产品描述
通过碳捕获和储存来优化应对气候变化
美国的发电部门是二氧化碳排放的主要贡献者。因此,该部门的减排将在应对气候变化的任何协调的二氧化碳减排努力中发挥核心作用。一种可能帮助发电部门应对这一挑战的技术选择是碳捕捉和储存(CCS)。碳捕获技术可以显着减少化石燃料发电厂二氧化碳的大气排放。被捕获的二氧化碳通过管道网络运输并安全储存。这些技术的广泛应用对于显着减少温室气体排放,并为清洁能源组合做出贡献是必要的。但是这种部署既昂贵又耗时,将这种技术应用到网上可能需要20到30年才能实现产业化。
美国能源部在两项目中使用GAMS软件旨在推进碳捕获技术。NETL二氧化碳捕获、运输、利用和储存(CTUS)模型优化了二氧化碳管道和储存基础设施的潜在网络。美国能源部成立的碳捕捉模拟计划(CCSI)旨在使碳捕获技术更*地用于工业。他们的优化工具集使行业能够快速评估和利用这些新技术。GAMS很自豪能成为碳捕获项目成功的一部分。
分析二氧化碳运输和储存网络
美国能源部使用GAMS分析潜在的二氧化碳减排情况,CCS可能发挥作用,满足排放标准。美国能源部国家能源技术实验室开发的NETL二氧化碳捕获、运输、利用和储存(CTUS)模型都是用GAMS编写的。它通过运输和存储网络的成本较小化,通过混合整数规划(MIP)进行优化,评估CO2管道的潜在网络和存储基础设施,以处理从CCS启用的电力部门的捕获和运输二氧化碳的运输和储存。这种类型的问题特别适合用GAMS来处理,因为处理的数据量非常大、解决方案方法、与其他建模平台集成的能力,以及为较终整合到更全面的能源经济模型中对时间的严格要求。
到目前为止,CTUS模型已经被集成到国家能源建模系统(NEMS)中,并且也被整合到MARKAL能源模型中。当集成到NEMS作为CTUS子模块时,在能源经济预测中详细描述了碳捕获和存储。通过这个功能,成本可变性和能力约束被引入到能源经济预测中,因为它认为CCS系统是缓解气候变化情景的一种选择。这种能力使在整个预测期内运输和储存的二氧化碳的位置和时间的特定量得以确定。CTUS的一个版本已经被修改,并被纳入美国能源信息管理局(EIA)的NEMS版本,并被用于生产年度能源展望。
CCSI优化工具集
碳捕获模拟倡议的目标是加快碳捕获技术的部署进程。CCSI是由美国能源部在2011成立的,它和国家实验室、工业和学术机构是合伙伙伴的关系。CCSI优化工具集可以帮助工业发展和部署先进的碳捕获和能源相关技术。
新科技的技术和经济表现严重依赖于其设备配置和操作条件。因此,为了对新技术进行严格的筛选和评估,确保使用较优流程是很重要的。优化工具确定了潜在的二氧化碳捕获过程的较佳设备配置和操作条件,这样就大大降低了实施过程中涉及的成本、时间和风险。
CCSI研究小组已经开发了两种高级优化功能,作为其不确定性和替代工具(FOQUS)的优化和量化框架的一部分。两种功能都使用了GAMS软件。**个工具基于严格模型进行同步过程优化和热集成。热集成问题在GAMS中用LPs和MIPs来建模,并用CPLEX求解器来解决。另一个工具优化了二氧化碳捕获系统的设计和操作。碳捕获系统被表达为一种MINLP模型,在GAMS中用DICOPT或BARON求解器来解决。通过确定二氧化碳捕获过程的较佳配置和条件,这些CCSI优化工具允许更有效地对未来技术的材料和概念进行筛选。
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GAMS是一款较佳化的计算机数值分析商业软件。这种商业软件相当普遍,如 LINDO、DOT 等,以矩阵运算见长的 MATLAB 计算机软件亦有发展"optimization tool box",可以解各种非线性较佳化问题的数值解。这里要介绍的GAMS,则是以简单清楚的使用者接口和强健稳定的数值分析能力见长。
通用代数建模系统(GAMS)是特别为建模线性,非线性和混合整数较优化问题而设计的.本系统对于大型的,复杂的问题特别有帮助.GAMS可以运行在个人计算机、工作站、大型机和**级计算机上.
GAMS允许使用者通过制定简单的设置来把精力放在建模问题上.至于特定机器和系统软件执行的费时的细节将由GAMS系统来处理.
GAMS对于处理大型的,复杂的,需要多次修订才能较终确定精确模型的*一**的问题特别有帮助.系统以高 度简洁和自然的方式来建模问题.使用者能够快速和方便的更改公式,能从一个求解器转到另一个,甚至稍加费心就能从线性转换到非线性.
GAMS让使用者把精力集中到建模上.通过排除考虑纯技术上的机器特定的问题的需要,比如地址计算,存储分配,子程序链接,和输入输出和流程控制,GAMS增加了用于概念化和运行模型,和分析结果的时间.GAMS本身构建了良好的建模习惯,通过请求简明而精确的实体和关系的规范.GAMS语言形式上和通常使用的编程语言相似.因此对于那些有编程检验的使用者将非常熟悉.
使用GAMS,数据仅仅需要一次就能在熟悉的列表和表格形式中输入.模型以简练的代数声明来描述,对于人和机器都很*读懂.非常相关的约束的整个集合都被输入到一个声明中.GAMS自动生成每个约束等式,并让使用者处理例外情况,假使那里一般来说是不需要的.在模型中的声明能够被重用,而不需要更改代数式,当其它的实例是相同的或出现了相关问题.错误的位置和类型会在尝试解决方案前被查明.GAMS处理动态模型,包括时间序列,滞后,及暂时终点的提示和处理.
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