Hva er prediktivt vedlikehold?

Prediktivt vedlikehold betyr å fange opp batteriproblemer før de blir til dyre problemer. Konseptet blir kastet rundt mye i salgsargumenter, men selve arbeidet innebærer å stirre på spenningskurver og krangle med BMS-leverandøren om hvorfor varslene deres fortsetter å utløses klokken 03.00.

Litium-ionceller dør ikke plutselig. De gir advarsler. Trikset er å vite hva du skal se etter.

En celle som mister kapasitet vil begynne å vise lavere spenning ved samme ladetilstand sammenlignet med naboene. Kanskje 20 millivolt først. Lett å gå glipp av hvis du bare sjekker pakke-data. Tre måneder senere er gapet 80 millivolt, og nå har du hodepine for varmestyring fordi én celle jobber hardere enn resten.

Intern motstandskryp er den andre store. Vi hentet en modul i fjor vår fra et nettlagringssystem som hadde vært i drift i fire år. Cellene så fine ut på papiret. Kapasiteten var fortsatt på 84 %. Men den interne DC-motstanden hadde klatret fra 1,2 milliohm til 2,8 milliohm. Den modulen dumpet varme til naboene hver gang systemet svarte på et frekvensreguleringsanrop.

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

Hvert batteristyringssystem samler spenning, strøm og temperatur. Den delen er lett. De nyttige tingene kommer fra hva du gjør med disse dataene over tid.

Kapasitetsfadehastighet forteller deg mer enn absolutt kapasitet. En celle som falt fra 100 % til 94 % i år ett og deretter til 91 % i år to, oppfører seg normalt. En celle som holdt på 97 % i atten måneder og deretter falt til 88 % på tre måneder, har noe galt internt. Kanskje har en produksjonsfeil endelig tatt igjen. Kanskje ble det kokt under en hetebølge da VVS-anlegget var nede for vedlikehold.

Coulombisk effektivitet er viktig for celler som sykler ofte. Nettlagringssystemer kan se 300 sykluser i året. En hurtigladehub for elbiler kan presse celler gjennom 500 eller 600. Hvis en celle returnerer 99,1 % av det du legger inn i stedet for 99,7 %, er det noe som bruker litium internt. Vanligvis SEI-vekst. Noen ganger litiumbelegg hvis pakken ble ladet i kaldt vær uten riktig forvarming.

Jeg har sett flere batterifeil som skyldes dårlige celler når den virkelige årsaken var dårlig termisk design. Et skap i direkte ettermiddagssol. En kjølevifte som sviktet og ingen la merke til det på to uker. Inntaksventiler blokkert av lagerstøv.

Celletemperaturen under lading har større betydning enn omgivelsestemperaturen. En pakke som lader ved 0,5C kan kjøre 8 eller 10 grader Celsius over omgivelsestemperaturen. Den samme pakken ved 1C kan treffe 20 grader over. Multipliser nå det over hundrevis av sykluser.

Vi hadde en kunde i Nevada som klaget over for tidlig kapasitetstap i deres andre driftsår. Det viste seg at anlegget deres var vendt mot vest. Sen ettermiddag sommersol varmet opp sørenden av batterirommet til 95 grader F mens nordenden satt på 78 grader F. Cellene i den varme enden eldes nesten dobbelt så raskt. Prediktivt vedlikehold fanget opp divergensen, men skaden var allerede gjort da noen så alvorlig på dataene.

Å kjøre elektrokjemisk impedansspektroskopi på et strømførende system er ikke praktisk for de fleste operatører. Utstyret koster ekte penger og du trenger noen som vet hvordan resultatene skal tolkes.

Det de fleste nettsteder gjør i stedet er å spore DC-motstand under normal drift. Mål spenningsfall under belastning. Sammenlign det med grunnlinjemålinger fra igangkjøring. En celle som viser 40 % høyere motstand enn naboene, forteller deg noe.

Noen BMS-plattformer beregner motstand automatisk fra lade- og utladningshendelser. Nøyaktigheten varierer. Jeg har sett systemer som klarer det innenfor 5 % og systemer som gir deg søppel fordi de prøver på feil tidspunkt i syklusen.

BMS operation inside the EV.

Terskelen på 80 % helsetilstand gjentas overalt som om den kom ned fra et fjell på steintavler. Virkelige erstatningsbeslutninger er mer rotete.

Et nettlagringssystem som får betalt for kapasitet kan bytte moduler med 82 % fordi inntektstapet fra redusert produksjon overstiger modulkostnaden. En reservestrøminstallasjon ved et datasenter kan kjøre celler ned til 70 % fordi de bare utlades noen få ganger i året under strømbrudd.

Garantivilkår styrer mange avgjørelser. De fleste celleprodusenter garanterer 70 % eller 80 % kapasitet ved en eller annen syklus. Hvis dataene dine viser at en modul faller under garantigrensen seks måneder for tidlig, blir samtalen med leverandøren mye mer interessant.

De store aktørene selger analysepakker som lover maskinlæring og AI-drevet innsikt. Noe av det er nyttig. Mye av det er trendlinjer med fancy grafikk.

Det som faktisk hjelper er å ha historiske data organisert på en måte som lar deg sammenligne lignende systemer. Hvis du bruker femten identiske batteribeholdere og en av dem eldes raskere enn de andre, vil du vite det. Hvis celleparti 2847 fra leverandøren din viser problemer på tvers av flere nettsteder, vil du virkelig vite det.

Krav til datalagring er ikke trivielle. Logging på celle-nivå med ett-sekunds intervall genererer omtrent 2 gigabyte per megawatt-time per år. De fleste operatører prøver sjeldnere for å holde lagringskostnadene nede, men da går du glipp av forbigående hendelser.

General flowchart of the BMS.

Prediktivt vedlikehold kan ikke fikse dårlige celler. Den kan ikke angre termisk skade. Det kan ikke veie opp for et anlegg som var dårlig utformet.

Det den kan gjøre er å gi deg ledetid. En modul som ville ha sviktet under en toppetterspørselshendelse om sommeren, mislykkes i stedet under et planlagt vedlikeholdsvindu i april. Den forskjellen kan spare deg for en bot eller et forsikringskrav.

Nettstedene som får reell verdi fra prediktivt vedlikehold er de som faktisk handler på dataene. Jeg har gått gjennom fasiliteter med vakre instrumentbord som viser alle slags advarsler som ingen hadde sett på på flere måneder. Det er ikke prediktivt vedlikehold. Det er dyr datalagring.