大型社区LNG分布式多联供系统优化分析
2024-03-08胡倩润
胡倩润
(烟台汽车工程职业学院,山东 烟台 265500)
0 引言
能源、环境、发展是当今社会面临的三大问题。为实现“双碳”目标,亟须转变供能方式,实现能源体系的低碳、脱碳、清洁化。与传统的能源系统相比,分布式多联供系统具有更好的性能[1]。分布式多联供系统的主要特点是与用户的能源需求相匹配,所以需要对用户进行负荷预测,从而获得相关能耗数据,为系统搭建奠定基础。目前,建筑负荷预测的研究对象主要以单一建筑类型为主[2],极少以包含多种建筑类型的大型社区为研究对象。而且现有研究大多仅考虑了研究对象的冷、热、电负荷,随着天然气技术的发展,需要将气负荷作为主要负荷进行预测。
目前研究的大多数分布式能源系统都是与其他能源(太阳能、地热能等)耦合的[3-4],这种多源系统由于设计和运行复杂,难以在实际中应用,因此实际运行的分布式系统大多采用单一能源。现有文献中的分布式能源系统很少以液化天然气(liquefied natural gas,LNG)作为单一能源,并且没有考虑用户的气负荷对机组的影响。本文以某大型社区为研究对象,对其气、冷、热、电负荷进行预测。在综合考虑能源利用、季节变化和实际能源需求的基础上,利用EBSILON 软件搭建了分布式多联供系统,优化系统运行模式,并对不同工况进行热经济性评价和分析,为分布式多联供系统的发展提供理论支撑。
1 社区负荷预测
1.1 社区概况
本文对某大型综合社区进行了负荷预测。该社区详细情况如表1所示。
表1 社区详细情况
1.2 负荷预测与典型工况
通过对该社区进行负荷预测来确定典型工况,为系统的搭建、优化和分析提供负荷依据。
1.2.1 气负荷预测
社区的气负荷主要分为居民用气和商业用气。根据该社区所在市发展和改革委员会发布的《关于调整管道天然气销售价格的通知》中不同天然气的收费标准,可计算出人均天然气消费量为0.2 Nm3/d。按照1 t:1495 Nm3天然气的LNG气化率[5],10万人口社区的年LNG 消耗量约为5000 t。根据文献[6]中的高峰系数确定了高峰时居民的用气量约为4 t/h,早餐和午餐时居民的用气量约为1.5 t/h。根据商业高峰用气量约为居民用气量的35%~40%[7]以及文献[8]的研究分析,可计算得出,商业高峰时段用气量约为1.5 t/h,早餐和午餐时段用气量约为1 t/h。
1.2.2 最大冷、热、电负荷预测
根据文献[9]和文献[10]可计算出除住宅建筑外其他建筑的冷、热、电最大负荷,如表2 所示。根据计算结果可得,社区的最大负荷设定为夏季冷负荷155 MW、电负荷125 MW,冬季热负荷147 MW、电负荷125 MW,春秋两季电负荷125 MW。
表2 冷、热、电最大负荷计算结果
1.2.3 典型工况确定
根据文献[9]和文献[10],确定了表3 中的15 个典型工况,并规定春秋两季工况只考虑电负荷,冬季居民区采用集中供热,热负荷为120 MW。
表3 典型工况负荷
通过预计算发现,工况1 为最大负荷工况,故选择该工况作为设计工况。工况13 和工况15 的负荷过低,与设备实际运行情况不符,因此不分析工况13和工况15。
2 系统模型
根据上述负荷预测的结果进行设备选型,并利用EBSILON 软件搭建多联供系统,在此基础上进行系统优化与热经济性分析。
2.1 设备选型
根据设计工况(工况1)的预计算,可确定燃气轮机发电机组需要提供约115 MW的发电功率,故选用GE MS9000E 燃气轮机。此外,根据负荷预测可以得出余热锅炉机组还需要提供约30 MW 的发电功率,因此选择西门子发电功率为50 MW的联合循环余热锅炉机组。根据冷负荷和冷却水质量流量,选择32台5G8NC溴化锂吸收式制冷机组。
2.2 系统模型介绍
本文利用EBSILON 软件搭建了系统模型,并通过搭建文献[11]中的系统证明了该软件的误差在允许范围内,可用于模拟计算。系统如图1 所示,主要包括燃气轮机模块、余热利用模块和制冷模块。燃气轮机模块采用布雷顿循环,并进行LNG 冷能利用和烟气余热利用优化,余热利用模块采用三压式余热锅炉,制冷模块采用溴化锂吸收式制冷机组。图1 中汽轮机a4采用高背压运行方式,换热器n1对LNG 冷能进行利用,换热器n2对烟气余热进行利用。各模块的设计参数如表4所示。
图1 系统示意图
由图1 可见,燃气轮机模块中,LNG 在换热器n1中与助燃空气进行换热,气化后,一部分天然气用于居民日常生活,另一部分通过管道输送至换热器n2中被余热烟气加热,然后在燃烧室中充分燃烧,产生的高温高压烟气进入燃气轮机发电机组发电,之后高温余热烟气进入余热利用模块进行供热和供电。夏季时,制冷模块借助余热利用模块的低压缸抽气余热和烟气余热为社区提供一定的冷能,可缓解供电压力。在冬季和夏季,系统采用高背压运行方式进行供冷和供热,提高了余热利用模块的效率。在春季和秋季,系统采用凝气运行方式向社区供电。
3 系统优化及分析
3.1 系统优化
本文采用LNG冷能利用和烟气余热利用两种方式来提高系统效率,分析了优化后系统效率的变化,并将未优化的系统与本文设计的系统进行了比较。未优化的系统如图2所示。
图2 未优化系统示意图
3.1.1 LNG冷能利用
如果不使用换热器n1,则需要通过气化器将LNG 加热到环境温度进行燃烧,浪费了大量的冷能。此外,空气的温度影响压缩机m的功耗和燃气轮机k的输出功率。因此,选择利用换热器n1将LNG 冷能用于冷却助燃空气。助燃空气的作用是使天然气充分燃烧,并控制烟气温度以满足设备运行条件。在设计工况下,天然气燃烧所需要的助燃空气质量远高于其完全燃烧所需要的质量,因此助燃空气的主要作用是控制烟气温度以满足设备运行条件。为研究助燃空气温度对系统的影响,分析了助燃空气温度变化时压缩机功耗、燃气轮机发电机组输出功率、净电效率等的变化,结果如表5所示。
表5 助燃空气温度对系统的影响
由表5 可见,降低助燃空气温度后,控温能力提高,不再需要过多的空气,因此空气质量流量随着助燃空气温度的降低而减小。压缩机功耗随助燃空气温度的升高而增大,这是因为助燃空气温度越高,密度越低,体积流量越大,压缩机功耗越大。助燃空气温度降低,空气质量流量减少,烟气质量流量减少,因此,燃气轮机总输出功率降低。由于压缩机功耗减少较多(15.12 MW),因此燃气轮机用于发电的功率增加(3.9 MW)。助燃空气温度降低,燃气轮机用于发电的功率增大,系统的净电效率提高(0.56%)。因此,利用LNG冷能对空气进行冷却,可以有效提高系统效率,实现能量的充分利用。
3.1.2 烟气余热利用
系统采用LNG 作为单一能源,其烟气中不含腐蚀性气体,因此能以较低温度排放,即这部分余热可以再利用。通过计算发现,在设计工况下,烟气排放温度约为60 ℃,经空气预热后的天然气(温度为10.352 °C)可被烟气再次预热。当天然气进入燃烧室的温度为10~60 ℃时,天然气燃烧室入口温度对系统的影响如表6所示。
表6 天然气燃烧室入口温度对系统的影响
天然气的质量流量低,因此其温度变化对烟气温度的影响小,在10~60 ℃范围内变化时,仍满足设备运行条件。天然气燃烧室入口温度升高,燃烧后产生的烟气温度略有升高,提高了燃气轮机发电机组输出功率(0.3 MW)和排气温度,改善了余热锅炉的性能,提高了系统的净电效率(0.13%)。
3.1.3 系统优化对比分析
在设计工况下,将未优化系统与本文设计的优化系统进行比较,结果如表7所示。
表7 未优化系统与优化系统的比较
结果表明,采用换热器n1、n2可以显著提升系统性能,提高净电效率,降低系统的排烟温度。
3.2 效率对比分析
为进一步研究系统性能,计算典型工况的效率,并与其他多联供系统进行比较。
3.2.1 典型工况效率对比
各典型工况下系统的效率如表8 所示。由表8可见,当系统处于背压运行方式时,夏季工况下系统的第一热效率和效率一般低于冬季工况。这是因为在夏季采用了溴化锂吸收式制冷方式进行供冷,这种制冷方式制冷效率约为70%,存在能量损失,使得第一热效率和效率小。在凝气运行方式下(春秋两季),系统除电能外无其他能量输出,因此其第一热效率低于其他工况。由于在夏季和冬季该系统均采用背压运行方式,减少了用于发电的蒸汽量,因此其净电效率在大多数工况下低于春秋两季。
表8 各典型工况下系统的效率
在同一季节的工况中,有气负荷工况下系统的效率高于无气负荷工况。例如,在冬季工况下,工况2、工况5 的效率高于工况8、工况11 和工况14。这是因为气负荷越大,LNG 量越多,经换热器n1换热后的助燃空气温度越低,系统性能越好,这与前面的结论是一致的。
3.2.2 系统性能优势
为进一步评估本文设计的系统,将该系统与其他文献中的系统进行比较,比较不同季节最大负荷工况下的系统效率,如表9 所示。对比表中的数据可以发现,在不同的联供系统与能源需求条件下,该系统的性能均优于其他文献中的系统。这是由于本文对布雷顿循环和余热锅炉进行了优化,充分利用了LNG 冷能和烟气余热,采用背压运行方式进行供冷、供热,提高了系统的效率。
表9 本文设计的系统与其他文献中的系统的效率对比
4 结论
本文对一个10 万人口的大型综合社区进行了负荷预测,并针对该社区的气、冷、热、电负荷需求设计了一种分布式多联供系统。
1)本文设计的LNG 分布式多联供系统,在春季和秋季采用凝气运行方式,在夏季和冬季采用背压运行方式,利用抽汽和烟气余热进行供冷、供热,可满足冷、热、电、气供能需求。
2)利用空气和烟气余热对LNG 进行预热,与未优化的系统相比,系统净电效率提高了0.602%,燃气轮机发电机组输出功率增加了4.076 MW。
3)与其他多联供系统相比,该系统的效率较高,在能源利用方面具有一定的优势。
综上所述,本文设计的分布式多联供系统在满足用户需求的同时,提高了能源利用效率,为分布式多联供系统的进一步发展提供理论支撑。