油气储运系统能耗监测与多能互补优化运行方案

中图分类号：TE973 文献标识码：A

引言

随着全球能源结构转型加速及我国碳达峰、碳中和目标的推进，油气储运系统的高能耗问题逐渐凸显。多能互补技术作为提升能源系统灵活性与效率 重要手段，已在工业、建筑等领域广泛应用，但在油气储运系统中的应用仍处于探索阶段。如何构建覆盖全流程的能耗监测体系，精准掌握系统能耗分布规律，进而设计适配油气储运场景的多能互补优化运行方案，成为解决油气储运系统高能耗问题、推动行业绿色转型的关键。

1 油气储运系统能耗特征分析

1.1 输送环节能耗特征

在原油管道输送中，由于原油黏度较高，需通过输油泵提供输送动力，输油泵的能耗占输送环节总能耗的一半以上，且能耗随输送距离、原油黏度及输送量的变化而波动；同时，为降低原油黏度、减少输送阻力，部分管道需配备加热炉对原油进行加热，加热炉能耗占比约 20%～30% ，其能耗与加热温度、保温效果及环境温度密切相关。成品油管道输送的能耗特征与原油管道类似，但由于成品油黏度较低，无需持续加热，能耗主要集中于输油泵，占比可达85%以上，且受输送批次切换、流量调整等因素影响，输油泵负荷波动较大，能耗稳定性较差。天然气管道输送则依赖压缩机组维持管道压力，压缩机组能耗占输送环节总能耗的90%以上，其能耗受输送压力、天然气流量及压缩机组效率的影响显著。

1.2 储存环节能耗特征

储存环节的能耗主要集中于储油库与储气 其中储油库的能耗来源包括油罐加热、油罐呼吸损耗控制及辅助设备能耗。对于易凝高黏 原油温度，防止原油凝固，加热能耗占储油库总能耗的 50%～60% 配备油气回收装置，装置运行能耗占比约 15%～20% 。 4 然气注入阶段，需通过压缩机将天然气增压至储气库压力，压缩机 能耗的 80% 以上；在采气阶段，若储气库压力不足，需通过增压机提升天然气压力，满足外输要求，增压机能耗占比约 15%～20%

1.3 装卸环节能耗特征

装卸环节是油气从储存设施转移至运输工具的关键环节，其能耗主要来源于装卸泵与鹤管加热设备。在油罐车装卸作业中，装卸泵需将储罐内的油气输送至油罐车，装卸泵能耗占装卸环节总能耗的 70%～80% ，且能耗随装卸量、输送高度及管道阻力的变化而变化；对于高黏度原油装卸，需对鹤管进行加热保温，防止原油在鹤管内凝固，加热能耗占比约 15%-20% 。油轮与火车罐车装卸的能耗特征与油罐车类似，但由于装卸量更大、输送距离更长，装卸泵的功率与能耗更高，且受装卸作业批次、设备启停频率等因素影响，能耗波动更为明显。

2 多能互补优化运行方案设计

2.1 多能互补能源形式选择

根据油气储运系统的能耗需求与周边能源资源条件，选择以下能源形式构建多能互补系统：（1）太阳能。油气储运站点多位于郊区或野外，日照条件良好，可利用太阳能光伏板发电，为辅助设备及部分动力设备供电；同时，可利用太阳能集热器提供热水，替代部分加热设备的燃料消耗。（2）风能。部分管道沿线与储油库位于风力资源丰富的地区，可安装小型风力发电机，与太阳能光伏形成互补发电系统，提升可再生能源供应稳定性。（3）余热回收。油气储运系统中的加热炉、压缩机等设备在运行过程中会产生大量余热，通过余热回收装置将余热转化为热水或蒸汽，用于油罐加热、管道保温或发电，减少传统燃料消耗。（4）传统能源。保留电网供电与天然气供应作为基础能源，在可再生能源与余热供应不足时，通过传统能源补充，确保系统稳定运行。

2.2 能源供需匹配模型构建

多能互补系统的核心是实现能源供应与需求的精准匹配，基于能耗监测数据与能源供应预测，构建能源供需匹配模型。根据能耗监测体系获取的历史能耗数据，结合油气储运系统的运行计划与环境参数，采用时间序列分析与机器学习算法预测未来一段时间内各能耗单元的能源需求。例如，在冬季环境温度较低时，预测加热设备的热力需求会增加；在输送量提升时，预测输油泵的电力需求会上升。针对太阳能、风能等可再生能源的间歇性特征，基于历史气象数据与实时环境参数，预测未来可再生能源的供应量。例如，通过日照传感器实时监测日照强度，结合天气预报预测次日太阳能发电量；通过风速传感器预测风力发电量。根据能源需求预测与供应预测，构建多目标优化函数，以能源利用效率最高、传统能源消耗最少、运行成本最低为目标，制定能源调度策略。当太阳能、风能发电量满足辅助设备与部分动力设备的电力需求时，优先使用可再生能源；当余热回收产生的热水或蒸汽满足加热需求时，停止或减少加热炉的燃料供应；当可再生能源与余热供应不足时，通过电网供电补充电力需求，通过天然气供应补充热力需求；配置储能设备，在可再生能源供应过剩时储存能源，在能源供应不足时释放储存能源，平抑能源供需波动。

2.3 动态调度与控制

为确保多能互补系统的稳定运行，需建立动态调度与控制系统，实时调整能源供应与设备运行状态。通过能耗监测体系实时采集能源供应数据与能源需求数据，将数据传输至调度控制中心，形成闭环反馈。调度控制中心采用模型预测控制（MPC）算法，根据实时供需数据与短期预测结果，动态调整各能源形式的供应比例与设备运行参数。例如，当太阳能发电量突然增加时，自动降低电网供电比例，同时为储能设备充电；当加热需求突然上升且余热供应不足时，自动增加加热炉的燃料供应量，确保加热温度达标。实现多能互补系统与油气储运设备的协同控制，避免能源调度对设备运行稳定性的影响。例如，在调整输油泵转速以匹配可再生能源供电量时，需同步调整管道流量与压力，确保输送过程稳定；在切换加热能源时，需控制加热温度的变化速率，防止温度骤变导致设备损坏。

3 结束语

油气储运系统的节能降耗是行业绿色低碳转型的关键，而科学的能耗监测与合理的多能互补方案是实现这一目标的核心路径。本文通过分析油气储运系统全流程的能耗特征，构建了覆盖关键能耗单元、明确核心监测参数的数据采集与处理体系，为系统能耗的精准掌握提供了方法支撑；在此基础上，设计了融合太阳能、风能、余热回收与传统能源的多能互补优化运行方案，通过能源供需匹配模型与动态调度策略，实现了能源的高效利用与供需平衡。

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