574
2021年11月初，新一輪國際能源氣候大會在英國舉辦，會上確定了各國碳中和、碳達峰的時間表。根據(jù)表中的信息顯示，我國要在2030年實現(xiàn)碳達峰，2060年實現(xiàn)碳中和。
?
圖 | 各國碳中和目標達成時間表
每個國家的碳排放權(quán)是平等的，發(fā)達國家已經(jīng)在2010年左右達到了碳達峰，但這并不能成為他們通過碳排放的方式去限制我們發(fā)展的理由。碳中和、碳達峰這兩個目標，對于任何一個發(fā)展中國家來說都不容易，更何況中國這樣的大國，國家壓力著實不小。
我們先來看一組來自IEA的數(shù)據(jù)，這是2018年各國一次能源需求結(jié)構(gòu)的對比情況。2018年我國能源供應(yīng)結(jié)構(gòu)中原煤占比61.9%，原油占比19.1%，天然氣占比7.2%，而可實現(xiàn)碳零排放的清潔能源，如水能、核能、太陽能、風能等，占比僅為 11.8%。
?
圖 | 2018年各國一次能源需求結(jié)構(gòu)對比情況
這雖然是2018年的數(shù)據(jù)，但是目前我國的能源結(jié)構(gòu)中，化石能源（煤、石油、天然氣）仍占多數(shù)，也是碳排放的主要來源。
既然要治理碳排放，那就勢必要先掌握目前的二氧化碳排放來源情況，才能對癥下藥，各個擊破。根據(jù)2019年中國各部門二氧化碳排放量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，電力/熱力、工業(yè)、交通運輸行業(yè)的二氧化碳排放量位居前三，分別占到51%、28%和10%，加總后為89%。而針對這些行業(yè)，我們大致可以將其分為三個方向來進行治理。
??? ?能源生產(chǎn)：大幅提高清潔能源占比（風電、光伏、水電、核電）， 當前非化石能源占比35%，為實現(xiàn)碳中和，2050年需 提高至90%；大力發(fā)展儲能技術(shù)，減少棄風/光率；
??? ?能源傳輸：優(yōu)化電網(wǎng)結(jié)構(gòu)設(shè)計保證電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定高效運行， 采用FACT, 特高壓HVDC等提高效率降低損耗；
??? ?能源利用：加速電氣化進程，減少非必要的能源消耗量，實現(xiàn)工業(yè)節(jié)能、建筑節(jié)能、交通節(jié)能；發(fā)展使用碳封存技術(shù)。
文章寫到這里，似乎都在介紹碳達峰、碳中和的背景和治理方向，而今天我們要講的重點是MATLAB和Simulink如何賦能碳中和的實現(xiàn)。表面上看，MATLAB是一種用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、可視化和數(shù)值計算的編程環(huán)境，Simulink是一個用于系統(tǒng)設(shè)計、仿真和測試的圖形化環(huán)境，這兩者都是軟件的東西，和碳中和似乎八竿子打不著。然而，實際并非這樣，MATLAB、Simulink以及MathWorks提供的相關(guān)110個左右的工具箱，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在了能源、工業(yè)機械、軌道交通、汽車、半導體的生產(chǎn)制造、工業(yè)礦業(yè)和醫(yī)療設(shè)備等行業(yè)中，而這些行業(yè)都是與能源直接息息相關(guān)的。下面我們同樣從能源生產(chǎn)、能源傳輸和能源利用三個角度來舉例說明。
能源生產(chǎn)：風電&光伏發(fā)電
案例一：魁北克水電建立風電廠模型
眾所周知，魁北克水電是加拿大最大的水電公司，但除了水電，他們還有風電業(yè)務(wù)。對于風電廠來說，季節(jié)性的氣溫、風速、風場的波動對電網(wǎng)的穩(wěn)定性影響是很大的。因此，如何判斷并網(wǎng)之前整個風廠運行的能量輸出，以及并網(wǎng)之后對整個電網(wǎng)的波動影響變得十分重要。于是，魁北克水電通過MATLAB和Simulink對整個風電廠的電氣、機械和控制系統(tǒng)進行動態(tài)的仿真和功率測試，來保證并網(wǎng)的可靠性。
案例二：Sandia國家實驗室模擬夏威夷的微電網(wǎng)
分布式能源和微電網(wǎng)是目前電網(wǎng)發(fā)展的一個非常重要的方向，而對于分布式能源來說，如何合理地利用能源配比，達到最優(yōu)的經(jīng)濟性，以及怎樣設(shè)計微電網(wǎng)容量是非常關(guān)鍵的因素。如果電池容量選得過小，就會產(chǎn)生安全問題；如果電池容量選得過大，就會帶來成本問題。于是Sandia國家實驗室為了找到經(jīng)濟最合理和運行最安全的平衡點，就通過Simulink對光伏發(fā)電的微電網(wǎng)進行建模和仿真，測試在多種極限工況下整個系統(tǒng)的反應(yīng)。最終這個項目模型開發(fā)時間減少了80%，同時通過適合的電池容量設(shè)計極大地降低了系統(tǒng)成本。
能源生產(chǎn)：電池&熔鹽&飛輪儲能
案例一：EVLO開發(fā)磷酸鐵鋰電池
EVLO是加拿大的一家公司，開發(fā)了磷酸鐵鋰電池儲能系統(tǒng)，與傳統(tǒng)鋰離子電池不同，磷酸鹽系鋰離子電池使用無毒材料制成。眾所周知，電池儲能是一個化學過程，受電離子、溫度、電壓的影響，SOC參數(shù)會不斷進行變化，所以電池控制系統(tǒng)的安全監(jiān)控是一項關(guān)鍵因素。于是，EVLO使用MATLAB和Simulink去對磷酸鐵鋰電池進行建模和開發(fā)。以魁北克北部的因紐特社區(qū)所設(shè)置的一個儲能裝置為例，該系統(tǒng)儲存了1700塊太陽能板的能量，為市中心的40座建筑、電動汽車充電站和更高效的能源管理自動化控制提供服務(wù)，當配電網(wǎng)發(fā)生計劃內(nèi)或計劃外事件時，微電網(wǎng)能夠提供持續(xù)的電力。
案例二：Malta利用鹽和冷卻液開發(fā)能源存儲
馬薩諸塞州的Malta公司成立于2018年，主營熔鹽儲能業(yè)務(wù)。所謂熔鹽儲能，就是一個熱力變換的過程，首先發(fā)電給熔鹽加熱，把能量存儲起來，再通過冷卻罐把熱量釋放出來，達到能量存儲和循環(huán)的目的。Malta公司使用基于模型的設(shè)計與Simulink建模和仿真系統(tǒng)控制和運行，使得通過熔鹽泵換熱可儲存能量超過6小時。
案例三：Teraloop對飛輪能量存儲進行了新的改造
飛輪儲能在美國比較盛行，在國內(nèi)也有少量項目，比如今年貴州就建了一個非常大的飛輪儲能項目。這項技術(shù)的改進者，芬蘭的一家初創(chuàng)公司 Teraloop通過將飛輪去掉輪轂，中心留空的方式增強了磁力使得飛輪轉(zhuǎn)子懸浮，實現(xiàn)了幾乎無摩擦的旋轉(zhuǎn)，從而在短時內(nèi)獲得大功率。Teraloop利用MATLAB和Simulink對空心飛輪進行建模并仿真并網(wǎng)過程，并計劃將其飛輪與電池儲能配合使用在電動汽車 (EV) 充電站，用于地鐵和有軌電車系統(tǒng)的再生制動以及穩(wěn)定微電網(wǎng)電壓波動。
能源傳輸：電網(wǎng)
案例一：芬蘭電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)
能源傳輸?shù)臅r候，我們通常需要對電網(wǎng)的效率、穩(wěn)定性、波動性、電機暫態(tài)、電子暫態(tài)以及潮流計算等方面進行監(jiān)控，這是一個動態(tài)監(jiān)控的過程。芬蘭電網(wǎng)就在MATLAB中使用PMU數(shù)據(jù)分析電網(wǎng)穩(wěn)定性，比如使用MATLAB與OSI PI數(shù)據(jù)庫集成，訪問系統(tǒng)SCADA和PMU數(shù)據(jù)以完成分析，使用MATLAB來檢測電力系統(tǒng)干擾和異常。進而開發(fā)了“擾動分析工具”，實時監(jiān)控電力系統(tǒng)中的擾動和異常，提高了控制中心操作員和專家的電力系統(tǒng)分析能力。
案例二：上海電氣分布式能源系統(tǒng)
分布式能源的規(guī)劃是一個復雜的過程，風電、火電、水電的發(fā)電配比，用電側(cè)的配比，如何實現(xiàn)最高效、最節(jié)能的狀態(tài)？
上海電氣使用 MATLAB 和 MATLAB Production Server 來開發(fā)分布式能源系統(tǒng)規(guī)劃和設(shè)計平臺（DES-PSO平臺）。上海電氣使用MATLAB 為DES-PSO平臺中的組件開發(fā)了數(shù)學模型，以提取對象的物理和經(jīng)濟特征，這些算法將能源價格趨勢、時間序列氣候數(shù)據(jù)和可享受的政府補貼納入其分析范圍。通過與 MathWorks Consulting Services 合作，他們使用 MATLAB Compiler SDK? 將 DES-PSO 模型和算法打包，然后使用 MATLAB Production Server 進行部署。MATLAB整個解決方案使得上海電氣在DES-PSO平臺交付時間縮短了六個月。而這個分布式能源系統(tǒng)規(guī)劃和設(shè)計平臺早在3年前就已經(jīng)為國內(nèi)一家包含太陽能電池板、風力渦輪機和電池的海水淡化廠電力系統(tǒng)構(gòu)建了設(shè)計方案，并將該項目的內(nèi)部收益率提高了整整一個百分點，節(jié)省了大約 200 萬人民幣。
案例三：Alstom特高壓直流高壓輸電
特高壓直流高壓輸電是中國特色的一種技術(shù)，起步也比較早，中國幅員遼闊，能源分布不均，有遠距離輸電需求，像新疆發(fā)電需要輸送到內(nèi)陸。于是Alstom使用基于模型設(shè)計來開發(fā)HVDC系統(tǒng)，使用采用基于模型的系統(tǒng)來為控制系統(tǒng)建立保護算法建模、仿真、驗證和最后直接生成代碼和一些文檔，通過可量化的過程改進，與電力系統(tǒng)仿真軟件快速集成，使用MATLAB/Simulink在一周內(nèi)實現(xiàn)了保護系統(tǒng)的搭建，而傳統(tǒng)的高壓直流系統(tǒng)的保護算法要花大約六個月的時間來開發(fā)和測試C語言。
案例四：新西蘭電網(wǎng)的運營
新西蘭Transpower公司的主營業(yè)務(wù)是管理和運營整個新西蘭電網(wǎng)，保證新西蘭國家電網(wǎng)的可靠性。于是他們利用Simulink去建立控制算法，采集大量的數(shù)據(jù)導入到模型里面去對整個模型進行優(yōu)化和大量的測試仿真，據(jù)悉他們運行了超過1000種的極端工況的測試，來實現(xiàn)更好的實時監(jiān)控。
能源利用：建筑&交通節(jié)能
案例一：BuildingIQ的預(yù)測性能源模塊
眾所周知，醫(yī)院和大型商業(yè)建筑的能耗要占到全球建筑能耗的30%，尤其是暖通系統(tǒng)往往效率很低，需要考慮天氣變化、能源成本變化和建筑的熱測性等因素。
BuildingIQ是一家澳大利亞的公司，他們就和澳大利亞聯(lián)邦科學攻堅研究組織聯(lián)合開發(fā)了預(yù)測性能源模塊。在開發(fā)的過程中，MATLAB中建立了一個PEO模型，捕捉HVAC系統(tǒng)和環(huán)境條件對每個區(qū)域內(nèi)部溫度的影響，以及對建筑總能耗的影響，利用MATLAB里面的預(yù)測性算法、機器學習和深度學習算法采集大量數(shù)據(jù)，對建筑節(jié)能優(yōu)化進行分析，最后制定出最優(yōu)化的算法，并且在云端環(huán)境進行部署。
案例二：特斯拉跑車
幾乎全球的電動汽車行業(yè)都在大量使用MATLAB和Simulink進行數(shù)據(jù)分析，并采用基于模型的設(shè)計開發(fā)電力控制系統(tǒng)，特斯拉也不例外。早在2005年的時候，特斯拉使用MathWorks的產(chǎn)品——基于模型的設(shè)計和工具，設(shè)計了一款跑車，小到一個電機的控制，大到整車的性能評估，來建立整個電動汽車的原型。建立這個模型的好處是，在沒有物理原型的情況下，就可以去測試很多種動力配置，測試在各種工況下的整車性能。
碳封存
此外，值得一提的是這些年研究的減碳方向之一——碳封存，也正在使用MATLAB進行各種尺度的研究，上至區(qū)域尺度的估算，下至特定存儲點的詳細表征。通過執(zhí)行靜態(tài)容量估計，對特定儲層的二氧化碳捕獲機制進行基本分析，交互式仿真向儲層注入二氧化碳的過程。并在用戶界面中更改仿真參數(shù)，如氣井位置、注入速度和邊界條件，對特定的二氧化碳注入點進行更詳細的仿真。
寫在最后
?
綜上，MathWorks通過MATLAB和Simulink平臺以及相關(guān)工具箱將AI, 大數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生設(shè)計等技術(shù)應(yīng)用到新能源行業(yè)，助力減碳行動。而對于電力系統(tǒng)開發(fā)的應(yīng)用方向，從文本分析到多域物理系統(tǒng)建模，從大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)算法構(gòu)建到云端部署和硬件在環(huán)的實時仿真，從圖像和信號處理到人工智能應(yīng)用，，MathWorks都將有能力和經(jīng)驗提供更完整的解決方案和工程平臺，通過團隊協(xié)作，幫助用戶解決工程的實際問題。
?
