基于CLH-SOFC 气转电技术的热电解耦IES 优化调度

2022-09-27门佳丽慕会宾

电力系统及其自动化学报 2022年9期

邱彬，门佳丽，王凯，慕会宾，杨桢

（1.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，葫芦岛 125105；2.辽宁省电力有限公司葫芦岛供电公司，葫芦岛 125080）

近年来，可再生能源技术不断成熟，能源利用逐步向多能互补、多能协调的形式转变，能源互联网概念的提出已然是多种能源网间相互耦合集成的必然发展趋势[1]。综合能源系统IES（integrated energy system）作为能源互联网的形式之一，构建国内互联的区域IES是发展我国“新能源体系”的重要途径[2]。我国IES充分考虑电、气、热、冷等不同形式能源的生产、输送、分配、转换、存储和消费各个环节的协同耦合，真正实现能量的梯级利用，实现各能源系统的高效协调，打破各能源单独规划、独立运行及电、热、冷独立供应的传统模式[3]。

目前，IES 采用的热电联供CHP（combined heat and power）系统大多是以“以热定电”的模式运行，即以供热负荷的大小来确定发电量。但实际上，CHP机组往往很难实现热电负荷的最优供给配置，燃气轮机以恒定热电比输出，当热负荷水平较低而电负荷水平较高时，为了满足IES 中热负荷的需求，燃气轮机出力受限，难以同时满足用户对电能和热能的需求。通过解耦传统CHP 机组的热电强耦合关系来灵活调节热电比，可以实现能量的梯级利用，提高CHP机组的电出力调节能力[4-7]。

国内外学者针对包含CHP 机组的IES 热电解耦提出了多种方法，文献[8]建立了含新能源、储能系统ESS（energy storage system）及冷热电联供CCHP（combined cooling，heating and power）系统的区域综合能源系统RIES（regional integrated energy system）的联合调度模型，并考虑了可再生能源出力随机性，提高了能源利用率，但文中采用恒定热电比在一定程度上未将热电解耦。文献[9]通过配置储热设备，在提高热电机组供热稳定性和灵活性的基础上，对其运行方式进行优化并进一步提高了经济性，但运行过程中无法实现电、热能量的双向转换。文献[10]建立了电转气P2G（power-to-gas）、CHP 与风电联合调度模型，结合有机朗肯循环ORC（organic Rankine cycle）来打破热电耦合，将用电高峰部分余热资源进行发电，实现了CHP热电比的灵活调节。文献[11]采用了补燃装置，通过调整补燃率灵活解耦CHP热电比，提高了系统的风电消纳能力，但补燃燃油增加了系统的污染排放，不符合我国能源系统清洁低碳的发展要求。文献[12]在引入电解水制氢的基础上加入储氢装置，并将燃气轮机、氢燃料电池与ORC 余热发电系统进行耦合，改善系统的热电耦合性能，促进了多种能源的高效利用，但忽略了储氢困难及热量损失等问题。上述研究通过不同方式实现了热电联产解耦，但未考虑平抑IES电负荷波动，减少对上游电网的影响，同时为实现热电解耦而投入的大量设备导致能源利用效率低下，这与节能减排的理念相违背。

针对以上问题，本文基于追踪热负荷FTL（following thermal load）策略[13]，从灵活解耦CHP机组热电比出发，以经济性最优、能量利用最大化为目标优化系统运行，提出了一种基于化学链制氢与固体燃料电池相结合CLH-SOFC（chemical looping hydrogen generation-solid oxide fuel cell）的热电解耦优化调度模型，结合ORC 余热发电系统、电转热设备等构建IES模型。通过算例分析得出不同场景下设备出力情况，验证本文所提模型在提高多能耦合利用效率与改善系统经济运行方面的有效性，同时还减小电负荷波动对上游电网产生的影响。

1 含CLH-SOFC 热电解耦优化模型

通过CHP 机组及其他能量转化设备可以将电力网络、天然气网络和热网络进行耦合[14]。传统CHP机组包含燃气轮机和余热锅炉两部分，以固定的效率模式运行，当负荷热电比发生变动时不能灵活调整。因此，本文通过设计包含化学链制氢技术、氢燃料电池、ORC 余热回收发电技术等对CHP机组进行热电解耦，使其可以根据不同热电负荷情况，灵活调整设备出力，达到降低系统运行成本，提高系统能源利用效率，减少负荷波动对上游电网产生的影响。

1.1 系统结构

本文的IES 热电解耦优化调度模型结构如图1所示，IES 通过从上游购买电、气以满足区域内电、热、气负荷需求。天然气网络通过从上游气网购买天然气以满足CLH-SOFC 集成系统、燃气轮机用气和气负荷需求。风电机组出力、CHP 机组出力、CLH-SOFC集成系统出力及上游电网购电共同承担系统电力负荷供应和空气源热泵所需电功率。其中，本文的CHP机组在包含燃气轮机和余热锅炉的基础上，增设了ORC 余热发电装置，实现热电解耦运行方式。供热网络中CHP 系统余热锅炉和空气源热泵共同承担IES的热负荷供应。

图1 系统结构Fig.1 System structure

1.2 基于ORC 发电技术的CHP 解耦

传统CHP 由燃气轮机和余热利用装置组成。天然气作为燃料经过燃气轮机将化学能转化为电能供电的同时释放热能，通过余热回收装置供热。热电比作为描述CHP 组出力的技术指标用来表示CHP热电功率比值，即

其中

式中：λCHP为CHP 机组的热电比；ECHP、QCHP分别为CHP 机组输出电功率、热功率，kW；FCHP为CHP机组天然气消耗量，m3；ηCHP,e、ηCHP,q分别为天然气通过CHP 机组的电能、热能转换效率；QLHV为天然气低热值，本文取值为37.62 MJ/Nm3；Δt为最小调度时间间隔，本文取值为1 h。

由于燃气轮机在出力过程中发电和发热效率保持不变，而余热锅炉的热效率也相对稳定，所以认为CHP 机组是以恒定热电比出力的。难以适应热电负荷比变工况运行的情况。

ORC 余热发电系统将燃气轮机释放的排烟热回收进行发电，分担用户用电负荷，引入ORC 余热发电促进引导富余热能向高需求电能转化，可优化系统的热电耦合性能[15-16]。

ORC 发电装置包括换热器（蒸发器）、工质泵、膨胀机，ORC余热发电系统的发电效率ηORC,e为

式中：QORC,in为ORC余热发电系统吸收烟气的热量，kW；h7、h8分别为燃气轮机排出烟气在换热器进出口的焓值，kJ/kg；h9、h10s分别为工质在膨胀机进口时的焓值和工质在等熵膨胀后出口的焓值，kJ/kg；h11、h12s分别为有机工质在工质泵进口的等熵后焓值和在工质泵出口的焓值，kJ/kg；mto为有机工质的流量，kg；WP、WE分别为工质泵和膨胀机做功，kW；ηP、ηE分别为工质泵和膨胀机的等熵效率。

ORC系统产生的电量为

式中：ηORC,e为ORC 发电系统的发电效率；EORC为ORC系统产生的电量，kW。

1.3 CLH-SOFC 发电系统

CLH-SOFC发电系统广义上就是将天然气重整制氢技术与固体氧化物燃料电池系统集成起来的系统[17]。系统结构如图2所示。CLH基于化学链燃烧，是一种金属氧化物氧化还原的水裂解制氢过程，CLH 系统主要由还原反应器和氧化反应器组成，燃料在还原反应器还原金属氧化物颗粒，同时生成CO2和H2O。还原后的金属氧化物被输送到氧化反应器，进而分解水产生H2。一般来说，氢气储存极为困难，氢气易爆的特点也使其储运的安全性要求极高。固体氧化物燃料电池可以实现氢能源的高效利用。因此，将CLH系统与固体氧化物燃料电池结合起来，CLH系统可以吸收固体氧化物燃料电池的余热，生产的H2作为固体氧化物燃料电池的燃料。构建CLH-SOFC发电系统的数学模型为

图2 CLH-SOFC 系统结构Fig.2 Structure of CLH-SOFC system

式中：EC-S为CLH-SOFC 集成系统的发电量，kW；FC-S为时间段内系统耗气量，m3；ηC-S为CLH-SOFC发电系统的发电效率；LHV 为甲烷低热值，本文取值为814 kJ/mol；ρCH4为甲烷密度，g/m3；MCH4为甲烷的摩尔质量，g/mol。

系统中的CO2分离子系统可以将CO2和H2O 从烟道气体的其他成分中分离出来，CO2的回收难度较低。CLH效率可达到45%，由于制氢过程中损失减少和余热的回收，新型集成发电系统的发电效率可以达到60%，同时减少CO2的排放。该系统不仅能够实现能量的梯级利用，而且进一步提高了余热热能品位。

1.4 其他设备数学模型

1.4.1 燃气轮机

燃气轮机作为一种通过燃烧天然气进行发电的高效装置已经成为IES 中的关键技术设备，发电的同时会伴随大量烟气余热排出。因此，燃气轮机的出力数学模型为

式中：EGT为燃气轮机发电量，kW；QGT为燃气轮机产生的热量，kW；FGT为燃气轮机的耗气量，m3；ηGT为燃气轮机发电效率；ηloss为燃气轮机实际工作中的热量损失率。

1.4.2 余热锅炉

余热锅炉将燃气轮机排出的功后高温烟气进行回收，并转换为高品位热能加以利用，燃气轮机与余热锅炉组成的燃气-蒸汽联合循环可以进一步提高热效率。余热锅炉的数学模型为

式中：QWHB,out为余热锅炉输出的热量，kW；QWHB,in为输入余热锅炉的热量，kW；ηWHB为余热锅炉制热效率。

1.4.3 空气源热泵

空气源热泵作为一种可以将低品位的空气热源转换为高品位热源的节能装置，是IES 可靠的产热装置。当CHP 机组出力不能同时满足热电负荷时，可以通过调节空气源热泵出力来解耦热电比，维持系统能量平衡。空气源热泵产生的热量为

式中：QASHP为空气源热泵产生的热量，kW；EASHP为空气源热泵制热消耗的电量，kW；COPASHP为空气源热泵的制热系数。

2 基于CLH-SOFC 热电解耦运行模型求解

本文优化调度模型的求解需要先获取某地区电、热、气负荷数据和分时电价、气价信息，以日运行费用最低为目标函数，计算出各个时段各机组出力情况，根据计算结果指定24 h 各机组出力计划，起到优化调度运行、降低日运行费用、平抑负荷波动的作用。

2.1 目标函数

优化运行调度的关键在于在保证能源能够可靠供应的前提下降低成本[18]，因此本文提出的优化模型以购能成本CIES最低为目标函数，包括从大电网购买电量的成本Cgrid和购买天然气成本CF两部分费用，即

式中：T为1 个总的调度周期，h；t为1 个周期内第t个调度时间间隔，本文最小调度时间间隔取1 h；cF为天然气价格，¥/m3；Ft为t时段内天然气消耗量，m3；FGT,t、FC-S,t分别为t时段内燃气轮机和CLHSOFC 系统耗气量，m3；cgrid,t为t时段的分时电价，¥/（kW·h）；Egrid,t为t时段向电网购买的电量，kW·h。本文所有公式参数中的t均为该参数在t时段内的值，之后不再赘述。

2.2 系统约束条件

2.2.1 能量平衡约束

电能总线、气网总线及热能总线上的能量流动应时刻保持动态平衡。因此，t时段内电、热、气功率约束关系如下。

（1）电平衡关系为

（2）气平衡关系为

（3）热平衡关系为

式中：EGT,t为t时段燃气轮机发电量，kW；EC-S,t为t时段CLH-SOFC 集成系统的发电量，kW；EORC,t为t时段ORC 系统产生的电量，kW；EASHP,t为t时段空气源热泵制热消耗的电量，kW；Fgas,t为t时耗气量，m3；Eload,t、Fload,t、Qload,t分别为t时段系统电、热、气负荷值，kW；QWHB,out,t为t时段余热锅炉输出的热量，kW；QASHP,t为t时段空气源热泵产生的热量，kW；EW,t为t时段风电机组出力，kW。

2.2.2 余热分配约束

本文通过ORC余热发电装置和余热锅炉分别接收燃气轮机余热回收利用，实现热电解耦的目的。

t时段燃气轮机产生的热量为

式中：QGT,t为t时段燃气轮机产生的热量，kW；QWHB,in,t为t时段输入余热锅炉的热量，kW；QORC,in,t为t时段ORC 余热发电系统吸收烟气的热量，kW；α1、α2分别为燃气轮机产生的排烟余热进入余热锅炉和ORC余热发电系统的热量分配比例。

2.2.3 设备安全运行约束

为了保证系统安全可靠运行，应考虑机组在可控范围内出力及爬坡约束。

（1）燃气轮机出力及爬坡约束为

式中：PGT,t为t时段燃气轮机出力，kW；PGT_max、PGT_min分别为燃气轮机出力上限、下限，kW；ΔPGT_max、ΔPGT_min分别为燃气轮机出力爬坡上限、下限，kW。

（2）ORC余热发电系统出力及爬坡约束为

式中：t时段EORC,t为ORC 余热发电系统出力，kW；EORC_max、EORC_min分别为ORC 余热发电系统出力上限、下限，kW；ΔEORC_max、ΔEORC_min分别为ORC余热发电系统出力爬坡上限、下限，kW。

（3）CLH-SOFC集成系统出力及爬坡约束为

式中：t时段EC-S,t为CLH-SOFC集成系统出力，kW；EC-S_max、EC-S_min分别为CLH-SOFC 出力上限、下限，kW；ΔEC-S_max、ΔEC-S_min分别为CLH-SOFC 系统出力爬坡上限、下限，kW。

（4）空气源热泵出力及爬坡约束为

式中：QASHP,t为t时段空气源热泵出力，kW；QASHP_max、QASHP_min分别为空气源热泵制热出力上限、下限，kW；ΔQASHP_max、ΔQASHP_min分别为空气源热泵出力爬坡上限、下限，kW。

此外，本文根据实际情况考虑了风电并网的发电量，风电机组出力小于风电预测值，即

式中：EW,t为t时段风机出力，kW；EWP,t为t时段风电功率预测值，kW。

3 算例分析

3.1 场景描述

本文采用6节点电网、6节点热网和6节点气网构建电热气耦合系统进行算例分析，系统结构如附录A 中附图A-1 所示，设备运行基本性能参数设置如附表A-1 所示。通过优化求解软件LINGO 对模型进行计算求解。分时电价与电负荷数据如图3所示。风电机组出力、气负荷与电负荷数据如图4所示。为验证本文所提出的基于CLH-SOFC 气转电技术的热电解耦IES优化调度模型在电-热-气互联系统中的削峰填谷、降低运行成本的效果，本节分别对比以下3个场景进行算例分析。

图3 分时电价与电负荷曲线Fig.3 Curves of time-of-use tariff and power load

图4 气负荷、热负荷与风电出力曲线Fig.4 Curves of gas load,heat load and wind power output

（1）场景1：基础场景，CHP 模型热电耦合运行。

（2）场景2：在场景1的基础上加入ORC余热发电装置，实现CHP模型热电解耦运行。

（3）场景3：在场景2 的基础上加入CLH-SOFC模型，实现负荷曲线的进一步优化。

3.2 结果分析

对3 种场景下模型分别进行优化求解，得到不同场景下系统购电费用、购气费用和日运行总费用如表1所示，可以看出，场景2相较场景1购气费用升高了24 040.5¥，但购电费用降低了26 007.3¥，总运行费用降低了1 966.9¥。场景3在场景2的基础上购气费用升高了21 105.31¥，购电费用降低了27 146.2¥，总运行费用降低了6 040.8¥，经济性进一步改善。

表1 不同场景下系统购电、气费用Tab.1 Power and gas purchase costs of system under different scenarios

不同场景下IES从上游电网购电量如表2、图5所示，可以看出，场景2 比场景1 购电量减少了34 705 kW·h，场景3比场景1购电量减少了69 815.9 kW·h，说明ORC 装置可以提升CHP 系统燃气轮机出力，减低系统购电量，CLH-SOFC在此基础上进步加强了气-电耦合，进一步降低了系统购电量。场景2的负荷峰谷差和标准差相较于场景1分别减少了19.2%和23.0%，场景3的负荷峰谷差和标准差相较于场景2分别减少了24.2%和30.5%，说明对于上游电网而言场景3的负荷波动最小，起到了平抑负荷的作用。

表2 不同场景下系统购电量Tab.2 Power purchase of system under different scenarios

由图5 可知，场景1 中t=9～12 h 和t=17～21 h时电力负荷处于高峰，分时电价也处于高峰时段，由场景2引入ORC装置使得燃气轮机出力增加，从而导致高峰时段系统的购电量降低。场景3 加入CLH-SOFC 装置，加强IES 系统中天然气网络和电力网络的耦合，在电力负荷高峰时段增大气负荷购入量为系统补充电力供应，从而降低系统在电力峰值时期的购电量，起到削峰填谷的作用。

图5 不同场景下系统各时段购电曲线Fig.5 Power purchase curves of system at different time intervals under different scenarios

不同场景下系统各部分的电功率出力情况如图6～图8所示。场景1为传统CHP 供电模式，CHP机组、风电机组和电网购电共同承担系统电力负荷供应和热泵耗电。由于传统CHP 机组热电比为定值，常采用“以热定电”的模式，热负荷波动不大且处于较低水平，导致CHP 机组出力受限，向上游电网的购电量巨大，电力负荷波动时会对上游电网产生影响。

图6 场景1 电功率出力情况Fig.6 Electric power output under Scenario 1

图7 场景2 电功率出力情况Fig.7 Electric power output under Scenario 2

图8 场景3 电功率出力情况Fig.8 Electric power output under Scenario 3

场景2在场景1的基础上加设ORC余热发电装置，在t=6～22 h时电价处于较高水平，ORC装置开始工作，将CHP中燃气轮机产生的部分余热通过ORC装置。优势在于当电力负荷处于较高水平时，将部分通入余热锅炉的余热回收，通过ORC装置产生电能提供电力供应，改变了CHP的热电比。除此之外，ORC 将部分余热回收，导致余热锅炉产热下降，燃气轮机增大出力，这让CHP的电出力增加，进一步补充了电力负荷的电能供给。相较于场景1 起到了平抑负荷波动作用，减少了对上游电网产生的影响。

场景3 在场景2的基础上增设了CLH-SOFC 装置，加强了天然气网络和电力网络的热电耦合。在t=8～14 h和t=16～22 h时电价峰值时段，此时通过CLH-SOFC 装置将天然气转化为电能，进一步减少负荷峰值时段向电网上游的购电量，同时相较于传统燃料电池，CLH-SOFC系统能源利用效率更高，加强了能量的梯级利用，降低了CO2的回收难度，在经济性和环保性上具有优势。

场景3 下的系统热功率出力曲线和分时电价情况如图9 所示。场景3 中，热泵和CHP 共同承担系统热负荷供应，其中热负荷包含用户热负荷供应和供热系统热功率损耗。在t=0～7 h和t=22～24 h时系统电价处于较低水平且供热需求量较大，此时热泵出力增加。在t=8～21 h时系统电价处于较高水平且供热需求量较小，此时CHP 机组出力较大，满足系统热负荷供应，以达到系统经济运行的目的。热泵的加入导致系统电-热耦合增强且能量利用效率较高，在电力谷值时段增大了电力需求，起到了“填谷”的作用。