燃煤耦合生物質機組容量優化配置模型

李 鵬，魏勝民，鄭永樂，廖 凱，張 鈞，胡文敏

（1.國網河南省電力公司經濟技術研究院，河南 鄭州 450000；2.國網河南省電力公司，河南 鄭州 450000；3.西南交通大學，四川 成都 611756；4.國網能源研究院有限公司，北京 102209）

0 引言

目前生物質直燃發電燃燒的綜合效率低于30%，導致生物質直燃發電廠處于虧損或盈虧平衡狀態[1]。與生物質直燃發電廠相比，利用改造后的大型燃煤電站鍋爐進行生物質與煤混燃耦合發電具有費用較低、受生物質燃料間歇性影響較小等優勢，是生物質能源化利用與改進煤電利用方式的新方向。在國家政策的扶持下，全國各地已經啟動了多項燃煤與生物質能源耦合發電的試點項目[2]。

燃煤耦合生物質發電是利用生物質燃料與煤進行混燒的發電方式，對燃煤鍋爐進行部分改造，生物質替代部分燃煤，在減少煤炭使用量的同時，拓寬了發電燃料的來源渠道，使燃煤機組燃料更具靈活性，并提升了燃煤機組的環保性與經濟性[3]。燃煤耦合生物質發電技術主要有3種方式:生物質直接混燃、生物質間接混燃和生物質并聯混燃[3]。生物質直接混燃耦合發電雖然投資成本較低，但實現準確且不受人為因素影響的科學計量及推廣比較困難[4]；生物質并聯混燃耦合發電所需投資成本較高且系統復雜，也不適宜推廣[5]；而以生物質氣化為代表的間接混燃耦合發電，既能實現高效發電，又對燃煤鍋爐的影響較小，易于實現對鍋爐生物質氣的計量和監管，是適應我國國情的生物質與燃煤機組耦合發電技術[6]。

本文對間接混燃耦合發電所需生物質氣化爐的容量規劃進行研究，提出了一種考慮農村發展差異性的燃煤耦合生物質發電容量規劃方法。首先根據農村經濟發展情況的差異，對不同農村可提供的生物質原料量與當地燃煤機組的容量進行了分類；然后建立了燃煤機組耦合生物質發電的生物質鍋爐容量多目標規劃模型，并采用考慮政策影響的負荷預測模型確定了規劃的負荷邊界；最后以某農村為實例，驗證了所構建模型的有效性，并與同類型農村投資生物質直燃發電所產生的綜合效益進行了對比分析。

1 燃煤耦合生物質發電優化配置模型

1.1 地區差異化分類

為區分農村主要供電的燃煤機組容量，避免生物質原料間歇性對機組發電帶來的影響，基于文獻[7]對我國農村能源開發模式的差異化進行分類，考慮不同類型農村發展程度與支柱產業，本文對不同類型農村可利用的燃煤機組容量與可提供的生物質原料量進行了差異化分類，見表1。

表1 不同類型農村可利用機組容量與生物質原料量Table 1 Capacity of coal-fired units and amount of raw biomass available in different rural areas

續表1

現代化農村由于經濟綜合實力強并且第一產業所占的比例非常小，所以可提供的生物質原料量很少，同時可再生能源發電設備利用率高，此類農村不考慮燃煤機組發電。發達農村的經濟發展水平和產業非農化程度較高，可提供的生物質原料熟料較少，同時已開展的可再生能源燃煤機組發電容量不高。非農為主、中等發達農村的經濟水平中等，產業剛開始轉型，可利用的生物質原料量較多，可再生能源處于起步階段，主要依靠燃煤機組發電。農業為主、中等發達農村的農業自然資源豐富，第一產業所占比例高，每季可利用的生物質原料量充足，主要依靠燃煤機組發電。欠發達農村和不發達農村整體的發展水平低，第一產業占絕對主導，蘊含豐富的生物質資源，主要依靠燃煤機組發電。

1.2 生物質燃煤耦合機組容量規劃建模

根據農村地區特征與該農村的發展水平和生產特性，確定該農村每月可提供的生物質原料量LB與當地燃煤機組的容量SC。

確定生物質耦合設備的投資安裝成本f1和機組耦合后運行成本f2為

式中:Binv為單位容量投資成本，MW/萬元；S為待規劃的生物質氣化爐容量，MW；D為折現率，%；N為設備壽命，a；Cmat，1，Cmat，2分別為耦合前、后單位容量的運行成本，元/（kW·h）。

f3描述為燃煤機組通過耦合生物質氣化爐后節約標煤量產生的經濟收益。

式中:ΔB為燃煤機組耦合生物質氣化爐節約的標煤，t/h；Y1為標煤價格，t/元；Y2為生物質原材料的回收處理價格，t/元；TA為生物質與燃煤機組耦合后的設備平均利用時間，h；Pi為生物質氣化爐在i時刻的發電功率，MW；Δbq為生物質氣化爐發電標煤耗量，t/h；ΔBf為燃煤機組耦合前后增加的標煤量，t/h；B2為生物質燃煤機組耦合后的標煤耗量，t/h；H1為原燃煤機組汽輪機熱效率，%；η1為耦合后燃煤機組的鍋爐熱效率，%；η2為管道效率常數，取值為0.98～0.99。

f4描述為耦合生物質前后的燃煤機組發電上網電價差，即燃煤機組耦合生物質所獲得的政策補貼。

式中:IC，IB分別為生物質能、燃煤機組的上網電價，元/（kW·h）。

f5描述為耦合生物質前后燃煤機組排放污染物的處理成本，表述為耦合生物質氣化爐后的環境收益。

式中:Z為污染物的種類，包括CO2，SO2和NOx3類；aj為燃煤機組第j類污染物的處理價格；δj為燃煤機組第j類污染物的排放因子。

以S作為變量，建立燃煤機組耦合生物質發電的生物質鍋爐容量規劃模型，將上述5個目標函數轉化為綜合總費用為優化目標的單一目標函數F。

式中:χ，δ，γ，β，α為權重系數，且χ+δ+γ+β+α=1，本文取χ=δ=γ=β=α=1/5。

1.3 考慮政策影響的農村電力負荷預測

為了給農村燃煤耦合生物質技術應用的投資建設提供更明確的邊界條件與規劃依據，本文以文獻[8]所建立的農村電力負荷灰色預測模型為基礎，考慮國家能源政策影響，結合不同農村地區受國家政策影響的負荷差異化特性，建立了考慮政策波動項的農村負荷改進灰色預測模型，分析農村地區的負荷發展水平，確定燃煤耦合生物質的容量優化配置的規劃邊界依據。

灰色模型具有結構簡單、對數據要求低、適合中長期預測的優點，適用于農村負荷預測歷史數據較少且數據結構較為單一的情況。本文為去除原始數據異常值對預測結果的影響，并進一步提高模型預測精度，對模型進行二次擬合。二次擬合與一次擬合的方法類似，都是使用最小二乘法對矩陣進行求解，得到參數矩陣，再把參數矩陣帶入指數方程。

本文采用建立政策波動項的方法描述國家能源政策因素對農村負荷數據產生的波動，政策波動項的具體表達式為

式中:x′（t）為二次擬合得到的指數函數；A為波動振幅；K（t）為農村在第t年的政策隸屬度函數。

A由波動系數計算得到，定義波動系數為

假設其中最大的正波動系數為A1，正波動系數的平均值為A2，負波動系數的最小值為A3，負波動系數的平均值為A4，則:

為反映政策對農村用電量的影響，根據經濟發展目標，結合預測者的經驗，定性地描述預測期內負荷的變化趨勢，可用大減、減少、平穩、增加、大增等語言模糊表達。當認為第t年為大增、增加、平穩、減少、大減時，K（t）分別為1，0.5，0，-0.5，-1。

1.4 模型求解

為簡化模型運算，本文對建模進行如下假設:

①在機組運行時，TA保持不變；

②由于一般設置生物質氣化爐占耦合后總容量的比例較小，出于規劃的角度考慮，為方便計算耦合后機組節約標煤量，生物質氣化爐總是按滿額出力且不考慮系統干擾對耦合機組出力的影響；

③參考現有的成熟技術與實際工程[9]，單臺氣化爐的容量Pd宜定為10.8 MW，且消耗生物質原料量為8 t/h；

④基于文獻[6]，本文選取生物質燃煤混燃比為15%，由于混燃比較小，故不考慮加設生物質氣化爐對原燃煤機組產生的影響。

在Matlab環境下的YALMIP[10]平臺上，采用商業化的高效求解器CPLEX[11]對上述模型進行求解，其通用表達式描述為

模型求解所得到的S與Pd之比為模型建議規劃的生物質氣化爐臺數r。

式中:L為該農村規劃燃煤耦合機組后每月消耗的生物質原料量。

整體模型求解的算法流程如圖1所示。

圖1 燃煤耦合生物質發電容量規劃流程圖Fig.1 Coal-fired coupled biomass power generation capacity planning flow chart

2 算例分析

2.1 算例參數設置

以一個農業為主、中等發達的農村為例，對本文所提出的燃煤耦合生物質機組容量規劃方法進行仿真。根據農村地區分類，可確定該農村平均每月可提供的生物質原料量為4 000 t、燃煤機組的容量為660 MW。設定生物質氣化爐單位容量投資成本為6 600元/kW[7]；燃煤機組耦合生物質前、后單位運行成本分別為0.2元/（kW·h），0.15元/（kW·h）[12]；折現率為15%；投資年限為20 a。

在燃煤耦合機組的TA不變且氣化爐保持滿額發電的前提下，設定燃煤機組為亞臨界機組，一次再熱，鍋爐為自然循環、平衡通風、半露天煤粉爐。機組的最大蒸發量為2 000 t/h；鍋爐效率為92.2 4%；機組效率為40.8 9%；機組耦合前的標煤耗率為300.8 1 g/（kW·h）。市場環境參數如表2所示，燃煤機組污染物氣體排放及處理參數如表3所示[13]。

表2 市場環境參數Table 2 Parameters of the energy market

表3 污染物氣體排放和處理參數Table 3 Greenhouse gas emission and parameter processing

國家政策的變化會對農業為主的中等發達農村的發展進程產生一定的影響，其原始電力負荷數據[14]如表4所示。

表4 歷史電力負荷數據Table 4 Historical electricity load data for the region

從表4中可以看出，該類農村的負荷增速大多時段處于較高水平，但是并不能長久維持同一水平的增速?？紤]到相關政策的影響，根據數據篩選，關于能源轉型的報道基本集中在2018年，可以說2016年政策發布以后，2017年關于能源轉型的項目和改造工程呈現出爆發式的增長，故K（2017）=1，電網轉型也在此期間進入一個關鍵期；2018年政策作用減緩，K（2018）在0.5左右；2019年仍會延續發展勢頭，K（2019）維持0.5的數值；2020年再次步入高速發展期，K（2020）為1。故設定K（t）=[1 0.5 0.5 1]。

2.2 算例結果分析

圖2為電力負荷預測曲線。由圖可知，所使用的預測方法有較好的精度，該農村地區在政策的影響下，負荷的增長程度均比較明顯。顯然，該農村的負荷在我國能源轉型路徑下，2016年的設備容量和設施很難滿足2020年的用電需求。取2017-2020年的預測數據的平均值作為該農村的電力負荷水平。

圖2 負荷預測曲線Fig.2 Load prediction curve

取該農村負荷預測結果作為規劃的負荷邊界依據，并以此換算得出生物質與燃煤機組耦合后機組的年平均利用時間。采用CPLEX對模型進行求解，可得r為2.8臺，向下取整，規劃建議在該農村建設兩臺氣化容量為8 t/h、發電容量為10.8 MW的生物質氣化爐。

表5為燃煤耦合生物質機組指標分析。由表可知，該農村特色農林業與其他渠道所生產的生物質原料量可以滿足耦合機組的需求，相較于燃煤機組發電，耦合生物質氣化爐后，機組的綜合收益有所提升。

表5 燃煤耦合生物質機組指標分析Table 5 Index analysis of biomass-coal coupled generation

在負荷邊界與規劃容量確定的條件下，在PSCAD/ETMC平臺中搭建并網模型，以檢驗燃煤機組耦合生物質氣化爐后，機組容量變化對并網頻率穩定性的影響。由于燃煤機組的頻率動態特性受調速器和汽輪機的影響較大，因此在對燃煤機組進行建模時僅考慮調速器和汽輪機模型。耦合機組并網的頻率變化如圖3所示。

圖3 耦合機組并網頻率變化Fig.3 Changes in grid frequency after coupling units are connected to the grid

由圖3可知，當電網中耦合機組重新并網時，機組受到電網拖動，系統負荷功率變大，系統的發電功率小于負荷功率，電網頻率降低，通過調整電網達到新的頻率平衡。耦合機組并網成功后，可以與電網保持統一頻率穩定運行。

通過對規劃后的各項指標與頻率變化分析可知，本文所搭建的模型具有可實踐性。燃煤機組耦合生物質氣化爐后，不僅節約大量標煤，提升了原燃煤機組的經濟性，而且可以降低原燃煤電廠污染物及溫室氣體的排放量，提高了環境效益。通過集中利用生物質資源，減少了一次能源的消耗量，緩解社會發展對能源需求的壓力。

為了體現燃煤耦合生物質發電技術的優越性，在同類型農村設置與本文所建立模型規劃容量相同的生物質直燃機組，通過對比分析，規劃生物質直燃機組產生的各項指標，如表6所示。

表6 生物質直燃機組指標分析Table 6 Index analysis of biomass direct combustion unit

根據全壽命周期成本與各項指標收益之差可得到機組產生的年收益。在壽命周期成本內，投資生物質直燃機組的年收益為95.59萬元，投資燃煤耦合生物質機組的全壽命周期的年收益為458.0 3萬元。通過對比表5，6可知，雖然在該類型農村投資建設生物質直燃發電廠可更多利用當地的生物質原料，但是生物質原料量的有限性及其產生的間歇性限制了生物質直燃機組通過節約標煤量而產生的經濟效益。此外，燃煤耦合生物質發電可充分利用現有燃煤電廠的設施和系統，僅需新增生物質燃料處理系統，并對燃煤鍋爐燃燒器進行部分改動。因此，燃煤耦合生物質發電的一次投資相較于生物質直燃發電更低，在整個壽命周期內產生的經濟效益更好。

3 結論

本文根據農村經濟發展水平與支柱產業的不同，對農村地區進行差異化分類，提出了考慮農村地區特征的生物質燃煤耦合氣化爐容量規劃模型，并采用可體現能源轉型政策影響的農村負荷改進灰色預測模型確定負荷邊界條件。最后以一個農業為主的中等發達農村為例，對生物質燃煤耦合氣化爐容量規劃模型進行了對比仿真驗證。仿真結果表明:

①通過模型配置的生物質氣化系統實現生物質氣化與燃煤耦合后可以穩定運行。既可提升燃煤發電機組的經濟性，又能夠大規模處理富裕的農林生物質資源，有效解決農廢物在田間廢棄及直接燃燒造成的環境污染和資源浪費難題，為當地農村帶來一定收益；

②相較于生物質直燃機組，生物質燃煤耦合發電技術一次投資成本較低，并可充分利用燃煤電廠原有的供電和供熱市場，具有更好的綜合效益，更符合我國農村能源轉型路徑戰略。