[논문 리뷰] Optimizing Partial Power Processing for Second-Use Battery Energy Storage Systems.

Xiaofan Cui, Alireza Ramyar외 5명|arXiv (Cornell University)|2021. 06. 07.

Advanced Battery Technologies Research참고 문헌 12인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 이질적인 배터리 팩이 존재하는 상황에서도 변환기 레이팅과 비용을 줄이고 배터리 활용도를 극대화함으로써 재사용 배터리 에너지 저장 시스템(2-BESS)을 최적화하기 위해 라이트-스퍼스 히에라르카이컬 파셜 파워 프로세싱(LS-HiPPP) 아키텍처를 제안한다. 통계적 모델링을 통해 배터리 파워 이질성을 기반으로 계층적 아키텍처에 걸쳐 전력 변환기를 전략적으로 분할함으로써, 기존의 파셜 파워 프로세싱(C-PPP)에 비해 더 높은 시스템 효율성과 더 나은 비용-성능 트레이드오프를 달성한다.

ABSTRACT

Repurposing automotive batteries to second-use battery energy storage systems (2-BESS) may have environmental and economic benefits. The challenge with second-use batteries is the uncertainty and diversity of the expected packs in terms of their chemistry, capacity and remaining useful life. This paper introduces a new strategy to optimize 2-BESS performance despite the diversity or heterogeneity of individual batteries while reducing the cost of power conversion. In this paper, the statistical distribution of the power heterogeneity in the supply of batteries is considered when optimizing the choice of power converters and designing the power flow within the battery energy storage system (BESS) to maximize battery utilization. By leveraging a new lite-sparse hierarchical partial power processing (LS-HiPPP) approach, we show a hierarchy in partial power processing (PPP) partitions power converters to a) significantly reduce converter ratings, b) process less power to achieve high system efficiency with lower cost (lower efficiency) converters, and c) take advantage of economies of scale by requiring only a minimal number of sets of identical converters. The results demonstrate that LS-HiPPP architectures offer the best tradeoff between battery utilization and converter cost and had higher system efficiency than conventional partial power processing (C-PPP) in all cases.

연구 동기 및 목표

• 다양한 화학 조성, 용량, 잔여 수명을 가진 이질적인 배터리 팩으로 인한 성능 저하와 비용 비효율성 문제를 해결한다.
• 지능적인 전력 분할을 통해 유일한 변환기 유형 수를 최소화하고 변환기 레이팅을 낮춤으로써 2-BESS의 전력 변환 비용과 복잡성을 감소시킨다.
• 시스템 설계 단계에서 도착하는 재사용 배터리 팩 간의 전력 이질성의 통계적 분포를 고려하여 2-BESS에서의 배터리 활용도를 극대화한다.
• 기존의 파셜 파워 프로세싱(C-PPP) 아키텍처에 비해 더 나은 시스템 효율성과 변환기 비용 간 트레이드오프를 달성한다.
• 오직 최소한의 동일한 변환기 세트를 사용함으로써 스케일러블한 2-BESS 구현을 가능하게 한다.

제안 방법

• 다중 수준으로 전력 변환기를 계층적으로 분할하여 개별 변환기의 레이팅을 낮추는 라이트-스퍼스 히에라르카이컬 파셜 파워 프로세싱(LS-HiPPP) 아키텍처를 개발한다.
• 도착하는 재사용 배터리 팩의 전력 이질성의 통계적 분포를 모델링하여 최적의 변환기 선택 및 전력 흐름 설계에 기여한다.
• 계층적 아키텍처를 적용하여 전력 처리 작업을 배분함으로써 오직 최소한의 동일한 변환기 유형만 사용되도록 하여 규모의 경제를 실현한다.
• BESS 내부의 전력 흐름을 설계하여 높은 효율성의 변환기를 통해 필수적인 전력만 처리함으로써 총 전력 손실과 비용을 감소시킨다.
• 시스템 수준 설계에 배터리 팩 변동성의 통계 분석을 통합하여 다양한 배터리 입력에 대해 견고한 성능을 확보한다.
• 총 변환기 레이팅을 최소화하면서도 높은 시스템 효율성과 최대한의 배터리 활용도를 유지하는 방식으로 시스템을 최적화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 재사용 배터리 팩의 통계적 변동성과 이질성에 대응하기 위해 2-BESS에서 파셜 파워 프로세싱을 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ2 어떤 아키텍처 구성이 2-BESS에서 변환기 레이팅을 낮추고 시스템 비용을 감소시키면서도 높은 효율성을 유지할 수 있는가?
• RQ3 LS-HiPPP 아키텍처는 기존의 파셜 파워 프로세싱(C-PPP)에 비해 시스템 효율성과 배터리 활용도를 얼마나 향상시키는가?
• RQ4 오직 최소한의 동일한 전력 변환기 세트를 사용하여 2-BESS 시스템에서 확장성과 비용 절감을 달성할 수 있는가?
• RQ5 배터리 전력 이질성의 통계적 분포를 고려할 경우 전체 시스템 성능과 변환기 크기 설계에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 모든 시험 환경에서 LS-HiPPP 아키텍처는 기존의 파셜 파워 프로세싱(C-PPP)에 비해 더 높은 시스템 효율성을 달성한다.
• 계층적 전력 분할 덕분에 LS-HiPPP에서는 변환기 레이팅이 크게 감소하여 각 변환기당 필요로 하는 전력 용량이 낮아진다.
• 오직 최소한의 동일한 변환기 세트를 사용함으로써 규모의 경제를 실현하여 전체 시스템 비용이 감소한다.
• 재사용 배터리 팩의 전력 이질성 통계적 분포에 적응함으로써 이 방법은 효과적으로 배터리 활용도를 극대화한다.
• 다른 아키텍처에 비해 LS-HiPPP가 배터리 활용도와 변환기 비용 간 최상의 트레이드오프를 제공한다.
• 다양한 배터리 화학 조성과 수명 상태를 가진 팩의 전력을 처리하는 데서도 시스템은 높은 효율성을 유지한다.