CN107045583B - 一种海洋平台发电优化和二氧化碳减排方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种海洋平台发电优化和二氧化碳减排的方法，其包括：建立海洋平台发电模型，其包括天然气燃气轮机、氢气燃气轮机、二氧化碳预处理装置、二氧化碳存储装置、电能存储装置；设置多目标函数，其中，多目标函数其至少包括第一目标函数和第二目标函数；确定约束条件；求解第一目标函数和第二目标函数在约束条件下的最优解，获取海洋平台发电模型的设计参数。该方法适用于输入能源分配、能量流动方向约束、排放限制等多目标优化，且内部能源结构计算过程清晰，能量流动方向明确，能够实现新型能源输入、多重能源的相互制约，准确地实现节能减排目标。
Description
技术领域
本发明涉及电气信息技术领域，尤其涉及一种海洋平台发电优化和二氧化碳减排方法。
背景技术
传统的海洋平台发电通常只考虑天然气(或柴油)等单一燃料输入到燃气轮机发电，并排放出与负荷相应的二氧化碳。提高其能量利用效率包括提所高输入天然气的热值和改善燃气轮机的发电效率两个方面。然而，燃气轮机的发电转换效率提高到一定值之后，就非常难再有很大的提高；同时，传统发电的方法没有对二氧化碳这一重要温室气体进行约束考虑。在经济结构迫切改变的局势下，各国对于二氧化碳的排放提出了严苛的规范，我国也设定了单位GDP的二氧化碳排放峰值，所以传统的海洋平台发电模式已经不能满足节能减排的需求。
如今，传统化石能源因过度开发，而面临着枯竭的危险。而且，化石能源燃烧后排放的二氧化碳、二氧化硫等温室酸性气体已经给环境造成了很大的压力。所以近年新型能源的研究课题成为热门，例如，风能电、太阳能发电、潮汐能发电等。但是这几种流行的新型发电方式都各有其相应的缺点和不足，比如风力发电的不稳定性、太阳能发电的成本太高等。特别地，面临更多复杂环境影响的海洋平台要采用上述新型能源的难度将更大，成本也更高，所以采用新的发电优化模式和燃料分配非常必要。
能量效率的分析方法有很多，例如，基于传统的热力学第一定律的能效评估方法、火用分析的方法等。火用分析的方法虽然能很好地从物质的角度评估出能量效率，但由于反应的物理过程模糊且不可逆，导致计算过程很难做到清晰，所以此分析方法效率提高很难。相对而言，依照热力学第一定律建立的计算方程式虽然能够较为准确地计算出系统的能量效率，但是无法约束能量流动的方向。
发明内容
本发明的目的之一至少在于，针对上述现有技术存在的问题，提供一种海洋平台发电优化和二氧化碳减排的方法，其适用于输入能源分配、能量流动方向约束、排放限制等多目标优化，且内部能源结构计算过程清晰，能量流动方向明确，能够实现新型能源输入、多重能源的相互制约，准确地实现节能减排目标。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种海洋平台发电优化和二氧化碳减排的方法，其包括：
建立海洋平台发电模型，其包括天然气燃气轮机、氢气燃气轮机、二氧化碳预处理装置、二氧化碳存储装置、电能存储装置；
设置多目标函数，其中，多目标函数至少包括第一目标函数和第二目标函数；
确定约束条件；
求解第一目标函数和第二目标函数在约束条件下的最优解，获取海洋平台发电模型的设计参数。
优选地，上述第一目标函数为输入的发电能源总成本TCinput＝a·Ph+b·(Pg1+Pg2)小于预设阈值，其中，a为单位体积的氢气价格，b为单位体积的天然气价格，Ph为输入的氢气总量，Pg1为输入二氧化碳预处理装置的天然气量，Pg2为输入天然气轮机的天然气量。
优选地，上述第二目标函数为二氧化碳和电能存储成本
小于预设阈值，其中，Selectric为电能的存储量，
为二氧化碳的存储量，A为存储每一单位电能所需要的硬件成本，B为存储每一单位二氧化碳所需要的硬件成本。
优选地，上述海洋平台发电模型的系统矩阵
其中，ηHT为氢气燃气轮机的发电效率，ηGT为天然气燃气轮机的发电效率，
为预处理的氢气转换系数，
为预处理的二氧化碳转换系数，
为燃气轮机二氧化碳转化系数。
优选地，上述约束条件为
其中，L为输出矩阵，P为输入矩阵
为输入的氢气总量Ph的上限、
为输入的天然气总量Pg的上限，α为天然气的分配系数。
优选地，上述输出矩阵
其中，Lelectric为电能负荷，
为二氧化碳预处理器所需的电能，Selectric为电能的存储量，Lemission为经过限制的预设二氧化碳排放量，
为二氧化碳的存储量。
优选地，上述方法包括通过多目标遗传优化算法求解第一目标函数和第二目标函数在约束条件下的最优解。例如，上述多目标遗传优化算法可以为带有精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-II，或者也可以采用NSGA、SPEA、SPEA2、PAES、PESA等多目标优化算法。
优选地，上述方法获取的海洋平台发电模型的设计参数包括：氢气的输入总量Ph满足0≤Ph≤1000；天然气输入总量Pg满足0≤(Pg＝Pg1+Pg2)≤1500；且天然气的分配系数α满足0≤α≤1。
优选地，上述约束条件进一步包括二氧化碳约束排放量限制和相应时刻的电负荷上限。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明至少具有以下有益效果：
通过优化输入能源的最优分配同时考虑二氧化碳排放的最优存储，采用多目标优化对平台进行优化，其适用于输入能源分配、能量流动方向约束、排放限制等多目标优化，且内部能源结构计算过程清晰，能量流动方向明确，能够实现新型能源输入、多重能源的相互制约，准确地实现节能减排目标。
附图说明
图1是根据本发明一实施例的海洋平台发电优化和二氧化碳减排的方法的流程示意图。
图2是根据本发明一实施例的海洋平台发电模型的结构示意图。
图3是根据本发明一实施例的海洋平台发电优化和二氧化碳减排的方法与传统方法的效果对比图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明，以使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，根据本发明一实施例的海洋平台发电优化和二氧化碳减排的方法包括如下步骤：
步骤101：建立海洋平台发电模型
参考图2示出的根据本发明一实施例的海洋平台发电模型结构，其包括天然气燃气轮机GT、氢气燃气轮机HT、二氧化碳预处理装置PRE-CO2、二氧化碳存储装置CO2-storage、电能存储装置e-storage。其中，氢气输入氢气燃气轮机HT后所产生的电能分为三部分，一部分用于第一电能负荷，一部分用于维持二氧化碳预处理装置的运转，另一部分存储于第一电能存储装置。天然气经过分配，按照分配系数α分别输入二氧化碳预处理装置PRE-CO2和天然气燃气轮机GT。天然气输入天然气燃气轮机GT后所产生的电能一部分用于第二电能负荷，一部分存储于第二电能存储装置。在一些实施例中，第一电能负荷与第二电能负荷可以相同或者不同，第一、第二电能存储装置也可以相同或者不同。天然气输入二氧化碳预处理装置PRE-CO2后产生部分氢气，其也被输入氢气燃气轮机HT用于发电，且二氧化碳预处理装置所需的电能由氢气燃气轮机HT提供。
天然气燃气轮机GT和二氧化碳预处理装置所产生的二氧化碳除去预设排放量的部分，其他部分才捕捉存储在二氧化碳存储装置中。上述海洋平台发电模型将二氧化碳排放量作为抑制，并使用传统能源与清洁能源联合供电，以便实现发电模型的联合优化，从而使二氧化碳排放量在预设的规定范围之内。
在优选的实施例中，可以使用系统矩阵C来表示海洋平台发电模型内部结构。例如，系统矩阵
可以包括多个用于表示描述海洋平台发电模型内部结构的系统参数，其中，ηHT为氢气燃气轮机的发电效率，ηGT为天然气燃气轮机的发电效率，为预处理的氢气转换系数，
为预处理的二氧化碳转换系数，
为燃气轮机二氧化碳转化系数。其中，这些系统参数之间的关系可以通过系统硬件结构和所使用的工艺来形成耦合。
步骤102：设置多目标函数
其中，多目标函数至少包括第一目标函数和第二目标函数。
例如，第一目标函数可以为输入的发电能源总成本小于预设阈值，可以使用TCinput＝a·Ph+b·(Pg1+Pg2)表示输入的发电能源总成本，其中，a为单位体积的氢气价格(例如，5000元每立方米)，b为单位体积的天然气价格(例如，3元每立方米)。进一步使用输入矩阵
表示输入海洋平台发电模型的输入发电能源的总量，其中，Ph为输入的氢气总量，Pg1为输入二氧化碳预处理装置的天然气量，Pg2为输入天然气轮机的天然气量，且Pg1＝Pg·(1-α)，Pg2＝Pg·α，α为天然气的分配系数，取值范围在0与1之间。
第二目标函数可以为二氧化碳和电能存储成本小于预设阈值，例如，可以使用
表示电能和二氧化碳的存储成本，其中，Selectric为电能的存储量，
为二氧化碳的存储量，A为存储每一单位电能所需要的硬件成本(例如，5元每安时)，B为存储每一单位二氧化碳所需要的硬件成本(例如，100元每立方米)。
步骤103：确定约束条件
在优选的实施例中，约束条件可以为多个，例如输入的氢气总量的上限
输入的天然气总量的上限
等。根据一实施例的约束条件如下：
其中，L为输出矩阵，C为系统矩阵，户为输入矩阵，α为天然气的分配系数，取值范围在0与1之间。
步骤104：求解第一目标函数和第二目标函数在约束条件下的最优解，获取海洋平台发电模型的设计参数
在预先设定电能负荷和上述约束条件的情况下，根据输入矩阵P与系统矩阵C之乘积可得输出矩阵L。根据海洋平台发电模型的场景参数、历史负荷变化、二氧化碳规定排放量、以及能量守恒定律可以确定输出矩阵
可得
以及
其中，Lelectric为电能负荷，
为二氧化碳预处理器所需的电能，Selectric为电能的存储量，Lemission为经过限制的预设二氧化碳排放量，
为二氧化碳的存储量。
进一步地，可以通过多目标遗传优化算法求解第一目标函数和第二目标函数在约束条件下的最优解，例如，带有精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-II，该方法通过快速非支配排序循环和精英策略，可以在不需要指定参数的情况下，获取比其他算法更为平滑的边界值。
最终获取海洋平台发电模型的优化设计参数：氢气的输入总量Ph满足0≤Ph≤1000；天然气输入总量Pg满足0≤(Pg＝Pg1+Pg2)≤1500；且天然气的分配系数α满足0≤α≤1。
参考图3所示的根据本发明一实施例的海洋平台发电优化和二氧化碳减排的方法与传统方案的总成本对比图。其中，横轴为根据一天24小时的海洋平台用电量需求的不同所划分的24个时间分组，单位为小时。每个分组对应一个纵轴上相应的电能负荷上限(例如，分别为6、5.4、4.5、4.5、5.4、6.3、11.1、12、12.9、12.9、14.7、18、15.6、15、15、15、15、15、15.6、11.1、11.1、11.1、6.6、6.6兆瓦)，通过本发明所公开的方法，在以二氧化碳约束排放量为1000千克的排放限制和相应时刻的电负荷上限的情况下，所获取的系统设计参数氢气的输入总量、天然气输入总量以及天然气分配系数能够实现系统的总成本最优。
如图3所示，通过上述技术方案所获取的海洋平台发电模型的总成本在满足二氧化碳排放限制的前提下明显低于传统方案，不仅有效地节约了成本，且能量流动方向明确。上述方案不仅适用于输入能源分配、能量流动方向约束、排放限制等多目标优化，且内部能源结构计算过程清晰，能够实现新型能源输入、多重能源的相互制约，准确地实现节能减排目标。
以上所述，仅为本发明具体实施方式的详细说明，而非对本发明的限制。相关技术领域的技术人员在不脱离本发明的原则和范围的情况下，做出的各种替换、变型以及改进均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种海洋平台发电优化和二氧化碳减排的方法，其特征在于，所述方法包括：
建立海洋平台发电模型：所述海洋平台发电模型的系统矩阵
其中，ηHT为氢气燃气轮机的发电效率，ηGT为天然气燃气轮机的发电效率，
为预处理的氢气转换系数，
为预处理的二氧化碳转换系数，
为燃气轮机二氧化碳转化系数；
设置多目标函数，其中，多目标函数其至少包括第一目标函数和第二目标函数；
确定约束条件：所述约束条件为
其中，输出矩阵输出矩阵
Lelectric为电能负荷，
为二氧化碳预处理器所需的电能，Selectric为电能的存储量，Lemission为经过限制的预设二氧化碳排放量，
为二氧化碳的存储量，P为输入矩阵
为输入的氢气总量Ph的上限、
为输入的天然气总量Pg的上限，α为天然气的分配系数；
求解第一目标函数和第二目标函数在约束条件下的最优解，获取海洋平台发电模型的设计参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目标函数为输入的发电能源总成本TCinput＝a·Ph+b·(Pg1+Pg2)小于预设阈值，其中，a为单位体积的氢气价格，b为单位体积的天然气价格，Ph为输入的氢气总量，Pg1为输入二氧化碳预处理装置的天然气量，Pg2为输入天然气轮机的天然气量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二目标函数为二氧化碳和电能存储成本
小于预设阈值，其中，Selectric为电能的存储量，
为二氧化碳的存储量，A为存储每一单位电能所需要的硬件成本，B为存储每一单位二氧化碳所需要的硬件成本。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括通过多目标遗传优化算法求解第一目标函数和第二目标函数在约束条件下的最优解。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多目标遗传优化算法为带有精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-II。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法获取的海洋平台发电模型的设计参数包括：氢气的输入总量Ph满足0≤Ph≤1000；天然气输入总量Pg满足0≤(Pg＝Pg1+Pg2)≤1500；且天然气的分配系数α满足0≤α≤1。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述约束条件进一步包括二氧化碳约束排放量限制和相应时刻的电负荷上限。
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