研究人员针对全球实现净零排放目标背景下，偏远孤立地区仍依赖化石能源供电的问题，提出结合柴油发电、风电与光伏的混合电力系统（Hybrid Power System, HPS）方案，并以加拿大纽芬兰与拉布拉多省Mud Lake村为研究对象，评估其技术经济性能及储能安全性。研究人员采用HOMER Pro软件对六种HPS配置进行优化，确定最优架构后，将电池充放电数据导入COMSOL Multiphysics，开展基于真实运行工况的锂离子电池热响应模拟，以评估热失控风险。结果表明，在所选配置下，电池组温度始终低于22℃，不存在熔毁或热失控隐患。该研究在系统层面实现了可再生能源集成与储能安全性的耦合分析，为寒冷地区离网社区的低碳电气化提供了可靠依据。
本研究发表于《Next Energy》，聚焦于寒冷偏远社区电气化过程中的能源系统优化与储能安全问题。当前，全球正加速推进净零排放目标，但偏远孤立地区因电网延伸成本高，仍主要依赖柴油发电，导致碳排放居高不下。现有研究多单独关注混合电力系统的技术经济设计或锂离子电池的热行为，缺乏将系统运行工况与储能热安全直接关联的分析。为此，研究人员以加拿大Mud Lake村为案例，构建了包含柴油发电机（Diesel Generator, DG）、风力发电机（Wind Turbine, WT）、光伏阵列（Photovoltaic, PV）及锂离子电池储能系统（Battery Energy Storage System, BESS）的综合解决方案，旨在兼顾经济性、可再生渗透率和运行安全。
在研究方法上，研究人员首先基于HOMER Pro对六种HPS配置进行稳态建模与经济性分析，决策指标包括平准化电力成本（Levelized Cost of Energy, LCOE）、可再生份额（Renewable Fraction, RF）、过剩电量及二氧化碳排放量，并结合当地气象与负荷数据进行优化。随后，将最优配置的电池充放电功率曲线导入COMSOL Multiphysics，采用集总电池模型与热传导方程耦合的方式，对电池组进行瞬态热仿真，并通过网格收敛性验证与已有文献实验数据对比确保模型可靠性。
研究结果分为以下几个部分：
3.1 HOMER Pro仿真结果与系统优化
通过对六类配置的模拟，研究人员发现DG+WT+PV+BESS组合在经济与环境绩效上最优，净现值成本（Net Present Cost, NPC）为218.4万美元，LCOE为0.764美元/千瓦时，RF达40.2%，年二氧化碳排放降至124,803千克，较纯柴油系统分别降低22.9%的LCOE与67.2%的排放量。
3.2 优化混合系统性能
最优系统由180千瓦柴油机组、3台6千瓦Bergey Excel WT、121千瓦光伏阵列、532组MaxAmps锂离子电芯及39.2千瓦变流器组成，可满足年用电量221兆瓦时的需求，其中太阳能贡献49.7%，柴油贡献44.9%，风能贡献5.45%。
3.3 技术经济结果敏感性分析
在柴油价格、风速、太阳辐照度及折现率等参数变化范围内，DG+WT+PV+BESS配置始终保持最优，表现出较强的鲁棒性。
3.4 电池组热响应
基于实际运行工况的C-rate计算结果显示，电池充放电电流极低，温度波动范围仅为19℃至22℃，无明显热积聚现象，且电池组内温差仅为百分之一摄氏度级，排除了热失控风险。
在讨论与结论部分，研究人员指出，该系统在实现低碳化与成本下降的同时，电池热安全得到有效保障。然而，研究受限于负荷数据的时效性以及集总热模型未考虑电池老化、单体差异及电池管理系统（Battery Management System, BMS）干预等因素。总体而言，本研究通过将系统级优化与储能热安全评估紧密结合，为寒冷地区离网社区提供了可复制的技术方案，并展示了多工具耦合在能源系统设计中的优势。
