本發明涉及碳排放量計算技術領域，具體涉及一種預測燃煤電廠碳排放量的計算方法。

背景技術：

2010年10月中央政府發布的“十二五”規劃中已明確提出了實現低碳發展的核心內容是向低碳經濟轉型，調整優化以低碳經濟為核心的產業結構和能源結構，建立資源環境友好型社會，堅持大力推廣節能技術，制定圍繞低碳經濟的消費模式和方針政策。而電力行業在能源轉換過程中排放的二氧化碳約占全國排放總量的50％，是二氧化碳減排的關鍵部門之一。截止到2014年底，中國全國單位國內生產總值二氧化碳排放同比下降了6.1％，比2010年累計下降了15.8％，“十二五”規劃要求下降17％的目標已經完成。

在“十三五”規劃中，能源局明確提出我國要完成到2020年單位GDP碳排放要比2005年下降40％～45％的國際承諾低碳目標，并且要為完成中美氣候變化聯合聲明中提出的我國在2030年左右要達到碳排放的峰值的中長期低碳發展目標奠定基礎，同時要在大氣污染防治等環境指標方面取得明顯成效。要完成上述目標，需要各省市結合經濟發展實際，結合本地特點，制定出科學的碳減排規劃和對策，有步驟、有計劃的完成碳減排指標。由于我國的水資源和耕地資源的缺乏，我國以煤為主的能源消耗結構將會持續相當長的一段時間，所以為了更好的實現碳排放減排，需要比較精確的碳排放量。

目前，我國燃煤電廠主要是通過《2006IPCC指南》中提供的方法一來計算CO₂排放量，即根據燃料特性直接獲得碳的缺省排放因子，根據電廠實際原煤耗量，乘上各煤種的排放因子，從而估算二氧化碳排放量。實際上，寬范圍的煤種排放因子對CO₂預測誤差較大，同時影響CO₂排放因子的主要影響因素除燃料類型外，還有機組裝機容量、機組使用年限與維護質量以及燃料燃燒方式等。不同類型機組由于發電熱效率不同CO₂排放績效不同；相同容量機組由于使用年限和維護質量的不同，CO₂排放因子也會有差異甚至產生較大差異。此外，由于燃燒方式不同，爐渣中未完全燃燒的碳含量不同，CO₂排放因子也會產生一定差異。因此，利用缺省因子只能得到相當粗糙的結果，從而引入很大的不確定性。

目前為獲得較精確的二氧化碳排放，各研究者大多采用了一些基于碳平衡的精確數學模型，通過對原煤的煤質分析進行預測。而這種基于碳平衡的二氧化碳排放預測結果雖然較精確，但過程卻較復雜，成本相對較高。由于通過煙氣側進行計算也是一種途徑，考慮到電廠一般具有尾氣氧氣濃度和二氧化硫濃度的檢測，以及燃煤的工業分析和熱值這些基本數據，本發明擬采用煙氣排放成分的方法，盡量利用電廠現有數據，在不增加檢測的情況下，較精確的預測二氧化碳排放量。

技術實現要素：

本發明的目的是為了解決現有技術中的上述缺陷，提供一種預測燃煤電廠碳排放量的計算方法，該計算方法根據電廠煙氣排放量和燃煤的燃料特性系數來預測二氧化碳排放量，是一種能夠適應我國燃煤電廠實際情況的碳排放量的計算方法。

本發明的目的可以通過采取如下技術方案達到：

一種預測燃煤電廠碳排放量的計算方法，所述計算方法包括下列步驟：

S1、建立數學模型，得出燃料特性系數β的關系式：

根據現有的煤質分析數據，利用多元線性回歸模型擬合出燃煤的工業分析數據A_ad、V_ad、FC_ad、Q_gr,ad與燃料特性系數β之間的關系式，其中A_ad、V_ad、FC_ad、Q_gr,ad分別表示為收到基下燃煤中的灰分含量(單位：％)、揮發分含量(單位：％)、固定碳含量(單位：％)和燃煤的高位發熱量(單位：MJ/kg)，得到褐煤和無煙煤關于燃料特性系數和工業分析數據之間的線性回歸方程；

S2、計算電廠燃燒的煤的燃料特性系數β值：

將電廠測得的燃煤工業分析數據A_ad、V_ad、FC_ad、Q_gr,ad根據煤種的不同帶入所述的褐煤或無煙煤關于燃料特性系數和工業分析數據之間的線性回歸方程中，計算出電廠燃煤的燃料特性系數β值；

S3、計算煙氣中二氧化碳的百分比含量CO₂：

將電廠檢測的尾氣中氧氣和二氧化硫的百分比含量和所述的計算出電廠燃煤的燃料特性系數β值帶入二氧化碳含量計算式計算出煙氣中二氧化碳的百分比含量；

S4、計算煙氣的排放總量V_y；

S5、計算二氧化碳的排放總量

將所述的煙氣中二氧化碳的百分比含量CO₂和所述的煙氣的排放總量V_y帶入公式即可計算得到電廠中CO₂的實際排放量。

進一步地，所述的步驟S1、建立數學模型，得出燃料特性系數β的關系式具體如下：

S11、將無煙煤的工業分析數據和煤的燃料特性系數作為樣本數據，并將其帶入仿真軟件的線性回歸分析工具中，則X和Y分別表示為：

式中，A_i、V_i、FC_i、Q_i分別表示為第i個樣本中的空氣干燥基灰分(單位：％)、揮發分(單位：％)、固定碳(單位：％)和高位發熱量(單位：MJ/kg)，β_i為第i個樣本的燃料特性系數；

S12、根據仿真軟件分別對褐煤和無煙煤樣本數據進行逐步回歸分析，得到褐煤和無煙煤關于燃料特性系數和工業分析數據之間的線性回歸方程分別如下所示，

進一步地，所述仿真軟件為MATLAB，所述線性回歸分析工具為stepwise命令，其中，stepwise命令的格式為：stepwise(X,Y)，其中X表示自變量數據，為n×m階矩陣，m表示自變量種類數，n表示每種自變量的樣本數，Y表示因變量數據，為n×1階矩陣，n表示因變量樣本數。

進一步地，所述的二氧化碳含量計算式如下：

式中，CO₂表示煙氣中二氧化碳的體積分數，O₂表示煙氣中氧氣的體積分數，SO₂表示煙氣中二氧化硫的體積分數。

進一步地，所述的步驟S4、計算煙氣的排放總量V_y具體如下：

若電廠已經測得煙氣排放的總量V_y，則直接使用該數據；

若電廠未測得煙氣排放的總量V_y，則可根據燃煤量和過量空氣系數進行計算，如下所示：

其中，M表示燃燒所用的燃料量(單位：t)，Q_net,ar表示燃料的低位發熱量(單位：MJ/kg)，α表示空氣過量系數，V₀表示每燃燒1噸煤所需的理論空氣量，其計算式為：

V₀＝(1.05×Q_net,ar+0.278)×1000

其中，O₂表示已檢測得到的煙氣中氧氣的體積分數。

本發明相對于現有技術具有如下的優點及效果：

(1)相比我國目前較為通用的利用IPCC指南中的缺省因子進行碳排放量計算的方法，本發明利用Matlab軟件進行多元逐步線性回歸擬合出的燃料特性系數β的線性方程和根據檢測到的尾氣中氧氣和二氧化硫的濃度來計算二氧化碳排放量的方法更加精確，結果更為可靠，相對而言更有利于碳排放的監測和控制。

(2)本發明公開的碳排放量的計算方法所采用數據均是常規燃煤電廠的基本檢測數據，計算簡單方便，因此并不需要價格昂貴的計量設備或檢測手段來檢測二氧化碳排放量，與其他一些基于碳平衡的計算方法相比，大大降低了檢測成本，實用性較強，具備推廣條件。

附圖說明

圖1是本發明中公開的預測燃煤電廠碳排放量的計算方法的流程圖。

具體實施方式

為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

實施例

本實施例利用電廠煙氣成分來計算二氧化碳排放量，其計算原理為：

式中，CO₂表示煙氣中二氧化碳的體積分數，V_y為煙氣排放總量。

根據燃燒方程，可以得到燃料特性系數和煙氣成分的關系如下所示：

21＝RO₂+O₂+0.605CO+β(RO₂+CO) (2)

其中，RO₂—煙氣中三原子氣體的體積分數，主要有二氧化硫和二氧化碳；O₂—煙氣中氧氣的體積分數；CO—煙氣中一氧化碳的體積分數；β—燃料的特性系數。

由于實際燃煤電廠煙氣中一氧化碳濃度十分低，并且在管道中高溫煙氣的作用下，部分一氧化碳會被繼續氧化成二氧化碳，因此可忽略煙氣中的一氧化碳含量，即此時的二氧化碳含量計算式為：

電廠一般具有尾氣氧氣和二氧化硫濃度的檢測，因此由原理(3)可知，在已知煙氣中氧氣和二氧化硫含量的條件下，只需要得到燃料特性系數β就可以得到煙氣中二氧化碳的體積分數，其具體實施步驟包括：

S1、建立數學模型，得出燃料特性系數β的關系式：

根據大量的現有的煤質分析數據，利用多元線性回歸模型擬合出燃煤的工業分析數據A_ad、V_ad、FC_ad、Q_gr,ad與燃料特性系數β之間的關系式，其中A_ad、V_ad、FC_ad、Q_gr,ad分別表示為收到基下燃煤中的灰分含量(單位：％)、揮發分含量(單位：％)、固定碳含量(單位：％)和燃煤的高位發熱量(單位：MJ/kg)。具體實施方法如下所示：

在MATLAB中，stepwise命令的格式為：stepwise(X,Y)，其中X表示自變量數據，為n×m階矩陣(m表示自變量種類數，這里為4；n表示每種自變量的樣本數)，Y表示因變量數據，為n×1階矩陣(n表示因變量樣本數)。在《中國煤炭性質、分類與利用》上分別選取51組褐煤和111組無煙煤的工業分析數據和煤的燃料特性系數作為樣本數據，并將其帶入stepwise命令中，則X和Y分別表示為：

式中，A_i、V_i、FC_i、Q_i分別表示為第i個樣本中的空氣干燥基灰分(單位：％)、揮發分(單位：％)、固定碳(單位：％)和高位發熱量(單位：MJ/kg)；β_i為第i個樣本的燃料特性系數。再根據MATLAB分別對褐煤和無煙煤樣本數據進行逐步回歸分析，并經過進一步調試，最終可得到褐煤和無煙煤關于燃料特性系數和工業分析數據之間的線性回歸方程分別如下所示，

其誤差范圍均在-2.5％—+2.5％之間，都在可接受的合理范圍內。

S2、計算電廠燃燒的煤的燃料特性系數β值：

將電廠測得的燃煤工業分析數據A_ad、V_ad、FC_ad、Q_gr,ad根據煤種的不同帶入上述步驟1中利用線性回歸方法擬合得到的相應的褐煤或無煙煤關于燃料特性系數和工業分析數據之間的線性回歸方程中，計算出電廠燃煤的燃料特性系數β值。

S3、計算煙氣中二氧化碳的百分比含量CO₂：

將電廠檢測的尾氣中氧氣和二氧化硫的百分比含量和上述步驟2所求的燃煤的燃料特性系數β值一起帶入式(3)即可計算出煙氣中二氧化碳的百分比含量。

S4、計算煙氣的排放總量V_y：

若電廠已經測得煙氣排放的總量V_y，則可直接使用該數據；

若電廠未測得煙氣排放總量，則可根據燃煤量和過量空氣系數進行計算，如下所示：

其中，M—表示燃燒所用的燃料量，t；Q_net,ar—表示燃料的低位發熱量，MJ/kg；α—表示空氣過量系數；V₀—表示每燃燒1噸煤所需的理論空氣量，其計算式為：

V₀＝(1.05×Q_net,ar+0.278)×1000 (8)

其中，O₂—表示已檢測得到的煙氣中氧氣的體積分數。

S5、計算二氧化碳的排放總量

將上述步驟3中所計算得到的煙氣中的CO₂百分比含量和步驟4中計算得到的煙氣排放總量V_y帶入式(1)即可計算得到電廠中CO₂的實際排放量。

如上所述，便可較好地實現本發明。

綜上所述，本發明利用Matlab軟件進行多元逐步線性回歸擬合出的燃料特性系數β的線性方程和根據檢測到的尾氣中氧氣和二氧化硫的濃度來計算二氧化碳排放量的方法計算結果精確可靠，更有利于碳排放的監測和控制。該計算方法所采用數據均是常規燃煤電廠的基本檢測數據，不需要價格昂貴的計量設備或檢測手段來檢測二氧化碳排放量，降低了檢測成本，實用性較強。

上述實施例為本發明較佳的實施方式，但本發明的實施方式并不受上述實施例的限制，其他的任何未背離本發明的精神實質與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化，均應為等效的置換方式，都包含在本發明的保護范圍之內。