燃煤耦合生物质机组容量优化配置模型

李 鹏，魏胜民，郑永乐，廖 凯，张 钧，胡文敏

（1.国网河南省电力公司经济技术研究院，河南 郑州 450000；2.国网河南省电力公司，河南 郑州 450000；3.西南交通大学，四川 成都 611756；4.国网能源研究院有限公司，北京 102209）

0 引言

目前生物质直燃发电燃烧的综合效率低于30%，导致生物质直燃发电厂处于亏损或盈亏平衡状态[1]。与生物质直燃发电厂相比，利用改造后的大型燃煤电站锅炉进行生物质与煤混燃耦合发电具有费用较低、受生物质燃料间歇性影响较小等优势，是生物质能源化利用与改进煤电利用方式的新方向。在国家政策的扶持下，全国各地已经启动了多项燃煤与生物质能源耦合发电的试点项目[2]。

燃煤耦合生物质发电是利用生物质燃料与煤进行混烧的发电方式，对燃煤锅炉进行部分改造，生物质替代部分燃煤，在减少煤炭使用量的同时，拓宽了发电燃料的来源渠道，使燃煤机组燃料更具灵活性，并提升了燃煤机组的环保性与经济性[3]。燃煤耦合生物质发电技术主要有3种方式:生物质直接混燃、生物质间接混燃和生物质并联混燃[3]。生物质直接混燃耦合发电虽然投资成本较低，但实现准确且不受人为因素影响的科学计量及推广比较困难[4]；生物质并联混燃耦合发电所需投资成本较高且系统复杂，也不适宜推广[5]；而以生物质气化为代表的间接混燃耦合发电，既能实现高效发电，又对燃煤锅炉的影响较小，易于实现对锅炉生物质气的计量和监管，是适应我国国情的生物质与燃煤机组耦合发电技术[6]。

本文对间接混燃耦合发电所需生物质气化炉的容量规划进行研究，提出了一种考虑农村发展差异性的燃煤耦合生物质发电容量规划方法。首先根据农村经济发展情况的差异，对不同农村可提供的生物质原料量与当地燃煤机组的容量进行了分类；然后建立了燃煤机组耦合生物质发电的生物质锅炉容量多目标规划模型，并采用考虑政策影响的负荷预测模型确定了规划的负荷边界；最后以某农村为实例，验证了所构建模型的有效性，并与同类型农村投资生物质直燃发电所产生的综合效益进行了对比分析。

1 燃煤耦合生物质发电优化配置模型

1.1 地区差异化分类

为区分农村主要供电的燃煤机组容量，避免生物质原料间歇性对机组发电带来的影响，基于文献[7]对我国农村能源开发模式的差异化进行分类，考虑不同类型农村发展程度与支柱产业，本文对不同类型农村可利用的燃煤机组容量与可提供的生物质原料量进行了差异化分类，见表1。

表1 不同类型农村可利用机组容量与生物质原料量Table 1 Capacity of coal-fired units and amount of raw biomass available in different rural areas

续表1

现代化农村由于经济综合实力强并且第一产业所占的比例非常小，所以可提供的生物质原料量很少，同时可再生能源发电设备利用率高，此类农村不考虑燃煤机组发电。发达农村的经济发展水平和产业非农化程度较高，可提供的生物质原料熟料较少，同时已开展的可再生能源燃煤机组发电容量不高。非农为主、中等发达农村的经济水平中等，产业刚开始转型，可利用的生物质原料量较多，可再生能源处于起步阶段，主要依靠燃煤机组发电。农业为主、中等发达农村的农业自然资源丰富，第一产业所占比例高，每季可利用的生物质原料量充足，主要依靠燃煤机组发电。欠发达农村和不发达农村整体的发展水平低，第一产业占绝对主导，蕴含丰富的生物质资源，主要依靠燃煤机组发电。

1.2 生物质燃煤耦合机组容量规划建模

根据农村地区特征与该农村的发展水平和生产特性，确定该农村每月可提供的生物质原料量LB与当地燃煤机组的容量SC。

确定生物质耦合设备的投资安装成本f1和机组耦合后运行成本f2为

式中:Binv为单位容量投资成本，MW/万元；S为待规划的生物质气化炉容量，MW；D为折现率，%；N为设备寿命，a；Cmat，1，Cmat，2分别为耦合前、后单位容量的运行成本，元/（kW·h）。

f3描述为燃煤机组通过耦合生物质气化炉后节约标煤量产生的经济收益。

式中:ΔB为燃煤机组耦合生物质气化炉节约的标煤，t/h；Y1为标煤价格，t/元；Y2为生物质原材料的回收处理价格，t/元；TA为生物质与燃煤机组耦合后的设备平均利用时间，h；Pi为生物质气化炉在i时刻的发电功率，MW；Δbq为生物质气化炉发电标煤耗量，t/h；ΔBf为燃煤机组耦合前后增加的标煤量，t/h；B2为生物质燃煤机组耦合后的标煤耗量，t/h；H1为原燃煤机组汽轮机热效率，%；η1为耦合后燃煤机组的锅炉热效率，%；η2为管道效率常数，取值为0.98～0.99。

f4描述为耦合生物质前后的燃煤机组发电上网电价差，即燃煤机组耦合生物质所获得的政策补贴。

式中:IC，IB分别为生物质能、燃煤机组的上网电价，元/（kW·h）。

f5描述为耦合生物质前后燃煤机组排放污染物的处理成本，表述为耦合生物质气化炉后的环境收益。

式中:Z为污染物的种类，包括CO2，SO2和NOx3类；aj为燃煤机组第j类污染物的处理价格；δj为燃煤机组第j类污染物的排放因子。

以S作为变量，建立燃煤机组耦合生物质发电的生物质锅炉容量规划模型，将上述5个目标函数转化为综合总费用为优化目标的单一目标函数F。

式中:χ，δ，γ，β，α为权重系数，且χ+δ+γ+β+α=1，本文取χ=δ=γ=β=α=1/5。

1.3 考虑政策影响的农村电力负荷预测

为了给农村燃煤耦合生物质技术应用的投资建设提供更明确的边界条件与规划依据，本文以文献[8]所建立的农村电力负荷灰色预测模型为基础，考虑国家能源政策影响，结合不同农村地区受国家政策影响的负荷差异化特性，建立了考虑政策波动项的农村负荷改进灰色预测模型，分析农村地区的负荷发展水平，确定燃煤耦合生物质的容量优化配置的规划边界依据。

灰色模型具有结构简单、对数据要求低、适合中长期预测的优点，适用于农村负荷预测历史数据较少且数据结构较为单一的情况。本文为去除原始数据异常值对预测结果的影响，并进一步提高模型预测精度，对模型进行二次拟合。二次拟合与一次拟合的方法类似，都是使用最小二乘法对矩阵进行求解，得到参数矩阵，再把参数矩阵带入指数方程。

本文采用建立政策波动项的方法描述国家能源政策因素对农村负荷数据产生的波动，政策波动项的具体表达式为

式中:x′（t）为二次拟合得到的指数函数；A为波动振幅；K（t）为农村在第t年的政策隶属度函数。

A由波动系数计算得到，定义波动系数为

假设其中最大的正波动系数为A1，正波动系数的平均值为A2，负波动系数的最小值为A3，负波动系数的平均值为A4，则:

为反映政策对农村用电量的影响，根据经济发展目标，结合预测者的经验，定性地描述预测期内负荷的变化趋势，可用大减、减少、平稳、增加、大增等语言模糊表达。当认为第t年为大增、增加、平稳、减少、大减时，K（t）分别为1，0.5，0，-0.5，-1。

1.4 模型求解

为简化模型运算，本文对建模进行如下假设:

①在机组运行时，TA保持不变；

②由于一般设置生物质气化炉占耦合后总容量的比例较小，出于规划的角度考虑，为方便计算耦合后机组节约标煤量，生物质气化炉总是按满额出力且不考虑系统干扰对耦合机组出力的影响；

③参考现有的成熟技术与实际工程[9]，单台气化炉的容量Pd宜定为10.8 MW，且消耗生物质原料量为8 t/h；

④基于文献[6]，本文选取生物质燃煤混燃比为15%，由于混燃比较小，故不考虑加设生物质气化炉对原燃煤机组产生的影响。

在Matlab环境下的YALMIP[10]平台上，采用商业化的高效求解器CPLEX[11]对上述模型进行求解，其通用表达式描述为

模型求解所得到的S与Pd之比为模型建议规划的生物质气化炉台数r。

式中:L为该农村规划燃煤耦合机组后每月消耗的生物质原料量。

整体模型求解的算法流程如图1所示。

图1 燃煤耦合生物质发电容量规划流程图Fig.1 Coal-fired coupled biomass power generation capacity planning flow chart

2 算例分析

2.1 算例参数设置

以一个农业为主、中等发达的农村为例，对本文所提出的燃煤耦合生物质机组容量规划方法进行仿真。根据农村地区分类，可确定该农村平均每月可提供的生物质原料量为4 000 t、燃煤机组的容量为660 MW。设定生物质气化炉单位容量投资成本为6 600元/kW[7]；燃煤机组耦合生物质前、后单位运行成本分别为0.2元/（kW·h），0.15元/（kW·h）[12]；折现率为15%；投资年限为20 a。

在燃煤耦合机组的TA不变且气化炉保持满额发电的前提下，设定燃煤机组为亚临界机组，一次再热，锅炉为自然循环、平衡通风、半露天煤粉炉。机组的最大蒸发量为2 000 t/h；锅炉效率为92.2 4%；机组效率为40.8 9%；机组耦合前的标煤耗率为300.8 1 g/（kW·h）。市场环境参数如表2所示，燃煤机组污染物气体排放及处理参数如表3所示[13]。

表2 市场环境参数Table 2 Parameters of the energy market

表3 污染物气体排放和处理参数Table 3 Greenhouse gas emission and parameter processing

国家政策的变化会对农业为主的中等发达农村的发展进程产生一定的影响，其原始电力负荷数据[14]如表4所示。

表4 历史电力负荷数据Table 4 Historical electricity load data for the region

从表4中可以看出，该类农村的负荷增速大多时段处于较高水平，但是并不能长久维持同一水平的增速。考虑到相关政策的影响，根据数据筛选，关于能源转型的报道基本集中在2018年，可以说2016年政策发布以后，2017年关于能源转型的项目和改造工程呈现出爆发式的增长，故K（2017）=1，电网转型也在此期间进入一个关键期；2018年政策作用减缓，K（2018）在0.5左右；2019年仍会延续发展势头，K（2019）维持0.5的数值；2020年再次步入高速发展期，K（2020）为1。故设定K（t）=[1 0.5 0.5 1]。

2.2 算例结果分析

图2为电力负荷预测曲线。由图可知，所使用的预测方法有较好的精度，该农村地区在政策的影响下，负荷的增长程度均比较明显。显然，该农村的负荷在我国能源转型路径下，2016年的设备容量和设施很难满足2020年的用电需求。取2017-2020年的预测数据的平均值作为该农村的电力负荷水平。

图2 负荷预测曲线Fig.2 Load prediction curve

取该农村负荷预测结果作为规划的负荷边界依据，并以此换算得出生物质与燃煤机组耦合后机组的年平均利用时间。采用CPLEX对模型进行求解，可得r为2.8台，向下取整，规划建议在该农村建设两台气化容量为8 t/h、发电容量为10.8 MW的生物质气化炉。

表5为燃煤耦合生物质机组指标分析。由表可知，该农村特色农林业与其他渠道所生产的生物质原料量可以满足耦合机组的需求，相较于燃煤机组发电，耦合生物质气化炉后，机组的综合收益有所提升。

表5 燃煤耦合生物质机组指标分析Table 5 Index analysis of biomass-coal coupled generation

在负荷边界与规划容量确定的条件下，在PSCAD/ETMC平台中搭建并网模型，以检验燃煤机组耦合生物质气化炉后，机组容量变化对并网频率稳定性的影响。由于燃煤机组的频率动态特性受调速器和汽轮机的影响较大，因此在对燃煤机组进行建模时仅考虑调速器和汽轮机模型。耦合机组并网的频率变化如图3所示。

图3 耦合机组并网频率变化Fig.3 Changes in grid frequency after coupling units are connected to the grid

由图3可知，当电网中耦合机组重新并网时，机组受到电网拖动，系统负荷功率变大，系统的发电功率小于负荷功率，电网频率降低，通过调整电网达到新的频率平衡。耦合机组并网成功后，可以与电网保持统一频率稳定运行。

通过对规划后的各项指标与频率变化分析可知，本文所搭建的模型具有可实践性。燃煤机组耦合生物质气化炉后，不仅节约大量标煤，提升了原燃煤机组的经济性，而且可以降低原燃煤电厂污染物及温室气体的排放量，提高了环境效益。通过集中利用生物质资源，减少了一次能源的消耗量，缓解社会发展对能源需求的压力。

为了体现燃煤耦合生物质发电技术的优越性，在同类型农村设置与本文所建立模型规划容量相同的生物质直燃机组，通过对比分析，规划生物质直燃机组产生的各项指标，如表6所示。

表6 生物质直燃机组指标分析Table 6 Index analysis of biomass direct combustion unit

根据全寿命周期成本与各项指标收益之差可得到机组产生的年收益。在寿命周期成本内，投资生物质直燃机组的年收益为95.59万元，投资燃煤耦合生物质机组的全寿命周期的年收益为458.0 3万元。通过对比表5，6可知，虽然在该类型农村投资建设生物质直燃发电厂可更多利用当地的生物质原料，但是生物质原料量的有限性及其产生的间歇性限制了生物质直燃机组通过节约标煤量而产生的经济效益。此外，燃煤耦合生物质发电可充分利用现有燃煤电厂的设施和系统，仅需新增生物质燃料处理系统，并对燃煤锅炉燃烧器进行部分改动。因此，燃煤耦合生物质发电的一次投资相较于生物质直燃发电更低，在整个寿命周期内产生的经济效益更好。

3 结论

本文根据农村经济发展水平与支柱产业的不同，对农村地区进行差异化分类，提出了考虑农村地区特征的生物质燃煤耦合气化炉容量规划模型，并采用可体现能源转型政策影响的农村负荷改进灰色预测模型确定负荷边界条件。最后以一个农业为主的中等发达农村为例，对生物质燃煤耦合气化炉容量规划模型进行了对比仿真验证。仿真结果表明:

①通过模型配置的生物质气化系统实现生物质气化与燃煤耦合后可以稳定运行。既可提升燃煤发电机组的经济性，又能够大规模处理富裕的农林生物质资源，有效解决农废物在田间废弃及直接燃烧造成的环境污染和资源浪费难题，为当地农村带来一定收益；

②相较于生物质直燃机组，生物质燃煤耦合发电技术一次投资成本较低，并可充分利用燃煤电厂原有的供电和供热市场，具有更好的综合效益，更符合我国农村能源转型路径战略。