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2021年回顧:NREL致力于推進儲能和轉(zhuǎn)換的研究

發(fā)布日期:2022-02-07  來源:中國儲能網(wǎng)  作者:中國風光儲網(wǎng)--新聞中心

核心提示:2021年回顧:NREL致力于推進儲能和轉(zhuǎn)換的研究
 根據(jù)美國國家可再生能源實驗室(NREL)的研究,未來的電力系統(tǒng)必須成功地利用大量可變和間歇性的可再生能源,以滿足對發(fā)電、脫碳、電網(wǎng)彈性和能源效率的需求。  
 
隨著美國各州積極投資部署可再生能源發(fā)電設施,必須優(yōu)化儲能系統(tǒng)以滿足對發(fā)電、脫碳、電網(wǎng)彈性和能源效率的需求。美國國家可再生能源實驗室(NREL)專注于開發(fā)和建設美國未來的電力系統(tǒng),該電力系統(tǒng)采用以目的為導向的電網(wǎng)互聯(lián)技術,提高靈活性和平衡性,以最大限度地提高可再生能源的生產(chǎn)、儲存和轉(zhuǎn)換。在過去的一年,NREL的研究人員在電化學、壓縮空氣儲能、熱儲能和機械儲能等儲能技術進步方面進行了創(chuàng)新、跨學科和集成的研究和開發(fā)。  
 
由于NREL開創(chuàng)性的儲能研究結果,《R&D World》雜志將其開發(fā)的波浪能轉(zhuǎn)換器模擬器(WEC Sim)評為過去一年最具創(chuàng)新性的100項技術之一,并獲得了R&D100獎。WEC-Sim是第一個允許波浪能開發(fā)人員模擬波浪能轉(zhuǎn)換器的動力學和性能的開源代碼,顯著地降低了波浪能轉(zhuǎn)換器在現(xiàn)實的海洋環(huán)境中表現(xiàn)的不確定性,從而顯著降低了成本,縮短了這一關鍵和不斷增長領域的研發(fā)周期。
 
 
NREL的報告詳細介紹了美國地熱發(fā)電和熱儲能的現(xiàn)狀和未來廣闊的發(fā)展前景  
 
NREL發(fā)布的《2021年美國地熱發(fā)電生產(chǎn)和區(qū)域供熱市場報告》展示了美國地熱能使用的現(xiàn)狀,并確定了可再生、脫碳能源系統(tǒng)的地熱機會。地熱的區(qū)域供熱的創(chuàng)新方法包括整合熱泵技術和熱儲能技術,以及在能源區(qū)域的實施和優(yōu)化。這份報告對政策制定者、監(jiān)管機構、開發(fā)商、研究人員、工程師、金融家和其他決策者都很有價值。  
 
NREL選擇模塊化、經(jīng)濟高效、可隨處構建的熱儲能技術  
 
NREL研究人員開發(fā)了一個原型,以測試一種改變游戲規(guī)則的新型熱儲能技術,該技術使用廉價的硅砂作為儲能介質(zhì)。通過使用低成本熱儲能和高效動力循環(huán)(ENDURING)技術構建經(jīng)濟可行的長時儲能系統(tǒng)是一種可靠、經(jīng)濟高效且可擴展的解決方案,可以在任何地方安裝和部署。該儲能技術能夠經(jīng)濟可行地存儲高達26GWh的熱能,為建筑和工業(yè)過程加熱提供機會來替代燃煤發(fā)電設施或天然氣發(fā)電設施。NREL已經(jīng)與Babcock&Wilcox公司開展合作開發(fā)這種儲熱能技術,Babcock&Wilcox公司擁有獨家知識產(chǎn)權。  
 
深度脫碳電網(wǎng)中長期儲能的新財務分析工具  
 
NREL的研究人員開發(fā)了一種嚴格的儲能財務分析情景工具(StoreFAST),以在可再生能源滲透率為85%的未來電網(wǎng)框架內(nèi)識別潛在的長時儲能機會。StoreFAST對儲能系統(tǒng)和靈活的發(fā)電系統(tǒng)進行分析,以提供對能源平準化成本、財務績效參數(shù)和時間序列圖表的洞察,這對綜合的儲能研究至關重要。最近在《Joule》期刊發(fā)表的一篇論文中指出,具有地質(zhì)儲存的清潔氫氣系統(tǒng)和具有碳捕獲和封存的天然氣的組合,可以作為長時儲能系統(tǒng)的一種最低成本選擇。

NREL為綠色電網(wǎng)開發(fā)FLASH水電框架  
 
NREL開發(fā)的新的徑流和水電關聯(lián)分析框架(FLASH)工具提供了對可用水電項目數(shù)量和時間的洞察,從而改善了水電設施在電網(wǎng)運營模型中的表現(xiàn)。徑流和水電關聯(lián)分析框架(FLASH)將幫助用戶更好地了解在流域運營與水電可用性之間的聯(lián)系,為支持電網(wǎng)的可再生能源開辟新機遇。與風力發(fā)電或太陽能發(fā)電不同,水力發(fā)電設施可以將能量儲存起來供以后使用,并且具有額外的優(yōu)勢,即不必將其轉(zhuǎn)換為另一種形式的能源。這使得水電成為幫助電網(wǎng)適應可變可再生能源的一種理想選擇。  
 
NREL通過機器學習技術在電池研究方面取得進展,提高了電池性能、壽命和安全性
 
NREL的儲能技術科學家正在采用機器學習技術以加強他們對先進電池材料、化學和電池設計的理解。這些復雜的計算機算法通過深入了解數(shù)據(jù)集中的潛在模式,有助于加速電池性能、壽命和安全性的表征。研究人員正在使用機器學習和人工智能來評估制造質(zhì)量、壽命和性能、材料研究以及儲能應用的安全協(xié)議。
 
到2050年,美國電網(wǎng)規(guī)模的儲能裝機容量可能增長五倍
 
 
NREL日前發(fā)布的《儲能未來研究》報告考慮了一系列儲能技術在何時何地能夠更具成本競爭力,具體取決于它們的運行方式以及為電網(wǎng)提供的服務。  
 
NREL的《儲能未來研究》報告分析了到2050年儲能在維持彈性、靈活的電網(wǎng)方面的潛在作用。NREL研究人員正在跨技術合作,以考慮特定儲能技術的作用。一份報告《美國電力部門晝夜儲能的經(jīng)濟潛力》描述了到2050年美國電力系統(tǒng)中公用事業(yè)規(guī)模的晝夜儲能(長達12小時)的巨大市場潛力。研究團隊發(fā)現(xiàn),儲能系統(tǒng)可以為電網(wǎng)增加了更大的價值,當電力系統(tǒng)允許儲能系統(tǒng)同時提供多種電網(wǎng)服務,并且在太陽能發(fā)電滲透率更高時,儲能部署將會更快增長。
 

 
關鍵詞: 儲能
 
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