一种利用自驱动蒸馏塔实现高效储电与深度余热利用的组成可调可逆卡诺电池的热力学分析

《Energy》：Thermodynamic analysis of a composition-adjustable reversible Carnot battery using a self-driven distillation column for efficient electricity storage with deep waste heat utilization

　　

摘要作为一种新兴的储能技术，可逆卡诺电池（RCB）具有结构紧凑、成本相对较低的特点，能够实现余热回收与电力存储的双重功能。然而，随着余热利用程度的加深，RCB的热匹配性能恶化，导致系统性能显著下降。本研究旨在通过提出一种基于自驱动蒸馏塔的成分可调非共沸RCB（DRCB），提高卡诺电池在余热深度利用场景下的储能性能。自驱动蒸馏塔可在不消耗额外能源的情况下将非共沸混合工质分离为两种不同组成的物流，利用这一特性可改善DRCB在余热深度利用下的热匹配性能。本研究开发了一套专门用于自驱动蒸馏塔的成分调控系统及相应的调控策略，以实现DRCB在优化组成下的运行。在设计工况、偏离设计工况及余热深度利用场景下，验证了DRCB相对于RCB的优越性。结果表明，与设计工况相比，DRCB的往返效率提高了35.27%；在偏离设计工况下提高了多达39.68%。当余热利用温差为70°C时，DRCB的往返效率达到36.44%，较RCB高出46.25%。本研究为协同提升卡诺电池的余热回收与电力存储性能提供了新的途径，从而拓展了其应用潜力。引言在全球碳中和目标的驱动下，各国正加速发展可再生能源发电[1][2]。然而，可再生能源发电的间歇性和波动性对电网的运行灵活性提出了重大挑战。部署储能技术有助于平衡电力需求并增强电网安全性[3]。与此同时，自然环境和工业过程中存在大量低品位热能资源，包括太阳能[4]、地热能[5]、工业余热[6]和发动机排气余热[7]。有效回收和高效利用低品位热能对于提高整体能源效率具有巨大潜力[8]。卡诺电池（CB）作为一种新兴的储能技术，具有安装灵活、储量大、往返效率（ηrt）高以及便于与冷热电三联供系统集成的潜力[9]。具体而言，朗肯型CB由热泵循环（HP）、有机朗肯循环（ORC）和热能存储系统（TES）组成，由于其运行温度相对较低，易于集成低品位热能[10]。通过集成低品位热能为HP提供能量，可显著提高性能系数（COP），从而提升CB的ηrt。Zhao等[11]提出了一种与水泥窑余热集成的CB。结果表明，所提出的CB的?效率为53.75%，发电效率为21.85%。Zhao等[12]开发了一种与数据中心余热集成的CB，实现了最大58.78%的ηrt。Xia等[13]提出了一种高温余热集成CB，在最优储热温度下达到了424.1%的显著ηrt。Zhang等[14]实验研究了10 kW热能集成CB的运行性能，达到了75.59%的ηrt。鉴于CB在余热回收和电力存储方面的显著优势，开发热能集成CB系统具有重要的实际必要性。尽管热能集成CB在提升ηrt方面具有巨大潜力，但其在利用低温余热方面的性能在很大程度上仍未被充分探索。在现有研究中，热能集成CB中用于余热回收的温差通常有限（往往小于10°C[15]），导致热量回收严重不足。这导致随着余热利用温差的增加，CB的性能恶化。此前研究结果证实，在余热深度利用条件下ηrt显著下降，报告值低至30.10°C时的24.9%[16]、32.06°C时的25.06%[17]、40°C时的24.30%[18]以及40.06°C时的31.15%[19]。这种下降主要归因于HP蒸发器中热匹配性能变差，增加了传热不可逆性，从而导致COP大幅降低。在CB中，与传热过程相关的?损占总系统损失的绝大部分，超过60%[20]。为应对这一挑战，Yang等[21]将压缩再生过程引入CB，与基线CB相比?效率提高了13.4%。然而，在余热深度利用条件下，系统配置和工艺设计的改进很难从根本上克服由此导致的热匹配恶化。此外，由于朗肯型CB的运行温度相对较低，边界参数的变化对其运行性能有显著影响。Lu等[22]发现，CB的净功率输出（NPO）可能随环境温度变化从1194.60 kW降至723.93 kW。Feng等[23]发现，热源温度8%的变化会导致CB的COP下降超过9%。因此，CB偏离设计工况运行需要可靠合理的控制策略[24]。因此，CB在余热深度利用条件下性能的显著下降仍然是一个未解决的问题。提升CB在余热深度利用下的设计与偏离设计性能对于拓展其实际应用潜力至关重要。近年来，大量研究致力于通过配置改进[25]、工质选择[26]和偏离设计运行策略开发[27]等方法来提升CB的性能。例如，在HP和ORC中引入回热器可有效减少CB的能量损失[28]。鉴于CB由两个独立循环和一个TES组成，其架构固有地涉及大量部件。多项研究提出了一种可逆配置，其中HP和ORC共享两个公共换热器并使用可逆压缩机/膨胀机。这种集成设计既减少了部件总数，又降低了所需制冷剂充注量，从而提高了可逆卡诺电池（RCB）的热经济性能[29]。然而，此类改进仍不足以解决RCB在余热深度利用条件下热匹配恶化和偏离设计性能的问题。非共沸工质因其温度滑移特性而备受关注。适当选择的非共沸混合物可改善混合物与热源/储能/汇介质之间的热匹配[30][31]，从而提高CB的性能。Zhou等[32]表明，在热能集成CB中使用非共沸工质可使ηrt提高多达43.46%。然而，在传统非共沸RCB中，HP和ORC中非共沸工质的组成是固定的。这一限制使得难以同时满足热源、热能存储/释放过程以及不同环境条件所施加的不同热力学性能需求[21]。因此，根据非共沸混合物的组成可调特性，研究人员提出了从空间和时间维度调节工质组成的策略以提高热力系统的性能。Su等[33]使用T型接头将两相非共沸工质分离为不同组成的气相和液相流，这可同时改善蒸发器和冷凝器中的热匹配。Kim等[34]将蒸馏塔集成到HP中以控制R32/134a的组成，实现了温度滑移的动态调节。结果表明，与组成固定的HP相比，组成可调HP的加热输出增加了30.77%。Lu等[35]开发了一种基于液分离冷凝器的组成可调CB。结果表明，与传统CB相比，所提出CB的平均ηrt和?效率分别提高了56.34%和51.26%。总体而言，组成调节可有效改善热力系统的热匹配和运行性能。对于RCB而言，组成调节是提高其在余热深度利用场景下运行性能的一种极具前景的方法。基于上述文献，提升RCB的余热回收和储能性能对于提高其应用潜力至关重要。为缓解RCB在余热深度利用下的显著性能衰减，迫切需要开发一种新型流体组成调节方法及相应策略，以满足不同换热过程的不同热匹配需求并提升其偏离设计性能。然而，鉴于现有组成调节方法要么调节能力有限，要么需要消耗额外能源[36][37]，有必要提出一种专用组成调节策略，以实现RCB在余热深度利用下的高效电力存储。为提高CB在余热深度利用场景下的储能性能，本研究提出了一种基于自驱动蒸馏塔的组成可调新型可逆卡诺电池（DRCB）。所提出系统的创新性在于利用自驱动蒸馏塔在不消耗任何能源的情况下实现DRCB中流体组成的大范围分离。通过利用这一能力，可充电和放电过程中不同的组成需求可得到同时满足，从而改善DRCB在余热深度利用场景下的热匹配性能。表1比较了基于自驱动蒸馏塔的传统组成调节方法与所提出方法。本研究建立了RCB和DRCB的热力学模型，并开发了一套基于自驱动蒸馏塔的专用组成调控系统及相应策略。通过不同场景下RCB与DRCB的性能对比，展示了DRCB在缓解余热回收与储能性能之间固有冲突方面的优越性。本研究的主要创新与贡献总结如下：●提出了一种新型组成可调DRCB，可同时提升余热回收和储能性能。●开发了一种基于自驱动蒸馏塔的外能无关、广泛可调的组成调节方法。●通过对比验证了所提出DRCB相对于传统RCB在余热深度利用场景下的优越性。本研究其余部分组织如下：第2节详细介绍了问题描述和所提出的系统。第3节建立了RCB和DRCB的热力学模型。第4节在不同运行条件下对RCB和DRCB进行了热力学分析。最后，第5节总结了本研究的主要结论。本研究的整体研究框架如图1所示。片段章节系统描述本节描述了RCB的工作原理。概述了在余热深度利用和冷源温度变化场景下RCB性能提升面临的现有挑战。介绍了基于自驱动蒸馏塔的成分调节的运行原理和策略。最后提出了DRCB的结构和运行原理。数学模型本研究建立了RCB和DRCB的热力学模型。模型假设如下[35]：●系统处于稳态运行。●换热器出口处的工质为饱和状态。●忽略压降、组成滑移、热损失和泄漏。RCB和DRCB的热力学模型如表2和表3所示，其中COP为HP的性能系数；ηORC和NPO分别为ORC的热效率和净功率输出。结果与讨论本节中，为验证DRCB相对于RCB的优越性，在设计工况和偏离设计工况下对比了它们的热力学性能。为进一步探索DRCB的应用潜力，在余热深度利用场景下对RCB和DRCB进行了性能对比。结论传统RCB无法同时满足充电和放电过程中不同的热匹配需求，导致在余热深度利用场景下性能显著衰减。为解决这一问题，本研究提出了一种基于自驱动蒸馏塔的新型组成可调可逆卡诺电池（DRCB）。开发了一套基于自驱动蒸馏塔的专用组成调控策略。运行CRediT作者贡献声明：Lu Pei：写作——审阅与编辑、写作——原始草稿、验证、方法论、调查、形式分析。

朱浩乐：撰写-原始草稿、验证、方法学、调查研究。黄永生：方法学。梁营宗：验证、方法学。吴荣军：验证、调查研究。罗湘龙：撰写-审阅与编辑、撰写-原始草稿、监督指导、方法学、调查研究、形式分析、概念化。陈英：监督指导。陈建勇：

利益冲突声明?
作者声明，没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。

致谢
作者感谢国家自然科学基金（52376003）、国家自然科学基金（U24B20104）、广东省自然科学基金（2025A1515110178）、广东省自然科学基金（2024A1515011856）以及中国博士后科学基金（2024M760584）的资金支持。

卢佩 | 朱浩乐 | 吴荣军 | 罗湘龙 | 黄永生 | 梁营宗 | 陈建勇 | 杨智 | 陈英
广东工业大学材料与能源学院，广州，中国