電化學(xué)儲能實踐中的關(guān)鍵問題

目錄
序
前言
第1章 新型電力系統(tǒng)中電化學(xué)儲能的角色 1
1.1 概述 1
1.2 新型電力系統(tǒng)的發(fā)展及其特點 3
1.3 電化學(xué)儲能在新型電力系統(tǒng)中的核心地位及挑戰(zhàn) 8
第2章 新型電化學(xué)儲能體系研究進(jìn)展 12
2.1 概述 12
2.2 鋰電池 12
2.2.1 鋰離子電池 13
2.2.2 鋰硫電池 18
2.2.3 固態(tài)鋰電池 21
2.3 鈉電池 25
2.3.1 鈉離子電池 25
2.3.2 鈉硫電池 28
2.4 多價離子電池 31
2.4.1 鎂離子電池 31
2.4.2 鋅離子電池 35
2.5 金屬空氣電池 37
2.5.1 鋰空氣電池 39
2.5.2 鋅空氣電池 42
2.5.3 鋁空氣電池 44
2.6 液流電池 47
2.6.1 全釩氧化還原液流電池 47
2.6.2 有機無機水系液流電池 50
2.6.3 非水系液流電池 50
2.7 氫能與燃料電池 53
2.7.1 氫能及其關(guān)鍵技術(shù) 54
2.7.2 燃料電池 62
第3章 鋰電儲能的集成與控制 70
3.1 概述 70
3.2 電池模塊 71
3.3 儲能變流器 73
3.4 電池管理系統(tǒng) 75
3.5 電池建模與控制 77
3.5.1 電池建模與參數(shù)辨識 77
3.5.2 電池狀態(tài)估計與預(yù)測 91
3.5.3 均衡管理 142
3.5.4 熱管理 146
第4章 鋰電儲能安全技術(shù) 150
4.1 概述 150
4.2 電池老化機制 152
4.3 電池濫用與熱失控 154
4.3.1 電池濫用 155
4.3.2 熱失控機理 159
4.4 故障診斷與風(fēng)險防控 198
4.4.1 故障診斷 198
4.4.2 熱失控預(yù)警 201
第5章 AI助力儲能發(fā)展 205
5.1 AI算法概述 205
5.1.1 線性回歸 206
5.1.2 支持向量機 207
5.1.3 K*近鄰回歸 209
5.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 211
5.1.5 深度學(xué)習(xí) 215
5.1.6 高斯過程回歸 219
5.2 AI助力電極和電池制造 221
5.3 AI助力電極結(jié)構(gòu)和材料表征 222
5.4 AI助力電池診斷和預(yù)測 224
5.4.1 AI助力SOC估計 224
5.4.2 AI助力SOH估計 226
5.4.3 AI助力RUL預(yù)測 235
第6章 電化學(xué)儲能典型應(yīng)用及政策支撐 242
6.1 調(diào)頻 243
6.2 可再生能源消納 247
6.3 電能質(zhì)量改善 248
6.4 抑制可再生能源出力波動 250
6.5 新型交通能源體系 252
6.5.1 電動船舶 252
6.5.2 電動汽車 256
6.5.3 電動飛機 260
6.5.4 電氣化鐵路 264
6.6 新基建 267
6.7 新型電化學(xué)儲能市場化進(jìn)程與示范應(yīng)用 271
第7章 梯次利用 276
7.1 退役電池快速分選方法 278
7.2 退役電池殘值評估 283
7.2.1 動力電池殘值評估前置試驗 284
7.2.2 動力電池殘值評估方案 284
7.2.3 電池等效總放電電量評估分析 290
7.2.4 殘值驗證 291
7.3 退役動力電池拆解分析 295
7.3.1 退役動力電池拆解 296
7.3.2 退役動力電池的評估及篩選 299
7.3.3 退役動力電池安規(guī)、性能測試 306
7.3.4 壽命測試情況 307
7.3.5 安全風(fēng)險分析 308
7.4 梯次利用動力電池包原始設(shè)計原則 310
7.4.1 電動汽車動力電池系統(tǒng)設(shè)計調(diào)研 310
7.4.2 電池歷史數(shù)據(jù)讀取通用接口研究 323
7.5 考慮動力電池全生命周期的原始設(shè)計原則分析 350
7.5.1 國內(nèi)外現(xiàn)狀 350
7.5.2 政策層面 352
7.5.3 結(jié)構(gòu)設(shè)計原則 352
7.5.4 電氣設(shè)計原則 353
7.5.5 熱管理設(shè)計原則 353
7.5.6 電池管理系統(tǒng) 353
7.5.7 動力電池數(shù)據(jù)溯源 353
7.6 梯次利用項目案例 354
7.6.1 項目基本情況 354
7.6.2 性能測試情況 357
7.6.3 系統(tǒng)運行情況 358
7.7 梯次利用技術(shù)發(fā)展趨勢 359
7.7.1 梯次利用集成應(yīng)用現(xiàn)階段的問題 359
7.7.2 梯次利用技術(shù)發(fā)展趨勢 359
第8章 電化學(xué)儲能標(biāo)準(zhǔn)體系 361
8.1 國際標(biāo)準(zhǔn) 361
8.1.1 ICE標(biāo)準(zhǔn) 362
8.1.2 IEEE標(biāo)準(zhǔn) 364
8.1.3 其他標(biāo)準(zhǔn) 364
8.2 國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn) 365
8.2.1 國家標(biāo)準(zhǔn) 365
8.2.2 行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及其他標(biāo)準(zhǔn) 367
第9章 電力新范式：虛擬電廠 369
9.1 虛擬電廠 369
9.2 VPP的結(jié)構(gòu) 370
9.2.1 分布式能源 371
9.2.2 儲能系統(tǒng) 372
9.2.3 信息和通信系統(tǒng) 372
9.2.4 能量管理系統(tǒng) 372
9.3 VPP的框架 373
9.3.1 CVPP 373
9.3.2 TVPP 375
9.4 VPP的控制方法 376
9.5 VPP中的不確定性 377
9.5.1 可再生能源的不確定性 377
9.5.2 市場價格的不確定性 377
9.5.3 負(fù)荷的不確定性 378
9.5.4 對VPP中不確定性的建模 378
9.6 VPP的運營規(guī)劃 379
9.6.1 VPP的規(guī)劃目標(biāo) 379
9.6.2 VPP的優(yōu)化 379
9.7 VPP與電力市場 380
9.8 VPP與電動汽車 382
9.9 VPP案例分析 385
9.9.1 歐盟FENIX項目 385
9.9.2 EDISONVPP 386
9.9.3 歐盟TWENTIES項目 386
9.9.4 AutoBidder平臺 386
9.9.5 國內(nèi)案例及展望 387
9.10 VPP的政策指引與支撐 387
參考文獻(xiàn) 392