CN112669061A - 火电厂碳配额盈缺分析方法、系统、装置及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种火电厂碳配额盈缺分析方法、系统、装置及计算机可读存储介质，包括：获取烟气CO2排放速率；利用烟气CO2排放速率计算出烟气CO2累计排放量；利用烟气CO2累计排放量，计算累计碳配额盈缺；利用未来时间内的预测供电量、预测供热量和与未来时间内相应历史时间内的历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度，得到预测碳排放量；利用预测碳排放量、累计碳配额盈缺和火电厂的碳配额，实时调整火电厂的碳排放量与碳配额，以使火电厂的碳排放量等于碳配额。本申请通过检测烟气CO2排放速率的方法，实时计算出火电厂的累积碳配额盈缺，可以预估火电厂最终实际的碳排放量与碳配额的偏差，根据偏差可以及时调整火电厂的碳排放量与碳配额。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种火电厂碳配额盈缺分析方法、系统、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
碳市场环境下，火电企业需要计算求出碳配额盈缺量。从而可以进行碳配额盈缺分析，通过运行优化和入厂煤掺配，使火电厂碳配额在国家规定允许范围内。
现有计算碳排放量的参数指标多，过程复杂，且不能实时计算，一般配额和排放量计算为每月通过定时更新的历史数据人工计算，无法对机组的碳配额盈缺量进行实时分析，不能针对配额实时盈余量制定相关策略，例如在碳市场上买入或者卖出碳排放，调整机组的上煤方案。
为此，需要一种能够实时制定配额策略的火电厂碳配额盈缺分析方法。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种火电厂碳配额盈缺分析方法、系统、装置及计算机可读存储介质，能够提前发现故障。其具体方案如下：
一种火电厂碳配额盈缺分析方法，包括：
获取烟气CO2排放速率；
利用所述烟气CO2排放速率计算出烟气CO2累计排放量；
利用烟气CO2累计排放量，计算累计碳配额盈缺；
利用未来时间内的预测供电量、预测供热量和与未来时间内相应历史时间内的历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度，得到预测碳排放量；
利用所述预测碳排放量、所述累计碳配额盈缺和所述火电厂的碳配额，实时调整所述火电厂的碳排放量与所述碳配额，以使所述火电厂的碳排放量等于所述碳配额；
其中，所述历史供电碳排放强度和所述历史供热碳排放强度为利用历史烟气CO2排放速率计算得到的。
可选的，所述与未来时间内相应历史时间内的历史供电、供热碳排放强度为通过K-Means聚类大数据分析方法对与未来时间内相应历史时间内的历史供电、供热碳排放强度进行分析得到的。
可选的，还包括：
利用所述预测碳排放量、所述累计碳配额盈缺和所述火电厂的碳配额，得到预测碳配额盈缺；
利用所述预测碳配额盈缺，以煤种成本最低为目标，利用成本库中记载的成本数据，选择未来使用的目标煤种。
可选的，所述选择未来使用的目标煤种之后，还包括：
利用所述累计碳配额盈缺和所述目标煤种的目标预测碳配额盈缺，调整所述火电厂的碳排放量。
本发明还公开了一种火电厂碳配额盈缺分析系统，包括：
排放速率获取模块，用于获取烟气CO2排放速率；
排放量计算模块，用于利用所述烟气CO2排放速率计算出烟气CO2累计排放量；
累计配额计算模块，用于利用烟气CO2累计排放量，计算累计碳配额盈缺；
预测排放量计算模块，用于利用未来时间内的预测供电量、预测供热量和与未来时间内相应历史时间内的历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度，得到预测碳排放量；
调整模块，用于利用所述预测碳排放量、所述累计碳配额盈缺和所述火电厂的碳配额，实时调整所述火电厂的碳排放量与所述碳配额，以使所述火电厂的碳排放量等于所述碳配额；
其中，所述历史供电碳排放强度和所述历史供热碳排放强度为利用历史烟气CO2排放速率计算得到的。
可选的，还包括：
预测盈缺计算模块，用于利用所述预测碳排放量、所述累计碳配额盈缺和所述火电厂的碳配额，得到预测碳配额盈缺；
煤种选择模块，用于利用所述预测碳配额盈缺，以煤种成本最低为目标，利用成本库中记载的成本数据，选择未来使用的目标煤种。
可选的，还包括：
碳配额调整模块，用于利用所述累计碳配额盈缺和所述目标煤种的目标预测碳配额盈缺，调整所述火电厂的碳排放量。
本发明还公开了一种火电厂碳配额盈缺分析装置，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序以实现如前述的火电厂碳配额盈缺分析方法。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的火电厂碳配额盈缺分析方法。
本发明中，火电厂碳配额盈缺分析方法，包括：获取烟气CO2排放速率；利用烟气CO2排放速率计算出烟气CO2累计排放量；利用烟气CO2累计排放量，计算累计碳配额盈缺；利用未来时间内的预测供电量、预测供热量和与未来时间内相应历史时间内的历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度，得到预测碳排放量；利用预测碳排放量、累计碳配额盈缺和火电厂的碳配额，实时调整火电厂的碳排放量与碳配额，以使火电厂的碳排放量等于碳配额；其中，历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度为利用历史烟气CO2排放速率计算得到的。
本发明通过检测烟气CO2排放速率的方法，能够精准的检测出火电厂的碳排放量，因此能够实时计算出火电厂的累积碳配额盈缺，并根据历史数据可以得到预测碳排放量，结合火电厂的碳配额，可以预估火电厂最终实际的碳排放量与碳配额的偏差，根据偏差可以及时调整火电厂的碳排放量与碳配额，以使火电厂的碳排放量等于碳配额，为火电厂的生产提供参考数据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种火电厂碳配额盈缺分析方法流程示意图；
图2为本发明实施例公开的另一种火电厂碳配额盈缺分析方法流程示意图；
图3为本发明实施例公开的一种火电厂碳配额盈缺分析系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种火电厂碳配额盈缺分析方法，参见图1所示，该方法包括：
S11：获取烟气CO2排放速率。
具体的，通过在火电厂的机组尾部烟道或者烟囱处，增设烟气CO2浓度监测设备，便可以获取到烟气CO2浓度，再利用烟气CO2浓度和相关参数便可以得到烟气CO2排放速率。
具体的，对于浓度不同的烟气取样监测方法可以分为冷干法和热湿法；其中，
冷干法的机组烟气CO2质量浓度计算公式为：
式中，CQ表示标准状况下湿烟气中二氧化碳的质量浓度，单位为kg/m3，
表示二氧化碳的摩尔质量，单位为44g/mol，Cv表示机组烟气CO2浓度，XSW表示烟气绝对湿度，单位为％，其中，烟气绝对湿度可以利用现有脱硫净烟气湿度测点进行测量得到。
冷干法的机组烟气CO2排放速率计算公式为：
Gs＝QSN×CQ×10-3/(1-XSW/100)；
式中，Gs表示二氧化碳排放速率，单位为t/h，QSN表示被测烟气标干流量(273K)，单位为Nm 3/h，其中，被测烟气标干流量可以利用现有脱硫净烟气标干流量进行测量得到。
其中，热湿法的机组烟气CO2质量浓度计算公式为：
式中，CQ表示标准状况下湿烟气中二氧化碳的质量浓度，单位为kg/m3，
表示二氧化碳的摩尔质量，单位为44g/mol，Cv表示机组烟气CO2浓度。
热湿法的机组烟气CO2排放速率计算公式为：
Gs＝QSN×CQ×10-3/(1-XSW/100)；
式中，Gs表示二氧化碳排放速率，单位为t/h，QSN表示被测烟气标干流量(273K)，单位为Nm 3/h，CQ表示机组烟气CO2质量浓度，单位为kg/m3，XSW表示烟气绝对湿度，单位为％，其中，被测烟气标干流量可以利用现有脱硫净烟气标干流量测量得到，烟气绝对湿度可以利用现有脱硫净烟气湿度测点测量得到。
S12：利用烟气CO2排放速率计算出烟气CO2累计排放量。
具体的，利用烟气CO2排放速率便精准的计算出烟气CO2累计排放量，烟气CO2累计排放量又为火电厂实际碳排放量，因此，通过监测烟气CO2排放速率便可以准确得到火电厂累积碳排放量，而不用根据火电厂耗煤量和煤种等参数推算火电厂的累积碳排放量，计算结果更为精准，并且计算过程更为便捷。
具体的，冷干法和热湿法的机组烟气CO2排放量计算公式相同，采用不同方法时，只需代入各方法相应参数即可。
具体的，机组烟气CO2排放量计算公式均为：
式中，
表示监测时间段内二氧化碳排放量，单位为吨，GS表示机组烟气CO2排放速率，单位为t/h，t表示监测时长，单位为秒。
S13：利用烟气CO2累计排放量，计算累计碳配额盈缺。
具体的，具体的，烟气CO2累计排放量便为火电厂的累积排放量，相当于火电厂的供电碳排放量与供热碳排放量之和，根据火电厂的参数，利用全国碳市场配额分配方法指南中的全国配额分配方法，便可以计算出累积火电厂截止当前为止的累计碳配额，累计排放量与累计碳配额之差便等于累计碳配额盈缺，通过实时监控烟气CO2排放速率便可以快速得到累计碳配额盈缺，计算更为快捷便利。
S14：利用未来时间内的预测供电量、预测供热量和与未来时间内相应历史时间内的历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度，得到预测碳排放量。
具体的，火电厂通常以一年为单位进行供电供热，根据一年内剩余时间即未来时间和历史供电量和供热量，便可以预估出未来时间内，仍需多少供电量与供热量，即预测供电量和预测供热量，预测供电量和预测供热量为可以视为已知量，为了达到预测供电量和预测供热量需要相应的供电碳排放强度和供热碳排放强度，而这部分数据可以通过历史数据库中的统计得到，例如，需要预测下半年的预测供电量和预测供热量，则需要对应的历史年份中下半年的历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度，即与未来时间内相应历史时间内的历史供电碳排放强度和供热碳排放强度，根据历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度便可以计算出预测碳排放量，预测碳排放量的计算方法可以为预测供电量*历史供电碳排放强度+预测供热量*历史供热碳排放强度。
其中，历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度为利用历史烟气CO2排放速率计算得到的，通过获取火电厂的机组运行数据和烟气CO2排放速率便可以计算得到，其中，火电厂的机组运行数据可以包括负荷、供热机组的供热量、供电、供热煤耗等一些列数据。
具体的，供电碳排放强度bgt(g/kwh)的计算公式为：
bgt＝Gs/(Ne-NCGB-NGYD)*(1-α/100)*1000
式中，Ne表示发电有功功率(单位MW)，NCGB表示厂高变A高压侧有功功率(单位MW)，NGYD表示厂高变B高压侧有功功率(单位MW)，Gs表示烟气CO2排放速率(单位t/h)，α表示供热比(单位％)。
其中，供热比α的计算公式为：供热比＝供热量*供热煤耗/(供热量*供热煤耗+供电量*供电煤耗)。
具体的，供热碳排放强度Brt(t/TJ)的计算公式为：Brt＝Gs*α/Q；
式中，Q表示供热速率(单位TJ/h)。
S15：利用预测碳排放量、累计碳配额盈缺和火电厂的碳配额，实时调整火电厂的碳排放量与碳配额，以使火电厂的碳排放量等于碳配额。
具体的，在已知预测碳排放量、累计碳配额盈缺和火电厂的碳配额情况下，可以得知按照当前的供电碳排放强度和供热碳排放强度，在最后结算时火电厂的实际碳排放量是否会超过小于或等于碳配额，为了确保火电厂的碳排放量等于碳配额，便可以相应的调整火电厂的碳排放量与碳配额，例如，选择低碳排放的煤种，或出售购买碳配额等操作，以使火电厂的碳排放量等于碳配额。
可见，本发明实施例通过检测烟气CO2排放速率的方法，能够精准的检测出火电厂的碳排放量，因此能够实时计算出火电厂的累积碳配额盈缺，并根据历史数据可以得到预测碳排放量，结合火电厂的碳配额，可以预估火电厂最终实际的碳排放量与碳配额的偏差，根据偏差可以及时调整火电厂的碳排放量与碳配额，以使火电厂的碳排放量等于碳配额，为火电厂的生产提供参考数据。
其中，与未来时间内相应历史时间内的历史供电、供热碳排放强度为通过K-Means聚类大数据分析方法对与未来时间内相应历史时间内的历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度进行分析得到的，可以以数据库的形式存储。并且，可以记载与历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度相关的其它数据，提供参数指导，例如，表一供电碳排放强度数据表所示，构建煤种与供电碳排放强度等各项参数的对应关系。
表一
本发明实施例公开了一种具体的火电厂碳配额盈缺分析方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。参见图2所示，具体的：
S21：获取烟气CO2排放速率；
S22：利用烟气CO2排放速率计算出烟气CO2累计排放量；
S23：利用烟气CO2累计排放量，计算累计碳配额盈缺；
S24：利用未来时间内的预测供电量、预测供热量和与未来时间内相应历史时间内的历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度，得到预测碳排放量；
S25：利用预测碳排放量、累计碳配额盈缺和火电厂的碳配额，实时调整火电厂的碳排放量与碳配额，以使火电厂的碳排放量等于碳配额；
其中，历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度为利用历史烟气CO2排放速率计算得到的。
S26：利用预测碳排放量、累计碳配额盈缺和火电厂的碳配额，得到预测碳配额盈缺；
S27：利用预测碳配额盈缺，以煤种成本最低为目标，利用成本库中记载的成本数据，选择未来使用的目标煤种。
具体的，利用预测碳排放量、累计碳配额盈缺和火电厂的碳配额可以得到在未来时间后，火电厂在最后结算时所使需的碳配额盈缺，即预测碳配额盈缺，预测碳配额盈缺能够反映火电厂在满足预测供电量和预测供热量的前提下还需进行多少碳排放，而不同煤种的碳排放量与成本不同，为了节省成本，利用成本库中记载的成本数据，选择成本最低的目标煤种来降低成本，
具体的，目标煤种计算方法可以为对应煤种成本＝碳排放成本+原煤采购成本+污染物排放成本+机组设备维护成本+脱硫系统运行成本+辅机耗电成本+装卸倒运成本，其中，碳排放成本等于预测碳配额盈缺*配额年平均价格。
S28：利用累计碳配额盈缺和目标煤种的目标预测碳配额盈缺，调整火电厂的碳排放量。
具体的，在选择成本最低的煤种后，火电厂的碳排放量仍可能出现少于或大于碳配额的情况，为此，利用累计碳配额盈缺和目标煤种的目标预测碳配额盈缺重新得到，预计最终火电厂的碳配额盈缺，根据盈缺情况，可以买入或卖出碳配额。
例如，当该机组本年度累计碳配额盈缺(已经发生)+目标煤种“碳配额盈缺预测”大于零，可以提前在碳市场高价卖出配额；当该机组本年度累计碳配额盈缺(已经发生)+目标煤种“碳配额盈缺预测”小于零，可以提前在碳市场提前买入配额，以便满足履约要求；当该机组本年度累计碳配额盈缺(已经发生)+目标煤种“碳配额盈缺预测”等于零，可以低价买入配额，进行储备，以防预测错误。
相应的，本发明实施例还公开了一种火电厂碳配额盈缺分析系统，参见图3所示，该系统包括：
排放速率获取模块11，用于获取烟气CO2排放速率；
排放量计算模块12，用于利用烟气CO2排放速率计算出烟气CO2累计排放量；
累计配额计算模块13，用于利用烟气CO2累计排放量，计算累计碳配额盈缺；
预测排放量计算模块14，用于利用未来时间内的预测供电量、预测供热量和与未来时间内相应历史时间内的历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度，得到预测碳排放量；
调整模块15，用于利用预测碳排放量、累计碳配额盈缺和火电厂的碳配额，实时调整火电厂的碳排放量与碳配额，以使火电厂的碳排放量等于碳配额；
其中，历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度为利用历史烟气CO2排放速率计算得到的。
可见，本发明实施例通过检测烟气CO2排放速率的方法，能够精准的检测出火电厂的碳排放量，因此能够实时计算出火电厂的累积碳配额盈缺，并根据历史数据可以得到预测碳排放量，结合火电厂的碳配额，可以预估火电厂最终实际的碳排放量与碳配额的偏差，根据偏差可以及时调整火电厂的碳排放量与碳配额，以使火电厂的碳排放量等于碳配额，为火电厂的生产提供参考数据。
其中，上述与未来时间内相应历史时间内的历史供电、供热碳排放强度为通过K-Means聚类大数据分析方法对与未来时间内相应历史时间内的历史供电、供热碳排放强度进行分析得到的。
具体的，还可以包括预测盈缺计算模块、煤种选择模块和碳配额调整模块；其中，
预测盈缺计算模块，用于利用预测碳排放量、累计碳配额盈缺和火电厂的碳配额，得到预测碳配额盈缺；
煤种选择模块，用于利用预测碳配额盈缺，以煤种成本最低为目标，利用成本库中记载的成本数据，选择未来使用的目标煤种。
碳配额调整模块，用于利用累计碳配额盈缺和目标煤种的目标预测碳配额盈缺，调整火电厂的碳排放量。
此外，本发明实施例还公开了一种火电厂碳配额盈缺分析装置，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行计算机程序以实现如前述的火电厂碳配额盈缺分析方法。
另外，本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如前述的火电厂碳配额盈缺分析方法。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
以上对本发明所提供的技术内容进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种火电厂碳配额盈缺分析方法，其特征在于，包括：
获取烟气CO2排放速率；
利用所述烟气CO2排放速率计算出烟气CO2累计排放量；
利用烟气CO2累计排放量，计算累计碳配额盈缺；
利用未来时间内的预测供电量、预测供热量和与未来时间内相应历史时间内的历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度，得到预测碳排放量；
利用所述预测碳排放量、所述累计碳配额盈缺和所述火电厂的碳配额，实时调整所述火电厂的碳排放量与所述碳配额，以使所述火电厂的碳排放量等于所述碳配额；
其中，所述历史供电碳排放强度和所述历史供热碳排放强度为利用历史烟气CO2排放速率计算得到的。
2.根据权利要求1所述的火电厂碳配额盈缺分析方法，其特征在于，所述与未来时间内相应历史时间内的历史供电、供热碳排放强度为通过K-Means聚类大数据分析方法对与未来时间内相应历史时间内的历史供电、供热碳排放强度进行分析得到的。
3.根据权利要求2所述的火电厂碳配额盈缺分析方法，其特征在于，还包括：
利用所述预测碳排放量、所述累计碳配额盈缺和所述火电厂的碳配额，得到预测碳配额盈缺；
利用所述预测碳配额盈缺，以煤种成本最低为目标，利用成本库中记载的成本数据，选择未来使用的目标煤种。
4.根据权利要求3所述的火电厂碳配额盈缺分析方法，其特征在于，所述选择未来使用的目标煤种之后，还包括：
利用所述累计碳配额盈缺和所述目标煤种的目标预测碳配额盈缺，调整所述火电厂的碳排放量。
5.一种火电厂碳配额盈缺分析系统，其特征在于，包括：
排放速率获取模块，用于获取烟气CO2排放速率；
排放量计算模块，用于利用所述烟气CO2排放速率计算出烟气CO2累计排放量；
累计配额计算模块，用于利用烟气CO2累计排放量，计算累计碳配额盈缺；
预测排放量计算模块，用于利用未来时间内的预测供电量、预测供热量和与未来时间内相应历史时间内的历史供电碳排放强度和历史供热碳排放强度，得到预测碳排放量；
调整模块，用于利用所述预测碳排放量、所述累计碳配额盈缺和所述火电厂的碳配额，实时调整所述火电厂的碳排放量与所述碳配额，以使所述火电厂的碳排放量等于所述碳配额；
其中，所述历史供电碳排放强度和所述历史供热碳排放强度为利用历史烟气CO2排放速率计算得到的。
6.根据权利要求5所述的火电厂碳配额盈缺分析系统，其特征在于，还包括：
预测盈缺计算模块，用于利用所述预测碳排放量、所述累计碳配额盈缺和所述火电厂的碳配额，得到预测碳配额盈缺；
煤种选择模块，用于利用所述预测碳配额盈缺，以煤种成本最低为目标，利用成本库中记载的成本数据，选择未来使用的目标煤种。
7.根据权利要求6所述的火电厂碳配额盈缺分析系统，其特征在于，还包括：
碳配额调整模块，用于利用所述累计碳配额盈缺和所述目标煤种的目标预测碳配额盈缺，调整所述火电厂的碳排放量。
8.一种火电厂碳配额盈缺分析装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至5任一项所述的火电厂碳配额盈缺分析方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的火电厂碳配额盈缺分析方法。
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