基于復合蓄能的天然氣與太陽能耦合CCHP 系統優化

向玉，張國強

（湖南大學土木工程學院，湖南長沙 410082）

環境污染和能源短缺已成為當今世界的重要議題.2020年9月中國在聯合國大會上提出“2030年前實現碳達峰，2060 年前實現碳中和”.建筑是能源消耗大戶，除采取相應“節流”措施外，“開源”也應成為實現“碳達峰、碳中和”的重要途徑，這使得研究基于可再生能源的多能源供能系統勢在必行［1-2］.太陽能作為清潔能源，受到了廣泛關注，但其受天氣影響，不能持續供應，天然氣基冷熱電三聯供系統因能源綜合利用率高和可穩定輸出而被廣泛研究，因此，耦合上述兩者的多能源供能系統既可保證能源的穩定持續輸出，同時能充分利用太陽能資源，取長補短，充分發揮各自優勢.

楊曉輝等［3］對太陽能光熱輔助三聯供系統（STCCHP）、太陽能光伏輔助三聯供系統（PV-CCHP）、太陽能光伏光熱輔助三聯供系統（PV/T-CCHP）三種系統進行了熱力學分析.李薇等［4］利用區間數理論從經濟和環境兩個方面，對集成了光伏系統的三聯供系統進行了具體的效益分析和影響因素的敏感性分析.研究表明，集成了光伏系統的綜合能源系統具有更高的經濟優勢和減排能力.Song 等［5］基于年成本節約率（CSR）和一次節能率（PESR）的目標函數，對太陽能冷熱電三聯產系統進行多目標優化.Yang等［6］研究了集成光伏面板和太陽能集熱器的冷熱電三聯供系統在不同氣候區和不同建筑類型下的性能，并利用粒子群算法尋找太陽能混合冷熱電三聯供系統關鍵組件的最佳尺寸.武家輝等［7］為了對集成了太陽能的冷熱電三聯供系統（PV/T-CCHP）的運行性能進行評估提出了一種基于Fuzzy-AHP 的多目標決策法.研究表明，該方法可為PV/T-CCHP 系統的設計運行提供參考.在上述研究中，包含太陽能的冷熱電三聯供系統并未考慮相關蓄能裝置，太陽能受氣候條件限制，且供能系統的熱電比往往不能與建筑的熱電比完美契合，因此，有必要在供能系統中加入蓄能裝置.

張本啟等［8］設計了一種帶有儲能裝置的耦合天然氣和太陽能的冷熱電三聯供系統，運用遺傳算法對所設計的系統進行了系統配置和評價方法的優化分析.和樹森等［9］建立了包含可再生能源、儲能設備、微型燃氣輪機和吸收式制冷機的冷熱電聯供微網模型，充分考慮了分時電價對系統運行的影響，以系統運行成本為目標函數，構建了經濟最優模型.陳錦濤等［10］則以系統運行成本最小化為目標函數，運用粒子群算法對集成蓄電的多能源系統進行了優化.耿健等［11］以帶有儲能設備的冷熱電三聯供系統的一個運行周期內運維總成本和CO2總排放量為優化目標進行多目標優化，并分析了儲能容量對分布式綜合能源微網（DIEM）運行優化的影響.在上述研究中，包含蓄能裝置的太陽能冷熱電三聯供系統，并未對不同運行策略的結果進行對比研究.

本文對含復合蓄能裝置（蓄熱/蓄電）的天然氣與太陽能耦合冷熱電三聯供系統進行了優化研究，且對其在兩種運行策略下的研究結果進行了比較分析.

1 系統介紹

1.1 分產供能系統

為了更好地展示含復合蓄能裝置的太陽能冷熱電三聯供系統的優勢，選取了分產系統作為對比系統，如圖1所示.

圖1 分產系統圖Fig.1 The configuration of separate system

電制冷機組提供建筑所需的冷負荷，鍋爐提供建筑所需熱負荷，建筑和系統所需要的電負荷全部由電網提供，分產系統的電平衡為：

考慮到能量轉換和傳輸，分產系統的逐時能耗為：

式中：ηe和ηt分別為大電網的發電效率和傳輸效率，分別取0.35 和0.92；為分產系統中鍋爐消耗的天然氣量，kWh.

1.2 含蓄能系統的天然氣與太陽能耦合CCHP系統

該耦合系統包括原動機、吸收式制冷機、熱交換器、光伏、光熱、蓄電裝置、蓄熱裝置以及燃氣鍋爐，如圖2 所示，可分別在制冷模式和制熱模式下運行.供能主體為原動機、吸收式制冷機、熱交換器、光伏、光熱，蓄電裝置和蓄熱裝置分別用于儲存多余電量和熱量，由大電網和燃氣鍋爐補充耦合系統不足電量和熱量.

圖2 含蓄能系統的天然氣與太陽能耦合CCHP系統Fig.2 The natural gas and solar energy coupled CCHP system with hybrid energy storage

系統電平衡公式如下：

式中：m表示電制冷機組提供冷量占冷負荷比例，為決策變量.

原動機消耗的天然氣為：

耦合系統的熱平衡為：

鍋爐消耗的天然氣為：

式中：ηb為鍋爐的效率.

因此，系統的一次能源總消耗包括三個部分：原動機和鍋爐消耗的天然氣，以及大電網消耗的化石燃料，其可表示為：

光伏產電通過公式（21）進行計算［5］：

式中：APV為光伏模塊的總面積，m2；ηPV為在基準溫度下的基準模塊效率；TREF為25 ℃；TPV為環境溫度，℃；μ為光伏組件的太陽輻照度系數，取值0.005；ηREF為0.125；G為單位面積光伏板接受輻射量，W/m2，計算式如下［15-17］：

式中：Sb和Sd分別為在水平表面上的直射輻射和漫射輻射，W/m2，取值來源于氣象參數；ρ為地面反射系數；β為太陽能板傾斜角度（在本文中取為當地緯度）；Rb為太陽能輻射傾斜系數，可以按下式計算：

式中：φ為當地緯度；ω為太陽時角；δ為太陽傾斜角.

太陽光熱系統的產熱量（kWh）按下式計算［3］：

式中：ηsolar取0.615.

蓄電裝置計算式如下［18］：

蓄熱裝置計算式如下：

2 優化

2.1 優化算法

粒子群優化算法（PSO）是一種進化智能算法，在對動物集群活動行為觀察的基礎上，利用群體中的個體對信息的共享使整個群體的運動在問題求解空間中產生從無序到有序的演化過程，從而獲得最優解.量子粒子群算法取消了粒子移動方向的屬性，增加了粒子移動的隨機性，從而更好地避免了粒子陷入局部最優值.

因此，本文基于量子粒子群算法，以原動機額定容量、原動機啟停比、太陽能光熱/光伏面積、電制冷機供冷比為決策變量來對系統進行整體優化，利用MATLAB軟件實現整個計算過程，如圖3所示.

圖3 算法流程圖Fig.3 The algorithm flow chart

2.2 決策變量和運行策略

為獲取系統的優化容量和運行方式，選取了原動機額定容量、原動機啟停比、太陽能光熱/光伏面積、電制冷機供冷比為本文的優化變量，其中原動機額定容量、太陽能光熱/光伏面積比為與設備容量相關的變量，原動機啟停比為與系統運行相關的變量，電制冷機供冷比為與設備容量和系統運行均相關的變量.

結合決策變量，系統可在以“電”定熱和以“熱”定電兩種運行策略下運行，以“電”定熱優先考慮滿足建筑電負荷、驅動電制冷機制冷的電量以及系統的附加電量，可由光伏、蓄電裝置、原動機提供，不足電量由大電網補給.以“熱”定電優先考慮滿足驅動吸收式制冷機的熱量（制冷模式）或驅動熱交換器的熱量（制熱模式），可由光熱、蓄熱裝置、原動機余熱回收裝置提供，不足熱量由燃氣鍋爐補給.

2.3 優化目標

2.3.1 年一次能源節約率

選擇年一次能源節約率作為能源指標.耦合系統能源消耗包括原動機和鍋爐消耗的天然氣，電網消耗的化石燃料.耦合系統年一次能源消耗量可以表示為：

分產系統的年一次能源消耗量可表示為：

年一次能源節約率為：

2.3.2 年總成本節約率

選擇年總成本節約率作為經濟指標.耦合系統的年總成本包含天然氣成本、碳稅和系統初投資，耦合系統年度總成本可以表示為：

式中：Ngas為天然氣的單位價格，元/kWh；為鍋爐消耗的天然氣量，kWh ；為電價的逐時價格，元/kWh；ER，total為耦合系統二氧化碳排放量，kg；T為碳稅價格，元/kg；p為投資回報率；Ca，k為耦合系統中各設備的額定容量，kW；Co，k為各設備的單位價格，元/kW.

分產系統的年總成本可以表示為：

式中：ER，Sp為分產系統二氧化碳排放量，kg；Ca，Sp，k為分產系統中各設備的額定容量，kW；Co，Sp，k為各設備的單位價格，元/kW.

投資回報率p可以定義為：

式中：I為利率；d為設備的使用壽命.

年總成本降低率為：

2.3.3 年二氧化碳減排率

選擇年二氧化碳減排率作為環境指標.耦合系統二氧化碳排放量包含原動機和鍋爐消耗的天然氣以及公共電網消耗的化石燃料，耦合系統二氧化碳排放量可以表示為：

式中：Mgas為單位天然氣排放的二氧化碳量，g/kWh；Mgrid為單位電量排放的二氧化碳量，g/kWh.

分產系統的二氧化碳排放量可以表示為：

年二氧化碳減排量率為：

2.3.4 綜合性能

為了反映耦合系統的綜合性能，將能源、經濟和環境指標組合為以下表達式：

式中：δ1、δ2和δ3是加權因子（0≤δ1，δ2，δ3≤1，δ1+δ2+δ3=1），它們的值分別代表能源、經濟和環境指標的重要性，δ1、δ2和δ3均設置為1/3［19］.本文將最大化問題轉化為最小化問題.因此，該模型的優化目標可表示為：

3 案例分析

3.1 建筑信息

以廣州地區的一棟賓館建筑為例進行案例分析，建筑面積為9 600 m2，層數為6 層，建筑圍護結構和功能參數設置均依據《民用建筑熱工設計規范》，并在DesignBuilder 軟件中實現建筑負荷的模擬.建筑的逐時冷熱電負荷如圖4所示.

圖4 建筑逐時負荷圖Fig.4 The hourly building load

3.2 參數輸入

系統設備成本以及能源價格見表1；系統設備參數見表2；能源碳排放量見表3.

表1 系統成本［5，20］Tab.1 System cost

表2 系統設備參數［5，12-14，18］Tab.2 System equipment parameters

表3 能源碳排放參數Tab.3 Carbon emission parameters

3.3 結果與討論

利用量子粒子群優化算法對優化模型進行求解后，可獲得系統的各設備容量以及逐時運行策略.表4 展示了兩種運行策略下的電制冷機占比和原動機啟動因子，電制冷占比均較小，意味著建筑冷負荷主要由吸收式制冷機滿足.以“電”定熱模式下的原動機啟停因子為0.36，意味著只有當電量需求大于等于（為原動機額定容量）時，原動機才開啟，否則原動機處于關閉狀態；以“熱”定電模式下的原動機啟停因子為0，意味著只要當熱量需求大于0時，原動機就開啟.

3.3.1 系統設備容量

圖5 展示了優化后的系統各設備容量，以“電”定熱下的原動機容量大于以“熱”定電下的容量；電制冷機占比較小（見表4），因此，建筑的冷負荷主要由吸收式制冷機提供，且以“熱”定電運行模式下的吸收式制冷機組容量大于以“電”定熱運行模式下的吸收式制冷機組容量；建筑熱負荷由熱交換器提供，因此兩種運行策略下的熱交換容量相同；以“熱”定電模式下的鍋爐容量大于以“電”定熱模式下的鍋爐容量；以“電”定熱模式優先滿足系統的電需求，在這種情況下，可能有多余的熱量儲存進蓄熱裝置，且以“電”定熱模式下的光熱板面積大于以“熱”定電模式下的光熱板面積，綜合作用下，以“電”定熱模式下的蓄熱裝置容量大于以“電”定熱模式下的蓄熱裝置容量；以“電”定熱模式下的蓄電裝置容量為零，說明在該模式下運行時，系統并無多余電量儲存至蓄電裝置，在以“熱”定電模式下，優先滿足系統的熱需求（驅動吸收式制冷機供冷或驅動熱交換器供熱），由圖4 可知，廣州的建筑冷負荷較大且持續時間長，電負荷相對平穩，此時可能有多余的電量儲存至蓄電裝置中.

表4 優化變量Tab.4 Optimization variables

圖5 系統設備容量Fig.5 System equipment capacity

如圖6 所示，在以“電”定熱模式和以“熱”定電模式下，光熱面積均大于光伏面積，這是因為廣州的建筑冷負荷較大，且持續時間較長，在制冷模式下，太陽能資源往往相對比較豐富，且從表4 可看出，兩種模式下的電制冷機占比較小，意味著更多的冷負荷是由吸收式制冷機滿足，綜合作用下，使得兩種模式下的太陽能光熱面積均大于光伏面積.

圖6 光伏/光熱面積Fig.6 The area of PV and ST

3.3.2 系統運行策略

為了更清晰地展示優化后的逐時電/熱運行策略，分別選取冬季、夏季以及過渡季典型日進行分析.圖7展示了冬季典型日的逐時電/熱運行策略，在以“電”定熱運行模式下，原動機全天開啟，電需求主要由原動機提供，由于光伏占比較小，因此光伏僅在白天的某幾個時刻提供電量，無需從大電網購電；由于在該模式下優先滿足系統的電需求，除原動機余熱外，由于光熱占比較大，白天光熱較充足，多余的熱量儲存至蓄熱裝置中，不需要鍋爐補充熱量.在以“熱”定電運行模式下，由于光伏占比為零，除因滿足熱需求開啟原動機時，由原動機提供電量外，電需求多數時刻由大電網滿足，且在熱需求負荷較大時，原動機產電量較大，有多余的電量儲存至蓄電裝置中；由于在該模式下優先滿足系統的熱需求，少數時刻熱需求由蓄熱裝置滿足，原動機僅需在有熱需求時開啟，白天光熱較充足，多余的熱量儲存至蓄熱裝置中，在個別時刻（此時原動機已在滿負荷工況運行，無太陽能光熱，且蓄熱裝置中沒有可輸出熱量）需要開啟鍋爐.

圖7 冬季典型日電/熱逐時運行圖Fig.7 Hourly electricity/heat operation in winter typical day

圖8 展示了夏季典型日的逐時電/熱運行策略，該典型日電需求較穩定，用于驅動吸收式制冷機制冷的熱需求較大，在以“電”定熱運行模式下，電需求主要由原動機提供，大電網補充不足電量，由于光伏占比較小，因此光伏僅在白天的某幾個時刻提供電量；由于在該模式下優先滿足系統的電需求，除原動機余熱外，白天光熱較充足，在白天光熱最充足的3個時刻儲存多余的熱量至蓄熱裝置中，而晚上不足熱量由鍋爐補充.在以“熱”定電運行模式下，由于光伏占比為零，且該典型日的熱需求較大，原動機全天在額定工況運行，不足電需求由大電網滿足；由于在該模式下優先滿足系統的熱需求，且該典型日熱需求較大，原動機全天在額定工況運行，白天光熱較充足，不足熱量由鍋爐補充，因夏季典型日驅動吸收式制冷機制冷的熱需求較大，此時沒有多余熱量儲存.

圖8 夏季典型日電/熱逐時運行圖Fig.8 Hourly electricity/heat operation in summer typical day

圖9 展示了過渡季典型日的逐時電/熱運行策略.該典型日電需求較穩定，熱需求很小，在以“電”定熱運行模式下，電需求主要由原動機提供，由于光伏占比較小，因此光伏僅在白天的某幾個時刻提供電量；由于在該模式下優先滿足系統的電需求，除原動機余熱外，由于光熱占比較大，白天光熱較充足，且因該典型日熱需求較小，多余的熱量存儲至蓄熱裝置中，不需要鍋爐補充熱量.在以“熱”定電運行模式下，由于光伏占比為零，且該典型日的熱需求較小，此時電需求主要由大電網滿足，原動機僅在個別時刻運行；由于在該模式下優先滿足系統的熱需求，且該典型日熱需求很小，原動機僅需在少數時刻開啟，白天光熱較充足，且因該典型日熱需求較小，此時蓄熱僅在白天有光熱時發生，晚上可利用蓄熱裝置中的熱量供熱，不需要鍋爐補充熱量.

圖9 過渡季典型日電/熱逐時運行圖Fig.9 Hourly electricity/heat operation in transitional typical day

3.3.3 系統性能

圖10 所示為兩種運行策略下的年一次能源節約率、年總成本節約率、年二氧化碳減排率以及綜合性能，結果表明：兩種運行策略下的系統性能均優于分產系統，但以“電”定熱模式下的各指標均優于以“熱”定電模式下的各指標.

圖10 性能指標Fig.10 Performance index

4 結論

本文對基于蓄能裝置的太陽能冷熱電三聯供系統建立了優化模型，優化目標綜合考慮了年一次能源節約率、年總成本減少率以及年二氧化碳排放減少率，優化變量為原動機額定容量、原動機啟停比、太陽能光熱/光伏面積、電制冷機供冷比，量子粒子群算法用于求解該優化模型，并對系統在兩種運行策略下（以“電”定熱和以“熱”定電）的優化結果和性能進行了比較分析.

為驗證該優化模型，用位于廣州的一棟賓館建筑進行了案例分析，獲取了系統優化設備容量以及典型日逐時運行策略.結果表明：1）原動機、電制冷機組、蓄熱裝置、光伏/光熱面積在以“電”定熱下較以“熱”定電下大，而吸收式制冷機組、熱交換器、鍋爐、蓄電裝置在以“熱”定電下較以“電”定熱下大；2）冬季、夏季、過渡季典型日在兩種運行策略下呈現出不同的特征；3）兩種運行策略下的系統性能均優于分產系統性能，且以“電”定熱下的性能（年一次能源節約率：37.9%；年總成本節約率：39.9%，年二氧化碳減排率：55.1%，綜合性能：44.3%）優于以“熱”定電下的性能（年一次能源節約率：30.7%，年總成本節約率：36.1%，年二氧化碳減排率：42.1%，綜合性能：36.3%）.