白愷

(國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司電力科學(xué)研究院，北京市 100045)

基于運(yùn)行概率特征的電力儲(chǔ)能系統(tǒng)測(cè)試工況設(shè)計(jì)方法

白愷

(國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司電力科學(xué)研究院，北京市 100045)

目前國(guó)內(nèi)已投運(yùn)大容量?jī)?chǔ)能電站使用的電池大多數(shù)為電動(dòng)汽車電池生產(chǎn)線所生產(chǎn)的產(chǎn)品，測(cè)試其產(chǎn)品性能的方法多為標(biāo)準(zhǔn)工況或電動(dòng)汽車行駛工況。分析某大容量?jī)?chǔ)能電站各種控制模式下歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出一種大容量?jī)?chǔ)能電站典型測(cè)試工況的設(shè)計(jì)方法，以電流幅值分布、電流變化率及充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)作為特征值，綜合考慮重復(fù)周期內(nèi)能量轉(zhuǎn)移代數(shù)和為0。算例中1 h典型測(cè)試工況與真實(shí)運(yùn)行工況特征值概率分布總誤差小于2%，實(shí)現(xiàn)了基于典型測(cè)試工況的鋰電池模組性能衰減實(shí)驗(yàn)室測(cè)試，為研究?jī)?chǔ)能電站電池選型和性能評(píng)估提供了技術(shù)手段。

儲(chǔ)能系統(tǒng)；概率分布；典型工況；性能衰減

0 引 言

近年，隨著風(fēng)、光等新能源發(fā)電技術(shù)的應(yīng)用，電力儲(chǔ)能市場(chǎng)一直保持較快增長(zhǎng)。據(jù)中關(guān)村儲(chǔ)能產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟CNESA項(xiàng)目庫(kù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至2015年底全球儲(chǔ)能在電力系統(tǒng)的累計(jì)裝機(jī)總量為946.8 MW(不包含抽蓄，壓縮空氣儲(chǔ)能及儲(chǔ)熱)。2015年中國(guó)累計(jì)運(yùn)行儲(chǔ)能項(xiàng)目118個(gè)，累計(jì)裝機(jī)規(guī)模105.5 MW[1]。但國(guó)內(nèi)大容量?jī)?chǔ)能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用起步于2012年，目前已積累了一定的運(yùn)行數(shù)據(jù)，有必要對(duì)現(xiàn)有運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行充分研究和分析，為儲(chǔ)能技術(shù)在電力行業(yè)的應(yīng)用提供更多技術(shù)支撐。

儲(chǔ)能電池、電池組的老化受多重因素影響，包括充放電工作模式、電流大小，運(yùn)行環(huán)境的溫度、壓力，電池制作工藝、本身結(jié)構(gòu)及化學(xué)特性等[2-3]。目前已有的電池性能測(cè)試一般基于標(biāo)準(zhǔn)工況或設(shè)定工況，標(biāo)準(zhǔn)工況是指一定條件下的滿充滿放循環(huán)工況，在標(biāo)準(zhǔn)工況下測(cè)試所得的電池壽命為循環(huán)壽命。設(shè)定工況的相關(guān)研究成果集中于對(duì)于不同的車型和動(dòng)力系統(tǒng)配置、不同路況和行駛路徑來(lái)設(shè)置電池的工況[4]。目前應(yīng)用較為普遍的測(cè)試工況[5]如《美國(guó)先進(jìn)電池聯(lián)合會(huì)(USABC)電動(dòng)汽車電池試驗(yàn)手冊(cè)》是USABC對(duì)美國(guó)聯(lián)邦城市汽車運(yùn)行工況進(jìn)行簡(jiǎn)化后，得到的動(dòng)態(tài)應(yīng)力測(cè)試工況(dynamic stress test，DST)；我國(guó)輕型車一般采用的測(cè)試循環(huán)是歐洲的行駛工況ECE15+EUDC[6]。文獻(xiàn)[7]提出了基于實(shí)車運(yùn)行數(shù)據(jù)的動(dòng)力電池動(dòng)態(tài)測(cè)試工況統(tǒng)計(jì)方法, 應(yīng)用該方法建立了基于北京公交的純電動(dòng)客車用動(dòng)力電池動(dòng)態(tài)測(cè)試工況，并對(duì)工況進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化，提出該工況應(yīng)用于不同車型和不同電池組的等價(jià)方法。文獻(xiàn)[8]基于純電動(dòng)公交車采集的運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出了一種分析動(dòng)力電池行駛循環(huán)特征的方法，分析公交車行駛過(guò)程中的功率分布情況，利用主成分分析方法驗(yàn)證測(cè)試工況與樣本總體的主要特征量之間的相關(guān)性，分別采用恒流恒壓、標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)態(tài)應(yīng)力測(cè)試和純電動(dòng)公交動(dòng)態(tài)測(cè)試工況進(jìn)行錳酸鋰電池的壽命試驗(yàn)。文獻(xiàn)[9]提出基于中國(guó)典型城市循環(huán)工況的動(dòng)力電池非恒流放電測(cè)試方法，為電動(dòng)汽車用動(dòng)力電池的選型及性能匹配測(cè)試提供參考。文獻(xiàn)[10]提出了一種基于GPRS的道路行駛工況數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程采集方法，從而獲得電動(dòng)汽車道路試驗(yàn)原始數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)將自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到行駛工況的自學(xué)習(xí)中，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)片段的聚類分析，構(gòu)建出了電動(dòng)汽車在實(shí)際運(yùn)行中的3種典型工況。

上述文獻(xiàn)均依據(jù)不同種類電動(dòng)汽車的行駛特點(diǎn)和路況特點(diǎn)，結(jié)合數(shù)學(xué)方法，得出電動(dòng)汽車電池的典型運(yùn)行工況。目前還沒(méi)有文獻(xiàn)對(duì)我國(guó)電力儲(chǔ)能的典型工況進(jìn)行研究。

儲(chǔ)能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用模式較多，即使在相同控制模式下，也因應(yīng)用環(huán)境、容量配比和控制參數(shù)等不同，運(yùn)行工況需求也會(huì)有所差異。提取儲(chǔ)能電池模組典型測(cè)試工況，提供與實(shí)際運(yùn)行工況類似的設(shè)定工況，一方面可在電站設(shè)計(jì)階段，為電池的選型、性能匹配提供參考；另一方面也可對(duì)已投運(yùn)系統(tǒng)開(kāi)展模組壽命衰退分析。本文以某儲(chǔ)能電站運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析電力儲(chǔ)能工況特征，提出基于特征值概率分布與誤差分析的儲(chǔ)能系統(tǒng)典型測(cè)試工況設(shè)計(jì)方法。

1 電力儲(chǔ)能運(yùn)行工況特征分析

大容量電力儲(chǔ)能目前常用的運(yùn)行模式有平滑風(fēng)光的波動(dòng)性、移峰填谷、跟蹤發(fā)電計(jì)劃及調(diào)頻等[11]。平滑波動(dòng)工況一般依據(jù)預(yù)期的平滑度指標(biāo)，通過(guò)控制儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)有功功率的吞吐[12]，實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)風(fēng)光功率的多時(shí)間尺度平滑處理[13]，使得總輸出功率波動(dòng)在規(guī)定范圍內(nèi)。跟蹤計(jì)劃發(fā)電工況是指通過(guò)協(xié)調(diào)儲(chǔ)能發(fā)電系統(tǒng)，對(duì)風(fēng)光發(fā)電出力與發(fā)電計(jì)劃值之間的偏差進(jìn)行實(shí)時(shí)補(bǔ)償，使得全站發(fā)電依據(jù)計(jì)劃值輸出，得到滿意的計(jì)劃跟蹤效果[14]。削峰填谷一般基于峰谷電價(jià)差對(duì)風(fēng)光有功出力進(jìn)行調(diào)整，提高經(jīng)濟(jì)效益[15]。儲(chǔ)能系統(tǒng)參與電網(wǎng)調(diào)頻是指充分發(fā)揮儲(chǔ)能響應(yīng)快速，跟蹤精準(zhǔn)的優(yōu)勢(shì)，由儲(chǔ)能參與區(qū)域控制偏差(area control error，ACE)跟蹤，從而改善由于傳統(tǒng)機(jī)組響應(yīng)慢、爬坡速率低造成的電網(wǎng)調(diào)頻性能不佳的問(wèn)題[16]。

為了提取上述工況的特征量，對(duì)位于張家口的國(guó)家風(fēng)光儲(chǔ)示范電站儲(chǔ)能系統(tǒng)2013年運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。截取2013年儲(chǔ)能電站在4種工況下的出力曲線，繪制日典型工況，并對(duì)比各種工況出力特性如圖1所示。調(diào)頻工況下，儲(chǔ)能系統(tǒng)大多數(shù)情況下出力較小，波動(dòng)率較小，充放電轉(zhuǎn)換較少；削峰填谷工況下，儲(chǔ)能系統(tǒng)基本以恒定功率充放，充放電轉(zhuǎn)換較少；跟蹤計(jì)劃發(fā)電工況下，儲(chǔ)能系統(tǒng)出力總功率大，波動(dòng)率大，充放電轉(zhuǎn)換相比其他工況更為頻繁；平滑風(fēng)光波動(dòng)工況下，儲(chǔ)能系統(tǒng)出力波動(dòng)率較大，出力較小。

圖1 儲(chǔ)能電站典型工況曲線示意圖Fig.1 Typical operating condition curve of energy storage power station

由于通常儲(chǔ)能廠房或集裝箱內(nèi)有較為完備的溫度控制系統(tǒng)，電池工作溫度恒定在20 ℃左右，可忽略溫度對(duì)電池的影響，且電池密封在電池箱內(nèi)，處于靜止?fàn)顟B(tài)，應(yīng)力的變化可忽略。要表達(dá)運(yùn)行工況所有信息量，則至少需要4個(gè)特征量：充放電電流曲線幅值分布、電流變化率分布、充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)及儲(chǔ)能系統(tǒng)出力為0的概率分布。

2 電力儲(chǔ)能運(yùn)行典型工況設(shè)計(jì)方法

2.1 典型工況的設(shè)計(jì)目標(biāo)

為了研究大容量?jī)?chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行工況下電池模組性能衰減規(guī)律，需設(shè)計(jì)用于實(shí)驗(yàn)室測(cè)試的典型工況。典型工況應(yīng)滿足以下要求：(1)涵蓋大容量?jī)?chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行工況的重要特征，逼近真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；(2)典型工況循環(huán)時(shí)間周期較短，便于試驗(yàn)人員暫停試驗(yàn)與試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析；(3)1個(gè)循環(huán)周期內(nèi)，電池模組的能量轉(zhuǎn)移代數(shù)和接近于0，即荷電狀態(tài)(state of charge，SOC)回到起始點(diǎn)，以減少試驗(yàn)過(guò)程中對(duì)SOC的調(diào)整。

2.2 典型工況設(shè)計(jì)方法

如圖2所示，典型工況設(shè)計(jì)步驟如下。

圖2 典型工況設(shè)計(jì)步驟Fig.2 Design steps of typical operating condition

步驟(1)：獲取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)。充放電電流可以表征儲(chǔ)能系統(tǒng)出力的大小，獲取長(zhǎng)周期電流和時(shí)間數(shù)據(jù)作為主要分析對(duì)象。其中應(yīng)剔除儲(chǔ)能系統(tǒng)檢修維護(hù)等停機(jī)原因?qū)е聝?chǔ)能出力為0的片段。

步驟(2)：計(jì)算歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)特征量分布。計(jì)算歷史運(yùn)行曲線每一點(diǎn)的電流幅值、電流變化率及設(shè)計(jì)工況內(nèi)的充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)。電流幅值即每一點(diǎn)的電流大小It，充電為負(fù)、放電為正。電流變化率It計(jì)算方法如式(1)，其中T為歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中電流的采集周期，一般為s級(jí)。

(1)

充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)為設(shè)計(jì)工況內(nèi)電流由正轉(zhuǎn)為負(fù)、由負(fù)轉(zhuǎn)為正的次數(shù)。

步驟(3)：將電流幅值、電流變化率分段(分段越密集，典型工況曲線越精確，但計(jì)算量越大)，統(tǒng)計(jì)落在每一段中的時(shí)間點(diǎn)個(gè)數(shù)占總點(diǎn)數(shù)的百分比，電流幅值概率分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果記為矩陣A、電流變化率概率分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果記為矩陣B、充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果記為矩陣C。

步驟(4)：依據(jù)試驗(yàn)條件首先設(shè)定所需設(shè)計(jì)工況長(zhǎng)度Tc,小片段長(zhǎng)度TCN的確定需綜合考慮精度和計(jì)算量，并與Tc成整數(shù)倍關(guān)系。Tc與TCN的比值為設(shè)計(jì)工況內(nèi)小片段個(gè)數(shù)N。

步驟(5)：計(jì)算小分段曲線特征量概率分布。計(jì)算每一個(gè)小片段內(nèi)，每一點(diǎn)的電流幅值、電流變化率、設(shè)計(jì)工況內(nèi)的充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)和出力為0的次數(shù)。

步驟(6)：隨機(jī)選取N個(gè)小片段組合為一個(gè)長(zhǎng)度為Tc的新曲線，計(jì)算該曲線的特征量概率分布，并按照步驟(3)中設(shè)置的分段區(qū)間，統(tǒng)計(jì)落在每一段中的時(shí)間點(diǎn)個(gè)數(shù)占總點(diǎn)數(shù)的百分比，電流幅值概率分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果記為矩陣A′、電流變化率概率分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果記為矩陣B′、充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果記為矩陣C′。

步驟(7)：誤差計(jì)算。計(jì)算歷史運(yùn)行曲線與設(shè)計(jì)工況曲線每一個(gè)特征量在每一段概率分布中的誤差，如式(2)—(4)：

(2)

(3)

C-C′=c

(4)

電流幅值誤差eA，電流變化率誤差eB，充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)誤差eC分別如式(5)—(7)：

(5)

(6)

eC=c

(7)

總誤差e為

(8)

步驟(8)：調(diào)整終點(diǎn)SOC。輸出滿足總誤差要求(一般推薦小于2%)的片段組合，組成的新曲線記為I1。計(jì)算I1的充入和放出電量，考慮到典型工況的可連續(xù)循環(huán)性，每次循環(huán)后SOC應(yīng)能夠回到原點(diǎn)。由于在電流幅值分布中，一些接近峰值的電流值占比很小，但對(duì)電池壽命的影響較大，將充入和放出電量的差，用電流幅值較大值進(jìn)行短時(shí)充放，使SOC回到原點(diǎn)。

步驟(9)：校驗(yàn)誤差，輸出典型工況I2-t曲線。

3 電力儲(chǔ)能運(yùn)行典型工況設(shè)計(jì)算例

選取某儲(chǔ)能單元連續(xù)3天運(yùn)行于平滑波動(dòng)模式下的電流時(shí)間曲線，剔除出于安全考慮的夜間停機(jī)時(shí)間和故障檢修時(shí)間，共約36 h。該單元由1臺(tái)變流器和10組電池組組成，直流側(cè)額定電流為900 A。在實(shí)際應(yīng)用中，樣本數(shù)據(jù)越充足越能涵蓋運(yùn)行工況的特征。

3.1 數(shù)據(jù)特征量概率分布計(jì)算

將3 d共36 h的數(shù)據(jù)組合成1條平滑波動(dòng)I-t曲線，數(shù)據(jù)采樣頻率為3 s。如圖3所示，計(jì)算該曲線幅值分布、電流變化率、充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)的分布情況，結(jié)果如圖4—5所示，充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)共319次，占所有點(diǎn)數(shù)的7.08%。

圖3 真實(shí)時(shí)長(zhǎng)36 h平滑波動(dòng)工況運(yùn)行曲線Fig.3 Operation curve for real time 36 hour under smoothing fluctuation condition

圖4 電流幅值概率分布Fig.4 Probability distribution of current amplitude

圖5 電流變化率概率分布Fig.5 Probability distribution of current change rate

3.2 曲線分段及誤差計(jì)算

將上述36 h的電流與時(shí)間的曲線分段，每 10 min一段，共得出約216個(gè)小片段，計(jì)算每個(gè)小片段的特征量概率分布信息。

在216個(gè)小片段中，隨機(jī)選取6個(gè)小片段，組成一個(gè)時(shí)長(zhǎng)為1 h的I-t曲線L，計(jì)算L的特征量概率分布信息。

求L的特征量概率分布信息與總工況特征量概率分布信息之間的誤差：L的每個(gè)電流幅值分布概率(共13個(gè))與總工況的對(duì)應(yīng)部分相減，求出1個(gè)均方根誤差e1；L的每個(gè)電流變化率分布概率(共14個(gè))與總工況的對(duì)應(yīng)部分相減，求出1個(gè)均方根誤差e2；同理，求充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)概率的誤差e3；3個(gè)誤差值求平均，得到總誤差e。

3.3 典型工況的修正

輸出總誤差e小于2%的任意組合，計(jì)算合成工況的充放電量，如圖6所示，充入容量為28.91 A·h；放出容量為36.85 A·h。

圖6 平滑波動(dòng)典型工況Fig.6 Typical operating condition of smoothing fluctuation

觀察典型工況幅值分布，以概率較低、但幅值較大的電流補(bǔ)充電量，使典型工況中充入電量與放出電量接近。選取200，300，400 A電流各充電14 s，充放電量代數(shù)和為0.031。最終合成典型工況曲線如圖7。同理，可以得出跟蹤計(jì)劃發(fā)電、削峰填谷、調(diào)頻工況的典型工況。

圖7 考慮起始SOC的平滑波動(dòng)典型工況Fig.7 Typical operating condition of smoothing fluctuation with considering initial SOC

4 典型工況的試驗(yàn)應(yīng)用

本試驗(yàn)對(duì)象為來(lái)自不同生產(chǎn)廠商的磷酸鐵鋰電池模組A和模組B，模組A額定參數(shù)為240 (A·h)/ 2.8 kW/8.3 (kW·h)；模組B額定參數(shù)為198 (A·h)/3.8 kW/7.6 (kW·h)。試驗(yàn)設(shè)備為EVTS-150V250A1CH、通道輔助電壓/溫度測(cè)試系統(tǒng)；試驗(yàn)工況為平滑波動(dòng)工況300 h循環(huán)。對(duì)循環(huán)前后電池模組性能進(jìn)行分析。

(1)容量。對(duì)比電池模組A和B循環(huán)前后容量大小，情況見(jiàn)表1和表2。

表1 模組A循環(huán)前后容量大小對(duì)比
Table 1 Capacity comparison of module A before and after cycle

表2 模組B循環(huán)前后容量大小對(duì)比Table 2 Capacity comparison of module B before and after cycle

(2)電壓一致性。循環(huán)前充電電壓一致性曲線如圖8所示，藍(lán)色為電壓最大值，紅色為電壓最小值，綠色為電壓最大值與最小值的差。模組A循環(huán)前放電過(guò)程中電壓極差最大值為0.278 7 V；充電過(guò)程中電壓極差最大值為0.247 9 V。

圖8 電池模組循環(huán)前后電壓一致性Fig.8 Voltage consistency before and afterbattery modulecycle

循環(huán)后，放電過(guò)程中電壓極差最大值為0.327 8 V；充電過(guò)程中電壓極差最大值為 0.324 4 V。模組B循環(huán)前后電壓一致性幾乎無(wú)變化。

試驗(yàn)結(jié)論為，經(jīng)過(guò)300 h平滑波動(dòng)循環(huán)工況試驗(yàn)后，模組A充電容量衰減1.89%，放電容量衰減1.43%；單體間電壓極差增大。模組B穩(wěn)定性較好，各項(xiàng)參數(shù)變化不明顯，因此應(yīng)用于該種工況的儲(chǔ)能電站，在產(chǎn)品選型時(shí)可考慮模組B。

5 結(jié) 論

本文以在運(yùn)儲(chǔ)能電站運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，提出以充放電電流幅值概率分布、電流變化率概率分布、充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)為特征的大容量電力儲(chǔ)能運(yùn)行典型工況提取方法，為了便于實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)，綜合考慮了典型工況循環(huán)周期內(nèi)SOC變化約等于0，并以平滑波動(dòng)工況為例進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。形成結(jié)論如下：

(1)對(duì)于電池工作環(huán)境穩(wěn)定的儲(chǔ)能電站，運(yùn)行于平滑波動(dòng)、跟蹤計(jì)劃發(fā)電、削峰填谷等工況時(shí)，其主要特征主要體現(xiàn)在電流的幅值分布、電流變化率分布及充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)3個(gè)方面；

(2)以歷史運(yùn)行曲線為基礎(chǔ)，采用截取多個(gè)小片段組成短時(shí)工況，使特征值概率分布與真實(shí)運(yùn)行曲線概率分布接近，合成大容量電力儲(chǔ)能運(yùn)行典型工況，可用于模組壽命測(cè)試和電池選型配置等；

(3)在典型工況設(shè)計(jì)中，考慮充入電量與放出電量接近，則可以減少循環(huán)試驗(yàn)中的SOC調(diào)整；

(4)通過(guò)試驗(yàn)?zāi)M，證實(shí)本方法可以為電力儲(chǔ)能電池模組設(shè)備選型和性能評(píng)估提供技術(shù)手段。

[1]中關(guān)村儲(chǔ)能產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟(CNESA)． 儲(chǔ)能產(chǎn)業(yè)研究白皮書(shū)2016[M]．北京， 2016.

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(編輯 張媛媛)

Test Condition Design Method of Power Energy Storage System Based on Operation Probability Characteristics

BAI Kai

(State Grid Jibei Electric Power Co.,Ltd. Electric Power Research Institute, Beijing 100045, China)

At present, the batteries used in the large-capacity energy storage power station are mostly the products manufactured by electric vehicle battery production line, so their performance test methods are mostly standard working conditions or electric vehicle driving conditions. Through the analysis on the historical operation data of large-capacity energy storage power station, this paper proposes a design method of large-capacity energy storage power station under typical test condition, which takes the distribution of current amplitude, the change rate of current and the conversion time of charge and discharge as eigenvalue, and comprehensively considers the algebraic sum of energy transfer as zero in a repeat cycle. The total error of the eigenvalue probability distribution is less than 2% between the typical test conditions in the examples and the real operating conditions. Finally, this paper completes the performance degradation laboratory test of lithium battery module based on typical test conditions, which can provide the technical support for the battery selection and performance evalution of energy storage power station.

energy storage system; probability distribution; typical condition; performance deterioration

國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(電動(dòng)汽車電池規(guī)模化梯次利用關(guān)鍵技術(shù)深化研究)

TM 711， TM 911

A

1000-7229(2016)08-0155-06

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.08.024

2015-12-28

白愷(1971)，女，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)樾履茉窗l(fā)電及并網(wǎng)技術(shù)等。