在“双碳”目标驱动的能源转型过程中,可再生能源在电网中占比显著提高。然而,风光发电的出力波动性给电网运行稳定性带来巨大压力,规模储能技术是破解这一难题的重要解决方案。在规模储能系统中,状态估计技术通过实时监测和分析储能系...在“双碳”目标驱动的能源转型过程中,可再生能源在电网中占比显著提高。然而,风光发电的出力波动性给电网运行稳定性带来巨大压力,规模储能技术是破解这一难题的重要解决方案。在规模储能系统中,状态估计技术通过实时监测和分析储能系统的关键参数,为系统控制和优化提供数据基础;成组管理技术通过管控储能电池单元状态、提升系统效率,实现储能系统的高效运行与多场景应用。状态估计与成组管理技术的深度融合,共同支撑规模储能系统高效稳定运行。液态金属电池作为一种新型储能技术,凭借其低成本、长寿命和本征安全等优势,在可再生能源电力调峰等规模储能应用方面极具应用潜力。现有储能系统主要采用锂离子电池作为储能单元,已有的研究也非常深入,但由于电池体系及特性不同,适用于锂离子电池的状态估计与成组管理技术无法应用于液态金属电池体系,因此针对液态金属电池的状态估计与成组管理技术亟须进一步发展。本文聚焦液态金属电池状态估计与成组技术,对现有研究进展进行综述。首先,介绍液态金属电池的工作原理;然后,从液态金属电池电化学模型和等效电路模型出发,介绍液态金属电池荷电状态(State of charge,SOC)和健康状态(State of health,SOH)估计研究现状;接着从电池分选、电池管理和热管理的角度,总结规模化液态金属电池成组管理技术的研究进展;最后,分析液态金属电池在电力系统规模储能应用中存在的挑战,旨在为液态金属电池产业化发展提供参考。展开更多
文摘在“双碳”目标驱动的能源转型过程中,可再生能源在电网中占比显著提高。然而,风光发电的出力波动性给电网运行稳定性带来巨大压力,规模储能技术是破解这一难题的重要解决方案。在规模储能系统中,状态估计技术通过实时监测和分析储能系统的关键参数,为系统控制和优化提供数据基础;成组管理技术通过管控储能电池单元状态、提升系统效率,实现储能系统的高效运行与多场景应用。状态估计与成组管理技术的深度融合,共同支撑规模储能系统高效稳定运行。液态金属电池作为一种新型储能技术,凭借其低成本、长寿命和本征安全等优势,在可再生能源电力调峰等规模储能应用方面极具应用潜力。现有储能系统主要采用锂离子电池作为储能单元,已有的研究也非常深入,但由于电池体系及特性不同,适用于锂离子电池的状态估计与成组管理技术无法应用于液态金属电池体系,因此针对液态金属电池的状态估计与成组管理技术亟须进一步发展。本文聚焦液态金属电池状态估计与成组技术,对现有研究进展进行综述。首先,介绍液态金属电池的工作原理;然后,从液态金属电池电化学模型和等效电路模型出发,介绍液态金属电池荷电状态(State of charge,SOC)和健康状态(State of health,SOH)估计研究现状;接着从电池分选、电池管理和热管理的角度,总结规模化液态金属电池成组管理技术的研究进展;最后,分析液态金属电池在电力系统规模储能应用中存在的挑战,旨在为液态金属电池产业化发展提供参考。
