Co je prediktivní údržba?

Prediktivní údržba znamená zachytit problémy s bateriemi dříve, než se změní v drahé problémy. Tento koncept se často promítá do prodejních prezentací, ale skutečná práce zahrnuje zírání na křivky napětí a dohadování se s vaším prodejcem BMS o tom, proč se jejich výstrahy spouštějí ve 3 hodiny ráno.

Lithium-iontové články neodumírají náhle. Dávají varování. Trik je vědět, co hledat.

Článek ztrácející kapacitu začne vykazovat nižší napětí při stejném stavu nabití ve srovnání se svými sousedy. Zpočátku možná 20 milivoltů. Pokud kontrolujete pouze data na-úrovni balíčku, snadno přehlédnete. O tři měsíce později je tato mezera 80 milivoltů a nyní vás bolí hlava z tepelného managementu, protože jedna buňka pracuje tvrději než ostatní.

Dalším velkým je tečení vnitřního odporu. Loni na jaře jsme vytáhli modul z mřížkového skladovacího systému, který fungoval čtyři roky. Na papíře vypadaly buňky dobře. Kapacita byla stále na 84 %. Ale vnitřní odpor DC se vyšplhal z 1,2 miliohmů na 2,8 miliohmů. Tento modul vypouštěl teplo do svých sousedů pokaždé, když systém reagoval na volání regulace frekvence.

Li-ion motion during the charge (a) and discharge (b) process.

Každý systém správy baterie shromažďuje napětí, proud a teplotu. Ta část je snadná. Užitečné věci pocházejí z toho, co s těmito daty v průběhu času děláte.

Rychlost slábnutí kapacity vám řekne více než absolutní kapacita. Buňka, která klesla ze 100 % na 94 % v roce jedna a poté na 91 % v roce dva, se chová normálně. Buňka, která se osmnáct měsíců držela na 97 % a pak za tři měsíce klesla na 88 %, má něco vnitřně špatně. Možná se konečně dohnala výrobní vada. Možná se to uvařilo během vlny veder, když byl systém HVAC mimo provoz kvůli údržbě.

Coulombická účinnost je důležitá pro buňky, které často cyklují. Síťové úložné systémy mohou zaznamenat 300 cyklů ročně. Rozbočovač pro rychlé nabíjení EV může protlačit články až 500 nebo 600. Pokud článek vrací 99,1 % z toho, co jste vložili místo 99,7 %, něco vnitřně spotřebovává lithium. Obvykle růst SEI. Někdy lithiové pokovování, pokud se baterie nabila v chladném počasí bez řádného předehřátí.

Viděl jsem více poruch baterií, které byly obviňovány ze špatných článků, když skutečnou příčinou byla špatná tepelná konstrukce. Skříň na přímém odpoledním slunci. Chladicí ventilátor, který selhal a dva týdny si toho nikdo nevšiml. Sací otvory ucpané prachem ze skladu.

Teplota článků během nabíjení je důležitější než okolní teplota. Nabíjení baterie při 0,5 C může běžet o 8 nebo 10 stupňů Celsia nad okolní teplotu. Ten samý balíček při 1C by mohl zasáhnout 20 stupňů výše. Nyní to vynásobte ve stovkách cyklů.

Měli jsme zákazníka v Nevadě, který si stěžoval na předčasnou ztrátu kapacity ve druhém roce provozu. Ukázalo se, že jejich zařízení je obráceno na západ. Pozdní odpoledne letní slunce zahřálo jižní konec jejich bateriové místnosti na 95 stupňů F, zatímco severní konec měl teplotu 78 stupňů F. Články na horkém konci stárly téměř dvakrát rychleji. Prediktivní údržba zachytila odchylku, ale v době, kdy se někdo vážně podíval na data, už byla škoda napáchaná.

Spuštění elektrochemické impedanční spektroskopie na živém systému není pro většinu operátorů praktické. Zařízení stojí skutečné peníze a potřebujete někoho, kdo ví, jak interpretovat výsledky.

Většina webů místo toho sleduje DC odpor během normálního provozu. Změřte pokles napětí při zatížení. Porovnejte to se základními měřeními z uvedení do provozu. Buňka vykazující o 40 % vyšší odpor než její sousedé vám něco říká.

Některé platformy BMS počítají odpor automaticky z událostí nabíjení a vybíjení. Přesnost se liší. Viděl jsem systémy, které to dotáhnou do 5 % a systémy, které vám dávají odpadky, protože odebírají vzorky ve špatných okamžicích cyklu.

BMS operation inside the EV.

80% práh zdravotního stavu se všude opakuje, jako by sestoupil z hory na kamenných deskách. Skutečná rozhodnutí o nahrazení jsou komplikovanější.

Síťový úložný systém, který dostává zaplaceno za kapacitu, může vyměnit moduly o 82 %, protože ztráta příjmů ze sníženého výkonu převyšuje náklady na modul. Instalace záložního napájení v datovém centru může vybít články až na 70 %, protože se během výpadků vybijí jen několikrát za rok.

Záruční podmínky řídí mnoho rozhodnutí. Většina výrobců článků zaručuje 70% nebo 80% kapacitu při určitém počtu cyklů. Pokud vaše data ukazují, že modul klesne pod hranici záruky o šest měsíců dříve, bude rozhovor s vaším dodavatelem mnohem zajímavější.

Velcí hráči prodávají analytické balíčky, které slibují strojové učení a statistiky-řízené umělou inteligencí. Něco z toho je užitečné. Hodně z toho jsou trendové linie s efektní grafikou.

Co ve skutečnosti pomáhá, je mít historická data uspořádaná způsobem, který vám umožní porovnávat podobné systémy. Pokud provozujete patnáct stejných bateriových kontejnerů a jeden z nich stárne rychleji než ostatní, chcete to vědět. Pokud buňka šarže 2847 od vašeho dodavatele vykazuje problémy na více místech, opravdu to chcete vědět.

Požadavky na ukládání dat nejsou triviální. Protokolování na-úrovni buňky v-sekundových intervalech generuje přibližně 2 gigabajty na megawatt-hodinu za rok. Většina operátorů provádí vzorky méně často, aby udržely nízké náklady na úložiště, ale pak vám unikají přechodné události.

General flowchart of the BMS.

Prediktivní údržba nemůže opravit špatné buňky. Nemůže napravit tepelné poškození. Nemůže nahradit zařízení, které bylo špatně navrženo.

Co může udělat, je poskytnout vám čas na přípravu. Modul, který by selhal během události letní špičky, místo toho selže během plánovaného období údržby v dubnu. Tento rozdíl vám může ušetřit penále nebo pojistné plnění.

Stránky, které získávají skutečnou hodnotu z prediktivní údržby, jsou ty, které skutečně jednají na základě dat. Procházel jsem zařízeními s krásnými přístrojovými deskami zobrazujícími všechny druhy varování, na které se nikdo celé měsíce nepodíval. To není prediktivní údržba. To je drahé hromadění dat.