综合能源系统配置怎么优化?来看看基于HOMER软件的风-光-生物质项目案例
报道:一个综合能源系统,往往涉及燃煤、天然气、风、光、生物质等多种能源输入形式,如何优化各种能源形式的配比将直接关系到项目的投资收益。
起源于美国国家可再生能源实验室(NREL)的HOMER Pro仿真建模软件是一款用于微电网、远程公用事业和各种规模分布式发电系统的技术经济优化工具,由HOMER Energy公司设计开发,适用于风、光、储、燃气、生物质等多种能源形式,其核心的多能源混合优化模型可以为用户提供不同系统设计方案间成本效益、供应弹性、效率等关键优化因素的比较,便于用户做出最终决策,降低投资风险。
本文基于巴基斯坦Kallar Kahar地区某风-光-生物质混合可再生能源项目,对综合能源系统的优化配置进行分析,在该项目中,HOMER Pro基于当地能源资源情况,通过仿真建模并进行优化及敏感性分析,得出满足不同条件的系统优化配置方案。
一、项目基本条件
Kallar Kahar(32.7760°N,72.7008°E)是巴基斯坦最美丽的旅游胜地之一,其位置距离巴基斯坦旁遮普省恰克瓦尔市25公里,距拉瓦尔品第市约125公里。该场地毗邻伊斯兰堡-拉合尔高速公路,交通便利。
图1:Kallar Kahar在地图中的位置
光资源情况:
巴基斯坦拥有巨大的太阳能潜力,全年日照小时数为1500~3000小时,根据美国NREL的数据,Kallar Kahar当地日照量为5.15kWh/m²。
图2:巴基斯坦太阳辐射图
表1:Kallar Kahar月度太阳辐射情况
风资源情况:
为了评估Kallar Kahar的风资源,巴基斯坦气象局通过使用Remtech PA-0声学风分析仪SODAR对风资源进行了大量分析研究。
图3:巴基斯坦Kallar Kahar地区风资源图
HOMER获取该风资源数据后,进一步评估了风速特性、威布尔分布(可靠性分析和寿命检验的理论基础)等关键参数。图3显示了2009年6月,通过SODAR仪器记录的轮毂高度为20m、30m、50m和80m的日平均风速,对应的平均风速分别为6.41m/s、6.48m/s、6.66m/s和6.89m/s。
图4:不同高度的日平均风速
图5:Kallar Kahar的风玫瑰(高度为50m,一月期间)
从表2中可以看出,春夏两季是一年中利用风能的最佳时间,20m、30m、50m和80m高度处的风频分布表明,各处分别对应有65%、67%、70%和74%的时间,风速在5m/s以上。Kallar Kahar地区在50m高处的总功率密度为323.7W/m²。这初步表明Kallar Kahar是潜在的风电场地点,适合安装风力发电机。
表2:Kallar Kahar不同高度的两年月平均风速
生物质能情况:
巴基斯坦是一个农牧业国家,在牛粪、水牛粪、家禽垫料、甘蔗渣、木材和农作物等方面具有巨大的生物质潜力。据调查,20公斤粪便可用于生产1立方米沼气,生产的沼气可用于烹饪、照明和发电等。粗略估计在Kallar Kahar区域,每年平均有2323吨的生物质可用,购买这种生物质的平均价格约为30美元/吨。
综上所述,Kallar Kahar在太阳能、风能和生物质能资源方面潜力巨大。
二、HOMER Pro建模
1、设置负荷:
项目从伊斯兰堡电力供应公司(IESCO)收集了Kalllar Kahar附近地区及其相连城市和村庄的峰值负荷需求数据。如表3、4所示。
表3:能源销售、发电和需求量
表4:电力需求
结合以上数据输入HOMER Pro后得到图6、7中,居民用电负荷及商业用电负荷。
图6:居民用电负荷曲线
图7:商业用电负荷曲线
2、光能资源:
项目站点经纬度等信息为:纬度:北纬32度49分;经度:东经72度52分;时区:格林尼治标准时间+5:00,据此可得到光资源数据。
图8:光能资源数据输入HOMER Pro
3、风能资源:
风能资源参数如下表5所示,图9显示了站点处月平均风速
表5:输入HOMER Pro的风资源各参数
图9:月平均风速
4、生物质能资源:
Kallar Kahar所属的Chakwal区,有从生物质生产绿色能源的巨大潜力。根据1998年的人口普查,Chakwal区总人口为1,083,725人,87.8%属于以农业为主要职业的农村地区。根据巴基斯坦旁遮普省2006年的牲畜普查,情况如图10所示。与水牛和绵羊相比,牛和山羊的数量占主导地位,平均每个家庭有两到三头奶牛和四到五只山羊,用于商业用途的奶牛场也在增加。该区域生物质能资源具有巨大的潜力。
图10:Chakwal区的牲畜数量
使用从村庄收集的所需的生物质能资源,如粪便等(约2323吨/天)可用于满足该特定地区的电力需求。图11显示了每月生物质资源的需求。
图11:输入到HOMER Pro中的生物质资源
在HOMER Pro中建模的综合能源电力系统图如图12,该生物质能系统的使用寿命设置为25年。由于光伏板输出直流电,因此光伏阵列连接到直流母线,风力发电机和沼气发电机输出交流电,连接到交流母线,负荷也连接到交流母线,交流和直流链路再通过DC-AC逆变器互连。
图12:通过HOMER Pro设计的综合能源系统结构模型
风-光伏-生物质综合能源系统的不同组件的规格参数及其相关成本如表6、7所示。表8显示用于模拟相应生物质资源的参数。容量设计为:生物质:光伏:风能=20MW:15MW:15MW。
表6:综合能源架构参数
表7:50MW光伏-风-生物质综合能源系统成本估算
表8:输入到HOMER Pro中的生物质资源参数
三、优化及敏感性分析
在例如光伏-电网、风-电网、光伏-风-电网、光伏-生物质-电网和光伏-风电-生物质-电网等众多系统配置选择中,HOMER Pro软件通过优化综合能源系统配获得该项目系统配置方案的最优值。
在优化过程中,将光伏阵列的大小、风机的数量、沼气发电机的大小和日生物质需求量、DC-AC转换器的大小、调度策略负载跟随(LF)或循环充电(CC)等具体参数输入到HOMER Pro软件,得出的方案可以在满足电力需求的同时,降低系统成本和每千瓦时的能源成本(COE)。
在风能资源评估过程中,用于描述连续时限内风速概率分布的风速分布模型参数是重要的参考依据。目前,国际上广泛应用的风速概率分布模型为双参数威布尔分布,而风机生产商对于风机各项指标的设计又以形状参数(k)等于2的风速威布尔分布(即瑞利分布)为依据。但在实际评估中,形状参数k为约数,不一定严格遵守瑞利分布,因此需要利用仿真软件通过控制变量进行敏感性分析。
该案例对20m、30m、50m和80m的不同风机的轮毂高度做敏感性分析,并约定不同的k值。风机轮毂高度变化会导致平均风速的变化,并影响威布尔分布中的参数k和a。对于HOMER调度方法CC和LF,共模拟了64种解决方案,以查看威布尔参数对度电成本(COE)的影响。表9中给出的结果显示,度电成本因优化过程中k和a的变化而变化,并且也会影响可再生能源比例。
根据表9数据可以发现,通过增加威布尔形状参数k的值,度电成本(COE)和净现值(NPC)降低。因调度方式不同,并无显着差异。因为系统不包含任何储能设施,导致无论使用CC还是LF方法,模拟无显著差异。
表9:与敏感性分析对应的优化结果
除了表9中定义的输入参数之外,表10中还给出了更多敏感性分析变量。假设将逆变器效率为90%,名义贴现率为9.02%,通货膨胀率为3.60%;预计项目寿命假定为20年,PV系统的地面反射率取20%,标称工作电池温度(NOCT)取45摄氏度,PV系统考虑了75%的降额系数;生物质价格从28美元/吨到32美元/吨不等;轮毂高度为20m至80m的风机等参数作为HOMER Pro的输入数据,Canadian Solar PV模块CS6X-315的投入成本乘数从0.6到1不等,共模拟了38628个解决方案,其中可行解决方案23668个。其中,由于设置了最低10%的容量短缺限制,因此有9360个方案不可行,此外,因为设置了最小可再生比例,其他剩余的5600个方案也不可行。
表10:敏感性变量汇总
敏感性分析对COE和NPC的影响如表11中显示(表中并未显示所有结果),敏感性变量子集的成本汇总见表12。COE在0.053$/KWh和0.0609$/KWh之间变化,NPC从1.64亿美元到1.95亿美元不等。
表11:敏感性变量对COE和NPC的影响
表12:敏感性变量子集的成本汇总
HOMER Pro以图形和表格的形式直观显示敏感性分析结果,如图13(a,b)显示了两个叠加了NPC和COE的敏感性图,图13(c)还显示了曲面图。
图13:叠加了度电成本的敏感性图——(a)轮毂高度与生物质价格;(b)轮毂高度与投资成本乘数;(c)叠加了NPC和COE的太阳能标度平均值与生物质价格的表面图
四、Homer经济性分析
基于以上建模,HOMER Pro优化了两种最佳配置,即光伏-生物质-电网和光伏-生物质-风电-电网,如表13所示。在第一种情况下,优化的COE为0.0614$/KWh,NPC为1.78亿美元。在第二种情况下,COE为0.0574$/KWh,NPC为1.8亿美元。
表13:两种最好的系统配置
净值NPC指未来资金(现金)流入(收入)现值与未来资金(现金)流出(支出)现值的差额,模拟计算后,Homer Pro给出了各种净现值结果,如果NPC为正值则表示系统是可行的,其中具有最低NPC的情况将是最有利的财务模拟情况。
从技术经济角度来看,该项目案例系统具有可行性。该项目之所以能够实现低成本的主要原因在于,每年2.7GWh的过剩电力可以以0.05744$/KWh的价格出售给电网。
该项目案例排放量处于负状态,总体可再生能源渗透率为87.7%。风电厂容量系数为23.9%,总发电量为31.396GWh/年,平准化度电成本为0.109$/KWh,年运行总小时数为6857小时。风电系统峰值输出功率为14400KW,接近其15000KW的额定容量。太阳能光伏电站容量系数为15.9%,渗透率为22%,年发电量为41.5GWh。光伏系统的LCOE为0.054$/KWh。沼气发电机提供156.6GWh/年。具有66%的渗透率,平均电力输出为20000KW。沼气发电机容量系数为89.4%,系统效率为17.1%。电网购买量为31.5GHW/年。渗透率为12.5%。综合能源系统的总发电量为257.12GWh/年,交流初级负载为189GWh/年。在测算过程中,回报是根据已批准的前期成本计算的,生物质:风:光伏的比例分别为20:15:15,因此模拟模型中使用相同的比例。
Homer Pro还能计算出平准化度电成本,包括风电、光伏、生物质、电网四个模块。图14给出了月平均发电量的详细信息。表14给出了NPC的详细信息,图15给出了20年期间美元名义现金流量的详细汇总,表15中提供了每种来源的可再生能源比例。
图14:每月平均生产电力HOMER-Pro截图
图15:20年的折现现金流
表14:净现值以美元($)显示
表15:可再生能源占比
与集中式发电厂或离网分布式发电系统相比,模拟的最佳可再生综合能源系统将每年减少19,976.607kg以上的二氧化碳排放。此外,可再生能源系统在减少颗粒物、未燃烧的碳氢化合物、氧化氮、二氧化硫和一氧化碳等其他气体排放环境保护方面也有很大的提升。
表16:气体减排
表17:每月购买和出售的电网能源
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