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德國聯邦環境部資助的一個研究項目表明,如果將可再生能源發電設施與蓄電系統和備用電廠等聯網,便可以在未來保障德國的電能供應。當然,這樣做要花費多少成本,則另當別論。
一個國家能不能*僅靠可再生能源發電來滿足其全部用電需求,同時還能保持電網穩定?來自弗勞恩霍夫研究所的研究人員(右圖)認為這不無可能。
對德國的電力用戶而言,2050年2月1日是個好日子。這一天,北部海岸刮起大風,風勢強勁,海上風電場和安裝在陸地上的風電機組,都卯足了勁,轉個不停。同時,這一天,還陽光燦爛,主要分布在南部地區的光伏發電模塊,也在全力工作。在一間中央控制室的顯示屏上,工程師可以從一張圖表上看到,這一天的平均可再生能源發電量為8000萬千瓦,正午時份的高發電量,則高達1.2億千瓦。
在這樣的場景中,僅靠利用風力和陽光等可再生能源生產的電能,便足以滿足整個德國的工業、貿易、商業和居家等用電需求。在德國,用電量大的是柏林、漢堡和魯爾地區的幾座城市。不過,歸功于新的輸電線路,像這樣的人口密集地區,也并未遇到任何麻煩。
如果有時候風力不夠強勁,或者太陽躲在云層之后,那么,采用甲烷和沼氣系統來發電的備用電廠,也將出現在這幅場景中——不過今天不需要它們出場。控制室里的工作人員認為,這是利用過剩電能為遍布全國的蓄電系統充電,以及利用“電轉氣”系統生產可輸送至天然氣管網或重新變為電能的甲烷氣體的理想日子。
一個幾乎*基于可再生能源的基礎設施,能不能像如今的礦物燃料電廠那樣,不論用電需求是增加還是減少,都能始終確保電網的穩定性和可靠性呢?換句話說,技術解決方案,能不能擔起抵消風力發電和太陽能發電與生俱來的波動性的重任?
在一個名為“聯合電廠”的合作項目中,科學家針對這些問題給出了答案。西門子研究人員Philipp Wolfrum博士和Florian Steinke博士表示:“*采用可再生能源發電,是有可能實現電力平衡的。其中至關重要的因素是,借助面向分布式電廠的智能電能控制系統,在短的時間內作出積極而準確的響應。”這是從西門子中央研究院與來自科學界、商界的合作伙伴所共同開展的模擬中得出的結論。
風大,太陽足。控制系統工程師認為,原則上,到2050年,可再生能源發電廠確實可以保持德國電網的頻率和電壓的穩定,保證提供可靠的服務,同時也能生產出足夠的負荷均衡電能,在任何時刻,都能始終提供正好需要的發電量。在他們的研究項目中,他們假定風力發電量占總發電量的大部分——在本例中,占比為60%。此外,光伏發電系統生產的電能約占五分之一,生物能占10%。其余10%則來自水力發電和地熱發電。
這種電能供應系統模型是基于這樣一個假設:年用電需求幾乎與當前一樣,即6000億度左右。模型涵蓋了額外的用電設備,如電動汽車和新的蓄電系統,而且也考慮了德國聯邦政府所預期的能效提升,以及工業系統和生產工藝的優化和需求管理的可能性。
這個模型還假設,德國聯邦政府擬于2032年實行的《網絡開發計劃》會如期實施,這樣一來,比如說,未來的海上風電場將并入電網,而且還將建造高壓直流輸電線路,主要用于從德國北部向南部,遠距離傳輸所生產的電能。
根據2007年的天氣和用電需求數據,研究人員按100米空間分辨率,逐小時估算了整個國家在一年內的發電量和需求量。弗勞恩霍夫風電和電力系統技術研究所(IWES)的專家進行了廣泛深入的位置分析,包括地方局部發電的可能性,以查明新建風電場和光伏電站的空間分布,以及可再生能源發電系統向電網輸送的電能、用電需求(包括負荷管理)、電廠和蓄電系統的使用等情況。
但這些分析本身并不足以證明電能供應是可靠且穩定的。如今,電網運營商不得不保證所謂的“配套服務”。除維持穩定的頻率和電壓之外,還包括擁塞管理,以及在發生斷電時快速恢復供電。虛擬聯合電廠必須表明,它能隨時提供這些服務,它能平衡供應和需求,它能保持穩定的50赫茲頻率——這是歐洲通行的頻率值。這一點*,因為稍有偏差,就會導致電網崩潰。
通過模擬,項目合作伙伴得以確定發電峰值、發電量的過剩和不足、以及將這個系統置于情況下(如個別輸電線路故障時)會發生的情況。模擬結果表明,電壓和頻率的穩定性、擁塞管理以及服務可靠性等在所設想的未來系統中均可實現。然而,要達成這些目標,必須調整項目的一些技術條件。譬如,未來,光伏電站和風電場所采用的基于逆變器的發電機,應能更迅速地提供負荷均衡電能,其響應速度應比目前電力系統所要求的要快。這樣,才能進一步確保電網穩定,從而補償當風速緩慢甚或無風時不可避免的發電量降低。
研究人員逐公頃、逐小時地分析了整個德國的發電和用電情況。
不過,項目合作伙伴開展的研究并不于模擬——他們還在隨后的現場試驗中檢測了其可行性。在這個實驗中,他們將散布于德國各地的4座生物氣發電廠、36座風電場和66座光伏電站連接起來。他們從設在卡塞爾的控制中心,對這些總發電量約為8萬千瓦的電廠進行管理。在這個基于可再生能源的聯合電廠中,合作伙伴測試了所能提出的各種方法。結果證明,可以將可再生能源發電廠作為一個電能池來管理,以滿足供應負荷均衡的電能的技術要求。
研究人員Wolfrum和Steinke表示:“歸功于現代化的逆變器和轉換器,太陽能電站和風電場,比直接并網發電的同步發電機提供了更大的自由空間。它們允許電壓、相位和頻率能被調節。總而言之,我們能夠證明,這個系統能保持穩定,以及如何保持穩定。”但兩位研究人員補充了一個限制條件:只有通過大規模擴建蓄電系統,才能成功實現計劃所設想的電能供應方式轉變。他們說,這是抵消風力發電量和光伏發電量季節性波動的途徑。
需要大量蓄電裝置。鑒于此,西門子科學家也進行了相應模擬,以計算出在其長遠規劃中,如何優化發電類型、空間分布、蓄電裝置及靈活的發電設備的使用。對這些優化的限制要求是必須時時刻刻、*所有負荷要求。如今,電力公司采用了抽水蓄能電站作為緩沖之計。其效率高達80%,但容量遠遠不夠滿足儲蓄大量電能之需。目前,德國所有抽水蓄能電站的總發電量,僅可滿足半小時的用電需求,但又沒有足夠多的地方適合建造更多這樣的蓄電設施。
所以,電轉氣工廠將扮演至關重要的角色。這些工廠可以利用可再生能源發電設施生產的過剩電能,通過被稱為電解的化學工藝,將水分解為氫氣和氧氣。然后,可以將氫氣與二氧化碳(CO2)合成,制造出甲烷氣體。然后,燃氣蒸汽聯合循環發電廠可以直接利用由此制得的甲烷,重新生產出電能,其發電效率可達60%以上。此外,甲烷可以取代天然氣,輸送到公共燃氣管網中。研究指出,德國的天然氣管網,可以輕松應對儲蓄可再生能源發電設施生產的過剩電能的需求。
生物質發電廠將成為可再生能源發電經濟的重要組成部分。
除燃氣電廠之外,生物質發電廠也能用作風電場和太陽能電站的有益補充。這兩種電廠都能快速靈活地作出響應,從而可用于抵消發電量波動。然而,研究人員通過計算發現,這樣的電廠必須足夠多,其總發電容量才能夠滿足德國的大負荷。哪怕可以利用現有的燃氣電廠來作出響應,仍然要求增加建設總發電容量達數百萬千瓦的新電廠,但如果這些電廠每年僅需運行幾百個小時,那么,這樣的投資將有待商榷。
Wolfrum說:“譬如冬季,在沒有風的陰天,這些電廠將作為儲備資源發揮作用,保證為德國全體居民供應電能。另一個挑戰在于蓄電系統管理。如果我知道什么時候是陰天或沒有風,那么,我將提前幾天按適當的順序為各種不同類型的蓄電系統充滿電,然后在需要電能的時候,以方式釋放其中儲蓄的電能。”項目合作伙伴還計算了,就電網擴建而言,需要什么樣的全國性可再生能源發電系統。計算數據表明,僅需在德國聯邦政府當前制定的《網絡開發計劃》的基礎上,適量擴建電網即可。鑒于這樣的計算結果,他們堅信,如果通過智能系統,將可再生能源發電廠、蓄電系統和生物氣發電廠等整合起來,德國真的可以*依靠可再生能源發電,來滿足其全部用電需求。
監測、調節、優化。實現這一點的前提條件是,有一套功能強大的通信基礎設施,可用于實時監測和管理分布式可再生能源發電廠。盡管這樣一來,這種系統會變得更加復雜,但Steinke認為這是能夠做到的,“只要你能使有關電廠使用情況的預測和計算更加準確,成功的秘訣就是,可再生能源發電廠、優化的技術及適當的管理方法的正確組合。”
總之,這個宏大計劃的關鍵特性并不是可再生能源,必須改變的主要是發電和輸配電資源的結構和組織。Wolfrum和Steinke指出:“只有通過擴建電網及其所有組成部分、建設蓄電系統、調整平衡電能市場的基本框架,才可能實現可持續發展的能源供應轉型。這是因為,目前具有波動性的能源資源尚不能參與其中。由于只能提前很短時間,預測何時會向電網輸送利用可再生能源生產的電能,因此所需的投標期限和交付周期也相應地縮短了。”
“我們認為,在今后的40年內,目前德國使用初級能源的成本將逐步降為零。”
盡管從企業管理的角度而言,或許難以對本文所列舉的、這種*利用可再生能源發電來供應電能的系統的各個組成部分逐一進行考察,但在Hoffmann教授看來,其總體經濟成本效益是確鑿無疑的。Hoffmann教授是坐落于卡塞爾的弗勞恩霍夫風電和電力系統技術研究所的所長,他說:“我們認為,實際上在今后的40年內,目前德國使用礦物燃料初級能源的成本——即每年花費830億歐元用于采購石油、煤炭和天然氣——將逐步降為零。根據我們的計算,今后15到20年內將達到盈虧平衡點,也就是說,到那時候,擴建可再生能源發電設施的成本與礦物燃料能源的采購成本之和,將低于當前的初級能源成本。”
此外,弗勞恩霍夫風電和電力系統技術研究所的研究人員所進行的分析,不僅涵蓋了電力行業,而且還包含了供暖和交通領域。專家們也看到了電動交通、客運和重型貨運(如無軌電機車)等領域存在的潛力。他們認為,熱泵應當能滿足75%左右的低溫供熱需求,并且應在工業領域增加使用電轉熱技術。此外,他們指出,通過采取提高能效的舉措,包括建筑物隔熱和安裝更好的供暖系統,可將用電需求減少25%。