《考虑作物蒸腾作用的温室地面空气换热系统对供暖、制冷和CO2供应影响的综合动力学模型》

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  • 如今,开发温室最重要的挑战之一是满足他们的能源需求。另一个挑战是干旱和半干旱地区蒸发冷却系统的高耗水量。在本研究中,我们建立了一个综合动态模型,以确定温室的相对湿度、二氧化碳和温度,并考虑蒸腾作用。将该模型应用于伊朗阿尔博兹省的一个地面-空气传热系统的温室,并通过实验数据对结果进行了验证。温室的能源和水性能的评估为案例研究温室。然后,将该模型应用于伊朗不同气候区的一个温室(类似于案例研究),研究气候条件对温室性能的影响。结果提出了两种情况下,存在和没有植物在温室。蒸腾作用使温室的供暖/制冷需求从气候1(寒冷和干湿气候)到气候4(温和和湿热气候)增加/减少17-40% / 63-71%。当考虑蒸腾作用时,蒸发冷却系统的用水量从气候1到气候4减少了17-49%。

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    • 文章建立了玉米秸秆热解反应的分布活化能模型方程,并在此基础上采用遗传算法求解实验值与理论值之,得到误差最小值,分布活化能模型动力学参数进而得到求解,求得玉米秸秆热解反应的分布活化能模型方程推导出的预测理论数据。通过实验测得玉米秸秆热解反应的热重数据与建模后所得理论数据进行比较,结果显示实验测得数据与模型理论结果拟合度较高,说明此模型适合描述玉米秸秆的热解反应动力学行为。 生物质能是蕴藏在生物质中的能量,为可再生资源,是潜在的能源和化工原料。生物质材料的热解是生物质能转化利用的根本途径。在煤、生物质等的热解反应中,各种化学键的断裂呈现出活化能的连续分布,具体到某一特定官能团的反应,由于它们在原有物质结构中所处的位置不同,发生断裂时所需的活化能也不相同[1]。考虑到生物质原料热解过程的复杂性,无法通过单一活化能值进行描述,为此,用动力学模型来描述生物质复杂的物理过程,以期深化对其热解动力学行为的研究。 本文根据阿伦尼乌斯公式建立热解动力学方程,用Matlab编译的遗传算法对实验值与理论值之差进行求解,得到误差最小值,进而求解分布活化能模型动力学参数,建立生物质的热解动力学模型。 01 分布活化能模型的建立 分布活化能模型的研究,最早是源于研究者对煤热解模型的基础上提出的。分布活化能模型有两个假设:一是假设有限多平行反应,反应个数的确定具有经验性;二是假设无限多的平行反应,则平行的每一阶反应活化能可认定呈连续分布。由于生物质的复杂性决定其热解反应数众多。假设第i个热解反应的总挥发量为Vi,直到t时刻挥发的量为Vi,根据假设2,即可得到第i个反应的动力学方程,此方程符合Arrhenius反应定律,但此一阶反应模型适用于等温动力学过程的模拟,不适用于物质组成复杂热解反应众多的分布活化能模型中。进而采用微分表示相应的各反应的量,假定各反应频率因子都一样,则可得分布活化能模型方程(式(1))。 活化能分布函数g(E)通常采用概率论中的概率分布函数表示,一般认为活化能分布为高斯分布函数。式(1)的左边引入试验分析中参数,拟合非等温条件下时间与温度的关系式,最终得到非等温Gaussian分布活化能模型方程。但由于存在双积分无法得出其解析解。而内层dT积分即为热分析动力学中常见的温度积分。代入经验温度积分式,最终得到 式中A,E0,σ为所求的参数。 传统的动力学参数求解方法(积分法和微分法)仅对具有单一活化能的模型有效,而且它们的求解存在很大的误差[2]。本论文采用Matlab中的遗传算法进行求解。 使上述函数达到最小值时的参数值即为所求解参数的过程,实际上转变成了一个优化问题,运行Matlab中的遗传算法,即可求出使公式(3)最小值的最优函数,从而求得参数值A,E0,σ的解,E0=125kJ/mol,指前因子A=1.5×109s-1和标准差σ=10kJ/mol。 02 实 验 以生物质原料为玉米秸秆为例,将事先干燥好的玉米秸秆粉碎成极细的粉末作为实验物料,对玉米秸秆制取的生物油进行热重分析,采用Perkin-Elmer热重分析仪。载气为高纯N2,流量为200ml/min。试样由室温在恒定升温速率(β=15K/min)下加热至800K,实验得到热重曲线,对实验测得的曲线进行分析。 通过对玉米秸秆试样热裂解曲线的分析比较可见,生物质的热解过程曲线具有三个阶段规律。即水分蒸发阶段、热解阶段和挥发份持续析出阶段。热解阶段的失重最显著,达到80%~90%,对应的温度范围大致为420~800K。这里仅对热解阶段的动力学进行分析,该阶段的试验曲线以及分布活化能模型预测结果与实验结果的比较见图1所示。 从图1中可以看出,此为玉米秸秆的热解阶段,图中曲线表示为生物质热解分布活化能模型预测曲线,点表示实验测定数据。在温度低于680K时,预测曲线与实验测定数据拟合得相当好,680K到750K这段有少许偏差,750K之后拟合度也比较高。出现偏差的原因可能是试验中出现了偶然误差引起所致,也可能是由于使用的数据点较少,因而求解的活化能数值误差较大所引起的。总之从总体来看,此分布活化能模型较适合描述玉米秸秆的热解反应动力学过程,本论文所建立的动力学模型是较合适的。 03 分布活化能模型动力学参数求解结果及活化能分布函数图形 采用非等温高斯分布活化能模型解析上述动力学分析实验结果,玉米秸秆热解反应的活化能分布函数图形如图2所示。标准差越小则图形越窄,说明实验数据越准确。 04 结 语 生物质原料热解过程的复杂性,无法通过单一活化能值进行描述。本文推导了生物质热解反应的分布活化能模型,并将之应用于玉米秸秆的热解动力学实验测定结果;采用遗传算法对实验值与理论值之差进行求解,得到误差最小值,进而求解分布活化能模型动力学参数,即反应活化能标准值E0=125kJ/mol,指前因子A=1.5×109s-1和标准差σ=10kJ/mol。进一步给出了相应的分布活化能模型预测曲线,并对两组数据进行了拟合验证,结果表明,分布活化能模型较适合描述生物质热解反应动力学过程。 参考文献: [1]刘旭光.煤热解DAEM模型分析及固定床煤加压气化过程[D]太原:中国科学院山西煤炭化学研究所,2000.
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    • 编者按 “如何落实减排行动”这一关键问题已成为各国应对气候变化的关注焦点。《格拉斯哥气候协定》不仅关注燃煤发电的碳排放,还强调了市场机制在减少碳排放方面的作用。碳排放权交易制度(emission trading scheme,ETS)以市场机制引导碳排放空间资源配置,控制高耗能企业排放,在经济上鼓励低排放企业。因此, 碳市场 已成为低成本、可持续有效的碳减排政策工具。中国燃煤发电碳排放占全社会排放总量的40%以上。充分挖掘碳市场和电力市场的减排潜力是实现“双碳”目标的重要手段之一,电-碳市场一体化已成为必然趋势。与此同时,燃煤上网电价逐渐全面有序放开。随着碳市场进程不断推进,必然会在一定程度上影响 煤电机组 参与电力市场的经济性,碳成本将会增加煤电机组的发电成本,从而影响煤电上网电价,显著降低煤电的竞争力。 《中国电力》2024年第5期刊发了李祥光等人撰写的《 电碳耦合 对煤电机组现货市场结算电价影响分析模型》一文。文章基于碳市场中碳价、配额有偿分配比例和配额分配基准值三重分析维度,分别设定轻度、中度和重度3种碳市场情景,构建考虑碳排放成本的煤电现货市场竞价模型,并通过算例模拟不同碳情景下碳成本对机组出清电价的影响,结果表明随着碳市场规则的逐步完善,煤电机组现货市场清算价也随之提高。 (来源:《中国电力》 作者:李祥光, 谭青博, 李帆琪,李旭东,谭忠富) 摘要 煤电行业二氧化碳排放量占比最多,首先被纳入了全国性碳市场,而碳排放成本又对煤电现货市场结算电价造成一定程度的影响。基于此,构建了现货市场下不考虑碳排放成本的煤电机组竞价调度模型,并进行了模拟分析;继而构建了考虑碳排放成本的煤电机组竞价模型;再以广东省为例,模拟了煤电机组在“有无风光出力”“不同碳市场”情景下煤电机组现货市场报价及出清情况的变化。结果显示,随着碳市场的逐步完善,碳价和配额总量进一步收紧,煤电机组报价逐渐升高,现货市场结算电价也随之提高,夏季有风有光情景下轻度、中度、重度碳市场的平均出清电价分别为0.1607元/(kW·h)、0.1863元/(kW·h)、0.2461元/(kW·h),较未引入碳市场时分别增加了0.18%、16.14%、53.41%。 01 碳排放交易市场与碳价形成过程 1.1 欧盟碳市场运行情况 欧盟碳交易体系(EU ETS)是世界上规模最大、运行时间最长的碳排放交易系统。图1梳理了2005年以来欧盟碳排放配额期货每日结算价和2021年以来欧盟碳排放配额现货每日结算价数据。 图1 欧盟碳配额价格 Fig.1 European Union carbon quota prices 由图1可知,欧盟碳排放配额价格波动性很大,具体可分为4个阶段。第1阶段是2005—2007年的试验阶段,实行95%免费配额比例、5%拍卖配额比例方法,该阶段欧盟各成员公布实际排放数据,碳配额供给大于需求,同时,欧盟宣布碳配额不能跨期使用,引发抛售,碳价近0;第2阶段是2008—2012年的过渡阶段,免费配额比例降低至90%,该阶段碳价先是由于欧盟“3个20”行动目标大幅回升,基本回到甚至高于EU-ETS初期水平,随后受金融危机影响,碳价大幅下降,2009年经济逐渐复苏,碳价维持在一个中间水平,2012年底由于欧债危机和核证减排量(certified emission reduction,CER)过程,碳价再次大幅下跌;第3阶段是2013—2020年的改革阶段,大力推行拍卖配额、设定统一的配额总量上限并逐年减少1.74%、给新纳入碳市场的企业预留5%配额等措施,该阶段整体呈现多年低价平稳发展、政策目标刺激下碳价大幅回升的特征;第4阶段是2021年以来的深化改革阶段,能源危机叠加碳减排目标提升,配额总量进一步收紧,导致碳排放配额结算价飙升。另外,欧盟利用市场稳定储备机制从市场中撤回过剩的配额,有助于碳价稳定提升。 1.2 中国碳交易市场运行情况 1)八大试点碳交易市场。 自2013年起,中国陆续在北京、天津、上海、重庆、深圳、广东、湖北、福建8个省市开展碳交易试点。截至2022年7月8日,试点碳市场累积配额成交额高达136.76亿元。从覆盖范围来看,试点碳市场主要包括电力、交通、建筑等高排放行业;在配额分配方式上,各试点主要以免费分配为主,根据不同行业特点采用基准线法或历史强度法确定配额分配数量,但广东等部分试点区域已引入有偿分配;在现货交易品种方面, 8个试点区域都拥有地方碳配额和国家核证减排量(China certified emission reduction,CCER)现货交易2种交易品种,广东、福建和北京还推出了地方核证自愿减排量现货交易;在核证自愿减排量(CCER)机制方面,各试点抵消比例一般为核发配额量或年度实际排放量的5%~10%。 图2梳理了2013—2022年中国八大试点碳市场配额年均成交价。总体来看,各试点碳市场碳价存在较大差异,但大多经历了开市碳价较高、前期价格走低、后期碳价回升的过程。 图2 2013—2022中国八大试点碳市场碳配额年均成交价 Fig.2 Annual transaction price of carbon quota in China's eight pilot carbon markets from 2013 to 2022 2)全国性碳交易市场。 2021年7月16日,中国正式启动全国碳交易市场,同时启动配额交易。全国碳市场试运行阶段与地方试点碳市场同步运行,交叉重叠的控排企业将逐步转移至全国市场。由于现阶段全国碳市场制度将排放强度列为约束性指标,全国碳市场采用行业基准法进行配额分配,该方法在强度控制的基础上,以行业先进碳排放水平作为基准进行配额分配。全国碳市场由一级市场和二级市场组成,一级市场为配额初始分配市场,包括免费发放和拍卖2种配额分配方式;二级市场为自由交易市场,各排放主体的交易方式包括挂牌交易、单向竞价等方式。 图3展示了2021年7月16日—2023年2月6日全国碳市场的日成交均价变化趋势。整体来看,全国碳市场的日成交均价在40~60元/t范围内波动,基本保持平稳。截至2023年2月20日,全国碳市场累计交易量约为2.3亿t,总成交金额约为105.05亿元,市场交易换手率在3%左右。与欧盟碳市场高达417%的换手率相比,全国碳市场还处于发展初级阶段,未来应不断提高碳市场的活跃程度,从而有效促进碳市场换手率的大幅提升。 图3 全国碳市场的日成交均价变化趋势 Fig.3 Trend of daily transaction average price in national carbon market 1.3 碳交易机制及碳价形成 碳排放权交易(简称碳交易)主要流动商品有强制型碳排放商品 ——碳排放配额(carbon emission allowance,CEA)和激励型碳抵消商品 ——国家核证减排量(China certified emission reduction,CCER)两种。其中,碳排放配额交易遵循“限额与交易”原则,即政府或者监管部门以控制碳排放总量为目标,先确定碳市场中的碳配额总量上限,再为各排放源进行碳配额的初始分配。纳入碳交易市场的企业可以通过政府分配、自行拍卖等多种渠道来获得对应的碳配额,并且可在自身实际排放量的基础上进行碳配额的自由市场化交易,达到成本最优化从而使减排目标得以实现。碳交易过程如图4所示。 图4 碳交易过程 Fig.4 Carbon trading process 碳交易机制利用市场手段对CO2排放总量进行控制,以达到让企业有积极性通过提升自身技术等手段进行减排的目的。对于电力行业,在碳市场发展初期一般采用以无偿为主的方式进行初始碳配额的分配,而在碳市场发展后期,免费比例大大减小。初始碳配额的发放与系统发电量相关,对于超出或不足部分可在碳市场上进行交易,仍有不足的部分则需要接受惩罚。因此,碳配额的价格主要由企业的需求曲线决定。 02 电力现货市场与发电结算电价 2.1 中国“8+6”现货市场试点 2017年8月28日,《关于开展电力现货市场建设试点工作的通知》中宣布全国第一批电力现货市场建设试点有南方(以广东起步)、蒙西、浙江、山西、山东、福建、四川、甘肃等8个地区。2021年3月,国家发展改革委宣布辽宁、上海、湖北、江苏、安徽、河南等6个地区作为第二批电力现货市场建设试点省份。 在现货交易市场的组成上,浙江、广东、山西、福建、四川、甘肃都采用“日前市场+实时市场”模式,蒙西增加了日内市场,山东增加了“日内机组组合调整交易”环节;在价格机制上,现货试点地区发电侧结算大部分都采用节点或区域边际电价的价格机制,用户侧结算系统电价采用加权平均节点电价机制;在交易报价方面,各现货试点地区发电侧均采用“报量报价”模式,广东、山西、山东、四川在用户侧采用“报量不报价”的模式,其他试点地区用户侧目前不参与报价。 2.2 发电结算电价形成过程 1)电网调度规则。 一般来说,竞争性电力市场应结合机组边际成本定价原则确定各机组参与经济调度的顺序,优先调度边际成本较低的机组,最终满足区域内所需电力供应的边际机组的电能成本即为最终结算的上网电价。在特殊情况下,监管机构应在边际机组电能成本的基础上考虑资源的稀缺性来确定电价上限或者容量机制,以确保电力电量平衡、电力系统安全运行以及机组容量的投资收益。在实际情况中,鉴于电力系统运行环境处于动态变化之中,应当考虑电力电量平衡、电力系统备用需求、发电机组出力限制等约束条件,进而确定机组的调度顺序。 2)电力市场出清机制。 现阶段,电力现货交易价格机制包含参照各市场主体的报价结算和依据统一边际出清价格结算2种方式。统一边际出清电价机制下,将每个时段机组报价按照由低到高排序,并在满足电力系统和机组各项约束的条件下依次成交,直到累计的机组出力刚好满足该时刻的负荷需求,最终成交机组的报价即为边际出清价格,该时段所有中标机组统一按照此边际出清价格结算。目前国外电力市场大多采用边际出清价格机制进行统一结算,同时国内市场成熟度最高的广东电力现货市场也采用统一边际电价出清机制。因此,本文采用边际电价出清机制的假设,构建电-碳耦合市场下煤电竞价调度模型。 03 电-碳市场耦合关系与运营机制分析 3.1 碳市场对电力市场的影响 由于引入碳市场,预计电力批发市场的出清顺序将发生变化,进而可能对目前发电侧的利益结构产生一定影响。发电侧机组调度决策时会考虑碳成本,这将增加排放强度较低的发电机组的使用,并影响电力市场的出清结果。例如,在引入碳市场前,燃煤机组的边际成本往往低于燃气机组,这使其在电力批发市场的集中清算和优化调度中具有竞争优势。引入碳市场后,燃煤机组比燃气机组的减排成本要高,在需求相同的情况下,电力批发市场的出清顺序可能会有所调整。在某些情况下,具有边际成本优势的燃气机组可能会取代燃煤机组,从而增加其利润率。 在引入碳市场后,碳排放的外部成本将被内部化,差异化减排成本的运营收益差异将有所增加。其中,高能效企业可能会通过出售剩余减排量获取额外收益,这将鼓励企业投资并研发低碳技术,从而获取更高收益,形成一个良性循环;随着碳价格的上涨,化石能源机组的碳排放成本和供电成本差距同步拉大,高能效机组的成本竞争优势增大,而低能效机组的市场占有率将有所下降,化石能源机组的整体效率得以提高。 3.2 电-碳市场耦合关系设计 碳市场是政策工具市场,电力市场是需求驱动市场。虽然这2个市场是独立运作的,但二者有着密切的关系,2个市场机制在实施中互相辅助、相互制约。本文设计的电-碳市场耦合关系如图5所示。 图5 电-碳市场耦合关系 Fig.5 Coupling relationship in“electricity-carbon” market 进一步分析图5可以看出:1)ETS和电力部门是独立运作的,有各自的政策、管理和交易体系。碳价格和电价之间没有直接联系,碳价格通过发电厂的利润和电力供应来影响电价。2)对于火电企业来说,发电过程一定会产生碳排放,碳市场根据电力企业排放的二氧化碳来确定碳配额。3)对于配额过剩或不足的排放控制企业,通过碳交易确定碳价格和交易量。因此,这2个市场通过碳价和电价联系在一起。 碳市场和电力市场减排目标一致,共同推动电力行业低碳转型。1)在碳价格强制机制下,发电厂淘汰落后机组,增加可再生能源机组投资,促进可再生能源消费。2)运用碳市场机制,引导企业加强碳资产管理,优化碳排放空间配置。3)通过碳交易的经济激励,促进发电厂的技术创新。最后,碳价格将传递到消费者终端,使消费者减少用电量。碳价格是碳市场效率的核心。一个有效的碳价格信号不仅可以促进碳市场与电力部门的联动,引导资源配置,而且还可以刺激电力企业淘汰落后燃煤机组,降低碳排放的社会成本。 3.3 电-碳市场协同运营分析 电力市场和碳市场的结算周期不同,电力市场的结算周期分为年、季度、月、日、小时,而碳市场主要结合年度核算和实时交易结算。因此,电-碳市场的交易结算周期应与实时平衡的电力交易品种同步,以减少不同结算周期在电-碳市场间造成的成本分配和转移不确定性的影响,从而更好发挥市场对用电侧的导向和激励作用。 电-碳市场的3种典型协调一体化运行模式如下:1)事前碳权预存模式。碳市场允许电力用户购买一定的碳权量,当储备碳权量耗尽后,不再允许其参与电网需求响应,并实时清算碳排放收益和响应收益。2)事后碳交易抵消模式。电力用户按月参与电力交易和需求响应交易,计算电力碳排放并参与碳权市场,平衡上月碳排放赤字。3)碳权期货模式。碳权期货交易允许电力用户按需锁定未来的碳权量,并进行季度或年度交付。由于国内电力市场和碳市场还处于发展初期,电-碳市场的交易出清和结算成本必须紧密匹配。事前碳权预存模式针对碳市场的实时市场属性,并基于碳权的实时交易价格进行“日清”结算,有助于引导电力用户及时调整用电量。 04 电-碳耦合市场下煤电竞价调度模型 目前关于发电商同时参与电力市场与碳市场相关研究中未见考虑现货市场,故本文主要聚焦发电商在现货日前市场中的决策行为,暂不考虑实时市场。 4.1 基本假设 1)本文假设现货市场在各个时刻的出清结果能够使该时刻的系统边际成本为最低值,满足这一条件的煤电机组组合的表达式为 2)随着碳市场的发展,配额免费分配比例将不断降低,拍卖比例不断升高。本文基于碳市场发展的不同程度,分别设定了轻度碳市场、中度碳市场和重度市场3种情景(见表1),以此研究不同程度的碳市场对现货市场中煤电上网电价的影响。 表1 碳交易市场情景设置 Table 1 Carbon market scenario settings 表1中指标说明如下。 有偿配额比例:广东省2020年电力企业的免费配额比例为95%,拍卖配额比例随着碳市场程度加深不断提高。以欧洲碳市场发展进程为例,3个阶段的拍卖配额比例分别为5%、10%和20%。基于此,本文设置不同碳市场情景下有偿配额比例分别为5%、30%和50%。 碳价:广东省2022年碳配额现货市场价格与拍卖市场价格基本相同,都在58元/t 左右。因此本文设定在轻度、中度和重度情景下,碳价分别为58.53元/t、100元/t和200元/t。 机组碳排放强度根据机组二氧化碳排放量及供电煤耗确定。 配额基准线:在“双碳”目标的压力下,中国碳市场程度将不断加深,配额总量逐步收紧也将成为必然趋势,基于此,本文参照《2019—2020 年燃煤机组配额分配技术指南》和相关课题的压力测试分析设定了对应的配额基准线。 4.2 模型构建