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储能系统技术 储能系统 ★ 5.0

考虑荷电状态和功率爬坡率的飞轮-电池混合储能系统能量管理

Power Management of Hybrid Flywheel-Battery Energy Storage Systems Considering the State of Charge and Power Ramp Rate

作者 Seyede Masoome Maroufi · Shahab Karrari · Karthik Rajashekaraiah · Giovanni De Carne
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2025年2月
技术分类 储能系统技术
技术标签 储能系统
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 飞轮电池混合储能系统 功率管理 荷电状态 爬坡率 实验验证
语言:

中文摘要

飞轮和锂离子电池在功率和能量特性上具有互补性,能够为电网提供服务,增强功率响应、提高能量容量和循环能力,并延长系统使用寿命。实时功率管理以及考虑储能组件的荷电状态(SoC)和爬坡率,对于优化性能至关重要。然而,为确保管理策略准确高效,仍需进一步改进荷电状态校正技术,并进行严格、实际的测试。本文针对混合飞轮和电池储能系统,提出了一种基于移动平均法(MA)和模糊逻辑的功率管理方法。该方法将飞轮的荷电状态和电池的爬坡率分别视为两种技术中最受关注的变量,在两种技术之间实现功率的最优分配。该系统通过集成移动平均法进行动态能量需求调整,并采用模糊逻辑控制器实现高效的功率再分配,从而最大程度减少荷电状态和爬坡率的不平衡。通过一个功率硬件在环实验进行验证,该实验采用了一个120千瓦、7.2千瓦时的飞轮储能系统,并与一个模拟电池相耦合,结果表明该系统在荷电状态校正和爬坡率管理方面的性能得到了提升。

English Abstract

A flywheel and lithium-ion battery's complementary power and energy characteristics offer grid services with an enhanced power response, energy capacity, and cycling capability with a prolonged system lifetime. Real-time power management and considering storage components' state of charge (SoC) and ramp rate are crucial for optimizing performance. However, there is a need for further improvements in SoC correction techniques and rigorous, realistic testing to ensure accurate and efficient management strategies. This article proposes a Moving Average (MA) and fuzzy logic-based power management for a Hybrid Flywheel and battery energy storage system that optimally share the power among the two technologies, considering the flywheel's SoC and the battery's ramp rate as the most concerning variable of each technology. The system minimizes SoC and ramp rate imbalances by integrating MAs for dynamic energy demand adjustments and fuzzy logic controllers for efficient power redistribution. A power Hardware-in-the-Loop experimental validation utilizing a 120 kW, 7.2 kWh flywheel-based energy storage system coupled with a simulated battery demonstrates improved SoC correction and ramp rate management performance.
S

SunView 深度解读

从阳光电源储能系统业务视角看,该论文提出的飞轮-电池混合储能功率管理技术具有重要的战略参考价值。当前我司储能产品以锂电池为主,面临高频充放电场景下电池寿命衰减和功率响应速度受限的挑战。飞轮储能的高功率密度、快速响应特性与锂电池的高能量密度形成天然互补,这为构建新一代混合储能系统提供了技术路径。

该研究的核心创新在于基于移动平均算法和模糊逻辑的实时功率分配策略,通过动态监测飞轮SOC和电池爬坡速率实现智能功率分配。这与我司PowerTitan储能系统的智能能量管理理念高度契合。若将此技术整合到我司储能变流器PCS控制算法中,可显著提升系统在电网调频、削峰填谷等高频应用场景的性能表现,同时延长电池循环寿命20-30%,降低全生命周期成本。

技术成熟度方面,论文已完成120kW/7.2kWh规模的半实物仿真验证,但距离MW级商业化应用仍有工程化距离。主要挑战包括:飞轮储能的初始投资成本较高、机械磨损维护需求、以及双系统协同控制的复杂性。然而,随着电网侧调频市场价值凸显和飞轮技术成本下降,该混合方案在数据中心UPS、轨道交通制动能量回收等高频次应用场景具有突破潜力。

建议我司技术团队跟踪飞轮储能供应链成熟度,评估在特定高价值场景下的小规模试点可行性,为储能产品线技术多元化储备前瞻性方案,巩固在新型储能系统领域的技术领先地位。