麻省理工學院(MIT)的科學家們認為，在加州，廢舊動力電池可能比專門為電網(wǎng)規(guī)模的太陽能電池儲能系統(tǒng)提供更具有商業(yè)可行性。這種“再生”電動力電池的部署成本可能僅為原始購買價的60%，而且即使它們已經(jīng)損失了80%的原始電容量，也可以有效地聚合起來用于工業(yè)規(guī)模的儲能系統(tǒng)。

根據(jù)麻省理工學院的一項研究結果顯示，廢舊動力電池可以用來儲存由大型太陽能發(fā)電廠產(chǎn)生的電力。

美國的研究人員稱，由于這種梯次利用電池可能僅為購買價格的60%，即便是那些已經(jīng)損失了80%原始容量的設備，在加州進行光儲項目的投資前景也會好于專門建造的公用事業(yè)規(guī)模電池。

麻省理工學院研究報告的合著者 Ian Mathews對大規(guī)模使用廢舊動力電池仍然存在技術障礙表示認同。比如將不同制造商的電池進行聚合，以及篩選哪些設備可以重復使用。然而，Mathews堅持認為，廢舊動力電池仍有足夠的商業(yè)理由來證明回收電池、檢測性能和重新配置電池的成本是合理的。

優(yōu)化運行

研究人員使用了半經(jīng)驗模型(包括一些“預先準備好的”計算)來估計電池的退化程度，并得出結論，以15-65%的電量運行這種聚合存儲設備將延長電池的壽命?！斑@一發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了之前的一些假設，即以最大容量運行電池最初將提供最大的價值，”科學家們說。

Mathews表示，梯次利用動力電池儲能的可行性取決于它們將在何種監(jiān)管和利率設定機制下運行。他說:“例如，一些地方法規(guī)允許將儲能系統(tǒng)的成本計入新的可再生能源供應的總體成本，以達到設定價格的目的，而其他法規(guī)則不允許?！?/p>

算法

該學者補充說，該系統(tǒng)的潛力需要更加長期的試點研究來評估。

麻省理工學院的研究人員指出，控制算法可以在項目期間進行調(diào)整，以延長這類設施的可行壽命?！拔覀冋J為這可能是機器學習方法的一個很好的應用，”Mathews說，“我們正在嘗試找出一種智能方法和預測分析來調(diào)整項目生命周期中的那些控制策略?！?/p>

Mathews補充說，要成功地將動力電池用于電網(wǎng)規(guī)模的儲能系統(tǒng)，還需要電動汽車制造商、儲能企業(yè)、太陽能項目開發(fā)商和電力電子專家的共同參與。

麻省理工學院的研究項目得到了歐盟“地平線2020”研究計劃以及美國能源部和國家科學基金會、新加坡國家研究基金會通過新加坡-麻省理工學院研究與技術聯(lián)盟資助的量子可持續(xù)太陽能技術工程研究中心的支持。

瑞士伯爾尼應用科學大學(Bern University of Applied Sciences)也在研究如何改造使用過的太陽能電池和動力電池?！暗仄骄€2020”項目將持續(xù)到2022年。

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