IEA亚洲低排放煤炭技术报告：发电技术专题
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#IEA亚洲低排放煤炭技术报告
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近期，
国际能源署（IEA）煤炭工业咨询委员会（CIAB）工作组发布《亚洲净零未来进程中低排放煤炭技术的作用》报告
，提出支持先进低排放煤炭技术创新以应对亚洲减排挑战。报告第4章针对发电技术进行了详细分析，关键要点如下：
燃煤发电技术自20世纪20年代首次出现以来，主要通过提高蒸汽温度和压力来提高热效率。20世纪50年代末，压力大于22兆帕、温度大于374℃的超临界蒸汽条件是具有里程碑意义的进展。从20世纪60年代到80年代，超临界发电厂在540-565℃范围内（较低的温度与高达35兆帕的压力）运行更加标准规范（表1）。
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亚临界
|
超临界
|
超超临界
|
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主蒸汽温度，
℃
|
<540 |
538-566 |
593-610 |
|
蒸汽压力，
MPa
|
16-18 |
>22 |
25-30 |
|
低位热循环热效率，
%
|
30-39 |
39-43 |
<47.5 |
|
CO
2
排放强度，
g/kWh
|
>870 |
800-870 |
720-870 |
在20世纪80年代，美国和日本将新型9%铬钢用于发电厂。这一材料被应用于蒸汽管道，能够实现590℃以上的蒸汽温度，因而产生了“超超临界”发电技术这一概念。20世纪90年代初，首批超超临界电厂在日本投入使用。2000年代，超超临界发电技术受到了韩国、中国的欢迎，尤其是2006年装机容量大幅增长。超超临界发电厂的蒸汽参数并没有严格的定义，一般考虑为主蒸汽温度不低于593℃、压力不低于24兆帕。用于蒸汽管道P92和水冷壁的T23、T24新型钢材的发展，使得蒸汽参数进一步提高。目前最先进的超超临界技术采用600℃主蒸汽温度和620℃的再热温度，例如中国的一些机组参数为610/630℃，压力通常在25-29兆帕。上海申能2×1000兆瓦外高桥3号机组是中国效率最高的机组，其效率约为47%（低热值，净效率），其关键技术创新包括更好地利用锅炉废热、减少备用电力消耗等。
另一种广泛应用的燃煤发电技术基于循环流化床（CFB）燃烧，该技术将更粗的煤粉颗粒在流化床反应器中以较低温度（通常为800-900℃）燃烧，劣质煤或燃烧稳定性较差的燃料适应性较强，可使用褐煤、高灰分煤或生物质燃料共燃。第一批超超临界循环流化床机组于2016年在韩国三陟市投入使用，容量为4×550兆瓦。过去十年内，350兆瓦的超超临界CFB机组在中国广泛部署。当前循环流化床发电约占全球燃煤发电的5%左右。
超过60%的燃煤电厂使用亚临界蒸汽循环，因此其效率远低于目前的先进水平。尽管这些产能大多已经使用了30年以上即将被逐步淘汰，但2010年以来已经建设的246吉瓦亚临界电厂还可能继续运营至少15年。对于这些设备，以及效率较低的超临界发电设备（2010年以来已经装机236吉瓦），至关重要的是在其剩余寿命内将CO2排放强度降至最低。这可以采取如下措施：①汽轮机翻新；②改进锅炉余热回收；③数字化和智能过程控制系统；④降低辅机功耗；⑤提高蒸汽温度。
另一种高效燃煤发电技术是IGCC技术，即利用燃气轮机实现高效率，首先在气化炉中将煤炭转化为合成气（主要是一氧化碳和氢气），作为联合循环燃气轮机的燃料，即使将气化过程的能量损失考虑在内，预计净效率也能够达到48%。IGCC具有燃料灵活性的优点，比燃煤锅炉可适用的煤种更多，尤其是灰熔点较低的煤种。20世纪90年代和21世纪初，美国、欧洲和日本部署了几座IGCC示范电站，但由于成本过高、操作复杂，以及同时期粉煤燃烧电站效率的提高，IGCC发电未能获得更广泛的普及。从2000年代后期开始，由于IGCC具备燃烧前碳捕集的应用潜力，重新得到关注。日本在IGCC技术开发方面处于领先地位，日本勿来（Nakoso）电厂250兆瓦空气吹氧IGCC示范项目已于2013年成功投入商业运行。2014年，三菱动力（Mitsubishi Power）承接的勿来（Nakoso）和广野（Hirono）电厂540兆瓦机组也选择了该技术，作为2011年福岛核事故后为福岛地区提供电力的举措。这些电厂目前仍在运行，机组设计效率为48%（低热值，净效率），略高于目前最先进的超超临界机组。中国华能250兆瓦绿色煤电（GreenGen）IGCC项目于2015年完工，但引入CCUS并建设更大规模机组的计划已经暂停。
自1990年代末以来，新一代更高效的先进超超临界技术（AUSC）得到发展。由于P92等先进钢材不适合在远高于最先进的超超临界电厂温度下使用，因此该阶段的效率改进使用镍基高温合金来代替电厂最高温部件的钢材，包括过热器、集箱、蒸汽管道和汽轮机。AUSC发电的目标是将蒸汽温度显著提高到至少700℃，以最大限度地发挥高性能材料的优势。然而，虽然镍基合金已经用于燃气轮机和喷气发动机，但其在燃煤电厂的应用需要开发改性合金，以应对特定应用的挑战，包括制造更大的部件、与其他材料焊接以及延长使用寿命等。目前，有迹象表明，日本三菱和IHI公司等主要日本制造商有技术能力，在经济条件合适且支持性政策到位的情况下调试一座全规模AUSC发电厂。
过去十年中，中国和印度已成为这一领域的重要参与者。中国成立了一个工业研究联盟，并运营了一个大型部件测试设施，将一些国内开发的合金与国际公认的材料一起进行了测试。然而，预计在2030年之前，中国不会全面示范AUSC技术。虽然印度的国家协调研究计划在2016年才正式启动，但该国目前有最雄心勃勃的示范电厂部署时间表，其发电厂的设计借鉴了在欧洲和美国研究计划下开发和测试的相对成熟的材料。考虑到调试新AUSC电厂的前期成本较高，对高性能材料进行改造也引起重视，日本已经提出了在蒸汽循环关键区域使用镍合金对现有电厂进行改造的各种设计，以将主蒸汽温度提高到700℃。虽然国际上基于镍合金的700℃发电进展相对缓慢，但通过使用新材料和其他设计创新，最先进的超超临界电厂效率在不断提高。AUSC研究计划都致力于开发更高性能的钢材，使主蒸汽温度达到630-650℃。例如“MarBN”马氏体钢，可用于高压部件，已达到650℃的主蒸汽温度，并正朝着商业应用方向发展。
中国大多数新建超超临界电厂正在建设中，预计到2025年将建成主蒸汽温度650℃的发电厂。中国超超临界电厂设计通常采用二次再热蒸汽循环，其中离开中压汽轮机的蒸汽返回锅炉进行再热，然后再用于驱动第二级中压汽轮机。二次再热超超临界机组在中国重新得到应用始于2015年华能安源660兆瓦机组，随后是国电泰州1000兆瓦机组，其蒸汽参数达到31 MPa/600℃/610℃/610℃，效率达到了46.2%（低热值，净效率），比具有相同参数的一次再热机组高出2个百分点。目前，中国大约有14台二次再热机组正在运行或在建，其中大部分再热蒸汽温度为620℃。东方汽轮机厂开发了一种参数为615℃/630℃/630℃的二次再热设计，将在大唐运城电厂使用，使用国产G115蒸汽管钢。中国正在调试的一台典型二次再热机组是平山电厂2期1350兆瓦机组。该机组设计为迄今为止燃煤电厂最高蒸汽参数，即31.1 MPa/610℃/630℃/623℃。该电厂的一项关键创新是分体式汽轮机设计，通过将高压汽轮机提升至过热器水平，主蒸汽管的长度大大减少。除了降低管道成本外，还减少了压力损失，并结合上海申能在平山2期外高桥使用的其他优化方法，预计效率将达到49.8%。
燃煤电厂效率提高可降低CO2排放量。根据IEA估计，2018年全球燃煤发电机组的平均效率为37.5%，相应的CO2碳排放量为900克/千瓦时（燃烧标准硬煤）。相比之下，平山2号电厂或未来AUSC电厂的效率接近50%，排放水平低于690克/千瓦时。如果全球煤电机组效率都达到目前最先进的水平，每年可减少约20亿吨CO2排放，约占全球燃煤发电总排放量的20%。
图1 通过提高燃煤电厂效率可降低碳排放水平（单位：克/千瓦时）
CO2处于在31.1°C和7.38兆帕的临界条件以上超临界状态，其作为工质发电有良好的特性，已经开发了各种基于超临界CO2（sCO2）作为循环工质的火力发电循环。根据超临界CO2通过燃烧过程产生或像常规蒸汽循环一样在封闭的循环中产生，可以分为直接燃烧和间接燃烧。目前最先进的超临界CO2技术是由8
Rivers公司开发的Allam Fedvedt循环工艺，该工艺已在得克萨斯州的NET电厂进行了示范。虽然该电厂以天然气为燃料，但还开发了一种基于煤制合成气的工艺设计使得净效率接近48%（低热值），并可产生纯CO2用于封存或利用。
Allam-Fetvedt循环是一种创新的天然气（或煤气化合成气）燃烧发电技术，且具有固有的碳捕集功能。该工艺使用富氧燃烧产生的二氧化碳作为工质，如图2所示，由一个进口压力约为30兆帕、压力比为10的汽轮机运行。该循环使用超临界CO2取代传统发电厂汽轮机的蒸汽工质。超临界CO2工质的高能量密度意味着组件相对较小，减小了整个工厂的占地面积。超临界CO2动力循环具备高效、体积小、布局简单及其他技术性能，可能会大幅降低资本和燃料成本，并减少温室气体排放。这项技术在不需要额外设备的情况下，可以捕集97%以上的CO2。
NET发电厂目前正在将基于天然气燃料的Allam Fedvedt循环商业化，而8
Rivers公司正领导美国北达科他州和明尼苏达州的一个工业协会，将Allam Fedvedt循环应用于从煤/生物质/石油焦炭气化合成气。除汽轮机和燃烧室之外，Allam Fedvedt循环装置的其他部件都是商用的。东芝集团为得克萨斯州的25兆瓦Allam Fedvedt循环天然气发电试点项目开发并建造了超临界CO2汽轮机和高压氧燃料燃烧室，于2018年开始运行。
280-300兆瓦商业化规模的Allam
Fedvedt循环天然气发电厂的设计也在进行中。8 Rivers公司计划到2025年，在美国科罗拉多州西南部的南部尤特印第安人保留地内开始运营一座280兆瓦的天然气发电厂，这将是一个近零排放电厂，具有捕集和封存CO2的能力，计划在2022年对该项目做出最终投资决定，2025年开始生产。此外，一项针对Allam Fedvedt循环发电设备的预前端工程设计研究也已公布，该设备可能部署在英国多个地点，以天然气为原料联合生产电力和氢气。
图2 Allam-Fedvedt循环与煤气化系统耦合示意图
超临界CO2可直接代替蒸汽作为朗肯循环的工质，其中一个例子是西门子能源/Echogen发电系统，该系统在太阳能、地热发电、底循环等的余热利用，以及一些布雷顿循环燃气轮机方面具有潜在发展前景。该技术在相对较小的规模上具有优势，通常为0.1-10兆瓦；对于大型燃煤发电系统，传统的蒸汽朗肯循环更适合。其可将各种工业过程中的废热转化为电能，并在相对较低的温度下运行。2014年，Echogen能源系统公司开发的首台8兆瓦闭式超临界CO2循环热机EPS100推向市场，目前该公司提供1-9兆瓦设备，并将应用范围从余热回收扩展到太阳能和地热发电，且正在开发间接加热、闭环高温超临界CO2循环，应用于核能、太阳能和化石燃料燃烧发电。
IGCC电厂的一个创新方式是增加使用煤制氢驱动的燃料电池构成整体煤气化燃料电池联合循环发电（IGFC）。固体氧化物燃料电池（SOFC）是一种应用广泛的燃料电池，可在高温下运行，能够以天然气为燃料，即天然气通过蒸汽重整制氢，或从IGCC系统中获得煤制合成气作为燃料。日本新能源产业技术综合开发机构（NEDO）资助的Oskai CoolGen项目正开发一种以煤制氢为燃料的SOFC，并进行IGFC发电示范。该项目基于NEDO的EAGLE项目开发的吹氧气化技术，由IGCC部件、整体煤气化燃料电池和燃烧前碳捕集设备组成，应用于166兆瓦示范电厂。其中IGCC部件于2017年成功试运行，碳捕集设备2019年成功试运行，燃料电池于2021年开始运行，通过CO2分离过程产生的纯氢气流运行。该示范厂的设计目标是实现42.7%的净效率（低热值），包括了碳捕集过程，而燃料电池组件的效率目标是55%。
图3 Osaki CoolGen IGCC和IGFC示范项目
2004年以来，三菱公司就一直在开发一种“三重循环”技术。长远来看（如图4），当以数百兆瓦规模运行时，预计该循环使用煤制燃料的电效率可能高达60%（低热值）。可将CO2捕集再次纳入循环，虽然这会降低循环效率。由于燃料电池的模块化特性，并可通过大规模生产降低SOFC成本，基于SOFC和微型燃气轮机的组合，三菱首先开发了名为Megamie的产品，其规模在250千瓦至1兆瓦。燃烧天然气时，低热值效率约为55%，主要应用于分布式发电、中小企业及工业应用。Megamie在2019年2月实现首次商业运行，作为三菱地产有限公司位于日本东京丸之内大厦的内部热电联产设施，第二个Megamie系统安装在日本茨城县筑波市的Hazama
Ando技术研究所。
图4 基于SOFC和布雷顿/朗肯循环的高效三重循环技术开发路线图
燃料电池与煤电系统的集成还包括使用熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）和直接碳燃料电池（DCFC），后一种技术提供了约70%的电效率和约90%的热电联产效率。副产品是不需要气体分离的高浓度CO2，可以直接封存，避免了成本和效率损失，由于燃料进料和产品气体是不同的相，因此很容易分离，燃料利用率几乎可以达到100%。而且该过程中不需要用水，这在缺水地区是一个优势。然而，尽管DCFC有着巨大的前景，但该技术仍处于早期开发阶段。
过去10年，中国部署了大量燃煤电厂，确保现有电厂尽可能清洁运行是当务之急。为此，包括电力部门正越来越多地将数字化技术用于互连、监控、分析、预测和优化。数字技术在如下方面得以应用：通过工业物联网增强连通性，增强计算能力，将人工智能用于增强分析和数据处理，远程传感器，改进发电厂系统组件的近实时建模。图5显示了各种数字组件如何构建形成真实电厂模型（即“数字孪生”），可以用来：①电厂远程状态监测，评估现场的实际组件性能，作为维护的基础，用于优化维护，并通过预防性维护减少计划外停机；②结合历史数据、神经网络或基于过程模拟的数学模型进行近实时性能预测，进而优化电厂性能，如可以优化系统参数以实现最低排放量的同时延长部件寿命；③结合财务建模优化电厂收益，如提供电网服务，针对组件寿命缩短而设置的频率响应，或在IGCC等多产品系统的情况下在发电、氢气和制化学品之间切换，最大限度提高经济收益；④利用电厂大数据为下一代电厂设计提供信息。虽然电力行业在很大程度上是“数字孪生”的驱动者，该技术同样适用于重工业和煤制化学品/氢气。
随着数字化的推进，工厂运营越来越依赖物联网，这增加了来自网络攻击的风险，目前已开发了保护能源基础设施免受此类攻击的硬件和软件，采用人工智能和机器学习的数字化解决方案，和/或用于增强网络安全的区块链技术也正在开发中。
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