关于锂离子电池的论文（精选范文6篇）,电力论文.docx

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1、关于锂离子电池的论文精选范文6篇,电力论文本篇论文目录导航：【】 关于锂离子电池的论文优选范文6篇【】【】【】【】 锂离子电池是一种二次电池充电电池，它主要依靠锂离子在正极和负极之间移动来工作，下面我们就为大家介绍一些关于锂离子电池的论文范文，供应大家阅读。 关于锂离子电池的论文范文：关于动力锂离子电池健康状态和剩余使用寿命研究综述 宋珂 徐宏杰 作者同济大学 内容摘要：随着电动汽车的不断发展，动力锂离子电池市场得到不断地壮大。因而，动力锂离子电池的安全性也成为了一个越来越重要的课题。针对动力锂离子电池的健康状态和剩余使用寿命的研究进行了综述，列举了主要的电池荷电状态、健康状态和剩余使用寿命的

2、定义方式，总结了锂离子电池的衰减机理以及引起衰减的外部因素，并介绍了基于模型、基于数据、基于模型和数据融合的三种SOH和RUL预测方式方法，并结合不同的学者研究成果进行了比照，为后续的研究提供了帮助。 本文关键词语：动力锂离子电池；健康状态；剩余使用寿命；数据驱动；模型数据融合方式方法； 作者简介：宋珂1981-，男，四川阆中人，讲师，博士，研究方向：燃料电池汽车技术。； Abstract:With the continuous development of electric vehicles, the market for powered lithium-ion batteries has

3、been growing. Therefore, the safety of power lithium-ion battery has become an increasingly important issue. In this paper, the state of health and remaining useful life of the power lithium-ion battery are reviewed, the main definitions of SOC, SOH and RUL are listed, the attenuation of the lithium

4、-ion battery and the external factors causing the attenuation are summarized, and the three SOH and RUL prediction methods based on model, data, model and data fusion are introduced, and the research results of different scholars are compared to help the follow-up research. Keyword:power lithium-ion

5、 battery; state of health; remaining useful life; data-driven; model and data fusion method; 0 引 言 随着日益严重的环境污染和温室效应，新能源汽车成为了一个越来越热门的领域。在当前的电动汽车上，锂离子电池是一个主要应用的储能元件。锂离子电池相比于传统的铅酸电池而言，有能量密度大，工作电流密度高以及快速启动性能好的优点，所以被广泛应用在动力电池领域。但是它的缺点也特别明显，其电池容量衰减较快，寿命较短，尤其是在低温条件下工作时。因而动力锂离子电池的健康状况State of Health, SOH监测和

6、剩余寿命Remaining Useful Life, RUL预测成为了一个热门研究课题。SOH监测和RUL预测为动力锂离子电池的健康状态管理提供了有效的方式方法，便于工程师在适宜的时间对电池进行维护，减少经济损失和避免重大安全事故的发生。 1 动力锂离子电池介绍 动力锂离子电池的荷电状态State of Charge, SOC是描绘叙述和研究电池状态的重要参数之一，也是整个动力电池管理系统Battery Management System, BMS设计制定的根据。从电量、能量等不同的角度，SOC有多种不同的定义方式。通常来讲，SOC反映的是电池的剩余容量状况，其数值上定义为当下电池剩余可使用容

7、量与电池总容量的比值1: SOC=QCCI=1?QCI 1 华而不实，QC 为电池剩余可使用的容量 , CI为电池以恒定电流I放电时所能到达的容量，Q为电池已放出的电池容量。 不同研究学者对于SOH的定义也有差异。常见的SOH定义方式通常从电池的容量或者内阻两个不同角度出发进行定义。以电池容量的SOH定义方式还有绝对容量和相对容量之分。以绝对电池容量定义为例，SOH定义为当下电池充满电的总容量和电池额定容量之比，即当下动力电池从SOC为1以一定的放电倍率放电至截止电压所放出的容量与电池的额定容量之比2. SOH=CagedCrated 2 华而不实，Caged指的是当下电池总容量，Crated

8、指的是电池额定容量。 而以相对电池容量定义的SOH指的是，电池当下总容量相对于电池寿命终点End of Life, EOL3总容量差值和电池额定容量相对于电池寿命终点总容量差值的比值4,即 SOH=Caged?CEOLCrated?CEOL 3 华而不实，CEOL指的是电池寿命终点的总容量。 内阻是影响电池性能的一大关键因素，以内阻定义的SOH指的是，电池当下内阻相对于电池寿命终点内阻差值和电池额定内阻相对于电池寿命终点内阻差值的比值4,即 SOH=REOL?RagedREOL?Rrated 4 对于动力锂离子电池的健康状态和剩余使用寿命研究而言，电池寿命终止的定义也是影响研究关键的因素。由S

9、OH的定义不难看出，EOL的定义方式也随着SOH定义方式变化而变化。通常情况下，以容量的方式来定义EOL,即电池容量下降为标称电池容量的80%时，以为电池寿命终了。即以绝对容量定义的SOH能够以为，SOH到达0.8时，即到达寿命终点5.以相对容量定义的SOH以为， SOH等于0时，到达寿命终点6. 动力锂离子电池的剩余使用寿命RUL指的是电池从当下时刻到电池EOL的剩余使用时间或循环次。RUL的研究需要结合电池的使用场景，是电池的健康状态SOH更为直观的反映。 2 动力锂离子电池 2.1 动力锂离子电池工作原理 锂离子电池单体通常由正极、隔膜、负极、电解液和外壳组成。其正极一般是锰酸锂，钴酸锂

10、或镍钴锰酸锂，负极是石墨或近似石墨构造的碳材料。锂离子电池是一种锂离子浓差电池，充放电时锂离子在正负电极之间漂移以传递电能。锂离子电池的详细工作原理如下： 正极反响：放电时Li+嵌入，充电时Li+拖嵌。 负极反响：放电时Li+拖嵌，充电时Li+嵌入。 图1 锂离子电池工作原理 在日常的使用中，锂离子电池通常是以电池组的形式进行工作的，即通过串并联的形式将很多电池单体组合成一个知足工作需求的电池组。电池成组之后，单体之间存在的不一致性是影响电池健康状态和剩余使用寿命的一大关键因素。电池组的寿命通常取决于性能最差的单体电池，即便其他所有单体性能良好，电池组也将无法使用。徐爱琴等人通过基于城郊工况的

11、台架循环试验，总结了磷酸铁锂电池单体与电池组容量衰减遵循的衰减规律，得到了电池组的衰减速率为电池单体的2.7倍的结论7. 图2 锂离子电池单体和电池组 在大部分研究以及讨论中，电池健康状况和剩余使用寿命指的是锂离子电池组，而不是电池单体。 2.2 动力锂离子电池衰减机理 动力锂离子电池在充放电的经过中，其内部存在着一系列电化学反响以及物理变化。除了锂离子在正负极之间正常循环拖嵌、嵌入外，在工作经过中还会产生很多其他的副反响，影响电池的健康状态和剩余使用寿命。从内部组成来讲，锂离子电池的衰减经过主要与SEISolid Electrolyte Interface膜的增长、正极材料的溶解、电极材料相

12、变化、活性物质的损耗、电解质的分解、分离件的老化等有关。这些电池内部的变化通常会导致锂离子电池的容量衰减和内阻增加，影响动力电池的性能。戴海峰等人总结了锂离子电池的衰减机理，如此图3所示 图3 锂离子动力电池老化经过机理3 2.3 动力锂离子电池衰减的影响因素 动力锂离子电池的工作经过中，各种外部因素都会导致电池内部不同程度的衰减。这些引起电池健康状态和剩余使用寿命发生变化的因素主要包括，充放电截止电压、放电倍率、放电深度Depth of Discharge, DOD、电池荷电状态SOC、温度、电流波动频率、机械毁坏等。 以电池充放电经过为例，在电池在充放电经过中，假如充放电电压到达充放电的终

13、止电压时仍然继续充放电，就会发生过充或过放。当锂离子电池过充时，即充电截止电压较高时，会产生诸如正极锂金属氧化物发生溶解、隔膜氧化、电解质性能衰减等问题，引起电池健康状态下降和剩余使用寿命降低。从过充对电池内部的影响来看，过充时电池内部发生太多电化学反响，导致Li+在电极的外表沉积，阻止了电池中的活性物质运动，降低电池内部反响速率，进而引起电池衰减。除此之外，正极锂金属氧化物溶解使一些金属单质聚集在负极，阻塞了隔膜，使得电池内阻变大。在这些情形下引起的电池容量衰减是不可逆的。锂离子电池过放也会导致电池的衰减，电池单体过放电程度越大，电池单体容量衰减速率越快。另外，过放还容易造成电池单体内部短路

14、。从内部来看，在锂离子电池发生过放后，Cu2+容易构成在负极外表沉积的单质铜，Li+的嵌入和拖嵌运动会被沉积的物质所阻碍，最终导致锂离子电池容量的衰减。 在锂离子电池的使用经过中，充放电倍率是最主要的电池工作参数。对于一样容量的电池，充放电电流与充放电倍率成正比。充放电倍率影响着锂离子电池的衰减速度。对于充电来讲，越低的电池充电倍率能使电池可充入的容量越高，越低的放电倍率能使电池可放出的容量越高，即越接近全容量放电。另外，电池极化现象随着电流增大会愈加明显，因而过大的充放电倍率容易导致锂离子电池偏离平衡状态。电池偏离平衡状态表如今对电池内阻以及电压的影响，时间一长电池极板衰减愈加迅速，降低了电

15、池健康状态和剩余可使用寿命。曹建华等人8针对车用锰酸锂电池的测试结果表示清楚，在一样的电压变化范围内，大电流强度充放电引起的电池容量衰减要远大于小电流强度充放电引起的电池容量衰减。电池强化试验表示清楚，电流强度是影响蓄电池寿命的主要因素。除此之外，锂离子电池放电倍率高对应的工作温度高，容易产生副反响，使正负极材料的晶体产生疲惫甚至衰竭，所以高放电倍率与低放电倍率相比会产生更大的容量损失，而长时间的高倍率放电会显著减短蓄电池的寿命。 动力锂离子电池在非工作状态下，也存在自放电现象造成电池的衰减。自放电现象是指电池在不与外电路连接，开路搁置的条件下，电池由于内部自发反响引起电池容量损的现象。理论上

16、，蓄电池电极在开路时也处于热力学不稳定状态，化学或者物理反响会在电池内部自发进行，导致蓄电池性能的衰减。锂离子电池自放电导致不可逆损失的原因主要是锂离子的损失以及电极微孔被电解质氧化物堵塞等。 3 健康状态与剩余使用寿命预测方式方法 近些年来，科学家们做了很多相关的研究。动力锂离子电池SOH和RUL预测方式方法主要能分为三个种类。一是以传统的模型为基础的方式方法，二是数据驱动型的方式方法，三是模型和数据驱动融合的方式方法。 3.1 模型驱动方式方法 模型驱动型的方式方法是通过研究电池的衰退机理，建立相应的物理模型，结合实验数据推导得出的经历体验公式。Fangfang Yang9以锂离子电池的库

17、伦效率这一参数为基础，推导出其容量变化的一个经历体验性公式。Kaveh等人10开发一种基于加强单粒子模型eSPM参数估计的剩余有用寿命RUL预测算法。该算法利用估计的eSPM参数得到的复合SOH度量来设计基于粒子滤波PF的RUL预测器，利用SOH度量的演化来预测RUL.Du Xiaowei11采用基于模型的方式方法建立数学和物理模型来描绘叙述电池的降解经过，并通过测量数据更新模型参数。用健康指标、可用容量和内部续航能力来反映锂离子电池的剩余使用寿命。模型驱动的方式方法所需的数据少，但是对参数的准确度要求高，Heng Zhang12提出了一种改良的基于线性优化组合重采样U-LOCR-PF的无气味

18、粒子滤波UPF算法，以提高预测精度。 3.2 数据驱动方式方法 从上述的以下为参考文献中会发现，利用传统的模型为基础的方式方法通常要求科研人员具有特别充分的相关领域的知识，而锂离子电池的衰减机理是一个特别复杂的经过，因而根据相关知识建立一个准确的表示出式特别困难，而数据驱动型的方式方法就解决了这个问题。 数据驱动型的方式方法与传统的模型驱动方式方法最大的不同在于，数据驱动型的方式方法不要求研究人员有特别专业的相关知识，只要能获取大量的实验数据，就能够训练出一个特别准确的预测模型。数据驱动方式方法旨在通过基于可用数据自适应建立的一些近似模型来映射上述机理模型的输入数据与输出数据之间的关系。数据驱

19、动型的方式方法有很多，其主要的步骤都基本一样，获取数据、训练模型、调整参数、预测这四个经过。由于锂离子电池的衰减特性具有高度非线性性的特点，普通的数据拟合方式方法缺乏以挖掘出数据深层次的特征。科学家做了很多这方面的研究，并且对着传感器检测精度的提高，以及运算器计算能力的快速发展，数据驱动型的方式方法在近些年来逐步崭露头角。十分是随着大数据和人工智能相关理论的发展，越来越多的科研人员开场尝试利用人工智能的方式方法来进行锂离子电池的RUL预测。Xunfei Zhou等人13利用ANNs神经网络和SVMs向量机与热成像技术结合，建立锂离子电池循环寿命预测模型。在机器学习的基础之上发展而来的深度学习神

20、经网络愈加擅于于捕捉数据构造内更深层次的特点，因而被广泛使用在数据预测的领域。F.Cadinia等人14在滤波算法的基础上进行了扩展，他们将粒子滤波器和神经网络结合，建立了一种RUL的预测模型。Phattar Khumprom等人15利用DNN神经网络建立了RUL和SoH的预测模型，通常还将预测结果与一些传统的机器学习方式方法，比方线性回归、支持向量机SVM和人工神经网络ANN进行了比拟。Cheng-Geng Huang等人16利用一个双向的LSTM网络建立模型，并且得到了比普通LSTM愈加精到准确的预测结果。尽管深度学习等数据驱动型的方式方法特别合适锂离子电池的RUL和SoH预测，但是其在实

21、际的应用中仍有缺陷，比方可靠度不高以及要求计算能力较大等。Joonki Hong17采用了端到端深度学习的框架，通过考虑原始数据中的时间形式和穿插数据相关性，寻找更高层次的周期间老化的分辨率，以便进行更快更准确的预测。其提出的框架显著提高了剩余的有用寿命预测的速度快了25倍，并且只要了10.6%的平均绝对错误率。固然利用数据驱动的方式方法实现电池健康状态估计和寿命预测的精度高，但是数据驱动方式方法需要大量的实验数据。数据量太小会严重影响估计和预测的精度。 3.3 模型和数据驱动融合方式方法 模型和数据驱动融合型的方式方法范畴特别广泛，其基本的形式是物理模型和机器学习或神经网络的有机结合，发挥物

22、理模型的准确性、严谨性的同时，利用机器学习或神经网络等数据驱动的方式方法进行模型的简化。融合方式方法克制了单一基于模型预测和单一基于数据驱动预测的局限性，能够提高预测的准确性。Lin Chen18提出了一种将线性优化重幅粒子滤波器LORPF与滑动窗口灰色模型SGM相结合的改良规则预测方式方法，所提出的sgm-lorpf框架仅使用少量的历史数据，能够获得准确的结果。Yuchen SONG19提出了一个基于RVM和KF的融合算法。当RVM输出一个新的估计器时，采用卡尔曼滤波器对该估计器进行物理退化模型的优化。然后将优化后的估计量作为在线样本参加到训练集中，重新训练RVM模型，动态调整系数矩阵和相关

23、向量，进行下一次迭代预测。YongZhi Zhang20提出了一种基于误差修正思想的混合预测锂离子电池剩余使用寿命的新方式方法，该方式方法融合了无迹卡尔曼滤波算法、完全集成经历体验形式分解算法和相关向量机算法。 4 结 语 针对动力锂离子电池健康状态和剩余使用寿命的相关研究进行了总结，比照了几种健康状态定义方式，总结锂离子电池衰减机理和引起衰减机理，对三大类不同的预测方式方法，列举了相关学者在这些方式方法基础上的研究，得到了关于动力锂离子电池健康状态和剩余使用寿命的研究现在状况。 以下为参考文献 1麻友良，陈全世，齐宁电动汽车用电池SOC定义与检测方式方法J清华大学学报自然科学版，200111

24、：95-97+105. 2 Widodo A ,Shim M C ,Caesarendra W ,et al Itelligent prognostics for battery health monitoring based on sample entropyJ Expert Systems with Applications An International Journal,2018,389：11763-11769. 3戴海峰，周艳新，顾伟军，等电动汽车用动力锂离子电池寿命问题研究综述J.电源技术， 2020,3810： 1952 - 1954+ 1982. 4李悦考虑电池衰减特性的插电式

25、混合动力汽车能量管理策略研究D.太原：中北大学， 2021. 5李扩地，吕浩华，袁军，等。动力锂电池的寿命研究综述J电源技术，20216：1312-1314. 6刘月峰，张公，张晨荣，等锂离子电池RUL预测方式方法综述J.计算机工程， 2020,4604：11-18. 7徐爱琴，赵久志，李伟，等。一种基于工况循环的磷酸铁锂电池寿命及功率分析J.农业装备与车辆工程， 2021,557：92-96. 8曹建华，高大威，宣智渊，等。车用锰酸锂电池使用寿命的试验研究J.汽车工程， 2020,3408：739-744. 9 YangF ,Song X ,Dong G ,et al.A coulombic

26、 fficiency-based model for prognostics and health estimation of lithium-ion batteriesJ Energy,2022171：1173-1182. 10 Sadabadi K K ,Jin X ,Rizzoni G .Prediction of remaining useful life for a composite electrode lithium ion battery cell using an electrochemical model to estimate the state of healthJJo

27、urnal of Power Sources ,2020481：1-10.22861. 11 Xiaowei D ,Guoning X ,Zhaojie L ,et al.Remaining useful life prediction of Lithium-ion batteries of stratospheric airship by model-based methodJ.Microelectronics Reliability,2022100-101：113400. 12 Zhang H ,Miao Q ,Zhang X ,et al An improved unscented pa

28、rticle filter approach for lithium-ion battery remaining useful life predictionJ.Microelectronics Reliability,202181 FEB.：288-298. 13 ZhouX ,HsiehSJ ,Peng B ,et al.Cycle life estimation of lithium-ion polymer batteries using artificial neural network and support vector machine with time- resolved th

29、ermographyJ Microelectronics Reliabilty,202179：48-58. 14 Cadini F ,Sbarufatti C ,Cancelliere F ,et al. State-of-life prognosis and diagnosis of lithium-ion batteries by data-driven particle filtersJ Applied Energy,2022235 FEB.1：661-672. 15 Khumprom P ,Yodo N .A Data-Driven Predictive Prognostic Mode

30、l for Lithium-ion Batteries based on a Deep Learning AlgorithmJ. Energies,2022,124：1-21. 16 HuangC G ,HuangHZ ,LiY F .A Bidirectional LSTM Prognostics Method Under Multiple Operational ConditionsJ.IEEE Transactions on Industrial Electronics ,2022:1-1. 17AJH ,ADL,BERJ ,et al. Towards the swift predic

31、tion of the remaining useful life of lithium-ion batteries with end-to- end deep learmingJ.Applied Energy,278:1-15. 115646. 18 ChenL ,An J ,Wang H ,et al. Remaining useful life prediction for lithium-ion battery by combining an improved particle filter with sliding-window gray modelJ Energy Reports,

32、2020,6:2086 2093. 19 Yuchen SONG ,Datong LIU,Yandong HOU,等Satellite lithium-ion battery remaining useful life estimation with an iterative updated RVM fusedwith the KF algorithmJ :中国航空学报：英文版， 2021,031001：31-40. 20 Chang Y ,FangH ,Zhang Y .A new hybrid method for the prediction of the remaining usefu

33、l life of a lithium-ion batteryJ. Applied Energy,2021,20615：1564-1578. 文献宋珂，徐宏杰。动力锂离子电池健康状态和剩余使用寿命研究综述J.佳木斯大学学报自然科学版，2021,3904：71-75. 关于锂离子电池的论文范文：锂离子电池储能技术在电力能源中的应用形式与发展趋势 赖春艳 陈宏 倪嘉茜 许康 胥超 姜宇杰 作者上海电力大学 上海市节能工程技术协会 内容摘要：梳理了近年来部门和电力能源行业针对储能技术推出的主要政策和鼓励措施。介绍和分析了锂离子电池储能技术在电力能源中的重要作用和应用形式。最后瞻望了锂离子电池储能技术

34、的发展趋势。 本文关键词语：储能技术；锂离子电池；电力能源； 作者简介：*赖春艳1978-，女，博士，教授。主要研究方向为电力储能技术、高比能锂离子电池体系与材料、智慧能源等。E-mail:laichunyan.; 基金：上海市科学技术委员会 科技创新行动计划 项目18DZ1203400； Abstract:The main supporting policies and incentive measures for energy storage technology launched by national government departments and power energy in

35、dustry in recent years are reviewed. The main functions and application scenarios/modes of lithium-ion battery energy storage in power energy are described and the development direction and trend are prospected. Keyword:energy storage technology; lithium ion battery; power energy; 储能技术是智能电网中不可或缺的重要环

36、节，是新能源发电消纳的关键技术1.近年来，随着新能源发电比例的不断提高，新能源汽车数量激增，储能技术碰到了新的发展机遇和挑战。 2021年，国家发展和改革委员会下面简称 发改委 、能源局等部门联合发布(关于促进我们国家储能技术与产业发展的指导意见下面简称 指导意见 ，确定了储能技术在我们国家能源革命、当代能源体系建设中的战略地位，并提出了将来10年间我们国家储能产业发展的主要目的和任务。随后，各级部门、能源行业企业都相继对储能技术发展提出了更多的支持措施和办法。我们国家储能产业迎来了快速发展期，各项储能技术得到了飞速进步。 1 储能技术相关重要政策梳理 自2021年的指导意见之后，各部委又相继

37、发布了一系列支持储能技术发展的相关政策，国家电网公司也陆续推出了支持储能技术发展的相关措施和办法。对近4年国家部门和电网公司推出的有关储能技术发展的重要政策和措施进行了梳理和汇总，结果如表1所示。 表1 近4年国家针对储能技术发展的政策措施 从表1能够看出，近年来部门和国家电网公司推出的政策措施牵涉储能技术的发展方向、发展形式、保障措施、相关标准体系建立和重要示范项目。同时，还对储能技术领域的人才培养、学科建设等方面进行了规划，为储能技术的长期稳定发展奠定了基础。 2 储能技术在电力能源中的作用及分类 2.1 储能技术在电力能源中作用 储能技术已被视为电网运行中的重要组成部分，贯穿于电力能源的

38、发电端、电网端和用户端2.在电力系统中引入储能技术，可提高现有发电装机容量的利用率和电网运行效率，有效应对电网故障，提升用电可靠性以及解决新能源风电、光伏间歇波动性等问题3. 储能技术在电力能源系统中的功能可概括为5个方面：一是提高电网运行安全性和可靠性；二是实现区域电网削峰填谷作用；三是缓解电力跨区供需矛盾；四是提高供电可靠性；五是知足风、光等可再生能源利用需求。 2.2 电力储能技术分类 常用电力储能技术主要有抽水蓄能、飞轮储能、压缩空气储能、超导储能和电化学储能4. 抽水蓄能通过用电低谷和高峰时电能和水的势能的互相转换实现电力调节，是一种安全、节能、高效的储能技术5,也是当前我们国家装机

39、规模最大的一类储能技术。相较于其他国家，我们国家抽水蓄能建设起步较晚，但发展迅速，当前无论是规模还是技术均已到达世界先进水平。该技术的缺点是受地势环境和水文资源限制，无法灵敏使用。 飞轮储能是利用飞轮装置将电能储存为机械能，当需要用电时飞轮驱动电机发电的技术6,当前主要应用于航天、交通、军事等领域，以及作为不间断电源等。辽宁、北京等地已有飞轮储能技术用于电力并网的示范项目。飞轮储能技术转换效率高、稳定性好、无污染，但存在相对能量密度低、自放电率高等缺点。 压缩空气储能是利用用电低谷时的电能将空气储藏在高压密封空间内，在用电高峰时释放出来推动汽轮机发电的技术7.当前，我们国家唯一的国家级压缩空气

40、储能示范项目是2020年开建的位于江苏常州金坛区直溪镇的 金坛盐穴压缩空气储能国家试验示范项目 .压缩空气储能技术的单机规模可达100 MW,仅次于抽水储能。在不具备建设抽水储能电站地理条件的地区，该技术是大型储能技术的首选。压缩空气储能技术具有运行维护方便、响应快、环境友好、安全系数高、存储寿命长等优点，但也存在储能效率较低的缺点。 超导储能是一种利用环形超导磁体实现电能存储和转换的技术8.该技术具有功率密度高、转换效率高、响应速度快、循环次数无限制等优势。但受制于大容量高温超导磁体材料发展等因素，当前超导储能项目在电力能源中的应用和研究以仿真研究为主，实际并网项目不多。 与上述各种储能技术

41、相比，电化学储能技术具有设备机动性好、响应速度快、能量密度高和转换效率高等优点9,是当前各国储能产业研究开发的重要方向。电化学储能装置主要包括铅酸电池、钠硫电池和钒液流电池、锂离子电池等10.这些电化学储能电池各有优缺点，如铅酸电池性能可靠、价格低，但能量密度和功率密度均较低；钠硫电池具有原料成本低、充放电效率高、存储寿命长等优势，但需要附加供热和保温装置；钒液流电池寿命长、可深度放电、电解质溶液可反复再生，却也存在体积大、比能量低、密封性不好等问题。从综合性能来讲，当前锂离子电池以其能量密度高、环境友好等优势在电力系统储能方面有较强的竞争力11.相关统计数据表示清楚，近年来国内已运行的电化学

42、储能装置中，锂离子电池占比到达80%以上，且该数据呈逐年增长的趋势。 3 锂离子电池储能技术在电力能源中的应用场景和形式 当前，锂离子电池储能技术已广泛应用于电力系统。应用场景包括发电侧、用户侧和电网侧；应用形式主要有各种类型的储能电站、备用/应急电源车及多种储能装置。在发电侧，锂离子电池储能技术的应用主要有风/光储能电站、AGC调频电站等；在用户侧，主要有光储充一体化电站、应急电源等；在电网侧，主要有变电站、调峰/调频电站等。不同的应用形式对锂离子电池性能的要求不同，中国科学院电工研究所陈永翀12指出：锂离子储能电池应用于调峰、光伏储能时，一般采用能够较长时间充放电的容量型电池；用于调频或平

43、滑新能源波动时，一般采用能够快速充放电的功率型电池；在既需要调频又需要调峰时，则采用能量型电池。 3.1 在发电侧的应用 锂离子电池储能技术在发电侧的应用包括大规模新能源并网、电力辅助服务13,主要功能是促进新能源的消纳、加强电力系统的调峰能力。当前，电化学储能技术已在风、光发电系统中大量应用，规模化的锂离子电池储能技术与风光发电结合能够较好地解决新能源并网问题，解决弃光难题。例如，位于青海省的 青海格尔木直流侧光伏电站储能项目 14就是锂离子电池储能技术应用于光伏电站的案例。该光伏电站规模为180 M W,储能系统规模为1.5 M W/3.5 M Wh,项目采用了分布式直流侧光伏储能技术，有

44、效解决了储能系统与光伏电站间的接入匹配问题。 3.2 在用户侧的应用 锂离子电池储能技术在用户侧的应用场景非常广泛，包括光、储、充一体化的充电站、工业园区、数据中心、通信基站、地铁和有轨电车、港口岸、岛屿、医院、商场、楼宇、银行、酒店以及大型临时活动场所的用电保障和应急供电等15.另外，也包括一些商业储能项目，如电解、电镀公司和冶炼厂等用电大户利用储能电站在低谷期充电、在用电高峰时放电，以降低企业用电成本。近年来，随着电力能源需求响应的发展和完善，用户侧电池储能项目快速增长；5G通信基站的逐步普及，对锂离子电池储能技术的需求迅速增加；而各地对用户侧储能项目建设的支持也促进了其快速发展。 3.3

45、 在电网侧的应用 锂离子电池储能技术在电网侧的主要应用包括电网辅助服务、输配电基础设施服务、分布式及微电网。主要功能是保障电网安全和经济稳定，提供调频16、调峰、备用、黑启动等服务，提高输配电设备利用率；减缓现有输配电网的升级改造，解决偏僻地区供电问题等；提高供电可靠性和灵敏性17.随着锂离子电池集成度和电池热管理水平的提高，大规模锂离子电池储能项目不断出现。如，2020年1月，福建晋江电网储能项目30 MW/108 MWh启动并网，配套的大规模电池储能电站统一调度与控制系统可为附近3个220 k V重负荷的变电站提供调峰调频服务。 对近3年锂离子电池储能技术在电力能源的发电侧、用户侧和电网侧

46、的一些典型应用案例进行汇总和分析，结果如表2所示。 表2 近3年锂离子电池储能技术在电力系统中的应用案例 从表2能够看出，当前锂离子电池储能技术在电力能源系统的发电侧、用户侧和电网侧均有应用，装机规模从几兆瓦到几百兆瓦。根据资料显示，2022年我们国家锂离子电池储能技术的总装机规模超过1 300 MW. 4 锂离子电池储能技术的发展趋势 锂离子电池储能技术的发展趋势主要有两个方面：一是进一步降低成本；二是提高可靠性。 储能技术的应用潜力在很大程度上决定于其成本。当前，锂离子电池的成本约为0.9元/Wh储能系统成本为1.2元/Wh，在国内大部分峰谷电价差不到0.7元/k Wh的地区，不具备明显的经济性。因而，进一步降低电池成本是锂离子电池储能技术的重要发展方向。广大的科研工作者正在开发价格更低、能量密度更高层次的锂离子电池材料体系，将来的锂离子电池可能会使用更高层次能量密度的正极材料取代当前常用的磷酸铁