Новая вычислительная модель показывает, как разные режимы работы влияют на срок службы систем хранения энергии, позволяя проектировать более долговечные и дешёвые аккумуляторные станции
Исследователи из Национальной лаборатории Ок-Ридж (ORNL) Министерства энергетики США создали вычислительную модель, позволяющую всего за несколько дней спрогнозировать износ крупномасштабных систем хранения энергии после тысяч циклов эксплуатации. Ранее подобные оценки требовали длительных и дорогостоящих натурных испытаний, занимавших недели.
Разработка объединяет методы физического моделирования литий-ионных аккумуляторов с мощностями высокопроизводительных вычислительных систем. Алгоритм сначала оценивает деградацию отдельных ячеек, после чего масштабирует данные до уровня целых модулей и комплексных энергетических станций. Подобный подход дает возможность одновременно анализировать поведение более 10 000 аккумуляторных элементов с различными химическими составами.
В ходе проверки эффективности модели ученые протестировали ее на двух типичных сценариях работы сетевых накопителей. В первом случае батареи использовались для быстрой компенсации колебаний частоты в электросети путем отдачи небольших объемов энергии каждые несколько секунд. Во втором режиме системы применялись для накопления электричества во время низкого спроса и выдачи в пиковые периоды, что помогает оптимизировать затраты.
Результаты моделирования подтвердили, что именно глубокие циклы заряда и разряда, характерные для стратегий экономии, вызывают наиболее значительный износ аккумуляторов. В то же время частые, но неглубокие циклы при стабилизации частоты сети запускают иные механизмы деградации, которые оказываются менее губительными для компонентов батарей.
Анализ также продемонстрировал, что мультизадачное использование станций позволяет достичь оптимального баланса между сроком службы оборудования и его экономической эффективностью. Было установлено, что деградация происходит неравномерно, а скорость износа напрямую зависит как от характера нагрузок, так и от архитектуры системы — особенно существенные различия наблюдаются в низковольтных конфигурациях.
Команда ученых уже работает над адаптацией модели для других типов аккумуляторов, учета различных температурных режимов и анализа батарей, имеющих начальную степень износа. В ближайшем будущем технологию планируют задействовать при проектировании энергетических систем для дата-центров, поддерживающих работу алгоритмов искусственного интеллекта.
По мнению разработчиков, внедрение таких методик поможет существенно сократить потребность в дорогостоящем тестировании и снизить итоговую стоимость обслуживания систем хранения энергии. На текущий момент специалистам удалось создать фундаментальную модель, способную сократить время расчетов деградации с нескольких дней до считанных часов.
