[6054]太阳能烟囱发电系统输出功率平滑方法分析外文翻译资料

 2021-12-08 10:12

英语原文共 12 页

太阳能烟囱发电系统输出功率平滑方法分析

摘要

在各种可再生能源的发电系统中,输出功率的剧烈波动是共同的问题。本文提出了可再生能源发电系统输出功率波动因素的概念。为了降低太阳能烟囱发电系统(SC)输出功率的波动因子,提出了一种新型的由水和砂岩组成的混合储能系统代替传统的砂岩储能系统。建立了流体流动特性、传热特性和发电特性的数学模型, 分析了储能层的材料、深度、面积和位置对输出功率的影响。模拟结果表明,采用水沙混合储能方式可以有效地降低SC输出功率的波动因子,从而平滑SC的输出功率。另外,根据最大的日发电能力或最小峰值波动因子,相应的水蓄能层的最佳深度为5cm或20 cm。

关键词

太阳能烟囱发电系统;波动系数;输出功率;储能层

1.引言

风能和太阳能的波动和间歇性导致了现有风力发电、太阳能光伏发电和高温发电在输出功率方面的同样问题,是当今可再生能源发电的共同特点。经验表明,输出功率的严重波动需要大容量的储能系统和电力传输网络。然而,这可能会破坏用于商业应用的发电电网连接。缓和可再生能源发电系统的波动,应该提供相应的储能系统,这些系统通常成本很高,而存储量却很少。

太阳能烟囱发电系统(SC)是一个新型的可再生能源发电系统有着连续的输出功率和相对较小的波动。它由四个主要部分组成:集热棚,储能层,透平和烟囱(如图1所示)。该系统的基本理论已在Schlaich教授研究小组撰写的相关出版物中有详细描述[1,2]。

自1982年Schlaich教授的研究小组在西班牙Manzannares建造50千瓦的SC原型以来,许多研究人员对这种系统的性能进行了相关的研究。Yan 等人对SCs的流体流动和传热性能进行了系统的数值模拟。Pasumarthi和Sherif [4,5],Padki和Sherif [6]也建立了系统的流体流动,传热和输出功率特征的数学模型,并与其自建电站的实验结果进行了比较验证。考虑到烟囱摩擦系数和出口动能损失,Gannon和vonBackstrouml;m[7]基于全尺寸SC模型进行了热力学循环分析,随后考虑了涡轮机的运行特性及其对系统的影响进行了其他分析。Bernardes等[9]开发了具有不同集电极结构的系统传热数学模型,并研究了不同因素对输出功率的影响。 vonBackstrouml;m和Fluri [10]发布了对应于最高输出功率的涡轮机压降系数的分析。Pretorius和Krouml;ger[11,12]对不同计算方法对输出功率的影响进行了全面的系统数值模拟和分析。明等人[13]建立了系统驱动机构的分析模型,并进行了计算,以显示系统相对压力和驱动力对输出功率和效率的影响,然后详细研究了SC系统的热力循环和非定常流体流动和热特性[14,15]。Bernardes等人[16,17]对模拟结果进行了比较分析他自己在2003年[9]和Pretorius [11]发表的关于传热系数对系统输出功率影响的方面,之后他研究了涡轮压降系数对输出功率的影响。 最近,Nizetic等[18]对地中海地区实施太阳能烟囱发电厂的可行性进

图一:太阳能烟囱发电系统示意图

行了详细的数学和成本分析。Maia等人[19,20]和费雷拉等人 [21]给了详细的理论评估几何参数和材料对SC原型气流行为的影响,并分析了系统的气流特性,也可用作农业用干燥器。Nizetic和Klarin [22]提出了一种简化的分析方法,用于评估太阳能烟囱发电厂中涡轮压降的因素,其中得出的结论是,对于太阳能烟囱发电厂,涡轮压降系数在0.8-0.9范围内。明等人。 [23]分析了环境横风对SC热性能的影响。 结果表明,环境侧风对SC的输出功率有很大的负面影响,环境侧风速小于15 m / s。

此外,一些研究还集中在SC烟囱的形状和结构上。 在数值计算和理论分析中,Schlaich等人。[24]选择圆柱形烟囱,使用von Backstrom[10,24]和Pasumarthi等人 [4,5]分别使用发散的烟囱和圆锥形烟囱。基于诸如烟囱底部截面积相等或烟囱表面积相等的限制,明等人 [25]分析了几种尺寸的三种不同烟囱配置对烟囱出口空气温度和速度,系统输出功率和效率的影响,以及圆柱形烟囱的高度与直径比对系统性能的影响。 然而,一些研究人员还进行了烟囱强度和抗风荷载或地震的分析。 已知使用双曲率表面用于结构加强,并且冷却塔通常具有双曲线壳体,并且烟囱通常通过加强环加强[26-28]。除了这些研究外,许多其他研究人员还对系统输出功率的连续性和波动进行了研究。 Kreetz等人[29]以Manzanares原型为例,对系统并入水能储存进行了数值模拟。 Bernardes等文献[9]给出了水能储存层应用对输出功率影响的模拟结果。 Pretorius等[11]研究了不同类型材料对输出功率的影响。明等人 [30]和徐等人[31]对储能层对电力连续性的影响进行了数值模拟。 Pretorius等人的结果 [11]表明,就选择砂岩作为主要材料的100兆瓦的典型SC而言,一天内输出功率的峰值和谷值之比超过6,这仍然是不可接受的高。

对于应将输出功率发送到输电网络的SC系统,将输出功率的峰谷比降低到有利的范围是至关重要的。 因此,本文的作者计划找到解决这个问题的方法。 如上所述,具有砂岩储能层的SC仍然具有较大的输出功率波动,将采用由水和砂岩制成的新型混合储能层来平滑SC输出功率。 基于Pretorius等人提出的SC模型 [11]和Bernardes等人 [9]将开发具有混合储能的SC的数学模型,并将分析材料,深度,储能层的面积和位置对输出功率的影响。

物理和数学模型

2.1物理模型

本文研究的100 MW SC的基本尺寸和参数如表I所示。砂岩仅用于储能层,而混合储能层采用水和砂石,如图2所示。我们可以 在收集器内部挖出一定深度的环形池,在漏水的情况下放置塑料底层,用透明薄膜覆盖水池,为太阳能吸收和蒸发防止创造有利条件。 在数值模拟过程中,水面上的塑料薄膜假设为零厚度,对太阳辐射完全透明。与水管相比,塑料薄膜是便宜得多。

图2.混合储能SC系统原理图。

2.2数学模型

太阳能烟囱的系统性能取决于系统尺寸和环境条件。 前者主要包括烟囱高度和半径以及收集器半径,而后者包括太阳辐射,环境温度和风速。 本文中描述的分析基于以下简化假设:

(a)收集器中空气的轴对称流动,即在太阳的高度角方面对收集器表面的非单形加热被忽略。 该假设可以简化数值模拟过程,而不会通过三维数值模拟结果对结果造成大的误差。

(b)收集器和烟囱内的空气流动可视为不可压缩流动,因为系统内部的空气速度和压力的变化不明显,并且整个系统中的空气密度略有变化。

(c)收集器是从收集器顶篷入口到中心的斜坡,它允许在空气到达烟囱之前保持恒定的空气量和恒定的空气速度。

(d)使用某种材料的光学性质的平均值来估计入射在吸收体表面上的太阳辐射。 早期日照时光束辐射的透射率将远低于透射率的平均值,这可能导致对结果的过高估计。

(1)集热棚

我们将收集器分成沿半径方向等长的几个同心部分,假设每个部分内的空气温度线性变化,并且前一部分的出口温度等于下面的入口温度,因此出口温度为 收集器可以通过沿收集方向从收集器的入口到出口的迭代计算获得。 每个区域内的空气连续性方程,收集器内的气流假定为不可压缩的流动,可以显示如下:

为了降低流动阻力,收集器可以设计成从其入口到出口的斜坡。 因此,根据半径变化的收集器高度的变化将遵循[11]:

在本文中,Hcoll,i和rcoll,i分别是其入口处的收集器高度和收集器半径。

在每个部分内,收集器顶篷和收集器内空气的能量方程如下:

其中,Ta,Tr和Tg分别是环境温度,顶篷温度和吸收器表面温度。 Tf,o和Tf,i分别是收集器出口和入口空气温度。 hra是收集器顶篷和环境空气之间可以获得的传热系数[31]:

hr是集热器顶盖和储能层表面之间热辐射的传热系数,可以看作是两个相对平行的平面:

其中,εr和εg如分别是收集器顶盖和储能层表面的发射率。

hgf hrf分别是空气和集热器顶盖之间以及空气和储能层表面之间的对流传热系数。 它们可以通过方程式(7)得到,忽略了地表粗糙度和收集器顶盖的影响[9]。

类似地,能量存储层被分成从地面到底部的多个部分。 太阳辐射被能量存储层的地面吸收,并且地面将通过辐射向上传递热量到顶篷,通过对流传递到收集器内部的气流,并通过传导向下传递到能量存储层的第一部分。 因此,地面的能量等式可以写成如下:

其中,Ts,1是吸收器第一部分的温度,Ts,1和Tg之间的距离是0.5dz。 至于砂岩表面,lambda; = lambda;g和水面,lambda; = lambda;w,lambda;g和lambda;w分别代表砂岩和水的导热系数。 S是储能层表面吸收的太阳辐射能量。

对于砂岩表面,beta; = AE,水面beta; = beta;w,AE和beta;w分别代表砂岩和水的表面吸收率。

储能

能量存储层内的能量方程是:

其中,rho;和c分别是储能层在恒定压力下的密度和比热。 对于砂岩储能层,太阳辐射在第一子层中被吸收并且可以被视为热源,从第二子层到底部,没有太阳辐射被吸收。对于水能储存层,太阳辐射将沿着其日照路径穿透并加热水层。 因此,在水能储存层的每个子层中,我们可以获得[32]的热源。而对于水下的砂岩能量储存的子层

能量存储层沿深度方向的外边缘和内边缘被认为是绝缘的

在计算中,位于足够深的砂岩储能层的底部温度被视为恒定的

  1. 烟囱

当烟囱壁热损失被忽略时,烟囱内的气流可被视为绝热膨胀过程。 基于烟囱高度的烟囱内外空气参数的变化规律对系统性能至关重要。 应观察烟囱内的空气密度[9]:

其中Ho=,Tci为入口空气温度,k被认为是1.4005 [9,33]

根据观察到的高度变化,烟囱外空气密度的变化:

其中,Ho=,Ta(0)是入口空气温度,考虑到标准大气,k为1.235 [9,34]。

  1. 涡轮和发电机

导致空气流过太阳能烟囱发电厂的驱动力是由于烟囱外的一列冷空气与烟囱内的一列热空气之间的压力差造成的,这提供了克服气流阻力的力量。 涡轮机的压降:

离开烟囱出口的空气经历动能损失。 这导致动态压降,表示为:

加速的轴向烟囱气流以及内部烟囱壁摩擦都会导致烟囱高度上的压降。 烟囱的一个部分的压降是Delta;pc。

其中,kc是沿烟囱的损失系数[33]:

在此,Delta;是烟囱的粗糙度,d是烟囱的直径。

烟囱入口处的压降以烟囱入口损失系数kci表示[11]:

其中,kcoll是沿收集器的损耗系数[35]。

在此,R和dcoll分别是收集器半径和收集器流体动力学直径。

集热器入口压降为[11]:

其中Ki是收集器入口损耗系数。

涡轮机压降由系统通风功率,涡轮机入口损失系数以及系统内空气流量的水头损失共同决定。 压降系数x定义为压降与系统牵伸功率之比,在计算中被视为0.85:

其中,Delta;ptot和Delta;ploss可以写成如下:

根据系统动量方程[9]可以得到烟囱入口的速度。

通过组合方程(24),(26)和(27),我们得到:

SC涡轮机是基于压力的,其轴输出功率可以如下获得:

电输出功率与涡轮轴输出功率之间的关系为:

其中,eta;g是发电效率。

  1. 波动因子

如前所述,可再生能源的波动和间歇导致输出功率波动和间歇,给电网连接带来了困难。

因此,在评估可再生能源发电系统的性能时,我们应该考虑它们的稳定性和连续性。 这里,电输出功率的波动因子定义为系统在一天中不同时间的输出功率与最小输出功率之间的比率,即:

其中,Felec是波动因素; Pelec,min是一天内的最小输出功率。 显然,随着最小Pelec,min的增加,最大Felec,max将减小,并且波动因子Felec曲线将变得更平坦,这导致更稳定的系统输出功率。 相反,波动因子最小值的减小将导致更大的最大Felec,max和更陡的波动因子曲线Felec,从而导致更不稳定的系统输出功率。

如果波动因子最小Pelec,min为零并且在一天内偶尔出现,则系统输出功率将是间歇性的

计算方法

在MATLAB R2009a软件中进行数值计算之前,应给出材料物理参数,结构尺寸,环境参数,能量存储层的起始时间,初始温度以及集电器入口处的初始空气速度。 通过迭代计算可以获得每个部分的空气温度和速度。 基于空气速度和温度,能量存储层的温度,流动阻力,系统牵伸功率,输出功率以及其他基本参数可以获得。计算将不会在当前时间步骤结束并进入下一个时间步长,直到连续迭代计算之间的所有参数的残差结果都在10^- 6以内。前一时间步的系统的温度和速度分布将用作下一时间步的初始温度和速度分布。 直到最后一步,这种循环才会停止。 时间步长为300秒,收集器内半径沿有400个子部分。 在能量存储层中,在地下约0.1米深处将发生大的温度梯度,因此将30个子部分分配给该深度,还将30个

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