储能科学与技术, 2021, 10(5): 1824-1834 doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2021.0348

物理储能十年专刊·新物理储能

超临界二氧化碳储能系统损特性分析

李乐璇,1,2, 徐玉杰1,2,3, 尹钊1,2,3, 郭欢1,2,3, 张显荣1,4, 陈海生,1,2,3, 周学志,3

1.中国科学院工程热物理研究所,北京 100190

2.中国科学院大学,北京 100049

3.毕节高新技术产业开发区国家能源大规模物理储能技术研发中心,贵州 毕节 551712

4.华北电力大学,北京 102206

Exergy destruction characteristics of a supercritical carbon-dioxide energy storage system

LI Lexuan,1,2, XU Yujie1,2,3, YIN Zhao1,2,3, GUO Huan1,2,3, ZHANG Xianrong1,4, CHEN Haisheng,1,2,3, ZHOU Xuezhi,3

1.Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Science, Beijing 100190, China

2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

3.National Energy Large Scale Physical Energy Storage Technologies R&D Center of Bijie High-tech Industrial Development Zone, Bijie 551712, Guizhou, China

4.School of Energy Power and Mechanical Engineering, Beijing 102206, China

收稿日期: 2021-07-15   修回日期: 2021-08-04   网络出版日期: 2021-09-08

基金资助: 国家杰出青年科学基金项目.  51925604
中国科学院国际合作局国际伙伴计划项目.  182211KYSB20170029
贵州省科技计划项目.  黔科合基础[2019]1282号

Received: 2021-07-15   Revised: 2021-08-04   Online: 2021-09-08

作者简介 About authors

李乐璇(1997—),女,硕士研究生,主要研究方向为超临界二氧化碳储能系统,E-mail:lilexuan@iet.cn E-mail:lilexuan@iet.cn

陈海生,研究员,主要研究方向为压缩空气储能、蓄冷蓄热等物理储能技术,E-mail:chen_hs@iet.cn E-mail:chen_hs@iet.cn

周学志,高级工程师,主要研究方向为储热技术和压缩空气储能技术,E-mail:zhouxuezhi@iet.cn。 E-mail:zhouxuezhi@iet.cn

摘要

储能是实现可再生能源大规模利用的关键支撑技术,而超临界压缩二氧化碳储能(SC-CCES)系统具有设备紧凑、高效、安全等优点,被认为是具有发展前景的大规模储能技术之一。本文建立了SC-CCES系统传统㶲分析和先进㶲分析模型,揭示了系统各过程、部件㶲损大小及其原因,以及内源性/外源性与可避免/不可避免㶲损特性,获得了不同过程、部件间的相互关联。分析结果显示:SC-CCES系统效率可达60.30%;压缩机是㶲损失最大的环节,占总㶲损失的33.85%,其次为膨胀机、节流阀、间冷器和再热器;根据先进㶲分析,压缩机、膨胀机仍具有最高的可避免㶲损,节流阀和混流器则几乎不具备优化潜力。此外,本文还对系统进行了灵敏性分析,揭示了储/释能压力、压缩机和膨胀机效率等参数对系统性能的影响规律。本文的研究为SC-CCES系统优化设计及应用提供了参考。

关键词: 超临界压缩二氧化碳储能系统 ; 二氧化碳循环 ; 热力性能 ; 先进㶲分析

Abstract

Energy storage is an important technology to realize the large-scale utilization of renewable energy sources; however, the supercritical compressed carbon dioxide energy storage (SC-CCES) system has advantages of compact equipment, high efficiency and security, and it is one of the most promising large-scale energy storage technologies. The models of conventional and advanced exergy analysis of SC-CCES are established in order to the investigate exergy destruction in each process and component of the system, and its causes are revealed. The characteristics of avoidable/unavoidable and endogenous/exogenous exergy destruction, correlations among different processes and components are determined. The simulation results show that the system efficiency is 60.30%. Considering the components, compressors exhibit the largest exergy destruction, accounting for 33.85% of the total exergy destruction, followed by the expander, throttle valve, cooler, recuperator, mixer and heater. For advanced exergy analysis, the compressor and expander still exhibit the highest avoidable exergy destruction, whereas the throttle valve and mixer have a small potential. As the endogenous/exogenous exergy analysis show, the exogenous exergy destruction of almost all components only accounted for a small part of the total destruction, which means the interactions between the components are weak. In a short word, advanced exergy analysis method might lead to a different optimization priority and indicate the interactions between components, which are weak and intricate at the same time. The advanced exergy analysis is a powerful complement to conventional exergy analysis. Furthermore, sensitivity investigations revealed the effects of energy charge/discharge pressure, compressor and expander efficiency on the system performance. It's obvious that high charge/discharge pressure and small heat exchange temperature differences bring a positive influence on the performance of the system. The research in this paper provides a reference for SC-CCES optimization design and application.

Keywords: supercritical compressed carbon dioxide energy storage system ; CO2 cycle ; thermodynamic performance ; advanced exergy analysis

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本文引用格式

李乐璇, 徐玉杰, 尹钊, 郭欢, 张显荣, 陈海生, 周学志. 超临界二氧化碳储能系统损特性分析[J]. 储能科学与技术, 2021, 10(5): 1824-1834

LI Lexuan. Exergy destruction characteristics of a supercritical carbon-dioxide energy storage system[J]. Energy Storage Science and Technology, 2021, 10(5): 1824-1834

能源问题愈发紧迫[1],为了应对能源危机,可再生能源迎来快速发展,然而可再生能源的间歇性和不稳定性,使其大规模应用存在一定困难,储能技术是解决这一问题的有效途径[2-4],以二氧化碳为工质的压缩二氧化碳储能(CCES)系统,具有安全、环保、系统紧凑等优势,被认为是一种具有发展潜力的储能系统[5-6]

CCES系统研究已受到国内外学者的关注,对其研究主要集中在系统的热力学性能和流程结构优化。Morandin等[7-9]提出了以二氧化碳为工质,基于热水蓄热和冰浆蓄冷的跨临界二氧化碳储能系统,建立了一种启发式的基于换热器网络的优化程序。吴毅等[10]提出液态跨临界储能系统,并通过遗传算法进行多目标优化,优化后系统效率为50.4%,能量密度为21.7 kW·h/m3。Zhang等[11]、李玉平[12]基于跨临界二氧化碳储能系统展开研究,并对系统进行了能量分析和㶲分析。Wang等[13]将优化的液化二氧化碳储能(LCES)系统与先进绝热压缩空气储能(AA-CAES)系统进行比较,发现LCES在能量密度上具有显著的优势。Liu等[14]将分别以二氧化碳和空气为工质的压缩气体储能系统和液化气体储能系统进行比较,发现二氧化碳为工质时,系统可以获得更高的效率和更适宜的运行温度。李玉平[12]对比了不同配置下CCES系统性能特点,发现以液态存储时系统可以获得最高的能量密度。

以往对CCES系统的研究多采用基于热力学第一定律的能量分析法和基于热力学第二定律的传统㶲分析法。能量分析法无法真实揭示系统能量损失位置;传统㶲分析方法可以揭示系统能量损失的位置,但在分析系统及部件的真正潜力以及部件间复杂的相互耦合关系时仍缺乏指向性。先进㶲分析方法将部件㶲损进一步划分,可明晰部件损失的真正原因以及改进措施。先进㶲分析方法在发电[15-17]、低温[18-20]、干燥系统[21-22]、储能系统[23-28]等多个领域得到了广泛运用。

然而,以往研究中仅见对改型后超临界压缩二氧化碳储能(SC-CCES)系统的先进㶲分析[28],与本文不需要外界热源的基本SC-CCES系统明显不同,而对基本形式下的SC-CCES的研究不仅有助于提高系统自身性能,并能衍生性能更加优异的改型系统,使应用场景更加灵活。因此,本文将对基本SC-CCES系统进行先进㶲分析。本文还结合灵敏度分析,研究了级数等关键参数变化时,系统性能、部件相对㶲损的变化规律,最终为CCES系统的设计优化提供参考。

1 系统建模与分析方法

1.1 系统概述

SC-CCES系统流程如图1所示,该系统部件包括节流阀、压缩机、透平膨胀机、间冷器、再热器、混流器、分流器,低压超临界二氧化碳(S-CO2)储罐,高压S-CO2储罐,冷水罐、热水罐、冷却器、加热器。系统工作原理为:储能时,低压储罐(LST)内低压S-CO2经节流阀降至设定压力,送入多级压缩机(C1、C2)做功,压缩至储能压力,储存在高压储罐(HST)中。压缩过程中的压缩热,在间冷器(I1、I2)中被蓄热冷水吸收,并储存在热水罐(HT)中。释能时,高压储罐中S-CO2经节流阀2(V2)调节至释能压力,送入多级膨胀机(T1、T2)膨胀做功,工质进入每级膨胀机前均通过再热器(R1、R2)吸收热量,以提升入口温度。末级膨胀机出口工质由于温度低于初始温度,故利用热水余热加热(HEAT)。换热后蓄热冷水混合,降至室温,送入冷水罐(CT)。

图1

图1   SC-CCES系统流程

Fig. 1   Flow chart of SC-CCES system


1.2 系统建模

SC-CCES系统模型在Aspen Plus软件上搭建,CO2物性方法采用PENG-ROB,蓄热冷水采用STEAMNBS,主要参数见表1。假设:①不考虑换热器中压降;②不考虑系统管路耗散;③储能与释能时间相同。

表1   SC-CCES系统参数

Table 1  Main specifications of SC-CCES system

参数
环境温度/K308.15
低压储罐压力/MPa8
高压储罐压力MPa30
释能压力/MPa28
节流阀1压降/MPa0.5
节流阀2压降/MPa2
蓄热冷水温度/K308.15
蓄热冷水压力/MPa0.8

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系统能源效率

ηRTE=Wdis/Wcha

式中,ηRTE为系统能源效率;WchaWdis分别为储能阶段总的耗功与释能阶段总的输出功。

系统能量密度

ω=WdisVL+VH

式中,ω为系统能量密度;VLVH分别为低压S-CO2与高压S-CO2的体积。

系统㶲平衡

E˙F=E˙P+E˙D,k+E˙L

式中,ĖF为系统总的㶲输入;ĖP为系统总㶲产;ΣĖD,k为各部件㶲损之和;ĖL为耗散到环境中的部分㶲损。

部件㶲平衡

E˙F,k=E˙D,k+E˙P,k

式中,ĖF, k为该部件总的输入㶲;ĖP, k为部件的㶲产;ĖD, k为部件的㶲损失。

部件相对㶲损

yk*=E˙D,kE˙D,k×100%

式中,yk*为部件的相对㶲损。

先进㶲分析将部件㶲损失分为可避免部分ĖD, kAV和不可避免部分ĖD, kUN。㶲损并非都可以通过改进部件来消除,考虑到当下技术、经济、材料等各方面的限制,在可预见的将来无法被消除的部分㶲损,即为不可避免㶲损,与之相对应的,可通过技术手段消除的部分㶲损失称为可避免㶲损。通过选取各部件影响最显著的性能参数进行计算,参数的选择具有强烈的主观性[20]

先进㶲分析方法还可以将部件的㶲损划分为内源性㶲损ĖD, kEN和外源性㶲损ĖD, kEX。部件一部分㶲损是由于本身的不可逆性与低效率产生的,称为内源性㶲损;部件另一部分㶲损是由外部部件以及系统整体结构造成的,称为外源性㶲损。

进一步可以将部件的㶲损分为可避免内源性㶲损ĖD, kEN,AV,不可避免内源性㶲损ĖD, kEN,UN,可避免外源性㶲损ĖD, kEX,AV,不可避免外源性㶲损ĖD, kEX,UN,如式(6)所示。

E˙D,k=E˙D,kEN,AV+E˙D,kEN,UN+E˙D,kEX,AV+E˙D,kEX,UN

本文采用热力循环先进㶲分析法[27]。该方法使系统分别在实际循环(REAL)、不可避免循环(UN)、混合循环(EN) 3类工况下运行,计算不同工况时部件㶲产及㶲损的比值,进而划分㶲损的组成。实际循环下部件均为实际性能,不能保证循环中所有工质都处于不可避免工况,混合循环只有对应部件以实际性能参数运行,其余部件均处于理想的状态。具体计算式见表2。不同循环中部件参数选取见表3。部件性能参数选取主要参考文献[24-28]。

表2   先进㶲分析计算式

Table 2  Equations of advanced exergy analysis

㶲损计算公式
可避免㶲损与不可避免㶲损

E˙D,k=E˙D,kUN+E˙D,kAV

E˙D,kUN=E˙P,kREALE˙D,kE˙P,kUNE˙D,kAV=E˙D,k-E˙D,kUN

内源性与外源性㶲损

E˙D,k=E˙D,kEX+E˙D,kEN

E˙D,kEN=E˙P,kREALE˙D,kE˙P,kENE˙D,kEX=E˙D,k-E˙D,kEN

四部分㶲损

E˙D,kUN,EN=E˙P,kENE˙D,kE˙P,kUN

E˙D,kUN,EX=E˙D,kUN-E˙D,kUN,EN

E˙D,kAV,EN=E˙D,kEN-E˙D,kUN,EN

E˙D,kAV,EX=E˙D,kEX-E˙D,kUN,EX

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表3   三个循环运行条件

Table 3  Operating conditions for three cycles

部件参数实际循环不可避免循环混合循环
C1ηc/%8592100
C2ηc/%8592100
T1ηt/%8895100
T2ηt/%8895100
I1τmin/K310
I2τmin/K310
R1τmin/K310
R2τmin/K310

注:ηc为压缩机等熵效率,ηt为膨胀机等熵效率,∆τmin为换热器最小换热温差。

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同时,本文对采用的模型和研究方法进行了验证,通过与文献[12]进行对比,发现压缩机、膨胀机、间冷器和回热器四个主要部件的㶲损值的相对误差均较小(<2.48%),证实了模型的可靠性。

2 结果与分析

2.1 㶲分析

2.1.1 传统㶲分析

经过计算,该系统在设计工况下,系统效率为60.30%,能量密度为1.704 kW·h/m3表4为传统㶲分析结果。由表可知:压缩机(33.85%)和膨胀机(20.44%)㶲损最大,而且压缩机㶲损大于膨胀机,主要是因为压缩机等熵效率为85%,低于膨胀机等熵效率88%;节流阀㶲损(20.38%)排在第三,是因为进口压力和出口压力存在明显差异;分别比较两级间冷器和两级再热器的㶲损,I1与R2的㶲损相对较为显著,这主要是因为工质在I1与R2中,更接近临界点,比热容值更大且变化更为剧烈,并且此时CO2与换热介质水的比热容相差较大,需匹配的水量更大,故换热器中损失也更大;MIX1的㶲损显著大于MIX2,是因为C2出口温度较C1出口温度低,且I1工质状态更接近临界点,故两级间冷器出口冷流股(H12、H22)温差较大,混合损失较大;HEAT中虽然工质最接近临界点,但CO2和水的温度较为接近,由温差造成的换热损失较小,总体㶲损(3.65%)也较小。

表4   传统㶲分析结果

Table 4  Results of conventional exergy analysis

部件ĖF/kWĖP/kWĖD/kWĖL/kWyk*/%
V1217.15215.421.730.009.29
V2238.98236.912.070.0011.09
C126.8923.543.350.0017.98
C221.9218.972.960.0015.87
T117.6915.692.000.0010.71
T215.5613.741.810.009.73
I115.8814.880.990.005.34
I23.072.620.450.002.41
R15.995.330.660.003.56
R27.376.640.730.003.90
HEAT2.191.510.680.003.65
MIX119.1518.071.090.005.83
MIX24.714.590.120.000.64
系统48.8129.4418.630.75100.00

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2.1.2 先进㶲分析

图2(a)对比了部件的可避免㶲损与不可避免㶲损。由图可见:①压缩机与膨胀机具有较大的可避免㶲值,即通过提高部件效率可以显著提升部件性能,进而改善系统性能,I2较I1具有更高的改进潜力;②节流阀几乎不具有改进潜力,其可避免㶲值接近于0;③MIX1、MIX2可避免㶲损值为负数,是因为在不可避免循环中,由于压缩机效率提升,换热器最小换热温差降低,两级间冷器、再热器出口换热介质温差增大,两级混流器不可避免㶲损值较高,负值意味着MIX1、MIX2并不具备优化的潜力。在将部件㶲损分为可避免与不可避免两部分时,虽然将部件单独进行分析,但是部件的㶲损实际上还是受到系统结构的限制[29],并不能完全实现理想的效果,需要进一步分析部件的内外源㶲损以给出更明确的解释。

图2

图2   基于先进㶲分析部件㶲损分布

Fig. 2   Exergy destruction of each component based on advanced exergy analysis


图2(b)对比了部件的内外源㶲值。由图可见:总体上,部件的内源性㶲损都大于外源性㶲损,这说明㶲损主要来自于各个部件本身的低效率与不可逆性,即改进的重点应该放在每个独立部件的优化上;HEAT具有最大的外源性㶲值,这说明可以通过改进其他部件或者系统结构来减少其㶲损失;部件C2、I1、I2、MIX1、MIX2的外源性㶲损呈负值,根据表2公式:E˙D,kEX=E˙D,k-E˙D,kENE˙D,kEN=E˙P,kREALE˙D,kE˙P,kEN,负值由过大的内源性㶲损值导致。以C2为例,在对应的混合循环中,除C2外部件性能均处于理想状态,C2㶲损随着进口温度的降低而降低;但由于整体性能提升,工质耗量减少,C2㶲产减小;受限于较低的压缩机效率,㶲损减小幅度不及㶲产减小幅度,E˙D,kE˙P,kEN增大,对应外源性㶲值为负值。外部部件提升的综合效果下,C2性能反而恶化。部件间关系较为复杂,其余部件性能的提升,可能反而对特定部件造成负面影响。

表5展示了不同部件㶲损的分布情况。表6展示了基于传统和先进㶲分析方法部件优化的优先级,传统㶲分析基于部件实际㶲损进行排序,先进㶲分析考虑到部件的可避免内源性㶲损从实际角度最有消除的可能性,根据可避免内源性㶲损进行排序。综合表5表6信息可知:①从传统㶲分析的角度,压缩机与膨胀机具有最高的优化优先级,通过提高叶轮机械的效率可以显著提高系统的性能。两级节流阀的损失主要与工质的压降有关,过小的压降可能导致储罐内工质的不完全流出,过大的压降会导致巨大的㶲损。如何通过调整间冷器换热温差、水流量设计以更好匹配流股H12与H22的温度,从而减少㶲损失,也需要在设计系统时加以考虑。②从先进㶲分析的角度:(a) C1具有最高的可避免内源性㶲损,C2次之,T1、T2紧随其后,改进这四个部件的性能可以最大程度地提高系统性能;(b)部件的可避免外源性㶲损几乎均为负值,这说明减少这些部件的㶲损必然以牺牲其他部件性能为代价,其中MIX1可避免外源性㶲损具有最大的绝对值,即对系统其他部件性能影响最大,设计时需多加注意。

表5   先进㶲分析部件㶲损

Table 5  Results of advanced exergy analysis

部件ĖD,k/kWĖD,kUN/kWĖD,kAV/kWĖD,kEN/kWĖD,kEX/kWĖD,kUN,EN/kWĖD,kUN,EX/kWĖD,kAV,EN/kWĖD,kAV,EX/kW
V11.731.730.001.730.001.500.220.22-0.22
V22.072.050.012.050.011.790.270.27-0.26
C13.351.681.673.350.001.440.231.91-0.23
C22.961.491.473.00-0.041.230.251.77-0.30
T12.000.781.221.990.000.720.051.27-0.05
T21.810.701.121.810.000.650.051.16-0.05
I10.990.820.181.19-0.200.660.150.53-0.35
I20.450.220.220.59-0.140.140.080.44-0.22
R10.660.300.360.660.000.260.040.40-0.04
R20.730.660.070.700.030.530.130.17-0.10
HEAT0.680.420.260.290.390.350.07-0.060.32
MIX11.091.38-0.291.82-0.731.160.220.66-0.96
MIX20.120.34-0.220.33-0.210.250.090.08-0.30

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表6   部件优化优先级

Table 6  Improvement priority of component

优先级传统㶲分析先进㶲分析
1C1C1
2C2C2
3V2T1
4T1T2
5T2MIX1
6V1I1
7MIX1I2
8I1R1
9R2V2
10HEATV1
11R1R2
12I2MIX2
13MIX2HEAT

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比较传统㶲分析和先进㶲分析的结果,主要有两方面的不同。①优化的优先级存在不同。由表6可知,二者相同点在于压缩机和膨胀机都具有较高的优化优先级,即叶轮机械的优化是系统效能提升的重中之重;二者的差异主要体现在节流阀、混流器中,根据传统的㶲分析方法,节流阀㶲损占系统总㶲损的20.38%,但是其㶲损几乎全为不可避免㶲损,不具备优化的潜力,混流器㶲损受系统参数设置影响较大,减少两流股换热温差必然导致大量热的浪费,系统性能的整体性下降。②先进㶲分析方法指向了部件间复杂的相互关系,部件并非独立运行,必须考虑部件间复杂的热力学耦合关系,在优化的时候要综合部件本身的改进潜力和对其他部件造成的负面影响进行决策。

2.2 灵敏度分析

图3为当储/释能压力差不变的情况下,系统性能和㶲损分布随储能压力的变化规律。由图可知,系统效率随着储能压力的增大,呈上升的趋势,这主要是因为储能压力增加,储热温度升高,透平进口温度升高,输出功增加;系统能量密度随着储能压力增大而增大,这主要因为储罐工质密度和输出功均增加;由于压比的增大,压缩机和膨胀机的相对㶲损呈上升的趋势,间冷器㶲损占比呈先减小后增大的趋势,与压力变化下CO2比热容与水比热容的匹配有关。

图3

图3   /释能压力对系统性能及部件相对㶲损影响

Fig. 3   Effect of charge/discharge pressure on system performance and relative exergy destruction of each component


图4为系统性能随压缩机和膨胀机等熵效率的变化规律。由图4(a)可知,系统效率随着压缩机等熵效率增大呈上升的趋势,这主要是因为压缩机不可逆损失的减小;能量密度随着压缩机等熵效率增大而减小,主要是因为工质温度降低,透平进口温度降低,输出功减小。由图4(b)可知系统效率随着膨胀机等熵效率增大,呈上升的趋势,原因与压缩机等熵效率变化时类似;能量密度也呈上升的趋势,这主要是因为膨胀机性能提升,输出功大幅度增加。图5为㶲损分布随压缩机和膨胀机等熵效率的变化规律。由于压缩机性能的提升,其相对㶲损呈明显下降的趋势,节流阀由于本身具有较高的相对㶲损,其相对㶲损增幅明显。膨胀机等熵效率变化时,具有类似的变化趋势。

图4

图4   压缩机和膨胀机等熵效率效率对系统性能影响

Fig. 4   Effect of isentropic efficiency of compressor and expander on system performance


图5

图5   压缩机和膨胀机等熵效率效率对部件相对㶲损影响

Fig. 5   Effect of isentropic efficiency of compressor and expander on relative exergy destruction of each component


图6为系统性能和㶲损分布随最小换热温差的变化规律。由图可知:系统效率随着最小换热温差的增大,呈下降的趋势,这主要是因为换热温差增大,导致了透平进口温度降低,输出功减小,同时导致压缩机进口温度升高,耗功增大;系统能量密度随着换热温差增大而减小,这主要因为输出功的减小。间冷器和加热器由于换热温差增大,相对㶲损增大;混流器相对㶲损减小,主要是因为随着换热温差的增大,两股流股的温度趋近,故混合㶲损减少。

图6

图6   最小换热温差对系统性能及部件相对㶲损影响

Fig. 6   Effect of minimum heat exchange temperature differences on system performance and relative exergy destruction of each component


图7为系统性能和㶲损分布随系统级数的变化规律。由图可知:系统效率随着级数增加,呈下降的趋势,这主要是因为随着级数增加,压缩机和膨胀机压比减小,造成压缩机出口工质温度降低,第二级压缩机进口温度降低,系统耗功减小,但透平进口温度也由于压缩热的减少而降低,造成输出功减小,输出功减小的幅度大于功耗减小的幅度,故系统的效率总体呈下降趋势;系统能量密度随着级数的增加而呈下降的趋势,这主要是因为高低压储罐内工质密度维持恒定,输出功大幅度降低。效率和能量密度下降的幅度随着级数的增加而减小,是因为总压比固定时,单级压比随着级数增加,减小趋势变缓。压缩机、膨胀机㶲损总体呈减小的趋势,主要是因为随着级数增大,压比减小,入口工质温度降低。

图7

图7   系统级数对系统性能及部件相对㶲损影响

Fig. 7   Effect of system stages on system performance and relative exergy destruction of each component


图8为系统性能随节流阀压降的变化规律。由图8(a)可知:系统效率随着V1压降增大,呈下降的趋势,这主要是因为随着总压比增大,耗功增大,V1压降每提升0.1 MPa,系统效率减少约0.4%;系统能量密度随着V1压降的增大逐渐增大,这主要是因为输出功增大。由图8(b)可知:系统效率随着V2压降的增大,呈下降的趋势,这主要是因为耗功不变的情况下,输出功随着压比降低而减小;系统能量密度也呈下降的趋势,主要由输出功减小造成。图9展示了相对㶲损分布随节流阀压降的变化规律,节流阀1、2压降增大时,部件相对㶲损呈类似的变化趋势,节流阀㶲损占比由于节流损失的增大显著提高,压缩机和膨胀机则由于压比的减小,相对㶲损减少。

图8

图8   节流阀压降对系统性能影响

Fig. 8   Effect of throttle valve pressure drops on system performance


图9

图9   节流阀压降对部件相对㶲损影响

Fig. 9   Effect of throttle valve pressure drops on relative exergy destruction of each component


3 结论

为了全面揭示超临界压缩二氧化碳储能(SC-CCES)系统㶲损特性,以及提出系统性能提升方向与潜力,本文建立了系统传统㶲分析模型和先进㶲分析模型,深入分析了系统㶲损失的主要位置、大小及其原因,揭示了系统关键参数对系统性能的影响规律,获得的主要结论如下。

(1)传统㶲分析方法可获得系统㶲损失位置和大小,不能真实反映系统㶲损失的本质和性能提升潜力;先进㶲分析法将㶲损分解为可避免内源性㶲损、不可避免内源性㶲损、可避免外源性㶲损、不可避免外源性㶲损,不仅可获得系统㶲损失位置和大小,还能够全面揭示系统㶲损的原因以及改进潜力。

(2)综合SC-CCES系统的传统㶲分析和先进㶲分析结果显示:SC-CCES系统的效率达60.3%,通过系统优化可进一步提升系统效率;压缩机和膨胀机是系统㶲损最大环节,分别占总㶲损的33.85%和20.44%,它们也是系统效率提升潜力的最大环节,通过提高压缩机和膨胀机效率可显著提高系统的性能;传统㶲分析和先进㶲分析指向系统优化环节的优先级不同,例如传统㶲分析中节流阀㶲损失占比20.38%,其优先级为3级,而先进㶲分析显示该环节㶲损失均为不可避免㶲损失,其优先级为9级。

(3)通过对关键参数的灵敏度分析发现:提高储能压力,改善叶轮力学性能和减小换热温差是提高系统性能的关键;对部件性能的评估要考虑实际应用场景,可以牺牲部分部件性能为代价换取更好的系统整体性能。

符 号 说 明

ĖF 系统总㶲输入
ĖP 系统总㶲产
ĖL 系统耗散到环境中的㶲损
ΣĖD,k 部件总㶲损
ĖF,k 部件㶲输入
ĖP,k 部件㶲产
ĖD,k 部件㶲损
ĖD,kAV 部件可避免㶲损
ĖD,kUN 部件不可避免㶲损
ĖD,kEN 部件内源性㶲损
ĖD,kEX 部件外源性㶲损
ĖD,kEN,AV 部件内源性可避免㶲损
ĖD,kEN,UN 部件内源性不可避免㶲损
ĖD,kEX,AV 部件外源性可避免㶲损
ĖD,kEX,UN 部件外源性不可避免㶲损
Wcha 储能阶段总的耗功
Wdis 释能阶段总的输出功
yk* 部件相对㶲损
ηc 压缩机等熵效率
ηt 膨胀机等熵效率
ηRTE 系统能源效率
ω 系统能量密度
τmin 换热器最小换热温差

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