综合能源系统中基于电转气和碳捕集系统的热电联产建模与优化研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着全球对能源可持续发展和环境保护的关注度不断提高，综合能源系统的高效运行与低碳发展成为研究热点。本文针对综合能源系统，深入研究基于电转气（Power - to - Gas，P2G）和碳捕集（Carbon Capture，CC）系统的热电联产（Combined Heat and Power，CHP）模式。通过建立精确的数学模型，综合考虑能源转换、存储和传输过程中的物理约束与经济因素，运用先进的优化算法，对热电联产系统进行优化调度。研究结果表明，该系统能够有效提高能源利用效率，降低碳排放，为综合能源系统的低碳化、高效化发展提供理论与实践依据。

关键词

综合能源系统；电转气；碳捕集；热电联产；建模与优化

一、引言

在能源危机与环境问题日益严峻的背景下，传统能源供应模式的局限性逐渐凸显。综合能源系统整合电力、热力、天然气等多种能源形式，通过能源之间的协同互补，实现能源的高效利用，成为能源领域的重要发展方向。热电联产作为综合能源系统中的关键技术，能够同时满足用户的电力和热力需求，相比传统分供模式具有更高的能源利用效率。然而，传统热电联产系统在运行过程中会产生大量的二氧化碳排放，对环境造成较大压力。

电转气技术将富余电力转化为氢气或合成天然气，实现了电力与天然气两种能源形式的双向耦合，不仅提高了电力系统的灵活性，还为能源的存储和跨区域输送提供了新途径。碳捕集技术则能够捕获热电联产过程中产生的二氧化碳，减少其排放到大气中的量，助力实现碳中和目标。将电转气和碳捕集系统引入热电联产，构建新型的综合能源系统热电联产模式，对于提高能源利用效率、降低碳排放具有重要意义，因此开展相关建模与优化研究十分必要。

二、基于电转气和碳捕集系统的热电联产系统原理

三、基于电转气和碳捕集系统的热电联产系统建模

（一）系统边界与假设

明确系统的边界，包括能源输入（电力、天然气、燃料等）、能源输出（电力、热力）以及二氧化碳排放与捕集环节。为简化模型，做出以下假设：系统内各设备的运行效率在一定工况范围内保持稳定；忽略能源在传输和存储过程中的微小损耗；假设二氧化碳捕集过程中吸收剂的性能稳定，不考虑其长期使用后的性能衰减。

四、基于电转气和碳捕集系统的热电联产系统优化方法

（一）优化算法选择

由于建立的热电联产系统模型包含多种非线性约束和变量，属于复杂的非线性优化问题。常用的优化算法如遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等具有良好的全局搜索能力，适用于此类问题的求解。以遗传算法为例，它通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，在解空间中搜索最优解。首先对决策变量进行编码，生成初始种群；然后根据目标函数计算个体的适应度值；接着通过选择、交叉和变异操作产生新的种群；不断迭代，直到满足终止条件，得到最优解。

（二）优化流程

初始化参数：设定优化算法的参数，如遗传算法中的种群规模、交叉概率、变异概率等；确定系统的运行参数，如各设备的效率、成本系数等。

生成初始解：根据系统的约束条件，随机生成初始种群（即初始解）。

计算适应度：根据目标函数计算每个个体（解）的适应度值。

迭代优化：运用优化算法的操作（如遗传算法的选择、交叉、变异）对种群进行更新，产生新的种群，并计算新种群个体的适应度值。

判断终止条件：若满足终止条件（如达到最大迭代次数、适应度值收敛等），则停止迭代，输出最优解；否则返回步骤 4 继续迭代。

五、案例分析

（一）案例设定

以某区域综合能源系统为例，该系统包含一套基于天然气的热电联产机组，配备电转气和碳捕集系统。系统的电力负荷和热力负荷根据历史数据进行预测，设定电转气设备的最大输入功率为 [X] kW，碳捕集系统的最大捕集效率为 [Y]%，热电联产机组的发电功率范围为 [Pmin] - [Pmax] kW，供热功率范围为 [Qmin] - [Qmax] kW。同时，确定燃料成本、购电成本、碳捕集成本和电转气成本等参数。

（二）结果分析

优化结果

通过运用选定的优化算法对系统进行求解，得到最优的设备运行策略。例如，在不同时段，确定热电联产机组的发电和供热功率、电转气设备的输入电量、碳捕集设备的捕集量等参数。在电力低谷时段，增加电转气设备的运行，将富余电力转化为合成天然气；在负荷高峰时段，合理调整热电联产机组的出力，满足电力和热力需求。

性能对比

将优化后的系统性能与传统热电联产系统（未配备电转气和碳捕集系统）进行对比。结果显示，优化后的系统能源利用效率提高了 [Z1]%，这是由于电转气技术实现了能源的跨时段存储与利用，减少了能源浪费；二氧化碳排放量降低了 [Z2]%，得益于碳捕集系统的有效运行。在经济方面，虽然引入电转气和碳捕集设备增加了一定的投资和运行成本，但通过合理的优化调度，系统的整体运行成本降低了 [Z3]%，主要是通过优化能源采购策略和提高能源利用效率实现的。

六、结论与展望

（一）结论

本文成功建立了综合能源系统中基于电转气和碳捕集系统的热电联产数学模型，并运用合适的优化算法对系统进行了优化调度。研究表明，该系统能够有效提高能源利用效率，降低碳排放，同时在一定程度上降低系统的运行成本，实现了能源、环境和经济的多目标优化。电转气和碳捕集系统与热电联产的有机结合，为综合能源系统的低碳化、高效化发展提供了可行的技术途径和理论支持。

（二）展望

未来的研究可以进一步考虑更多实际因素对系统的影响，如设备的老化、能源价格的波动、可再生能源发电的不确定性等，使模型更加贴近实际运行情况。同时，可以探索与其他能源存储技术（如电池储能、储热等）的深度融合，进一步提高综合能源系统的灵活性和稳定性。此外，加强对电转气和碳捕集技术的经济性分析，寻找降低设备成本和运行成本的方法，促进相关技术的大规模商业化应用，推动综合能源系统向更加可持续的方向发展。