Page 18 - 电力与能源2022年第二期

1 1 8 沈主浮, 等: 风光氢综合能源系统设计及运行集成优化

集成优化已有相关研究报道。如文献[ 10 ] 以系统 峰填谷, 降低电网运行负荷的同时也带来一定经
设备投资最小化为目标, 构建了风电 - 氢储能与煤 济效益。
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[ 11 ] 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 [ 12 ] 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
料电池和电解槽的容量进行了最优配置。可以看
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展集
图 1 风光氢综合能源系统结构示意图
成优化研究, 对完整风光氢综合能源系统的设计
与运行集成优化还较少, 也缺乏对不同应用场景 2 数学模型
下系统最优容量配置方案的分析比较。
2.1 目标函数
鉴于此, 本文以全生命周期内系统总成本最
本文综合考虑风光氢综合能 源 系 统 投 资 成
小化为目标, 结合风力发电、 光伏发电、 电解水制
本、 年度运行成本和因设备折旧而更换设备的成
氢、 储氢、 燃料电池等设备的特性方程, 构建风光氢
本, 以 系 统 全 生 命 周 期 下 的 成 本 净 现 值 ( Net
综合能源系统的设计及运行集成优化模型, 可以获
PresentValue , 简 称 NPV ) 最 小 化 为 优 化 目 标。
得系统各设备的最优容量配置方案及典型运行策
其中, 系统年度运行成本包括从电网购电成本、 设
略。此外, 基于所提模型, 本文系统比较不同风光
备操作成本和电解储氢过程中氢气压缩的成本。
资源及用能负荷特性下系统设计以与运行方案的
净现值 NPV 的具体表达式如下:
差异。
NPV= ∑ W q C inv , q +
1 风光氢综合能源系统 q
∑ W q C o p t , q + ∑ Pbu y , t C bu y , tΔt+C com p ∑ PELE , tΔt /
η E , H
典型的风光氢综合能源系统 由 光 伏 发 电 系 q t q +
CRF l , i
统、 风力发电系统、 电解槽、 储氢罐、 燃料电池及其 n
W q C re , q ( 1 )
他辅助设备组成, 其结构示意图如图 1 所示。其 ∑ ( 1+ i )
n
q , n
中, 光伏发电系统和风力发电系统组成可再生能 i ( 1+ i )
l
CRF l , i = ( 2 )
l
源发电系统, 以并网不上网模式运行, 产生的电能 ( 1+ i ) -1
一部分用于满足电负荷需求, 另一部分通过锅炉 式中 下标 q ———风力发电系统( WT )、 光伏发电
等电 / 热转换装置满足热负荷需求。当可再生能 系统( PV )、 电解槽( ELE )、 储氢罐( H ) 和燃料电
源发电系统发电量不足时, 将采取从电网卖电的 池( FC ) 等设备; w q 和C bu y , t ———设备 q 的额定容
方式进行补充; 当系统发电量过剩时, 富余电能将 量和单位投资成本; C o p t , q ———设备 q 的单位运行
通过电解槽转化成氢气储存于储氢罐中, 当系统 成本; P bu y , t 和C bu y , t ———第t时刻下的从电网购电
供电出现缺口时, 再通过燃料电池转化为电能为 的功率 和 价 格; Δt ———运 行 调 度 的 单 位 时 间 间
系统供能。此外, 燃料电池的产热将通过余热回 隔; C com p ———将每摩尔氢气压缩至所需压力的平均
收装置进一步利用, 以提高系统的综合能源利用 费用; P ELE , t ———第t 时刻下电解槽的实际输出功

效率。 率; , H ———电解 过 程 中 电 量 和 氢 气 量 的 转 换 系
η E
通过耦合多种能源设备, 一方面可以充分利 数, 单位为 kWh · k g -1 ; CRF l , i ———当设备寿命为
n
用风光发电余能, 满足电热负荷的同时提高能源 l 、 折现率为i时的投资回收系数; C re , q ———第n 年
利用效率, 另一方面也可以利用电网峰谷电价削 设备 q 的替换成本, 若不需要更换设备时为0 。