近期,我校信息学院智慧电气科学中心(CiPES)杨恒昭教授课题组(储能实验室)在氢电混合储能领域取得重要进展。课题组以上科大为第一完成单位在工业应用领域国际期刊 IEEE Transactions on Industry Applications 和氢能领域国际期刊 International Journal of Hydrogen Energy 发表了2项科研成果。
作为实现全球能源转型的关键载体之一,氢能在世界各个主要经济体得到了前所未有的关注。例如,国家发改委2022年发布了我国《氢能产业发展中长期规划(2021-2035 年)》,美国能源部2023年发布了《国家清洁氢能战略和路线图》,欧盟委员会2020年发布了《欧盟氢能战略》。由于其能量密度高,氢能在电气化交通和可再生能源等领域得到了广泛应用。然而,燃料电池和电解槽等氢能系统关键部件仍存在动态响应较慢、耐久性较差等问题。因此,氢能系统通常与超级电容、锂离子电池等功率密度较高的电储能技术构成氢电混合储能系统。杨恒昭教授课题组针对此类系统提出了一系列能量管理策略以提高系统性能。
成果一:燃料电池混合动力卡车的部件容量和能量管理优化
针对混合动力卡车中的氢电(锂离子电池)混合储能系统提出了一种具有健康意识的双层优化算法以解耦部件容量和能量管理的优化问题,并探究燃料电池和锂离子电池的退化对优化结果的影响。该算法的上层通过粒子群优化算法筛选最优部件容量,下层根据卡车动力系统的数学模型以及燃料电池和锂离子电池的退化模型构建多目标能量管理问题,并使用滚动优化和凸优化算法求解该问题。结果表明了所提出的双层优化算法在确定燃料电池和锂离子电池的最优容量、合理分配负载功率、降低能量源的退化等方面的有效性。
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图1. 燃料电池混合动力卡车:(a) 动力系统结构图;(b) 具有健康意识的双层优化算法。
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图2. 仿真结果:(a) 完整工况内的功率分配结果;(b) 1195-1210 s内的功率分配结果;(c) 具有和不具有健康意识的锂离子电池健康状态对比;(d) 具有和不具有健康意识的燃料电池退化量差值(注:差值定义为具有健康意识的退化量减去不具有健康意识的退化量)。
该成果以“Health-Aware Bi-level Optimization of Component Sizing and Real-Time Energy Management in Fuel Cell Hybrid Electric Trucks”为题,在工业应用领域国际期刊IEEE Transactions on Industry Applications上发表。信息学院2021级硕士研究生张金源为第一作者,杨恒昭教授为通讯作者。两位校外合作者参与了本论文的研究工作:IEEE Fellow,德国Kiel University教授Marco Liserre以及德国Fraunhofer Institute for Silicon Technology研究员Qian Xun。
论文链接:
https://doi.org/10.1109/TIA.2024.3425584
成果二:光伏微电网中的氢电混合储能系统能量管理策略
针对光伏微电网中的氢电(超级电容)混合储能系统提出了一种能量管理策略以管理微电网内的电力和氢气流,并协调微电网与加氢站之间的耦合。能量管理框架的外层优化了从微电网输送到加氢站的氢气流,内层提出了一种两级功率分配方法,根据超级电容荷电状态对功率分配因子进行两次调节,并采用截止频率可自适应调节的低通滤波器对负载功率进行分配:高频分量分配给超级电容,低频分量分配给氢能系统。结果验证了该能量管理策略在合理分配负载功率、控制超级电容荷电状态和储氢系统状态等方面的有效性。
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图3. 氢电混合储能系统两级功率分配方法。
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图4. 实时仿真结果:(a) 部件功率;(b) 本地负荷和压缩机负荷;(c) 氢气流;(d) 超级电容荷电状态和储氢系统状态。
该成果以“Energy Management of Electric-Hydrogen Hybrid Energy Storage Systems in Photovoltaic Microgrids”为题,在氢能领域国际期刊International Journal of Hydrogen Energy上发表。信息学院2024级博士研究生唐毓振为第一作者,杨恒昭教授为通讯作者。两位校外合作者参与了本论文的研究工作:IEEE Fellow,德国Kiel University教授Marco Liserre以及德国Fraunhofer Institute for Silicon Technology研究员Qian Xun。
论文链接:
https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2024.07.017