?在綜合能源系統(tǒng)中的理論、模型、應(yīng)用綜述及展望

胡梟,李少倫,王丹,陳奇成,喻潔,楊金鐸

(1. 東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院,吉林省吉林市 132012;2. 天津大學(xué)電氣自動化與信息工程學(xué)院,天津市 300072;3. 東北電力大學(xué)能源與動力工程學(xué)院,吉林省吉林市 132012;4. 東南大學(xué)電氣工程學(xué)院,南京市 214135)

0 引 言

綜合能源系統(tǒng)(integrated energy system, IES)作為實(shí)現(xiàn)未來能源清潔低碳、安全高效利用的集成形態(tài),其規(guī)劃建設(shè)與運(yùn)行調(diào)度需要正確合理的目標(biāo)導(dǎo)向[1-2]。過去在電力系統(tǒng)中,我們長期是從“能量”的視角去審視和指導(dǎo)系統(tǒng)的規(guī)劃建設(shè)及運(yùn)行調(diào)度[3-4]。這是由于電力系統(tǒng)只涉及單一的能量形式,僅需計(jì)算發(fā)輸配用等過程中能量在數(shù)量上的增減,即可評判系統(tǒng)對能源的利用是否高效。然而,這一理念在IES之中卻無法繼續(xù)沿用。熱力學(xué)兩大定律[5]揭示了能量“量”與“質(zhì)”的雙重屬性,在多能深度耦合的IES之中,能量在轉(zhuǎn)換前后不僅可能發(fā)生“量”的增減,也可能會由于形式的轉(zhuǎn)化而出現(xiàn)“質(zhì)”的變化。顯然,準(zhǔn)確評判IES對能源的綜合利用水平,需要建立新的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

本文內(nèi)容架構(gòu)如圖1所示。

圖1 本文主要內(nèi)容及基本架構(gòu)Fig.1 The main content and basic architecture of this paper

1.1 基本概念

E=Ex+An

(1)

式中:E、Ex、An分別為能量、、。

熱力學(xué)兩大定律中,第一定律揭示了能量轉(zhuǎn)換前后在數(shù)量上保持不變,并由此衍生出了焓分析法;第二定律則揭示了不同形式能量在品質(zhì)上有高低之分,并由此衍生出了熵分析法[11]。是一種結(jié)合熱力學(xué)兩大定律而產(chǎn)生的物理量,其對能量轉(zhuǎn)換過程的分析兼顧了數(shù)量的增減與品質(zhì)的變化,不僅完善、豐富了工程熱力學(xué)理論,而且對現(xiàn)代能源系統(tǒng)科學(xué)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響[3]。的定義詮釋了能量“數(shù)量”與“品質(zhì)”的雙重屬性,數(shù)量相同而形式不同的能量,含多的能量其品質(zhì)較高,反之含少的能量其品質(zhì)較低。在實(shí)際的能量轉(zhuǎn)換過程中,能量不可避免地會發(fā)生由向的轉(zhuǎn)換,這一現(xiàn)象被稱為減原理[14]。因此,能量轉(zhuǎn)換過程應(yīng)盡可能減少的損失,發(fā)揮的效用,節(jié)能的本質(zhì)實(shí)為節(jié)[10]。

1.2 發(fā)展應(yīng)用

自從1956年南斯拉夫?qū)W者朗特(Z. Rant)提出并確立了的概念,至今已經(jīng)過去了近70年。在這段時(shí)間里,得到了業(yè)界廣泛認(rèn)同,并被廣泛應(yīng)用于能源的生產(chǎn)、傳輸、存儲和利用等各個(gè)環(huán)節(jié)。

近年來,多能融合已成為能源系統(tǒng)發(fā)展的主流趨勢[26]。電、氣、氫、熱、碳基燃料、可再生能源等異質(zhì)能源的深度耦合與互補(bǔ)互濟(jì)[27],能夠?yàn)槟茉蠢玫奶豳|(zhì)增效提供更高的靈活性與優(yōu)化空間。例如,電能便于傳輸及利用,但無法大規(guī)模存儲,將電能通過P2X技術(shù)轉(zhuǎn)換為氫能或甲烷,則借助壓縮儲氫或鹽穴儲氣技術(shù)可實(shí)現(xiàn)能量的大規(guī)模、長時(shí)間、多形式的存儲及轉(zhuǎn)移。然而同時(shí),多能系統(tǒng)中異質(zhì)能源如何實(shí)現(xiàn)同質(zhì)化度量卻面臨了新的難題與挑戰(zhàn)。過去傳統(tǒng)分產(chǎn)分供的能源系統(tǒng)通常只涉及單一能量形式。以電力系統(tǒng)為例,由于僅以電能作為載體,故能效評價(jià)長期沿用能量效率(energy efficiency)指標(biāo),即輸出能量與輸入能量在數(shù)量上的比值[2-29]:

(2)

式中:ηe為能量效率;Ein、Eout分別為輸入、輸出的能量。

然而,能量效率指標(biāo)顯然已不再適用于多能系統(tǒng)。例如,將1 kWh的電能通過電阻絲加熱轉(zhuǎn)化為密閉空間1 kWh的熱能,雖然從數(shù)值上講轉(zhuǎn)換效率為100%,但該過程卻是不可逆的,我們無法將空間里的熱能收集起來重新變回電能。這說明,轉(zhuǎn)換前后能量雖然在數(shù)量上沒有增減,但是在品質(zhì)上卻出現(xiàn)了下降。顯然,僅從能量效率的角度根本無法揭示這一問題的本質(zhì)。引入的理念后,這一問題便能夠得到解釋。簡而言之,1 kWh的電能所含的高于1 kWh熱能所含的,在轉(zhuǎn)換過程中一部分變成了,而是無法重新轉(zhuǎn)化為的,故該過程是不可逆的。因此,衡量一個(gè)能量轉(zhuǎn)換過程是否高效,關(guān)鍵在于損失了多少。如果能夠準(zhǔn)確計(jì)量輸入與輸出能量所含的,則能量轉(zhuǎn)換過程的效率可表示為[11,30]:

(3)

式中:ηex為效率;Ex,in、Ex,out分別為輸入、輸出的。

2.1 IES分析模型

圖2 IES分析黑箱模型Fig.2 Black-box model for exergy analysis of RIES

2.2 IES能量品質(zhì)系數(shù)體系

2.2.1 電能和機(jī)械能

根據(jù)熱力學(xué)第二定律,機(jī)械能被視為能量品質(zhì)最高的形式,因此將其EQC值設(shè)定為1,并將其用作分析其他能量形式的基準(zhǔn)[14]。然而,由于機(jī)械能在傳輸和儲存方面存在困難,因此在IES中其直接應(yīng)用較為有限,取而代之的是更易于傳輸和利用的電能。一般來說,電能被認(rèn)為與機(jī)械能具有相當(dāng)?shù)哪芰科焚|(zhì),即:

λe=λm=1

(4)

式中:λe、λm分別為電能、機(jī)械能的EQC值。

2.2.2 熱能

按導(dǎo)熱工質(zhì)的不同,可將熱能分為三類,即建筑空間用熱(工質(zhì)為制冷劑)、熱水(工質(zhì)為液態(tài)水)和熱蒸汽(工質(zhì)為蒸汽)。

1)建筑空間用熱。

卡諾循環(huán)定義了熱機(jī)效率的上限,即表征了熱能與電能之間的最大轉(zhuǎn)換能力,能夠作為橋梁建立電能與熱能品質(zhì)之間的聯(lián)系[36]。建筑空間用熱一般以熱泵為熱源,其理想工作循環(huán)為逆卡諾循環(huán),如圖3所示。

圖3 制熱過程逆卡諾循環(huán)T-S圖Fig.3 Temperature-entropy diagram of reverse carnot cycle in heating process

將室外與室內(nèi)均視為恒溫?zé)嵩?設(shè)室內(nèi)溫度為Tsh,1和室外溫度為Tsh,2。在一次制熱循環(huán)過程中,從低溫?zé)嵩此盏臒崃縬sh,2為:

qsh,2=Tsh,2(Ssh,1-Ssh,2)

(5)

式中:Ssh,1、Ssh,2分別為狀態(tài)1、狀態(tài)2下的熵值。

同時(shí),向高溫?zé)嵩此懦龅臒崃縬sh,1為:

qsh,1=Tsh,1(Ssh,1-Ssh,2)

(6)

由于Tsh,1>Tsh,2,可見系統(tǒng)放出的熱量高于吸收的熱量,由熱力學(xué)第一定律可知,外界需對系統(tǒng)做功wsh,0為:

wsh,0=qsh,1-qsh,2

(7)

故建筑空間用熱的EQC可定義為:

(8)

式中:λsh為建筑空間用熱的EQC值。

2)熱水。

熱水是180 ℃及以下供熱系統(tǒng)的首選工質(zhì),其無毒、非易燃、易于獲取,且導(dǎo)熱性與穩(wěn)定性優(yōu)良[36]。熱水從熱源經(jīng)由管道傳輸?shù)接脩舳?通過換熱器實(shí)現(xiàn)熱量交換,其換熱過程如圖4所示。

圖4 熱水換熱器換熱過程Fig.4 Heat transfer process of hot water heat exchanger

將系統(tǒng)等效為穩(wěn)態(tài)溫流的開口系統(tǒng),則換熱過程中的放熱量為:

ΔQhw=cp,hwmhw(Thw,1-Thw,2)

(9)

式中:cp,hw為熱水比熱容;mhw為熱水質(zhì)量流量;Thw,1為熱水進(jìn)口溫度;Thw,2為熱水出口溫度;ΔQhw為熱水放熱量。

(10)

(11)

式中:下標(biāo)0、1、2分別代表環(huán)境狀態(tài)、進(jìn)口狀態(tài)和出口狀態(tài);Hhw、Shw、Ex,hw分別為熱水的焓、熵、。

(12)

因此,熱水的EQC可表示為:

(13)

式中:λhw為熱水的EQC值。

3)蒸汽。

蒸汽是區(qū)域供熱系統(tǒng)中另一類重要工質(zhì),特別是在200 ℃以上熱水難以達(dá)到的高溫工業(yè)制熱場合有著廣泛的應(yīng)用。蒸汽換熱器的工作過程與熱水換熱器類似,但由于放熱過程中蒸汽的比熱容是時(shí)變的,故不能如式(9)通過比熱容、質(zhì)量流量和溫度差的乘積直接計(jì)算出放熱量,其積分式為:

(14)

式中:下標(biāo)1、2分別代表進(jìn)口狀態(tài)、出口狀態(tài);h″v為蒸汽的比焓;mv為蒸汽質(zhì)量流量;cp,v為蒸汽比熱容;Tv為蒸汽溫度。

但式(14)是難以計(jì)算的,因?yàn)閏p,v時(shí)變且難以準(zhǔn)確獲取。因此,實(shí)際中可依據(jù)水的焓熵表直接獲取蒸汽在特定溫度與壓力下的比焓h″v和比熵s″v,并通過下式計(jì)算其支付:

(15)

從而,蒸汽的EQC可表示為:

(16)

式中:λv為蒸汽的EQC值。

2.2.3 冷能

依據(jù)壓縮式制冷過程推導(dǎo)建筑空間制冷的EQC,與制熱類似,同樣以逆卡諾循環(huán)為理想工作循環(huán),如圖5所示。但與制熱相反,制冷循環(huán)從低溫?zé)嵩?室內(nèi))吸熱,而向高溫?zé)嵩?室外)放熱[37]。

圖5 制冷過程逆卡諾循環(huán)T-S圖Fig.5 Temperature-entropy diagram of reverse carnot cycle in refrigeration process

在一次制冷循環(huán)過程中,從低溫?zé)嵩此盏臒崃縬sc,2為:

qsc,2=Tsc,2(Ssc,1-Ssc,2)

(17)

式中:Ssc,1、Ssc,2分別為狀態(tài)1、狀態(tài)2下的熵值。

向高溫?zé)嵩此懦龅臒崃縬sc,1為:

qsc,1=Tsc,1(Ssc,1-Ssc,2)

(18)

由于Tsc,1>Tsc,2,可見系統(tǒng)放出的熱量高于吸收的熱量,故需外界對系統(tǒng)做功wsc,0:

wsc,0=qsc,1-qsc,2

(19)

因電能的EQC為1,故建筑空間用冷的EQC可定義為:

(20)

式中:λsc為建筑空間用冷的EQC值。

2.2.4 碳基燃料

(21)

式中:ΔGn為燃料的標(biāo)準(zhǔn)反應(yīng)吉布斯函數(shù);(Ex,m,j)n為狀態(tài)n(Tn、Pn)下燃燒生成物j的擴(kuò)散;(Ex,m,O2)n為狀態(tài)n(Tn、Pn)下氧的擴(kuò)散。

然而,實(shí)際中受限于現(xiàn)有設(shè)備的耐熱水平,燃料的理論燃燒溫度無法達(dá)到,燃燒過程中的發(fā)電能力受到卡諾熱機(jī)效率的限制,依據(jù)式(21)計(jì)算出的燃料化學(xué)值通常過于樂觀[38]。而且,燃料的組成成分及生成物的組成成分往往種類繁雜,難以逐一準(zhǔn)確核算[39]。故本文從實(shí)際應(yīng)用角度將燃料化學(xué)等效為燃燒過程中在其燃燒溫度Tburn下產(chǎn)生的熱量,從而燃料的EQC可定義為:

(22)

式中:λf為碳基燃料的EQC值;Tburn為燃料的實(shí)際燃燒溫度;T0為環(huán)境溫度。

2.2.5 氫能

區(qū)別于碳基燃料,氫能的利用途徑除燃燒外,還可通過氫燃料電池等電化學(xué)反應(yīng)方式將化學(xué)能直接轉(zhuǎn)換為電能,而無需經(jīng)過熱能、機(jī)械能的中間變換,其發(fā)電效率不受卡諾熱機(jī)效率的限制[40]。因此,以氫燃料電池理想反應(yīng)過程為依據(jù)推導(dǎo)氫能的能量品質(zhì)系數(shù),如圖6所示。

圖6 氫燃料電池反應(yīng)過程示意圖Fig.6 Diagram of hydrogen fuel cell reaction process

氫燃料電池的理論電功E等于反應(yīng)前后吉布斯自由能[41-42]變量,即:

(23)

而該過程反應(yīng)焓變?yōu)?

(24)

ΔH表征氫能最大能夠釋放的能量,而E表征該過程能夠產(chǎn)生的最大電功,故氫能的能量品質(zhì)系數(shù)可定義為:

(25)

式中:λH為氫能的EQC值。

由圖6可知,反應(yīng)過程中部分能量會以熱能形式耗散,因此λH<1。假設(shè)環(huán)境條件為298.15 K,101.325 kPa,生成物為液態(tài)水,則GH2=-38 962.242 J/mol,GO2=-61 120.749 J/mol,GH2O=-306 690.0 J/mol,以反應(yīng)前為參考狀態(tài),則HH2=HO2=0,HH2O=-285 830.0 J/mol,從而λH=0.829 7。

2.2.6 可再生能源

有關(guān)可再生能源的品質(zhì)如何衡量的問題始終存在較大爭議[3,43-46]。以風(fēng)能為例,其物理本質(zhì)是動能(機(jī)械能),我們可以根據(jù)吹過葉片的風(fēng)動能計(jì)算其值[44-46]。然而,從另一個(gè)角度講,風(fēng)能與一般意義上的機(jī)械能并不相同,它不消耗地球所蘊(yùn)含的化石能源,理論上取之不盡用之不竭,將其視為完全等價(jià)又有所不妥。因此,文獻(xiàn)[43]將可再生能源的能量品質(zhì)系數(shù)定義為零,以此引導(dǎo)和鼓勵(lì)I(lǐng)ES盡可能多地利用可再生能源,并減少化石能源的使用,達(dá)到能源可持續(xù)利用及節(jié)能減排的目的。然而,這種設(shè)定會導(dǎo)致可再生能源設(shè)備的效率為∞,與減原理[14]相悖。因此可將可再生能源的能量品質(zhì)系數(shù)進(jìn)一步修正為:

λre=λx·ηre,xre∈Ωre,x∈Ωx

(26)

式中:λre、λx分別為可再生能源設(shè)備輸入能源、輸出能源的EQC;Ωre為輸入可再生能源形式集合,包括風(fēng)能、光能、地?zé)崮?等;Ωx為輸出能源形式集合,包括電能、機(jī)械能、建筑空間用熱、熱水、蒸汽、冷能、氫能、碳基燃料,等;ηre,x為能量由re轉(zhuǎn)化至x的效率。

3 IES分析白箱模型及流理論

3.1 IES流機(jī)理模型

(27)

式中:pe、ph、pg分別為電力系統(tǒng)、熱力系統(tǒng)和天然氣系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)勢;為電力支路首端的線電壓相量;T為節(jié)點(diǎn)溫度;Ta為環(huán)境溫度;cp為水的比熱容;Tb為天然氣的理論燃燒溫度;G為天然氣的熱值。

1)第一種已知系統(tǒng)非平衡節(jié)點(diǎn)功率,基于電力潮流分布、天然氣系統(tǒng)氣流分布、熱力系統(tǒng)水流分布,分別構(gòu)建各自流間接計(jì)算模型,進(jìn)而針對能源耦合環(huán)節(jié)建立基于等效節(jié)點(diǎn)的能源站流間接計(jì)算模型,最后形成整體IES流間接計(jì)算模型。

(28)

式中:A為輸入關(guān)聯(lián)矩陣,維數(shù)為nES,in×nES,e,其中nES,in為能源站輸入端口的能量形式數(shù)目,nES,e為能源站內(nèi)部支路數(shù);ein為能源站輸入列向量,維數(shù)為nES,in;B為輸出關(guān)聯(lián)矩陣,維數(shù)為nES,out×nES,e,其中nES,out為能源站輸出端口的能量形式數(shù)目;eout為能源站輸出列向量,維數(shù)為nES,out;C為轉(zhuǎn)換矩陣,維數(shù)為nES,c×nES,e,其中nES,c為能源站能量轉(zhuǎn)換路徑總數(shù);e為能源站內(nèi)部列向量,維數(shù)為nES,e。

以上兩種計(jì)算模型適應(yīng)場景不同,間接法適用于IES多能潮流計(jì)算結(jié)果已知的情況,直接法則恰好相反,同時(shí)直接法的計(jì)算復(fù)雜程度也相應(yīng)增加。

3.2 IES流追蹤模型

eload=DS-Lesourse

(29)

enoloss=DS-Pesourse

(30)

enoloss=DL-Peload

(31)

式中:esourse、eload和enoloss分別為無損化后的源端節(jié)點(diǎn)流向量、負(fù)荷端節(jié)點(diǎn)流向量和支路(管線)流向量;DS-L、DS-P和DL-P分別為源端-負(fù)荷流關(guān)系矩陣、源端-支路流關(guān)系矩陣和負(fù)荷-支路流關(guān)系矩陣。

esource=diag(esource)-1diag(eNode)-1eNode

(32)

圖7 IES流機(jī)理、計(jì)算和追蹤等模型的內(nèi)在聯(lián)系Fig.7 Intrinsic connection of IES exergy flow mechanism, calculation and tracking models

由于IES涉及跨區(qū)級、區(qū)域級以及用戶級三個(gè)不同規(guī)模層級,涵蓋異質(zhì)能源的發(fā)、輸、配、用等多個(gè)環(huán)節(jié)。整體系統(tǒng)所包含的能源類型和設(shè)備繁多,因此總體規(guī)劃難度過大。目前對于IES的研究根據(jù)具體考慮的區(qū)域?qū)蛹?概括為能源站規(guī)劃、多能源網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃以及站網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃三大類型,以減小IES規(guī)劃問題的規(guī)模復(fù)雜度。IES的規(guī)劃目的可總結(jié)為何時(shí)何地針對不同規(guī)模層級的系統(tǒng)建立何種類型的能源站或者多能源網(wǎng)絡(luò)。

1)能源站規(guī)劃模型。

能源站規(guī)劃總體可以歸納為兩種類型:一種是“從無到有”的初始規(guī)劃,即不僅要規(guī)劃能源站內(nèi)設(shè)備類型和設(shè)備容量,還要規(guī)劃能源站內(nèi)設(shè)備的拓?fù)溥B接結(jié)構(gòu);另一種在能源站內(nèi)部設(shè)備連接拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)已知的前提下,對設(shè)備的容量進(jìn)行配置規(guī)劃。

該模型的目標(biāo)是確定能源站的最優(yōu)配置方案,以最大程度地滿足能源需求和優(yōu)化能源利用效率。根據(jù)分層級Energy Hub模型[3],可以建立能源站規(guī)劃模型,其中決策變量包括能源站的規(guī)模、布局和設(shè)備配置,優(yōu)化目標(biāo)包括能源建設(shè)和運(yùn)行成本、損、效率等參數(shù)。例如,文獻(xiàn)[7]以效率最高和成本最低建立目標(biāo)函數(shù),構(gòu)建了IES多目標(biāo)規(guī)劃模型。

2)能源網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型。

在區(qū)域級IES規(guī)劃時(shí),由于存在異質(zhì)能源交互影響,使其節(jié)點(diǎn)異質(zhì)能流平衡方程和支路管線能量方程變得更為復(fù)雜。在能源網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃階段,還需要涉及到不同能源網(wǎng)絡(luò)中能量潮流的優(yōu)化,從而在規(guī)劃階段得到多能源網(wǎng)絡(luò)的模擬運(yùn)行策略。

該模型的目標(biāo)是優(yōu)化能源網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、設(shè)備位置、管網(wǎng)參數(shù)和建設(shè)時(shí)間,以提高效率,降低損、運(yùn)行成本和碳排放。類似于能源站規(guī)劃模型,可以使用多目標(biāo)優(yōu)化方法來求解能源網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型。優(yōu)化目標(biāo)包括能源網(wǎng)絡(luò)的投資和運(yùn)行成本、損、效率等參數(shù),約束條件包括能源網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃約束和運(yùn)行約束。例如,文獻(xiàn)[55]綜合考慮總損最小和進(jìn)、出口差最小,研究邊界條件變化對系統(tǒng)的影響。

3)站網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃模型。

站網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃是指在規(guī)劃階段同時(shí)考慮能源站和能源網(wǎng)絡(luò)的多環(huán)節(jié)協(xié)同影響,這種考慮思路可以避免因?yàn)閱为?dú)規(guī)劃而造成局部最優(yōu)而非全部最優(yōu)的問題存在。

該模型旨在實(shí)現(xiàn)能源站和能源網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同優(yōu)化?？梢詫⒛茉凑疽?guī)劃模型和能源網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化,以達(dá)到整體最優(yōu)的能源站和能源網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行策略?？梢越㈦p層規(guī)劃模型,其中上層問題是目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問題,下層問題是約束條件的優(yōu)化問題。通過上下層之間的迭代求解,可以得到最優(yōu)的站網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃方案。

4)規(guī)劃優(yōu)化方法。

IES的規(guī)劃問題模型復(fù)雜,所涉及的變量眾多,且大多數(shù)模型屬于混合整數(shù)非凸非線性問題,求解難度大且計(jì)算時(shí)間較長。目前對于此類問題的解決方法主要分為兩類:一種方法是通過對非凸非線性規(guī)劃問題進(jìn)行模型凸松弛和線性化處理,將其轉(zhuǎn)化為凸線性規(guī)劃問題,從而進(jìn)行求解。另一種方法是應(yīng)用啟發(fā)式算法來解決建立的規(guī)劃問題,例如遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等。此外,還可以使用智能型算法如人工智能和數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù),以提高規(guī)劃的準(zhǔn)確性和效率。

IES包含多類能源的產(chǎn)生、傳輸、轉(zhuǎn)換、存儲以及分配等過程,如何精確地解析這些過程,是一個(gè)亟待解決的問題。為此,基于IES分析的白箱模型應(yīng)運(yùn)而生[10]。這種模型能夠全面考慮能源系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié),并將其量化和分析。通過建立細(xì)致的數(shù)學(xué)模型和運(yùn)用流理論,可以更準(zhǔn)確地描述能源的流動、轉(zhuǎn)化和損失等過程,從而為能源系統(tǒng)的規(guī)劃和優(yōu)化提供精確的分析工具。而且作為一種兼顧能量數(shù)量和能源品質(zhì)的物理參數(shù),從物理角度來看,反映了能量中的有效能部分;從經(jīng)濟(jì)角度來看,其符合經(jīng)濟(jì)學(xué)中“成本”的特點(diǎn)——“稀缺性”和“損耗性”。因此,能夠統(tǒng)一量化多種能源的共有屬性,并且這種普適性、稀缺性和損耗性,使其擁有商品屬性。未來若能以作為能源交易對象,并在生產(chǎn)制造中對進(jìn)行廣泛應(yīng)用,將會極大挖掘IES分析白箱模型的潛力,為IES規(guī)劃帶來許多優(yōu)勢。

綜上所述,這樣的優(yōu)化模型可以幫助我們設(shè)計(jì)和運(yùn)行綜合能源系統(tǒng),使得能量在系統(tǒng)內(nèi)的轉(zhuǎn)換和利用過程中能夠最大限度地保持高質(zhì)量。通過考慮效率和損等指標(biāo)作為優(yōu)化目標(biāo)之一,我們可以提高系統(tǒng)的能源利用效率,減少能源浪費(fèi),并最大程度地滿足系統(tǒng)的能源需求。

然而,白箱模型對數(shù)據(jù)的要求較高,需要詳細(xì)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)參數(shù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中,如果可用的數(shù)據(jù)有限或者系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)未知,構(gòu)建白箱模型會面臨困難。為解決這一問題,灰箱模型應(yīng)運(yùn)而生?；蚁淠Ｐ途C合了“黑箱”模型的數(shù)據(jù)驅(qū)動能力和“白箱”模型的物理洞察力,能夠更有效地進(jìn)行IES的分析和優(yōu)化,尤其在面對復(fù)雜的多能耦合IES時(shí)能夠平衡整體分析和細(xì)節(jié)分析之間的需求。

因此,在選擇白箱、黑箱或灰箱模型時(shí),需要綜合考慮問題的復(fù)雜程度、數(shù)據(jù)完善性、優(yōu)化目標(biāo)和應(yīng)用場景等因素。白箱模型適用于深入分析系統(tǒng)內(nèi)部細(xì)節(jié),黑箱模型適用于整體能效評估,而灰箱模型則能在數(shù)據(jù)不完善或系統(tǒng)結(jié)構(gòu)未知的情況下進(jìn)行綜合分析。因而,在能源系統(tǒng)優(yōu)化分析中,應(yīng)根據(jù)具體情況選擇最適合的模型,以實(shí)現(xiàn)更為有效的結(jié)果。

在20世紀(jì)50年代末期前,研究熱能的合理利用問題多數(shù)是以熱力學(xué)第一、第二定律為主要核心開展的[58],如1.3節(jié)所述的能量效率和效率,是單純從能效角度對IES性能開展評價(jià),并未計(jì)及經(jīng)濟(jì)性因素。然而,以此計(jì)算不同品位能源的單位能量價(jià)格時(shí),這種方法會導(dǎo)致能量比價(jià)的不合理情況。以高壓鍋爐和低壓鍋爐為例,假設(shè)我們使用相同數(shù)量和價(jià)值的燃料作為能源輸入,然后分別用于生產(chǎn)高壓和低壓蒸汽,在單純的熱力學(xué)分析方法中,兩者所含能量的數(shù)量是一致的,但是在經(jīng)濟(jì)價(jià)值角度,顯然有顯著差異,即使基于市場供需對高壓蒸汽和低壓蒸汽的價(jià)格加以區(qū)分,但由于定價(jià)缺乏深層次的理論依據(jù),能量的價(jià)格與能質(zhì)無法達(dá)到統(tǒng)一,對貫徹能量梯級利用的理念極為不利。因此,有必要將熱力學(xué)分析方法與經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法相結(jié)合,用一種全新的學(xué)科——經(jīng)濟(jì)學(xué),又稱為熱經(jīng)濟(jì)學(xué),來指導(dǎo)熱能的合理高效利用。熱經(jīng)濟(jì)學(xué)的創(chuàng)始人是Tribus,于1962年定義了熱經(jīng)濟(jì)學(xué)概念。到20世紀(jì)60年代中期,熱經(jīng)濟(jì)學(xué)形成了獨(dú)立完善的體系,并將熱經(jīng)濟(jì)學(xué)命名為Thermoeconomics[59]。1983年,Tsatsaronis G首次提出了“Exergoeconomics[60]”,即經(jīng)濟(jì)學(xué),將熱力學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)結(jié)合起來。表1從4個(gè)方面列舉了能量分析法、分析法和經(jīng)濟(jì)學(xué)法的異同。

表1 能量分析法、分析法、經(jīng)濟(jì)學(xué)法對比[65]Table 1 Comparison of energy analysis, exergy analysis and exergoeconomics

表1 能量分析法、分析法、經(jīng)濟(jì)學(xué)法對比[65]Table 1 Comparison of energy analysis, exergy analysis and exergoeconomics

cefEx,out=cinEx,in+Cn

(33)

式中:cef、cin分別為產(chǎn)品單價(jià)、輸入系統(tǒng)的單價(jià),元/kJ;Cn為非能量費(fèi)用,包括設(shè)備折舊費(fèi)(Zi)、工人工資、管理等固定費(fèi)用(L)等。

圖8 成本守恒模型Fig.8 Exergy cost conservation model

cHPSEHPS+Cn=cWW+cLPSELPS

(34)

式中:cHPS、EHPS分別為高壓蒸汽的單位經(jīng)濟(jì)成本和值;cLPS、ELPS分別為低壓蒸汽的單位經(jīng)濟(jì)成本和值;cW、W分別為軸功的單位經(jīng)濟(jì)成本和值;Cn為蒸汽透平的非能量費(fèi)用。其中,EHPS、ELPS、cHPS和Cn為已知量,待求的是cW和cLPS。

1)提取法。

提取法[68]認(rèn)為輸入蒸汽透平的高壓蒸汽與排出透平的低壓蒸汽的單位經(jīng)濟(jì)成本相同,即:

cHPS=cLPS

(35)

(36)

2)等同法。

等同法[68]認(rèn)為透平輸出的軸功與透平排出的低壓蒸汽的單位經(jīng)濟(jì)成本相同,即:

cHPS=cW

(37)

通過式(34)和式(37)可得到軸功的低壓蒸汽和軸功的單位經(jīng)濟(jì)成本:

(38)

3)副產(chǎn)品法。

副產(chǎn)品法[68]將其中一種產(chǎn)品定為主產(chǎn)品,另一種定為副產(chǎn)品。舉例來說,將軸功定義為主產(chǎn)品,低壓蒸汽定義為副產(chǎn)品。通過市場對副產(chǎn)品定價(jià),最終列出成本平衡方程計(jì)算出主產(chǎn)品的價(jià)格。

在能源生產(chǎn)方面,以燃?xì)廨啓C(jī)冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)為主要研究對象,提出基于能量品位概念的經(jīng)濟(jì)分析方法,建立聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模型,研究系統(tǒng)變工況時(shí)冷熱電產(chǎn)品成本變化規(guī)律[74]。

在能源利用方面,可將結(jié)構(gòu)熱經(jīng)濟(jì)學(xué)運(yùn)用在建筑物的能源系統(tǒng)中[75],這是一種分析生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的方法,可用于確定成本形成過程的原因。通過應(yīng)用結(jié)構(gòu)熱經(jīng)濟(jì)學(xué),可以得到一個(gè)新的方程,涵蓋了與能源系統(tǒng)有關(guān)的整體效率和其他熱經(jīng)濟(jì)變量[67],如燃料、產(chǎn)品、經(jīng)濟(jì)學(xué)成本、部件效率、總產(chǎn)量以及反映系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的特定系數(shù),用于解釋成本形成過程。

6 總結(jié)與展望

3) 異質(zhì)能源科學(xué)定價(jià)理論體系。對于廣泛涉及電/氣/氫/熱/碳基燃料/可再生能源等深度耦合的IES,異質(zhì)能源的定價(jià)問題是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)性工程。受限于長期的分產(chǎn)分供發(fā)展模式,目前能源市場中異質(zhì)能源的定價(jià)缺乏深層次的理論依據(jù),能源的價(jià)格與能質(zhì)無法達(dá)到統(tǒng)一。實(shí)現(xiàn)異質(zhì)能源的科學(xué)定價(jià),需要對能源生產(chǎn)、傳輸、存儲、消費(fèi)過程中的成本足跡進(jìn)行追蹤,以作為度量標(biāo)準(zhǔn),對可用能在IES中的軌跡做深入挖掘。過去的經(jīng)濟(jì)學(xué)局限于熱力學(xué)過程,亟需向多能耦合IES領(lǐng)域的發(fā)展延拓。