压气机抽气调控的燃气轮机电站系统动态特性分析

谢广平，杨 承，杨海亮，马晓茜

（华南理工大学电力学院，广东 广州 510640）

我国风能和太阳能发电装机容量正快速增长，2021年装机容量分别为328.48 GW和306.56 GW，同比增长16.6%和20.9%[1]，但可再生能源固有的间歇性和随机性给电力系统的稳定性和安全性带来了巨大压力；同时，为促进可再生能源的消纳，电站燃气轮机多按调峰、调频方式运行以确保电网频率稳定[2]：因此，进一步提高燃气轮机负荷适应性和响应速度具有重要意义。

以调峰为主的电站，其燃气轮机性能必然随着外界负荷变化而波动。调峰任务要求机组具有较高的运行灵活性，既要求机组能够在较大的负荷范围内平稳运行，又要求机组具有较高的变负荷速率[3]（即“机组负荷爬坡速率”）。

机组在启停和大幅度变负荷等动态过程中，高温热部件存在蓄、放热过程以及机组控制系统调控指令延迟等现象，将导致机组工作参数亦存在滞后[4]。研究热力系统的动态特性有利于提高其稳定性和灵活性。动态特性分析主要包括实验法和模拟仿真法。实验法一般来说更为准确，但燃气轮机测试实验会受限于时间和成本，存在着诸多限制，故模拟仿真一般为首选。而仿真结果的准确性取决于所建模型和数值求解软件的精确度[5]。

许多学者在热力系统动态建模和模型改进方面做了探究性工作。热力系统动态建模大体可以分为2类：

1）机理建模法 通过能量、动量、质量守衡微分方程组，描述系统部件进出口工质热力参数的变化过程，并辅之以PID等控制系统[6]，建立各部件仿真模块，并将其连接为一个整体热力系统。文献[7-9]建立了与实际相接近的重型燃气轮机动态模型；Kim等人[10]开发了用于分析重型燃气轮机动态特性的模拟工具。

2）数据挖掘建模法 基于实际运行数据，结合不同识别技术，包括神经网络、模糊控制、模糊神经网络[7]，描述复杂系统内部参数之间的非线性关系，建立其黑箱模型。Asgari等人[11]基于实际运行数据，建立了基于热力学和能量平衡方程的MATLAB/Simulink模型与非线性自回归模型，以研究电站燃气轮机的瞬态行为；曹欢等[12]结合热电厂多工况历史数据，辨析模型的静态参数、动态参数及待定函数，所建立的热电联供机组的运行机理模型经闭环数据验证，表明模型具有良好的精度。

为进一步提高电站燃气轮机系统对外界负荷的适应能力、提升机组爬坡速率，本文首先提出了电站燃气轮机耦合压气机出口抽气系统；其次，在较充分了解该系统稳态变工况性能的基础上[13]，进一步研究系统抽气调控负荷下的动态特性，建立该系统动态模型；最后，以广东某电厂实际运行机组为例，验证所建模型的可靠性，并分析耦合系统相对于传统调峰机组在负荷调节速率上的潜在优势。

1 模型建立

1.1 集总参数燃气轮机模型

若深入细致地研究燃气轮机内部动态特性，一般需要采用三维非定常流动计算模型[8]，但三维非定常流动模拟效率较低，且本文重点并非研究燃气轮机内部结构，故此，本文基于模块化建模方法[9]，采用集总参数法建立压气机抽气调控的燃气轮机系统动态模型，如图1所示。

图1 燃气轮机抽气物理模型Fig.1 The physical model of gas turbine with air extraction

以各部件为研究对象，由连续性方程、动量方程及能量方程的微分形式来描述燃气轮机非稳态行为，在特定边界条件下对微分方程组进行数值求解。文献[14]考虑包括时间在内的四维空间中燃气轮机建模，本文只考虑轴向方向的流体流动，将一个截面上的流体视为同一状态，避免了三维坐标系下的复杂数值求解，简化后的基本控制方程如下。

连续性方程为：

动量方程为：

能量方程为：

式中：V为模块当量容积，m3；ρ为工质密度，kg/s；m为质量流量，kg/s；u为轴向速度，m/s；p为压力，Pa；A为进口通流面积，m2；h为工质比焓，J/kg；F为轴向力，N；Ws为功量，J；i和i+1分别代表进口和出口。

上述方程中的参数F、Ws在每个时间步长中作为输入量来求解下一级进口参数，只要给出压气机进口参数，就可以通过特性曲线或数学模型求解出口参数。F、Ws计算式分别为：

式中：“'”代表给定入口条件下的稳态出口参数。

本文建模过程主要作了以下方面简化：1）将燃气和空气均视为为半理想气体；2）将阀门简化为线性惯性模型；3）将燃烧室简化为1个能量控制体；4）将燃气透平简化为准稳态部件。

1.2 进出口管道模块

压气机、透平进出口及燃烧室过渡段等管道内工质无做功且忽略热传递。其动态过程的压力损失可由式(6)给出[8]：

式中：Δp为压力损失，Pa；T为温度，K；R为气体常数，J/(kg·K)；下标in表示管道入口，0表示设计工况。

1.3 压气机模块

在燃气轮机运行过程中，压气机常常处于变工况运行状态，因此建立压气机全工况预估模型非常必要。目前常见轴流式压气机建模方法大致有基元叶珊法、逐级叠加法、三元N-S方程法、实验数据法。本文压气机建模采用文献[15-16]基于平均直径的一维逐级叠加法。该方法可以较好地预测压气机各级进出口参数和整体性能。

以PG9351FA机组为例，其压气机为18级轴流式，配有1级进口可调导叶，第9级和第13级开有透平冷却抽气口。以2个抽气口为分界点，将压气机模型分为3部分，分段建立压气机部件模型。

文献[15]给出了压气机通用级压力系数曲线和级效率曲线，且适用于压气机所有级。式(7)—式(8)表示流量系数ϕ与变几何压气机进口相对速度角α以及压力系数ψ之间的关系：

进口可调导叶（inlet guide vane，IGV）阀门模型由文献[7]给出，如式(9)所示。将IGV电液调节机构简化为惯性模型，阀门实际开度χact较阀门指令开度χins存在延迟，其中延迟时间Ligv视实际机组而定。由电厂运行手册可知，机组正常带负荷运行时IGV最大允许转动角速率为0.25°/s。

1.4 燃烧室模块

忽略燃烧室内复杂的空气与燃气的预混过程，简化燃料分级供应及烟气分段冷却过程；将燃烧室视为1个能量控制体，假设其内部流场均匀，并与燃烧室出口参数相同。由非定常能量守恒方程描述燃烧室动态仿真模型[9]：式中：T为温度，K；h为工质焓，kJ/kg；cp为工质定压比热容，kJ/(kg·K)；τcc为燃烧时间常数，表示一定空气流量下充满整个燃烧室所需的时间，其数值视实际机组运行状况而定；Qnet为低位热值；ηcc为燃烧室燃烧效率，目前燃烧室燃烧效率都能达到95%以上[17]，此处取97%；下标in和out分别表示燃烧室进口空气和出口烟气，f为燃料。

控制阀门的动态行为往往具有非线性特征，这与控制阀的形状、类型，控制阀的液压机构及控制系统延迟等一系列因素有关。但在许多动态研究中，执行器和控制阀只是用线性响应来表示，故燃料阀门控制模型可由文献[7]给出：

式中：yvalve为阀门行程，范围从0到100%；Kvalve为阀门行程和燃料流量的换算系数；τfg为燃油阀延迟时间，s。

第一，高校在人才培养过程中，过于重视理论教学，学生对专业知识的掌握大多源自课堂教学。在实践实训环节，高校往往表现出较低的积极性；在教学环节，高校则过分强调理论教学，导致出现学术型教学倾向，淡化了各高校自身的特色。第二，高校人才培养计划方案的制订并非建立在认真调研社会发展需求的基础上，对社会企业、用人单位的发展前景没有深入了解，导致人才培养目标的制定出现不合理、与社会发展不相适应的现象［2］；缺乏对社会行业发展的了解，高校在人才培养目标制定上就显得过于盲目，或是人才培养目标过于宽泛，或是过于重视专业技能培养而忽略对理论知识的学习等，导致学生日后难以较好地胜任工作岗位［3］。

燃烧室及其过渡段内与高温烟气相接触的金属表面具有很高的温度，在燃气轮机工况变化时会发生热能的储存和释放，这会对燃气轮机动态特性产生影响。故采用文献[4]中的高温气道热交换微分方程来近似地描述其金属热惯性。

金属蓄热方程为：

燃气、金属间换热系数为：

式中：Tme为燃烧室壁面温度；Ta为环境温度；Tgav为过渡段内燃气平均温度，K；ht和ha分别为壁面与燃气、壁面与外界环境之间的换热系数，W/(m2·K)；λ和h分别为燃气和金属间的导热和对流换热系数，根据Huntorf电厂试验数据，ha取235.6 W/(m2·K)[18]。

1.5 燃气透平模块

研究动态过程中燃气透平被视为一个准稳态部件[9]，因此逐级叠加计算方法和弗流盖尔公式可用于描述燃气透平动态行为[19]。现代重型燃气轮机的透平热部件配有空气冷却以提高其寿命和热稳定性。透平叶片分段冷却模型如图2所示。燃气先在静叶中与冷却空气混合降温，随后进入动叶中膨胀做功，最后与动叶冷却空气混合后进入一级。设计工况和变工况下冷却空气流量计算式为：

图2 透平叶片分段冷却模型Fig.2 The multi-section cooling model of turbine blade

式中：φ为叶片冷却效率；cpg和cpc分别为烟气和冷却空气定压比热容，kJ/(kg·K)；φ∞表示冷却流量足够大时的冷却效率，此处取1；C为冷却系数，与透平级结构有关。

1.6 容积惯性模块

由于将压气机、燃烧室、燃气透平视为无体积部件，需要在此类部件出口建立容积惯性模块以平衡非稳态下的出口质量平衡。假定容积模块内流体流速忽略不计，其模型可由式(14)给出：

1.7 压气机出口抽气模块

在机组启停过程中，压气机旁路抽气是防止喘振[20]的方法之一，同时重型燃气轮机也会抽取部分空气流量用于透平叶片冷却。众多学者研究了压气机抽气对燃气轮机组的影响。文献[21]和文献[22]分别通过物理模型仿真和三维计算流体动力学仿真，探究抽气对燃气轮机性能的影响，结果表明压气机抽气有利于降低燃气轮机最低负荷。文献[23]数值研究表明，定子壳体处抽气可以有效改善航空发动机的内部流场和性能。杨承等[24]提出了一种冷热电联供耦合压气机旁路抽气系统，研究结果表明，抽气调节策略显著提高了系统热电比和负荷灵活性；算例分析表明，在较高的热电比下，该系统的综合热效率提高了1.75%，且耦合系统的最佳容量较基准系统低8.64%。Kim等人[25]提出了将压气机抽气和IGV相结合的一种新型负荷调节方法。结果表明，系统在15%的喘振裕度约束下，该方法比传统IGV调节有着更高的效率，且燃料消耗降低了1.63%。因此，压气机抽气切实可行，且有助于提高系统性能。

本文采用文献[26]的压气机抽气模型，该方法已在Cranfield建模软件Turbomatch中实现，并采用实际测试数据进行了验证。结果表明，该方法可较为精确地模拟实际的抽气过程。

2 负荷调节策略

2.1 基准系统

以PG9351燃气轮机基准系统为例，其主要设计参数见表1。基准系统采用的负荷调控策略如图3所示，即：燃气轮机负荷率处于75%～100%时，保持透平进气温度（T3）为设计值1 600 K，实际上T3过高难以直接测量，通常由压气机压比和透平排气温度（T4）间接计算得到。

表1 燃气轮机主要设计参数Tab.1 Main design parameters of gas turbine

图3 基准系统负荷调节策略Fig.3 Load regulation strategy of the benchmark system

燃气轮机负荷率处于68%～75%时，保持T4=922.04 K不变；燃气负荷率低于68%时，维持IGV最小全速角49º，T3、T4同时降低。

2.2 带压气机出口抽气系统

压气机抽气可以大范围内减小燃烧室进口空气流量，因此低负荷下维持燃气轮机等透平进气温度运行是可行的。抽气系统采用的负荷调节策略如图4所示，即控制方式为双PID串联控制。其主要调节过程为：保持IGV全开，在给定的负荷指令下，通过外环PID控制抽气比例系数，调节燃气轮机功率以匹配实际负荷，内环PID控制燃料流量维持透平进气温度处于设计温度不变。采用Simulink对抽气系统建立仿真模型，如图5所示。模型的主要工作过程包括：在给定阶跃负荷后，PID功率控制模块计算出抽气系数并传递给压气机及抽气模块，由压气机及抽气模块计算出口参数T2、p2、ma和压气机耗功Pc；燃烧室模块由T2、p2、ma计算出T3，并返回T3值到PID温度控制模块调节mf维持T3设定值温度；透平做功量Pt由燃气透平模块计算得到，由Pt减去Pc计算出燃气轮机功率Pgt，返回燃气轮机功率Pgt到PID功率控制模块，并计算下一时间步长的燃气轮机各部件参数。其中，所抽取的高压空气可由高压气罐存储，本文中暂不考虑压气机出口所抽取的高压空气的再利用问题。

图4 抽气系统负荷调节策略Fig.4 Load regulation strategy of the air extraction system

图5 抽气系统Simulink模型Fig.5 Simulink model of the air extraction system

3 模拟结果

3.1 稳态特性验证

为了确保所建立模型的精准度，采用ThermoFlex来验证其稳态变工况特性。压气机IGV开度角大小由压气机进气质量流量计算得出。

3.1.1 基准系统工况验证

图6为基准负荷控制策略下的燃气轮机部分参数随负荷率变化规律。图中参数相对值为变工况下参数与对应的设计点参数之比（下同），其中温度相对值基于热力学温度。由图6可以看出，ThermoFlex模拟仿真结果与MATLAB稳态模拟仿真结果吻合较好。随着负荷降低，逐渐关小IGV开度以保持透平进气温度T3恒定，空气流量的减小使得压比减小，透平排气温度T4逐渐上升，在77%负荷率时T4达到最大限制值；随着负荷进一步降低，T4保持最大限制值不变，T3缓慢下降，直到IGV角度降低至最小全速角49°，此时压气机进气流量保持设计流量的74%左右，负荷率约为68%；之后T3和T4均随着负荷的进一步下降而快速降低。

图6 基准系统负荷特性Fig.6 Load characteristics of the benchmark system

图7为燃气轮机效率随负荷率的变化特性。由图7可以看出，其效率随着负荷率的降低而下降，且在50%负荷以下时，机组效率下降速度更快；在10%负荷率时，其效率约为设计工况下的30%。

图7 基准系统负荷率对燃气轮机效率的影响Fig.7 Effect of benchmark system load rate on gas turbine efficiency

3.1.2 抽气系统工况验证

压气机的IGV调节可使压气机空气流量保持在74%～100%的设计流量，因此，保持IGV全开并将最大抽气系数设置为25%是可行的。抽气系数定义为压气机抽气质量流量与压气机进气质量流量之比。此外，压气机抽气会影响压气机级的气动性能，例如喘振与堵塞[20]，本文暂不予考虑。

图8为燃气轮机采用压气机抽气调控负荷时压比、压气机排气温度（T2）、T3、T4参数随抽气系数变化规律。由图8可见，ThermoFlex模拟仿真结果与MATLAB稳态模拟仿真结果吻合较好。抽气工况下IGV保持最大角度88º不变，随着抽气系数的增加，逐渐减少燃料流量以保持T3恒定，T4由于压比的减小而逐渐上升，在抽气系数达20%左右时，T4达到最大限制值。进一步提高抽气系数，T4保持最大限制值不变，T3缓慢下降。

图8 抽气系数对燃气轮机组参数的影响Fig.8 Effect of air extraction ratio on parameters of the gas turbine

压气机排气温度和压比均随着抽气系数的增加逐渐下降，且压比的下降趋势更为显著。造成压比下降的原因有2个：1）抽气阀门的投入导致压气机出口通流面积增大，造成了压力损失；2）抽气使燃烧室和透平空气流量减少，流量的减少使透平无法再维持原先的高膨胀比。由压气机级特性可知，由于空气流量的减少，压气机后几级效率下降较为明显，故压气机排气温度下降较压比缓和一些。压气机抽气使其压比下降，在压气机特性曲线表现为压气机实际运行点向右下方移动（图8），运行点远离喘振边界，可有效改善低负荷下的喘振工况。

抽气系数对燃气轮机功率及效率的影响如图9所示。燃气轮机功率和效率受抽气系数的影响较大，主要原因是抽气使膨胀比和空气流量下降过多。由图9可以看出，抽气系数每增加5%，燃气轮机功率平均降低6.595 8%，效率平均降低4.044 3%。高抽气比例下效率和负荷下降趋势加剧，其原因是透平进气温度下降导致的透平效率下降。

图9 抽气系数对燃气轮机功率及效率的影响Fig.9 Effect of air extraction ratio on power and efficiency of the gas turbine

图9还表明，压气机最大抽气系数可使燃气轮机负荷降低约50%，因此将抽气系统和基准系统在50%～100%负荷工况下进行比较。两者性能参数对比如图10所示。

图10 基准、抽气系统的参数对比Fig.10 Comparison of parameters between the benchmark system and the air extraction system

由于压气机出口抽气的缘故，导致部分高压空气未能进入透平做功，在未对其进行再利用的前提下，造成了压气机功耗的浪费。因此在相同的负荷率下，抽气系统较基准系统需要更高的压比，以弥补功耗浪费。由于抽气过程压气机排气温度的降低，故维持透平进气温度不变需要更多的燃料流量，且抽气系统热效率也低于基准系统。

压气机旁路抽气使得抽气燃气轮机系统效率劣于基准系统，但可以由以下几个方面来弥补此劣势：1）提高低负荷下的透平排气温度，从而提高余热利用系统的效率和功率；2）考虑压气机抽气储能利用，对燃气轮机发电侧实现削峰填谷，从而达到系统整体高效率；3）更重要的是，通过压气机旁路空气调节改变燃气轮机功率，使透平进气温度保持在设计值附近，可以降低燃烧室、透平等热力部件的热应力，提高其变负荷速率。

3.2 动态特性验证

本文选用广东某电厂的日常运行数据来验证所建动态模型的准确性。图11为典型日非启停工况下燃气轮机转速波动曲线。由于电网频率对机组转速的钳制作用，图11中转速保持在3 000 r/min左右（±3 r/min以内）。很小的波动是电网和用户两侧供给不平衡所导致的。在动态仿真模拟过程中，微小的转速变化对燃气轮机运行性能几乎没有影响，故仿真中可认为燃气轮机转速保持额定转速不变。

图11 实际燃气轮机组转速波动Fig.11 Shaft speed volatility of the actual gas turbine

对燃气轮机并网运行下的动态过程进行模拟，并将部分参数与电厂实际运行数据进行比较，结果如图12所示。电厂实际运行数据为20 min内每10 s 1个取样点，环境温度、压力分别为23.6 ℃、101.26 kPa，仿真过程燃气轮机进气条件与上文相同。由于存在负荷剧烈变化点，定步长求解不适合该仿真，模拟仿真采用ode45求解器变步长求解。设置最大步长2 s，最小步长0.1 s。给定负荷变化指令，通过调节IGV阀门开度和燃料流量改变燃气轮机功率以匹配负荷。IGV阀门开度0～100%对应于IGV最小和最大全速角；由叶片通道温度控制和排气温度控制计算最大流量值，稳定燃烧控制计算最小流量值，给定燃料流量介于以上两者之间。通过与实际数据相比较，对PID参数和时间常数进行整定，使模型基准系统能准确地模拟变负荷过程，模型中整定后的PID参数和时间延迟常数见表2。图12为燃气轮机部分参数的验证比对，功率、燃料流量和透平排气温度的实际数据与模拟结果的均方根误差RMSE均不超过0.813%，两者吻合良好，表明所建模型可靠。而两者之间存在部分偏差，这是变负荷过程中阀门模型微分增益作用的结果。

图12 实际运行数据、基准系统关键参数动态特性比对验证Fig.12 Comparison and validation of dynamic characteristics of key parameters of the benchmark system with actual field data

表2 模型中PID参数和时间延迟常数Tab.2 PID parameters and time delay constants of the model

3.3 动态特性分析

基于所建立的动态模型，分析耦合系统的动态特性，并与基准系统相比较。阀门部件约束条件包括IGV角最大变化速率为每秒0.25º、燃料行程最大变化速率为每秒5%燃料基准行程。假定压气机抽气阀门开启速率为每秒不超过最大开度的2%（原因是阀门开启速率过大可能会导致压气机出口压力突降，燃烧室火焰回流，不利于燃气轮机的安全运行）。抽气系统采用功率-空气流量、T3-抽气阀PID控制器调控燃气轮机功率，保证负荷调控过程的平滑和稳定，以燃气轮机满载功率作为初始状态，模拟仿真得到系统参数响应曲线并分析其动态特性。

3.3.1 燃气轮机负荷由100%阶跃降至80%

图13为20%阶跃降负荷下抽气系统和基准系统的动态响应曲线。对于基准系统而言，随着负荷指令的降低，燃料阀门和IGV阀门关小，燃料流量和透平排气流量随之减小，而抽气系统通过开启压气机抽气阀门并关小燃料阀门使燃料流量和透平排气流量减小。由图13可以看出，燃料质量流量和透平排气流量受阶跃负荷的影响较大，平衡时间较短，而压气机排气温度和透平排气温度的平衡时间较长，这是由于容积惯性导致的温度变化滞后于流量变化。上述分析结果可反映模型对阶跃降负荷响应的正确性。在50 s时，给定阶跃降负荷指令后，抽气系统在约125 s时达到80%负荷率，基准系统在约175 s时达到80%负荷率，抽气系统和基准系统负荷调节时间分别为75 s和125 s（图13f)）。抽气系统在压气机出口抽取空气，可使燃烧室空气流量迅速减少，而基准系统由于压气机部件容积惯性的原因，燃烧室内空气流量变化会滞后于IGV阀门动作，故抽气系统燃料质量流量调节速率会大于基准系统，因此阶跃降负荷下抽气系统变负荷速率会大于基准系统。

图13 20%阶跃降负荷下系统参数动态响应Fig.13 Dynamic response of system parameters at 20% step load decrease

3.3.2 燃气轮机负荷由100%阶跃降至60%

图14为40%阶跃降负荷下抽气系统和基准系统的动态响应曲线。其系统参数变化趋势与20%阶跃降负荷响应类似，但图14c)中的透平排气温度变化有所不同，基准系统透平排气温度随负荷降低先提高后降低。这与基准系统的变工况特性有关。

图14 40%阶跃降负荷下系统参数动态响应Fig.14 Dynamic response of system parameters at 40% step load decrease

由图14f)可以看出，在50 s时给定阶跃降负荷指令后，抽气系统在约158 s时达到60%负荷率，基准系统在约328 s时达到60%负荷率，抽气系统和基准系统负荷调节时间分别为108 s和278 s。由图13、图14可知，对于阶跃降负荷而言，抽气系统在负荷调节速率上优于基准系统，且负荷调节过程中燃气轮机各关键参数也比较平滑、稳定。虽然抽气系统在效率上劣于基准系统，但是抽气系统控制策略良好，功率调节能力更为灵活，为提高燃气轮机调峰调频市场竞争力提供了可行性方法。

3.3.3 燃气轮机负荷由100%斜坡降至80%

图15为20%斜坡降负荷下基准系统和抽气系统部分参数动态响应曲线。抽气系统和基准系统的各参数随时间变化趋势基本类似，两者的变负荷速率也基本相同，而2个系统达到稳态点后部分参数不同，这是由2个系统的负荷特性所决定的。由图15可以看出，斜坡降负荷下抽气系统在功率调节速率上的优势不明显。这是因为在斜坡降负荷下，燃气轮机有足够的时间来调节功率匹配负荷需求变化，故无法体现抽气调控空气流量速率上的优势。且由于燃料量较基准系统消耗更多，还增大了机组的运行成本。

图15 20%斜坡降负荷下系统参数动态响应Fig.15 Dynamic response of system parameters at 20%ramp load decrease

4 结 论

1）本文模型所得系统稳态特性经ThermoFlex检验，表明所得稳态特性可靠；采用广东某电厂（基准系统）典型日机组升负荷过程数据验证动态模型，分析燃气轮机功率、燃料流量、透平排气温度等参数动态曲线，表明动态模型能满足工程应用。

2）在20%阶跃负荷指令下，抽气调控系统与基准系统从扰动开始到功率达到指令值分别耗时75 s和125 s；在40%阶跃负荷指令下，抽气调控系统与基准系统从扰动开始到功率达到指令值分别耗时108 s和278 s；在20%斜坡负荷指令下，2个系统表现出相似的参数变化趋势，抽气调控系统在功率调节速率上无明显优势。由此表明，虽然抽气调控系统在效率上劣于基准系统，但阶跃降负荷下抽气调控系统控制策略良好，具有更为灵活的降负荷速率，可为压气机抽气储能提升电站燃气轮机调峰调频潜力提供理论参考。

3）未来可针对压气机出口压缩空气储能系统协同燃气轮机组，研究耦合系统动态负荷灵活性。