Исследование деградации аккумуляторов в составе тяговой установки карьерных самосвалов

Представлены результаты испытаний литий-железо-фосфатных (LFP) ячеек, целью которых является получение модели старения тяговой аккумуляторной батареи (ТАБ) в составе привода электрического карьерного самосвала. Рассмотрен тренд модернизации транспортных средств, применяемых в горном деле, с учетом внедрения электрохимических накопителей энергии в состав тяговой установки. Проведен анализ токовых нагрузок, возникающих при работе в карьере. На основе полученных данных сформирована матрица эксперимента, включающая в себя факторы деградации: токи в режимах заряда и разряда, а также частота изменения режима, характеризуемая длительностью времени под тягой. Проведена серия тестов на специализированном стенде, формирующем необходимую форму тока, а также поддерживающем одновременное тестирование до 30 ячеек. Для всех опытов велась запись текущих токов, напряжения и температуры ячейки. По результатам тестирований построены кривые деградации ячеек для различных режимов нагрузки. Выявлено, что наибольшему износу подвержены ячейки, нагруженные большими токами тяги, торможения и длительностью режима тяги, тогда как наименьшему — длительное воздействие малого тока тяги с малым током торможения. Полученные результаты могут быть применены для более точного прогноза степени деградации ТАБ, а также оптимизации алгоритмов системы управления батареей.

Дедов С. И., Штанг А. А., Абрамов Е. Ю. Исследование деградации аккумуляторов в составе тяговой установки карьерных самосвалов // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 12-2. — С. 102—114. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_122_0_102.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и ГФЕН Китая в рамках научного проекта №20-58-53055 — «Исследование влияния форсированных и тяжелых циклических режимов заряда и разряда на физико-химические характеристики функциональных материалов и ресурса литиевых аккумуляторов».

Дедов Сергей Игоревич¹ — ассистент, e-mail: dedov@corp.nstu.ru, ORCID ID: 0000-0003-4750-3927;
Штанг Александр Александрович¹ — канд. техн. наук, доцент, e-mail: shtang@corp.nstu.ru, ORCID ID: 0000-0001-9772-1784;
Абрамов Евгений Юрьевич — ассистент, e-mail: e.abramov@corp.nstu.ru, ORCID ID: 0000-0002-5013-3288;
¹ Новосибирский государственный технический университет.

Дедов С. И., e-mail: dedov@corp.nstu.ru.

1. Степаненко В. П. К вопросу повышения ресурсосбережения на автономных электростанциях в Республике Саха (Якутия) // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2018. — № 6. — С. 62–68. DOI: 10.25018/0236-1493-2018-6-0−62−68.

2. Беклемишев А. М. Исследования влияния потерь мощности в трехфазных асинхронных электродвигателях на затраты электроэнергии при сооружении геологоразведочных скважин // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2018. — № S53. — C. 20–30. DOI: 10.25018/0236-1493-2018-12-53-20-30.

3. Dubaniewicz T. H., Zlochower I., Barone T., Thomas R., Yuan L. Thermal Runaway Pressures of Iron Phosphate Lithium-Ion Cells as a Function of Free Space Within Sealed Enclosures // Mining, Metallurgy & Exploration. 2020, no. 38(1), pp. 539–547. DOI: 10.1007/ s42461-020-00349-9.

4. Shurov N. I., Dedov S. I., Shtang A. A. Determination of the combined power source parameters in a hybrid small class share taxi based on modelling energy consumption process // Journal of Physics: Conference Series. 2020, vol. 1661, p. 8. DOI: 10.1088/1742−6596/1661/1/012193.

5. Feng Y., Dong Z., Yang J., Cheng, R. Performance modeling and cost-benefit analysis of hybrid electric mining trucks // 2016 12th IEEE/ASME International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications (MESA). 2016, pp. 1–6. DOI: 10.1109/ mesa.2016.7587102.

6. Zhou M., Gao Z., Zhang H. Research on regenerative braking control strategy of hybrid electric vehicle // Proceedings of 2011 6th International Forum on Strategic Technology. 2011. DOI: 10.1109/ifost.2011.6021027.

7. Zhang W., Yang J., Zhang W., & Ma F. Research on Regenerative Braking of Pure Electric Mining Dump Truck // World Electric Vehicle Journal. 2019, vol. 10, no. 2, p. 39. DOI: 10.3390/wevj10020039.

8. De Hoog, J., Timmermans, J.-M., Ioan-Stroe D., Swierczynski M., Jaguemont J., Goutam S., Van Den Bossche P. Combined cycling and calendar capacity fade modeling of a Nickel-Manganese-Cobalt Oxide Cell with real-life profile validation // Applied Energy. 2017, vol. 200, pp. 47–61. DOI: 10.1016/j.apenergy.2017.05.018.

9. Petit M., Prada E., Sauvant-Moynot V. Development of an empirical aging model for Li-ion batteries and application to assess the impact of Vehicle-to-Grid strategies on battery lifetime // Applied Energy. 2016, vol. 172, pp. 398–407. DOI: https://doi.org/10.1016/j. apenergy.2016.03.119.

10. Schimpe M., von Kuepach M. E., Naumann M., Hesse H. C., Smith K., Jossen A. Comprehensive Modeling of Temperature-Dependent Degradation Mechanisms in Lithium Iron Phosphate Batteries // Journal of The Electrochemical Society. 2018, vol. 165, no. 2, pp. A181–A193. DOI: 10.1149/2.1181714jes.

11. Reniers J. M., Mulder G., Ober-Blöbaum S., Howey D. A. Improving optimal control of grid-connected lithium-ion batteries through more accurate battery and degradation modelling // Journal of Power Sources. 2018, vol. 379, pp. 91–102. DOI: 10.1016/j. jpowsour.2018.01.004.

12. Smith K., Saxon A., Keyser M., Lundstrom B., Ziwei C., Roc, A. Life prediction model for grid-connected Li-ion battery energy storage system // 2017 American Control Conference (ACC). 2017. DOI: 10.23919/acc.2017.7963578.

13. Barré A., Deguilhem B., Grolleau S., Gérard M., Suard F., Riu D. A review on lithium-ion battery ageing mechanisms and estimations for automotive applications // Journal of Power Sources. 2013, vol. 241, pp. 680–689. DOI: https://doi.org/10.1016/j. jpowsour.2013.05.040.

14. Su C., Chen H. J. A review on prognostics approaches for remaining useful life of lithium-ion battery // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2017, vol. 93,012040. DOI: https://doi.org/10.1088/1755−1315/93/1/012040.

15. Goebel K., Saha B., Saxena A., Celaya J., Christophersen J. Prognostics in Battery Health Management // IEEE Instrumentation & Measurement Magazine. 2008, vol. 11, no. 4, pp. 33–40. DOI: https://doi.org/10.1109/mim.2008.4579269.

16. Hussein A. A. Capacity Fade Estimation in Electric Vehicle Li-Ion Batteries Using Artificial Neural Networks // IEEE Transactions on Industry Applications. 2015, vol. 51, no. 3, pp. 2321–2330. DOI: https://doi.org/10.1109/tia.2014.2365152.

17. Nuhic A., Terzimehic T., Soczka-Guth T., Buchholz M., Dietmayer K., Health diagnosis and remaining useful life prognostics of lithium-ion batteries using data driven methods // Journal of Power Sources. 2013, no. 239, pp. 680–688. DOI: 10.1016/j.jpowsour.2012.11.146.

18. Zhang J., & Lee J. A review on prognostics and health monitoring of Li-ion battery // Journal of Power Sources. 2011, no. 196(15), 6007−14. DOI: 10.1016/j. jpowsour.2011.03.101.

19. Spotnitz R. Simulation of capacity fade in lithium-ion batteries // Journal of Power Sources. 2003, vol. 113, no. 1, pp. 72–80. DOI: 10.1016/s0378−7753(02)00490−1.

20. Zhou W. Effects of external mechanical loading on stress generation during lithiation in Li-ion battery electrodes // Electrochimica Acta. 2015, vol. 185, pp. 28–33. DOI: 10.1016/j. electacta.2015.10.097.

21. Щуров Н. И., Штанг А. А., Дедов С. И., Сяоган У. Анализ влияния режимов движения электромобилей на процесс старения тяговых аккумуляторов на основе цикла WLTC // Журнал СФУ. Техника и технологии. — 2020. — С. 977–990. DOI: https://doi. org/10.17516/1999−494x-0279.

22. Abramov E. Y., Dedov S. I. Laboratory facility development for studying the heavy charge and discharge modes effect on the degradation of lithium-ion batteries // Journal of Physics: Conference Series. 2021, vol. 2032, no. 1,012092. DOI: 10.1088/1742−6596/2032/1/012092.