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系统中电力送出通道的总容量。送出通道规模越大,所需的建设空间及资金成本越高。
$$ C={\displaystyle \sum\limits} _{i=1}^{N}{C}_{i} $$ (1) 式中:
C ——送出通道规模(MW);
N ——系统中出通道总数(条);
${C}_{i}$ ——第i条送出通道容量(MW)。 -
系统中全部送出通道利用率的加权平均值,权重按照各通道规模计算。通道利用率越高,该方案在送出通道部分投入的空间、资金、人力等社会资源有效利用水平越高。
$$ U={\displaystyle \sum\limits} _{i=1}^{N}\dfrac{{C}_{i}}{C}\times {U}_{i} $$ (2) 式中:
U ——通道利用率(%);
${U}_{i}$ ——第i条送出通道年利用率(%)。$$ {U}_{i}=\dfrac{{\displaystyle \sum\limits}_{t=1}^{8\;760}{q}_{t}}{{C}_{i}\times 8\;760} $$ (3) 式中:
$ {q}_{t} $ ——第t小时中经通道i送出的电量(MWh)。 -
系统中全部火电机组年发电小时数的加权平均值,权重按照各通道规模计算。火电年发电小时数越高,火电机组利用率越高,单位供电煤耗越低。
$$ H={\displaystyle \sum\limits}_{j=1}^{M}\dfrac{{G}_{j}}{G}\times {H}_{j} $$ (4) 式中:
H ——火电年发电小时数(h);
M ——系统中火电机组台数(台);
${H}_{j}$ G ——系统中火电机组总额定容量(MW);${G}_{j}$ ——第j台火电机组年额定容量(MW);${H}_{j}$ ——第j台火电机组年发电小时数(h)。$$ {H}_{i}=\dfrac{{\displaystyle \sum\limits}_{t=1}^{8\;760}{e}_{t}}{{G}_{i}} $$ (5) 式中:
$ {e}_{t} $ ——第t小时中第j台火电机组发电量(MWh)。 -
海上风电年发电量中因无法送出或本地消纳而弃用的电量总额。年弃风量越高,绿电有效利用水平越低。
$$ {W}_{\mathrm{a}\mathrm{b}}={W}_{\mathrm{g}\mathrm{e}\mathrm{n}}-{W}_{\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{n}}-{W}_{\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{n}} $$ (6) 式中:
$ {W}_{\mathrm{a}\mathrm{b}} $ ——年弃风量(MWh);$ {W}_{\mathrm{g}\mathrm{e}\mathrm{n}} $ ——年海上风电发电总量(MWh);$ {W}_{\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{n}} $ ——年送出的海上风电发电量总量(MWh);$ {W}_{\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{n}} $ ——年本地消纳的海风发电量总量(MWh)。 -
系统每送出或向本地负荷供应1 MWh电所产生的碳排放量。单位供电碳排放越低,系统低碳化水平越高。
$$ {P}_{\mathrm{p}\mathrm{u}}=\dfrac{{P}_{\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{a}\mathrm{l}}-{P}_{\mathrm{c}\mathrm{a}\mathrm{p}}}{{E}_{\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{n}}+{E}_{\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{n}}} $$ (7) 式中:
$ {P}_{\mathrm{p}\mathrm{u}} $ ——单位供电碳排放(g/MWh);$ {P}_{\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{a}\mathrm{l}} $ ——年火电机组发电碳排放总量(g);$ {P}_{\mathrm{c}\mathrm{a}\mathrm{p}} $ ——年碳捕集总量(g);$ {E}_{\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{n}} $ ——年送出电量总量(MWh);$ {E}_{\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{n}} $ ——年本地消纳电量总量(MWh)。 -
以我国南方沿海某能源基地为例,该基地主要包含4 GW火电、2 GW海上风电、200 MW/400 MWh电储能、1 kNm³/h电解水制氢设施与100 t/a碳捕集设施,已有火电送出通道输电上限4.508 GW,基地厂用电负荷160 MW。
火电部分由4台1 GW燃煤机组构成,其中1号、2号机组最小技术出力35%,3号、4号机组最小技术出力30%。4台机组额定出力时单位供电煤耗为265 g/kWh,热效率为46.35%,不同负载率下煤耗及热效率曲线如图3所示。
海上风电仿真风速数据取自NASA MEEEA数据库2021年逐时125 m风速数据,风力发电仿真过程考虑空气密度1.169 kg/m³,考虑尾流影响、控制与偏航、叶片污染、风机利用率、功率曲线保证率、气候影响停机、损耗及其他人为影响因素进行折减修正后按照综合折减系数15.43%计算。海上风电功率曲线与推力系数曲线如图4所示。
电储能类型为磷酸铁锂电池,系统效率按照90%考虑。制氢设施额定工况下产生5 MW电负荷,CCUS额定工况下产生82.45 MW电负荷,二者在仿真过程中被视为可调节负荷。
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试验方案1:利用现有通道送出火电,新增2.2 GW通道送出海上风电,不考虑电储能、制氢设施、碳捕集设施作用。按照风火分别送出的常规方式进行仿真运算,作为对照组。
试验方案2:利用现有通道同时送出火电与海上风电,但火电运行策略及检修安排不耦合海上风电出力特性。不考虑电储能、制氢设施、碳捕集设施作用。在不新建通道的情况下,作为不采用风火打捆运行策略的对照组。
试验方案3:结合海上风电出力特性考虑火电调峰能力及停机检修安排,利用现有通道打捆送出火电与海上风电,不考虑电储能、制氢设施、碳捕集设施作用。检验风火打捆模式的可行性与运行特性。
试验方案4:发挥电储能、制氢设施、碳捕集设施的调节作用后,利用现有通道打捆送出火电与海上风电。在风火打捆模式的基础之上,检验引入可调节负荷是否能进一步优化系统运行特性。
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依托HOMER软件环境与粒子群寻优算法理论,根据研究需求进行二次开发后,对各试验方案进行系统搭建与典型年运行仿真计算,指标测算结果数值如表1~表5所示。
试验方案编号 送出通道容量/GW 试验方案1 6.708 试验方案2 4.508 试验方案3 4.508 试验方案4 4.508 Table 1. Capacity of transmission line
试验方案编号 通道利用率/% 试验方案1 59 试验方案2 82 试验方案3 82 试验方案4 80 Table 2. Utilization rate of transmission line
试验方案编号 火电年发电小时数/h 试验方案1 7 302 试验方案2 7 302 试验方案3 7 255 试验方案4 7 256 Table 3. Annual utilization hours of thermal power units
试验方案编号 年弃风量/GWh 试验方案1 0 试验方案2 163.781 试验方案3 0 试验方案4 0 Table 4. Annual wind power curtailment
试验方案编号 单位供电碳排放/[g·(MWh)−1] 试验方案1 457 试验方案2 460 试验方案3 457 试验方案4 427 Table 5. Carbon emission from unit power supply
由指标测算结果可知:
1)试验方案1相较于其他试验方案,未采用风火打捆送出模式,所需送出通道总建设容量达到6.708 GW、比采用风火打捆送出模式时高2.2 GW,通道平均利用率59%、比采用风火打捆送出模式时低21%~23%。由于通道规模越大则所需投资及建设空间越大,利用率越低则投资经济性越低,可推断风火打捆送出模式相较于常规送出模式可节省通道投资与建设空间,且具有更高经济性。
2)试验方案2风电与火电共用送出通道,但未根据风电出力情况调节火电出力,且未配置余电消纳设施,因此在运行仿真中产生年弃风量164 GWh。由此可认为,为充分发挥风火打捆送出模式的优势,需同步考虑耦合运行与配套设施建设。试验方案2最大弃风日系统出力曲线如图5所示。
3)将试验方案3与前两组方案对比可知,利用火电调峰能力并合理安排检修时间,可在不新建风电通道的同时实现零弃风,即从系统安全稳定运行角度风火打捆耦合送出可行。试验方案3在试验方案2最大弃风日的系统出力曲线如图6所示。
4)将试验方案4与试验方案3对比可知,通过引入电储能、制氢设施、碳捕集设施等电力移峰或消纳设施,可在不弃风的前提下提升火电利用小时数、进而提高发电效率与经济性,但由于试验方案4中电力移峰或消纳设施的配置规模相对火电、风电规模较小,因此利用小时数的提升总数不算显著。同时,由于保障了海风送出且对火电烟气进行碳捕集,试验方案4相较于其他方案可使单位供电碳排放下降30~33 g/MWh,如碳利用、碳封存产业规模提升,可扩大碳捕集设施容量进一步降低单位供电碳排放。试验方案4在试验方案2最大弃风日的系统出力曲线如图7所示。
将试验方案3、方案4对比结果结合电储能、电制氢、CCUS设施的投资及效益对比表(见表6)分析可知:
设备类型 单位投资/
(万元·MW−1)单位投资调峰贡献/
(kW·万元−1)单位投资减碳贡献/
[t·(a·万元)−1]下游产业
衔接新建通道 5.3 — — — 电储能 440 2.3(移峰) — — 电制氢 3 032 0.3 — 氢能交通等用氢产业 CCUS 703 1.3 17.2 生物养殖、驱油等用碳产业 Table 6. Comparison of equipment investment and benefits
1)由于单位容量投资高于新建通道的单位容量投资,通过部署电储能、电制氢及CCUS减少送出通道容量需求无法降低项目投资额。
2)电储能相较于电制氢、CCUS设施在单位投资上具有优势,但由于电储能仅能转移出力峰期而不能持续消纳富余电力,在出力曲线季节性峰谷特征明显、峰期时间长、余电总量大的海上风电调峰场景中,电储能增加绿电送出能力不具备优势,在储能设施还存在能量损耗的情况下对系统减碳的贡献有限。
3)从调峰及消纳富余电力的角度,电制氢设施成本高,在通过火电调节能力已能实现海上风电全额送出的情况下,采用电制氢手段调峰不具备经济性且难以进一步减碳。但由于通过绿电制氢可实现能源与交通领域的衔接,进而降低交通领域化石燃料使用、减少二氧化碳排放,从全社会的角度来看具有较好的发展前景。
4)CCUS可作为系统内可控负荷稳定消纳富余电力,可有效降低火电运行过程中产生碳排放,并可将捕集的二氧化碳作为产品销售、为系统运营增加收益来源。但由于CCUS在系统中仅能作为负荷而不能作为电源,因而灵活性相较于电储能、电制氢设施偏弱。
5)综合上述分析,在系统中部署电储能、电制氢及CCUS设施的主要作用不在于节省系统投资,而在于在建设条件受限时降低新建通道必要性、降低支撑性电源运行碳排放、以及推进全社会降碳及下游低碳产业发展。
Electricity Transmission Strategy Research Based on Wind-Coal-Battery-Hydrogen-CCUS Multi Energy Coupling and Bundling System
doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2023.04.012
- Received Date: 2023-05-07
- Rev Recd Date: 2023-05-31
- Available Online: 2023-07-25
- Publish Date: 2023-07-10
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Key words:
- clean energy /
- green electricity /
- wind power /
- multi-energy-combined /
- hydrogen /
- carbon capture utilization and storage (CCUS)
Abstract:
Citation: | ZHONG Yilu, LIU Weixiong, ZHENG Yun, WANG Lu, YIN Jiamin, LI Zhen, ZHENG Kexin, XIAO Kai. Electricity Transmission Strategy Research Based on Wind-Coal-Battery-Hydrogen-CCUS Multi Energy Coupling and Bundling System[J]. SOUTHERN ENERGY CONSTRUCTION, 2023, 10(4): 122-130. doi: 10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2023.04.012 |