[논문 리뷰] Digital twin of a MWh-scale grid battery system for efficiency and degradation analysis

Jorn M. Reniers, David A. Howey|arXiv (Cornell University)|2022. 06. 21.

Advanced Battery Technologies Research인용 수 8

한 줄 요약

이 연구는 18,900개의 개별적으로 모델링된 세포를 포함한 1 MWh 규모의 전력망용 리튬이온 배터리 시스템에 대해 고정밀 디지털 트윈을 개발한다. 이는 전기화학적, 열적, 전력 전자 동역학을 통합한다. 연구 결과, 세포 간의 열화 변동성이 장기적으로 시스템 성능을 지배하는 것으로 드러났으며, 온오프 방식에 비해 비례형 열관리가 효율성과 이용 가능한 에너지를 각각 5%-포인트 향상시켜 장기적인 전력망 배터리 성능에서 열관리가 핵심 설계 요소임을 입증한다.

ABSTRACT

Large-scale grid-connected lithium-ion batteries are increasingly being deployed to support renewable energy roll-out on the power grid. These battery systems consist of thousands of individual cells and various ancillary systems for monitoring and control. Although many studies have focused on the behaviour of single lithium-ion cells, the impact of system design choices and ancillary system controls on long-term degradation and efficiency of system, containing thousands of cells, has rarely been considered in detail. Here, we simulate a 1 MWh grid battery system consisting of 18900 individual cells, each represented by a separate electrochemical model, as well as the thermal management system and power electronic converters. Simulations of the impact of cell-to-cell variability, thermal effects, and degradation effects were run for up to 10000 cycles and 10 years. It is shown that electrical contact resistances and cell-to-cell variations in initial capacity and resistance have a smaller effect on performance than previously thought. Instead, the variation in degradation rate of individual cells dominates the system behaviour over the lifetime. The importance of careful thermal management system control is demonstrated, with proportional control improving overall efficiency by 5 %-pts over on-off methods, also increasing the total usable energy of the battery by 5 %-pts after 10 years.

연구 동기 및 목표

• 실제 세포 간 변동성과 시스템 수준 제어 조건 하에서 대규모 전력망 배터리 시스템의 장기 성능을 조사한다.
• 전기적 접촉 저항과 초기 세포 파ameter의 변동성이 시스템 효율성과 열화에 미치는 영향을 정량화한다.
• 10년 수명 동안 라운드트립 효율성, 열화, 이용 가능한 에너지에 영향을 미치는 다양한 열관리 시스템 제어 전략을 평가한다.
• 수천 개의 세포를 개별 전기화학적 및 열역학적 동역학으로 시뮬레이션할 수 있는 확장 가능한 물리 기반 디지털 트윈 모델을 개발한다.
• 장기적인 성능와 경제성에 가장 큰 영향을 미치는 시스템 설계 및 제어 파ameter를 규명한다.

제안 방법

• 전기화학적 모델을 기반으로 한 물리 기반 모델을 사용해 18,900개의 개별 리튬이온 세포를 시뮬레이션하며, 열화 및 열적 영향을 통합한다.
• 전력 전자 변환기, 열관리 시스템, 전기적 연결부의 세부 모델을 접촉 저항과 함께 통합한다.
• 다중물리 연성 프레임워크를 적용하여 전체 시스템의 전류 분포, 열 기울기, 전압 역학을 시뮬레이션한다.
• 실제 전력망 배터리 구성과 유사한 계층적 배터리 아키텍처 모델(세포 → 블록 → 모듈 → 랙 → 케비닛)을 사용한다.
• 다섯 가지의 다른 열관리 제어 전략을 구현: 온오프, 비례형, 임계값 기반 방법으로, 활성화 온도를 다양하게 설정한다.
• 10,000 사이클 및 10년 간의 시뮬레이션을 수행하여 다양한 제어 및 변동성 조건 하에서 효율성, 열화, 이용 가능한 에너지의 변화를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 초기 용량과 저항의 세포 간 변동성이 1 MWh 배터리 시스템의 수준에서 시스템 효율성과 열화에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 대규모 배터리 팩에서 전기적 접촉 저항이 전류 분포와 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 다른 열관리 제어 전략(온오프 대비 비례형)이 라운드트립 효율성과 장기적 열화에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 초기 파ameter 변동성에 비해 개별 세포의 열화 속도 변동성이 장기적으로 시스템 성능에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
• RQ5 전력망 규모의 배터리 시스템에서 열관리 에너지 소비, 열화, 이용 가능한 에너지 간의 상충 관계는 어떠한가?

주요 결과

• 전기적 접촉 저항과 초기 세포 파ameter의 변동성(용량 및 저항)은 소규모 연구에서 예상한 것보다 전체 시스템 효율성과 열화에 미치는 영향이 미미하다.
• 개별 세포의 열화 속도 변동성이 10년 수명 동안 시스템 성능에 가장 큰 영향을 미치며, 점차 세포 간 용량 격차가 커지는 원인이 된다.
• 비례형 열관리는 온오프 제어 방식에 비해 10년 후 열화를 감소시키고 라운드트립 효율성을 5%-포인트 향상시키며, 이용 가능한 에너지를 5%-포인트 증가시킨다.
• 온오프 열관리 방식은 충전 에너지의 약 8%를 소비하며, 평균 용량 열화를 7%-포인트 증가시키고 이용 가능한 에너지를 5%-포인트 감소시켜 최적의 비례형 제어에 비해 열악한 성능을 보인다.
• 가장 효율적인 열관리 시스템 설계는 온도 비균일성을 낮추기 위해 충전 에너지의 약 20%를 소비하지만, 경제적으로 타당하지 않다.
• 냉각 시스템의 작동을 연기하면 냉각 전력 소비를 줄여 일시적으로 이용 가능한 에너지를 증가시킬 수 있지만, 이는 장기적으로는 열화를 증가시키며 지속 가능하지 않다.