负排放能源储存概念的技术经济评估：结合富氧燃烧沼气燃烧的压缩氧气储能

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Techno-economic assessment of a negative-emission energy storage concept: compressed oxygen energy storage with oxy-fuel biogas combustion

　　

在高比例间歇性可再生能源接入的电力系统中，储能对于系统平衡至关重要；然而，常规压缩空气储能系统在放电过程中依赖化石燃料，因此仍保留碳足迹。本研究针对开发一种既能实现电网调峰，又能实现永久性碳移除的可调度储能系统这一挑战展开。将富氧燃烧（oxy-fuel）沼气燃烧与碳捕集与封存（CCS）集成到压缩氧气储能（COES）构型中，可在实现电力调度输出的同时获得净负排放。研究人员建立了热力学过程模型，以模拟该一体化充放电循环。所设计系统的充电与放电容量分别为11 MW和25 MW，在2 h充电期间购入22.9 MWh电能，并在4 h放电期间输出100.6 MWh电能，同时每个循环捕集72.3 tCO₂；其往返效率为40.3%。在假设沼气与电力价格分别为36和20 $/MWh的条件下，放电期间电力最低销售价格估算为163.4 $/MWh；若对生物源CO₂捕集给予100 $/t补贴，该数值可降低77%。结果表明，所提出概念可作为一种可调度储能技术，同时实现生物源CO₂的永久移除。

该文发表于《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》，围绕一种兼具储能与碳移除功能的新型压缩氧气储能（COES）概念展开技术经济评估。研究背景在于：随着高比例风电、光伏等间歇性可再生能源并网，电力系统对大规模、可调度、快速响应的储能技术需求显著提升。压缩空气储能（CAES）作为较成熟的大规模储能路线，具有良好的工程基础，但传统系统在放电阶段通常需要燃烧化石燃料对压缩气体加热，因此难以摆脱CO₂排放问题。与此同时，面向长期气候中和目标，仅具备低碳属性的储能技术已难以完全满足未来能源系统需求，具备负排放特征的调度型技术正成为研究重点。因此，为什么开展这项研究，核心就在于尝试构建一种能够在提供峰荷支撑和电网平衡的同时，实现生物源二氧化碳永久封存的储能系统。

研究人员提出的方案不同于传统压缩空气储能将空气作为混合工质整体储存的思路，而是在低谷电时段借助空气分离单元（ASU，空气分离装置）制取高纯氧，并经压缩后储存在高压储氧罐中；在高峰负荷时段，释放储存氧气作为氧化剂，与沼气在富氧燃烧室中燃烧，驱动高压透平（HPT，高压涡轮）和低压透平（LPT，低压涡轮）做功，并结合余热回收锅炉与朗肯循环（Rankine cycle）进一步发电。由于富氧燃烧产生的尾气富含CO₂和H₂O，冷凝分离后可较容易获得高浓度生物源CO₂，并进一步压缩、液化和封存，从而使该系统在输出电力的同时实现负排放。研究结论表明，该概念在基准工况下具备11 MW充电能力与25 MW放电能力，2 h充电消耗22.9 MWh电力，4 h放电输出100.6 MWh电力，每循环可捕集72.3 tCO₂，往返效率达到40.3%。尽管其平准化度电成本（LCOE，平准化发电成本）高于部分常规CAES方案，但在引入生物源CO₂补贴后，经济性显著改善，显示出储能—碳移除耦合系统的潜在应用价值。其重要意义在于，该研究将储能、峰荷支撑与永久性碳移除整合进统一框架，为可再生能源高占比电力系统提供了一种兼具灵活性与气候效益的新技术路径。

研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先，基于稳态质量守恒、能量守恒与火用（exergy，表征可用能品质）守恒，在Engineering Equation Solver（EES）中建立部件级热力学模型，对压缩、储氧、燃烧、膨胀、余热回收、CO₂液化等全过程进行模拟。其次，开展技术经济分析，估算主要设备投资、运行维护成本、燃料与购电成本，并以LCOE衡量经济表现。再次，通过敏感性分析评估透平入口温度、压比与烟气再循环（EGR，废气再循环）等参数影响。最后，使用2000组热力学仿真数据训练人工神经网络（ANN，人工神经网络），并结合Levenberg–Marquardt（LM）算法、Bayesian regularization（贝叶斯正则化）与Grey Wolf Optimizer（GWO，灰狼优化算法）实施多目标优化。文中未涉及外部样本队列。

在研究结果部分，论文首先给出了“Model validation”结果。研究人员以Zhou et al. 的富氧燃烧室研究为参照，对本文富氧燃烧模拟进行验证。通过将入口O₂、CO₂物流的温度、压力、流量以及燃烧温度设置为参考文献对应条件，得到的主要组成与流量结果与参考值较为一致，最大误差较小，从而支持了燃烧建模方法在能量平衡与热力学行为描述方面的有效性。不过，文中也明确指出，氧气压缩、储存以及透平集成等其他单元并未通过独立实验直接验证，而是依据文献数据进行设计。

在“Base case results”部分，研究人员报告了系统基准工况下的关键热力学与经济学指标。系统在充电阶段主要耗电来自空气分离单元与两级压缩机，总计约11 MW，其中ASU耗电7.0 MW，压缩机1和压缩机2分别耗电2.0 MW和2.1 MW。放电阶段，总净输出功率为25 MW，其中约88%的功率来自HPT和LPT，HPT发电10.2 MW，LPT发电16.2 MW；朗肯循环回收约18.2 MW热量并额外发电3.4 MW。对于由2 h充电和4 h放电构成的运行周期，系统往返能效为40.3%，火用效率为49.5%。每个循环消耗约22 t/d沼气，并通过捕集与液化单元分离和储存约72.3 t/d液态CO₂。经济上，总投资约为20.1 M$，在低谷电价20 $/MWh条件下，2 h充电购电成本为459 $/d；4 h放电阶段沼气成本约7906 $/d；综合资本摊销、运行维护和能源支出后，LCOE为163.4 $/MWh。论文据此指出，虽然该值较部分传统CAES略高，但其额外提供了永久移除生物源CO₂的系统功能，因此经济评价不宜仅从储能角度理解。

在“Sensitivity analysis”部分，研究人员系统分析了关键设计参数对系统性能的影响。针对高压透平入口温度，结果表明，当HPT入口温度在1200–1600 K范围内升高时，透平进口工质焓值增加，膨胀做功能力增强，净输出功率和系统效率均明显提升；但由于设备投资也随之增加，LCOE存在一个折中最优点。对于低压透平入口温度，系统也表现出功率和效率提升趋势，但在考察范围内，发电增益超过成本上升，使LCOE持续下降。对于第一燃烧室的烟气再循环比例（EGR1），随着回流水蒸气增加，进入透平1的质量流率提高，在透平入口温度恒定条件下可提升输出功率，因此能效与火用效率增加，LCOE降低；第二燃烧室烟气再循环比例（EGR2）变化规律与EGR1相似。对于高压透平压比，压比增大反而削弱其发电潜力，导致能效与火用效率下降，同时设备成本提高、净功下降，引起LCOE显著升高。对于压缩机压比，压比提高意味着可储存更多氧气，需要更高压缩功，但放电阶段更大的氧气与燃料流量可提高透平出力并增加CO₂捕集量；综合作用下，发电能力提升占主导，使效率持续改善、LCOE持续下降。总体而言，研究人员认为透平入口温度和压缩机压比是影响系统表现最显著的参数，而EGR主要通过改变工质流量影响效率和LCOE，对CO₂捕集量影响相对有限。

在“Impact of CO₂ subsidy (or selling price)”部分，研究人员进一步讨论了生物源CO₂利用或补贴机制对经济性的影响。结果显示，CO₂液化单元单独占据了总资本投入的65%以上，是经济性受限的重要来源。为缓解这一影响，论文提出两种路径：一是将液化CO₂出售给工业部门，由于其来源于沼气，属于生物源碳，可用于Power-to-X燃料生产的碳中性路径；二是延长放电时长，以降低燃烧室单位时间氧气流率和CO₂生成速率，从而减少液化单元容量需求。定量结果显示，当CO₂销售价格假设为50 $/t时，LCOE可下降约38%，且LCOE随CO₂售价提高近似线性下降；若将放电时间由4 h延长至6 h，在不出售CO₂条件下LCOE可下降约15%，但系统对短时高电价峰段的适配能力会减弱。

在“Machine learning and multi-objective optimization results”部分，研究人员将热力学模拟与机器学习代理模型及多目标优化结合。基于2000组仿真样本训练得到的ANN在验证数据集上表现出极高拟合精度，回归系数R达到0.99999和1，表明其能够有效逼近系统输入—输出关系。随后设置四类多目标优化情景：第一类同时追求火用效率最大化、LCOE最小化与CO₂储存流率提升，最优结果为火用效率76.3%、LCOE 104 $/MWh、CO₂质量流率10.2 kg/h；第二类同时最小化LCOE并提高放电功率和CO₂储存流率，最优值分别为103.5 $/MWh、85.2 MW和10.2 kg/h；第三类同时最大化火用效率、放电功率和CO₂储存流率，对应结果为76.2%、83.9 MW和10.2 kg/h；第四类同时优化放电功率、火用效率和LCOE，最优结果为85.5 MW、76.8%和103.5 $/MWh。决策变量分布表明，压缩机压比在所有情景中几乎都收敛于上限，说明其是典型的效率主导参数；HPT压比具有更宽的可调区间，反映其在功率输出、热负荷与系统约束间承担平衡作用；两级燃烧室EGR均落在较窄范围，说明其受到燃烧稳定性与排放控制约束；高、低压透平入口温度则体现了效率、材料耐热能力与成本之间的折中。

讨论部分的核心在于，研究人员并未将COES仅定义为传统意义上的电储能系统，而是强调其“储能+碳移除”的复合属性。从热力学表现看，该系统的往返效率位于大规模CAES通常40%–60%的区间内，略低于部分液态空气储能（LAES）概念，但其独特优势是能够在发电过程中实现生物源CO₂永久封存，因此在环境维度上具有传统储能技术难以替代的价值。从经济表现看，较高的LCOE与复杂的系统集成、富氧燃烧配置以及CO₂液化成本密切相关，尤其是液化单元对总投资的显著贡献，是限制其近期商业竞争力的重要因素。此外，系统对稳定沼气供应、电价波动以及负排放激励政策高度敏感，也意味着其部署前景具有明显的区域性和政策依赖性。论文同时指出，当前分析基于稳态模型，未来若扩展到瞬态和变负荷工况，将有助于更真实地评估运行灵活性、控制策略与实时经济性。

研究结论部分可翻译概括如下：在所提出的储能构型中，以富氧燃烧室替代传统CAES中的常规燃烧室，并采用沼气作为燃料，尾气中的生物源CO₂被捕集并永久储存，因此该COES可被界定为一种负排放储能技术，因为生物源CO₂并未排入大气而是被封存。在通过碳定价或专门碳移除信用机制激励负排放的政策环境下，此类储能—CCS混合系统有望成为平衡可再生电力并支撑长期气候中和目标的有吸引力方案。本文的主要发现包括：所设计COES的最大充电与放电容量分别为11 MW和25 MW；系统在2 h充电模式下储存22.9 MWh电能，并在4 h放电模式下向电网输送100.6 MWh电能，同时在放电阶段捕集72.3 tCO₂；其往返效率为40.3%，捕集每吨CO₂的能量惩罚为0.2 MWh；将放电时间从4 h延长至6 h可使LCOE降低约15%，但会削弱系统利用短时峰价窗口的能力；在沼气价格36 $/MWh、电网充电电价20 $/MWh条件下，放电期间最低售电价格为163.4 $/MWh；若对生物源CO₂捕集提供100 $/t补贴或销售收入，则最低售电价格可降低77%。总体而言，该研究证明了压缩氧气储能结合富氧沼气燃烧与CO₂封存的概念具备技术可行性，并在负排放能源系统中展现出重要应用潜力。