含深冷液化空气储能的综合能源系统低碳经济调度

2022-02-21阿热帕提艾尼瓦尔廖跃洪杨彦飞

热力发电 2022年1期

阿热帕提·艾尼瓦尔，陈洁，廖跃洪，杨彦飞

（新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐 830017）

近年来，我国的能源利用结构不断优化，但是煤炭仍然占总能源消费的58%。针对目前的形势，党中央立足我国碳排放量大、能源需求高、能源体系“一煤独大”的国情，做出了实现碳达峰和碳中和的重大战略决策[1]。

实现碳中和，就需要打通能源互联网（energy interconnection，EI）[2]。发挥综合能源多能互补效益，提高供能的可靠性。风、光等新能源具有很强的不确定性和波动性，通过综合能源系统（integrated energy systems，IES）可获得风、光等清洁能源的互补效益，共享灵活性的资源[3-4]。因此IES的研究成为了相关科研工作者关注的热点。从电力市场角度来看，储能对于IES的经济效益是未来能源互联网发电的关键[5-6]。

以往的研究表明，化学电池技术已经广泛地应用于IES当中[7-8]。在当前众多的储能方式中，深冷液化空气储能（cryogenic liquid air energy storage，LAES）这种安全、可靠、成本低、使用寿命长，几乎不受地理条件限制，并且能够大规模使用的储能方式越来越受到学者们关注[9]。相较于化学电池储能等方式，LAES系统因其多类型能源联供特点，更能适应于IES，因而拥有广阔的应用前景。

在提升电力系统性能方面，文献[10]根据风功率波动性强等特点，提出了基于LAES系统的风电消纳策略，验证了风电辅助储能设备在风电场应用的可行性。文献[11]结合压缩空气系统，从压缩机变工况的角度建立了风储联合运行系统优化调度模型，为运行风储系统的策略提出了依据。文献[12]以12.5 MW的液化空气储能系统为基础，结合无穷大电网，验证了液化空气储能的调频能力能够满足电网要求。

在利用LAES系统多类型能源联供方面，文献[13]提出了一种压缩空气储能与吸收式制冷机联合运行的方案，提高了储能效率，研究了系统参数对联合运行的影响。文献[14]通过对系统参数的优化，从提高效率角度研究了基于热电联供（combined heating and power，CHP）机组、制冷机和压缩空气储能系统组成的微电网。

以上研究成果中，多数涉及电力系统优化以及从热力学角度研究LAES系统对提升储能效率影响，但是鲜有对于从经济效益角度针对LAES新能源消纳和多类型能源联合供给的优化调度建模和运行方面的探索。

综上所述，本文提出一种考虑LAES系统的多能联供和消纳新能源特性的IES，以IES运行成本最小化为目标，建立优化调度模型，引入系统环保性能指标；并且借助MATLAB实验平台，通过商业寻优软件CPLEX，结合新疆某地实际负荷数据进行仿真，分析和验证系统方案的可行性。

1 含LAES的IES

1.1 LAES技术原理

LAES是将电能转化为液态空气的内能并储存的储能方式[15]。本文LAES系统采用“4级压缩、级间冷却，4级膨胀、级间再热”的运行模式，其技术流程如图1所示。

LAES储能系统运行主要包括储能和释能2个阶段。在储能阶段，利用弃风电驱动空压机将空气压缩至高温高压态的空气，经过逐级压缩换热后，压缩热量存储于蓄热罐中，而空气最终进入液化系统。在低温液化过程中，空压机末端高压空气经由J-T阀后降温至−170 ℃，降压至0.855 MPa[16]，至此液化空气储存于液化储罐内。在释能阶段，储罐中的液化空气被引出，通过深冷泵升压，并加热到一定温度，由此高压液化空气在进入透平膨胀机做功，并带动发电机发电。气化后的气化冷能和发电后的空气存储在蓄冷罐中作为冷能存储。

1.2 IES结构

IES是以满足负荷侧的多类型能源需求为目标，加强对各类能源生产、储存、调度之间的耦合关系优化而构成的系统，图2为系统结构。

传统的冷热电联供系统中，电能和其他能源之间的转换关系单一，又只能依靠火电等常规机组调节，对风力发电和光伏发电等新能源的消纳能力非常有限。因此，本文选择在传统的IES中添加LAES系统作为辅助设施。LAES储能系统接入IES后，加强各类能源的流动，增加了对新能源的消纳力度，在相应的时间用于供给多种能流负荷。该结构实现冷、热、电、天然气网通过不同的设备连接，能够充分利用LAES储能系统连接和利用多种能源的优势。

2 含LAES的IES优化调度模型

2.1 目标函数

本文中，假定IES调度中心对系统中的CHP机组、LAES机组、电制冷机等设备进行统一管理，以IES整体运行成本最小化为目标，保证系统能以最优经济的模式运行，并且能够兼顾对风力发电等可再生清洁能源的消纳效益。经过统一调度，IES产生的主要运行成本为系统的能源购买成本及弃风成本。需要说明的是，为研究LAES系统的特性，特别选择目前较常用的蓄电池作为对照组。另外，在本系统中认为风电为自然资源，故不计入发电成本当中。本文单位时间间隔Δt为1 h，调度的1个周期T为24 h。

本系统的优化调度模型的目标函数为：

式中：Copr为IES总运行成本；Celc为购电成本；Cgas为从气网购买天然气的成本；Cwa为弃风成本；Pgrid(t)、Gng(t)为购电/气量；ωelc、ωng为电/气价；Pwa(t)为弃风功率；β为弃风成本系数，取值2.5。

2.2 系统主要设备数学模型及约束条件

2.2.1 LAES系统的数学模型及约束条件

1）空压机与透平膨胀机储能时，空压机的压缩功率为：

释能时，透平膨胀机输出的膨胀功率为：

启停约束为：

式中：PLAESc,t、PLAESg,t为单位时间段内空压机的耗能和透平膨胀机输出的功率；PLAESc,min、PLAESc,max、PLAESg,min、PLAESg,max依次对应空压机和透平膨胀机输出功率的最大、最小值；mc、mg为进入空压机和透平膨胀机的空气质量流量；Tc,in、Tg,in为空压机和透平膨胀机的入口温度；Rg为空气的气体常数，取287 J/(kg·K)；ηc、ηg为空压机和透平膨胀机的等熵效率；ηc,m、ηg,m为电机-空压机和透平膨胀机-电机的转换效率；β为压缩比；γ为膨胀比；k为绝热指数，取1.4；nc、ng为空压机和透平膨胀机的级数；uc,t、ug,t依次对应储能和释能工况，是0/1变量。

2）液态空气罐液态空气在罐中以常压存储，相比高压储气罐安全性高。其数学模型表示为：

式中：VLAES,t为单位时间段液态空气储罐内液化空气的体积变化量；VLAES,min、VLAES,max依次为体积最大、最小值；ρair为液态空气的密度，取0.9 kg/m³；VLAES,0为液空储罐内的液化空气初始体积；Δt为单位时间间隔。

3）蓄冷罐与蓄热罐 LAES系统运行时蓄热罐里的热量为：

式中：HLAESc,t、HLAESc,max为储存的热量和其最大值；Qac,t为压缩热；Qre,t为系统供热功率；ηac和ηre为LAES系统的储、放热效率。

LAES系统运行时蓄冷罐里的冷量为：

式中：LLAESg,t、LLAESg,max为单位时间段供冷量和其最大值；cpA为空气的等压比热容；Tg,last,in为最后一级透平膨胀机进口温度；γ为最后一级透平膨胀机级数；Tenv为环境温度。

2.2.2 IES中其他设备的数学模型及约束条件

1）燃气轮机其输出的电、热功率为：

机组出力约束为：

式中：PGT,t和HGT,t依次为燃气轮机输出的电、热功率；PGT,max、PGT,min为机组出力上下限；uGT为机组启停状态，为0/1变量；VGT,gas为机组天然气消耗量；ηGT,elc和ηGT,h依次为燃气轮机产电、热效率；VGHV为天然气热值，取9.7 kW·h/m³。

2）电制冷机与吸收式制冷机电制冷机消耗电能输出的冷功率为：

吸收式制冷机消耗热能输出的冷功率为：

式中：LEC,t、LEC,max、LAC,t、LAC,max依次为电制冷机和吸收式制冷机在单位时间段内内输出的冷功率及其最大值；PEC,t、HAC,t依次为电制冷机和吸收式制冷机的消耗的电、热功率；βEC、βAC分别为2种制冷机的制冷系数。

3）燃气锅炉其输出的热功率为：

式中：HRG,t、HRG,max为燃气锅炉输出的热功率和其最大值；VRG,gas为单位时间间隔燃气锅炉天然气消耗量；ηRG,h为燃气锅炉产热效率。

4）蓄电池其单位时间间隔的电量为：

式中：Sess,t、Sess,min、Sess,max为蓄电池所存储的电量和其最大、最小值；Pcha和Pdis依次为充、放电功率；ηcha、ηdis依次为充、放电效率。

2.2.3 系统功率平衡约束

在IES运行时除上述系统设备约束外，还应注意系统功率的平衡约束条件。

冷、热功率平衡分别为：

式中：Lload,t为冷负荷；Hload,t为单位时间段内热负荷。

电功率平衡为：

式中：Pload,t为电负荷；Pwind,t、Pwa,t依次为风电出力和弃风电功率。

2.3 IES评价指标

对于具有多能源耦合及特性复杂的IES，其评价标准繁多。为检验含有LAES储能的IES相对于传统系统的优势，在日运行成本最低的优化调度下，引入基于热力学第一定律的能源效率指标一次能源节约率（primary energy saving rate，PESR）对系统的节能性能进行评价。其值越高，说明IES节能效果越好；引入环保指标碳排放量（CO2emission，CE）来评估系统的碳排放量，进而评价系统环保性能。其值越低，表明系统对环境越友好。

一次能源节约率为：

式中：ERT为常规的多能分供系统的一次能源消耗量、EIES为IES的消耗量，计算式见式(28)。

式中：ηpetc,ele为电能转换系数，ηpetc,gas为天然气与一次能源转换系数。

IES的碳排放量为：

式中：ηces,ele、ηces,gas为电能、天然气碳排放系数。

2.4 求解方法

本文中的IES优化调度模型为混合整数线性规划（mixed integer linear programming，MILP）模型，对于MILP模型，可以利用IBM公司研发的CPLEX商业软件进行优化求解。具体求解流程如图3所示。

3 仿真算例分析

3.1 仿真参数

本文中的算例所涉及到的电、冷、热负荷及风电功率均参考新疆北部某地工业园区冬夏两季数据进行分析。系统日前电、冷、热负荷、风电功率预测曲线如图4所示。

IES中，参与调度的各个设备参数见表1，系统中其他设备参数见表2。

表1 LAES储能系统参数 Tab.1 Parameters of the LAES system

表2 IES其他设备参数 Tab.2 Other equipment parameters of the IES system

除上述系统设备参数外，本文IES接入了电网及气网。电网采用分时电价策略，利用峰谷电价差实现系统运行成本的降低。天然气、电能2种能源购买的价格见表3。

表3 能源价格 Tab.3 Energy prices

3.2 仿真结果分析

本文为剖析LAES系统对IES在优化调度时产生的经济效益，以及比较于其他储能系统，LAES系统具有的优秀多能源联合供应能力，以新疆北部某工业园区冬、夏两季负荷数据为例，设置3种不同工作方式来对比分析，依次为在IES中加入LAES设备、加入蓄电池设备、不加入储能辅助设备。3种工作方式分别表示冬、夏两季3种不同工作方式下的调度情况。

在第1种工作方式下，IES加入LAES，冬夏两季电、冷、热能出力如图5所示。

由图5可见，在电能出力方面，不管是冬季还是夏季，LAES系统都有着较强的多能源调节能力。在晚间时段，电负荷低、弃风量高，将过剩的风能储存起来，在白天电负荷较高的时段能够释放电能补给电负荷。在冷、热能出力方面，夏季典型日时2种制冷机运行，与此同时LAES系统在储能、释能的同时还能储存冷量用于对冷负荷供冷，LAES系统所具备的蓄冷罐可以提供冷备用；冬季典型日时燃气锅炉与余热锅炉共同工作，LAES系统又将所储的热能用于热负荷供应，同时进行热备用，保障了可靠的冷、热负荷供给。由此可见，LAES系统拥有优越的多类型能源供给的能力。

而在第2种方式下，系统加入蓄电池，其冬夏两季电、冷、热能出力如图6所示。由图6可见，蓄电池在消纳新能源方面同样拥有不错的表现。但是，在夏季典型日，冷负荷仍需要吸收式制冷机电和电制冷机全额供应；在冬季典型日，热负荷的供给仍然依赖于燃气锅炉和余热锅炉。

这说明在多类型能源供应方面，蓄电池逊色于LAES系统，并不具备多能源联和供应的功能；而且蓄电池的工作寿命较短，置换成本较高[17]，不利于保证IES在长期运行时限下的成本。

第3种工作方式中，IES不含任何辅助的储能装置，其出力如图7所示。在夜间风功率较高而电负荷需求较低时不能够消纳弃风电，其电能调节能力有待加强。在夏季典型日中夜间电负荷较低，吸收式制冷机出力较低，需要电制冷机的出力较多，从电网购电量增大，耗气量较高；在冬季典型日中需要运行燃气锅炉来供给热负荷，购气量上升，影响了系统的运行成本以及碳排放量。

表4为上述3种工作方式下IES在冬、夏典型日中的优化结果汇总。由表4可见：从能源购买成本上看，相较于其他2种情况，在冬、夏典型日中的优化结果显示加入LAES后IES的购电及购气成本较加入前均显著下降。其中，工作方式1下夏季的购能成本相对冬季较高，这是因为在供给冷负荷时，系统中的电制冷机和吸收式制冷机搭配运行，使得购电成本略高一些。与工作方式1相比，方式2和方式3的购能成本下降，这说明LAES系统的多类型能源供给能力强，能够有效减少各类能源购买成本，从而降低运行总成本，提高IES的经济性。

表4 不同工作方式下的优化结果汇总 Tab.4 Summary of optimization results in different working modes

在消纳新能源方面，LAES系统和蓄电池同样具有优质的消纳弃风电能力，两者都可以实现将消纳弃风率提高至近乎100%。但是需要强调，相比于LAES系统，蓄电池并不具备蓄积和供给多类型能源的能力；而且LAES系统的使用寿命较长，更能够适应IES的长期运行。

此外，可借助表4对3种不同工作方式下一次能源节约率以及二氧化碳减排率进行比较。在夏季典型日，含有LAES储能的IES相比于蓄电池一次能源节约率上升1.07百分点，二氧化碳排放量则下降0.28 t；而相对于不含任何储能设备的IES，2种指标分别上升5.16百分点和下降3.08 t。在冬季典型日，工作方式1下一次能源节约率较方式2上升 3.32百分点，二氧化碳排放量则下降了1.32 t；而相对于方式3，两者分别上升5.83百分点和下降2.88 t。工作方式1和工作方式2在冬季典型日中2种指标的变化幅度相较于夏季典型日更为明显，这是因为冬季的热负荷需要燃气锅炉和余热锅炉供应，而工作方式1中LAES系统的冷热电联储联供性能较为优越，使得一次能源节约率和碳排放量均变化明显。

综上所述，蓄电池和LAES都能够在一定程度上降低IES的运行成本以及提高新能源的消纳率，但是LAES系统拥有更加突出的多类型能供给和调节综合能源的能力，能更好地达到系统最优经济运行的目的。而在低碳节能运行方面，LAES储能系统同样具有一定的优势。

3.3 IES对能源价格的敏感性分析

在3种不同工作方式下的IES，以现有的峰谷电价和天然气价格为前提，在当前价格80%、90%、110%、120%之间波动，以此来分析能源价格波动对IES的一次能源节约率和运行成本的影响。

3.3.1 IES对天然气价格因素的敏感性分析

冬、夏季天然气价格在规定范围内波动时对系统运行成本及一次能源节约率的影响如图8所示。

由图8可知，随着天然气价格下降，在夏季典型日，购能成本随之下降。方式1下的一次能源节约率变化幅度在0.1百分点左右，而方式2下的一次能源节约率却下降了0.9百分点、1.6百分点，方式3下降了2.8百分点、2.4百分点。这是因为气价上升导致购气量下降，而LAES系统的供冷能力抵消了一部分的价格影响，证明LAES系统在夏季应对气价下降的稳定度更强。在冬季典型日，购能成本依然随气价而降，但是在一次能源节约率方面，方式1下系统节约率指标数据平稳，而方式2、方式3下系统节约率则在气价80%处分别下降了0.8百分点和1.37百分点。

随着天然气价格上升，在夏季典型日，3种工作方式下购能成本均在原气价110%处略微有下降，表明系统对气价上升略敏感。在一次能源节约率方面，原气价110%处方式2的指标依然稳定，方式2和方式3在原气价110%处的指标分别下降了1.2百分点和3.17百分点，但在120%处则与110%处几乎持平。这说明在夏季方式2、方式3下系统对气价的上升反应较明显，但是随着价格逐步升高，节约率指标却趋于平稳。在冬季典型日，3种方式下购能成本呈上升趋势，方式1在一次能源节约率方面略微上升0.36百分点，而方式2趋于平稳，方式3则下降了0.27百分点。

上述趋势说明随气价波动，含LAES的IES应对气价波动表现更佳。这是因为在冬天系统通过燃气锅炉和余热锅炉供热，而在夏天系统通过吸收式制冷机进行供冷。方式1有LAES系统辅助供热供冷，其应对价格波动的稳定性优于其他2种方式。

3.3.2 IES对电能价格因素的敏感性分析

冬、夏季电能价格在规定范围内波动时对系统运行成本及一次能源节约率的影响如图9所示。由图9可以看到，电价下降时，夏季典型日中3种方式下的系统购能成本随之下降，一次能源节约率也均有下降趋势，但是方式1下一次能源节约率下降了0.63百分点、0.57百分点，而方式2、方式3则分别下降了2.22百分点、0.9百分点和5.4百分点、2.11百分点，下降幅度均大于方式1，说明方式1在夏季应对电价下降更为可靠；冬季典型日，购能成本依次逐步下降，方式1的一次能源节约率指标依然平稳，而方式2、方式3则明显下降，分别降了0.79百分点、1.27百分点和1.61百分点、1.97百分点，方式3的降幅最大。

电价上升时，夏季典型日中，方式1的购能成本略微下降，而在原电价120%又重新上升，而方式2的趋势相同，方式3则逐步上升。一次能源节约率方面，方式1指标稳定，方式2略降0.33百分点、0.61百分点，而方式3则下降了1.36百分点、0.44百分点。冬季典型日中，购能成本上升情况和夏季趋同，一次能源节约率方面，方式1略上升 0.62百分点，但是方式2、方式3则在原电价110%处有明显下降趋势，方式2最大降幅达到4.38百分点。

由以上分析可知，由于方式3下无储能系统，无法应对电价的波动，导致其稳定性最差；方式2具备储电功能，稳定性较好，但是没有储冷储热的功能，无法应对电制冷机等设备的运行成本随电价波动，稳定性比方式1差；方式1则具备冷热电联储联供能力，所以其应对电价波动能力最强。