固定二次应用场景下基于LCA的动力电池退役点定量确定方法

doi:10.16085/j.issn.1000-6613.2018-1796

摘要/Abstract

摘要：

退役动力电池的梯次利用不仅可降低电池的使用成本，还可缓解回收退役电池的环境污染压力。为了定量确定动力电池退役点，本文提出了一种基于生命周期分析（LCA）定量分析方法。将动力电池梯次利用的生命周期划分为生产、作动力电池、重组、作储能电池和回收利用5个阶段，将电池的容量衰退与生命周期分析模型结合，在不同的二次应用场景下分析了电池的碳排放量随动力电池退役时的健康状态（SOH）变化情况，研究了退役点选择对电池寿命和环境的影响。研究表明，动力电池在SOH为85%～90%时退役可达到较小的碳排放量。在固定二次应用场景下，电池操作的放电深度（DOD）越小，则电池寿命越长，且碳排放量变化很小。研究为动力电池退役点的确定提供了定量分析方法，可为动力电池梯次利用提供指导。

关键词: 锂离子电池, 梯次利用, 退役电池, 容量衰退, 生命周期评价, 模型, 优化, 环境

Abstract:

Reusing the retired batteries in stationary applications can not only reduce the cost of batteries for electric vehicles (EV) but also ease the environment pollution pressure. To quantitatively determine the retiring point of batteries for the EV, a quantitative method based on the Life Cycle Assessment (LCA) was proposed in this paper. The life cycle of the reused battery was divided into 5 processes, including manufacturing, using in EV, re-manufacturing, reusing in stationary applications, and recycling phases. The LCA model was combined with the capacity degradation model and the changes in battery’s carbon emission as the state of health (SOH) of retiring point changed under different second-use scenarios. The study showed that when the SOH of 85%—90% was adopted, a lower carbon emission of battery in its whole life could be achieved. In addition, for a given stationary application scenario, the battery’s life was lengthened and the carbon emissions changed slightly as the depth of discharge (DOD) decreases. This paper is expected to provide a quantitative analysis method for determining the retiring point of batteries for EV.

Key words: lithium-ion battery, second-use, retired battery, capacity degradation, life cycle assessment, model, optimization, environment

中图分类号:

TQ021.8

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图/表 6

图1 电池的生命周期分析框图

表1 电池生命周期各阶段主要清单数据表

序号	阶段	项目	参数	数值	备注
1	电池生产	单体电池	主要材料	LFP/C	Peters 等^[13]
		BMS	主要材料	塑料，Al，Cu	Ellingsen 等^[14]
		电池组包装	主要材料	钢，聚丙烯（PP）	Ellingsen 等^[14]
		制造所需能量	电能/kW·h·kg^-1	9.0	Peters 等^[13]
			热能/MJ·kg^-1	20.0	Peters 等^[13]
2	动力电池	能量消耗	电能/kW·h·kg^-1	计算得到
3	翻新重组	BMS			与电池生产阶段相同
		电池组包装			与电池生产阶段相同
		重组所需能量	电能/kW·h·kg^-1	2.7	所需电能为生产阶段的30% (Ahmadi 等)^[7]
			热能/MJ·kg^-1	6	所需热能为生产阶段的30% (Ahmadi 等)^[7]
		测试所需能量	电能/kW·h·kg^-1	1.17	Richa 等^[8]
4	储能电池	能量消耗	电能/kW·h·kg^-1	计算得到
5	回收利用				Richa 等^[8]，Wang 等^[15]

图2 3个应用场景下的LCA结果

图3 3个二次应用场景下GWP随动力电池退役点的SOH变化

图4 应用场景一下DOD变化的影响

符号说明

$a$	——	平均容量衰退速度， $% / 次$
$C n$	——	电池运行到第n次循环的容量，%
$D N$	——	电池累积循环N次后损失的容量，%
DOD	——	电池的放电深度，%
$d$	——	放电深度百分数的分子
$E a$	——	活化能，kmol/J
$e$	——	平均容量衰退速度与第n次循环的容量衰退速度之比
$f D O D$	——	放电深度对额外容量损失的影响因数
$f d s c h$	——	放电电流的倍率对额外容量损失的影响因数
$f s$	——	日历衰退的影响因数
$f t e m p$	——	温度对额外容量损失的影响因数
$N 1$	——	电池作为动力电池的循环次数，次
$N 2$	——	电池作为储能电池的循环次数，次
$R$	——	理想气体常数，J/kmol
SOH	——	电池的健康状态，%
T	——	电池运行的温度，K
$T r e f$	——	电池运行参考状态的温度，K
Y	——	电池的使用年数，年
下角标
dsch	——	放电电流倍率
ref	——	参考状态
temp	——	温度

符号说明

$a$	——	平均容量衰退速度， $% / 次$
$C n$	——	电池运行到第n次循环的容量，%
$D N$	——	电池累积循环N次后损失的容量，%
DOD	——	电池的放电深度，%
$d$	——	放电深度百分数的分子
$E a$	——	活化能，kmol/J
$e$	——	平均容量衰退速度与第n次循环的容量衰退速度之比
$f D O D$	——	放电深度对额外容量损失的影响因数
$f d s c h$	——	放电电流的倍率对额外容量损失的影响因数
$f s$	——	日历衰退的影响因数
$f t e m p$	——	温度对额外容量损失的影响因数
$N 1$	——	电池作为动力电池的循环次数，次
$N 2$	——	电池作为储能电池的循环次数，次
$R$	——	理想气体常数，J/kmol
SOH	——	电池的健康状态，%
T	——	电池运行的温度，K
$T r e f$	——	电池运行参考状态的温度，K
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下角标
dsch	——	放电电流倍率
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