动态模拟作为支持液化空气储能过程设计决策的工具

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Dynamic simulation as a tool to support design decisions in a liquid air energy storage process

　　

动态行为和可控性在大规模储能系统的实际部署中起着关键作用；然而，液化空气储能（LAES）过程通常在稳态假设下进行评估。研究人员开发了液化空气储能充电系统的详细动态过程模型，以研究过程设计、瞬态操作和控制性能之间的相互作用。该模型包含了实际的过程概念，关键组件具有物理一致的表示，包括多流股板翅式换热器（multi-stream plate-fin heat exchanger）、冷存储（cold storage）、循环流（recycle streams）和实际的控制结构。结果表明，在稳态条件下被识别为最优的设计在实际瞬态操作下可能表现出有限的可操作性。冷存储动力学、循环流和温度控制之间的强耦合显著影响系统稳定性和液化空气产量。在动态模型中实施的两种新型过程控制方案表明，适当的控制配置可以延长稳定运行周期，增强冷利用，并将总液体产量提高20%，同时将液化的比能耗（SEC）降低6%，无需任何硬件修改。分析进一步强调，忽视动态交互可能导致次优的设计决策和增加的操作约束。总体而言，提出的动态建模框架为液化空气储能（LAES）系统的早期设计评估和操作优化提供了更现实的基础。研究结果强调了整合过程设计和控制考虑的必要性，以确保大规模储能应用中稳定、灵活和高效的性能。

论文解读文章

研究背景与问题：随着全球可再生能源装机容量的快速增长（国际可再生能源机构数据显示2018-2023年间年复合增长率为10.4%），太阳能和风能等可变可再生能源占比持续提升，亟需大规模、长时储能技术来平衡电网的供需波动。液化空气储能（LAES）技术因其可扩展性、长寿命和地理独立性受到广泛关注，其通过将空气液化储存能量，具有比压缩空气储能（CAES）更高的能量密度。然而，现有LAES研究多基于稳态假设评估性能指标（如比能耗、往返效率），忽略了启动、负荷变化和控制引起的瞬态效应。稳态最优设计在实际瞬态操作中可能表现出有限的可操作性，且动态相互作用（如冷存储温度演变、循环流与控制耦合）未被充分探索。因此，需要将动态模拟作为工具，在设计早期揭示潜在的运行和控制挑战，避免选择次优或不实用的系统配置。

研究内容与结论：研究人员开发了基于Aspen HYSYS^? V14的详细动态过程模型，模拟LAES充电（液化）过程，包含离心式主空压机（MAC）、往复式循环空压机（RAC）、增压空压机（BAC）、低温涡轮膨胀机、多流股板翅式换热器（PFHE）和填充床冷存储等关键组件，并集成比例积分（PI）控制器和防喘振控制（ASC）等实际控制结构。通过模拟四种冷存储体积（60、80、100、120 m³），研究发现冷存储出口温度上升是限制稳定液化运行的主要因素；无补偿控制时，最小存储仅维持4小时恒蒸汽分率，最大存储为8小时，运行时长与体积近似线性相关。激活新型温度控制器（TIC-100）后，通过调节MAC转速降低主空气进料流量，稳定运行时间延长至7.5-15.5小时，并将比能耗（SEC）增长从0.288 kWh·kg^-1限制到0.270 kWh·kg^-1。进一步开发的液体产量控制器（C-100）通过调节膨胀机入口阀，使冷存储贡献增加，总液体产量提高约20%，初始SEC降低6%（至0.250 kWh·kg^-1），无需硬件修改。研究表明，稳态最优设计在瞬态下可能表现不佳，动态建模框架为早期设计评估和运行优化提供了更现实的基础。该论文发表在《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》。

主要关键技术方法：研究人员采用Aspen HYSYS^? V14动态模拟，基于Peng-Robinson状态方程，考虑氧气、氩气、氮气、二氧化碳和水五个组分。关键设备建模包括：MAC和BAC作为离心压缩机（MAC使用三组性能曲线，BAC恒定绝热效率），RAC作为往复压缩机（恒定绝热效率），低温涡轮膨胀机（恒定等熵效率80%）；多流股板翅式换热器通过Aspen Exchanger Design & Rating（EDR）分五段设计并进行迭代验证获得几何参数；填充床冷存储作为一维拟均相塞流反应器（PFR）模型，模拟四种体积（60、80、100、120 m³），每个100个离散点。控制结构包括防喘振控制（ASC）、压力控制（PIC-100/101/102/103）、流量控制（FIC-102）、温度控制（TIC-100，与FIC-102级联）和液体产量控制（C-100）。无样本队列来源。

研究结果：
- 冷存储尺寸与运行时间：模拟四种冷存储尺寸，发现最小存储（60 m³）可维持设计温度（-141°C）约5小时，最大（120 m³）约10小时，稳定运行时长与体积呈线性关系。无控制时，蒸汽分率从4%开始上升，导致液化器分离器压力升高，最终限制充电时长（最小6.5小时，最大12.5小时）。
- 温度控制（TIC-100）的效果：激活TIC-100后，通过降低MAC进料流量补偿冷存储温度上升，维持恒定蒸汽分率（3%），稳定运行时间延长至7.5小时（最小存储）和15.5小时（最大存储），新限制因素变为MAC防喘振控制（ASC）的激活。
- 关键性能指标（KPI）分析：液体空气流量（M?_liq）在无控制时稳定后急剧波动；有控制时随进料流量降低而下降。净功耗（P）无控制时从830 kW增至895 kW（因循环流增大），有控制时降至更低值。比能耗（SEC）无控制时从0.265上升至0.288 kWh·kg^-1，有控制时仅升至0.270 kWh·kg^-1。液体总产量（M_storage）随存储体积增大而增加，且激活TIC-100后产量更高。
- 液体产量控制（C-100）的效果：发现无控制时产液量超过冷存储再充所需量，表明冷存储利用不充分。设置C-100（设定点从0.42增至0.5）部分关闭膨胀机入口阀，使冷存储贡献增加，产液量与再充所需量平衡。该控制使初始SEC降低6%（至0.250 kWh·kg^-1），总液体产量增加约20%。

总结讨论与结论：研究结果强调，动态模拟揭示了稳态假设下最优设计在瞬态操作中的局限性，集成过程设计与控制考虑可避免次优决策。研究人员指出，不同操作点或配置下定量结果可能不同，但所提出的控制机制原理具有鲁棒性。冷存储采用简化一维模型，仅考虑单次充电循环，未考虑多次循环退化，且未进行实验验证。未来工作将进行参数和敏感性研究、多循环模拟和实验验证。结论部分翻译：本研究证明了动态过程模拟作为支持液化空气储能（LAES）系统在真实操作条件下设计决策的有效工具。开发了基于Aspen HYSYS^?的详细动态模型，整合了关键组件的物理一致表示。动态分析揭示了冷存储出口温度上升是限制稳定液化运行的主要因素；无补偿控制时，最小存储仅维持4小时恒蒸汽分率，最大存储维持8小时，比能耗从0.265上升至0.288 kWh·kg^-1。激活新型温度控制器TIC-100后，稳定运行时间延长至7.5-15.5小时，比能耗限制在0.270 kWh·kg^-1。液体产量控制器C-100通过部分卸除膨胀机负荷，使总液体产量提高约20%，初始比能耗降低约6%，无需硬件修改。这些结果突出表明，稳态假设下的最优设计可能在瞬态操作中表现不佳，动态建模框架可在早期设计阶段揭示并解决此类局限。