韓俊濤， 韓 愷,2， 王永真,2， 冶兆年， 劉超凡

(1．北京理工大學 機械與車輛學院，北京 100083；2．北京理工大學 重慶創(chuàng)新中心，重慶 401120)

符號說明：

Cinv——機組投資成本，元

Uinv——單位投資成本，元

Cope——機組運行成本，元

Com——維護成本，元

Cf——購氣成本，元

Cgrid——電網(wǎng)交互成本，元

Cab——棄風懲罰成本，元

com——單位維護成本，元

Ii——機組容量，kW

Ai——資本回收因子

Ebuy、Esell——電網(wǎng)購、售電功率，kW

Le——電負荷需求，kW

Lh——熱負荷需求，kW

Ll——冷負荷需求，kW

Pi——機組輸入功率，kW

Ei——機組電輸出功率，kW

Hi——機組熱輸出功率，kW

Ci——機組冷輸出功率，kW

Estc——PV最大輸出功率，kW

ηe——機組發(fā)電效率

Gt——太陽輻射強度，W/m2

GSTC——標準輻射強度，W/m2

ηcha、ηdis——儲能單元充能、放能效率

αi——機組最小啟動負荷率

r——機組爬坡率

cgas——天然氣價格，元/m3

ch2——市場購氫價格，元/kg

dk——各季節(jié)天數(shù)，d

f——目標函數(shù)

yi——機組壽命，a

μgrid——電網(wǎng)碳排放因子

μgas——天然氣碳排放因子

μh2——氫氣碳排放因子

μj——隸屬度

vci、vco——切入、切出風速，m/s

vt、vr——實時、額定風速，m/s

T——實際運行溫度，℃

Tr——標準測試溫度，25 ℃

B——功率溫度系數(shù)，0.003 9

ηes——儲能單元自損耗率

ηh、ηc——機組制熱、制冷效率

γt——機組啟停狀態(tài)，1或0

FGT——天然氣消耗量,m3

FSOFC——氫氣消耗量,kg

cab——單位棄風懲罰價格,元/

(kW·h)

P′——實際發(fā)電功率,kW

ε——約束邊界值

β——年利率

M——充分大正數(shù),1×108

下標

i——各機組設備編號

t——時刻

STC——標準測試條件

cha、dis——充電、放電狀態(tài)

j——各個優(yōu)化目標

分布式綜合能源系統(tǒng)(DIES)作為能源互聯(lián)網(wǎng)的典型業(yè)態(tài)，具有“多能耦合、協(xié)調(diào)互補”的優(yōu)勢，是實現(xiàn)碳達峰、碳中和愿景的重要抓手[1-2]。但是相對于傳統(tǒng)能源系統(tǒng)，分布式綜合能源系統(tǒng)具有內(nèi)部設備耦合度高、非線性強以及多種異質(zhì)能源互補協(xié)調(diào)的特征，這給其優(yōu)化調(diào)度帶來了挑戰(zhàn)。因此，DIES拓撲設計和規(guī)劃策略是實現(xiàn)DIES綠色高效、經(jīng)濟安全運行的關鍵[3-4]。

DIES規(guī)劃設計的意義不僅在于提高能源整體效率，還可以降低成本和環(huán)境污染，現(xiàn)有研究的優(yōu)化模型主要圍繞系統(tǒng)經(jīng)濟和環(huán)境展開。孫雯等[5]以系統(tǒng)安全和經(jīng)濟成本為目標，提出基于固體氧化物燃料電池(SOFC)的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)，研究表明采用電、熱混合儲能相比僅儲電和僅儲熱可有效降低經(jīng)濟成本；Wang等[6]提出考慮負荷需求響應和系統(tǒng)經(jīng)濟、能源效率的雙目標規(guī)劃模型，可顯著提高系統(tǒng)的經(jīng)濟、效率和環(huán)境效益；Ding等[7]提出基于風電、電轉(zhuǎn)氣和SOFC/燃氣輪機(GT)的多能源系統(tǒng)，并提出了考慮生命周期成本的兩級多目標優(yōu)化方法，實現(xiàn)了系統(tǒng)關鍵設備的協(xié)調(diào)運行。但是SOFC/GT運行伴隨大量中低溫余熱產(chǎn)生，有機朗肯循環(huán)(ORC)可以充分利用發(fā)電機組余熱，避免所有余熱用于加熱或制冷，進而提升源荷側(cè)能源供需匹配度及靈活性。Kang等[8]初步探索耦合ORC的冷熱電聯(lián)產(chǎn)(CCHP)系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)采用CCHP-ORC系統(tǒng)可避免能源供需不平衡，防止電力或熱量的過量輸出；Hu等[9]使用雙層優(yōu)化方法將余熱發(fā)電與DIES進行系統(tǒng)耦合，并進行系統(tǒng)設計和規(guī)劃策略的多目標優(yōu)化，結(jié)果表明年碳排放量可減少13%。

從上述研究發(fā)現(xiàn)，目前多依據(jù)經(jīng)濟、環(huán)境對能源系統(tǒng)架構及規(guī)劃策略進行優(yōu)化。然而，分布式綜合能源系統(tǒng)與經(jīng)濟技術、環(huán)境和社會等諸多因素相互影響，僅考慮市場經(jīng)濟不可能得到全面評價。此外，在能源系統(tǒng)中耦合余熱發(fā)電技術(即ORC)，提高源荷側(cè)能源供需匹配度，實現(xiàn)能源系統(tǒng)熱電的雙向轉(zhuǎn)換也非常必要。因此，如何在計及余熱發(fā)電的同時，建立SOFC/GT驅(qū)動下DIES的多維度全面評價模型顯得尤為關鍵。

能值分析法以熱力學和一般系統(tǒng)理論為基礎，將系統(tǒng)內(nèi)流動和儲存的各種類別的能量和物質(zhì)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一標準(太陽能值)再進行定量分析。有研究將能值分析法應用到能源系統(tǒng)的評價中，Yazdani等[10]針對某火電廠提出改進的能值評價指標，并對比分析新舊2種優(yōu)化方案的合理性；田立亭等[11]基于能值分析法，建立DIES的能值評估方法，克服了市場經(jīng)濟價值方法的局限性；Zhang等[12]采用能值分析法和全生命周期法對余熱驅(qū)動的有機朗肯循環(huán)發(fā)電系統(tǒng)進行可持續(xù)性評價；王永真等[13]基于能值分析法構建了中國電力能源系統(tǒng)的可持續(xù)性評價系統(tǒng)；Ren等[14]通過能值分析和多目標優(yōu)化對生物質(zhì)改善電力和淡水聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)進行評估，結(jié)果表明生物質(zhì)作為燃料可以顯著提高可持續(xù)性指數(shù)并減少了對環(huán)境的影響。Jalili等[15]采用能值分析法對基于煤和生物質(zhì)的發(fā)電系統(tǒng)進行評估，并研究了碳稅和系統(tǒng)規(guī)模對發(fā)電系統(tǒng)的影響。

綜上，為實現(xiàn)分布式綜合能源系統(tǒng)內(nèi)部中低溫余熱高效利用以及系統(tǒng)可持續(xù)性評價，筆者提出基于能值理論、經(jīng)濟和環(huán)境的計及余熱回收的低碳DIES架構及其可持續(xù)性評價方法，建立基于混合整數(shù)非線性規(guī)劃的DIES低碳優(yōu)化調(diào)度模型，研究了以GT和SOFC驅(qū)動DIES的容量配置及運行優(yōu)化。本研究的主要貢獻包括：(1)建立計及余熱發(fā)電技術的DIES多目標優(yōu)化模型，通過模糊隸屬度法對帕累托(Pareto)非劣解集進行決策，對比GT和SOFC 2種方案下DIES的年總成本和CO2排放；(2)引入能值分析法對2種架構驅(qū)動的DIES進行可持續(xù)性評價，采用能值可持續(xù)性指數(shù)(ESI)進行最優(yōu)方案決策。

1 研究對象

與傳統(tǒng)能源系統(tǒng)相比，DIES可以協(xié)調(diào)冷、熱、電等不同能源子系統(tǒng)的規(guī)劃運行，實現(xiàn)多種異質(zhì)能源互補和梯級利用。以北京某園區(qū)分布式綜合能源系統(tǒng)為研究對象，其架構及能量流向如圖1所示。系統(tǒng)設備包括電力子系統(tǒng)、熱力子系統(tǒng)和冷力子系統(tǒng)。其中，電力子系統(tǒng)包括光伏發(fā)電(PV)、風力機組(WT)、燃氣輪機、固體氧化物燃料電池、有機朗肯循環(huán)裝置、儲電單元(EES)和主電網(wǎng)；熱力子系統(tǒng)包括電熱泵(EHP)、余熱鍋爐(WHB)和儲熱單元(HES)；冷力子系統(tǒng)包括電熱泵、吸收式制冷機(AC)和儲冷單元(CES)。分布式綜合能源系統(tǒng)中GT和SOFC產(chǎn)生的高溫煙氣可以通過ORC裝置轉(zhuǎn)化為電能，其廢熱也可以用于余熱鍋爐和吸收式制冷機，從而提高系統(tǒng)的靈活性。>

圖1 分布式綜合能源系統(tǒng)的架構和能量流向圖Fig.1 Architecture and energy flow diagram of distributed integrated energy system

2 能值分析法

不同物質(zhì)、類型的能量在數(shù)量和價值上難以比較，電能等優(yōu)質(zhì)能源易于轉(zhuǎn)化為劣質(zhì)能源，反之則難度很大。能值理論由美國生態(tài)學家Odum提出，以熱力學和一般系統(tǒng)理論為基礎，認為地球幾乎所有能量都來自于太陽能，所以用太陽能值表示物質(zhì)或能量內(nèi)部所蘊含的太陽能總量，單位為太陽能焦耳(sej)。能值分析將能源系統(tǒng)的熱力學、經(jīng)濟和生態(tài)相結(jié)合，解決了不同類型物質(zhì)及能量難以比較的難題，可全面評估系統(tǒng)的生產(chǎn)可持續(xù)性。能值分析將用于提供產(chǎn)品或服務的系統(tǒng)流入分為本地可再生能源(R)、本地不可再生能源(N)、購買服務和產(chǎn)品(F)以及能源產(chǎn)品(Y)。針對本文研究對象，能值分析示意圖如圖2所示。

圖2 分布式綜合能源系統(tǒng)的能值分析圖Fig.2 Emergy analysis diagram of distributed integrated energy system

用于評估能源系統(tǒng)環(huán)境和可持續(xù)性的主要能值指標如下：

(1) 能值收益率(EYR)。表示系統(tǒng)輸出總能值與購買性質(zhì)的能值之比。它衡量了系統(tǒng)輸出能量大小及其對經(jīng)濟的貢獻，其值越大表明系統(tǒng)的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟價值就越大。

EYR=Y/F

(1)

(2) 能值投資率(EIR)。表示購買能值在整體能值(即可再生和不可再生能源的能值總和)中的份額。它反映了經(jīng)濟發(fā)展水平，其值越大表明經(jīng)濟發(fā)展水平越高，對環(huán)境資源依賴程度越低。

EIR=F/(R+N)

(2)

(3) 環(huán)境負載率(ELR)。表示系統(tǒng)不可再生能源和外購能源的能值之和與可再生能源的能值之比。它越大表明對周圍環(huán)境的壓力越大。

ELR=(F+N)/R

(3)

(4) 可持續(xù)性指數(shù)(ESI)。表示能源效益、環(huán)境壓力和自組織能力等方面的系統(tǒng)特征。在計算ESI時綜合考慮了經(jīng)濟和環(huán)境因素。當ESI<1時，生產(chǎn)系統(tǒng)是不可持續(xù)的，當1

ESI=EYR/ELR

(4)

3 數(shù)學模型及計算方法

本研究的目的是在滿足終端用戶負荷的情況下獲得DIES各機組容量及運行策略，建立考慮系統(tǒng)經(jīng)濟性和碳排放的多目標優(yōu)化模型，提出基于能值理論的能源系統(tǒng)可持續(xù)評價方法。

3.1 數(shù)學模型

3.1.1 目標函數(shù)

綜合能源系統(tǒng)多目標優(yōu)化可以描述為同時優(yōu)化多個目標，屬于多變量的非線性問題，通過確定決策變量來滿足所有約束。模型的優(yōu)化目標為系統(tǒng)年總成本和CO2排放，決策變量為風力、PV、燃氣輪機、SOFC、ORC、AC、電熱泵和儲能單元的機組容量，如下式所示。

optf(x)=min(f1(x),f2(x))

x∈{IWT,IPV,IGT,ISOFC,IORC,IEHP,IWHB,IEES,IHES,ICES}

(5)

(1) 經(jīng)濟指標

年總成本(ATC)是DIES優(yōu)化評價中常用的經(jīng)濟指標，分為機組年化投資成本(Cinv)和運行成本(Cope)兩部分。機組投資成本由于資金規(guī)模大、運行時間長，需要考慮資金折損。

機組年化投資成本包括光伏發(fā)電、風力機組、燃氣輪機、SOFC、電熱泵、ORC裝置、能量存儲單元、吸收式制冷機及余熱鍋爐投資成本。其計算式如下：

(6)

(7)

機組運行成本包括維護成本(Com)、購氣成本(Cf)、電網(wǎng)交互成本(Cgrid)和棄風懲罰成本(Cab)。其計算式如下：

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

因此，年總成本(f1)可以表示為：

f1=Cinv+Cope

(13)

(2) 環(huán)境指標

隨著全球變暖，溫室氣體排放及碳交易政策不斷升級，減少溫室氣體排放，尤其CO2排放成為評估DIES的重要指標。燃料(天然氣、氫氣)消費和電網(wǎng)購電是DIES碳排放的主要來源。年碳排放量(f2)計算式如下：

(14)

3.1.2 約束條件

首先，構建DIES各機組約束，主要包括機組能源轉(zhuǎn)換效率、機組啟停狀態(tài)和爬坡率、儲能單元充放及能量平衡約束[16-17]。

(1) 風力發(fā)電僅在實時風速處于切入風速～切出風速范圍內(nèi)時運行，其約束如下：

(15)

(2) 太陽能發(fā)電功率主要由太陽輻射強度、電池板面積和發(fā)電效率決定，其約束如下：

(16)

(3) 燃氣輪機是驅(qū)動DIES的關鍵設備，其燃燒產(chǎn)生的高溫余熱可用于ORC發(fā)電、余熱鍋爐和吸收式制冷機，其約束如下：

(17)

(4) 固體氧化物燃料電池作為一種將化學能直接轉(zhuǎn)化為電能的裝置，無需經(jīng)過熱能、機械能的中間變化，發(fā)電效率不受卡諾熱機效率的限制。其約束如下：

(18)

(5) 有機朗肯循環(huán)可以利用高溫余熱進行發(fā)電，提高了源荷側(cè)能源供需匹配度及系統(tǒng)熱電比調(diào)節(jié)靈活性。其約束如下：

(19)

(6) 吸收式制冷機可以將熱能轉(zhuǎn)換為冷能，是余熱利用的終端，其約束如下：

(20)

(7) 電熱泵可以同時用于系統(tǒng)加熱和制冷，但2種情況不能同時發(fā)生。其約束如下：

(21)

(8) 能量存儲單元(EES/HES/CES)在充放過程中，充放狀態(tài)和功率應滿足一定限制，其約束如下：

(22)

(9) 如果DIES電力不足以滿足用戶需求時，電網(wǎng)作為補充，其約束如下：

(23)

(10) DIES除了各部件的運行約束外，還應滿足電平衡和冷熱平衡，其約束如下：

(24)

3.2 模型求解及多目標決策

求解上述建立的多目標優(yōu)化模型，一種方式是通過智能算法(如NSGA-II等)直接求解，但求解效率不高，且理論上很難保證能夠獲得全局最優(yōu)解。該模型本質(zhì)為混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題(MINLP)，為有效求解該問題，首先將原問題轉(zhuǎn)化為凸規(guī)劃問題，在MATLAB環(huán)境下通過CPLEX進行求解，求解流程如圖3所示，其中q表示點數(shù)，n為劃分數(shù)量。

圖3 基于帕累托的多目標優(yōu)化問題求解流程Fig.3 Solution process of multi-objective optimization problem based on Pareto

首先，輸入模型基本參數(shù)(用戶負荷需求、太陽輻射強度、風速和機組的技術經(jīng)濟參數(shù))；其次，建立各機組運行約束和系統(tǒng)能量平衡方程，將機組最小啟動功率約束通過big-M法進行線性化；再次，運用ε-約束法得到優(yōu)化模型的非劣解集。最后，采用模糊隸屬度法和能值分析法確定最優(yōu)解，得出兼顧低碳、經(jīng)濟、可持續(xù)的DIES規(guī)劃方案。

(1) 機組啟停約束。規(guī)劃層的機組輸出功率包括連續(xù)變量與0/1變量，屬于混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題，采用big-M法對機組啟停約束進行轉(zhuǎn)換：

原問題

riγi,tIi≤Pi,t≤γi,tIi

(25)

轉(zhuǎn)換后

(26)

(2) 帕累托曲線生成。ε-約束法通過從優(yōu)化目標中選擇一個主目標函數(shù)，并將其他目標作為約束，將多目標優(yōu)化轉(zhuǎn)化為可求解的單目標優(yōu)化。對于多目標優(yōu)化問題min{f1(x)，f2(x)，…，fp(x)}，ε-約束法的基本原理如下：

(27)

(28)

其中，fp(x)為目標函數(shù)，下標p為目標函數(shù)的數(shù)量。該方法需要計算ε，最常見的方法是將目標變化范圍劃分為一系列等距網(wǎng)格點。ε由點q的劃分數(shù)量決定。

(3) 多目標決策。通過ε-約束法求解得到多目標優(yōu)化問題的帕累托前沿，由于各目標間存在矛盾，帕累托前沿中任何非支配解都無法滿足各目標同時最優(yōu)，因此最優(yōu)解的選擇需要在多目標間進行折中考慮。目前較為成熟的多目標決策方法有模糊隸屬度法、LINMAP法及TOPSIS法等。筆者采用模糊隸屬度法，該方法可以表征實際目標與最優(yōu)目標值的偏離程度，最小化和最大化目標函數(shù)的隸屬度定義如式(29)和式(30)所示，根據(jù)兩目標間的乘積最大確定最優(yōu)解。

(29)

(30)

4 案例分析

4.1 初始參數(shù)

為減少模型計算量，考慮了負荷需求的季節(jié)性特征，將該區(qū)域全年分為夏季(153 d)、過渡季(102 d)和冬季(110 d) 3個典型場景。以24 h為優(yōu)化調(diào)度的運行周期，最優(yōu)調(diào)整時間為1 h。該園區(qū)的能源需求包括冷、熱、電負荷，園區(qū)擁有豐富的風能和太陽能資源，具備安裝風力及光伏發(fā)電的條件，風速和太陽輻射強度是影響WT和PV輸出功率的重要參數(shù)，3種典型場景下的負荷需求、太陽輻射強度和風速如圖4～圖6所示。

園區(qū)電價為分時電價，高峰期電價為0.888 6元/(kW·h)，平段期電價為0.564 4元/(kW·h)，低谷期電價為0.348 3元/(kW·h)，天然氣價格為2.423元/m3，氫氣市場價格為60元/kg。氫氣的碳排放因子考慮市場氫氣的制取、運輸和存儲引起的碳排放，電網(wǎng)、天然氣和氫氣的碳排放因子如表1所示，其他機組參數(shù)見文獻[18]。

圖4 夏季典型日的負荷、太陽輻射強度和風速Fig.4 Load,solar radiation intensity and wind speed on a typical day in summer

圖5 過渡季典型日的負荷、太陽輻射強度和風速Fig.5 Load,solar radiation intensity and wind speed on a typical day in the transition period

圖6 冬季典型日的負荷、太陽輻射強度和風速Fig.6 Load,solar radiation intensity and wind speed on a typical day in winter

表1 能源的碳排放因子Tab.1 Carbon emission factor of energy 單位：kg/(kW·h)

4.2 結(jié)果與討論

基于上述模型與參數(shù)，分別對以GT和SOFC驅(qū)動DIES這2種方案進行對比分析。

(1) GT方案：由市管網(wǎng)燃氣供GT驅(qū)動DIES，兼顧年總成本和CO2排放的多目標優(yōu)化。

(2) SOFC方案：由市場購入氫氣供SOFC驅(qū)動DIES，兼顧年總成本和CO2排放的多目標優(yōu)化。

其帕累托前沿將表明在不同設備配置和運行調(diào)度方案下DIES年總成本和CO2排放的變化趨勢。

4.2.1 2種方案的ATC-CO2帕累托曲線

圖7為分別以GT和SOFC驅(qū)動DIES的 ATC-CO2帕累托曲線，其中A(A′)、C(C′)點分別為以系統(tǒng)年總成本、CO2排放為單目標時的優(yōu)化結(jié)果。由圖7可以看出，2種方案下CO2排放量均隨著年總成本的增加而減少。GT方案CO2最低排放量(C′點)為4 277.2 t/a，而SOFC方案CO2最低排放量(C點)低至772.1 t/a，相比GT方案降低了5.5倍，但此時年總成本達到2 375.6萬元/a，相比GT方案的年總成本1 248.9萬元/a增加了90.2%。主要原因是本研究中的氫氣為市場購入，單位能量氫氣的碳排放因子遠低于天然氣，但其價格要高出天然氣很多。

圖7 GT和SOFC方案ATC-CO2帕累托曲線Fig.7 ATC-CO2 Pareto curve in GT and SOFC schemes

圖7包含SOFC和GT方案的帕累托非劣解集，每個帕累托非劣解集對應25組容量配置及目標函數(shù)值。但是帕累托解集只能提供2個目標在不同范圍內(nèi)的相對可行解。因此，采用模糊隸屬度法對25組目標函數(shù)值進行處理，其中B(B′)點為2種方案的最優(yōu)決策點。由圖7還可以看出，GT方案B′點的年總成本為978.3萬元/a，CO2排放量為4 926.7 t/a；此時SOFC方案B點的年總成本為1 758.7萬元/a，CO2排放量為2 792.0 t/a。也就是說，SOFC方案的年總成本比GT方案高79.8%，但CO2排放量減少43.3%。

4.2.2 2種方案的能值評價

綜合能源系統(tǒng)的能值評價首先需要進行相關數(shù)據(jù)資料的收集并繪制能值分析圖，然后根據(jù)能值轉(zhuǎn)換率計算各項能值，最終得到2種方案下的能值指標，能值轉(zhuǎn)換率見表2[19-20]。根據(jù)以上能值計算方法及對應的能值轉(zhuǎn)換率，可得到2種方案的各項能值，如表3所示。

表2 能值轉(zhuǎn)換率Tab.2 Emergy transformity

表3 2種方案的能值對比Tab.3 Emergy comparison of two schemes 單位：sej

由表2可以算出2種方案的各項能值指標，結(jié)果如圖8所示。由圖8可以看出，SOFC方案的環(huán)境負載率達到8.82，高于GT方案的環(huán)境負載率(5.24)，也就是說SOFC方案不可再生能源、外購能源的能值之和與可再生能源之比較大，其主要原因是氫氣投入能值較大，且消耗的可再生能源氧氣較少，其生產(chǎn)活動對周圍環(huán)境產(chǎn)生的壓力更大；其次，SOFC方案的能值收益率為3.80，GT方案的能值收益率為6.75，即SOFC方案的輸出能值與購買性質(zhì)的能值之比低于GT方案(43.7%)，這意味著SOFC方案生產(chǎn)效率和經(jīng)濟價值更低，主要原因是SOFC驅(qū)動DIES時系統(tǒng)的外部購電量較高。

圖8 2種方案的能值指標對比Fig.8 Comparison of emergy indexes of two schemes

此外，SOFC方案和GT方案的能值投資率分別為0.45和0.25，主要原因是SOFC方案的電網(wǎng)購電較多，表明該系統(tǒng)的經(jīng)濟發(fā)展水平較高，對環(huán)境資源的依賴程度較低。值得關注的是，SOFC方案的能值可持續(xù)性指數(shù)為0.43，低于GT方案的能值可持續(xù)性指數(shù)(1.29)，該指數(shù)表明SOFC方案在系統(tǒng)能源效益、資源永續(xù)利用和生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)方面較差，主要原因是SOFC驅(qū)動DIES時氫氣、電網(wǎng)購電投入能值較大，可再生能源氧氣投入能值占比較小。

4.2.3 GT方案的規(guī)劃調(diào)度

由上述分析可知，根據(jù)能值可持續(xù)性指數(shù)可評估系統(tǒng)的綜合指標，所以基于ESI對2種方案進行決策，顯然GT方案具有更好的系統(tǒng)可持續(xù)性。下面給出GT方案B′點的機組容量及規(guī)劃策略，如圖9所示。

圖9 機組容量規(guī)劃方案Fig.9 Equipment capacity planning scheme

由圖9可以看出，風力機組容量最大，因為增加可再生能源消納可以降低DIES碳排放。此外，儲冷單元容量較大，其主要原因是夏季冷負荷很大，且其單位投資成本僅160元。儲電單元則不進行配置，原因是投資成本很高，系統(tǒng)可通過電熱泵進行電到冷、熱的轉(zhuǎn)換及時消納電力。

圖10為3個季節(jié)典型日的電負荷運行方案，圖11為相應的冷、熱負荷運行方案。

由圖10可知，3個季節(jié)ORC機組均運行，充分利用GT產(chǎn)生余熱，其電輸出功率占總負荷需求的17.3%，提升了源荷側(cè)能源供需匹配度，避免將所有余熱用于加熱或制冷。由圖10還可知，GT機組在0:00—6:00不啟動，主要原因是此時電網(wǎng)價格較低，同時電負荷需求較小，達不到GT機組最小啟動功率，此時開啟GT機組不具備經(jīng)濟性；其他時段GT機組輸出功率占據(jù)電負荷需求的主要部分，電網(wǎng)購電則幾乎沒有。夏季由于太陽輻射強度較高，所以光伏機組輸出功率占比較高，冬季則相對較低。

由圖11可知，夏季的冷負荷主要來源于電熱泵制冷，其次來源于吸收式制冷機和儲冷單元。同時，冬季的熱負荷主要來自于電熱泵和余熱鍋爐。

(a) 夏季典型日冷負荷平衡

5 結(jié) 論

(1) SOFC方案的 CO2最低排放量僅為772.1 t/a，相比GT方案的CO2最低排放量(4 277.2 t/a)降低了5.5倍。但是對比2種方案的最佳決策點B和B′可以發(fā)現(xiàn)，SOFC方案的年總成本相比GT方案增加79.8%，CO2排放量減少43.3%。

(2) 通過能值分析法發(fā)現(xiàn)，SOFC方案的能值可持續(xù)性指數(shù)為0.43，低于GT方案的能值可持續(xù)性指數(shù)(1.29)，表明最優(yōu)決策方案下SOFC方案的能源效益、環(huán)境壓力和可持續(xù)性較差。

(3) 由B′點運行策略可知，3個季節(jié)ORC機組都在運行，其電輸出功率占總負荷需求的17.3%，實現(xiàn)了DIES電到冷、熱的雙向轉(zhuǎn)換。