北方地区供暖电气化的挑战及其影响

2022-11-23陈志光秦朝葵张一鸣

煤气与热力 2022年11期

吴聪，陈志光，秦朝葵，张一鸣

(同济大学机械与能源工程学院，上海 201804)

1 概述

我国于2020年提出力争在2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的双碳目标。建筑是碳排放大户之一，仅运行阶段的能耗便占到全国能源消费的21.7%，碳排放占全国能源碳排放的21.9%，具有较大的减碳潜力[1]。其中，北方地区的供暖一直是建筑行业减碳的重点，近几年，北方地区正着力推进清洁供暖工作，清洁供暖利用天然气、电、地热、生物质、太阳能、工业余热、清洁化燃煤(超低排放)、核能等清洁化能源，通过高效用能系统实现低排放、低能耗的供暖方式，以降低污染物排放和能源消耗[2]。据统计，截至2021年12月底，北方地区清洁供暖面积约156×108m2，清洁供暖率73.6%[3]。天然气作为高效的清洁能源，得到大范围应用，2021年，我国天然气消费量达到3 726×108m3[4]。天然气是最低碳的化石能源，但其一次能源消费占比仅为8%，仍需进一步提升。当前，北方地区的城镇供暖以热电联产和燃煤、燃气锅炉为热源的集中供热为主，另辅有热泵、工业余热、可再生能源等多种热源形式。此外，也有地区采用燃气供暖热水炉、户式燃煤炉、空调和直接电加热等形式的分散供暖[5]。

双碳目标提出后，有学者认为煤炭、天然气燃烧均会增加碳排放，建议以电气化的手段完成供暖用能的脱碳[6]。国内外已有研究表明，供暖电气化将导致电网总负载曲线形状和电力峰值需求的改变，并且需要扩大配电网络[7-8]；供暖电气化减少温室气体排放的潜力还取决于电网的CO2强度[9]；此外，家庭能源成本可能会因供暖的电气化而增加[10]。2021年，欧洲能源供应严重短缺，家庭能源消费价格持续上涨。能源转型的快速推进是此现象的原因之一。传统化石能源产能弹性降低，对外依存度高，与可再生能源供应的不稳定性共同影响供给端，使得欧洲能源供应的脆弱性进一步显现[11]。对于终端消费侧，2015—2019年欧盟住宅部门按燃料划分的最终能源消费份额见表1，可再生能源增加的同时，天然气份额面临一定衰减，降低了能源供应的稳定性。当前，化石能源仍占有较大份额，若在短时间内进行能源需求调整，将出现结构性供应短缺。表2为不同用途下2019年欧盟住宅部门最终能源消费份额，其中建筑供暖用能占家庭用能的63.6%，决定了未来家庭用能结构的转型方向。

表1 2015—2019年欧盟住宅部门按燃料划分的最终能源消费份额[12] %

表2 不同用途下2019年欧盟住宅部门最终能源消费份额[12] %

2021年，德国Fraunhofer研究所进行了一项“通往气候中和能源系统的路径-其社会背景下的德国能源转型”的研究，旨在分析德国能源系统的发展路径[13]。根据其设定的参考情景(该情景代表了一个完全优化的情景：与1990年相比，2030年与能源相关的二氧化碳排放量减少65%，2040年减少88%，2045年减少100%)，德国未来建筑供暖技术类型占比见图1。热泵与区域热网占比逐渐增加，燃油锅炉逐步被取代，燃气锅炉占比有所下降。规划2045年的德国建筑供暖用能场景中，将以热泵、区域热网和燃气锅炉为主，并辅以少量氢燃料电池和生物质锅炉，多种供能形式保证供暖可靠性。

图1 德国未来建筑供暖技术类型占比[13]

结合欧盟的能源转型路径，考虑目前我国北方地区供暖的现状，供暖电气化将会带来何种挑战，尚需进一步探讨。为此，本文对供暖电气化对我国社会用能的影响展开研究，选取不同城市，假定所有供暖热负荷均由热泵满足，根据各地气象参数，采用面积指标法得出供暖热负荷，并根据热泵系统制热COP(简称热泵系统COP)计算供暖耗电量，分析供暖耗电量与当下不同城市全社会耗电量、居民耗电量、工业耗电量的占比关系；借助Dymola仿真模型，计算各城市当前风力、光伏装机容量下可再生能源的发电量，分析其与供暖耗电量关系；最后，给出未来中国建筑供暖的发展建议。

2 参数设定

2.1 负荷计算模型及参数

选取济南、大连和沈阳3个城市为研究对象，分别隶属寒冷B区、寒冷A区及严寒C区，所需供暖室外计算温度、供暖期、供暖热指标、计算面积等供暖参数设定见表3。其中，供暖室外计算温度按照GB 50736—2012《民用建筑供暖通风与空气调节设计规范》选择，供暖热指标根据各地区供热规划等文献资料[14-16]进行适当调整，计算面积仅考虑了各城市2019年度的集中供热面积[17-18]。供暖设计热负荷按式(1)[19]计算，逐时供暖热负荷按式(2)计算。当温度低于供暖室外计算温度时，供暖热负荷取供暖设计热负荷。为简单估算城市供暖逐时热负荷，把供暖热负荷看作室外温度的函数。因自2020年之后供暖受新冠疫情影响的特殊性和不确定性，本次研究主要参考 2019年的数据。

表3 不同城市供暖参数设定

Φmax=qA

(1)

(2)

式中Φmax——供暖设计热负荷，W

q——供暖热指标，W/m2

A——计算面积，m2

Φ——逐时供暖热负荷，W

teh——供暖期逐时室外温度，℃

tw——供暖室外计算温度，℃

供暖耗电负荷直接由供暖热负荷除以热泵系统COP得出，假定所选定的热泵系统在满负荷状态下运行，满足所有供暖热负荷，不考虑系统运行的各种损失。

2.2 热泵系统COP选取

热泵系统COP对供暖耗电量有直接影响，目前各大厂家相继推出超低温系列空气源热泵机组，因其能在低温工况下良好运行而受到广泛关注。本文选取某品牌低温空气源热泵系统，设定供水温度为50 ℃，其热泵系统COP测试样本数据见图2，根据厂家提供的样本点进行曲线拟合，得出拟合方程。根据拟合方程计算各温度下(包含-15 ℃以下)的热泵系统COP，以此计算各城市供暖耗电量。针对沈阳市，考虑到空气源热泵使用时热泵系统COP略低而易出现耗电量很大的问题，文中假设该城市同时采用水源/地源热泵，参考文献[15]，未来一段时间沈阳市规划发展水源/地源热泵与空气源热泵的供热面积比为3∶1，结合水源/地源热泵、空气源热泵系统能效等级限制，设定平均热泵系统COP为3.5再次分析。

图2 低温空气源热泵系统COP测试样本数据

2.3 可再生能源发电模型设置

借助Dymola仿真软件，搭建风力、光伏发电模型，计算上述3个城市的可再生能源发电量。光伏发电模型参照美国国家可再生能源实验室推荐的建模方法，分成辐射计算和设备特性两个层面进行设计[20]，选取某品牌光伏设备，峰值发电功率333 W，单个光伏板尺寸为1.559 m×1.046 m。风力发电模型根据Heier[21]提出的计算方法，结合Modelica的开源库Wind Power Plants建立。将风力发电涡轮机简化为叶片、传动机构、发电机3部分，风机设置叶轮直径90 m，最大发电功率2 MW，涡轮机距离地面100 m，转动惯量设置为1.3×107kg·m2，切入风速4 m/s，切出风速20 m/s。

3 数据分析

3.1 供暖热负荷与供暖耗电负荷分析

各城市供暖热负荷与供暖耗电负荷变化见图3，环境温度取干球温度，非供暖期供暖热负荷置为0。表4对不同城市、不同工况的供暖峰值耗电负荷进行汇总，并列出了各城市曾经出现的全社会电网高峰负荷及其出现日期，以反映供暖电气化对现有电网的冲击程度。由图3和表4可知，济南、大连以及设定热泵系统COP为3.5的沈阳市大部分时刻供暖耗电负荷处于1～4 GW，供暖峰值耗电负荷占全社会电网高峰负荷70%左右；当沈阳市只采用空气源热泵时，因温度低、供热面积大，供暖峰值耗电负荷接近9 GW，超出全社会电网高峰负荷47%。

表4 各城市供暖峰值耗电负荷及全社会电网高峰负荷

图3 各城市供暖热负荷与供暖耗电负荷变化

将各城市计算所得供暖耗电量与全年全社会耗电量、城乡居民耗电量[22-24]进行比较，见图4。可以看出，济南供暖耗电量与城乡居民耗电量之比85.9%，与全社会耗电量之比16.2%；大连以及沈阳两种工况的供暖耗电量均高于城乡居民耗电量，与全社会耗电量之比分别达到18.8%、46.2%、27.9%。

图4 各城市供暖耗电量与全年全社会耗电量、城乡居民耗电量对比

图5给出各城市每月供暖耗电量、全社会耗电量、工业耗电量，其中，大连1、2月数据未分开统计。可以发现，1、2月份，各城市供暖耗电量均超过工业耗电量，济南、大连供暖耗电量相对于全社会耗电量占比超过50%。沈阳在仅采用空气源热泵工况下，1、2、12月供暖耗电量均超过全社会耗电量。

图5 各城市每月供暖耗电量、全社会耗电量、工业耗电量

供暖电气化无疑会给现有电网带来强烈冲击，可能会导致用电高峰由夏季转到冬季，将造成巨大的电力缺口。

3.2 可再生能源发电分析

2016年底，北方地区可再生能源、工业余热等供暖面积约8×108m2，占比仅4%，当时规划到2021年实现电供暖面积15×108m2，工业余热供暖面积达2×108m2[2]。辽宁省曾计划到2020年全省电锅炉供暖面积500×104m2，水源、地源、空气源等热泵系统供暖面积达到5 000×104m2，工业余热供暖面积达到3 000×104m2[25]。济南2018年底可再生能源供暖面积约166×104m2，市电供暖面积约814×104m2，工业余热供暖面积约907×104m2[26]。近几年，各占比已有显著增加，但总量仍相对较小。

当前，济南风电装机容量为876 MW，光伏装机容量为786 MW[27]；大连市风电装机容量1 060 MW，光伏装机容量270 MW[28]；沈阳市风电装机容量1 330 MW，光伏装机容量510 MW[29]。经模型计算，各城市风力发电功率、光伏发电功率与供暖耗电负荷对比见图6。济南、大连、沈阳、沈阳(热泵系统COP为3.5)供暖期光伏发电量占供暖耗电量的比例分别为0.26%、0.22%、0.12%、0.19%，几乎可以忽略。风力发电能够一定程度满足供暖耗电，但其间歇性影响较大，以1月份为例，济南、大连、沈阳风电设备利用时间分别为111、198、77 h。

图6 各城市风力发电功率、光伏发电功率与供暖耗电负荷对比

各城市全年以及供暖期风力与光伏发电量及供暖耗电量见表5，沈阳(热泵系统COP为3.5)供暖耗电量为10 222.8 GW·h。可以看出，当前的风电和光伏装机容量远不能满足供暖电气化所带来的耗电量，尤其是光伏发电，由于在冬季太阳高度角较低、总辐射较小、气温较低，太阳能光伏组件所处工况与标准工况相去甚远，导致发电量远低于标准工况。

表5 各城市全年以及供暖期风力与光伏发电量

对比表5、图4可以看出，济南、大连、沈阳风力与光伏全年发电量之和占全社会耗电量分别为4.56%、6.60%、5.42%，可再生能源在终端电能消耗中占比过小。

4 建议

可再生能源和传统化石能源以及电气化技术和非电气化技术之间的权衡决策不可避免。供暖电气化需要一定的过渡期，循序渐进。在终端消费侧，应保持终端用能与设备的多样化发展，保证足够的弹性，过于单一的用能与技术手段将对供应安全造成较大威胁。结合图1，未来的供暖技术组成中，除热泵外，区域供热和燃气锅炉仍需占据一定份额，氢燃料电池应用于供暖也应得到关注。此外，对负荷开展需求管理调控，降低峰谷差值，以使负荷曲线趋于平稳。

电力供应侧，为防范供暖电气化对电网的冲击，应继续扩大电网规模，其中以可再生能源装机为主，提升可再生能源发电比例。同时，考虑风力发电、光伏发电存在出力不连续和不稳定、在利用上难以与负荷匹配的问题，需对短时储能、季节性储能设施进行规划部署，以平滑不稳定性电力的输出，还可调节电负荷。此外，为提高电力系统的灵活性，天然气发电不可或缺。天然气发电启停时间短、爬坡速率快、运行灵活，相对于抽水蓄能、化学储能等调峰电源，是响应特性、发电成本、供电持续性综合最优的调峰手段[30]，而现阶段我国天然气发电占比仅3.2%[31]，尚需提升。