储能学科建设探索及相关建议EI北大核心CSCD

储能作为推动我国能源革命和新业态发展的关键技术,近年来备受关注。在国家三部委联合印发《储能技术专业学科发展行动计划(2020—2024年)》的激励下,加快建立健全储能学科结构、培养储能领域高水平人才对促进我国储能可持续发展具有重要意义。以西安交通大学为代表的多所高校相继设立了储能学科,但作为一门新兴交叉学科,我国储能学科建设仍需进一步发展。因此,该文围绕高校储能学科建设、储能课程体系建设、学术刊物和学会协会、储能技术中心等反映储能学科软硬件水平的核心要素开展讨论,分析其发展情况并给出优化我国储能学科发展的建议。     

基于模型层级分析的质子交换膜电解槽建模研究进展

质子交换膜电解槽(proton exchange membrane electrolyzer, PEMEC)具有电流密度大、能量转化率高、工作寿命长和绿色环保等优势，建模研究是对其组件材料特性分析、结构设计验证以及控制策略优化的重要手段。PEMEC模型特征繁多、建模方法多样，在分析PEMEC运行机制的基础上，采用“组件–单体–阵列–系统”的模型层级特征，并从建模方法、模型维度等方面对突出特性的PEMEC模型展开综述，分析了机理建模、半经验建模、经验建模、数据驱动建模4种方法的优缺点及模型的适用性。基于此，提出PEMEC模型构建重点研究方向并对其未来的发展趋势进行展望。研究内容可为PEMEC模型材料更迭、结构开发、特性分析等相关建模研究提供参考价值和指导借鉴。     

H1N1流感病毒的HA、NA蛋白序列进化树

为了从本质上揭示H1N1病毒分子的变异、流感流行等关系,提出一种构建H1N1型流感病毒进化树的新方法。在1902—2013年全球22 455条H1N1型流感病毒HA蛋白序列和16444条NA蛋白序列数据的基础上,利用其特征向量构建基于内积的蛋白序列相似度;采用基于相似度的完全聚类图的方法进行数据系统粗粒化的相似信息提取;最后,利用基于模糊邻近关系的结构聚类方法构建H1N1型禽流感病毒HA、NA蛋白序列的进化树及算法研究。试验结果表明:H1N1病毒的变异不仅与爆发时间密切相关,还与所分布地域及地域间的距离有很大关系,且分布地域间的距离越近,爆发的病毒进化的相似程度越高。因此这种基于大数据处理的新方法能有效揭示流感病毒的进化关系,为进一步研究流感病毒的变异、进化与预测奠定了基础。     

考虑燃料电池变工况特性的风-光-氢综合能源系统优化调度

燃料电池是氢储能中的重要组成部分，其运行效率对含氢储能的综合系统的经济性有较大影响。为此，提出考虑燃料电池变工况特性的风-光-氢综合能源系统优化调度方法。通过分析燃料电池输出功率和运行效率间的关系，建立燃料电池变工况条件下运行效率的分段线性化模型。提出考虑燃料电池的变工况效率特性的多模块输出功率协同优化策略和燃料电池多模块工作协同策略，从而提升燃料电池总体运行效率和各模块使用寿命。基于此，以风-光-氢综合能源系统优化调度为例，验证了所提优化运行策略的有效性。     

长时储能技术及典型案例分析

随着电力系统向低碳化转型，新能源装机容量占比逐年增长。可再生能源发电具有间歇性的特点，主要发电时段和高峰用电时段错位，存在供需不平衡，电力电量平衡对灵活性的要求加剧。长时储能电站成为破解问题的有效有段。针对长时储能技术发展概况，首先分析抽水蓄能、压缩空气、锂离子电池、液流电池、熔盐储热、氢储能的技术特性、优势及目前瓶颈，统计以上储能技术的典型应用工程；然后从电源侧、电网侧和用户侧分析了储能的典型场景应用，阐述了多种储能技术在能量转移、辅助服务、黑启动、平滑新能源出力等多场景下的应用对比；总结分析了化学储能示范工程、储热示范工程、机械储能示范工程的技术参数、系统接线、能量管理等问题；最后对未来储能电站技术进行了展望。     

电动汽车锂离子电池能量管理系统研究

为了给电动汽车提供良好的动力来源并保证安全可靠,根据万向纯电动汽车所用的锂离子动力电池的特性,提出了电池能量管理系统的总体设计方案.根据电池组使用要求,对管理系统进行了上位机与监控模块的硬件、软件设计;针对电池均衡的需要,提出了充电均衡控制策略;对电池配组进行了介绍,并提出了一种在工程上可行的电池配组方案.经实际调试和使用,该管理系统在纯电动汽车锂离子动力电池能量管理方面取得了良好效果.     

聚类分析架构下基于遗传算法的电池异常数据检测方法

异常检测技术对电池数据特征挖掘、退役电池梯次利用筛选分组以及电池运行状态安全评估均具有重要的工程实际意义。为此，该文提出一种基于聚类分析架构的遗传优化异常检测新方法，其特点在于以聚类分析进行异常检测为核心，群智能优化算法被用于解决全局寻优能力的有效途径，通过有针对性地设计目标函数用于描述数据异常状态，实现了对异常数据的有效检测。最后以电池数据异常状态检测为例，通过对比已有方法和该文所提3种聚类思想下异常检测的结果，验证了所提方法在异常检测个性化、灵活性以及准确度的优越性，尤其是基于密度思想的聚类优化检测过程表现出更为优异的检测效果，为实时电池异常状态检测和数据清洗提供了新思路。     

低密度碱矿渣发泡混凝土的制备及基本力学性能

采用化学发泡方法,以双氧水作为发泡剂,水玻璃作为激发剂,研究了激发剂初始温度、催化剂掺量、稳泡剂种类、孔结构对碱矿渣发泡混凝土基本力学性能的影响。结果表明,通过调控激发剂初始温度和催化剂掺量可以使气体的产生速率和浆体的凝结硬化达到一个较好的平衡,配合加入合适的稳泡剂能成功制备出密度约为250 kg/m³且内部结构良好的碱矿渣发泡混凝土。对比不同稳泡剂制备的同一密度等级下碱矿渣发泡混凝土的抗压强度,发现植物蛋白作稳泡剂制备碱矿渣发泡混凝土的性能最好。