综合智慧能源 ›› 2024, Vol. 46 ›› Issue (7): 63-73.doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2024.07.008
黄晓凡1(), 李佳瑞1, 刘晖2, 汤效平1, 王兹尧1, 王彤1
收稿日期:
2024-03-18
修回日期:
2024-04-18
出版日期:
2024-07-25
作者简介:
黄晓凡(1983),男,正高级工程师,硕士,从事电化学储能技术研究,huangxiaofan1983@163.com。
基金资助:
HUANG Xiaofan1(), LI Jiarui1, LIU Hui2, TANG Xiaoping1, WANG Ziyao1, WANG Tong1
Received:
2024-03-18
Revised:
2024-04-18
Published:
2024-07-25
Supported by:
摘要:
随着清洁能源的发展,新能源汽车逐步进入市场。作为新能源汽车的能量储存设备和重要的组成部分,动力电池的性能会随着使用时间的延长和使用条件的变化逐渐下降直至退役。退役后的动力电池可以应用于其他领域,以提高其全生命周期价值。建立梯次利用动力电池储能系统的生命周期评价(LCA)模型和全生命周期成本(LCC)模型。采用LCA法对磷酸铁锂电池从生产到回收5个阶段的环境影响进行计算,分析了4个场景下的全球变暖潜值(GWP)、细颗粒物形成(FPMF)、酸化潜值(TA)、海洋富营养化潜值(MEP)和化石资源稀缺值(FRS),并对能耗、充放电效率等参数进行了敏感性分析。LCC法通过计算系统的净现值(NPV)和平准化度电成本(LCOE)进行分析,对影响LCOE的参数如储能效率、放电深度等进行了敏感性分析。结果表明:退役电池应用于风电储能、采用湿法回收具有最佳的社会效益,其GWP仅为194;系统的NPV为-4 206.6万元,当电站使用寿命为15年时,LCOE为2.44 元/(kW·h)。定量分析和优化梯次利用动力电池储能系统的社会效益和经济效益对我国资源综合利用、环境保护均具有重要意义。
中图分类号:
黄晓凡, 李佳瑞, 刘晖, 汤效平, 王兹尧, 王彤. 梯次利用动力电池储能系统综合效益分析[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(7): 63-73.
HUANG Xiaofan, LI Jiarui, LIU Hui, TANG Xiaoping, WANG Ziyao, WANG Tong. Comprehensive benefit analysis on the cascade utilization of a power battery system[J]. Integrated Intelligent Energy, 2024, 46(7): 63-73.
表3
锂电池生产阶段清单
类别 | 材料名称 | 数值 | |
---|---|---|---|
输入 | 正极片制造流程 | 磷酸铁锂/kg | 2.67 |
正极导电碳/kg | 1.16 | ||
PVDF/kg | 0.12 | ||
NMP/kg | 0.12 | ||
去离子水/kg | 15.40 | ||
负极片制造流程 | 羧甲基纤维素钠(CMC)/kg | 0.02 | |
丁苯乳胶(SBR)/kg | 0.58 | ||
铜箔/kg | 1.00 | ||
石墨/kg | 0.07 | ||
装配流程 | 隔膜/kg | 0.02 | |
铝壳/kg | 0.67 | ||
聚对苯二甲酸乙二醇酯/kg | 0.02 | ||
BMS/kg | 0.16 | ||
水/m3 | 2.27 | ||
注液流程 | LiPF6/kg | 0.38 | |
DMC/kg | 1.07 | ||
碳酸乙烯酯(EC)/kg | 0.65 | ||
能源消耗 | 电力/(kW·h) | 35.50 | |
天然气/m3 | 1.67 | ||
运输 | 柴油重卡运输/(kg·km) | 3.30 | |
输出 | 废水处理 | 总废水量/kg | 12.60 |
化学需氧量(COD)/kg | 6.30×10-4 | ||
固体悬浮物(SS)/kg | 1.26×10-4 | ||
氨氮/kg | 9.58×10-5 | ||
总磷/kg | 2.58×10-6 | ||
废气排放 | CO/kg | 4.33×10-6 | |
SO2/kg | 1.75×10-5 | ||
非甲烷总烃/kg | 1.32×10-2 | ||
NOx/kg | 3.12×10-3 | ||
粉尘/kg | 4.19×10-4 | ||
产品 | LFP电池/kg | 9.38 |
[1] | 国家能源局. 加快发展可再生能源是我国中长期发展战略的重要选择[EB/OL].(2012-10-08) [2023-12-03]. http://www.nea.gov.cn/2012-10/08/c_131893162.htm. |
[2] |
张永新, 闫鹏领, 朱国栋. 电动汽车充电站站网互动运行优化技术研究与实践[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(6): 45-51.
doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2022.06.005 |
ZHANG Yongxin, YAN Pengling, ZHU Guodong. Research and practice on the EV station-to-grid interactive operation optimization technology[J]. Integrated Intelligent Energy, 2022, 44(6): 45-51.
doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2022.06.005 |
|
[3] | 陈洪亮, 徐海博, 孙瑞雪. 计及电动汽车移动储能动态电价的微电网优化调度研究[J]. 东北电力技术, 2024, 45(3):50-56. |
CHEN Hongliang, XU Haibo, SUN Ruixue. Research on optimal dispatching of microgrid considering dynamic electricity price of electric vehicles mobile energy storage[J]. Northeast Electric Power Technology, 2024, 45(3):50-56. | |
[4] | 李丽, 来小康, 慈松. 动力电池梯次利用与回收技术[M]. 北京: 科学出版社, 2020. |
[5] | 刘若桐, 李建林, 吕喆, 等. 退役动力电池应用潜力分析[J]. 电气技术, 2021, 22(8): 1-9. |
LIU Ruotong, LI Jianlin, LÜ Zhe, et al. Application potential analysis of decommissioned power batteries[J]. Electrical Engineering, 2021, 22(8): 1-9. | |
[6] | 李珊. 供需视角下中国动力电池梯次利用现状及展望[J]. 中国资源综合利用, 2022, 40(5):122-126. |
LI Shan. Current situation and prospects of cascade utilization of power batteries in china from the perspective of supply and demand[J]. China Resources Comprehensive Utilization, 2022, 40(5):122-126. | |
[7] |
于会群, 胡哲豪, 彭道刚, 等. 退役动力电池回收及其在储能系统中梯次利用关键技术[J]. 储能科学与技术, 2023, 12(5):1675-1685.
doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0036 |
YU Huiqun, HU Zhehao, PENG Daogang, et al. Key technologies for retired power battery recovery and its cascade utilization in energy storage systems[J]. Energy Storage Science and Technology, 2023, 12(5):1675-1685.
doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0036 |
|
[8] |
赵光金, 李博文, 胡玉霞, 等. 退役动力电池梯次利用技术及工程应用概述[J]. 储能科学与技术, 2023, 12(7):2319-2332.
doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0288 |
ZHAO Guangjin, LI Bowen, HU Yuxia, et al. Overview of the echelon utilization technology and engineering application of retired power batteries[J]. Energy Storage Science and Technology, 2023, 12(7):2319-2332.
doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0288 |
|
[9] | 中国汽车工业协会. 截至2021年底,全国新能源汽车保有量达784万辆,其中纯电动汽车保有量640万辆[EB/OL]. (2022-12-03)[2023-12-03]. http://www.caam.org.cn/chn/7/cate_120/con_5235354.html. |
[10] | 张国强, 徐艳梅. 新能源汽车政策工具运用的国际镜鉴与引申[J]. 改革, 2017(3):130-138. |
ZHANG Guoqiang, XU Yanmei. International mirror and extension of new energy vehicle policy tools[J]. Reform, 2017(3):130-138. | |
[11] | 陈力维, 高润泽. 我国新能源汽车技术发展现状分析[J]. 交通节能与环保, 2021, 17(6):14-19. |
CHEN Liwei, GAO Runze. Analysis on the current status of China's new energy vehicle technology development[J]. Transport Energy Conservation & Environmental Protection, 2021, 17(6):14-19. | |
[12] | 中华人民共和国工业和信息化部. 《汽车动力蓄电池行业规范条件》企业目录(第二批)[EB/OL]. (2016-01-20)[2023-12-03]. https://wap.miit.gov.cn/jgsj/zbys/wjfb/art/2020/art_23125569f914408aae4a039992c1c102.html. |
[13] | 李建林, 王哲, 许德智, 等. 退役动力电池梯次利用相关政策对比分析[J]. 现代电力, 2021, 38(3):316-324. |
LI Jianlin, WANG Zhe, XU Dezhi, et al. A comparative analysis of relevant policies is made on retired power batteries[J]. Modern Electric Power, 2021, 38(3):316-324. | |
[14] | 袁锡莲. 削峰填谷场景下的梯次电池储能系统经济评估研究[D]. 长沙: 湖南大学, 2021. |
YUAN Xilian. Research on economic evaluation of second-use battery energy storage system in the scene of peak load shaving[D]. Changsha: Hunan University, 2021. | |
[15] | 李娜, 刘喜梅, 白恺, 等. 梯次利用电池储能电站经济性评估方法研究[J]. 可再生能源, 2017, 35(6):926-932. |
LI Na, LIU Ximei, BAI Kai, et al. Research on the economic evaluation method of secondary battery energy storage[J]. Renewable Energy Resources, 2017, 35(6):926-932. | |
[16] |
李雄, 李培强. 梯次利用动力电池规模化应用经济性及经济边界分析[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(2):717-725.
doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2021.0487 |
LI Xiong, LI Peiqiang. Analysis of economics and economic boundaries of large-scale application of power batteries in cascade utilization[J]. Energy Storage Science and Technology, 2022, 11(2):717-725.
doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2021.0487 |
|
[17] | 齐凌霄. 基于退役动力电池梯次利用的用户侧储能系统容量配置及价值评估方法研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2020. |
QI Lingxiao. Research on capacity allocation and value evaluation method of user-side energy storage system based on second-use of retired power batteries[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2020. | |
[18] | 张婳. 计及梯次利用电池的储能优化规划[D]. 北京: 华北电力大学, 2017. |
ZHANG Hua. Energy storage optimization planning considering second-use batteries[D]. Beijing: North China Electric Power University, 2017. | |
[19] | 刘伟. 典型蓄电池生命周期评价研究——以铅酸蓄电池和锂离子电池为例[D]. 济南: 山东大学, 2017. |
LIU Wei. Life cycle assessment research of typical storage battery—A case study of lead acid battery and lithium ion battery[D]. Jinan: Shandong University, 2017. | |
[20] | 肖胜权. 基于全生命周期评价的动力电池环境效益研究[D]. 厦门: 厦门大学, 2019. |
XIAO Shengquan. Research on environmental benefit of power battery based on life cycle assessment[D]. Xiamen: Xiamen University, 2019. | |
[21] | 王琢璞. 新能源汽车动力电池回收利用潜力及生命周期评价[D]. 北京: 清华大学, 2018. |
WANG Zhuopu. Potential and life cycle assessment of recycling of power batteries for new energy vehicles[D]. Beijing: Tsinghua University, 2018. | |
[22] | WILSON N, MEIKLEJOHN E, OVERTON B, et al. A physical allocation method for comparative life cycle assessment: A case study of repurposing Australian electric vehicle batteries[J]. Resources, Conservation and Recycling, 2021, 174:105759. |
[23] | WU F, LI L, CRANDON L, et al. Environmental hotspots and greenhouse gas reduction potential for different lithium-ion battery recovery strategies[J]. Journal of Cleaner Production, 2022, 339:130697. |
[24] | QUAN J W, ZHAO S Q, SONG D M, et al. Comparative life cycle assessment of LFP and NCM batteries including the secondary use and different recycling technologies[J]. Science of the Total Environment, 2022, 819:153105. |
[25] | HAN X Q, LI Y X, NIE L, et al. Comparative life cycle greenhouse gas emissions assessment of battery energy storage technologies for grid applications[J]. Journal of Cleaner Production, 2023, 392:136251. |
[26] |
何沭纬, 韩颖慧, 徐文斌, 等. 不同能源策略下北京市私有机动车辆CO2排放系统仿真模拟[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(8): 26-35.
doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2023.08.004 |
HE Shuwei, HAN Yinghui, XU Wenbin, et al. Simulation for CO2 emissions from private vehicles in Beijing under different energy strategies[J]. Integrated Intelligent Energy, 2023, 45(8): 26-35.
doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2023.08.004 |
[1] | 俞胜, 周霞, 沈希澄, 戴剑丰, 刘增稷. 考虑网络攻击影响的源网荷储系统风险评估[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(5): 41-49. |
[2] | 龚钢军, 王路遥, 常卓越, 柳旭, 邢汇笛. 基于能源枢纽的综合能源信息物理系统安全防护架构研究[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(5): 65-72. |
[3] | 李成雲, 杨东升, 周博文, 杨波, 李广地. 基于数字孪生技术的新型电力系统数字化[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(2): 1-11. |
[4] | 何沭纬, 韩颖慧, 徐文斌, 张元勋, 单玉龙, 余运波. 不同能源策略下北京市私有机动车辆CO2排放系统仿真模拟[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(8): 26-35. |
[5] | 刘媛媛, 耿直, 张元峰, 张良, 韩昭, 张斌. 单井U型地埋管换热器传热特性与热渗耦合特性分析[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(4): 81-88. |
[6] | 杨正军, 梁士兴, 徐钢, 刘文毅, 王颖, 崔建卫. 风光互补电醇联产系统的容量优化配置[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(12): 71-78. |
[7] | 王开亭, 李小斌, 张红娜, 刘糁, 曲凯阳, 李凤臣. 集中供热系统中应用湍流减阻剂的节能减排综合性能评价[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(9): 40-50. |
[8] | 许阳森, 张磊, 毕磊. 中温质子导体固体氧化物燃料电池的发展与挑战[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(8): 68-74. |
[9] | 郭恒元, 冯小峰, 李国栋, 段志国, 李远征. 含制氢装置的机组组合与检修低碳协同优化研究[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(5): 78-87. |
[10] | 陈泽泓, 廖锷, 吴磊, 曹淇, 陈国强, 杜广瀚, 刘桂秀, 李根. 太阳能光热电站熔融盐管道支吊架应力分析[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(4): 85-91. |
[11] | 吴林芮, 刘璐, 孟瑜, 李岩, 胡南, 徐海龙, 陈美琦, 郑武康. 锌-空气电池阴极碳基催化剂材料研究进展[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(4): 65-70. |
[12] | 崔双双, 孙单勋. 分工况下风电机组各变量相关性研究[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(12): 49-55. |
[13] | 代江, 姜有泉, 田年杰, 赵倩, 赵翔宇. “双碳”目标下贵州电力调峰辅助服务市场设计与实践[J]. 华电技术, 2021, 43(9): 85-90. |
[14] | 李勇琦, 雷旗开, 王浩, 华思聪. 基于BP神经网络的梯次利用电池健康状态诊断[J]. 华电技术, 2021, 43(7): 42-46. |
[15] | 赵国涛, 钱国明, 王盛. “双碳”目标下绿色电力低碳发展的路径分析[J]. 华电技术, 2021, 43(6): 11-20. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||