CN116231694A - 一种风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统 - Google Patents

一种风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统，包括：风光互补制氢储能装置和综合能源物联网平台；所述风光互补制氢储能装置包括依次连接的光伏发电机组、风力发电机组、电解池、气液分离器、储氢罐、储氧罐、氢氧燃料电池、储热罐和换热器；所述综合能源物联网平台用于获取所述光伏发电机组和风力发电机组的功率、所述氢氧燃料电池的容量、所述储氢罐的容量以及所述电解池的产氢率，构建装置优化模型；对所述装置优化模型进行优化，基于优化后的装置优化模型对所述风光互补制氢储能装置进行调度。本发明能够提高能源利用率，从源头上实现零碳排放，真正意义上实现节能减排。

Description

一种风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统
技术领域
本发明属于储能技术领域，特别是涉及一种风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统。
背景技术
全球气候变化是当前人类面临最严峻的挑战之一。碳达峰、碳中和对能源的高效和清洁性提出了要求。近年来，我国风能、太阳能发电装机容量快速增长。截至2019年，我国风电装机容量为21005千瓦时，太阳能装机容量为20468千瓦时。但是风能和太阳能的间歇性、不稳定性是利用可再生能源产生大量电力的主要障碍。为了更好地利用风能和太阳能，减轻对化石燃料的依赖，实现能源的可持续发展。氢气作为可再生、零碳排放的能源，单位质量的能量密度约是天然气的2.8倍，煤的5倍，其产物仅有水。其利用前景广阔，目前大宗制氢方式主要是天然气制氢和煤制氢，可再生能源电解水制氢能从制氢源头上实现零碳或低碳，研究表明综合能源系统在未来5-15年带来显著的碳减排潜力。
目前主流的三联供技术主要以热电厂低压蒸汽、蒸汽锅炉房以及燃气作为能源，目前这些技术主要通过提高能源利用率减少碳排放，但实现零碳排放存在挑战。研究表明燃料电池热电联供系统发电效率可达40％，废热利用达40％，能源综合利用率超过80％。因此，基于风电、光伏、氢能、氢氧燃料电池的优点，亟需提出一种冷热电联供和储能装置，提高能源利用率，从源头上实现零碳排放，真正意义上实现节能减排。
发明内容
本发明的目的是基于风光互补制氢技术开发一套冷热电联供和储能装置，利用先进优化算法建立能源生产、输配、转换、存储、利用等环节优化模型，提高能源利用率，从源头上实现零碳排放，真正意义上实现节能减排，以解决上述现有技术存在的问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统，包括：风光互补制氢储能装置和综合能源物联网平台；
所述风光互补制氢储能装置包括依次连接的光伏发电机组、风力发电机组、电解池、气液分离器、储氢罐、储氧罐、氢氧燃料电池、储热罐和换热器；
所述综合能源物联网平台用于获取所述光伏发电机组和风力发电机组的功率、所述氢氧燃料电池的容量、所述储氢罐的容量以及所述电解池的产氢率，构建装置优化模型；对所述装置优化模型进行优化，基于优化后的装置优化模型对所述风光互补制氢储能装置进行调度。
可选地，所述风光互补制氢储能装置用于通过所述光伏发电机组和风力发电机组向所述电解池供给电量进行电解制氢，将获得的氢气和氧气分别通过所述储氢罐和储氧罐进行存储，并经过所述氢氧燃料电池进行处理，将所述氢氧燃料电池处理产生的热量依次经过所述换热器和储热罐进行制冷和热量供给。
可选地，所述氢氧燃料电池包括冷却装置，所述氢氧燃料电池产生的热量经过换热器传递至储热罐，所述储热罐与用户吸收式制冷设备和用户热量供应设备分别连接，用于制冷和供给热量。
可选地，所述综合能源物联网平台包括信息获取单元，所述信息获取单元用于基于光伏发电基本模型获取光伏发电机组的功率；基于循环风电的基本模型获取风力发电机组的功率；基于氢氧燃料电池存储功率的最大值和最小值获取所述氢氧燃料电池的容量；基于储氧罐中储存氢气量的最大值和最小值获取所述储氧罐的容量；基于电解池的电压获取所述电解池的产氢率。
可选地，所述综合能源物联网平台还包括模型构建单元，所述模型构建单元用于以碳排放最小为目标函数，基于所述光伏发电机组的功率、风力发电机组的功率、氢氧燃料电池的容量、储氧罐的容量和电解池的产氢率，构建装置优化模型。
可选地，所述综合能源物联网平台还包括模型优化单元，所述模型优化单元用于预设约束条件，基于多目标优化算法对所述装置优化模型进行优化。
可选地，所述约束条件包括综合能源系统的功率约束、设备容量及运行出力约束。
本发明的技术效果为：
本发明基于风光互补供能技术，提出了风光制氢多能互补供能的综合能源系统，通过制氢技术与燃料电池相结合实现能源储藏和功率调节，实现了用户冷热电联供，相较于现有技术，该系统的发电效率、废热利用率、能源综合利用率均大大提高。
本发明利用多目标优化算法建立能源生产、输配、转换、存储、利用等环节的优化模型，提高能源利用率，从源头上实现零碳排放，真正意义上实现节能减排。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例中的风光互补制氢储能装置结构示意图；
图2为本发明实施例中的风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统工作流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
实施例一
如图1-2所示，本实施例中提供一种风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统，包括：风光互补制氢储能装置和综合能源物联网平台；
风光互补制氢储能装置包括依次连接的光伏发电机组、风力发电机组、电解池、气液分离器、储氢罐、储氧罐、氢氧燃料电池、储热罐和换热器；
综合能源物联网平台用于获取光伏发电机组和风力发电机组的功率、氢氧燃料电池的容量、储氢罐的容量以及电解池的产氢率，构建装置优化模型；对装置优化模型进行优化，基于优化后的装置优化模型对风光互补制氢储能装置进行调度。
可实施的，风光互补制氢储能装置用于通过光伏发电机组和风力发电机组向电解池供给电量进行电解制氢，将获得的氢气和氧气分别通过储氢罐和储氧罐进行存储，并经过氢氧燃料电池进行处理，将氢氧燃料电池处理产生的热量依次经过换热器和储热罐进行制冷和热量供给。
可实施的，氢氧燃料电池包括冷却装置，氢氧燃料电池产生的热量经过换热器传递至储热罐，储热罐与用户吸收式制冷设备和用户热量供应设备分别连接，用于制冷和供给热量。
可实施的，综合能源物联网平台包括信息获取单元，信息获取单元用于基于光伏发电基本模型获取光伏发电机组的功率；基于循环风电的基本模型获取风力发电机组的功率；基于氢氧燃料电池存储功率的最大值和最小值获取氢氧燃料电池的容量；基于储氧罐中储存氢气量的最大值和最小值获取储氧罐的容量；基于电解池的电压获取电解池的产氢率。
可实施的，综合能源物联网平台还包括模型构建单元，模型构建单元用于以碳排放最小为目标函数，基于光伏发电机组的功率、风力发电机组的功率、氢氧燃料电池的容量、储氧罐的容量和电解池的产氢率，构建装置优化模型。
可实施的，综合能源物联网平台还包括模型优化单元，模型优化单元用于预设约束条件，基于多目标优化算法对装置优化模型进行优化。
可实施的，约束条件包括功率约束、设备容量及运行处理约束。
实施例二
本实施例基于能源系统传递过程中物质流、能量流、信息流和价值流的互动与协同，建立了一套面向多用户需求的风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统，该系统运行设备包括综合能源物联网平台、光伏发电装置、风力发电机组、氢氧燃料电池、蓄热罐、吸收式制冷机、电制冷机和储氢系统。设计了风—光电解氢的基本模型，搭建综合能源物联网平台，优化各个环节运行参数。根据合理的机组产能配置，本实施例选择碱性电解质和聚合物电解质混合系统，系统制氢规模为3.43吨/h，供氢量波动小余8％。通过生命周期模型分析，该工艺的碳足迹为1.24kgCO2/kgH2，远低于煤制氢。基于经济性最优和碳排放最小的调度策略，以系统运行成本和CO2排放最小为目标函数，建立了物质流-能量流-信息流-价值流的系统优化模型，通过MOQO-Jaya算法进行优化后来配置系统运行最佳参数。
一种风光互补制氢储能装置包括：风力发电机组、太阳能电池、氢氧燃料电池、储氢罐、储热罐、吸收式制冷空调、换热器、电解池、控制器、气液分离器和用户。
其中，风力发电机组和太阳能电池首先给用户供电，在满足用户用电的基础上，富裕电量供给电解池进行电解制氢，所述太阳能电池配备控制器和逆变器；
所述燃料电池设置有冷却装置，燃料电池工作过程中产生的热量通过换热器传递至储热罐，储热罐与用户吸收式制冷设备和用户热量供应设备连接，用于制冷和热量供给。
风电和光伏发电的功率计算
风能和太阳能的强度变化与地球的自转和公转密切相关。为分析风能和太阳能的特性提供了基本原理。为了简单方便，用正弦函数来拟合光伏发电和风电的周期。忽略地形、温度、天气、地理位置等因素的影响造成光伏发电和风电的随机性和波动性。
太阳能的24h模型：
Figure BDA0004128715190000061
式中，A为太阳能强度波动幅度；
Figure BDA0004128715190000062
代表24小时的日循环；tp1初始阶段；G(t)≤0表示夜间无辐射。
Figure BDA0004128715190000063
式中A和tp1的值分别取5.43MW和07:10。将它们带入式(1)，可得到光伏发电24h循环的基本模型。
风能周期波动模型：
Figure BDA0004128715190000064
式中，1+sinx定义风能在(0，2Pr)区域的波动，tw1风力初始阶段；Pr是平均风功率。
Figure BDA0004128715190000071
式中k和tw1分别取0.71和23:08，带入式(3)，可得到24h循环风电的基本模型。
电池容量计算：
电源波动σ，它代表了电源在特定时间尺度内的波动。
Figure BDA0004128715190000072
式中Pr是某一时期内的平均电功率：
Figure BDA0004128715190000073
采用一阶低通滤波器结合频率测试方法，找出满足电解槽功率要求的最大截止频率f。滤除频率大于f的波动，得到电池补偿后的输出功率Pb：
Figure BDA0004128715190000074
电池在某一时刻的存储功率B(t)可由下式计算：
Figure BDA0004128715190000075
式中，B0为初始储存功率，η为充放电系数。
电池组的额定容量计算公式如下：
Bs＝{max[B(t)]-min[B(t)]}×1.25 (9)
其中max[B(t)]和min[B(t)]为电池存储功率的最大值和最小值。
储氢系统容量配置
氢气罐中储存的氢气量M(t)可由下式计算：
Figure BDA0004128715190000081
储氢罐的容量可由下式计算：
Ms＝[maxM(t)-minM(t)]×1.2 (11)
氢供应波动计算如下：
Figure BDA0004128715190000082
Figure BDA0004128715190000083
Hr额定氢气供应流率。
产氢率计算
根据法拉第定律，气体的摩尔数计算如下式：
Figure BDA0004128715190000084
优化控制策略
日前调度是长时间尺度的优化运行，根据未来24h的冷热电负荷和风机、光伏出力预测数据，考虑电解槽、燃料电池、储氢罐选型，通过优化模型确定系统未来一天机组各设备的出力情况，以实现该系统经济运行。
本实施例在满足系统内冷、热和电负荷需求下，以系统日运行费用最小为目标，对各设备出力情况进行优化。系统运行成本包括设备运维成本、设备启停成本、储能设备折旧成本。
Figure BDA0004128715190000085
式中COM(t)为系统运行维护成本；CSS(t)为系统设备启停成本；CBW(t)为系统储能设备折旧成本；T为一个调度周期。
功率约束条件：
PWT(t)+PPV(t)+PFT(t)＝PL(t) (16)
PAC(t)COPAC+PEC(t)COPEC＝QLC(t) (17)
式中PWT、PPV、PFT、PL分别表示风力机组发电功率、光伏电池功率、燃料电池功率和用户所需功率。PAC、PEC表示吸收式制冷和电制冷所需功率，COPAC表示制冷系数。
设备容量及运行出力约束：
Figure BDA0004128715190000091
Figure BDA0004128715190000092
Figure BDA0004128715190000093
本实施例根据属地风资源和光资源，对风力发电机组和光伏电池最小、最大输出限定，在确定用户设备容量的基础上，进行电解制氢储能和配置燃料电池进行功率补偿。
MOQO-Jaya算法
优化目标近似解
A(i+1,j,k)＝A(i,j,k)+r(i,j,1)(A(i,j,b)-|A(i,j,k)|)-r(i,j,2)(A(i,j,w)-|A(i,j,k)|) (21)
A(i,j,b)表示最好解，A(i,j,w)表示最差解，A(i,j,k)表示最佳解和最差解的候选解，r(i,j,1)是[0.1]范围内随机数。
拥挤距离计算
Figure BDA0004128715190000094
Figure BDA0004128715190000095
表示个体j在f优化方向上的拥挤距离，/>
Figure BDA0004128715190000096
和/>
Figure BDA0004128715190000097
分别表示第m个函数的最大值和最小值。
准相对种群计算
Figure BDA0004128715190000098
Figure BDA0004128715190000099
Figure BDA00041287151900000910
式中
Figure BDA00041287151900000911
表示第k个变量的最小值和最大值。
本实施例通过多目标优化算法对各时段光伏、风机、燃料电池输出功率进行优化，基于优化模型实现用户、发电、储能协同调度。
本实施例基于风光互补供能技术，提出了风光制氢多能互补供能系统，通过制氢技术与燃料电池相结合实现能源储藏和功率调节，实现了用户冷热电联供，该系统发电效率可达40％，废热利用达40％，能源综合利用率超过80％，真正意义上实现了零碳、高效节能。
以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统，其特征在于，包括：风光互补制氢储能装置和综合能源物联网平台；
所述风光互补制氢储能装置包括依次连接的光伏发电机组、风力发电机组、电解池、气液分离器、储氢罐、储氧罐、氢氧燃料电池、储热罐和换热器；
所述综合能源物联网平台用于获取所述光伏发电机组和风力发电机组的功率、所述氢氧燃料电池的容量、所述储氢罐的容量以及所述电解池的产氢率，构建装置优化模型；对所述装置优化模型进行优化，基于优化后的装置优化模型对所述风光互补制氢储能装置进行调度。
2.根据权利要求1所述的风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统，其特征在于，
所述风光互补制氢储能装置用于通过所述光伏发电机组和风力发电机组向所述电解池供给电量进行电解制氢，将获得的氢气和氧气分别通过所述储氢罐和储氧罐进行存储，并经过所述氢氧燃料电池进行处理，将所述氢氧燃料电池处理产生的热量依次经过所述换热器和储热罐进行制冷和热量供给。
3.根据权利要求2所述的风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统，其特征在于，
所述氢氧燃料电池包括冷却装置，所述氢氧燃料电池产生的热量经过换热器传递至储热罐，所述储热罐与用户吸收式制冷设备和用户热量供应设备分别连接，用于制冷和供给热量。
4.根据权利要求1所述的风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统，其特征在于，
所述综合能源物联网平台包括信息获取单元，所述信息获取单元用于基于光伏发电基本模型获取光伏发电机组的功率；基于循环风电的基本模型获取风力发电机组的功率；基于氢氧燃料电池存储功率的最大值和最小值获取所述氢氧燃料电池的容量；基于储氧罐中储存氢气量的最大值和最小值获取所述储氧罐的容量；基于电解池的电压获取所述电解池的产氢率。
5.根据权利要求4所述的风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统，其特征在于，
所述综合能源物联网平台还包括模型构建单元，所述模型构建单元用于以碳排放最小为目标函数，基于所述光伏发电机组的功率、风力发电机组的功率、氢氧燃料电池的容量、储氧罐的容量和电解池的产氢率，构建装置优化模型。
6.根据权利要求5所述的风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统，其特征在于，
所述综合能源物联网平台还包括模型优化单元，所述模型优化单元用于预设约束条件，基于多目标优化算法对所述装置优化模型进行优化。
7.根据权利要求6所述的风光互补制氢与冷热电多能互补的综合能源系统，其特征在于，
所述约束条件包括综合能源系统的功率约束、设备容量及运行出力约束。
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