面向清洁能源消纳的电气化码头碳排放测算及影响因子研究

2024-01-08陈业王大伟于鹏飞马晓慧

中国水运 2023年12期

陈业，王大伟，于鹏飞，马晓慧

（1.天津港（集团）有限公司，天津 300450；2.天津港电力有限公司，天津 300450；3.天津大学电气自动化与信息工程学院，天津 300110）

在双碳目标的引领下，提升港口碳排放的能效管理水平，对实现运输行业节能减排和能源转型具有重要意义。

从国家层面而言，我国出台《关于建设世界一流港口的指导意见》[1]，提出“构建清洁低碳的港口用能体系”，天津市出台《天津市碳达峰碳中和促进条例》，“支持天津港建设零碳码头，低碳港区示范区”；从国际层面而言，国际能源署[2]提出港口航运业务电气化的趋势已日益明显，欧盟[3]议会投票将碳排放交易系统(ETS)扩展到航运业，促使航运业加大脱碳力度。

在码头碳排放测算方面，目前主流的方法为碳排放因子法。我国于2020 年发布《GB/T21339-2020 港口能源消耗统计及分析方法》，从装卸生产、辅助生产、能源消耗、用能设备消耗等角度给出能源消耗量和折标准煤系数等指标。然而，虽然关于港口碳排放的测算方法已形成规模，但针对码头新能源消纳的测算仍未明确，且通常按年度计算而无法准确反映不同时空因素对碳排放量的影响。在码头降碳减排应用方面，目前国内外主流措施是采用清洁能源替代、高度电气化、节能改造、智能化应用和碳捕集利用封存等技术。而当前针对新能源电气化码头碳排放测算研究较少。本研究通过指数分解法将碳排放分为表征净下网电量碳排放、清洁能源发电能力、码头装卸耗能水平的三种因子，并对碳排放影响因素进行实例分析。

1 电气化码头碳排放核算边界

1.1 电气化码头碳排放边界分析

本文以高比例清洁能源供电和负荷电气化全覆盖的码头为研究对象，由于该码头无燃油、燃气等耗能设备，因此核算边界仅考虑港口对外购买的电力，不考虑非码头当局所属设备造成的其他间接排放。同时，碳排放时间边界划定在码头运行阶段，碳排放边界如图1 所示。

图1 电气化码头碳排放边界

1.2 电气化码头运行场景分析

码头的主要耗能设备集中在运输和装卸两个层面。现有电气化码头采用电动集卡作为自动化运输的主要设备，其与岸桥、轨道桥及自动充电装置形成自动交互，码头还配有冷藏箱、高杆灯、电采暖、空调等辅助用电装置。

1.3 电气化码头碳排放参数依据

由此可见，电气化码头的碳排放核算边界清晰，其碳排放量可按照下式进行计算：

式中：ET为电气化码头在T 时段内产生的碳排放量；为第t 时段第n 种排放源的碳排放因子；为第n 类排放源在第t 时段的耗电量。其中参考生态环境部[4]提出的全国电网排放因子0.5810tCO2/MWh，该值与2019 年度[5]0.8952tCO2/MWh 相比，下降了约35.09%，根据上述排放因子的变化规律，计算出月度平均碳排放因子下降幅度为0.97%。

2 构建计及新能源消纳的码头碳排放模型

2.1 计及清洁能源的码头碳排放模型

由于已划定碳排放统计时间边界，将式（1）改进为：

2.2 基于LMDI 进行碳排放总量因素分解

基于上述分析，本文基于指数分解法[6]构建碳排放模型，其核心思想是：利用指数方法将受多因素影响的复杂体系表现为若干因素的乘积，从而反映出各因素在时间和空间上对总体系的驱动程度和规律特性。

将式（3）代入式（2），按照码头碳排放总量和影响因素分解为：

通过将碳排放总量分解为表征耗电量的碳排放因子、清洁能源消纳因子、码头装卸耗能因子，并且为了分析出t=T1基期和t=T2时期之间各个因素的变化量对碳排放总量的影响，根据指数分解加法形式：

最终式（12）等于式（9）至式（11）的求和：

由此实现了对各个因素的拆解，对于T 时段内的碳排放而言，碳排放因子越小说明单位时间内耗电量的碳排放越小；消纳因子越小说明清洁能源出力越多；耗能因子越小说明码头完成装卸作业的耗能越低。

3 典型算例分析

3.1 A 码头基本情况介绍

本算例以集装箱A 码头为例进行实例验证，该码头所有类型的港机如岸桥、轨道桥、电动集卡等装卸运输设备均使用电力进行驱动。现有2 台单机容量为4.5MW 风电机组和0.44MWp 的光伏用于码头用电。

通过统计2022 年3 月至7 月码头用电数据，对所有设备耗电量进行采集，并统计各负荷耗能占比如图2所示。如图2 可知，该码头的主要耗能设备集中在轨道桥、冷藏箱、充电桩、辅助用电装置和岸桥设备上。

图2 电气化码头耗电占比分布图

为进一步得出该码头风光出力与负荷之间源荷互补特性，对2022 年3 月至7 月的电量进行对比，如图3 所示。

图3 电气化码头源荷互补特性图

如图3 所示，随着集装箱的增加，电气化码头源荷互补特性呈从供大于求到供小于求的变化趋势，说明：在源、荷、集装箱三者耦合匹配度协调的情况下，具备实现零碳码头的潜能，但随着集装箱数量的增加，现有的风光出力无法满足负荷的需求，网购电量也随之加大。

3.2 计及新能源消纳的码头碳排放测算实证

为了进一步论证码头碳排放测算模型实例效果，结合码头实际货物吞吐量情况，选取A 码头2022 年5 月至7 月的生产数据，根据公式（7）至式（9），对碳排放因子、消纳因子、耗能因子进行分析计算，得出结果如图4 所示。

图4 碳排放因子分解图

结果表明：随着集装箱吞吐量的提升，单位碳排放量呈上升趋势，且月度碳排放差值与碳排放因子、消纳因子和耗能因子的变化量之和满足式（12），验证所提方法的可行性。

三种因子中对码头单位吞吐量的碳排放影响占比最大的是消纳因子，平均占比约为71.36%，说明风电出力特性是影响码头碳排放的重要因素；耗能因子表征了单位集装箱数量的耗电总量的变化值，随着码头货物吞吐量的稳定增加，大型电气化负荷的启停动作次数减少，由此提升了码头装卸效率；碳排放因子反映出公共电网的节能效果。