Новая вычислительная модель показывает, как разные режимы работы влияют на срок службы систем хранения энергии, позволяя проектировать более долговечные и дешёвые аккумуляторные станции
Учёные из Национальной лаборатории Ок-Ридж (ORNL) Министерства энергетики США разработали вычислительную модель, которая позволяет за несколько дней оценить, как будут стареть крупные аккумуляторные системы после сотен и тысяч циклов работы.
Ранее подобный анализ занимал недели и требовал дорогостоящих испытаний реального оборудования.
Модель объединяет физическое моделирование литий-ионных аккумуляторов с высокопроизводительными вычислениями. Сначала рассчитывается деградация отдельных элементов питания, затем результаты масштабируются до уровня модулей и всего аккумуляторного комплекса. Такой подход позволяет одновременно анализировать более 10 тысяч аккумуляторных ячеек различных химических составов.
Учёные проверили модель на двух наиболее распространённых сценариях использования сетевых накопителей энергии. В первом батареи быстро компенсируют колебания частоты в электросети, отдавая небольшие порции энергии каждые несколько секунд. Во втором они запасают электроэнергию в часы низкого спроса и отдают её во время пиковых нагрузок, снижая стоимость электроэнергии.
Расчёты показали, что именно глубокие циклы зарядки и разрядки, характерные для экономии электроэнергии, значительно сильнее изнашивают аккумуляторы. Частые, но неглубокие циклы при стабилизации электросети вызывают другой механизм деградации и оказываются менее разрушительными для материалов батареи.
Моделирование также показало, что использование одной аккумуляторной станции сразу для нескольких задач позволяет найти компромисс между экономической выгодой и сроком службы оборудования. Кроме того, исследование выявило, что батареи изнашиваются неравномерно: скорость деградации зависит не только от режима эксплуатации, но и от архитектуры системы. Особенно заметны различия в низковольтных конфигурациях.
По словам авторов, следующий этап работы — адаптация модели для других типов аккумуляторов, различных температурных условий и батарей с разной степенью износа. В перспективе её планируют применять и для проектирования систем хранения энергии, обслуживающих энергоёмкие центры обработки данных с искусственным интеллектом.
Разработчики считают, что такой подход позволит значительно сократить объём дорогостоящих испытаний систем хранения энергии и снизить стоимость их эксплуатации. На основе этой работы команда уже создала новую фундаментальную модель, которая ускоряет расчёты деградации батарей с нескольких дней до нескольких часов.