基于一體式再生燃料電池的并網型微電網系統(tǒng)建模及分析

顏玉林，張籍，劉洋，郭文瑞，李平安，遲赫天，楊萌，邱殿凱

(1. 國網湖北省電力有限公司經濟技術研究院，湖北 武漢 430077；2. 上海交通大學 機械與動力工程學院，上海 200240；3. 國網經濟技術研究院有限公司，北京 102200)

氫氣直接燃燒或通過燃料電池發(fā)電的產物為水，能夠實現(xiàn)真正的零碳排放，是目前已知能源中最清潔的一種，被譽為21世紀的終極能源[1]。隨著全球能源安全形勢和氣候問題日益嚴峻，世界各國持續(xù)增大對氫能行業(yè)的投資與科技研發(fā)力度，在碳中和背景下，基于可再生能源的“綠氫”相關技術成為行業(yè)聚焦的熱點之一[2]。其中，一體式再生燃料電池(unitized regenerative fuel cell，URFC)作為一種既可以在燃料電池(fuel cell，F(xiàn)C)模式下消耗氫氣發(fā)電，又可以在電解水(water electrolysis，WE)模式下消耗電能制取氫氣的電化學裝置，憑借其高比能量、清潔可再生的特性，在國內外氫能產業(yè)快速發(fā)展的大背景下，具有廣闊的應用前景[3]。具體到電力系統(tǒng)方面，將URFC與風力機(wind turbine，WT)、光伏(photovoltaic，PV)等新能源發(fā)電機組相結合，通過URFC實現(xiàn)電能與氫能的雙向靈活轉化，可以有效增強電力系統(tǒng)的靈活調節(jié)性能，助力改善新能源發(fā)電的間歇性和波動性[4-6]。

隨著分布式新能源的快速發(fā)展，近年來基于WT、PV等分布式能源打造的微電網系統(tǒng)已逐漸成為電力行業(yè)新的研究熱點[7]。在微電網系統(tǒng)的投資建設以及運行維護過程中，選擇合理的調節(jié)手段(如機械儲能、電化學儲能等)，并科學確定容量配置，對于保障微電網系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行、提升系統(tǒng)投資收益具有重要的現(xiàn)實意義。以URFC作為微電網調節(jié)手段，其雙向調節(jié)性能可以有效支撐削峰填谷，平滑電力波動。URFC系統(tǒng)的儲能上限不受電池本身影響，而取決于外置儲氫裝置規(guī)模(如儲氫罐容量等)，這極大地提升了其長時儲能與調節(jié)能力。URFC具有較寬的工作區(qū)間，啟停響應快[8]，可有效保障微電網系統(tǒng)實時安全穩(wěn)定運行?？傮w來看，與鋰離子電池等儲能技術相比，URFC較好地兼顧了調節(jié)功率與能量的平衡，使其在跨季節(jié)、大規(guī)模儲能的場景下具有相對較好的技術經濟性。

從經濟性方面來看，相較于傳統(tǒng)大電網，微電網系統(tǒng)的投資具有更明顯的商業(yè)屬性，系統(tǒng)投資回報率是投資者重點考慮的關鍵因素之一。由于微電網系統(tǒng)的運行通常涉及到自發(fā)電、外購電、負荷、儲能等多種系統(tǒng)變量，如何科學、合理地確定系統(tǒng)內各類單元的容量配比與運行模式，在保證微電網系統(tǒng)可靠運行的前提下，充分提升其整體經濟效益，依然是目前亟需解決的問題。近年來，已有學者開展了以電-氫耦合為調節(jié)技術的多能源系統(tǒng)配置研究，證實了氫儲能應用于分布式可再生能源發(fā)電系統(tǒng)的顯著優(yōu)勢[9-11]。然而，現(xiàn)有研究多采用獨立的電解槽和FC進行組合配置。相較于URFC，分離的裝置不僅增加了系統(tǒng)設計與搭建的復雜程度，也不利于系統(tǒng)整體投資建設成本的優(yōu)化降低。此外，對于系統(tǒng)最優(yōu)容量配比設計，現(xiàn)有研究也提出了多種優(yōu)化策略。文獻[12]以最小配置容量為優(yōu)化目標，采用上下限約束法及加權移動平均控制法，實現(xiàn)了混合能源裝置接入微電網。文獻[13]提出采用分時段優(yōu)化策略來配置電池容量，充分利用風光互補特性，并實現(xiàn)了儲能系統(tǒng)的并網運行。文獻[14]利用離散傅里葉變換對微電網中產生的凈負荷功率進行分解，建立兩階段混合能源容量優(yōu)化的數(shù)學模型，并提出應由電網和混合能源裝置共同平抑電網的波動負荷。文獻[15]針對新能源發(fā)電出力的波動性，將滑動平均法和經驗模態(tài)分解相結合，提出了一種混合儲能平滑新能源出力優(yōu)化配置方法。文獻[16]綜合考慮經濟成本及碳排放，采用遺傳算法對微電網電源配置建立優(yōu)化模型，并通過改進算法提高了模型的準確性。然而，URFC作為兼顧電解制氫和氫氣發(fā)電2種運行模式的電化學裝置，對微電網系統(tǒng)容量配置的優(yōu)化策略提出了新的要求，上述優(yōu)化路線存在方法復雜、計算偏差大等局限性。

針對上述問題，本文提出一種基于URFC的并網型微電網系統(tǒng)，并以系統(tǒng)經濟性指標最優(yōu)為標準，指導開展系統(tǒng)容量優(yōu)化配置。具體以湖北省某工業(yè)園區(qū)的微電網系統(tǒng)項目為研究對象，建立基于分布式WT、PV機組和URFC的并網型微電網系統(tǒng)成本描述模型，引入綠色排放因子，采用凈現(xiàn)值(net present value，NPV)作為并網型微電網系統(tǒng)投資合理性的經濟評價指標。針對不同季節(jié)的可再生能源資源(如光照、風速等)的分布差異，提出氫電供應因子用于協(xié)調并網型微電網系統(tǒng)的能源調度。最后通過粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization，PSO)算法優(yōu)化微網系統(tǒng)各設備的容量，實現(xiàn)系統(tǒng)投資建設與運營運維成本最優(yōu)，從而實現(xiàn)合理的投資回報率。

1 基于URFC的并網型微電網系統(tǒng)構成

區(qū)別于傳統(tǒng)微電網系統(tǒng)，基于URFC的并網型微電網系統(tǒng)結構組成如圖1所示，主要包含外部電網、新能源發(fā)電模塊(WT和PV機組)、電-氫雙向轉換系統(tǒng)(URFC和儲氫系統(tǒng))以及用電負荷。

圖1 基于URFC的并網型微電網系統(tǒng)結構Fig.1 Grid-connected microgrid system architecture based on URFC

整個微電網系統(tǒng)以WT和PV機組作為主要電力供給，URFC作為電能與氫能轉換裝置，助力協(xié)調微電網系統(tǒng)的實時電力供需平衡。在風能和太陽能充裕的時間段，URFC切換至WE工作模式，將新能源發(fā)電系統(tǒng)的過剩電量轉換為氫能，并由儲氫系統(tǒng)儲存；在風能和太陽能匱乏的時間段，除依靠外部電網供電外，URFC可切換至FC工作模式，將儲存的氫氣轉換為電能。采用上述運行模式，不僅可以實現(xiàn)園區(qū)電力可靠供應，還可最大程度地降低微電網系統(tǒng)的全生命周期碳排放，實現(xiàn)可觀的環(huán)境效益。

該系統(tǒng)優(yōu)先利用新能源系統(tǒng)自發(fā)電量和URFC發(fā)電滿足用電需求，電網購電次之。因此，合理配置WT、PV和URFC等裝置的容量，分析并制定最優(yōu)的系統(tǒng)運行模式，是保證該并網型微電網系統(tǒng)高效、穩(wěn)定、經濟運行的關鍵。

1.1 URFC功率模型

在FC模式下，在URFC電池兩極分別通入H2和O2發(fā)生氧化還原反應生成水，并對外輸出電能；在WE模式下，通過外部的電能輸入，發(fā)生析氫、析氧反應，在電池兩極分別析出H2和O2并加以儲存[17-18]。2種工作模式可自由切換，在WE模式下可將微電網系統(tǒng)中的冗余電能轉換為氫能儲存，F(xiàn)C模式下可將氫能轉化為電能輸出，氫能與電能之間的轉換效率是決定電池運行成本的關鍵。

URFC在FC模式和WE模式下的性能均由不同電流加載情況下的極化行為決定。URFC在不同電流下的電壓可表示為可逆電勢活化過電位、歐姆過電位和濃差過電位之和(在FC模式下，過電位為負；在WE模式下，過電位為正)，即

Ucell=E+ΔVa++ΔVa-+ΔVc-+ΔVc++ΔVomic.

(1)

式中：Ucell為URFC輸出電壓；E為可逆電勢；ΔVa-、ΔVa+分別為發(fā)生在負極、正極催化層的活化過電位；ΔVc-、ΔVc+分別為負極、正極的濃差過電位；ΔVomic為歐姆過電位。

工作效率是URFC的主要評價指標之一，

ηFC=Ucell/E，

(2)

ηWE=E/Ucell.

(3)

式(2)、(3)中：ηFC為FC模式的發(fā)電效率；ηWE為WE模式的電解效率。

URFC系統(tǒng)在FC模式下的輸出功率

PU_FC=IηDCUcell，

(4)

在WE模式下的輸入功率

PU_WE=IηDCUcell.

(5)

式(4)、(5)中：I為輸出電流；ηDC為DC/DC轉化效率。

1.2 WT機組數(shù)學模型

WT機組的實際輸出功率與當?shù)貙崟r風速和機組額定輸出功率有關，其數(shù)學表達式為[19]：

(6)

式中：PWT(v)為WT機組的實際輸出功率；v0為WT起始工作風速；vp為WT額定工作風速；vc為WT截止工作風速；v為實際風速；PWT，o為WT額定輸出功率；ηWT為WT機組的發(fā)電效率。

1.3 PV機組數(shù)學模型

PV機組采用單晶硅PV板串聯(lián)的形式。PV機組的實際輸出功率與當?shù)氐膶崟r光照強度、環(huán)境溫度及機組的額定功率相關[19]：

PPV(Gc，Tc)=

PPV，0ηPV(Gc/Go)[1+k(Tc-To)].

(7)

式中：PPV(Gc，Tc)為PV機組的實際輸出功率；PPV，0為PV機組的額定功率；Go為標準條件下太陽輻照度；Gc為所在地區(qū)實時太陽輻照度；k為功率溫度系數(shù)；To為標準條件下溫度；Tc為所在地區(qū)實時溫度；ηPV為PV機組的發(fā)電效率。

2 并網型微電網系統(tǒng)NPV優(yōu)化方法

在經濟學中，NPV是將項目全生命周期內所投入的凈現(xiàn)金流量折現(xiàn)到項目建設初期的數(shù)目。NPV為正值表示該項目盈利，具有投資可實施性；NPV為負值則表示項目盈利水平較低，不適合投資。

2.1 并網型微電網系統(tǒng)NPV函數(shù)

對于基于分布式新能源及URFC的并網型微電網系統(tǒng)投資者，其成本主要包括各類設備的初始投資成本、設備運營和維護成本、外購電成本，其收益主要包括向微電網系統(tǒng)內用戶的售電收益、向外部電網的售電收益以及環(huán)境效益。微電網投資者在保證系統(tǒng)內用戶的穩(wěn)定電力供應前提下，尋求最優(yōu)的投資策略。值得注意的是，由于受到季節(jié)性影響，光照強度、風速等在不同季節(jié)的分布存在明顯差異，如何配置不同季節(jié)條件下的微電網系統(tǒng)電力供給(自發(fā)電、外購電)組成，以實現(xiàn)系統(tǒng)經濟效益最優(yōu)，是優(yōu)化微電網系統(tǒng)設計的關鍵。

綜合考慮微電網系統(tǒng)的多種成本構成，其NPV可表示為：

(8)

Ry=[(a+1)y-1]/[a(1+a)y].

(9)

式(8)、(9)中：下標ydt表示第y年第d日第t時段的參數(shù)；y為生命周期年數(shù)；N為生命周期上限值；a為年利率；Ry為折算系數(shù)，主要作用是消除正常通貨膨脹對資產評估的影響；Lydt為系統(tǒng)每小時用電量；Sydt為購電價格，當日不同時段(低谷、平段、高峰、尖峰)的價格不同；Gr，ydt為綠色排放因子；Dydt為每小時向外部電網售電量；S0為售電價格；My為發(fā)電機組第y年所需的維護和運營成本；C0為初始投資成本；λ為氫電供應因子。

2.1.1 運營和維護成本

運營及維護成本M包括WT、PV機組及URFC系統(tǒng)運維的人工成本Mu、物資成本Re。考慮整個生命周期中發(fā)電機組的部件使用壽命，M可表示為：

M=∑(Mui+Rei)Ci，i∈{WT，PV，URFC}.

(10)

式中Ci為i類分布式能源設備(用下標i表示，下同)的系統(tǒng)容量。

分布式能源單位容量所需年維修及運行費用見表1。

表1 分布式能源單位容量所需年維修及運行費用Tab.1 Annual maintenance and operating costs per unit capacity of distributed energy

2.1.2 初始投資成本

初始投資成本C0包括WT、PV發(fā)電機組及URFC系統(tǒng)設備的購置費用Ir、系統(tǒng)配套零件的購置費用Id和系統(tǒng)設備的安裝費用Iu，即

C0=∑(Iri+Idi+Iui)Ci，i∈{WT，PV，URFC}.

(11)

分布式能源單位容量初始投資成本見表2。

表2 分布式能源單位容量初始投資成本Tab.2 Initial investment cost per unit capacity of distributed energy

2.1.3 綠色排放因子

傳統(tǒng)火力發(fā)電廠在發(fā)電的同時會排放大量溫室氣體與有害氣體，造成一系列氣候和環(huán)境問題。在全球可持續(xù)發(fā)展與碳中和背景下，WT、PV等新能源發(fā)電系統(tǒng)的環(huán)境價值持續(xù)凸顯。為體現(xiàn)新能源發(fā)電機組綠色排放的優(yōu)勢，本研究提出綠色排放因子，具體為將傳統(tǒng)火力發(fā)電的尾氣排放費用轉換為對新能源發(fā)電機組的激勵。綠色排放因子可表示為：

Gr，ydt=∑i(∑jGjSj)Ciδi，

i∈{WT，PV，微型燃氣輪機，柴油發(fā)電機}，

j∈{NOx，CO2，CO，SO2}.

(12)

式中：Gj為分布式能源產生單位電量所造成的溫室與有害氣體j的排放量(見表3)；Sj為溫室與有害氣體j的處理費用(市場單價)(見表4)；δi為i類發(fā)電機組實際發(fā)電量修正值。

表3 分布式能源產生單位電量所造成的溫室與有害氣體排放量[20] Tab.3 Hazardous emissions per kWh of electricity generated from distributed energy

表4 溫室與有害氣體的處理成本[20] Tab.4 Costs consumed to treat hazardous gases

2.1.4 氫電供應因子

氫電供應因子λ為并網型微電網系統(tǒng)自發(fā)電量占負荷用電量的權重。主要針對不同季度風光資源供給情況來確定微電網自發(fā)電量與從外部電網購電量的占比，以實現(xiàn)微電網系統(tǒng)效益最優(yōu)。

2.2 邊界條件

a)微電網系統(tǒng)需保證持續(xù)穩(wěn)定的電能供應，即

∑Wi+Wgrid≥L.

(13)

式中：Wi為i類發(fā)電機組每小時發(fā)電量；Wgrid為從電網外購電量；L為微電網系統(tǒng)每小時用電量。

由于儲氫系統(tǒng)的局限性，URFC仍然存在供電上限，所以在建設微電網過程中要設定合理的閾值Lc以應對突發(fā)事故，可表示為

PU_FC+Wgrid≥Lc.

(14)

式中PU_FC為URFC在FC模式下的功率。

b)電網中，URFC是氫氣主要消耗源及制造源。URFC在FC模式下消耗的氫氣量應不大于在WE模式下電解產生的氫氣量，微電網系統(tǒng)才能在不依靠外購氫氣的基礎上實現(xiàn)穩(wěn)定運行，即

∑(WAηWEηFC-PU_FC)≥0.

(15)

式中WA為可再生能源機組產生的過剩電量。

c)URFC在WE模式下的功率PU_WE需滿足新能源機組余電消納需求，即

PU_WEηWE-(PWT+PPV-Lλ)≥0.

(16)

3 結果與分析

本研究以湖北某工業(yè)園區(qū)作為研究對象，采用該地區(qū)的風速、太陽輻照強度等作為微電網優(yōu)化模型的輸入?yún)?shù)，全年共計8 760組數(shù)據(jù)。該地區(qū)2021年全年電力負荷曲線如圖2所示，根據(jù)當?shù)胤謺r電價政策計算購電成本與售電收入。上層模型主要根據(jù)分布式能源系統(tǒng)容量模型及運行邊界條件建立，下層模型主要應用PSO算法在MATLAB中進行求解。

圖2 湖北某工業(yè)園區(qū)風速、太陽輻照強度及負荷曲線Fig.2 Wind speed，radiation intensity and load data of an industrial park in Hubei

3.1 NPV計算結果

湖北省地處亞熱帶，為亞熱帶季風氣候，光照充足，風力充沛。季風氣候的4個季節(jié)存在明顯的區(qū)別，這直接影響PV、WT的發(fā)電能力及微電網模型的優(yōu)化。微電網系統(tǒng)容量與NPV優(yōu)化結果如圖3所示。

圖3 微電網系統(tǒng)容量與NPV優(yōu)化結果Fig.3 Capacity and NPV optimization results of the microgrid system

圖3(a)為各個季度分布式能源系統(tǒng)容量優(yōu)化結果，WT機組的裝機容量比PV機組高4.4 MW，這是因為該工業(yè)園區(qū)在夜間仍具有一定規(guī)模的用電量需求，但是期間光照輻射強度為0，PV機組的出力特征不利于全天候的電力電量供需平衡。同時，該地區(qū)風力資源全天分布較為均勻，配置更多的WT機組可更好地解決因新能源資源分時供給不均而導致的電力供需矛盾。

圖3(b)為全年及各季度NPV優(yōu)化結果。整體來看，全年及各季度NPV均為正值，表明該項目具有投資可行性。具體來看，受該地區(qū)可再生能源資源與用電情況的季節(jié)性特征影響，春季NPV明顯較低，夏季NPV相對最高。為進一步提升全年NPV總值，對季度NPV優(yōu)化結果進行展開分析：春季的用電負荷明顯低于其他季節(jié)，而售電所產生利潤為微電網系統(tǒng)的主要利潤來源，因此春季的利潤更低；夏季同時擁有較多的可再生能源資源與用電負荷，因此夏季利潤最高。值得注意的是，冬季的可再生能源資源匱乏，但用電負荷較高，在不改變其他條件的情況下，需要提高新能源發(fā)電系統(tǒng)裝機容量才能滿足微電網系統(tǒng)的正常運行。但是，增加發(fā)電系統(tǒng)容量，除了增加初始投資成本外，將導致新能源發(fā)電機組在其他3個季節(jié)產生更多的過剩電量，過剩電量可轉換成氫能儲存或出售給電網以增加微電網系統(tǒng)利潤。因此，冬季是制約微電網系統(tǒng)配置的關鍵，調整冬季微電網系統(tǒng)自發(fā)電量占用電量的比例，或可為NPV提供進一步優(yōu)化空間。

3.2 氫電供應因子敏感分析

為解決上述提出的矛盾，本研究引入氫電供應因子λ，代表冬季微電網系統(tǒng)自發(fā)電量占用電量的比例，其他季節(jié)不受影響，即λ=1時冬季負荷電量全部由微電網系統(tǒng)供應?？紤]氫電供應因子λ后，微電網系統(tǒng)容量及NPV的優(yōu)化結果如圖4所示。

圖4 考慮氫電供應因子λ后微電網系統(tǒng)容量及NPV的優(yōu)化結果Fig.4 Optimization results of capacity and NPV of the microgrid system with consideration of λ

圖4(b)為λ對不同季節(jié)以及全年NPV的影響。當λ<0.8時，全年NPV隨λ增大呈上升的趨勢，這是因為微電網售電利潤隨λ增加而增加。在成本方面，如圖4(a)所示，主要通過調整外購電量來實現(xiàn)微電網電力電量供需平衡，WT、PV機組及URFC裝機容量基本保持穩(wěn)定，初始投資成本基本不變。當λ=0.8時，全年NPV達到最大值。當λ>0.8時，全年NPV隨λ增大呈下降趨勢，這是因為微電網系統(tǒng)的WT、PV機組及URFC裝機容量逐漸增加，導致初始投資成本升高，額外的過剩電量帶來的利潤增長低于初始投資成本的增長。因此，當λ=0.8，即冬季外購電量占負荷電量的20%時，微電網系統(tǒng)的全年NPV將達到最大值。

3.3 系統(tǒng)輸出功率變化趨勢

對微電網系統(tǒng)某一日內分布式新能源能源發(fā)電機組輸出功率進行分析，如圖5所示：凌晨時段，由于光照輻射匱乏，系統(tǒng)主要由URFC(FC模式)和WT機組供電；日間時段，隨著光照輻射強度及風速增加，WT機組和PV機組成為供電主力，并產生過剩電量，過剩電量由URFC(WE模式)轉換為氫能；夜間時段，隨著光照輻射強度降低至0，URFC(FC模式)及和WT機組再次成為系統(tǒng)供電主力?？梢?，此微電網系統(tǒng)可通過URFC在不同工作模式之間的靈活切換，適應不同時段新能源機組發(fā)電出力特征，實現(xiàn)微電網系統(tǒng)的穩(wěn)定經濟運行。

4 結論

本文將URFC引入并網型微電網系統(tǒng)，結合URFC效率與功率參數(shù)，建立基于URFC的微電網系統(tǒng)的成本/容量描述模型。提出綠色排放因子的概念，將傳統(tǒng)火電廠尾氣排放處理成本轉換為對新能源發(fā)電的激勵，突出新能源發(fā)電機組在環(huán)境方面的優(yōu)勢。結論如下：

a)采用NPV作為微電網系統(tǒng)投資合理性的經濟指標，并通過PSO算法對分布式設備進行系統(tǒng)容量優(yōu)化。以湖北某工業(yè)園區(qū)為研究對象的分析結果表明，該地區(qū)以URFC為核心的并網型微電網系統(tǒng)具有投資可行性。

b)分析新能源資源季度特征對微電網系統(tǒng)容量和NPV的影響，引入氫電供應因子對冬季微電網系統(tǒng)與電網的負荷供應策略進行優(yōu)化。結果表明：當氫電供應因子為0.8時為最優(yōu)控制策略，即冬季微電網系統(tǒng)80%的用電量由自發(fā)電量提供，其余20%從外部電網購入，在此條件下，微電網系統(tǒng)全年NPV達到最大值。

c)微電網系統(tǒng)的首要供能設備隨時段變化。日間時段，輻射強度及風速較高，WT機組和PV機組為主要供能系統(tǒng)；凌晨及夜間時段，URFC(FC模式)和WT機組成為主要供能系統(tǒng)。URFC可適應不同時段新能源機組發(fā)電出力特征，實現(xiàn)微電網系統(tǒng)的穩(wěn)定經濟運行。