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新型储能系统:把太阳能装进电池里

日期:2019-12-16    来源:中国科学报

国际太阳能光伏网

2019
12/16
13:58

关键词: 新型储能系统 光伏储能 储能电池

   中国科学院长春应用化学研究所博士生张鹤独自坐在实验台前,通过观察电化学工作站数据的运行情况,不断手动调整装置的连接模式。这是他近段时间以来工作日常的缩影。
  “有时候循环测试可能需要十几个小时,操作者必须寸步不离地守在实验装置前。”他告诉记者。
  最近,张鹤终于得以短暂地放松。在中国科学院院士董绍俊的指导下,他所在的团队通过构建基于水/氧循环的生物光电化学模型,成功实现了集成化体系下太阳能的连续转化与存储。相关成果日前发表于《美国化学会志》。
  不间断的太阳能
  地球自转,引起了自然界中白昼与黑夜的交替变化,这导致了区域性的阳光照射是间歇的、非连续的。
  对于传统光伏器件而言,要想获得源源不断的电力输出,连续不断的光照是装置正常运行的最基本条件。然而,受区域性光照间歇的影响,光伏器件中的能源转换(光能到电能)是一个非连续性过程。这在很大程度上限制了太阳能的直接利用,使其不能满足实际生产生活中日以继夜的电力需求。
  为解决这一问题,科学家们提出了相应的能源储备战略,通过将光电化学体系与二次电池或液流电池体系连用,实现了太阳能的转化与存储。
  “但是,多体系连用存在系统复杂、成本较高、能量传输损耗严重等缺点。”论文第一作者张鹤分析,多体系连用一方面需要考虑体系与体系间的匹配问题,另一方面能量在传输转移过程中容易以热能形式出现不可避免的损耗。这样一来,既增加了设备成本,也不利于存储能源的有效利用。
  2018年,该团队通过将n—型半导体光阳极与多铜氧化酶生物阴极相匹配,成功构建了一个基于水/氧循环的生物光电化学池,实现在体系水/氧循环状态下从光能与化学能到电能的连续稳定转化。
  不过,与传统光电化学体系相同,该体系的运行完全受控于外界光照情况,亟须进一步修正。
  “我们团队在此前研究工作的基础上,通过引入储能模块(聚吡咯电容电极),建立起一个集成化的生物光电化学模型体系。在体系中水/氧自循环的状态下,实现了光照与暗场条件下源源不断的电力输出。”张鹤说。
  把太阳能存储起来
  针对电池体系的研究,该团队从考察单个电极的电化学行为入手,从单个电极到单个电池再到整个体系,由简及繁地对所构建模型体系的各个组分及整体性能进行考察。
  首先遇到的难点就是储能模块的选择。
  论文作者之一、中国科学院长春应用化学研究所博士生黄亮告诉记者,为确保固态电容电极的正常蓄能,一方面其充/放电电势窗口需介于光生物燃料电池两电极电势之间;另一方面需确保该电极在中性电化学体系中具备较高且稳定的电容量。“经过多方面优化选择与测试,我们选择聚吡咯电容电极作为储能模块。”
  果不其然,聚吡咯电容电极扮演的双重角色实现了光电化学体系与电池体系的集成化连用。
  光照条件下,在光电化学体系中,聚吡咯电容电极作为阴极接受来自阳极产生的光电子,并凭借自身的电容性能将其存储起来,实现光能到电能、化学能的转化;暗场条件下,在电池体系中聚吡咯电容电极又作为阳极将存储的光电子传输到生物阴极,实现化学能到电能的转化。
  第二大难点在于体系蓄放过程中各个电极间电位的匹配问题。
  “需要确定电容电极的充/放电电位。”论文作者之一、中国科学院长春应用化学研究所副研究员翟俊峰告诉记者,在光电化学体系中,阳极光催化水氧化(OER)电位需要低于- 0.1 V才能有效地实现光生电荷在电容电极上的存储,因此二氧化钛电极可以作为合适的光催化材料应用在该体系中。
  而在生物燃料电池体系中,阴极催化氧还原电位需要高于0.3 V才能有效地实现光生电荷从电容电极上的释放。因此,团队选择胆红素氧化酶作为合适的生物催化材料,应用在该体系中。
  实验数据分析显示,该概念模型在光照与暗场条件下分别获得0.34 ± 0.01 和 0.19 ± 0.02 mW cm-2的最大功率密度输出,并且展现出稳定的太阳能蓄放循环性能。此外,通过改变储能模块(聚吡咯电容电极)的电容量,体系充/放电时间可得到有效调控。
  助力绿色新能源发展
  张鹤认为,该模型体系的建立有望实现太阳能蓄放体系向简单化、小型化与低成本化发展,并且为环境友好型绿色新能源的发展提供了一条新的研究思路。
  “通过体系中简单的水/氧循环,太阳能便可以在这个集成化器件中得到连续转化、存储与释放,实现光照与暗场条件下源源不断的电力输出,避免了区域光照间歇性所带来的太阳能转化不连续问题。”张鹤介绍,这也是该研究的创新之处。
  他相信,在相关工业技术支持下,该模型有望在新兴绿色能源器件商业化应用中得到发展。“比如,通过电池串联的方式,可以实现小型能源器件的商业化应用,来满足日常生活中手机充电设备、家用备用电源以及小型路灯的使用。”
  下一步,团队将以该研究工作为基础模型,针对实际生产生活中的一些具体问题,进行体系改进与优化,以扩大该模型的相关应用前景。
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