可再生能源应用的混合储能方法外文翻译资料

 2022-08-24 11:42:00

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可再生能源应用的混合储能方法

综述：本文讲述了混合储能系统（HESS）的创新领域。HESS的特点是两种或多种储能技术与辅助操作特性（如能量和功率密度、自放电率、效率、寿命等）的有益耦合。本文讨论了典型的HESS应用、储能耦合结构和基本的能量管理概念，包括基于分层控制和优化的能量管理。提出了四种适用于分散式光伏系统的HESS结构：（a）电源对热/电池，（b）电源对热/电池/氢，（c）超级电容/电池和（d）电池/电池，并给出了基于调峰和双低通滤波的潮流分解原理。介绍了一种混合储能系统模块化实验台的组成、结构和功能。

  1. 介绍

大气中CO2浓度迅速上升、温室效应以及与之相关的世界地表温度和世界气候的剧烈变化等全球性问题必须得到迅速解决。解决方案的一个重要部分将是从陈旧的化石能源系统快速过渡到可持续的100%可再生能源系统。因此，需要进一步快速推广光伏和风力发电。光伏和风能的波动在短期内，可以采用多种灵活的技术（如需求侧管理、电网扩展或储能）来处理每日和年尺度（并具有区域分布）的波动[1]。基于电气、机械、化学和热能储存原理的许多储存技术具有完全不同的技术参数和操作特性（表1，[1-3]）。当前的系统分析研究表明，短期、中期和长期的储能需求[4,5]。在这一点上，利用混合能源储存系统（HESS）的方法，将储存技术与辅助操作特性结合起来，可以非常有益。第2节讨论了典型的HESS应用、储能耦合结构和基本的能量管理概念。第三节介绍了一种基于调峰和双低通滤波的潮流分解方法。本文简要讨论了适用于分散式pv系统的四种hess配置：（a）热/电池供电，（b）热/电池/氢供电，（c）超级电容/电池和（d）电池/电池，并对著名的bedinits组件、结构和功能进行了描述。

  1. 混合储能系统

在HESS中，通常一个存储器（ES1）专用于满足“高功率”需求、瞬态和快速负载波动，因此具有快速响应时间、高效率和高循环寿命的特点。另一种存储器（ES2）通常是具有较低自放电率和较低能量比安装成本的“高能”存储器（表1和图1）。赫斯的主要优点是：

  1. 与单个存储系统相比，降低了总投资成本（由于能源和电力脱钩，ES2只需满足平均电力需求。
  2. 提高系统总效率（由于ES2在优化、高效运行点运行，并减少了ES2的动态损耗。
  3. 提高存储和系统寿命（优化操作和降低ES2的动态应力）。
    1. HESS应用概述

文献综述的结果表明，HESS有许多很有前途的应用，例如：

  1. 混合动力和燃料电池动力电动汽车中的HESS（supercap/battery HESS[6–9]或battery/fuel cell HESS[10,11]
  2. HESS在以电池/氢气组合为主的可再生能源自主供应系统中的应用。
  3. 在家庭[17]，区域或区域级别上的网格连接的HESS(例如，用于岛屿蠕虫[18]的锂离子/氧化还原流电池或M5BAT项目中的混合电池系统。
  4. HESS用于大型风力和PV-park电源管理。
  5. 其他特定的hess配置，如SMES/battery-HESS[21]、CAES/battery-HESS[22]和flywheel/battery-HESS。

电池，特别是锂离子电池，在许多国际环境下的应用中起着关键作用。它们既可用作“高能”存储器，也可用作“大功率”存储器。与电池相比，超级电容和飞轮具有更高的功率密度、效率和循环寿命。氧化还原流电池是一种很有前途的技术，因为它的存储与能量的内在解耦(类似于氢和电-气的存储路径)，并且具有良好的循环寿命和可回收性。可再生氢(H2)和甲烷(CH4)都是很有前途的长期能源储存选择。另外，蓄热和电转热的概念在表1不同储能技术的比较中也将变得重要(突出的优点)。312 T. Bocklisch / Journal of Energy Storage 8(2016) 311-319未来ess应用的背景。储存由过量的可再生能源(通过电加热筒或热泵)和由动力转换为气体的过程(例如电解器或燃料电池)所产生的热量，将提高可再生能源的总利用率。此外，电转热将使HESS能够进行调峰，从而大大降低其他存储组件和公共电网的压力。优化设计、控制和能源管理策略将在电、热和天然气部门之间的接口HESS中发挥重要作用，并将为进一步提高可再生能源系统的成本、效率和寿命发挥重要的潜力。

    1. HESS中的储能耦合体系结构

在HESS中，能量存储的耦合有不同的方法(图2)。一个简单的方法是两个存储的直接dc耦合。主要优点是简单和成本效益。此外，直流母线电压只有很小的变化。主要缺点是缺乏可能性功率流控制和能量管理和生成的无效利用存储(例如supercap / battery-HESS直接耦合只有一小部分supercap能力时可以利用操作在电池的电压区间窄)。HESS中的第二种储能耦合结构是通过一个双向DC/DC变换器(图2a和b)实现的，该变换器既可以连接“大功率”存储器，也可以连接“高能”存储器。在后一种情况下，“高能”存储器可以防止峰值功率和快速负载波动。然后，DC/DC转换器在电流控制模式下工作。这种解决方案的一个缺点是直流母线电压的波动，这与“大功率”存储器的电压相同。第三种也是最有前途的耦合体系结构由两个DC/DC转换器组成。这里的并行转换器拓扑结构(图2d)是非常常见的。与“大功率”存储器相关联的附加DC/DC-converter负责DC-bus的电压调节。它有助于在更宽的电压波段操作“大功率”存储器，从而更好地利用可用的存储器容量。除了并行变换器拓扑结构也是串行的，级联式变换器拓扑结构是可能的(图2c)，这通常是更昂贵和更难以控制。两种转换器耦合结构的缺点是复杂度较高，图2略高。HESS的基本耦合结构:(a)一个电压控制变换器，(b)一个电流控制变换器，(c)两个变换器的串行连接，(d)两个变换器的并行连接。图1所示。HESS的基本结构。T. Bocklisch / Journal of Energy Storage 8(2016) 311-319 313成本。有孤立的和非孤立的DC/DC转换器拓扑可用于hess应用程序(如buck/boost、半桥、全桥)，其趋势是高效和低成本的多端口转换器，减少了转换阶段的数量。

    1. HESS的控制和能源管理概念

对潮流分配进行智能控制和优化管理是任何HESS良好运行的基础。许多不同的控制和能源管理概念已经被研究过，主要是在混合动力和燃料电池电动汽车领域。图3给出了HESS-energy管理概念的基本类的概述。通常可以区分基于规则和基于优化的能源管理概念。基于规则的概念非常适合实时应用程序。规则由专家或数学模型创建。一个简单的基于规则的HESS控制策略是“恒温器”的概念。“高能”存储器ES2是根据适用于“高能”存储器ES1的荷电(SOC)阈值的上、下状态来开关的。一个更高级的概念是基于状态机控制[25]，它可以涉及多个规则(根据启发式或专家经验定义)。基于规则的概念的进一步改进是模糊逻辑控制。在这里，通过模糊规则和成员函数[26]平稳地实现了ES1和ES2之间的权力划分(没有切换)。这种策略可以很容易地进行调整，以实现近乎最优的操作。基于规则的能量管理方法可以很好地处理测量误差和组件变化。基于优化的方法的主要特征是成本函数的最小化。基于优化的方法可以分为全局(离线)算法和实时(在线)算法。频率解耦非常适合实时应用。它通常由一个简单的低通滤波器或基于小波或傅里叶变换的先进滤波器概念来实现。低频分量提供ES2功率控制器的设定值，高频分量由ES1[27]覆盖。另一个有前途和广泛应用的基于优化的能源管理方法是等效燃油消耗最小化策略(EFCM)。它的目标是将瞬时成本函数(例如效率或h2 -燃料消耗)[28]最小化。其他能源管理方法是基于经典的pi控制器[29]，不需要专家知识，允许根据在线适应律轻松调整。

    1. 一个分层优化能源管理概念的例子，燃料电池电池混合系统

不同的HESS能源管理概念已经被开发、研究和实验测试，包括一个基于规则的方法[30]，一种基于动态规划[31]和基于组合控制和优化的方法，分级能源管理[32]，[33]，[34]，如图4所示的燃料电池-电池- hess的例子。这个层次的概念将控制和优化问题划分为三层:主要控制总线电压和燃料电池电流、二次控制限制燃料电池运行范围和权力梯度进行电池充电和load-following控制和系统控制优化二级控制参数的调整目标的最小化H2-consumption燃料电池和动态应力参数。混合电源单元的主控制装置由两个功率电子变换器(图4左侧)组成，与电池相连的DC/DC-converter 1负责对母线电压UBus的快速控制。负载功率的快速变化完全被电池覆盖，因此，动态应力远离燃料电池。DC/DCconverter2根据总线电压调整燃料电池输出电压，并将燃料电池作为电流源基本运行。所需的燃料电池电流IFCSetis由二次控制(在能量管理单元上运行的软件)计算并传递给主控制器。

二次控制的主要功能是限制燃料电池的工作范围和燃料电池的功率梯度DPFC/ Dt，以最小化h2的消耗以及燃料电池的应力和老化。质子交换膜燃料电池的典型效率-功率曲线在部分负载时效率达到最大值(图5)。在极端的部分负载和峰值负载时，工作点的效率下降。在极端偏载条件下，高电极电位和催化剂碳载体层的腐蚀会引起附加应力和加速老化。在峰值负荷应力和加速老化发生的问题，与热和水的去除，可能的膜流场洪水，电流密度波动，和腐蚀的碳支持层由于增加的反应物气体湿度。

二级控制器的基本结构如图4所示。负载跟随控制器GFChas的目标是尽量减少负载和燃料电池功率之间的差异，因此旨在尽量减少损失，这将发生在频繁的充电和放电的电池。充电控制器确保电池永远不会超过其最小和最大充电状态的界限。这两个控制器有一个共同的驱动变量，燃料电池功率梯度DPFC?/Dt.。它被限制在一个最大值DPFCmax/Dt，由系统定义控制。因此，燃料电池是保护免受快速负载瞬态。此外，燃料电池的功率被限制在最佳工作范围内(PFCmin, PFCmax)。5个二次控制参数vSC= [GCC, GFC, PFCmin, PFCmax, DPFCmax/Dt]的结果向量由系统控制确定，在优化求解过程中可进行自适应。假设一次和二次控制是动态独立的，因此可以从IFCSet、燃料电池的功率-电流-电压-电流曲线和转换器效率图中计算出燃料电池对总线PFCB的实际功率。系统控制的任务是解决和解决实际的优化问题。优化准则如图4所示。

图6和图7显示了一个示例应用程序的仿真结果(一个5 kW峰值pv工厂的测量数据和一个四口之家的电力负荷分布图)。图6为二级控制参数GCC和GFC的变化结果(固定PFCmin= 0 W, PFCmax= 700 W, DPFCmax/Dt = 5 W/ s)。100个控制参数与GFC从10^-4s-^1到10^-1s^-1和GCC从10^-9s^-2到10^-3s^-2 (对数的间距)。对所得到的10,000个控制参数向量中的每一个进行了燃料电池和电池之间的功率流分布的仿真，并对整个参考年进行了评估。图6显示了生成的等高线图的四个优化标准:红色的虚拟现实,H2-consumption的减少,在蓝德,燃料电池的动态应力减少,绿色SK,橙色的最大需要电池容量和SM,平均每天所需的电池容量。粗体的等高线对应的是VR的期望极限大于等于10%,DE大于等于80%,SK小于等于4000 Wh和SM对于这个例子是小于等于500wh。黄色区域内的控制器增益向量保证了这些边界，从而促进了h2消耗的显著改善和燃料电池动态应力的降低。

图7a和b显示了电力负荷和PV-power剖面(去除pv -趋势后)的差异，以及能量管理算法(GCC= 2.24times;10^6s^-2, GFC= 6.52times; 10^3s^-1、PFCmin= 0 W, PFCmax= 700 W, DPFCmax/Dt = 5 W/s)。一个非常平滑和有限的燃料电池功率剖面可以观察到。动态波动和峰值功率完全被电池覆盖(图7c和d)。HESS设计/尺寸和能源管理优化问题通常是相互依赖的。因此，智能hess设计算法既考虑了元件尺寸，又考虑了能量管理参数。该算法具有良好的收敛性、快速的计算速度和对复杂非线性优化问题[35]的良好处理能力。

  1. HESS用于可再生能源的应用
    1. 功率流分解原理

图8给出了PV- hess示例，并以简化的方式展示了Chemnitz附近参考站点上一个5 kW PV工厂和一个四人家庭(4 MWh/a电耗)的差分功率DP (PV -负载功率)的分解。第一步是对大于阈值DPPS的DP值进行调峰(功率-热转换)。剩余功率为低通滤波，滤波时间为TF1，得到长期趋势分量DPF1。剩余功率dpr1通过滤波时间tf2进行滤波，得到日趋势分量DPF2。剩余功率dpr2包含了剩余的快速功率波动和部分峰值功率。从图8e可以看出，DP的直方图可以看出，只需要将少量的PV-energy转化为热量(橙色区域)，就可以达到显著的削峰效果。图8f-h)显示了DPF1、dpf2和DPR2的累计功率，对应于虚拟长、中、短期储能的荷电状态(粗略估计所需的储能能力约为1000 kWh、10 kWh和200 Wh)。

    1. HESS-configurations for PV-applications

图9a-d说明了四种hess配置，它们可有效地用于分散的pv系统。图9a所示为动力-发热装置和电池的组合。这种hess配置可

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