次利用什么时候该让它再退役,因为它总会有一个生命的终点,电动汽车我们定义循环使用次数使容量衰减到80%是其寿命。梯次利用什么时候让它退下来?这个我把它叫End of life,比如从电池厂比亚迪、中天,从你们对电池的理解,在什么情况下不能再用了,或者运维成本跟收入不成正比,你就得下来,这里面需要做什么事情,第一还是需要在电芯层面做检测,因为我们知道出问题都在电芯层面。第二不能拆了以后再测,要不然成本太高不可操作,一定要免拆解并且在电芯层面,问题是看什么?我认为有几个因素,从BMS里面要拿到电芯层面的特征值。当容量已经衰减到30%就不可能用了、就回收了,到底在什么容量该退下来。我们在实验室做过一些研究、很有限,我觉得需要大量数据的积累把这些东西搞清楚。我们知道内阻增加了三四倍肯定也不应该再用了,增加50%呢?是不是还可以用。我认为要看你用在什么场景,在什么条件下用,另外自放电率,我们知道自放电率很重要,到底“不能用”这个条件在哪里?我觉得这个是我们所有做梯次利用的同仁应该一块想办法定义清楚的,形成相当于一个标准或者适用标准,否则什么叫梯次利用呢?梯次利用至少在你这个应用环境下面,满足这个条件就可以用,不然就该再次退休,我觉得应该有这样的定义,这就是我今天主要想跟大家分享的,谢谢。
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