पूर्वानुमानित रखरखाव क्या है?

पूर्वानुमानित रखरखाव का अर्थ है बैटरी समस्याओं को महँगी समस्याओं में बदलने से पहले ही पकड़ लेना। इस अवधारणा को बिक्री पिचों में बहुत उछाला जाता है, लेकिन वास्तविक काम में वोल्टेज घटता को देखना और अपने बीएमएस विक्रेता के साथ बहस करना शामिल है कि उनके अलर्ट सुबह 3 बजे क्यों सक्रिय रहते हैं।

लिथियम-आयन कोशिकाएँ अचानक नहीं मरतीं। वे चेतावनी देते हैं. युक्ति यह जानना है कि क्या देखना है।

क्षमता खोने वाला सेल अपने पड़ोसियों की तुलना में चार्ज की समान स्थिति में कम वोल्टेज दिखाना शुरू कर देगा। शायद पहले 20 मिलीवोल्ट। यदि आप केवल पैक स्तर के डेटा की जाँच कर रहे हैं तो चूकना आसान है। तीन महीने बाद वह अंतर 80 मिलीवोल्ट है और अब आपके पास थर्मल प्रबंधन सिरदर्द है क्योंकि एक सेल बाकी की तुलना में अधिक मेहनत कर रहा है।

आंतरिक प्रतिरोध रेंगना दूसरी बड़ी समस्या है। हमने पिछले वसंत में ग्रिड स्टोरेज सिस्टम से एक मॉड्यूल निकाला जो चार साल से चल रहा था। कागज़ पर कोशिकाएँ ठीक दिख रही थीं। क्षमता अभी भी 84% थी। लेकिन डीसी आंतरिक प्रतिरोध 1.2 मिलीओम से बढ़कर 2.8 मिलीओम हो गया था। जब भी सिस्टम आवृत्ति विनियमन कॉल का जवाब देता है तो वह मॉड्यूल अपने पड़ोसियों में गर्मी डंप कर रहा था।

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

प्रत्येक बैटरी प्रबंधन प्रणाली वोल्टेज, करंट और तापमान एकत्र करती है। वह हिस्सा आसान है. उपयोगी चीजें उस डेटा से आती हैं जो आप समय के साथ उस डेटा के साथ करते हैं।

क्षमता फीकी दर आपको पूर्ण क्षमता से अधिक बताती है। एक कोशिका जो पहले वर्ष में 100% से गिरकर 94% और फिर दूसरे वर्ष में 91% हो गई वह सामान्य रूप से व्यवहार कर रही है। एक सेल जो अठारह महीनों तक 97% पर रही और फिर तीन महीनों में गिरकर 88% पर आ गई, उसमें आंतरिक रूप से कुछ गड़बड़ है। हो सकता है कि अंततः कोई विनिर्माण दोष पकड़ में आ गया हो। हो सकता है कि यह गर्मी की लहर के दौरान पक गया हो जब एचवीएसी प्रणाली रखरखाव के लिए बंद हो गई थी।

बार-बार साइकिल चलाने वाली कोशिकाओं के लिए कूलम्बिक दक्षता मायने रखती है। ग्रिड भंडारण प्रणालियों में प्रति वर्ष 300 चक्र हो सकते हैं। एक ईवी फास्ट चार्जिंग हब कोशिकाओं को 500 या 600 तक धकेल सकता है। यदि कोई सेल 99.7% के बजाय आपके द्वारा डाले गए 99.1% वापस कर रहा है, तो कुछ आंतरिक रूप से लिथियम की खपत कर रहा है। आमतौर पर एसईआई वृद्धि। कभी-कभी यदि पैक ठंड के मौसम में उचित प्रीहीटिंग के बिना चार्ज हो जाता है तो लिथियम चढ़ाना।

मैंने देखा है कि अधिकतर बैटरी विफलताओं के लिए खराब सेल को जिम्मेदार ठहराया जाता है, जबकि वास्तविक कारण खराब थर्मल डिजाइन था। दोपहर की सीधी धूप में एक कैबिनेट। एक कूलिंग पंखा जो ख़राब हो गया और दो सप्ताह तक किसी ने ध्यान नहीं दिया। गोदाम की धूल से इनटेक वेंट अवरुद्ध हो गए हैं।

चार्जिंग के दौरान सेल का तापमान परिवेश के तापमान से अधिक मायने रखता है। 0.5C पर चार्ज होने वाला पैक परिवेश से 8 या 10 डिग्री सेल्सियस ऊपर चल सकता है। 1C पर वही पैक 20 डिग्री ऊपर तक पहुंच सकता है। अब इसे सैकड़ों चक्रों में गुणा करें।

हमारे पास नेवादा में एक ग्राहक था जो अपने संचालन के दूसरे वर्ष में समय से पहले क्षमता हानि की शिकायत कर रहा था। पता चला कि उनकी सुविधा का मुख पश्चिम की ओर था। देर दोपहर गर्मियों के सूरज ने उनके बैटरी कक्ष के दक्षिणी छोर को 95 डिग्री फ़ारेनहाइट तक गर्म कर दिया, जबकि उत्तरी छोर 78 डिग्री फ़ारेनहाइट पर रहा। गर्म छोर पर मौजूद सेल लगभग दोगुनी तेजी से बूढ़े हुए। पूर्वानुमानित रखरखाव ने विचलन को पकड़ लिया, लेकिन जब तक किसी ने डेटा को गंभीरता से देखा तब तक नुकसान हो चुका था।

लाइव सिस्टम पर इलेक्ट्रोकेमिकल प्रतिबाधा स्पेक्ट्रोस्कोपी चलाना अधिकांश ऑपरेटरों के लिए व्यावहारिक नहीं है। उपकरण की कीमत वास्तविक है और आपको किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता है जो परिणामों की व्याख्या करना जानता हो।

इसके बजाय अधिकांश साइटें सामान्य ऑपरेशन के दौरान डीसी प्रतिरोध को ट्रैक करती हैं। लोड के तहत वोल्टेज शिथिलता को मापें। इसकी तुलना कमीशनिंग से लेकर आधारभूत मापों से करें। अपने पड़ोसियों की तुलना में 40% अधिक प्रतिरोध दिखाने वाला एक सेल आपको कुछ बता रहा है।

कुछ बीएमएस प्लेटफ़ॉर्म चार्ज और डिस्चार्ज घटनाओं से स्वचालित रूप से प्रतिरोध की गणना करते हैं। सटीकता भिन्न होती है. मैंने ऐसी प्रणालियाँ देखी हैं जो इसे 5% के भीतर रखती हैं और ऐसी प्रणालियाँ जो आपको कचरा देती हैं क्योंकि वे चक्र में गलत क्षणों में नमूना ले रहे हैं।

BMS operation inside the EV.

स्वास्थ्य सीमा की 80% स्थिति हर जगह दोहराई जाती है जैसे कि यह पत्थर की पट्टियों पर पहाड़ से नीचे आई हो। वास्तविक प्रतिस्थापन निर्णय अधिक गड़बड़ होते हैं।

क्षमता के लिए भुगतान पाने वाली ग्रिड भंडारण प्रणाली 82% पर मॉड्यूल स्वैप कर सकती है क्योंकि कम आउटपुट से राजस्व हानि मॉड्यूल लागत से अधिक है। डेटा सेंटर में बैकअप पावर इंस्टॉलेशन सेल्स को 70% तक कम कर सकता है क्योंकि वे आउटेज के दौरान साल में केवल कुछ ही बार डिस्चार्ज होते हैं।

वारंटी शर्तें बहुत सारे निर्णय लेती हैं। अधिकांश सेल निर्माता कुछ चक्र गणना पर 70% या 80% क्षमता की गारंटी देते हैं। यदि आपका डेटा दिखाता है कि कोई मॉड्यूल छह महीने पहले ही वारंटी सीमा से नीचे चला जाएगा, तो आपके आपूर्तिकर्ता के साथ बातचीत बहुत अधिक दिलचस्प हो जाती है।

बड़े खिलाड़ी एनालिटिक्स पैकेज बेचते हैं जो मशीन लर्निंग और एआई संचालित अंतर्दृष्टि का वादा करते हैं। इसमें से कुछ उपयोगी है. इनमें से अधिकांश फैंसी ग्राफिक्स वाली ट्रेंड लाइनें हैं।

ऐतिहासिक डेटा को इस तरह से व्यवस्थित करना वास्तव में मदद करता है जिससे आप समान प्रणालियों की तुलना कर सकें। यदि आप पंद्रह समान बैटरी कंटेनर संचालित करते हैं और उनमें से एक अन्य की तुलना में तेजी से पुराना हो रहा है, तो आप यह जानना चाहेंगे। यदि आपके आपूर्तिकर्ता का सेल लॉट 2847 कई साइटों पर समस्याएं दिखा रहा है, तो आप वास्तव में यह जानना चाहते हैं।

डेटा भंडारण आवश्यकताएँ मामूली नहीं हैं। एक{{2}सेकंड के अंतराल पर सेल स्तर लॉगिंग से प्रति वर्ष लगभग 2 गीगाबाइट प्रति मेगावाट {{4}घंटा उत्पन्न होता है। अधिकांश ऑपरेटर भंडारण लागत को कम रखने के लिए कम बार नमूना लेते हैं, लेकिन तब आप क्षणिक घटनाओं से चूक जाते हैं।

General flowchart of the BMS.

पूर्वानुमानित रखरखाव खराब कोशिकाओं को ठीक नहीं कर सकता। यह तापीय क्षति को पूर्ववत नहीं कर सकता. यह उस सुविधा की भरपाई नहीं कर सकता जिसे ख़राब तरीके से डिज़ाइन किया गया था।

यह आपको लीड समय दे सकता है। एक मॉड्यूल जो ग्रीष्मकालीन पीक डिमांड इवेंट के दौरान विफल हो सकता था, वह अप्रैल में नियोजित रखरखाव विंडो के दौरान विफल हो जाता है। वह अंतर आपको जुर्माना भुगतान या बीमा दावे से बचा सकता है।

वे साइटें जो पूर्वानुमानित रखरखाव से वास्तविक मूल्य प्राप्त करती हैं, वे वास्तव में डेटा पर कार्य करती हैं। मैं सभी प्रकार की चेतावनियाँ दिखाने वाले सुंदर डैशबोर्ड वाली सुविधाओं से गुज़रा हूँ, जिन पर महीनों से किसी ने ध्यान नहीं दिया था। वह पूर्वानुमानित रखरखाव नहीं है. यह महँगा डेटा जमाखोरी है।