全钒液流电池储能系统建模及其全生命周期运行策略优化研究

Nowadays, the operational system efficiency of vanadium redox flow battery is in a low range within 70%~80% and traditional operation strategy even undermines the energy efficiency and capacity loss. It is crucial to improve the energy efficiency and decrease the capacity loss by investigating new operational strategy. This project aims to develop a novel system model and to propose innovative lifetime operational strategy. The detailed research topics in the proposal are described as follows: (1) Multi-timescale electro-thermal coupled system model: The coupled system model is built up according to the respond time and coupling weakness. This system is able to reflect the in-time operational efficiency. (2) Capacity loss model: The capacity loss model is set up by the investigation of cross-over phenomenon of water molecule and vanadium ions between the membrane. Based on the capacity loss model, the Kalman filter observer is designed. (3) Operational strategy proposal: By applying heuristically search method, new charging/discharging strategy and new electrolyte flow rate strategy are proposed. The multi-timescale electro-thermal coupled system model provides a new perspective to describe the uniqueness of the system characteristics and to simply the co-relationship to a maximum extend. The heuristically search algorithm provides a new path to solve the multi-objective optimization problem.

当前全钒液流电池储能系统效率仅为70%-80%，而传统的运行策略进一步加剧了能量损耗和容量衰减，研究储能系统运行策略是提高能量效率和延长寿命的迫切需要。针对系统能量效率低和容量衰减快的问题，本项目拟发展新的储能系统模型和全生命周期运行优化策略。立项拟从多时间尺度的电热耦合模型构建、长时间运行下的容量衰减模型构建和全生命周期储能系统运行策略优化三个方面依次递进开展研究：根据不同物理场的响应时间和耦合强弱不同，构建能体现实时运行效率的电热耦合模型；根据离子自放电迁移机理，构建能体现长时间运行损耗的容量衰减模型，设计基于卡尔曼滤波的容量衰减观测器；利用启发式搜索算法获得新的充放电电流和电泵流量运行策略。本项目提出的多尺度电热耦合模型既可以保留电池运行特性又在最大程度上简化其耦合关系，为构建多场耦合非线性系统级模型提供了新思路，为全生命周期的运行策略优化提供了新途径。

近年来，在能源发展战略的驱动下，可再生能源得到快速发展。可再生能源发电需要大规模高效储能技术的支持。全钒液流电池(Vanadium Redox Flow Battery, VRB)作为一种前景广阔的大规模储能技术而受到国内外学者广泛的关注。本项目针对VRB能效低和长期运行情况下存在容量衰减的问题，开展了构建多时间尺度电热耦合模型，构建长时间运行下容量衰减模型，以及制定储能系统运行优化策略三个方面的研究，旨在提高系统运行效率和降低容量衰减率。首先，构建电热耦合模型。VRB是一个非线性的多物理场耦合系统，准确的电热耦合模型对VRB的温度预测、系统效率优化和安全运行具有重要意义。因此，本项目建立了VRB的电热耦合模型，选用二阶RC电路对VRB的电气特性进行了表征，同时考虑了旁路电流和离子扩散的影响；构建了基于三阶Cauer网络的热模型用于描述VRB的传热过程；采用粒子群算法对模型参数进行了辨识，并在5kW/3kWh全钒液流电池实验平台上进行了恒电流和脉冲电流下的实验研究，验证了模型的准确性。其次，构建容量衰减模型。质子交换膜无法保证100%的选择性，因而在长期运行后VRB会发生容量衰减的现象，建立容量衰减模型是监测电池容量衰减、优化容量衰减率的前提。本项目通过研究电池在运行过程中的电解液互串、副反应以及体积失衡等现象，分析了导致容量衰减的因素及衰减机理，构建了基于质量守恒和电荷守恒的全钒液流电池容量衰减模型，该模型包括钒离子浓度动态子模型、质子浓度动态子模型，以及电解液体积动态子模型，通过充放电循环实验验证了模型的准确性。最后，在所建立的模型基础上，为提高能量效率，本项目提出了一种基于粒子群算法的多参数运行优化策略，在MATLAB仿真平台对所提出的优化策略进行了仿真，并与传统的优化策略进行了对比分析，验证了新提出策略的有效性。本项目成果有利于解决目前液流电池多物理场耦合非线性复杂系统建模问题，为提升全生命周期内的全钒液流电池储能系统运行性能提供新的途径和理论依据。