一种新型集成系统的多目标优化与性能分析：该系统结合了燃煤电厂、压缩空气储能技术及碳捕获技术

《Journal of Energy Storage》：Multi-objective optimization and performance analysis of a novel integrated system combined coal-fired power plant with compressed air energy storage and carbon capture

燃煤电厂通过整合压缩空气储能与碳捕获技术实现灵活性提升和减排，系统热效率7149.79 kJ/kWh，碳捕获能耗297.38 kWh/tCO?，经济净现值37.748亿美元，投资回收期9.37年。基于NSGA-II和TOPSIS算法优化后，系统RTE提升至52.05%，NPV达50.983亿美元，碳捕获能耗降至305.62 kWh/tCO?。研究验证了该集成系统在增强调峰能力与降低碳捕集成本方面的协同效应，为高碳排放行业转型提供技术路径。

　　

彭李|杨佩珍|江波|曹昭曦|王志|韩忠和

华北电力大学能源、动力与机械工程学院，保定，071003，中国

摘要

在以可再生能源为主导的能源转型过程中，化石燃料发电厂为电网提供了关键的灵活性，但它们的高碳排放和深度调峰需求需要探索解决方案，例如结合碳捕获的储能技术，以确保系统的稳定性和脱碳。本文提出了一种新型的燃煤发电厂系统（CFPP-CAES-CC），该系统集成了压缩空气储能和碳捕获技术，以实现这些目标。首先通过仿真比较分析确定了最佳耦合方案。在最佳配置下，该系统的热效率为7149.79 kJ/kWh，蒸汽消耗量为2.732 kg/kWh，耦合效率为49.92%。此外，研究结果表明，该系统的二氧化碳捕获能耗（EC）为297.38 kWh/t CO?，这不仅低于文献中报道的传统两阶段水基碳捕获方法的354.23 kWh/t CO?，也远低于工业标准胺吸收方法报告的900 kWh/t CO?以上能耗。然而，由于碳捕获所需的额外能耗，压缩空气储能系统的往返效率（RTE）仅为46.52%。从经济角度来看，该系统的净现值（NPV）为3.7748亿美元，回收期为9.37年。同时，本研究进一步探讨了关键运行参数对压缩空气储能和碳捕获系统性能的影响。通过NSGA-II和TOPSIS算法进行了多目标优化，确定了最佳配置。结果表明，该系统实现了52.05%的往返效率、5.0983亿美元的净现值、305.62 kWh/t CO?的二氧化碳捕获能耗，以及57.73%的熵效率，年二氧化碳捕获量为395.16千吨。

引言

全球能源格局正在从化石燃料向可再生能源转变。国际可再生能源机构（IRENA）的最新报告显示，2024年可再生能源占全球发电量的42% [1]。然而，可再生能源的固有变异性加剧了电网稳定性挑战。为了维持电力系统的安全和平衡，灵活的调节资源至关重要，而燃煤发电厂（CFPP）的深度调峰能力成为关键的稳定因素 [2]。到2030年，全球电力系统需要将CFPP的深度调峰能力提高六倍，以适应可再生能源的整合并确保电网可靠性 [3]。因此，传统燃煤发电厂迫切需要系统性的技术升级，以满足现代电力系统中日益增长的深度调峰需求。

学者们对提高CFPP的调峰性能进行了广泛而深入的研究。韩等人 [4] 提出通过冷凝水节流技术激活热能存储潜力，从而提高联合发电单元的调峰能力。王等人 [5] 提出了一种水-燃料比例控制策略，可以在负荷循环过程中将负荷率指令与实时负荷率之间的偏差减少一半，从而有效优化CFPP的调峰运行。储能技术的最新进展使得燃煤发电厂通过与储能设施的集成显著提高其调峰能力。刘等人 [6] 提出了熔盐热能存储与CFPP的集成。实验结果表明，熔盐热能存储的集成显著扩展了CFPP的负荷循环范围，实现了额定功率的19.02%的最小电力输出。郑等人 [7] 提出了一种将液态二氧化碳储能与燃煤发电厂结合的设计，有效提高了CFPP的运行灵活性。此外，苗等人 [8] 开发了一种创新的电力转热能存储系统，提出了三种方案以大幅提高运行灵活性。在各种储能方法中，压缩空气储能因其建设周期短和可扩展性强而成为最具商业可行性的储能技术之一 [9]，[10]。近年来，压缩空气储能（CAES）经历了快速发展并得到了广泛应用。CFPP与CAES系统的集成协同提高了运行灵活性和储能效率。张等人 [11] 创新地将CAES系统集成到CFPP中，并分析了所提出系统的热力学性能。为了提高CFPP的调峰性能，龚等人 [12] 设计了一种利用能量级联原理的CAES和CFPP耦合系统。结果表明，该耦合系统的往返效率可达67.24%，调峰能力可达71.3 MW。使用4E（能量、熵、经济、环境）热经济模型评估了CAES与CFPP的新集成 [13]。研究表明，在案例研究中，系统功率效率为0.677，往返效率为0.851，能耗效率达到83.8%。上述文献表明，将CAES与CFPP结合可以有效提高单元灵活性和加强调峰能力。

2023年，燃煤发电厂贡献了全球发电量中约73%的二氧化碳排放，这使得碳捕获和储存成为政府间气候变化专门委员会（IPCC）净零情景下该行业的技术性必要缓解途径。碳捕获和储存被认为是实现能源和工业部门脱碳的关键技术 [14]。碳捕获技术的研究至关重要，因为它被认为是减少大规模发电厂排放的唯一方法，有潜力在2050年前将排放量减少50% [15]。目前的技术重点主要集中在燃烧后碳捕获上，由于其与其他方法相比更容易集成，因此被认为是脱碳电力系统的最合适方法。此外，在燃烧后方法中，单乙醇胺吸收是最广泛采用和商业上可行的技术 [16]。然而，有机溶剂通常存在显著的缺点，包括吸附剂挥发、严重腐蚀和高能耗 [17]。基于水的二氧化碳捕获系统提供了一个可行的替代方案。Straatman [18] 提出了一种从海水中捕获和纯化二氧化碳的低成本方法，但这种方法需要大量的水。例如，当烟气中的二氧化碳浓度达到10%时，在30巴的压力下溶解一吨二氧化碳需要超过100吨的水 [19]。根据亨利定律 [20]，气体在水中的溶解度与分压呈正相关。因此，通过增加分压可以提高二氧化碳的溶解度，压缩系统可以实现这一过程。陈的团队首次实现了基于水的二氧化碳捕获（WCC）与绝热压缩空气储能的集成 [21]。该研究创新性地引入了两阶段二氧化碳吸收过程，使用压缩高压气体，实现了354.23 kWh/t的二氧化碳捕获能耗、89.22%的捕获率和99.71%的二氧化碳纯度。此外，陈等人 [22] 对WCC系统与单乙醇胺基捕获方法进行了全面的技术经济分析。研究表明，WCC系统的二氧化碳捕获成本更低，更环保，动态回收期在7.14至20.52年之间。相比之下，基于单乙醇胺的捕获系统在其整个生命周期内未能回收资本成本。然而，基于绝热压缩空气储能系统的碳捕获技术仍是一个新兴的研究领域，相关研究有限。因此，进行全面分析以评估其应用潜力至关重要，特别是关于系统优化和燃煤发电厂与储能的深入耦合。

为了解决燃煤发电厂在实现深度负荷灵活性和减少碳排放方面的双重挑战，本文提出了一种新型的燃煤发电厂系统（CFPP-CAES-CC），该系统集成了压缩空气储能和碳捕获技术。该系统利用燃煤发电厂的烟气作为工作介质。经过预处理后，烟气通过压缩机组和热交换器达到高压和低温条件。根据亨利定律，这些条件可以在不影响排放过程的同时实现高效的二氧化碳捕获和压缩气体储能。CFPP-CAES-CC系统可以实现三个主要目标：用于调峰的储能、碳捕获和发电。本研究的核心是评估该集成系统的综合性能。首先，通过综合评估耦合方案来确定系统配置，包括充电过程中的冷凝水回流位置和放电过程中的蒸汽提取位置。基于热力学性能比较，确定了最佳方案，即在充电过程中将冷凝水回流到除氧器入口，并在放电过程中利用E5阶段提取的蒸汽进行再加热。随后，与传统的压缩空气储能系统进行了对比分析。接着，将其碳捕获效率与工业胺吸收系统和两阶段水基碳捕获系统进行了比较。然后进行了经济分析以评估成本效益。采用敏感性分析来研究包括储存压力、分离器背压和二氧化碳浓度在内的关键参数的影响。最后，使用NSGA-II和TOPSIS方法进行了多目标优化，以往返效率、净现值和二氧化碳捕获能耗作为优化目标，确定最佳设计参数。

系统描述

本节介绍了一个将碳捕获技术和压缩空气储能集成到燃煤发电厂系统中的集成系统，相应的工艺流程图如图1所示。

集成系统包括三个核心单元：燃煤发电单元、压缩空气储能单元和碳捕获单元。发电单元采用传统的朗肯循环运行：锅炉中的煤炭燃烧产生

系统假设和简化

为了简化系统建模，采用了以下简化措施：

(1)

烟气混合物包含四种主要成分：N?、O?、CO?和H?O，其他所有气体成分均可忽略不计。

(2)

假设气体在壳管式冷凝器和膜分离器中完全脱水。

(3)

吸收塔中的气体压降为100 kPa [21]。

(4)

忽略所有动能和势能效应。

压缩机

在压缩机中，气体被压缩，其温度逐渐

结果与讨论

本研究提出了一种将先进的绝热压缩空气储能技术与碳捕获技术结合到燃煤发电厂中的集成系统。该系统可以有效提高燃煤发电厂的深度调峰能力，同时实现碳捕获目标。

研究选择了一个典型的1000 MW超超临界燃煤单元作为研究对象，代表了现代高效燃煤电厂的主流配置。在本文中，仿真

结论

本研究通过将压缩空气储能与水基碳捕获技术相结合，解决了燃煤发电厂在运行灵活性提升和碳排放减少方面的双重挑战。所提出的CFPP-CAES-CC系统通过耦合热力学建模和技术经济分析进行了全面评估，特别关注了储能和碳捕获过程之间的协同效应。

CRediT作者贡献声明

彭李：方法论、概念化。杨佩珍：撰写——原始草稿、软件。江波：方法论。曹昭曦：形式分析。王志：验证、撰写——审阅与编辑。韩忠和：监督。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

作者衷心感谢北京市自然科学基金（编号：3232037）、国家自然科学基金（编号：52106010）、中央高校基本科研业务费（编号：2024MS150）、保定市科技计划项目（编号：2272P017）和河北省高等教育科学研究计划（编号：QN2023081）提供的支持。