王锋
广东鼎机器人科技有限公司
摘要：当前，随着全社会对节能减排形成共识，太阳能成为适合我国国情的极具吸引力的清洁能源。由于光伏发电受季节气象条件影响很大，因此储能技术与系统是整个太阳能电站中不可或缺的关键环节。储能系统在电网中的作用主要体现在功率补偿、削峰填谷、提高电能质量等几方面。通俗的讲储能系统就像一个储电银行，可以把低谷期富余的电储存起来，而在高峰期拿出来使用，从而起到改善电能质量的作用。
关键词：锂电;设备;储能技术
引言
数据显示，2017年锂电储能市场产量约3.5GWh，同比增长13%；产值55亿元，同比增长7%。不过，锂电储能市场的产业临界点已经接近，2018年将是中国储能产业快速发展的起始之年。尽管储能市场未来潜力可期，但当前限于储能政策、锂电池价格、电力等因素，锂电池储能还未大规模应用，尚处于孕育期，体量及增速仍比较校主要用于通信基站、用户侧削峰填谷、离网电站、微电网、轨道交通、UPS等，部分还出口至欧洲、澳大利亚等市场，主要用于家庭储能、电网储能等项目。
1锂电储能技术简介
目前已有的储能技术包括抽水、飞轮等物理储能，超级电容等电磁储能以及电化学原理的蓄电池储能。考虑到放电时间、成本等因素，蓄电池成为光伏电站储能的首眩目前已有的蓄电池包括铅酸电池、锂电池与全钒液流电池。铅酸电池已有100多年的历史，以其价格低廉、性能稳定得到广泛应用。但铅酸电池循环寿命很低，一般为300-600次；而且在电池制造、使用和回收过程中铅对环境的污染已不能为现代社会所接受。全钒液流电池是一种新型储能电池，其功率取决于电池单体面积、电堆层数和串并联数，而容量取决于电解液容积，适于大容量储能，而且几乎无自放电，循环寿命长。全钒液流电池成本非常昂贵，其转换效率和稳定性还有待提高，而且全钒液流电池需要泵进行流体控制，增加了成本。锂电池单体电压高，工作温度范围宽，比能量与效率高，自放电率低，通过采用保护与均衡电路可提高安全性和寿命。因此综合各种电池的优劣，锂电池由于产业链相对成熟，安全可靠以及环境友好，成为储能电站的首眩
2锂电储能关键技术
锂电管理系统（BMS）是锂电工作所必须的。首先锂电池由于严禁过充过放电，所以必须配备保护设备以确保所有电芯的安全。另一方面由于单体锂电池的标称电压只有3.2-3.7V，为了适用于多种负载就必须进行串并联组合；由于各单体电池之间存在差异性，导致电池组的性能呈下滑趋势，如使用寿命比单体使用时明显减少等。所以完善的BMS系统不仅包括保护技术，还应针对具体应用制定合理的均衡方案，使得各锂电单体的差异在合理范围内波动，保证电池组安全高效的工作。荷电状态（SOC）可以准确的表征电池剩余电量，合理的SOC估计是预测电池工作时间，避免过冲过放的前提，是BMS必备的功能；由于电池模型的复杂性，SOC估计是十分复杂的，常用的方法有其合理性，但是也都存在很大缺陷。温度也是影响锂电工作效能的重要因素，温度对电池的放电容量、内阻、开路电压都有很大的影响；尤其低温时放电容量甚至可以跌至常温时的一半左右。因此完善的BMS系统还应具备智能温控功能以拓展应用环境。除此之外一个完整的BMS系统还应包括参数显示、数据通信、故障报警等附属功能.
3发展现状
BMS首要解决的就是安全问题，需要具备：1）过充保护，即充电时需在电压超标时及时终止。2）过放保护，即组中任一单体电压低于过放电阈值时终止放电。3）过流及短路保护，主要功能为当意外造成过大的放电电流甚至短路时，输出能自动关闭并进入自锁状态。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆目前这些基本的保护功能可由专业的锂电保护芯片实现，如TI、凌特等专用锂电保护IC。均衡是电池管理的核心问题，国内外的研究非常活跃。均衡的具体实现方法依据能量处理方式可分为耗散型与非耗散型，耗散型均衡通过在电池两端并联旁路分流电阻消耗多余能量来实现均衡，这种方法具有实现简单，成本低廉的优点，但存在热管理问题。非耗散型均衡是指能量在电池组中各单体之间转移以达到均衡，这种均衡方式存在多种电路拓扑结构，但往往存在电路复杂，均衡效率不高，均衡速度慢等问题，限制了其在电动汽车、储能等大容量领域的使用。锂电池由于结构和模型的复杂性，其SOC特性受许多不确定因素的影响，大致有充放电倍率、温度与充放电次数等，因此如何依据可测的参数对SOC做出准确的估计是当前亟待解决的难题。目前业界常用的SOC估计方法有放电法、安时积分法、开路电压法以及卡尔曼滤波法等。放电试验法是对电池恒流放电，统计放出的电量，直到其端电压达到放电截止电压。该方法比较可靠，适用于不同类型的电池；但缺点主要是试验过程较长，不能实时在线估计，因此该方法一般用于确定电池模型参数。安时积分法通过计算一段时间内电池充放电时流进或流出的容量来计算SOC，算得SOC值后再根据环境温度和充放电倍率这些影响因素对其进行补偿。这种方法存在积分累积误差与初始值预测问题。开路电压法利用电池开路电压与SOC一定的曲线对应关系来估算SOC。但为了测得开路电压需要消除电池自恢复效应，耗时较长，所以开路电压法不能实时估计SOC，但可以为其他算法提供初始SOC值。卡尔曼滤波是一种通过递归迭代来解决离散方程中滤波问题的方法，它能够根据前时刻的状态通过递推来估算当前时刻的状态值。因此我们可用电池的上一个状态参数来估计当前时刻的工作状态，即将电池的电流、工作温度等参数作为系统的输入，SOC作为状态参量，电池电压作为输出，利用卡尔曼滤波进行锂电池SOC的估算。目前卡尔曼滤波法还停留在理论仿真阶段，实际应用的报道很少。而对温度的监控目前BMS系统主要采用模拟/数字温度传感器来实现，对于成本受限的场合可以使用热敏电阻。目前美日德在BMS的研究和产品化水平上都走在世界前列，美国A123System公司最先开发出铁锂储能系统，并于2011年建成全球最大的32MWh锂电储能电站。目前国内在储能电站BMS领域的研究也已经开始，如力高公司生产的储能电站专用BMS，采用三级体系架构实现电池监测，可用于大中小型储能电站。
结语
随着我国光伏产业的飞速发展，作为最佳储能方式的锂电池也会在光伏电站中得到越来越广泛的应用，与其配套的BMS系统也将随之兴起；只有不断提升相应的技术并大力推进产业化，才能更好的推动整个光伏储能行业的健康发展。在光伏发电应用中，储能技术十分关键．锂离子电池因其能量密度高、循环使用寿命长，并且性能优良，成为光伏储能系统的首选．但大规模串联电池组的均衡问题阻碍了锂离子电池在实际储能系统中的应用．
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论文作者:王锋
论文发表刊物:《中国西部科技》2019年第23期
论文发表时间:2019/11/27
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