Doktorvorträge ISEA im Juli 2019: Björn Kleinsteinberg & Zhuang Cai

 

Donnerstag, 11.07.2019, 16:30 Uhr, HKW 2, 3. OG, Wüllnerstraße 1, 52062 Aachen

 

16.30 Uhr Dipl.-Ing. Björn Kleinsteinberg

“Energy Efficiency Increase of a Vanadium Redox Flow Battery with a Power-Based Model”

In dieser Arbeit werden die Gesamtwirkungsgrade einer Vanadium-Redox-Flow-Batterie in unterschiedlichen Anwendungen untersucht. Einfache Modelle der Vanadium-Redox-Flow-Batterie führen zu einem idealen Wirkungsgrad, der die in Anwendungen beobachteten Wirkungsgraden übersteigt, ebenso wie die Wirkungsgrade in den Datenblättern des Herstellers. Das entwickelte Modell erklärt die Ursache dieser Diskrepanz durch Betrachtung unterschiedlicher Lastprofile. Zur Parametrierung der Modellkomponenten werden experimentelle Daten herangezogen. Die Modellierung des Stacks mittels Nernst-Gleichung beinhaltet Ungenauigkeiten, welche empirisch minimiert wurden. Das Verhalten in Lastpausen und die Analyse des Crossovers innerhalb des Stacks bei verschiedenen Ladezuständen zeigen Möglichkeiten der Optimierung der Betriebsstrategie. Die individuelle Auslegung des Energiespeiche für jede Anwendung kann den Gesamtwirkungsgrad steigern. Hierfür wurde ein modularer Aufbau des Energiespeichers mit optimierter Dimensionierung der Komponenten modelliert und simuliert.

17.45 Uhr Zhuang Cai, M. Eng.

“Optimization of dimension and operation strategy for a wind-battery energy system in German electricity market under consideration of battery ageing process”

Because of the fluctuated characteristics of wind power, the wind power should be forecasted with unexpected forecast errors. Based on the physical probability distribution of forecast errors, the piecewise exponential distribution is chosen as the best probability distribution model to generate different forecast scenarios. In addition, a detailed evaluation of historical time series data for electricity price is introduced. In this dissertation, the two layer optimization which consists of the genetic algorithm and linear optimization was proposed and applied in the simulation to build up the optimized dimension and operation strategy of a wind-storage system. With consideration of the battery aging and battery cost, the optimized solution can help the wind-storage system to achieve high revenue in the German electricity market and improve the friendliness to the power grid because of the forecast errors reduction.