CN106121922A - 一种风力发电耦合氢储能发电系统及其测试方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种风力发电耦合氢储能发电系统及其测试方法和装置,所述系统包括:风力永磁发电子系统,用于利用风能输出电能;制氢子系统,用于利用所述风力永磁发电子系统统输出的电能制氢气;储氢子系统,用于储存所述制氢子系统输出的氢气,并以可调流量输出氢气;氢发电子系统,用于利用所述储氢子系统输出的氢气发电。

Description

一种风力发电耦合氢储能发电系统及其测试方法和装置
技术领域
本发明涉及新能源发电领域,具体涉及一种风力发电耦合氢储能发电系统及其测试方法和装置。
背景技术
随着化石能源的日渐枯竭以及环境问题的日益突出,世界各国都加紧了对新能源的开发与利用。如光能、风能等自然能源均可作为发电能源,例如现有的风力发电机即可将自然风能转换为电能,但此类自然能源波动性较大,其转换的电能无法直接并网运行,而需要对其进行储能处理。
现有的自然能源发电系统的储能方式效率较低,由此导致对自然能源的利用率较低。
发明内容
本发明所要解决的是现有的自然能源发电系统对自然能源的利用率较低的问题。
有鉴于此,本发明实施例提供了一种风力发电耦合氢储能发电系统,包括:风力永磁发电子系统,用于利用风能输出电能;制氢子系统,用于利用所述风力永磁发电子系统统输出的电能制氢气;储氢子系统,用于储存所述制氢子系统输出的氢气,并以可调流量输出氢气;氢发电子系统,用于利用所述储氢子系统输出的氢气发电。
本发明实施例还提供了一种风力发电耦合氢储能发电系统性能测试方法,包括:根据风力永磁发电子系统仿真模型参数及环境仿真参数确定风力永磁发电子系统的性能数据;根据所述风力永磁发电子系统的性能数据及制氢子系统仿真模型的参数确定制氢子系统的制氢性能数据;根据储氢子系统仿真模型的参数与所述制氢子系统的制氢性能数据确定所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据;根据所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据以及氢发电子系统仿真模型的参数确定氢发电子系统仿真模型的性能数据。
相应地,本发明的另一个实施例还提供了一种风力发电耦合氢储能发电系统性能测试装置,包括:风力发电测试模块,用于根据风力永磁发电子系统仿真模型参数及环境仿真参数确定风力永磁发电子系统的性能数据;制氢测试模块,用于根据所述风力永磁发电子系统的性能数据及制氢子系统仿真模型的参数确定制氢子系统的制氢性能数据;储氢测试模块,用于根据储氢子系统仿真模型的参数与所述制氢子系统的制氢性能数据确定所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据;氢发电测试模块,用于根据所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据以及氢发电子系统仿真模型的参数确定氢发电子系统仿真模型的性能数据。
根据本发明实施例提供的风力发电耦合氢储能发电系统,利用风力永磁发电子系统统可以将自然风能转换为电能,其制氢子系统可以利用风力永磁发电子系统统输出的电能制氢气,其储氢子系统可以储存氢气,并以稳定可控的速率输出氢气,最后氢发电子系统利用储氢子系统输出的氢气进行发电,由此本系统将氢气作为能源载体,将不稳定的自然风能转换为稳定的电能,由此提高了自然能源的利用率。
根据本发明实施例提供的风力发电耦合氢储能发电系统性能测试方法及装置,利用基于风力永磁发电系统的氢储能子系统数学模型,在调试与参数优化的基础上,利用软件平台建立氢储能系统仿真平台,实现氢储能系统在不同应用场景下的多目标仿真操作,为各子系统的设备选型、氢储能系统工程设计与优化提供指导。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一个实施例中提供的风力发电耦合氢储能发电系统的结构示意图;
图2为本发明实施例中的风力随时间变化示意图;
图3为本发明的一个实施中的氢发电子系统的输出电压随时间变化的示意图;
图4为本发明的一个实施例提供的风力发电耦合氢储能发电系统性能测试方法的流程图;
图5为本发明的一个实施例提供的风力发电耦合氢储能发电系统性能测试装置的结构图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,还可以是两个元件内部的连通,可以是无线连接,也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外,下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本发明实施例提供了一种风力发电耦合氢储能发电系统,如图1所示,该系统包括:风力永磁发电子系统11、制氢子系统12、储氢子系统13和氢发电子系统14,其中,
风力永磁发电子系统统11用于利用风能输出电能,该风机中机械能通过永磁发电机转换为电能,根据贝兹理论,可以得知风力机组的输出功率受风速、桨距角和叶尖速比的影响,其中桨距角和叶尖速比等硬件参数是固定的,而自然环境中的风速是波动的。图2是某时间段风速随时间变化的过程示意图,如图2所示风速随机波动性较大,由此风力永磁发电子系统统输出的电能无法作为高质量电能直接并网运行。
制氢子系统12用于利用所述风力永磁发电子系统统11输出的电能制氢气,具体可以依照水电解制氢的原理,电解水制氢过程即是氢气和氧气燃烧生成水的逆过程,制氢子系统的电解池是由电极、电解质、隔膜以及电解槽等组成的。由于风力永磁发电子系统统11的电能输出过程波动性较大,因此制氢子系统12的制氢过程也将受到影响。
储氢子系统13用于储存所述制氢子系统12输出的氢气,并以可调流量输出氢气。该子系统包括用于压缩氢气的压缩机以及储氢罐等部件,其输出量可以通过储氢罐的输出口进行设定。储氢子系统13起到储能作用,首先将制氢子系统12波动性输出的氢气进行储存,然后以稳定的流速输出氢气。
氢发电子系统14用于利用所述储氢子系统13输出的氢气发电。图3为拟合获得的最终燃料电池输出电压随时间变化关系示意图,由于储氢子系统13的氢气输出稳定且是可控的,因此氢发电子系统的电能输出过程是稳定的。
根据本发明实施例提供的风力发电耦合氢储能发电系统,利用风力永磁发电子系统可以将自然风能转换为电能,其制氢子系统可以利用风力永磁发电子系统统输出的电能制氢气,其储氢子系统可以储存氢气,并以稳定可控的速率输出氢气,最后氢发电子系统利用储氢子系统输出的氢气进行发电,由此本系统将氢气作为能源载体,将不稳定的自然风能转换为稳定的电能,由此提高了自然能源的利用率。
本发明的另一个实施例还提供了一种风力发电耦合氢储能发电系统性能测试方法,该方法通过建立上述实施例中的风力发电耦合氢储能发电系统的仿真模型来测试整个系统的性能,该模型的适用平台包括Matlab、Fluent、Aspen等仿真模拟软件,但不局限于此,包含业内所知其它具有相近功能的仿真模拟软件。
该模型主要包含风力永磁发电子系统统模型、制氢子系统模型、储氢子系统模型、氢发电子系统模型以及相关辅助逆变,控制分系统模块辅助模型等部分。
如图4所示,本发明实施例提供的风力发电耦合氢储能发电系统性能测试方法包括如下步骤:
S1,根据风力永磁发电子系统仿真模型参数及环境仿真参数确定风力永磁发电子系统的性能数据;
作为一个优选的实施方式,S1具体可以包括:
S11,根据给定的风力永磁发电子系统中的风电机组硬件参数及风力参数,确定风电机组的输出功率;
风力永磁子系统模型中,根据贝兹理论,我们知道风力机组的输出功率受风速、桨距角和叶尖速比的影响。风电机组输出功率与风速的关系如下式所示:
P w = 1 2 C p ρπr l 2 v 2 = 1 2 f ( 2 πr l n 60 v ) ρπr l 2 v 2 = 1 2 f ( λ ) ρπr l 2 v 2 ,
其中ρ=1.205Kg/m3为空气密度(1个大气压20℃时),r1为风力机回转半径,v为风速,n为风力发电机转速,λ是风力机叶尖线速度与风速的比值,叫叶尖速比,Cp为风能利用系数。
C p = f ( λ ) = C 1 ( c 2 λ - C 3 β - C 4 ) e - c 5 λ + C 6 λ ,
其中β为风力机叶片的攻角,c1,c2,c3,c4和c5是由风力机结构决定的常数,在本实施例中取值为c1=0.5176,c2=116,c3=0.4,c4=5,c5=21。
S12,根据给定的风力永磁发电子系统中的发电机硬件参数,确定发电机的输出功率。
机械能通过永磁发电机转换为电能,根据电机学知识,发电机的感应电动势与发电机的转速成正比,即由于存在发电机内阻抗并且对于转速较低的小型永磁风力发电机来说,内阻抗主要表现为绕组的电阻为发电机的相电压如果忽略整流电路的损耗,则整流后的电压则发电机给蓄电池充电的电流 又根据电力电子知识知道所以发电机的输出功率为:
所以当负载电阻不变时,发电机的输出电压近似于发电机的转速成正比,从而获得给予制氢子系统模型的相关电流功率等相关仿真参数进行下一步的计算与模拟。
S2,根据所述风力永磁发电子系统的性能数据及制氢子系统仿真模型的参数确定制氢子系统的制氢性能数据;
作为一个优选的实施方式,S2具体可以包括:
S21,根据给定的电解参数及所述风力永磁发电子系统的性能数据,确定制氢子系统电解过程中的电压;
制氢子系统模型中,依照水电解制氢原理,电解水制氢过程的原理很简单,是氢气和氧气燃烧生成水的逆过程。电解水制氢的电解池是由电极、电解质、隔膜以及电解槽所组成。电解过程中电压、电流与温度关系由以下方程获得:
Vel=E+Velact+Vel,ohm
E = E 0 + RT e l 2 F [ l n ( P H 2 P 1 2 O 2 a H 2 O ) ] ,
上式表示一定温度下电池的可逆电动势与参加反应的各组分的活度之间的关系。凡是标准电动势,R是气体常数,Tel是电池温度,aH2O。是阳极和电解质之间的水活度,这里为1。标准电压E0可以表示为:
E 0 = ΔG f 2 F ,
其中△Gf电化学反应过程的Gibbs自由能变。
V e l , a c t = RT e l 2 α F ln ( i i 0 ) ,
上式中α是传递系数,i是电流密度(为风力发电单元IL),i0是交换电流密度。
Vel,ohm=iRel,ohm
其中,Rel,ohm表示膜电阻,可表示为:式中σ是膜的传导率,它是膜的水含量和电解槽温度的函数,可表示为:
σ m = ( 0.00514 λ m - 0.00326 ) × exp ( 1268 ( 1 303 - 1 T e l ) ) .
S22,根据给定的电解参数及所述所述风力永磁发电子系统的性能数据,确定制氢子系统的制氢量。
具体地,电流、效率及制氢量关系如下:
η F = ( I e l A ) 2 f 1 + ( I e l A ) 2 f 2 ,
n · H 2 = η F n c I e l z F ,
其中是氢气摩尔流率,nc是每个电解槽堆的串联电池数量,F是法拉第常数,z为每个反应所转移的电子数,f1,f2亦为不同电解槽特征的参数。
依照上述关系式,获得制氢子系统模型效率以及氢气流量。从而获得给予储氢子系统模型的相关氢气流量与压力等相关仿真参数进行下一步的计算与模拟。
S3,根据储氢子系统仿真模型的参数与所述制氢子系统的制氢性能数据确定所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据;
作为一个优选的实施方式,S3具体可以包括:
S31,根据所述制氢子系统的制氢性能数据,确定所述储氢子系统仿真模型的氢气输入压力数据;
S32,根据所述氢气输入压力数据及给定的氢气回收压力数据,确定所述储氢子系统仿真模型的储氢压力数据。
具体地,储氢子系统模型中,通过制氢系统获得氢气流量参数进行模拟△P1输入生成氢气致储罐压力增加量,Pa,储氢罐压力可按以下关系求得,如下:
Pg=P+ΔP1+ΔP2-ΔP3
式中P一一储罐原有氢气压力,Pa,一般为大气压;△P1输入生成氢气致储罐压力增加量,Pa;△P2回收出口氢气致储罐压力增加量,Pa;△P3—输出氢气致储罐的压力减少量,Pa,未放气时为0。
ΔP 1 = ΔN 1 R T V = N H 2 × t × R T V ,
ΔP 2 = ΔN 2 R T V = k ′ N H 2 o u t × t × R T V ,
控制储氢系统体积与流量,即可稳定控制氢发电子系统模型效率与功率输出。
S4,根据所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据以及氢发电子系统仿真模型的参数确定氢发电子系统仿真模型的性能数据。氢发电子系统中,需控制各时间段氢气流量对于电流及工作温度影响,以及电压及效率变化,即可通过以上数据获得相应的输出电压、输出电流。输出功率等模拟结果,从而对实际的系统进行预测整合,并进行下一步的优化与调试。
根据本发明实施例提供的风力发电耦合氢储能发电系统性能测试方法,利用基于风力永磁发电系统的氢储能子系统数学模型,在调试与参数优化的基础上,利用软件平台建立氢储能系统仿真平台,实现氢储能系统在不同应用场景下的多目标仿真操作,为各子系统的设备选型、氢储能系统工程设计与优化提供指导。
本发明的另一个实施例还提供了一种风力发电耦合氢储能发电系统性能测试装置,如图5所示包括:
风力发电测试模块51,用于根据风力永磁发电子系统仿真模型参数及环境仿真参数确定风力永磁发电子系统的性能数据;
制氢测试模块52,用于根据所述风力永磁发电子系统的性能数据及制氢子系统仿真模型的参数确定制氢子系统的制氢性能数据;
储氢测试模块53,用于根据储氢子系统仿真模型的参数与所述制氢子系统的制氢性能数据确定所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据;
氢发电测试模块54,用于根据所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据以及氢发电子系统仿真模型的参数确定氢发电子系统仿真模型的性能数据。
根据本发明实施例提供的风力发电耦合氢储能发电系统性能测试装置,利用基于风力永磁发电系统的氢储能子系统数学模型,在调试与参数优化的基础上,利用软件平台建立氢储能系统仿真平台,实现氢储能系统在不同应用场景下的多目标仿真操作,为各子系统的设备选型、氢储能系统工程设计与优化提供指导。
优选地,所述风力发电测试模块包括:
风电机组功率测试模块,用于根据给定的风力永磁发电子系统中的风电机组硬件参数及风力参数,确定风电机组的输出功率;
发电机功率测试模块,用于根据给定的风力永磁发电子系统中的发电机硬件参数,确定发电机的输出功率。
优选地,所述制氢测试模块包括:
电解电压测试模块,用于根据给定的电解参数及所述风力永磁发电子系统的性能数据,确定制氢子系统电解过程中的电压;
制氢量测试模块,用于根据给定的电解参数及所述风力永磁发电子系统的性能数据,确定制氢子系统的制氢量。
优选地,所述储氢测试模块包括:
输入氢气测试模块,用于根据所述制氢子系统的制氢性能数据,确定所述储氢子系统仿真模型的氢气输入压力数据;
压力测试模块,用于根据所述氢气输入压力数据及给定的氢气回收压力数据,确定所述储氢子系统仿真模型的储氢压力数据。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (9)

1.一种风力发电耦合氢储能发电系统,其特征在于,包括:
风力永磁发电子系统,用于利用风能输出电能;
制氢子系统,用于利用所述风力永磁发电子系统统输出的电能制氢气;
储氢子系统,用于储存所述制氢子系统输出的氢气,并以可调流量输出氢气;
氢发电子系统,用于利用所述储氢子系统输出的氢气发电。
2.一种风力发电耦合氢储能发电系统性能测试方法,其特征在于,包括:
根据风力永磁发电子系统仿真模型参数及环境仿真参数确定风力永磁发电子系统的性能数据;
根据所述风力永磁发电子系统的性能数据及制氢子系统仿真模型的参数确定制氢子系统的制氢性能数据;
根据储氢子系统仿真模型的参数与所述制氢子系统的制氢性能数据确定所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据;
根据所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据以及氢发电子系统仿真模型的参数确定氢发电子系统仿真模型的性能数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据风力永磁发电子系统仿真模型参数及环境仿真参数确定风力永磁发电子系统的性能数据,包括:
根据给定的风力永磁发电子系统中的风电机组硬件参数及风力参数,确定风电机组的输出功率;
根据给定的风力永磁发电子系统中的发电机硬件参数,确定发电机的输出功率。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述风力永磁发电子系统的性能数据及制氢子系统仿真模型的参数确定制氢子系统的制氢性能数据,包括:
根据给定的电解参数及所述风力永磁发电子系统的性能数据,确定制氢子系统电解过程中的电压;
根据给定的电解参数及所述风力永磁发电子系统的性能数据,确定制氢子系统的制氢量。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据储氢子系统仿真模型的参数与所述制氢子系统的制氢性能数据确定所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据,包括:
根据所述制氢子系统的制氢性能数据,确定所述储氢子系统仿真模型的氢气输入压力数据;
根据所述氢气输入压力数据及给定的氢气回收压力数据,确定所述储氢子系统仿真模型的储氢压力数据。
6.一种风力发电耦合氢储能发电系统性能测试装置,其特征在于,包括:
风力发电测试模块,用于根据风力永磁发电子系统仿真模型参数及环境仿真参数确定风力永磁发电子系统的性能数据;
制氢测试模块,用于根据所述风力永磁发电子系统的性能数据及制氢子系统仿真模型的参数确定制氢子系统的制氢性能数据;
储氢测试模块,用于根据储氢子系统仿真模型的参数与所述制氢子系统的制氢性能数据确定所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据;
氢发电测试模块,用于根据所述储氢子系统仿真模型的储氢性能数据以及氢发电子系统仿真模型的参数确定氢发电子系统仿真模型的性能数据。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述风力发电测试模块包括:
风电机组功率测试模块,用于根据给定的风力永磁发电子系统中的风电机组硬件参数及风力参数,确定风电机组的输出功率;
发电机功率测试模块,用于根据给定的风力永磁发电子系统中的发电机硬件参数,确定发电机的输出功率。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述制氢测试模块包括:
电解电压测试模块,用于根据给定的电解参数及所述风力永磁发电子系统的性能数据,确定制氢子系统电解过程中的电压;
制氢量测试模块,用于根据给定的电解参数及所述风力永磁发电子系统的性能数据,确定制氢子系统的制氢量。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述储氢测试模块包括:
输入氢气测试模块,用于根据所述制氢子系统的制氢性能数据,确定所述储氢子系统仿真模型的氢气输入压力数据;
压力测试模块,用于根据所述氢气输入压力数据及给定的氢气回收压力数据,确定所述储氢子系统仿真模型的储氢压力数据。
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