风力发电系统的全生命周期分析*

李龙君/广东省WTO/TBT通报咨询研究中心

马晓茜 谢明超 廖艳芬/华南理工大学电力学院

风力发电系统的全生命周期分析*

李龙君/广东省WTO/TBT通报咨询研究中心

马晓茜 谢明超 廖艳芬/华南理工大学电力学院

0 引言

当今社会能源紧张，由“中国统计年鉴2010”可知[1]，2009年的能源消耗为30.664 7亿吨标准煤，是2000年的2.1倍。过去30年的能源消耗数据显示化石燃料占中国能源消耗的90％，化石燃料是不可再生能源，价格持续走高且使用过程中会排放温室气体[2]。可再生能源作为一种有效的可替代能源，以其可再生性和对环境的友好性正受到人们的广泛关注，多个国家正致力于研究、发展可再生能源[3]。

风能作为一种可再生能源[4]，以其分布广、储能大[5]，高“绿度”，风能技术较成熟等优势备受人们青睐[6]。我国风电产业发展迅猛，据“2010年中国风电装机容量统计”数据统计，截至2009年上半年，我国风力发电量达到126亿kW·h，成为亚洲第一风能利用大国，且在接下来的三年中，装机容量增幅都超过100％。我国的风电机组主要是三叶片、水平轴、上风向和双馈式变桨变速风电机组。在全球的风电产业中，1.5MW机组是主流机组，占据了全球市场的绝大部分份额，占2010年新增装机的77.6％。

尽管风能是一种清洁能源，但在风力发电的整个生命周期中，涉及多个开采、生产过程，对环境造成一定影响，所以有必要对风力发电的全生命周期进行分析评价。

本文在大量文献资料考究的基础上，对风力发电进行生命周期分析，研究贯穿风电系统的全过程，包括最初的原料开采阶段和最终的报废、回收阶段。在能耗和对环境影响方面与煤电进行比较，且间接研究了风力发电技术、风电场管理制度等对于风电场节能环保的效用问题。

1 生命周期评价过程

1.1 研究对象

本文以内蒙古赤峰亿合公风电场为研究对象，原因是此风电场机组为132台1.5MW，三叶片、上风向、双馈式变桨变速风电机组，为我国的主流机型。按风电场的设计标准，设定电厂寿命为20年，年上网电量为440GW·h，年上网发电时间为2 222h，在此基础上取综合折减系数为0.73[7]，则折算年上网电量为321.2GW·h，折算年满发电小时数1 622.06h，以1kW·h为系统的功能单元对此风电场进行全生命周期分析。

1.2 系统边界

此系统边界包括风电场生命周期内的全部直接和间接的生产、运输、运营及处置环节，上游上溯至原材料的采矿，下游下沿至风机设备的回收与填埋，其中考虑各种主料和辅料，如图1所示。

图1 风力发电系统生命周期边界图

1.3 生命周期评价方法

本文应用的生命周期评价方法为杨建新等人在Environmental Design of Industrial Product（EDIP）方法的基础上所提出的适合我国基础行业的生命周期评价方法，即建立了我国的权重因子和标准化基准，并定义我国的区域污染当量因子，对国内的水泥、煤炭、钢铁等基础产业进行全生命周期分析和评价[8-9]。

1.4 实例分析

1.4.1 基础数据清单

表1为风机部件材料需求量清单和建厂耗材清单，其中风机部件耗材数据来源于东方汽轮机有限公司FD82B-1500kW机组部件的相关参数。建厂耗材根据文献[10]中的风电场的耗材比来估算。表2为基础耗材的全生命周期能耗和排放数据[11-18]，表3为运输能耗和排放数据[19]。

1.4.2 系统子过程能耗和排放

分析过程分为6个子工程：①原材料开采、运输、冶炼和加工、风机制造；②风机制造材料运输；③风机运输；④风电场建设；⑤风电场运行维护；⑥风电场报废。对每一过程进行相关假设和阐述，见表4，得到单位电量下的能耗和排放。

表1 风机部件和建厂耗材清单表t

表3 运输能耗和排放清单表kg/104t·km

表4 系统全生命周期能耗和排放清单表

①过程中涉及风机的制造，烧结钕铁硼（NdFeB）永磁性材料是风力发电机中的重要材料，而钕铁硼的主要原料为钕、铁和硼，各自占比为钕28.56％、铁70.47％、硼0.97％其余为镝、铽、钴、铌等，因为硼、镝、铽、钴、铌所占比例甚小，所以不予考虑[16]。

②过程中考虑到风机制造商（东方汽轮机有限公司）位于成都平原西北部，从经济性方面考虑，假设风机制造材料都来源于四川本省，每种材料的运输半径为500km，运输工具为重型货车。

③过程中，假设运输半径为风电场和东方汽轮机有限公司之间的距离，估算为2 500km，运输工具为重型货车。

④过程为风电场建设过程，耗材已经在表1中列出，运输距离为从四川到内蒙古赤峰亿合公风电场的距离，估算为2 800km，运输工具为重型货车。

⑤过程中的能耗和排放主要来源于风机零部件的更换，由Brice Tremeac的相关研究可知整个运行维护阶段能耗和排放为①过程中相应值的15％[20]，加上运输15％风机质量的能耗和排放，估算运输半径为2 800km，鉴于零部件质量较轻且维修的间歇性，选用中型货车为运输工具。

⑥过程为风电场报废阶段，根据文献[15]的相关研究可知，机舱和塔架的90％以及叶片的98％得以回收，地基则留在风电场原处，故认为风电场报废能耗和排放为把93％（折中值）的风机质量运回风机制造地时的相应值，估算运输半径为2 500km，选用重型货车为运输工具。

由表4可知，此系统全生命周期能耗中标煤的消耗量最大，占63.92％，其次为柴油和汽油，耗量占比分别为34.67％和1.41％，天然气占比不足1％。污染物排放中，CO2含量最高，占比为97.71％，其次为粉尘，含量为1.03％，SO2，NOX和CO的含量分别为0.70％，0.37％和0.13％，其他污染物含量极少，只占0.06％。分析污染排放物含量差距如此大的原因，可能是与投入的能源形势密切相关，煤的消耗量极大，在煤的燃烧过程中，CO2为主要排放物，故系统全生命周期中，CO2在污染物排放中含量最高。与煤电相比，标煤耗量仅为煤电的0.25％，CO2排放量仅为煤电的0.21％，根据单位电量污染物的减排量和污染物环境价值标准[22](粉尘2.2元/kg，CO20.23元/kg，NOx8元/kg，SO26元/kg)可知，风电单位电量的环境价值为9.124 8元。

1.4.3 环境影响指数

1.4.3.1 资源耗竭系数

风力发电的资源耗竭系数由一次性资源消耗来表征，过程中一次性资源消耗情况见表5。

为了使资源的绝对消耗量反映其相对大小，采用资源消耗基准进行标准化，得出煤、油、天然气等资源消耗潜值。表5反映了风电系统所消耗资源占人均资源消耗量的百分比，标准化后的资源消耗中煤占主体，占了64.66％，油占35.33％，而天然气为0.01％。但标准化后的资源消耗也仅仅反映各种资源消耗的相对大小，为使其反映该资源的稀缺性，需进一步对其进行加权分析，考虑了资源的稀缺性后，煤的消耗比例为31.58％，油为68.42％，不消耗天然气，得到资源耗竭系数为3.61E-04mPR90。

1.4.3.2 环境影响潜值计算

本文选取5个环境影响量化指标，分别为全球变暖影响潜能、酸化影响潜能、富营养化影响潜能、粉尘和光化学臭，分别对以上数据进行无量纲化、标准化和加权处理，得到5种环境影响潜值，以此分析此风电系统全生命周期中环境影响潜能。

由表6可知，加权后的总环境影响负荷为4.03E-05人当量，其中影响最大的是粉尘，占总环境影响负荷的41.24％，其次为酸化、光化学臭氧和全球变暖影响，分别占22.97％，17.49％和11.16％，影响最小的是富营养化，只占7.14％。分析其原因可能为：在风机制造和风电场建设的过程中，消耗大量的水泥和钢，而水泥和钢铁都是高污染产业，在生产过程中产生和排放大量粉尘，对环境造成严重影响。与300MW煤电机组[23]对比可知：全球变暖影响潜值（GWP）仅为煤电（2.6kg/kW·h）的1.81％，酸化影响潜值(AP)仅为煤电（0.011 5kg/kW·h）的3.9％。

表5 标准化前后和加权前后系统的资源消耗表

表6 研究系统环境影响潜值表

1.5 系统生命周期敏感性分析

对系统进行敏感性分析有其必要性，它可以减小由于不确定因素带来的分析误差，从而为决策者对有可能发生的变化因素所带来的与预测相左的情况有的放矢，运筹帷幄。对风力发电系统进行敏感性分析时，发电量是最主要的变量[24]。本文基于三种变量对研究系统进行敏感性分析，分别为：①改变风机运输距离（±20％）；②改变综合折减系数，分别取0.66和0.8，同时改变由于发电量变化而带来的建厂耗材需求量，即改变物质投入，从而改变风电场装机容量的方法来改变发电量；③取综合折减系数为0.66和0.8，但不改变建厂耗材量，即研究不同的技术水平、风电场管理制度等所引起的不同发电量对系统资源耗竭系数和环境影响潜值的影响。

由表7可知，改变运输距离（±20％）引起的资源耗竭系数和环境影响潜值的变化范围为1％～5.6％，而改变发电量所引起的对应值的变化集中于1％～10％，可见，风机的运输距离相较于风电场的发电量来说，对于风电系统全生命周期的能耗和环境影响要小很多。另外，合理选择风机运输路线，缩短风机运输距离，提高风电场发电量都有利于节能减排，降低能源消耗，减轻对环境的负面影响；而通过增加物质投入（如增加风机数量，换装单机容量较高的风机）来提高风电场发电量，资源耗竭系数和环境影响潜值分别降低了8.31％和7.15％，在一定程度上可以收到较好成效；而完善风力发电技术，健全风电场管理制度，提高风力发电效率更能实现以上目标，相较之下，资源耗竭系数和环境影响潜值分别降低了8.86％和7.86％，大幅度减轻了能源消耗和对环境的影响。

表7 研究系统生命周期敏感性分析清单表

2 结果与讨论

1）本文对研究对象进行生命周期分析，发现标煤消耗量最大，占能源消耗量的63.92％，CO2占污染排放物的97.71％，其它污染物占比甚小。与煤电相比，其环境价值为9.124 8元/kW·h。

2）对资源消耗加权平均后得资源耗竭系数为3.61E-04mPR90，煤炭的资源消耗量为1.14E-04mPR90，占31.58％，油的资源消耗量为2.47E-04mPR90，占比为68.42％，即考虑资源的稀缺性后，此风电系统的油耗量大于煤耗量。

3）分析系统的环境影响潜值可知，粉尘对环境的影响最大，占总影响负荷的41.24％，富营养化占总影响负荷的7.14％，在五个环境影响指标中占比最小。而GWP和AP仅为煤电相应值的1.81％和3.9％。

4）对系统进行3种变量的敏感性分析，发现风机运输距离对此风电系统的资源耗竭系数和环境影响潜值的影响，小于发电量对相应值的影响，且健全风电场管理制度，完善风力发电技术，提高风力发电效率，是风电系统实现节能环保的主要途径。

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■

运用生命周期分析方法，对风力发电系统的六个阶段进行分析，得到了标煤的消耗量为11.13 g/kW·h，CO2排量为46.6g/kW·h，分别为煤电的0.25％和0.21％。加权平均后得资源耗竭系数为3.61E-04 mPR90，其中油占68.42％，煤占31.58％；总环境影响负荷为4.03E-05人当量，GWP和AP分别为煤电的1.81％和3.9％。对系统进行敏感性分析得知，风机运输距离的影响作用小于发电量的影响作用，且完善技术、健全管理制度能够显著提高风电系统的节能和环保效应。

风力发电；生命周期；节能减排

Full Life Cycle Assessment on Wind Power Generation System

LiLongjun/WTO/TBT Notification, Consultation＆amp;Rearch Center of Guangdong Province
Ma Xiaoqian,Xie Mingchao,Liao Yanfen/ Electric Power College,South China University of Technology

wind power generation;life cycle;energy conservation and emissions reduction

TM614；TK05

A

1006-8155（2015）02-0065-07

10.16492/j.fjjs.2015.02.067

华南理工大学能源高效清洁利用广东普通高校重点实验室项目（KLB10004）

2014-06-22广东广州510627

Abstract：The life cycle assessment method was used for the analysis of six stages of the wind power generation system. It was found that the consumption of standard coal was 11.13g/kW·h.The emission amount of CO2was 46.6g/kW·h,they accounted for 0.25％and 0.21％of coal power respectively.After dealing the data with weighted average,we could acknowledge that the coefficient of resource depletion was 3.61E-04 mPR90,and the oil was 68.42％and the coal was 31.58％of it. The total environmental impact load was 4.03E-05PET,and its GWP and AP was 1.81％and 3.9％of coal power respectively. Based on the sensitivity analysis of the system,we could know that the impact of transport distance of aerogenerator was less than that of generated energy.The study also found that we could greatly enhance the energy conservation and environmental protection effect through perfecting the technology and management system of wind power generation.