光伏发电系统节能减排效果模糊评价

陈佳明,裴志刚,方 珺,钟天成,孙振华

(1.国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司,浙江 绍兴 312000; 2.福州大学,福建 福州 350116)

高能耗和高污染的问题导致我国能源紧缺和生态环境出现了恶化。火电机组虽然为相关企业提供了相应的能源支持,但是其也是污染物排放的主要来源,因此火力发电成为节能减排的重点关注领域,面临着严峻的挑战[1-2]。对火电机组实施节能减排,有助于减少对环境的污染[3]。实现双碳目标不仅是在综合考虑中国生态环境污染现状与经济高质量发展不相匹配的局面而作出的重要战略决定,而且是协调自然生态环境与中国经济发展方式转变的关键战略举措。企业作为市场经济运行与改善生态环境的微观基础,是资源和能源的主要消耗者、环境问题的主要制造者以及推动生产方式绿色低碳转型的主力军。因此,保证企业高质量绿色低碳转型是“双碳”目标的实现的关键要义所在。根据上述分析,对火电机组进行节能减排,分析光伏等清洁能源接入电力系统后构建的新型电力系统节能减排效果,可以有效控制相关企业的经济效益降低生产成本,从而达到绿色环保和可持续发展的目的。

在国内的研究中,郑中原等[4]提出了一种基于云平台的新型分布式能源管理平台,并将其用于区域电力系统,通过与现代信息技术的结合,新型分布式能源管理平台可以实现对节能减排的实时监控,针对节能减排的要求对各个层次的功能进行针对性设计,完善节能减排系统的各个功能。李军军等[5]根据国家五年计划中的节能减排指标,建立了一个节能减排效益综合指标体系监测系统,并综合评价“十一五”至“十三五”的节能减排指标,通过对综合评价结果的动态对比,得出了五年计划中,各省市节能减排的降耗效率不断地提高,各省间的能耗水平也相对平稳。在国外的研究中,Xue R等[6]首先利用物流分析方法收集共生技术,系统地识别了ISI中的物质流和能量流。然后,建立了基于生命周期评估和保护供给曲线的综合评估框架,对共生技术进行量化和筛选[7]。在此基础上,通过情景分析评估了将选定技术推广到河南ISI所带来的ECER潜力。结果表明:推广可用的最佳技术可以为河南省的ISI带来巨大的ECER潜力。此外,还提出了有针对性的政策建议,以促进ISI中的共生技术。

基于以上研究背景,为了更好地帮助相关企业落实双碳目标政策,本文以光伏发电系统为研究对象,将模糊数学理论应用到了光伏发电系统节能减排效果评价中,以期使光伏发电系统达到更好的节能减排效果。

1 光伏发电系统节能减排效果评价方法设计

1.1 评估因素选取

归纳我国目前光伏发电系统节能减排效果的影响因素,得出了影响光伏发电系统节能减排效果的主要因素包括:光伏电源结构、节能减排技术、节能减排创新机制以及政府管制四大要素[8],具体如图1所示。

图1 光伏发电系统节能减排效果的影响因素

1.1.1 光伏电源结构

电力产业的供电体系主要有火电、水电、风电、核电、太阳能等新能源方式,而节能减排是指在满足电力市场需要的前提下,根据发电的特点和长远的发展计划,逐渐地提高光伏发电所占的比例,从而减少对常规矿物燃料的使用。从宏观上讲,改进光伏发电系统的结构也是推进节能减排的有效措施,因为小型火电机组的能量不仅利用率很低而且污染量很大[9],因此,关闭小型火电机组和淘汰落后产能,增加低能耗、低污染的光伏发电系统也有助于节能减排。建立一个高效的新型电力系统,是实现光伏发电系统节能减排的一个重要前提。

1.1.2 节能减排技术

技术革新是光伏发电系统实现能源节约和减少能源消耗的前提和关键,也是保证电力企业可持续发展的最重要途径。本文提出的光伏发电系统节能减排目标是减少发电企业碳排放,提高能源的综合利用效率。

1.1.3 节能减排创新机制

在我国光伏发电系统节能减排过程中,不仅要具备相关的节能减排技术,还应通过建立激励机制来促进各发电公司资源的最优分配。同时构建节能减排创新机制,使得原本以政府为主的电力工业向节能减排市场发展,使节能减排创新机制成为能源节约和减少排放的内部推动力。

1.1.4 政府管制

而对于电力公司而言,光伏发电系统节能减排能否真正实施,其效果如何,受政府管制的影响较大。因而,政府管制是光伏发电系统节能减排的推动力和约束力。是一种以维持或获得某种公众福利为目标而实施的一种政府约束行为,被称为政府管制[10]。政府对光伏发电系统节能减排效果有较大影响,不仅关系到节能减排指标的分解与落实,还关系到节能减排法律法规体系建设,直接影响到节能减排的最终结果。为此,本文从图1所示的光伏电源结构、节能减排技术、节能减排创新机制以及政府管控等四个方面,分析了影响光伏发电系统节能减排效果的因素。

1.2 确定光伏发电系统节能减排效果的约束条件与方法设计

1.2.1 科学性与可行性

科学性和可行性结合的原则是光伏发电系统节能减排效果评价体系的核心原则,该评价体系既要充分反映光伏发电系统节能减排的效果,又要兼顾科学性和可行性[11]。另外,在指标体系中所包含的各项指标也要遵循折中的原则,在确保充分涵盖节能减排的前提下,选择最能体现本文研究体系的评估指标,尽量降低主观判断带来的影响。在达到监测与评估目标的情况下,建立光伏发电系统节能减排效果评价标准,根据从多方面考虑结合现行的指标,使评价结果更加真实、准确。

1.2.2 可持续性与动态性

由于光伏发电系统所处的社会背景不同,节能减排效果的评价方法和原则也存在一定差异。因此,评价光伏发电系统的节能减排效果时,不仅要考虑光伏发电领域存在的问题,还要考虑到光伏电源和节能减排效果评价在未来发展中的趋势。

可持续性与动态性相结合的原则是指光伏发电系统节能减排的基本原则,它既要为电网的节能、减排提供实际的效益,又要与当地的自然条件、资源条件相适应,从而实现可持续发展。光伏发电系统[12]离不开自然环境,而其发展的前提是要有充足的资源,在光伏发电过程中不仅要提高资源利用率,又要降低污染物的排放量,根据不同的环境情况,对其进行合理的开发。

1.2.3 目的性与相关性

本文所涉及光伏发电系统节能减排效果评估指标是从多角度综合而成的评价体系,其基本原理都是以电力、环境、统计等多个角度进行的,因而在反映光伏发电系统节能减排效果上更为充分[13]。该评估体系所构建的四大标准层次的16项量化指标均与光伏发电系统节能减排工作密切相关,使该评估体系得到评估结果更严谨和科学。

1.2.4 可控性

光伏发电系统节能减排效果评价体系一种新型的基于光伏发电系统的管理技术,它在推动节能、减少排放方面发挥了重要的作用。光伏发电系统节能减排效果评价体系的构建原则是要按照一定的控制原理[14],在不同的时间和地区对光伏发电系统进行节能减排工作,并及时做出相应的调整,因此,可以及时、全面地反映出光伏发电系统的节能减排效果,还能更全面地反映出光伏发电系统对节能减排的促进作用,为以后光伏发电系统的合理发展提供更多的技术支持。

基于光伏发电系统节能减排效果的影响因素,利用科学性与可行性结合的原则、可持续性与动态性相结合的原则、目的性与相关性结合的原则以及可控性原则,确定了光伏发电系统节能减排效果评价体系构建原则。

1.3 设计节能减排效果评价方法

为了设计合理有效的光伏发电系统节能减排效果评价方法,本文利用模糊数学理论,对光伏发电系统节能减排指标评估方法展开研究。通过对国内外有关建立光伏发电系统节能减排评价指标体系的研究成果进行综述和分析的基础上[15-16],参照电力企业节能减排效果评价体系为构建依据,归纳出设计光伏发电系统节能减排效果评价方法基本流程如下:

1)识别评估对象

该效果评价体系是应用模糊数学理论将所有的指标统一到光伏发电系统的节能减排效果上。对光伏发电系统进行节能减排效果评估,主要是为国家制定相关的节能减排政策和决策提供依据,因此,评估对象主要是光伏发电系统。因此,用R0表示光伏发电系统的节能减排数据,如式(1)所示:

(1)

式中:a0为待评价的光伏发电系统;C={c1,c2,…,cn}为特征;V={v1,v2,…,vn}为量值。

2)聚类处理节能减排效果评估的影响因素

从光伏发电系统降低污染物排放和降低能耗等方面入手,对上文提到的影响光伏发电节能减排效果的因素进行聚类处理[17],通过分析影响节能减排效果的四大影响要素,结合实际分析,通过实地考察和调研作为研究基础,对光伏发电系统节能减排过程中存在的问题进行详细地研究,把各个影响因素以评估指标的方式展示出来。

根据上述分析,结合图1的影响因素构成因素集,如式(2)所示:

U={u1,u2,…,um}

(2)

式中:U为因素集。

3)对评价指标进行甄别

光伏发电系统节能减排效果评价指标的准确与否,直接影响光伏发电系统节能减排的效果。由于我国光伏发电系统的节能减排效果评估指标体系所包含的各种因素都是相互联系的,而模糊数学方法可以将定性信息转化为定量信息的同时,获得评价对象的总体评价水平和每个水平的具体情况,因此在实施过程中,依据模糊数学理论[18-19]选择适当光伏发电系统节能减排评价体系,从而得出一套科学、合理的评估指标,以期提高信息的利用率。

结合模糊数学方法,甄别光伏发电系统节能减排评价对象中的评价指标,如式(3)所示:

D={d1,d2,…,dn}

(3)

式中:D为评价集。

模糊数学甄别评价指标的基本思想是选取与评价对象相关的主要因素,利用隶属度函数和隶属度识别原理进行合理的综合评价。它包括一级综合评价模型和多层次综合评价模型。通过对我国光伏发电系统节能减排和污染物减排系统进行分析,得出了节能减排评价指标的分析结果,选择16项指标构建了我国光伏发电系统节能减排的综合评价指标体系。

4)构建评价数学模型

基于因素集U即可求解出对应的权重向量W=wi={w1,w2,…,wm},根据评价集D即可求解不同评价结果的隶属度。以此为依据,构建评价数学模型,并设定式(4)的约束条件:

(4)

式中:m为权重的数量。

结合上述分析组建模糊矩阵,如式(5)所示:

(5)

5)模糊综合评价

通过步骤4建立评价模型后,对各个子集之间的关联性进行分析,同时构建模糊关系矩阵,如式(6)所示:

Z=ST×zn

(6)

式中:zn为模糊综合评价子集。在此基础上,结合模糊数学理论[20],对光伏发电系统节能减排效果进行了初步的评估,最终完成光伏发电系统节能减排效果评价方法设计,如表1所示。

表1 光伏发电系统节能减排效果评价体系

综上所述,利用模糊数学理论识别节能减排效果评估对象,通过聚类处理节能减排效果评估的影响因素,构建了光伏发电系统节能减排效果评价方法,实现了光伏发电系统节能减排效果的评价。

2 实例分析

2.1 数据收集

考虑到光伏发电系统能耗数据的可获取性,本文将研究范围定位到省范围,为了明确评价出各个区域光伏发电企业的节能减排效果,本文选取了某省2019—2021年光伏企业节能减排效果评价的指标数据作为案例数据,该光伏发电系统如图2所示。

图2 光伏发电系统

对图2所示的光伏发电系统节能减排效果进行评价,将该省2019—2021年光伏企业能耗数据划分为45组数据,其中10组数据作为测试样本,35数据为训练样本,并以此确定了其评价过程中的指标数据结果,如表2所示。

表2 某省2019—2021年光伏企业节能减排效果评价的指标数据

2.2 训练评价体系

基于某省2019—2021年光伏企业节能减排效果评价的指标数据,通过训练评价体系,获取文中评价方法的训练精度,结果如图3所示。

图3 评价体系训练结果

根据图3的训练结果可知,在35组训练样本中,最大的相对误差为1.472%,最小相对误差只有0.008%,说明本文的评价体系可以用于光伏发电系统节能减排效果评价。

2.3 结果分析

分析该省开发光伏发电系统的适宜性,以确定该地区的碳减排潜力。适宜性遥感图像如图4所示。

图4 光伏发电系统开发适宜性

分析图4可知,该地区光伏开发适宜性呈现出由西北向东南递减的空间分布趋势。西北侧因其地貌类型为山地丘陵等,年日照时数高于2 500 h,年总太阳辐射高于5 800 MJ·m-2·a-1,因此非常适宜区主要分布该区域。

将选择的10组样本数据带入到基于模糊数学理论的光伏发电系统节能减排效果评价体系中,输入各个指标的数值,获取评价模型输出结果,如表3所示。

表3 评价结果

从表3的结果可以看出,采用基于模糊数学理论的光伏发电系统节能减排效果评价方法时,得到的测试输出值与期望输出值非常接近,相对误差值也比较小,最大的相对误差为-1.80%,最小的相对误差为-0.24%,并且每一组数据的相对误差存在比较小的波动范围,因此可以认为基于模糊数学理论的光伏发电系统节能减排效果评价方法,在某省2019—2021年光伏企业节能减排效果评价中具有较高的评价精度和性能,适用于各省的光伏发电行业节能减排效果的评价和考核。

光伏发电系统分项能耗与温度之间的 Pearson 相关性系数矩阵如图5所示。

图5 相关性系数矩阵

图5中,指标1～7分别对应温度、光伏设备平均利用小时数、厂用电率、太阳能综合利用率、工业废水利用率、单位发电量取水量、脱硫石膏综合利用率7项。由图5可知,光伏设备平均利用小时数受温度影响最大;厂用电率、太阳能综合利用率和温度之间也存在较高的相关性,与预设实验环境一致,说明评估方法有效。

3 结 语

本文从光伏发电系统节能减排效果影响因素分析、确定评价原则、构建评价方法三个方面完成了应用模糊数学理论的光伏发电系统节能减排效果评价研究。实例分析结果显示,该方法在评价光伏发电系统节能减排效果时具有更高的精度。在今后的研究中,希望可以考虑到影响光伏发电系统节能减排效果的其他因素,即社会效益和技术指标等,从而增强光伏发电系统的节能减排效果。