基于吸附的压缩二氧化碳储能系统的热经济分析与优化：该系统采用非对称的三压缩两膨胀配置

《Journal of Energy Storage》：Thermo-economic analysis and optimization of an adsorption-based compressed carbon dioxide energy storage system with an asymmetric three-compression and two-expansion configuration

　　

作者：吴创|邓天宇|黄志豪|韩轩

中国重庆大学能源与动力工程学院，教育部低品位能源利用技术与系统重点实验室，重庆，400044

摘要

压缩二氧化碳储能系统为大规模和长时储能提供了一种有前景的途径，然而气液压缩二氧化碳储能系统仍受到大气条件下可获得的二氧化碳密度极低的限制。本研究开发了一种基于吸附的压缩二氧化碳储能系统，采用三级压缩和两级膨胀的配置，并建立了一个统一的热力学和经济技术模型，以量化吸附对低压储能和整个系统性能的改进。评估了三种吸附剂，包括13X沸石、Fe-MOR(0.25)和Gua?SO?，并进行了多目标优化，以确定电效率、体积能量储存密度和平准化电力成本之间的最佳权衡。使用13X沸石时，优化后的系统实现了63.86%的电效率、76.35%的往返效率、4.98 kWh·m^?3的体积能量储存密度和0.1317美元/kWh的平准化电力成本，与不使用吸附的情况相比，低压储存密度提高了约45倍。材料比较表明，Fe-MOR(0.25)具有最高的热经济性能，达到15.72 kWh·m^?3和0.1302美元/kWh，而Gua?SO?的密度较高，但成本也显著增加。与三级压缩和三级膨胀配置相比，增加一个膨胀阶段仅将电效率略微提高到63.98%，同时将平准化电力成本提高到0.1369美元/kWh，并将回收期从5.36年延长到5.67年。能量分析表明，压缩机和涡轮机分别造成了36.32%和32.03%的总能量损失，这突显了涡轮机械效率和热集成是未来改进的关键。

部分摘录

术语表

利率等熵过程运行年限系统组件数量压力（MPa）$\dot{Q}$' role="presentation">$\stackrel{?}{Q}$传热率（kW）折现率熵（kJ·kg^?1·K ^?1）时间（h）温度（°C）$\dot{W}$' role="presentation">$\stackrel{?}{W}$功率（MW）比功（kJ·kg^?1）Z组件资本成本（美元）f材料校正系数

A	传热面积（m2）
a	吸附容量
$\dot{E}$' role="presentation">$\stackrel{?}{E}$	能量率（kW）
h	比焓（kJ·kg?1）
ir
is
$\dot{m}$' role="presentation">$\stackrel{?}{m}$	质量流量（kg·s?1）
n
NK
P
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s
t
T
w

系统描述

本研究探讨的基于吸附的压缩二氧化碳储能（AB-CCES）系统如图1所示。在充电过程中，来自吸附低压罐（A-LPT）（状态1）的CO?通过三级压缩过程（状态1–2、3–4和5–6）进行压缩，并在中间进行冷却（状态2–3、4–5和6–7），然后冷凝（状态7–8），最后储存在高压储存罐（HS）中。压缩和冷凝过程中产生的热量通过两个热交换器回收

系统建模

在本研究中，采用了几个简化假设来便于基于吸附的压缩CO?储能（AB-CCES）系统的热力学建模。这些假设在先进储能技术的初步分析中得到了广泛应用[16],[34]，使得可以关注压缩机、涡轮机和热交换器等关键组件的性能。

在实际应用中，管道压力损失和瞬态运行行为可能会

模型验证

为了验证所开发的AB-CCES系统模型的准确性，其仿真结果与文献[12]中报告的经过验证的参考模型在相同的边界条件下进行了对比。参考系统的配置和热力学状态点如图4所示。所有组件布置和运行参数都与参考模型保持一致，并对每个主要子系统进行了详细的热力学计算。表5展示了比较结果

结果与讨论

使用第3节描述的热力学框架在MATLAB中进行了数值模拟，CO?的性质数据来自REFPROP。分析包括三个部分：（i）基线系统性能评估，（ii）关键运行变量的参数分析——包括高压储存压力（P_H）、冷凝器入口温度（T_con）、压缩机出口温度（T_com）和中间冷却器出口温度（T_ic），以及（iii）多目标优化以获得

结论

本研究提出了一种三级压缩/两级膨胀的基于吸附的压缩CO?储能系统（AB-CCES），以解决传统气液CO?储能（GL-CCES）的低储存密度问题。开发了一个统一的热经济技术模型来评估吸附剂和关键运行参数的影响，并使用NSGA-II算法来确定电效率、体积能量密度和平准化电力成本之间的最佳权衡

CRediT作者贡献声明

吴创：撰写——初稿，项目管理，方法论，研究。邓天宇：撰写——初稿，研究，形式分析，数据整理。黄志豪：验证，方法论，数据整理。韩轩：监督，概念化。

写作过程中生成式AI和AI辅助技术的声明

在准备这项工作时，作者使用ChatGPT来提高手稿的清晰度和语言质量。应用该工具后，作者仔细审查和修订了文本，以确保准确性、连贯性和适当性。作者对最终手稿的内容负全责。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

作者衷心感谢中国国家自然科学基金（资助编号：52206003）和中国重庆市自然科学基金（编号：CSTB2024NSCQ-MSX0453）。