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在储热容量与深度调峰能力的关系的计算中,不限定储热罐与机组之间的充放热速率,可与储热容量进行最佳匹配,因此储热容量在某一时刻可释放全部热量来对电负荷进行调峰。就实际热电负荷曲线通过计算逻辑进行计算,得到结果如图4所示。其中图4(a)为控制充放热速率按照等梯度递增计算储热容量与深度调峰之间的关系,图4(b)则为控制储热容量梯度增加来得到充放热速率与深度调峰之间的关系。
由图4(a)可知,随着储热容量的增加,调峰能力呈现先上升后平缓的趋势,并且随着充放热速率的梯度增加,可达到的最大深度调峰能力逐渐上升;而当充放热速率大于112 MW时,再提升储热容量,最大深度调峰能力将不再发生变化,此处认为储热罐提升深度调峰能力达到上限。主要原因是随着储热罐储热容量的增加,可保证释放的热量逐渐增加,深度调峰能力也随之增加;而当储热容量增加到一定量时,储热罐充放热量将达到平衡,使得调节能力达到上限;此外,当储热容量足够时,充放热速率也会对深度调峰能力的提升起限制作用,当储热容量在与充放热速率相匹配时,其深度调峰能力将不再发生变化。充放热速率对深度调峰的影响则如图4(b)所示,储热罐的容量在每组计算中不变且在各组计算递增。当需要对电负荷进行调节时,只有充放热速率对其有所影响。需要说明的是,这里的充放热速率所代表的是1 min内的平均速率。由图4可以看出,充放热速率与储热容量对深度调峰的影响效果类似,即均呈现先上升后平缓的趋势,且当充放热速率为112 MW时取得最大值。主要原因与储热容量类似,即当充放热速率达到112 MW时,在该时刻储热系统所能释放的热量达到机组调峰的顶点,当再对其进行提升,在合理的储热容量配合下,机组深度调峰能力将基本不会发生变化。
综上所述,深度调峰能力不仅与储热罐的性能参数有关还与其参数之间的匹配性有紧密联系。
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储热参数匹配性对深度调峰能力的影响不可忽视。在对储热参数匹配性进行研究时,首先应考虑二者对深度调峰能力的独立影响及之间的相互作用。计算得到储热参数与深度调峰的关系如图5所示。为便于案例计算,本文将图5曲面上任意点所涉及的储热容量与充放热速率两参数称为一个参数组,设定了参数组一(A点)、参数组二(B点)、参数组三(C点)以及参数组四(D点)。
可以看出,当单位时间内的充放热速率与储热容量相匹配时,二者调节效果最佳且机组运行最经济,不会抑制其中某一参数发挥作用;当只观察某一参数时,在该参数未达到临界点时,两参数匹配时,可取得局部最大值;图像最大值出现在储热容量为129 37 MW·min且充放热速率为112.75 MW时。
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由3.2中结果可知,当使用案例中的实际热负荷与电负荷的平均值计算时,储热罐的储热容量达到129 37 MW·min且充放热速率达到112.75 MW时,深度调峰以及热负荷的调节效果最好,即当储热罐的储热容量与充放热速率相匹配时,调节效果最好。因而本小节首先在该参数下对储热罐在1 440 min内对热负荷的实际调节能力展开计算,得到热负荷波动调节结果如图6所示。可以看出,在该参数下,储热罐储热装置分担热负荷以及调节热负荷的能力显著,可有效提高系统电负荷的跟随能力。
为进一步验证分析储热参数对热负荷调节能力的影响规律,针对图5所显示的针对不同梯度的参数,代入模型展开计算。以B点与C点为例,两点的充放热速率与储热容量均处于匹配状态。得到计算结果如图7所示,各组储热参数对热负荷的调节都有明显效果,且随着参数的提升,热负荷调节效果逐渐提升。结合图6进一步验证可得:储热罐充放热速率达到平衡时的参数所对应的调节能力最强。
综上所述,储热罐的放热对于机组的调节效果显著,可有效对电负荷进行调峰从而增加新能源电力的消纳比例,并且还可调节热负荷。而对于储热罐总体而言,由于在放热的同时进行充热,大大降低了储热罐储热容量需求,因而还需对其充热过程、充热量及其时间分配展开研究。
对案例中1 440 min内的电热负荷展开计算,得到结果如图8与图9所示。充热热量与吸热热量积分曲线均呈上升趋势,在该时间段末期,充热的热量略大于吸热热量;在该条件下,当电负荷整体下调一个数值,实现深度调峰时,储热罐的充热与放热可达到基本平衡状态,即储热罐在该时间内充热量略大于放热量,既保证了储热罐的正常工作与电负荷调峰效果又大大降低了对储热罐的储热容量要求。
由以上结果可以看出,通过储热系统与热电联产机组的耦合,实现了对电负荷的深度调峰和热电解耦,提高了机组调节的灵活性,进而可以提高对新能源电力的消纳能力和燃煤机组自身的效率,实现节能减排的效果。以图8所示电负荷调峰结果为案例可算出在储热罐与燃煤机组耦合时,根据在该模型中计算热负荷以及热负荷所折合的电负荷相关公式,可得每天节省燃煤量约809 t,即降低了约20.91g/kWh。根据马大卫等[18]的研究并实地调研安徽煤电厂的生产情况,得出煤耗与硫氮污染物及颗粒物之间的关系如表1所示。由于本文案例为350 MW机组,将煤耗与污染物之间的关系近似为线性,可知在本案例中,由于使用储热装置对热电联产机组进行耦合,可大约减少二氧化硫0.023 g/kWh,氮氧化物0.045 5 g/kWh以及颗粒物0.011 g/kWh。
机组 煤耗/
[g·(kWh)−1]SO2/
[g·(kWh)−1]NOx/
[g·(kWh)−1]颗粒物/
[g·(kWh)−1]350 MW 311.61~329.994 0.04~0.06 0.10~0.14 0.01~0.02 Table 1. Relationship between coal consumption and pollutants of coal-fired units
Parameter Design of Heat Storage for Auxiliary Peak Regulation System in Thermal Power Unit
doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2022.03.002
- Received Date: 2022-03-14
- Accepted Date: 2022-04-11
- Rev Recd Date: 2022-04-11
- Available Online: 2022-07-06
- Publish Date: 2022-09-25
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Key words:
- heat storage system /
- steam condensing unit /
- thermoelectric decoupling /
- steam heating /
- parameter optimization
Abstract:
Citation: | SUN Haocheng, SONG Minhang, GUO Puwei, ZHANG Changyong, WANG Jinxing. Parameter Design of Heat Storage for Auxiliary Peak Regulation System in Thermal Power Unit[J]. SOUTHERN ENERGY CONSTRUCTION, 2022, 9(3): 9-15. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2022.03.002 |