基于LCA碳总排放量的大型工业园区综合能源供应系统多目标优化

郭朝泽, 胡林静, 王佳琛, 王睿

(1. 内蒙古工业大学电力学院, 呼和浩特 010080; 2. 中国航天科工集团第六研究院, 呼和浩特 010010)

近些年,化石燃料的开采力度和使用量逐渐增大,CO2的排放量也逐年增加,由此导致的环境问题日益严重,海平面上升、冰川融化等一系列环境问题凸显在人们眼前[1]。在全球范围“节能减排”的大背景下,中国也提出了“双碳目标”,针对大型工业园区的碳排放污染出台了一系列措施。工业园区是重要的能源消耗与污染物排放大户,根据国际能源署公布的数据显示,中国各类工业园区每年的能源消耗占全国能源消耗总量的69%,碳排放量占比超过30%,而且多数是集中排放,对环境造成了极大的影响。“双碳”指标提出以来,中国各地区的企业积极响应,优化产业布局、提高能源利用率,加大清洁能源开发力度[2-3]。根据生态环境部公布的数据显示,2021年单位GDP的碳排放量较上一年减少3.8%。

在国家政策的支持下,电力行业也在逐步进行转型工作,中国西北地区和沿海地区的光伏电场和风电场投入数量逐渐增多,南方地区的水力发电技术日渐成熟[4-7]。现阶段,对于有条件的大型工业园区来说,可配备自己的风力发电和太阳能发电设备,组成园区能源供应系统微网[8]。园区综合能源供应系统包括能源输入、能源转化、能源存储和负荷输出4个部分,能源输入模块中清洁能源的占比越高,整个能源供应系统的碳排放量将会越低[9-11]。

中国传统能源行业在能量转化过程中会产生大量的二氧化碳,为了降低传统能源的污染排放,太阳能、风能、核能等清洁能源被大量应用,提高清洁能源使用率是降低碳排放的重要手段之一。但是,像风力机组、光伏板等清洁能源设备在生产和运输的过程中产生的二氧化碳排放同样不可小觑。

因此,为了减少园区工业生产的二氧化碳排放量,提出两方面控制工业园区的二氧化碳排放策略。首先,将电转气系统引入园区的能源系统供应链中,不仅将二氧化碳进行就地消纳,而且还通过甲烷化反应产生更清洁的甲烷气体。其次,在考虑生命周期碳总排放量的基础上优化大型工业园区的综合能源供应系统,保证园区能源负荷需求的前提下提高清洁能源使用率。现将经济成本、碳排放量和清洁能源利用率作为目标函数,对工业园区综合能源供应系统进行优化配置研究。对比引入P2G系统和储能系统前后园区的能源供应和碳排放情况,提出大型工业园区在绿色发展下的能源供应策略。

1 综合能源供应系统结构模型

本文提出的综合能源供应系统如图1所示,分为能源输入系统、能源转换系统、能源存储系统。能源输入模块包括电力、热力和天然气,由于风力发电和光伏发电受环境因素的制约,所以从外部电网购电依然是不可或缺的能源输入环节之一。北方大型工业园区都有自己的热力供应系统,尤其是在冬季供暖期间,通常以燃煤锅炉为主,但是供暖期会急剧增加有害气体排放量。天然气属于低碳能源,通过设备转化可用来发电和供热,是电力负荷和热负荷的重要补充。从图1可知,能源输入系统除传统化石能源外,还包含风力发电机组、太阳能机组、风热机组等可再生能源。能源存储系统是将园区微网中多余的电、热、冷、气暂时封存,待负荷需求量高时向微网逆向释放,通过引入储能系统可以降低园区的能源经济投入。能源转换系统实现各能源链之间的能量转换,包含由燃气轮机和余热锅炉等组成的CCHP系统以及P2G转换系统等,通过转换设备的能量输送,降低传统能源的使用率。

图1 大型工业园区综合能源供应系统模型Fig.1 Integrated energy supply system model for large industrial parks

1.1 能源输入系统

1.1.1 光伏发电模型

太阳能可以作为清洁能源纳入到工业园区综合能源供应系统之中,太阳能电池板输出电量Q的计算公式为

(1)

式(1)中:QPV(t)为单位时间光伏板产生的电量;PPV(t)为光伏板在t时刻的输出功率;G(t)为t时刻的光照强度;ηPV为光电转换效率;SPV为光伏板的建设面积;γ为光伏板的温度系数,硅晶电池一般取-0.4%/K;Tc为光伏板的温度;Ta为当前环境温度;Tref为标准状态下光伏组件的温度,通常取25 ℃;TN为光伏组件标称工作温度,晶硅电池取45 ℃。

1.1.2 风电机组模型

风电同样可以视为绿色电力接入综合能源供应系统之中,风电机组在综合能源供应系统中的出力模型表示为

QWT(t)=PWT(t)Δt

(2)

(3)

式中:QWT(t)为单位时间内风力机组产生的电量;PWT(t)为风力机在t时刻的输出功率;v(t)为t时刻的实际风速;vci和vco为风力机组正常运行工况下的切入风速和切出风速;vr、Pr为风力机运行的额定风速、功率。

1.1.3 风热机组模型

风热机组是新提出的清洁能源供热模型,并在河北省张家口市黄帝城小镇进行了实际验证。风热机组的原理是通过风力机直接驱动热泵,避免中间发电的过程,将风能直接转化为热能,提高能源利用率[12]。本文中将风热机组作为园区热负荷的重要补充,降低燃煤锅炉的使用率。

QWTH(t)=PWTH(t)Δt

(4)

(5)

式中:QWTH(t)为单位时间内风热机组向园区提供的热量;PWTH(t)为风热机组在t时刻的输出功率;v(t)为t时刻的实际风速;vci和vco为风热机组正常运行工况下的切入风速和切出风速;vr为风热机组运行的额定风速。

1.2 能源转换系统

能源转换装置是综合能源供应系统的核心,包含燃料电池、电锅炉、燃气锅炉、燃气轮机、余热锅炉、热泵机组、制冷机等,通过这些设备可将不同类型能源进行转换,以满足园区的实际负荷需求。在园区微网能量循环的过程中,充分利用输入系统中的清洁能源,降低碳排放量。

1.2.1 燃料电池模型

燃料电池是直接将化学能转化为电能的装置,能量转换效率较高。其模型可简化为

(6)

式(6)中:QFC(t)为燃料电池在单位时间内所产生的电能;ηFC为燃料电池的气电转换效率;PFC为燃料电池进行能量转化时所需的天然气;HL为单位体积天然气的低热值。

1.2.2 电锅炉模型

电锅炉是典型的热电耦合设备,通过将电能转化为热能以满足用户侧热力需求。其模型可转化为

QEB(t)=ηEBPEBΔt

(7)

式(7)中:QEB(t)为电锅炉在单位时间内所产生的热量;ηEB为电锅炉的电热转换效率;PEB为电锅炉产热时所消耗的电能。

1.2.3 燃气锅炉模型

燃气锅炉通过消耗天然气,将天然气作为一次能源产生热能,可以作为CCHP系统的热源补充。其模型可简化为

QBL(t)=ηBLFBLHL

(8)

式(8)中:QBL(t)为单位时间内燃气锅炉所产生的热量;ηBL为燃气锅炉的气热转换效率;FBL为单位时间内天然气的损耗量;HL为单位体积天然气的低热值。

1.2.4 热电联产机组

冷热电联产机组 (combined cooling heating and power,CCHP)由燃气轮机和余热锅炉组成,CCHP又是能源转换装置的核心设备[13]。其出力模型为

(9)

1.2.5 热泵机组模型

热泵机组同样是将电能转化为热能,其出力模型表示为

QHP(t)=PHP(t)Δt=ηHPPHP,e(t)Δt

(10)

式(10)中:QHP(t)为热泵机组在单位时间内的热量输出值;PHP(t)为热泵机组在t时刻的输出热功率;ηHP为热泵机组的转换效率;PHP,e(t)为t时刻热泵机组进行能量转换时所需要的电功率。

1.2.6 制冷机模型

制冷机包含电制冷机和吸收式制冷机两种,是园区能源供应系统中冷负荷的主要来源。由于一些设备的工作环境要求,冷负荷在工业生产中需求量同样比较高。制冷机的出力模型表示为

QEC(t)=PEC(t)Δt=ηECPEC,e(t)Δt

(11)

式(11)中:QEC(t)为电制冷机在单位时间内的冷量输出值;PEC(t)为制冷机在t时刻的输出冷功率;ηEC为制冷机的转换效率;当机组为电制冷机时;PEC,e(t)为t时刻制冷机进行能量转换时所需要的电功率,当制冷机为吸收式制冷机时;PEC,e(t)为t时刻制冷机进行能量转换时所需要的热功率。

1.2.7 P2G模型

电转气技术(power to gas,P2G)是工业生产中降低二氧化碳排放的重要手段,包含二氧化碳气体捕集、转化、贮存等过程[14]。在特殊环境下,二氧化碳与电解水产生的氢气结合,最终产出甲烷气体[15]。P2G技术已率先被利用于火电厂发电过程中,可大幅度降低电力系统的碳排放量,随着P2G技术的逐渐成熟,其在工业园区中的应用也在逐步增多。在工业生产中引入P2G技术可减少园区的碳排放量,而且能降低煤炭资源使用率和改善清洁电力的使用情况。P2G技术的主要流程如图2所示。

图2 P2G流程Fig.2 Process of P2G

1.3 能源存储系统

储能设备是园区综合能源供应系统的重要组成部分,可对园区内的负荷进行适时调整,以满足园区能源供需平衡[16]。能源消耗低谷期可将多余的电、气、冷、热负荷进行存储,能源消耗高峰将存储的能量向微网释放,这样不仅可以避免资源浪费,同时又可以降低园区的能源经济投资。储能设备的数学模型表示为

(12)

式(12)中:QES(t)为t时刻储能系统所存储或释放的能量;PES,dis(t)、PES,ch(t)分别为储能系统的充放功率;ηES,dis、ηES,ch分别为储能系统的充放效率;Δt为时间步长。式(12)可用于电、气、冷、热4种能量的数学计算。

2 基于生命周期的碳排放计算方式

燃煤、燃气使用过程中产生的二氧化碳排放是可见的,但是在能源利用的整个周期中,开采、运输等过程排放的温室气体规模同样巨大[17]。虽然太阳能、风能虽然都是清洁能源,在能量转换过程中不会产生碳排放,但是光伏板和风力机组在生产、加工、运输过程中产生的碳排放也不容小觑。生命周期评价指标是针对研究对象的完整周期的评价体系,可以量化设备相关全过程的资源消耗和污染释放。将能源生命周期过程设定为开采、运输、转化、危害治理4个过程,设备生命周期包括生产、转运、建设、投产、维护、弃用6个过程。因此,本文提出基于整个生命周期计算设备的碳排放系数,以完整能源利用过程中的碳排放最少为目标,提供综合能源供应系统的优化配置方案。不同类型能源机组的生命周期(life cycle analysis,LCA)碳排放系数如下。

(1)燃煤机组:

δE=ICPηCPQCE(1+α+β)+IiQikiMiDi+IUEQUE+δCE

(13)

式(13)中:δE为燃煤机组单位发电量的总碳排放系数;ICP为能源循环系统中煤炭资源的单位损失;ηCP为煤炭资源的转化效率;QCE为煤炭开采过程中的碳排放强度;α和β分别为燃煤资源的一次自然损失率和加工过程导致的二次损失率;Ii为不同运送方式下的煤炭资源损耗率;Qi为不同运输方式下能源循环系统的碳排放强度;ki为煤炭资源输送距离与能源循环距离的比值;Mi为煤炭运输总量;Di为煤炭运输平均距离;IUE为用于发电环节的煤炭实际消耗量;QUE为燃煤机组在能量循环系统中的碳排放强度;δCE为机组在电厂能量循环过程中的碳排放系数。

(2)燃气机组:

δBL=ηBLQBL+ηPBLQPBL+(1-ηPBL)QBLT+(1+ηHE)QCHP+QGBL

(14)

式(14)中:δBL为燃气机组单位发电量的总碳排放系数;ηBL为天然气开采过程中的自然损失率;QBL为天然气在能源循环系统中的碳排放强度;ηPBL为通过管道输送天然气占总输送量的比值;QPBL为管道输送天然气的碳排放强度;QBLT为液化天然气运输过程中的碳排放强度;ηHE为能量转换过程中热电转换系数;QCHP、QGBL为能量转换设备的碳排放系数。

(3)风电/风热机组:

(15)

式(15)中:δWT为风电机组单位输出电量的碳总排放系数;ηWT为能量循环系统中单位能量输出的损失系数;φPWT为建筑设备材料的自然损失率;QPWT为机组设备的碳排放系数;VPWT为建筑材料的内能值;QTWT为能量循环过程中建筑材料的碳排放强度;VTWT为设备在风电场建设过程中的损耗值。

(4)光伏机组:

(16)

式(16)中:δPV为光伏板单位输出电量的碳总排放系数;ηPV为能量循环系统中单位能量输出的损失系数;φPPV为建筑设备材料的自然损失率;QPPV为机组设备的碳排放系数;VPPV为建筑材料的内能值;QTPV为能量循环过程中建筑材料的碳排放强度;VTPV为设备在光伏电场建设过程中的损耗值。

3 综合能源供应系统优化运行模型

3.1 能源供应系统优化配置模型

综合能源供应系统以各能源链最优配置为目标,通过容量配置实现能源输入与输出之间的需求响应,采用改进的麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对多目标函数进行求解。ISSA通过映射新的初始种群和改变迭代规则,可以帮助原麻雀搜索算法跳出局部最优问题[18-19]。利用ISSA进行优化配置的流程如图3所示。

图3 ISSA优化流程图Fig.3 Optimization flow chart of ISSA

3.2 能源供应系统运行模型

将经济成本、基于LCA的碳总排放量和清洁能源利用率作为目标函数,对工业园区综合能源供应系统进行优化配置研究。

目标函数1:以经济投入成本最小为目标函数,包含运行维护成本和外部能源输入成本。

(17)

目标函数2:基于生命周期内碳总排放量最小为目标函数。

(18)

式(18)中:ECO2为生命周期内园区综合能源供应系统的二氧化碳排放总量;EE、EG、EWT、EWTH、EPV分别为燃煤机组、燃气机组、风力机组、风热机组、光伏机组的碳排放量;P为各机组的能量输出功率;ηG为燃气轮机的气热转换系数;ηE,CCHP为CCHP系统与电能之间的能量转换系数;ηG,CCHP为CCHP系统与天然气之间的能量转换系数;T为对应时间段。

目标函数3:以综合能源供应系统内清洁能源利用率最高为目标函数。

式(19)中:ηNER表示各时间段系统内清洁能源使用占比的平均值;ηNE为t时刻综合能源供应系统内清洁能源的出力占比;P为各机组在t时刻的能量输出功率;Pout为t时刻园区所需负荷总功率。

约束条件1:电力平衡约束。

(20)

约束条件2:天然气负荷约束。

(21)

约束条件3:热负荷约束

(22)

约束条件4:冷负荷约束

(23)

约束条件5:设备约束

(24)

上述约束条件分别为各个能源转换装置输出功率的上下边界。

4 算例分析

工业园区的能源需求特征较为明显,需求量大、需求多元化、需求时间集中等。现以包头市制造装备产业园区为背景进行算例分析。该园区光照资源和风力资源丰富,太阳能年总辐射量在1 342～1 948 kWh/m2,年日照时数在2 600～3 400 h,年有效风能时数2 600～3 200 h,年有效风能藏量350～450 kWh/m2,风能和太阳能储备量皆属于全国高值地区。温度特点也十分明显,夏季干燥炎热,冬季温度较低,供暖期为6个月,对热负荷的需求极高。

对2020年12月15的园区总负荷进行仿真分析,并对数据进行虚拟化处理。系统及设备参数设置如表1所示,对园区内各能源供应链条进行LCA碳总排放分析,各环节排放系数如表2所示。

表1 模型参数Table 1 Model parameters

表2 不同能源链碳排放系数Table 2 Carbon emission factors of different energy chains

对比研究引入储能系统和P2G设备前后大型工业园区综合能源供应系统的经济投入和碳总排放量,分为3种情况。

情况一:不引入储能系统;不引入P2G转换系统。

情况二:引入储能系统;不引入P2G转换系统。

情况三:引入储能系统;引入P2G转换系统。

通过ISSA算法对上述3种情况进行优化配置,以电力能源链为例进行仿真分析。上述3种情况下园区能源系统各模块的出力情况如图4所示,引入储能系统后外部购电总量基本不变,但是外部电力输入主要集中在电价低谷阶段,企业购电成本大幅度降低,基于生命周期下的综合电价如表3所示。引入P2G系统后,外部电力输入降低,新能源发电比例大幅度上升,全天时间段对新能源电力的依赖性更强。

表3 基于生命周期的综合电价Table 3 Integrated tariff based on LCA

图4 各能源系统电力输出Fig.4 Electricity output of each energy system

通过对上述3种情况的仿真发现,引入储能系统和P2G转换系统后碳总排放量相对减少17.69%和28.29%,情况二和情况三单位碳排放量下清洁能源使用率是情况一的2.07倍和3.92倍。各模型对应的碳排放结果如图5所示。

情况二和情况三单位碳排放量下清洁能源使用率是情况一的2.07倍和3.92倍,三种情况下的碳排放数据结果如表4所示。

表4 3种情况仿真结果Table 4 Simulation results for the three cases

5 结论

本文提出大型工业园区综合能源供应系统模型,其中包含能源输入、能源转换、能源存储三个主要模块,以经济成本、碳排总放量和清洁能源利用率作为目标函数,利用ISSA算法进行多目标优化。优化结果显示,综合能源供应系统通过引入储能和能源转换设备P2G后,在满足园区能源负荷的需求下将清洁能源的使用率提高了3.92倍,减少外部电力输入使得综合单位电价大幅降低,降低企业的资金投入;单位用电量下碳排放系数降低30.2%,大幅度减少园区的碳排放量。本文通过实例验证所提出的大型工业园区综合能源供应系统具有较好的节能减排效果,能更好地响应国家“双碳”政策。