Page 54 - 电力与能源2022年第一期

4 8 沈主浮, 等: 风光氢综合能源系统设计及运行集成优化

目前, 含氢储能的综合能源系统设计及运行
集成优化已有相关研究报道。如文献[ 9 ] 以系统
设备投资最小化为目标, 构建了风电 - 氢储能与煤
化工多能耦合系统设备规划投资模型, 获得了不
同风电容量下电解槽 和氢罐的最优容量配置方
案。文献[ 10 ] 面向化工系统用氢场景, 建立了再
生能源发电与化工生产中加氢系统耦合的电 - 氢
协调储能系统优化设计模型, 获得了锂离子电池
储能和电解槽的最优容量。文献 [ 11 ] 构建了风
力 -PVT- 燃料电池微型热电联供系统的优化设计
模型, 结合系统运行及控制策略, 对风力、 光伏、 燃 图 1 风光氢综合能源系统结构示意图
料电池和电解槽的容量进行了最优配置。因此可 2 数学模型
以看出, 过往研究大多针对某种特定应用场景, 选
取风光氢综合能源系统中的几个子系统的组合开 2.1 目标函数
展集成优化研究, 对完整风光氢综合能源系统的 本文综合考虑风光氢综合能 源 系 统 投 资 成
设计与运行集成优化还较少, 也缺乏对不同应用 本、 年度运行成本和因设备折旧而更换设备的成
场景下系统最优容量配置方案的分析比较。 本, 以 系 统 全 生 命 周 期 下 的 成 本 净 现 值 ( Net
鉴于此, 以全生命周期内系统总成本最小化 PresentValue , 简 称 NPV ) 最 小 化 为 优 化 目 标。
为目标, 构建风光氢综合能源系统的设计及运行 其中, 系统年度运行成本包括从电网购电成本、 设
集成优化模型, 获得了系统各设备的最优容量配 备操作成本和电解储氢过程中氢气压缩的成本。
置方案及典型运行策略。此外, 基于所提模型系 净现值 NPV 的具体表达式:
统比较不同风光资源及用能负荷特性下系统设计
NPV = ∑ W q C inv , q +
及运行方案的差异。 q
∑ W q C o p t , q + ∑ P bu y , t C bu y , t Δt+C com p ∑ PELE , t Δt /
η E , H
1 风光氢综合能源系统 q t t
CRF l , t
n
典型的风光氢综合能源系统由光伏发电系统、 W q C re , q
+ n ( 1 )
风力发电系统、 电解槽、 储氢罐、 燃料电池及其他辅 ∑ ( 1+ i )
q , n
l
助设备组成, 其结构示意图如图1所示。光伏发电 i ( 1+ i )
CRF l , i = l ( 2 )
系统和风力发电系统组成可再生能源发电系统, 以 ( 1+ i ) -1
, ———设备 q 的额定容量和单位投
并网不上网模式运行, 产生的电能一部分用于满足
式中 W q C inv , q
电负荷需求, 另一部分通过锅炉等电 / 热转换装置 资成本; C o p t , q ———设备 q 的单位运行成本; P bu y , t ,
———第t时 刻 下 的 从 电 网 购 电 的 功 率 和 价
满足热负荷需求。当可再生能源发电系统发电量 C bu y , t
不足时, 将采取从电网卖电的方式进行补充; 当系 格; Δ t ———运行调度的单位时间间隔; C com p ———将
统发电量过剩时, 富余电能将通过电解槽转化成氢 每 摩 尔 氢 气 压 缩 至 所 需 压 力 的 平 均 费 用;
气储存于储氢罐中, 当系统供电出现缺口时, 再通 P ELE , t ———第t 时 刻 下 电 解 槽 的 实 际 输 出 功 率;
过燃料电池转化为电能为系统供能。此外, 燃料电 η E , H ———电解过程中电量和氢气量的转换系数,
;
池的产热将通过余热回收装置进一步利用, 以提高 kWh / k g CRF l , i ———当设备寿命为l 、 折现率为i
n
系统的综合能源利用效率。通过耦合多种能源设 时的投资回收系数; C re , q ———第 n 年设备 q 的替
备, 一方面可以充分利用风光发电余能, 满足电热 换成本, 若不需要更换设备时为 0 。
负荷的同时提高能源利用效率, 另一方面也可以利 2.2 约束条件
用电网峰谷电价削峰填谷, 降低电网运行负荷的同 2.2.1 设备特性方程

时也带来一定经济效益。 风力发电系统的功率输出特性 PWT 由风机额
定功率 W WT 和风速v 共同决定, 其表达式 [ 12-13 ] :