槽式太陽能熱發電站的性能研究

曹傳勝

(湖北省電力勘測設計院有限公司，武漢 430040)

0 引言

太陽能熱發電作為一種成熟的、可商業化應用的可再生能源技術，將在未來的全球能源發展中扮演越來越重要的角色。根據國際能源署(IEA)的預測，到2050年，太陽能發電將滿足全球電力總需求的27%，其中太陽能熱發電將提供11%的電力[1]。

太陽能熱發電是利用聚光集熱系統收集太陽能直接輻射，并轉換為介質的熱能，再將熱能轉換為高溫蒸汽推動汽輪機組發電的技術[2]。目前裝機容量最大的太陽能熱發電站類型是槽式太陽能熱發電站，其具有光學系統結構簡單、跟蹤造價低、技術成熟等特點[2-3]。目前，國內關于槽式太陽能熱發電系統性能的研究較少。陳玉嬌等[4]采用?效率分析法對槽式太陽能熱發電系統的用能狀況作出了合理評價，并找出了系統用能過程中的薄弱環節，為系統節能提供依據。林晨等[5]建立了槽式太陽能熱發電集熱器的非線性數學模型，用于槽式太陽能熱發電站的仿真模擬。

太陽能熱發電的過程涉及到光的聚集、光熱轉換、熱電轉換、儲熱轉換等復雜過程，而關于這些過程的仿真模擬研究還較少。本文將采用SAM軟件[6]對西班牙Andasol-1槽式太陽能熱發電站進行模擬，并在此基礎上模擬研究緯度、季節變換、太陽倍數、儲熱時長等因素對電站性能(包括電站總效率、發電機組年利用小時數)的影響。

1 槽式太陽能熱發電站模擬案例分析

本文選取西班牙Andasol-1槽式太陽能熱發電站(下文簡稱“Andasol-1電站”)作為典型算例進行模擬，并與電站實際運行情況進行對比，以確定后續相關模擬的基準參數。Andasol-1電站是歐洲第一個商業運行的太陽能熱發電站，也是全球首個配置了大規模熔融鹽儲熱系統的商業運行的太陽能熱發電站。該電站位于西班牙安達盧西亞(Andalusia)，裝機容量為50 MW，儲熱時長為7.5 h，采光面積為510120 m2，年凈發電量為179.1 GWh[7]。

表1為根據Andasol-1電站相關運行數據確定的模擬基礎參數，包括資源數據、聚光集熱單元數據、熱發電島數據、儲熱單元數據等，其中，光資源數據主要為典型年逐時法向直接輻照度(DNI)。利用SAM軟件模擬時，其余參數可以保持默認設置；實際Andasol-1電站設置了天然氣補燃系統，以提高電站運行的可靠性，因此，模擬中也考慮了這一點。

利用SAM軟件進行計算，并將得到的模擬結果與電站實際運行數據進行對比，如表2所示，包括年均發電量、容量系數(CF)等數據。其中，容量系數CF代表了發電機組的年利用系數，其計算公式為：

表1 采用SAM軟件模擬Andasol-1電站時的輸入數據Table 1 SAM simulating input data for Andasol-1 power station

式中，Q為發電機組的年凈發電量，kWh；P為發電機組的額定功率，kW。

從表2可以看出，年均發電量、容量系數和電站用地的模擬結果與實際數據的偏差都小于5%，均在合理范圍內。

表2 SAM軟件模擬結果與實際數據對比表Table 2 Comparison of SAM simulating output and practical data

圖1為采用SAM軟件模擬的Andasol-1電站的月均發電量柱狀圖，反映了該電站每個月的發電量情況。從圖中可以看出，夏季的月均發電量較高而冬季較低，這與北半球的太陽輻射隨季節變化有關。

圖1 Andasol-1電站的月均發電量模擬結果Fig.1 Simulation result of monthly average power generation for Andasol-1 power station

槽式太陽能熱發電站(帶熔融鹽儲熱系統)的發電過程包括一系列的能量轉換過程，分別為鏡場輸入的太陽能法向輻射能量通過聚光槽反射到集熱管表面被吸收，并轉換為傳熱介質(導熱油)的熱能，成為鏡場吸收能量；隨后傳熱介質將這部分能量輸出主鏡場出口，即為鏡場輸出的能量；隨后鏡場輸出的熱能大部分傳遞給過熱蒸汽成為發電機組的輸入能量；過熱蒸汽通過汽輪機組將熱能轉換為機械能，并通過發電機組轉換為電能；最后將扣除廠用電后的電能輸出到電網，此凈能量即為電力凈輸出。在這一系列能量轉換過程中，Andasol-1電站每月能量的變化如圖2所示。

圖2 Andasol-1電站每月能量的變化圖Fig.2 Monthly change of energy for Andasol-1 power station

從圖2可以看出，鏡場聚光過程的能量損失較大，其聚光效率為50%，即有一半的光能未被鏡場吸收。而發電機組的能量轉換效率也較低，僅為38%左右，大部分熱能未被利用。

本節使用SAM軟件模擬了西班牙Andasol-1槽式太陽能熱發電站，并與該電站的實際運行數據進行了對比，結果表明，SAM軟件模擬結果的準確性較高。

2 影響槽式太陽能熱發電站性能的因素分析

本節將采用SAM軟件模擬槽式太陽能熱發電站(帶熔融鹽儲熱系統)，模擬參數的設置沿用上文Andasol-1電站的模擬參數，來分析緯度、季節變換、太陽倍數、儲熱時長等因素對電站性能的影響，在模擬分析時僅改變待分析的各影響因素。

2.1 緯度的影響分析

電站所在地緯度的影響分析主要是分析緯度對電站鏡場光學效率的影響。分別選取西班牙的安達盧西亞、中國的哈密和美國的亞利桑那3個地區進行電站模擬分析，氣象數據來源于SAM軟件自帶的數據庫，其中光資源數據主要為典型年的逐時氣象數據。雖然3個站址均位于北半球，但緯度相異，電站參數對比如表3所示。其中，位于哈密的Hami電站緯度最高，位于安達盧西亞的Andasol電站緯度次之，位于亞利桑那的Solana電站緯度最低。

表3 不同緯度電站的參數對比Table 3 Comparison of power station parameters for different latitudes

由于本文僅分析電站鏡場余弦效率與緯度的關系，以及緯度對電站鏡場光學效率的影響，因此排除其他因素對分析的干擾。

圖3為Andasol、Hami和Solana這3個電站鏡場年均余弦效率在1天24 h內的變化對比圖，年均余弦效率即代表該電站鏡場的余弦效率。由于太陽高度的關系，太陽光斜射導致入射光線與反射光線存在一定角度，因此存在余弦損失。所以在早上鏡場啟動前和晚上鏡場停運后，電站鏡場余弦效率為零。

圖3 不同緯度對電站鏡場余弦效率的影響曲線Fig.3 The influence curve of different latitudes on the power station heliostat field cosine efficiency

從圖3可以看出，在中午13:00左右，3個電站鏡場的余弦效率最低。整體而言，Solana電站鏡場余弦效率最高，Andasol電站次之，Hami電站鏡場余弦效率最低。因此，緯度越低，電站鏡場余弦效率越高。

圖4 不同緯度對電站鏡場光學效率的影響曲線Fig.4 The influence curve of different latitudes on the power station heliostat field optical efficiency

3個電站1天24 h內的年均光學效率對比圖如圖4所示，年均光學效率即為該電站鏡場的光學效率。從圖中可以看出，3個電站鏡場光學效率都是在中午13:00左右達到最低，這同時也是余弦效率最低的時刻，且余弦效率曲線與光學效率曲線的變化趨勢一致(不考慮早上鏡場啟動前和晚上鏡場停運后的光學效率，此時光學效率為零)。整體而言，Solana電站鏡場光學效率最高，Andasol電站次之，Hami電站鏡場光學效率最低。由此可知，緯度越低，電站鏡場光學效率越高。

余弦損失對鏡場光學效率的影響較大，因此需要盡量減少余弦損失，以獲得較高的鏡場光學效率。而將太陽能熱發電站建在緯度較低的地點，不僅可以減少余弦損失，還能提高整個太陽能熱發電站的鏡場光學效率和發電效率。

2.2 季節變換的影響分析

季節變換的影響分析主要是分析不同季節時電站鏡場光學效率的變化情況。分別選取3月、6月、9月、12月1天24 h內的平均余弦效率及平均光學效率作為代表，來分析春、夏、秋、冬各季的電站鏡場余弦效率和光學效率的變化。

圖5、圖6分別給出了四季中1天24 h內電站鏡場平均余弦效率及平均光學效率的變化曲線。

從圖5、圖6中可以看出，夏季電站鏡場平均余弦效率最高，且電站啟動后，平均余弦效率基本保持不變，此時平均光學效率同樣保持不變；而春、秋兩季電站鏡場平均余弦效率和平均光學效率較夏季有所降低；冬季由于余弦損失較大，電站鏡場平均余弦效率和平均光學效率為整體最低，且在中午13:00左右達到最低，整個光學效率曲線呈現“M”形。因此，由于不同季節太陽高度角的影響，余弦效率會隨之變化，進而影響到鏡場光學效率；夏季鏡場光學效率最高，而冬季最低。

圖5 四季中電站鏡場平均余弦效率變化曲線Fig.5 The change curve of power station heliostat field cosine efficiency in four seasons

圖6 四季中電站鏡場平均光學效率變化曲線Fig.6 The change curve of power station heliostat field optical efficiency in four seasons

2.3 太陽倍數與儲熱時長的影響分析

太陽倍數(SM)是鏡場熱功率輸出控制參數，其表示在設計點下，鏡場輸出熱功率與發電機組額定輸入熱功率的比值。太陽倍數SM的定義為：

式中，P1為鏡場輸出熱功率，kW；P0為發電機組額定輸入熱功率，kW。

當太陽倍數等于1(或接近1)時，鏡場輸出熱功率與發電機組額定輸入熱功率相同。當太陽倍數大于1時，鏡場輸出熱功率大于發電機組額定輸入熱功率，此時多余的熱功率將用于儲熱，意味著此時的鏡場規模相對于太陽倍數等于1時的鏡場規模將增大。因此，當發電機組的容量規模確定后，太陽倍數決定了鏡場的大小。

當太陽能熱發電站帶儲熱系統時，可以通過在軟件中設置最大儲熱時長(TES hours)來決定儲熱罐的儲熱量及容量。但是需要通過優化設計儲熱時長和太陽倍數來確定儲熱容量和鏡場大小。需要注意的是，還需要根據對儲熱時長的實際需求(比如發電機組是否需要24 h運行，是否承擔早高峰或晚高峰負荷)，以及現階段的罐體制造工藝和焊接水平來合理確定最后的儲熱時長，而本文僅從研究角度來分析儲熱時長的影響。

模擬太陽倍數(1.0、1.5、2.0、2.5、3.0、3.5)與儲熱時長(4、6、8、10、12、15 h)的不同組合，分析不同組合對電站總效率和發電機組利用小時數的影響，從而找出最優組合。

圖7為不同太陽倍數和儲熱時長對電站總效率的影響曲線。

圖7 不同太陽倍數和儲熱時長對電站總效率的影響曲線Fig.7 The influence curve of different SM and TES hours on the power station total efficiency

從圖7可以看出，在不同儲熱時長下，均有一個效率最高點，這個點對應的橫坐標即為此時的最佳太陽倍數。例如，儲熱時長為8 h時，最佳太陽倍數為1.5；而儲熱時長為15 h時，最佳太陽倍數為2.0。因此，根據儲熱時長，即可找出相應的最佳太陽倍數；同時，也可以找到一個最佳儲熱時長與太陽倍數的組合。本例中，儲熱時長為15 h、太陽倍數為2.0的組合即可以獲得最好的總效率。

從技術角度來看，另外一個評價太陽能熱發電站性能的指標是發電機組年利用小時數。目前，太陽能熱發電站與光伏電站相比，最大的優勢在于太陽能熱發電站可以大規模儲熱，以穩定負荷，增加發電機組年利用小時數。圖8給出了不同太陽倍數和儲熱時長對發電機組年利用小時數的影響曲線。

從圖8可以看出，隨著太陽倍數和儲熱時長的增加(即鏡場大小和儲熱容量增加)，發電機組年利用小時數隨之增加。當太陽倍數為3.5、儲熱時長為15 h時，發電機組年利用小時數最高，這就意味著發電機組具有更穩定的負荷，以及可以發更多的電量，但同時也意味著更大的鏡場、儲熱容量和投資。

圖8 不同太陽倍數和儲熱小時數對發電機組年利用小時數的影響曲線Fig.8 The influence curve of different SM and TES hours on the generator set annual utilization hours

綜上所述，可以看出，不同的太陽倍數和儲熱時長對電站總效率有較大的影響。對于裝機規模為50 MW的太陽能熱發電站而言，太陽倍數為2.0和儲熱時長為15 h的組合是最優選擇，可以獲得較好的電站性能，即此時的電站總效率最高，同時發電機組年利用小時數也較高。

上述分析過程也適用于任何其他槽式太陽能熱發電站的優化設計。

3 結論

本文首先采用SAM軟件模擬了西班牙Andasol-1槽式太陽能熱發電站，并與該電站實際運行數據進行了對比，表明模擬結果的準確性較高。然后在此模擬基礎上，對槽式太陽能熱發電站所在位置的緯度、季節變換、太陽倍數、儲熱時長等因素對電站性能的影響進行了研究，結論如下：

1)分別選取西班牙的安達盧西亞、中國的哈密和美國的亞利桑那3個地區的太陽能熱發電站進行研究，發現緯度越低，電站鏡場余弦效率和光學效率越高。因此，太陽能熱發電站在選址時應盡量選取緯度較低的地區。

2)分析春、夏、秋、冬季節變換對電站鏡場余弦效率及光學效率的影響，發現夏季時電站鏡場余弦效率和光學效率最高，冬季最低；且冬季電站鏡場光學效率曲線呈“M”形，嚴重影響了太陽能熱發電站的整體運行效率。

3)優化選擇太陽倍數與儲熱時長，以獲得較好的電站總效率和發電機組年利用小時數。研究發現，對于裝機規模為50 MW的太陽能熱發電站而言，太陽倍數為2.0和儲熱時長為15 h的組合為最優組合，此時可以得到較好的電站性能。