海上油氣工程微能系統的能效評估與優化運行

嚴 偉，幸相渝，陳 俊，牛洪海，楊智彬，吳 軍，婁清輝，韓 銳，邱 睿

（1. 南京南瑞繼保工程技術有限公司，江蘇 南京 211102；2. 武漢大學 電氣與自動化學院，湖北 武漢 430072；3. 海洋石油工程股份有限公司，天津 300451）

0 引言

大力發展海洋油氣行業是填補我國能源缺口的重要戰略之一。海上油氣工程，即海上油氣開采平臺，其遠離陸地，內部具備電、熱、氣、油、水等多種能量和物質之間的復雜交互關系，屬于能源密集型系統，又稱海上微能系統OMIES（Offshore Micro Integrated Energy System）［1］。目前，雖然海上油氣工程正朝著集群開發、多平臺互聯以及多能綜合利用的方向發展［2-4］，但是由于其運行環境特殊，該系統輸入側能源結構單一、能源利用效率低下以及高成本、高排放、高能耗等缺點暫未得到根本改善。

有效的能效評估手段可以促進OMIES 向高效性方向發展。目前，國內外針對海上油氣工程的研究多是將其簡單視作離岸型電力系統進而研究其可靠性、穩定性等問題［5-6］，而將海上油氣工程視作多能源系統并對其開展能效評估的研究還很匱乏。海上油氣開采平臺是解決我國能源危機的重要一環，平臺所產的石油與天然氣是我國當前緊缺的能源，在全球能源逐漸枯竭、“雙碳”目標亟待實現的大背景下，海上油氣開采平臺的作業必須向著一次能源消耗量PEC（Primary Energy Consumption）少、碳排放量少的方向發展。除此之外，隨著“雙碳”目標的提出，海上運輸設備已逐漸改裝為燃燒天然氣驅動，海上油氣開采平臺未來將實現大規模平臺互聯，多種類能源共濟，作為海上運輸設備的中樞，為其提供天然氣補充等服務。為此，可借鑒一般區域綜合能源系統RIES（Regional Integrated Energy System）在評估領域內的研究成果。文獻［7］分別從動態和靜態的角度構筑了涵蓋技術性、經濟性、可靠性、高效性等方面的RIES 評估指標體系。文獻［8］構建了以能源環節、裝置環節、配電網環節和用戶環節為上層宏觀因素的綜合評估指標體系，并考慮了不同微觀指標的相互交叉與重復性造成的影響?？梢?，以往研究多側重從多層次、多角度開展綜合效益評估，而對能效評估指標的設置不全面，無法合理準確地評估系統的能源利用水平。本文提出的評估方法更側重于評估OMIES 的能源利用水平，結合其具體運行環境與未來的智能化、多能化需求，有效指引海上平臺的能效提升工作，這對于海上平臺實現能源高效利用、多能互聯平臺改造、碳排放量減少具有重要的探索意義。

能效評估的理論基礎為熱力學第一定律和熱力學第二定律?；跓崃W第一定律的指標主要包括PEC、一次能源利用率PEUR（Primary Energy Utilization Rate）、一次能源節約率PESR（Primary Energy Saving Rate）、平均綜合能源利用率［9-10］等。文獻［11］針對選用單一能效指標進行評估的局限性，對RIES 的能級進行了細分，在能質系數的基礎上分別提出了能源供應、轉換、傳輸、存儲和需求5 個環節的能效表達式，并分析了各級能效之間的相關性以及影響系統能效的核心影響要素。影響能效的關鍵因素是能效評估方法的選取、能量輸入環節的控制與能量運行過程管理的優化，面向未來OMIES 多能化、節能化的發展趨勢，本文建立了一套能效評估方法，并對一個新型OMIES 進行能量過程管理優化，展示未來新技術不斷發展下的OMIES能效提升效果。

只有對OMIES 的能效進行合理的評估，才能進一步針對提高OMIES 的能量利用效率進行運行方式的優化。文獻［12］提出了一種考慮電氣聯合儲能的OMIES 規劃方法，通過將廢棄油井改造為儲氣庫，可以有效應對伴生氣產量的波動，提升OMIES的可持續運行能力和環保效益。文獻［13］圍繞OMIES 的燃氣透平耗氣特性設置優化策略，通過尋找透平機組的最優運行區間以減少天然氣的損耗與排空。上述研究成果雖能從一定程度上降低現有OMIES的能源浪費，但均是將其視作電-氣耦合能源系統，未充分考慮其內部的復雜物質能量轉換關系，因而具有一定的局限性。本文結合提出的能效評估方法對一個包含可再生能源發電、電氣聯合儲能等新技術的海上油氣平臺進行節能優化，以PEC 最少和運行環保成本最低為優化目標，結合各約束，給出優化結果，并與傳統的熱電聯產模式下的運行情況進行對比分析，這樣結合能效緊密評估的新型海上油氣平臺的優化分析將給未來海上油氣開采行業的發展帶來一定的啟發。

綜上所述，為提高OMIES 的能源利用效率，探索多能互聯對OMIES 靈活性提升、節能減排的意義，本文針對一個新型的含電氣聯合儲能技術、CO2排放控制技術、余熱梯級利用技術和可再生能源發電技術的OMIES 展開研究。首先，考慮系統內部多種物質和能量轉換關系復雜的實際情況，選用標準化矩陣建立了OMIES 的廣義物質能量流模型；然后，提出了適用于本文提出的新型OMIES 的能效評估指標和方法，并基于能效評估指標構建了以減少一次能源消耗為主要目標的優化模型；最后，通過算例分析對所提模型的有效性和正確性進行了驗證。

1 海上油氣工程微能系統建模

在系統運行與能源利用方面，OMIES 的現有特點主要包括以下4 個內容。①能源結構單一。目前，OMIES的主要燃料為天然氣和輕柴油，對可再生能源的研究和利用大多仍處于發展和工程示范階段。②“源-網-荷”高度一體化。以電力系統為例，由于OMIES 的空間緊張，多臺發電機組通常共用一條母線，部分負荷與發電機位于同一平臺上，且直供大負荷較多，系統可靠性薄弱。③能源利用效率較低。OMIES 的主要能源輸入均為不可再生資源，且電、氣、熱的傳輸或耦合多為單向，多能互補能力不足。同時，OMIES的余熱回收成本較高，致使OMIES的余熱利用率低。為保障系統的運行安全，透平發電機的負荷率較低，致使單位出力耗氣量大。④能量管理手段匱乏。OMIES與陸地能源系統沒有直接的能量聯系，伴生氣產量的不穩定易導致系統的供需不平衡。在伴生氣產量富余時期，冗余伴生氣常被燃燒發散，造成大量資源的浪費和環境污染；在匱乏時期，系統過度依賴外界能源輸送，經濟性較低。

本文所研究的OMIES 為渤海某海上油氣工程的改進模型，如附錄A圖A1所示。

該OMIES 由能量供應系統ESS（Energy Supply System）和生產作業系統POS（Production and Operating System）2 個部分組成。其中：ESS 主要由供熱發電系統HPGS（Heating Power Generation System）、蓄電裝置PES（Power Energy Storage）、儲氣裝置NGS（Natural Gas Storage）和排污放空管理系統BVMS（Blowdown and Venting Management System）組成；POS 的主要用能工藝和工序包括油氣開采系統OGMS（Oil and Gas Mining System）、油氣處理系統OGPS（Oil and Gas Processing System）、注水系統WIS（Water Injection System）、電伴熱系統EHS（Electric Heating System）和生活樓系統LBS（Living Building System）。ESS 和POS 之間存在電、熱、水、油等多種能量與物質的相互聯系，且POS 既是ESS的負荷，又是ESS的能量來源。

為描述OMIES 內部這種多能源與物質間錯綜復雜的轉換關系，可將其適當簡化并選用標準化矩陣模型進行建模，即OMIES 所有的輸入與輸出物質流和能量流間應滿足如下平衡關系［14］：

2 能效評估模型

對不同能源進行統一度量的常用方法包括標準煤折算法、熱當量法以及基于?分析理論的能質系數折算法。以能質系數表述某種能量與其對應的?之間的關系為：

式中：下標t表示各種類型的能源，如電、氣、熱、冷等；Et為能源t具備的能量，Ext為其對應的?；λt為能源t的能質系數，其計算方法可參考文獻［15］。

2.1 能效評估指標

為了從多方面反映OMIES 的綜合用能水平，為OMIES 的節能減排提供指導，本文結合熱力學第一定律和熱力學第二定律，建立了適用于OMIES 的5項能效評估指標。

1）PEC。

PEC 定義為OMIES 消耗的一次能源總量，其中一次能源包括天然氣、柴油和可再生能源，不同類型的能源選用標準煤折算法進行統一折算。PEC 值fPEC的大小可以表征OMIES的總能源消耗情況，計算公式如下：

式中：ηe為傳統供能模式下電廠發電的一般效率；ηh為傳統供能模式下燃氣／電鍋爐／煤鍋爐制熱的一般效率。

4）?效率EXE（EXergy Efficiency）。

EXE 定義為OMIES 輸出總?與輸入總?的比值，其中輸入總?包括天然氣、柴油和可再生能源的?，輸出總?包括電能和熱能的?，EXE 值fEXE的大小可表征OMIES的供用能匹配程度，計算公式為：

2.2 多場景能效評估方法

OMIES的負荷水平會因季節因素的影響而表現出明顯的差異。為此，多場景能效評估的基本思路是：首先將全年按季節特性進行劃分，選取各季節內典型日的負荷條件作為基本評估對象并設置相應的運行方案，將不同負荷特性與運行策略的組合確定為能效評估的實際場景；然后，針對特定場景計算OMIES 的輸入與輸出能量流（或?流），并計算得到該場景下的能效評估指標值；最后，選用熵權法求得該場景下的綜合能效評估結果，并根據不同場景對應的天數進行加權求和，最終得到全年的綜合能效評估結果。

熵權法是一種能夠根據指標樣本數據的離散程度確定指標權重的評估方法，具有較強的客觀性和實用性，適用于OMIES 的能效評估［16］。設共有n個評估場景、m項評估指標，由熵權法計算得到第j項指標的權重為ωj，則場景i下的綜合能效值si為：

式中：si，s、si，w、si，t分別為場景i下在夏季、冬季和過渡季典型日的能效評估結果；Ds、Dw、Dt分別為一年內夏季、冬季和過渡季的天數。

3 節能優化模型

3.1 目標函數

在負荷水平一定的前提下，系統輸入能源越少，能效評估指標數值越優。因此，本文設置的優化節能策略以OMIES 一天內的PEC 最少為目標函數，具體如下：

式中：OF2為OMIES 一天內的總成本；Cec為OMIES 一天內消耗輸入能源的總?成本；Cen為OMIES一天內CO2的總排放成本；Cop為OMIES 一天內主要能源設備的總運行成本。上述3項成本具體可表示為：

式中：cngs、chpgs、cpes、cbvms分 別 為NGS、HPGS、PES 和BVMS 單元的單位出力運行成本；其他變量含義見附錄B，式（16）、（17）、（19）中同理，不再贅述。

3.2 約束條件

OMIES 除了需要滿足式（1）、（2）所述的廣義物質能量流模型的約束外，還應滿足能源轉換設備的出力約束和儲能系統的物質能量平衡約束。

NGS的物質能量平衡約束為：

式中：qngs，max為NGS 儲存或釋放天然氣的最大流量；Vngs為NGS 的天然氣容積；Vngs，max為NGS 的天然氣最大容積；qngs，in、qngs，out分別為儲存、釋放天然氣的流量；Iin、Iout為表示NGS 儲放氣狀態的0-1 變量，NGS處于儲氣狀態時有Iin=1、Iout=0，處于放氣狀態時有Iin=0、Iout=1。

PES的物質能量平衡約束為：

式中：Ppes，max為PES 充電或放電的最大功率；Epes為PES 的 電 能 容 量；Epes，max為PES 的 最 大 電 能 容 量；Ppes，ch、Ppes，dch分別為PES 的充、放電功率；Ich、Idch為表示PES 充放電狀態的0-1 變量，PES 處于充電狀態時有Ich=1、Idch=0，處于放電狀態時有Ich=0、Idch=1。

HPGS的出力上下限約束為：

式中：Pdt、Hob、Ppv分別為柴油機組、柴油鍋爐和光伏的輸出功率；Pdt，max、Hob，max、Ppv，max分別為柴油機組、柴油鍋爐和光伏的最大輸出功率。

由于ESS 和POS 互為源荷，即POS 作為ESS 的電、熱負荷，同時也為ESS提供生產二次能源所需的天然氣，故還需在優化模型中計及ESS 和POS 的物質與能量相關性約束，具體如下：

3.3 模型求解

綜上，節能策略的優化模型可表示為：

可見，該模型為多目標混合整數優化模型，可采用改進的ε-約束法對所提模型進行求解，其原理圖如圖1所示。

圖1 改進ε-約束法原理圖Fig.1 Principle diagram of improved ε-constraint method

首先，分別求解單目標優化問題min{OF1}、min{OF2}，得到最優解為x1、x2，并根據目標函數值A(OF1(x1)，OF2(x1))、B(OF1(x2)，OF2(x2)) 確 定Pareto 前沿集的邊界點；其次，求解單目標優化問題min{OF1+OF2}，得到最優解為x3，記目標函數值為C(OF1(x3)，OF2(x3))；然后，過A、B、C這3 點作輔助圓弧，連接AB作烏托邦線并將其N等分，過線段AB上的N等分點作垂線與弧ACB相交，交點的縱坐標即為εn(n=1，2，…，N+1)的值；最后，將εn作為目標函數OF2的最大值約束代入求解單目標優化問題min{OF1}，通過遍歷εn的值，即可得到原多目標優化問題的Pareto前沿集。

4 算例分析

4.1 算例簡介

本文算例采用的OMIES 結構如附錄A 圖A1 所示，其能源轉換設備主要包括光伏發電單元、燃氣透平機組GT（Gas Turbine）、余熱回收裝置WHRD（Waste Heat Recovery Device）、柴油發電機組DT（Diesel Generator）和燃油鍋爐OB（Oil-fired Bolier）。ESS 中各個單元的運行成本及其內部能源設備的主要參數如表1所示。

表1 ESS主要參數Table 1 Main parameters of ESS

夏季、冬季和過渡季的典型電、熱負荷曲線如附錄C圖C1所示，POS各工藝單元的耗電、耗熱比例如附錄C 表C1 所示。依據實際調查統計，本文算例中OMIES 的夏季日共有92 d，冬季日共有90 d，過渡季日共有183 d。本文以上述3 種不同季節典型日下的負荷和輻照條件作為能效評估的基本場景。

OMIES 一天內的伴生氣產量曲線如圖2 所示，本文認為全年的伴生氣產量水平保持穩定。

圖2 伴生氣產量曲線Fig.2 Associated gas production curve

為分析節能策略優化模型對綜合能效的提升作用，設置以下3種運行方案進行對比分析：方案1，系統優先滿足電負荷運行，具體運行方式如附錄C 圖C2（a）所示；方案2，系統優先滿足熱負荷運行，具體運行方式如附錄C 圖C2（b）所示；方案3，系統選用優化運行方式，模型的目標函數綜合考慮PEC 最少和總成本最小。其中，方案1和方案2均屬于傳統的熱電聯產運行模式。上述3 種運行方案在3 個季節典型日場景下，共組成9個能效評估的實際場景。

4.2 優化運行結果分析

設置N=40，利用商業求解器GAMS 求解方案3在3種季節典型日下的優化模型，Pareto 最優解集如附錄C圖C3所示。

對2 個目標函數的遍歷優化結果分別用梯形模糊隸屬度函數歸一化后，確定對于2 個目標函數都較優的折中解作為最終的優化結果，如表2所示。

表2 不同季節典型日下運行方案3的優化結果Table 2 Optimization results of Operation Scheme 3 on typical days in different seasons

由表2 可見，一次能源的需求量總體表現為冬季＞過渡季＞夏季，與系統的負荷季節特性相一致。進一步地，在確定最終優化結果后，可得到各運行場景下的一次能源消耗情況，以夏季日為例，其輸入能量流如附錄C 圖C4 所示?？梢钥闯?，系統傾向于優先消納光伏，原因是太陽輻照為可再生能源，本文設置其標準煤折算系數和能耗成本取0。同時，因柴油的供熱和發電效率更高，柴油的優先級高于天然氣。

此外，在02:00、03:00、05:00 和24:00，系統出現了天然氣消耗為負值的情況。這是由于上述時間內的伴生氣產量過剩，而負荷的需求水平較低，NGS動作將多余伴生氣進行儲存，有效減少了系統的能源浪費。夏季典型日下儲能設備的動作情況如附錄C圖C5 所示?？梢娤到y能根據負荷需求和伴生氣產量的變化對NGS和PES進行聯合優化調度。在光伏出力較大的12:00—14:00 時段，NGS 動作吸收了冗余伴生氣。在夜間用電高峰期18:00—23:00 時段，由于可再生能源出力為0 且伴生氣產量顯著下降，PES增補出力以降低系統對一次能源的消耗。

冬季和過渡季的輸入能量流如附錄D 圖D1所示。

4.3 能效評估指標結果對比

選用加權有向圖法［17］分別對各季節典型日下方案1和方案2的輸入能量流（或?流）進行計算，求得各場景下的輸入能量流如附錄D 圖D2 所示。依據附錄D 表D1所示的能效評估指標計算參數，可求得各場景的能效評估指標，需要注意的是，部分時間（如附錄C 圖C4 中的02:00、03:00、05:00 和24:00）出現了天然氣消耗為負值的情況，此時無法按照定義計算能效指標?？紤]到這部分天然氣實際被傳輸到NGS中進行存儲，在后續時段內用于增補出力，故而本文將天然氣輸入的負功率視為一次能源的節省量，并在PEC和輸入?功率中減去該部分，經此處理后再對各項能效指標進行計算。

各指標的計算結果如表3—5 所示，其中指標PEC 僅給出一天內系統消耗一次能源的總量，指標PEUR、PESR、EXE和EXEC僅給出一天內的平均值。

表3 夏季不同運行方案的能效指標對比Table 3 Comparison of energy efficiency indicators of different operation schemes in summer

表4 冬季不同運行方案的能效指標對比Table 4 Comparison of energy efficiency indicators of different operation schemes in winter

表5 過渡季不同運行方案的能效指標對比Table 5 Comparison of energy efficiency indicators of different operation schemes in transition season

由表3—5 可見，在3 種不同的季節條件下，采用方案3 均能明顯減少系統的一次能源消耗，提高能源利用效率。同時，由于在節能策略方案下系統傾向于優先將柴油作為燃料，因此在夏季日條件下，運用節能策略比傳統供能模式所需的經濟成本更高。但值得注意的是，在冬季日條件下采用方案3反而使指標EXEC 的數值有所下降，這歸功于本文建立的優化模型能夠充分調動NGS 和BVMS 的積極性，通過NGS 和BVMS 的聯合調度有效減少了天然氣的浪費和CO2的排放，并使得冬季日條件下環境成本的減少幅度超過了燃料成本的增加幅度，最終表現為指標EXEC 的減小。通過具體計算不同場景下的各能效指標值，可以有效展示該方案下能源的利用情況，找出能源利用的薄弱環節，結合未來OMIES 的多能化發展需求，本文提出的評估方法可以在未來加入更多能源環節（如海上風電）時發揮更強的引導作用，引導平臺向著高效用能的方向發展。

附錄D 圖D3 對比了不同季節和不同運行方案下的CO2排放情況?？梢?，方案2 的環保性最差，主要是由于該算例系統熱負荷水平較低，同時，HPGS單元的供熱效率較低且BVMS 單元的耗熱系數較高，在優先供熱模式下會造成更多的CO2排放。以本文提出的評估方法為指導進行優化，方案3的CO2排放明顯減少。而隨著海上資源開發進程的加快與環保發展的沖突不斷加強，以及碳交易市場的發展，海上平臺引入可再生能源及其優化方向向著低碳化模式傾斜已經成為必然趨勢。本文給出的評估方法與優化模型在此趨勢下具有重要的現實意義，這是對海上油氣平臺發展的擴展性研究。

4.4 全年能效評估結果對比

進一步地，為從全局角度對比優化前后的綜合能效水平，將5項能效評估指標在9種運行場景下的共24×9=216 個數值作為評估樣本，求得各指標的信息熵和對應的權重如表6 所示?？梢?，在以能源利用效率為主導的能效評估體系中，EXEC 的權重占比很低。

表6 各能效評估指標的信息熵和權重Table 6 Information entropy and weight of each energy efficiency evaluation index

表7 對比了各季節典型日下3 種運行方案的綜合能效數值?？梢?，因能源利用效率提升，方案3 的綜合能效評估結果明顯優于方案1和方案2。

表7 不同運行方案的綜合能效評估結果對比Table 7 Comparison of comprehensive energy efficiency evaluation results of different operation schemes

以全年為時間尺度，在夏季、冬季和過渡季3 種季節下，分別將3 種運行方案進行組合，共得到33=27 種全年運行方案。根據各季節在全年的天數占比進行加權求和，可以得到不同的全年運行方案的綜合能效評估結果。表8 對比了最劣運行方案、傳統運行方案和最優運行方案的全年綜合能效評估結果。其中，傳統運行方案是指在傳統運行模式方案1和運行方案2中，各季節均選取綜合能效評估結果最優的方案。

表8 全年綜合能效評估結果對比Table 8 Comparison of comprehensive energy efficiency assessment results throughout year

由表8 可見，在各季節均選用方案3，可以使系統全年的綜合能效水平最高。最優運行方案相較于傳統運行方案的綜合能效評估數值提升了約54.92%，相較于最劣運行方案提升了約57.01%，計算結果表明，本文所提的能效評估指標及評估方法具有可行性，并且本文設置的優化運行節能策略能夠有效提升系統的綜合能效水平。

5 結論

為改善OMIES 能效評估體系扁平、能源利用效率低下等問題，本文選用標準化矩陣對OMIES 進行建模，提出了適用于OMIES 的能效評估指標和方法，并以此為基礎進一步提出了以綜合能效最小為目標的優化模型，該模型為順應未來海上平臺多能化、低碳化發展需求，供能環節加入光伏發電、熱電聯產設備，考慮電氣聯合儲能，從而能夠對這種具備未來發展模式雛形的系統進行評估及優化，得到主要結論如下。

1）采用的多指標多場景的評估體系，合理且全面地從能耗的總量、能源的利用效率、能源的節約水平和梯級利用水平、供用能的匹配程度和投入產出比這幾個方面體現了OMIES系統的綜合能效水平。

2）影響OMIES 綜合能效的主要因素是能效評估方法的選取、能量輸入環節的控制與能量運行過程管理的優化。本文從PEC、PEUR、PESR、EXE、EXEC 等指標出發對OMIES 的能效進行評估，對能量運行過程進行優化，所得優化方案有效減少了PEC，降低了環境成本。

3）優化運行模式下，OMIES 對一次能源的優先級為太陽輻照＞柴油＞天然氣，方案3 在提高能源利用效率的同時也會增大能耗成本，需根據運行實際平衡OMIES經濟性和高效性之間的矛盾。

4）通過電-氣儲能單元與CO2排放控制單元的聯合優化調度，可以有效減少OMIES 的能量浪費和排放成本，提高能源利用效率和環保性。

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