基于临界点定量识别的电池组梯次利用最优储能路径规划方法

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    21808179
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    28.0万
  • 负责人：
    康丽霞
  • 依托单位：
    西安交通大学
  • 学科分类：
    B0806.介科学与智能化工
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The identification of critical points and the planning of energy storage paths are the key parts to construct the ecological chain for cascade utilization of battery packs during their life cycles. However, nowadays they are depends strongly on the experience, lacking quantitative evaluation tools and systematic optimization methods. This project is presented from the perspectives of the quantification, modelling and optimization of the life cycle management of battery packs. In this project, the key factors for capacity fading of battery packs and their variation rules are explored, and the quantitative relationship between key factors and capacity fading is established through experimental study and forecasting-regression modelling of the capacity fading of battery packs. Then, the effects of the capacity fading characteristics, the electricity supplies and demands on capacity configuration are illustrated, and a flexible design method for capacity configuration of energy storage system with batches of battery packs is developed via subperiod partitioning and multiperiod synthesis. At last, after studying the influences of capacity fading characteristics and capacity configuration on the economic and environmental benefits of cascade utilization of battery packs, a systematic method of optimal critical point identification and energy storage path planning for cascade utilization of battery packs is proposed by dynamic modelling and optimization. This project will also expected to provide a new thought for the synthesis and optimization problems in energy and chemical industries and its relevant fields.
电池组梯次利用的临界点识别和储能路径优选是构建电池组全生命周期梯次利用生态链的关键环节。但目前仍凭借经验确定，缺乏定量的分析工具和系统的优化方法。本项目拟从电池组全生命周期管理的定量化、模型化和最优化角度出发，通过对电池组容量衰退过程的实验研究和回归-预测模型构建，探究电池组容量衰退的特征影响因素及变化规律，构建电池组容量衰退与其特征影响因素间的定量关联关系；通过对电池组储能系统的操作周期划分和多周期集成模型构建优化，阐明电池组容量衰退特性、系统供电和用电特性对储能容量配置的影响机制，构建多批次电池组储能容量的柔性设计方法；通过对电池组梯次利用过程的动态模型构建与求解，探究电池组容量衰退特性和电池组储能容量配置对电池组梯次利用全生命周期经济和环境效益的影响特性，构建电池组梯次利用最优临界点的定量识别和最优储能路径规划方法。本项目的研究也将为能源化工及相关领域集成和优化问题的求解提供新思路。

结项摘要

本项目从电池组全生命周期管理的定量化、模型化和最优化角度出发，构建了基于电池容量衰退特性的动力电池梯次利用退役点的识别和储能场景优选的系统方法。通过研究锂离子电池的容量衰退机理，建立了基于电化学-热耦合的锂离子电池两阶段容量衰退模型，实现了锂离子电池容量衰退过程非线性转折点的定量估计，明确了电池容量衰退全过程的关键影响因素;通过耦合电池组的容量衰退、系统的供电和用电行为的时均特性和波动特性，提出了多种类电池储能系统容量配置的通用设计和优化方法，阐明了系统的供需特性对多种类电池储能系统设计和操作的影响机制；面向多负载需求的储能场景，提出了多种类退役电池储能系统的拓扑重构设计方法和操作优化方法，明确了退役电池储能系统的拓扑结构与负载需求间的对应匹配规律，以及电池容量衰退特性与系统操作优化间的相互影响关系；针对电池梯次利用全过程，构建了动力电池梯次利用的全生命周期评价模型，提出了动力电池梯次利用退役点定量识别的多目标优化方法，阐明了储能场景和电池使用终点对退役点选择的影响。以上研究成果不仅为电池组的梯次利用提供了定量的分析工具和优化方法，也可为能源、化工等相关领域内系统特征因素的识别、定量关系的构建以及系统的集成和优化提供新的研究思路。

项目成果

期刊论文数量（28）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Automated configuration of organic Rankine cycle system based on process simulations
基于过程模拟的有机朗肯循环系统的自动配置
  • DOI：
    10.1016/j.enconman.2021.115186
  • 发表时间：
    2022-02
  • 期刊：
    Energy Conversion and Management
  • 影响因子：
    10.4
  • 作者：
    Tang Jianping;Kang Lixia;Liu Yongzhong
  • 通讯作者：
    Liu Yongzhong
An analysis framework for quantitative evaluation of parametric uncertainty in a cooperated energy storage system with multiple energy carriers
多能量载体协同储能系统参数不确定性定量评估分析框架
  • DOI：
    10.1016/j.energy.2021.120395
  • 发表时间：
    2021-07
  • 期刊：
    Energy
  • 影响因子：
    9
  • 作者：
    Wang Jing;Kang Lixia;Huang Xiankun;Liu Yongzhong
  • 通讯作者：
    Liu Yongzhong
风力发电制氢与氢气网络耦合系统的氢气波动平抑特性分析
  • DOI：
    10.16085/j.issn.1000-6613.2020-2379
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    化工进展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    韩儒松;蒋迎花;康丽霞;刘永忠
  • 通讯作者：
    刘永忠
Synthesis of flexible heat exchanger networks: A review
柔性换热器网络的综合：综述
  • DOI：
    10.1016/j.cjche.2018.09.015
  • 发表时间：
    2019-07
  • 期刊：
    Chinese Journal of Chemical Engineering
  • 影响因子：
    3.8
  • 作者：
    Kang Lixia;Liu Yongzhong
  • 通讯作者：
    Liu Yongzhong
The coordinated optimal design of a PV-battery system with multiple types of PV arrays and batteries: A case study of power smoothing
多种类型光伏阵列和电池的光伏电池系统协调优化设计：以功率平滑为例
  • DOI：
    10.1016/j.jclepro.2021.127436
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    Journal of Cleaner Production
  • 影响因子：
    11.1
  • 作者：
    Jiang Yinghua;Kang Lixia;Liu Yongzhong
  • 通讯作者：
    Liu Yongzhong

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其他文献

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  • 通讯作者：
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    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    康丽霞;刘永忠
  • 通讯作者：
    刘永忠

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基于集成模块动态重组的多化学品生产系统重构机制与优化设计方法
  • 批准号：
    22378323
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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