O que é manutenção preditiva?

Manutenção preditiva significa detectar problemas de bateria antes que se transformem em problemas caros. O conceito é muito discutido em discursos de vendas, mas o trabalho real envolve observar as curvas de tensão e discutir com seu fornecedor de BMS sobre por que seus alertas continuam disparando às 3 da manhã.

As células de íon-de lítio não morrem repentinamente. Eles dão avisos. O truque é saber o que procurar.

Uma célula perdendo capacidade começará a apresentar tensão mais baixa no mesmo estado de carga em comparação com seus vizinhos. Talvez 20 milivolts no início. Fácil de perder se você estiver apenas verificando dados no nível do pacote. Três meses depois, essa diferença é de 80 milivolts e agora você tem uma dor de cabeça no gerenciamento térmico porque uma célula está trabalhando mais do que as outras.

A fluência da resistência interna é o outro grande problema. Retiramos um módulo na primavera passada de um sistema de armazenamento em rede que estava em funcionamento há quatro anos. As células pareciam bem no papel. A capacidade ainda estava em 84%. Mas a resistência interna DC subiu de 1,2 miliohms para 2,8 miliohms. Esse módulo estava despejando calor em seus vizinhos toda vez que o sistema respondia a uma chamada de regulação de frequência.

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

Cada sistema de gerenciamento de bateria coleta tensão, corrente e temperatura. Essa parte é fácil. O que é útil vem do que você faz com esses dados ao longo do tempo.

A taxa de desvanecimento da capacidade informa mais do que a capacidade absoluta. Uma célula que caiu de 100% para 94% no primeiro ano e depois para 91% no segundo ano está se comportando normalmente. Uma célula que se manteve em 97% durante dezoito meses e depois caiu para 88% em três meses tem algo errado internamente. Talvez um defeito de fabricação finalmente tenha sido detectado. Talvez tenha cozinhado durante uma onda de calor, quando o sistema HVAC estava fora do ar para manutenção.

A eficiência coulombiana é importante para células que realizam ciclos frequentes. Os sistemas de armazenamento em grade podem ter 300 ciclos por ano. Um hub de carregamento rápido EV pode empurrar as células para 500 ou 600. Se uma célula estiver retornando 99,1% do que você colocou em vez de 99,7%, algo está consumindo lítio internamente. Geralmente crescimento SEI. Às vezes, revestimento de lítio se a bateria for carregada em clima frio sem o pré-aquecimento adequado.

Tenho visto mais falhas de bateria atribuídas a células defeituosas, quando a causa real era um design térmico inadequado. Um armário sob o sol direto da tarde. Uma ventoinha que falhou e ninguém percebeu por duas semanas. Aberturas de entrada bloqueadas por poeira do armazém.

A temperatura da célula durante o carregamento é mais importante do que a temperatura ambiente. Um pacote carregando a 0,5°C pode funcionar 8 ou 10°C acima da temperatura ambiente. Esse mesmo pacote a 1C pode atingir 20 graus acima. Agora multiplique isso por centenas de ciclos.

Tivemos um cliente em Nevada reclamando de perda prematura de capacidade no segundo ano de operação. Acontece que suas instalações estavam voltadas para o oeste. O sol do final da tarde de verão aqueceu a extremidade sul da sala de baterias a 95 graus F, enquanto a extremidade norte ficou a 78 graus F. As células na extremidade quente envelheceram quase duas vezes mais rápido. A manutenção preditiva detectou a divergência, mas o estrago já estava feito quando alguém analisou os dados com seriedade.

Executar espectroscopia de impedância eletroquímica em um sistema ativo não é prático para a maioria dos operadores. O equipamento custa dinheiro de verdade e você precisa de alguém que saiba interpretar os resultados.

O que a maioria dos sites faz é rastrear a resistência DC durante a operação normal. Meça o afundamento de tensão sob carga. Compare-o com as medições iniciais do comissionamento. Uma célula que apresenta resistência 40% maior do que suas vizinhas está lhe dizendo algo.

Algumas plataformas BMS calculam automaticamente a resistência a partir de eventos de carga e descarga. A precisão varia. Já vi sistemas que acertam em 5% e sistemas que fornecem lixo porque estão amostrando nos momentos errados do ciclo.

BMS operation inside the EV.

O limite de 80% do estado de saúde se repete em todos os lugares, como se descesse de uma montanha sobre tábuas de pedra. As decisões reais de substituição são mais complicadas.

Um sistema de armazenamento em rede que é pago pela capacidade pode trocar módulos em 82% porque a perda de receita devido à redução da produção excede o custo do módulo. Uma instalação de energia de backup em um data center pode reduzir a carga das células em até 70% porque elas só descarregam algumas vezes por ano durante interrupções.

Os termos de garantia orientam muitas decisões. A maioria dos fabricantes de células garante 70% ou 80% da capacidade em alguma contagem de ciclos. Se seus dados mostrarem que um módulo ficará abaixo do limite de garantia seis meses antes, a conversa com seu fornecedor se tornará muito mais interessante.

Os grandes players vendem pacotes de análise que prometem aprendizado de máquina e insights orientados por IA. Algumas delas são úteis. Muitas delas são linhas de tendência com gráficos sofisticados.

O que realmente ajuda é ter os dados históricos organizados de uma forma que permite comparar sistemas semelhantes. Se você opera quinze recipientes de bateria idênticos e um deles envelhece mais rápido que os outros, você quer saber disso. Se o lote de células 2847 do seu fornecedor estiver apresentando problemas em vários locais, você realmente quer saber disso.

Os requisitos de armazenamento de dados não são triviais. O registro-no nível da célula em intervalos de{2}}segundo gera cerca de 2 gigabytes por megawatt-hora por ano. A maioria dos operadores coleta amostras com menos frequência para manter os custos de armazenamento baixos, mas você perde eventos transitórios.

General flowchart of the BMS.

A manutenção preditiva não pode consertar células ruins. Não pode desfazer danos térmicos. Não pode compensar uma instalação mal concebida.

O que ele pode fazer é lhe dar um prazo de entrega. Um módulo que teria falhado durante um evento de pico de demanda no verão falha durante uma janela de manutenção planejada em abril. Essa diferença pode poupar-lhe uma multa ou uma reclamação de seguro.

Os sites que obtêm valor real da manutenção preditiva são aqueles que realmente agem com base nos dados. Passei por instalações com lindos painéis mostrando todos os tipos de avisos que ninguém via há meses. Isso não é manutenção preditiva. Isso é um acúmulo caro de dados.