中低温地热能梯级综合利用系统的评价与优化

摘要

地热能作为稳定性好、储量大且分布广的能源，其利用规模已在可再生能源中占据了相当的地位。但是，目前中低温地热能的利用普遍是以传统的单一利用模式为主，其利用温差小、效率低，造成了地热能的大量浪费。而梯级综合利用系统则可以根据能量“品位”的高低，实现能量的梯级综合利用，提高能量的利用率。然而，地热能梯级综合利用系统相对于单一利用系统，具有结构复杂、系统庞大、负荷供应多样的特点。因此如何设计、评价和优化中低温地热能梯级综合利用系统则显得尤为重要。本文以我国邓屋地热闪蒸试验电站地热尾水回收利用为背景，提出地热水梯级综合利用的方案，并采用合理的方法进行分析、评价和优化。
　　结合丰顺当地居民生产、生活需求负荷的特征，按照能量“温度匹配、梯级利用”的原则，提出将发电后的地热水进一步利用的思想，将地热水依次供入两级溴化锂吸收式制冷系统、农产品干燥系统和居民洗浴换热系统，以替代原有传统的电力分供系统，形成集地热发电、制冷、干燥和洗浴四级功能于一体的地热梯级综合利用系统，地热水利用温位由原来的19℃，扩大到51℃，有效地提高了地热水的利用率。
　　首先，针对地热能梯级综合利用系统每级子系统对地热水温位特性要求的不确定性，采用离散化数据处理方法，设计了12种典型温位特征的地热梯级综合利用系统运行方案。进而，把灰色关联分析方法与层次分析方法相结合，对上述12种方案进行集热力、经济和环境等方面性能的综合评价。其中，选择系统(炯)效率、设备投资和二氧化碳减排量作为备选方案综合性能不同属性的评价指标，最后得到了集热力学、经济和环境减排等不同属性指标于一体的综合性能最佳的运行方案。
　　其次，考虑到建立的梯级综合利用系统中，制冷子系统(炯)损失最大，(炯)效率最低且结构最为复杂，优化潜力最大。本文对低温地热驱动的两级溴化锂制冷系统进行(炯)经济分析，建立了并联和串联两种模式的两级溴化锂制冷系统(炯)经济分析模型，并对两种模式进行了(炯)经济成本对比。最后，并联供入方式确定为冷冻水(炯)经济成本较小的方式。
　　最后，针对两级溴化锂吸收式制冷子系统中设备不可逆损失大和设备投资成本大的缺点，建立系统多目标优化模型。利用多目标遗传算法，分别以系统(炯)损失和年度化设备成本为目标，对两级溴化锂吸收式制冷系统的单目标和多目标优化模型进行求解，对比分析了多目标非劣解与单目标最优解，并得到了放气范围对系统各性能的影响关系。
　　论文所做工作和所得结论可为中低品位热能驱动的两级溴化锂吸收式制冷系统的优化设计提供参考，并进一步可为中低温地热梯级综合利用系统的优化设计提供指导。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 我国的能源现状及地热能的利用

1．1．1 我国的能源现状

1．1．2 地热能及其利用

1．2 梯级综合利用系统的研究方法

1．2．1 基于(火用)经济的分析及优化

1．2．2 基于多指标的综合评价

1．3 课题来源及研究内容

1．4 本章小结

第二章 地热梯级综合利用系统的设计及建模

2．1 地热梯级综合利用系统的设计

2．1．1 丰顺闪蒸地热试验电站

2．1．2 基于地热电站的梯级综合利用系统的设计

2．2 地热梯级综合利用系统的建模

2．2．1 地热制冷子系统

2．2．2 地热干燥系统

2．2．3 地热洗浴子系统

2．3 地热水腐蚀性与结垢性的判断

2．4 本章小结

第三章 基于灰色关联分析的地热梯级综合利用系统的综合评价

3．1 灰色关联分析方法及其指标权重的确定

3．1．1 灰色关联分析法

3．1．2 层次分析法确定评价指标权重

3．2 地热梯级综合利用方案的综合评价

3．2．1 评价指标模型筛选

3．2．2 结果及分析

3．3 本章小结

第四章 地热吸收式制冷系统的(火用)经济分析

4．1 地热水供入吸收式制冷系统的方式

4．2 (火用)经济分析概述

4．3 地热两级溴化锂吸收式制冷系统的(火用)经济分析模型

4．3．1 子系统“燃料—产品—损失”的划分

4．3．2 各子系统(设备)(火用)经济平衡的建立

4．3．3 地热水成本的确定

4．3．4 系统评价指标

4．4 结果与讨论

4．4．1 串联、并联模式性能的对比分析

4．4．2 地热水进口温度对系统热力学性能的影响

4．4．3 并联模式各子系统(火用)经济分析

4．5 本章小结

第五章 基于遗传算法的地热吸收式制冷系统的多目标优化

5．1 吸收式制冷系统的优化概述

5．2 遗传算法

5．2．1 遗传算法概述

5．2．2 遗传算法的基本实现技术

5．2．3 标准遗传算法

5．3 基于遗传算法的两级溴化锂吸收式制冷的优化

5．3．1 系统描述

5．3．2 多目标优化模型

5．3．3 结果及讨论

5．4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

声明

致谢