基于模块内温差缓解的电池储能系统调度优化
电池储能体系(BESS)面临充放电行为导致的热堆集问题。其间要害性应战在于模块内部热量分布不均引发的温度差异现象，该现象表现为"桶体效应"——模块全体功用与寿数取决于接受最高热应力的单体电池。但是现有研讨首要集中于单体电池层面的功用分析，模块内部温度差异对BESS调度战略的影响仍需深化探求。本文提出模块层面的电-热-老化耦合模型，并经过线性化技能将该模型整合至BESS调度结构中。此外，为处理模块内部"桶效应"导致的电池不一致性加剧问题，本研讨规划了温度自习惯战略与温差抑制（TDM）算法。经过实施自习惯电池储能体系作业束缚条件，可防备极点高温充电行为，然后优化电池储能体系调度。TDM算法还构建了将收益与温差相关联的后优化办法，完结了温差的动态优化。事例研讨标明，所提出的电热-老化模型能准确模仿模块内部热分布，过错低于0.5°C。温度自习惯战略与TDM算法的实施，使得健康状况（SOH）年损耗下降1.54%，模块内部温差年降幅达43.10%，经过明显前进电池储能体系寿数与可靠性推动了该范畴展开。
导语
跟着可再生动力浸透率的不断前进，电池储能体系（BESS）已成为现代动力基础设施的要害组成部分，展现出从发电到用电全环节的习惯才干[[1], [2]]。锂离子电池（LIBs）仰仗其固有的高能量密度和模块化架构优势，在2024年安置的电化学储能基础设施中占有98%的比例[[3], [4]]。虽然LIBs频频的充放电行为赋予BESS满足电网多样化电力需求的才干，但不可避免的电池劣化和热量积集会损害BESS的经济性与调度可靠性[5]。因而，树立LIBs的退化模型对于完结BESS全生命周期收益与运营本钱的平衡至关重要。锂离子电池（LIBs）中的电化学降解机制已经过电动力学表征得到量化，其间健康状况（SOH）作为要害功用目标，受电流、放电深度（DOD）和充电状况（SOC）等作业参数调控[[6], [7], [8], [9]]。Song等人[6]选用混合一阶交融办法构建了电流驱动的退化模型，完结了剩余寿数的实时猜测。Ju等人[7]经过线性化DOD退化系数树立了深度依托的容量丢掉关联联络，而Gonzalez等人[8]则立异性地提出适用于商场嵌入式电池储能体系（BESS）优化的分段线性本钱作业战略。值得注意的是，Qiu等人[9]开发了依据线性化办法的SOC-SOH二维耦合算法，以前进BESS经济调度功用。Yuhang
此外，电池功用衰减受温度参数（如电池温度）影响。研讨标明，高温文低温均会损害锂离子电池的功用[10]。当温度跨越35°C时，容量衰减呈现非线性趋势，每升高10°C会导致容量、功率及功率丢掉加倍。同样，当电池温度低于15°C时，其功用也会呈现明显下降[11]。为准确预算电池温度变化，学界已提出多种电热耦合电池模型[[12], [13], [14], [15]]。Xie等文献[12]证明了热参数对SOC与DOD等电参数的依托性，然后完结了依据电池本征电学特性的热模型与老化模型耦合开发。Vashisht等[13]提出了一种一起考虑热行为与DOD的双维度电热模型，该模型即便在4C倍率下仍能保持约6.30%的最大相对温度过错。Liu等[14]开发了一种混合电热模型，以电流和环境温度为输入参数，用于预算锂离子电池的热分布与电压。该办法将等效电路模型(ECM)与混合热模型相结合，确保在不同工况下的预算过错一直低于0.8°C。此外，Yu等[15]研讨了荷电状况(SOC)与电池温度的耦合联络，经过整合锂离子电池外表与外部环境的热传递机制，使预算精度前进了11%。
将电热耦合效应整合至锂离子电池（LIB）退化模型中，使得电池储能体系（BESS）运用协议更贴合实际使用场景。Duan等[16]以电池温度作为反应变量，规划了一种多性向优化算法来平衡充电行为与LIB退化。该办法虽明显前进了充电速率，但电池健康状况（SOH）损耗未获改进。Mutageker等[17]提出了一种结合电池温度、SOH及端电压的自习惯慢充战略。经过电流优化，LIB在不同工况下的运用寿数得到延伸。Du等[18]规划了一种交融LIB电学、热力学及退化特性的多阶段充电战略，该办法可有用前进13.71%的充电速率，并下降35.19%的LIB功用衰减。进一步地，He等[19]提出了考虑电热耦合动力学的多物理场束缚优化问题。Hu等[20]分析了充电频率与老化本钱之间的trade-off联络，经过在BESS中引进电池热行为模型，并依据退化估计模型优化调度protocols。Li等[21]将电热-老化耦合模型使用于微电网和配电网，完结了总运营本钱的下降。
虽然已将单体电池的锂离子电池（LIB）阑珊建模并整合至电池储能体系（BESS）调度中，模组层面的不一致性问题仍构成应战，导致功用差异与非均匀阑珊。Zhou等[22]经过挑选代表性电池点评LIB不一致程度，然后预算一切电池的全体功用，并缓解不一致性影响。Shu等[23]在等效电路模型（ECM）中集成温度补偿以前进LIB功用预算精度。除依据详细模型的预算办法外，Hussein等[24]经过补偿锂离子电池不一致性导致的功率损耗，完结了对电池功用更准确的监测。Fasolato等[25]选用依据物理的模型研讨了并联电池模组中的单体间异质性，使模组热梯度下降了51.8%。Liu等[26]依据热单粒子模型构建了温度梯度与电池模组功用的映射联络，发现因为模组内电流分布不均，电池阑珊速率增加了5.2%。Song等[27]从初始容量差异角度探求了电池不一致性问题，提醒了包括热行为与功用阑珊的演化机制。Peng等[28]选用Fisher最优分割算法规划了不一致程度分级办法，用于点评模组内电池功用，使不一致性点评过错下降60%。
虽然已有研讨对模块级不一致性进行了评论，但该效应对电池储能体系(BESS)调度及后续套利的影响尚未阐明。作业期间跨越10°C的最大电池温差或许导致过度豁达的BESS调度，并加剧"短板效应"[29]。若未有用管控，该效应将构成部分高温工况，使电池在更高热应力下作业。这些高温电池特别危险，不只会加快衰减速率，严峻时还或许引发热失控。为加添这一空白，本文开发了面向BESS调度的模块级电热-老化模型，并规划相应办法来抑制温差。本文首要奉献如下：
- a)
经过引进电热老化等效电路模型(ECM)，结合热阻模型完结对模组内部温差的预算。依据循环试验与热电偶数据搜集，完结等效热阻系数的辨识与验证。 - b)
开发一种温度自习惯战略，依据BESS调度过程中的温差动态批改作业束缚条件。经过避免极点高温下的充放电行为，完结BESS调度的优化。 - c)
提出温差缓解（TDM）算法以抑制温度差异。该办法将温差识别为额定优化方针，经过在优化前后温度值之间树立反应回路，寻求前进收益与一致性的最优BESS调度方案。
下一篇：基于层状双氢氧化物（LDH）的纳米复合材料在锂硫电池中的研究进展：储能领域的性能、挑战与未来展望
