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学术简报｜基于库仑效率的退役锂离子动力电池储能梯次利用筛选
近年来，环保问题受到了日益广泛的关注，随之而来的现象之一是电动汽车技术快速发展，数量不断增长。锂离子电池作为电动汽车用动力电池，具有性能优越、比能量高的优点，然而当它的容量衰减至初始容量的70%～80%时，电动汽车的续航里程已经不能满足要求，达不到使用标准的电池组件将会退役，但退役的动力锂离子电池对于储能系统，尤其是小规模的分散储能系统来说，仍然具有较大的使用价值。
对于退役锂离子动力电池的梯次利用，实现了物尽其用，避免资源浪费，更能延长电池使用寿命，降低动力电池全寿命周期成本，因此拥有巨大的市场需求和应用前景。
为筛选出可继续用于电网和新能源发电储能装置的退役电池，需要对其健康状况有一个直观了解。目前广泛采用的是电池健康状态（State of Health, SOH）评估方法，它对退役电池的梯次利用具有重要意义。SOH是衡量电池性能的数据指标，其定义在概念上缺乏统一，目前主要体现在容量、电量、内阻、循环次数和峰值功率几个方面。通常，锂离子电池的SOH由模型评估得到，现有文献研究的锂电池健康状态评估模型主要有电化学模型、等效电路模型和经验模型三种。
最具代表性的电化学模型是Gang Ning模型。该模型从电池内部着手，引入活性锂离子的浓度因素，通过研究电池体平均容量损失、锂离子浓度变化、SEI膜内阻及膜厚度变化等，建立控制方程，从而得到电池容量损失，即能得到电池的SOH值。但该模型系统方程涉及面广且计算复杂，实用性不强。
RC等效电路模型由Bhangu等提出，该等效电路模型中特大电容Cbulk可以表征电池储能能力，利用等效电路的数学方程和模型状态矩阵方程，并与卡尔曼滤波算法结合，可估算出Cbulk值，进而得到电池SOH的估计值。等效电路模型虽然复杂度不高，但它应用于SOH估算时并未对多耦合参数变量的影响进行分析，因此估算精度并不高。
所谓经验模型法估算电池SOH，是通过总结各种参数变化规律与SOH变化规律的关系，利用数据拟合的方法，得到锂离子电池的SOH经验模型。黎火林等通过大量电池充放电实验，采用数值分析方法，最终得到了锂电池SOH估计的经验模型表达式，实时输入变量参数，从而得到实时电池容量衰减率，但该方法估算SOH的准确度受到数据量大小的影响。
如上所述，模型评估方法用于锂离子电池SOH的估算，实际受到各种因素的耦合影响，很难准确监控和分析电池内部状态；一些评估模型难以获得高精度的电池参数，造成电池健康状态评估结果的精度和可靠性不足。
为寻求更加直观有效的退役电池筛选方法，避免复杂模型和方程计算带来的预测精度误差，本文从电化学角度阐述了库仑效率的物理意义，得出库仑效率与电池寿命及容量衰减的关系，基于库仑效率引入了库仑非效率的概念。
对两块退役锂离子动力电池进行电化学测试并进行性能曲线对比分析，特别采用对数坐标系来描述库仑非效率与循环次数的关系。最后，提出基于库仑效率对退役锂离子动力电池梯次利用进行筛选的新方法，并在后续实验中证明了结论的正确性。
图1 全电池体系在90%库仑效率下可逆锂离子的消耗
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