城市能源系统规划设计及能耗分析工具综述.docx
- 文档编号:12208715
- 上传时间:2023-04-17
- 格式:DOCX
- 页数:21
- 大小:341.88KB
城市能源系统规划设计及能耗分析工具综述.docx
《城市能源系统规划设计及能耗分析工具综述.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《城市能源系统规划设计及能耗分析工具综述.docx(21页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
城市能源系统规划设计及能耗分析工具综述
摘要
近年来,随着全球经济快速发展和城镇化加速,城市能耗及排放持续增长,面临严峻的资源短缺和环境污染问题。
为满足城市居民多样化的能源需求,以及能源系统安全高效、清洁低碳的转型要求,城市能源系统应运而生,并迅速成为能源领域的研究热点。
针对城市能源系统的规划设计及能耗分析,各国研究学者已经开发了一系列相关工具,然而各类工具的开发目的及开发者专业背景存在差异,其适用场景不尽相同,且模型的时间和空间颗粒度也存在较大差异。
通过聚焦城市能源系统的规划设计及能耗分析工具,分别选取对比典型商用工具的功能和特性,并结合应用案例对工具的适用性进行分析,为相关工具的后续开发及应用提供参考。
关键词:
城市能源系统;分析工具;规划设计;能耗分析
0引言
城市是全球能源消费的主体,消耗全球80%的能源,其温室气体排放量也占据全球总量的70%。
随着全球经济快速发展和城镇化加速,建设安全高效、清洁低碳的能源系统已成为应对环境污染、气候变化、资源限制等挑战的重要措施[1-2]。
传统能源系统供给侧(电、热、冷、气等)各自规划和运营,且能源供给侧和需求侧脱节,在资源配置和运营管理方面都有很大的优化空间。
城市高密度能耗和多样化能源需求为能源系统集成提供了机会,城市能源系统概念应运而生。
城市能源系统是城市供电、供热、供冷、供气、供水等各类能源系统的综合集成,系统通过资源优化配置与协调管理,实现多能源协同互补与梯级利用,达到提升能源综合利用效率、减少污染排放、提高能源系统安全和可靠性的目的。
中国十分重视城市能源系统相关领域的发展,2016年《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》发布,要求推进节能城市建设[3]。
2016年国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部在《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》中提出推进能源互联网多元化、规模化发展的目标[4]。
《能源发展“十三五”规划》明确指出,要积极构建智慧能源系统,推进能源与信息等领域技术深度融合,建设“源-网-荷-储”协调发展、集成互补的能源互联网[5]。
2018年12月,中央经济工作会议把5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设列为2019年经济建设的重点任务。
《2020年政府工作报告》中明确提出加强新型基础设施建设[6]。
以上能源政策的出台,为城市能源系统技术的健康、快速发展营造了良好的政策环境。
随着城市终端用户对能源多样化需求的提升,城市能源系统成为能源领域近年来的研究热点,目前全球至少有70个国家先后开展了城市能源系统相关技术的研究[7]。
城市能源系统规划设计打破传统能源部门(如电力、热力、燃气)各自为政、分项规划的弊端,将各类能源形式、功能设备及管网作为一个整体进行规划,对城市能源系统技术组合和装机容量进行优化配置,而能耗预测与分析是开展城市能源系统规划设计的基础和前提。
相关学者针对城市能源规划和能耗分析开展了大量研究,开发了一系列用于城市能源系统规划设计及能耗分析的工具,包括实验室自主开发和商业化工具。
在城市能源系统规划设计方面,Jing等人[8]提出一种多目标优化与多指标评价相结合的框架方法,用于综合能源系统的优化设计和最优运行策略分析;Wu等人[9]提出近似规模热电联供系统的优化设计模型,将博弈论约束应用于综合能源网络利益分配;Zheng等人[10]提出可优化微电网的负载转移算法,实现在操作损耗较低的条件下有效削减负荷峰值;Wu等人[11]提出一种可同时优化建筑供能系统及节能改造措施的多目标优化方法,将建筑能源需求动态模拟与混合整数线性规划(MILP)优化相结合;Zhou等人[12]提出一种考虑用户主导需求侧响应和P2P交易的智能社区能源管理方案,实现社区能源共享和能源费用的降低。
在城市能源系统能耗分析方面,Ghedamsi等人[13]基于统计方法建立居住建筑区域的能源负荷模拟与预测模型,并对阿尔及利亚7个居住建筑区的能源负荷进行了模拟与预测;Lü等人[14]基于统计学方法,模拟和预测体育场馆的建筑负荷;Shi等人[15]提出一种基于回声状态网络法的办公建筑的负荷预测模型。
在对已有城市能源系统规划设计和能耗分析商业工具的对比分析方面,Connolly等人[16]从能源供给规划的角度介绍了37个可用于分析可再生能源与能源系统整合可行性的工具;Markovic等人[17]根据项目不同的规划阶段,将13种分析工具分为地理模型、能源模型、评估模型3类进行介绍;Mendes等人[18]对自下而上式的综合社区能源系统优化规划及分析工具进行概述;Manfren等人[19]对分布式发电系统进行了全面综述,并根据其设计阶段和主要功能对14种模型进行了分类;Sinha等人[20]评估了19种用于混合电力系统规划的工具;Allegrini等人[21]对区域能源系统的建模方法和相关的软件工具进行了功能评估;Tozzi等人[22]按其应用规模将12种工具分为多尺度、地区尺度和区域尺度;Ferrari等人[23]则对17种用于城市/地区能源服务的工具按照分析类型、空间/时间尺度等特征进行分类;Crawley等人[24]对比分析了20种建筑能耗模拟软件的应用场景及各自的优缺点。
由上述文献可知,各类工具的开发目的及开发者专业背景不同,其适用的问题和场景不尽相同,模拟的时间和空间尺度也存在很大差异,且部分工具及数据库有较大的地域局限性,因此有必要对现有工具的功能特性和适用性进行系统性梳理和对比分析。
目前,城市综合能源服务在全国大面积推广,但相关服务模式和评估管理技术尚处于探索发展阶段,城市能源系统规划设计与能耗分析工具的本土化开发及应用是现阶段综合能源服务面临的核心技术难题。
基于上述背景,本文聚焦城市能源系统分析工具的两大应用领域—规划设计和能耗分析,分别就典型商业工具的功能特性及应用场景进行分析和评估,为相关工具的后续开发及应用提供依据与参考。
1城市能源系统规划设计工具
1.1工具概述
城市能源系统规划设计建设涉及能源的生产、传输与分配、转换、存储、消费等环节[25],与建筑、工业、交通等多个领域相关,且需综合考虑能源效率、经济效益、环境影响、社会效应等因素。
从建模角度上看,城市能源系统规划设计工具可分为自上而下式、自下而上式和混合式3类[26]。
自上而下式的城市能源系统规划设计工具以经济学模型为基础,通过宏观经济数据(如国内生产总值)来确定能源价格和供求关系[17],考察经济、能源、环境部门之间的联系,以分析不同政策情景下的能源消费及环境排放。
此类分析工具能够更好地反映宏观层面上各经济部门之间的相互影响,但缺乏技术细节,适用于能源宏观经济分析和能源政策规划制定。
自下而上式的城市能源系统规划设计工具以技术为基础,对供给、需求和转换有关的各种具体的能源技术进行识别和分析,对技术和资源的优缺点进行综合考量,对能源消费和生产方式等进行预测,以评估不同政策对能源技术选择及环境的影响,从而确定投资选择和替代方案。
此类分析工具能够充分展示技术细节,但不能反映经济系统内的反馈关系,能源价格等重要因素多在模型外给定,存在不确定性,更适用于能源技术的成本分析、能源供需预测、能源技术对环境的影响分析和能源技术的选择策略研究。
混合式城市能源系统规划设计工具是自上而下式与自下而上式的融合,通过模型结构设计或模型接口,将经济模型、技术模型相结合,兼顾二者优点,既对宏观经济结构下能源、经济、环境三者的关系进行探讨,又对微观层面下能源技术、环境减排技术等的选择进行比较分析,实现综合分析,避免单一角度分析带来的偏差,其应用范围更广,结果也更具有现实意义和参考价值。
从建模空间尺度上看,城市尺度介于国家与建筑之间,城市的范围可以从城市内几栋建筑到整个城市区域。
与建筑级别能源系统规划设计相比,城市能源系统规划设计更加复杂,除涉及工业、交通领域外,还涉及不同区域之间能量流交互。
城市能源系统规划设计工具因开发目标、算法等不同,所具备的功能各不相同,但其常见的主要功能包括:
1)仿真模拟:
给定的一组能量需求及其他约束条件,在满足条件的前提下,以一定的时间步长在一定的分析周期内,模拟能源系统的运行。
2)优化:
分为运行优化及投资优化。
运行优化的目标是通过形成具体的运行方案,提高城市能源系统的能源利用效率;投资优化的目标是在满足约束条件下,实现收益最大化。
3)场景分析:
探究不同策略对城市能源系统能源消耗量、温室气体排放量等方面的影响。
4)敏感性分析:
从各个不确定性因素中找出对系统有重要影响的敏感性因素,并对其影响程度和敏感性程度进行分析、测算。
本文在对现有城市能源系统规划设计工具调研梳理的基础上,选取以下得到广泛应用的商业工具进行介绍和分析。
1.2典型工具及案例
1.2.1MARKAL/TIMES
MARKAL(MarketAllocationofTechnologiesModel)和TIMES(TheIntegratedMARKAL/EFOMSystem)是国际能源署(IEA)能源技术系统分析项目(EnergyTechnologySystemsAnalysisProgram)[27]开发的场景分析模型。
与MARKAL相比,TIMES具备规划周期可调、数据解耦、灵活的存储和流程等更为通用、全面的功能[28]。
用户签署协议书可以免费试用源代码,但需借助用户界面(ANSWER或VEDA)对输入的数据、假设以及输出的结果进行处理,并购买编程语言GAMS(GeneralAlgebraicModelingSystem)。
MARKAL/TIMES用户不仅需要掌握编程语言,还需充分了解各项参数,专业性较强,往往需要几个月的培训。
MARKAL/TIMES以网络形式表示能源系统,采用一系列技术特征(如利用效率和可用性因素)、环境排放系数(如CO2排放因子、SO2排放因子、氮氧化物排放因子)及经济参数(如投资和成本)[29],对城市能源系统中能源开采、供应、转换、分配、终端消耗环节的所有能流进行详细描述,实现现有技术评估,并考虑未来可能出现的各种先进技术。
MARKAL/TIMES可以季度、月度、工作日/周末、小时为时间步长,在满足各种用能需求及约束条件的前提下,实现在20~100a的规划期内[17],城市能源系统总供能成本最低[19](盈余最大[28])或温室气体净释放量最小等优化目标,具备均衡、场景分析、投资优化的功能,可帮助研究者跟踪能源系统复杂的相互作用和反馈,定量分析政策变化造成的影响,确定最适合的能源规划方案。
作为一种3E(energy、environment、economy)工具,MARKAL/TIMES被全球70个国家的250家机构所使用,活跃用户比例达到75%[17],已被用于碳捕集与封存潜力调查[30]、氢和燃料电池[31-32]、核能应用前景[33-34]的研究,其典型应用是对能源政策在大型能源系统长期影响的研究决策。
MARKAL/TIMES已被欧盟委员会用于分析能源效率改进、气候变化调查和可再生能源政策发展[35]。
Thellufsen等人[36]基于TIMES构建能源系统,研究利用发电厂和工业废热的清洁供热解决方案。
贾彦鹏等人[37]基于TIMES构建北京市节能减排数据库,研究对比北京市未来节能减排政策措施的效果。
MARKAL/TIMES基于自下而上的工程角度进行建模,局限性在于虽能描述底层技术经济微观变化引起的综合效应,却不能反映资源和经济的相互关系,也不能对一般经济和非技术市场要素进行反馈[26]。
1.2.2LEAP
LEAP(Long-rangeEnergyAlternativesPlanningSystem)是由美国波士顿特列斯研究所(TellusInstitute)与瑞典斯德哥尔摩环境研究所(StockholmEnvironmentInstitute)共同研究开发的一个基于情景分析的能源-环境计量经济模型工具。
相较于培训时间长达数月的MARKAL/TIMES,LEAP所需培训时间通常仅为3~4天,官方提供的在线培训支持中文、英文、法文等多种语言[38]。
LEAP以1a为时间步长,模拟周期通常在20~50a,既支持自下而上的工程技术建模方式,又支持自上而下的宏观经济建模方式。
以能源需求、消费和环境影响为研究对象,LEAP可对城市能源系统各个部门各项技术仿真模拟,根据实际能源需求预测其未来的能源需求,从一次能源出发模拟其转化过程,计算本地资源能否满足需求。
借助环境数据库,LEAP可对给定的能源方案进行环境影响预测。
LEAP的能源方案整体由能源需求、能源转化、资源分析、环境影响评价、费用分析等5部分组成,输出数据可以图表等形式呈现[26],数据种类和时序可灵活选择,且支持导出到Excel及PowerPoint,操作较为简便。
目前,LEAP的数千个用户来自全球190多个国家[39],包括政府机构、学术研究机构、非政府组织、咨询公司和能源公司,应用成果包括亚太能源研究中心的APEC能源需求供应规划、中国国家发展改革委员会能源研究所的2020中国可持续能源情景分析等。
在城市能源系统分析研究中,LEAP的典型应用是中长期能源供需平衡分析、能源流通和消费过程中大气污染物及温室气体的排放及成本效益分析,对系统中各部门资源开采、能源生产和消费行为的追踪。
Chen等人[40]通过构建LEAP模型,估算4种情景(基准情景、碳捕集与封存情景、高电耗情景和可再生能源情景)下,中国在2020—2050年能源转型期间的能源需求和碳排放。
常征等人[41]通过构建LEAP-Shanghai模型对不同情景下上海能源消费和碳排放趋势进行仿真模拟。
LEAP的局限性在于其不具备优化建模功能,不能实现对能源技术的优化选择以及方案的投资优化。
在具体利用时,由于受到统计数据的限制,对部门需求、市场发展潜力和对未来发展目标的量化工作依赖研究者的主观判断[26],难以进行完善的定量分析。
1.2.3EnergyPLAN
EnergyPLAN是丹麦奥尔堡大学发展与规划部(SustainableEnergyPlanningResearchGroupatAalborgUniversity,Denmark)开发的一款免费能源系统仿真优化工具[42]。
EnergyPLAN可以从技术和经济角度,对城市能源系统进行技术分析、市场分析、可行性研究、逐时仿真模拟、参数敏感性分析[18],对不同能源系统规划、投资方案进行评估,实现技术优化及投资优化,从而为能源规划提供决策依据。
EnergyPLAN的仿真模拟周期为1a,时间步长为1h。
每年度的分析模拟结果可合并为更长期的场景。
传统的能源计划工具,如LEAP和MARKAL,基于能源供需平衡,对一次能源开发、电厂建设、能源运输和利用进行规划是合理可靠的,但在探讨能源需求侧管理或小型可再生/分布式能源系统时,这些工具并不适用[43]。
EnergyPLAN是一个逐时模拟模型,而不是基于年度总的供需平衡,因此可以分析可再生能源波动、电力和热量需求季节差异、大型水电系统的水量变化对系统的影响。
EnergyPLAN基于分析编程,而非迭代、动态编程或高级数学工具,避免了任何增加计算时间的程序,这使得其计算更直接、快速[44],在普通PC端上运行流畅快捷。
EnergyPLAN强调整个能源系统的协同效应,其应用侧重于有可再生能源应用的可持续能源系统的设计和评估,如:
大规模风能的并网[45]、小规模热电联产的应用[46]、电动汽车与风电并网[47]、100%可再生能源系统的模拟[48]。
Bamisile等人[49]基于EnergyPLAN研究了可再生能源技术不同组合的99种方案,分析每种方案的初始投资、年度总成本、可再生能源比例、碳排放量和发电量。
EnergyPLAN的不足之处在于其情景分析周期较短,不具备需求预测功能,对城市能源系统方案的环境影响考量较少。
1.2.4DER-CAM
DER-CAM(DistributedEnergyResourcesCustomerAdoptionModel)是由美国劳伦斯伯克利国家实验室(LawrenceBerkeleyNationalLaboratory,LBNL)与来自美国、德国、西班牙等国的访问学者花费十余年,用GAMS编写的确定性MILP模型[50],主要用于并网分布式能源系统的规划评估。
DER-CAM用户无需掌握编程语言,比较容易学习。
DER-CAM的仿真模拟周期为1a,时间步长因版本而有所不同,WebOpt的时间步长为1h,完整版软件的时间步长分为1h、15min及5min。
DER-CAM的优化目标有3种:
①能源系统年运行成本最小化;②二氧化碳排放量最低;③前二者的加权平均。
DER-CAM可以输出一个建筑物或一个建筑群的分布式发电、储能和转化量,以及与给定设计年相匹配的最佳技术组合。
DER-CAM主要适用于峰值容量为250~2000kW的分布式能源系统规划设计。
汪伟等人[51]以系统年运行成本最低为优化目标,基于DER-CAM构建了冷热电蓄能联供的微网系统优化模型,分析了燃气价格、电价和分布式能源投资3个关键因素对优化配置的冷热电蓄能联供微网系统优化的影响。
刘启波等人[52]运用DER-CAM建立中国不同气候区11个城市的商业建筑分布式能源模型,研究影响分布式能源技术性能的因素。
DER-CAM的不足之处在于其只考虑并网运行,无法体现分布式能源系统孤岛运行时对可靠性的提高作用[53]。
此外,DER-CAM没有对系统进行网络建模[54],大多采用简单的线性黑箱模型,设备的输出和效率等因素在其使用寿命期间被认为是恒定的,忽略了设备的规模经济效应、电力的质量与可靠性因素。
1.2.5HOMER
HOMER(HybridOptimizationofMultipleEnergyResources)是由美国国家可再生能源实验室(NationalRenewableEnergyLaboratory)开发[35],现由HOMERENERGY公司运营的离/并网小功率可再生能源系统模拟仿真工具,最新版本为HOMERPro[55]。
HOMER的仿真模拟周期为1a,时间步长细化到1min,支持不同的电、热生产、储存技术模块的模拟(包括传统发电设备、风力涡轮机、太阳能光伏板、水力发电设备、燃料电池、氢能、生物质能等)。
HOMER可同时实现仿真、优化和敏感性分析三大功能,考量技术成本的变化和能源资源的可用性,详细计算系统全年燃料、环境、可靠性、电源、电网等各项成本,实现对能源系统经济性和技术选择可行性的评估,提供全年每小时各种可再生能源的供应量及系统能量平衡情况,给出不同限制条件下的各能源供给最优化规划方案。
HOMER的用户来自全球193个国家,用户数量已超过12万[56]。
其典型应用是对小功率独立式及并网式微网的设计、优化及可行性评估,如对加拿大纽芬兰以氢能为储能方式的独立式混合能源系统[57]、沙特阿拉伯风能-柴油独立式混合能源系统的可行性评估[58]。
Miao等人[59]以英国的一所典型房屋作为案例,基于HOMER研究混合可再生能源系统为家庭提供电力和热量的最佳配置。
李春平等人[60]利用HOMER研究并网型微电网技术方案及并网运行模式下的微电网实时运行控制策略,在尽可能降低储能电池比例的情况下,提高可再生能源渗透率。
HOMER使用有一定的局限性,在储能模拟应用方面,软件只能模拟元件的储能容量,不能体现功率的突变,即无法模拟超级电容器起到的削峰填谷作用,不能对超级电容器的特性进行很好的模拟。
而且HOMER只能对1种储能元件进行仿真,无法对2种不同的储能元件进行优化,所以无法分析出混合储能的容量配置情况[61]。
在系统方面,HOMER对系统的仿真模拟无法考虑负荷增长。
1.3小结
综合以上典型城市能源系统规划设计工具的具体分析,表1—表3分别从建模角度及建模尺度、功能和特性方面对5个典型城市能源系统规划设计工具进行对比。
表1典型城市能源系统规划设计工具建模角度及建模尺度对比
Table1Comparisonofmodelinganglesandscalesoftypicalurbanenergysystemplanningtools
续表
表2典型城市能源系统规划设计工具功能对比
Table2Comparisonofthefunctionsoftypicalurbanenergysystemplanningtools
表3典型城市能源系统规划设计工具特性对比
Table3Comparisonofcharacteristicsoftypicalurbanenergysystemplanningtools
2城市能源系统能耗分析工具
2.1工具概述
能耗预测与分析是开展城市能源系统规划设计的基础和前提。
建筑是城市能源消费的一大主体,城市内部的能源消耗大多依托建筑或建筑群,因此城市能源系统的能耗分析主要围绕建筑能耗分析展开。
受气象参数、暖通空调系统设备性能、建筑使用管理情况等诸多因素影响,建筑能耗的计算分析十分复杂,目前常见的分析方法有数据驱动和物理模型驱动2类。
已有的建筑能耗分析工具多属于物理模型驱动,该类模型以详细的建筑设计与气象数据等参数为基础,根据流体力学、热力学及传热学等理论建立数值模型,通过计算机仿真对建筑的电、热、冷负荷进行预测。
交通能耗也是城市能源消费的重要组成部分。
在对现有城市能源系统能耗分析工具进行调研梳理的基础上,选取典型商业工具进行介绍和分析。
2.2典型工具及案例
2.2.1DOE-2
DOE-2是由美国劳伦斯伯克利国家实验室(LawrenceBerkeleyNationalLaboratory,LBNL)与JJH公司(JamesJ.Hirsch&Associates)合作开发的一款免费建筑能耗分析工具,其最新正式版本是DOE-2.3[62],是应用最多的建筑能耗模拟软件之一。
DOE-2被全球40多个国家用于建筑的节能分析和节能标准的制定[63]。
中国《夏热冬冷地区居住建筑节能设计标准》(JGJ134—2001)[64]中明确规定采用DOE-2作为建筑节能设计的节能综合性能指标计算工具。
DOE-2对用户专业素养要求高,用户往往需进行数月的培训。
DOE-2可在给定逐时气象数据、建筑几何结构、暖通空调系统信息及建筑使用率等参数的条件下,完成建筑年度能耗的动态分析、设备运行的寿命周期成本(LCC)计算。
软件采用集成传递函数法、反应系数法、加权系数法等计算方法实现负荷计算[65],包含一个输入转换子程序(建筑描述语言处理器)和多个仿真子程序(负荷模块、空调模块、经济模块)。
其模拟过程采用顺序结构,在一个时间步长内,各个仿真子程序独立执行,生成相应的数据报告,传递给下一个仿真子程序,每个时间步长均达到能量平衡。
DOE-2.3增加了由压缩机、冷凝器、蒸发器和其他部件组成的制冷环路,具备详细模拟制冷系统的能力。
DOE-2被广泛应用于各类建筑能耗研究中。
Touchaei等人[66]使用DOE-2建筑能耗模型研究对比加拿大蒙特利尔使用吸收性和反射性建筑表面材料的商业建筑的能耗。
该项目中DOE-2被用于参数分析降低峰值电力需求的冷却策略。
瞿燕等人[67]利用DOE-2针对上海世博园建筑群空调负荷进行天气、人流量和新风供给方式的敏感度分析。
李怀玉等人[68]、侯余波等人[69]用DOE-2分别对上海地区、深圳市的建筑进行能耗分析,并提出相应的节能措施。
DOE-2软件基于DOS环境,专业性强,但界面不太友好,有固定的输入格式,必须采用手动编程的方法输入,且有关键字的要求[70],输出数据需自行处理。
就计算结果精确性而言,DOE-2
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 城市 能源 系统 规划 设计 能耗 分析 工具 综述