电如何将电池系统整包做梯次利用？

这个问题，想起来容易做起来难。每个细致的环节，都需要进行仔细推敲，特别是做分析评估的时候，需要和很多的技术变量、经济变量还有场景方面进行细致的核算。一算么，整个事情很容易得不出来细致得结果。

 

在单体=>模组过程中，我们会记录相应的信息，获取初始不一致性。而在车辆往私人市场使用过程中，由于系统性的分类，这里面产生了大量的差异的地方，也会对电池本身造成很大的差异。

 

 

 

不管是通过内部的 BMS 记录的 SOH 和电池在过程中使用的滥用数据组还是采取实时数据检测，我们获取的还是一个相对宽泛的结果。

 

 

关于 SOH 特别是容量估计的算法，每家企业都在不断的更新，不断的数据积累是可以获取更准确的估计算法，来评估实际的容量衰减和可使用的特性情况，特别是 DCR 的衰变

 

 

但这个事情，还是有个大问题，我们电池包拆还是不拆呢？如果拆，基于 BMS 和云端的数据进行分类之后，到模组层面进行分选，这里面也存在大量的工作，特别是分散的工作。现在看到乘用车方面的内容，以 BMW 和 Daimler 等几家之前投入的一批 BEV 的电池都是按照整包的情况进行一些演示性的

 

 

 

1 个 Pack 20~30Kwh

 

 

700 个 Pack，15MWh

 

宝马将 i3 替换下来的约 700 组汽车动力电池集合到该储能厂，形成一套电池系统，用于储存电网低峰时段的电量，用电高峰或发电量低时再进行电量输出

 

 

数百个电池包，3MWh~12Mwh

 

Dutch grid-scale electrical equipment and integration company, Alfen, has delivered a 3MW wind power-integrating energy storage system using BMW car batteries, in the central Netherlands.

the Pen y Cymoedd wind farm, which reached its full generation capacity earlier this month, equipped with up to 1,000 lithium-ion batteries each with a capacity of 33kWh and using the same battery technology as that used within the i3 car.

 

短期内，从较少量的数百和数千的来看，是不拆包合算。

 

 

9 个包一组，来做相对较小的储能系统

 

这里如果存在不一致，或者空间的原因，也可以进行模组重组

 

 

这个模组是三个成组，两个比一下这个架子的利用率还有从液冷切换到风冷的使用模式，还是值得尝试的

 

1800 of a total of 3240 of the battery modules reserved for the third-generation smart electric drive vehicle fleet were pooled to form a stationary accumulator at the enercity site in Herrenhausen, and prequalified to provide primary control power (PCP) by the transmission system operator (TSO) responsible, TenneT. The system is thus already placing an output of 5 MW at the disposal of the electricity market. The completion of the entire system with a total storage capacity of 17.4 MWh is planned for the first quarter of 2018.

这个电池系统先要取出，然后进行重组配对，放电均衡调平

 

 

 

这里面实际的问题也比较多，主要是用原来的 BMS 打理诸多模组并联还是存在困难，这个 BMS 也从 CAN 切换到新的基于类似以太网的集中式运算

 

 

 

 

基于这些旧电池怎么管控，把大量的数据收集上来统一进行管控，再弄个强大的计算平台统一管控甚至上面跑电池管理的 AI 是个好主意不？