基于全生命周期优化管理的锂电池梯次利用

一、背景与意义

随着石油资源日趋紧张，节能减排压力的不断增大，电池技术不断发展，电动汽车经济性能的不断提高，以电动汽车为代表的新一代节能与环保汽车是汽车工业发展的必然趋势，并已经成为普遍共识。近年来，我国电动汽车发展呈加速趋势，国家科技部、财政部、工业和信息化部等部门纷纷出台政策鼓励电动汽车应用，各地方政府也纷纷出台配套措施。如，《电动汽车科技发展”十二五“专项规划（摘要）》、《关于节约能源使用新能源车船车船税政策的通知》等具体扶持政策先后出台，这表明新能源汽车及相关产业将迎来新的发展机遇。

在整个产业链中，动力电池既是发展电动汽车的核心，也是电池行业与汽车行业的关键结合点，而其中锂电池及其成组技术一直是新能源汽车发展规划中最重要、最有发展潜力的部分。目前，国内锂离子电池是本土企业涉足电动汽车的首选动力电池。与同样广泛应用的铅酸电池和镍氢电池相比，锂离子电池的储能效果更好、能量密度更大、循环寿命更长、充电无记忆效应更出色，从电池单体来看基本上能够满足对体积、寿命、功率等要求较高的电动汽车的需求。然而，由于车用电池组满充容量达不到额定容量的80%即要淘汰，寿命只有3～6年，锂离子电池组成本高、运维成本高等问题严重阻碍了电动汽车的发展。随着电动力汽车的普及，数量巨大的锂离子电池直接淘汰造成了资源严重浪费和环境污染等问题[1]。

因此，近年来锂电池梯次利用的发展路线、技术难点、产业链建设等方面得到普遍关注。锂电池梯次利用是解决上述问题的有效方式，即电动汽车上的动力电池不能满足其功率和能量需求时，将其应用于其他领域（例如储能），充分发挥其剩余80%容量的价值，进而降低锂离子电池的应用和维护成本。

二、模式与技术问题分析

1.电动汽车动力电池梯次利用面向的社会、经济与产业问题

随着新能源车的逐步产业化，其销量将突飞猛进，新能源车动力电池的保有量随之呈几何级数增长。但与此同时，一些问题也日益显现。其中，用于动力电池主要材质的镍、钴、稀土等资源瓶颈，成本问题，以及报废动力电池的环境污染问题等都是当前乃至今后业界需要解决的难题。因此，动力电池的梯次利用面向上述过程中产生的社会、经济与产业问题应运而生（图1）。

（1）电动汽车动力电池梯次利用面向的社会问题

根据发展新能源汽车的相关规划，预计到2015年，纯电动汽车和插电式混合动力汽车累计产销量超过50万辆；到2020年，纯电动汽车和插电式混合动力汽车生产能力达200万辆，累计产销量超过500万辆。这些大量的电动汽车将产生大量废弃的动力电池。大量报废的锂电池若不进行合适的处理，将带来一系列的问题，包括占用大量的堆放空间、造成环境污染等。废弃的锂电池虽然不含对环境有危害的重金属，但长期堆放可能使外壳受到腐蚀，造成电解液泄露。因此，减轻对环境的危害是目前处理废弃锂电池所需要解决的课题之一。通过梯次利用，不仅可以解决污染问题，还形成了良好的循环利用模式。例如，报废动力电池经过处理安装在建筑使用的太阳能光伏储能系统中，辅助可再生能源的稳定输出，不仅可以缓解废旧电池随意被丢弃所带来的重金属等污染，还在可再生能源利用中扮演了重要的角色。

（2）电动汽车动力电池梯次利用面向的经济问题

梯次利用还可以延长电池的使用寿命，降低电动汽车动力电池成本。重要的是建立动力电池的回收和梯次利用体系，开发和扩展锂电池市场，通过論证和评估锂电池潜在的二次利用价值，实现动力电池的再利用。废弃的动力电池经汽车生产商流入到可以梯次利用该电池的需求者手中再次被利用，同时，健全的回收体系可以使废弃电池中的稀有金属等原材料得到充分的循环利用，这些措施都可以有效降低动力电池的成本。新能源汽车动力电池在整车成本中占比高达30%，而且只要电池容量低于80%便不能再被用在新能源汽车上。由于电动汽车的数量将持续增长，将产生大量的废弃动力电池，这些废弃的动力电池制造工艺先进，即使废弃以后仍然保持很高安全性和电性能，采用梯次利用的方式可以实现废旧动力电池的资源利用最大化。假如新能源汽车动力电池梯次利用能被系统化和规模化，可降低新能源汽车的生产和使用成本，利润将是非

常可观的[2]。

（3）电动汽车动力电池梯次利用面向的产业问题

要推动梯次利用，还有产业链的难题待解。由于我国新能源汽车产业链条呈各自为政的态势，产业贯通性差，单靠车企、电池企业或者电池租赁的运营商主动牵头从事动力电池梯次利用的研究都具有较大的难度。由于我国不同车企的电池路线、电池的规格和对电池的测评要求各不相同，造成了电池的型号过多，产量过度分散，同时也为“后市场”也就是梯次利用带来更大难度。因此，这一问题还是应该由政府来推动更为合适。从目前来看，包括国家电网下属的北京、浙江公司，都在致力于动力电池的余能研究，投入资金上马梯次利用研究项目，但是进展相对缓慢。因此，动力电池回收体系的建成需要的不仅是国家政策约束，也要企业和消费者共同努力才可以完善。

2.电动汽车动力电池梯次利用的技术路径

要获得合理有效的电池梯次利用，实现电池全生命周期的优化管理，最大程度降低电动汽车动力电池使用成本，提高使用价值，亟待在以下技术方面实现突破：

①梯次利用领域的接口不兼容问题。电动汽车用动力锂离子电池与其他储能领域中应用的锂离子蓄电池（如电力用锂离子蓄电池、船用锂离子蓄电池、通信用锂离子电池）系统各自遵循相关的接口、通信等标准，由于其应用场景的需求不同，这些接口与通信标准在许多方面存在差异，包括：蓄电池系统内部电路接口和接口协议，通讯接口和通讯协议；蓄电池系统与充电设备的电路接口和接口协议，通讯接口和通讯协议；蓄电池系统与放电设备的电路接口和接口协议，通讯接口和通讯协议；蓄电池系统与用户系统的通讯接口和通讯协议等多个方面，这给第一生命周期结束的电动汽车用锂离子动力电池的梯次利用带来了极大的障碍，增加了梯次利用的再制造与加工成本。

②不同应用领域的不同专用管理系统，不具有智能性。由于不同应用领域对锂离子蓄电池系统各方面的需求与标准存在明显的差异化，因此各领域电池管理系统的管理架构、机制与方法均存在很大的不同，这主要包括：电池系统充电方法，电池系统放电方法，电池系统电流、电压、功率限定，电池系统工作温度控制，电池系统均衡机制与规则，充电设备通用要求、放电设备通用要求等方面。这使得不同领域电池管理系统均采用独立研发方式，各管理系统的专用性、单一性极高，很难实现相互兼容，这导致针对退役的电动汽车用锂离子动力电池梯次利用至每一个不同领域，都需要再次设计开发不同的管理系统，极大地提高了再利用成本。因此研究实现智能化的、自适应的高兼容性电池管理系统是实现梯次利用的重要问题之一。

③如何全局把控梯次利用临界点，发挥梯次利用电池的最大效用。所谓梯次利用的临界点，即电动汽车用锂离子电池的各项性能下降至什么程度时结束电池的第一生命期，并通过梯次利用更换至其他应用领域进行再利用。显然，临界点的选择对电池全生命周期的性能表现具有重要影响。过早的结束第一生命周期，带来的是电池动力特性的浪费，提高了电动汽车设备更新成本，也将引入额外的改造成本；而过迟的临界点不仅严重影响电池第一生命末期的性能表现，降低电动汽车用户体验，同时导致第二生命期的严重缩水，极大地影響对电池全生命周期性能与经济性的最大化挖掘。因此，梯次利用临界点的全局把控对电池全生命周期的利用就有重要意义，而这依赖于对电池在不同使用环境（如温度、充放电使用特性等）下容量衰减机理的准确把握，以及高精确度的电池寿命预测模型的建立，这对电池特性建模与状态估计技术提出了极高的要求。

三、新模式与关键技术探讨

解决这些关键是要避免管中窥豹，以全局观对锂电池梯次利用进行全生命周期优化管理。因此，笔者基于多年研究成果积累与产业模式探索提出了如图2所示的全生命周期优化管理的锂电池梯次利用模式。

要实现全生命周期优化管理，最大化锂电池全生命周期价值的最大化，首先对电池组荷电状态（SOC）和健康状态进行精确的预测；其次，需要智能化电池管理技术，能够自适应于不同应用领域，并且兼容多种通信协议。笔者自2006年开始开展相关研究工作，并且在相关技术上提出了独特的见解和取得重大突破[3-6]，相关技术以及产业化并市场推广。下面对电池组SOC和状态进行精确的预测技术以及智能化电池管理技术进行简单介绍。

1.自适应动态可重构电池系统建模与SOC估计预测方法

如前所述，对电池系统特性（充放电特性、温度特性、容量衰减特性等）的建模以及对电池系统状态（SOC、寿命等）的估计与预测是电动汽车动力电池梯次利用临界点选择以及生命周期内电池优化管理的根本基础。本文所提出的基于自适应动态可重构架构的电池系统，其核心思想是大量小容量单体电池通过动态可变的拓扑连接方式，形成可针对不同应用场景需求以及电池状态变化自适应动态可重构的电池网络，其系统特性与状态变化规律同时依赖于单体电池特性及状态与网络拓扑结构2方面的信息。因此，针对自适应动态可重构电池系统下的系统建模以及SOC估计预测，本文首先提出针对单体电池的建模方法及其SOC精准估算预测技术，进而以此为基础结合网络拓扑分析方法，提出如下自适应动态可重构电池系统整体建模方法及SOC估计预测方法。

（1）基于电路与通用数学模型的单体电池建模及SoC精准估算

SOC的准确估算是进行电池管理的重要基础，但是，电池在使用过程中表现的高度非线性，使准确估计SOC一直是电池管理技术中的瓶颈。电池的非线性因素主要包括：充放电倍率、电池的自恢复特性、环境温度、电池老化、以及电池单元之间的差异性，这些非线性影响因素都为单体电池载荷状态的精确估值提出了挑战。针对上述问题，笔者提出了基于电路与通用数学模型的单体电池建模及SOC精准估算技术[4-6]，如图3所示。

该模型由2部分组成：第一部分包括电解液反应内阻参数，电池欧姆内阻的参数和与之相关的电容特性参数，以及能量损失等效电阻及电容参数组成；第二部分则由描述电池自放特性的一系列参数组成。上述参数可以通过实验测试与在线参数估计算法，包括最小二乘法、神经网络法、卡尔曼滤波法等对等效电路模型参数进行估计。等效电路模型可以准确的体现电池的动态特性（例如非线性开路电压、温度影响、老化与自放电等），电路模型中可变电容用以等效电池的自恢复特性；进而通过电池等效电路模型可建立对应的电路方程，对电池组的荷电状态、有效容量、输出电压、内阻等进行准确估计，详见文献[4-6]。（2）电池组或电池网络拓扑映射方法

基于前述单体电池模型，根据电池不同的连接方式对动态可重构拓扑结构下的电池网络特性进行建模。根据电路理论，电池的连接方式主要为串联与并联2种，而任何一种复杂的电池连接方式或拓扑均可以等效为串联或并联电池电路。因此，针对不同拓扑的电池网络建模采用逐层简化，逐次迭代的方式进行。具体来说：

首先根据单体电池模型建立N电池串联与M电池并联模型，N与M分别为串并联电池数目，将串并联电路分别等效为单体电池模型，设为f（N）与g（M），进而将所给电池网络中的直观串联与并联电路用f（N0）与g（M0）代表的单体电池代替（所谓直观电路指串并联电路中的最小单元为单体电池），其中N0与M0为直观串并电路的单体电池数。

经过一次等效后，原有电池网络被简化为由串并联电路等效后的等效单体电池组成的新网络。进而执行二次等效，即采用一次等效相似的方法，在一次等效后的新网络中将直观串并联电路等效为单体电池，相应模型为f（f（N01），…，f（N0N1））及g（g（M01），…，g（M0

M1）），其中N1与M1为二次等效时串并联电路的电池数目；反复重复上述步骤，直至所给电池网络最终等效为一个单体电池模型，则完成了对任意拓扑的电池网络的建模。基本串并联电路的建模方式以前述单体电池的电路模型为基础，通过单体电池电路串并联建立数学模型。进而可基于建立的系统模型，结合预测估计方法实现对电池系统SOC等状态参数的估计与预测。最终，结合上述方法，得到自适应动态可重构电池系统整体建模及SOC估计预测方法。本文所提方法在对大规模电池成组尤其是动态可重构电池系统建模领域具有领先地位，即使对于已经出现较多研究成果的单体电池建模领域，本文所提方法也具有其独特的优越性。

本文所提单体电池建模方法与现有方法对比如表1所示。目前现有的单体电池建模方法中，除物理方法能够较准确、全面地描述电池特性以为，其它包括经验值法、电路模型法、离散序列法、随机模型法及高层分析法等均只能反映出电池特性中的自恢复特性、电流特性、温度效应、容量衰退等中的部分特性。进一步有效的建模方法应该在准确描述电池特性的同时兼顾计算复杂度以及参数规模开销，并为系统设计提供良好的理论指导，由表1可看出，现有方法要么以极高的计算复杂度及参数规模开销获取较高的准确度，要么以牺牲准确度为代价换取较低的复杂度与开销，要么缺乏对系统设计的有效理论指导。而本文所提方法在具有极佳综合性与准确度的同时，其计算复杂度与参数规模均显著降低，并能够为系统设计提供重要的理论指导。另外，模型的有效性必须经过实测数据进行验证方能判定，本文所提方法经过了大量现场实验与测试，其性能得到了有效的验证。

2.自适应动态可重构电池组管理技术

（1）基于模糊測度的电池网络特征提取、建模及快速计算技术

电池网络特征量化建模是其优化管理的基础。电池网络参量间的相互依赖描述为一个定义在控制变量幂集上的集值函数，通过求解广义非线性Choquet积分，定量测度控制变量间的非加性相互作用及其对系统整体性的影响，从而为定量地描述电池网络系统行为提供了一个有效的方法。此外，还提出了基于马尔可夫-蒙特卡罗方法的Choquet积分求解方法，解决了传统基于高斯消元法的积分求解方法运算速度慢，无法处理高维数据的缺点[7]。

（2）基于自适应动态规划的电池网络优化管理技术

电池网络优化管理是一种多尺度的动态网络优化问题。笔者提出了自适应动态规划算法，通过对相互依赖度量和敏感性进行定量分析，确定对应于不同参数子集合的状态变量的重要性测度，并根据每一参数子集的重要性和敏感性来做相应的参数选择以达到降低电池网络优化状态空间维度的目的，从而大大降低电池网络优化管理策略的计算复杂度，可实现实时执行[7]。

3.实际系统研发与应用

图4为笔者团队基于上述自主技术研发的分布式电池网络系统，其由数千节电池单体组成的电池网络，可扩展至百千瓦时到兆瓦时，并已在国内电信运行商与云基础设施提供商实用等多领域应用。该系统通过网络和信息的手段对电池单体进行动态管控，重构电池串并联拓扑，达到充分利用了电池的非线性，屏蔽了电池的差异性的目的，具有非常高的系统安全性和可靠性。

四、结语

锂电池的梯次利用是提高锂电池使用寿命、降低其使用与维护成本的有效手段。本文首先介绍了笔者团队基于其多年研究成果积累与产业模式探索提出的基于能量信息化和互联化的锂电池全生命周期优化管理和梯次利用思想，并概括了全生命周期优化管理的关键技术难题；然后介绍了笔者团队在电池管理技术上积累，以及基于自主技术研发的分布式电池网络系统，这些工作为实现锂电池的梯次利用和全生命周期优化管理提供了理论和技术基础。综上所述，本文的工作可以为锂电池梯次利用的发展路线制定、技术难点突破、产业链建设等提供方法指导与技术支撑。

参考文献

[1] 陈佰爽.磷酸铁锂电池梯次利用于储能领域的影响因素分析[J].储能科学与技术，2014，3（4）：427-428.

[2] 李大鹏.“梯次利用”让动力电池再生[EB/OL].（2014-07-02）[2014-10-15].http：//www.cnautonews.com/xnyqc/EN_ js/201407/t20140702_314144.htm.

[3] 慈松，李宏佳，陈鑫，等.能源互联网重要基础支撑：分布式储能技术的探索与实践[J].中国科学：信息科学，2014（6）：762-773.

[4] Zhang Jiucai，Ci Song，Sharif H，et al.Modeling discharge behavior of multicell battery[J].IEEE Trans Energy Conversion，2010，25：1133-1141.

[5] Ci Song，Zhang Jiucai，Sharif H，et al.A Novel Design of Adaptive Reconfigurable Multicell Battery for PowerAware Embedded Networked Sensing Systems[C].IEEE Globecom，2007：1043-1047.

[6] Zhang Jiucai，Ci Song，Sharif H，et al.An Enhanced Circuit-Based Model for Single-Cell Battery[C].25th Annual IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition，IEEE APEC 2010：672-675.

[7] Wu Dalei，Ci Song，Luo Haiyan，et al.A theoretical framework for interaction measure and sensitivity analysis in cross-layer design[J].ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation，2010，21（1）：1-26.