Põhitõhususnäitajate mõistmine akumulaatorite energiamahtude süsteemides

Ümberpöördumise tõhusus: kaotuste kvantifitseerimine pinge languse, invertori konverteerimise ja BMS ülekoormuse tõttu

Ümberpöördumise tõhusus ehk RTE näitab meile, kui palju energiat saame tagasi akusüsteemist võrreldes sellega, mis sisse pumbati laadimisel. Energia kaotub mitmel viisil. Esiteks tekib pinge langus akude sisemise takistuse tõttu, mille tulemusena läheb ära umbes 5–15% soojusena. Seejärel toimub vahelduvvoolu ja alalisvoolu vaheline teisendus invertorite kaudu, mis tavaliselt kaotab veel 3–8% sõltuvalt seadistusest ja koormusest. Ärge unustage ka akude juhtsüsteemi (BMS) taustatööd, nagu rakute monitorimine, nende tasakaalustamine ja turvalisuse tagamine – see kulutab umbes 1–3%. Kõigi nende tegurite kogumõju tõttu on tänapäevaste liitiumioon-süsteemide üldine RTE vahemikus 80–95%. Head uudised on need, et tootjad saavad tõhusust parandada rakukeemia muutmisega – näiteks LFP-materjalide kasutuselevõtuga, mis pakuvad paremat juhtivust – ning nende ühendamisega uute silikoonkarbidi invertoritega, mis kulutavad vähem võimsust. Need parandused ei vähenda mitte ainult kaotatavat energiat, vaid pikendavad ka süsteemide eluiga enne asendamist.

Laadimis- ja tühjenemissügavuse ning C-määra tasakaalustamine tõhususe ja tsükkeliku eluea säilitamiseks

Lahtiselt laadimise sügavuse (DoD) ja C-kiiruse haldamine on väga oluline akude tõhususe säilitamiseks ning nende eluea pikendamiseks. Kui DoD ületab 80%, siis elektroodid kuluvad kiiremini, mis tähendab, et aku ei talu nii palju laadimis-tsükleid kui 60% DoD juures. Erinevus võib olla isegi tähtsustatav – ligikaudu 30–50% vähem kasutatavaid tsükleid. Kui laadimiskiirus ületab 1C, siis olukord halveneb veelgi, sest soojuse kogunemine suureneb ja tekivad polarisatsioonikaod, mille tõttu ümberlaadimise tõhusus langeb umbes 8–12%. Enamik uuringuid viitab ideaalsele vahemikule 0,5–0,8C laadimiskiiruste ja 60–80% DoD vahemikuga. See „magus punkt“ aitab säilitada liitiumioonakude elektroodide füüsilist struktuuri ja tagada kapasiteedi säilimise üle 90% ka pärast 4000 laadimis-tsükli läbimist. Lisades tõhusa soojusjuhtimise süsteemi säilitavad need parameetrid stabiilsuse, olenemata süsteemi koormusest või väliskliima temperatuuritingimuste muutumisest.

Soojusjuhtimisstrateegiad pikaajalise akutöötlussüsteemi tõhususe tagamiseks

Aktiivne vs. passiivne jahutus: mõju rakukorralisusele, degradatsioonikiirusele ja RTE stabiilsusele

Akurakendite säilitamine umbes 25–35 °C vahel on väga oluline. Kui temperatuur kõigub sellest soovitud vahemikust välja, kiirenevad ebasoovitavad keemilised reaktsioonid, sisemine takistus suureneb ja pinge ei jää stabiilseks. Vedelnihutusüsteemid toimivad siin imetlusväärseti, vähendades rakendite vahelisi temperatuurierinevusi umbes 60–70 protsenti võrreldes lihtsamate passiivsete lahendustega. See viib palju ühtlasemasse kuluvusse kõigis rakendites ning paremasse kogu süsteemi töökindlusesse. Miinuspool? Need aktiivsed jahutussüsteemid tarbivad umbes 8–15 protsenti kogu akusalvestussüsteemi energiamahtudest, mis vähendab nende tõhususe parandusi. Teisalt ei teki passiivsete lahenduste, näiteks faasimuutumismaterjalide, puhul üldse mingit võimsustarbimist. Kuid raskete koormusperioodidel võivad temperatuurierinevused tõusta umbes 10 °C-ni, mille tõttu võib akusüsteemi teatud osad vaneneda kiiremini kui teised. Vaadeldes seda, mida tegelikult nõuab UL 9540A standard, jõutakse lõppkokkuvõttes sellele, mida süsteem kõige rohkem vajab. Suurte võrguskaalasüsteemide puhul, kus oluline on pidev väljund, eeldatakse tavaliselt aktiivset jahutust, kuigi see kaasab täiendavat võimsustarbimist. Väiksemad varuenergiasüsteemid kasutavad tavaliselt passiivseid meetodeid, kuna need on hooldamisel lihtsamad ja aeglaselt ka usaldusväärsemad.

Täieskohtu tervise reaalajas hindamine elektrokeemiliste AI-mudelite abil

Uusimad elektrokeemilised AI-mudelid ühendavad reaalajas pingeandmeid, voolu mõõtmisi ja temperatuuri jälgimist, et ennustada akukogumite seisundit umbes 97-protsendilise täpsusega, mis on parem kui traditsioonilised lähenemisviisid, näiteks lihtsad pingepiirväärtused või põhilised kulonite loendamise meetodid. Need nutikad algoritmid suudavad tuvastada kulutumise ja kahjustuste tunnuseid palju enne, kui probleemid tegelikult ilmnevad pinnale, tuvastades näiteks litiumi kogunemist või elektrolüütilahuses keemilist lagunemist umbes 30–50 laadimistsükli võrra varasemalt. Kui need süsteemid integreeritakse akude juhtimisprogrammidesse, kohandavad nad automaatselt jahutusseadeid ja laadimisprotseduure selle järgi, mis toimub akurakkudes erinevates tingimustes. See proaktiivne kohandamine aitab vähendada rakku degradatsiooni umbes 18–22 protsenti äkkmiste võimsustarvetega toimetulekul. Samas kui masinõpe edeneb, tekib ka vähem valealarme – vigaide esinemissagedus väheneb umbes 40 protsenti. See tähendab, et akud ei raiska energiat ebaolulise jahutuse peale, kui tegelikku ohtu pole, mis viib lõppkokkuvõttes nende pikema elueaga ja tõhusamaks tööks kokku.

AI-põhine toimivuse optimeerimine akutöötlussüsteemides

Tugevdusõpe kohandatud laadimis- ja scaritamisgraafikute koostamiseks koormuse, hindade ja prognoosimise ebatäpsuste põhjal

Tugevdusõppimine (ingl k. reinforcement learning või RL) aitab akutöötlussüsteemidel koostada laadimis- ja tühjendusgraafikuid praeguste elektrihindade, võrgus hetkel toimuvate sündmuste ning mitmesuguste ebaseaduslike tegurite põhjal. Mõelge, kuidas ilmakaared mõjutavad nõudluse kõikumisi või millal päikesepaneelid ja tuulegeneraatorid ei tooda ootuspäraselt energiat. Need RL-mudelid õpivad lähtudes minevikus kogutud andmetest ning kunstlikult loodud stsenaariumidest, mis imiteerivad erinevaid võrgutingimusi. Aeglaselt paranevad nende otsused, et saavutada maksimaalne võimalik väärtus, järgides samas olulisi reegleid, mis reguleerivad akude turvalist kasutamist. Näiteks tuleb vältida akude liialt sageli täielikku tühjenemist, reguleerida laadimise ja tühjendamise kiirust ning tagada, et temperatuur jääks turvaliste piiride sisse. Reaalmaailmas tehtud katsete tulemused on näidanud, et need nutikad süsteemid suudavad kasumi suurendada 12%–18% võrra vanade, traditsiooniliste graafikukoostamismeetoditega võrreldes. Kuidas? Lihtsalt ootades kulukaid hinnaülekergeid enne laadimist ning vabastades hiljem salvestatud energiat strateegiliselt siis, kui võrk on pinges või hinnad tõusevad väga kõrgele. Selle lähenemise eripära on selle võime käsitleda ebakindlust ilma akusüsteemi enda kahjustamiseta. Süsteemioperaatoritel ei pea enam valima seadmete kaitse ja turu muutuste kiire reageerimise vahel.

Väärtuse kuhjamine: energiakauplemise, sageduskontrollreservi (FCR) ja automaatse sagedusetaastusreservi (aFRR) integreerimine

Väärtuse kuhjamine kasutab kunstlikku intelligentsi, et ühes akusüsteemis ühendada mitu võrguteenust, näiteks energiakauplemine, sageduskontrollreserv (FCR) ja automaatselt taastuv sagedusreserv (aFRR). Kauplemine põhineb tegelikult tundlikel turuhinnas erinevustel. Samas aktiveerub FCR siis, kui toimuvad väikesed sagedusmuutused sekundites, ning aFRR haldab seda, mis jääb pärast suuremate probleemide lahendamist, tavaliselt umbes 5–15 minuti jooksul. Täielik süsteem on varustatud kunstliku intelligentsiga, mis juhib hetkel saadaolevat võimsust, tagades, et võrgu häirete korral saab FCR eelisõiguse, kuid kui tulevikus oodatakse soodsaid hinnasid, liigub süsteem kauplemise suunas. Ettevõtted teatavad, et nende tulud on 20–40% suuremad kui ühe teenuse üksikutasusel töötamisel, samas ei pea nad muretsema ohutuspiirangute rikkumise või akude kiirema vananemisega. Standardite loomise organisatsioonid nagu UL 1973 ja IEEE 1547-2018 kinnitavad seda ka, näidates, et õigesti rakendatuna lisab väärtuse kuhjamine akurakendele ajas umbes 2% täiendavat kulutust.

Tarkvarakomponentide integreerimise parimad tavad tervikliku akupõhise energiamahtude hoiustamise süsteemi tõhususe tagamiseks

Hardvarakomponentide ühendamiseks nii, et nad töötaksid hästi koos, on väga oluline, kui soovime kogu süsteemi eluiga pikaajalist efektiivsust ja suoritust. Siis, kui komponendid nagu akud, võimsusmuundurid ja jahutussüsteemid tegelikult koostööd teevad, mõjutab see oluliselt seda, kui palju energiat kaotatakse teel. Näiteks liiga väikesed juhtmed või pikad alalisvoolu (DC) ühendusplaatid võivad põhjustada kaotusi umbes 3%, mida keegi ei taha oma arvele näha. Ja kui pöördvooluverterid suhtlevad akuhaldussüsteemidega erinevates keeltes – tegelikult – sunnib see süsteeme töötama ettevaatlikumalt, mis tähendab, et välja saab vähem kasutatavat võimsust, kui peaks olema võimalik. Tööstuse eksperdid soovitavad vältida pingelanguseid, hoides DC-ühendused lühikeseks, kasutades standardseid CAN FD või Etherneti suhtlusprotokolle, et kõik suhtleksid kiirusega, ning ehitades korpused õige õhuvoolu kanalitega, mis vastavad soojuse kogunemiskohadele. Suurte nimede tootjad on seda aastate jooksul testinud ja selliselt ehitatud süsteemid säilitavad tuhandete laadimistsüklite järel tavaliselt umbes 92% ümberlaadimise efektiivsust, samas kui juhuslikult kokku pandud süsteemidel on see vaid 85%. Suurte paigalduste puhul võimaldab UL 9540 sertifitseeritud ühenduste kasutamine rakkude vahel paremat koostoimet, vähendab paigaldusvigade arvu ja aitab vältida neid tüütavaid 15% efektiivsuse kaotusi, mis esinevad liiga sageli siis, kui püütakse nõudluse tippudeid vähendada.

KKK

Mis on akusüsteemide ringlussõidu tõhusus (RTE)?

Ringlussõidu tõhusus mõõdab, kui palju energiat saab tagasi võtta akusalvestusüsteemist võrreldes sellega, mis kulub selle laadimiseks, arvesse võttes kaotusi, näiteks pinge langust, invertori konversiooni ja akude juhtsüsteemi (BMS) ülekoormust.

Kuidas mõjutab laadimisastme sügavus (DoD) akude eluiga?

Kõrged laadimisastme sügavuse tasemed võivad kiirendada elektroodide kulutumist, mis viib olulisele vähendamisele kasutatavate tsüklite arvus ja üldises akueluigas. Mõõduka DoD säilitamine pikendab akude eluiga.

Millised on eelised AI kasutamisel akuenergiasüsteemides?

AI täiustab akusüsteeme, optimeerides laadimis- ja scarlaimisskeeme ning ennustades akude seisundit (SOH), mis parandab seega tõhusust, pikendab akude eluiga ja maksimeerib finantslikke tulusid.

Mis on erinevus aktiivse ja passiivse jahutamise vahel akusüsteemides?

Aktiivne jahutus, kuigi efektiivsem ühtlase temperatuuri säilitamisel, tarbib rohkem energiat, samas kui passiivne jahutus on energiasäästlikum, kuid lubab suuremat temperatuurierinevust akupakkide vahel.