超级电容储能系统在线状态监测与优化管理的基础研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51777141
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0707.电能存储与应用
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Supercapacitor is a new type of energy storage device suitable for large-scale energy storage application, and has been developing rapidly in recent years. Due to the limited performance of single supercapacitor, it’s necessary to combine a large number of cells together to meet the requirement of large-scale energy storage system. As the complexity of practical operational condition and nonuniformity among cells, how to make sure of the reliability and efficient operation of supercapacitor energy storage system under whole life cycle is a key problem. The research will focus on the following aspects: firstly, the thermal-electrical fusion model of supercapacitor and its on-line parameter identification methods will be studied based on the research of the its characteristics under different working condition; secondly, performance evaluation and system failure prediction methods will be proposed with the consideration of non-uniformity of supercapacitors and practical operational condition; then, optimized thermal-electrical system management methodology and control strategy will be further studied. The final purpose of this research is to realize the dynamic management based on the practical operational condition and the aging state of the supercapacitor energy storage system. The research will provide theoretical support for the system active safety management, durability improvement, as well as the development of supercapacitor and its management system.
超级电容器是近年来迅速发展的适用于规模化储能的新型储能器件。由于超级电容器单体性能有限,需要大量串并联组合成系统以满足规模化储能需求。面对规模化储能系统的复杂服役工况和各单体间的性能差异,如何保证超级电容储能系统在全寿命周期内安全、高效的运行是目前制约其规模化发展的瓶颈。为此,本课题将在分析储能系统中各单体超级电容器特性与服役工况特征的基础上,研究适合规模化储能的超级电容器电-热融合模型,取得其在线参数辨识与状态诊断方法;研究考虑单体不一致性的超级电容储能系统性能综合评价方法和系统老化失效预测模型,取得超级电容储能系统的电-热综合管理与充放电策略的优化方法,实现基于服役工况的超级电容储能系统动态优化管理。研究成果为系统主动安全管理和耐久性提升,以及我国核心基础零部件(元器件)超级电容器及其管理系统的研制提供理论支持。

结项摘要

超级电容器作为我国工业强基工程核心基础零部件,具有功率密度高、充放电速度快、工作温度范围宽、循环寿命长的突出优点,近年来在新能源发电与电网储能、轨道交通制动能量回收、交通运输工具电气化等规模化储能领域发展迅速。本项目以超级电容器储能系统为对象,针对超级电容系统管理的关键问题,研究不同工况下的超级电容器发热特性与电气特性,提取表征电热耦合特性的关键参数,建立超级电容器电热耦合模型,并提出模组温度热点分布在线估计算法,可通过少量温度测量点观测全局温度热点分布,实现不依赖大量温度传感器的超级电容模组温度热点分布的在线监测,突破工程中温度热点分布难以测试的瓶颈;研究超级电容循环老化数据和持续3年的实车运行数据,通过对比指出超级电容器循环老化和服役情况下老化路径的差异性,发现服役工况下的超级电容老化规律具有明显的季节性特征,容值和内阻在衰减的同时还会随季节性周期变化,并以此作为背景知识,提出了基于Prophet的超级电容寿命预测方法,并对预估结果利用滚动原点法进行交叉验证,结果具有合理性;基于模组的动态特性分析测试,获取动态特征参数与荷电状态的关系,提出了一种基于双卡尔曼滤波的超级电容荷电状态、能量状态、最大可用功率的联合估计算法,对荷电状态估计的误差在1.5%以内;研究了考虑超级电容模组不一致性的性能评价方法,基于主成分分析法提出了一种综合考虑单体的容值、内阻、端电压、荷电状态、能量状态差异的模组性能评价方法,能够有效定位性能最差单体。本研究为超级电容储能系统的电-热综合优化管理和安全、可靠运行提供了理论依据。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(4)
专利数量(5)
Study of trackside photovoltaic power integration into the traction power system of suburban elevated urban rail transit line
城郊高架轨道交通线轨旁光伏发电接入牵引电力系统研究
  • DOI:
    10.1016/j.apenergy.2019.114177
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    Applied Energy
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    Shen Xiaojun;Wei Hongyang;Wei Li
  • 通讯作者:
    Wei Li
服役工况下车用超级电容器模组寿命预估方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国电机工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张婉婷;韦莉;闫孟迪;白欣桐
  • 通讯作者:
    白欣桐
Reduction of real gas losses with a DC flow in the practical regenerator of the refrigeration cycle
在制冷循环的实际再生器中通过直流流减少实际气体损失
  • DOI:
    10.1016/j.applthermaleng.2020.116123
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
    Applied Thermal Engineering
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Qiang Cao;Mingkai Luan;Bin Huo;Zimu Li;Zheng Sun;Peng Li;Yan Wu;Li WEI;Zhenhua Jiang
  • 通讯作者:
    Zhenhua Jiang
Robustness Analysis and Controller Design Based on a Generalized Model of Nonisolated Multiphase DC–DC Converter
基于非隔离多相DC-DC变换器广义模型的鲁棒性分析与控制器设计
  • DOI:
    10.1109/access.2022.3147382
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Yan Wen;WEI Li;Zhan difu;Su dan;Zhang Mingrui
  • 通讯作者:
    Zhang Mingrui
Review on reliability of supercapacitors in energy storage applications
超级电容器在储能应用中的可靠性综述
  • DOI:
    10.1016/j.apenergy.2020.115436
  • 发表时间:
    2020-11-15
  • 期刊:
    APPLIED ENERGY
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    Liu, Shuai;Wei, Li;Wang, Huai
  • 通讯作者:
    Wang, Huai

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其他文献

超级电容器动态参数采集系统的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    电器与能效管理技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韦莉;顾帅;张逸成;姚勇涛
  • 通讯作者:
    姚勇涛
一种用于城轨制动能量存储系统的控制策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    同济大学学报(自然科学版),
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    沈小军;吴璐璐;张逸成;韦莉
  • 通讯作者:
    韦莉
树鼩间质视黄醇结合蛋白-3 T细胞抗原表位的预测及其致葡萄膜炎的活性
  • DOI:
    10.13406/j.cnki.cyxb.001777
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    重庆医科大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高杰;曾纹鑫;韩文莉;徐磊;韦莉;潘永全;陈飞兰
  • 通讯作者:
    陈飞兰
Modeling of temperature characteristic of hybrid supercapacitor with aqueous electrolyte for electric city bus’power system
电动城市客车电力系统水电解质混合超级电容器温度特性建模
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Applied Mechanics and Meterials
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韦莉;赵洋;顾帅;张逸成
  • 通讯作者:
    张逸成
孕鼠给予葡萄球菌肠毒素B对新生子代鼠脾脏淋巴细胞体外增殖的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    蚌埠医学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈杰;李慧慧;Mohsin Raza kashif;高淑娴;周平;郑庆委;韦莉;申林;管俊昌
  • 通讯作者:
    管俊昌

其他文献

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AI项目思路

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韦莉的其他基金

大规模储能中混合型超级电容器单体失效特征参数研究
  • 批准号:
    51207108
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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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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