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光热电站热能储存最优分配研究

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聚光太阳能热发电装置(CSP)可以在没有任何污染物排放的情况下发电,这是最具吸引力的化石燃料替代品之一。然而,CSP装置的主要缺点是投资成本高,为了提高经济可行性,有必要适当地设计CSP装置,使其在经济收益上达到最优。在本文的研究中,首先建立了太阳能场和TES装置的数学模型,然后在考虑系统实际运行的约束条件、太阳能辐射和风能不确定性的基础上,构建光场SF和储能TES最优协同分配模型,最终通过算例验证了所提模型的有效性。

为实现可持续发展,许多国家在减少二氧化碳排放、提高能源综合利用效率方面做出了显著努力。在此背景下,综合能源系统应运而生。为了缓解能源短缺和全球变暖的问题,可再生能源发电被广泛用于为消费者提供能源。太阳能是化石燃料最具吸引力的替代品之一,是最大的可再生能源。为了便于能量传输和利用,有必要将太阳能转换为电能。近年来,CSP装置引起了研究人员的关注。储能装置TES可以显着提高CSP装置的能源价值,辅助服务价值和产能价值。CSP装置与风电场相结合,可减少基于自适应稳健优化的联合功率输出的总体不确定性。然而在当前的研究中,CSP装置中的光场容量SF和TES的部署分配尚未得到深入的研究。相关文献仅考虑单个CSP设备的生产,忽略了对整个电力系统的影响。由于风力发电的可变性和不确定性,安装风能的增加导致火电装置面临重大的运营挑战,需要频繁的循环,包括斜坡和启动/停机。CSP设备的灵活性具有很大的潜在优势,可以减少传统设备的启动/关闭,并减少风电的削减,特别是在以煤为主的电力系统中。因此,应考虑CSP装置的能量流量和对整个电力系统的影响来管理SF和TES的使用。在本文中,基于风电集成模型,为电力系统中的CSP电站构建光场SF和储能TES最优协同分配模型,以处理投资成本和收益之间的权衡。为电网的绿色经济运行提供理论基础和技术储备。

1光热电站CSP的数学模型

1.1CSP的数学模型

CSP装置中,SF,TES和PB子系统与热能流相结合。CSP设备的详细数学模型由以下等式描述:

CSP装置的输入,输出和存储之间的热功率平衡如等式(1)所示。SF的总热功率应等于PB的热功率加上TES的净充电热功率。

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每单位面积的太阳能被定义为直接法向辐射(DNI)。相应地,SF上的总太阳能是DNI值和镜像区域的乘积。如(2)中所述,SF的热功率输出受到太阳能的限制。另一方面,SF子系统的大小通常由太阳能倍数(SM)测量。如(3)中所定义的,1.0SM表示具有设计的DNI值的SF子系统能够提供精确的热功率以驱动以其额定容量运行的PB子系统。约束(4)陈述了缩减太阳能的上限和下限。

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1.2 TES的数学模型 

国内目前常用的储热装置是短期存储热量的大型蓄热罐,利用熔盐作为存储介质,依据不同温度的熔盐密度有差异进行蓄热。对于储热装置的运行成本,主要考虑其散热损失,为此,对于储热装置的储热量变换可以得到以下表达式:

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2 优化模型

大型SF对电力系统的好处是提供更多的太阳能,大规模TES的好处是提高了降低太阳能和风能削减的灵活性。然而,较大规模的SFTES意味着更高的投资。因此需要在利益和投资之间进行权衡。本文考虑风电消耗的综合能源系统优化调度通常以系统煤耗总成本最低为调度目标。为了检验储能设备对弃风吸收量的影响,将弃风成本加到成本上,则最优调度模型的目标函数可表示为:

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3 案例研究

3.1 测试算例的基础数据

为验证本文模型的有效性以及能量存储设备对消纳弃风的影响,本算例基于IEEE30节点模型,根据当前我国“三北”电网实际电源结构比例,取某一地区电网的装机结构如表1所示。通过仿真分析加入储能装置前后系统消纳弃风能力以及运行成本的变化,验证已建立的优化调度模型具有拓展电网弃风消纳空间、节约调度成本的效果。

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该算例中,包含2CSP机组,1号机组,对区域1进行供能,并且建有一个储热容量为120MW·h的蓄热罐,最大蓄热功率为50MW2号机组属于热电厂B,对区域2进行供能,并且建有一个储热容量为60MW·h的蓄热罐;3-6号机组为火电机组。为考虑风电消纳,系统中还有1个风电场。 

3.2仿真结果分析

从实验结果来看,燃料成本随着TES容量的增加而降低。TES使CSP装置可以在夜间发电,这在峰值负荷调节中起着重要作用。因此,燃煤机组可以在基本负荷下工作,这将大大减小昂贵的启动成本。随着TES容量的增加,可再生能源削减正在减少。足够的太阳能可以存储在TES中以避免被缩减,并且储存的能量能够在夜间使用以减少化石燃料的消耗。TES对太阳能的利用具有重大影响。为了提高CSP装置的成本效益,SF规模和TES容量应该很好地匹配。不同设置下的每小时功率输出见图1和图2。在无储能情况下,风电与常规火电及热电联产机组的输出曲线如图1所示,系统将会出现弃风现象。废弃的风能为395MWh。CSP机组安装蓄热装置后,风电出力与常规热电联产机组曲线如图2所示,弃风功率降至113MWh。从图中可以看到,当风太大,输出功率的电力负荷会减少弃风,此时,CSP单位使用加热蓄热装置,可减少单位产出(包括输出电能和热能输出),从而增加风力发电消耗的空间。当风电出力小、负荷大时,CSP机组增加出力,除满足热负荷需求外,余热可储存在蓄热罐中。即蓄热装置有弃风时释放热量,无弃风时储存热量。

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   结论:综合能源系统是一个复杂和多样化的系统,可实现多种能源的综合利用。CSP装置可以将太阳能转化为不产生任何污染物排放的电能。同时,具有TES子系统的CSP装置可以存储热能。然而,CSP装置的主要缺点是投资成本高。为了提高经济可行性,有必要设计适当SF规模和TES容量的CSP设备,使其在经济收益上达到最优。在本文的研究中,首先建立了太阳能场和TES装置的数学模型,然后在考虑系统实际运行的约束条件、太阳能辐射和风能不确定性的基础上,构建光场SF和储能TES最优协同分配模型,最终通过算例验证了所提模型的有效性

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