PDF《具有 CO》

具有 C O

2 负排放的风电高温储能系统模拟 周驰,向文国,陈时熠,徐游波 ( 能源热转换及其过程测控教育部重点实验室( 东南大学) ,江苏省南京市

2 1

0 0

9 6 ) 摘要:风能的反调峰特性使得弃风现象较为严重.

针对该情况, 提出了 C a O 高温储能耦合生物质 发电厂消纳风电的方法, 有望实现风电的规模化储存和 C O

2 负排放, 并构建了 C a O 储能耦合生物 质发电并捕集 C O

2 的系统模型;

此外, 基于 A s p e nP l u s软件平台对系统的热力性能进行了模拟, 分析了碳酸化炉接入位置对系统储电效率和 C O

2 捕集量的影响.同时, 结合对碳酸化炉和 C a C O

3 煅烧炉的灵敏度 分析, 得到了最佳工作条件下的集成系统储电效率 和消纳单位风电的CO2捕集量. 关键词:风电消纳;

C a O 储能;

生物质发电厂;

C O

2 排放 收稿日期:

2 0

1 5 -

0 3 -

2 9;

修回日期:

2 0

1 5 -

0 7 -

0 7.

0 引言 能源利用和环境保护是实现中国可持续发展战 略的重点[

1 ] .目前, 中国的电力供应仍以燃煤发电 为主.煤炭作为不可再生能源, 在当前的消耗速度 下仅能持续供应1

1 5年[ 2] .此外, 燃煤排放的 C O

2 等温室气体也给环境带来了较大威胁.因此, 大力 寻求和发展清洁、 可再生能源发电技术是实现电力 行业健康、 稳定发展的重要保证.风能是一种资源 丰富、 洁净的可再生能源, 风力发电是目前新能源发 电技术中最成熟、 最具规模化的发电方式之一.中 国风能资源丰富, 陆上和近海区域5

0 m 高度可开 发利用的风能储量约为25

8 0GW, 风电发展具有良 好的资源条件[

3 ] .但由于风电具有随机性、 间歇性 及反调峰性的特点, 在夜间用电负荷低谷时段, 弃风 现象比较突出, 造成风能资源的浪费, 因此需有可行 的解决方案消纳弃风, 促进风电的大规模发展.目前, 解决上述问题的主要技术途径是将风电与大规 模储能技术相结合, 如抽水蓄能电站和压缩空气储 能.抽水蓄能电站作为一种目前使用较为广泛的大 规模电力储能系统, 具有技术成熟、 效率高、 容量大、 储能 周期长等优点, 但其选址困难, 建设周期很长[ 4] ;

压缩空气储能技术[

5 -

8 ] 则具有容量大、 运行周 期长、 成本相对较低的优点, 但传统的压缩空气储能 依赖燃烧化石燃料额外充能, 不符合绿色排放要求, 且大型压缩空气储能系统需要特定的地理条件建造 储气室, 限制了该技术的应用. 因此, 解决弃风问题的关键是要找到高性价比 的储能介质, 以实现风电能量的大规模储存与输出. 石灰石成本低廉, 且能通过 C a O - C a C O

3 的循环将 风电系统与常规生物质燃烧发电系统结合, 实现风 能的高品位储存与输出.随着温室效应的加剧, 被 认为是 C O

2 零排放 的生物质燃料日益受到关注[ 9] .作为一个农业大国, 中国的生物质资源十分 丰富, 可大力发展生物质发电[

1 0 -

1 1 ] , 并对生物质燃烧 发电产生的 C O

2 进行捕集封存, 从而实现 C O

2 的 负排放. 为此, 本文提出将风电系统、 生物质燃烧发电系 统以及 C a O - C a C O

3 循环系统相结合, 通过在风电 场与生物质发电厂之间架设专有线路, 实现风电消 纳系统与常规生物质燃烧发电系统间的结合.在夜 间用电负荷低谷时段, 利用风电煅烧 C a C O

3 生成高 温CaO和高温 C O

2 实现风能的高品位储存, 对高 温CO2进行余热利用后压缩封存, 实现 C O

2 的负 排放;

而在白天用电负荷高峰时段则将高温 C a O 投 入生物质燃烧发电系统, 吸收烟气中的 C O 2, 将反 应释放的高品位热能转化成电能增加发电量, 以这 种系统联合的形式实现弃风消纳、 增加生物质发电 量和确保 C O

2 负排放的目的.

1 系统流程与参数设计 本文设计的基于 C a O 高温储能耦合生物质燃 烧发电的 C O

2 负排放系统包括以下3个部分: 生物 质燃烧发电系统、 风电消纳系统和 C O

2 捕集封存系 统.系统结构如图1所示.

6 1

1 第4 0卷第3期2016年2月1 0日Vol.40N o . 3F e b .

1 0,

2 0

1 6 D O I :

1 0.

7 5

0 0 / A E P S

2 0

1 5

0 3

2 9

0 0

3 h t t p : / / ww w. a e p s - i n f o . c o m 图1 基于 C a O 高温储能耦合生物质燃烧发电的 C O

2 负排放系统 F i g .

1 I n t e g r a t i o no fb i o m a s s c o m b u s t i o np o w e rg e n e r a t i o na n dC a Oh e a t s t o r a g e f o rw i n dp o w e rd i s p o s a l a n dC O

2 n e g a t i v ee m i s s i o n 1.

1 生物质燃烧发电系统 生物质燃烧发电系统在已有的3

0 MW 生物质 直燃电厂[

1 2 ] 基础上增加了碳酸化炉和旋风分离器, 本文的生物质直燃电厂采用 M 型布置的高温高压 蒸汽锅炉, 其结构如图2所示.图中, 烟气从炉膛依 次经过三级过热器、 四级过热器、 二级过热器、 一级 过热器, 这4级过热器的布置对应于图1中的过热 器受热面.在白天用电负荷高峰时段, 将碳酸化炉 和旋风分离器与过热器受热面串接, 根据不同的串 接位置有3种方案.方案1: 碳酸化炉和旋风分离 器串接在四级过热器和二级过热器之间.方案2: 碳酸化炉和旋风分离器串接在二级过热器和一级过 热器之间.方案3: 碳酸化炉和旋风分离器串接在 一级过热器和省煤器之间.在夜间用电负荷低谷时 段则将碳酸化炉和旋风分离器旁路. 图2 生物质直燃电厂结构 F i g .

2 S t r u c t u r eo fb i o m a s s - f i r e dp o w e rp l a n t 选取白天用电负荷高峰时段来介绍生物质发电 流程.以方案1为例, 选用取自徐州地区的生物质 燃料, 其低位热值为1 4.

4 7 M J / k g .将生物质燃料 投入生物质燃烧炉, 生物质燃料在炉内发生高温分 解并与已预热的空气混合燃烧, 炉膛出口烟气温度 达9

0 0~10

0 0 ℃, 高温烟气经过三级、 四级过热器 导入至碳酸化炉中, 与高温 C a O 发生反应并放出热 量, 如式(

1 ) 所示: C a O+C O 2→C a C O

3 Δ H =-1

7 8k J / m o l { (

1 ) 式中: Δ H 为反应放热量. 其中, 高温 C a O 由CaO储罐进入碳酸化炉中. 碳酸化炉温度设置为6

5 0~7

5 0℃, 在该温度范围内 C a O 与CO2有较好的反应特性, 但由于碳酸化炉中 的反应处于无水状态, 干法脱硫脱硝的效果有限, 因 此产生的 C a C O

3 纯度很高.反应放出的热量被蒸 汽吸收, 反应产物经旋风分离器脱除掉其中的固体 C a C O 3.最后, 除去 C a C O

3 后的烟气依次流过二级 过热器、 一级过热器、 省煤器、 空气预热器等受热面, 经除尘后被排放. 1.

2 风电消纳系统 经旋 风分离器分离出的固体CaCO3储存于CaCO3储罐中, 到夜间用电负荷低谷时段投入到CaCO3煅烧炉中煅烧, 在8

5 0 ℃以上, C a C O

3 煅烧 吸热分解为 C a O 和CO2, 反应如式(

2 ) 所示[

1 3 ] : C a C O 3→C a O+C O

2 Δ H =1

7 8k J / m o l { (

2 ) C a C O

3 煅烧所需的热量由风电电加热提供, 煅 烧炉 的温度达900~10

0 0 ℃, 电热转化效率为92%.煅烧产生高温 C a O 和高温 C O 2, 经分离后高 温CaO送入CaO储罐中储存, 高温CO2则送入CO2捕集封存系统.

7 1

1 周驰, 等 具有 C O

2 负排放的风电高温储能系统模拟 1.

3 C O

2 捕集封存系统 C a C O

3 煅烧炉分离出的CO2温度为900~

10 0

0 ℃, 进入余热锅炉中加热给水, 产生蒸汽推动 汽轮机做功, 假定这部分余热的利用效率为9 0%, 余热的热功转化效率与主机相同.余热 利用后的 C O

2 通过多级中间水冷式压缩机被压缩至12MP a /

3 5 ℃储存, 其中, 单级压缩机压比为3, 压 缩效率为8 0%.

2 系统评估 原生物质直燃电厂机组的发电效率为: ηn= Wn mb i o m a s s ALHV, b i o m a s s (

3 ) 式中: Wn 为碳酸化炉和旋风分离器旁路时的原机 组发电功率;

mb i o m a s s为投入的生物质燃料的总质量 流量;

ALHV, b i o m a s s为生物质燃料的低位热值. 将消纳风电和 C O

2 捕集封存系统集成到原生 物质直燃电厂机组中, 根据实际情况设定每天平均 消纳弃风时间, 则该集成系统的日平均发电效率为: η c= Gs y s t mb i o m a s s ALHV, b i o m a s s (

4 ) Gs y s= t d Wd+ t n( Wn+WC O

2 -Wc o m p) + ( t- t d- t n) Wn (

5 ) 式中: t为单日时长, 即2 4h;

Gs y s为该集成系统的日 平均发电量;

Wd 和t d 分别为原生物质直燃电厂接 入碳酸化炉和旋风分离器后的改进机组发电功率和 运行时间;

t n 为消纳弃风的时间;

WC O

2 为高温 C O

2 余热做功;

Wc o m p为储存 C O

2 所消耗的压缩功. C a O 高温储热消纳弃风的储电效率 定义为消 纳单位风电使改进机组增加的发电量, 如式( 6) 所示: η e= Δ Ge Gw i n d (

6 ) Δ Ge= t d( Wd-Wn) (

7 ) 式中: Gw i n d为1d内消纳的风电量;

Δ Ge 为改进机组 较原生物质直燃电厂机组每日增加发电量. 以集成系统消纳单位风电( 1kW・h) 捕集的CO2量CC O

2 来表征集成系统的 C O

2 捕集能力: CC O

2 = mC O

2 t n Gw i n d (

8 ) 式中: mC O

2 为每小时内捕集的 C O

2 量.

3 系统模拟与分析 3.

1 系统模拟 在AspenP l u s软件中, 搭建好完整的系统模型 并对其进行模拟, 模拟是基于稳态及热力学平衡状 态进行的, 系统主要模块和物性的参数设定见表1. 物性参数选 取Combust,Queous,Inorganic,Solids等数据库类型, 物流特性根据 P R - BM 状态方程得 到, 并按照美国机械工程师学会( A S ME) 标准修正 汽水物流的参数.对于碳酸化炉、 生物质燃烧以及 C a C O

3 煅烧均采用 R G i b b s模型进行计算, 该模型 基于吉布斯自由能最小原则, 可以用于计算任意配 比下反应物转化为生成物的平衡方程.对于生物质 的高温分解, 选用 R Y i e l d模型进行计算, 该模型适 用于化学反应式和各产物间的相对产率已知, 而化 学计量关系未知的情况. 表1 系统主要模块的物性参数 T a b l e1 P h y s i c a l p a r a m e t e r so fm a i ns y s t e m m o d u l e s 模块 温度/℃ 压力/ MP a 生物质燃烧炉

9 5

0 0.

1 0

13 碳酸化炉

6 5 0~7

2 0 0.

1 0

13 C a C O

3 煅烧炉

9 0 0~9

5 0 0.

1 0

13 主蒸汽

5 4

0 9.

9 0

00 根据风电及用电负荷的规律, 假设消纳弃风的 时间是当晚2 2:

0 0至次日0 6:

0 0, 共8h [

1 4] ;

白天用 电负荷高峰时段, 即加入碳酸化炉设备的工作时间 也为8h.选取生物质燃料的质量流量为1k g / s , C a O 的质量流量为0.

5 8k g / s , 对上述3种方案所对 应的系统进行模拟.根据模拟结果采集数据并按系 统评价指标测算系统性能, 结果如表2所示. 表2 系统性能参数 T a b l e2 S y s t e mp e r f o r m a n c ep a r a m e t e r s 方案 碳酸化 炉温 度/℃ 改进机 组发电功 率/ k W 原机组发 电功率/ kW C O

2 余 热做功 功率/ k W 压缩 功率/ kW 日平均发 电量/ ( MW・h ) 消纳风 电功率/ k W 每日增加 发电量/ ( MW・h ) C O

2 捕集量/ ( k g ・h-1) 原机组 发电效 率/% 日平均 发电效 率/% 储电 效率/ % CC O

2 / ( k g ・ ( k W・h ) -1) 方案1

7 0

0 46

7 0.

2 39

2 9

2 4 4.

7 9

4 7 8.

1 1

9 8.

3 5

9 20

0 0 5.

9 2

96 15

7 3.

8 9

2 7.

1 5

2 8.

3 2

3 7.

0 6 0.

7 8

7 方案2

6 7

0 47

1 7.

1 39

2 9

2 4 6.

5 3

4 8 2.

1 2

9 8.

7 1

5 20

0 0 6.

3 0

42 15

8 4.

2 2

2 7.

1 5

2 8.

4 3

3 9.

4 0 0.

7 9

2 方案3

6 5

0 46

0 9.

6 39

2 9

2 4 9.

6 9

4 9 2.

3 8

9 7.

7 9

9 20

0 0 5.

4 4

48 15

9 6.

1 2

2 7.

1 5

2 8.

1 6

3 4.

0 3 0.

7 9

8 8

1 1

2 0

1 6,

4 0 (

3 ) ・研制与开发・ h t t p : / / ww w. a e p s - i n f o . c o m 3.

2 系统性能分析 方案1至方案3可改变碳酸化炉和旋风分离器 的串接位置, 相应的系统性能参数如表2所示.分 析表2可知, 集成系统储电效率最高的是方案2, 为39.

4 0%, 较集成系统储电效率次之的方案1高2.

3 4%.方案2中碳酸化炉和旋风分离器串接在二 级过热器和一级过热器之间, 与方案1相比, 碳酸化 炉的温度低3 0℃, 减少了从旋风分离器分离出的固 体CaO和CaCO3带走的热量, 因此, 方案2的集成 系统储电效率较方案1高, 风电利用更为充分.方案3集成系统储电效率最低, 为3 4.

0 3%, 由于其碳 酸化炉和旋风分离器串接在低温受热面之间, 相应 的系统排烟温度达1

9 1 ℃, 排烟热损失较大. 从表2也可以看出, 方案1至方案3中集成系 统的C O

2 捕集量CC O

2 呈增大的趋势, 碳酸化炉的温 度越低, 集成系统的 C O

2 捕集量越大.方案3的碳 酸化 炉温度最低, 为650℃, 其对应的CC O

2 达0.

7 9 8k g / ( kW ・ h) ,比CC O

2 最小的方案1高0.

0 1 1k g / ( kW・h ) , 可看出3种方案对应的CC O

2 相 差很小. 采用集成系统发电将弃风转化为有效电能, 集 成系统的日平均发电效率最高可达到2 8.

4 3%, 较原 生物质直燃电厂机组的发电效率高1.

2 8%.计算结 果显示, 3种方案对应的集成系统的 C O

2 捕集量相 差很小.因此, 从能量有效利用的角度考虑, 方案2 的集成系统储电效率最高, 风能利用最有效, 其碳酸 化炉和旋风分离器的串接方式最优. 3.

3 系统经济性分析 由于生物质燃烧发电系统基于已有的3

0 MW 生物质直燃电厂建立[

1 3 ] , 因此实际每日增加发电量 Δ Ge - t o t a l满足式(

1 0 ) : Δ Ge - t o t a l=

3 00

0 0 Wn Δ Ge (

1 0 ) 3种方案的初期投资包括碳酸化炉、 旋风分离 器、 风电消纳系统以及 C O

2 捕集封存系统等的设备 费用、 施工费、 设计费, 且设备接入位置的温度越高, 设备成本越高.年直接收益按年发电60

0 0h, 上网 电价0. 5元/ ( kW・h ) 计算, 计算结果如表3所示. 表3 系统经济性参数 T a b l e3 S y s t e me c o n o m i cp a r a m e t e r s 方案 碳酸化炉、 旋风分离器、 风 电消纳系统设备费用/万元 C O

2 捕集封存系 统设备费用/万元 总设备费 用/万元 施工费/ 万元 设计费/ 万元 总投资/ 万元 Δ Ge - t o t a l / ( MW・h ) 年直接收 益/万元 静态投资 回收期/月 方案1

3 5

0 3

0 0

6 5

0 8

0 5

0 7

8 0

4 5.

2 7

6 5

6 5.

9 1 6.

6 方案2

3 2

0 3

0 0

6 2

0 8

0 5

0 7

5 0

4 8.

1 3

6 6

0 1.

7 1 5.

0 方案3

2 8

0 3

0 0

5 8

0 8

0 5

0 7

1 0

4 1.

5 7

4 5

1 9.

7 1 6.

4 由表3可知, 3种方案对应的静态投资回收期 为1 5. 0~1 6. 6个月, 相差较小, 但方案2的年直接收 益高于方案1和方案3.因此, 从系统长时间运行 角度考虑, 方案2的经济性最优.

4 灵敏度分析 灵敏度分析可以用来检验关键设计变量变化对 系统性能的影响, 加深对整个系统的理解.本文所 述集成系统的关键连接设备包括碳酸化炉和CaCO3煅烧炉, 因此, 有必要对这2个设备进行灵 敏度分 析[

1 5 -

1 6] .以方案2为例, 分析碳酸化炉和CaCO3煅烧炉的工作温度对集成系统的储电效率 及CO2捕集能力的影响. 4.

1 碳酸化炉温度 碳酸化炉温度与集成系统储电效率和 C O

2 捕 集能力的变化关系如图3所示.随着碳酸化炉温度 的减小, 集成系统储电效率逐渐增大, 在6

7 0℃时集 成系统储电效率达到最大.由于原生物质直燃电厂 机 组中二级过热器出口的烟气温度达到6

5 0℃, 加图3 碳酸化炉温度变化对集成系统 储电效率及 C O

2 捕集量的影响 F i g .

3 I n f l u e n c e so f c a r b o n a t i o nr e a c t o r t e m p e r a t u r e o n i n t e g r a t e de n e r g y s t o r a g e e f f ........