太阳能光伏发电系统的生态网络分析外文翻译资料

 2021-11-05 09:11

英语原文共 11 页

太阳能光伏发电系统的生态网络分析

Emily Briese , Kayla Piezer , Ilke Celik , Defne Apul

美国俄亥俄州托莱多大学土木与环境工程系

美国威斯康星州普拉特维尔电气与计算机工程系可再生能源系统项目

摘要

生态网络分析(E NA)正在成为研究复杂技术系统的有力工具,并且可以揭示生命周期评估(LCA)未捕获的信息。在这项研究中,我们基于CdTe光伏(PV)模块的材料,能源和水生命周期库存开发了ENA。我们定义了一个生态(太阳)和八个技术(制造,建筑,电网,太阳能,燃料,水,回收和废物处理和消散)网络舱室。我们使用通流分析(TA),网络效用分析(NUA),网络控制分析(NCA)和网络稳定性分析(NSA)研究了这些区室的分离离子。电讯局长透露,该系统的总通流量(TST),或系统的总量,用于从太阳能发电产生1千瓦时的电力为604千瓦时。NUA评估了系统内的共生关系,并揭示了舱室之间的定量和定性有益关系是显着的。此外,共生和协同指数分别计算为2.4和7.0,表明大多数系统区域正在获得能量;因此,当系统舱室增加其在系统内的参与和循环时,该系统是灵活的并且优选用于诱导。NCA结果表明,大多数舱室都能控制消散室,这表明这些舱室中会损失大量能量。而且,毫不奇怪,几乎所有的舱室都依赖于燃料和水。我们的NSA结果表明,目前的太阳能系统缺乏系统的多样性和弹性;当系统受到压力时,它缺乏返回原始状态的能力。然而,这些结果的主要原因是光子能量对电的转换效率低。同样的问题也适用于所有其他工程发电系统,因为能量转换的基本极限较低。

介绍

一个多世纪以来,人们已经认识到利用光能发电(光伏效应)的潜力。由弗里茨创建的第一个光伏电池可以追溯到1883年,功率转换效率不到1%(He rsch和Zweibel,1982; Singh,2013)。随着爱因斯坦和奥尔的研究,转换效率不断提高。(Rat hore等,2013)。在20世纪40年代,这些方法得到了改进,效率达到6%(He rsch和Zweibel,1982; Singh,2013),后来增加到约25%。如今,太阳能光伏电池被认为是低碳排放和低成本的能源(Es pinosa et al。,2012;Fthenakis,2009岁;Song等,2018,2017)。现在,随着对环境可持续性的日益关注,理解太阳能系统的能源,水和材料组件之间的相互联系变得越来越重要。生命周期评估(LCA)方法是量化太阳能光伏技术潜在环境影响的最常用方法(Ce lik et al。,2017)。光伏技术的LCA首先在20世纪90年代初进行,以研究制造光伏组件的能源需求(Hagedorn等,1989)。从那时起,对光伏技术进行了大量的LCA研究(Celik等,2018)。这些研究分析了PVs如何引起环境变化,如全球变暖,酸化和由于太阳能电池生命周期内的各种过程引起的富营养化(Celik等,2016a)。一般的发现是:(1)与原料的提取与净化有关的排放;(2)与制造所需要的电力的相关排放主导了PV的整个生命周期环境影响。尽管LCA允许对每个生命周期阶段的环境影响进行全面建模,但在分析PVs生命周期中各种生态系统和工程系统之间的相互依赖性和联系方面还不够。一般而言,LCA提供了一个详细的过程评估,特别是来自上游供应链的活动,而ENA进一步确定了所有相关舱室之间间接相互作用的关系(Lu等,2015)。例如,生命周期阶段之间的能量运动模式及其在营养结构中的关系尚不清楚。另外,尚未研究能源和水基础设施系统与太阳能生产系统之间的关系。除此之外,尚未对系统的能量和材料损失的控制进行分析。这些分析是非常重要的,因为它们最终可以告知我们太阳系的弹性和多样性,而这在LCA中并没有得到实际的计算。生态网络分析(ENA)可以通过将系统表示为交换物质或能量流动的节点网络来解决这些问题(Ulanow icz,2004),然后通过深入分析来确定其相互之间的关系(例如共生与否)。

ENA最初是在科学家和研究人员研究生态关系后开始的,后来通过模拟建模将其应用于“人造”系统(Platt等,1981; Ulanowicz,2004; Wulff等,1989)。这影响了当前的ENA,引发了以下问题:“(1)谁吃谁?,(2)以什么速度吃?”(Ulanow icz,2004)。这些是通过人类技术系统来解释的重要方面,因为在许多不同方面,人为的过程模仿了自然世界(Fath和Patten,1999)。ENA有几个研究层面,但主要的研究计算是能源-水-物质(EWM)库存网络之间的相互作用。到目前为止,化石燃料驱动的系统,如城市和工业园区(Chen和Chen,2016年,2015年; Lu等人,2015年; Wang和Chen,2016年)以及风力发电场等小型能源发电系统均进行了ENA分析。结果表明,用于工业园区使用的化石燃料能源生产系统利用了外部环境;整个系统并没有模仿一个健康的共生网络,在这种网络中,积极的流动将占主导地位(Lu et al。,2015)。相比之下,风力发电系统被发现它具有几乎完美的等级体系,其中系统的代谢成分相互联系,与流动相似的自然生态系统是既稳定又有复原力的(Chen和Chen,2016)。另外发现风力发电系统的水 - 能量关系流在相关的水和能量生成组件之间是有益的。太阳能发电系统也是一种很有前景的发电方式,预计将成为化石燃料和风力发电系统的强有力替代品。然而,太阳能系统从未在ENA框架内进行过分析。

在本文中,我们通过分析CdTe太阳能电池板系统中的各种系统组件之间的直接和间接相互作用来填补这一资料空白。我们使用LCA数据创建成对的组件矩阵,作为ENA的基础。该矩阵用于量化系统内的直接和间接相互作用以及循环水平(Piezer等,2019)。对矩阵进行了进一步的分析,以确定交互作用的类型(例如有益的,有害的或中性的)以及舱室的相互影响(控制或依赖)。最后,我们分析了系统之间的相互作用,以说明系统的多样性和稳定性。

方法

2.1. 建模方法概述

我们开发的ENA框架概述如图1所示(Chen和Chen,2012; Lu等,2015; Yang和Chen,2016)。我们首先收集了生命周期清单(LCI)数据并将其组织在一个隔离矩阵中。我们使用通流分析(TA),网络效用分析(NUA),网络控制分析(NCA)和网络稳定性分析(NSA)进一步处理ENA中的LCI数据(Fang和Chen,2015; Yang和Chen,2016) ;张等人,2014)。与早期文献中更常用的其他三个步骤相比,NSA是一种相对较新的方法(Yang和Chen,2016)。然而,所有这些ENA方法在工程系统的背景下仍处于起步阶段。在开发和分析网络时,只要货币单位在分析中一致,ENA就可以评估任何“货币”(例如任何物质或能源)的流量。在本研究中,通过将所有流量转换为以kWh为单位的嵌入式能量值,同时对能量,材料和水流量进行分析。

2.2. CdTe太阳能电池板的描述和库存

我们对位于美国俄亥俄州托莱多的托莱多大学校园内的现有太阳能电池板进行了建模。该系统包括总共13,983个CdTe光伏组件(FS-390),安装在该校的主校区和斯科特公园校区内。这些模块由位于俄亥俄州佩里斯堡30英里外的First Solar公司制造。光伏阵列总共覆盖了约10,070㎡ 的面积,组件的平均效率约为15%。托莱多的平均太阳辐射为1300 kW h / yr-㎡ (Solar Energy Local,2017)。这些光伏组件在2016年提供了4.27GWh的电力。该能源可以满足托莱多约400户家庭的年需求。该研究的功能单元设定为1kWh。因此,在对所有流量进行建模后,我们将结果归一化为1.28 * 108kWh(系统的总能量产量为30年寿命)。

从First Solar的产品声明报告和Ecoinvent数据库(First Solar,2016; Wernet等,2016)中提取了从开始生产到使用寿命结束的库存数据。数据中包括的生命周期阶段包括材料提取,制造,使用阶段和材料回收利用阶段。PV模块由平衡系统(BOS)支撑,该系统安装在地面上的混凝土基座上。First Solar员工在能源生成/使用阶段根据需要维护,清洁和维修光伏组件。这在系统参数内的一些能量和水中得到说明。CdTe光伏系统的寿命预计为30年(First Solar,2016)。在其寿命结束时,光伏系统将被带到First Solar的Perrysburg工厂的光伏回收中心,在那里可以回收高达90%的光伏材料(IRENA,2016; Marwede等,2013) 。

2.3. 从库存数据创建网络

图2显示了如何利用CdTePV系统的生命周期清单来构建生态网络模型。利用GaBi软件将PV系统的各个生命周期阶段对应的物质(红色),水(蓝色)和能量(灰色)清单转换为一次能量需求(PED),从而实现了光伏系统的成对流动。为此,我们运行了创建的LCA模型,并将结果提取为PED。请注意,PED在LCA中显示为环境影响类别,就像其他影响因素如CO2 eq,毒性等一样。通过运行GaBi并根据PED提取结果,所有的流动单元都是统一的以kWh为单位(PE International,2017; Wernet et al。,2016)。在此基础上,定义了光伏系统生命周期中的各个生态舱室。CdTe PV的生命周期共与9个舱室相关。我们将舱室分为两类:生态类和合成类。太阳是一个生态舱室,直接支持光伏系统作为能源。其他配置,如制造(Manf),建筑(Cons),电网(PowGr),太阳能(SolEn),燃料(燃料),水(Wa ter),回收和废物处理(R&WT),以及耗散(Dis sip),都是经过设计的或人造或人工合成的合成舱室。他们间接支持光伏系统。例如,水室为PV阵列提供制造,使用和维护所需的水。水从工程水舱间接进入系统(通过饮用水系统,而不是雨水收集,地表或地下水资源的直接输入)。在定义舱室后,我们确定了生命周期阶段和各个舱室之间的配对关系。由于我们从提取阶段获得的相关物质库存是“在区域储存”,因此在提取和制造的管理中一起处理。这意味着他们对PV的制造有直接的投入。请注意,提取/制造阶段的库存主要与Manf舱室相连。我们将Manf定义为制造光伏系统的生产设施(Perrysburg的First Solar Facility,OH)类似于图2左侧所示的提取/制造生命周期阶段。物质,水和能量的成对流动分别发展为:1)来自外部的外部流动系统进入Manf舱室(红色) - 显示PV中使用的原材料,2)从水到Manf(蓝色) - 代表PVs制造阶段使用的自来水,3)从PowGr到Manf(灰色) ) - 表示制造阶段的能源供水。在PV的寿命期间发生了两次运输。运输的第一个区域是在制造设施和部署地点之间。然后第二个运输区域是部署地点和回收中心之间。光伏系统被运送到托莱多大学校园,在那里SolEn成为一个活跃的舱室,在ENA网络中生成和交换EWM。换句话说,运输通过这个过程进入SolEn舱室。与燃料使用相对应的直接能量相关流量(g rey)也被合并到成对流中。因此,在这两个运输阶段消耗的燃料是从燃料室供应的,成对的能量流出现在Fuel to Manf和Fuel to SolEn之间。

使用和维护生命周期阶段涉及物质与平衡的构建相关的能量流动。系统(BOS)在物质使用阶段会对PV模块进行维护、清洗和修理。PV中产生的电力也包括在这个阶段。BOS组件包括物质和能源库存,要求物质(铝框架,钢支架/支架等)来安装PVs。此外,逆变器,变压器和电缆将产生的电流转换成适合电网的格式。在Cons和SolEn之间建立了作为BOS一部分的能源和物质流以及PV的构建和维护。然后在Sun和SolEn之间建立产生的能量。请注意,Cons舱的材料和能量消耗的上游流动涉及与PowGr和Manf舱室的进一步连接。类似地,下游的能量产生流与PowGr舱室有关。

寿命终止阶段包括用于PV系统再循环的机构中的能量,材料和水。假设回收发生在俄亥俄州佩里斯堡的 First Solar Recycling Facility,显示为R&WT舱室。光伏再循环所需的水和能源是在Water和R&WT以及PowGr和R&WT舱之间建立的。在R&WT处回收的材料在制造期间用作辅助材料。因此,从R&WT到Manf建立了物流。

在PV的生命周期中丢失的材料,水和能量促成了Dissip舱室。例如,只有一小部分(约15%)的太阳光被转换为电能。因此,无法转换为电能的其余直接能量流通过Sun到Dissip路径丢失。类似地,无法回收或消耗的材料,水和能量被引导到Dissip舱室中。Dissip舱室作为接收器发挥了积极作用。请注意,耗散室对于维持系统的稳态平衡至关重要。

我们研究的一个主要限制是我们建模的生态和合成部门数量很少。例如,塑料制造商和玻璃制造商是向太阳能制造业提供原材料的不同部门,但是在我们的Manf舱室分析中汇总。此外,在寿命终结阶段,回收的塑料和玻璃材料可以送回这些部门。然而,由于光伏材料寿命终结的不确定性,我们假设太阳能制造商使用的所有材料都是从系统外供应的,除了返回太阳能制造的“废弃”太阳能模块。同样,废水处理可以作为一个部门添加到我们的系统中。但是,我们合并了这个系统与水部门。注意数量有限的相关网络舱室也减少了我们在NSA计算的多样性指数。

2.4. 通过分析(TA)

基于三个方程式在TA内跟踪能量流(Yang和Chen,2016)。在等式(1) - (3)中,zi是舱室i,J的外部输入; j是从舱室j到舱室i的成对流动,(Ti)是到每个舱室的总进入流量(Yang和Chen,2016) 。此外,Yj是来自舱室j的输出,并且(1j)是从每个舱室输出的。总系统通过量(TST)通过查找每个进入流量(1j)的总和来计算(Yang和Chen,2016)。该数字表示系统及其过程所需的总能量,包括通过舱室传输的体现能量。通过

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