孙建梅, 耿立杨
(上海电力大学经济管理学院, 上海 200090)
随着全球能源需求不断增长,化石能源日益枯竭,全球变暖等环境气候问题不断加剧,大力发展清洁能源和实现能源高效化、低碳化已成为能源发展的必然趋势。电力行业是碳排放的主要来源之一,调整能源结构,快速发展和有效利用可再生能源是实现电力行业低碳化的有效途径。近年来,风电、光伏等低碳清洁可再生能源的开发逐步成熟,装机并网容量稳步增加,产业发展迅猛。但由于风、光出力呈现较强的间歇性和反调峰性,伴随的弃风、弃光等能源浪费的现象愈发严重。以风电为例,2016年中国风电平均利用小时数1 742 h,全年弃风电量为497×108kW·h,平均弃风率高达 17.1%[1]。可见,传统电网对可再生能源的消纳将面临瓶颈[2]。能源互联网[3-4]将多种能源网络通过能源转换装置紧密耦合,形成多网流的综合能源系统,能够广泛接入可再生能源,为其消纳提供了新的途径。
作为能源互联网的一种基础形式,电气耦合系统因其能源清洁、高效受到了较多关注。传统电与气之间的耦合仅通过燃气轮机由气向电能单向转化,电转气(power-to-gas,P2G)技术的发展实现了电能向气体燃料的逆向转化,该技术能够有效利用具有随机性、变动性的可再生能源(风电、光伏等)产生的富余电能,将其转化为人造天然气(substitute nature gas,SNG)进行存储,不仅能够改善弃风、弃光等现象,还为可再生能源大规模存储提供了可能[5],电转气技术是目前一些发达国家为解决弃风、弃光问题,构建低碳能源系统的主要技术途径之一,德国已将电转气技术列为消纳可再生能源的重要储能方式。电转气设备加深了电网与气网进一步耦合,与燃气轮机组一起构成电网与气网的闭环循环系统。
近年来,国内外学者针对含P2G的电气耦合系统研究主要集中在优化运行等方面。文献[6-7]将电转气引入电气耦合系统中,构建了以系统经济成本最低为目标的优化模型;文献[8-9]采用能源中心建模方法,研究了包括电能、天然气等多种能源集成系统经济运行问题,算例结果表明多种能源之间的互补和转换有助于改善整个系统运行的经济性;窦迅等[10]介绍了基于电转气技术的电气耦合系统建模方法以及不同场景下的运行优化模型及求解方法;王亚男等[11]提出了含电转气的电气耦合系统两阶段优化模型,并充分发掘了气网接纳新能源的潜力;Clegg等[12]利用两阶段最优潮流优化方法,分析了电转气对改善电气耦合综合能源系统运行以及碳排放水平的影响。现有研究多是以系统运行成本最低为优化目标,对不可忽视的环境成本、弃风惩罚等因素却很少计及。文献[13-16]提出含P2G的电气耦合综合能源系统的多目标优化调度模型,优化目标主要考虑系统运行成本、碳排放量以及弃风量等因素,虽然计及了电气耦合综合能源系统的碳排放,但都是以多目标计及权重的方式处理,且没有考虑碳排放权交易机制。为了降低电力工业的碳排放水平,碳排放权交易被看作是可同时顾及电力经济性与低碳性的有效方式[17]。随着碳交易市场的推进,碳交易成本将成为不可忽略的经济成本。卫志农等[18]、秦婷等[19]将碳交易机制引入电气耦合综合能源系统的优化模型,但对能源转化利用过程中带来的经济效益与环境效益未能充分考虑。
在现有文献研究基础之上,从新能源消纳角度,针对含P2G的电气耦合系统,充分考虑系统供能的经济性、低碳性以及P2G实现能源转换过程中产生的效益,兼顾富余风电消纳问题,提出一种包含弃风惩罚成本的低碳经济运行优化模型,通过引入碳交易机制将系统的经济调度模型与低碳调度模型进行统一,将多目标问题以加和的方式转化为单目标问题。综合考虑系统功率平衡约束和系统内各元件运行约束,通过算例验证该模型的可行性与有效性,并对P2G降低系统整体供能成本、减少碳排放以及消纳弃风方面的效益进行分析。
P2G主要技术分为两类[20]:电解水制氢和甲烷化(chemical methanation,CM)。目前电解水主要有碱性水电解,高分子水电解、固体氧化物型电解等方法。甲烷化是经过巴蒂埃(Sabatier)催化反应将第一阶段制得的氢气与二氧化碳合成甲烷。以上2个过程对应的化学反应方程式分别如式(1)、式(2)所示[12]:
(1)
(2)
由式(2)可以看到,SNG的生成过程需要利用二氧化碳,实现了碳的回收利用,因此间接地减少了能源利用过程中的碳排放,有良好的环境效益。P2G过程合成的甲烷与天然气有相似的特性,可将其直接注入天然气管网或其他储气设备中,以实现长时间、大规模存储和大范围运输[21]。目前,电转气整个过程气的综合能量转换效率可达45%~60%。
P2G过程消耗的电能与产生的天然气功率流的关系式如式(3)所示,产生的天然气功率流与气流量可通过其高热值(higher heating values,HHV)进行转化,关系式如式(4)所示:
PSNGi,t=ηegPP2Gi,t
(3)
fP2Gi,t=PSNGi,t/HHVCH4
(4)
式中:PSNGi,t和fP2Gi,t分别为P2G设备i在t时刻的输出天然气功率流和气流量;PP2Gi,t为P2G装置i在t时刻消耗的电能;ηeg为P2G全过程能量转换效率,取65%[22];HHVCH4为甲烷高热值,是一个可以将气流量和功率流相互转换的系数,标准状态下为15.5(kW·h)/m3。
图1 电气耦合能源循环系统结构图Fig. 1 Electricity-natural gas coupling energy cycle system structure diagram
考虑消纳可再生能源(主要是风电、光伏)富余的电能,提高能源利用率,以风电为例,提出电-气-电的电气耦合能源循环系统,并通过P2G和燃气轮机分别实现电-气和气-电的能源转换。图1为电气耦合系统运行的能量流示意图,系统包括火电机组、风电、电转气装置、燃气轮机以及储气设备。在负荷低谷时段,通过P2G设备将富余风电转化为SNG,以供燃气轮机发电或进入储气装置进行存储,从而提高新能源消纳能力与系统运行灵活性。电-气-电配置因其运行方式的灵活性,还可作为备用电源参与系统运行[9]。
在经济调度模型和低碳调度模型基础上,将弃风惩罚成本计入目标函数,同时引入碳交易机制,以相加的方式将经济目标与低碳目标进行统一,建立基于碳交易机制的电气耦合系统低碳经济运行优化模型,以期获得兼顾系统运行经济性、低碳性与风电消纳能力协调的优化结果。
低碳经济下,考虑消纳弃风的电气耦合系统低碳经济运行优化目标为最小化系统经济成本和碳排放权交易成本之和,目标函数为
min(F1+F2)
(5)
式(5)中:F1为系统经济成本;F2为系统碳交易成本。
2.1.1 经济成本模型
模型中以系统的能耗成本及弃风成本之和最小为优化目标,并将电转气设备消纳弃风的等效收益计入目标函数,可以得到目标函数为
式(6)中:NGF为火电机组的台数;NP为含P2G设备的节点的集合;PGFi,t为火电机组i在t时刻的发电功率;ai,bi,ci为第i个燃煤机组的发电成本系数;μ、CM分别为P2G生产单位SNG所需CO2系数、CO2价格系数,参考文献[23]中的CO2成本数据,取μ=0.2 t/(MW·h),CM=90美元/t;Cgas为天然气价格系数,取为3 元/m3;fw为弃风惩罚成本,定义为
(7)
2.1.2 碳交易成本模型
(1)碳排放权交易机制与其分配原则。碳交易是为减少碳的排放量而建立起的一种交易机制,是在合法允许的情况下进行碳排放权的买卖。碳交易机制下,监管机构会给发电机组分配一定的碳排放配额,若机组实际的碳排放量超过了所得到的分配额度,须在碳交易市场上购买超过部分的排放额度或为超额部分支付相应罚金;若是机组实际的碳排放量在规定时期内小于其所获得的分配额度,其余留的碳排放权就可作为商品在市场上进行销售,从而获得收益。
(2)基于碳交易机制的低碳模型。发电机组的碳排放权分配额通常采用与其出力成比例的模型,即:
(8)
式(8)中:Erate为发电机组T时段分配的碳排放配额;φ为发电机组单位电量的碳排放配额,由国家发改委发布的“区域电网基准线排放因子”确定,取φ=0.759 8 t/(MW·h)[24];PGi,t为发电机组i在t时刻的有功出力。
此外,系统中P2G过程的碳减排量Ec表达式为
(9)
式(9)中:fP2Gi,t为电转气设备i在t时刻产生的SNG量;δP2G为P2G输出单位气量所消耗的CO2量,取1.8 kg/m3。
在碳排放权交易机制下,已知碳交易价格St,电气耦合系统的碳排放权交易成本F2为
(10)
式(10)中:NG为发电机组集合;αi、βi和γi为发电机组i的碳排放系数。
当F2为负值时表示卖出碳排放权,从而获得收益;当其为正值时表示买进碳排放权,即付出成本。
忽略机组爬坡约束和旋转备用约束[25],满足系统功率平衡等约束。
(1)功率平衡约束:
(11)
式(11)中:Pl,t为t时刻系统的用电负荷。
(2)发电机组出力,P2G出力以及风电机组出力约束:
(12)
(13)
(14)
(3)储气装置约束。储气装置约束包含自身储气容量限制与t时刻的进气量和出气量限制。
(15)
(16)
(17)
(18)
以文献[12]中给出的基本参数为例进行分析,算例数据主要包含 24 h电负荷与最大可用风功率曲线。使用Lingo软件对考虑碳排放权交易的2种优化模型开展调度计算。假设所有碳交易均通过碳排放权交易机制进行,碳交易价格取100 元/t CO2[26]。图2为某日24 h的电负荷曲线和最大可用风功率曲线。从图2可以看出,风电出力具有反调峰特性,夜间负荷低谷时风电出力较多,此时多余风电易被弃掉。
为了分析验证所提出的考虑消纳弃风的含P2G的电气耦合系统低碳经济优化模型的有效性,研究设置了以下2个场景。
场景1不含P2G,仅研究传统火电机组的电力系统低碳经济运行,多余风电全部不消纳。
场景2含P2G的电气耦合系统低碳经济运行,多余风电全部消纳。
图3为两种场景下弃风情况。场景1在负荷低谷时段(0:00—8:00、18:00—24:00),由于电负荷需求较低,而夜间风速高,风电机组输出功率较大,多余风电无法上网,产生大量弃风。场景2加入电转气等设备,多余风电可通过P2G转化为甲烷后通过燃气轮机转为电能或进入储气装置进行存储,实现了风电的全部消纳。在9:00—17:00,两条曲线重合,是由于白天电负荷需求较高,风电可被完全消纳,不存在弃风问题。
图3 两种场景下弃风情况对比Fig. 3 The wind abandonment of two scenarios
图4为场景2中燃气轮机出力以及P2G消耗的电功率。对应图3场景1的弃风时段,风电在此时段较为富余,而电力负荷处于低谷时段,因此,P2G设备在此时段工作,消纳多余风电,将风力发电余量转化为天然气进行存储或供燃气轮机发电使用,从而提高系统对风电的消纳能力,为风电上网提供了更大的空间。同时,可将P2G看作系统电负荷,在负荷低谷时段运行,相当于增加了电负荷,对系统负荷起到了“填谷”的作用。系统中的储气设备可在夜间负荷低谷时段进行储气,在白天峰荷时段为燃气轮机供气,也具有消峰填谷的作用。
表1给出了场景1、2的优化结果。
图4 场景2燃气轮机和P2G出力曲线Fig. 4 Gas turbine and P2G output curves of scenario 2
表1 2种场景优化结果比较Table 1 The low-carbon economy of 2 scenarios
分析表1中结果可知,在经济性角度,场景1的经济成本较大,原因在于不考虑电转气的情况下,场景1中的弃风较多,弃风惩罚成本较大。而场景2的经济成本中虽然增加了P2G的能耗成本,但由于场景2将对应于场景1中的弃风全部消纳,弃风惩罚成本为0,且计及了电转气消纳弃风的等效收益,系统经济成本相较于场景1减少了 3.08%。在碳减排效益角度,由表1结果可知,场景2的碳交易成本低于场景1,这是因为场景2中电转气将富余弃风全部消纳,转化为天然气后通过燃气轮机发电供给电负荷,可减少火电机组出力,从而减少了系统总体碳排放。同时场景2还计及了电转气过程中利用二氧化碳的碳减排量。
在促进风电消纳角度,对比表1、图3可知,弃风时段主要集中在0:00—8:00、18:00—24:00,此时段系统的负荷水平较低,而风电出力水平较高,系统无法全部消纳,故场景1的弃风量较多。在场景2中,通过P2G可将负荷低谷时段富余风电全部消纳,弃风量为0。
由表1结果对比可知,场景2对系统经济性和低碳性均起到了积极的作用,同时实现了富余风电的完全消纳。
针对含P2G的电气耦合能源系统,在经济调度模型和低碳调度模型基础上,计及弃风惩罚成本和电转气环节效益,建立了基于碳交易机制的电气耦合系统低碳经济运行优化模型。得出以下结论。
(1)通过P2G设备与燃气轮机双向耦合的电-气-电耦合能源循环系统,可将负荷低谷时段的富余风电全部消纳,弃风得到了合理利用,弃风惩罚成本降低同时还使得P2G消纳风电的等效收益水平提高。
(2)P2G实现能源转换环节能够利用二氧化碳从而减少了系统总体碳排放量,基于碳排放权交易将此过程带来的环境价值转化为经济效益,使得碳排放权交易成本减少,提高了系统整体的经济性和低碳性,系统总成本比系统不含电转气装置降低了3.08%。
后续工作中,将进一步精细化模型,如考虑多能源互补、需求响应等。