基于锂电池的电氢混合储能系统研究

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.05.005

电器与能效管理技术 ›› 2022, Vol. 0 ›› Issue (5): 29-34.doi: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.05.005

基于锂电池的电氢混合储能系统研究

曹梓泉¹, 李雅欣¹, 马凌怡¹, 刘海涛², 李建林¹

1.储能技术工程研究中心(北方工业大学), 北京 100144
2.南京工程学院智能电网产业技术研究院, 江苏南京 211167

收稿日期:2022-01-28 出版日期:2022-05-30 发布日期:2022-07-01
作者简介:曹梓泉(2000—), 男,研究方向为混合储能技术。|李雅欣(1996—),女,硕士研究生,研究方向为退役电池梯次利用技术。|马凌怡(1999—), 女,研究方向为大规模储能技术。
基金资助:
大学生创新创业训练计划项目(108051360022XN296);江苏省配电网智能技术与装备协同创新中心开放基金项目(XTCX202101)

Research on Electric-Hydrogen Hybrid Energy Storage System Based on Lithium Battery

CAO Ziquan¹, LI Yaxin¹, MA Lingyi¹, LIU Haitao², LI Jianlin¹

1. Energy Storage Technology Engineering Research Center (North China University of Technology), Beijing 100144, China
2. Institute of Smart Grid Industry Technology, Nanjing Institute of Engineering, Nanjing 211167, China

Received:2022-01-28 Online:2022-05-30 Published:2022-07-01

摘要/Abstract

摘要：

为实现“碳达峰”和“碳中和”的中长期目标,以及推动新能源技术的发展,解决用电需求在时间上的不平衡性,同时减少电网调峰压力,混合储能技术成为了解决该问题的关键。将能量型储能器件和功率型储能器件混合搭配组成的混合储能系统,是兼具能量和功率优点的系统,使系统的功率性能和经济性大幅提升,不仅可以平滑可再生能源发电功率呈现的波动性和随机性,而且可以有效解决电力系统调峰能力不足的问题。因此,利用两种或多种储能技术配合应用可以有效提升可再生能源并网能力,并且能有效解决电网问题。介绍了不同储能系统的建模及其优点和仿真现状,提出了电网日益增长的负担解决方法和建议。

关键词: 混合储能, 储能系统建模, 燃料电池, 锂离子电池

Abstract:

In order to achieve the medium and long-term goals of “carbon peaking” and “carbon neutrality”,as well as promote the development of new energy technologies,solve the imbalance of electricity demand,and reduce the pressure on the power grid peak load regulation.The hybrid energy storage technology has become a key to solving the problem.The hybrid energy storage system composed of the energy-type energy storage devices and the power-type energy storage devices is a system with both energy and power advantages,which greatly improves the power performance and economy of the system,which can not only smooth the fluctuation and randomness of the renewable energy generation,but also effectvely solve the problem of the insufficient power grid peak load regulation capacity.Therefore,the combined application of two or more energy storage technologies can effectively improve the grid-connected capability of the renewable energy and solve the above problems.The modeling,advantages and the simulation current state of different energy storage systems,and solutions and recommendations to address the growing burden on power grid are put forward.

Key words: hybrid energy storage, modeling of energy storage systems, fuel cell, lithium ion battery

中图分类号:

TM912

曹梓泉, 李雅欣, 马凌怡, 刘海涛, 李建林. 基于锂电池的电氢混合储能系统研究[J]. 电器与能效管理技术, 2022, 0(5): 29-34.

CAO Ziquan, LI Yaxin, MA Lingyi, LIU Haitao, LI Jianlin. Research on Electric-Hydrogen Hybrid Energy Storage System Based on Lithium Battery[J]. LOW VOLTAGE APPARATUS, 2022, 0(5): 29-34.

图/表 5

参考文献 28

[1]	王海龙, 左付山, 张营. 车用锂离子电池SOC估算研究[J]. 自动化仪表, 2021, 42(6):72-76.
[2]	户龙辉. 锂离子电池储能系统建模及其对电网稳定性影响研究[D]. 长沙: 湖南大学, 2014.
[3]	张静宇. 电动汽车混合储能系统控制策略研究[D]. 太原: 太原理工大学, 2020.
[4]	缪畅畅. 燃料电池混合动力系统建模及功率分配技术研究[D]. 合肥: 合肥工业大学, 2021.
[5]	廖晋杨. 车用质子交换膜燃料电池建模与仿真研究[D]. 南宁: 广西大学, 2019.
[6]	刘树良. 质子交换膜燃料电池建模仿真与特性研究[D]. 武汉: 武汉理工大学, 2013.
[7]	钱开宇. 车用PEM燃料电池建模仿真与特性研究[D]. 武汉: 武汉理工大学, 2017.
[8]	周鹏. 燃料电池系统建模与仿真研究[D]. 北京: 华北水利水电大学, 2018.
[9]	王辉. 锂电池与超级电容混合储能技术及其在风电中的应用研究[D]. 上海: 上海电力学院, 2013.
[10]	李逢兵. 含锂电池和超级电容混合储能系统的控制与优化研究[D]. 重庆: 重庆大学, 2015.
[11]	汪奂伶, 许守平, 侯朝勇, 等. 储能锂离子电池数学模型研究[J]. 电器与能效管理技术, 2017(11):46-50,63.
[12]	肖亚宁. 电化学电池储能系统统一等效建模及其应用[D]. 长沙: 湖南大学, 2016.
[13]	秦东晨, 张东明, 王婷婷, 等. 电动汽车锂电池建模仿真及SOC估计研究[J]. 机械设计与制造, 2021(2):164-168.
[14]	严利民, 陈佳雯. 锂电池等效模型的研究与设计[J]. 电动工具, 2020(3):1-4,8.
[15]	徐东辉. 锂电池一阶RC等效电路模型的动力学特性分析[J]. 电源技术, 2021, 45(11):1448-1452.
[16]	吴小慧, 张兴敢. 锂电池二阶RC等效电路模型参数辨识[J]. 南京大学学报(自然科学), 2020, 56(5):754-761.
[17]	王同肖. 锂离子电池电-热耦合建模及仿真分析[D]. 济南: 山东大学, 2021.
[18]	张涌, 张福明, 吴海啸, 等. 基于改进的二阶阻容等效电路模型的锂电池建模仿真[J]. 物流科技, 2020, 43(1):59-64.
[19]	王顺利, 尚丽平, 舒思琦, 等. 基于等效电路分析的航空锂电池工作特性研究[J]. 电子技术应用, 2015, 41(5):137-140.
[20]	李明维, 张传远, 宿剑飞, 等. 基于电池暂态响应分析的锂电池SOC估计[J]. 电源技术, 2021, 45(11):1431-1434.
[21]	林泓涛, 张长坤, 庄胜斌, 等. 基于双向DC/DC变换器的电池储能装置设计[J]. 电器与能效管理技术, 2016(14):22-27.
[22]	张玮麟, 韩猛, 陈昭. 燃料电池电动汽车用DC/DC变换器的设计[J]. 电器与能效管理技术, 2020(9):36-39.
[23]	沈乃君, 高杰, 何新. 一种基于混合储能系统的风光功率平滑控制策略研究[J]. 电器与能效管理技术, 2019(1):62-68.
[24]	郑侃. 混合储能在直流牵引供电系统中的建模与仿真[D]. 成都: 西南交通大学, 2014.
[25]	周升辉, 何阳, 陈海生, 等. 喷射器强化压缩空气储能充能过程[J]. 储能科学与技术, 2021, 10(5):1503-1513.
[26]	韩永强, 王学超, 孙碣, 等. 分布式多源储能模糊聚类集群协调优化模型[J]. 可再生能源, 2020, 38(6):831-836.
[27]	刘振, 李延辉, 王德昌, 等. 平膜和中空纤维膜储能器放能特性分析[J]. 工程热物理学报, 2019, 40(5):996-1003.
[28]	王增义, 刘中良, 马重芳. 热管式相变蓄热换热器储/放能过程中传热特性的实验研究[J]. 工程热物理学报, 2005(6):91-93.

基于锂电池的电氢混合储能系统研究

Research on Electric-Hydrogen Hybrid Energy Storage System Based on Lithium Battery

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[1]	李渝, 张红, 崔晓波, 孙谊媊, 贾浩, 袁博, 李太华, 王衡, 袁铁江. 短时-中长期协调的电-氢混合储能容量优化规划[J]. 电器与能效管理技术, 2022, 0(5): 35-40.
[2]	李建林, 王哲, 许德智, 马福元, 孟高军. 基于数据驱动法的锂离子电池寿命预测关键技术综述[J]. 电器与能效管理技术, 2021, 0(9): 10-18.
[3]	李红, 朱立位, 郭朝辉. 基于深度强化学习的混合储能系统最优控制[J]. 电器与能效管理技术, 2021, 0(11): 42-49.
[4]	李晓宇, 陈炫锴, 李嘉栩, 林梓瀚. 基于机器学习的电动汽车续航里程预测[J]. 电器与能效管理技术, 2021, 0(10): 78-82.
[5]	张玮麟, 韩猛, 陈昭. 燃料电池电动汽车用DC/DC变换器的设计[J]. 电器与能效管理技术, 2020, 0(9): 36-39.
[6]	李文启, 高东学, 李朝晖, 饶宇飞, 顾波. 基于LSTM-NPKDE的锂离子电池SOC预测与不确定分析^*[J]. 电器与能效管理技术, 2020, 0(5): 44-50.
[7]	刘倩倩, 赵言本, 吕超. 磷酸铁锂电池大倍率充放电模型仿真研究[J]. 电器与能效管理技术, 2020, 0(5): 57-61.
[8]	许守平, 胡娟, 徐翀, 惠东. 一种基于光纤光栅传感的锂离子电池温度测量方法[J]. 电器与能效管理技术, 2020, 0(12): 85-88.
[9]	刘颖明, 陈亮, 王晓东, 王瑛玮. 混合储能参与风电集群一次调频的容量配置优化[J]. 电器与能效管理技术, 2020, 0(10): 55-63.
[10]	饶宇飞, 司学振, 谷青发, 杨海晶. 储能技术发展趋势及技术现状分析[J]. 电器与能效管理技术, 2020, 0(10): 7-9.