Core Concepts
Wiederverwendung von EV-Batterien für die Energiespeicherung im Netz durch Gesundheitsüberwachungsalgorithmen.
Abstract
Die Studie konzentriert sich auf die Entwicklung von Gesundheitsüberwachungsalgorithmen für ausgemusterte Batterien (BMS2) in Netzspeicheranwendungen. Durch 15 Monate Tests wird ein Datensatz von Second-Life-Batterien erstellt, der eine Zyklusprotokollsimulation implementiert. Vier maschinelles Lernen basierte Gesundheitsschätzmodelle werden entwickelt und verglichen, wobei das ausgewählte Modell einen MAPE unter 2,3% auf Testdaten erreicht. Zusätzlich wird ein adaptiver Online-Gesundheitsschätzalgorithmus vorgeschlagen, um Schätzfehler während des Betriebs zu begrenzen. Die Ergebnisse zeigen die Machbarkeit der Wiederverwendung ausgemusterter Batterien für Second-Life-Anwendungen.
Struktur:
Einleitung: Bedeutung der Wiederverwendung von EV-Batterien für die Energiespeicherung im Netz
Batteriezustandsgesundheit (SOH) und Bedeutung für die Sicherheit und Effizienz
Entwicklung eines neuen Batteriemanagementsystems (BMS2) für repurposed Batterien
Mangel an Online-SOH-Schätzungen für BMS2 und die vorgeschlagene adaptive Schätzmethode
Vergleich von SOH-Schätzmodellen und Auswahl des besten Modells für die Weiterentwicklung
Schlussfolgerung und Ausblick auf zukünftige Forschung
Stats
Über 200 GWh an EV-Batterien erreichen bis 2030 das Ende ihrer ersten Lebensdauer.
Die ausgemusterten EV-Batterien behalten etwa 70-80% ihrer ursprünglichen Energiekapazität und Leistungsfähigkeit.
Das ausgewählte Gesundheitsschätzmodell erreicht einen MAPE unter 2,3% auf Testdaten.
Quotes
"Die Wiederverwendung von EV-Batterien für Netz-BESSs bietet wirtschaftliche und nachhaltige Vorteile."