可再生能源：通过 Simcenter 系统仿真增强电池储能系统

作者 Stephane Neyrat

随着世界向更可持续的能源格局过渡，电池储能系统 (BESS) 已成为实现可再生能源整合和提高电网弹性的关键组成部分。

这正是系统仿真的用武之地。通过利用先进的仿真工具和技术，工程师可以正面应对 BESS 挑战，优化性能，增强可靠性，并推动储能领域的创新。

通过系统仿真，工程师可以探索各种场景，测试不同的设计配置，并在现实世界中实施之前验证他们的解决方案，最终实现更高效、更具成本效益和更可靠的 BESS 部署。

让我们看看系统仿真如何推动数字化转型以应对所有 BESS 挑战。

电池储能系统是能源行业的关键

能源行业需要将电池储能系统与可再生能源相结合，以实现脱碳 — 能源行业需要将 BESS 与可再生能源相结合以实现脱碳

电池储能系统 (BESS) 发挥的关键作用体现在能够存储太阳能和风能等可再生能源产生的多余能量并在需求达到峰值时释放。然而，BESS 的设计、优化和运行带来了许多工程挑战，需要全面了解各种系统组件之间的复杂相互作用。

Simcenter Amesim 是 Simcenter 系统仿真产品组合的一部分，通常用于系统集成，将所涉及的不同子系统组合在一起，例如 { 可再生能源 + 电池 + 热能 + HVAC + 控制 + 电力电子设备 + 电网 }。

借助 Simcenter Amesim，您可以应对并解决所有这些挑战：

BESS 系统设计、选型（容器数量、电池数量）和验证

预定义库中提供的所有组件

控制装置，用于平衡负荷和消耗，“EMS”（能源管理系统）

太阳能光伏发电或风力发电机等可再生能源

具有 SoC（充电状态）、温度、SoH（健康状态）、老化的电池

优化集装箱的暖通空调/空调系统性能

连接到电网/微电网、电力转换器、逆变器

住宅、电动汽车的能耗...

交易策略和平衡机制 (BM)/ 能源结构和能源价格

预测未来/预告（天气、能源价格、平衡）

监管合规性，认证

安全评估：电池热失控、电流峰值、保险丝、电弧、火灾、爆炸

使用二次寿命电池（重新利用的报废电动汽车电池）的可持续性和回收利用

用户可以拖放预定义组件（无需编码）将其组装在一起，从而获得完整的系统。由于执行非常快，计算完整的一天/一周/一年只需要几秒钟/分钟的 CPU 时间。同时考虑经济或安全性。

需要了解的首要事项

电池储能系统 (BESS) 可以在高峰期和非高峰期之间平衡负载。电力需求根据一周中的某一天、一天中的时间和季节性而波动。

因此，当电力需求达到峰值时，价格处于最昂贵的水平。或者，当非高峰期需求较低时，能源价格采用标准价格。

调峰允许使用电池储能系统的用户在非高峰时段储存电力，在高峰时段放电，以降低电力成本。

让我们看看 BESS 是如何实际实施的。我们知道，用户必须管理从电池到电池组再到电池舱的设计，以及可再生能源和能源消费者的电网方面。

实际上，这些电池舱是模块化的便携式解决方案，将电池装在电池舱中，以实现灵活和可扩展的储能。这些装置可轻松部署到各个位置，是满足临时或远程电力需求的理想选择。

这些电池舱装满了锂离子电池。这种锂离子电池体积小、重量轻、容量和能量密度高，需要的维护最少，使用寿命长。它们还可以快速充电并具有较低的自放电率。缺点包括成本高昂、易燃、不耐受极端温度、过度充电和过度放电。

能源管理系统 (EMS) 控制和监控 BESS 和相关系统的能量流。EMS 通过收集和分析用于管理和优化整体系统性能的数据来协调 BMS（电池管理系统）、逆变器和其他组件。

最后，还有微电网软件，用于管理和控制本地电网系统，优化包括可再生能源在内的各种来源的能量分配。它支持实时分析和自动化控制，以保持稳定性和性能。

系统仿真非常适合处理许多设计要求。让我们再深入研究一下，看看一些技术方面和关键的工具功能。

为什么 Simcenter Amesim 是 BESS 的理想选择

受到能源市场新兴需求的驱动，BESS 必须提高效率和可靠性，同时胜任新的灵活工作模式。

用户需要以数字化方式探索 BESS，从而减少成本高昂的测试时间并在设计周期早期阶段确立对产品的信心。此外，为了保持竞争优势，BESS 的制造和运行成本也必须降低。

实际上，BESS 系统可以分为不同的功能和子系统。好消息是，Simcenter Amesim 提供的所有功能可以单独解决其中的每一个问题，然后将它们组合在一起作为第二步，以获得要研究的不同场景的完整动态行为。

实际上，有大量的挑战需要解决。它们来自通常的选型或热管理，包括 HVAC 或液体/空气冷却系统，以及更高级的分析，如电池多年的老化和 SoH（健康状况），与电网/微电网的连接、电力电子或具有降阶模型 (RM) 和神经网络的人工智能 (AI)。

最后，系统仿真确保了在整个产品开发过程中重复使用的模型和数据的连续性。确保公司内不同部门之间的互操作性和良好沟通。它是数字孪生的工厂，可解决工程难题！

BESS 分析所需的全部功能

实际上，我们已经在 Simcenter Amesim 中成功展现电池和电气系统很多年了。它最初的目标是汽车行业的电动汽车。虽然现在有这样一个大趋势，即在能源行业中将类似类型的电池重复用于可再生能源。

因此，我们可以采用成熟的技术来应对这些新型的 BESS 应用。主要问题在于扩展系统以适应这些新要求（产能为 [MWh] 或 [GWh]，而不是乘用车的产能 [kWh]），并将数字孪生打包以表示不同的 BESS 内容（电池簇、电池舱、完整系统......）。

我们不是从头开始，而是从现有的现成模板数据库开始。或者 100% 通过系统仿真完成，包括一些带有集中参数模型的离散化热网络。或者，借助一些 1D/3D 耦合（通常使用 3D CFD 进行详细的流体和热分析）、降阶模型 (ROM) 或人工智能 (AI) 与神经网络，可以在分析中更深入一些。这样用户就可以在几秒钟的 CPU 时间内分析非常快速执行的长场景。

用户还可以调查电池热失控，这是一个关键的安全问题。系统仿真可以轻松评估电池单元热行为的影响，这些行为有助于或阻止电池模块内部的传播。

还可以使用 HVAC（空调）或液体/空气冷却来冷却电池舱，以及母线的影响。用户甚至可以使用 “eCFD”（“嵌入式 CFD”）直接在 Simcenter Amesim 中组合 3D CFD 计算，即 Simcenter STAR-CCM+ 直接集成到 Simcenter Amesim 中，以获得 3D 流线、速度曲线和温度梯度，将电池舱 3D 环境内的一维子系统和控制（包括入口和出口位置、顶部太阳能辐射对电池舱顶部的影响……)。这样您就可以从高保真 3D CFD 模型获取所有详细信息，同时保留系统仿真描述的优势和快速的 CPU 时间。

最后，BESS 电池舱中的电池簇、模块、电池盒的配置与多年来使用 Simcenter Amesim 进行数据中心冷却的方式类似，用于虚拟调试，将系统仿真和 PLC 结合在一个独特的框架内。它允许预先测试控制逻辑和场景，以确保使用针对相关硬件设备定制的相应软件在车间实施时取得成功。这样，您就可以从第一次尝试中获得最佳的操作结果！

整体系统集成

与绿色氢气生产一样，由于风力涡轮机、太阳能电池板等原因，用户可以在几秒钟内预测 BESS 性能，而实际场景中的生产时间长达数月。最后，绿色能源被产生，存储在 BESS 中，并在最需要时输送到电网，用于住宅（建筑物、房屋）或工厂设施/工厂。因此，碳足迹显著减少。

此处显示的模型根据气象（天气）条件和系统的定位来预测系统的性能。在以几分钟的时间为整整 1 年（12 个月）的生产执行快速仿真后，可以评估几种架构或组件选型，以选择最高效和盈利的设计。这是一项多么宝贵的成就！

在输入端，可以准确预测太阳能电池板等间歇性可再生能源。因此任何人都可以模拟自己独特的操作条件，以了解系统的运行情况。可以根据太阳能电池阵列数量、电池单元数量和单个电池单元面积调整太阳能电池板的大小。您可以输入您所在的城市或其 GPS 位置、天气是否多云、地面反射系数或浊度因子。然后，您将获得一天或几个月内产生的能量，因此您将知道所有季节的结果。