王紅蕾 王紅超

摘要：清潔能源發(fā)電在促進傳統(tǒng)電力行業(yè)向低碳化電力行業(yè)轉型方面起著十分重要的作用。因此，轉變傳統(tǒng)的發(fā)電結構，降低火電廠CO2的排放量，提高清潔能源發(fā)電的比例，對實現(xiàn)低碳效益最大化起著十分重大的理論意義和現(xiàn)實意義。為此，本文首先闡述了發(fā)電側低碳效益因素的選取原則和關鍵因素，其次運用回歸分析、指數(shù)平滑法和NAR動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡對貴州發(fā)電量進行了訓練分析，再次利用NAR動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡對貴州省發(fā)電量、火力發(fā)電量和火電供電煤耗進行了預測，最后結合“十三五”規(guī)劃目標，研究了2018—2020年貴州發(fā)電側的低碳效益，并提出了相應的政策性建議。

關鍵詞：清潔能源發(fā)電;低碳效益;碳捕集裝置;發(fā)電技術;供需平衡

中圖分類號：N9451

文獻標識碼：A

文章編號：1000-5099（2019）01-0033-09

隨著化石燃料過度消耗，全球能源危機、環(huán)境污染、溫室效應問題越發(fā)明顯。電力系統(tǒng)如何實現(xiàn)向低碳電力系統(tǒng)過渡，減少碳排放，節(jié)約更多的能源是整個電力行業(yè)普遍關注的焦點問題。2017年，波恩氣候大會上全球76位專家聯(lián)合發(fā)布的報告顯示，2018年全球碳排放量將上升2%，背后的主要原因是歐盟和美國減碳步伐的放緩，以及中國煤炭消費自2014年起連續(xù)3年下降后的首次回升

①。CO2是導致全球變暖的罪魁禍首，而CO2主要來源于火力發(fā)電廠和汽車尾氣的排放。因此，如何降低火電廠CO2的排放量，轉變傳統(tǒng)的發(fā)電結構，提高清潔能源的發(fā)電比例，從而實現(xiàn)低碳效益有著十分重要的理論意義和現(xiàn)實意義。

中國一直以來都以負責任的大國形象認真履行公約，致力于可持續(xù)的低碳綠色經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略。2006年十一五規(guī)劃中對“節(jié)能減排”提出了發(fā)展要求，2007年出臺了兩大節(jié)能減排的指導方案，提倡發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟來構建資源節(jié)約型和環(huán)境友好型社會，打開了綠色低碳經(jīng)濟發(fā)展的大門，彰顯了我國對環(huán)境保護、節(jié)能減排、綠色可持續(xù)發(fā)展的堅強決心和信心。在2009年哥本哈根宣言中，我國政府也曾公開承諾：到2020年，使單位GDP中CO2的排放量下降為2005年的40%～45%[1]。隨后，中國在“十二五”和“十三五”發(fā)展規(guī)劃中也對綠色低碳發(fā)展提出了碳減排工作的發(fā)展目標。

近年來，貴州省也在大力提倡風能、太陽能、核能等可再生能源發(fā)電技術安全并網(wǎng)，提高發(fā)電機組發(fā)電效率，節(jié)約更多的資源，減少環(huán)境的污染，致力于為電網(wǎng)的低碳化發(fā)展做出相應的貢獻?；诖耍瑖鴥葘W者對電力系統(tǒng)發(fā)電側低碳效益進行了大量研究，主要集中在3個方面：對低碳效益進行分析，并建立了電力系統(tǒng)低碳效益模型[2-14];分析了低碳調度技術，然后落實到電網(wǎng)發(fā)電結構調整和規(guī)劃之中[15-20];對實現(xiàn)電力系統(tǒng)低碳化發(fā)展的措施和途徑進行研究[21-24]。

但上述研究均未涉及低碳效益關鍵因素的量化分析。為此，本文結合目前貴州省發(fā)電結構存在的問題，在對低碳效益關鍵因素及其選取原則進行分析的基礎上，以貴州省發(fā)電企業(yè)為例，通過NAR動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡對低碳效益關鍵因素進行量化分析，從而預測2018—2020年貴州省的低碳效益，并對貴州省發(fā)電企業(yè)提出了幾點政策性建議。

五、研究結論和政策建議

智能電網(wǎng)作為較為復雜的一個集合體，對其進行深入研究和探討，有助于智能電網(wǎng)的規(guī)劃和建設，并且對實現(xiàn)低碳效益最大化也具有重大的現(xiàn)實意義和實際意義。如今，隨著中國對節(jié)能減排這一環(huán)保措施的普遍重視，低碳智能電網(wǎng)系統(tǒng)也將不斷完善。貴州省在響應國家號召的同時，也積極做出了很多節(jié)能減排工作應對措施：首先，鼓勵發(fā)電側的傳統(tǒng)發(fā)電企業(yè)進行發(fā)電轉型，優(yōu)先進行清潔無污染和低污染的可再生能源發(fā)電;其次，積極倡導用戶側使用電動汽車，從根本上減少汽車尾氣的排放量;最后，對傳統(tǒng)發(fā)電企業(yè)進行低碳政策補貼，以保證發(fā)電行業(yè)的順利轉型和綠色可持續(xù)發(fā)展。

本文通過3個關鍵因素的低碳減排效益分析，并根據(jù)碳排放價格對低碳效益進行了量化，由此得出結論：優(yōu)化3個關鍵因素，即提升可再生能源發(fā)電占比，降低火電供電煤耗，提高CCS技術在火力發(fā)電廠中的占比，能夠實現(xiàn)2020年貴州省“十三五”發(fā)展規(guī)劃的目標，未來貴州省低碳智能電網(wǎng)的經(jīng)濟和能源效益潛力巨大。研究中的不足之處在于：首先，雖然量化分析了低碳效益的關鍵因素，預測了低碳效益，但僅僅比較了2020年的貴州省“十三五”發(fā)展規(guī)劃目標，未能保證在供需平衡、發(fā)電成本最小、給定碳配額的約束前提下，實現(xiàn)低碳效益最大化的最終目標;其次，研究中僅僅預測了2020年不可再生能源（火力發(fā)電）和可再生能源（水力、風力、太陽能和核能）的發(fā)電量，對可再生能源發(fā)電中各部分的發(fā)電量沒有詳細介紹;再次，可再生能源和不可再生能源發(fā)電占比為多少時，能夠實現(xiàn)低碳效益最大化，以及政府補貼政策對可再生能源發(fā)電占比和低碳效益最大化的影響沒有進行量化分析。以上不足也是我們下一步要進行的研究工作。同時，根據(jù)現(xiàn)有的研究結論為貴州省發(fā)電企業(yè)未來低碳發(fā)展提出以下3點建議：

第一，提高貴州省低碳發(fā)電技術，降低能效?？稍偕茉窗l(fā)電量每提升1億KW·h，火電供電煤耗會降低0.24 gce/KW·h，而火電供電煤耗每降低1 gce/KW·h，將減少0.004億t CO2。當可再生能源發(fā)電量達到747.13億KW·h，可實現(xiàn)貴州省2020年“十三五”規(guī)劃火電供電煤耗320 gce/KW·h這一目標。

第二，提高貴州省可再生能源發(fā)電占比。可再生能源發(fā)電占比每提升1%，將減少0.019億t CO2，當2020年可再生能源發(fā)電量達到743.74億KW·h時，就可實現(xiàn)貴州省2020年“十三五”規(guī)劃中可再生能源發(fā)電占比37.5%的目標。

第三，提高貴州省CCS技術在火力發(fā)電中的應用比例。CCS技術每提高1%，將減少0001億t CO2，提升到14%時，將實現(xiàn)國際能源署在低碳效益這一指標上的目標。

參考文獻：

[1]

艾欣，韓曉男，孫英云.大型光伏電站并網(wǎng)特性及其低碳運行與控制技術[J].電網(wǎng)技術，2013，37（1）：15-23.

[2]陳曉科，周天睿，李欣，等.電力系統(tǒng)的碳排放結構分解與低碳目標貢獻分析[J].電力系統(tǒng)自動化，2012，36（2）：18-25.

[3]陳安偉，樂全明，曹洪.我國智能電網(wǎng)的低碳效益分析[J].統(tǒng)計與決策，2012（8）：71-74.

[4]盧志剛，盧聰穎.碳捕集系統(tǒng)與風電協(xié)調投資的低碳效益分析[J].電網(wǎng)技術，2013，37（12）：3 303-3 309.

[5]康重慶，周天睿，陳啟，等.電網(wǎng)低碳效益評估模型及其應用[J].電網(wǎng)技術， 2009，33（17）： 1-7.

[6]賈文昭，康重慶，劉長義，等.智能電網(wǎng)促進低碳發(fā)展的能力與效益測評模型[J].電力系統(tǒng)自動化，2011，35（1）：7-12.

[7]曹培，王媚，郭創(chuàng)新，等.智能微網(wǎng)運行的低碳綜合效益分析[J].電網(wǎng)技術，2012 ，36（6）： 15-20.

[8]周黎莎，余順坤.考慮環(huán)境因素的智能電網(wǎng)低碳效益評價模型研究[J].華東電力，2013，41 （12）：275-280.

[9]羅鳳章，米肇豐，王成山，等.并網(wǎng)光伏發(fā)電工程的低碳綜合效益分析模型[J].電力系統(tǒng)自動化，2014，38（17）：163-169.

[10]ZHOU Y，YE Z S，WANG Y Z .Research on the Low￣Carbon Benefit Evaluation System of the Logistics Enterprise Based on the FAHP Method[J].Applied Mechanics and Materials， 2011， 66-68：631-636.

[11]鄧晶，周任軍，鄭思，等.計及低碳效益的分布式發(fā)電優(yōu)化配置[J].電力系統(tǒng)自動化學報，2012，24（4）：7-12.

[12]張世翔，田琴丹.基于低碳效益的微電網(wǎng)能量優(yōu)化調度[J].工業(yè)安全與環(huán)保，2016，42（9）：91-94.

[13]周黎莎，李晨.基于系統(tǒng)動力學的智能電網(wǎng)低碳效益動態(tài)評價研究[J].華東電力，2014，42（1）：178-184.

[14]曹陽，李鵬，袁越，等.基于時序仿真的新能源消納能力分析及其低碳效益評估[J].電力系統(tǒng)自動化，2014，38（17）：60-66.

[15]陳啟鑫，康重慶.低碳電力調度方式及其決策模型[J].電力系統(tǒng)自動化， 2010 ， 34 （12）：18-23.

[16]丁然，康重慶，周天睿，等.低碳電網(wǎng)的技術途徑分析與展望[J].電網(wǎng)技術，2011 ，35（10）： 1-8.

[17]曾鳴，呂春泉，田廓，等.智能電網(wǎng)對低碳電力系統(tǒng)的支撐作用[J].電力系統(tǒng)自動化， 2011 ，35（23）：6-10.

[18]熊寧，吳越，蔡恒，等.考慮靜態(tài)電壓穩(wěn)定的低碳電力調度[J].中國電機工程學報，2013， 33（4）：62-67.

[19]張曉輝，董興華.含風電場多目標低碳電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調度研究[J].電網(wǎng)技術，2013，37（1）：24-31.

[20]梅天華，邊巧燕，謝俊，等.考慮碳排放權的低碳電力調度及收益分攤[J].電力系統(tǒng)自動化，2016，40（22）：49-55.

[21]楊博.我國電力企業(yè)低碳經(jīng)濟之路[J].華北電力大學學報（社會科學版），2011（1）：14-18.

[22]WU Y W， LOU S H， LU S Y. A Model for Power System Interconnection Planning Under Low-Carbon Economy With CO Emission Constraints[J].Ieee Transactions On Sustainable Energy， 2011， 2（3）：205-214.

[23]張薛鴻，王睿淳，董達鵬，等.低碳背景下我國電力系統(tǒng)發(fā)展模式及實施路徑[J].水電能源科學，2012，30（2）：200-203.

[24]程耀華，張寧，康重慶，等.低碳多能源系統(tǒng)的研究框架及展望[J].中國電機工程學報，2017，37（14）：4 060-4 070.

[25]徐志芬.區(qū)域智能電網(wǎng)低碳效益評價研究[D].北京：華北電力大學，2013.

[26]粱仁方.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型和NAR動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡模型的期貨跨品種套利策略對比研究以焦炭、鐵礦石和螺紋鋼為例[D].杭州：浙江財經(jīng)大學，2016.

[27]岳新征，李磊民，孫飛. 基于 NAR動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡的石英撓性加速度表參數(shù)建模與預測[J].西南科技大學學報，2016，31（1）：88-92.

[28]符力文. 智能電網(wǎng)的低碳效益分析[J].電力建設，2011，32（03）：51-55.

（責任編輯：鐘昭會）