パラボラトラフ太陽光発電所用の新しい二重給水回路

Nov 01, 2023

Scientific Reports volume 13、記事番号: 7471 (2023) この記事を引用

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4 オルトメトリック

メトリクスの詳細

パラボラトラフ発電所 (PTPP) の検証された動的モデルは、新しい給水回路 (給水/HTF 回路) と基準給水回路 (給水/蒸気回路) の組み合わせ、および蒸気タービン モデルの開発によって改善されます。 。 このような設計は、PTPP 内の二重給水回路を利用して、昼間の出力を 50 MWel から 68 MWel に増加し、低コストで夜間の運転時間を延長するという研究の最初の取り組みを表しています。 参考 PTPP のように出力 (48 MWel) での夜間稼働時間を増やす目的は、化石燃料バックアップ システムを廃止し、吸収された太陽エネルギーと溶融塩に蓄えられたエネルギーのみに依存することです。 日中は、給水回路は給水/HTF を使用して動作します。 過渡期には、日射量の減少により給水/HTF 回路が徐々に閉じられます。 さらに、公称給水質量流量 (49 kg/s) の残りは給水/蒸気回路から徐々に補充されます。 日没後、タービンから抽出された蒸気をもとに給水全体が加熱されます。 この改善の目的は、夜間のエネルギー需要が低いため、公称負荷を 61.93 MWel から 48 MWel に削減することで、夜間の運用時間を増やすことです。 そこで、二重給水回路の影響を理解するために、晴天日（2010 年 6 月 26 ～ 27 日と 7 月 13 ～ 14 日）に基準モデルと本最適化（最適化 2）との比較検討を実施しました。 比較すると、パワーブロック（PB）の稼働時間が明らかに増加することがわかります。 さらに、この改善は夜間の化石燃料システムに基づいて減少します。 最後のステップとして、平準化エネルギーコスト (LEC) の関数として、参照 PTPP と最適化された PTPP のコストについて経済分析が実行されました。 この結果は、PTPP の出力を 50 MWel から 68 MWel に増加することにより、7.5 時間の貯蔵容量を備えた PTPP の比エネルギーコストが約 14.5% 低下することを示しています。

発電に集中太陽光発電（CSP）を使用することは、環境的に持続可能な成長に向けた重要なステップであり、大気劣化に対する非常に好ましい代替手段となります1、2。高温を達成するためのCSP技術が使用されています。 CSP 施設は、狭いエリアへの直接太陽放射に焦点を当てており、高温を実現しています。 CSP 技術では、パラボリック トラフ (PT) は CSP プラントの下で完成された技術と見なすことができ、経済的実行可能性も実証されています3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13。 、14、15、16、17。 たとえば、PTPP は 395 °C に近い温度に達することができます18。 このような発電所には、太陽光がない場合でも数時間にわたって継続的に発電できる蓄熱システム (TSS) が備えられています6。

より実験的な調査を補完するために、PTPP のシミュレーション モデリングは、システムの動作、その可能性、および制約の理解をサポートします。 電力システムの強化と再構成は通常、プロセスの定常状態のモデリングから始まります。 これとは対照的に、動的モデリングを使用すると、ユーザーとエンジニアはより良い運用戦略とプロセス制御の提案を開発できるようになります 17, 19。 これまで、PTPP のモデリングとシミュレーションのためのさまざまな種類の実験が実行されてきました。 成果モデルの妥当性とさまざまな運用アプローチのテストが、これらの取り組みの背後にある主な目的でした。 以下では、PTPP に関連する動的モデリング調査の広範な調査をレビューします。

ユアンジンら。 1 は 30 MW のパラボラ水路太陽熱発電所の改善を提案した。 彼らはプラント全体のパフォーマンスのモデルを指定しました。 (SEGS VI) プラントのシミュレーション モデルを構築する商用プログラム Ebsilon が計算されました。 さらに、特定の設計および運転条件におけるツインプラントの性能解析が実施されました。 さらに、強化されたシステムを使用して SEGS VI のすべての実装要素を評価しました。 この調査結果は、動作雰囲気下で太陽光発電所の効率が約 0.52% 向上し、プラント全体の性能が約 0.22% 向上することを明らかにしました。 同時に、ソーラーアスペクトのコレクター数が増加し、大きな応用チャンスが得られます。 Liu ら 20 は、実際の電力負荷と予測気候データの情報を統合し、特定の日および特定の継続時間における石炭の累積消費量を削減するモーダル予測レギュレーターを開発しました。 さらに、モデル予測レギュレータの利点と操作手順を確認するために、連続 10 日間のシミュレーションを実施しました。 従来のレギュレータと負荷予測の比較が実行され、特定の日のシミュレーションでは、予測レギュレータ手法を利用した石炭消費量の削減が約 13.6% (21.3 トン) 増加したのに対し、連続 10 日間のシミュレーションでは 20.3% 増加したことが示されました。 パラボラトラフと同様に太陽熱集熱器の導入により、作動手順で予測調整器の方法を採用することの利点と制限についての理解が深まったと結論づけられました。 凝縮器冷却の選択は、技術経済的な実現可能性に影響を与える可能性が最も高くなります。 これに関連して、乾式冷却と湿式冷却の両方の最小容量 (50 MW) に対する CO2 換算汚染削減 (LCCM) 能力の寿命を評価する取り組みが行われています。 Aseri et al.3 この研究は、インドで 2 つの領域 (PTSC) および (SPT) の乾式冷却依存の CSP 施設 (6.0 時間) に蓄えられた熱エネルギーを使用して実施されました。 その結果、湿式冷却設備に相当するこれらの設備では、乾式冷却により 91.99% の大幅な節水が可能であることがわかりました。 Wang et al.21 は、劣化後の動作チャネルコレクタの太陽光/熱変換性能を向上させるために、負の熱流束ゾーンのアプローチに従って、輻射シールドを備えた独自の放物線チャネル太陽光受光器を提案、製造、実験しました。最高動作温度で。 彼らは、熱収集の数学的パターンと経済的評価を確立しました。 シミュレーションの結果は、実際のデータとよく一致しています。 さまざまな設置容量と蓄熱容量の下で3つの地域に提示された太陽光受信器を設置する太陽光発電所の技術経済的成果が徹底的に研究されました。 調査結果は、提示された太陽光受信器が太陽光発電システムの技術経済的成果の重要な改善に向けた顕著な可能性を持っていることを指摘しました。 敦煌に設置された提示された太陽光受光器を使用した太陽光発電システムの年間正味電力出力の改善は約 9.77% であり、平準化電力コストの減少は約 8.67% です。 Manesh et al.22 は、太陽エネルギーの多重衝撃淡水化プロセスに基づいて開始された共同発電所をゴム市で開発しました。 これを考慮して、彼らは、エネルギー、エクセルギー、運動経済、エクセルゴ環境、新興経済、およびエマーゴ環境の（6E）調査を実施しました。 さらに、彼らは多目的遺伝的アルゴリズム (MOGA) を使用して、(6 E) 分析に基づいて提案されたサイクルを改良しました。 結果は、提案されたプラントの解釈的パフォーマンスが 3.22% 向上したことを示しました。 さらに、最適化後、最良の動作状態では、エネルギー生成価格、発電の環境への影響、淡水生成の価格、淡水生産の環境への影響、および提案されたシステムのエネルギーは、約 6.27%、24.51%、36.51% 減少しました。それぞれ、%、26.13%、1.87%でした。 Linrui ら 4 は、パラボラトラフ発電所のモデルを作成し、その運用戦略を調査しました。 サンフィールドと合理化されたパワーブロックがあります。 彼らは、採用された技術により、元の戦略と比較して発電量が 3.4 パーセント向上したことを実証しました。 Wei ら 23 は、熱交換機関車用の新しい動的解析パターンを開発しました。 さらに、PTS 部分、エネルギー質量サブシステム、および熱力貯蔵を含む複合放物線トラフ CSP の単純な解析パターンが初めて提案されます。 現在のプラットフォーム データと Andasol II 施設による計算データの間で検証が行われ、統合パターンの精度が実証されました。 定常ケースといくつかの動的シナリオのそれぞれの検証結果は、提示されたパターンが主要なシステム操作を許容可能な精度とコンピューティング パフォーマンスで記述できることを示しています。 信頼性と明確さの利点を考慮すると、統合パターンを使用して CSP 施設のシステム制御を開発および評価できます。 ASI システムはプラント全体の DNI データを解像度 (20 × 20 m2) で提供しますが、シャドウ カメラ システムは DNI データを解像度 (5 × 5 m2) で提供します。 どちらの方法も雲の動きを追跡し、その結果、最大 30 分の短期予測を提供します。 これらの予測は、太陽光発電分野における高度な規制手法に使用され、発電所全体の収量が最大 2% 増加する可能性があります24。 Liu et al.9 は、パラボラトラフを使用して給水を予熱し、ソーラータワーで蒸気を加熱する SAPG システムを発表しました。 3 つの異なる負荷 (100%、75%、50%) 下のシステム パフォーマンスと、典型的な 4 日間の通常の 1 時間あたりのパフォーマンスを調べました。 その結果、太陽エクセルギーが（10％）以上増加する可能性があります。 Arslan ら 25 は、ランキンループの太陽下部領域を調査しました。 彼らは、R600a、トルエン、シクロペンタンなどのいくつかのパラメーターを評価しました。 また、彼らは、ソーラードメイン、火力発電貯蔵のサブプラント、および外部電源なしで24時間稼働するエネルギーブロックを含むプラントを設計しました。 従来のループは正味比率が 0.0009,012 億米ドルのより優れた設計であることが判明し、タービン入力の最適な温度と圧力はそれぞれ 380 °C と 3.25 bar と決定されました。 太陽光発電所をベースにした放物線状のトラフは、溶融塩の直接再循環による平準化電力コストの削減に依存しています。 この研究は、熱伝達係数、圧力低下、抵抗凍結ソリューション、エネルギーブロック設計、価格など、サーマルオイルの溶融塩への置き換えに関連する変化と懸念を強調しています。 その結果、太陽領域における圧力低下は、動作温度範囲の上昇により、サーマルオイルではなく、溶融塩の持続時間の短縮によるものであることが実証されました12。 Rao ら 26 は、多様な霧の擾乱の存在下での CO2-TRC ベースのトラフ CSP 技術の基本および再生の反応挙動を再現する独自の熱力学プロトタイプを作成しました。 この結果は、システムのパフォーマンスを調べる場合、雲の厚さが能力の範囲に最も大きな影響を及ぼし、一方、曇りの長さが回復時間に最も大きな影響を与えることを示しています。 同じ霧の形成では、回生システムの回復プロセスは単純なシステムの 3 倍になる可能性があります。 同じ雲量期間にさらされた場合、単純なシステムはより短い時間で定常状態に到達しました。 AT ベースの ICST プロファイリング技術への統合の可能性という点で、LFC と PTC の間には多くの類似点が存在します。 どちらの方法も、さまざまなサイズに拡張可能であり、コストや物質の点で目に見える規模の影響はありません。 スケーラビリティは通常、開口領域とストレート レシーバの距離を調整することによって両方の状況で実現されます27。 パラボラトラフ太陽光発電システムの動作は、曇りの状況下で Wang28 によってモデル化され、強化されました。 消費電力および蓄熱と火力発電システムのエクセルギー性能の違いは、霧の状況によって明らかになりました。 モデル データとよく知られた試験データが検証されました。 この研究では、適切な調整機能を備えた効率的な熱力学システムの開発の問題を検討するために、複合エネルギー・エクセルギー・コントロール (CEEC) の動作が利用されました。 この目的のために、提出されたサイクルについて精力的かつ運動的研究が行われ、続いてパラボラ トラフ コレクタ (PTC) の正確なモデリングが行われました。 彼らは支配的な制御方程式を図示し、その結果として調整システムの反応期間を計算しました。 CEEC の最適戦略は、マルチターゲット最適化を利用して、提案されたサイクルの整定時間を短縮しながらエネルギー/エクセルギー性能を最適化することによって提供されます。 その結果、サイクル全体のエネルギー性能が 36.06% 向上し、整定時間が 25.09% 向上したことがわかりました。 一方、エネルギー、エクセルギー、およびセトリング時間は、それぞれ目標達成率 34.02、28.25、および 17.63% の進捗を示しました29。 端部損失を補償するために、Reddy と Ananthsornaraj30 は、吸収管の長さを延長したパラボラ トラフ ソーラー コレクター (PTC) を提案しました。 トラフ長は４．６ｍ、トラフ幅は５．７ｍ、焦点距離は１．７ｍ、リム角は８０．３°であった。 この補償技術は、システム全体の集熱効率と比較して、レシーバーの非加熱領域の熱放散パーセンテージが最小限であったため、かなりの規模のトラフコレクタに対して効果的です。 El Kouche と Gallego31 は、物理的特徴に基づいた温度による PTC の数値シミュレーションを開発しました。 数学的な表現が作成されました。 熱伝達係数に関するいくつかの既知および最近の相関関係がモデル化されました。 さらに、選択した領域における PTC プラントの進歩と有効性に関する有用なフィードバックを提供するいくつかの数値シミュレーションが実行されました。 Moreno et al.32 は、計算負荷を MPC 計算時間の 3% に大幅に削減するために、レギュレーター設計によって提供される最適な流量を推定するために合成ニューラル ネットを採用することを提案しました。 ニューラル ネットワークは、MPC 制御のコレクター フィールドの 1 か月間のテスト データセットでトレーニングされました。 正味入力として可変数の測定値を使用することが調査されています。 その結果、ニューラル ネット レギュレータは MPC レギュレータとほぼ同じ平均出力を提供し、ほとんどのニューラル ネットと同様に分散が 0.02 kW 未満であり、出力の急激な変化が少なく、制約の軽微な違反があることが明らかになりました。 さらに、提案されたニューラル ネットワークは、複数の小さなセンサーと推定値を使用する場合でも効果的に機能し、ニューラル ネットワーク入力のセットは実際のサイズの 10 パーセント ポイントに縮小されます。 この競争では、より最近の CSP 施設は、蓄熱手段として、また状況によっては伝熱流体 (HTF) として、ソーラーコレクター内の溶融塩 (MS) を利用しています。 CoMETHy の実装では、前改質装置と組み合わせた溶融塩加熱膜改質装置が設計され、溶融塩サイクルにおける工業レベル (最大 3 Nm3/h の H2 透過水生成) で広範囲に実証されました 33。 Goyal と Reddy34 は、太陽光 PTC の HTF としての s-CO2 の性能を評価するための数値熱パターンを作成しました。 彼らは、局所的な温度場と速度場を使用して、有限の温度変化と流体の流れの摩擦によって HTF 内に誘発されるエントロピーを計算しました。 さらに、モンテカルロ光線追跡に基づく光学解析手法を利用しました。 結果は、HTF の動作圧力と吸気温度のそれぞれに対する完璧なレイノルズ数で、PTC 受信機で生成されるエントロピーを最小限に抑えることが実証されました。 ベジャン数は、熱伝達と流体の流れの不可逆性によって生じるエントロピーに対する、熱伝達の不可逆性によって生じるエントロピーの寄与を計算します。最大流量では (0.2 ～ 0.4)、最小流量では 1.00 近くになります 35。 PTCサイクルにおける不均一な温度拡散に従って、貯蔵サイクルのさまざまな部分にいくつかの選択された太陽吸収塗料をカスケード的に関与させる新しいアプローチがあります。 目的の手法を実行するために、多分割アプローチと理想的なアプローチの 2 つのシステムが検討されました。 多分割の理想的なアプローチは、従来のアプローチよりも高い効率を生み出すことがわかりました。 さらに、290 ～ 550 °C の動作温度下で、多分割アプローチの熱損失は 29% 減少し、熱性能も 4% 改善されました 35。 Subramanya ら 36 は、0 ～ 4 rpm の速度、さまざまな内部温度、および流量によって回転レシーバー チューブを操作して、PTC の性能を実験的に研究しました。 熱性能、温度ブースト、摩擦特性などの複数のパラメーターが検査されます。 その結果、回転受け管を使用することにより温度差値が大きくなるとともに、摩擦特性が急激に上昇することが判明した。 内部温度の低下と流量の増加による熱性能の最大の向上は、固定受信管と比較して 190.3% でした。 Stutzle et al.37 は、線形レギュレータをモデル化して 30 MWe SEGS VI PTPP を開発し、オペレータの動作を近似するための調整アルゴリズムを提供しました。 規制当局の反応は、冬の日と夏の日の両方にわたって評価されます。 PTPP の総出力に対するレギュレーターの影響も調査されます。 コレクタ出口の温度調整によって、設計された PTPP 出力の合計はほとんど向上しません。 Valenzuela et al.38. は、晴れた日およびDNIの短期変動中にフィードフォワードおよびPIレギュレータを利用してワンススルーモードで動作するPTPPについて説明しました。 この目的のために、PTPP オペレータは、PTPP の設計の変更やシステムの変更など、PTPP のダイナミクスやレギュレータの性能に影響を与えるさまざまな状況に応じてレギュレータ設定を調整するこの種のレギュレータの使用経験があるため、従来のレギュレータを部分的に使用する構成が選択されました。時間とともに。 定常状態モードでは、DNI の短期間の過渡状態でもすべての設定値を維持できることが調査結果からわかりました。 一方、DNI 勾配が長期間続く場合、蒸気の温度を維持するのは困難です。 Camacho et al.39 は、分散コレクタを使用して SF の出口温度を制御するために 2007 年以前に採用されていたいくつかの自動制御技術をレビューしました。 さまざまなアプローチに関連する最も重要な特徴を説明するために、モデリングと規制の両方の概念を分類して示しました。 Felhoff et al.40 は、PTPP における直接蒸気発生 (DSG) に基づいた 2 種類の主要な非定常モデルを開発しました。 まず、PTPP の特性をより詳細に記述し、PTPP の動作を説明するために、離散化有限要素モデル (DFEM) が開発されました。 さらに、集中入力と分散データを組み合わせた 2 番目の可動境界モデル (MBM) を適用して、PTPP の動作を予測できます。 異なるシステムパラメータの変化を伴う両方のモデルと実際の結果との比較が示されています。 蒸発経路内の局所的な摂動に対する応答は、MBM では十分に再現されないことが示されています。 ただし、SF 全体の放射照度が同一であると仮定すると、MBM は計算上の大きな利点をもたらします。 DFEM は、局所的な影響の分析、伝達関数の導出、またはシステム特性のより深い理解を提供するために推奨されます。 Biencinto et al.41 は、推奨されたアプローチを使用して DSG を備えた 38.5 MW PTPP の TRNSYS 環境ソフトウェアによる準動的モデルを実装し、年間電力出力を比較しました。 その分析で提示された結果によると、DSG を備えた PTPP の蒸気圧力制御にスライド圧力アプローチを適用することは、正味の発電量に関して固定圧力アプローチよりも有益であることが判明しました。 Biencinto et al.42 は、超臨界状態の CO2 (sCO2) が動作媒体として選択され、溶融塩が蓄熱流体として使用される、広開口コレクターを含む PTPP の革新的な設計について説明しました。 さらに、溶融塩の水力ループを最小限に抑えながら、送風機や熱交換器の必要性を減らすモジュールベースの太陽エネルギー場の構造も紹介されています。 新しいアプローチの予想される年間パフォーマンスの比較は、SF の HTF としてサーマルオイルを使用する参照 PTPP パフォーマンスと比較されます。 新しい PTPP と参照 PTPP の両方の動作を再現するために、TRNSYS ソフトウェア環境で 2 つのシミュレーション モデルが設計されています。 この研究の結果によると、新しい PTPP 設計は、基準 PTPP と比較して年間効率を約 0.5% 向上させ、電力コストを約 6% 削減する能力を備えています。

PTPP のパフォーマンスを向上させるために、ダイナミック シミュレーターは、入力、プロセス操作、ガス出力、または費用対効果の観点からプラントのパラメーターを分析するための高性能ツールとなります。

PTPP モデリングには、TRNSYS、DYMOLA、EBSILON Professional など、一般に入手可能なさまざまなプログラムが利用されています。最近では、5、43 に示すように、PTPP の動的モデリングとシミュレーションに APROS ソフトウェアも使用されています。気象条件の変動に対する PTPP の動的モデルが実装されています。 明らかに、PT テクノロジーに関しては、これまでに限られた動的モデルのみが導入されています。 しかし、これまでのところ、これらの取り組みのほとんどは TSS モデルと SF モデルを対象としたものであり、PB 動的モデルを提示した限られた研究論文も含まれていました。

APROS ソフトウェアを使用した徹底的な動的モデル (最適化 2 と呼ばれる) を使用して設計されました。 この設計モデルでは、PTPP の動作全体で発生する変動を調整するために必要なすべての調整ループを含む 3 つの部分からなるモデル (SF、TSS、および PB) が開発されます。 その後、その設計されたモデルは、改善レベルを強調するために参照モデル (検証済みモデル) in5 と比較することによって評価されます。 この文書の最適化 2 で実行される最適化の新規性は次のように説明されます。

日中は給水/HTFモデル、夜間は給水/蒸気モデルを使用して給水を予熱するデュアルモデルの開発。 このデザインは、この分野における最初のタイプのものです。

蒸気抽出の有無にかかわらず動作する蒸気タービン モデルの実装。 前者の場合の利点は夜間の化石燃料システムへの依存をなくすことですが、後者の場合は日中の発電量を増やすために運用されます。

より多くのループへの拡張により、吸収される熱エネルギーが増加し、SF に集中します。

TSS の容量増加に基づいて PTPP の夜間運用を延長します。

プラントの年間パフォーマンスに応じた新しい PTPP のコストを比較します。

APROS は、プログレッシブ調整回路を構築できます。 数日間にわたる動的シミュレーションを継続的に実行できます。 その結果、APROS は、負荷の急速な変化時に安定したパフォーマンス、精度、および高速応答を提供する高い能力により、特に動的処理中に複数の発電所をモデル化するための優れたツールとみなされます。 APROS で実現される解決手順に関するより包括的な詳細は、たとえば in44 で見つけることができます。

有限差分法または有限体積法は、通常、1 次元の偏微分方程式を解くために使用されます。 これらの方程式は空間的および時間的に離散化され、非線形項が線形化されます。 空間離散化 (適切なセグメント長にわたる積分) では、1 次風上技術、2 次中心微分技術、および 2 次風上補間など、複数の離散化技術が利用可能です。 陰的アプローチは通常、時間離散化に適用されます。 最後に、離散化された保存則、入口および出口の流れパラメータ、熱力学特性に基づいて、計算モデル内のエンタルピー、圧力、速度などの物理的特性を計算することが可能です。 1 次元偏微分方程式を解くために有限体積法を使用したソフトウェア APROS43 によると、その解法には以下が含まれます 44。

エネルギー保存則、質量保存則、および運動量保存則が制御ボリュームに適用されます。

材料特性のライブラリは、比エンタルピー、圧力、質量分率などの関連変数に関してアクセスできます。

単相、混合相、非平衡分離相、乱流、臨界流、層流を適用することが可能です。 さらに、放射、対流、拡散、および適切な熱伝達関係を使用することもできます。 化学的相互作用は、考慮されたコントロール ボリュームと関連付けることができます。

レギュレーター、ロジック入力およびプロセス、および逐次自動化ブロックを含む調整システム要素のモデルは、シミュレーション モデルに機能的に関与させることができます。

実験的な相関関係が有効な範囲に適用されます。

発電機、電気モーターなどの電気コンポーネントを機能的な方法でシミュレーション モデルに追加できます。

非定常流れの場合、適切な状態量と選択した時間スケールを考慮して、時間内に離散化を行う必要があります。

エネルギー流量、質量流量、分離媒体など、制御ボリューム内の作動媒体の物理量を決定します。

PTPP の運転期間中に高い柔軟性を実現するために、最適化された給水および蒸気タービンのモデルに修正が加えられました。 さらに、基準発電所と最適化 2 の仕様を表 1 に示します。この開発は、図 1 に示すように最適化 2 と呼ばれます。以下のセクションでは、二重給水回路と蒸気タービン回路、および規制について説明します。これらの最適化回路のための回路について説明する。

二重給水回路を備えた PTPP の概略図。

最適化 1 で実装された最適化された給水回路は、APROS ソフトウェアを使用して開発されます。 参照された給水/蒸気回路 (FW/S 回路) は、45 で改良された給水/HTF 回路 (FW/HTF 回路) と結合されます。 夕方の時間帯は、電力需要に基づいて、高需要と低需要の 2 つの部分に分けることができます。 高需要期間は日没から始まり午後 10 時頃まで続き、低需要期間は午後 10 時から午前 6 時まで続きます。 この設計の目的は、公称電力を 61.93 MWel から 48 MWel に削減することで、夜間の運転時間を延長することです。 これにより、エネルギー需要が低い夜間の運用の柔軟性と安定した発電が実現します。 さらに、この最適化により、夜間の化石燃料バックアップ システムへの依存が軽減されます。

二重回路給水は、図 2 に示すように、2 つの熱交換器列 (トレイン 1 とトレイン 2) を使用してモデル化されます。各熱交換器は予熱器とみなされます。トレイン 1 では、低圧の 5 つの向流熱交換器が使用されます。供給水は一緒に脱気装置に接続されます。 脱気器後の給水は、高圧給水で 2 つの向流熱交換器にポンプで送られます。 HTF はトレイン 1 の熱交換器を通って流れ、昼間に FW/HTF 回路のチューブ側を通過する給水を加熱します。 トレイン 2 には、基準給水回路と同様の 7 つの凝縮器熱交換器が含まれており、5 つの熱交換器が LP 予熱器として使用され、そのうちの 2 つが HP 予熱器として使用されます。 タービンから抽出された蒸気は、第 2 給水回路（FW/S 回路）を通過する給水を加熱するために使用されます。 HP バイパス制御からバイパスされた蒸気の温度を調整するために、一定量の給水が FW/HTF 回路、FW/S 回路、または両方の回路から高圧減温器にポンプで送られることに留意する価値があります。再熱器に入る前にバルブを閉めてください。

給水2回路モデル。

FW/HTF回線は昼間に運用され、FW/S回線は夜間に運用されます。 日没期間 (過渡期間) には、エコノマイザは両方の給水回路からの給水を異なる量で使用します。 ここで、両方の回路の各予熱器の前後の給水の境界条件は、基準回路で事前に定義されたものと同様の値に維持されます。 さらに、両方の回路で使用される蒸気と HTF の境界条件値は、基準給水回路と最適化された給水回路と同様に保たれます。

リファレンスおよび最適化された給水回路に実装されたすべての調整器回路は、両方の回路の FW MCVLP を除き、同じ境界条件を持つ二重回路給水で使用されます。 ただし、FW MCVLP の調整構造は両方のトレインで変更されており、熱交換器トレインの前に 2 つの制御バルブが追加されています。つまり、FW/HTF 回路の前 (FWCVHTF) と FW/S 回路の前 (FWCV) にある給水制御バルブです。 ）。 さらに、ボイラーと蓄熱システムの 3 つの調整回路が変更されます。 新しい制御弁の動作モードについては、次のセクションで説明します。

給水調整弁は、FW/HTF 回路の最初の LP 予熱器 (LP PH1) の前に配置されています。 図 3 に示すように、発電所の動作モードに応じて、この調整回路には 2 つのタスクが実装されています。この調整回路には 1 つのセレクターが含まれており、このセレクターは 2 つの境界条件 (HTF 質量流量とSF 出口の温度は、それぞれ 802 kg/s および 393 °C 未満である必要があり、また、過渡期間をいつ開始する必要があります)。 過渡期間は、SF 出口での HTF 質量流量が日没期間により公称値 802 kg/s 未満に減少したときに始まります。 最初のタスクは日の出後にアクティブ化され、FW/HTF 回路内で基本量 55 kg/s に達するまで FWCVHTF が徐々に開き、過渡期間まで変更されません。 2 番目のタスクは、両方の境界条件が達成されたときに実行されます。 したがって、FWCVHTF は、FWCVHTF を通過する供給水の質量流量を制御することにより、LP PH5 出口の HTF 温度を設計温度 164 °C に変更されずに維持します。 過渡期には、温水の一部が FW/HTF 回路から供給され、残りは同じ特性 (温度と圧力) で FW/S 回路から供給されます。 シーケンスとして、SF 出口での HTF 質量流量がゼロに等しい場合、FWCVHTF は完全に閉じます。 夕方の時間帯では、次項で説明するように、FWCVS を介して復水器から FW が供給されます。

FW/HTF 回路の給水調整器 (FWCVHTF)。

FW/S回路の入口に設置される調整弁です。 FWCVS の目的は、夜間および過渡期に FW/S 回路を通る給水質量流量を調整することです。 FWCVS の動作モードは次のように説明できます。

FWCVHTF 後の給水の質量流量が記録され、設定値 (31 kg/s) と比較されます。 この比較は、図 4 に示すように、コンパレータ (AD) によって実行され、信号が PI コントローラに送信されます。その後、PI コントローラは、FWCVS を動作させるアクチュエータに命令します。 このコントロールバルブは、2 つのセレクターにより 2 つの機能を実現します。 最初のセレクターには 1 つの境界条件 (FWCVHTF 後の給水質量流量が 44 kg/s 未満である必要がある) が含まれており、2 番目のセレクターも 1 つの条件 (TS 出口での HTF 温度が 377 °C 未満である必要がある) で構成されています。 。 最初の機能は発電所のソーラーモード中に作動し、この調整バルブは過渡期間まで閉じたままになります。 セレクター 1 の条件を達成した後、このセレクターの 2 番目の機能が動作し、エコノマイザーに送られる給水質量流量の残りが、蓄熱システムに応じて FWCVS を通じて補充されます。 蓄熱出口の HTF 温度が 377 °C を下回ると、FWCVS は時間勾配 (折れ線) によって徐々に閉じられます。

FW/S 回路の給水調整器 (FWCVS)。

FWCV を開き、FWCVHTF を徐々に閉じることにより、列車 1 と列車 2 の間の経路変更が過渡期間 (日没前) に発生することがわかります。

パワーブロック入口の HTF 調整バルブは、過熱器と再加熱器に入る HTF 質量流量を調整します。 この調整回路には 3 つのセレクターがあります。 2 つの関数がセレクターを通過します。 セレクター 1 では、最初のタスクは日の出時に動作し、このバルブは過熱器および再熱器入口での HTF 質量流量を事前定義された設定値に従って 615 kg/s に維持します。 その後、過渡期までこの値を調整し続けます。 2 番目のタスクは、2 つの境界条件 (SF 出口での HTF 質量流量が 802 kg/s 未満である必要があり、過渡期間が開始される必要がある) を達成した後にアクティブ化されます。 このプロセスは、図 5 に示すように、過熱器と再熱器の入口における HTF 質量流量を、PI コントローラーを介した新しい設定値 600 kg/s と比較することによって取得されます。 2 番目のセレクターでは、2 つのタスクがセレクターを通過します。 2. 最初のタスクはセレクター 1 から発生し、2 番目のタスクは、高温貯蔵タンク内のレベルが 0.6 m を下回り、太陽熱発電所の出口から HTF が来ない場合にアクティブ化され、このバルブは閉じられます。 3 番目のセレクターでは、最初の機能がセレクター 2 から受信され、2 番目の機能が 2 つの境界条件 (SF 出口での HTF 質量流量が 390 kg/s 以上、温度が 295 °C 以上である必要がある) に基づいて動作します。 。 両方の条件が達成されると、このバルブは過熱器および再加熱器の入力における HTF の質量流量を設定値に従って 615 kg/s に調整します。

過熱器と再熱器の入口にある HTF レギュレーター。

図 6 に示すように、最適化された HP 予熱器と LP 予熱器 (LP-PH MCVHTF および HP-PH MCVHTF) が改善される前の HTF の LP および HP メイン制御バルブの調整構造。両方の制御バルブは同じものを適用します。各種の予熱器に送られる HTF の質量流量を調整するために、さまざまな制約を伴う動作原理を調整します。 これらの調整回路には、それぞれに 2 つのセレクターが含まれています。 2 つの関数が各セレクターを通過します。 両方の回路に使用されるセレクターの機能は、同じ境界条件 (SF 出口での HTF 質量流量が 802 kg/s 未満でなければならない、および過渡期間) に応じて変更されます。 最初の機能は、日の出後から過渡期間までアクティブになり、LP PH MCVHTF および HP PH MCVHTF が、128 kg/s および 59 kg/s に等しい設定値を使用して入口 LP-PH5 および HP-PH2 での HTF 質量流量を制御します。それぞれ LP 予熱器と HP 予熱器用です。 両方の条件が達成された後、2 番目の機能が動作し、蓄熱エネルギーが枯渇するまで、両方のレギュレーターが過熱器入口での HTF の質量流量を 600 kg/s に維持します。 LP PH MCVHTF および HP PH MCVHTF は、過熱器および再加熱器入口での公称 HTF 質量流量 (600 kg/s) に達すると完全に閉じます。 蓄積されたエネルギーが枯渇した後、これらの調整回路の同じアプローチを繰り返すために、翌日の過渡時間を開始する必要があります。

予熱器前の HTF の LP および HP メインレギュレーター。

最適化された TSS 出口の調整バルブは、図 7 に示すように、新しいセレクターを追加するだけでなく、HTF 質量流量の設定値と境界条件を変更することによって改善されます。補償期間では、TS DCVo は入口と見なすことができます。蓄熱システムでは、最適化された TSS に入る HTF 質量流量を調整して、日中は 802 kg/s、夜間は 600 kg/s の公称値を達成します。 TS DCVo の運用戦略は次のように説明できます。

二重回路の蓄熱出口にある HTF レギュレーター。

この調整回路には 2 つのセレクターが含まれており、ストレージ システムの動作モードに基づいて 2 つの機能がそれぞれのセレクターを通過します。 最初の機能は充電モード中に動作し、温度 293 °C の低温 HTF が TSS から太陽エネルギー場に流れることを可能にするために開いたままになります。 2 番目の機能は、これらの条件 (SF 出口での HTF 質量流量が 802 kg/s 未満であるか、その温度が 393 °C 未満であること、また高温貯蔵タンクのレベルが 393 °C 未満であること) を達成した後に作動します。 0.6m以上）。 したがって、SF 出口での HTF 質量流量が測定され、PI コントローラーによって設定値 (802 kg/s) と比較されます。 その結果、2 番目のセレクターは 2 つの境界条件 (過渡期間が開始される必要があり、高温貯蔵タンクのレベルが 0.6 m 以上である) に依存し、この制御バルブは新しい設定値に従って HTF 質量流量を補充します ( 600kg/秒）。

ここで、TS DCVo で使用されるのと同じ手順が方向転換制御バルブ (RDCV) に適用されることに注意してください。

基準蒸気タービン (ST) は、図 8 に示すように、蒸気抽出用に 8 つの制御バルブを追加することによって開発され、そのうちの 2 つは HP 予熱器に接続され、6 つのバルブは LP 予熱器に接続されます。蒸気タービンは最適化 1 で実行した手順と同様に動作しますが、これらの調整弁は過渡期まで閉じたままになります。 したがって、55 kg/s の蒸気が HP-ST に入り、LP-ST から出ていき、圧力と温度も最適化モデルと同様に維持されます。 エコノマイザは昼間に FW/HTF 回路を通じて供給される給水のみを取得したことは言及する価値があります。 その後、設計の抽気質量流量に達するまでの過渡期に、抽気の調整弁を徐々に開く。 過渡期間中、エコノマイザは FW/HTF 回路および FW/S 回路から公称値の給水を受け取りました。 日没後、給水の公称値全体 (49 kg/秒) が FW/S 回路によってエコノマイザに供給されます。 ここで、日中は蒸気と給水のすべての特性 (質量流量、圧力、温度) が最適化モデルと同様に設定され、夜間は参照モデルと同様に設定されることに注意してください。

抽出調整弁を備えた蒸気タービンモデル。

基準蒸気タービン モデルでモデル化されたすべてのレギュレーターは、この最適化された蒸気タービン モデルで使用されます。 顕著な違いは、LP MSCV 回路に見られます。LP タービンの入口における蒸気質量の流量を、日中は同じ設計のままで 46 kg/s ではなく 55 kg/s に調整します。夜間の値 (41 kg/s)。 これにより、夜間の営業時間が長くなります。 さらに、抽気調整弁は、蒸気タービンをあらゆる運転期間において高いレベルの柔軟性と精度で運転するためにモデル化されています。 これらの調整弁の動作原理を以下に説明します。

図 9 に示すように、蒸気タービン モデルには 8 つの蒸気抽出調整回路があります。調整構造と動作戦略はすべての蒸気抽出調整弁で同じですが、質量流量の設定値と位置が異なります。 抽気調整弁１～５は、それぞれＬＰ ＰＨ１、ＬＰ ＰＨ２、ＬＰ ＰＨ３、ＬＰ ＰＨ４、ＬＰ ＰＨ５に接続されている。 第 6 蒸気抽出調整弁は第 6 抽出と脱気器の間に設置され、第 7 と第 8 調整弁はそれぞれ HP PH1 と HP PH2 に接続されています。 抽出蒸気調整器の動作モードは次のように説明されます。

蒸気抽出レギュレーター。

各調整回路には 2 つのセレクターが含まれており、2 つのタスクがセレクターを通過します。 第 1 選択器では、境界条件 (FW/HTF 回路の給水質量流量の設計値が 44 kg/s 以上) が達成されない限り、抽気調整弁は閉じたままになります。 続いて、この条件が達成された後に 2 番目のタスクが起動され、蒸気の質量流量が設定値に従って調整されます。 その後、これらの調整弁は、吐出モード中の TS MCVi の HTF 温度が 377 °C 以上である限り、設計抽出値を維持し続けます。 2 つの関数は、1 つの境界条件に基づいて 2 番目のセレクターを通過します (放電モード中の TS MCVi の HTF 温度は 377 °C 未満でなければなりません)。 最初の関数は、セレクター 2 の境界条件がまだ達成されていない限り、セレクター 1 から受信されます。 一方、セレクタ２の境界条件が成立している場合には、これらの調整弁は時間勾配（折れ線）に従って徐々に閉じられる。 その後は翌日の臨時休業期間まで休業となります。

PTPP の 2 番目の最適化については、このセクションでの PTPP モデルの徹底的な評価とともに、晴れた日中に要約して議論します。 PTPP の二重回路給水は、2 つの熱交換器列 (トレイン 1 とトレイン 2) を使用して運転されます。 トレイン 1 はサーマルオイルを使用して、HTF/FW 回路を通過する給水を日中ずっと高温に保ちます。 夕方の時間帯には、列車 1 の代わりに列車 2 が使用されます。列車 2 は、タービンから抽出された蒸気を使用して、第 2 給水回路を通過する水を加熱して運転されます。 トレイン 1 とトレイン 2 の間のこの変更は、FWCV を開いて FWCVHTF を閉じることによって、過渡期間 (日没前) に実行されます (「二重回路給水調整ループ」を参照)。 このプロセスの目的は、夜間のエネルギー消費が低いため、公称負荷を 61.93 MWel から 48 MWel に下げることで、夜間の稼働時間を増やすことです。 さらに、この最適化により、夜間の化石燃料バックアップ システムへの依存が軽減されます。

以下のセクションでは、晴れた夏の日に検証された PTPP (参照) と改良された PTPP (最適化 2) の間のいくつかの比較を示し、説明します。

このセクションでは、改良された PTPP (最適化 2) と検証された PTPP (参照) の間の比較分析が実行されます。 この比較は、参考文献の事前定義された定義に従って行われます。 5. 得られた予測は、PTPP の各セクションのさまざまな特性の説明を考慮して個別に評価されます。 ここで、最適化 2 における最適化された総質量流量の制限は、最適化 1 の制限と同様であることに注意してください。したがって、最適化 1 で収集された同じ熱が、最適化 2 で太陽磁場に適用されます。 参照モデルの予測と最適化出力は、2010 年 6 月 26 ～ 27 日と 7 月 13 ～ 14 日の HTF 質量流量とパワー ブロックの温度とともに分析されます。 これらの各プロパティについては、次のサブセクションで説明します。

図 10 に示すように、参照総質量流量と改良総質量流量の比較を代表的な日にわたって示します。2010 年 6 月 26 日の t = 00:00 から t = 7:30 までの期間では、最適化された総質量流量は流量は基準プラントと一致します。 このような状況になる理由は、蓄熱期間の終了時期が運営会社から通知されないためです。 したがって、この期間の最適化された総質量流量は、最適化 1 の最適化結果と同様であると想定されます。これにより、最適化 1 で得られたものと比較して、日没までのすべての特性について同様の結果が得られます。最適化 2 によると、 HTF の総質量は、蓄積されたエネルギーがまだ枯渇していないため、最適化された太陽場では参照太陽場よりも約 (2.5 ～ 3 時間) 長く循環しません。 発電所で実施されている運転戦略によれば、TSS がまだ放出されている間は、SF 内で HTF を循環させることはできません。 TSS が枯渇した後、最適化された質量流量は 156 kg/s の一定値で SF を通る循環速度で開始されます。 その後、最適化 2 の操作戦略の単純な変更が実行され、最適化された総質量流量は日の出にもかかわらず 156 kg/s で変更されません。 設計出口温度 (393 °C) に達すると、指定値 (802 kg/s) まで上昇します。

HTF の総質量流量の説明。

これは、HTF の設計出口温度 (393 °C) が参照モデルと比較して最適化 2 でより早く達成されるため、高速な起動につながります。 対照的に、日の出後は、参照質量流量が 156 kg/s から 390 kg/s に増加します。 したがって、設計入口温度 (295 °C) に達した後に増加し始めます。

図 11 に示すように、最適化 2 における太陽エネルギー場の出口における HTF 温度は、参照モデルに対して解析されます。「SF における HTF 質量流量 (最適化)」で前述したように、最適化 2 における HTF 温度は、最適化 1 は、6 月 26 日の日の出前の実際の発電所における蓄熱戦略が不明であるため、同じです。 選択した日の残りの日没​​時間帯には、モデルに適用された運用戦略に従って、HTF の設計出口温度が 393 °C から 377 °C に低下します。 最適化 2 の HTF 温度 (377 °C) は、参照モデルよりも約 10 分短い時間で達成されていることがわかります。 これは、夕方の時間帯に最適化されたパワーブロックで使用される HTF 質量流量が参照モデルと同様に 600 kg/s であるが、最適化 2 でこの時間帯に収集される熱が参照モデルよりも多いためです。 その後、HTF 温度は、基準モデルよりも 155 ～ 196 分間長く変化しません。 蓄積されたエネルギーが完全に使い果たされると、HTF の温度は自然冷却によって低下します。 太陽が再び昇ると、HTF 温度は基準モデルよりも約 1 時間短い時間で SF の設計出口温度 (393 °C) まで上昇し始めます。 最適化された HTF 温度のこの改善は、最適化された SF 内の蓄積熱の上昇、蓄積熱の 390 kg/s ではなく 156 kg/s への適用、および日の出と日の出の間の短い時間など、いくつかの影響によって生じます。蓄熱量の減少、つまり、最適化 2 の HTF 温度は、自然冷却下ではこの値を超えて低下する十分な時間がありません。 その後、最適化 2 の同じ操作戦略が数日間繰り返されます。

HTF 温度の説明。

参照モデルと比較した TSS の最適化された HTF 動作については、次のセクションで説明します。 ここで、最適化 2 で最適化された蓄熱システムの仕様は、参考文献の最適化 1 で定義された仕様と同様であることに注意してください。 したがって、最適化 1 で保存された同じエネルギーが最適化 2 の TSS で使用されます。ただし、TSS への HTF 質量流量およびここで提示および分析された保存エネルギーは、参照モデルの結果と比較されます。

図 12 は、選択した日の蓄熱システムへの参照 HTF 質量流量と最適化された HTF 質量流量の違いを示しています。 6 月 26 日、最適化 2 における TSS への HTF 質量流量の挙動が最適化 1 で示されたものと類似しているという観察があります。その理由は、6 月 26 日の日の出前の実際の発電所における蓄熱戦略が不明であるためです。 6月26日。 結果として、この期間の TSS への最適化された質量流量は、最適化 1 での最適化された予測と同様であると想定されます。選択された残りの日では、最適化された HTF が参照質量よりも早く TSS への流入を開始することがわかります。流量、約 42 ～ 50 分。 これにより、最適化 2 では検証済みのプラントよりも早く HTF 質量流量の最大値 (749 kg/s) が達成されます。 その後、参照モデルよりもさらに約 30 分間長く変更されないままになります。 一般に、最適化 2 における蓄熱システムへの HTF 質量流量は、一日の終わりまで参照モデルと同じ動作に近づきます。

TSS に対する HTF の動作の説明。

図 13 は、検証されたモデルと比較した、最適化された蓄積蓄積エネルギーを示しています。 最適化 1 で説明したように、蓄熱システムは容量が増加すると強化されます。 したがって、最適化 1 で述べた TSS の同じ容量が最適化 2 でも使用されます。入口および出口 TSS での HTF の温度は最適化 1 と同様であると仮定されることに注意してください。6 月 26 日、説明したように前のセクションでは、参照および最適化された蓄熱量が同時に増加し始めました。 最適化 1 の改善は、6 月 26 日の日の出前のこの期間には適用されないためです。 その結果、蓄熱量は最適化 1 (1260 MWth h) と同じ値に達するまで増加します。 選択した残りの日については、最適化された蓄積エネルギーは、参照されたエネルギーよりも約 42 ～ 50 分前に増加し始めます。 これにより、貯蔵エネルギーが強化され、6 月 27 日には、最適化 1 と比較して最大貯蔵エネルギーが約 78 MW 時間増加します。7 月 13 日には、高温貯蔵タンク内の蓄積エネルギーが増加し、最大容量に達します。 1360 MW 時間。 最適化 2 とは対照的に、参照モデルと最適化 1 では、蓄熱タンクに蓄えられるエネルギーの最大値は達成されませんでした。一方、最適化 2 では、7 月 14 日に蓄熱タンクの最大値 (1360 MWth h) が達成されました。図 13 に示すように、サンセット期間中、最適化された貯蔵エネルギーは、最適化 1 および参照プラントと同時に低下し始めます。この比較から、最適化 2 がある程度の効果をもたらしていることがわかります。夜間運転時間の追加時間は、基準モデルと最適化 1 よりも 155 ～ 179 分の範囲で長くなりました。この強化は 3 つの理由に起因すると考えられます。最適化された TSS 内に蓄積されるエネルギーの増加、蓄積されたエネルギーの加熱への使用です。 802 kg/s ではなく 600 kg/s であり、日の出と蓄熱の枯渇までの短い時間、つまり、最適化 2 の設計出口 HTF 温度は、日中に参照モデルよりも早く到達します。

貯蔵エネルギーの挙動の説明。

7 月に観察されたように、TSS が完全に充電されると、コレクタ列の一部が地面に面し、HTF 指定の出口温度が制限値 (393 °C) を超えて上昇するのを防ぎます。

参照モデルと比較したパワー ブロックの最適化された HTF 動作の説明。 5 については次のセクションで説明します。 ここで、FW 回路の予熱器は 2 つの作動流体を使用して動作し、日中は熱交換器の最初の列のシェル側を介してサーマルオイルが使用されます。 夜間には、HP および LP タービンから抽出された蒸気がシェル側で 2 番目の熱交換器列に使用され、チューブ側を通過する FW が加熱されます。 その結果、PB への HTF 質量流量、熱出力、および総電力が、参照モデルの検証結果に対して評価されます。

図 14 では、HTF 動作最適化 2 とパワー ブロックへの参照モデルが示され、選択された日について説明されています。 6 月 26 日、最適化 2 での PB への HTF 質量流量は、この文書で前に概説した理由により、日没まで最適化 1 の結果と完全に一致します。 選択した残りの日については、最適化 2 の PB が、参照モデルよりも約 30 ～ 41 分早く、最適化された太陽フィールドから HTF の受信を開始することが観察できます。 ここでは、選択した日ごとに、HTF 質量流量が 393 °C での定格量 802 kg/s に到達する方向に増加し、日没まで変化しないことを観察します。 過渡期間の開始時に、パワー ブロックへの HTF 質量流量は、377 °C の一定温度で 600 kg/s まで徐々に減少します。 その後、蓄えられたエネルギーの増加により、HTF の公称質量流量 (600 kg/s) は夕方の時間帯で約 10 ～ 10.5 時間変化せずに維持されます。 その結果、HTF 質量流量はゼロになります。 一方、HTF の質量流量は、蓄えられたエネルギーが枯渇するまで、昼夜を通じて 600 kg/s で一定に維持されます。

パワーブロックに対する HTF の動作の説明。

最適化 2 の HTF 質量流量は、日の出前の約 26 ～ 37 分間、この値 (0 kg/s) で変化しないことがわかります。 最適化 2 とは対照的に、HTF 質量流量は、日の出前の約 220 ～ 260 分間、参照モデルの PB を通って循環しません。 翌日の日の出後、最適化 2 と同じシナリオが数日間繰り返されます。

最適化された火力発電と基準の火力発電との比較が、典型的な日について示されています。 両方のモデルで同じ太陽場を使用しているため、最適化 2 の SF で吸収される熱は最適化 1 で同じ量であることに注意してください。 最適化 2 では、参照モデルよりも約 30 ～ 41 分早く熱出力がパワー ブロックに送信されることがわかります。 この理由は、図 15 に示すように、HTF 設計入口温度 (295 °C) が基準プラントよりも早く達成されるためです。その後、最適化 2 の火力は指定値 188.78 MWth まで上昇します。その後は日没まで変更されません。 日没期（過渡期）には、188.78 MWth から 125.75 MWth に低下します。 一方、基準プラントでは火力発電が 140.72 MWth から 125.75 MWth に削減されます。 この期間中、蓄熱装置は太陽熱フィールドで収集された熱とともに必要な熱電力を PB に供給し始めます。 過渡期には、調整弁（HP および LP PH MCVHTF）が徐々に閉じられ、日没とともに完全に閉じられます。 これは、日没後のＦＷ／ＨＴＦ回路へのＨＴＦの流入を防ぐことにつながる。 したがって、入ってくる HTF (600 kg/s) 全体が蒸気発生器にのみ送られます。 ここで、最適化された火力発電は、検証済みのプラントよりも 2.5 ～ 3 時間長い期間、125.75 MWth で変化しないことがわかります。 TSS が完全に消耗すると、HTF の設計入口温度 (295 °C) に達するまで、熱出力は 0 kg/s の一定値に維持されます。 この場合、最適化された熱出力が参照モデルの前に約 26 ～ 37 分間パワー ブロックに再度転送されることが観察できます。 その後、同じシナリオが次の日も繰り返されます。

パワーブロックへの火力の説明。

図 16 に示すように、最適化 2 によってシミュレートされた総電力または総電力は、選択された期間に沿って基準発電所を使用して予測された出力と比較して分析されます。この比較の目的は、電力に対する最適化 2 の影響を調査することです。熱サイクルによって生成されます。 電力の最適化と運用戦略は、エネルギー生産の強化に大きな影響を与えます。 この強化は、最適化された総電力において非常に顕著であり、日中は最大値 68 MWel、夜間は 48 MWel に増加します。 夜間には、最適化された発電所は明らかに、約 10 ～ 10.5 時間の間、48 MWel の一定値で電力を生成します。 一方、参照モデルの電力は、約 7.5 時間の間、48 MWel の一定値で生成されます。 これは、貯蔵容量が増加したことと、発電所の昼間と夜間の運転戦略が改善されたことによるものである。

総電力の説明。

このセクションでは、発電所ブロック内の参照された蒸気挙動と改善された蒸気挙動を使用して比較研究が実行されました。 この比較では、パワーブロックのさまざまな点での主要な蒸気特性 (蒸気の質量流量と蒸気圧力) の分析を扱いました。 以下に示すように、蒸気の挙動を高圧セクションと低圧セクションに基づいて説明します。

図 17 は、選択した日の高圧タービンの入口を通る最適化および参照された過熱蒸気の質量流量の動的展開に関してシミュレーションによって得られた結果を示しています。 この比較の主な目的は、日中および夜間の過熱蒸気生成に対する両方の方法 (単一給水回路および二重給水回路) の影響を調査することです。

HPT入口における蒸気の質量流量挙動の説明。

この比較解析では、基準モデルと最適化 2 の蒸気質量流量が昼間と夜間でよく一致していることがわかります。 日中の過熱蒸気は、PB内のすべての熱交換器を介したサーマルオイルと水/蒸気の間の熱交換によって生成されることに注意してください。 パワーブロックは過渡期に二重回路給水によって動作し、FWCV は 3 つのメインバルブ (FWCVHTF、LP PH MCVHTF、および HP PH MCVHTF) の徐々に閉じるのと同期して徐々に開きます。 これにより、過渡期には 2 つのラインを介して蒸気が生成されます。 日没後は、FWCVHTF、LP PH MCVHTF、HP PH MCVHTF が全閉となり、タービンから抽出された蒸気を利用して給水が加熱されます。 その結果、パワーブロックの動作時間の改善が図られていることがわかる。 これにより、パワーブロックは、日中は 11.7 ～ 12.7 時間の間は 55 kg/s の一定質量流量で、夜間は約 10 ～ 10.5 時間の間は 49 kg/s の一定質量流量で過熱蒸気を供給します。 さらに、過熱蒸気は過渡期に 49 ～ 55 kg/s の範囲の質量流量で約 30 分間生成されます。

最適化モデルによって生成された高圧タービン出口での蒸気質量流量と、参照モデルのシミュレーション結果との比較が図 18 にプロットされています。比較後、最適化 2 の高圧タービン出口での蒸気質量流量は次のとおりです。日中は HP タービン入口でも同じ値 (55 kg/s) になります。 逆に、最適化 2 と参照モデルでは、夜間の HP タービン出口の蒸気質量流量は 49 kg/s に等しくなります。 これは、第 2 給水回路 (給水/HTF 回路) に HTF が渡されないため、第 1 給水回路 (給水/蒸気回路) の HP 予熱器が第 2 給水の代わりに蒸気を使用して動作するためです。回路。 このアプローチは、夜間のエネルギー需要が低く、電力量よりも稼働期間が重要な場合に使用できます。 改良された設計とは対照的に、検証済みのプラント (FW/S 回路) の給水サイクルは、HP タービンからの蒸気抽出 (5 および 4 kg/s) を使用して動作し、HP 予熱器 (HP-PH1 および HP-PH1 および HP-PH1) を通過します。 PH2)。

HPT出口における蒸気の質量流量挙動の説明。

図 19 は、最適化された蒸気圧と参照された蒸気圧の比較を示しています。 始動および暖機プロセス中に設計圧力 (106 bar) に達するまで、HPT 入口蒸気圧力がどのように境界条件に制限されるかがはっきりとわかります。 予想通り、日中の蒸気圧力は基準モデルよりも約 40 ～ 50 分間長く 106 bar の値で変化しないことがわかります。 これは、最適化 2 の設計入口 HTF 温度 (295 °C) が、参照モデルの設計入口温度よりも早く達成されるためです。 夕方の時間帯では、最適化された蒸気圧力は、蒸気の生成時間に応じて約 10 ～ 10.5 時間の間、94.42 bar の値で一定に保たれます。 最適化された蒸気圧力曲線が、図 13 に示す基準モデルよりも長時間にわたって夜間に安定していることは、安定した蒸気生産を達成するための蓄熱エネルギーの重要な役割を明らかにしています。

HPT入口における蒸気圧力の挙動の説明。

図３および図４に示すように、ＬＰタービン入口および出口における改善された蒸気質量流量を基準モデルの数値結果と比較する。 再加熱蒸気の質量流量は、日中を通じて 55 kg/s で変化しません。 これは、予熱器を通過した給水が給水・HTF回路内の熱媒油によって加熱されるため、タービンから給水回路へ蒸気が取り出されないためである。 過渡期間中、最適化 2 の蒸気質量流量は、参照モデルと同じ公称条件まで減少します。 明らかに、この期間では、最適化 2 における蒸気の名目質量流量は、参照質量流量よりも早く達成されます。 これは、一方では最適化モデルでより多くの熱量が収集されるためであり、他方では同じ HTF 量 (600 kg/s) に適用されるためです。 ただし、最適化 2 のシナリオを使用した場合、両方の期間において、参照モデルの期間よりも多くの蒸気生産期間が追加されます。

LPT 入口における蒸気の質量流量挙動の説明。

LPT 出口における蒸気の質量流量挙動の説明。

最適化された低圧入口蒸気圧力と参照された低圧入口蒸気圧力との間の良好な一致が図 22 で観察されます。一般に、低圧入口蒸気圧力は HP タービン入口と同じ挙動を示します。 最適化 2 では、日中と夜間の運用期間の改善が見られます。 蒸気温度と蒸気圧力のさらなる上昇は、機器メーカーによって制限されています。

LPT 入口における蒸気圧力の挙動の説明。

この研究では、表 2 に示すように、技術仕様と IRENA データベースのコスト項目に基づいて、参照された PTPP (50MWel) と最適化された PTPP (68MWel) の電気料金の比較が行われました。最適化プロセスには、リファレンス PTPP と比較して SF および TSS の容量を約 33% 増加することが含まれます。 コスト削減の大部分は、プラントのバランス調整、グリッド接続、PB、プロジェクト管理、改善のコスト、およびこれらの種類の経費で得られますが、これらのコストは各プロジェクトの規模にかかわらず実質的に変わりません46。 さらに、最適化された PTPP に参照給水回路 (FW/S 回路) を追加することで、夜間の燃料依存度を低減するために、最適化された高い貯蔵容量に基づいて夜間の稼働時間を延長しました。 発電平準化エネルギーコスト (LEC) は、発電コストを測定するための重要な指標です。 LEC は、PTPP の総コストに基づいて決定され、耐用年数中のシステムの予想発電量 (kWh) によって配分されます。 LEC は、耐用年数にわたって PTPP 全体のコストを最小限に回収するために販売されると予想される電力の最小コストを示します。 LEC は次のように計算できます47:

ここで、\(crf\) は資本回収係数、\({C}_{invest}\) はプラント全体の投資支出、\({C}_{annual}\) は年間運営費および保守費、\ ({E}_{annual}\) は年間の純電力生産量です。

crf は、以下で計算されるように、現在の PTPP の投資費用全体に対する定額年金の関係を示します。

ここで、(\(i\)) 実際の債務金利水準と (n) PTPP の存続期間。

したがって、本研究における実際の債務水準と PTPP の存続期間は 8%、25 年とされました。

既存の PTPP (Andasol II) の参照および最適化 (最適化 1) モデルは、APROS ソフトウェアを使用して開発されました。 今回の最適化（最適化２）では、最適化プラントモデル（最適化１）の最適化給水モデルと蒸気タービンモデルに改良を加えた。 前に示したように、PTPP は 3 つの主要な部分、つまり SF、TSS、および PB で構成されます。 前述したように、SF のループは 156 ループから 208 ループに増加し、TSS の容量も 1,360 MWth h に増加して、電力出力と夜間運転時間を増加させます。 ここでは、参照されている給水回路 (FW/S 回路) と給水回路 (FW/HTF 回路) が組み合わされています。 FW/HTF 回路は昼間に給水を供給し、FW/HTF 回路は夜間に動作します。 サンセット期間（過渡期間）では、給水は両方の給水回路によって異なる量でエコノマイザに供給されます。 この最適化 2 では、新しい調整回路が実装されています。さらに、両方の回路に適用される HTF と蒸気の境界条件は、参照され最適化された給水回路 (最適化 1) と同様に維持されます。 蒸気タービンは、FW/HTF および FW/S 回路の動作中に蒸気の通路を調整するための調整弁を蒸気抽出に追加することによって開発されています。 したがって、昼間の時間帯では、蒸気タービンは FW/HTF 回路で運転されます。この回路では、調整弁が過渡期まで閉じたままであるため、蒸気は HP タービンを通って流れ、同じ量で LP タービンから出ます。 その後、夜間に調節弁が開き、蒸気がFW/S回路に抽出され、参考モデルと同様に運転されます。 その結果、メーカーの仕様に基づいた参考モデルと同じ蒸気タービンと発電機を使用すると、電力が増加します。

この最適化の主な結論は次のように要約されます。

最適化 2 (2010 年 6 月 26 ～ 27 日および 2010 年 7 月 13 ～ 14 日) のシミュレーション結果と、Andasol II で収集されたデータに対して検証された参照モデルの間で比較が行われました。 最適化されたモデルの場合、出力は検証されたモデルの結果と同様の動作を示し、最適化されたモデルの結果が大幅に改善されます。

日中は、高圧タービンと低圧タービンに同じ量の蒸気が流れますが、夜間には一部の蒸気が FW/S 回路に抽出されるため、蒸気の流れが異なります。

日中、最適化 2 の公称電力は、参照モデルの 50 MWel ではなく、約 68 MWel です。 夕方の時間帯では、最適化 2 の公称電力は参照モデル (48 MWel) と等しくなります。

日中は、基準モデルよりも約 40 ～ 50 分間長く、公称電力値 (68MWel) に達する可能性があります。 最大 175 MW の電力を生成できるため、製造業者の仕様に基づいて PTPP 性能のこの改善を得るために、参照した PTPP で使用されているのと同じタービンと発電機を最適化 2 で利用できることに興味深いことに留意する必要があります。

夕方の時間帯では、最適化 2 では、参照モデルの補償期間よりも約 33 ～ 40% 長い期間、同じ発電率 (48 MWel) を達成できました。 その結果、夜間の化石燃料への依存度が低くなります。

コスト分析によると、この最適化 2 とこの PTPP で採用された運用戦略により、参照された PTPP の総コストの 16.7% 増加は、年間パフォーマンスの 30% 増加によって正当化されることが示されています。 この調査結果は、PTPP の出力を 50 MWel から 68 MWel に増加することにより、PTPP の比エネルギーコストが約 14.5% 低下することを示しています。

現在の研究中に生成され、および/または研究中に分析されたデータセットは、データも進行中の研究の一部を形成するため公開されていませんが、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

高度なプロセスシミュレーションソフトウェア

アテンパレータ

加算器

制御弁

直接通常照射

エコノマイザー

蒸発器

抽出制御弁

給水

給水・HTF制御弁

給水・蒸気制御弁

高圧主蒸気調節弁

高圧予熱器

HTFの高圧予熱器主制御弁

高圧タービン

熱媒体

低圧

低圧アテンパレータ制御弁

低圧バイパス制御弁

低圧タービン

低圧予熱器

HTFの低圧予熱器主制御弁

質量流量

パラボラトラフ発電所

リダイレクションコントロールバルブ

再熱器

蒸気

ソーラーフィールド

過熱器

温度

蓄熱

出口蓄熱デュアルコントロールバルブ

入口蓄熱主制御弁

蓄熱システム

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著者らはイラク工科大学にも感謝したいと思います。

Institute of Energy Systems and Energy Technology, TU Darmstadt, Otto-Berndt-Strasse 2, 64287, Darmstadt, Germany

ウィサム・アベド・カテア・アル・マリキ、ファラ・アロバイド、ベルント・エプル

イラク工科大学機械工学部、高等教育科学研究省、バグダッド、イラク

ウィサム・アベド・カテア・アル・マリキ & サジダ・S・アルサイディ

イラク工科大学電気機械工学科、バグダッド、イラク

ヘイダー QA カファジ

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ウィサム・アベド・カテア・アル・マリキへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

アル・マリキ、WAK、アルサエディ、SS、カファジ、HQA 他。 パラボラトラフ太陽光発電所用の新しい二重給水回路。 Sci Rep 13、7471 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-33829-1

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受信日: 2022 年 12 月 29 日

受理日: 2023 年 4 月 19 日

公開日: 2023 年 5 月 8 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-33829-1

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