Erfahren Sie, wie Sie Ihre Energiespeicher mit einer genauen Ladezustandsabschätzung optimieren können
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Erfahren Sie, wie Sie Ihre Energiespeicher mit einer genauen Ladezustandsabschätzung optimieren können
Eine korrekte Zustandseinschätzung von Batterien ist in allen Fällen, in denen Batterien eingesetzt werden, von größter Bedeutung. Sie können Ihr Batterie-Energiespeichersystem (BESS) nur dann in vollem Umfang betreiben und gleichzeitig sicher halten, wenn Sie genau wissen, in welchem Zustand sich Ihr Speichersystem befindet. Der Ladezustand (State of Charge, SoC) ist eine der wichtigsten Zustandsbestimmungen für Batterien. Er beschreibt, wie viel Ladung noch in Ihrer Batterie vorhanden ist, die zum Beispiel für Netzdienstleistungen wie Frequenzregelung oder Arbitrage genutzt werden kann.
Ein ungenauer SoC kann zu Sicherheitsproblemen und wirtschaftlichen Verlusten aufgrund eines unzuverlässigen Speicherbetriebs führen. Wenn Speicher nicht in der Lage sind, die versprochene Energie in das Netz einzuspeisen, kann dies zu hohen Geldstrafen oder sogar zum dauerhaften Ausschluss vom Netzdienstleistungsmarkt führen. Die Berechnung des Ladezustands stellt eine große Herausforderung dar und führt häufig zu ungenauen SoC-Werten.
In diesem Artikel erläutern wir, wie wichtig die Abschätzung des Ladezustands für Energiespeichersystemen ist, warum der vom BMS bereitgestellte SoC nicht ausreicht und wie die Batterieanalyse den Integratoren, Eigentümern und Betreibern von Speichersystemen einen genaueren Ladezustand liefern kann.
Es gibt viele verschiedene Methoden zur Berechnung des Ladezustands. Viele Speicherbesitzer und -betreiber verlassen sich jedoch auf das Batteriemanagementsystem. In diesem Artikel möchten wir uns auf die Art und Weise konzentrieren, wie das BMS den Ladezustand berechnet, und warum sich Besitzer von Energiespeichersystemen nicht darauf verlassen sollten.
Batteriemanagementsysteme messen die drei Parameter Strom, Spannung und Temperatur innerhalb einer Batterie und verwenden diese Messungen zur Berechnung des Ladezustands. Dies ist jedoch mit einigen Einschränkungen verbunden, so dass das BMS nicht in der Lage ist, einen genauen SoC zu liefern. Hierfür gibt es viele Gründe:
Der Ladezustand ist die wichtigste Kennzahl für den Energiehandel. Er zeigt den Händlern, wie viel Kapazität das System hat und damit, wie viel Energie gehandelt werden kann. Wenn der Ladezustand nicht korrekt ist, hat dies zwei Auswirkungen. Erstens: Die Händler lassen Geld auf dem Tisch liegen. Sie geben viel niedrigere Gebote ab, weil sie nicht wissen, dass das BESS in der Lage ist, mehr Energie zu liefern. Zweitens könnten sie zu viel Energie bieten und nicht in der Lage sein, ihr Gebot zu erfüllen, was zu Vertragsstrafen führt.
Ein ungenauer Ladezustand birgt erhebliche Risiken für die Systemsicherheit. Ein ungenaues SoC könnte verhindern, dass das System einen vollständig geladenen Zustand erkennt, was zu einer Überladung führt. Dies kann zu Überhitzung, erhöhtem Druck und in schweren Fällen auch zu thermal runaway führen. Ein ungenaues niedriges SoC kann zu tieferen Entladungen führen, als die Batterie verkraften kann, was aufgrund der erhöhten Belastung der Zellen zu einer verminderten Lebensdauer und Leistung führt. Wenn ein Anwendungsfall mit Frequenzgang (d. h. FCR in Europa oder Dynamic Containment im Vereinigten Königreich) in Regionen mit hohem oder niedrigem SoC durchgeführt wird, ist die Leistungsabgabe der Batterie begrenzt, was andernfalls zu einer Überhitzung führen kann. Da FCR aufgrund seiner unvorhersehbaren Natur eine große Leistungsbandbreite erfordert, ist es wegen des Überhitzungsrisikos noch wichtiger, die SoC der Batterie genau zu kennen.
Die Herausforderungen, die mit der Berechnung eines genauen Ladezustands verbunden sind, bedeuten, dass fortschrittliche Algorithmen und tiefgreifende Analysen die einzige Möglichkeit darstellen, ein SoC zu verwenden, auf das man sich wirklich verlassen kann, um wichtige Handelsentscheidungen zu treffen, Energie in das Netz einzuspeisen und die Sicherheit des BESS zu gewährleisten.
Die Batterieanalysesoftware nutzt eine Kombination aus fortschrittlicher Datenanalyse, Batterieexpertise, maschinellem Lernen sowie mehreren SoC-Modellierungsansätzen. Sie interpretiert riesige Datenmengen aus dem BMS, was bedeutet, dass sie Muster und Korrelationen aufdecken kann, die mit einfachen SoC-Schätzungsmethoden nicht möglich sind. Es werden Millionen und Milliarden von Datenpunkten aus dem Feld aufgenommen, was bedeutet, dass Änderungen der Degradation, der Temperatur, des Stroms und vieler weiterer Faktoren berücksichtigt werden können. Die Batterieanalyse verfügt außerdem über die erforderliche Rechenleistung.
Interessiert Sie ein Beispiel aus der Praxis, wie ein ungenaues SoC des BMS bei einem Energiespeicherintegrator und -eigentümer zur Abschaltung des Systems führte? Die pdf-Version dieses Artikels enthält es.
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