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中国工程院院士高翔:液流电池正步入GW级时代,混合储能、长时储能是大趋势

来源:全球液流电池储能
时间:2024-12-11 12:00:20
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01、中国工程院院士高翔:液流电池正步入GW级时代,可以发展耦合长时储能的新型电厂中国工程院院士、浙江工业大学校长高翔,长期致力于能源与环境领域的基础理论、关键技术及工程应用研究,在清洁能源、碳污减排、资源循环等方向取得系列创新成果。当前,

01、中国工程院院士高翔:液流电池正步入GW级时代,可以发展耦合长时储能的新型电厂

中国工程院院士、浙江工业大学校长高翔,长期致力于能源与环境领域的基础理论、关键技术及工程应用研究,在清洁能源、碳污减排、资源循环等方向取得系列创新成果。

当前,我国构建新型储能体系需要破除哪些障碍?国内规模化的长时储能研究进展如何?

记者:绿色低碳转型离不开储能技术的发展,您认为构建新型储能体系需要破除哪些障碍?

高翔:风电、光伏等可再生能源具有间歇性、波动性的特征,我们需要基于不同储能技术的时间尺度、能量品位特征,综合考虑储能功率与储能容量的匹配,发展规模化、高安全、长寿命、低成本的混合储能系统,以满足多时间尺度、多应用场景的储能需求,构建支撑可再生能源规模化应用的混合储能技术体系。

记者:谈及规模化的长时储能,目前国内的研究进展如何?形成了哪些相对成熟的解决方案?

高翔:近年来,我国在储能尤其是长时储能领域取得了较好进展,并正在加快推进大容量、长时间尺度的电储能、热(冷)储能、氢(氨/醇)储能等技术研发及示范应用,探索出了一些相对成熟的解决方案。如电储能技术进入了商业化发展的新阶段,如液流电池正步入GW级时代;热储能技术已在火电灵活性改造、光热发电等场景中实现应用;氢储能可以储电,也可以储氢及其衍生物(如氨、醇等),已作为燃料在工业生产、交通运输等领域得到了初步应用,其中绿色甲醇燃料在杭州亚运会主火炬得到了应用。

未来,可以发展耦合长时储能的新型电厂,通过煤电与风光等可再生能源多能互补耦合储能发电,结合碳捕集、绿色燃料制取、高效掺烧等技术,实现低碳供电/供热。总体上,大多数的长时储能技术仍处于研发或示范应用阶段,离大规模应用仍有差距,需要不断迭代。

02、液流电池随着混合储能应用快速渗透

近期,工信部发布《新型储能制造业高质量发展行动方案(征求意见稿)》,提出鼓励结合应用需求探索开发多类型混合储能技术。

据了解,混合储能系统采用两种或两种以上具有不同性能特点的储能技术组合,以提高系统整体性能。在业内人士看来,该模式能够在弥补单一储能技术缺陷、提升系统效率的同时,推动多种新兴电池技术发展,前景广阔。

混合储能通过互补性能强、功能多、风险分散和综合效率高等优势,能够实现“1+1>2”的效果,因此备受业内关注。2022年,国家发改委、国家能源局印发的《“十四五”新型储能发展实施方案》提到,结合系统需求推动多种储能技术联合应用,开展复合型储能试点示范。

在项目示范方面,国家能源局今年初发布《新型储能试点示范项目名单》,共56个项目入选,其中包括山东省利津县795MW/1600MWh、山西省朔州市平鲁区100MW/200MWh、新疆维吾尔自治区哈密市伊州区256.5MW/1000MWh在内的7个混合储能项目。入选的混合储能项目之多成为此次新型储能试点示范的一大亮点。

整体来看,混合储能形式多样,以“磷酸铁锂+”为主,包括“磷酸铁锂+液流电池”“磷酸铁锂+飞轮”等。业内分析认为,当前,我国电化学储能以磷酸铁锂电池为主,而混合储能能够解决单一磷酸铁锂技术路线存在的短板。并且,在某一储能技术发生故障或失效时,其他技术仍可以继续提供能源存储和释放。

混合储能技术在能源系统应用中的关键技术

(1)优化配置技术

合理的优化配置是长短周期混合储能优化调控运行的前提,能够提升电力系统的灵活性和稳定性,优化能源结构,提高经济效益,并促进能源的可持续发展。然而储能设备种类多样,在性能参数、成本效益、环境影响、市场需求和技术成熟度等方面差异显著,需要根据不同的场景需求并综合上述差异特征选择合适的储能设备,且同一种储能设备也存在不同的功率/容量规模可以选择。此外,新能源接入电力系统的电压等级、电气位置及地理分布也对储能系统的选址提出了更高的要求。因此,长短周期混合储能系统的优化配置主要涉及3个方面:选型、选址和定容。

针对储能系统优化配置软件和平台的开发,国内外已有多个机构进行了尝试并取得了一定的成果,但仍存在功能单一且操作复杂、模型的普适性和适应性不足、技术集成和创新能力有待提升等问题,未来的储能优化配置平台开发应注重提升功能的综合性和适应性,增强技术集成和创新能力,提供更加准确、高效和便捷的储能系统优化配置服务,推动储能技术的发展和应用。

(2)协同控制技术

由于长短周期储能运行控制特性不同,高效可靠的协同控制策略是确保长短周期储能系统高效管理能量及优化目标实现的关键前提。长短周期混合储能的协同控制一般接收来自上层的控制信号,通过控制算法对底层变流器进行差异化控制,以保证储能单元、逆变器在系统中的协调运行。协同控制技术可分为经典策略和智能策略,两者主要区别在于经典策略通常需要准确的系统模型,并对参数变化敏感,而智能策略不需要准确的模型并且对参数变化具有鲁棒性,包括非线性控制、模型预测控制、模糊逻辑控制及人工智能控制等策略。

图1长短周期混合储能协同控制策略分类

(3)能量管理技术

能量管理在长短周期混合储能系统中同样扮演着至关重要的角色,其核心任务是在遵循各类运行约束条件的基础上,充分考虑各类储能的工作特性、循环寿命以及耐久性限制,结合源荷预测和调节需求,合理分配各储能单元的输出功率。目前,按照实现方式可以分为基于系统规则、基于优化算法和基于智能算法等三大类能量管理技术。

图2能量管理技术相关优化算法

不过,尽管混合储能颇具优势,项目建设也已取得一定进展,但要实现更广泛的商业化应用仍存在挑战。据了解,目前,混合储能产业链尚不完善,且不同类型的储能设备之间存在相互作用和协作的关系,管理复杂。

在业内人士看来,未来储能应用将朝着多场景、多技术路线和多元化方向发展。综合优化储能成本和性能将是当前和未来电力系统储能布局的重点方向。通过混合储能,充分利用不同储能技术的长处,将实现更高效、更灵活的能源存储和管理。

今年以来,众多混合储能项目进入并网期。业内有分析认为,伴随着越来越多的混合储能项目走向实际运行验证,混合储能将迎来跨越式增长,未来几年内有望在特定市场领域内实现更广泛的商业化应用。

另外,业内也有观点认为,混合储能的发展,将为各类新型电池技术带来更多应用空间和市场机遇。液流电池、飞轮储能等部分新型储能成本较高、规模尚小,或随着混合储能应用实现快速渗透。