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    槽式太陽能熱發(fā)電站系統(tǒng)配置的經濟性分析

    2015-03-20 01:29:12封春菲田增華
    電力勘測設計 2015年1期
    關鍵詞:供電量槽式儲熱

    李 然,封春菲,田增華

    (華北電力設計院工程有限公司,北京 100120)

    1 槽式太陽能熱發(fā)電技術及儲熱技術

    槽式太陽能熱發(fā)電系統(tǒng)是利用槽式拋物面反射鏡聚光的太陽能熱發(fā)電系統(tǒng)的簡稱。其裝置是一種借助槽式拋物面反光鏡將太陽光反射并聚焦到集熱管上,加熱集熱管中的導熱流體,管中導熱流體通過換熱系統(tǒng)將水加熱成水蒸汽,驅動汽輪發(fā)電機組發(fā)電的清潔能源利用裝置。

    雖然太陽能是巨大的能源寶庫,但到達地球表面的太陽輻射能量密度卻很低,而且輻射強度也不斷發(fā)生變化,具有顯著的稀薄性、間斷性和不穩(wěn)定性。為了提高系統(tǒng)發(fā)電的穩(wěn)定性和可靠性,需要設置熱能存儲(thermal energy storage,TES)裝置,在太陽能不足時將儲存的熱能釋放出來以滿足發(fā)電需求。

    太陽能熱發(fā)電系統(tǒng)中采用儲熱技術的目的是為了降低發(fā)電成本,提高發(fā)電的有效性,它可以實現:(1)容量緩沖;(2)可調度性和時間平移;(3)提高年利用率;(4)電力輸出更平穩(wěn);(5)高效滿負荷運行等。

    現階段太陽能儲熱主要有三種形式,顯熱儲熱、潛熱儲熱和化學反應儲熱。其中顯熱儲熱是目前技術最成熟且具有商業(yè)可行性的儲熱方式。顯熱儲熱又分為液體顯熱儲熱、固體顯熱儲熱、液——固聯合顯熱儲熱三種。目前在槽式太陽能熱發(fā)電技術中應用較為普遍的是采用導熱油作為傳熱介質,熔融鹽作為儲熱介質的間接雙罐式儲熱系統(tǒng),屬于液體顯熱儲熱技術。

    2 太陽倍數與儲熱時間對電站供電量影響分析

    影響槽式太陽能熱發(fā)電站系統(tǒng)優(yōu)化及經濟性的因素很多,其中兩個重要的因素就是儲熱容量和太陽倍數。儲熱容量即太陽能熱發(fā)電站的儲熱小時數;太陽倍數則是指對于特定的設計點,太陽能集熱場輸出的熱功率與汽機額定熱功率之比,反映了集熱系統(tǒng)容量與發(fā)電系統(tǒng)容量之間的差別。太陽倍數與儲熱容量是相輔相承的,設置儲熱系統(tǒng)或者增加儲熱時間都需要增大太陽能集熱場面積,產生更多的熱量用于儲熱系統(tǒng),因此,其太陽倍數也會隨之增加。例如,若取太陽倍數為1進行太陽能集熱場與常規(guī)發(fā)電島容量相匹配,則在設計條件下,太陽能集熱場輸出的熱量剛好能滿足常規(guī)島額定負荷運行;若以太陽能倍數為2進行集熱場配置,則需要設置儲熱系統(tǒng),在設計條件下,一半的集熱場用于發(fā)電,另一半則用于儲熱系統(tǒng);依此類推,太陽倍數可以取3或者4。太陽倍數與儲熱系統(tǒng)的關系見圖1。

    圖1 太陽倍數與儲熱系統(tǒng)的關系示意圖

    目前,國際已投運的太陽能熱發(fā)電項目總裝機容量約為3850 MW,采用槽式太陽能熱發(fā)電技術的電站數量為59個,總容量約為2984 MW,其中采用儲熱技術的電站數量為15個,總容量約為935 MW。通過對比國際上幾個已投運的槽式太陽能熱發(fā)電項目,西班牙Andasol槽式太陽能電站是西班牙最早的帶儲熱系統(tǒng)電站,其配置了滿足機組額定負荷運行約7.5小時的儲熱系統(tǒng),每期工程太陽能集熱場面積達到51萬m2,太陽倍數為2;而美國SEGS系列槽式電站及內華達Solar One電站均未設置儲熱系統(tǒng),SEGS VI期電站規(guī)模30 MW),VIII期(80 MW),IX期(80 MW)電站和內華達Solar One(64 MW)電站,均未設置儲熱系統(tǒng),其太陽倍數為1。

    表1 國際槽式太陽能熱發(fā)電項目儲熱時間與太陽倍數對應關系

    根據國外已建成的多個電站的發(fā)電情況,若當地直接輻射DNI約為2000 kWh/m2.a,槽式太陽能熱發(fā)電站在不設置儲熱系統(tǒng)的技術條件下,其機組年利用小時數約在2000 h左右,若配置儲熱系統(tǒng)并增大太陽能集熱場面積(增大太陽倍數)則可以延長電站每天運行時間,增加電站機組年利用小時數。

    目前,美國國家可再生能源實驗室(NREL)開發(fā)的可再生能源模擬軟件System Advisor Model(SAM)可用于槽式太陽能熱發(fā)電項目前期的計算,可根據設置的集熱場參數及儲熱系統(tǒng)參數進行太陽能熱發(fā)電站模擬運行及發(fā)電量測算,是目前太陽能熱發(fā)電站前期設計階段普遍使用的計算工具。通過計算分析,太陽倍數(SM)與機組年利用小時數的關系可暫按以下簡化公式進行計算:

    式中:H機組年利用小時數;DNI當地直接輻射年輻射量 kWh/m2.a;SM太陽倍數。

    下面以太陽能資源相對豐富的內蒙古鄂爾多斯地區(qū)為例,針對采用熔融鹽雙罐間接儲熱技術的50 MW純槽式太陽能熱發(fā)電系統(tǒng)分析太陽倍數與儲熱時間對電站供電量的影響。

    內蒙古鄂爾多斯地區(qū)太陽能資源較豐富,太陽輻射量大,日照時數長,日照百分率高。開發(fā)和利用長久、清潔、無污染的太陽能資源潛力較大,具有利用太陽能的良好條件。該地區(qū)全年直接輻射DNI約1920 kWh/m2,全年總輻射GHI約1610 kWh/m2,全年平均氣溫 8.0℃,全年平均風速3.3 m/s。

    以內蒙古鄂爾多斯地區(qū)的光資源等邊界條件,對于50 MW槽式儲熱太陽能熱發(fā)電站,分別按太陽倍數和儲熱時間為基準,用SAM軟件進行供電量模擬,繪制供電量隨太陽倍數和儲熱時間的變化曲線見圖2。

    圖2 供電量與太陽倍數(SM)關系曲線

    由圖2可以看出,在同樣儲熱時間的條件下,槽式太陽能熱發(fā)電站供電量隨著太陽倍數的增加而增加,這是由于隨著太陽倍數的增加,槽式太陽能集熱場面積增大,可以輸出更多的熱量,延長了每日電站的運行時間,其年供電量有所增加。

    圖3 供電量與儲熱時間關系曲線

    由圖3可以看出,在相同的集熱場面積的條件下,電站供電量隨著儲熱時間的增加而增加,但是儲熱時間增加而帶來的電站供電量的增加并不是無限制的,當增加到一定程度后,增加儲熱時間不會引起供電量的增加,甚至由于儲熱系統(tǒng)保溫電伴熱要消耗一定的廠用電而導致供電量有所下降。

    綜上所述,槽式太陽能熱發(fā)電站供電量隨著太陽倍數和儲熱時間的增加而增加,但在太陽倍數一定的條件下,供電量隨儲熱時間的增加是有峰值的,達到該值以后,即使增加儲熱時間,供電量也不會繼續(xù)增加。

    3 太陽倍數與儲熱時間對電站經濟性影響分析

    通過上述分析得到了電站發(fā)電量隨太陽倍數與儲熱時間的變化關系,但對于槽式太陽能熱發(fā)電站設計來說,其最主要的目標是要實現項目電價最優(yōu)化。雖然增加太陽倍數和儲熱時間會使供電量增加,給電站帶來收益,但同時其項目初期投資也會隨著太陽倍數和儲熱時間的增加而增大。在投資和收益之間如何找到最優(yōu)的平衡點,是在電站設計階段需要優(yōu)化和解決的主要問題。

    3.1 投資與財務評價模型

    當前上網電價的測算方法大致有以下幾種:根據財務水平測算,應用邊際成本法測算,建立模型測算等等。各種方法都存在不同程度的利弊,對于同一個發(fā)電項目,由于所選定的方法和考慮問題的角度不同,其上網電價相差很大。

    目前,我國火力發(fā)電項目應用較多的上網電價測算方法為根據財務水平測算上網電價。財務成本定價法屬會計學定價模式,即:

    其中:發(fā)電成本=生產成本+財務費用

    總成本=固定資產的折舊費+營運費+各種稅收+利潤。其中,營運費包括:燃料費、水費、維修費、人工服務費、員工工資福利費以及外購電等有效經營所必需的費用。

    財務成本電價也稱為還本付息電價,是根據國家現行的財稅制度和現行價格,以電力項目的實際造價為基礎,測算其他各項費用,在保證補償成本、多納稅金和一定財務盈利的前提下,測算上網電價。其測算思路為:電價為售電收入與供電量之比,而銷售收入是總成本費用、銷售利潤、銷售稅金的總和,這樣單位電價就是總成本費用、銷售稅金的和除以售電童。這種定價模式著眼于賬面上的年度平衡,即會計成本加利潤。

    3.2 總投資分析

    項目總投資是影響項目收益的因素之一,對于槽式光熱項目來說,其總投資主要由集熱場費用、導熱油系統(tǒng)費用、儲熱系統(tǒng)費用、全廠BOP費用及其他費用等,其中,集熱場費用、導熱油系統(tǒng)費用和儲熱系統(tǒng)費用3項費用總和占到總投資55%以上。由此可見,集熱場、導熱油系統(tǒng)和儲熱系統(tǒng)的費用成為決定槽式太陽能熱發(fā)電項目總體投資水平的決定性因素。

    通過上文的分析可知,太陽倍數(SM)和儲熱時間均影響槽式太陽能集熱場面積,因此項目總體投資水平也隨著兩者的變化而變化。圖4和圖5分析了50 MW槽式太陽能熱發(fā)電項目總體投資水平與太陽倍數(SM)和儲熱時間的對應關系。

    圖4 項目總體投資隨太陽能倍數(SM)變化關系

    由圖8可以看出,在儲熱時間不變,即儲熱系統(tǒng)費用不變情況下,項目總體投資隨太陽倍數的增加而增加,且?guī)缀醭示€性增加趨勢,這主要是由于集熱場和導熱油系統(tǒng)費用占項目總體投資較大,集熱場和導熱油系統(tǒng)的費用變化會引起總體投資較大的變化。

    圖5 項目總體投資隨儲熱時間變化關系

    由圖5可以看出,在太陽倍數不變,即集熱場規(guī)模及費用不變,項目總體投資隨熱儲熱時間的增加而增加。

    以國際通用的50 MW裝機規(guī)模,帶8 h儲熱系統(tǒng)為例,其各系統(tǒng)占總投資比例見圖6。

    圖6 槽式太陽能熱發(fā)電工程投資構成示意圖

    3.3 財務評價分析

    電價是衡量項目盈利性的決定性因素,在相同的收益率的條件下,較低的上網電價可提高項目上網的競爭力。而太陽倍數和儲熱時間在很大程度上影響著電站的總體投資和發(fā)電量,進而影響上網電價的高低。

    以內蒙古鄂爾多斯地區(qū)外部條件,以50MW槽式太陽能熱發(fā)電站為例討論太陽倍數和儲熱時間對上網電價的影響。計算的邊界條件如下:

    (1)參照《建設項目經濟評價方法與參數》(第三版)、《投資項目可行性研究指南》及現行的有關財稅政策,對槽式太陽能熱發(fā)電工程方案進行財務評價。

    (2)槽式太陽能熱發(fā)電工程方案的資本金按占全部投資的20%,其余80%投資通過融資渠道解決。

    (3)根據中國人民銀行最新發(fā)布的人民幣貸款基準利率,各項目國內融資貸款利率取6.15%,貸款寬限期為工程建設期,建設期利息計入本金,寬限期后每年按貸款本金等額償還。

    (4)槽式太陽能塔式熱發(fā)電工程方案上網電價是在投資方內部收益率為10%,滿足發(fā)電成本,稅金,盈余公積金及貸款償還15年及注資分利的條件下進行測算的。

    在以上的邊界條件下,針對太陽倍數從1.2至3.0,以0.2為增量,儲熱時間0 h至15 h不同系統(tǒng)配置及年發(fā)電量,對應的上網電價變化曲線見圖7。

    圖7 電價隨儲熱時間及太陽倍數變化曲線

    由圖11可以看出,在相同的太陽倍數下,對應不同的儲熱時間,上網電價是先下降再上揚的趨勢,也就說在同一個太陽倍數下,從不帶儲熱系統(tǒng)開始,隨著儲熱時間的增加,項目發(fā)電量逐漸增加,電價是逐漸降低的;當電價降低到臨界點時,若繼續(xù)增大儲熱系統(tǒng),由于集熱場面積并未隨之增加,因此電站發(fā)電量并無明顯增加,電價隨之反而增加。

    綜合考慮各種因素,以國際上較為常見的50 MW規(guī)模和約50000 m2集熱場開口面積為例(SM=1.8),儲熱時間對電價的影響曲線見圖8。

    圖8 SM=1.8時儲熱時間對電價的影響曲線

    由圖8可以看出,在太陽倍數為1.8的條件下,其對應集熱場開口面積為506850 m2,在儲熱時間8 h的條件下,項目電價最低。目前,西班牙多個50 MW槽式電站集熱場開口面積均為50000 m2并帶8 h儲熱系統(tǒng),本方案與國際上帶儲熱系統(tǒng)的槽式電站結論一致。

    4 結論

    儲熱時間與太陽倍數(SM)是影響槽式太陽能熱發(fā)電系統(tǒng)經濟性的兩個重要因素,本文提出了儲熱時間與太陽倍數對槽式太陽能熱發(fā)電系統(tǒng)供電量及經濟性的影響關系,并基于內蒙古鄂爾多斯地區(qū)外部輻射及氣象條件進行了案例分析。根據分析得到以下結論:

    槽式太陽能熱發(fā)電站供電量隨著太陽倍數和儲熱時間的增加而增加;在太陽倍數不變的條件下,供電量隨儲熱時間的增加是有峰值的,達到該值以后,即使增加儲熱時間,供電量也不會繼續(xù)增加。

    槽式太陽能熱發(fā)電站總體投資水平隨著在儲熱時間或太陽倍數的增加而增加,且集熱場和儲熱系統(tǒng)的投資占全部投資的50%以上。對于國際上較為普遍的50 MW規(guī)模配置8h儲熱系統(tǒng)的槽式太陽能熱發(fā)電站來說,其集熱場和儲熱系統(tǒng)投資分別占總投資50%和15%以上。

    通過分析儲熱時間與太陽倍數對上網電價的影響可知,在相同的太陽倍數下,對應不同的儲熱時間上網電價是先降低后上升的趨勢;在太陽倍數為1.8的條件下,其對應集熱場開口面積為506850 m2,在儲熱時間8h的條件下,項目電價最低,與西班牙多個50MW槽式電站結論一致。

    [1]曲航,于曉,趙軍.槽型拋物面太陽能電站選址要素——太陽輻射的研究和模擬分析[J].魯東大學學報(自然科學版),2009,25(1).

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    [5]Daniel Horst,Performance Simulation For Parabolic Trough Concentrating Solar Power Plants And Export Scenario Analysis For North Africa[D].CAIRO UNIVERSITY,2012.

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