绝热条件下固体氧化物燃料电池的瞬态电化学特性

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在能源系统内耦合储能设备,可有效提升可再生能源的利用效率和技术水平。为获得固体氧化物燃料电池(SOFC)在电解与发电模式切换瞬态过程中内部的热电耦合特性,基于热力学、电化学机理,建立了SOFC电堆动态模型;基于动态模型,获得了SOFC电堆在绝热环境中从电解向发电模式切换时,电堆温度、电池能斯特电动势、电池活化极化电压损失、电池欧姆电压损失、电池浓差极化电压损失和电池输出电压的变化趋势,对比分析了电堆在定温和绝热环境下电化学特性的差异。结果表明:电堆在绝热环境下先电解后发电,每个模式各运行20000 s,采
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压缩空气储能技术是利用压气机-燃气轮机装置,实现空气势能与热能之间转化的储能技术。由于压缩空气储能技术具有跨时空调节“源-荷”匹配性的优势,在高比例间歇性可再生能源发电并网的背景下更为重要。从储能系统有无热源、绝热、储热3个方面进行了评述;压缩空气储能工作形式主要包括无热源的非绝热空气压缩储能、带热源的非绝热压缩空气储能、带储热的空气绝热压缩储能系统。从多能源耦合的角度,分别介绍了压缩空气储能与燃气轮机、内燃机和可再生能源系统的耦合形式。最后从多种压缩空气储能形式与耦合火电机组应用现状方面进行了分析,并对
目前我国非常规水资源开发利用程度较低,水资源配置的系统不确定性较大,水资源优化配置模型有待提升。本文将强化学习方法引入水资源配置模型,以水资源的经济效益为优化目标,建立了基于强化学习方法的水资源优化配置模型,采用Python语言编制计算分析软件;以北京市水资源优化配置作为案例分析,将非常规水资源纳入配置体系,得到了研究区水资源优化配置方案及收益区间。结果表明,本文建立的基于强化学习的非常规水资源优化配置模型能合理分析不同来水情况总体经济效益的收益范围,与区间两阶段随机规划模型相比,能在一定程度上提高预期经
在大规模储能产业迅猛发展及退役车用动力电池数量逐年增长的背景下,阐述了梯次利用电池及其储能应用场景,以及梯次利用电池健康状态估算的重要性。介绍了影响电池健康状态的几种因素,将电池直流内阻、放电倍率及表面温度作为输入构建了3层反向传播(BP)神经网络。试验表明:在30块梯次利用电池的样本训练下,网络能够有效收敛且对梯次利用电池健康状态的计算误差在3%内,根据BP神经网络估算电池健康状态具有一定的可行性,该方法对梯次利用电池的分选以及储能应用具有重大意义。
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