關于鋰離子電池的論文〔精選范文6篇〕,電力論文本篇論文目錄導航：【】關于鋰離子電池的論文〔優選范文6篇〕【】【】【】【】鋰離子電池是一種二次電池〔充電電池〕，它主要依靠鋰離子在正極和負極之間移動來工作，下面我們就為大家介紹一些關于鋰離子電池的論文范文，供應大家閱讀。關于鋰離子電池的論文范文：關于動力鋰離子電池健康狀態和剩余使用壽命研究綜述宋珂徐宏杰作者同濟大學內容摘要：隨著電動汽車的不斷發展，動力鋰離子電池市場得到不斷地壯大。因而，動力鋰離子電池的安全性也成為了一個越來越重要的課題。針對動力鋰離子電池的健康狀態和剩余使用壽命的研究進行了綜述，列舉了主要的電池荷電狀態、健康狀態和剩余使用壽命的定義方式，總結了鋰離子電池的衰減機理以及引起衰減的外部因素，并介紹了基于模型、基于數據、基于模型和數據融合的三種SOH和RUL預測方式方法，并結合不同的學者研究成果進行了比照，為后續的研究提供了幫助。本文關鍵詞語：動力鋰離子電池；健康狀態；剩余使用壽命；數據驅動；模型數據融合方式方法；作者簡介：宋珂〔1981-〕，男，四川閬中人，講師，博士，研究方向：燃料電池汽車技術。；Abstract:Withthecontinuousdevelopmentofelectricvehicles,themarketforpoweredlithium-ionbatterieshasbeengrowing.Therefore,thesafetyofpowerlithium-ionbatteryhasbecomeanincreasinglyimportantissue.Inthispaper,thestateofhealthandremainingusefullifeofthepowerlithium-ionbatteryarereviewed,themaindefinitionsofSOC,SOHandRULarelisted,theattenuationofthelithium-ionbatteryandtheexternalfactorscausingtheattenuationaresummarized,andthethreeSOHandRULpredictionmethodsbasedonmodel,data,modelanddatafusionareintroduced,andtheresearchresultsofdifferentscholarsarecomparedtohelpthefollow-upresearch.Keyword:powerlithium-ionbattery;stateofhealth;remainingusefullife;data-driven;modelanddatafusionmethod;0引言隨著日益嚴重的環境污染和溫室效應，新能源汽車成為了一個越來越熱門的領域。在當前的電動汽車上，鋰離子電池是一個主要應用的儲能元件。鋰離子電池相比于傳統的鉛酸電池而言，有能量密度大，工作電流密度高以及快速啟動性能好的優點，所以被廣泛應用在動力電池領域。但是它的缺點也特別明顯，其電池容量衰減較快，壽命較短，尤其是在低溫條件下工作時。因而動力鋰離子電池的健康狀況〔StateofHealth,SOH〕監測和剩余壽命〔RemainingUsefulLife,RUL〕預測成為了一個熱門研究課題。SOH監測和RUL預測為動力鋰離子電池的健康狀態管理提供了有效的方式方法，便于工程師在適宜的時間對電池進行維護，減少經濟損失和避免重大安全事故的發生。1動力鋰離子電池介紹動力鋰離子電池的荷電狀態〔StateofCharge,SOC〕是描繪敘述和研究電池狀態的重要參數之一，也是整個動力電池管理系統〔BatteryManagementSystem,BMS〕設計制定的根據。從電量、能量等不同的角度，SOC有多種不同的定義方式。通常來講，SOC反映的是電池的剩余容量狀況，其數值上定義為當下電池剩余可使用容量與電池總容量的比值[1]:SOC=QCCI=1?QCI〔1〕華而不實，QC為電池剩余可使用的容量,CI為電池以恒定電流I放電時所能到達的容量，Q為電池已放出的電池容量。不同研究學者對于SOH的定義也有差異。常見的SOH定義方式通常從電池的容量或者內阻兩個不同角度出發進行定義。以電池容量的SOH定義方式還有絕對容量和相對容量之分。以絕對電池容量定義為例，SOH定義為當下電池充滿電的總容量和電池額定容量之比，即當下動力電池從SOC為1以一定的放電倍率放電至截止電壓所放出的容量與電池的額定容量之比[2].SOH=CagedCrated〔2〕華而不實，Caged指的是當下電池總容量，Crated指的是電池額定容量。而以相對電池容量定義的SOH指的是，電池當下總容量相對于電池壽命終點〔EndofLife,EOL〕[3]總容量差值和電池額定容量相對于電池壽命終點總容量差值的比值[4],即SOH=Caged?CEOLCrated?CEOL〔3〕華而不實，CEOL指的是電池壽命終點的總容量。內阻是影響電池性能的一大關鍵因素，以內阻定義的SOH指的是，電池當下內阻相對于電池壽命終點內阻差值和電池額定內阻相對于電池壽命終點內阻差值的比值[4],即SOH=REOL?RagedREOL?Rrated〔4〕對于動力鋰離子電池的健康狀態和剩余使用壽命研究而言，電池壽命終止的定義也是影響研究關鍵的因素。由SOH的定義不難看出，EOL的定義方式也隨著SOH定義方式變化而變化。通常情況下，以容量的方式來定義EOL,即電池容量下降為標稱電池容量的80%時，以為電池壽命終了。即以絕對容量定義的SOH能夠以為，SOH到達0.8時，即到達壽命終點[5].以相對容量定義的SOH以為，SOH等于0時，到達壽命終點[6].動力鋰離子電池的剩余使用壽命RUL指的是電池從當下時刻到電池EOL的剩余使用時間或循環次。RUL的研究需要結合電池的使用場景，是電池的健康狀態SOH更為直觀的反映。2動力鋰離子電池2.1動力鋰離子電池工作原理鋰離子電池單體通常由正極、隔膜、負極、電解液和外殼組成。其正極一般是錳酸鋰，鈷酸鋰或鎳鈷錳酸鋰，負極是石墨或近似石墨構造的碳材料。鋰離子電池是一種鋰離子濃差電池，充放電時鋰離子在正負電極之間漂移以傳遞電能。鋰離子電池的詳細工作原理如下：正極反響：放電時Li+嵌入，充電時Li+拖嵌。負極反響：放電時Li+拖嵌，充電時Li+嵌入。圖1鋰離子電池工作原理在日常的使用中，鋰離子電池通常是以電池組的形式進行工作的，即通過串并聯的形式將很多電池單體組合成一個知足工作需求的電池組。電池成組之后，單體之間存在的不一致性是影響電池健康狀態和剩余使用壽命的一大關鍵因素。電池組的壽命通常取決于性能最差的單體電池，即便其他所有單體性能良好，電池組也將無法使用。徐愛琴等人通過基于城郊工況的臺架循環試驗，總結了磷酸鐵鋰電池單體與電池組容量衰減遵循的衰減規律，得到了電池組的衰減速率為電池單體的2.7倍的結論[7].圖2鋰離子電池單體和電池組在大部分研究以及討論中，電池健康狀況和剩余使用壽命指的是鋰離子電池組，而不是電池單體。2.2動力鋰離子電池衰減機理動力鋰離子電池在充放電的經過中，其內部存在著一系列電化學反響以及物理變化。除了鋰離子在正負極之間正常循環拖嵌、嵌入外，在工作經過中還會產生很多其他的副反響，影響電池的健康狀態和剩余使用壽命。從內部組成來講，鋰離子電池的衰減經過主要與SEI〔SolidElectrolyteInterface〕膜的增長、正極材料的溶解、電極材料相變化、活性物質的損耗、電解質的分解、分離件的老化等有關。這些電池內部的變化通常會導致鋰離子電池的容量衰減和內阻增加，影響動力電池的性能。戴海峰等人總結了鋰離子電池的衰減機理，如此圖3所示圖3鋰離子動力電池老化經過機理[3]2.3動力鋰離子電池衰減的影響因素動力鋰離子電池的工作經過中，各種外部因素都會導致電池內部不同程度的衰減。這些引起電池健康狀態和剩余使用壽命發生變化的因素主要包括，充放電截止電壓、放電倍率、放電深度〔DepthofDischarge,DOD〕、電池荷電狀態SOC、溫度、電流波動頻率、機械毀壞等。以電池充放電經過為例，在電池在充放電經過中，假如充放電電壓到達充放電的終止電壓時仍然繼續充放電，就會發生過充或過放。當鋰離子電池過充時，即充電截止電壓較高時，會產生諸如正極鋰金屬氧化物發生溶解、隔膜氧化、電解質性能衰減等問題，引起電池健康狀態下降和剩余使用壽命降低。從過充對電池內部的影響來看，過充時電池內部發生太多電化學反響，導致Li+在電極的外表沉積，阻止了電池中的活性物質運動，降低電池內部反響速率，進而引起電池衰減。除此之外，正極鋰金屬氧化物溶解使一些金屬單質聚集在負極，阻塞了隔膜，使得電池內阻變大。在這些情形下引起的電池容量衰減是不可逆的。鋰離子電池過放也會導致電池的衰減，電池單體過放電程度越大，電池單體容量衰減速率越快。另外，過放還容易造成電池單體內部短路。從內部來看，在鋰離子電池發生過放后，Cu2+容易構成在負極外表沉積的單質銅，Li+的嵌入和拖嵌運動會被沉積的物質所阻礙，最終導致鋰離子電池容量的衰減。在鋰離子電池的使用經過中，充放電倍率是最主要的電池工作參數。對于一樣容量的電池，充放電電流與充放電倍率成正比。充放電倍率影響著鋰離子電池的衰減速度。對于充電來講，越低的電池充電倍率能使電池可充入的容量越高，越低的放電倍率能使電池可放出的容量越高，即越接近全容量放電。另外，電池極化現象隨著電流增大會愈加明顯，因而過大的充放電倍率容易導致鋰離子電池偏離平衡狀態。電池偏離平衡狀態表如今對電池內阻以及電壓的影響，時間一長電池極板衰減愈加迅速，降低了電池健康狀態和剩余可使用壽命。曹建華等人[8]針對車用錳酸鋰電池的測試結果表示清楚，在一樣的電壓變化范圍內，大電流強度充放電引起的電池容量衰減要遠大于小電流強度充放電引起的電池容量衰減。電池強化試驗表示清楚，電流強度是影響蓄電池壽命的主要因素。除此之外，鋰離子電池放電倍率高對應的工作溫度高，容易產生副反響，使正負極材料的晶體產生疲憊甚至衰竭，所以高放電倍率與低放電倍率相比會產生更大的容量損失，而長時間的高倍率放電會顯著減短蓄電池的壽命。動力鋰離子電池在非工作狀態下，也存在自放電現象造成電池的衰減。自放電現象是指電池在不與外電路連接，開路擱置的條件下，電池由于內部自發反響引起電池容量損的現象。理論上，蓄電池電極在開路時也處于熱力學不穩定狀態，化學或者物理反響會在電池內部自發進行，導致蓄電池性能的衰減。鋰離子電池自放電導致不可逆損失的原因主要是鋰離子的損失以及電極微孔被電解質氧化物堵塞等。3健康狀態與剩余使用壽命預測方式方法近些年來，科學家們做了很多相關的研究。動力鋰離子電池SOH和RUL預測方式方法主要能分為三個種類。一是以傳統的模型為基礎的方式方法，二是數據驅動型的方式方法，三是模型和數據驅動融合的方式方法。3.1模型驅動方式方法模型驅動型的方式方法是通過研究電池的衰退機理，建立相應的物理模型，結合實驗數據推導得出的經歷體驗公式。FangfangYang[9]以鋰離子電池的庫倫效率這一參數為基礎，推導出其容量變化的一個經歷體驗性公式。Kaveh等人[10]開發一種基于加強單粒子模型〔eSPM〕參數估計的剩余有用壽命〔RUL〕預測算法。該算法利用估計的eSPM參數得到的復合SOH度量來設計基于粒子濾波〔PF〕的RUL預測器，利用SOH度量的演化來預測RUL.DuXiaowei[11]采用基于模型的方式方法建立數學和物理模型來描繪敘述電池的降解經過，并通過測量數據更新模型參數。用健康指標、可用容量和內部續航能力來反映鋰離子電池的剩余使用壽命。模型驅動的方式方法所需的數據少，但是對參數的準確度要求高，HengZhang[12]提出了一種改良的基于線性優化組合重采樣〔U-LOCR-PF〕的無氣味粒子濾波〔UPF〕算法，以提高預測精度。3.2數據驅動方式方法從上述的以下為參考文獻中會發現，利用傳統的模型為基礎的方式方法通常要求科研人員具有特別充分的相關領域的知識，而鋰離子電池的衰減機理是一個特別復雜的經過，因而根據相關知識建立一個準確的表示出式特別困難，而數據驅動型的方式方法就解決了這個問題。數據驅動型的方式方法與傳統的模型驅動方式方法最大的不同在于，數據驅動型的方式方法不要求研究人員有特別專業的相關知識，只要能獲取大量的實驗數據，就能夠訓練出一個特別準確的預測模型。數據驅動方式方法旨在通過基于可用數據自適應建立的一些近似模型來映射上述機理模型的輸入數據與輸出數據之間的關系。數據驅動型的方式方法有很多，其主要的步驟都基本一樣，獲取數據、訓練模型、調整參數、預測這四個經過。由于鋰離子電池的衰減特性具有高度非線性性的特點，普通的數據擬合方式方法缺乏以挖掘出數據深層次的特征?？茖W家做了很多這方面的研究，并且對著傳感器檢測精度的提高，以及運算器計算能力的快速發展，數據驅動型的方式方法在近些年來逐步嶄露頭角。十分是隨著大數據和人工智能相關理論的發展，越來越多的科研人員開場嘗試利用人工智能的方式方法來進行鋰離子電池的RUL預測。XunfeiZhou等人[13]利用ANNs神經網絡和SVMs向量機與熱成像技術結合，建立鋰離子電池循環壽命預測模型。在機器學習的基礎之上發展而來的深度學習神經網絡愈加擅于于捕捉數據構造內更深層次的特點，因而被廣泛使用在數據預測的領域。F.Cadinia等人[14]在濾波算法的基礎上進行了擴展，他們將粒子濾波器和神經網絡結合，建立了一種RUL的預測模型。PhattarKhumprom等人[15]利用DNN神經網絡建立了RUL和SoH的預測模型，通常還將預測結果與一些傳統的機器學習方式方法，比方線性回歸、支持向量機SVM和人工神經網絡ANN進行了比擬。Cheng-GengHuang等人[16]利用一個雙向的LSTM網絡建立模型，并且得到了比普通LSTM愈加精到準確的預測結果。盡管深度學習等數據驅動型的方式方法特別合適鋰離子電池的RUL和SoH預測，但是其在實際的應用中仍有缺陷，比方可靠度不高以及要求計算能力較大等。JoonkiHong[17]采用了端到端深度學習的框架，通過考慮原始數據中的時間形式和穿插數據相關性，尋找更高層次的周期間老化的分辨率，以便進行更快更準確的預測。其提出的框架顯著提高了剩余的有用壽命預測的速度〔快了25倍〕，并且只要了10.6%的平均絕對錯誤率。固然利用數據驅動的方式方法實現電池健康狀態估計和壽命預測的精度高，但是數據驅動方式方法需要大量的實驗數據。數據量太小會嚴重影響估計和預測的精度。3.3模型和數據驅動融合方式方法模型和數據驅動融合型的方式方法范疇特別廣泛，其基本的形式是物理模型和機器學習或神經網絡的有機結合，發揮物理模型的準確性、嚴謹性的同時，利用機器學習或神經網絡等數據驅動的方式方法進行模型的簡化。融合方式方法克制了單一基于模型預測和單一基于數據驅動預測的局限性，能夠提高預測的準確性。LinChen[18]提出了一種將線性優化重幅粒子濾波器〔LORPF〕與滑動窗口灰色模型〔SGM〕相結合的改良規則預測方式方法，所提出的sgm-lorpf框架僅使用少量的歷史數據，能夠獲得準確的結果。YuchenSONG[19]提出了一個基于RVM和KF的融合算法。當RVM輸出一個新的估計器時，采用卡爾曼濾波器對該估計器進行物理退化模型的優化。然后將優化后的估計量作為在線樣本參加到訓練集中，重新訓練RVM模型，動態調整系數矩陣和相關向量，進行下一次迭代預測。YongZhiZhang[20]提出了一種基于誤差修正思想的混合預測鋰離子電池剩余使用壽命的新方式方法，該方式方法融合了無跡卡爾曼濾波算法、完全集成經歷體驗形式分解算法和相關向量機算法。4結語針對動力鋰離子電池健康狀態和剩余使用壽命的相關研究進行了總結，比照了幾種健康狀態定義方式，總結鋰離子電池衰減機理和引起衰減機理，對三大類不同的預測方式方法，列舉了相關學者在這些方式方法基礎上的研究，得到了關于動力鋰離子電池健康狀態和剩余使用壽命的研究現在狀況。以下為參考文獻[1]麻友良，陳全世，齊寧電動汽車用電池SOC定義與檢測方式方法[J]清華大學學報〔自然科學版〕，2001〔11〕：95-97+105.[2]WidodoA,ShimMC,CaesarendraW,etalItelligentprognosticsforbatteryhealthmonitoringbasedonsampleentropy[J]ExpertSystemswithApplicationsAnInternationalJournal,2018,38〔9〕：11763-11769.[3]戴海峰，周艷新，顧偉軍，等電動汽車用動力鋰離子電池壽命問題研究綜述[J].電源技術，2020,38〔10〕：1952-1954+1982.[4]李悅考慮電池衰減特性的插電式混合動力汽車能量管理策略研究[D].太原：中北大學，2021.[5]李擴地，呂浩華，袁軍，等。動力鋰電池的壽命研究綜述[J]電源技術，2021〔6〕：1312-1314.[6]劉月峰，張公，張晨榮，等鋰離子電池RUL預測方式方法綜述[J].計算機工程，2020,46〔04〕：11-18.[7]徐愛琴，趙久志，李偉，等。一種基于工況循環的磷酸鐵鋰電池壽命及功率分析[J].農業裝備與車輛工程，2021,55〔7〕：92-96.[8]曹建華，高大威，宣智淵，等。車用錳酸鋰電池使用壽命的試驗研究[J].汽車工程，2020,34〔08〕：739-744.[9]YangF,SongX,DongG,etal.Acoulombicfficiency-basedmodelforprognosticsandhealthestimationoflithium-ionbatteries[J]Energy,2022〔171〕：1173-1182.[10]SadabadiKK,JinX,RizzoniG.Predictionofremainingusefullifeforacompositeelectrodelithiumionbatterycellusinganelectrochemicalmodeltoestimatethestateofhealth[J]JournalofPowerSources,2020〔481〕：1-10.22861.[11]XiaoweiD,GuoningX,ZhaojieL,etal.RemainingusefullifepredictionofLithium-ionbatteriesofstratosphericairshipbymodel-basedmethod[J].MicroelectronicsReliability,2022〔100-101〕：113400.[12]ZhangH,MiaoQ,ZhangX,etalAnimprovedunscentedparticlefilterapproachforlithium-ionbatteryremainingusefullifeprediction[J].MicroelectronicsReliability,2021〔81〕〔FEB.〕：288-298.[13]ZhouX,HsiehSJ,PengB,etal.Cyclelifeestimationoflithium-ionpolymerbatteriesusingartificialneuralnetworkandsupportvectormachinewithtime-resolvedthermography[J]MicroelectronicsReliabilty,2021〔79〕：48-58.[14]CadiniF,SbarufattiC,CancelliereF,etal.State-of-lifeprognosisanddiagnosisoflithium-ionbatteriesbydata-drivenparticlefilters[J]AppliedEnergy,2022〔235〕〔FEB.1〕：661-672.[15]KhumpromP,YodoN.AData-DrivenPredictivePrognosticModelforLithium-ionBatteriesbasedonaDeepLearningAlgorithm[J].Energies,2022,12〔4〕：1-21.[16]HuangCG,HuangHZ,LiYF.ABidirectionalLSTMPrognosticsMethodUnderMultipleOperationalConditions[J].IEEETransactionsonIndustrialElectronics,2022:1-1.[17]AJH,ADL,BERJ,etal.Towardstheswiftpredictionoftheremainingusefullifeoflithium-ionbatterieswithend-to-enddeeplearming[J].AppliedEnergy,278:1-15.115646.[18]ChenL,AnJ,WangH,etal.Remainingusefullifepredictionforlithium-ionbatterybycombininganimprovedparticlefilterwithsliding-windowgraymodel[J]EnergyReports,2020,6:20862093.[19]YuchenSONG,DatongLIU,YandongHOU,等Satellitelithium-ionbatteryremainingusefullifeestimationwithaniterativeupdatedRVMfusedwiththeKFalgorithm[J]:中國航空學報：英文版，2021,031〔001〕：31-40.[20]ChangY,FangH,ZhangY.Anewhybridmethodforthepredictionoftheremainingusefullifeofalithium-ionbattery[J].AppliedEnergy,2021,206〔15〕：1564-1578.文獻宋珂，徐宏杰。動力鋰離子電池健康狀態和剩余使用壽命研究綜述[J].佳木斯大學學報〔自然科學版〕，2021,39〔04〕：71-75.關于鋰離子電池的論文范文：鋰離子電池儲能技術在電力能源中的應用形式與發展趨勢賴春艷陳宏倪嘉茜許康胥超姜宇杰作者上海電力大學上海市節能工程技術協會內容摘要：梳理了近年來部門和電力能源行業針對儲能技術推出的主要政策和鼓勵措施。介紹和分析了鋰離子電池儲能技術在電力能源中的重要作用和應用形式。最后瞻望了鋰離子電池儲能技術的發展趨勢。本文關鍵詞語：儲能技術；鋰離子電池；電力能源；作者簡介：*賴春艷〔1978-〕，女，博士，教授。主要研究方向為電力儲能技術、高比能鋰離子電池體系與材料、智慧能源等。E-mail:laichunyan@.;基金：上海市科學技術委員會科技創新行動計劃項目〔18DZ1203400〕；Abstract:Themainsupportingpoliciesandincentivemeasuresforenergystoragetechnologylaunchedbynationalgovernmentdepartmentsandpowerenergyindustryinrecentyearsarereviewed.Themainfunctionsandapplicationscenarios/modesoflithium-ionbatteryenergystorageinpowerenergyaredescribedandthedevelopmentdirectionandtrendareprospected.Keyword:energystoragetechnology;lithiumionbattery;powerenergy;儲能技術是智能電網中不可或缺的重要環節，是新能源發電消納的關鍵技術[1].近年來，隨著新能源發電比例的不斷提高，新能源汽車數量激增，儲能技術碰到了新的發展機遇和挑戰。2021年，國家發展和改革委員會〔下面簡稱發改委〕、能源局等部門聯合發布(關于促進我們國家儲能技術與產業發展的指導意見〕〔下面簡稱指導意見〕，確定了儲能技術在我們國家能源革命、當代能源體系建設中的戰略地位，并提出了將來10年間我們國家儲能產業發展的主要目的和任務。隨后，各級部門、能源行業企業都相繼對儲能技術發展提出了更多的支持措施和辦法。我們國家儲能產業迎來了快速發展期，各項儲能技術得到了飛速進步。1儲能技術相關重要政策梳理自2021年的指導意見之后，各部委又相繼發布了一系列支持儲能技術發展的相關政策，國家電網公司也陸續推出了支持儲能技術發展的相關措施和辦法。對近4年國家部門和電網公司推出的有關儲能技術發展的重要政策和措施進行了梳理和匯總，結果如表1所示。表1近4年國家針對儲能技術發展的政策措施從表1能夠看出，近年來部門和國家電網公司推出的政策措施牽涉儲能技術的發展方向、發展形式、保障措施、相關標準體系建立和重要示范項目。同時，還對儲能技術領域的人才培養、學科建設等方面進行了規劃，為儲能技術的長期穩定發展奠定了基礎。2儲能技術在電力能源中的作用及分類2.1儲能技術在電力能源中作用儲能技術已被視為電網運行中的重要組成部分，貫穿于電力能源的發電端、電網端和用戶端[2].在電力系統中引入儲能技術，可提高現有發電裝機容量的利用率和電網運行效率，有效應對電網故障，提升用電可靠性以及解決新能源風電、光伏間歇波動性等問題[3].儲能技術在電力能源系統中的功能可概括為5個方面：一是提高電網運行安全性和可靠性；二是實現區域電網削峰填谷作用；三是緩解電力跨區供需矛盾；四是提高供電可靠性；五是知足風、光等可再生能源利用需求。2.2電力儲能技術分類常用電力儲能技術主要有抽水蓄能、飛輪儲能、壓縮空氣儲能、超導儲能和電化學儲能[4].抽水蓄能通過用電低谷和高峰時電能和水的勢能的互相轉換實現電力調節，是一種安全、節能、高效的儲能技術[5],也是當前我們國家裝機規模最大的一類儲能技術。相較于其他國家，我們國家抽水蓄能建設起步較晚，但發展迅速，當前無論是規模還是技術均已到達世界先進水平。該技術的缺點是受地勢環境和水文資源限制，無法靈敏使用。飛輪儲能是利用飛輪裝置將電能儲存為機械能，當需要用電時飛輪驅動電機發電的技術[6],當前主要應用于航天、交通、軍事等領域，以及作為不間斷電源等。遼寧、北京等地已有飛輪儲能技術用于電力并網的示范項目。飛輪儲能技術轉換效率高、穩定性好、無污染，但存在相對能量密度低、自放電率高等缺點。壓縮空氣儲能是利用用電低谷時的電能將空氣儲藏在高壓密封空間內，在用電高峰時釋放出來推動汽輪機發電的技術[7].當前，我們國家唯一的國家級壓縮空氣儲能示范項目是2020年開建的位于江蘇常州金壇區直溪鎮的金壇鹽穴壓縮空氣儲能國家試驗示范項目.壓縮空氣儲能技術的單機規?？蛇_100MW,僅次于抽水儲能。在不具備建設抽水儲能電站地理條件的地區，該技術是大型儲能技術的首選。壓縮空氣儲能技術具有運行維護方便、響應快、環境友好、安全系數高、存儲壽命長等優點，但也存在儲能效率較低的缺點。超導儲能是一種利用環形超導磁體實現電能存儲和轉換的技術[8].該技術具有功率密度高、轉換效率高、響應速度快、循環次數無限制等優勢。但受制于大容量高溫超導磁體材料發展等因素，當前超導儲能項目在電力能源中的應用和研究以仿真研究為主，實際并網項目不多。與上述各種儲能技術相比，電化學儲能技術具有設備機動性好、響應速度快、能量密度高和轉換效率高等優點[9],是當前各國儲能產業研究開發的重要方向。電化學儲能裝置主要包括鉛酸電池、鈉硫電池和釩液流電池、鋰離子電池等[10].這些電化學儲能電池各有優缺點，如鉛酸電池性能可靠、價格低，但能量密度和功率密度均較低；鈉硫電池具有原料成本低、充放電效率高、存儲壽命長等優勢，但需要附加供熱和保溫裝置；釩液流電池壽命長、可深度放電、電解質溶液可反復再生，卻也存在體積大、比能量低、密封性不好等問題。從綜合性能來講，當前鋰離子電池以其能量密度高、環境友好等優勢在電力系統儲能方面有較強的競爭力[11].相關統計數據表示清楚，近年來國內已運行的電化學儲能裝置中，鋰離子電池占比到達80%以上，且該數據呈逐年增長的趨勢。3鋰離子電池儲能技術在電力能源中的應用場景和形式當前，鋰離子電池儲能技術已廣泛應用于電力系統。應用場景包括發電側、用戶側和電網側；應用形式主要有各種類型的儲能電站、備用/應急電源車及多種儲能裝置。在發電側，鋰離子電池儲能技術的應用主要有風/光儲能電站、AGC調頻電站等；在用戶側，主要有光儲充一體化電站、應急電源等；在電網側，主要有變電站、調峰/調頻電站等。不同的應用形式對鋰離子電池性能的要求不同，中國科學院電工研究所陳永翀[12]指出：鋰離子儲能電池應用于調峰、光伏儲能時，一般采用能夠較長時間充放電的容量型電池；用于調頻或平滑新能源波動時，一般采用能夠快速充放電的功率型電池；在既需要調頻又需要調峰時，則采用能量型電池。3.1在發電側的應用鋰離子電池儲能技術在發電側的應用包括大規模新能源并網、電力輔助服務[13],主要功能是促進新能源的消納、加強電力系統的調峰能力。當前，電化學儲能技術已在風、光發電系統中大量應用，規?；匿囯x子電池儲能技術與風光發電結合能夠較好地解決新能源并網問題，解決棄光難題。例如，位于青海省的青海格爾木直流側光伏電站儲能項目[14]就是鋰離子電池儲能技術應用于光伏電站的案例。該光伏電站規模為180MW,儲能系統規模為1.5MW/3.5MWh,項目采用了分布式直流側光伏儲能技術，有效解決了儲能系統與光伏電站間的接入匹配問題。3.2在用戶側的應用鋰離子電池儲能技術在用戶側的應用場景非常廣泛，包括光、儲、充一體化的充電站、工業園區、數據中心、通信基站、地鐵和有軌電車、港口岸、島嶼、醫院、商場、樓宇、銀行、酒店以及大型臨時活動場所的用電保障和應急供電等[15].另外，也包括一些商業儲能項目，如電解、電鍍公司和冶煉廠等用電大戶利用儲能電站在低谷期充電、在用電高峰時放電，以降低企業用電成本。近年來，隨著電力能源需求響應的發展和完善，用戶側電池儲能項目快速增長；5G通信基站的逐步普及，對鋰離子電池儲能技術的需求迅速增加；而各地對用戶側儲能項目建設的支持也促進了其快速發展。3.3在電網側的應用鋰離子電池儲能技術在電網側的主要應用包括電網輔助服務、輸配電基礎設施服務、分布式及微電網。主要功能是保障電網安全和經濟穩定，提供調頻[16]、調峰、備用、黑啟動等服務，提高輸配電設備利用率；減緩現有輸配電網的升級改造，解決偏僻地區供電問題等；提高供電可靠性和靈敏性[17].隨著鋰離子電池集成度和電池熱管理水平的提高，大規模鋰離子電池儲能項目不斷出現。如，2020年1月，福建晉江電網儲能項目〔30MW/108MWh〕啟動并網，配套的大規模電池儲能電站統一調度與控制系統可為附近3個220kV重負荷的變電站提供調峰調頻服務。對近3年鋰離子電池儲能技術在電力能源的發電側、用戶側和電網側的一些典型應用案例進行匯總和分析，結果如表2所示。表2近3年鋰離子電池儲能技術在電力系統中的應用案例從表2能夠看出，當前鋰離子電池儲能技術在電力能源系統的發電側、用戶側和電網側均有應用，裝機規模從幾兆瓦到幾百兆瓦。根據資料顯示，2022年我們國家鋰離子電池儲能技術的總裝機規模超過1300MW.4鋰離子電池儲能技術的發展趨勢鋰離子電池儲能技術的發展趨勢主要有兩個方面：一是進一步降低成本；二是提高可靠性。儲能技術的應用潛力在很大程度上決定于其成本。當前，鋰離子電池的成本約為0.9元/Wh〔儲能系統成本為1.2元/Wh〕，在國內大部分峰谷電價差不到0.7元/kWh的地區，不具備明顯的經濟性。因而，進一步降低電池成本是鋰離子電池儲能技術的重要發展方向。廣大的科研工作者正在開發價格更低、能量密度更高層次的鋰離子電池材料體系，將來的鋰離子電池可能會使用更高層次能量密度的正極材料取代當前常用的磷酸鐵鋰和三元正極材料[18].再結合規?；纳a技術，鋰離子儲能電池的單位成本有望進一步降低?？煽啃浴灿绕涫前踩浴呈卿囯x子電池儲能技術另一個受人關注的性能。近年來，電化學儲能電站安全事故頻發，華而不實大部分是由鋰離子電池的起火爆炸所導致。對于傳統鋰離子電池來講，電解質中易分解、燃燒的有機溶劑[19]和聚合物隔膜材料是影響安全性的重要因素。當前對于鋰離子電池安全性的解決方案主要有材料體系改性、電池組熱管理和能量管理系統優化等。用固態電解質取代鋰離子電池體系中的電解液和隔膜以提高其安全性，被以為是從根本上消除鋰離子電池安全隱患的重要方向。具有實用化前景的固態電解質材料主要包括聚氧化乙烯、聚甲基丙烯酸甲酯和鋰鑭鋯氧等[20].5結束語隨著