Методика оценки срока службы аккумуляторных батарей в интегрированных энергетических системах с возобновляемой генерацией

Переход к децентрализованному и устойчивому энергоснабжению обуславливает развитие автономных и интегрированных энергетических систем (ИЭС) на основе возобновляемых источников энергии (ВИЭ), в первую очередь солнечной и ветровой. Под интегрированными системами подразумеваются комплексы, объединяющие разнородные источники генерации, нагрузки и системы накопления энергии в единый, управляемый комплекс, способный функционировать как в автономном режиме, так и в составе более крупной энергосети. Ключевым – 468 – компонентом, обеспечивающим устойчивость и управляемость таких систем, является система накопления энергии, чаще всего на основе электрохимических аккумуляторных батарей (АБ). Доля затрат на АБ в общих капиталовложениях в ИЭС может достигать 45–60 % [1], что делает точное прогнозирование их срока службы и количества замен за время жизненного цикла проекта критически важным экономическим фактором, что особенно актуально для сложных ИЭС [7, 9] Некорректная оценка срока службы приводит к ошибочному планированию развития системы, росту затрат и снижению надежности.

Специфика работы аккумуляторных батарей в интегрированных системах с ВИЭ заключается в сложном, нерегулярном характере их заряда и разряда, обусловленном стохастической природой первичных источников энергии и переменностью нагрузки. Это приводит к преобладанию частичных циклов над полными, что и должно быть учтено в адекватной модели оценки их ресурса.

Анализ публикаций по теме исследования

Проблеме прогнозирования срока службы АБ посвящены многочисленные исследования. Известны подходы, основанные на определении среднегодового числа полных циклов заряд-разряд [2] и методе подсчета циклов RainFlow , классифицирующем циклы по их глубине разряда (ГР) [3]. Однако эти модели зачастую упрощают реальные условия эксплуатации АБ в системах на основе ВИЭ. Более сложная и комплексная модель, учитывающая в большей степени широкий диапазон эксплуатационных параметров, влияющих на износ батареи, была предложена Шиффером [4] Исследование [4] указывает, что модели [2, 3] склонны существенно завышать срок службы АБ, что негативно сказывается на точности технико-экономических расчетов для всего энергокомплекса.

Специфической особенностью работы АБ в ИЭС с ВИЭ является нерегулярный характер генерации, приводящий к частому чередованию процессов заряда и разряда различной глубины. Это делает понятие «полного цикла» малоприменимым. Вместо этого АБ подвергается многочисленным «частичным циклам» – неполным процессам заряда и разряда в пределах располагаемой емкости. Влияние этих частичных циклов на деградацию АБ отличается от влияния полных циклов и должно учитываться в моделях срока службы.

Целью данной статьи является разработка универсальной методики оценки срока службы аккумуляторных батарей в ИЭС с ВИЭ, которая:

• 1.    Учитывает фактический режим работы АБ, характеризуемый знакопеременной функцией мощности системы.

• 2.    Формально описывает и идентифицирует частичные циклы заряда-разряда.

• 3.    Связывает параметры частичных циклов (глубину, количество) с характеристиками срока службы АБ, предоставляемыми производителем.

• 4.    Предоставляет практический алгоритм расчета срока службы, пригодный для использования в задачах оптимизации системы.

В отличие от идеализированных лабораторных условий, состояние заряда (SOC) АБ в ИЭС изменяется (рис. 1). Полный цикл (разряд до рекомендуемой ГР с последующим полным зарядом) встречается редко.

Частичным циклом называется неполный процесс заряда/разряда АБ в диапазоне ее располагаемой емкости. Задача идентификации частичного цикла основана на знакопеременной – 469 –

Рис. 1. Изменение состояния заряда батареи, % (а); функция переменной мощности, кВт (б). Цвета: заряд (красный), разряд (синий)

Fig. 1. Battery charge status change, % (a); variable power function, kW (b). Colors: charge (red), discharge (blue)

функции мощности системы P ( t ) и текущем SOC. Цикл начинается, когда АБ после фазы разряда P ( t )<0 переходит к фазе заряда P ( t )>0, и заканчивается, когда процесс разряда начинается вновь после завершения фазы заряда (необязательно до 100 % SOC). Алгоритм идентификации частичных циклов и их продолжительности, основанный на логических условиях, анализирующих последовательность знака P ( t ) и уровня SOC, представлен в виде блок-схемы (рис. 2).

В случае если структура интегрированного энергетического комплекса включает в себя дополнительные источники, например ветроэнергетические установки, то алгоритм моделирования остается прежним.

Современные исследования в области управления ИЭС [8] и оптимизации их структуры [6, 9] подтверждают необходимость учета деградации ключевых компонентов, таких как АБ, для повышения экономической эффективности проектов. В частности, в работе [7] подчеркивается критическая роль моделей срока службы АБ при выборе между централизованным и распределенным накоплением энергии.

Методика расчета срока службы аккумуляторных батарей

Предлагаемая методика является «пессимистичной» оценкой, рассматривающей наихудший сценарий деградации АБ, что обеспечивает запас прочности при планировании, аналогично подходам, используемым в задачах оптимального планирования ИЭС [6]. Она состоит из нескольких последовательных шагов.

Данный алгоритм может быть интегрирован в современные системы управления на основе глубокого обучения с подкреплением [8], где точная оценка состояния заряда батареи является ключевым параметром.

Основываясь на том, что в фотоэлектрических системах циклы заряд/разряд могут сменять друг друга, использование характеристики предельного количества циклов до замены – 470 –

Рис. 2. Блок-схема расчета частичных циклов

Fig. 2. Block Diagram for Calculating Partial Cycles должно учитывать промежуточные состояния заряда аккумуляторной батареи в зависимости частичного неполного цикла. При этом нижняя граница каждого частичного цикла имеет значение состояния заряда аккумуляторной батареи, при котором произошла смена знака функции мощности системы.

Для этого вводится понятие локально-минимального состояния заряда аккумуляторной батареи. Локально-минимальное значение соответствует наименьшему уровню заряда аккумуляторной батареи для каждого частичного цикла. Учитывая, что частичный цикл – это малая составляющая всей характеристики состояния заряда аккумуляторной батареи, его наименьшее значение является локальным.

Шаг 1. Определение локально-минимального состояния заряда. Для каждого идентифицированного частичного цикла i определяется локально-минимальное значение состояния заряда аккумуляторной батареи. Его можно определить в зависимости от продолжительности частичного цикла и глубины разряда. Среднегодовое локально-минимальное значение состояния заряда аккумуляторных батарей определяется следующим образом:

SO Саб — SOC_AE /А^ ,                                           (1)

где soc^ – является средним значением состояния заряда аккумуляторных батарей для каждого частичного цикла и определяется по следующей формуле:

т

SOC⁴^ = ^SOC^t),                                  (2)

где soc^t) – нижняя граница состояния заряда аккумуляторных батарей находится по следующему логическому условию:

Итоговое количество частичных циклов в данном случае равно:

T

< = 5/zw.                             (4)

Использование среднегодового значения локально-минимального состояния заряда аккумуляторной батареи является оценкой наихудшего случая, которая также называется оценкой снизу (пессимистичной оценкой).

Шаг 2. Определение предельного количества циклов до замены. Определяется путем сравнения полученного среднегодового значения локально-минимального состояния заряда аккумуляторной батареи с характеристикой срока службы в зависимости от рассматриваемой технологии аккумуляторных батарей и глубины разряда. На рис. 3 показаны типовые характеристики срока службы аккумуляторных батарей в зависимости от глубины разряда.

На первом этапе определяется область, на которой будут сформированы характеристики, необходимые для дальнейшего моделирования аккумуляторных батарей. Данная область описывается линейной характеристикой глубины разряда POD_AE) .

На втором этапе записываются численные значения количества циклов заряд/разряд (Pie^ в зависимости от глубины разряда с дискретным шагом, равным 10 %.

На третьем этапе, используя линейную интерполяцию, определяются численные значения функции, которая имеет вид вектор-столба.

n'^pOD^ = n‘^(DODAEi) +

.

n^DOD^ - ^DODAEi)     _ dqd

DODAEi+1-DODAEi V АБ

Далее, используя полученную характеристику, можно определить фактическое значение предельного количества циклов заряд/разряд до замены в зависимости от глубины разряда. Этот этап выполняется путем сравнения полученного результата среднегодового локально-

Рис. 3. Срок службы в зависимости от глубины разряда для различных типов аккумуляторных батарей (FLA – залитая свинцово-кислотная; LCB – свинцово-карбоновая; OPzS – залитая свинцово-кислотная с цилиндрическими пластинами; OPzV – гелеобразная свинцово-кислотная с цилиндрическими пластинами; AGM – свинцово-кислотная с абсорбированным электролитом)

Fig. 3. Service life depending on the depth of discharge for different types of batteries (FLA – filled lead-acid; LCB – lead-acid -carbon fiber; OPzS – filled lead-acid with cylindrical plates; OPzV – gel-like lead–acid with cylindrical plates; AGM – lead-acid with absorbed electrolyte)

минимального значения состояния заряда SO С АБ и характеристики . Таким образом, связь между предельным количеством циклов до замены и локально-минимального состояния заряда аккумуляторных батарей описывается зависимостью.

n^=f(SOC^ ^.

В данном случае можно выявить следующую закономерность: чем выше суммарная установленная ёмкость аккумуляторных батарей, тем выше среднегодовое значение локального минимального состояния заряда, что, естественно, увеличивает число циклов до замены.

Шаг 3. Определение среднегодового количества циклов. Помимо среднегодового локальноминимального состояния заряда батарей и предельного числа циклов до замены необходимо определить среднегодовое число циклов заряд/разряд. Для этого нужно рассчитать количество энергии, проходящей через аккумуляторную батарею за рассматриваемый период времени. Далее полученное значение необходимо разделить на произведение средних значений следующих параметров: КПД аккумуляторных батарей и глубины разряда в зависимости от среднего значения состояния заряда аккумуляторных батарей при различных частичных циклах. Это дает возможность рассмотреть все частичные циклы за рассматриваемый период и привести их к общему значению.

^ = №=1000X1/^^

ЛБ [1 + (1/0] • [1 - (50С™/100)]   '

где ^АБ является средним значением КПД системы аккумулирования энергии за расчетный период времени, о.е.; Саб* – суммарная установленная емкость аккумуляторных батарей, кВт·ч.

Имеется следующая закономерность: чем выше суммарная установленная ёмкость аккумуляторных батарей, тем меньше среднегодовое количество циклов заряд/разряд.

Шаг 4. Итоговый расчет срока службы. Для определения срока службы аккумуляторных батарей необходимо предельное количество циклов до замены, зависящих от среднегодового значения локально-минимального состояния заряда, разделить на среднегодовое число циклов заряд/разряд.

ТаБ ^{= П}АБ1 /^ПАБ ■ (8)

Полный алгоритм расчета срока службы обобщен в блок-схеме (рис. 4).

Представленная методика обеспечивает более адекватную оценку срока службы АБ по сравнению с моделями, основанными исключительно на полных циклах. Учитывая частичные циклы и связывая их с характеристикой срока службы АБ через локально-минимальный SOC, она позволяет точнее учесть процесс деградации.

Данная модель универсальна и может быть применена для различных технологий АБ (свинцово-кислотные, литий-ионные и др.) путем использования соответствующей характеристики N _lim( DOD ). Кроме того, она служит основой для решения оптимизационных задач, таких как определение оптимальной установленной емкости АБ и фотоэлектрических модулей, выбор оптимальной глубины разряда и управление режимами системы для максимизации срока службы АБ.

Рис. 4. Блок-схема, описывающая алгоритм расчета срока службы аккумуляторных батарей

Fig. 4. Block Diagram Describing the Battery Service Life Calculation Algorithm

Выводы

• 1.    Разработана методика оценки срока службы аккумуляторных батарей в автономных и интегрированных энергетических системах с возобновляемой генерацией, учитывающая специфику их эксплуатации, характеризуемую частичными циклами заряда-разряда.

• 2.    Ключевым элементом методики является формализация и идентификация частичных циклов на основе анализа знакопеременной функции мощности системы и состояния заряда АБ.

• 3.    Алгоритм связывает параметры частичных циклов (среднегодовое количество и локально-минимальное состояние заряда) с характеристикой срока службы АБ от производителя, что позволяет рассчитать ожидаемый срок службы.

• 4.    Разработанная методика является универсальным инструментом, применимым не только для изолированных систем, но и для сложных интегрированных энергокомплексов. Ее использование позволяет оптимизировать режимы совместной работы разнородных источников генерации и накопления энергии [6, 9], минимизируя деградацию наиболее дорогостоящего компонента – аккумуляторных батарей.

• 5.    Использование данной методики на этапе проектирования системы позволяет точнее оценить затраты жизненного цикла, оптимизировать состав оборудования и снизить финансовые риски, связанные с преждевременным выходом АБ из строя.