面向智能电网园区多能源利用的改进夹点算法_解决方案_技术

1研究背景

近几年来, 环境污染、能源短缺的问题日益突出。节能减排, 势在必行。在智能电网园区中, 一般包含冷、热、照明、机械等多种形式的负荷, 同时也包含风、光、电、地热等多种形式的能源。如何将这些能源和负荷合理组织起来, 实现多能源梯级利用, 降低电网园区总的能耗成本, 是摆在研究者面前的一个难题。

利用夹点算法的基本思想, 对换热网络进行梯级改造, 是实现能源优化利用的一个行之有效的方法。夹点算法最早是由Linnhoff B等提出, 应用于化工生产的算法。许多研究表明, 夹点算法同样适用于其它形式的能源。而在实际的生产中, 已有人将其应用于热电联产中, 并取得了较为理想的效果。

智能电网园区使精细化地考量每一台设备的能耗成为可能。本文从用电的角度出发, 综合分析各种形式的能耗, 而不再局限于化工生产的热能, 利用夹点方法的基本原理, 考察非流体设备和电能的基本特性, 提出了面向智能电网园区的能源分析方法。

2夹点算法

将生产中的吸热环节和放热环节分别简化为冷流和热流。能源最理想的应用方式, 应当是热流放出的热量恰好都被冷流吸收。但是, 由于受热力学第二定律的限制, 热流必须比冷流高出一定的温度, 才能实现余热的回收。这样, 我们必须让冷热流按一定的规则进行交换, 也就是冷流的高温部分与热流的高温部分换热; 冷流的低温部分与热流的低温部分换热。这个过程很像实验室中冷凝管, 逐段地进行余热利用。而在实际生产中, 冷热流在换热时, 必须要高于一个温差值。所以我们需要平移冷流, 以确保每个换热点的温差在极限值以上。冷热流的温差达到这个极限值的点, 就被称为夹点。这个算法, 就是夹点算法。

3面向非流体设备的算法

3.1非流体设备

夹点算法广泛应用于化工生产中。这些场景下, 考察的对象往往是某一类流体。随着流体走完全部工艺过程, 能量的交换也随之完成。但在考察智能电网园区等系统时, 面临两个问题。一是, 园区中往往存在光伏发电、风力发电、燃气等多类型的能源结构。单纯地通过夹点算法, 难以清洁用能。另一个问题是, 智能电网中, 往往存在空调、供暖、照明、机械负荷等多类型的负荷。这些设备的特征是不具有流动性, 其温度在短时间内是可以视为一成不变的。我们称这些设备为非流体设备。可以看出, 非流体设备的能耗特征在温焓图中是无法表示出来的。因此, 对于包含有非流体设备的电网园区, 通过理想的流体间能量交换, 不能解决能源优化利用的问题。针对非流体设备的特点, 对夹点算法进行改进, 使其能够应用于智能电网园区, 是非常有必要的。

3.2要解决的问题

智能电网包含几个传统换热网络所没有的特征。一是冷流和热流存在水平线和间断点。二是部分设备的温度可变。以空调散热管为例, 空调冷风温度低时, 其散热管温度就高; 反之, 空调散热管温度就会较低。更值得关注的是, 如果采用流水等降温措施, 空调的散热管将不会达到此前的温度。而对于传统的换热网络, 采用能量优化措施与否, 对冷热流起始温度没影响。在这一点上, 两者是截然不同的。

3.3改进后算法的流程

我们的改进算法如下:

(1)绘制初始的温焓图。以温度为纵坐标, 以能量为横坐标。经过测量每个工艺环节的初始温度和能耗, 得到了初始的温焓图。

(2)对温焓图进行简化。设热(冷)流1与热(冷)流2都经历了从温度t1到温度t2的变化过程。在该过程中,如果将这两段热(冷)流视为同一个流, 那么新的热(冷)流能耗就是原始的两段能耗之和。

(3)对于存在水平线的换热网络, 热流以水平线的最右端为基准, 冷流以水平线的最左端为基准, 平移曲线。

(4)如果不存在水平线, 依据工程的实际情况, 确定换热的最小差值温度。将冷流沿着焓值H的轴线横向平移。冷流和热流的垂直距离达到最小温差时, 园区能耗达到最低。

4电能与其他能源的等效替代

在某些时刻, 各类能源之间存在着相互替代的关系。比如, 对于加热而言, 可以使用天阳能、煤气、电能等各类形式的能源。同样, 对于光能而言, 可以用于加热、光伏发电。对于电能而言, 几乎可以适用于任何的用能场景。

实践表明, 各类能源的使用价值依照电能、机械能、光能、热能的顺序递减。此外,可再生能源较化石能源等, 应当优先使用。

在应用夹点算法进行能效分析时, 使用以下补偿算法:

(1) 优先产生价值较高的能源;

(2) 对当前状态下的能源使用情况进行夹点分析;

(3) 如果热能等价值较低的能量不足, 优先使用可再生能源进行补偿。系统生产的能源用虚线表示。

5结论

本文实现了面向智能电网园区的夹点算法。该算法根据智能电网园区的实际情况, 对非流体设备进行了重点分析, 实现了将其纳入到温焓图中优化的目标。针对园区内部分设备温度可以在一定范围内波动的情况, 本文增加了夹点算法的计算环节, 进一步提高了节能的效果。对于存在可再生能源和其它能源形式的园区, 本文提出了补偿算法, 在一定程度上实现了清洁用能。

如图2所示, 本文以实例的形式, 利用本文算法对园区用能进行了优化分析。总的来说, 本文从电力角度出发, 初步实现了面型智能电网园区的梯级用能和低碳化用能。