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业务专题|潜心动力蓄电池残余价值评估研究,助力综合利用产业健康可持续发展


近年来,我国动力蓄电池即将进入规模化退役,如未经规范回收处置,则存在安全、环境及资源隐患。政府部门相继出台一系列政策规范,提出先梯次利用后再生利用。从行业现状来看,磷酸铁锂电池退役量占比较大(目前约90%),然而其再生利用经济性较差,需通过梯次利用提升其回收价值。目前,动力蓄电池梯次利用面临残值评估技术匮乏,试验检测成本较高等问题。基于大数据构建面向多种梯次利用场景的残值评估模型,对推动梯次利用产业与新能源汽车产业的协调与可持续发展,加快生态文明建设和培育绿色发展新动能具有重要意义。
自2016年起,中汽数据有限公司(以下简称“中汽数据”)支撑工业和信息化部开展动力蓄电池回收利用溯源国家管理平台建设研究,通过与新能源汽车动力蓄电池产业链上下游企业紧密合作,建立了全产业回收利用溯源数据体系;依托联合国工业发展组织(UNIDO)委托的全球环境基金(GEF)“新能源汽车退役动力电池梯次利用残余价值评估体系研究”等多项课题研究,构建了“需求分析-模型建立-试验验证”的残余价值评估迭代优化研究方案。


动力蓄电池残余价值评估研究方案
【动力蓄电池残余价值评估迭代优化研究方案】
(1)不同梯次利用场景差异化需求分析
退役动力蓄电池梯次利用产品目前已在通信基站备电、分布式储能及低速动力三大领域形成规模化应用。基于不同梯次利用领域在使用频次、充放电倍率、充放电深度、使用环境等方面的显著区别,研究分析不同应用场景下的梯次利用电池产品差异化需求;通过历史数据拟合分析,选取涵盖初始容量、充放电倍率、电池温度、故障频次等30余项易操作、影响度高、普适性强的影响因子作为基础指标,研究形成健康状态SOH、可靠性、一致性、剩余寿命四项二级指标。

不同梯次利用领域的差异化需求分析
(2)退役动力蓄电池残余价值评估模型研究
基于动力蓄电池全生命周期数据库的大数据挖掘分析,考虑动力蓄电池各因素对残余价值的综合影响机理和权重,采用加权迭代等非线性回归建模、神经网络等算法,结合不同二级指标在评价方式、影响因子、数据形式等方面的差异,建立4项二级指标评估模型;基于残余价值综合评估模式,结合4项模型的不同阈值,研究指数转换公式,实现归一化处理;结合备电、储能、低速车等不同应用场景差异化需求,研究建立适用于主流梯次利用场景的退役动力蓄电池残值评估模型。
(3)退役动力蓄电池残值评估模型试验验证
为验证残余价值评估模型精度,中汽数据通过购置装配于广州地区新能源汽车上的退役动力蓄电池,对模型核心指标SOH的准确度进行验证,通过外观检测、剩余容量及内阻等相关测试内容获取了实际检测数据,并将该动力蓄电池的历史数据代入模型进行评估,得出SOH评估准确度近90%。

退役动力蓄电池残值评估验证测试
一直以来,中汽数据在动力蓄电池回收利用管理政策研究与政府支撑工作基础上,围绕行业数据挖掘与分析、商业模式探索与推广、共性技术研究与创新、平台工具开发与应用等方面为行业提供一站式解决方案。下一步,中汽数据将继续依托动力蓄电池全生命周期数据库资源优势,持续推进动力蓄电池残余价值评估等动力蓄电池综合利用关键共性技术研究,为动力蓄电池回收利用产业链上下游企业提供专业、高效的技术支撑服务,与行业一道共同推动动力蓄电池综合利用技术升级,促进动力蓄电池综合利用行业规范化、高值化发展。

有害物质一致性抽查