水力发电生命周期评价及碳足迹区域化分析

2024-03-10任品桥孙博学龚先政

北京工业大学学报 2024年3期

刘宇, 任品桥, 郑焱, 高峰, 孙博学, 龚先政

(北京工业大学工业大数据应用技术国家工程实验室, 北京 100124)

电力行业作为供能领域的关键组成部分,是我国未来能源战略的重中之重。2020年我国火力发电CO2排放量近40亿t,约占全国能源活动CO2排放量的45%,基于绿色低碳转型的新型电力系统构建是实现我国碳达峰、碳中和目标的必要支撑[1]。2006年到2019年,我国电力行业通过发展非化石能源、降低煤耗和线损率等措施,累计减少CO2排放约159.4亿t,有效减缓了CO2排放总量的增长,其中可再生能源发电技术对碳减排的贡献巨大,而水力发电由于技术成熟、资源丰富、发电成本低等优点已成为新型电力系统构建的优先选择,水电建设在支撑国民经济发展中发挥了重要作用[2-3]。根据相关统计,2021年仅三峡水电站发电量相对于传统火电可减少CO2排放2.2 亿t,且发展水力发电对推动西南地区不同发电方式协同互补的意义重大[4]。另一方面,水力发电在避免化石燃料燃烧排放的同时,可能会带来其他温室气体排放源,例如,水电站运行过程由于周期性的蓄水、放水会淹没土壤,造成土壤内生物质腐烂,产生一定量的温室气体;水电站建设需消耗大量钢铁、水泥等基础材料,其生产过程也会造成大量温室气体排放及其他环境影响[5]。因此,需要从全生命周期的角度定量化评估水力发电的优势与不足。

生命周期评价(life cycle assessment, LCA)方法通过对产品系统生命周期(包括从原材料开采、加工、产品生产、运输、销售、使用、回收循环利用和最终处置的全过程)中输入、输出及其潜在环境影响的汇编和评价,实现产品综合环境影响的科学定量。该方法作为目前国内外分析产品环境负荷的主流工具,已应用于对水力发电温室气体排放及其他环境影响的定量化研究,如黄跃群等[6]对犬木塘水利工程的生命周期碳排放进行研究后发现,水力发电的碳排放主要来自工程建设阶段,占其生命周期(不包括水电站服役过程周期蓄放水造成的土壤排放)碳排放量的92.3%。还有部分学者专门针对水电站运行阶段的温室气体排放开展了研究,Osamah等[7]的研究结果显示,水力发电的温室气体排放主要集中于运行阶段,当考虑蓄水、放水淹没土壤造成温室气体排放时,运行阶段对全球变暖指标的贡献占比超过了80%,目前已知的其他相关研究的该数据范围为-0.05～256.1 g/(kW·h)[8-14](全文以CO2当量计)。杜海龙等[12]对长江上游某特大型水电站进行研究后发现,水库被淹没前温室气体的年释放量约为-4.86万tCO2eq,淹没后预测的温室气体通量为2 540万t CO2eq。汪朝辉等[14]对主要研究水库CO2排放通量的研究进行统计后,得出通量数值范围为-23.4～184.1 mmol/(m2·d)。杨萌等[15]研究发现该数值与上下游河道的不同位置也有关系。夏欣等[16]综述了多个水电站全生命周期碳排放的相关研究后发现,水电运行阶段对于全生命周期温室气体排放的影响显著,占比达到58.57%～79.45%,且运行阶段中CH4排放量和水库面积成对数分布,其中大型水电站蓄水后温室气体通量较大。综上所述,水库运行阶段释放的温室气体是水电站排放温室气体的主要组成部分,也是水电能源清洁性问题的争议点[17-19]。此外,生命周期评价方法可实现不同发电方式的比较。张社荣等[20]对某大型水电枢纽生命周期的碳排放进行研究后发现,该工程的碳排放因子为14.09 g/(kW·h),仅为火电的1.71%;Mahmud等[21]对光电、生物质发电和水电(抽水蓄能)进行了比较,发现10项影响类型中,水电在全球变暖潜值、富营养化等8项影响类型中的影响均最大。

1 方法与数据

1.1 目的与范围

基于生命周期评价方法综合评估水力发电各阶段的温室气体排放及其他环境影响,考虑我国水力发电的区域差异性,对各省份水电的碳足迹进行量化分析,为我国及省级单位发电温室气体排放清单编制及电网结构调整提供支撑。

研究选取1 kW·h水力发电作为功能单位。系统边界包括水电站建设所需原材料/能源生产及运输、水电站建设(包括机电设备生产与土建工程施工)和水电站运行阶段,如图1所示。目前我国大部分水电站仍处于服役期,水电站拆除的相关数据较少,且为保护生态环境,避免拆除导致的环境影响,大坝可作为景点供参观,故本研究的系统边界不包括水电站废弃阶段。

图1 水力发电生命周期评价的系统边界Fig.1 System boundary of life cycle assessment of hydropower

1.2 清单分析数据来源

水电站大坝、厂房和发电机组等建设的原材料/能源消耗及运行阶段的温室气体排放清单,取自三峡水电站的相关研究报告[10],建设阶段单位净发电量的主要材料及能源消耗如表1所示。上游原材料生产、能源生产与运输清单取自Sino-center数据库、Ecoinvent数据库[22]与相关文献[23-25]。

表1 水电站的建设阶段单位净发电量的主要材料与能源消耗

1.3 影响评价模型及软件工具

使用生命周期评价软件SimaPro 9.0建立三峡水电站单位水电的生命周期模型,影响评价方法选用ReCiPe 2016 midpoint (H)。该方法由荷兰Pre咨询公司和莱顿大学共同研发,涵盖全球变暖、臭氧层损耗和土壤酸化等18 类影响评价指标及人体健康等3类损害评价指标。碳足迹核算基于ReCiPe 2016方法中全球变暖特征化模型进行计算,该模型直接引用IPCC方法学,将各类温室气体的全球变暖潜势作为特征化因子。

2 典型水力发电的生命周期评价

基于上文确定的方法与基础数据,对水力发电系统边界内各阶段的输入输出数据开展生命周期清单分析。文献[10]预估三峡水电站年均发电量为882亿kW·h,机械设备使用寿命设定60年,各类建筑物、坝体、渠道等技术使用寿命根据文献[26-27]设定150 年,将资源、能源与排放数据分摊到单位发电量上,得到功能单位产品的生命周期清单,进一步基于选取的影响评价方法体系开展碳足迹及其他环境影响分析。

2.1 碳足迹清单分析

本研究计算得到的水力发电在机电设备制造、土建工程与运输阶段的主要温室气体排放量如表2所示,进一步考虑水电站运行阶段的土壤碳排放量(由于水电站周期性蓄水、放水淹没土壤,导致土壤内生物腐烂,释放温室气体),得到水力发电生命周期各阶段的碳足迹,如图2所示。结果显示,单位水力发电碳足迹为12.67 g/(kW·h),主要来源于运行阶段,占比达到了89.68%,其次为土建工程阶段,占比为9.13%,机电设备制造和原材料运输阶段占比较小。造成运行和土建工程阶段碳排放的主要原因是运行阶段淹没的土壤中微生物的腐烂和土建工程中大量钢铁和水泥的使用。Osamah等[7]的研究结果显示,运行阶段的温室气体排放占比超过80%,与本研究结果相似,故未来水力发电的碳减排工作需重点关注运行阶段温室气体排放的削减。

表2 水力发电各生命周期阶段的温室气体排放清单

图2 水力发电各阶段碳足迹Fig.2 Carbon footprint of hydroelectric power generation at each stage

2.2 生命周期影响评价

基于选取的影响评价方法体系,对水力发电生命周期除全球变暖(globle warming potential,GWP)指标的其他环境影响潜力开展评估,如图3所示。结果显示,水力发电的其他环境影响主要来源于水电站的建设阶段,其中机电设备制造阶段贡献较大的环境影响依次为IRP、FETP和METP,占比分别为95.89%、91.07%和88.10%,主要来源于电力与金属铜原料的使用,电力与金属铜原料的生产过程对上述3种环境影响的贡献占比均在99%以上;土建工程阶段贡献较大的环境影响依次为SOP、FFP和AP,占比分别为92.96%、89.45%和86.89%,主要来源于水泥和钢铁的制造阶段,该阶段中水泥和钢铁制造过程对上述3种环境影响的贡献占比分别为99.89%、60.59%和76.80%。因此,在建设阶段减少金属铜、水泥和钢铁的投入,提升可再生能源电力的使用比例,可以有效减少水电的环境影响。运输阶段对环境影响的贡献较小,仅在个别环境影响类型中有所体现,该阶段HOFP、EOFP和FFP指标的贡献占比分别为25.11%、29.23%和20.00%。由于运行阶段仅考虑土壤温室气体排放带来的环境影响,故不涉及GWP外其他环境影响指标。

3 水力发电碳足迹的区域化分析

水力发电受区域可再生资源禀赋、装机规模等因素影响,其碳足迹相对于火力发电具有更强的区域差异性。本研究基于典型水电站的温室气体排放分析结果,考虑大Ⅰ型、大Ⅱ型、中型3类水电站进一步探索不同省份水力发电碳足迹的差异,为区域电力生命周期清单的建立提供支撑。

各省历年单位水力发电建设阶段碳足迹的计算公式为

(1)

式中:M(x,y)为x省第y年水力发电在建设阶段的碳足迹,g/(kW·h);Pi为x省内水电站i的年均发电量,kW·h(数据通过《中国水力发电年鉴》及文献[10]等统计数据获得);Mi为水电站i单年单位发电量建设阶段的碳足迹,g/(kW·h)(将水电站建设期的碳足迹分摊到服役期每年单位发电量上)。

水电站i单年单位发电量建设阶段的碳足迹计算公式为

(2)

式中:Ii为x省内水电站i的装机容量,kW(本研究共搜集了995个水电站的装机容量,其中614个水电站已投产,不考虑规划、预备、在建及搁置的水电站及2020年后投产的水电站和无法查明具体投产年份的水电站,其中508 个水电站用于本研究);J为水电站所属类型(大Ⅰ型、大Ⅱ型、中型)单位装机容量在服役期内的发电量,kW·h(根据3类水电站中各水电站单位装机容量对应的发电量分别与其年均发电量Pi计算加权平均得到);h为水电站i所属类型大Ⅰ型、大Ⅱ型、中型的服役年限,据相关资料将大Ⅰ型、大Ⅱ型、中型3类水电站的服役年限分别设定为150 年、100 年和50 年[27-28];Q为典型水电站单位发电量建设阶段的碳足迹,g/(kW·h)(数据采用本研究对三峡水电站的研究结果)。

各省历年水力发电运行阶段碳足迹的计算公式为

(3)

式中:E(x,y)为x省在第y年内水力发电运行阶段的碳足迹,g/(kW·h);E大Ⅰ、E大Ⅱ和E中分别为3个工程等级水电站运行阶段因蓄放水周期性淹没土壤造成的温室气体排放,数据取自国内相关研究[9-11,13];P大Ⅰ、P大Ⅱ和P中分别为x省第y年3个工程等级水电站的发电量,kW·h(数据通过对y年仍在服役的3类水电站的年均发电量分别求和获得)。将运行阶段碳足迹E(x,y)与建设阶段碳足迹M(x,y)相加,得到x省第y年单位水电的碳足迹。

基于上述计算方法,分析我国27个省级行政区的水力发电碳足迹,并计算各省级行政区10年间的平均值,如图4所示。结果显示,我国平均水力发电碳足迹为16.76 g/(kW·h),各省级行政区间差异较大。其中,湖北、河南等9 个省级行政区的碳足迹比国家平均水平低60%以上;江西、重庆等6 个省级行政区碳足迹比国家平均水平低20%～60%;甘肃等3 个省级行政区碳足迹在国家平均水平±20%以内;新疆、西藏等8 个省级行政区碳足迹比国家平均水平高出40%以上。我国单位水电碳足迹最大和最小的省级行政区分别为安徽省和湖北省,分别为36.1 g/(kW·h)和2.5 g/(kW·h),原因为: 1) 湖北省的水电站J值较大,即相同的装机容量,湖北省的水电站发电量较多,单位发电量分摊的碳足迹较小,反之安徽省则较大;2) 由于水电站的碳足迹主要来源于运行阶段,且根据计算结果,大Ⅰ型水电站单位发电量的运行阶段碳足迹远小于大Ⅱ型和中型水电站,而湖北省大Ⅰ型水电站发电量在总发电量中占比最大,安徽省则只有单位发电量的运行阶段碳足迹最大的中型水电站,从而导致这2个省份的碳足迹结果差异较大。同一省级行政区不同年份水电碳足迹的标准偏差较大的2个省级行政区分别为辽宁和西藏,原因为这2个省级行政区水电站基数小,2011—2020年间新建/拆除对区域水电碳足迹的影响较大,造成了不同年份间存在较大差异,例如辽宁中型水电站恒仁于2018年废弃,导致2019年单位发电量分摊的碳足迹有明显下降。

图4 我国部分省级行政区单位水力发电的碳足迹Fig.4 Carbon footprint of hydropower generation in each province in China

进一步分析各省级行政区水力发电建设(包括机电设备、土建工程与运输过程)和运行阶段对碳足迹的贡献比例,如图5所示。结果显示,我国大多数省级行政区单位水力发电的碳足迹均主要来源于运行阶段,湖北、吉林等8 个省级行政区水力发电运行阶段的碳足迹比例小于80%;云南、江西等6 个省级行政区运行阶段占比在80%～90%;宁夏、陕西等5个省级行政区运行阶段占比在90%～95%;新疆、辽宁等8 个省级行政区运行阶段占比大于95%;平均占比最大和最小的省级行政区分别为海南省和湖北省,运行阶段的碳足迹占比分别为96.82%和47.94%。

图5 建设阶段与运行阶段对我国部分省级行政区水力发电碳足迹的贡献比例Fig.5 Proportion of the construction phase and operation phase in the carbon footprint of hydropower generation by province in China

由图4、5可知,单位水力发电碳足迹除了受建设阶段资源能源投入、服役期发电量等因素影响外,与运行阶段土壤温室气体排放也有很大关系。根据相关研究数据[9-11,13]计算可知,大Ⅰ型水电站单位发电量运行阶段的碳足迹远小于大Ⅱ型水电站和中型水电站,在我国各省级行政区中,湖北、河南、云南、青海等大Ⅰ型水电站发电量占比较大的省份,单位水电的碳足迹均小于全国平均值。