基于AnyLogic的车用锂电池回收模型仿真

2019-11-13郑春燕李春栋

山东理工大学学报（自然科学版） 2019年6期

郑春燕，张海，郭栋,王娟，李春栋

(1.山东理工大学管理学院，山东淄博 255012；2.山东理工大学交通与车辆工程学院，山东淄博 255049)

自从2009年实行新能源汽车“十城千辆工程”以来，全国新能源汽车的市场份额不断提高，由此而带来大量电动汽车废旧电池亟需回收处理[1]。据预测，到2020年，报废量将达到20万t，累计报废量50万t;2024年前后，动力电池报废量将达到34万t，累计报废量将达到116万t[2]。针对电池回收的问题，《电动汽车动力蓄电池回收利用技术政策(2015年版)》正式明确建立动力电池编码制度和可追溯体系；在资金激励措施上，国家在现有资金渠道内对梯级利用企业和再生利用企业的技术研发、设备进口等方面给予支持；在技术研发方面，国家支持动力蓄电池相关回收利用技术和装备的研发[3]。七部委印发的《新能源汽车动力蓄电池回收利用管理暂行办法》(工信部联节[2018]43 号)提出落实生产者责任延伸制度、政府引导与市场相结合、设立废旧动力电池回收处理基金等多方面行业发展建议[4]。由于我国的电动汽车起步相对较晚，动力电池回收利用网络尚未启动，电池企业及相关储能企业在动力电池回收业务上大多刚刚布局，因此亟需尽快制定实施与当前电动汽车发展相适应的电池回收网络模型。

目前关于废旧电池回收研究可以分为两类：(1)对于彻底不能恢复使用的报废电池的研究，核心内容是对电池电极材料中有价金属进行回收；(2)对于还有残余容量的电池的再利用研究，重点是对已经使用过并且额定容量下降至80%左右的电池进行重新检测、分选、组合、再利用[5]。依据电池的发展情况和市场环境需求，未来电池回收再利用必将向着综合利用以及多样化处理的方向发展。

本文建立互联网+技术+服务的网络模型，建立线上线下全方位服务系统，实现线上查询、线下回收流通，构建国家级信息化平台，建立专门的回收管理系统网络；建立以大型电池生产企业为龙头的联合经销商和回收利用企业的专业化回收网络，有利于电池生产的统一化、标准化；利用销售途径建立逆向物流回收网络，依靠法律政策明确回收网络中各环节主体的责任，保证回收网络切实高效可行；最后用AnyLogic软件在理想状态下对模型进行仿真。

1 电池回收模型建立

1.1 电动汽车锂电池回收模型

本文所建立的回收路径网络模型在运行过程中，详细记录动力电池从生产、使用、回收、梯级利用的全生命周期过程，构建过程可查核、可测量的管理系统，实现对回收网络中各节点的统一监管，为各项制度的制定提供可靠的数据支持。各电池销售点同时也是回收点，消费者将电池送往回收点，再由回收点经回收网络送往回收中心，回收中心要做检测，一部分报废分解，一部分进入梯级利用企业，一部分经过修复后再进入电动汽车网络，这是一种基于动力电池的生产、消耗、回收和资源再利用的全生命周期模型[6]，所建回收模型如图1所示。

图1 电池回收路径网络示意图Fig.1 The path network schematic diagram of battery recycling

1.2 各方责任以及技术要求

相关部门要研究制定回收行业的准入条件，推动相关技术标准体系建设，用法规制度明确各环节的责任主体[7]。生产者有义务在产品的全生命周期的整个过程中承担环保责任；各销售商有责任对废旧产品进行回收；加强企业、媒体的宣传教育，让广大消费者认识到废旧动力电池对环境和人体健康危害的严重性，增强消费者的环保意识，使消费者积极参与废旧动力电池的回收处理过程中；回收中心承担废旧电池的检测、分类、拆解等工作[8]；回收监测中心对回收的废旧电池容量进行鉴定。如果电池容量高于80%，则送往电池生产企业进行修复处理；如果电池容量低于80%高于30%，则运往梯级利用企业再利用；如果电池容量低于30%，就运往分解处理中心用环保的方式进行分解处理，回收有价值的原材料。

2 电池回收模型仿真

2.1 AnyLogic软件基本介绍

目前基于Agent的复杂适应系统建模有AnyLogic、Swarm等仿真平台，其中AnyLogic平台是应用最广泛的平台之一。它是在复杂适应系统理论基础上开发的标准计算机仿真多主体软件工具集，其功能模型库完整，功能强大，可以模拟物理系统、经济系统或社会系统，且为开源软件，较为适合研究性工作的开展，是一个灵活、高效、可靠的仿真环境，目前在经济、交通、电力系统等领域应用广泛[9]。AnyLogic软件不仅涵盖了建模的全周期所需要的各种功能和要求，还具有二维以及完善的三维模型显示功能。Agent作为自主的个体，在一定目的驱动下，具有对自身行为和内部状态的自我控制能力，能够不受人或其他Agent的直接干预。为建立科学合理的废旧电池回收模式，本文选取AnyLogic平台进行基于多智能体的废旧电池回收模型仿真开发。

2.2 回收模型仿真相关参数设置

在该模型的建立仿真过程中，首先在理想状态下做出假设：(1)统计数字显示，近年来电动汽车产销量相差较小，因此假设电池生产厂商的产销平衡，不存在滞销现象；(2)在国家宏观调控下建立并运行该模型，文中提到的政策和技术可以在相应的场合顺利应用；(3)只考虑电池生产商为供给电动汽车运行而生产的电池量，不考虑用于通讯、新能源储能等其他领域的电池；(4)假设电动汽车的寿命为120个月，电池的寿命为40个月；(5)假设电池只在达到使用寿命时才报废，忽略因其他因素导致的电池报废的情况。

在理想状况下，电池与电动汽车按3∶1的比例生产，由电动汽车2016年年产量80 000辆，得到电动汽车电池年产量为240 000块，即每周生产4 615块。为分析方便，将数据按比例缩小200倍，即设电池单体初始值有1 200块，模型每一步长代表一周，一周生产率为24块，在产销平衡情况下电池生产数量等于运往下一级的数量。数据预测得到2017年电池的生产量为420 000块，按比例缩小200倍得到年产量为2 100块，之后每年都按相同比例增长；因为假设电池寿命为40个月，则设置处于电动汽车上的步长为171，运往汽车制造商的电池比例为1/3，剩余的运往各销售商；1年按52周计，设置520个步长可得到10年中相关参数的数据仿真结果。

模型参数设置如图2 所示。其他主要的参数还包括：

1)My_New_Flag：记录该电池是新电池还是二次电池，在动力电池进入in_Bat_Retailer_Recycle后，由于分销商具有回收机制，故根据该参数判断此电池是新电池还是废弃的电池，从而决定进入回收中心还是继续配送给车辆。

图2 模型参数设置Fig.2 Setting model parameter

2)2nd_Car_Maker：经过修复后再次进入到汽车供应商之中的电池。

3)增长率为每个步长41块，电池生产商生产的电池按1∶2的比例分别运往汽车制造商和分销商处，回收中心的处理方式按1∶1∶1的比例将回收的电池分别送往汽车制造商、梯级利用企业以及报废拆解处理。

2.3 基于AnyLogic的电池回收模型仿真

模型构建基本思想为：电池生产商生产出来的电池一部分运往电动汽车生产商，一部分运往电池总经销商，然后通过各分销商零售商卖往全国各地的消费者。本模型中，假定一个步长模拟现实生活中的一周，模拟10年的时间共执行520步，其他的参数设置如2.2节所述。

设定电池有8个状态，每个模型运行过程中的状态在仿真二维图、三维图中都用不同的颜色显示，状态图中主要采用两种方式进行状态迁移的驱动：基于时间Timeout(即到达一定时间后发生相应的状态转变)与基于速率Ratio(即按一定速度发生状态变化)，各个变量的取值由主界面中的对应参数配置根据现实数据确定，其初始值可通过调节bar区域中的滑块控件来进行设置，动力电池状态转换如图3所示。

图3 动力电池的状态转换图 Fig.3 The state transition diagram of power battery

模型设置一个动力电池智能体(H_Battery)，采用该智能体的状态变迁模拟单一动力电池的全生命周期变化情况，通过该智能体的数量变化分析规模化的动力电池发展与需求。系统主要包括以下状态：

1)In_Bat_Maker：电池处于电池生产商的状态，蓝色；

2)In_Car_Maker：电池处于电动汽车生产商的状态，绿色；

3)In_Car：电池处于电动汽车的状态，黄色；

4)In_Bat_Retailer_Recycle：电池处于电池分销商/回收商的状态，深绿；

5)In_Bat_Recycle_Center：电池处于回收中心的状态，深灰绿；

6)In_Disposed：电池处于被丢弃的状态，深灰色；

7)In_Secondary：电池处于梯级利用状态，砖红色；

8)Removed：电池被移除模型，即电池报废分解掉，并对有用资源完成回收，浅灰色。

每块动力电池在产生后，都会有一个编码，从h_Batteries[0]开始编码，想要查询电池某一时刻的状态，可以在状态栏的h_Batteries[..]后输入要查询的编码，该电池对应的状态会在状态图中显示出来，通过对电池编码实现从生产到回收全过程可追溯。

3 仿真结果分析

利用AnyLogic软件的智能体理论，对所建立的回收路径网络模型在理想状态下进行仿真，分析各主要指标的变化规律。

如图4所示，该模型中电池应用途径的时间点包括4个阶段：在模型建立的初期即前3年报废的电池、梯级利用的电池以及再次恢复使用的电池都比较少，回收效果不明显；在模型实施的中期即在第3～4年回收再利用的电池数量急剧增加，电池修复再利用、梯级利用、报废处理的电池量各占总量的约1/3；在第4～7年初期变化平缓，之后回收增速加快；在模型实施的后期即在第7～10年回收模型进入稳定状态。

图4 电池应用途径时间点Fig.4 The time point of battery application

出现4个阶段的原因在于：在前3年，由于模型建立之初新电池的比例较大，并没有形成有效的回收路径，故回收效果不明显；在第3～4年，由于模型初期电池已到达规定的使用寿命(40个月)，可以进行正规检测并合理分配流向，以各1/3的比例流向报废、修复再利用、梯级利用三个途径；在第4～7年由于新的一轮电池循环开始，初期变化平缓，之后回收增速加快；在第7～10年，由于进入恢复翻新过程的电池比例增多，电池生产企业生产新电池的量相应减少，从而使电池总量的增速相对平稳，但总电池的供应量仍能满足目前的市场需求，说明回收模型实施效果比较好。