分布式生物质能冷热电联产系统架构及能效研究

【摘要】：随着世界范围内化石能源的日益紧缺和环境污染的加剧，开发新能源、提高能源的利用率已成为世界各国重点关注的课题。分布式能源是一种新型的综合能源系统，它实现了能源的阶梯利用，可有效的提高系统的能源利用率，具有较高的环境友好性、可靠性和经济性；生物质能属于可再生能源，在利用过程中理论上基本可以实现二氧化碳的零排放和其他污染物的减量化，具有良好的环境效益、社会效益和经济效益。分布式生物质能冷热电联产是以生物质为燃料，以燃气轮机或内燃机为动力，将发电、供热及制冷综合为一体的新型供能系统，其能量转换和利用效率高，经济性好，是未来新能源冷热电联产系统重要的发展方向，具有良好的市场前景和社会综合效益。 本文在查阅大量国内外相关文献资料的基础上，以分布式生物质能冷热电联产系统架构和能效研究为出发点，介绍了生物质能的利用现状及技术手段，分析了分布式冷热电联产系统工作原理及主要组成，对冷热电联产系统几种主要的运行模式做了详细阐述，在此基础上，探索性的提出了一种生物质能冷热电联产系统架构模式，并进行了可行性分析。从能源阶梯利用的角度出发，对生物质能冷热电联产供能系统的主要评价指标作了深入地研究分析；以某农村社区为研究对象，在分析了该区域冷热电负荷特性基础之上，以热效率、经济性和环境效益为优化目标，建立了系统整体多目标优化函数模型，应用并列遗传算法对模型参数进行了优化计算，得到Pareto最优解集，基于优化计算结果，进一步对该生物质能冷热电联产供能系统的能效特性作了评估分析，结果表明：联产系统运行方式对系统能效状态有一定的影响，在系统不同的负荷时段采用不同的运行策略，可以提高系统的整体能效特性；在冷热电联产系统设计时需要考虑系统的具体负荷特性，根据系统的用能情况来确定系统的设备组合，系统的最小负荷率应保证在50%以上。 【关键词】：分布式 生物质能 冷热电联产 架构 能效
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TU83;TK6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 选题背景及意义10-11
• 1.2 生物质能开发利用现状11-12
• 1.3 分布式冷热电联产系统12-14
• 1.3.1 分布式冷热电联产系统概念12-13
• 1.3.2 分布式冷热电联产系统特点13-14
• 1.4 国内外研究现状14-16
• 1.5 存在的问题16-17
• 1.6 本文主要研究内容17-19
• 第2章 分布式冷热电联产系统组成及结构框架19-29
• 2.1 分布式冷热电联产系统工作原理19-23
• 2.1.1 分布式冷热电联产动力系统19-21
• 2.1.2 分布式冷热电联产制冷系统21-23
• 2.2 分布式冷热电联产运行模式分析23-27
• 2.2.1 燃气轮机-余热/直燃溴化锂吸收式制冷机23-24
• 2.2.2 燃气内燃机-余热/直燃溴化锂吸收式制冷机24
• 2.2.3 燃气轮机-蒸汽轮机-吸收式制冷机联合循环24-25
• 2.2.4 STIG 联合循环25-26
• 2.2.5 燃料电池冷热电联产系统26-27
• 2.3 冷热电联产系统工程案例分析27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 冷热电联产系统评价指标29-34
• 3.1 热力学基本理论分析29-30
• 3.1.1 热效率理论分析29
• 3.1.2 火用效率分析29-30
• 3.1.3 联产系统相对节能率30
• 3.2 经济学基本理论分析30-31
• 3.2.1 年费用现值法30-31
• 3.2.2 年初投资费用31
• 3.3 基于环境效益的理论分析31-32
• 3.4 多目标综合分析评价方法32
• 3.5 本章小结32-34
• 第4章 分布式生物质能冷热电联产系统架构模式34-41
• 4.1 分布式生物质能冷热电联产系统介绍34-35
• 4.2 生物质气化利用技术分析35-37
• 4.2.1 生物质气化设备35-36
• 4.2.2 生物质气化过程36-37
• 4.3 生物质能应用于冷热电联产系统可行性分析37
• 4.4 冷热电联产系统配置设计原则37-38
• 4.5 生物质能冷热电联产系统框架方案38-39
• 4.5.1 系统架构集成思路38
• 4.5.2 系统架构方案38-39
• 4.6 生物质能冷热电联产系统实现功能及特点39-40
• 4.7 本章小结40-41
• 第5章 分布式生物质能冷热电联产系统优化及能效分析41-54
• 5.1 系统结构及负荷分析41-42
• 5.2 系统负荷特性分析42-45
• 5.2.1 系统全年负荷特性42-43
• 5.2.2 典型日负荷特性43-45
• 5.3 多目标优化函数模型的建立45-47
• 5.3.1 优化目标函数模型45-46
• 5.3.2 系统决策变量46-47
• 5.3.3 系统约束条件47
• 5.4 基于遗传算法的优化47-49
• 5.4.1 遗传算法及优化流程47-48
• 5.4.2 系统计算给定参数48-49
• 5.5 系统优化计算及能效分析49-53
• 5.5.1 系统优化结果对比分析50
• 5.5.2 系统能效分析50-53
• 5.6 本章小结53-54
• 第6章 结论与展望54-56
• 6.1 结论54
• 6.2 展望54-56
• 参考文献56-60
• 攻读硕士学位期间发表的论文情况60-61
• 致谢61

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