集成钒氧化还原液流电池、锂镍锰钴电池和锂钛酸盐电池的混合微电网的仿真研究(作为储能系统)

时间:2026年5月24日
来源:Journal of Energy Storage

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林清輝|Namo Neanchaleay|陳斌豪台湾云林县国立云林科技大学创业管理MBA项目摘要尽管钒氧化还原液流电池(VRFB)的体积能量密度(约16–35 Wh/L)和往返效率(60–80%)低于锂离子电池,但过去十年间它受到了越来越多的关注。其优势在于资本成本低、自放电现象

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林清輝|Namo Neanchaleay|陳斌豪
台湾云林县国立云林科技大学创业管理MBA项目

摘要

尽管钒氧化还原液流电池(VRFB)的体积能量密度(约16–35 Wh/L)和往返效率(60–80%)低于锂离子电池,但过去十年间它受到了越来越多的关注。其优势在于资本成本低、自放电现象可忽略不计,以及经过数千次循环后仍能保持容量。这些特点使得VRFB被广泛应用于户用系统、公用事业规模的微电网、电动汽车快速充电站和长时间备用电源等领域。本研究探讨了一个结合太阳能光伏、风能以及三种储能系统(VRFB、NCM锂离子电池和锂钛酸盐电池)的混合微电网。通过MATLAB/Simulink®软件和标准等效电路模型(锂离子电池采用Thevenin网络模型,VRFB采用改进模型)分析了各组件的尺寸和电化学行为。研究目的是制定一种能源调度策略,充分利用VRFB的循环寿命来减少对锂基电池的依赖,并提供潜在技术经济效益的参考信息。这些结果仅为初步参考,组件尺寸和调度的优化工作将留待后续研究完成。

引言

由于全球气候变化的严峻性,零排放发电技术几年前就开始发展。为了减少温室气体排放,可再生能源(RES)的发电量迅速增长。国际能源署(IEA)的数据显示,2022年新增的可再生能源装机容量达到340吉瓦,同比增长近13%[1]。IEA预测2023年新增装机容量将超过440吉瓦,2024年将达到约460吉瓦。图1展示了2017年至2022年的增长趋势,并包含了该机构对2023年和2024年的预测。
2022年,太阳能光伏技术占新增可再生能源装机容量的65%以上,而风能占比略高于20%。政策和产业倡议的推动进一步强化了这一趋势,表明可再生能源的持续发展具有坚实基础。技术的进步使制造商和研究人员能够开发出更高效率的设备和技术,进一步提升可再生能源的性能。在此背景下,本论文研究了可再生能源在混合微电网(MG)中的集成应用。为应对气候变化的政策和行动,台湾南部建立了一个名为“绿色能源技术示范基地(GETDS)”的示范项目。该基地作为台湾“5+2产业转型计划”的一部分,展示了多种绿色能源技术,包括太阳能、风能、生物质能和储能技术,旨在促进产业与研究的合作,创造绿色生活环境,推广绿色能源知识,并作为技术发展和示范的中心。
将可再生能源整合到电网系统中面临诸多挑战,主要是因为可再生能源的不确定性:它们并非始终可用,且输出功率难以预测。可再生能源的间歇性发电特性会降低电力分配的稳定性和可靠性[2]。因此,需要一种能够储存可再生能源产生的能量并在需求负荷处释放电力的系统,电池储能系统(BESS)是一种有前景的解决方案。
本研究提出了一个结合VRFB和锂离子电池的混合微电网详细设计方案(见图2)。

章节摘录

混合微电网系统

微电网是一种局部电力系统,可以连接电网运行或独立运行;它包括本地负载、现场发电设备和储能单元,共同满足电力需求[3]。作为混合系统,它可以整合两种或更多类型的能源。在本研究中,微电网包含两种可再生能源发电机(太阳能光伏和风能)以及三种储能系统(NCM锂离子电池、锂钛酸盐电池和钒氧化还原液流电池)。

方法

适当的能源管理系统(EMS)能够以经济高效的方式预测电力资源、需求和储能系统的基本信息。EMS模型的预测能力对微电网设计和电力调度优化非常实用,有助于提高系统运行效率。当前模型研究了结合太阳能光伏和风能以及三种储能系统(VRFB、NCM锂离子电池和锂钛酸盐电池)的混合微电网。

结果与讨论

MATLAB/Simulink®提供了多种仿真模型;选择哪种模型应根据研究目标来决定。大多数微电网研究使用相位模式分析机电动态和其他线性行为(例如三相多机系统),但该方法对内部组件物理特性的洞察有限。对于储能系统(ESS),相位模式通常仅能跟踪功率、能量和荷电状态(SoC),无法准确反映温度或退化效应。相比之下,等效电路模型(ECM)能够提供更全面的分析。

结论

我们开发并评估了一个基于Simulink的混合微电网,该系统整合了太阳能光伏、风能和三种储能系统(VRFB/NCM/LTO),采用了混合相位-时域框架和针对不同电池化学类型的荷电状态管理机制。在24小时运行场景下,利用ERA5天气数据和2019年缩放的负载曲线,系统保持了稳定的电力调度和荷电状态范围,并在分时电价下实现了约65.28%的日电费降低。

CRediT作者贡献声明

林清輝:数据整理、概念构思。Namo Neanchaleay:初稿撰写、调查、数据分析、数据整理。陳斌豪:修订与编辑、初稿撰写、项目管理、方法论研究、概念构思。

利益冲突声明

作者声明没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。

致谢

作者衷心感谢台湾国家科学技术委员会(NSC 112-2221-E-027 -086)的支持。

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