《Energy Conversion and Management: X》：How can a wood residue cogeneration plant provide flexibility to the grid? Techno-economic design optimisation of a combined heat and power plant and its global sensitivity analysis
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为支撑风能、太阳能等可变可持续能源的大规模并网，电力系统的灵活性提升已成为一项紧迫任务。利用生物质残渣进行热电联产（Combined Heat and Power, CHP）的机组在进一步提升灵活性方面正受到日益广泛的关注，此类系统可同时实现减少化石燃料依赖与
为支撑风能、太阳能等可变可持续能源的大规模并网，电力系统的灵活性提升已成为一项紧迫任务。利用生物质残渣进行热电联产（Combined Heat and Power, CHP）的机组在进一步提升灵活性方面正受到日益广泛的关注，此类系统可同时实现减少化石燃料依赖与利用废弃残渣进行能源生产的双重效益。然而，现行以固体燃料运行的热电联产机组通常以满负荷状态运行以满足当地热需求，其潜在灵活性未能得到充分利用。本研究旨在对一座以木质残渣为燃料的柔性热电联产电厂进行设计与运行协同优化，并评估技术与经济不确定性对其技术性能及财务可行性的影响。研究采用多目标非支配排序遗传算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）对净现值（Net Present Value, NPV）、总能量效率及灵活性指数（Flexibility Index, FI）三个目标进行优化，并应用多项式混沌展开（Polynomial Chaos Expansion, PCE）方法开展全局敏感性分析，量化17个技术与经济不确定参数的影响。研究设置了三种配置：参考CHP系统、集成热能存储（Thermal Energy Storage, TES）系统及集成电池储能系统（Battery Energy Storage System, BESS）。确定性设计优化结果表明，在不考虑任何支持机制及辅助服务收益的情况下，所有配置均无法实现正的净现值；而储能系统的集成虽能提升能量效率，却未能带来净现值的改善。通过将灵活性货币化，即参与自动频率恢复备用（automated Frequency Restoration Reserve, aFRR）及容量薪酬机制（Capacity Remuneration Mechanism, CRM）市场，电厂可实现经济可行性，在基载功率约8.1 MW时，组合收益使净现值峰值达到约26.1 M�。全局敏感性分析表明，投资成本不确定性是净现值不确定性的主导因素，贡献方差占比介于34.9%至50.4%之间；生物质灰分含量与水分含量分别位居第二和第三，贡献占比分别为23.2%至31.4%和12.8%至17.3%。研究表明，通过参与辅助服务市场与容量机制，基于木质残渣的柔性CHP电厂可在不确定性条件下实现经济可行的投资回报，为充分释放生物质CHP机组的灵活性潜力提供了理论依据。
一、研究背景与意义
随着风电、光伏等间歇性可再生能源在电力系统中占比的持续提升，电网对灵活性调节资源的需求日益迫切。热电联产（Combined Heat and Power, CHP）机组利用生物质残渣同时生产电力与热能，兼具减少化石燃料依赖和实现废弃物资源化的双重优势，在新型能源系统中扮演着重要角色。然而，当前以固体燃料运行的CHP电厂通常以满负荷状态运行以最大化收益，其功率调节潜力未被充分挖掘。虽然已有研究指出，通过加装电锅炉、热泵、热能存储（Thermal Energy Storage, TES）及电池储能系统（Battery Energy Storage System, BESS）等手段可增强CHP系统的运行灵活性，但针对生物质CHP电厂的设计优化及其在参数不确定性条件下的技术经济性能评估仍存在明显的学术空白。现有研究或侧重于运行调度优化，或关注特定组件的容量配置，缺乏将设计优化、运行优化与不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）进行系统集成的框架。此外，灵活性服务（如自动频率恢复备用（automated Frequency Restoration Reserve, aFRR）和容量薪酬机制（Capacity Remuneration Mechanism, CRM））对CHP电厂商业模式的贡献尚未得到充分量化。为此，本研究以一座基于实际电厂构建的木质残渣CHP电厂为对象，开展多目标设计优化与全局敏感性分析，旨在评估技术与经济不确定性对净现值（Net Present Value, NPV）、灵活性指数（Flexibility Index, FI）和总能量效率的影响，揭示灵活性货币化路径对电厂经济可行性的促进作用。
二、研究内容与方法概述
研究人员以一座最大电功率9.5 MWe、最大热功率4.5 MWth的抽凝式热电联产电厂为参考对象，在Python环境中构建了完整的技术经济优化框架。首先，基于实测生物质残渣的工业分析数据，建立了水分含量（Moisture Content, MC）与灰分含量（Ash Content, AC）对生物质低位发热量（Lower Heating Value, LHV）影响的线性关联模型。其次，利用TesPy热力学仿真包构建了热电联产机组的稳态及非设计工况模型，并通过非线性多元回归将仿真结果嵌入GEKKO优化环境，形成混合整数非线性规划（Mixed-Integer Nonlinear Programming, MINLP）运行优化模型，模型还集成了TES、备用燃气锅炉及BESS的数学模型。最终，采用多目标非支配排序遗传算法（NSGA-II）对基载功率（P_baseload）、热需求缩放系数（Q_scale）、热需求平移量（Q_shift）、TES容积（V_TES）、TES起始温度（%T,start）、电池容量（S_battery）及电池起始荷电状态（%C,start）等设计变量进行优化，以最大化NPV、FI和总能量效率。为量化不确定性影响，研究人员采用多项式混沌展开（PCE）方法构建代理模型，通过Sobol'指数识别影响目标函数的主导不确定参数，并利用比利时输电系统运营商（Transmission System Operator, TSO）提供的Wattshappening工具估算aFRR、手动频率恢复备用（manual Frequency Restoration Reserve, mFRR）及CRM等灵活性市场的潜在收益。输入数据采用比利时2023年电力现货市场价格、2023年天然气市场价格、基于demandlib生成的热需求曲线以及2022年生物质残渣交付的实测水分与灰分数据。
三、研究结果
（一）确定性设计优化结果
确定性设计优化采用20个样本的初始种群，经过300代进化后收敛至Pareto前沿。在基准经济情境下，即仅依赖日前电力市场与热力销售收益且不考虑任何政府支持机制时，参考、TES和BESS三种配置的最大NPV分别为-5.8 M�、-7.4 M�和-6.7 M�，对应FI约为10%，总效率约为33.0%。最高FI设计的NPV分别降至-20.4 M�、-20.5 M�和-19.7 M�，而FI提升至76.7%、73.0%和70.5%。最高效率设计的η_tot分别达到42.1%、42.4%和41.8%，但NPV进一步下降至-22.5 M�、-24.1 M�和-22.7 M�。结果表明，在无辅助服务收益的情况下，所有配置均无法实现正NPV，TES和BESS虽能提升效率，但额外的投资成本使其不具备经济优势。基载功率P_baseload是影响NPV与FI权衡的关键设计变量，提高基载功率增加日前市场售电收入，降低基载功率则为灵活性服务预留更多上调空间。
（二）灵活性收益对经济性的影响
利用Wattshappening工具评估灵活性市场收益后发现，当P_baseload低于8.1 MW时，电厂因爬坡速率不足而无法满足aFRR市场准入要求。仅考虑aFRR或mFRR中收益最高的单一服务时，NPV峰值达10.0 M�，正NPV区间为8.1至8.7 MW。仅考虑CRM收益时，参考、TES和BESS配置实现正NPV的最低基载功率分别为7.8 MW和8.0 MW，最大NPV分别为13.0 M�、11.0 M�和12.0 M�。当同时计入aFRR与CRM收益时，所有配置在8.1至8.2 MW基载功率区间实现约26.1 M�的NPV峰值，表明组合参与多种灵活性市场是释放CHP电厂经济价值的最有效途径。
（三）全局敏感性分析结果
PCE敏感性分析（多项式阶数p=3，留一法误差低于2%）表明，在NPV不确定性方面，CHP机组投资成本（c_CHP）是主导因素，对三种配置的最优NPV设计贡献方差占比介于34.9%至38.0%之间，而对最高效率/最高灵活性设计贡献占比不低于46.7%。生物质灰分含量（贡献30.0%至31.4%）和水分含量（贡献12.8%至17.3%）分别位居第二和第三，CHP运行维护成本（OPEX）贡献6.0%至8.5%。在FI不确定性方面，灰分含量是主导因素，Sobol'指数介于59.1%至68.2%，水分含量贡献38.7%至40.3%。在总效率不确定性方面，锅炉热效率是唯一具有显著影响的参数，总Sobol'指数超过98.2%。当计入灵活性收益后，最优设计的平均NPV显著提升，在aFRR收益下分别增至7.6 M�（参考）、7.5 M�（TES）和8.7 M�（BESS），在同时计入CRM和aFRR收益时分别达到24.3 M�、24.2 M�和25.4 M�，而标准差维持在16.9至17.0 M�水平，表明多市场组合参与不仅提升预期收益，同时增强了投资的经济稳健性。此外，Wattshappening工具显示，新建电厂相比既有电厂在CRM年收益上高出34.6%，且可获得最长15年的合同期。
四、结论与展望
本研究通过集成设计优化、运行优化与不确定性量化，系统评估了木质残渣CHP电厂的经济可行性及其灵活性潜力。研究结论如下：（1）在不考虑辅助服务收益的基准情境下，木质残渣CHP电厂的低燃料品质和高资本支出导致所有配置的NPV均为负值；（2）热能存储和电池储能的集成能够提升系统总效率，但无法在不计入电网服务收益的前提下改善NPV；（3）组合参与aFRR与CRM市场可使基载功率8.1 MW的新建CHP电厂实现约26.1 M�的NPV，验证了灵活性货币化作为CHP电厂商业模式的可行性；（4）投资成本不确定性是NPV风险的首要来源，生物质灰分和水分含量是运行阶段的关键不确定性因素，对燃料成本与灵活性均产生显著影响。研究人员指出，未来研究可进一步考虑既有CHP电厂改造的鲁棒设计优化、CRM年度拍卖结果的随机性，以及将详细的动态CHP模型纳入优化框架，以更精确地评估参与平衡市场时的运行约束与可实现NPV。
