面向农村猪场碳中和目标的综合能源系统优化规划与运行策略研究

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Net-zero stochastic planning for pig farm-dominated rural energy systems considering agricultural demand response

本研究针对农村猪场高能耗、高碳排放问题，开展集成光伏(PV)、沼气(Bio)、电池储能(Battery)和电网的综合能源系统优化规划。通过建立热动态模型、需求响应机制和随机规划方法，实现了系统成本最小化与净零碳排放目标。结果表明，所提策略可降低年化成本15.2%，碳减排率达100%，为农业绿色能源转型提供了技术路径。

　　

随着"双碳"战略的深入推进，农业领域能源转型迫在眉睫。规模化养猪场作为农村能源消费和碳排放的重要来源，其供暖通风能耗占运营成本40%以上，传统燃煤锅炉不仅造成环境污染，更面临碳关税等贸易壁垒。然而，农村地区丰富的太阳能和畜禽粪便资源未被有效利用，可再生能源波动性与养殖用能稳定性间的矛盾，以及设备配置与经济性的平衡难题，始终制约着绿色猪场建设。

针对这一挑战，天津大学智能电网教育部重点实验室的研究团队在《Energy Conversion and Management》发表研究，创新性地提出了面向净零碳目标的猪场综合能源系统协同规划方法。该研究通过耦合光伏发电、沼气热电联产、电池储能与电网交互，构建了"源-网-荷-储"一体化系统，并引入需求响应机制化解供需矛盾。特别值得关注的是，团队建立了猪舍热动态模型以精准刻画环境调控能耗，采用场景随机优化处理新能源不确定性，最终实现了经济性与碳中和的协同优化。

关键技术方法主要包括：1）基于K-means聚类的季节性场景生成技术，将全年气象数据浓缩为12个典型日场景；2）融合热平衡方程的需求响应模型，通过温度设定值调节实现用能平移；3）考虑设备寿命周期的年化成本计算框架，采用资本回收因子(CRF)评估全生命周期经济性；4）混合整数随机规划算法，同步优化设备容量与运行策略。研究选取华北地区典型千头规模猪场为案例，采集当地辐照度、温度、电价等全年8760小时数据作为基础。

系统建模与运行机制

通过建立猪舍围护结构热阻模型，推导出室内温度与供暖功率的微分方程关系，揭示了墙体热惰性对温度调节的延迟效应。研究表明，当墙体传热系数从1.5 W/(m²·K)降至0.8 W/(m²·K)时，供暖能耗可减少23%。针对沼气系统，建立了基于一级动力学的产气模型，发现35℃中温发酵时，猪粪产气率可达0.35 m³/kgVS（挥发性固体），显著高于常温发酵的0.15 m³/kgVS。

需求响应策略优化

创新设计分时电价引导的温控策略：高峰时段维持18℃基准温度，利用沼气与储能供电；低谷时段升至22℃上限，通过电网充电实现"热能搬移"。模拟显示，该策略使供暖电费降低31%，且通过墙体蓄热特性，在4小时电价差中实现2.8℃的温度波动缓冲。电池运营采用"低充高放"原则，设置20%-90%的SOC（State of Charge）运行区间，防止过充过放延长寿命。

容量配置与经济性分析

优化结果表明，200 kW光伏+80 kW沼气发电机+200 kWh电池为最优组合，初始投资182万元，但年运行成本仅19.6万元。敏感性分析揭示，当光伏成本低于2.8元/W时，系统可实现平价上网。碳惩罚机制实验证明，碳价高于120元/吨时，净零碳方案经济性反超传统能源方案。

碳中和效益评估

通过生命周期评估(LCA)核算，该系统年减排CO₂420吨，其中沼气替代燃煤贡献减排量的67%。并网交互的净电量核算表明，秋季光伏富余电力上网可实现负碳排，全年净排放量为-3.2吨，真正达成"养殖-能源"协同的碳中和模式。

该研究的重要意义在于：首次建立了适用于农村猪场的"能源-环境-经济"三重优化框架，突破了农业可再生能源系统设计的理论瓶颈。所提出的场景随机规划方法，有效解决了新能源不确定性带来的规划风险，为同类农业园区提供了可复制的技术范式。实践层面，研究证实了猪场实现能源自给的可能路径，其"畜禽粪便-沼气-热电"的循环模式，为农业废弃物资源化利用提供了创新思路。政策启示上，建议将农业光伏补贴与碳减排额度挂钩，通过绿色证书交易增强项目经济性。未来工作可延伸至多能流协同调度、碳交易机制耦合等方向，进一步推动农业能源系统的智能化升级。