基于系统动力学的燃煤电厂碳排放影响因素研究Word文件下载.docx
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2.1确定燃煤燃烧碳排放系统边界
首先要明确燃煤电厂碳排放核算的方法以及燃煤燃烧碳排放系统的边界。
根据《中国发电企业温室气体排放核算方法与报告指南》（试行）[8]，发电企业的碳排放包括化石燃料燃烧产生的排放、脱硫过程产生的排放和净购入电力产生的间接排放三个部分，其中脱硫产生的排放不需要进行履约。
根据学者研究表明，燃煤发电是火电厂最主要的碳排放来源，其中燃煤燃烧又是电厂运行全生命周期中占比最大的环节[9]。
因此本研究只针对燃煤电厂燃煤燃烧产生的碳排放进行分析。
2.2建立燃煤燃烧碳排放系统动力学模型
通过2.1分析可知，火电厂碳排放系统存在多重反馈回路，根据反馈回路和各个变量之间的因果关系建立的火电厂燃煤燃烧碳排放系统因果关系图如图1所示。
图1火电厂燃煤燃烧碳排放系统因果关系图
考虑到案例电厂2018年、2019年相关参数数据较为完善，模型以2018年为基期，时间步长为1月，设定模拟时间为24个月（2年），即2018—2020年。
各参数间的因果关系及互相影响路径如图2所示。
（
a）燃煤燃烧碳排放E原因树（CausesTree）示意图
（b）元素碳含量Car使用树（UsesTree）示意图
（c）平均低位发热值NCV使用树（UsesTree）示意图
图2系统参数影响路径示意图
2.3系统动力学模型的有效性检验
（1）运行检验
由于社会经济系统的影响因素较多且它们之间的关系也较为复杂，因而系统对参数变动不敏感，具有一定的稳定性，该电厂化石燃烧碳排放系统也该具有这样的稳定性。
图
32018-2019年煤燃烧碳排放E仿真结果
为了验证该电厂化石燃烧碳排放系统的模型的稳定性，论文选取了仿真步长为0.25、0.5、1的三种模式以燃煤燃烧碳排放E为例进行仿真，通过运行结果可以看出模型对大部分参数的变化是不敏感的，说明模型是稳定的。
（2）历史性检验
历史检验即选择某个历史时刻为初始点进行系统仿真，得到仿真结果并与已有历史数据进行检验。
电厂化石燃烧碳排放系统流程的仿真检验以单位热值含碳量CC为例。
表1单位热值含碳量CC历史性检验结果
月份
1
2
3
4
5
6
CC实测值
0.02812
0.02665
0.02636
0.02666
0.02675
CC模拟值
0.0281407
0.0264935
0.0265171
0.0263022
0.0268493
0.0265534
误差
0.07%
-0.59%
0.60%
-0.22%
0.71%
-0.73%
7
8
9
10
11
12
0.02648
0.02640
0.02658
0.02603
0.02654
0.02639
0.0264151
0.0262467
0.0267903
0.0258663
0.0263017
0%
-1%
1%
13
14
15
16
17
18
0.02689
0.02655
0.02635
0.02671
0.02672
0.02678
0.0269246
0.0265539
0.0267979
0.0264119
0.0270504
0.0271479
2%
19
20
21
22
23
24
0.026797
0.026125
0.0266638
0.0262735
0.0265914
0.0264285
0.02679
0.02670
0.02644
0.02673
0.02649
3%
由表1可以看出，系统模拟的结果与真实结果的拟合度较好。
3模型仿真与影响因素分析
3.1仿真结果
对该电厂的碳排放结果进行仿真预测。
在检验模型有效性后，对相关变量进行赋值，利用Vensim模型进行仿真，并对结果进行分析。
取时间步长为1月，仿真的完成时间为2年。
根据论文建立的数学模型和结构模型，设定模型初始值和参数估计值，根据Vensim仿真程序，模拟电厂2018-2019年化学燃烧过程碳排放系统的运行情况。
得到关键参数单位热值含碳量CC、平均低位发热值NCV、燃煤消耗量FC、碳氧化率OF、燃煤燃烧碳排放E的模拟数据如下：
（1）单位热值含碳量CC
通过对电厂化石燃烧碳排放系统的仿真，得到该电厂2018-2019年各月的单位热值含碳量CC模拟数据，见表2和图4所示。
表22018-2019年单位热值含碳量CC仿真结果
CC（tC/GJ）
a）
（b）
图42018-2019年单位热值含碳量CC仿真结果
平均低位发热值NCV
通过对电厂化石燃烧碳排放系统的仿真，得到该电厂2018-2019年各月的平均低位发热值NCV模拟数据，见表3和图5所示。
表32018-2019年平均低位发热值NCV仿真结果
NCV（GJ/t）
19.9
19.25
19.61
19.39
18.25
18.83
18.55
19.05
19.41
20.49
18.63
18.786
19.032
18.756
18.199
18.453
18.285
17.795
18.484
18.377
18.65
18.427
18.919
图52018-2019年平均低位发热值NCV仿真结果
燃煤消耗量FC
通过对电厂化石燃烧碳排放系统的仿真，得到该电厂2018-2019年各月的燃煤消耗量FC模拟数据，见表4和图6所示。
表42018-2019年燃煤消耗量FC仿真结果
FC（t）
247560
143376
169027
148725
192879
172059
243722
231432
194149
176726
247399
254579
255687
158886
174852
170630
152955
176020
172197
132399
135264
128272
145387
187418
图62018-2019年燃煤消耗量FC模拟数据仿真结果
碳氧化率OF
通过对电厂化石燃烧碳排放系统的仿真，得到该电厂2018-2019年各月的碳氧化率OF模拟数据，见表5和图7所示。
表52018-2019年碳氧化率OF仿真结果
OF
0.999999
（a）
（b）（c）
图72018-2019年碳氧化率OF模拟数据仿真结果
燃煤燃烧碳排放E
通过对电厂化石燃烧碳排放系统的仿真，得到该电厂2018-2019年各月的燃煤燃烧碳排放E模拟数据，见表6和图8所示。
表62018-2019年燃煤燃烧碳排放E仿真结果
E（tCO2）
508323
268113
322278
278115
346539
315441
437887
424291
370177
343437
444493
485397
478134
297117
314150
306565
274809
316249
296753
242731
243024
230462
261212
343599
（a）（b）
图82018-2019年燃煤燃烧碳排放E模拟数据仿真结果
3.2影响因素分析
由2.2系统参数影响路径示意图及3.1模型仿真结果可以看出，收到基灰分Aar、元素碳含量Car、平均低位发热值NCV、燃煤消耗量FC、飞灰含碳量C灰、炉渣含碳量C渣六个参数是火电厂燃煤燃烧碳排放系统中影响燃煤燃烧碳排放E的最原始参数，且影响程度具有一定差异。
本文通过设置一定程度（+5%）的初始偏差量来测量各参数对燃煤燃烧碳排放量的影响程度，模型仿真运算结果如下。
（1）收到基灰分Aar（+5%）：
影响不显著
a）（b）
图9收到基灰分Aar影响程度对比图
由图9可以看出，收到基灰分增加+5%对碳氧化率稍有影响，但对总碳排放的影响作用较弱。
2）元素碳含量Car（+5%）：
影响显著
图10元素碳含量Car影响程度对比图
由图10可以看出，元素碳含量增加+5%对排放因子影响较大，从而间接影响到燃煤燃烧碳排放，且影响程度较为显著。
（3）平均低位发热值NCV（+5%）：
（c）
图11平均低位发热值NCV影响程度对比图
由图11可以看出，平均低位值的变化（+5%）使得活动水平增加的同时降低了排放因子数值，因此其相互间存在一定的抵消作用，导致最终对总碳排放量的影响程度不显著。
（4）燃煤消耗量FC（+5%）：
a）（b）
图12燃煤消耗量FC影响程度对比图
由图12可以看出，燃煤燃烧量的变化直接影响到活动水平的变化，从而较为显著地影响燃煤燃烧碳排放量。
（5）飞灰含碳量C灰（+5%）：
图13飞灰含碳量C灰影响程度对比图
由图13可以看出，飞灰含碳量对碳氧化铝的值有略微影响，但作用于总碳排放量的影响不显著。
（6）灰渣含碳量C渣（+5%）：
图14灰渣含碳量C渣影响程度对比图
由图14可以看出，飞灰含碳量对碳氧化率的值有略微影响，但作用于总碳排放量的影响不显著。
4结论
本文首先通过构建基于系统动力学的燃煤电厂燃煤燃烧碳排放系统，对系统内各参数的影响途径及相互关系进行了分解和分析，由此可以较为直观地讨论各因素间的相互影响关系及其对总碳排放量的影响程度，为后文模型仿真和影响因素分析奠定了基础，同时也为未来燃煤电厂化石燃烧系统节能减排提供了参考思路和理论依据。
本文对影响电厂燃煤燃烧碳排放的关键因素分别进行分析，模拟运算及图像结果显示，收到基灰分、飞灰含碳量、灰渣含碳量增加时，将会在一定程度影响碳氧化率，但由于碳氧化率值总体较为平稳，因此最终作用于燃煤燃烧碳排放量的影响不显著。
平均低位发热值增加时，一方面会导致活动水平增高，一方面又会使得排放因子降低，因此综合作用下对燃煤燃烧碳排放的影响不显著。
在同一调整幅度下，元素碳含量和燃煤消耗量的增加分别通过影响排放因子和活动水平，从而较为显著地影响燃煤燃烧碳排放量。
参考文献
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