综合供能系统

综合供能系统（精选七篇）

综合供能系统 篇1

随着国民经济的快速发展，在可持续发展战略和相关政策的推动下，含可再生能源的分布式综合供能系统越来越受到重视。在含光伏发电的综合供能系统的发展中，由于光伏发电安装条件低，政策措施完善等特点，而得到广泛地应用。然而，在建设工程中，光伏发电的经济性以及并网后对电网的影响等特点，都成为了建设者、投资商进行投资决策时需要考虑的重要因素。那么对该类系统进行多方面的综合评价，就成为了目前学者们研究的重点。

学者对分布式综合供能系统的评价，主要从几个方面进行。文献[1]对评价指标进行分析，采用多因素分析法，在前人技术评估的的基础上加入了环境和经济效益指标。文献[2]选择分布式综合供能系统的具体问题进行研究，利用AHP法对不同的接入方式下的供能系统进行综合评估；文献[3]是利用构建的综合评估方法对系统的运行方式和相应成本进行评价；文献[4]研究系统在某一方面的评价：以农村电网为对象，分析可再生能源不同组合方式对电网供电性能的评价；文献[5]构建模糊评价模型，对含可再生能源的分布式发电投资的评价。文献[6]从分布式综合供能系统评价外部出发，研究外界因素对评价的影响。文献[7]利用主成分因子载荷矩阵聚类分析，结合指标大类的实际意义与评估方向，提出分类指标体系设计思路，对智能电网进行了综合评价。文献[8]建立了综合考虑能源约束和系统结构特点的六状态可靠性模型，并从时间、出力、系统这三个层面建立了综合评价系统可靠性的指标体系。在评价方法方面，主要是对各指标权重的确定，主要分为客观赋权和主观赋权法。文献[9]引入平均认识度和认识盲度的概念，剔除专家在排序阶段认识上隐含的不确定性，基于信息熵理论，给出了一种安全风险评估指标权重的确定方法。文献[10]对传统AHP方法进行了改进，反向构造了AHP约束锥，并与DEA模型结合，开展了逆向物流服务供应商选择应用研究。

综上来看，从对含光伏发电的综合供能系统的投资决策的评价研究较少，且多是单方面研究。主客观赋权方法各有优缺点，需要根据具体研究内容进行选择和改进。本文利用模糊综合评价的方法，利用最大熵技术法确定权重，对含光伏发电的综合供能系统进行评估，从技术性、经济性、环保性等多个方面评价系统的可行性，为投资商和决策者提供依据。

1 评价指标确定

1.1 评价对象

选择并网模式下的含光伏发电的综合供能系统为评价对象，主要包含光伏、储能、燃机、蓄冰空调、吸收式制冷机等设备。其中，供电设备为光伏、储能和燃机；供冷设备为蓄冰空调和吸收式制冷机。

1.2 评价目标

根据系统的特点和模糊评价的优缺点，选择电网依赖性、系统经济性、环保性、分布式能源利用率、供电可靠性等5个方面进行评估。

(1）电网依赖性。随着负荷的不断增加，会给传统电网带来很大的负担，而含光伏发电的综合供能系统的接入，能够大大缓解传统电网的压力，但若峰值负荷过大，还是需要从传统电网购电，即对电网存在一定的依赖性。当进行传统电网建设时，需要考虑该部分负荷需求。在其他条件不变的前提下，对传统电网的依赖性越低，对传统电网建设的影响越小。因此，该指标越小越好。选择电网购电量、系统接入点量表示对电网的依赖性。

(2）系统经济性。系统经济性用系统的年总成本表示，主要由系统设备投资和运行维护费用组成。含光伏发电的综合供能系统在前期投资较大，但后期运营过程中，消耗的成本很少。而传统电网在建设过程中，前期投入较小，且全寿命周期较长，但运营过程中需要消耗大量资金对电网进行维护。因此，是否构建含光伏的综合供能系统，从经济角度来说，应该从全寿命周期的角度出发，评估系统的总费用，且该指标越小越好。选择初始投资、投资回收期、年运行费用表示系统经济性。

(3）环保性。分布式能源发电，能够减少传统能源的利用，从而减少污染气体的排放。光伏系统每发一度电，可减少1 420 g二氧化碳。因此，该指标越小越好。选择二氧化碳排放量、氮氧化物排放量、硫氧化物排放量表示系统环保性。

(4）分布式能源利用率。由光伏发电的特性可以看出，光伏发电具有时间性和即发即用的特点，因此配置合理容量的光伏，不仅能够起到调峰的作用，还能够优化系统的投资。因此，该指标越高越好，选择光伏的渗透率来表示。

(5）供电可靠性。由于光伏发电的间歇性和波动性会影响整个电网的供电可靠性。因此，该指标越大越好，选择供电可靠率来表示。

2 模糊综合评价模型

2.1 评判模型

(1）对象集确定。考虑到分布式综合供能系统的复杂性，在确定备择的对象集为X,X={X1,X2，…，Xn}，代表了能够满足建筑物内负荷需要的n种方案。

(2）目标因素集。将上述的评价目标作为因素集，用U={U1,U2,U3,U4,U5}表示，分别代表了供电可靠性、分布式能源利用率、电网依赖性、系统经济性以及环保性。

(3）建立评价集。设V={V1,V2,V3,V4,V5}为此次评价的评价集，来表示各指标因素对目标对象是否重要。其中：V1表示很重要；V2表示较重要；V3表示一般重要；V4表示较不重要；V5表示不重要。

(4）确定权重集。权重是指某因素对被评价对象的重要程度（即权重），设U1,U2,U3,U4,U5的权重分别为A1,A2,A3,A4,A5，且满足如下关系式：

则权重集A={A1,A2,A3,A4,A5}。

指标权重是指标在评价过程中不同重要程度的反映，是决策或评估问题中指标相对重要程度的一种主观评价和客观反映的综合度量。鉴于构建的多指标体系，本文采用最大熵技术法来确定各指标的权重。根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵为：

式中。如果pij=0，则定义。根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为E1,E2，…，Ek，通过信息熵计算各指标的权重：

2.2 矩阵建立

(1）综合评价矩阵

设R为U和V的模糊关系矩阵，定义为：

为使结果归一化，令rij满足：

式中rij为影响因素Ui在评价等级Vj上的隶属度，即rij是表征Ui属于Vj程度的数量指标。

(2）综合评价测算

根据上述模型和指标，得到运算结果：

(3）一致性检验

为了保证得到的A1,A2,A3,A4,A5的正确性，需要进行一致性检验。当一致性指标CI<0.1时，可以认为判断矩阵一致性成立，构造的矩阵是合理的。

3 算例分析

选择为深圳市某建筑物构建的分布式综合供能系统方案为例，证明模糊综合评价的应用。该建筑物内存在冷负荷和电负荷，并划分为工作日、高峰日和休息日。其中工作日为周一至周五，高峰日为每月中负荷最高的3天，休息日为周六和周日。图2列举了工作日冷电负荷数据曲线。

该建筑物属于商业用电，且变压器容量在250 kWh以上，故采用深圳商业用电250 kWh以上的峰谷电价。

另外，天然气价格为3.7元/m3。

根据上述建筑物的峰谷负荷数据，以及当地的电价条件和具体工程施工角度考虑，可以确定三种方案，其中，方案1为光储系统，利用蓄冰空调进行制冷，即由蓄冰装置、PV、蓄电池构成；方案2为燃机系统，利用吸收式制冷机和蓄冰空调共同制冷，即由燃机、蓄电池、吸收式制冷机构成；方案3为含光伏发电的综合供能系统，包含燃机、吸收式制冷机、蓄冰、PV以及蓄电池。具体情况如表2所示。

由此可以得到本次评价的目标集X={X1,X2,X3}。

(1）确定权重

考虑到系统的复杂性，且很多定性因素无法定量化，采用最大熵技术法确定指标的权重。共有3个方案，5个评价指标，则得到标准化矩阵为：

根据指标权重计算式（7）可以算出各指标的权重，故可以得到各指标：供电可靠性A1，分布式能源利用率A2，电网依赖性A3，系统经济性A4，环保性A5的权重分别为：0.13,0,09,0,06,0,49,0,23。

(2）确定模糊矩阵

根据上述指标集U={供电可靠性，分布式能源利用率，电网依赖性，系统经济性，环保性}以及评价集V={重要，不重要}可以构建隶属度。如表3所示。

从表3的隶属度数据，可以构建模糊矩阵，并进行合成运算：

(3）计算结果分析

从计算结果可以看出，方案3为最优方案。其隶属度均高于方案1和方案2，其次是方案1，方案2的隶属度最低。这是由于光伏发电的加入，能够节省峰时耗电，同时降低燃机的发电，降低了二氧化碳的排放和天然气的消耗。该结果与DER-CAM软件的仿真结果一致，表明该评价是合理的。

4 结语

本文利用模糊综合评价的方法，考虑影响建设分布式综合供能系统方案的多方面因素，从传统电网和系统本身两个方面，提出经济性、环保性等多方面的评价目标，结果表明，该评估体系具有一定的合理性，能够为投资者和决策者提供依据。

摘要：含光伏发电的综合供能系统具有良好的综合效益,但在系统建设过程中,可行性研究方案的筛选会受到多方面因素的限制。利用模糊综合评价的方法,考虑光伏发电的特点以及系统并网给传统电网带来的影响,构建模糊综合评价指标体系,利用最大熵技术法确定权重,从而得到模糊评价矩阵,对系统方案进行综合评价。以深圳地区某建筑物的建设方案为例,对多个方案进行综合评价,验证模型的合理性。结果表明,该评价体系适合含光伏发电的综合供能系统的评估,能够为决策者提供依据。

关键词：光伏,综合供能系统,层次分析法,模糊评价

参考文献

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综合供能系统 篇2

关键词：冷热电三联供供能系统；清洁发展机制；分布式能源

中图分类号：TK1；TK47；X382.1 文献标志码：A

Project analysis of CDM on application for CCHP

ZHANG Junying1，2，WUXiping2，SHEN Kai2，

ZHANGXuelai1， YU Qingqing3， RENJianping2

(1.Merchant Marine College, Shanghai Maritime Univ., Shanghai 200135, China；

2.HV&AC Institute, Tongji Univ., Shanghai 201804, China；

3.Shanghai Southern Power Conservation Technology Co.,Ltd., Shanghai 201100, China)

Abstract： In order to study the application of Clean Development Mechanism (CDM) in China, a project analysis of CDM on the application for Combined Cooling-Heating-Power system (CCHP) in the district of an university is carried out with regard to the problems about policy, technology and finance. The results show that the annual CO2 emission reduction reaches 25 694.8 t, the generated annual income is 1 522 416.90 RMB, and the risk of the projects can be compensated by the CDM income. The problems such as project installation, running and management can be overcome through adopting the technology from the developed country.

Key words： combined cooling-heating-power system；clean development mechanism；distributed energy

0 引 言

据预测，上海某高校新校区夏季最大制冷负荷为35 392 kW，冬季最大采暖负荷为14 315 kW，电力负荷达2万多kW.^［1］学校供能系统主要为夏季制冷和冬季采暖提供能源.据统计，暑假里仍有不少学生和教职员工在校学习或工作，用电量较高.在上海市夏季用电告急的情况下，新校区如果采取传统的电空调制冷方式，会进一步增加上海电网负担，供能成本也会提高.随着西气东输工程的完工和东海气田的天然气开始向上海供气，上海天然气的供给量充裕，且电力负荷在夏季由于空调负荷的增加而呈现明显的高峰,燃气负荷却正处于用气低谷时期.为缓解季节电力供需矛盾、优化能源结构、提高能源总体效率，可以对该新校区能源使用进行合理、有效规划，建设燃气轮机冷热电三联供供能系统(Combined Cooling-Heating-Power system, CCHP).

但目前国内仅广州大学城采用CCHP，其应用发展缓慢^［2］，存在许多障碍要克服.因此，需要制定合理的政策与机制，合理调整各种能源价格，创造有利于天然气使用发展的外部大环境.同时，降低设备利用成本，提高全系统的能源利用率.此外，就是实施清洁发展机制(Clean Development Mechanism, CDM).^［3］

1 新校区CCHP及其负荷匹配

该校能源布局拟采用以热定电的基于燃气轮机机组的CCHP.燃气轮机机组发电，余热锅炉产出的蒸汽供蒸汽溴化锂制冷机产出冷冻水或板式换热器产出热水，送至各建筑物单体进行制冷或采暖.燃气轮机、余热锅炉、蒸汽溴化锂制冷机和板式换热器均设置在能源中心.

该中心供应校区采用集中空调的7个建筑单体的冷热负荷、校区卫生热水负荷、食堂蒸汽负荷及部分电负荷，其中夏季制冷平均负荷为11 280 kW，依照制冷期4个月2 880 h计算，为1.17×1011 kJ，折算成0.8 MPa饱和蒸汽，为37 500 t；冬季采暖平均负荷为4 627 kW，以采暖期3个月2 160 h计算，为3.6×1010 kJ，折算成0.8 MPa饱和蒸汽为15 000 t；校区卫生和生活热水负荷全年约为13 000 t；食堂用蒸汽负荷全年约为6 500 t，合计全年蒸汽需求量约为72 000 t，若按照燃气轮机机组年利用4 000 h计，设计热负荷为18 t/h，最大热负荷32 t/h.

从机组运行安全和成本考虑，采用燃气轮机＋余热锅炉＋蒸汽制冷机的配置方式，即采用2套单机功率为3 510 kW的Centaur-40燃气轮机，每机配置1台余热锅炉，产汽量为9～15 t/h.选用4台以0.8 MPa蒸汽为热源的双效蒸汽溴化锂吸收式制冷机组，每台冷负荷为6 135 kW，作为冷源提供夏季空调所需负荷；冬季采用0.4 MPa的蒸汽，使用2台热负荷为4 372 kW的板式热交换器供空调用热水.

2 CDM的引入

CDM指发达国家通过提供资金（从发展中国家购买CO2的减排量）和技术的方式，与发展中国家开展项目级的合作，通过项目所实现的温室气体“经核证的温室气体减排量”(CER)，由发达国家缔约方用于完成其在《京都议定书》的承诺.为确保CDM项目的环境效益和带来长期的、实际可测量的和额外的减排量，需要建立1套有效的、透明的和可操作的CDM方法学.该方法学主要包括：建立基准线的方法学、确定项目边界和泄漏估算的方法学以及减排量和减排成本效益计算的方法学.

2.1 方法学适用

该校能源中心设计的以热定电的CCHP提供电力、热量及冷量满足设计冷量与热量的需求，并能向校区其他用电负荷供电，使校区少向电网购电.由于采用CCHP后燃料利用效率显著提高，燃烧天然气的发电电量抵消原由华东电网提供的电量，同时减少电力在运输和分配中的损耗，因此，该项目能减排大量温室气体，是应用CDM的基础.该方案分析采用经批准的基准线及监测方法学AM0014的02版，属于能源行业（可再生/不可再生）.

2.2 基准线确定

天然气热电冷联产系统的温室气体减排主要来自以下几个方面：（1）用低碳富氢的天然气发电代替燃煤锅炉；（2）较之传统的用能方式，能源利用效率显著提高；（3）制冷系统采用溴化锂吸收式制冷取代部分压缩式制冷，减少电力消耗，也避免氟化物制冷物质向自然界的散逸.^［4］对于满足新校区冷热负荷需求，除上述提到的方案，CDM替代方案还有：风冷热泵+燃气锅炉；冰蓄冷+燃气锅炉等.后者对电力依赖大，且初投资也远高于对比案，运行管理也复杂；前者往往难以同时匹配冷热负荷，且外界环境对机组效率影响很大，易造成运行时的冷量或热量的浪费或不足，另外机组选型过大不仅投资浪费且增加运行成本.所以恰当并且保守的基准线情景为：电制冷冷水机组+燃气锅炉热水采暖.该方案的初投资低，技术与项目的实施和运行管理成熟；方案的边界为电网电力来源与天然气管网供应，电网电力来源包含产生电力的动力来源为火电及水电等.CDM项目会取代那些从电网获得的那部分电力的当量温室气体排放.

2.3 项目边界

该项目采用以热定电的CCHP，输入来自管网的天然气，输出为校区负荷所需的冷、热、电.项目的边界严格为此CCHP.项目排放完全取决于天然气输入，而减排量可由联供系统发出的电、产生的热量、冷量决定.

2.4 额外性

所谓额外性，指如果不能获得来自发达国家的纯粹用于温室气体减排目的的额外资金，该项目不会自然发生，带来的温室气体减排效应也不会实现.

2.4.1 上海在发展CCHP中普遍存在的问题^［5］

2.4.1.1 目标和规划方面

根据国外的经验,发展CCHP机组是1项系统工程,靠单个企业或部门的局部行为难以实施，必须制定地区发展热电冷三联供机组的目标和系统规划.但上海至今没有1个明确的推广CCHP机组的战略目标以及具体的规划性意见，各项目实施单位处于“散兵游勇”式的自发探索状态，缺乏具体目标和规划指导.

2.4.1.2 技术措施方面

(1)缺乏前期论证的评价体系.从上海试点单位的实施情况分析，目前尚缺乏1套发展CCHP机组的评估体系和标准,造成某些项目出现热电负荷计算失误，投资效益低下；在消防、电力及燃气等配套设施的设计中,屡屡发生技术、管理的矛盾,延误项目进度.

(2)系统设计技术不完善.目前尚缺乏系统设计的技术依据,如现场适用性、热电负荷计算以及在环保和消防等方面的设计规范和标准等.

2.4.1.3 政策和管理方面

(1)项目审核的系统规范问题.由于CCHP机组的实施依赖燃气供应、电网连接及备用电保障和消防安全等内容，缺乏明晰的系统标准.各部门通常“一事一议”，存在一定的随意性.

(2)电力上网和并网的审核规范.凡是成功的CCHP机组项目,都允许其机组上网、并网，实现系统内能源的供需平衡，但目前上海对上网和并网技术的审核缺乏明确规范.

(3)缺乏收费的规范性.在建设CCHP机组中，存在众多的不合理收费现象，如管线接入费、减压装置费、电力接入费、备用电容量费和电量费等，缺乏规范的标准和透明度，不利于推进燃气CCHP技术的应用和发展.

2.4.2 运行成本和初投资^［1］

对方案进行投资估算和运行成本测算.本案为：建设规模为2套单机容量为3.51 MV燃气轮机＋余热锅炉＋蒸汽溴化锂制冷的CCHP方案；比较方案为：电制冷的冷水机组＋热水采暖方案.2个方案的投资费用比较见表1.

表1 投资费用万元项 目本案比较方案工程投资费用12 399.55 626.035 kV变电站费用2 551.22 551.2注：对于本案的35 kV变电站费用，考虑维修停运时的电力需求容量.

在成本测算中，天然气含税价格按1.90元/m3计，高峰电价按0.799元/(kW·h)计，低谷电价按0.363元/(kW·h)计，水费按2元/t计，本案定员按16人计，比较方案按6人计，机组利用小时本案按4 000 h计，比较方案按3 000 h计，折旧年限按15 a计.年运行费用比较见表2.

表2 年运行费用万元项目本案比较方案燃料费（天然气）1 889.36534.66电费-1 473.871 244.30水费172.80122.40工资福利70.5626.46运行维护费359.33167.20折旧费758.59423.56总计1 776.772 518.58

比较方案中用电为纯消耗，而本案中电费为负值，是将能源中心耗电减去燃机发电得到的收益.本案初投资高达12 399.5万元（已扣除政府补贴），比比较方案多投资6 773.5万元，通过运行费用的节省需长达9.13 a才能回收，如此之大的投资往往使人望而却步.

2.4.3 其他问题

(1)天然气供应.本工程天然气供应管网接入校区的路径、天然气供应压力等尚待以后深入研究和论证.另外，东海的天然气价格尚未确定，现天然气价格暂按1.90元/m3（含税）计，实际价格还需物价管理部门最终确定.

(2)本案配置2台发电容量为3 510 kW的燃气机组，机组容量选型时考虑不向电网倒送电.因此，要进一步核实新校区的电负荷预测，以确保大于机组配置容量.

如上所述，天然气三联供项目投资大、天然气价格高、投资回收期长、开发商和用户的资金组织存在风险；在我国天然气热电冷联产是1种先进的、推广中的能源利用模式，缺乏一定的运行管理经验；项目的执行伴随新技术和新设备的采用与安装，技术额外性也显而易见；虽然有政策鼓励，但缺乏具体目标、规划指导和明晰标准；根据上海市人民政府办公厅沪府办(2004)52号文件：在2004—2007年内，对纳入本市燃气空调和分布式供能系统推进计划的燃气空调和单机规模1万kW及以下的分布式供能系统项目，由市政府给予一定的设备投资补贴，标准为：分布式供能系统按700元／kW装机容量补贴.但对于该项目，相对于12 890.9万元的总投资，政府仅补贴491.4万元,占总投资3.8%，可谓杯水车薪.

3 减排量计算^［6］

3.1 项目排放

按天然气热值39.8 TJ/m3（低热值估计）预计，新校区年耗天然气9 944 000 m3，折合热值395 771.2 GJ/a.^［1］项目的排放来自于：联供系统中天然气燃烧的排放QECS，tCO2/a；天然气燃烧中甲烷的排放QEMC，tCH4/a；天然气燃烧过程中N2O的排放QEN2OC，tN2O/a；天然气生产运输分配中难测的泄漏排放QEf，tCH4/a.

联供系统中天然气燃烧的排放QECS=VANG·CENG103(1)式中：CENG为天然气排放系数，kgCO2/GJ，CENG取58.5^［4］；VANG为年耗天然气热值，GJ/a，VANG=395 771.2；计算得QECS=23 152.6.

天然气燃烧中甲烷的排放QEMC=VANG·CMEF106(2)式中：CMEF为甲烷的排放系数，kgCH4/TJ，CMEF取1.4^［4］；得QEMC=0.554.等值于CO2排放QEeCH4C=QEMC·EGWPCH4(3)式中：EGWPCH4为甲烷的全球增温潜能，EGWPCH4=21；计算得QEeCH4C=11.63.

天然气燃烧过程中N2O的排放QEN2OC=VANG·CNEF106(4)式中：CNEF为N2O排放系数，kgN2O/TJ，CNEF取2.3（IPCC 1996^［7］）；得QEN2OC=0.991.等值于CO2排放QEeN2OC=QEN2OC·EGWPN2O(5)式中：EGWPN2O为N2O的全球增温潜能，EGWPN2O=310；计算得QEeN2OC=282.2.

天然气生产运输分配中难测的泄漏排放QEf=VANG·CMLR103(6)式中：CMLR为甲烷的泄漏率，kgCH4/GJ，CMLR取0.3；甲烷在生产过程中泄漏率为39 590～96 000 kgCH4/PJ^［7］，取平均值0.07 kgCH4/GJ；而甲烷在管路运输管网分配中的泄漏为116 000～340 000 kg/PJ，取平均值0.23 kgCH4/GJ.

CMLR=0.07+0.23=0.3，得QEf=0.12.等值于CO2排放QEefu=QEfEGWPCH4计算得，QEefu=2 493.

总排放量QEtotal=QECS+QEeCH4C+QEeN2OC+QEefu(7)代入上述量，计算得QEtotal=25 939.4.

3.2 基准线排放量

基准线情景天然气消耗主要用于燃气锅炉供热，年耗气量为2 814 000 m3，折合热值QBNG=111 997.2 GJ/a^［2］.基准线排放包括：基准线情景天然气燃烧CO2排放QBEth，tCO2/a；基准线情景天然气燃烧中甲烷排放QBEMC，等值CO2排放QBEeM，tCO2/a；基准线情景天然气燃烧中N2O排放QBEN2OC，等值CO2排放QBEeN2O，tCO2/a；基准线情景天然气生产运输分配中难测的泄漏排放QBEfu，等值CO2排放QBEefu，tCO2/a；基准线电力排放QBEelec，tCO2/a；基准线R22泄漏排放QBER22，等值CO2排放QBEeR22，tCO2/a.

上述中，QBEth=6 551.8；QBEeM=3.29；QBEeN2O=79.8；QBEefu=705.6.

（1）基准线电力排放^［8］QBEelec=QNE·CEFy(8)式中：QNE为基准线电力总量，MW·h，包括天然气发电的净供电量与制冷设备消耗电量之和，并考虑8%的电力线损QNE=（QEGEN+QECOM）×1.08(9)其中：QEGEN为联供机组年净供电量，取值为24 162 MW·h^［1］；QECOM为制冷机组年消耗的电量，取值为20 398 MW·h^［1］；计算得QNE=48 125.

CEFy为电力排放因子，tCO2/(MW·h)，CEFy=WOM·EFOM，y+WBM·EFBM,y(10)根据中国DNA数据^［9］，华东电网WOM=0.75，EFOM,y=0.941 1；WBM=0.25，EFBM,y=0.786 9；得CEFy=0.902 55.计算得QBEelec=43 435.2.

(2) R22泄漏排放量QBER22=QFV·CER(11)式中：CER为R22泄漏率，CER取5%；QFV为R22的系统充注量，t.其中QFV=3.6Q106×4.18QFV0(12)式中：QFV0为单位充注量，即每产生106 kcal/h冷量的R22系统充注约为474.6 kg；Q为制冷系统的尖峰供冷负荷，24 730 kW，计算得QFV=10.1.由此得，QBER22=0.505 tR22/a，等值于CO2排放QBEeR22为858.5 tCO2/a.

（3）总排放量

QBEtotal=QBEth+QBEeMC+QBEeN2OC+

QBEefu+QBEelec+QBEeR22(13)

代入上述量计算得，QBEtotal=51 634.2 tCO2/a.

3.3 减排量QER=QBEtotal-QEtotal(14)计算得QER=25 694.8 tCO2/a.

4 引入CDM对可行性分析的影响

根据国家发展改革委员会的建议，CO2减排交易不得低于7.5美元/t.这样，该三联供项目每年的减排量为25 694.8 t，每年的收益折合人民币为1 522 416.9元.以10年的碳信用期为基准，CO2减排收益为1 522.4万元，这样该项目的静态投资回收期缩短为7.6 a.项目业主在推进三联供项目过程中相比现行通用的商业运行技术所遭遇到的技术风险，可以通过CDM项目所增加的回报来得到补偿，CDM项目的排放收益增加项目的收益，也能帮助业主克服项目初投资较大的障碍.三联供在国内尚处于发展阶段，但在发达国家已占有显著地位.由于CDM机制的引入，发展中国家能无偿引进发达国家的先进技术，克服项目安装运行管理中的技术难题.

参考文献：

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能源互联网供能质量综合评估 篇3

2010年,山东大学于慎航等使用能源互联网的概念,定义了融合大量分布式可再生能源发电装置和分布式储能装置的配电网[1]。但其提出的互联网概念,仍然局限于电能这一单一能源,具有一定的局限性。中国电力科学研究院周海明等提出了能源互联网是多能源供给系统[2],可以向用户供电、供热和供冷等。即广义的能源互联网,可以包括热能、动能和化学能等其他形式的能源,融合了电力传输网、电气化交通网和天然气网等[3]。电网的发展和互联网的发展是相互学习的过程,相比传统电网,能源互联网在拓扑结构上与互联网更加相似[4]。文献[5]以北京延庆作为示范区,从能源生产、配送、消费、管理和运营4个方面设计了能源互联网的功能体系。文献[6]基于全球能源互联网和配电能源互联网提出了虚拟电力系统和配电能源互联网。文献[7]基于主动配电网提出城市能源互联网体系架构,指出能源互联网系统用户侧的运行管理技术是能源互联网运行和管理的关键内容。在能源互联网系统用户侧对冷热负荷进行预测[8]、协调优化控制[9]、使用柔性直流技术[10]和互联网技术[11]等可以实现电、气、冷、热能量的优化综合利用,进而提高可再生能源利用率和能源效率。能源互联网已经成为当前国际学术界和产业界关注的新焦点,也是能源行业继智能电网后又一前沿发展方向和重要课题[12,13]。

传统的电力系统和其他能源系统的运行管理是分开的,电能质量综合评估只面向单一的电力系统。电能质量综合评估方法[14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24]主要是得出代表优劣的综合指标值或评定等级,对电力市场竞争理论研究以及电能质量管理体系建设起到了重要作用。随着能源互联网的发展,电力系统和供热供冷系统的耦合度不断增强,形成冷热电综合能源系统。能源互联网中大量接入风电、光电、冷热电三联供装置等分布式能源会带来电能质量和供热供冷质量问题。单一能源质量评估(如电能质量或供暖质量)不能体现冷热电综合能源系统供能的总体质量情况。能源互联网中的管理主体由传统的单一电力供应商转变为综合能源供应商。电能质量评估对电力市场环境下的按质定价具有重要意义,而对于有冷热电耦合交易的能源互联网综合能源市场具有明显的局限性。电能质量评估可以激励综合能源供应商主动处理电能质量问题,而无法兼顾供暖供冷质量。综合能源供应商需要充分考虑冷热电能源生产对生态环境的影响。污染物排放对环境的危害是能源互联网供能质量综合评估工作中不可缺少的重要内容。

能源互联网供能质量综合评估实质上是以国家标准和政策为依据,对冷热电综合能源系统运行水平、供应能力和污染状况进行的综合评价,具有以下几个方面的重要意义:(1)将供冷、供热、供电质量看作一个整体进行综合评估,可以从总体上量化电力、热力、燃气扰动造成的影响和损失;(2)有效地激励综合能源供应商与用户共同维护能源互联网供能质量环境,同时为多种能源(电、冷、热)联合优化运行和互补协同提供依据;(3)控制能源生产中的污染物排放量,提高清洁能源的市场竞争力和建设积极性;(4)可以提升能源市场的透明度,对能源互联网综合能源市场中的冷热电耦合交易研究具有重要作用。

本文基于大气污染防治条例、国家电能质量标准、国家室内空气质量标准和锅炉大气污染物排放标准,建立了考虑电能质量、空气质量和污染物排放因素的能源互联网供能质量综合评估架构,采用动态加权函数分别计算电能质量和空气质量的综合指标,采用二维惩罚函数计算排污费指标和价格惩罚指标。根据计算的电能质量综合指标、空气质量综合指标、排污费指标和价格惩罚指标,采用突变决策理论计算综合指标数值,采用自组织特征映射网络进行等级评估,综合指标数值评估和等级评估结果可以起到相互验证的作用。

1 评估架构

传统的冷、热、电等分属不同的公司和行业管理,不同管理主体面临的供能质量问题不同。即使是电力行业,也分为发电企业和电网企业2个不同的管理主体。发电企业关注污染物排放指标限值,而电网企业则没有环境方面的硬性约束指标。在能源互联网中,会出现同时管理几类能源的公司向用户提供清洁的冷热电能源。在能源互联网中存在3个方面的参与主体:用户、政府和综合能源供应商,如图1所示。

在能源互联网中,综合能源供应商不仅需要提供优质的电能,还要改善建筑物内的空气质量,并降低锅炉大气污染物排放量。能源互联网用户需要对综合能源质量做出全面的评估,以促进综合能源供应商全面提高优质服务水平。政府制定国家标准和政策,为判断综合能源供应商的供电、供冷、供热质量提供依据,并对排放的污染物进行监管。因此,能源互联网供能质量综合评估架构可以包括电能质量、空气质量和污染物排放3个方面的因素,如图2所示。

我国电能质量、空气质量和污染物排放的国家标准都很完善,各项指标都有具体的限制值。

(1)电能质量标准。我国现有的8项电能质量标准分别对电压偏差(GB/T 12325—2008)、电压暂降与短时中断(GB/T 30317—2013)、三相电压不平衡(GB/T 15543—2008)、频率偏差(GB/T 15945—2008)、电压波动与闪变(GB/T 12326—2008)、谐波(GB/T14549—1993)、间谐波(GB/T 24337—2009)、暂时过电压和瞬态过电压(GB/T 18481—2001)的指标值进行限定[25]。

(2)室内空气质量标准。GB/T 18883—2002《室内空气质量标准》规定了室内空气质量参数及检验方法,本文选择与供热供冷质量相关的物理性指标进行研究。

(3)污染物排放标准。2014年国家环境保护部和国家质检总局联合发布GB 13271—2014《锅炉大气污染物排放标准》,增加了燃煤锅炉氮氧化物和汞及其化合物的排放限值,提高了各项污染物排放标准。在用锅炉和新建锅炉执行不同标准,大气污染物排放浓度限值的指标有颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、汞及其化合物和烟气黑度。

2 评估方法

2.1 动态加权函数

目前的电能质量评估方法在求取指标权重系数时往往采用定权重的方法,没有体现单项电能质量指标值在国家标准的合格范围内和范围外的区别。当单项电能质量指标越限时,该指标的权重系数应该增大,进而对综合评估值产生破坏性影响。而对于有一项或几项电能质量指标不合格的情况,合格的指标值对评估结果影响会很小,进而计算时需要相对较小的权重系数。

根据国家电能质量标准和室内空气质量标准的规定,电能质量和供热供冷通风质量每一项指标都有相应的标准值,只要有一项质量指标不合格就需要进行治理。计算指标权重时,要考虑到存在指标不合格的评估对象的成绩要显著差于单项指标都合格的情况,不合格的指标数量越多则评估结果越差,即不合格指标数量比指标本身的值对评估结果的影响更大。同时要考虑到除了不合格和合格本身的差别外,同属于合格或不合格的质量指标在数值上也存在不同。

指标xij对于综合评价效果的影响随着偏离最优额定值的差值增大而增大,第i个评估对象的指标不合格的数量对权重系数值有着决定性的影响。可以将电能质量和供热供冷通风质量指标的动态权重函数表示为:

其中,wij为第i个评估对象的第j个指标的权重系数;xij为第i个评估对象的第j个指标的数值;xnom,j为第j个指标的额定最优值;xbou,j为第j个指标的限值,对于两边界情况该限值为靠近的边界值;Ni为第i个评估对象中电能质量或空气质量不合格的指标数量。式(1)中计算合格和不合格情况分别采用sin函数和指数函数,可以体现出指标合格和不合格对权重影响的差异性,不合格指标的权重会随越限程度的增加而快速增加。

2.2 二维惩罚函数

《江苏省大气污染防治条例》第13条规定排污单位应当按照国家有关规定缴纳排污费;第33条规定对能耗超过限额标准或者排放重点大气污染物超过规定标准的企业,实行水、电、气差别化价格政策。参考该条例,自适应的惩罚函数分为排放重点大气污染物超过规定标准的惩罚函数和排污费惩罚函数。排污费惩罚函数φi(x)和价格惩罚函数gi(x)分别为:

其中,cj为单位污染物排放费用,不同类别污染物费用不同;k为能耗超过限额标准的指标;ln函数表示价格惩罚度随着超标比例的增长情况,式(3)可以根据实际政策进行调整和变化;lk为不同污染物超标对价格惩罚的相对程度,设lk=1。

2.3 突变决策理论

突变级数法[26]评估对象中矛盾的方面设置为控制变量,不需要给出其具体计算权重就可以归一化为状态变量形式的质态,体现了指标的相对重要性。4种最常见的初等突变模型有折叠型突变、尖点型突变、燕尾型突变和蝴蝶型突变,数学模型和多维模糊隶属函数分别为:

其中,f(x)为势函数;x为状态变量;a、b、c和d为控制变量;xa、xb、xc、xd分别为对应于a、b、c、d的x的取值。计算总突变隶属函数时,采用互补指标求平均值、非互补指标求最小值的原则。可以认为电能质量比供热供冷通风质量重要,由于优质的电能和优质的空气质量存在明显的关系,选择平均值原则计算总突变隶属函数。

2.4 自组织网络聚类

自组织特征映射(SOFM)网络[27]根据样本进行学习并调整自身的权重达到学习的目的,神经元个数和训练步数越多,聚类准确率越高,训练步骤如下。

(1)初始化。权值设定为较小的随机值,输入向量ω和权值λ归一化,选取神经元的临近集合S。

其中,‖ω‖和‖λ‖分别为输入向量和权值的欧几里得范数。

(2)找到最小欧氏距离的神经元。

(3)给出一个邻域集合Slin。

(4)利用Kohonen规则修正神经元和权值,其中η为学习速率。

(5)更新学习速率η和拓扑邻域,重新归一化权值。达到最大迭代次数后输出计算结果。

2.5 计算流程

综合考虑了电能质量、空气质量和污染物排放因素的能源互联网供能质量综合评估流程见图3。

3 算例分析

3.1 算例1

提出的动态权重函数评估方法与基于主成分分析和信息熵的电能质量综合评估方法进行比较,其中5个观测点的电能质量监测数据如表1所示[22]。各项电能质量指标合格的界限值如表2所示[22]。

由于5个观测点的各项电能质量指标均在界限值内,采用动态权重函数的sin函数计算权重系数。由于可靠性指标和服务性指标都是正向指标,采用1减去其值转化为逆向指标。使用动态加权函数计算的指标权重系数如表3所示。

由电能质量指标权重系数矩阵可以得到加权系数矩阵,然后对加权系数矩阵进行标准化计算,最后得到各单项指标的代数和。动态权重函数评估方法与基于主成分分析和信息熵的电能质量综合评估方法的评估结果如表4所示。

动态权重函数评估方法计算的值越小,综合质量越优。基于主成分分析和信息熵的电能质量综合评估方法计算的值越大,综合质量越优。可知动态权重函数与文献[22]计算的电能质量评估结果是一致的,综合指标的排序均为:观测点1>观测点3>观测点2>观测点5>观测点4,“>”表示更优。

3.2 算例2

待评估的8个样本数据包括110 k V电压的电能质量数据、夏季空气质量数据和新建燃气锅炉污染物排放量。由于新风量和建筑设计有很大关系,评估时不考虑该指标。烟气黑度级别共有6级,从0至5级。参考文献[28],设最佳空气质量指标的温度为25.6℃,相对湿度为60%,风速为0.2 m/s。评估样本数据见表5,其中工频过电压为标幺值,后同。

由指标限值标准可知,原始计算样本中出现了指标不合格的情况,如表6所示。

使用动态加权函数计算电能质量和空气质量的综合值,计算的指标权重系数如表7所示。

污染物排放是能源互联网综合质量的减分项,其危害不采用动态加权函数计算,而用二维惩罚函数把污染物排放情况转换为排污费和价格惩罚2个指标。烟气黑度指标参与价格惩罚计算,不参与排污费计算。设颗粒物、二氧化硫、氮氧化物的污染物排放费分别为0.01元/mg、0.006元/mg、0.008元/mg[29],计算的排污费和价格惩罚如表8所示。

对评估样本的电能质量、空气质量、排污费和价格惩罚数据标准化处理。超过限额标准除了价格惩罚还可能会触犯环境保护法,可以认为代表排放污染物不合格的价格惩罚比排污费对评估结果影响更大。使用蝴蝶型突变数计算总突变隶属函数,为体现污染排放对综合评估结果的负面影响,指标重要性排序为价格惩罚>排污费>电能质量>空气质量,“>”表示更加重要。计算的总突变隶属函数值越小,则性能越优秀,具体计算值如图4所示。

由图4可知,在计算值的百分位就可以明显区别评估结果的优劣情况。样本1、样本3、样本7和样本8的污染物排放不符合国家标准,综合评估成绩最低,体现了污染排放不达标的负面影响。样本2、样本4、样本5和样本6的污染物排放符合国家标准,其中样本6成绩最优秀,具有相对较少的污染物排放和相对优质的空气质量和电能质量。

SOFM网络竞争层神经元有6×6个,训练步为10次,五边形为神经元,小线段为神经元的连接,不同颜色表示神经元距离的远近,颜色越深表示距离越远。邻近权重距离情况如图5所示。神经元分类图如图6所示。图中横轴、纵轴分别对应竞争神经元维数的行和列。

各样本的获胜神经元分别为1、36、2、36、36、36、5、5,样本2、样本4、样本5和样本6属于一类,可以划分为第一等级,样本7和样本8可以归为一类。突变隶属数值的大小与SOFM网络分类情况是一致的,起到了相互验证的作用。8个样本综合指标的计算等级结果如表9所示。

4 结论

无锡市分布式供能系统发展初探 篇4

在过去10 a里,中国经济高的速发展的同时,能耗更是高速增加,2010年中国煤炭消耗量占世界消费量的48.3%,是中国碳排放居世界第一的主要原因。只靠天然气替代煤难以保障,更重要的是靠提高能效。

分布式供能系统是以燃气及生物质能、太阳能、氢能、风力和其他可再生清洁能源为一次能源,在用户现场或靠近用户现场的小型和微型独立输出电、热(冷)能的系统,也称为CCHP(CombinedCooling,Heating and Power)[1]。

目前,分布式供能系统作为1种环保、高效的能源供给模式,正在全球范围内得到越来越多的关注。近期,无锡市发展和改革委员会组织市政公用产业集团、国联集团、无锡华润燃气等单位加快推进市区热电联产规划、天然气分布式能源发展规划及车用天然气加气站布局规划等编制工作。

1 无锡项目概况

无锡项目属改扩建项目,该项目面积63 430 m2,冷负荷最高约为9 600 kW,热负荷约为5 900 kW,全年供冷时数约为2 970 h,全年供热时数约为2 200 h。冷热负荷随季节变化波动较大。通过对现有项目建筑用电负荷的统计,新项目投入使用后,总电力负荷约为4 500 kW,稳定电力负荷约为2 000 kW。

目前正在考虑的方案包括:a)燃气冷热电联供(CCHP)方案:选择2台燃气发电机1 020 kW,1台BZHE400XD余热利用设备,天然气补燃,1台直燃机BZ400XBD为调峰设备;b)用2台额定冷量4 200 kW的离心机组,制冷效率高;1台1 000 kW的螺杆机组,调节范围大。

2 分布式供能系统设计要点

2.1 容量的确定

系统容量不应按用户的电、热(冷)负荷的峰值选取。虽然在峰值负荷时,用户的能源利用效率较高,但是全年负荷变化较大的系统,大多时间内分布式供能系统都无法处于满负荷运行,容量无法全部利用,机组的利用率下降,项目的经济性变差。同时,由于目前的电网存在并网手续复杂、时间长、投资高等问题,分布式供能系统的供电容量宜小于用户全年的最低电负荷。在用户电负荷超过分布式供能系统的供电量时,可由外电网补充,分布式供能系统在全年周期内仅满足基本电负荷需求。这样才能提高分布式供能系统的利用率,提高项目的经济性。

在确定供电容量时,还需要同时考虑供热(冷)容量,分布式供能系统的供热(冷)容量也宜小于用户全年的最低热(冷)负荷。在用户热(冷)负荷超过分布式供能系统的供热(冷)量时,可由其它措施补充,分布式供能系统在全年周期内仅满足基本的热(冷)负荷需求。以提高分布式供能系统的利用率,提高项目的经济性。

项目的HHCP系统中,以基础冷热负荷考虑余热制冷、供热量,并结合对逐时电负荷的分析,机场的稳定电负荷为2 000 kW,以此确定发电机组。

2.2 系统设备的选定

以天然气为一次能源的分布式供能系统的原动机可采用燃气内燃机、小型或微型燃气轮机、热气机(斯特林机)、燃料电池等,其中应用最广泛的是燃气内燃机和燃气轮机。燃气内燃机应用于分布式供能时还有以下的优势:a)只需中低压燃气即可,一般的城市中低压管网完全能够满足要求;b)起动速度快,有利于故障工况下的快速恢复。不利的方面包括:(a)余热利用复杂;(b)日常维护工作量大,维护成本高;(c)氮氧化物排放量较高,但能满足目前的国家标准。综合考虑,机场项目选择了两台燃气内燃发电机组。

分布式供能最大的优势在于冷热电的三联供,故余热利用设备需综合考虑发电机组的种类、热效率、余热品质等参数。

常见的余热利用模式分为直接连接和经过余热锅炉的间接连接。间接连接虽然工艺复杂,但特别适用于有一定热水或蒸汽需要的场合。直接连接近年来发展迅速,工艺简单,占地少,系统的热效率也更高。机场项目选用的是直接对接型吸收式机组,以确保较高的余热利用效率。

2.3 综合分析

CCHP方案在进行论证时大多需要进行与传统方案的综合比较,主要包括:初投资比较,运行成本比较,能源消耗与碳排放比较。只有在综合比较具有优势时,CCHP系统才能在推广中得到认可。在综合比较时,应当注意CCHP还有以下优势:a)电力和天然气的季节性峰谷差:随着经济快速发展和产业结构调整,中国能源、电力消费快速增长,电力供应缺口逐年拉大,特别是季节峰谷性缺电明显。同时,中国城市冬季供暖造成了燃气需求量的季节性峰谷差,不利于燃气供应的稳定性。CCHP利用了燃气和电力季节性峰谷差互补的特点,将夏季一部分电力高峰负荷转移到燃气上来,有利于季节调峰,改善能源供给结构;b)在能源利用效率方面,中国的万元GDP能耗与发达国家相比,存在巨大差距。提高单位GDP能耗和整体的能源利用效率对实现经济和环境的可持续发展具有重要意义。分别配备供电、供暖、制冷和供应生活热水的装置,不但造价高,而且能源利用率低。CCHP可以实现能源梯级利用,提高整体能源利用率,起到节能的作用。

3 结语

无锡是长江三角洲经济发达地区重要城市,项目CCHP系统的规划起到示范作用。a)CCHP的核心特征是藉冷热电在负荷中心就地直供实现高能效。大量规划实例表明,做好区域能源规划,改变过去各个企业孤立、分散的用能模式,应用CCHP是“十二五”中国经济发展能够得到可靠的能源保障、同时节能减排取得预期进展的关键;b)“分布式冷热电联供能源系统”的经济规模不是越大越好,而是由就地直供的冷、热水和蒸汽的经济输送距离决定;c)天然气的价格存在不确定因素是决定DES/CCHP效率和经济性的决定因素。同时,大多数DES/CCHP在规划时都是按照不并网制定的。这种制定方向,使目前的DEC/CCHP失去了燃气和电力季节性峰谷差互补、改善能源供给结构的特点;d)端正分布式供能的功能定位[3]。分布式供能是节能工程,目前业内对原动机额定容量的确定存在2种观点:第1种是“以热定电”,设备和系统容量以供热和发电能力最优匹配为导向,这个原则在无锡机场项目方案阶段得到了不完整的执行。无锡机场项目“以热定电”,具有很大的合理性,但在工程实践中对该项目的能源负荷预测存在某种程度的分歧。第2种观点“以电定热”,把利用分布式系统当作小发电设备,如果纯粹发电下的分布式供能的系统效率较传统供能系统必然是浪费能源,而考虑CCHP利用了燃气和电力季节性峰谷差互补的特点,有利于季节调峰,改善能源供给结构;e)正确把握分布式供能的运行特性。对分布式供能工程的运行特性理解失当,造成负荷、特别是热负荷选用偏高,导致工程投产后系统处在低负荷运行,难以达到设计节能效益[2]。分布式供能工程则以用户取得最大节能效益为原则,原动机额定容量的确定是分布式供能和建筑采暖制冷系统设计最大的区别,也是在无锡机场项目论证时引起最大质疑的地方。因此,需开展有关分布式供能基础理论研究,结合分布式供能工程运行特点,制订分布式供能系统负荷预测导则,同时,对用于分布式供能的原动机加以改进,提供最佳运行模式,以期效益最大化;f)目前该项目的CCHP的方案还在论证阶段,已经引起业界的广泛关注。从论证阶段的意见反馈来看,虽然大家一致认为CCHP是基于国家能源战略值得尝试的方向,但对技术的成熟度和完善度存在不同程度的担忧。对CCHP系统与传统系统、地源热泵系统的综合比较指标存在较大程度的分歧,希望能通过进一步的研究,提出更为可靠的比较指标,消除业界顾虑,为CCHP在暖通行业的发展打下基础。

摘要：介绍了分布式供能系统项目在无锡的发展情况,并提出了当前发展的障碍和壁垒。通过对项目的分析,研究了要突破这些障碍的一些方法。

关键词：分布式供能系统,发展,障碍

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综合供能系统 篇5

(一) 运动人体供能特点

1. 运动能量来源。

人体在运动的过程中, 肌肉活动的能量直接来源三磷酸腺苷 (ATP) , 从ATP裂解ADP和磷酸同时释放能量, 因此ATP在肌肉中的储存和连接再合成就成为维持肌肉收缩、保证运动持续进行的重要问题。实际上, ATP一旦被分解就立刻由CP和ADP重合成, 而ATP、CP再合成的能量最终依靠氧来氧化糖和脂肪。

2. 三个系统供能特点如表1所示:

(二) 篮球运动的供能系统

篮球比赛是持久高速度的快节奏随机应变的耐力性体能项目, 除技术、战术原因之外, 运动员的体能是保证比赛重要条件, 这就要求运动员有合理的能量供给系统, 在持久高速多变化的比赛中, 能量的供给系统是多样供给的, 完全以糖酵解来供能难以完成比赛任务, 须通过糖和脂肪的无氧酵解和有氧氧化的过程, 生成大量ATP, 因此, 得出篮球运动员主要供能有以下三个系统:有氧系统为缓冲作用;磷酸原系统为铺助作用;乳酸能系统为主导作用。

(三) 发展篮球运动员有氧供能系统

1. 提高有氧耐力因素。

篮球运动是一项长时间的运动项目, 在其供能系统中, 有氧供能系统占10%左右, 这一部分供能系统对篮球运动员在比赛是相当重要的, 因为有氧代谢能力强, 对机体在激烈的对抗中恢复的能力就强, 这样就更加有利于运动员保持在最佳竞技状态。有氧耐力是支撑肌肉、关节、韧带等运动器官对长时间负荷的能力, 提高有氧耐力不仅仅是注意合理地提高利用有氧供能系统, 同时要注意什么是制约有氧耐力的重要因素。根据有氧供能系统特点 (如表一所示) , 有氧代谢能力是有氧耐力的代谢活动的重要基础, 在一定程度能决定有氧耐力的水平, 然而有氧代谢能力又直接受到最大吸氧的制约。我国优秀中长跑运动员最大的吸氧量可高达每分钟70毫升/公斤左右, 世界水平的运动员可高达每分钟80豪升/公斤左右, 由此可见, 最大吸氧量和有氧耐力之间紧密相连。所以, 要发展有氧耐力首先要设法提高最大吸氧量, 在耐力练习中以提高最大吸氧量为主。

2. 发展有氧耐力的供能系统。

知道提高有氧耐力的主要因素, 为训练提高得以帮助。根据篮球比赛的特点, 制定的有氧耐力训练方法有: (1) 提高最大吸氧量为主, 主要手段是周期性的练习, 练习的强度必须控制在主要通过有氧代谢供能的幅度内, 需要安排训练的负荷量问题。一般在有氧训练心率控制在150-170/分钟之间, 训练时间应控制在25-30分钟。可采用的训练方法有, 持久跑、越野跑等。 (2) 采用时增时减法。篮球比赛中, 心率的跳动范围不定性, 时快时慢, 需氧量也有所不同, 因此训练时, 可以灵活地变化, 如要提高机体对负荷刺激的适应能力, 就应注意负荷的变化, 训练时可以采用快慢间歇跑, 重复跑、加速跑等方法规则地混合起来练习, 跑的距离可为5-10公里, 这样可以比较有效提高篮球运动员有氧耐力。

(四) 发展篮球运动员磷酸原供能系统

1. 磷酸原供能系统特点。

磷酸原系统是由ATP和CP组成的系统 (ATP-CP系统) 。在无氧耐力中主要由三磷酸腺苷 (ATP) 、磷酸肌酸 (CP) 无氧分解提供能量。根据运动生物化学理论可知, ATP是肌肉收缩的直接能源。当人体在高功率输出运动项目中, 肌肉中的ATP首先能起发动作用, 促使CP同步分解再合成ATP功能, 在这一供能过程中, 时间约为6~8s秒钟左右。因此, 可以说磷酸原供能系统特点是:持续时间短、功率输出最快、不需要氧、不产生乳酸。

2. 发展非乳酸性无氧耐力。

标准的国际篮球场长28米, 优秀的篮球运动员以最快的速度跑完需要用3.5秒左右。在篮球比赛中经常出现对方投进球时, 另一方快速发球, 从底线开始发起快攻到前场进球所跑的距离约28米, 进攻时间约为4秒。在这很短的时间里, 完成这段距离, 同时还伴有身体对抗, 人体的运动负荷达到90%~95%左右的强度, 心率可达180次/分钟, 可造成机体供氧、供能的很大困难, 在此时人体的主要供能系统是ATP、CP的无氧分解, 由此得知ATP-CP的供能特点, 因此在训练非乳酸性无氧耐力中, 应以提高ATP、CP贮量, 以及提高ATP再合成的能力。采用的训练方法有: (1) 无氧低乳酸训练法。例如原地做快速高抬腿练习, 方法是以最大的强度原地做十秒左右的高抬腿, 可做6~8组。练习间歇时间为30秒。 (2) 间歇练习法。一般采用90%~95%左右的强度, 心率可达180次/分以上, 可以造成肌体供养、供能很大的困难, 心舒张期明显收缩, 供血不足, 从而提高运动员承受氧债的能力, 同时也能发展ATP、CP的有氧再合成水平和提高肌肉中的肌红蛋白的含量。发展非乳酸性无氧耐力, 一次负荷时间应控制在8秒以内, 可以采用70米快跑练习, 这样复合ATP-CP系统供能时间, 不发生代谢性质变化。同时应注意在间歇的过程中, 由于氧债的偿还速度相对较快, 待肌体氧债基本得到偿还时, 就可以进行下一次的练习, 所以练习与练习间的休息可以相对短一些, 例如1~2分钟, 组与组的间歇时间可以相对长一些, 如4~5分钟, 因为肌肉中有磷酸、肌酸储备量有限, 在一定的练习量过后, 组间较长可促进能源物质的恢复。在练习的重复次数与组数的关系中, 一般重复练习的次数比组数少一些为宜, 如重复练习3~4次, 重复组数可达5~6组。

(五) 发展篮球运动员乳酸能供能系统

1. 乳酸能的供能特点。

人体在无氧供能的时候, 在ATP-CP系统供能到极限时, 然后开始启用乳酸能供能。当乳酸能供能时, 主要是指糖原或葡萄糖在细胞浆内无氧分解生成乳酸过程, 再合成ATP的能量系统, 时间约为33秒, 期间ATP生成的速率取决于底物消耗 (糖原、葡萄糖) 到产物生成 (乳酸) 之间的发应速率。因此, 乳酸能的供能特点是供能总量较磷酸原系统多 (ATP-CP) , 输出功率次之, 不需要氧, 产生导致疲劳的物质—乳酸。

2. 乳酸性无氧耐力。

以糖酵解供能机制无氧耐力为乳酸性无氧耐力, 在这运动过程中, 代谢产物是乳酸, 乳酸是一种强酸, 在体内聚积过多, 超过了肌体缓冲及耐受力时, 会破坏机体内环境酸碱度的稳定, 进而会限制糖的无氧酵解, 直接影响ATP的合成, 导致机体疲劳, 因此提高乳酸性无氧耐力, 是机体抗疲劳的主要途径。

3. 发展乳酸性无氧耐力。

在现代篮球比赛激烈的程度越来越明显, 功守转换的次数越来越多, 速度也越来越快, 运动员的反应、动作、移动、奔跑速度都大大提高, 加之换人战术使比赛自始自终都在快节奏中进行, 运动员的负荷强度约为85%~90%, 心率处于160~180次/分钟之间, 人是在负氧的情况下运动, 这时的供能形式主要是以糖酵解为主, 而糖酵解的供能主要是保证运动员高速运动的能量基础, 因此, 如何提高运动员的乳酸性无氧耐力是关键。乳酸性无氧耐力主要靠糖酵解供能, 提高乳酸性无氧耐力, 关键就是提高糖酵解的供能能力。提高糖酵解的供能能力关键是提高机体产生乳酸的能力, 增强机体耐受乳酸的能力, 加强机体消除乳酸的能力, 人体产生乳酸的能力主要受体内糖原的含量、糖酵解酶的活动、训练水平的高低段等因素。有人认为肌糖原的三分之一能以无氧酵解的方式提供能量, 所以采用糖原填充等手段增加肌糖原的含量有助于提高糖酵解供能的能力。大强度的运动训练可以提高机体产生乳酸的能力及乳酸脱氢酶的活性, 可以采用多次重复极量负荷的练习, 如300~400米距离的极量强度跑, 每次练习时间给以4~6分钟休息时间使机体得以合理的恢复, 增强机体耐受乳酸的能力, 主要是通过较长时间的糖酵解供能使乳酸大量堆积, 在体内造成特殊的酸性内环境, 使机体获得最大的乳酸刺激, 才能有效地提高运动员对高浓度乳酸地耐受能力。要达到高浓度地血乳酸水平, 运动的强度应该大于90%地最大吸氧量, 练习的时间控制在1分钟以内, 间歇的时间为3~5分钟。实践中可以采用200x10, 300x6的间歇或其他距离小、间歇短、强度大的变速跑、间歇跑或反复跑的训练方法。运动训练水平越高, 极量运动时血乳酸的浓度越大, 多次重复后血乳酸可以高达32mmol/L。

根据人体运动供能系统的供能特点, 运用科学合理的训练方法, 可以更有效的提高运动员机体运动能力。良好的速度耐力是篮球运动员比赛中体能的保证, 根据乳酸能的供能特点。通过科学训练方法和营养等手段, 提高糖酵解的供能能力, 使机体产生耐受和消除乳酸的能力是提高速度耐力的关键。提高篮球运动员的最快速度和爆发力, 关键提高非乳酸无氧耐力, 正确的做法是延长ATP-CP系统的供能时间, 以及提高ATP再合成的能力。有氧耐力是篮球比赛中运动员调节机体的能力, 保持比赛的持续性, 提高有氧耐力关键是提高最大吸氧量为主。

摘要：根据篮球运动的特点, 结合供能系统分析, 得出篮球运动员供能系统主要有乳酸能供能系统、磷酸原供能系统和有氧供能系统三种。结合这三种供能系统的特点对篮球运动员的专项耐力的影响, 为在训练中更好提高专项耐力。

关键词：糖酵解,ATP-CP,有氧供能

参考文献

[1]邓树勋, 等.运动生理学[M].北京:高等教育出版社, 1999.7:215.

[2]邓树勋, 等.运动生理学[M].北京:高等教育出版社, 1999.7:217.

[3]艾康伟, 等译.第六届竞赛生物力学研究报告[J].田径, 1998.6:72.

综合供能系统 篇6

电力是能源生产和消费的大户。中国电力在取得极大发展、为经济和其他产业的发展提供强有力支持的同时,也成为了中国环境污染的主要源头之一[1]。因此,节能减排对于电力行业具有特别重要的意义,它体现了电力企业的社会责任意识。与电力行业节能减排密切相关的政策法规有:《国家中长期科学和技术发展规划纲要》、《中华人民共和国节约能源法》、《可再生能源中长期发展规划》、《关于加快关停小火电机组的若干意见》、《节能发电调度办法(试行)》等。这些法规或措施共同体现了全程节能的目标,贯穿于发电、输配电及用电领域,但是,它们只在决策层面给出了指导方向,而没有对具体的技术措施和方案进行研究或量化。由于节能减排政策的正式实施时间并不长,这方面的研究工作并不多。文献[2,3,4,5,6,7]探讨了节能发电调度的优化模型、经济补偿机制、在电力市场下的实施方案等,主要是在发电侧和政策层面上展开分析。

分散电源的兴起和发展给电力系统提供了一种非常有前途的节能减排技术。分散电源包括分布式发电和分散储能,是一种建设于负荷侧的小型、灵活而新颖的电源,能综合高效地利用电、热、冷等能源,实现低污染甚至无污染排放,可解决供电质量问题,提高负荷供电的可靠性,同时可向电网提供削峰填谷等辅助服务。基于分散电源的分布式发电供能系统[8]的接入是未来智能电网建设的重要组成部分[9],而实现节能减排是智能电网运行的关键目标之一[10],因此,研究分析分布式发电供能系统的节能减排效益对于智能电网的规划和运行意义重大。文献[11,12]研究了配电侧引入分散电源的节能减排效益,但待选优化的分散电源类型较少,且只模拟了电负荷,而没有对热负荷或冷负荷进行相应分析,不能全面真实地反映分散电源的节能减排效益。

本文从配电公司运营者角度和智能电网架构出发,首先对分散电源的节能减排效益进行全面系统的分析,其次提出了考虑多类型分散电源的含有高级智能生产调度模块的多目标能量优化模型及其求解思路,并在模型求解算法中提高环保指标的重要性标度。最后以一个与输电系统弱连接的配电网为例,着重分析分布式发电供能系统的节能减排效益。

1 分布式发电的节能减排作用

分散电源具有良好的环境效益,其中一个重要的方面是节能减排效益,具体表现在:

1)应用可再生能源或燃料电池等无污染或污染较小的分散电源技术,替代传统的集中式化石燃料发电,从而减少1种或者多种污染物的排放量。如风力和太阳能发电可提供全绿色电力[13],以天然气为燃料的微型燃气轮机释放的SO2是许多燃煤发电厂释放量的25%,NOx(氮氧化物)释放量低于1%,而CO2释放量则低于40%,因此,这些分散电源足够清洁,可安装在居民区或者商业区[14]。

2)靠近负荷中心的分散电源容量不大,灵活性高,易于实现能量的综合梯级利用,满足电、热、冷等不同形式的负荷需求,提高能源利用效率,从而节约能源和减少污染物排放,如小型热电联产、冷热电联产等[15]。

3)通过合理优化不同类型的分散电源在电网中的位置和容量,可以降低输配电网损耗[16]。

4)用于间歇式可再生能源发电配套的储能装置可减少由于供需不平衡引起的电能损失,从而提高可再生能源利用效率[17]。

5)大量应用的分散储能装置可在电网负荷较低时存储高效率机组的电能,在负荷较高时放电,从而替代低效率机组的电能[18]。

可以预见,随着分布式发电供能技术的发展、环境保护政策的实施、配电侧竞争的电力市场的出现,以及智能电网战略的推进等,具有效率高、运行灵活、类型多样等优点的分散电源必将高度融入环境关注度日益增大的电源和电网规划,成为未来智能配电网不可或缺的一个组成部分[19]。

2 考虑节能减排的分布式发电供能系统优化模型

2.1 分布式发电供能系统评估指标

分布式发电供能系统中的能量源包括传统集中式电厂(电网)和分散电源,后者包括风力发电、太阳能光伏发电、柴油发电机、微型燃气轮机和储能电池等。图1是在文献[20]基础上抽象出来的一般化分布式发电供能系统示意图。

负荷结构的多样化和供电能力的不同导致分布式发电供能系统各层次元素的不同,以及层次间联结关系的差异,从而组成不同的分布式发电供能系统。

为满足未来智能电网发展的要求,电网与分布式发电供能系统间可实现满足各种约束的双向互动供电。一方面,个性化、需求化、灵活的用户端电能需求将得以实现;另一方面,自有、富余、投资性电能可以用于电网补充、调配和应急,从而实现社会效益最大化[8,9]。实时、分时、分段或分类电价是智能电网的技术组成与功能之一,也是智能电网最基础的驱动力,是实现整个电力系统经济高效运行的前提。智能生产调度是未来智能电网垂直架构的核心组成部分[9],是未来电网发展的必然趋势,是分布式发电供能系统实现提高传统能源利用效率和充分有效利用各种可再生能源双重任务的关键。

确保电网实现最优技术经济比、最佳可持续发展、最大经济效益、最可靠电力供给、最优环境保护是智能电网的部分目标[9]。本文主要考虑分布式发电供能系统的经济性、可靠性和环保性等关键指标,其模型评估的4个量化指标如下:

1)成本指标:年总规划费用C;

2)环境兼容性指标:可再生能源年发电量Eren;

3)负荷可靠性指标:年失负荷容量Pul;

4)系统可靠性指标:年容量短缺量Pcs。

这4个指标并非全部一致,它们之间存在冲突和矛盾,如Eren越大,风力发电和太阳能光伏发电等可再生能源的发电容量越大,由于它们的综合成本较高,则C会相应增大,同时由于风力发电和太阳能光伏发电等可再生能源发电的随机性和波动性,系统的Pul和Pcs也会相应增大。

2.2 分布式发电供能系统多目标优化模型

2.2.1 目标函数

以2.1节给出的4个评估指标作为分布式发电供能系统的规划子目标。

成本指标的目标函数为:

$\begin{array}{l}F{}_1=\min \{C={\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm M}}{\displaystyle \sum _{j=1}^{{\rm N}{}_i}[}}s{}_{ij}(a{}_{ij}+b{}_{ij}+c{}_{ij}+\\ d{}_{ij}-f{}_{ij}){\rm P}{}_{\text{D}\text{G}ij}^{\text{c}\text{a}\text{p}}]+{\displaystyle \sum _{t=1}^{8760}{\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm K}}(}}h{}_t{\rm P}{}_{\text{G}\text{r}\text{i}\text{d}}^t)\}(1)\end{array}$

式中:等号右边第1部分为折算到每年的分布式发电投资及运营等相关费用,第2部分为从输电网直接购电成本;M和Ni分别为分布式发电类型数和第i类分布式发电的待选总数;sij为0-1变量,决定第i类的第j个待选分布式发电装置安装与否;aij,bij,cij,dij,fij分别为第i类的第j个待选分布式发电经过折算的单位投资成本、运营成本、替代成本、燃料费用和残值;PcapDGij 为第i类的第j个待选分布式发电的容量;PtGrid 为t时段输电网供电功率;ht为t时段电网电价;分布式发电供能系统逆向售电时,PtGrid为负值,相应的ht为逆向售电电价。

替代成本是指在分布式发电装置寿命期结束后对其进行更换所花费的成本,一般小于装置的初始投资成本;残值指项目财务周期结束时分布式发电装置所剩余的资金价值,从工程经济角度,这一部分价值不应作为规划期内的成本;燃料费用其实属于运营成本之一,为后面算例分析所需,本文特将其单独列出。无论是一次性的投资成本还是按时间(如年)支付的成本(如运营成本等),均可通过年实际利率和项目财务周期2个参数换算为按一年等额支付的成本,进而按分布式发电装置额定容量折算为单位成本。文献[21]全面论述了各种形式的资金时间价值换算方法,本文不再赘述。

其他3个指标的子目标函数分别为:

$\begin{array}{l}F{}_2=\max E{}_{\text{r}\text{e}\text{n}}(2)\\ F{}_3=\min {\rm P}{}_{\text{u}\text{l}}(3)\\ F{}_4=\min {\rm P}{}_{\text{c}\text{s}}(4)\end{array}$

Pcs和Pul可通过下式计算得到:

$\begin{array}{l}{\rm P}{}_{\text{c}\text{s}}={\displaystyle \sum _{t=1}^{8760}{\rm P}}{}_{\text{c}\text{s}}^t(5)\\ {\rm P}{}_{\text{u}\text{l}}={\displaystyle \sum _{t=1}^{8760}{\rm P}}{}_{\text{u}\text{l}}^t(6)\end{array}$

式中:

$\begin{array}{l}{\rm P}{}_{\text{c}\text{s}}^t=\{\begin{array}{l}{\rm P}{}_{\text{r}\text{e}\text{q}}^t-{\rm P}{}_{\text{a}\text{c}\text{t}}^t{\rm P}{}_{\text{r}\text{e}\text{q}}^t>{\rm P}{}_{\text{a}\text{c}\text{t}}^t\\ 0\text{其}\text{他}\text{情}\text{况}\end{array}(7)\\ {\rm P}{}_{\text{u}\text{l}}^t=\{\begin{array}{l}{\rm P}{}_{\text{c}\text{s}}^t-R{}_t{\rm P}{}_{\text{c}\text{s}}^t>R{}_t\\ 0\text{其}\text{他}\text{情}\text{况}\end{array}(8)\\ {\rm P}{}_{\text{r}\text{e}\text{q}}^t=L{}_t+R{}_t(9)\\ {\rm P}{}_{\text{a}\text{c}\text{t}}^t={\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm M}}{\displaystyle \sum _{j=1}^{{\rm N}{}_i}{\rm P}}}{}_{\text{D}\text{G}ij,\max }^t+{\rm P}{}_{\text{G}\text{r}\text{i}\text{d},\max }(10)\end{array}$

Ptreq,Ptact,Lt,Rt分别为t时段系统需要的运行容量、实际运行容量、负荷容量和运行备用容量;PtDGij,max为第i类的第j个待选分布式发电在t时段的最大出力,基于燃料输入的发电机最大出力等于其容量,而风光驱动的可再生能源发电机的最大出力由其功率曲线和风速或光照强度决定;PGrid,max为输电线路最大传输功率。

由式(7)和式(8)可知,Pul≤Pcs,且当系统不需要运行备用容量时取得等号。运行备用容量的设置很大程度上影响F3和F4的优化,本文主要从以下2个方面考虑分布式发电供能系统的备用需求:一是备用容量需满足一定的小时平均负荷裕度,用于应付突然的负荷增大;二是备用容量需满足间歇式电源,如风力发电、太阳能光伏发电等的出力突变要求,主要是不确定性的出力减小。

本文暂不考虑其他非强自然因素影响的分散电源出力波动下的备用需求,因此,每小时运行备用容量Rt为:

Rt=rloadLt+rwindPtwind+rsolarPtPV (11)

式中:rload,rwind,rsolar分别为小时负荷Lt、风力发电机出力Ptwind 和光伏出力PtPV 的备用因子。

2.2.2 约束条件

该能量优化模型的主要约束为电源出力约束,包括分散电源出力约束及输电线路容量约束:

$\begin{array}{l}{\rm P}{}_{\text{D}\text{G}ij,\min }^t\le {\rm P}{}_{\text{D}\text{G}ij}^t\le {\rm P}{}_{\text{D}\text{G}ij,\max }^t(12)\\ |{\rm P}{}_{\text{G}\text{r}\text{i}\text{d}}^t|\le {\rm P}{}_{\text{G}\text{r}\text{i}\text{d},\max }(13)\end{array}$

2.3 基于二元对比定权法的多目标最优化转换

从式(1)～式(4)可知,4个评估指标的量纲不尽相同,可以构造模糊评价(隶属度)函数,将各子目标函数值统一转换为对优化结果的满意度(隶属度),从而可将多目标优化转换为单目标优化问题。本文首先统一各个子目标的量纲,然后采用线性加权求和法将多目标优化转换为单目标优化问题进行求解,并采用二元对比定权法确定权系数[22]。

2.3.1 统一量纲

系统中负荷消耗的电量是一定的,最大化可再生能源年发电量意味着最小化传统化石能源年发电量,而化石燃料发电方式均或多或少排放污染物。因此,本文首先引入排污处罚计算环境成本CEC:

$\begin{array}{l}F{}_{2^{\prime }}=\min C{}_{\text{E}\text{C}}={\displaystyle \sum _{t=1}^{8760}{\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm M}}{\displaystyle \sum _{j=1}^{{\rm N}{}_i}{\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm K}}s}}}}{}_{ij}g{}_{ij}^k{\rm P}{}_{\text{D}\text{G}ij}^t+\\ {\displaystyle \sum _{t=1}^{8760}{\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm K}}g}}{}_{\text{G}\text{r}\text{i}\text{d}}^k{\rm P}{}_{\text{G}\text{r}\text{i}\text{d}}^t(14)\end{array}$

式中:等号右边第1部分为分布式发电产生的环境成本,主要是污染物排放费用,第2部分为传统集中式电厂的环境成本;K为需收排污费的污染物种类数;gkij 为第i类的第j个待选分布式发电单位功率的第k类污染物排放的处罚收费标准;PtDGij为t时段第i类的第j个待选分布式发电的有功出力;gkGrid 为集中式供电的单位功率的第k类污染物排放的处罚收费标准。

本文模拟的集中式发电厂为没有配套脱硫、脱硝和除尘等排污设备的传统燃煤电厂。排污收费按污染物排放总量收费,则式(2)与式(14)等效,且F2′与F1量纲相同。

同样,对停电容量和容量短缺量进行处罚:

$\begin{array}{l}F{}_3=\min \alpha {\rm P}{}_{\text{u}\text{l}}(15)\\ F{}_4=\min (\alpha -\beta ){\rm P}{}_{\text{c}\text{s}}(16)\end{array}$

式中:α和β分别为相应的处罚收费标准,α≥β。

2.3.2 转换为单目标优化

按线性加权求和法构造如下单目标优化问题:

$\min F={\displaystyle \sum _{i=1}^4\lambda }{}_{i}F{}_i(17)$

式中:λi≥0且${\displaystyle \sum _{i=1}^4\lambda }{}_i=1$。

2.3.3 确定权系数

权系数直接反映目标函数的重要程度,重要的目标函数的权系数应设置较大(不超过1),不重要的目标函数的权系数应设置较小(甚至为0)。确定权系数的方法很多,本文采用定性排序与定量标度相结合的二元对比定权法,其基本原理和步骤如下:

1)建立重要性定性排序一致性标度矩阵E

设m个指标集合为D={d1, d2,…, dm},di为第i个指标,各个指标的重要性定性排序标度采用二元对比并在0,0.5,1.0中取值。若dk比dl重要,则记排序标度ekl=1,elk=0;若dk和dl同样重要,则记ekl=0.5,elk=0.5;若dl比dk重要,则记ekl=0,elk=1。显然,ekl+elk=1,ekk=ell=0.5。

根据比较结果,建立指标集二元对比重要性定性排序标度矩阵E为:

$\mathit{E}=(e{}_{kl}){}_{m\times m}(18)$

在二元比较过程中要求判断思维不出现矛盾,即要求逻辑判断的一致性。其一致性检验条件为:①若ehk>ehl,则有elk>ekl;②若ehk<ehl,则有elk<ekl;③若ehk=ehl=0.5,则有ekl>elk=0.5。

若定性排序矩阵E无法通过一致性检验,则说明判断思维过程自相矛盾,需重新调整排序标度ekl;若能通过一致性检验,则E即为重要性排序一致性标度矩阵,可计算矩阵E的各行元素之和,其大小排序给出了指标集重要性的定性排序。

2)根据语气算子与模糊标度、隶属度关系确定指标权重向量

在确定了指标重要性定性排序后,将定性排序的最重要指标与其他指标逐一进行二元对比,可应用文献[23]中提出的语气算子与对重要性的相对隶属度的对应关系(见表1),根据经验知识,逐一判断最重要指标与其他指标语气算子间的比较关系,进而确定指标的非归一化权重值,将其归一化后,即可得到指标的归一化权重向量λ=[λ1, λ2,…, λm]。

本文在最小化分布式发电供能系统供能成本的前提下重点突出分散电源的节能减排效益,即提高子目标F2′的重要性等级在F3和F4之上。详细计算参见附录A。

3 模拟与求解

前述的分布式发电供能系统优化模型是复杂的组合优化问题,其中,基于分时电价的双向供电模式、多联产和智能生产调度的部分模拟,以及负荷和间歇式能源的全年时序分析加剧了模型求解的难度。本文采用HOMER(hybrid optimization model for electric renewables)[24]软件进行模拟和优化。HOMRE是美国国家可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory,NREL)开发的专用于联网或自治型分布式发电供能系统的设计和优化软件,能模拟各种嵌入组件及系统整体的物理行为、经济参数和某些控制策略,对污染物排放的模拟计算和分析是其最突出的功能之一。

HOMER软件采用包含以下步骤的启发式算法进行寻优:

1)根据HOMER组件模型及数据结构设定相应的分散电源供电组合方式及容量区间等;

2)由小时负荷模型、资源分布状态和分散电源运行特性等,对各种组件功率选项或数目取值构成的所有可能的分布式发电供能系统架构进行全年8 760 h运行状态和电源输出功率的仿真计算;

3)选出并比较满足小时运行约束的可行方案,确定最优的分布式发电供能系统架构。

该方法的突出优点是不需要考虑优化模型中的0-1变量,极大地减小了优化问题的复杂度,易于得到系统最优规划解。

图2给出了基于HOMER的分布式发电供能系统优化框架及流程。

4 算例分析

对某远离供电中心、与输电系统弱连接的偏远配电网进行分散电源优化,算例原型来自文献[25]中的法国某孤岛系统。同时考虑电负荷及热负荷,模拟热电联产(CHP),规划年年度电峰荷为356 kW,热峰荷为85 kW,年平均电负荷为176 kW,热负荷为42 kW;为利用洁净能源,风力发电机数至少为3台,待选12台,年平均风速为8.66 m/s;为减小天然气价格波动带来的风险,微型燃气轮机最大功率为180 kW;天然气和柴油价格分别为0.4美元/m3和0.8美元/m3;年平均日照强度为3.78 (kW·h)/m2;输电线路容量为200 kW;排污处罚收费标准为150美元/t;年实际利率和项目财务周期分别为8%和20 a;rload,rwind,rsolar分别取3%,10%,10%。其余参数见附录A和附录B。

4.1 优化结果及其节能减排效益

优化结果,即分布式发电供能系统容量最优组合方案为:电网、风力发电机7台、微型燃气轮机发电功率80 kW、柴油发电功率20 kW。该能量获取方案下,4个优化子目标分别为C=196 098美元,Eren=1 905 623 kW·h,Pul=46.7 kW,Pcs=71.9 kW,可再生能源年发电量占系统年发电量的比例高达63.9%。

表2给出了该能量获取方案的年排污量,同时对比了不考虑分散电源供电而假设可通过足够容量的输电线路向电网购电情况下的排污量。

可见,分布式发电供能系统的各污染物排放量均比传统燃煤电厂要小,占污染物总量最大的CO2的排放量减少了近80%。本文模拟的是未安装脱硫、脱硝和除尘等排污设备的常规火电厂。从表2可看到,高效清洁的分散电源可减轻SO2和NOx的排放,可作为高能耗、高污染小火电机组的替代能源。总之,分散电源可有效节约有限的煤炭资源,减轻燃煤对环境的污染和温室气体的排放。

4.2 关键参数灵敏度分析

4.2.1 排污处罚标准分析

CO2是主要排出物,也是最重要的温室气体。目前,世界各国制定的排污处罚主要是指碳排放税。表3给出了不同CO2排放处罚收费标准下的优化结果。

从表3可见,随着碳排放税增加,向电网购电量减小,风力发电机数量增加,但由于风力发电成本较高,减小电网购电量导致的部分缺电量仍需由微型燃气轮机和柴油发电机满足,因为微型燃气轮机具有效率高、天然气价格低、排污小等优点,其得到了优先考虑,因此,CO2排放减小。此外,较低的碳排放税对于优化结果影响甚微,因此,相关部门应该制定能对分散电源产生激励作用的处罚标准,充分体现其环境效益,以利于分布式发电供能系统和基于其的智能配电网建设,实现节能减排目标。

4.2.2 不确定性因素分析

相对于传统电源规划,分布式发电供能系统规划面临更多的不确定性因素,包括风速变化、日照强度变化和燃料价格变化等,而且对这些因素更敏感。风速和日照强度是强自然因素,很难改变,只能预测预报;燃料价格,包括天然气价格、汽油和柴油价格等,受供需关系影响很大。可以预见的是,伴随着能源紧缺、需求增大,燃料价格必然会普遍上涨,而分布式发电的兴起带来的燃料需求则会加速这一过程,同时,传统电力系统的沉滞成本、规模效益和完善的燃料运输体系等因素使得集中式电厂的电价在某一时期内变化缓慢,这些均可能对分布式发电产生冲击[14]。表4和表5分别给出了天然气价格波动和年平均风速变化情况下分布式发电供能系统的优化结果。

从表4可见,随着天然气价格不断上升,微型燃气轮机出力逐渐变小,当价格达到1.0美元/m3时,微型燃气轮机出力为0,其电量由风力发电填补,由于风力发电成本较高,其余部分电量从电网购入,但因电网排污量较大,剩余的电量由柴油发电补充,从而减小CO2增加量,但仍改变不了CO2排放量增加的趋势。可以看出,由于风力发电和太阳能光伏发电的成本均较高,传统化石燃料价格的上涨将削弱分布式发电的优势,不利于节能减排。因此,降低可再生能源发电成本、提高可再生能源发电技术水平,以及大力推广可再生能源发电是规避燃料价格波动风险以及实现智能电网长远战略规划和实行节能减排政策的重要手段。

从表5可见,风速较低时,过多的风力发电将是不经济的,由于电网电价相对较低,天然气价格较低以及微型燃气轮机效率高、排污少,系统负荷主要靠从电网购电和采用微型燃气轮机供电满足,CO2排放量较大。风速较高时,满足相同出力所需的风力发电机数量少,同时减小微型燃气轮机和柴油发电机出力,向电网购电量也减少,可再生能源利用率越大,能量成本越低,同时,CO2排放量越少。

图3从另一个方面表征了天然气价格波动对一个架构确定的分布式发电供能系统运行的影响。该系统以4.1节的优化结果为基准。可以看到,天然气价格的上升导致系统年成本的增加和CO2排放量的增大,如当波动幅值为100%时,年总规划费用增加了13.42%。对于微型燃气轮机渗透率较高的系统而言,不确定性费用增加得更多。

图4给出了以4.1节优化结果为基准的系统在不同年平均风速下的运行结果。可以看到,随着年平均风速的减小,系统的年总规划费用和CO2排放量均有不同程度的增加,当年平均风速不到原预测值(规划值)的一半时,年总规划费用和CO2排放量增加幅度超过100%和170%。

可见,准确的风能资源评估和精确的风速预测与测量是减小风资源间歇性和随机性影响、规避巨额投资风险、建立灵活多变和智能调度且节能环保的智能电网的关键技术。

4.2.3 CHP及其效率分析

本文模拟了CHP,对微型燃气轮机和柴油发电机等设备进行余热利用。下面分析余热利用效率对节能减排的影响。其中,余热利用效率为0表示该发电机组不采用CHP模式。为在同一条件下进行比较,以余热利用效率为25%的电源组合优化结果(风力发电机6台、微型燃气轮机出力120 kW)为基础,考虑不同余热利用效率下的CO2排放量变化情况,如表6所示。

可见,余热利用效率越高,向电网购电量越小,相应的CO2排放量越小。发展高效率的多联供技术是分布式发电作为节能减排手段的重要一环。随着中国“西气东输”天然气覆盖大量终端用户,以天然气为一次能源的分布式多联供系统是未来的重点发展方向,可作为构建中国特色智能电网[9]的重要组成部分。

5 结语

随着国家全面实施节能减排和推进智能电网建设,新能源逐渐成为推动节能减排的重要力量,包含新能源的分散电源发电和交互式供电供能是节能减排的一个重要技术,是电力节能减排领先其他行业的重要筹码,也是未来智能电网的发展模式之一。本文提出了考虑不同优化目标、多类型分散电源、不同负荷类型的分布式发电供能系统能量优化模型及其求解思路,算例分析表明所提出的模型及算法的合理性和有效性。同时,基于关键参数的灵敏度分析,重点讨论了分布式发电供能系统的节能减排效益,得到了一些有益结论。

由于分布式发电供能系统规划和运行面临着发电机及其他组件状态、负荷水平、燃料供给、自然资源等多方面的不确定性因素,考虑随机性和模糊性等不确定性因素的数学建模和优化是下一步的主要研究工作。

综合供能系统 篇7

我国的建筑能耗现状不容乐观, 城乡既有建筑面积已达445亿平方米, 全国建筑能耗已占全社会终端能耗的28%以上, 且在“十二五”期间, 我国城市化进程会进一步加快, 建筑面积的能耗还会增长。因此, 中国的城市化建设必须要全面达到资源和能耗消耗速率的“零增长”和“负增长”的要求, 全面达到城市的能源清洁化。针对以上问题, 专家提出了多种可再生能源互补耦合供能系统在城市化建设中应用的建议。

1. 存在若干亟待解决的问题

目前可再生能源在建筑中的应用, 以单一的能源为主。单一的可再生能源系统多不稳定、不连续;随时间、季节、气候等变化而变化, 对不同形式能量需求的系统适应性差;缺乏对区域可再生能源供能系统的整体规划设计、评估和运行控制、管理模式的研究和实践。单项能源技术及系统的技术先进性、运行可靠性和经济可行性, 有待完善和建立科学评估的评价方法。因此, 多能的互补和综合梯级利用原理, 已成为能源动力系统集成开拓的关键核心科学问题。

2. 主要目标

在城市化建设过程中, 对于不同区域建筑供能需求, 应结合当地实际可再生资源情况, 因地制宜利用多种可再生能源系统, 根据各种可再生能源间的能量关系互相补充耦合, 为城市化建设提供多种用能系统解决方案。供能根据不同条件将太阳能、生物质能、地热能和风能等组合成不同的多能互补模块, 需求主要考虑区域内的建筑供热 (冷) 、热水、燃气、公共部位的路灯、景观照明及可再生能源自身用电等。实现系统的温度对接、品位对接、能量梯级利用以及多参数耦合策略及智能化控制, 达到多能互补、智能联供、立体交互的低碳化建筑目标。

3. 主要任务

多能互补和耦合系统可用于城镇化区域不同用能需求和场合。它的主要任务为: (1) 拟对建筑能源需求侧开展区域规划层面研究, 明确多能互补耦合方案及用能需求; (2) 对太阳能、生物质能、风能和地热能等供能系统单元的关键技术, 并结合多能互补的特点, 研究多能互补供能系统的耦合策略及其智能化控制方法; (3) 针对不同地域特征及用能需求, 提出建筑多能互补耦合供能系统的解决方案; (4) 针对示范区的用能需求, 进行多能互补耦合供能系统集成示范; (5) 推动太阳能、生物质能、风能和地热能的相关可再生能源装备的产业化。

4. 技术路线

因地制宜、组合不同的可再生能源来源, 根据示范工程的能源需求, 将多种可再生能源进行耦合互补, 经过太阳能光热、光电转换, 生物质热化学及生物转换, 风电转换和地源热泵等能量转换过程, 转换为冷、热、电和燃气等用能形式, 经过耦合的策略调度智能控制, 实现温度对接、品位对接、能量梯级利用, 并实现区域用能的可再生化。

5. 经济、社会和环境价值

从技术发展来看, 将其与先进的计算机技术、信息技术、通信技术、控制技术和人工智能等有效地综合, 运用于可再生能源的多能互补和智能控制管理, 能更好地通过能源信息的感知、联网和整合, 实现了现代高新技术在能源配送的集成和应用, 逐步构建起智慧城市的“能源脉络”。

从产业发展前景来看, 将有望突破生物质能、太阳能和风能的产业化应用瓶颈, 形成新能源战略性新兴产生的增长点。以可再生能源的多能互补和智能控制管理的信息化、智能化和以物联网为网络核心的能源产业发展, 必将形成一个规模巨大的新兴产业。提升高新技术产业在我国整体产业结构中所占比例, 促使产业结构向高科技、低能耗和重环保的技术密集型转变。

从促进城市发展的角度来看, 可大幅度提高城市的可再生能源的多能互补和智能控制管理的水平和运行效率, 为业主提供全方位的能源供配信息服务。促进城市能源多元化利用的发展, 不但节约资源、改善环境, 而且使部分废弃物得到资源化利用, 大大提升城市品质, 改善人民的生活质量。