風力發電產氫注入天然氣管網仿真計算

張曉光 葉 茂 雷馬平

1. 西安航天動力研究所, 陜西 西安 710100;2. 中國兵器工業導航與控制技術研究所, 北京 100089

0 前言

近年來,我國風力發電延續平穩快速增長勢頭,裝機容量和發電量不斷攀升。隨著我國對清潔能源需求的持續增加,風力發電具有更加廣闊的發展前景。但風力發電也有受天氣影響的明顯缺點,風力發電量的不穩定性對電力系統調峰能力構成了嚴重挑戰。因此,很多時候我國不得已采用“棄風限電”策略,造成了風電的較大浪費[1-3]。如何解決“棄風限電”難題對風力發電行業至關重要。

針對上述問題,將風力發電產氫注入天然氣管網存儲具有解決風力發電較大波動性的可能,即基于天然氣管網,利用富裕風電電解水產氫,并將之注入到管網中儲存,實現部分替代天然氣的作用,進而實現富裕風電的能量轉換和存儲。Haeseldonckx D等人分析了天然氣管網儲氫的可行性及市場經濟性[4-5]。Tabkhi F等人仿真分析了儲氫對天然氣管網相關特性的影響,指出儲氫會造成管網能量特性降低[6]。Melaina M W等人詳細說明了天然氣管網儲氫所面臨的兼容性、安全性、泄漏量及分離提取技術等關鍵問題[7-9]。黃明、吳嫦等人通過計算指出提高輸送壓力可保證儲氫管道輸出功率不變[10-11]。Guandalini G等人基于電解水產氫和單根管路模型,對天然氣管網儲氫技術可行性進行了分析[12-14]。

以上研究主要對天然氣管網儲氫能力進行宏觀分析,缺少對實際復雜管網情況的考慮。本文基于實際天氣數據、風力發電模型、電解水制氫模型及實際復雜天然氣管網模型,完成了富裕風電產氫注入天然氣管網的建模仿真,考察了產氫注入對用戶節點的氣體組分、壓力、流量、輸運功率的影響;在保證用戶節點能量需求的前提下,將儲氫工況下管網整體的天然氣節省量作為可行性指標,從能量轉化角度評估天然氣管網儲存富裕風電產氫的可行性。

1 仿真模型與計算方法

1.1 富裕風電產氫注入天然氣管網仿真模型

為從能量轉換角度評估富裕風電產氫注入天然氣管網的可行性,進行靜態和動態仿真。靜態仿真僅針對天然氣管網靜態儲氫能力進行分析,而動態仿真則在考慮天氣因素和當地電網容量的基礎上進行棄風量、電解水產氫量和天然氣管網儲氫動態仿真計算,仿真流程見圖1。

圖1 富裕風電產氫注入天然氣管網動態仿真流程圖

1.2 棄風量計算模型

棄風量Wwpc計算公式[15]:

(1)

式中:Wwpc為棄風量，W;Wwp為風力發電量,W;Wrl為當地電網最大接入負載,W。

Wrl一方面由電網實際設計參數確定,另一方面受實際政策對傳統發電方式傾斜的影響。本文不考慮政策調整的影響,將Wrl視為僅與電網設計相關的固定值。Wwp主要與當地天氣狀況和風電場發電能力有關。當地天氣數據包含溫度、濕度和風速等,這里簡化處理,僅將風速視為主要影響參量。風電渦輪輸出功率Wwt與風速vw的關系見圖2。風電渦輪啟動風速vci、額定風速vr和停機風速vco分別為3.5、14和25 m/s。Wwt和vw在啟動風速至額定風速區間內呈非線性關系,為簡化計算,將其線性化處理為式(2)[15]:

(2)

式中：Wwtr為風電渦輪額定輸出功率，W。

圖2 典型風電輸出曲線圖

1.3 電解水產氫計算模型

電解水產氫技術主要有Alkaline和PEM(質子交換膜)兩種。Alkaline是目前最成熟的工業化制氫技術,但因安全原因無法在低于額定功率20%以下工作,而風力發電具有隨機性和波動性特點,因此本文不考慮Alkaline技術。PEM是近期發展的制氫技術,雖然效率較Alkaline低,但可在全功率范圍內工作而不產生安全問題。PEM產氫計算模型采用Electrolyzer model A,見式(3)[16-17]。該模型不考慮溫度和壓力影響,精度對于工程計算足夠。

(3)

式中:nH2為產氫氣量,mol/s;nC為PEM組元數；IEZ為PEM電解電流,A;F為Faraday常數,C/mol;ηF為Faraday效率。

1.4 天然氣管網流動過程仿真模型

天然氣管網流動過程仿真模型包含連續方程、動量方程、能量方程及氣體狀態方程[18]:

(4)

式中:A為管道橫截面積,m2;d為管道內徑,m;為時間,s;s為各路高程,m;λ為管段水力摩阻系數;g為重力加速度,m/s2;x為距管段起點的距離,m;Q為在[0,x]管段中氣流向周圍環境的散熱量,W;p為氣體絕對壓力,Pa;ρ為氣體密度,kg/m3;w為氣體流速,m/s;u為單位質量氣體內能,J/kg;T為氣體絕對溫度,K;R為通用氣體常數,J/(kg·K);Z為氣體壓縮因子。

這里,忽略高程s和散熱量Q的影響,認為管網均處于同一水平面,且其中氣體溫度保持均一。氣體壓縮因子Z為壓力、溫度及組分的函數,由于管網儲氫率較低(≤20%),可將Z視為常量,這里取0.99。

由于氫氣注入會改變管網氣體組分,進而影響其能量特性,這里引入輸運功率WTran以綜合描述氣體能量特性[10]:

WTran=QNHN

(5)

式中:WTran為輸運功率，W;QN為管道標況(101 325 Pa,288 K)等效流量,m3/h;HN為標況氣體熱值,J/m3。

引入理論節省天然氣標況等效流量,QSave_theory和實際節省天然氣標況等效流量,QSave_real,以評估管網儲氫的實際可行性,見(6)、(7):

(6)

QSave_real=QGas0-QGas_H2

(7)

式中:(QH2)N為管網中氫氣標況等效總流量,m3/h;QGas0、QGas_H2分別為管網中非儲氫工況、儲氫工況天然氣標況等效總流量,m3/h;HH2、HGas分別為氫氣、天然氣標準熱值，J/m3。

可見,QSave_theory的物理意義為管網注入氫氣總熱值換算成等熱值的天然氣流量,而,QSave_real為非儲氫工況與儲氫工況管網注入天然氣的流量差值。仿真計算中,須以保持用戶節點的能量需求WTran為前提,以QSave_theory和QSave_real來評價管網儲氫的優劣。

本文天然氣管網流動過程仿真計算采用Pipeline Studio軟件中的TGNET模塊，驗證算例管網模型見圖3[19]。所采用的天然氣主要組分為96.5%(體積分數)甲烷、1.82%乙烷、0.46%丙烷、0.10%異丁烷、0.10%正丁烷等。分別設置管道效率100%和90%,計算各用戶節點壓力見圖4,與文獻結果均較為接近,且分布變化趨勢一致,最大偏差≤2.8%,表明本文所采用的天然氣管網儲氫仿真計算方法具有較高精度。為進一步提高仿真精度,將管道效率設為96%,使最大偏差≤1.5%。

圖3 仿真驗證算例管網模型圖

圖4 仿真驗證算例計算結果曲線圖

2 仿真結果與分析

2.1 靜態仿真分析

靜態仿真主要對穩態儲氫工況下天然氣管網的流量、壓力、組分和熱值等參數進行計算,初步開展管網基本性能和儲氫影響分析,為風力發電與管網儲氫聯合動態仿真奠定基礎。計算過程為:

1)非儲氫管網靜態仿真,獲得各用戶節點的天然氣組分、壓力和流量等基本參數。

2)保證管網輸入總能量不變,設置氫氣輸入量進行仿真,獲得各用戶節點的氣體組分、壓力和流量等基本參數。

3)詳細對比1)、2)步驟中各用戶節點輸運功率,對管網天然氣輸入量和氫氣輸入量進行調整,反復迭代。

4)重復步驟3)直至總輸運功率差≤0.5%,各用戶節點最大輸運功率差≤1.0%,計算完成。

天然氣管網流量會隨著用戶消耗量的改變而調整,并不是一個恒定值。這里,重點分析管網低谷和高峰兩種情況,總流量分別為最大流量的33%和100%。

靜態仿真采用的管網模型為中壓區域管網,儲配氣站出口最大壓力0.5 MPa,允許最低壓力0.2 MPa,見圖5。該管網包括4個儲配氣站點、8個集中用戶節點,其中Supply 0001/0002為天然氣輸入點,Supply 0003/0004為氫氣輸入點。非儲氫工況下,Supply 0001/0002出口壓力均為0.4 MPa,天然氣流量分別為961 m3/h和706 m3/h;儲氫工況下,Supply 0003/0004氫氣輸入量按照Supply 0001/0002天然氣輸入量比值進行分配。

圖5 靜態儲氫仿真計算采用的管網模型圖

氫氣注入天然氣管網可能導致管道材料氫脆和氫氣漏率大等問題。管道儲氫率φH2(氫氣所占體積分數)≤22%,氫脆問題可不予考慮,φH2≤20%則漏率可忽略[7]。此外,考慮到燃氣的互換性,要求儲氫后氣體的華白數和燃燒勢變化幅度為±10%,這就要求儲氫率φH2≤17%[10]。綜合上述因素,為充分考慮儲氫率對管網的影響,本文選取φH2≤20%。

天然氣和氫氣標況熱值分別為38.42、12.08 MJ/m3。可見,如果管網壓力保持不變,摻混氫氣必然造成單位體積下燃氣能量特性的降低。為保持用戶節點的總熱值不變,可考慮采用定壓力變流量策略和變壓力定流量兩種管道輸運策略。

2.1.1 定壓力變流量策略靜態仿真分析

圖6 采用定壓力變流量策略時低谷情況下不同用戶節點所需流量隨管網儲氫率的變化曲線圖

圖7 采用定壓力變流量策略時低谷情況下天然氣節省量隨管網儲氫率的變化曲線圖

保持Supply 0001/0002出口壓力0.4 MPa,通過增加天然氣流量的方式來保證用戶節點能量需求,進行定壓力變流量策略靜態仿真分析。低谷情況下不同用戶節點所需流量隨管網儲氫率的變化見圖6。由圖6可見,隨著儲氫率不斷增加,各用戶節點所需流量也不斷增加,如儲氫率上升至17.6%,各用戶節點流量增加約13.7%～13.8%。低谷情況下天然氣節省量隨管網儲氫率的變化見圖7，由圖7可見，隨著儲氫率增加,QSave_real也在不斷增加,但其數值略低于QSave_theory，當儲氫率為17.6%時,QSave_real達到了413.8 m3/h，表明天然氣管網具有一定的儲氫能力,并可實現天然氣能源的節省。

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圖8 采用定壓力變流量策略時高峰情況下不同用戶節點所需流量隨管網儲氫率的變化曲線圖

圖9 采用定壓力變流量策略時高峰情況下天然氣節省量隨管網儲氫率的變化曲線圖

高峰情況下不同用戶節點所需流量隨管網儲氫率的變化見圖8，與低谷情況類似,各用戶節點所需流量也隨儲氫率增加而增加。儲氫率上升至17.5%時,各用戶節點流量增加比例差異較大:最高為Delievery 0007,達到14.8%;最低為Delievery 0001,僅13.8%。這主要是因為隨著天然氣流量增加,有限的管網運輸能力阻礙了管網中氫氣組分的均勻分布見圖9。圖9表明,高峰情況下QSave_real也隨儲氫率增加而增加。儲氫率增加至17.5%時,管網天然氣節省量為 1 108.4 m3/h。但在較高儲氫率情況下,QSave_real明顯低于,QSave_theory,且差值隨儲氫率增加而增大。這是因為在儲配氣站出口壓力保持不變的情況下,WTran隨著儲氫率增加而降低,為保證節點用戶熱值需求,須進一步增加天然氣輸入量,從而導致,QSave_real低于,QSave_theory;而管網輸運能力有限,能量損失隨天然氣流量增加而加劇,進一步放大了QSave_real與QSave_theory的差值。綜上,受制于管網輸運能力和能量損失,定壓力變流量策略在天然氣流量較大情況下會削弱管網天然氣節省能力。

2.1.2 變壓力定流量策略靜態仿真分析

保持Supply 0001/0002出口天然氣流量不變,通過增加出口壓力的方式來保證用戶節點能量需求,進行變壓力定流量策略靜態仿真分析。低谷情況下天然氣輸入點壓力隨管網儲氫率的變化見圖10。由圖10可見,Supply 0001/0002壓力均隨儲氫率增加而升高,且差別微小。低谷情況下管網天然氣節省量隨儲氫率的變化見圖11,由圖11可見，QSave_real基本與儲氫率正相關。當儲氫率達到20%時,管網天然氣節省量為488.6 m3/h。計算表明,QSave_real略高于QSave_theory,一方面是因為管網輸運功率WTran隨壓力升高而增大,另一方面則是因為管路能量損失有所下降,各用戶節點壓力隨之升高。

圖10 采用變壓力定流量策略時低谷情況下儲配氣站壓力隨管網儲氫率的變化曲線圖

圖11 采用變壓力定流量策略時低谷情況下天然氣節省量隨管網儲氫率的變化曲線圖

高峰情況下儲配氣站出口壓力隨管網儲氫率的變化見圖12。雖然天然氣輸入口壓力仍與儲氫率呈正相關,但Supply 0001壓力要高于Supply 0002壓力,造成該現象的原因同樣是相對有限的管網輸運能力。高峰情況下天然氣節省量隨管網儲氫率的變化見圖13,與低谷情況類似,QSave_real同樣高于QSave_theory,且差值隨儲氫率增加而增大。由于適當增加管路壓力可改善天然氣管道輸運功率和能量損失,因此,變壓力定流量策略在天然氣流量較大情況下會增強管網天然氣節省能力。

圖12 采用變壓力定流量策略時高峰情況下儲配氣站壓力隨管網儲氫率的變化曲線圖

圖13 采用變壓力定流量策略時高峰情況下天然氣節省量隨管網儲氫率的變化曲線圖

2.2 動態仿真分析

動態仿真以2.1節靜態仿真為基礎,耦合了風力發電、電解水制氫及天然氣管網儲氫動態變化等計算內容,主要考察注入氫氣對天然氣管網基本性能的動態影響。由于變壓力定流量策略更有利于發揮管網儲氫節氣能力,因此重點對該策略進行仿真分析。Supply 0001/0002天然氣輸入壓力隨儲氫率變化的調整主要基于圖11和圖13計算結果。所采用的風力田機組數為30組,每組額定功率3 MW,電網額定輸出功率65 MW,所造成的棄風量由式(1)和(2)計算,電解水制氫產量由式(3)計算。風速、風力發電、棄風量、氫氣產量和氫氣輸出量的關系見圖14～15。由圖14、15可見,氫氣產量和氫氣輸出量雖總值相同,但耦合關系相對較弱,前者主要受天氣影響,后者則主要配合天然氣管網輸出策略。

圖14 24 h風力發電、棄風量與風速隨時間的變化曲線圖

圖15 24 h氫氣產量、氫氣輸出量與棄風量隨時間的變化曲線圖

對儲氫管網進行0～48 h動態仿真,所采用的天然氣管網輸出點流量變化策略見圖16。初始0 h時刻為未填充狀態,從5 h時刻各輸入點開始填充,后續各時刻保持填充狀態。選取Delievery 0001用戶節點為說明對象,其流量、出口壓力、氫含量、華白數及單位時間熱值隨時間的變化見圖17。由圖17可見,氫含量、華白數及單位時間熱值在4～48 h時間段隨各輸入點供氣策略和出口壓力的變化而滯后變化。在絕大部分時間段內,Delievery 0001氫含量大致穩定,基本保持在12.6%～13.7%,但在29.3 h時刻驟降至1.97%。該節點的單位時間熱值和華白數也有類似突變,但變化幅度均小于8%。部分用戶節點在4～24 h時間段氫含量隨時間的變化見圖18-a)，各用戶節點變化關系基本一致,但靠近輸入節點的用戶節點變化滯后性較小。部分用戶節點的輸運功率比(與非儲氫工況)隨時間的變化見圖18-b)：在4～21 h時間段,輸運功率比基本在1.0以上;在21～24 h時間段逐漸降至0.9左右,但由于處于低谷階段,其影響相對較小。上述計算結果表明,基于靜態變壓力定流量策略的結果對管網動態儲氫工況有一定的適用性,但考慮到部分時刻輸運功率偏差較多,該策略依然需要進行調整。

圖16 動態仿真所采用的天然氣管網輸出策略曲線圖

a)流量、壓力、氫含量

b)華白數、熱值圖17 變壓力定流量策略下Delievery 0001的流量、壓力、氫含量、華白數以及單位時間熱值隨時間的變化曲線圖

a)氫含量

b)輸運功率比圖18 變壓力定流量策略下部分用戶節點的氫含量、輸運功率比隨時間的變化曲線圖

3 結論

通過對富裕風電產氫注入天然氣管網進行靜態和動態仿真分析,得到以下結論:

1)天然氣管網可實現注入富裕風電產氫的均勻分布,具備一定的儲氫能力;但隨著管網儲氫率升高,用戶節點的天然氣輸運功率逐漸降低,需考慮增加管網天然氣流量或提高儲配氣站入口壓力以保證用戶節點的能量需求。

2)增加天然氣流量或提高管儲配氣站入口壓力均可在保持用戶總輸運功率基本不變的前提下實現氫氣管網存儲運輸,并降低管網天然氣消耗。提高儲配氣站壓力策略更有利于減少管網天然氣消耗,且對管網動態變化適應性好,但各用戶節點的氣體組分和輸運功率存在波動。

3)從能量轉換角度考慮,富裕風電產氫注入天然氣管網可降低管網天然氣消耗,實現不可存儲的富裕電能向可存儲的氫能源轉換。