采用压缩空气储能技术的卡诺电池整体性能提升：综合优化、评估与性能鲁棒性分析

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Improved holistic performance of Carnot battery using compressed air energy storage technology: comprehensive optimization, assessment and performance robustness evaluation

　　

摘要

卡诺电池是一种前景广阔的储能技术，有助于可再生能源的部署。然而，其固有的系统架构以及缺乏全面优化导致往返效率较低和性能失衡。鉴于压缩空气储能（CAES）技术相对成熟，且其运行模式与卡诺电池相似，本研究利用压缩空气储能技术改进基础卡诺电池结构，提出了一种先进的集成储能系统。建立了4E评估模型，以科学量化多维性能。开发了一种基于NSGA-III并协同4种环保工作流体的鲁棒多目标优化框架，以平衡多个性能指标之间的权衡。揭示了峰值波动对性能的影响机制，并进行了多维性能分析和鲁棒性评估。结果表明，峰值波动显著影响经济性，但无法改变运行参数影响系统性能的底层机制。优化后，R1233zd(E)被选为最佳工作流体，往返效率、储能密度、储能平准化成本和二氧化碳减排量分别达到72.52%、8.245 kWh/m3、0.1817美元/kWh和5360.27吨/年，表现出优于其他相关研究的综合性能。4E评估识别出导致主要?损和资本成本的具体设备，并表明动态回收期为9.41年。此外，在假设旋转机械等熵效率为95%的理想上限情景下，往返效率理论上可达86.36%，而该值代表热力学性能极限，而非近期可行的工程预测。这些发现为储能系统的可持续发展提供了可靠基础。

引言

为实现深度脱碳和碳中和，以太阳能和风能为主的可再生能源部署日益增加，并逐步替代传统化石燃料。国际可再生能源署指出，到2023年，全球可再生能源装机容量已超过3.8 TW [1]。在电力部门，光伏和风力发电估计占可再生电力发电量的三分之二 [2]。然而，间歇性和波动性是太阳能和风能等可再生能源源的固有特征。这些波动与用户需求不一致 [3]，从而对电网稳定性构成重大挑战。在此背景下，储能系统提供了一种有效的解决方案，以应对可再生能源发电供需之间的不匹配 [4]。具体而言，储能系统通过在非高峰时段储存多余的可再生电力，并在高峰时段释放储存的电能以弥补电力短缺，从而稳定可再生能源发电的波动。在储能系统中，热储能技术在解决热能源供应和需求中存在的时间与空间不平衡方面发挥着关键作用 [5]。热储能分为三类：显热储能、潜热储能和热化学储能 [6]。表1总结了这三种热储能技术的运行温度范围、设计复杂度和终端应用适用性。

目前，主要的储能系统包括抽水蓄能（PHES）和锂离子电池。抽水蓄能拥有全球最大装机容量，但对地理条件要求极高 [12]。虽然锂离子电池具有高的往返效率，但其较高的单位储能成本使其不适合长时储能 [13]。卡诺电池（CB），也称为泵蓄热发电（PTES），是一种新兴储能技术，因其强大的地理适应性 [14] 和长使用寿命 [15] 而受到广泛关注。此外，其工业可行性已在德国得到验证 [16]。卡诺电池通常由热泵循环（HPC）、热机循环（HEC）和热储存设施组成。关于卡诺电池系统的储能原理，电网富余电力通过热泵循环转化为热能进行储存，然后在电力短缺时通过热机循环将热能转化回电能加以释放。卡诺电池系统中的热机循环通常采用布雷顿循环或有机朗肯循环（ORC）。此外，基于朗肯循环的卡诺电池系统的热源温度显著低于布雷顿循环 [17]，使其能够与低温热源如工业废热 [18]、地热能 [19] 和太阳能 [20] 兼容。因此，基于有机朗肯循环的卡诺电池系统不仅可以储存光伏和风力涡轮机产生的电力，还可以储存来自其他可再生能源和二次能源的能量，提高整体系统性能，同时增强对各种能源输入的适应性并吸收难以与发电技术整合的低温热源。Migliari等人 [21] 将泵蓄热发电与光伏电站集成，实现了0.72美元/kWh的储能平准化成本和28.2%的往返效率。Wang等人 [20] 将地热能与泵蓄热发电集成并研究了四种不同的系统配置，表明带回热的集成泵蓄热发电系统最大往返效率可达79.81%。Poletto等人 [22] 采用数据中心废热驱动基于R1233zd(E)作为工作流体的卡诺电池热机循环系统，最终实现了43%的往返效率。

近期关于卡诺电池系统的研究主要集中在结构创新、工作流体选择和系统性能优化方面。Li等人 [23] 提出了一种新型朗肯循环卡诺电池系统并对其性能进行了评估，结果表明集成回热的卡诺电池系统表现出优越的性能，往返效率达61.1%，?效率为48.94%，储能平准化成本为0.1922美元/kWh。Frate等人 [24] 于2017年首次探索了使用17种工作流体的泵蓄热发电系统的热力学性能。结果表明R1233zd(E)在保持环境友好性的同时实现了最高的往返效率。此外，Eppinger等人 [25] 也证明了R1233zd(E)是其研究提出的泵蓄热发电系统中的最佳工作流体选择。Han等人 [26] 采用多目标同步优化方法对卡诺电池系统中的工作流体进行了优化，最终实现了29.52%的?效率和65.49%的往返效率。Qiao等人 [27] 通过数学建模对卡诺电池系统性能进行了多目标优化，对夹点温差施加约束以确保换热器可行性，优化后的往返效率、?效率和储能平准化成本分别为60.3%、33%和0.373美元/kWh。Jiang等人 [28] 采用协同优化方法以系统整体性能为目标优化了工作流体和系统设计参数，表明所提出的系统往返效率比基础系统提高了30%。

基于上述文献综述，卡诺电池系统的研究取得了显著进展。然而，卡诺电池技术仍面临挑战，包括技术成熟度低、往返效率不高、经济效益较弱以及缺乏关于峰时波动对卡诺电池系统影响的研究。具体而言：(a) 热泵循环和热机循环之间的双工作流体选择显著增加了探索最优系统性能的难度。(b) 节流阀通常用于热泵循环中工作流体的状态复位。这种方法降低了系统投资成本，但导致工作流体压力能损失，从而造成?效率较低。此外，随着储能规模的增大，这种?损变得更加显著。(c) 文献[29]和[30]采用涡轮机替代热泵循环节流阀以提高往返效率。然而，热泵循环涡轮机产生的功率仅在电价较低的非高峰时段被利用，这可能导致运营成本降低不足以抵消增加的资本支出。(d) 以往研究通常分析固定峰时的系统性能，但现实中峰时随用户需求波动。

为应对这些挑战，一种前景广阔的方法是利用现有成熟的储能技术改进卡诺电池系统结构，同时分析和优化系统性能。压缩空气储能是一种兆瓦级、长时储能技术，因其高环境友好性、长寿命和巨大的储存容量而在储能研究中备受关注 [31]。世界上第一座商业压缩空气储能电站可追溯至1978年 [32]。压缩空气储能和卡诺电池均属于热力学储能 [33]。不同之处在于，压缩空气储能不仅将电能转化为热能，还将其转化为压缩空气的压力势能进行储存。此外，储存的压力势能和热能都在高峰需求时段转化回电能并释放。因此，将压缩空气储能技术与卡诺电池系统集成是解决卡诺电池研究面临挑战的可行方案。

本研究利用压缩空气储能技术改进卡诺电池系统结构。具体而言，以压缩空气储能替代卡诺电池系统的热泵循环，构建了一种新型集成储能系统（CAES-CB），其中储能热机采用朗肯循环实现热电转换。与基础卡诺电池系统（B-CB）相比，所提出的系统在储压势能在更高电价的高峰时段释放，以获取更高的电价收益。此外，低温热在系统充放电过程中均得到高效利用。通过利用、储存和转换不同能源，系统增加了总发电量和收入，从而实现了热力学和经济性能的同时提升。此外，分析了不同峰时次数对系统性能的影响。基于不同热机循环工作流体进行了全面的系统性能优化和评估，以进一步确定最优系统运行参数和工业可行性。据作者所知，本研究属于先驱性研究，旨在指导大规模储能系统的建立和优化。本研究的主要贡献总结如下：(1) 所提出的集成储能系统协同了压缩空气储能和卡诺电池的优势。通过精心设计的系统方案实现了高效能量转换，既能为可再生发电提供高效储能，又能解决低温废热的就地利用问题。(2) 开发了包含能源、?、经济和环境（4E）的评估模型，以及基于精英非支配排序遗传算法III的鲁棒优化框架，以全面优化和评估所提出系统的性能。(3) 揭示了峰时波动对系统性能的影响，并采用Kendall相关性分析探索各性能指标间的权衡关系。对采用4种不同环保有机朗肯循环工作流体的系统进行多目标优化，以确定最佳工作流体和运行参数。(4) 在4E框架内对优化后的系统进行了评估，展示了其工业可行性并提供了有价值的指导方案。此外，还进行了全面的性能鲁棒性评估，以揭示系统在各场景下的适用性。

方法

本节首先对所提出系统进行了详细描述，然后介绍了设计原理和仿真方法，建立了稳态热力学-经济-环境模型以评估系统性能。最后，提出了鲁棒优化框架以确定最优运行参数。

结果与讨论

本节展示了本文的研究成果，具体如下：3.1节展示模型验证结果，以证明所开发模型的准确性；3.2节考察参数变化和峰时波动对系统性能的影响，并揭示各性能指标间的权衡关系；3.3节展示性能优化结果；3.4节能量分析，3.5节?分析，3.6节经济分析，3.7节环境分析详细阐述了……

结论

本研究将压缩空气储能技术应用于改进传统卡诺电池结构，开发了一种旨在提高能源利用效率和改善整体性能的新型集成储能系统。开发了全面严格的性能评估模型和优化框架。分析了峰值需求对系统整体性能的影响，为储能系统规划提供了基础。多目标优化正在……

作者贡献声明

唐飞然：论文修改与编辑、初稿撰写、软件、方法论、资金获取、数据整理、概念设计。潘杰：论文修改与编辑、监督、方法论、资金获取、形式分析、概念设计。李万军：软件、调查研究、数据整理。方景怡：软件、调查研究。

李然：监督、形式分析。利益冲突声明作者声明，他们不存在已知的、可能会影响本文所报告工作的相互冲突的经济利益或个人关系。致谢本研究得到国家自然科学基金（批准号：52274064）和西安石油大学研究生创新基金（YCX2512024）的资助。唐飞然|潘杰|李万军|方静怡|李然西安石油大学 石油工程学院，中国西安 710065