未来低碳社区多联供能源转换及碳排放特性分析

俞李斌， 顾新壮， 窦蓬勃， 林俊光，张 曦， 赵申轶， 代彦军

(1．浙江省低品位能源利用国际联合实验室，杭州 311100； 2．浙江浙能技术研究院有限公司，杭州 311100；3．上海交通大学 机械与动力工程学院，上海 200240)

在传统城市的能源结构中，煤炭、石油等化石燃料占据主导地位，其燃烧过程中会产生大量的SO2、CO2和NOx等有害气体[1]，这些污染物对土壤、大气和水源造成不可逆的伤害，因此现代城市在发展建设过程中越来越注重对再生能源的利用[2]。我国拥有丰富的太阳能、生物质能等再生能源，中国能源研究会预测十四五期间将新增太阳能装机(2.5～3)亿kW，在能源比例上非化石能源占比将提高(3～5)个百分点，因此充分利用当地再生能源，并结合冷热电联供技术以解决能源供给问题，是实现未来社区低碳低能耗的重要途径。

国内外的未来社区案例有英国贝丁顿社区、瑞典斯德哥尔摩哈马比社区、北京中粮万科长阳半岛和天津中心生态城[3]等社区，这些社区普遍利用太阳能、固体废弃物和风能等再生能源进行发电，同时利用集热器和热泵等设备进行制冷和供热。冷热电联供系统包括电力子系统、制冷空调子系统和采暖子系统，具有高效、经济等显著特点[4-5]，冷热电联供在未来低碳社区的应用上具有较高的经济价值和推广前景。

贵州省具有较好的农林生物质资源和太阳辐照度，笔者以贵州省某地的未来低碳社区为例来分析其耗电量、采暖负荷及冷负荷，并利用气化发电、光伏组件、制冷空调和集热器等技术和设备进行供能平衡分析，本研究对于冷热电联供在未来低碳社区的应用具有一定的参考意义。

1 未来低碳社区概况

1.1 未来低碳社区介绍

未来低碳社区拟在贵州省规划建设，总体规划面积为328 km2。贵州省属于亚热带季风湿润气候，气候温和。该社区在2020年月平均日照时长为85.8 h，太阳年辐射总量约为3 400～3 700 MJ/m2，年平均气温为15.7 ℃，最低气温为-2.3 ℃，月极端气温差为14～23.9 K，春、冬季节昼夜温差较大[6]。

根据图1中标注的功能定位，未来低碳社区可以划分为住宅区、医疗教育区和生态区三大区域。住宅区和医疗教育区采用生活固体废弃物气化发电、光伏组件、燃气炉、集热器和制冷空调等技术和设备来满足对电、热、冷需求，其中住宅1区～4区规划面积分别为634.06 hm2、380.37 hm2、462.75 hm2和594.04 hm2，对应的可用于建设用地的面积分别为409.91 hm2、378.11 hm2、437.92 hm2和514.3 hm2，医疗教育区可规划的用地面积和可用于建设用地的面积分别为1 280.78 hm2和767.77 hm2。生态南区和北区主要运用光伏组件、生物质原料气化发电和集热器等设备和技术来满足自身电、热需求，同时依靠溴化锂机组进行冷量平衡，生态南区和北区可规划的用地面积分别为1 454.52 hm2和2 224.13 hm2，建设用地面积所占比例均为10%。

图1 未来低碳社区能源分区规划示意图

1.2 供能平衡技术方案

如图2所示，该社区可利用生物质能和太阳能等再生能源，同时发电量外联市电外网进行动态自维持，制热量外联市政燃气以确保额外热源的补充。社区可利用的生物质能主要包括生活固体废弃物和农林生物质，其中住宅区和医疗教育区利用区域内的生活固体废弃物进行气化发电，生态区则利用农林生物质进行气化发电。生活固体废弃物和农林生物质等生物质原料可经过气化炉转化为CO、CH4和H2等可燃气体，可燃气体在内燃机发电机组中由化学能转化为电能和热能，其中烟气和缸套水等的余热用于驱动双效溴化锂机组制取冷量。

对于太阳能，社区主要通过光伏组件、农光互补和集热器等方式进行利用，其中住宅区和医疗教育区利用光伏组件和集热器进行发电和制热，生态区可利用农光互补进行发电。天然气作为社区的补充热源，一方面当内燃机余热不足时可以辅助驱动溴化锂机组制取冷量，另一方面可通过燃气炉等装置为用户直接供热。夏季冷负荷较大时，富余电量可被用于制冷空调制取冷量。

图2 未来低碳社区供能平衡技术方案

2 数学模型

2.1 社区负荷

社区中不同类型建筑的耗电量为：

(1)

式中：Eb为该社区建筑的耗电量，(kW·h)/a；Ei为贵州省不同类型建筑物的近零能耗单位耗电量，(kW·h)/(m2·a)；Ri为容积率；Ai为用地面积，m2;i=1～5分别表示居住建筑、办公建筑、医院建筑、商业建筑和公用设施。

社区的市政交通耗电量Emt主要由通行交通工具和道路照明装置2个部分的耗电量组成：

Emt=mebEeb+mlEl

(2)

式中：meb和ml分别为电动汽车和路灯的数量，分别取3万辆和7 500盏；Eeb和El分别为电动汽车和路灯的单位耗电量，分别取3 600 kW·h和900 kW·h。

社区的冬季采暖负荷和夏季冷负荷为：

(3)

(4)

式中：Qh和Qc分别为该社区建筑的采暖负荷和冷负荷，MJ/a；qh,i和qc,i分别为贵州省不同类型建筑物的单位采暖负荷和单位冷负荷，MJ/(m2·a)；Fi为不同类型建筑物的建筑面积，m2。

因为道路及公用设施主要由道路用地、供应设施及绿化等用地构成，所以不考虑道路及公用设施的冬季采暖负荷及夏季冷负荷。

表1为贵州省近零能耗建筑的单位耗电量、单位采暖负荷和单位冷负荷，表2为社区各区域的建筑面积，其取值标准参考文献[7]和文献[8]。

表1 近零能耗建筑的单位负荷

表2 未来低碳社区各区域的建筑面积

2.2 机组模型

生物质原料在气化炉内的热化学反应方程式[9-10]为:

CaHbOcNdSe+f(O2+3.76N2)+gH2O=

hH2+iCO+jCO2+kH2O+lCH4+mN2+

nNO2+pSO2+ncharC+ntarC6H6

(5)

式中：f～p为单位时间内各气体的物质的量的变化量，mol/s；nchar和ntar分别为生成物中焦炭和焦油的生成量，mol/s。

合成气的低位发热量与CO、CH4和H2等可燃气体的比例有关：

Ql,sg=108φH2+126φCO+359φCH4

(6)

式中：Ql,sg为合成气的低位发热量，MJ/m3；φH2、φCO和φCH4分别为H2、CO和CH4占合成气的体积分数。

内燃机发电机组的发电效率η为：

η=28.08×(6.62×10-3-6.41×10-3×0.824Nel)×

(7)

光伏光热组件的电效率和热效率[11]分别为：

(8)

(9)

式中：ηe、ηh和ηref分别为光伏光热组件的电效率、热效率和电池标称效率，%；tc和tref分别为特征温度和参考温度，分别取270 ℃和25 ℃；tpv为光伏板的温度，℃；qm为空气的质量流量，kg/s；cp为空气的比热容，J/(kg·K)；tin和tout分别为空气的进、出口温度，℃；A为光伏板面积，m2；I为太阳辐射强度，W/m2。

溴化锂机组的冷凝器制冷量Qac和蒸发器的热源热量Qac,g[12]分别为：

Qac=15.459(tG-2.162tcw+4.499te)-911.572

(10)

Qac,g=10.807(tG-2.162tcw+4.499te)-603.85

(11)

式中：tG和te分别为蒸发温度和冷凝温度，℃；tcw为冷却水进口温度，℃。

住宅区、医疗教育区和生态区的基地总面积、人口数量、农林面积和光伏组件面积等数据分别见表3和表4。

2.3 运行策略

2.3.1 以电定热

以电定热运行策略优先考虑未来低碳社区的供电平衡，即生物质原料和燃气的消耗量取决于内燃机发电机组的发电量[13]；制热量由内燃机发电机组的发电量决定，不足时由集热器和燃气补充；溴化锂机组制冷量由内燃机发电机组余热和燃气决定，不足时由制冷空调补充冷量。

表3 住宅区和医疗教育区生活固体废弃物量和光伏组件面积

表4 生态区的生物质原料量和光伏组件面积

气化发电机组的发电需求量为：

(12)

式中：Epvt为光伏光热组件的发电量，kW。

社区从市外电网的需求电量Egrid,in为：

Egrid,in=Eb+Emt-Epvt-Nel

(13)

从内燃机发电机组中回收的余热Qeh为：

(14)

式中：Qeh,cal为可从内燃机发电机组中回收的余热的理论计算最大值，kW;Qpvt为集热器发电量，kW。

为满足采暖负荷，社区对市政燃气的需求量Vng,h为：

(15)

式中：ηgf为燃气炉的效率。

当溴化锂机组的制冷量小于社区冷负荷时，社区用于制冷空调的需求电量Egrid,c和为溴化锂机组提供额外热源而消耗的天然气量Vng,c分别为：

(16)

(17)

式中：Qac,max是溴化锂机组最大制冷量，kW；CCOP为制冷空调的性能系数；Qc,eh为内燃机发电机组余热的最大制冷量，kW；Qeh,de为达到溴化锂机组热源驱动温度所需要的热量，kW；Qeh,max为可从内燃机发电机组中回收的余热最大值，kW；Qeh,de,max为溴化锂机组最大制冷量时达到热源驱动温度所需要的热量，kW。

2.3.2 以冷定电

以冷定电运行策略则优先考虑未来低碳社区的制冷平衡，在满足驱动溴化锂机组制冷量和制冷空调制冷量的前提下考虑发电量，制冷量不足时由光伏组件补充；制热量不足时由集热器和燃气补充。该策略需要分以下2种情况讨论。

当Qc

Nel=

(18)

式中:Nel,cal和Nel,max分别为内燃机发电机组的计算发电量和最大发电量，kW。

从内燃机发电机组中回收的余热为：

(19)

为平衡额外电负荷与额外采暖负荷，对市外电网的需求电量Egrid,in和市政燃气的需求量Vng,h可分别根据以电定热运行策略下的式(13)和式(15)计算；制冷空调的额外需求电量Egrid,c和为溴化锂机组提供额外热源而消耗的天然气量Vng,c均为零。

当Qc>Qac,max时，生物质原料的消耗量取决于溴化锂机组最大制冷量。内燃机发电机组的发电需求量Nel和从内燃机发电机组中回收的余热Qeh可由式(18)和式(19)计算得到；对市外电网的需求电量Egrid,in由式(13)计算得到；制冷空调的额外需求电量Egrid,c由式(16)计算得到；为溴化锂机组提供额外热源而消耗的天然气量Vng,c为零。

2.4 性能指标

本系统采用CO2气体减排率Ccer来评估系统的运行性能，其定义式[14]为：

(20)

Egrid=Egrid,in+Egrid,c

(21)

Vng=Vng,h+Vng,c

(22)

式中：Ce,bio为生物质原料的CO2气体当量率，kg/kg；Ce,grid和Ce,AI分别为市外电网和光伏发电量的CO2气体当量率，kg/(kW·h)；Ce,ng为天然气的CO2气体当量率，kg/m3；mbio为生物质原料消耗量，kg/h;Egrid,con为传统系统下电量，kW·h；Vng,con为传统系统下天然气的消耗量，m3/h。

2.5 计算流程

系统模型的计算流程图如图3所示。首先，计算未来低碳社区中住宅区、医疗教育区和生态区等各个区域的电负荷、冬季采暖负荷和夏季冷负荷，进而确定对耗电量、供暖量和制冷量的需求量。其次，选取住宅1区作为典型案例来进一步分析内燃机发电机组发电量和溴化锂机组制冷量对市外电网输入电量、天然气消耗量、生物质原料消耗量和CO2气体减排率等参数的影响。最后，以CO2气体减排率达到最大值为运行目标，对社区整体的供电平衡、供热平衡和制冷平衡进行分析与讨论。

图3 模型计算流程图

3 结果与讨论

3.1 社区负荷分析

图4给出了未来低碳社区的电负荷、采暖负荷及冷负荷情况。该社区的全年耗电量、冬季采暖负荷和夏季冷负荷分别为8.28×108(kW·h)/a、2.457×109MJ/a和1.564×109MJ/a，由于医疗教育区中能耗水平较高的教育办公用地、医疗卫生用地和商业设施用地等面积远远大于其他区域面积，并且有实验医疗器材等高耗能设备，因此最大耗电量、最大采暖负荷和最大冷负荷均为医疗教育区，分别占32.4%、41.5%和54.5%。生态北区电负荷、采暖负荷和冷负荷所占比例均高于生态南区，生态北区/生态南区占3种负荷总量的比例分别为7.6%/5%、13.1%/8.5%和16.6%/10.8%。

(a) 电负荷

(b) 采暖负荷

(c) 冷负荷

住宅1区～3区的电负荷和采暖负荷所占比例较为接近，在8%～9%，而住宅3区冷负荷所占比例为2.2%，明显低于住宅1区～2区冷负荷所占比例(3.5%～5%)，其原因在于住宅3区的商业设施用地面积明显小于住宅1区～2区，此外，由于住宅4区的教育办公用地面积和商业设施用地面积明显高于其余住宅分区，因此住宅4区电负荷、采暖负荷和冷负荷所占比例均高于住宅1区～3区，分别为12.6%、11.6%和7.3%。

该社区全年运行的主要负荷为电负荷和采暖负荷，所占比例分别为42.57%和35.1%，冷负荷所占比例较低，为22.33%，其原因在于贵州省位于建筑气候区划中的温和地区，表1中单位冷负荷值略低于单位采暖负荷值，且居住建筑采用被动式超低能耗，无大型冷负荷需求。

3.2 住宅1区供能平衡分析

图5中，在2种运行策略下，Egrid的变化范围为0～1 995 kW。根据式(13)和式(16)，随着Nel和Qac的增加，Egrid的总体趋势均为降低。当Qac保持不变且Nel大于90%时，图5(a)中的Egrid不随Nel的变化而变化，其原因为Nel大于90%时已满足住宅1区的电负荷，该原因也同样适用于图5(b)中Qac大于30%时Egrid随Nel的变化情况。当Qac等于10%时，随着Nel由10%增加至100%，图5(b)中Egrid由1 995 kW下降到1 475 kW，而图5(a)中Egrid由1 995 kW下降到489 kW，其原因为以冷定电运行策略下，生物质原料的消耗量取决于冷负荷，当Qac较小时，mbio也较低，导致Nel较低，因此相对于图5(a)，图5(b)需要较大的Egrid来达到供电平衡。

(a) 以电定热

(b) 以冷定电

(a) 以电定热

(b) 以冷定电

(a) 以电定热

(b) 以冷定电

当Qac等于10%且Nel等于90%时，图6(a)中Vng最小值为1 645 kW，其原因为当Qac保持不变，根据式(15)，内燃机发电机组的余热随着发电量的增加而增加，Vng逐渐降低。同时，当Qac小于20%和Nel大于80%时，以电定热运行策略下的内燃机发电机组所回收的余热为定值，Vng也保持一致，之后随着Qac增加，由于需要为溴化锂机组提供驱动热量，Vng随之增加。当Qac等于40%且Nel等于100%时，图6(b)中Vng最小值为2 660 kW，其原因为当Qac小于30%时，以冷定电运行策略下，内燃机发电机组的余热和发电量均较低，导致Vng较高。

图7(a)中以电定热运行策略下，mbio仅与Nel有关，且当Nel大于90%时，mbio最大值为5 424 kW，其原因为此时已满足住宅1区的电负荷。对于图7(b)，当Qac大于30%且Nel等于100%时，mbio最大值为6 488 kW。图7(b)中mbio大于图7(a) 中mbio的原因为住宅1区最大冷负荷大于最大电负荷，同时在以电定热运行策略满足需求电量的前提下，其发电量略低于额定发电量。

由图5～图7可知，当内燃机发电机组发电量和溴化锂机组制冷量取最大值，即分别为2 064 kW和1 900 kW时，以电定热和以冷定电2种运行策略下住宅1区的Egrid、Vng和mbio分别为0 kW、2 971 kW、5 392 kW和0 kW、2 701 kW、6 488 kW。

3.3 CO2气体减排率分析

图8给出了住宅1区在以冷定电运行策略下Nel和Qac对CO2气体减排率的影响。由图8可知，随着Nel和Qac的增加，Ccer总体趋势为逐渐增加，住宅1区Ccer的最小值和最大值分别为0.598和0.710，即当住宅1区主要采用光伏组件、市外电网供电、市政燃气和集热器进行供能时，相对于传统供能系统可降低59.8%的CO2减排量，并且随着Nel和Qac的增加，CO2气体减排率最高可上升至71%。

图8 以冷定电运行策略下CO2气体减排率变化

住宅1区最终选择的系统配置如下：内燃机发电机组发电量为2 064 kW，溴化锂机组的制冷量为1 900 kW，燃气炉功率为2 700 kW，气化炉机组进料速率为1 335 kg/h，光伏组件布置面积为41.7 hm2。

3.4 社区整体供能分析

图9给出了未来低碳社区的供电平衡、供热平衡和制冷平衡情况。社区各区域的发电量主要来自光伏发电，其余部分由内燃机发电机组进行调配和补充。对于供电平衡，住宅区和生态区的光伏和生活固体废弃物发电量可满足自身的电负荷需求，此外，医疗教育区电负荷大于发电量，因此需要将生态区富余发电量输送到医疗教育区以补充电力，社区整体在电力调度的基础上仍富余1.06×108(kW·h)/a电能，多余电力可考虑用于制冷空调以平衡冷负荷。

图9 未来低碳社区整体供能平衡

社区制热量由集热器制热量、燃气制热量和内燃机制取热水量等组成，制热量主要来自于前两者，而内燃机制热量所占比例较小，其原因为机组余热主要用于驱动溴化锂机组，同时缸套水余热和烟气余热通过换热器制取热水后又分别返回机组和排入环境中。供热平衡情况类似于电负荷，除医疗教育区外，住宅区和生态区中的制热量均大于各区域的采暖负荷，生态区富余的热量可由热力管道输送到医疗教育区，此时社区整体富余2.28×108MJ/a电能。

对于制冷量，住宅区和生态区利用内燃机发电机组余热和燃气供热来驱动溴化锂机组制冷，可以满足各区域的夏季冷负荷，医疗教育区在溴化锂机组制冷的基础上，利用社区富余电力驱动制冷空调，可满足额外的冷负荷。根据本节对医疗教育区供能情况的分析，除市外电网和市政燃气的动态自维持外，后期可以考虑增加医疗教育区光伏组件和集热器的布置面积，从而减少生态区电力与热量的调度。

4 结 论

(1) 未来低碳社区的全年耗电量、采暖负荷和冷负荷分别为8.28×108(kW·h)/a、2.457×109MJ/a和1.564×109MJ/a，所占比例分别为42.57%、35.1%和22.33%。

(2) 住宅1区的系统配置如下：内燃机发电机组发电量为2 064 kW，溴化锂机组的制冷量为1 900 kW，燃气炉功率为2 700 kW，气化炉机组进料速率为1 335 kg/h，光伏组件布置面积为41.7 hm2。

(3) 随着内燃机发电机组发电量和溴化锂机组制冷量的增加，住宅1区的CO2气体减排率从59.8%升高至71%。