CN115187012A - 一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法 - Google Patents

一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115187012A
CN115187012A CN202210725469.6A CN202210725469A CN115187012A CN 115187012 A CN115187012 A CN 115187012A CN 202210725469 A CN202210725469 A CN 202210725469A CN 115187012 A CN115187012 A CN 115187012A
Authority
CN
China
Prior art keywords
coal
data
boiler
carbon
combustion
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210725469.6A
Other languages
English (en)
Inventor
王祝成
梁昊
赵俊武
梅振锋
陈敏
王小华
姚胜
薛晓垒
彭小敏
俞胜捷
刘瑞鹏
赵鹏
李越
丁奕文
朱晋永
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xian Thermal Power Research Institute Co Ltd
Suzhou Xire Energy Saving Environmental Protection Technology Co Ltd
Original Assignee
Xian Thermal Power Research Institute Co Ltd
Suzhou Xire Energy Saving Environmental Protection Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian Thermal Power Research Institute Co Ltd, Suzhou Xire Energy Saving Environmental Protection Technology Co Ltd filed Critical Xian Thermal Power Research Institute Co Ltd
Priority to CN202210725469.6A priority Critical patent/CN115187012A/zh
Publication of CN115187012A publication Critical patent/CN115187012A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning
    • Y02P90/84—Greenhouse gas [GHG] management systems

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Regulation And Control Of Combustion (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法，可以减少人为修改空间，使得燃煤电厂碳排放的数据更加准确和客观；所述方法包括以下步骤：将DCS系统与燃煤机组、SIS系统均建立信号连接，从而SIS系统获取到每天的试验煤质数据；根据获取的数据获得所述燃煤机组中锅炉输出总热量、锅炉热效率、每天校核燃料量；在SIS系统中，将每天校核燃料量与所述燃煤机组中给煤机累计耗煤量进行比较，若两者误差在设定范围内，则仍旧使用所述燃煤机组中给煤机累计耗煤量数据，通过排放因子方法进行计算碳排放数据，若误差超过设定范围，则采用每天校核燃料量代替给煤机累计获得的耗煤量，再重新通过排放因子方法进行计算碳排放数据。

Description

一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法
技术领域
本发明涉及燃煤火电机组技术领域，具体为一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法。
背景技术
截至2021年底，国内发电装机容量为23.8亿千瓦，煤电11.1亿千瓦，2021年煤电机组碳排放约45亿吨，占总量40％以上。目前国内电力行业形成了以排放因子法为主的碳排放量核算方法体系，对于燃煤电厂碳排放构成，一般有燃烧产生的碳排放、脱硫过程产生的碳排放以及外购电产生的碳排放，其中燃烧产生的碳排放占绝大部分；脱硫过程产生的碳排放所占比例通常很小，对碳排放总量统计影响很小；外购电计量涉及到贸易结算，外购电碳排放量计算精度很高，对碳排放总量统计影响很小；因此影响燃煤电厂碳排放统计准确性主要是由燃烧产生的碳排放量所决定，但是考虑到目前碳排放总量是由燃煤电厂以年度为周期进行上报政府部门，政府部门再组织人员进行核查，而燃煤电厂为自身利益考虑，客观上存在人为因素干扰，甚至数据篡改等潜在问题，也就无法得到准确客观的碳排放数据。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法，可以减少人为修改空间，使得燃煤电厂碳排放的数据更加准确和客观。
其技术方案是这样的：一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
将DCS系统与燃煤机组、SIS系统均建立信号连接，从而SIS系统获取到每天的试验煤质数据；
根据获取的数据获得所述燃煤机组中锅炉输出总热量Qout、锅炉热效率η、每天校核燃料量FC校核；
在SIS系统中，将每天校核燃料量FC校核与所述燃煤机组中给煤机累计耗煤量FC煤进行比较，若两者误差在设定范围内，则仍旧使用所述燃煤机组中给煤机累计耗煤量FC煤数据，通过排放因子方法进行计算碳排放数据，若误差超过设定范围，则采用每天校核燃料量FC校核代替给煤机累计获得的耗煤量FC煤，再重新通过排放因子方法进行计算碳排放数据。
进一步地，所述方法还包括以下步骤：
通过DCS系统获得燃煤机组每天的煤质元素数据Car0、Har0、Oar0、Nar0、St,ar0、War0、Aar0，随后通过SIS系统分析获取得到试验煤质数据Car1、Har1、Oar1、Nar1，即
Car1＝Car0×(100-War1-Aar1-St,ar1)/(100-War0-Aar0-St,ar0)
Har1＝Har0×(100-War1-Aar1-St,ar1)/(100-War0-Aar0-St,ar0)
Oar1＝Oar0×(100-War1-Aar1-St,ar1)/(100-War0-Aar0-St,ar0)
Nar1＝Nar0×(100-War1-Aar1-St,ar1)/(100-War0-Aar0-St,ar0)
其中，Car0、Har0、Oar0、Nar0、St,ar0、War0、Aar0分别表示所述燃煤机组中锅炉设计碳、氢、氧、氮、硫、水分、灰分含量的煤质元素数据；
Car1、Har1、Oar1、Nar1分别表示通过公式计算获得的碳、氢、氧、氮的试验煤质数据；
St,ar1、War1、Aar1分别表示通过工业分析获得的硫、水分、灰分含量的试验煤质数据；进一步地，通过排放因子方法进行计算碳排放数据的步骤包括：
E燃烧＝AD×EF
AD＝NCV×FC
Figure BDA0003713115860000021
Figure BDA0003713115860000022
Figure BDA0003713115860000023
式中：E燃烧为核算期内燃料燃烧产生的CO2排放量，tCO2；
AD为核算期内化石燃料的活动数据，GJ；
EF为化石燃料的CO2排放因子，tCO2/GJ；
NCV为化石燃料的平均低位发热量，GJ/t；
FC为净消耗量，t；
CC为化石燃料的单位热值含碳量，tC/GJ；
OF为化石燃料的碳氧化率，％。
Figure BDA0003713115860000031
为CO2与C的相对分子量之比；
CC煤为煤中单位热值含碳量，tC/GJ；
C煤为煤中碳元素含量，％；
G渣为渣量，t；
G灰为飞灰量，t；
C渣为渣中可燃物含量，％；
C灰为灰中可燃物含量，％；
η除尘为电除尘效率，取设计值99.7％；
NCV煤为煤收到基低位发热量，GJ/t；
FC煤为燃煤机组中给煤机累计耗煤量，t；
进一步地，采用反平衡简化计算方法获得锅炉热效率η，即
η＝100-q2-q4-q5
式中：η为锅炉热效率，％；
q2为排烟热损失，％；
q4为固体未完全燃烧热损失，％；
q5为锅炉散热损失，％；
进一步地，排烟热损失q2的具体计算公式如下：
Figure BDA0003713115860000032
Q2＝Q2fgd+Q2fgwv
Q2fgd＝Vfgd×1.37×(tpy-tre)
Vfgd＝Vfgthdcr+(α-1)Vadthcr
Figure BDA0003713115860000033
Vadthcr＝0.0888Cb+0.0333St,ar1+0.2674Har1-0.0334Oar1
Figure BDA0003713115860000041
Figure BDA0003713115860000042
Figure BDA0003713115860000043
Q2fgwv＝Vwv×1.52×(tpy-tre)
Vwv＝1.24×((9Har1+War1)/100+1.293α×Vadthcr×0.01)其中，Q2为排烟带走的热量，kJ/kg；
Qnet.ar为每天燃煤收到基热值，kJ/kg；
Q2fgd为干烟气带走的热量，kJ/kg；
Q2fgwv为烟气中水蒸气带走的热量，kJ/kg；
α为过量空气系数；
O2为锅炉排烟中干烟气中氧含量，％；
CO为锅炉排烟中干烟气中一氧化碳含量，％；
Crs为灰渣平均可燃物含量，％
c灰为飞灰中可燃物含量，％；
c渣为渣中可燃物含量，％；
Cb为实际燃掉的碳，％；
Vadthcr为理论燃烧干空气量，m3/kg；
Vfgthdcr为理论燃烧干烟气量，m3/kg；
Vfgd为锅炉实际生成排烟中干烟气量，m3/kg；
Vwv为锅炉排烟中水蒸气量，m3/kg；
tpy为锅炉排烟温度，℃；
tre为基准温度，℃；
进一步地，固体未完全燃烧热损失q4的具体计算公式如下：
Figure BDA0003713115860000051
Q4＝3.3727×Aar1×Crs
其中，Q4为固体未完全燃烧损失热量，kJ/kg；
Qnet.ar为每天燃煤收到基热值，kJ/kg；
Crs为灰渣平均可燃物含量，％；
进一步地，所述燃煤机组中锅炉输出总热量Qout、每天校核燃料量FC校核包括以下计算公式：
Figure BDA0003713115860000052
Qout＝Ws(hs-hw)+Wr(hr2-hr1)
式中：FC校核为每天校核燃料量，t；
Qout为锅炉输出总热量，MJ；
Qnet.ar为每天燃煤收到基热值，kJ/kg；
Ws为每天累计过热蒸汽流量，t；
Wr为每天累计再热蒸汽流量，t；
hs、hr1、hr2分别为燃煤机组中过热器出口、再热器进口、再热器出口处的蒸汽焓，kJ/kg；
hw为燃煤机组中进锅炉的给水焓，kJ/kg。
本发明的有益效果是，基于日数据的燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法的核算计算比较简单，所需采集数据均为电厂日常运行必备数据，通过燃煤电厂每天实时数据跟踪燃料燃烧产生的碳排放量，使得燃煤电厂碳排放的数据更加准确和客观，也可避免人为因素干扰、甚至数据篡改等情况，为控碳减碳提供客观、实时数据，也可为各级管理者决策提供有效参考。
附图说明
图1是本发明的结构框图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法，包括以下步骤：
S1、对燃煤机组中锅炉给水流量表计进行定期校核(每年一次)；
S2、对燃煤机组中锅炉给煤机煤量检测装置(皮带秤)进行定期校核(每个月一次)；
S3、将DCS系统与燃煤机组、SIS系统均建立信号连接，通过DCS系统获得燃煤机组每天的煤质元素数据Car0、Har0、Oar0、Nar0、St,ar0、War0、Aar0，随后通过SIS系统分析获取得到试验煤质数据Car1、Har1、Oar1、Nar1，即
Car1＝Car0×(100-War1-Aar1-St,ar1)/(100-War0-Aar0-St,ar0)
Har1＝Har0×(100-War1-Aar1-St,ar1)/(100-War0-Aar0-St,ar0)
Oar1＝Oar0×(100-War1-Aar1-St,ar1)/(100-War0-Aar0-St,ar0)
Nar1＝Nar0×(100-War1-Aar1-St,ar1)/(100-War0-Aar0-St,ar0)
其中，Car0、Har0、Oar0、Nar0、St,ar0、War0、Aar0分别表示燃煤机组中锅炉设计碳、氢、氧、氮、硫、水分、灰分含量的煤质元素数据；
Car1、Har1、Oar1、Nar1分别表示通过公式计算获得的碳、氢、氧、氮的试验煤质数据；
St,ar1、War1、Aar1分别表示通过电厂每天做的煤质工业分析直接获得的硫、水分、灰分含量的试验煤质数据；
S4、接着，根据步骤S3中获取的数据相应获得燃煤机组中锅炉输出总热量Qout、锅炉热效率η、每天校核燃料量FC校核，
具体地，
采用反平衡简化计算方法获得锅炉热效率η，即
η＝100-q2-q4-q5
式中：η为锅炉热效率，％；
q2为排烟热损失，％；
q4为固体未完全燃烧热损失，％；
q5为锅炉散热损失，％，取设计值；其中，锅炉效率基准温度为25℃；
排烟热损失q2的具体计算公式如下：
Figure BDA0003713115860000071
Q2＝Q2fgd+Q2fgwv
Q2fgd＝Vfgd×1.37×(tpy-tre)
Vfgd＝Vfgthdcr+(α-1)Vadthcr
Figure BDA0003713115860000072
Vadthcr＝0.0888Cb+0.0333St,ar1+0.2674Har1-0.0334Oar1
Figure BDA0003713115860000073
Figure BDA0003713115860000074
Figure BDA0003713115860000075
Q2fgwv＝Vwv×1.52×(tpy-tre)
Wwv＝1.24×((9Har1+Ware1)/100+1.293α×Vadthcr×0.01)其中，Q2为排烟带走的热量，kJ/kg；
Qnet.ar为每天燃煤收到基热值，kJ/kg；
Q2fgd为干烟气带走的热量，kJ/kg；
Q2fgwv为烟气中水蒸气带走的热量，kJ/kg；
α为过量空气系数；
O2为锅炉排烟中干烟气中氧含量，％；
CO为锅炉排烟中干烟气中一氧化碳含量，％；
Crs为灰渣平均可燃物含量，％
c灰为飞灰中可燃物含量，％；
c渣为渣中可燃物含量，％；
Cb为实际燃掉的碳，％；
Car1、Aar1、St,ar1、Har1、Oar1、Nar1——试验煤质数据，％；
Vadthcr为理论燃烧干空气量，m3/kg；
Vfgthdcr为理论燃烧干烟气量，m3/kg；
Vfgd为锅炉实际生成排烟中干烟气量，m3/kg；
Vwv为锅炉排烟中水蒸气量，m3/kg；
tpy为锅炉排烟温度，℃；
tre为基准温度为25℃。
固体未完全燃烧热损失q4的具体计算公式如下：
Figure BDA0003713115860000081
Q4＝3.3727×Aar1×Crs
式中：Q4为固体未完全燃烧损失热量，kJ/kg。
燃煤机组中锅炉输出总热量Qout、每天校核燃料量FC校核包括以下计算公式：
Figure BDA0003713115860000082
Qout＝Ws(hs-hw)+Wr(hr2-hr1)
式中：FC校核为每天校核燃料量，t；
Qout为锅炉输出总热量，MJ；
Qnet.ar为每天燃煤收到基热值，kJ/kg；
Ws为每天累计过热蒸汽流量，t；
Wr为每天累计再热蒸汽流量，t；
hs、hr1、hr2分别为燃煤机组中过热器出口、再热器进口、再热器出口处的蒸汽焓，kJ/kg；
hw为燃煤机组中进锅炉的给水焓，kJ/kg。
S5、在SIS系统中，将每天校核燃料量FC校核与燃煤机组中给煤机累计耗煤量FC煤进行比较，若两者误差在2％内，属于合理误差范围，从而得到的燃煤电厂碳排放的数据也会更加准确，则仍旧使用燃煤机组中给煤机累计耗煤量FC煤数据，通过排放因子方法进行计算碳排放数据，若误差超过2％，则采用每天校核燃料量FC校核代替给煤机累计获得的耗煤量FC煤，再重新通过排放因子方法进行计算碳排放数据。
SIS系统指的是，厂级监控信息系统，是集过程实时监测、优化控制及生产过程管理为一体的厂级自动化信息系统，主要是通过大规模的数据搜集处理，实现生产实时信息与管理信息的共享，通过系列手段以实现生产过程监视、工艺设备性能及经济指标分析和运行指导，主要体现在系统决策支撑上。本申请的SIS系统主要是火电厂SIS系统，在实际运行中一般会连接外部网络。该SIS系统内部会统一设置有煤仓动态管理系统，里面记载储存有煤仓数据及其相应的煤质数据，以方便SIS系统的处理主件根据该煤质实现监控。
DCS系统，即分散式控制系统，又称为分布式控制系统、集散控制系统，是以处理为基础的集中分散型控制系统，主要起到集中管理和分散控制的作用，一般不与外部网络直接连接，以保证独自运行的精确性。
该DCS系统直接与工况设备进行连接，以获取工况设备的工况数据，如运行数据，并能够根据控制指令或控制要求，对工况设备的运行进行控制。具体的，如工况设备是燃煤机组，该DCS系统能够获取燃煤机组的运行数据，如机组负荷、磨煤机出力、风量、入口温度、出口温度、冷风门开度等。其中DCS系统所获取的运行数据主要是通过工况设备上设置的检测器检测获取的，如温度、风门开度等。
通过排放因子方法进行计算碳排放数据的步骤包括：
E燃烧＝AD×EF
AD＝NCV×FC
Figure BDA0003713115860000091
Figure BDA0003713115860000092
Figure BDA0003713115860000093
式中：E燃烧为核算期内燃料燃烧产生的CO2排放量，tCO2；
AD为核算期内化石燃料的活动数据，GJ；
EF为化石燃料的CO2排放因子，tCO2/GJ；
NCV为化石燃料的平均低位发热量，GJ/t；
FC为净消耗量，t；
CC为化石燃料的单位热值含碳量，tC/GJ；
OF为化石燃料的碳氧化率，％。
Figure BDA0003713115860000101
为CO2与C的相对分子量之比；
CC煤为煤中单位热值含碳量，tC/GJ；
C煤为煤中碳元素含量，％；
G渣为渣量，t；
G灰为飞灰量，t；
C渣为渣中可燃物含量，％；
C灰为灰中可燃物含量，％；
η除尘为电除尘效率，取设计值99.7％；
NCV煤为煤收到基低位发热量，GJ/t；
FC煤为燃煤机组中给煤机累计耗煤量，t。
为此，本发明以某厂660MW机组为例，某天给煤机累计耗煤量4586吨，入炉煤低位发热量为19603kJ/kg，过热蒸汽流量为30574t，再热器流量为26210t。
下表1为燃料量验证计算表，表2为碳排放计算表。
表1 燃料量验证计算表
Figure BDA0003713115860000102
Figure BDA0003713115860000111
Figure BDA0003713115860000121
表2为碳排放计算表
Figure BDA0003713115860000122
Figure BDA0003713115860000131
通过表1和表2可得出给煤量偏差为(4595-4586)/4586*100％＝0.2％，误差在2％以内，因此碳排放计算数据仍使用给煤机累计煤量4586t，然后使用给煤机累计煤量4586t通过上述排放因子方法公式步骤计算碳排放量，通过本发明的方法可使得燃煤电厂碳排放的数据更加准确和客观。
本发明校核计算简单，所需采集数据均为电厂日常运行必备数据，通过实时数据验证燃料燃烧产生的碳排放量，为控碳减碳提供客观、实时数据，即通过锅炉输出热量进行每天校核煤量，相当于采用实时数据进行交叉验证，发现问题时可及时消除隐患，保证了每天数据准确、客观，避免以往以年度为单位，上报碳排放数据时，人为干扰数据的现象出现，从而为各级管理者决策提供有效参考。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
将DCS系统与燃煤机组、SIS系统均建立信号连接，从而SIS系统获取到每天的试验煤质数据；
根据获取的数据获得所述燃煤机组中锅炉输出总热量Qout、锅炉热效率η、每天校核燃料量FC校核；
在SIS系统中，将每天校核燃料量FC校核与所述燃煤机组中给煤机累计耗煤量FC煤进行比较，若两者误差在设定范围内，则仍旧使用所述燃煤机组中给煤机累计耗煤量FC煤数据，通过排放因子方法进行计算碳排放数据，若误差超过设定范围，则采用每天校核燃料量FC校核代替给煤机累计获得的耗煤量FC煤，再重新通过排放因子方法进行计算碳排放数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法，其特征在于：所述方法还包括以下步骤：
通过DCS系统获得燃煤机组每天的煤质元素数据Car0、Har0、Oar0、Nar0、St，ar0、War0、Aar0，随后通过SIS系统分析获取得到试验煤质数据Car1、Har1、Oar1、Nar1，即
Car1＝Car0×(100-War1-Aar1-St，ar1)/(100-War0-Aar0-St，ar0)
Har1＝Har0×(100-War1-Aar1-St，ar1)/(100-War0-Aar0-St，ar0)
Oar1＝Oar0×(100-War1-Aar1-St，ar1)/(100-War0-Aar0-St，ar0)
Nar1＝Nar0×(100-War1-Aar1-St，ar1)/(100-War0-Aar0-St，ar0)
其中，Car0、Har0、Oar0、Nar0、St，ar0、War0、Aar0分别表示所述燃煤机组中锅炉设计碳、氢、氧、氮、硫、水分、灰分含量的煤质元素数据；
Car1、Har1、Oar1、Nar1分别表示通过公式计算获得的碳、氢、氧、氮的试验煤质数据；
St，ar1、War1、Aar1分别表示通过工业分析获得的硫、水分、灰分含量的试验煤质数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法，其特征在于：通过排放因子方法进行计算碳排放数据的步骤包括：
E燃烧＝AD×EF
AD＝NCV×FC
Figure FDA0003713115850000021
Figure FDA0003713115850000022
Figure FDA0003713115850000023
式中：E燃烧为核算期内燃料燃烧产生的CO2排放量，tCO2；
AD为核算期内化石燃料的活动数据，GJ；
EF为化石燃料的CO2排放因子，tCO2/GJ；
NCV为化石燃料的平均低位发热量，GJ/t；
FC为净消耗量，t；
CC为化石燃料的单位热值含碳量，tC/GJ；
OF为化石燃料的碳氧化率，％。
Figure FDA0003713115850000024
为CO2与C的相对分子量之比；
CC煤为煤中单位热值含碳量，tC/GJ；
C煤为煤中碳元素含量，％；
G渣为渣量，t；
G灰为飞灰量，t；
C渣为渣中可燃物含量，％；
C灰为灰中可燃物含量，％；
η除尘为电除尘效率，取设计值99.7％；
NCV煤为煤收到基低位发热量，GJ/t；
FC煤为燃煤机组中给煤机累计耗煤量，t。
4.根据权利要求2所述的一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法，其特征在于：根据获取的试验煤质数据，采用反平衡简化计算方法获得锅炉热效率η，即
η＝100-q2-q4-q5
式中：η为锅炉热效率，％；
q2为排烟热损失，％；
q4为固体未完全燃烧热损失，％；
q5为锅炉散热损失，％。
5.根据权利要求4所述的一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法，其特征在于：所述排烟热损失q2的具体计算公式包括如下：
Figure FDA0003713115850000031
Q2＝Q2fgd+Q2fgwv
Q2fgd＝Vfgd×1.37×(tpy-tre)
Vfgd＝Vfgthdcr+(α-1)Vadthcr
Figure FDA0003713115850000032
Vadthcr＝0.0888Cb+0.0333St，ar1+0.2674Har1-0.0334Oar1
Figure FDA0003713115850000033
Figure FDA0003713115850000034
Figure FDA0003713115850000035
Q2fgwv＝Vwv×1.52×(tpy-tre)
Vwv＝1.24×((9Har1+War1)/100+1.293α×Vadthcr×0.01)
其中，Q2为排烟带走的热量，kJ/kg；
Qnet.ar为每天燃煤收到基热值，kJ/kg；
Q2fgd为干烟气带走的热量，kJ/kg；
Q2fgwv为烟气中水蒸气带走的热量，kJ/kg；
α为过量空气系数；
O2为锅炉排烟中干烟气中氧含量，％；
CO为锅炉排烟中干烟气中一氧化碳含量，％；
Crs为灰渣平均可燃物含量，％
c灰为飞灰中可燃物含量，％；
c渣为渣中可燃物含量，％；
Cb为实际燃掉的碳，％；
Vadthcr为理论燃烧干空气量，m3/kg；
Vfgthdcr为理论燃烧干烟气量，m3/kg；
Vfgd为锅炉实际生成排烟中干烟气量，m3/kg；
Vwv为锅炉排烟中水蒸气量，m3/kg；
tpy为锅炉排烟温度，℃；
tre为基准温度，℃.
6.根据权利要求4所述的一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法，其特征在于：固体未完全燃烧热损失q4的具体计算公式包括如下：
Figure FDA0003713115850000041
Q4＝3.3727×Aar1×Crs
其中，Q4为固体未完全燃烧损失热量，kJ/kg；
Qnet.ar为每天燃煤收到基热值，kJ/kg；
Crs为灰渣平均可燃物含量，％。
7.根据权利要求1所述的一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法，其特征在于：所述燃煤机组中锅炉输出总热量Qout、每天校核燃料量FC校核包括以下计算公式：
Figure FDA0003713115850000042
Qout＝Ws(hs-hw)+Wr(hr2-hr1)
式中：FC校核为每天校核燃料量，t；
Qout为锅炉输出总热量，MJ；
Qnet.ar为每天燃煤收到基热值，kJ/kg；
Ws为每天累计过热蒸汽流量，t；
Wr为每天累计再热蒸汽流量，t；
hs、hr1、hr2分别为燃煤机组中过热器出口、再热器进口、再热器出口处的蒸汽焓，kJ/kg；
hw为燃煤机组中进锅炉的给水焓，kJ/kg。
CN202210725469.6A 2022-06-24 2022-06-24 一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法 Pending CN115187012A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210725469.6A CN115187012A (zh) 2022-06-24 2022-06-24 一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210725469.6A CN115187012A (zh) 2022-06-24 2022-06-24 一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115187012A true CN115187012A (zh) 2022-10-14

Family

ID=83516340

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210725469.6A Pending CN115187012A (zh) 2022-06-24 2022-06-24 一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115187012A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115508500A (zh) * 2022-10-27 2022-12-23 江苏未来智慧信息科技有限公司 一种用于碳排放计量的可视化分层检测方法及系统
CN118091052A (zh) * 2024-04-24 2024-05-28 江西江投能源技术研究有限公司 一种基于cems的二氧化碳在线监测方法及系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115508500A (zh) * 2022-10-27 2022-12-23 江苏未来智慧信息科技有限公司 一种用于碳排放计量的可视化分层检测方法及系统
CN115508500B (zh) * 2022-10-27 2024-01-05 江苏未来智慧信息科技有限公司 一种用于碳排放计量的可视化分层检测方法及系统
CN118091052A (zh) * 2024-04-24 2024-05-28 江西江投能源技术研究有限公司 一种基于cems的二氧化碳在线监测方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115187012A (zh) 一种基于日数据验证燃煤电厂燃烧产生的碳排放方法
Zhang et al. Energy-exergy analysis and energy efficiency improvement of coal-fired industrial boilers based on thermal test data
CN102012968B (zh) 煤粉锅炉热效率和煤质数据实时监测方法
Cai et al. Updated greenhouse gas and criteria air pollutant emission factors and their probability distribution functions for electricity generating units
Samanta et al. A thermo-economic analysis of repowering of a 250 MW coal fired power plant through integration of Molten Carbonate Fuel Cell with carbon capture
WO2005083447A1 (fr) Procede et dispositif de controle en ligne pour un appareil de conversion de combustible fossile
CN102734782B (zh) 一种燃煤锅炉能效监测方法
CN105181926A (zh) 基于热平衡的煤粉掺烧煤气锅炉燃煤热值软测量方法
CN112664975B (zh) 一种适用于煤粉锅炉的风量控制方法
CN108197723B (zh) 煤电机组供电煤耗与污染物排放的优化节能调度方法
CN207007812U (zh) 发电机组燃煤锅炉的烟气采样装置
CN115656461A (zh) 一种基于煤质软测量的煤电机组实时碳排放量监测方法
CN1771439B (zh) 化石燃料换能设备的在线监测方法
CN114663266A (zh) 燃煤电厂碳排放量在线监测装置及其核算方法、存储介质
CN103728055B (zh) 一种火电机组锅炉炉膛出口烟气能量的实时估计方法
CN109655489B (zh) 一种燃煤机组标准煤耗的计量方法及装置
CN114091276B (zh) 生活垃圾焚烧锅炉的锅炉热效率在线计算方法
Sun et al. Thermodynamic and economic comparison of supercritical carbon dioxide coal‐fired power system with different improvements
CN109559060A (zh) 一种燃煤添加剂在电站锅炉中应用的评价方法
CN103699790B (zh) 一种燃煤电站炉膛出口烟气平均温度的实时检测方法
CN115343417A (zh) 一种燃煤机组碳排放量计算方法、监测系统与碳排放强度计算方法
Sharma et al. Thermo-economic analysis of a biomass-fired bubbling fluidised bed thermal power plant
CN113282872A (zh) 一种燃煤火电机组锅炉热效率实时计算方法及相关装置
CN112131727A (zh) 一种锅炉热效率评估方法、装置及设备
CN213092362U (zh) 一种水泥厂温室气体排放监测系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination