CN103955752A - 一种燃煤电厂污染物排放总量控制智能化决策方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种燃煤电厂污染物排放总量控制智能化决策方法，通过对排放总量初始分配目标的分解，以及对实际排放量的动态跟踪，分析燃煤机组污染物排放总量潜力，运用多目标线性规划理论，指导发电企业、相关政府部门及时开展、执行排放总量的内部调剂、区域平衡等动态总量控制策略，以实现发电企业、地区环境效益与经济利益目标的最大化。

Description

一种燃煤电厂污染物排放总量控制智能化决策方法

技术领域

本发明涉及一种燃煤电厂污染物排放总量控制智能化决策方法，属于电力系统自动控制技术领域。

背景技术

我国从80年代开始引入总量控制思想，并进行了理论和实践的探索，在《中华人民共和国国民经济和社会发展“九五”计划和2010年远景目标纲要》中明确提出要实施主要污染物排放总量控制。目前，中国宏观上采取的总量控制是目标总量控制，我国总量控制指标的分配基本上采用“自上而下”的模式，即国家根据各省（区）申报的实际排放量为基准经核实后作为基数，再经适当平衡调整将主要污染物排放总量目标分解到各省、自治区或直辖市，再由各省级环保局将控制目标分解落实到各地级市，然后再分解下达到各县、区及基层重点工业污染源。

对于燃煤电厂，虽然从传统的污染物浓度控制转向总量控制，但在总量控制具体实施环节中，排放总量初始分配后，并没有实现对实际排放量的动态、计划性管理，导致电厂、地区非预期超排，给发电企业、相关政府部门实施污染物排放总量精确化控制带来了一定挑战。

发明内容

本发明提供一种燃煤电厂污染物排放总量控制智能化决策方法，通过对排放总量初始分配目标的分解，以及对实际排放量的动态跟踪，分析燃煤机组污染物排放总量潜力，运用多目标线性规划理论，指导发电企业、相关政府部门及时开展、执行排放总量的内部调剂、区域平衡等动态总量控制策略，以实现发电企业、地区环境效益与经济利益目标的最大化。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种燃煤电厂污染物排放总量控制智能化决策方法：包括以下步骤：

1）计算单台机组年度超排量或减排量，计算过程如下：

1-1）利用燃煤电厂污染物排放在线监测系统，统计从年初至目标月份的实际污染物排放总量；

1-2）根据下达的机组全年污染物排放总量控制目标，加权电量因子，计算出从年初至目标月份的污染物排放控制目标，再根据步骤1-1）获得的年初至目标月份的实际污染物排放总量，得到从年初至目标月份实际污染物排放量与目标排放量的偏差，其中，年初至目标月份污染物排放总量控制目标的计算公式如式（1）所示：

Q_obj＝βQ_year   （1）

式中，Q_obj为年初至目标月份污染物排放总量控制目标；Q_year为机组全年污染物排放总量控制目标；β为加权电量因子，P_real为年初至目标月份机组实际发电量，P_year为机组全年计划发电量；

1-3）根据全省统调机组全年发电计划，确定机组从目标月份至年底的平均负荷率，再以机组平均负荷率、机组脱硫及脱硝系统进出口烟气成分浓度限值、业务系统关键运行指标限值为校核标准，以机组污染物排放单位绩效为目标，利用多线性规划理论，寻找机组在对应负荷率下的最优工况及最优排放绩效指标；

所述业务系统关键运行指标包括脱硫系统PH值、钙硫比、吸收塔液位；

其中，机组平均负荷率α计算公式如式（2）所示：

$\mathrm{\α}=\frac{P_{\mathrm{year}}-P_{\mathrm{real}}}{{\mathrm{\ηP}}_0}---\left(2\right)$

式中，η为从目标月份至年底机组剩余利用小时数；P₀为机组额定功率；

1-4）通过所述步骤3）得到的最优排放绩效指标，结合年内剩余时段机组计划发电量，计算机组年内剩余时段预期最小污染物排放量Q_min，计算公式如式（3）所示：

Q_min＝(P_year-P_real)×ζ_最优   （3）

式中，ζ_最优为机组最优排放绩效指标；

1-5）根据下达的机组全年污染物排放总量控制目标，加权电量因子，根据式（4）计算出年内剩余时段污染物排放控制目标Q_remain，并与步骤1-4）计算得到的年内剩余时段预期最小污染物排放量进行比较，得到年内剩余时段预期污染物排放量与目标排放量的偏差，

Q_remain＝Q_year-Q_obj   （4）；

1-6）分析从年初至目标月份的实际污染物排放量与年内剩余时段预期最小污染物排放量之和与全年污染物排放总量控制目标的关系，若小于全年污染物排放总量控制目标，则说明机组全年若以最优工况运行，有能力保证全年污染物排放总量控制目标，此时输出预期全年最大减排量：

预期全年最大减排量=全年污染物排放总量控制目标-从年初至目标月份的实际污染物排放量-年内剩余时段预期最小污染物排放量；

否则，说明机组全年若以最优工况运行，仍然超出全年污染物排放总量控制目标，此时输出全年最小超排量：

全年最小超排量=从年初至目标月份的实际污染物排放量+年内剩余时段预期最小污染物排放量-全年污染物排放总量控制目标；

2）以单台机组年度超排量或减排量的结果为基础，对厂级、集团级、地区级、省级机组污染物排放量进行最优化调剂，制定最优控制策略，过程如下：

2-1）通过步骤1），将全厂的所有机组计算完成后，若发现某台机组无法满足全年污染物排放总量控制目标，则以全厂计划总发电量不变、全厂全年污染物排放总量控制目标不变为输入条件，以全厂机组负荷率限值为校核条件，以全厂污染物排放总量为目标，利用线性规划方法，寻找厂级污染物排放总量最优化调剂和最优控制策略，重新确定各电厂全年污染物排放总量控制目标，最后，输出各电厂污染物排放量分配方案及各电厂最小超排量或最大减排量；其中，全厂机组负荷率限值即全厂机组负荷率不能超过100%；

2-2）若所述步骤2-1）的厂级最优化过程中，厂级各台机组及全厂仍无法满足全年污染物排放总量控制目标，则以电厂为目标，以集团计划总发电量不变、集团全年污染物排放总量控制目标不变为输入条件，以集团内部各机组负荷率限值为校核条件，以集团污染物排放总量为目标，利用线性规划方法，在集团内部利用厂级内部寻优方法，寻找集团内部污染物排放总量最优化调剂和最优控制策略，重新确定各电厂全年污染物排放总量控制目标，最终输出各电厂污染物排放量分配方案及集团最小超排量或最大减排量；其中，集团内部各机组负荷率限值即集团内部各机组负荷率不能超过100%；

2-3）集团内部最优化后，若部分电厂全年污染物排放总量仍无法平衡，再以电厂为目标，以地区总发电量不变、地区全年污染物排放总量控制目标不变为输入条件，以地区内部各机组负荷率限值为校核条件，以地区污染物排放总量为目标，利用线性规划方法对全省所有地级市进行市级内部最优化调剂，寻找地市级最优控制策略，重新确定各电厂全年污染物排放总量控制目标，最终输出各电厂污染物排放量分配方案及地市最小超排量或最大减排量；其中，地区内部各机组负荷率限值即地区内部各机组负荷率不能超过100%；

2-4）地市级最优化完成后，以地区总发电量不变为输入条件，以省内各机组负荷率限值为校核条件，以全省全年污染物排放量最小为目标，利用线性规划方法进行全省全年污染物排放总量最优化调剂，制定最优控制策略，重新确定各地市全年污染物排放总量控制目标，最终输出全省各地市全年污染物排放量分配方案及全省最小超排量或最大减排量；其中，省内各机组负荷率限值即省内各机组负荷率不能超过100%。

本发明充分利用燃煤机组排放数据在线监测平台以及全省发电计划安排信息，结合多目标线性寻优方法实现了机组、地区排放量的动态预测，为准确制定总量减排策略奠定了基础；

本发明在污染物排放量实时监测的基础上，利用多目标线性规划理论，对厂级、集团级、地区级、省级机组排放量进行最优化调剂、平衡和组合，实现了对污染物排放量控制的动态跟踪、指导。

附图说明

图1为单台机组年度超排量或减排量计算过程流程图；

图2为全省所有机组污染物排放总量控制智能化决策过程框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步详细说明。

本发明的燃煤电厂污染物排放总量控制智能化决策方法在具体实施过程中主要分为如下两部分：

一、如图1所示，计算单台机组年度超排量或减排量，计算过程如下：

1-1）利用燃煤电厂污染物排放在线监测系统，统计从年初至目标月份的实际污染物排放总量。

1-2）根据下达的机组全年污染物排放总量控制目标，加权电量因子，计算出从年初至目标月份的污染物排放控制目标，再根据步骤1-1）获得的年初至目标月份的实际污染物排放总量，得到从年初至目标月份实际污染物排放量与目标排放量的偏差，其中，年初至目标月份污染物排放总量控制目标的计算公式如式（1）所示：

Q_obj＝βQ_year   （1）

式中，Q_obj为年初至目标月份污染物排放总量控制目标；Q_year为机组全年污染物排放总量控制目标，为初始设定值；β为加权电量因子，P_real为年初至目标月份机组实际发电量，可根据机组实时采集发电功率累积计算得到，P_year为机组全年计划发电量，为初始设定值。

1-3）根据全省统调机组全年发电计划，确定机组从目标月份至年底的平均负荷率，再以机组平均负荷率、机组脱硫及脱硝系统进出口烟气成分浓度限值、业务系统关键运行指标限值为校核标准，以机组污染物排放单位绩效为目标，利用多线性规划理论，寻找机组在对应负荷率下的最优工况及最优排放绩效指标；

其中，机组平均负荷率α计算公式如式（2）所示：

$\mathrm{\α}=\frac{P_{\mathrm{year}}-P_{\mathrm{real}}}{{\mathrm{\ηP}}_0}---\left(2\right)$

式中，η为从目标月份至年底机组剩余利用小时数，可通过全省统调机组全年发电计划获得；P₀为机组额定功率，为机组设定值；

业务系统关键运行指标包括脱硫系统PH值、钙硫比、吸收塔液位，三指标均为直接测量值；

机组脱硫及脱硝系统进出口烟气成分浓度限值可根据电厂脱硫、脱硝系统设计资料获得；

以某发电公司#3机组为实施案例，利用多线性规划理论，寻找机组在对应负荷率下的最优工况及最优排放绩效指标：发电机额定功率为330MW，机组采用石灰石-石膏湿法脱硫工艺，正常运行过程中，脱硫吸收塔液位控制范围为8m至8.8m之间，PH值控制范围为5.3至5.7之间，钙硫比在1.02至1.03之间，常规燃用煤种FGD进口SO₂浓度在1300mg/m³左右，

2013年该机组计划全年发电量P_year=22.5亿千瓦时；

截至2013年8月，机组实际发电量P_real=16亿千瓦时；

通过全省统调机组全年发电计划计算得到2013年剩余利用小时数η=2735小时；

则机组平均负荷率 $\mathrm{\α}=\frac{P_{\mathrm{year}}-P_{\mathrm{real}}}{{\mathrm{\ηP}}_0}=72.02\%$

设定线性规划约束条件如下：

机组负荷率：平均负荷率±0.5%

PH值：5.3～5.7

液位：8.0～8.8

钙硫比：1.02～1.03

进口SO2浓度：1200mg/m³～1400mg/m³

根据上述线性规划约束条件，选择样本数据如表1所示：

表1线性规划约束样本数据

对表1按照机组脱硫效率进行排序，得到机组平均负荷=72.02%时，最优脱硫效率为99.247%，

FGD进口浓度按照1300mg/m³进行计算，得到年内剩余时段最优脱硫效率=1300*（100-99.247）/100=9.789mg/m³

由此得到最优排放绩效指标ζ_最优为：

ζ_最优=10000*3*9.789*10000/1000000000=2.9367吨/亿千瓦时。

1-4）通过步骤3）得到的最优排放绩效指标，结合年内剩余时段机组计划发电量，计算机组年内剩余时段预期最小污染物排放量Q_min，计算公式如式（3）所示：

Q_min＝(P_year-P_real)×ζ_最优   （3）

根据式（3），步骤1-3）的实施例中，年内剩余时段预期最小污染物排放量为：

Q_min＝(P_year-P_real)×ζ_最优=（22.5-16）*2.9367=19.08855吨。

1-5）根据下达的机组全年污染物排放总量控制目标，加权电量因子，根据式（4）计算出年内剩余时段污染物排放控制目标Q_remain，并与步骤1-4）计算得到的年内剩余时段预期最小污染物排放量进行比较，得到年内剩余时段预期污染物排放量与目标排放量的偏差；

Q_remain＝Q_year-Q_obj   （4）。

1-6）分析从年初至目标月份的实际污染物排放量与年内剩余时段预期最小污染物排放量之和与全年污染物排放总量控制目标的关系，若小于全年污染物排放总量控制目标，则说明机组全年若以最优工况运行，有能力保证全年污染物排放总量控制目标，此时输出预期全年最大减排量：

预期全年最大减排量=全年污染物排放总量控制目标-从年初至目标月份的实际污染物排放量-年内剩余时段预期最小污染物排放量；

否则，说明机组全年若以最优工况运行，仍然超出全年污染物排放总量控制目标，此时输出全年最小超排量：

全年最小超排量=从年初至目标月份的实际污染物排放量+年内剩余时段预期最小污染物排放量-全年污染物排放总量控制目标。

二、以单台机组年度超排量或减排量的结果为基础，对厂级、集团级、地区级、省级机组污染物排放量进行最优化调剂，制定最优控制策略，过程如下：

2-1）通过步骤1），将全厂的所有机组计算完成后，若发现某台机组无法满足全年污染物排放总量控制目标，则以全厂计划总发电量不变、全厂全年污染物排放总量控制目标不变为输入条件，以全厂机组负荷率限值（即全厂机组负荷率不能超过100%）为校核条件，以全厂污染物排放总量为目标，利用线性规划方法，寻找厂级污染物排放总量最优化调剂和最优控制策略，重新确定各电厂全年污染物排放总量控制目标，最后，输出各电厂污染物排放量分配方案及各电厂最小超排量或最大减排量；

2-2）若所述步骤2-1）的厂级最优化过程中，厂级各台机组及全厂仍无法满足全年污染物排放总量控制目标，则以电厂为目标，以集团计划总发电量不变、集团全年污染物排放总量控制目标不变为输入条件，以集团内部各机组负荷率限值（即集团内部各机组负荷率不能超过100%）为校核条件，以集团污染物排放总量为目标，利用线性规划方法，在集团内部利用步骤2-1）厂级内部寻优方法，寻找集团内部污染物排放总量最优化调剂和最优控制策略，重新确定各电厂全年污染物排放总量控制目标，最终输出各电厂污染物排放量分配方案及集团最小超排量或最大减排量；

2-3）集团内部最优化后，若部分电厂全年污染物排放总量仍无法平衡，再以电厂为目标，以地区总发电量不变、地区全年污染物排放总量控制目标不变为输入条件，以地区内部各机组负荷率限值（即地区内部各机组负荷率不能超过100%）为校核条件，以地区污染物排放总量为目标，利用线性规划方法对全省所有地级市进行市级内部最优化调剂，寻找地市级最优控制策略，重新确定各电厂全年污染物排放总量控制目标，最终输出各电厂污染物排放量分配方案及地市最小超排量或最大减排量；

2-4）地市级最优化完成后，以地区总发电量不变为输入条件，以省内各机组负荷率限值（即省内各机组负荷率不能超过100%）为校核条件，以全省全年污染物排放量最小为目标，利用线性规划方法进行全省全年污染物排放总量最优化调剂，制定最优控制策略，最终输出全省各地市全年污染物排放量分配方案及全省最小超排量或最大减排量。

下面以一个具体实施例说明，利用线性规划方法进行污染物排放总量最优化调剂和制定最优控制策略的过程，以某发电公司为实施案例：该厂拥有4台发电机组，各发电机额定功率分别为320MW、320MW、330MW、330MW，机组均采用石灰石-石膏湿法脱硫工艺。正常运行过程中，各脱硫吸收塔液位控制范围均为8m至8.8m之间，PH值控制范围为5.3至5.7之间，钙硫比在1.02至1.03之间，常规燃用煤种FGD进口SO₂浓度在1300mg/m³左右。表2所示即为截至2013年8月底各机组的运行及计划数据：

表2某发电公司机组运行及计划数据

从上表数据可以看出，剩余时段若按照机组最优排放绩效运行，可以看出剩余时段#2机组最小排放量大于其年度剩余排放总量控制目标，即#1、#3、#4机组均能够满足年度SO₂排放总量控制目标，而#2机组则无法达标。

对于#2机组，其存在约束条件：

年度SO₂排放总量控制目标：390吨

根据其最优排放绩效指标，计算其调整后年度剩余发电量：

调整发电量配额：20-12.9-6.02=1.08亿千瓦时

按照机组最优排放绩效数值从小到大进行排序，依次进行发电量配额分配调整计算：

最优排放绩效数值最小的为#3机组，#3机组年度SO₂排放总量剩余指标为：440-376-2.9367*（22.5-16）=44.911吨

#3机组发电量配额调整校核条件为：

1）年度SO₂排放总量调整量≤年度SO₂排放总量剩余指标，即44.911吨

其中年度SO₂排放总量调整量=调整发电量配额*#3机组最优排放绩效；

带入数值计算：1.08*2.9367=3.171636<44.911

2）机组负荷率不能超过100%，即（发电量配额调整量+年度剩余发电量）/年度剩余可利用小时数/额定功率≤100%，

带入数值计算：（1.08+6.5）*10^5/2735/330/100=84%≤100%

按照上述条件校核后，上述两个条件全部满足，则将#2机组剩余发电量将全部转移至#3机组，调整后各机组数据如下所示：

此时，剩余时段若按照机组最优排放绩效运行，则#2、#3机组均能够满足年度SO₂排放总量控制目标。

按照该分配方案，各电厂最小超排量或最大减排量分别为：

#1机组最大减排量约为1.4吨；

#2机组最大减排量约为0吨；

#3机组最大减排量约为41.74吨；

#4机组最大减排量约为5.32吨；

4个机组的年度污染物排放总量均没有超标。

Claims (1)

1.一种燃煤电厂污染物排放总量控制智能化决策方法：其特征在于，包括以下步骤：

1）计算单台机组年度超排量或减排量，计算过程如下：

1-1）利用燃煤电厂污染物排放在线监测系统，统计从年初至目标月份的实际污染物排放总量；

1-2）根据下达的机组全年污染物排放总量控制目标，加权电量因子，计算出从年初至目标月份的污染物排放控制目标，再根据步骤1-1）获得的年初至目标月份的实际污染物排放总量，得到从年初至目标月份实际污染物排放量与目标排放量的偏差，其中，年初至目标月份污染物排放总量控制目标的计算公式如式（1）所示：

Q_obj＝βQ_year   （1）

式中，Q_obj为年初至目标月份污染物排放总量控制目标；Q_year为机组全年污染物排放总量控制目标；β为加权电量因子，P_real为年初至目标月份机组实际发电量，P_year为机组全年计划发电量；

1-3）根据全省统调机组全年发电计划，确定机组从目标月份至年底的平均负荷率，再以机组平均负荷率、机组脱硫及脱硝系统进出口烟气成分浓度限值、业务系统关键运行指标限值为校核标准，以机组污染物排放单位绩效为目标，利用多线性规划理论，寻找机组在对应负荷率下的最优工况及最优排放绩效指标；

所述业务系统关键运行指标包括脱硫系统PH值、钙硫比、吸收塔液位；

其中，机组平均负荷率α计算公式如式（2）所示：

$\mathrm{\&alpha;}=\frac{P_{\mathrm{year}}-P_{\mathrm{real}}}{{\mathrm{\&eta;P}}_0}---\left(2\right)$

式中，η为从目标月份至年底机组剩余利用小时数；P₀为机组额定功率；

1-4）通过所述步骤3）得到的最优排放绩效指标，结合年内剩余时段机组计划发电量，计算机组年内剩余时段预期最小污染物排放量Q_min，计算公式如式（3）所示：

Q_min＝(P_year-P_real)×ζ_最优   （3）

式中，ζ_最优为机组最优排放绩效指标；

1-5）根据下达的机组全年污染物排放总量控制目标，加权电量因子，根据式（4）计算出年内剩余时段污染物排放控制目标Q_remain，并与步骤1-4）计算得到的年内剩余时段预期最小污染物排放量进行比较，得到年内剩余时段预期污染物排放量与目标排放量的偏差，

Q_remain＝Q_year-Q_obj   （4）；

1-6）分析从年初至目标月份的实际污染物排放量与年内剩余时段预期最小污染物排放量之和与全年污染物排放总量控制目标的关系，若小于全年污染物排放总量控制目标，则说明机组全年若以最优工况运行，有能力保证全年污染物排放总量控制目标，此时输出预期全年最大减排量：

预期全年最大减排量=全年污染物排放总量控制目标-从年初至目标月份的实际污染物排放量-年内剩余时段预期最小污染物排放量；

否则，说明机组全年若以最优工况运行，仍然超出全年污染物排放总量控制目标，此时输出全年最小超排量：

全年最小超排量=从年初至目标月份的实际污染物排放量+年内剩余时段预期最小污染物排放量-全年污染物排放总量控制目标；

2）以单台机组年度超排量或减排量的结果为基础，对厂级、集团级、地区级、省级机组污染物排放量进行最优化调剂，制定最优控制策略，过程如下：

2-1）通过步骤1），将全厂的所有机组计算完成后，若发现某台机组无法满足全年污染物排放总量控制目标，则以全厂计划总发电量不变、全厂全年污染物排放总量控制目标不变为输入条件，以全厂机组负荷率限值为校核条件，以全厂污染物排放总量为目标，利用线性规划方法，寻找厂级污染物排放总量最优化调剂和最优控制策略，重新确定各电厂全年污染物排放总量控制目标，最后，输出各电厂污染物排放量分配方案及各电厂最小超排量或最大减排量；其中，全厂机组负荷率限值即全厂机组负荷率不能超过100%；

2-2）若所述步骤2-1）的厂级最优化过程中，厂级各台机组及全厂仍无法满足全年污染物排放总量控制目标，则以电厂为目标，以集团计划总发电量不变、集团全年污染物排放总量控制目标不变为输入条件，以集团内部各机组负荷率限值为校核条件，以集团污染物排放总量为目标，利用线性规划方法，在集团内部利用厂级内部寻优方法，寻找集团内部污染物排放总量最优化调剂和最优控制策略，重新确定各电厂全年污染物排放总量控制目标，最终输出各电厂污染物排放量分配方案及集团最小超排量或最大减排量；其中，集团内部各机组负荷率限值即集团内部各机组负荷率不能超过100%；

2-3）集团内部最优化后，若部分电厂全年污染物排放总量仍无法平衡，再以电厂为目标，以地区总发电量不变、地区全年污染物排放总量控制目标不变为输入条件，以地区内部各机组负荷率限值为校核条件，以地区污染物排放总量为目标，利用线性规划方法对全省所有地级市进行市级内部最优化调剂，寻找地市级最优控制策略，重新确定各电厂全年污染物排放总量控制目标，最终输出各电厂污染物排放量分配方案及地市最小超排量或最大减排量；其中，地区内部各机组负荷率限值即地区内部各机组负荷率不能超过100%；

2-4）地市级最优化完成后，以地区总发电量不变为输入条件，以省内各机组负荷率限值为校核条件，以全省全年污染物排放量最小为目标，利用线性规划方法进行全省全年污染物排放总量最优化调剂，制定最优控制策略，重新确定各地市全年污染物排放总量控制目标，最终输出全省各地市全年污染物排放量分配方案及全省最小超排量或最大减排量；其中，省内各机组负荷率限值即省内各机组负荷率不能超过100%。