Effizienter Energietransfer und Steigerung der Energiedichte bei magnetisch gelagerten Schwungradspeichern

Abstract

Schwungradspeicher stellen eine ökologisch und ökonomisch nachhaltige Technologie zur dezentralen Speicherung von elektrischer Energie dar. Verglichen mit anderen Speichertechnologien, wie z.B. Akkumulatoren auf chemischer Basis, weisen Flywheels eine wesentlich längere Lebensdauer auf. Sie benötigen minimale systematische Wartung und sind aus ökologisch unbedenklichen Werkstoffen hergestellt. Durch das Antriebsmoment eines Elektromotors wird ein Schwungrad in Rotation versetzt und damit elektrische Energie in Form von kinetischer Energie gespeichert. Diese gespeicherte Energie kann über das Lastmoment eines Generators bei Bedarf wieder entnommen werden. Moderne Schwungradspeicher-Applikationen werden mit Magnetlagern betrieben, um möglichst hohe Speicherzeiten zu erreichen. Durch eine Unwuchtregelung werden Lagerkräfte aufgrund einer Rotorexzentrizität vermieden. Dies führt allerdings zu einem außermittigen Lauf der elektrischen Maschine, die dadurch wiederum unerwünschte Kräfte erzeugt. Ein kräftekompensierender Betrieb soll bei der geplanten Regelung der Magnetlager eine geringstmögliche Beeinflussung durch die elektrische Maschine und damit eine Erhöhung deren Effizienz ermöglichen. Dazu werden verschiedene Konzepte erarbeitet und mittels Simulationen gegenübergestellt. Die Validierung der Simulationsmodelle wird an einem eigens konstruierten Messaufbau bei definierten Bedingungen durchgeführt. Außerdem ist die elektrische Maschine in das Redundanzkonzept des Flywheels mit eingebunden. Durch einen lagernden Betriebsmodus wird die Zuverlässigkeit erhöht und ein sicheres Herunterfahren des Flywheels im Störfall der Magnetlager ermöglicht. Um hohe Drehzahlen zu erreichen, werden hochfeste Verbundmaterialien eingesetzt. Basierend auf vorhandenen Ergebnissen wird zuerst eine scheibenförmige Schwungmasse optimiert. Aufgrund der suboptimalen Materialausnutzung dieser einfachen Schwungmassenform wird eine Topologieoptimierung durchgeführt, um die Energiedichte zu maximieren. Dabei werden sowohl evolutionäre als auch gradientenbasierte Optimierungsalgorithmen verwendet. Dadurch kann das ungenutzte Potential des Materials ausgeschöpft und die Wirtschaftlichkeit des Gesamtsystems erhöht werden.

Flywheel Energy Storage Systems represent an ecologically and economically sustainable technology for decentralized energy storage. Compared to other storage technologies such as e.g. chemical accumulators, they offer longer life cycles without performance degradation over time and usage and need almost no systematic maintenance. Further, they are made of environmentally friendly materials. By means of the driving torque of an electric motor, the flywheel is accelerated and thus electrical energy is transformed to kinetic energy. The stored energy can be transfered back by the load torque of a generator when needed. Modern flywheel energy storage applications use magnetic bearings to minimize selfdischarge. To avoid bearing forces due to rotor eccentricity an unbalance control strategy is used. However, this leads to an off-centered run of the electric machines rotor which in turn generates undesirable forces. A force-compensating operation of the electric machine will minimize the influence on the magnetic bearings in the planned control scheme, thus increasing their efficiency. Different concepts will be developed and compared to each other by means of simulations. Validation of the simulation models is carried out on a specially constructed test setup under defined conditions. In addition, the electrical machine will be integrated into the concept of redundancy of the flywheel. A bearingless operation increases the reliability and enables a safe shutdown of the application in case of malfunction of the magnetic bearings. High strength composite materials are used to achieve high speeds. Based on existing results from past research activities, a disc-shaped rotor is optimized first. To increase material utilization and to maximize energy density a topology optimization is performed. Evolutionary and gradient based optimization algorithms are used. Thereby the unused strength potential of the material is exploited in order to increase the economic efficiency of the overall system.