英国华威大学开展压缩空气储能用于电力系统脱碳的经济性分析

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技术领域：压缩空气储能经济性

开发单位：英国华威大学 Wei He

技术突破：提出了压缩空气储能（CAES）与太阳能、风能联合替代化石燃料发电系统的优化规划框架，并验证了CAES作为大规模储能装置进行电力系统脱碳的可行性。结果表明，以2018年发电量为例，相比化石燃料，耦合系统在增加29%成本的前提下可减少84%碳排放。

文章名称：Wei He, Mark Dooner, Marcus King, et al. Techno-economic analysis of bulk-scale compressed air energy storage in power system decarbonisation. Applied Energy, 2020.

应用价值：减少碳排放、提高能源利用效率和降低电力部门的脱碳成本。

为了在本世纪中叶实现温室气体净零排放目标，化石燃料必须在未来几十年内进行脱碳。大规模储能被认为是一项关键技术，用于克服因化石燃料发电量减少而导致的可调度性降低。以往对先进压缩空气储能系统（A-CAES）的研究主要集中在提高A-CAES在一个或多个特定电力市场或微电网系统中的存储性能或优化调度上。作为一种很有前途的大规模储能技术，CAES利用现有地质资源进行国家级电力系统脱碳潜力的评价存在很大的知识空白。

本研究以英国电力系统为例，对大规模CAES的地质资源进行了评价，提出了CAES与太阳能、风能联合替代化石燃料发电系统的优化规划框架。利用地下盐穴的真实地理数据，结合电力系统运行数据，从技术经济角度分析基于盐穴的CAES在全国范围内实现电力脱碳的可能性，探讨压缩空气储能作为大容量储能在降低整个电力系统碳排放的成本效益。在尽可能减少碳排放的同时，利用太阳能、风能和CAES满足国家级电力系统电力需求的技术潜力和经济成本。

本研究提出了三种系统方案：a）当前化石燃料电力系统；b）没有储能的低碳系统；c)存在CAES的低碳系统。系统b从系统a中脱碳是由于使用低碳的太阳能和风能来替代化石燃料，太阳能和风能的增加可以显著减少化石燃料的使用。由于系统b中增加的太阳能和风能的总发电量与系统a中化石燃料的原始发电量相同，电力系统成本主要取决于低碳能源的利用率（或削减率），以及低碳能源与化石燃料之间的平准化电力成本（LCOE）和碳密度的差异。由于太阳能和风力发电的LCOE低于化石燃料（包括天然气和煤炭），当削减率较低时，增加的电力系统成本较低。然而，当电力系统进一步脱碳时，随着削减率的大幅增加，系统b的脱碳成本迅速增加。因此，为了实现电力系统的深度脱碳，大容量储能的价值在于降低脱碳成本。当脱碳率为98.5%的情况下，系统b与系统a相比，通过简单的燃料更换，系统平均平准化电力成本（LCOUE）大约增加了三倍。相比之下，为了达到相同的脱碳率，使用CAES作为大规模储能装置可以显著降低脱碳成本。

图1本研究的A-CAES系统结构

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山东大学对区域压缩空气储能微能源系统优化调度策略进行研究

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技术领域：基于压缩空气储能系统的区域微能源

开发单位：山东大学 Xin Ma

技术突破：将热经济性计算方法应用于基于多级绝热压缩空气储能的区域微能源系统的优化调度中，验证了该方法的有效性及其在优化调度中应用的方便性。

文章名称：Xin Ma, Chenghui Zhang, Ke Li, et al. Optimal dispatching strategy of regional micro energy system with compressed air energy storage. Energy, 2020.

应用价值：提出的基于热经济学的调度策略和初始储能优化结果为压缩空气储能在多能源利用场景中的应用提供了理论支持，为计算系统的投资成本、效益和回收期提供了参考。

区域微能源系统（RMES）能够满足用户的多种能源需求，实现可再生能源的可容纳性，是一种非常有前景的能源利用方案。本研究设计了一个整合多级绝热压缩空气储能系统（MACAES）的RMES，系统结构如图2所示。该系统由分布式电源装置（电网、风电场和光伏发电厂）、制冷装置（电冰箱和吸收式制冷机）、以天然气为原料的燃气锅炉加热装置和储能装置（CAES和热能储存装置）组成。MACAES的结构图如图3所示。它由压缩子系统、膨胀子系统、换热子系统和高压储气子系统组成。

根据RMES的特点，结合MACAES的大容量优势，提出了一种优化调度策略，通过压缩空气储能实现能源供应的削峰填谷，增加生产、分配、消耗、储存，将系统的冷、热、电等多能源部件进行转换，实现节能，满足用户的多能源需求。为了讨论MACAES在不同工况下的运行特性，基于热经济评价方法分析了在不同压缩和膨胀功率值以及不同储气罐储能值SOEg下，MACAES的储能、储热、发电和制冷的价格变化。因此，以基于热经济学的系统最小供能成本为优化目标，建立了考虑MACAES供能特性、各循环周期储气罐储能平衡约束、系统能量平衡约束的双层优化模型，以及各分供设备的能源供应约束。基于热经济性评价的优化目标与能源供应效率和经济性有机耦合，将运行效率和系统经济性两个优化目标合二为一，消除主观选择权重值的影响，以获得折衷解作为优化结果。这使得计算更简单，优化结果更客观。

针对优化模型数据量大、非线性程度高，降低了模型求解速度的问题，通过改进热经济学模型，采用基于CPU的并行计算方法，提高了求解速度。根据夏季和冬季的典型工况，得到了各设备的小时出力状况。优化结果表明，MACAES在低价期储能，在高价期释能，削峰填谷，实现盈利，降低运营成本。基于这些优化结果，根据分时电价和热经济发电电价，分析了MACAES的最优储能期和最优发电效益期，并结合热经济性分析，对储气罐初始时刻不同SOEg值对系统供能成本的影响进行了优化分析，从而确定压缩空气储能的最佳初始储能，实现效益最大化。

图2 MACAES-RMES结构设计框架

图3 MACAES结构图