在我国电力系统保供应、促消纳的前提下,煤电的支撑性、调节性作用使其在近期和未来较长时期内在我国能源结构体系中仍占主体地位.同时,随着新能源比例的不断增加,为确保煤电作为常规电源的可靠支撑,以及加强燃煤机组的清洁高效利用,迫切需要对煤电进行改造.国家能源局发布的《2023年能源工作指导意见》中指出提高能源系统调节能力,大力推进煤电机组节能降碳改造、灵活性改造、供热改造的“三改联动”.由此可见,构建含煤电低碳化改造的电热综合能源系统(integrated energy system, IES)是实现多能协同碳减排的有效途径,利用集成碳捕集技术的常规电源和低碳能源在IES中的协同优化运行,能够实现主动降低碳排放[1 ] .目前结合碳捕集的IES存在投资增加、捕集能力弱、灵活性调节能力差等缺陷,富氧燃烧技术在煤电低碳化改造的应用方面改善了上述问题,为IES的灵活性和低碳化带来突破,因此有必要针对富氧燃烧技术与IES结合的联调开展研究,以提升系统灵活性和降低碳排放.
富氧燃烧技术基于现有煤电机组锅炉系统,引入氧气得到高浓度CO2 烟气参与循环,能够实现低成本CO2 封存[2 ] ,从而实现碳减排.文献[3 ]中阐述了富氧燃烧电厂的具体工作原理与运行结构,并针对其配套的空分制氧装置(air separation unit,ASU)与储氧罐(oxygen storage tank, OST)运行模式进行说明,其中ASU可以消耗电能将空气分离得到高纯度氧气存储在OST中.文献[4 ]中提出多种OST和ASU的配置模型和运行方式,揭示富氧燃烧机组所具备的调峰特性.文献[5 ]中展示了富氧燃烧机组的碳减排潜力.文献[6 ]中将富氧燃烧技术引入到电气热综合能源系统中,并针对低碳性和经济性进行分析.上述研究在富氧燃烧机组运行工况工艺优化与改造方法上已经取得一定成果,但是针对富氧燃烧机组参与IES优化调度的研究只考虑单纯的碳排放环节,而未考虑富氧燃烧机组设备耦合为系统提升灵活性的能力.
基于富氧燃烧技术的燃煤机组在低碳和灵活性转型方面具有较多优势,除了实现“近零”碳排放[7 ] 外,富氧燃烧机组还具备灵活、快速变负荷的能力[8 ] ,可以通过调节ASU和OST的供氧量来适应负荷的快速变化,使得富氧燃烧机组负荷调节范围最低可以达到额定负荷的30%,变负荷速率高于3%~5%/min[9 ] .通过ASU和OST协同优化,富氧燃烧机组具备一定灵活调节能力,与IES耦合后能够为系统提供灵活性.
综上,如何利用富氧燃烧技术解决燃煤机组灵活低碳与多能协同运行成为目前亟需解决的问题.为此,基于富氧燃烧机组特性,构建含富氧燃烧机组的综合能源系统(oxy-fuel combustion IES,Oxy-IES)模型,建立适用于Oxy-IES的多能灵活性约束模型,提出基于灵活性约束Oxy-IES日前-日内两阶段调度策略,通过算例分析验证所提模型和策略的有效性.
1 Oxy-IES模型构建
阐述富氧燃烧机组的基本原理和设备运行情况,基于富氧燃烧机组特性提出Oxy-IES的结构并且构建其数学模型.
1.1 富氧燃烧机组
富氧燃烧机组用近乎纯氧代替空气燃煤,从含有高纯度CO2 和水蒸气的烟气中将CO2 经脱水和低温净化工艺处理后捕集封存[10 12] .通过调节碳捕集设备、ASU和OST,将CO2 捕获和氧气能储存联系起来,一定程度上降低日运行成本[13 -14 ] ,从而实现碳减排和降低成本.ASU消耗电能制氧实现氧气能与电能之间的转换,在系统优化运行时提供灵活性.富氧燃烧机组的ASU存在峰值和非峰值(peak and off-peak, POP)运行工况[15 ] ,机组在负荷非峰值时段存储氧气能,在负荷峰值时段维持高碳捕集量并获得更广的调峰深度,富氧燃烧机组调峰能力如图1 所示.
图1
图1
富氧燃烧机组调峰示意图
Fig.1
Features of peak regulation of oxy-fuel combustion
富氧燃烧机组的ASU和OST存在不同运行工况,OST在功率降低时段提供高浓度氧气满足低碳排放需求,而ASU则存在最低运行的功耗[6 ] .描述富氧燃烧机组功率分配和CO2 捕集的模型如下:
(1) $\left.\begin{array}{l}{P}_{G}\left(t\right)={P}_{GN}\left(t\right)+{P}_{GC}\left(t\right)\\ {P}_{GC}\left(t\right)={P}_{ASU}\left(t\right)+{P}_{CC}\left(t\right)\\ {P}_{CC}\left(t\right)=\alpha {Q}_{CC}\left(t\right)\\ {Q}_{G}\left(t\right)=\lambda {P}_{G}\left(t\right)\\ {Q}_{N}\left(t\right)={Q}_{G}\left(t\right)-{Q}_{CC}\left(t\right)\end{array}\right\}$
式中:P G (t )为富氧燃烧机组总出力;P GN (t )为富氧燃烧机组的净输出功率;P GC (t )为富氧燃烧改造设施的功耗;P ASU (t )为空分制氧设施的功耗;P CC (t )为碳捕集设施的功耗;Q CC (t )为碳捕集设施捕捉到的CO2 量;α 为捕捉CO2 的能耗系数;Q G (t )为机组的CO2 生成量;λ 为CO2 生成系数;Q N (t )为机组净CO2 排放量.
ASU转换的氧气能一部分供给机组实时运行耗氧,另一部分由OST存储起来.ASU和OST功耗和氧气量生成、转移模型表述如下:
(2) $\left.\begin{array}{l}{P}_{ASU}\left(t\right)=\beta {O}_{A}\left(t\right), {O}_{G}\left(t\right)=\chi {P}_{G}\left(t\right)\\ {L}_{OST}\left(t\right)={L}_{OST}(t-1)+{O}_{OSC}\left(t\right)-{O}_{OSD}\left(t\right)\\ {O}_{G}\left(t\right)={O}_{GC}\left(t\right)+{O}_{A,G}\left(t\right)\\ {O}_{A}\left(t\right)={O}_{A,OS}\left(t\right)+{O}_{A,G}\left(t\right)\\ {O}_{OSC}\left(t\right)={O}_{A,OS}\left(t\right), {O}_{OSD}\left(t\right)={O}_{GC}\left(t\right)\end{array}\right\}$
式中: O A (t )为ASU产生的氧气量;β 为氧气转换单耗;O G (t )为富氧燃烧机组所需的氧气量;χ 为耗氧气能系数;L OST (t )为OST存储的氧气量;O GC (t )为OST的氧气供给量;O OSC (t )、O OSD (t )分别为OST进、出氧气量;O A,OS (t )、O A,G (t )分别为ASU供给OST和机组的氧气量.
富氧燃烧机组通过ASU与OST配合在功率降低时段提供高浓度氧气满足碳捕集的要求,在功率升高时段为机组运行提供更广的调节范围满足快速变负荷的要求.高峰时段启停ASU会产生额外能量损失,激活ASU建立所需氧气纯度的时间过长且会产生额外成本[16 ] ,因此本文模型不考虑ASU和OST的停运状态.
1.2 Oxy-IES结构
集成了富氧燃烧机组的Oxy-IES结构如图2 所示,其中能量转换设备包含富氧燃烧机组、燃气轮机(gas turbine, GT)、燃气锅炉(gas boiler, GB)、电转气设备(power to gas,P2G);储能设备包含蓄电池储能(electric storage, ES)、储热系统(heat storage, HS);外部能源包含天然气网、电网、光伏(photovoltaic, PV)和风电机组(wind turbine generator, WTG);负荷包含电负荷、热负荷.
图2
图2
Oxy-IES结构
Fig.2
Structure of Oxy-IES
Oxy-IES中的富氧燃烧机组基于IES火电机组进行低碳灵活性改造,增设碳捕集压缩纯化设备、ASU和OST.与常规机组相比,富氧燃烧机组的特殊性和差异性在于大部分电能损耗主要集中于ASU和碳捕集设备,而其中ASU是为了得到高纯度氧气,碳捕集设备则捕集并封存CO2 .
1.3 Oxy-IES各设备数学模型
1.3.1 能量转换设备
IES的常规能量转换设备建模过程[17 -18 ] 如下所示.
(3) $\left.\begin{array}{l}{P}_{PH}\left(t\right)={P}_{GT}\left(t\right)+{H}_{GT}\left(t\right)\\ {P}_{GT}\left(t\right)={V}_{GT}\left(t\right){\lambda }_{gas}{\eta }_{GT,e}\\ {H}_{GT}\left(t\right)={V}_{GT}\left(t\right){\lambda }_{gas}{\eta }_{GT,h}\end{array}\right\}$
式中:P PH (t )、P GT (t )、H GT (t )分别为燃气轮机机组t 时段出力总功率、电和热功率;V GT (t )为燃气轮机机组t 时段消耗天然气量;λ gas 为天然气热值;η GT 为燃气轮机机组能量转换效率,下标e、h分别表示电能、热能.
当热负荷的需求大于燃气轮机机组所能提供的最大热负荷时,需要由燃气锅炉参与提供热负荷.燃气锅炉数学模型如下:
(4) H GB (t )=V GB (t )λ gas η GB
式中:H GB (t )为燃气锅炉t 时段热功率;V GB (t )为燃气锅炉t 时段消耗天然气量;η GB 为燃气锅炉热效率.
(2) 供气系统模型.电转气设备消纳弃风弃光的同时利用捕集到的高纯度CO2 ,模型如下:
(5) $\left.\begin{array}{l}{P}_{P2G}\left(t\right)={P}_{WA}\left(t\right)+{P}_{VA}\left(t\right)\\ {Q}_{P2G}\left(t\right)={\alpha }_{C{O}_{2}}{\eta }_{P2G}{P}_{P2G}\left(t\right)\\ {V}_{P2G}\left(t\right)=\frac{{\eta }_{P2G}{P}_{P2G}\left(t\right)}{{\lambda }_{gas}}\end{array}\right\}$
式中:P P2G (t ) 为电转气设备t 时段总出力,即转换的弃风弃光量;P WA (t )、P VA (t )分别为t 时段弃风、弃光量;Q P2G (t )为电转气设备转换所需的CO2 总量;V P2G (t )为转换所得气能,其转换效率为η P2G ;${\alpha }_{C{O}_{2}}$ 2 耗量.
1.3.2 储能设备
Oxy-IES中的储能设备包括蓄电池储能、储热系统.储热实现电负荷和热负荷之间的互补,主要是向上灵活性.模型如下:
(6) $\left.\begin{array}{l}{S}_{ES}\left(t\right)={S}_{ES}(t-1)(1-{\alpha }_{ES})+\\ {\eta }_{ESC}{P}_{ESC}\left(t\right)\Delta t-\frac{{P}_{ESD}\left(t\right)\Delta t}{{\eta }_{ESD}}\\ {S}_{HS}\left(t\right)={S}_{HS}(t-1)(1-{\alpha }_{HS})+\\ {\eta }_{HSC}{H}_{HSC}\left(t\right)\Delta t-\frac{{H}_{HSD}\left(t\right)\Delta t}{{\eta }_{HSD}}\end{array}\right\}$
式中:S ES (t )、S HS (t )分别为储电和储热在t 时段末的能量,损耗率分别为α ES 、α HS ;P ESC (t )、P ESD (t )分别为储电的充、放电功率;H HSC (t )、H HSD (t )分别为储热的充、放电功率;η ESC 、η ESD 分别为储电充、放效率;η HSC 、η HSD 分别为储热的充、放效率;Δt 为时间间隔.
2 Oxy-IES多能灵活性约束模型
Oxy-IES模型包含富氧燃烧机组和IES多能设备,在不同时间尺度下其灵活性供给与需求不同[19 -20 ] .建立Oxy-IES多能灵活性供需模型,利用矩阵揭示富氧燃烧机组和IES多能设备灵活性供需关系,提出适用于Oxy-IES的多能灵活性约束.
2.1 Oxy-IES多能灵活性供需模型
为了满足日内调度的灵活性需求,需要在日前调度中留出一定的多能设备调节裕量来应对日内短时间尺度的需求变化.日前长时间尺度优化调度综合考虑多能设备的灵活性裕度,确保在调度计划中能够满足灵活性约束的要求,日前-日内调度的灵活性需求如下:
(7) $\left.\begin{array}{l}{F}_{lim}^{up-dem}\left(t\right)={\delta }_{t}{F}_{A}^{up-dem}\left(t\right)+{F}_{Oxy-IES}^{up-dem}\left(t\right)\\ {F}_{lim}^{dn-dem}\left(t\right)={\delta }_{t}{F}_{A}^{dn-dem}\left(t\right)+{F}_{Oxy-IES}^{dn-dem}\left(t\right)\end{array}\right\}$
式中:${F}_{lim}^{up-dem}$ ( t )、${F}_{lim}^{dn-dem}$ ( t )分别为t 时段的上调和下调灵活性需求限值;${F}_{Oxy-IES}^{up-dem}$ ( t )、${F}_{Oxy-IES}^{dn-dem}$ ( t )分别为系统在t 时段的上调和下调灵活性需求;δt 为日内短时间尺度与日前小时级尺度的比值,为时间常数;${F}_{A}^{·-dem}$ ( t )为t 时段的灵活性需求裕度,· 代表上调(up)或下调(dn),下文中*代表供给(sup)或需求(dem).
Oxy-IES的多能灵活性由电、气、热和氧气能的灵活性组成,构建Oxy-IES灵活性约束模型,在调度t 时段Oxy-IES供给的上调、下调灵活性模型分别为
(8) $\left.\begin{array}{l}{F}_{Oxy-IES}^{up-sup}\left(t\right)=\left[{F}_{elec}^{up-sup} {F}_{gas}^{up-sup}{F}_{heat}^{up-sup}{F}_{oxy}^{up-sup}\right]\\ {F}_{Oxy-IES}^{dn-sup}\left(t\right)=\left[{F}_{elec}^{dn-sup}{F}_{gas}^{dn-sup}{F}_{heat}^{dn-sup}{F}_{oxy}^{dn-sup}\right]\end{array}\right\}$
式中:${F}_{elec}^{·-sup}$ ${F}_{gas}^{·-sup}$ ${F}_{heat}^{·-sup}$ ${F}_{oxy}^{·-sup}$ t 时段供给的上调和下调灵活性供给模型.Oxy-IES的灵活性上调、下调需求模型同理,不再赘述.
2.2 Oxy-IES多能灵活性约束模型
根据Oxy-IES多能灵活性供需约束,设置波动系数[21 ] 利用预测值调整风电、光伏及负荷功率,以最大预测误差的形式体现其波动性.风电、光伏的灵活性上调、下调供给能力如下:
(9) $\left.\begin{array}{l}{F}_{W}^{up-sup}\left(t\right)={\delta }_{W}max\left\{{P}_{W}\right(t)-{P}_{W}(t-1), \left.0\right\}\\ {F}_{W}^{dn-sup}\left(t\right)={\delta }_{W}max\{0, {P}_{W}(t-1)-{P}_{W}(t\left)\right\}\end{array}\right\}$
式中: ${F}_{W}^{·-sup}$ ( t )为t 时段风电能够提供的上调、下调供给;P W (t )为t 时段风电的出力功率; δ W 为风电的波动系数.光伏(V)上调、下调供给同理,不再赘述.
(10) $\left.\begin{array}{l}{F}_{el}^{up-dem}\left(t\right)=\\ max\left\{\right(1+{\delta }_{el}\left){P}_{el}\right(t)-{P}_{el}(t-1), \left.0\right\}\\ {F}_{el}^{dn-dem}\left(t\right)=\\ max\{0, (1-{\delta }_{el}\left){P}_{el}\right(t-1)-{P}_{el}(t\left)\right\}\end{array}\right\}$
式中:${F}_{el}^{·-dem}$ ( t )为t 时段电力负荷所能够产生的上调、下调需求;δ el 为电负荷的波动系数;P el (t )为t 时段电力负荷.热负荷上调、下调需求同理,不再赘述.
富氧燃烧机组在电能侧供给灵活性的同时会产生氧气灵活性需求,属于电能和氧气能之间的能量转换设备,富氧燃烧机组的灵活性供需如下:
(11) ${F}_{com}^{·-*}$(t )=\left[\begin{array}{llll}{F}_{com,e}^{·-*}\left(t\right)& 0& 0& {F}_{com,oxy}^{·-*}\left(t\right)\end{array}\right]$
式中:${F}_{com}^{·-*}$ ( t )为t 时刻富氧燃烧机组(com)的灵活性上调、下调需求或供给;oxy表示氧气;${P}_{G}^{max}$ ${P}_{G}^{min}$ P G 为机组出力爬坡速率;ΔT 为机组爬坡时段.ASU产生电能需求和提供氧气供给.OST进氧供给氧气上调灵活性,出氧供给氧气下调灵活性.富氧燃烧机组中ASU及OST的灵活性供需如下:
(12) $\left.\begin{array}{l}{F}_{com,e}^{up-dem}\left(t\right)=max\left\{{P}_{ASU}\right(t)-{P}_{ASU}(t-1), \left.0\right\}\\ {F}_{com,e}^{dn-dem}\left(t\right)=max\{0, {P}_{ASU}(t-1)-{P}_{ASU}(t\left)\right\}\\ {F}_{com,oxy}^{up-sup}\left(t\right)=\\ \frac{1}{\beta }min\{{P}_{ASU}^{max}-{P}_{ASU}(t-1), \Delta {P}_{ASU}\Delta T\}\\ {F}_{com,oxy}^{dn-sup}\left(t\right)=\frac{1}{\beta }\times \\ min\left\{\Delta \right.{P}_{ASU}\Delta T, {P}_{ASU}(t-1)-{\lambda }_{ASU}{P}_{ASU}^{max}\}\\ {F}_{OST}^{up-sup}\left(t\right)=min\{{L}_{OST}^{max}-{L}_{OST}(t-1),{O}_{OSC}^{max}\Delta T\}\\ {F}_{OST}^{dn-sup}\left(t\right)=min\{{O}_{OSD}^{max}\Delta T, {L}_{OST}(t-1)-{L}_{OST}^{min}\}\end{array}\right\}$
式中:ΔP ASU 为ASU设备变负荷能力爬坡速率;${P}_{ASU}^{max}$ λ ASU 为ASU最低出力运行系数; L OST (t -1)为t -1时段OST存储氧气量,${L}_{OST}^{max}$ ${L}_{OST}^{min}$ ${O}_{OSC}^{max}$ ${O}_{OSD}^{max}$
其余储能设备、能量转换设备灵活性推导过程见附录A式(A1)~(A4).由储能设备、能量转换设备、负荷、风电、光伏及购电购气所组成的Oxy-IES灵活性矩阵如下:
R con =$\left[\begin{array}{llll}{F}_{com}^{·-*}\left(t\right)& {F}_{P2G}^{·-*}\left(t\right)& {F}_{GB}^{·-*}\left(t\right)& {F}_{GT}^{·-*}\left(t\right)\end{array}\right]$
R load =$\left[\begin{array}{llll}{F}_{el}^{·-dem}\left(t\right)& 0& {F}_{hl}^{·-dem}\left(t\right)& 0\end{array}\right]$
R der =$\left[\begin{array}{llll}{F}_{e,buy}^{·-sup}\left(t\right)& {F}_{W}^{·-sup}\left(t\right)& {F}_{V}^{·-sup}\left(t\right)& {F}_{g,buy}^{·-sup}\left(t\right)\end{array}\right]$
R s =$\left[\begin{array}{llll}{F}_{ES}^{·-sup}\left(t\right)& 0& {F}_{HS}^{·-sup}\left(t\right)& {F}_{OST}^{·-sup}\left(t\right)\end{array}\right]$
${F}_{Oxy-IES}^{·-dem}$ ( t )=$\left[\begin{array}{llll}1& 1& 0& 0\\ 0& 0& 1& 1\\ 0& 0& 0& 0\\ 1& 0& 0& 0\end{array}\right]$ R con E 4 IT 4 +R load =Λ IT 4 +R load
${F}_{Oxy-IES}^{·-sup}$ ( t )=$\left[\begin{array}{llll}1& 0& 0& 1\\ 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 1& 1\\ 1& 0& 0& 0\end{array}\right]$ R con E 4 IT 4 +$\left[\begin{array}{llll}1& 1& 1& 0\\ 0& 0& 0& 1\\ 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$ R der +R s
式中:R con 、R load 、R der 、R s 分别为能量转换设备、负荷、外部能源和储能的灵活性矩阵;${F}_{hl}^{·-dem}$ ( t )为t 时段热能负荷所能够产生的上调、下调需求;${F}_{e,buy}^{·-sup}$ ( t )为t 时段购电所产生的上调、下调供给;${F}_{g,buy}^{·-sup}$ ( t )为t 时段购气所产生的上调、下调供给;E 4 为四阶单位矩阵;I 4 为值为1的四阶行向量;Λ 为灵活性矩阵与四阶单位矩阵相乘所得的对角矩阵.
基于上述模型,本文所采用的灵活性约束是在调度时刻内Oxy-IES计及裕量下运行灵活性供给能力不低于灵活性需求,即
(13) $\left.\begin{array}{l}{F}_{Oxy-IES}^{up-sup}\left(t\right)\ge {F}_{lim}^{up-dem}\left(t\right)\\ {F}_{Oxy-IES}^{dn-sup}\left(t\right)\ge {F}_{lim}^{dn-dem}\left(t\right)\end{array}\right\}$
通过构建多能上调、下调和需求、供给灵活性矩阵得到了灵活性供需约束,在Oxy-IES日前-日内时间尺度优化调度策略中考虑了不同能量形式的灵活性耦合关系.
3 Oxy-IES日前-日内两阶段优化调度
基于Oxy-IES多能灵活性约束模型,以考虑碳交易的日运行成本最小为目标,提出日前-日内两阶段优化调度策略.日前以小时为尺度对Oxy-IES中设备进行调度得到日前工作计划;日内以日前多能设备出力计划为基础,基于多能设备在15 min时间尺度上的差异调整富氧燃烧机组状态和各设备出力,以实现Oxy-IES低碳、灵活、经济优化运行.
3.1 Oxy-IES两阶段优化调度策略
针对Oxy-IES中不同能源设备响应时间尺度的差异,在日前调度采用相同的时间尺度来处理各种能源,而在日内阶段为协调不同设备响应速度,调节IES设备和更快速的富氧燃烧机组出力,所建立的Oxy-IES日前-日内滚动优化策略如图3 所示.
图3
图3
两阶段优化策略流程图
Fig.3
Flow chart of multi-time-scale optimization strategy
在短时间尺度上富氧燃烧机组运行状态可以快速转变,ASU和OST降低功率,机组由碳捕集状态转变为快速变负荷状态,以提高Oxy-IES的灵活性.
3.2 日前调度模型
日前优化调度以考虑碳交易的日运行成本最小为目标,目标函数如下:
(14) min f day-ahead =$\sum _{t=1}^{T}$f buy (t )+f P2G (t )+f CS (t )+f CHP,GB (t )+f DG (t )+f CF (t )-f CQ (t )
f buy (t )=${f}_{buy}^{C{O}_{2}}$ ( t )+${f}_{buy}^{e}$ ( t )
${f}_{buy}^{C{O}_{2}}$ ( t )=${k}_{buy}^{C{O}_{2}}$ Q P2G (t )-(Q CC (t )-Q CS (t ))]
${f}_{buy}^{e}$ ( t )=${k}_{buy}^{e}$ P e,buy (t )
f CHP,GB (t )=${k}_{buy}^{C{H}_{4}}$ ( V CHP (t )+V GB (t )-V P2G (t ))
f CF (t )=a CF +b CF P G (t )+c CF (P G (t ))2
f CQ (t )=k CQ (γ CQ P G (t )-Q N (t ))
式中:f day-ahead 为Oxy-IES日前调度目标函数,代表Oxy-IES运行成本;f buy (t )、f P2G (t )、f CS (t )、f CHP,GB (t )、f DG (t )、f CF (t )、f CQ (t )分别为t 时刻上下级购能、P2G设备、碳封存、耦合设备、分布式发电、碳捕集电厂、碳交易的成本函数;${k}_{buy}^{C{O}_{2}}$ 2 成本系数;${k}_{buy}^{e}$ P e,buy (t )为购电量;k P2G 为P2G设备运行成本系数;k CS 为碳封存成本系数;${k}_{buy}^{C{H}_{4}}$ k W 、k V 分别为风电光伏的单位维护成本系数;V CHP (t )为t 时段热电联产设备消耗天然气量;a CF 、b CF 、c CF 为燃料成本系数;k CQ 为碳交易价格;γ CQ 为单位电量的碳排放基准额.
IES中设备运行约束为常规约束,不再赘述,耦合设备包含燃气轮机、燃气锅炉、电转气设备,储能设备包含电储能和热储能.耦合、储能设备约束见附录A式(A5)和式(A6);IES电热平衡约束见附录A式(A7)和式(A8);多能灵活性约束为Oxy-IES灵活性约束模型.富氧燃烧机组运行约束包含机组出力及碳捕集约束和ASU、OST约束,约束条件如下:
(15) $\left.\begin{array}{l}{P}_{G}^{min}\le {P}_{G}\left(t\right)\le {P}_{G}^{max}\\ -\Delta {P}_{G}\le {P}_{G}(t+1)-{P}_{G}\left(t\right)\le \Delta {P}_{G}\\ {Q}_{CC}\left(t\right)={\lambda }_{CC}{Q}_{G}\left(t\right),0\le {\lambda }_{CC}\le {\lambda }_{CC}^{max}\end{array}\right\}$
式中:λ CC 为CO2 捕集系数,${\lambda }_{CC}^{max}$
(16) $\left.\begin{array}{l}{\lambda }_{ASU}{P}_{ASU}^{max}\le {P}_{ASU}\left(t\right)\le {P}_{ASU}^{max}\\ -\Delta {P}_{ASU}\le {P}_{ASU}(t+1)-{P}_{ASU}\left(t\right)\le \Delta {P}_{ASU}\end{array}\right\}$
(17) $\left.\begin{array}{l}{L}_{OST}^{min}\le {L}_{OST}\left(t\right)\le {L}_{OST}^{max}\\ 0\le {O}_{OSC}\left(t\right)\le {O}_{OSC}^{max}, {O}_{OSC}^{max}=\frac{{P}_{ASU}^{max}}{\beta }\\ 0\le {O}_{OSD}\left(t\right)\le {O}_{OSD}^{max}\end{array}\right\}$
3.3 日内滚动优化模型
基于日前调度工作计划,滚动优化日内各设备出力,其中富氧燃烧机组采用变负荷调节,ASU氧氮互换快速变负荷和氧氮互换的调节需要配置后备系统用于液氧的储存及汽化调节.ASU工况发生改变时,依据耗氧量实时优化,其投运容量跟随富氧燃烧机组出力变化,ASU快速变负荷及富氧燃烧机组状态改变约束如下:
(18) $\left.\begin{array}{l}-\Delta {P}_{ASU}\le {P}_{ASU}(t+1)-{P}_{ASU}\left(t\right)\le \\ \Delta {P}_{ASU}\\ {\lambda }_{ASU}{P}_{ASU}^{max}\le {P}_{ASU}\left(t\right)\le {P}_{ASU}^{max}\\ {O}_{OSC}^{max}=\frac{{P}_{ASU}^{max}}{\beta }, {\partial }_{t1}{P}_{G}^{max}<{P}_{G}\left(t\right)\le {P}_{G}^{max}\\ 0\le {O}_{OSC}\left(t\right)\le {O}_{OSC}^{max}\\ {\partial }_{a}{\lambda }_{ASU}{P}_{ASU}^{max}\le {P}_{ASU}\left(t\right)\le {\partial }_{a}{P}_{ASU}^{max}\\ {O}_{OSC}^{max}=\frac{{\partial }_{a}{P}_{ASU}^{max}}{\beta }\\ {\partial }_{t2}{P}_{G}^{max}\le {P}_{G}\left(t\right)\le {\partial }_{t1}{P}_{G}^{max}\end{array}\right\}$
式中:∂t1 、∂t2 为富氧燃烧机组出力水平系数,机组的出力变化低于某一水平时运行单套或部分ASU;∂a 为ASU运行出力水平系数,通过空压机并联实现ASU低负荷运行,通过氧氮互换实现短时间尺度内氧气负荷调节速率提升,释放机组灵活性调节能力.
4 算例分析
4.1 算例概述与场景选取
Oxy-IES结构如图2 所示,各设备的参数信息详见附录B;电、热负荷日前和日内预测值,风电、光伏的日前和日内预测出力数据分别见附录图B1(c)和B1(d),预测误差见附录B;能量市场中采取波动的电网分时电价详见附录图B2,能量市场中天然气价格为0.432美元/m3 .基于 MATLAB 平台与YALMIP工具箱构建Oxy-IES的日前-日内两阶段优化调度模型,采用CPLEX求解器进行求解.由于富氧燃烧机组在IES中实现电-氧联调与快速变负荷,其源侧灵活性调节能力远大于管存特性、电网重构等网络自身的灵活性调节能力[2 ] ,所以未考虑网络约束对于Oxy-IES灵活性的影响.
对比分析3种场景的Oxy-IES优化调度结果:场景1,包含常规碳捕集机组的IES模型;场景2,不考虑灵活性约束模型的Oxy-IES;场景3,考虑灵活性约束模型的Oxy-IES.
4.2 日前调度结果分析
4.2.1 碳排放量与机组出力对比分析
在不同场景下日前调度运行成本及碳排放量如表1 所示.相较于场景1,场景2的总运行成本下降 16082 美元,降幅为2.6%,碳排放量降幅为34.16%.结果表明,富氧燃烧机组的引入对于IES经济性和低碳性方面都有所提升.由表可见,场景3引入灵活性约束后Oxy-IES成本上升,说明场景1和场景2存在灵活性供给不足的情况.为了满足灵活性约束,Oxy-IES利用储能和外购能源供给灵活性导致成本上升.场景1、2的CO2 排放量和火电机组出力如图4 所示.
图4
图4
场景1、2中CO2 排放量和火电机组出力
Fig.4
Emissions of CO2 and output of combustion in Scenarios 1 and 2
图4 表明负荷低谷时段场景2净出力水平低于场景1,富氧燃烧机组中ASU在该时段下完成制氧储存并实现电能和氧气能之间的转换.9:00后负荷高峰时段ASU降低制氧功率,富氧燃烧机组完成出力攀升.场景2相比于场景1,富氧燃烧机组在负荷低谷时段输出电能制氧净出力降低,高峰时段降低ASU出力应对负荷增大,削峰填谷效果更加明显.并且在1:00-7:00时段富氧燃烧机组可以做到“近零”排放,将产生的CO2 近乎完全捕获,大幅降低碳排放量.上述结果体现富氧燃烧机组更好的调峰能力和碳捕集效果.
4.2.2 Oxy-IES多能联调分析
富氧燃烧机组在维持碳捕集水平的同时调节ASU和OST生成并存储氧气能,基于灵活性约束实现电能与氧气能转换.Oxy-IES基于富氧燃烧机组和IES设备间多能互补特性维持负荷平衡的同时,优化系统整体运行成本.场景2下电负荷机组出力如图5 所示,满足氧气能平衡的ASU和OST供氧量、氧气量及富氧燃烧机组耗氧量如图6 所示,热负荷机组出力见附录图B3.
图5
图5
场景2电负荷机组出力
Fig.5
Output of electric units in Scenario 2
图6
图6
场景2氧气能平衡
Fig.6
Output of oxygen units in Scenario 2
由图6 可知,1:00—7:00间ASU和OST保持全功率运转,9:00—15:00 间负荷高峰时段ASU降低制氧功率,同时OST提高供氧气量,维持富氧燃烧机组的耗氧量和碳捕集能力,实现电-氧联调.附录图B3中场景2储热罐在 1:00 时刻放热,减少燃气轮机机组出力,在19:00—20:00 期间储热,让燃气轮机机组增发并减少成本较高的火电机组出力.综上,Oxy-IES多能联调特性实现电-氧联调的同时,配合储热将高峰时段成本较高的火电出力转移,从而提升了Oxy-IES的经济性.
4.3 Oxy-IES灵活性供需分析
场景2和场景3中Oxy-IES电能灵活性缺额及供需关系如图7 所示,图7(a) 中在 3:00—4:00、6:00—10:00、18:00—19:00 时间段内,电能上调需求大于电能上调供给,电能上调灵活性出现缺额.同样,图7(b) 在 5:00—6:00、11:00—12:00、15:00—16:00 时间段内,电能下调需求大于电能下调供给,电能下调灵活性出现缺额.
图7
图7
场景2、3的Oxy-IES电能灵活性缺额及供需关系
Fig.7
Deficit and supply-demand relationship of Oxy-IES power flexibility in Scenarios 2 and 3
图7(c) 和7(d) 中Oxy-IES引入多能灵活性约束调整IES出力,以 6:00—10:00 为例,在电能灵活性缺额的情况下,风、光上调灵活性供给较小.Oxy-IES日前调整储能,日内优化富氧燃烧机组出力应对灵活性不足.同时Oxy-IES利用多能耦合特性优化转换设备在特定时段的出力,场景3相比场景2,燃气轮机机组通过在长时间段维持稳定出力减少气能灵活性需求,如附录图B3所示.
4.4 日内调度结果分析
日内基于购电和ASU运行状态滚动优化以平抑功率波动,场景3下日前和日内阶段富氧燃烧机组出力对比如图8 所示,日内电负荷机组出力见附录图B4.
图8
图8
场景3日前和日内阶段富氧燃烧机组出力对比
Fig.8
Operation status of oxy-fuel combustion in Scenario 3 in dayahead-intraday phase
场景3中在功率波动较大的时间段内,通过调整ASU和OST运行工况改变富氧燃烧机组出力.为进一步探究所提方法对平抑功率波动的效果,进行基于DA-P(day ahead programming strategy) 策略[22 ] 的场景对比分析.由于DA-P 策略仅以外购能源的形式平抑由预测误差导致的功率波动,而不修正各IES内耦合设备调度计划,所以引入偏差惩罚成本突出与日前调度计划偏差的影响.所提两阶段调度策略与DA-P 策略的运行成本、偏差成本和外购功率对比结果如表2 所示.由表可知,与DA-P 策略相比,所提策略减少外购功率216.95 MW,增加偏差成本 2114 美元,最终使得运行成本减少 14109 美元.尽管日内滚动优化导致的偏差惩罚成本大于DA-P 策略,但所提策略通过优化富氧燃烧机组和IES设备出力减少了外购能源带来的额外成本,总运行成本相较于DA-P 策略有所降低.
5 结论
本文构建了Oxy-IES模型,考虑富氧燃烧机组的快速变负荷能力和碳减排能力,提出Oxy-IES灵活性约束模型及两阶段的优化调度策略,得到如下结论:
(1) 所构建的Oxy-IES模型集成了富氧燃烧机组,通过增设碳捕集压缩纯化设备、ASU和OST实现了电-氧联调与快速变负荷,提升了系统碳减排和灵活性调节能力.
(2) 提出适用于Oxy-IES的多能灵活性约束,在日前调度计划中调动Oxy-IES中多种设备来弥补系统灵活性缺额,通过氧气能与电能联调实现高峰和低谷时的负荷转移,充分发挥Oxy-IES的多能联调特性和灵活性调节潜力.
(3) 在日内滚动优化中修正Oxy-IES中各设备出力,通过调整ASU和OST运行工况改变富氧燃烧机组出力,平抑由预测误差带来的功率波动,减少外购能源,降低运行成本,有效提升系统灵活性.
附录见本刊网络版(xuebao.sjtu.edu.cn/CN/10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.487 )
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Oxy-fuel technology has strong economic and technical advantages in CO<sub>2</sub> capture during the combustion process. Oxy-fuel combustion in circulating fluidized bed (Oxy-CFBC) combines the advantages of both the oxy-fuel technology and the circulating fluidized bed combustion, such as wide fuel adaptability, and excellent CO<sub>2</sub> enrichment in the flue gas which is easy to achieve CO<sub>2</sub> capture and storage. This paper reviewed the published literatures on the key aspects of Oxy-CFBC, including unit scale, hydrodynamics, combustion characteristics, pollutant formation and control, fuels, optimization of Oxy-CFBC power plants, the new generation of Oxy-CFBC technology, patent analysis, and discussed the challenges and interests for future in China.<br>
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... 在我国电力系统保供应、促消纳的前提下,煤电的支撑性、调节性作用使其在近期和未来较长时期内在我国能源结构体系中仍占主体地位.同时,随着新能源比例的不断增加,为确保煤电作为常规电源的可靠支撑,以及加强燃煤机组的清洁高效利用,迫切需要对煤电进行改造.国家能源局发布的《2023年能源工作指导意见》中指出提高能源系统调节能力,大力推进煤电机组节能降碳改造、灵活性改造、供热改造的“三改联动”.由此可见,构建含煤电低碳化改造的电热综合能源系统(integrated energy system, IES)是实现多能协同碳减排的有效途径,利用集成碳捕集技术的常规电源和低碳能源在IES中的协同优化运行,能够实现主动降低碳排放[1 ] .目前结合碳捕集的IES存在投资增加、捕集能力弱、灵活性调节能力差等缺陷,富氧燃烧技术在煤电低碳化改造的应用方面改善了上述问题,为IES的灵活性和低碳化带来突破,因此有必要针对富氧燃烧技术与IES结合的联调开展研究,以提升系统灵活性和降低碳排放. ...
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富氧燃烧循环流化床锅炉烟气动态特性与运行经济性分析
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... 富氧燃烧技术基于现有煤电机组锅炉系统,引入氧气得到高浓度CO2 烟气参与循环,能够实现低成本CO2 封存[2 ] ,从而实现碳减排.文献[3 ]中阐述了富氧燃烧电厂的具体工作原理与运行结构,并针对其配套的空分制氧装置(air separation unit,ASU)与储氧罐(oxygen storage tank, OST)运行模式进行说明,其中ASU可以消耗电能将空气分离得到高纯度氧气存储在OST中.文献[4 ]中提出多种OST和ASU的配置模型和运行方式,揭示富氧燃烧机组所具备的调峰特性.文献[5 ]中展示了富氧燃烧机组的碳减排潜力.文献[6 ]中将富氧燃烧技术引入到电气热综合能源系统中,并针对低碳性和经济性进行分析.上述研究在富氧燃烧机组运行工况工艺优化与改造方法上已经取得一定成果,但是针对富氧燃烧机组参与IES优化调度的研究只考虑单纯的碳排放环节,而未考虑富氧燃烧机组设备耦合为系统提升灵活性的能力. ...
... Oxy-IES结构如图2 所示,各设备的参数信息详见附录B;电、热负荷日前和日内预测值,风电、光伏的日前和日内预测出力数据分别见附录图B1(c)和B1(d),预测误差见附录B;能量市场中采取波动的电网分时电价详见附录图B2,能量市场中天然气价格为0.432美元/m3 .基于 MATLAB 平台与YALMIP工具箱构建Oxy-IES的日前-日内两阶段优化调度模型,采用CPLEX求解器进行求解.由于富氧燃烧机组在IES中实现电-氧联调与快速变负荷,其源侧灵活性调节能力远大于管存特性、电网重构等网络自身的灵活性调节能力[2 ] ,所以未考虑网络约束对于Oxy-IES灵活性的影响. ...
Flue gas dynamic characteristics and operation economic analysis of oxy-fuel combustion circulating fluidized bed boiler
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... Oxy-IES结构如图2 所示,各设备的参数信息详见附录B;电、热负荷日前和日内预测值,风电、光伏的日前和日内预测出力数据分别见附录图B1(c)和B1(d),预测误差见附录B;能量市场中采取波动的电网分时电价详见附录图B2,能量市场中天然气价格为0.432美元/m3 .基于 MATLAB 平台与YALMIP工具箱构建Oxy-IES的日前-日内两阶段优化调度模型,采用CPLEX求解器进行求解.由于富氧燃烧机组在IES中实现电-氧联调与快速变负荷,其源侧灵活性调节能力远大于管存特性、电网重构等网络自身的灵活性调节能力[2 ] ,所以未考虑网络约束对于Oxy-IES灵活性的影响. ...
循环流化床锅炉富氧燃烧与CO2 捕集发电机组运行能耗影响因素分析
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2022
... 富氧燃烧技术基于现有煤电机组锅炉系统,引入氧气得到高浓度CO2 烟气参与循环,能够实现低成本CO2 封存[2 ] ,从而实现碳减排.文献[3 ]中阐述了富氧燃烧电厂的具体工作原理与运行结构,并针对其配套的空分制氧装置(air separation unit,ASU)与储氧罐(oxygen storage tank, OST)运行模式进行说明,其中ASU可以消耗电能将空气分离得到高纯度氧气存储在OST中.文献[4 ]中提出多种OST和ASU的配置模型和运行方式,揭示富氧燃烧机组所具备的调峰特性.文献[5 ]中展示了富氧燃烧机组的碳减排潜力.文献[6 ]中将富氧燃烧技术引入到电气热综合能源系统中,并针对低碳性和经济性进行分析.上述研究在富氧燃烧机组运行工况工艺优化与改造方法上已经取得一定成果,但是针对富氧燃烧机组参与IES优化调度的研究只考虑单纯的碳排放环节,而未考虑富氧燃烧机组设备耦合为系统提升灵活性的能力. ...
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2022
... 富氧燃烧技术基于现有煤电机组锅炉系统,引入氧气得到高浓度CO2 烟气参与循环,能够实现低成本CO2 封存[2 ] ,从而实现碳减排.文献[3 ]中阐述了富氧燃烧电厂的具体工作原理与运行结构,并针对其配套的空分制氧装置(air separation unit,ASU)与储氧罐(oxygen storage tank, OST)运行模式进行说明,其中ASU可以消耗电能将空气分离得到高纯度氧气存储在OST中.文献[4 ]中提出多种OST和ASU的配置模型和运行方式,揭示富氧燃烧机组所具备的调峰特性.文献[5 ]中展示了富氧燃烧机组的碳减排潜力.文献[6 ]中将富氧燃烧技术引入到电气热综合能源系统中,并针对低碳性和经济性进行分析.上述研究在富氧燃烧机组运行工况工艺优化与改造方法上已经取得一定成果,但是针对富氧燃烧机组参与IES优化调度的研究只考虑单纯的碳排放环节,而未考虑富氧燃烧机组设备耦合为系统提升灵活性的能力. ...
利用风电制氧的富氧燃煤电厂低碳能源系统容量优化配置
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2023
... 富氧燃烧技术基于现有煤电机组锅炉系统,引入氧气得到高浓度CO2 烟气参与循环,能够实现低成本CO2 封存[2 ] ,从而实现碳减排.文献[3 ]中阐述了富氧燃烧电厂的具体工作原理与运行结构,并针对其配套的空分制氧装置(air separation unit,ASU)与储氧罐(oxygen storage tank, OST)运行模式进行说明,其中ASU可以消耗电能将空气分离得到高纯度氧气存储在OST中.文献[4 ]中提出多种OST和ASU的配置模型和运行方式,揭示富氧燃烧机组所具备的调峰特性.文献[5 ]中展示了富氧燃烧机组的碳减排潜力.文献[6 ]中将富氧燃烧技术引入到电气热综合能源系统中,并针对低碳性和经济性进行分析.上述研究在富氧燃烧机组运行工况工艺优化与改造方法上已经取得一定成果,但是针对富氧燃烧机组参与IES优化调度的研究只考虑单纯的碳排放环节,而未考虑富氧燃烧机组设备耦合为系统提升灵活性的能力. ...
Optimal capacity configuration of a low carbon energy system of oxygen-enriched coal-fired power plant using wind power to produce oxygen
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2023
... 富氧燃烧技术基于现有煤电机组锅炉系统,引入氧气得到高浓度CO2 烟气参与循环,能够实现低成本CO2 封存[2 ] ,从而实现碳减排.文献[3 ]中阐述了富氧燃烧电厂的具体工作原理与运行结构,并针对其配套的空分制氧装置(air separation unit,ASU)与储氧罐(oxygen storage tank, OST)运行模式进行说明,其中ASU可以消耗电能将空气分离得到高纯度氧气存储在OST中.文献[4 ]中提出多种OST和ASU的配置模型和运行方式,揭示富氧燃烧机组所具备的调峰特性.文献[5 ]中展示了富氧燃烧机组的碳减排潜力.文献[6 ]中将富氧燃烧技术引入到电气热综合能源系统中,并针对低碳性和经济性进行分析.上述研究在富氧燃烧机组运行工况工艺优化与改造方法上已经取得一定成果,但是针对富氧燃烧机组参与IES优化调度的研究只考虑单纯的碳排放环节,而未考虑富氧燃烧机组设备耦合为系统提升灵活性的能力. ...
考虑富氧燃烧技术的电-气-热综合能源系统低碳经济调度
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2021
... 富氧燃烧技术基于现有煤电机组锅炉系统,引入氧气得到高浓度CO2 烟气参与循环,能够实现低成本CO2 封存[2 ] ,从而实现碳减排.文献[3 ]中阐述了富氧燃烧电厂的具体工作原理与运行结构,并针对其配套的空分制氧装置(air separation unit,ASU)与储氧罐(oxygen storage tank, OST)运行模式进行说明,其中ASU可以消耗电能将空气分离得到高纯度氧气存储在OST中.文献[4 ]中提出多种OST和ASU的配置模型和运行方式,揭示富氧燃烧机组所具备的调峰特性.文献[5 ]中展示了富氧燃烧机组的碳减排潜力.文献[6 ]中将富氧燃烧技术引入到电气热综合能源系统中,并针对低碳性和经济性进行分析.上述研究在富氧燃烧机组运行工况工艺优化与改造方法上已经取得一定成果,但是针对富氧燃烧机组参与IES优化调度的研究只考虑单纯的碳排放环节,而未考虑富氧燃烧机组设备耦合为系统提升灵活性的能力. ...
... 富氧燃烧机组的ASU和OST存在不同运行工况,OST在功率降低时段提供高浓度氧气满足低碳排放需求,而ASU则存在最低运行的功耗[6 ] .描述富氧燃烧机组功率分配和CO2 捕集的模型如下: ...
Low-carbon economic dispatch of electro-gas-thermal integrated energy system based on oxy-combustion technology
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2021
... 富氧燃烧技术基于现有煤电机组锅炉系统,引入氧气得到高浓度CO2 烟气参与循环,能够实现低成本CO2 封存[2 ] ,从而实现碳减排.文献[3 ]中阐述了富氧燃烧电厂的具体工作原理与运行结构,并针对其配套的空分制氧装置(air separation unit,ASU)与储氧罐(oxygen storage tank, OST)运行模式进行说明,其中ASU可以消耗电能将空气分离得到高纯度氧气存储在OST中.文献[4 ]中提出多种OST和ASU的配置模型和运行方式,揭示富氧燃烧机组所具备的调峰特性.文献[5 ]中展示了富氧燃烧机组的碳减排潜力.文献[6 ]中将富氧燃烧技术引入到电气热综合能源系统中,并针对低碳性和经济性进行分析.上述研究在富氧燃烧机组运行工况工艺优化与改造方法上已经取得一定成果,但是针对富氧燃烧机组参与IES优化调度的研究只考虑单纯的碳排放环节,而未考虑富氧燃烧机组设备耦合为系统提升灵活性的能力. ...
... 富氧燃烧机组的ASU和OST存在不同运行工况,OST在功率降低时段提供高浓度氧气满足低碳排放需求,而ASU则存在最低运行的功耗[6 ] .描述富氧燃烧机组功率分配和CO2 捕集的模型如下: ...
中国煤粉富氧燃烧的工业示范进展及展望
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2021
... 基于富氧燃烧技术的燃煤机组在低碳和灵活性转型方面具有较多优势,除了实现“近零”碳排放[7 ] 外,富氧燃烧机组还具备灵活、快速变负荷的能力[8 ] ,可以通过调节ASU和OST的供氧量来适应负荷的快速变化,使得富氧燃烧机组负荷调节范围最低可以达到额定负荷的30%,变负荷速率高于3%~5%/min[9 ] .通过ASU和OST协同优化,富氧燃烧机组具备一定灵活调节能力,与IES耦合后能够为系统提供灵活性. ...
Industrial demonstration progress and trend in pulverized coal oxy-fuel combustion in China
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2021
... 基于富氧燃烧技术的燃煤机组在低碳和灵活性转型方面具有较多优势,除了实现“近零”碳排放[7 ] 外,富氧燃烧机组还具备灵活、快速变负荷的能力[8 ] ,可以通过调节ASU和OST的供氧量来适应负荷的快速变化,使得富氧燃烧机组负荷调节范围最低可以达到额定负荷的30%,变负荷速率高于3%~5%/min[9 ] .通过ASU和OST协同优化,富氧燃烧机组具备一定灵活调节能力,与IES耦合后能够为系统提供灵活性. ...
循环流化床富氧燃烧技术研究进展
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2023
... 基于富氧燃烧技术的燃煤机组在低碳和灵活性转型方面具有较多优势,除了实现“近零”碳排放[7 ] 外,富氧燃烧机组还具备灵活、快速变负荷的能力[8 ] ,可以通过调节ASU和OST的供氧量来适应负荷的快速变化,使得富氧燃烧机组负荷调节范围最低可以达到额定负荷的30%,变负荷速率高于3%~5%/min[9 ] .通过ASU和OST协同优化,富氧燃烧机组具备一定灵活调节能力,与IES耦合后能够为系统提供灵活性. ...
A review on the progress of oxy-fuel combustion technology in circulating fluidized bed
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2023
... 基于富氧燃烧技术的燃煤机组在低碳和灵活性转型方面具有较多优势,除了实现“近零”碳排放[7 ] 外,富氧燃烧机组还具备灵活、快速变负荷的能力[8 ] ,可以通过调节ASU和OST的供氧量来适应负荷的快速变化,使得富氧燃烧机组负荷调节范围最低可以达到额定负荷的30%,变负荷速率高于3%~5%/min[9 ] .通过ASU和OST协同优化,富氧燃烧机组具备一定灵活调节能力,与IES耦合后能够为系统提供灵活性. ...
350 MWe富氧燃烧空分系统变负荷特性分析及优化
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2021
... 基于富氧燃烧技术的燃煤机组在低碳和灵活性转型方面具有较多优势,除了实现“近零”碳排放[7 ] 外,富氧燃烧机组还具备灵活、快速变负荷的能力[8 ] ,可以通过调节ASU和OST的供氧量来适应负荷的快速变化,使得富氧燃烧机组负荷调节范围最低可以达到额定负荷的30%,变负荷速率高于3%~5%/min[9 ] .通过ASU和OST协同优化,富氧燃烧机组具备一定灵活调节能力,与IES耦合后能够为系统提供灵活性. ...
Analysis and optimization of variable load characteristics of 350 MWe oxygen-enriched combustion air separation system
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2021
... 基于富氧燃烧技术的燃煤机组在低碳和灵活性转型方面具有较多优势,除了实现“近零”碳排放[7 ] 外,富氧燃烧机组还具备灵活、快速变负荷的能力[8 ] ,可以通过调节ASU和OST的供氧量来适应负荷的快速变化,使得富氧燃烧机组负荷调节范围最低可以达到额定负荷的30%,变负荷速率高于3%~5%/min[9 ] .通过ASU和OST协同优化,富氧燃烧机组具备一定灵活调节能力,与IES耦合后能够为系统提供灵活性. ...
基于热重-质谱联用的煤粉富氧燃烧动力学及污染物生成特性
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2018
... 富氧燃烧机组用近乎纯氧代替空气燃煤,从含有高纯度CO2 和水蒸气的烟气中将CO2 经脱水和低温净化工艺处理后捕集封存[10 12 ] .通过调节碳捕集设备、ASU和OST,将CO2 捕获和氧气能储存联系起来,一定程度上降低日运行成本[13 -14 ] ,从而实现碳减排和降低成本.ASU消耗电能制氧实现氧气能与电能之间的转换,在系统优化运行时提供灵活性.富氧燃烧机组的ASU存在峰值和非峰值(peak and off-peak, POP)运行工况[15 ] ,机组在负荷非峰值时段存储氧气能,在负荷峰值时段维持高碳捕集量并获得更广的调峰深度,富氧燃烧机组调峰能力如图1 所示. ...
Oxy-coal combustion kinetics and formation characteristics of pollutants based on TG-MS analysis
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2018
... 富氧燃烧机组用近乎纯氧代替空气燃煤,从含有高纯度CO2 和水蒸气的烟气中将CO2 经脱水和低温净化工艺处理后捕集封存[10 12 ] .通过调节碳捕集设备、ASU和OST,将CO2 捕获和氧气能储存联系起来,一定程度上降低日运行成本[13 -14 ] ,从而实现碳减排和降低成本.ASU消耗电能制氧实现氧气能与电能之间的转换,在系统优化运行时提供灵活性.富氧燃烧机组的ASU存在峰值和非峰值(peak and off-peak, POP)运行工况[15 ] ,机组在负荷非峰值时段存储氧气能,在负荷峰值时段维持高碳捕集量并获得更广的调峰深度,富氧燃烧机组调峰能力如图1 所示. ...
碳中和背景下能源低碳化技术综述及对新型电力系统发展的启示
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2021
Decarbonization technologies and inspirations for the development of novel power systems in the context of carbon neutrality
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2021
循环流化床富氧燃烧技术研究进展
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2023
... 富氧燃烧机组用近乎纯氧代替空气燃煤,从含有高纯度CO2 和水蒸气的烟气中将CO2 经脱水和低温净化工艺处理后捕集封存[10 12 ] .通过调节碳捕集设备、ASU和OST,将CO2 捕获和氧气能储存联系起来,一定程度上降低日运行成本[13 -14 ] ,从而实现碳减排和降低成本.ASU消耗电能制氧实现氧气能与电能之间的转换,在系统优化运行时提供灵活性.富氧燃烧机组的ASU存在峰值和非峰值(peak and off-peak, POP)运行工况[15 ] ,机组在负荷非峰值时段存储氧气能,在负荷峰值时段维持高碳捕集量并获得更广的调峰深度,富氧燃烧机组调峰能力如图1 所示. ...
A review on the progress of oxy-fuel combustion technology in circulating fluidized bed
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2023
... 富氧燃烧机组用近乎纯氧代替空气燃煤,从含有高纯度CO2 和水蒸气的烟气中将CO2 经脱水和低温净化工艺处理后捕集封存[10 12 ] .通过调节碳捕集设备、ASU和OST,将CO2 捕获和氧气能储存联系起来,一定程度上降低日运行成本[13 -14 ] ,从而实现碳减排和降低成本.ASU消耗电能制氧实现氧气能与电能之间的转换,在系统优化运行时提供灵活性.富氧燃烧机组的ASU存在峰值和非峰值(peak and off-peak, POP)运行工况[15 ] ,机组在负荷非峰值时段存储氧气能,在负荷峰值时段维持高碳捕集量并获得更广的调峰深度,富氧燃烧机组调峰能力如图1 所示. ...
Inherent potential of steelmaking to contribute to decarbonisation targets via industrial carbon capture and storage
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2018
... 富氧燃烧机组用近乎纯氧代替空气燃煤,从含有高纯度CO2 和水蒸气的烟气中将CO2 经脱水和低温净化工艺处理后捕集封存[10 12 ] .通过调节碳捕集设备、ASU和OST,将CO2 捕获和氧气能储存联系起来,一定程度上降低日运行成本[13 -14 ] ,从而实现碳减排和降低成本.ASU消耗电能制氧实现氧气能与电能之间的转换,在系统优化运行时提供灵活性.富氧燃烧机组的ASU存在峰值和非峰值(peak and off-peak, POP)运行工况[15 ] ,机组在负荷非峰值时段存储氧气能,在负荷峰值时段维持高碳捕集量并获得更广的调峰深度,富氧燃烧机组调峰能力如图1 所示. ...
The multi-period optimisation of an amine-based CO2 capture process integrated with a super-critical coal-fired power station for flexible operation
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2015
... 富氧燃烧机组用近乎纯氧代替空气燃煤,从含有高纯度CO2 和水蒸气的烟气中将CO2 经脱水和低温净化工艺处理后捕集封存[10 12 ] .通过调节碳捕集设备、ASU和OST,将CO2 捕获和氧气能储存联系起来,一定程度上降低日运行成本[13 -14 ] ,从而实现碳减排和降低成本.ASU消耗电能制氧实现氧气能与电能之间的转换,在系统优化运行时提供灵活性.富氧燃烧机组的ASU存在峰值和非峰值(peak and off-peak, POP)运行工况[15 ] ,机组在负荷非峰值时段存储氧气能,在负荷峰值时段维持高碳捕集量并获得更广的调峰深度,富氧燃烧机组调峰能力如图1 所示. ...
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2020
... 富氧燃烧机组用近乎纯氧代替空气燃煤,从含有高纯度CO2 和水蒸气的烟气中将CO2 经脱水和低温净化工艺处理后捕集封存[10 12 ] .通过调节碳捕集设备、ASU和OST,将CO2 捕获和氧气能储存联系起来,一定程度上降低日运行成本[13 -14 ] ,从而实现碳减排和降低成本.ASU消耗电能制氧实现氧气能与电能之间的转换,在系统优化运行时提供灵活性.富氧燃烧机组的ASU存在峰值和非峰值(peak and off-peak, POP)运行工况[15 ] ,机组在负荷非峰值时段存储氧气能,在负荷峰值时段维持高碳捕集量并获得更广的调峰深度,富氧燃烧机组调峰能力如图1 所示. ...
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2020
... 富氧燃烧机组用近乎纯氧代替空气燃煤,从含有高纯度CO2 和水蒸气的烟气中将CO2 经脱水和低温净化工艺处理后捕集封存[10 12 ] .通过调节碳捕集设备、ASU和OST,将CO2 捕获和氧气能储存联系起来,一定程度上降低日运行成本[13 -14 ] ,从而实现碳减排和降低成本.ASU消耗电能制氧实现氧气能与电能之间的转换,在系统优化运行时提供灵活性.富氧燃烧机组的ASU存在峰值和非峰值(peak and off-peak, POP)运行工况[15 ] ,机组在负荷非峰值时段存储氧气能,在负荷峰值时段维持高碳捕集量并获得更广的调峰深度,富氧燃烧机组调峰能力如图1 所示. ...
Modeling, simulation, and optimization of multiproduct cryogenic air separation unit startup
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2023
... 富氧燃烧机组通过ASU与OST配合在功率降低时段提供高浓度氧气满足碳捕集的要求,在功率升高时段为机组运行提供更广的调节范围满足快速变负荷的要求.高峰时段启停ASU会产生额外能量损失,激活ASU建立所需氧气纯度的时间过长且会产生额外成本[16 ] ,因此本文模型不考虑ASU和OST的停运状态. ...
计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度
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2021
... IES的常规能量转换设备建模过程[17 -18 ] 如下所示. ...
Optimization scheduling of virtual power plant with carbon capture and waste incineration considering power-to-gas coordination
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2021
... IES的常规能量转换设备建模过程[17 -18 ] 如下所示. ...
计及经济性和可靠性因素的区域综合能源系统双层协同优化配置
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2021
... IES的常规能量转换设备建模过程[17 -18 ] 如下所示. ...
Bi-level collaborative configuration optimization of integrated community energy system considering economy and reliability
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2021
... IES的常规能量转换设备建模过程[17 -18 ] 如下所示. ...
计及运行灵活性约束的综合能源系统优化调度
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2022
... Oxy-IES模型包含富氧燃烧机组和IES多能设备,在不同时间尺度下其灵活性供给与需求不同[19 -20 ] .建立Oxy-IES多能灵活性供需模型,利用矩阵揭示富氧燃烧机组和IES多能设备灵活性供需关系,提出适用于Oxy-IES的多能灵活性约束. ...
Optimal dispatching of integrated energy system considering operation flexibility constraints
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2022
... Oxy-IES模型包含富氧燃烧机组和IES多能设备,在不同时间尺度下其灵活性供给与需求不同[19 -20 ] .建立Oxy-IES多能灵活性供需模型,利用矩阵揭示富氧燃烧机组和IES多能设备灵活性供需关系,提出适用于Oxy-IES的多能灵活性约束. ...
计及线路传输能力的新能源电力系统灵活性评估及优化调度方法
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2023
... Oxy-IES模型包含富氧燃烧机组和IES多能设备,在不同时间尺度下其灵活性供给与需求不同[19 -20 ] .建立Oxy-IES多能灵活性供需模型,利用矩阵揭示富氧燃烧机组和IES多能设备灵活性供需关系,提出适用于Oxy-IES的多能灵活性约束. ...
Flexibility evaluation and optimal dispatching method of a renewable energy power system considering line transmission capacity
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2023
... Oxy-IES模型包含富氧燃烧机组和IES多能设备,在不同时间尺度下其灵活性供给与需求不同[19 -20 ] .建立Oxy-IES多能灵活性供需模型,利用矩阵揭示富氧燃烧机组和IES多能设备灵活性供需关系,提出适用于Oxy-IES的多能灵活性约束. ...
考虑多能灵活性的综合能源系统多时间尺度优化调度
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2021
... 根据Oxy-IES多能灵活性供需约束,设置波动系数[21 ] 利用预测值调整风电、光伏及负荷功率,以最大预测误差的形式体现其波动性.风电、光伏的灵活性上调、下调供给能力如下: ...
Multi-time-scale optimal scheduling of integrated energy system considering multi-energy flexibility
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2021
... 根据Oxy-IES多能灵活性供需约束,设置波动系数[21 ] 利用预测值调整风电、光伏及负荷功率,以最大预测误差的形式体现其波动性.风电、光伏的灵活性上调、下调供给能力如下: ...
基于气网-水网协同的多时间尺度氢供应链优化
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2023
... 场景3中在功率波动较大的时间段内,通过调整ASU和OST运行工况改变富氧燃烧机组出力.为进一步探究所提方法对平抑功率波动的效果,进行基于DA-P(day ahead programming strategy) 策略[22 ] 的场景对比分析.由于DA-P 策略仅以外购能源的形式平抑由预测误差导致的功率波动,而不修正各IES内耦合设备调度计划,所以引入偏差惩罚成本突出与日前调度计划偏差的影响.所提两阶段调度策略与DA-P 策略的运行成本、偏差成本和外购功率对比结果如表2 所示.由表可知,与DA-P 策略相比,所提策略减少外购功率216.95 MW,增加偏差成本 2114 美元,最终使得运行成本减少 14109 美元.尽管日内滚动优化导致的偏差惩罚成本大于DA-P 策略,但所提策略通过优化富氧燃烧机组和IES设备出力减少了外购能源带来的额外成本,总运行成本相较于DA-P 策略有所降低. ...
Optimization of multi-time scale hydrogen supply chain based on gas-water network colla boration
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2023
... 场景3中在功率波动较大的时间段内,通过调整ASU和OST运行工况改变富氧燃烧机组出力.为进一步探究所提方法对平抑功率波动的效果,进行基于DA-P(day ahead programming strategy) 策略[22 ] 的场景对比分析.由于DA-P 策略仅以外购能源的形式平抑由预测误差导致的功率波动,而不修正各IES内耦合设备调度计划,所以引入偏差惩罚成本突出与日前调度计划偏差的影响.所提两阶段调度策略与DA-P 策略的运行成本、偏差成本和外购功率对比结果如表2 所示.由表可知,与DA-P 策略相比,所提策略减少外购功率216.95 MW,增加偏差成本 2114 美元,最终使得运行成本减少 14109 美元.尽管日内滚动优化导致的偏差惩罚成本大于DA-P 策略,但所提策略通过优化富氧燃烧机组和IES设备出力减少了外购能源带来的额外成本,总运行成本相较于DA-P 策略有所降低. ...
