文|哄动一史

编辑|哄动一史

自重构电池代表了一种新的、有前途的电化学存储技术。再RVO RE-USE项目的框架内，结合了可持续能源生产及其电化学方式（电池）储存的若干挑战。

可再生能源的随机性，需要一种机制来平滑波动的能源供应，以减少其对电网的影响。例如光伏（PV）面板，需要最大功率跟踪（MPPT）技术来以求的最大化功率的输出。

但电池价格昂贵，需要大量原材料，因此最大限度地延长其使用寿命，才能实现可持续发展的目标。而其他组件，例如转换器和电池管理系统（BMS），需要一个解决方案来同时解决多个问题。

包括MPPT、电池存储优化和储能组件减少，同时考虑可再生能源供应、需求和存储的所有控制约束。发现一个现有但相对较新的概念，它就是自重构电池。

自重构电池的概念似乎在过去十年中，针对不同的应用进行了探索，缺少储能方面的一体化解决方案。

基于重构的思想，提出了一种电池组（串），可自动改变其电压以启用与其连接的可再生能源的MPPT。该方案还可以通过减少功率转换级和电压传感器来降低总存储安装成本。

该提案是一种新的高级电池管理系统（BMS），它可以对串中的独立电池进行电子切换。每个电池都可以连接到串联或旁路（分流），新的BMS将被称为开关电池管理系统（SBMS）。

数据采集

数据采集过程分为三个部分，第一部分是获取有关电池单元/模块的平衡电压的信息，作为其SoC的函数。这个目标是通过实验细胞表征发现的，在监测模块电压的同时，对电池进行C倍率从0.03到0.96的连续放电。

通过将记录的电压外推到零C率，可以找到平衡电压，根据记录的数据和简单的内阻模型，模块的电阻被认为是恒定的。

假设太阳能电池板完全按照制造商的数据表运行，I-V曲线显示面板的输出电流为不同的电压值和太阳辐射水平。

数字孪生

开发了两个软件模块来创建测试提案的基础，它们是太阳能光伏板和电池模块，他们的目的是通过应用基尔霍夫电路定律，来模拟电池通过太阳能光伏板充电，电池模块和太阳能电池板的尺寸选择与要开发的预期原型一致。

对于太阳能PV模块，电力生产是太阳辐射所选太阳能电池板拓扑结构和系统电压的函数。辐照值是针对埃因霍温位置计算的，即5月的平均值，在坡度（倾斜）51和方位角0（南向）的表面上。

这些数据通过MATLAB被数字化、平滑并存储在代码中，作为电压函数的电流总是可以通过给定辐照水平之间的插值找到。

每个电池模块都被建模为理想电压源（EMF），具体取决于特定模块的SoC和与该电压源串联的恒定内阻。每个模块的SoC是根据该模块的电流积分计算的，每个模块的EMF作为SoC的函数，实际上与给出的单电池EMF一致，但模块的容量等于14o2.6=36.4Ah。

控制算法

为拟议的SBMS仿真创建构建块后，接下来是控制算法的开发。SBMS的算法执行开关决策，以跟踪太阳能电池板的MPP，以便电池组在其模块保持平衡的同时最有效地充电。电池组被模拟成一串模块，有的并联，有的并联，根据算法选择。

该算法的输入是电池模块的初始SoC和特性曲线以及太阳能电池板的MPP电压，SoC的发展随后跟上了库仑计数（簿记）方法。

该算法被命名为排序和累积电压求和（SCVS），通过这种方法，电池模块按SoC升序排序。它们的工作电压逐渐增加，直到达到所需的MPP电压。

所选模块已连接，所有其他模块均被分流，这样的配置将保留特定的时间间隔，该过程会不断重复，直到电池组充满电或没有可用的太阳能。

编程逻辑可以用以下等式进行数学表达

该数学表达式是一个最大化问题，即找到要连接的电池M的数量，以便它们的工作电压总和不超过太阳能电池板的MPP电压。

系统的电压和电流是根据基尔霍夫电流定律通过迭代找到的，太阳能电池板和电池组的电压和电流是相同的。

下面的公式给出了它们的值，用MATLAB的fzero函数求解。

根据这项调查的结果，原型模型已经开发出来，作为RE-USE RVO资助项目的一部分。它包括一个模块化电池系统，可以灵活利用二次电池，一个能源管理系统，可以在虚拟电厂（VPP）中共享这种能量存储，以及太阳能阵列面板。

电池组包含150个电池模块，通过建议的开关拓扑串联连接，每个模块包含14个并联连接的Himax Electronics Li NMC电池，每个电池的容量为2.6Ah。

SBMS运行在硬件嵌入式程序上，该程序紧密基于MATLAB中开发的算法，太阳能电池板是240W p Panasonic型号VBHN240SE10。

结果

对完全放电的电池组进行一天充电，所有电池模块的SoC都为零，以及对具有随机初始SoC模块的电池组进行一天充电，范围从0%到100%。

其他模拟参数设置如下：15块太阳能电池板3S5P连接（3串5并联），150个电池模块串联14个并联组成的电池组，一整天的充电（最多100次），Δt的切换决策间隔=240秒，在南向51倾斜面板上的平均辐照度。

仿真结果的成功标准是对新挑战的回答，最大化太阳能电池板的能量输出，以及跟踪并保持电池单元之间的SoC相等。

耦合系数衡量太阳能电池板的相对效率，定义为在当前条件下（太阳辐照度）超过电池板最大功率点的瞬时功率提取，耦合系数为100%表明太阳能电池板的输出功率处于额定MPP。

可以计算每个时刻的耦合因子，其在整个充电过程中的平均值是所提出方法的能力的成功度量。

前3分钟，太阳能电池板与电池断开连接，数字显示了每个时刻正在连接的模块，在每个时刻，连接模块的集合都由放置在垂直行中的一系列彩色点表示。

第一时刻用蓝色箭头标记，点的颜色表示模块的SoC，范围从红色（0%）到绿色（100%）。对于第一种情况（0%SoC的电池模块），在第一个充电时刻，前37个电池模块串联连接，因为它们产生的电压最接近太阳能电池板的MPP电压。

在下一时刻（Δt=240s后），接下来的37个模块被连接，对于第二种情况（随机初始SoC），电池模块在第一次充电时连接的电池分散在整个电池组中。

该算法选择充电最少的模块，随着充电的进行，其他模块也被连接起来进行充电，因为耗尽模块的SoC达到了它们的SoC值。

对于第一种情况，在充电开始时，连接了更多的电池模块，因为需要更多的空模块才能达到MPP电压。

随着充电进度和SoC的增大，模块的工作电压升高，连接的模块也越来越少。太阳能电池板的耦合系数保持在100%附近，整个充电过程平均为99.83%。 在第二种情况下，由于电池模块是随机充电的，因此在充电开始时连接的模块很少。

但它们的数量略有增加以跟踪MPP电压，并随着全天的太阳照射而增加。在这种情况下，耦合系数也非常接近100%，平均为99.82%。

整个充电过程中的电压变化与太阳能电池的MPP电压的比较，后者随辐照度变化，它们的差值ΔV=V mp-V sys。在第一种情况下，平均电压失配为0.581V，而在第二种情况下，则为0.300V。

最高和最低充电模块的SoC，以及这些值之间的差异，ΔSoC=SoC（max）–SoC（min）。在第一种情况下，初始ΔSoC为零，因为所有模块都已耗尽。它在充电过程的最高功率时段达到其最高值，约为3%。当充电结束时，它会下降到零。

在第二种情况下，ΔSoC从100%开始，因为电池模块是随机带电。然后它会在充电过程中持续下降，作为算法目标的一部分。

有关太阳能电池板的功率提取、电池组的充电功率和系统电压的信息，太阳能电池板和电池组的功率是相反的。布线时不考虑损耗，也没有与电网的连接。由于面板和模块并联连接，系统的所有组件的电压都相等。

太阳能电池板在充电过程中的工作点，PV曲线是针对每个时间点绘制的，因为它们随太阳辐射的变化而变化，每条曲线上的一个点代表瞬时工作点（电压）。

圆点颜色代表电池组的总SoC，红色代表电量耗尽，绿色代表充满电。在这两种情况下，工作点都非常接近每条绘制曲线的顶部。

这在第一个场景中，充电从0%（红色）开始，过程持续时间更长（更多颜色点）。在第二种情况下，充电从较高水平（棕色点）开始，因为初始SoC是随机充电电池模块的平均值。从算法的输出可以看出，第一个场景的充电时间为836分钟，最终SoC达到81.81%。场景二的充电时间为432分钟，最终SoC为91.78%。

表现

拟议的SBMS，从可再生能源中，提取最大可能的电力方面，带来了出色的结果。对于这两种情况，最初同样耗尽的电池和最初随机充电的电池，开发的算法将太阳能光伏电池的功率提取保持在99.8%的平均耦合系数。

SBMS算法在平衡电池单元的SoC方面也表现出色，在第一种情况下，基于最初耗尽的电池，充电期间观察到的电池之间SoC的最大差异为3%，并且发生在12:00点左右的最高功率充电时刻。

在第二种情况下，对于随机充电的电池，100%的SoC差距随着太阳能光伏电池产生更多功率而开始以增加的速度缩小，直到达到一个点，之后缩小率几乎保持不变直到结束充电，该时间点表示最大数量的单个电池单元同时串联的充电间隔。

方法评价

所提出的SBMS和软件算法似乎可以很好地发挥，太阳能发电对电池的储能潜力。已经开发出与模拟系统具有非常相似特性的原型，显示出类似的有希望的结果，证明了该系统在现实生活中的适用性。

执行仿真所开发的算法，缺乏跟踪太阳能光伏电池板，实际最大功率点的能力。MPPT发生时，V mp被认为是任意辐射强度的已知参数。反过来，辐照是时间的函数。

晴空辐射被认为是输入值，没有任何变化。可以通过在算法中采用任何已知技术来添加MPPT。这种过程本身会降低能量提取效率，应仔细优化MPPT的频率。

SoC的确定是通过库仑计数来执行的，初始SoC被视为已知参数。理想情况下，应使用其他方法定期验证电池单元的SoC。这种验证可以通过平衡电压测量或任何其他已知技术来完成，但这将需要存储系统的一些计算时间。

电池退化是目前开发的算法，没有考虑的另一个因素。电池单元会随着时间的推移而退化，尤其是已经经历过多次（放电）充电循环的二次电池，并且它们的最大容量会降低。

额外优势

除了从可再生能源中高效提取电力和电池单元的平衡之外，所提出的系统在能量存储方面具有多种优势。该系统可以使用几乎无限数量的串联电池运行，前提是串联连接正确数量的太阳能光伏板，以提供所需的电压范围。

该系统的一个独特功能是可以在电池组运行时，通过绕过所需模块来更换电池单元或模块。需要的电子元件更少，因为可以从系统中移除DC/DC转换器和多个电压传感器，从而降低成本。

该系统可以处理不同容量和化学成分的电池或模块，这使得二次电池的利用更加容易。

结论

使用开关电池管理系统（SBMS）形式的自重构电池单元的想法，解决了太阳能光伏发电的高效和低成本存储的挑战。

系统被证明能够以最高效率持续工作，从太阳能光伏电池板中提取最大可能的能量。通过操作算法的编程逻辑成功解决了在电池单元之间保持SoC平衡的挑战。

自重构电池以及拟议的SBMS是未来储能的一个有前途的想法，随着总能源结构中可再生能源数量的增加，给能源供应带来更多不确定性，对高效储能系统的需求将越来越大。

参考文献：

1.《串联自重构多节电池》

2.《动态可重构电池系统的优化框架》

3.《自重构电池的基于主动模型的平衡策略》

4.《使用开关矩阵的可重构太阳能光伏电池充电器》