中国燃煤电厂碳排放量计算及分析

刘睿，翟相彬

LIU Rui, ZHAI Xiangbin

North China Electric Power University, Beijing 102206, China

中国燃煤电厂碳排放量计算及分析

刘睿，翟相彬

华北电力大学经济管理学院，北京 102206

人类活动造成的温室气体排放已经对自然生态造成了巨大的影响。如果无法有效解决气候变化问题，到2030年将有超过1亿人因此而失去生命，且全球经济增长将削减3.2%。有效地控制和减少温室气体的排放是人类急需解决的问题。目前中国温室气体排放总量已经超越美国成为全球第一大温室气体排放国，中国的能源结构决定了中国燃煤发电是中国CO2主要排放源之一，因此实现燃煤发电碳减排对降低中国碳排放总量，减少温室气体排放具有重要意义。准确地计算燃煤电厂产生的碳排放量是进行碳排放权交易、低碳火电厂在经济上具有可行性，最终实现燃煤电厂碳减排的前提条件之一。本研究根据世界资源研究所提供的计算工具首先界定了本研究对于碳排放计算的范围，其次阐述了不同电厂应针对其使用的燃煤进行工业分析的精细化程度不同而采用不同的计算方法，最后对两组不同机组类型的中国火电厂进行了碳排放量计算和对比分析。根据以上分析得出了大容量、高参数的燃煤发电机组相比小容量发电机组不仅能提高能源利用效率，同时也能相对减少因生产电能而产生的CO2排放。其次，燃煤电厂CO2排放中煤炭固定燃烧占有绝对比例，脱硫及外购电力所占比例较小，但排放的绝对总量并不小。再次，由于大容量、高参数机组与小容量发电机组相比在生产单位电能所消耗的燃煤量更少、其排放的废弃中的CO2浓度相对较高，应此更适合安装碳捕捉系统，有助于提高捕捉效率，降低捕捉CO2的成本。因此，建议在未来建设碳捕捉系统时应优先选择大容量、高参数机组。本研究的创新点在于在上述研究的基础上考虑单个燃煤电厂的煤质、考虑电厂脱硫、外购电力的因素，根据电厂对煤质不同程度的工业分析采用不同的计算方法，目的在于更精确地计算单个燃煤电厂的碳排放量。

燃煤发电；碳减排；碳排放量计算

由于人类活动造成的不断增强的温室效应已经成为了人类面临的巨大挑战，其所造成的全球变暖已经对自然生态造成了明显的影响。据统计，在上个世纪全世界的平均温度大约攀升了0.6 ℃，北半球春天的冰雪解冻期比150 y前提前了9 d，而秋天的霜冻开始时间却晚了10 d左右（World Meteorological Organization，（WMO）2013）。2012年全球大气中的CO2体积分数已达到了394×10-6，相比较18世纪中叶，已经增长了40%，并在过去10年内，CO2体积分数平均以2×10-6/a的速度增长。DARA(DARA，2012)发布报告称，如果无法有效解决气候变化问题，到2030年将有超过1亿人失去生命，且全球经济增长将削减3.2%。如何在社会经济发展同时，有效的控制和减少CO2的排放，是世界各国急需解决的问题，也是世界各国应承担的历史责任。

图1 中国1971─2011年CO2排放量数据Fig.1 China CO2emission data in 1971─2011

近年来随着中国经济的迅速发展，对能源的消耗量也逐步递增，同时也向大气中排放了大量的温室气体。据统计，如图1所示，近40年来中国CO2

排放量迅猛增长，2008年中国温室气体排放总量更是超越美国成为全球第一大温室气体排放国（U.S. Energy Information Administration，（EIA）2013；Gurney，2009）。

Davsion（Davsion，2007）指出全球35%左右的CO2排放来自于电力及热能行业，电力部门特别是燃煤电厂成为了减排的首选方向。另一方面根据EIA（EIA，2013）的预测,全球的电力需求在未来30年将会迅猛增长，且煤炭仍将作为主要的发电燃料。

中国目前CO2排放主要来自于化石燃料的燃烧。据国家统计局（国家统计局，2013）数据，2012年我国消耗了35.2亿吨煤炭，而其中发电及热力供应消耗了煤炭消耗总量的49.4%。可以说，中国燃煤发电排放的CO2占据了我国排放的温室气体中的很大一部分。因此，为了实现中国节能减排的目标，遏制温室效应的一个重要手段就是降低燃煤发电的CO2排放量。

1 研究现状及方法

1.1研究现状

联合国政府间气候变化专门委员会已经形成了一个致力于协调和总结关于气候变化的研究的中心论坛，并在该论坛上讨论和评估气候变化对自然界和人类的影响。在IPCC发布的指导手册第六版中提供了计算碳排放量的方法，即能源消耗量乘以能源消耗产生的CO2的系数最终得出总排放量（The Intergovernmental Panel on Climate Change，（IPCC）2007)，此方法适用于一个国家宏观排放量统计计算，对于一个火电项目而言计算出的数据偏差较大。欧洲环境署（EU Core Inventory of Air Emissions，（EEA）2006)通过监测火电项目废弃排放量及排放密度，最终得到电厂CO2的排放量数据，该方法需要电厂拥有完善的烟气监测设备，需要的成本较高。

国内学者在参考IPCC等国际组织及学者的研究成果基础上，在火电项目碳排放量计算上也做了大量研究。汪炘等（汪炘等，2010）认为鉴于实际测量的成本及测量的准确性，使用排放因子计算CO2的排放是最实用的方法。刘焕章等（刘焕章等，2007）通过燃烧机理分析和基于统计规律的建模，预测燃煤电站温室气体CO2排放量。吴晓蔚等（吴晓蔚等，2010）分析了影响CO2排放因子的主要因素，有机组装机容量、燃料类型以及机组使用年限与维护质量，随着装机容量增大，机组发电热效率提高，CO2排放绩效逐渐降低。不同类型煤炭的CO2排放因子不同，相同容量机组由于使用年限和维护质量的不同，CO2排放因子也会有差异甚至产生较大差异。于海琴等（于海琴等，2010）以企业产量和产能为基础，采用同时考虑燃料燃烧和工艺过程因素的综合排放因子计算点源的排放量汇总得到火电项目CO2的总排放。该方法是对国外几种思路的总结，较适用于单体火电项目碳排放量的计算。

1.2研究思路与创新

目前大部分研究仅按机组类型采用不同的排放因子（Qixin等, 2010; Careri等, 2011; Rebennack等, 2012），上述较有针对性的研究未能考虑单个电厂采用不同煤炭类型导致碳排放因子存在差异的因素，在计算中也未考虑发电过程中脱硫及外购电力产生的碳排放。

若要实现中国燃煤电厂的碳减排，就需要相关配套的法律机制和市场交易机制来激励燃煤电厂进行碳减排，如可将进行碳减排的燃煤电厂的所产生的减排量指标在碳排放交易市场进行出售，从而获取经济利益，形成示范效应，从而促进更多燃煤电厂加装碳减排装置。若要实现这一目标，首先就要准确的核算燃煤电厂的碳排放量，及加装碳减排装置后产生的减排量。因此，准确的计算燃煤电厂碳排放量对于燃煤电厂碳减排及中国实现节能减排的目标具有基础性作用。本研究的创新点在于在上述研究的基础上考虑单个燃煤电厂的煤质、考虑电厂脱硫、外购电力的因素，根据电厂对煤质不同程度的工业分析采用不同的计算方法，目的在于更精确的计算单个燃煤电厂的碳排放量。

1.3研究方法

在核算燃煤发电CO2排放量之前，首先要对燃煤发电CO2的排放范围做一界定。如表1所示，从排放源方面来讲，核算范围应包括燃煤电厂产生的三类排放源，即煤炭固定燃烧、湿法脱硫工艺以及外购电力、蒸汽。2013年6月，世界资源研究所（World Resources Institute，（WRI）2013）联合中国电力联合会发布了一套针对中国燃煤发电厂的CO2排放计算工具，充分考虑不同燃煤电厂数据测量及记录差异，提供多种煤炭固定燃烧排放计算方法，方便工具使用方根据电厂煤炭质量和氧化程度数据的可得性，选用合适的方法进行计算。

表1 燃煤电厂CO2排放源及范围Table 1 Coal plants CO2emissions sources and scope

1.3.1 煤炭固定燃烧CO2排放量计算

在煤炭固定燃烧方面，如图2所示，燃煤电厂可根据自己能够获取的工业分析数据不同的详尽

图2 不同条件下煤炭固定燃烧排放计算方法Fig.2 Carbon emissions calculation methods from coal stationary combustion in different conditions

程度选择不同的计算公式。

Wgr：煤炭固定燃烧CO2排放量(统计值)，吨；

Wcoal：消耗的原煤量(统计值)，吨；

Car：煤炭加权平均含碳量(加权平均，统计值)，百分比；

Aar：煤炭灰分(加权平均，统计值)，百分比；

q4：锅炉固体未完全燃烧热损失(统计值)，百分比；

可以取厂里各机组的统计值，无统计值的可采用下列参照值：烟煤、褐煤，q4=1%；贫煤，q4=1.5%；无烟煤，q4=2.5%；劣质无烟煤，q4=4%。

12：二氧化碳的摩尔质量，无量纲；

44：碳元素的摩尔质量，无量纲；

Qnet，ar：收到基低位发热量，兆焦/千克；

Cheat：《省级温室气体清单编制指南(试行)》提供的单位热值含碳量，吨碳/万亿焦耳；

R：碳氧化率，由用户提供，可选用省级清单里建议的燃煤发电锅炉平均值98%；

1000：单位转换系数。

1.3.2 湿法脱硫CO2排放量计算

中国境内燃煤锅炉的二氧化硫排放标准为：新建锅炉不超过100 mg/m3，现有锅炉不超过200 mg/m3。脱硫是燃煤电厂的必要流程。其中，广泛使用的碳酸钙湿法脱硫会产生CO2排放。脱硫产生的CO2排放可以用公式（4）来表示：

Wse：湿法脱硫消耗石灰石引起的CO2排放量，吨；

WLStone：石灰石消耗量，吨；

Wcaco3：碳酸钙消耗量，吨；

KCaCO3：石灰石中碳酸钙含量，质量分数，无统计值可取系数92%；

44：二氧化碳的分子量，无量纲；

100：碳酸钙的分子量，无量纲。

1.3.3 外购电力CO2排放量计算

若电厂存在从外部购入电力、热力或蒸汽的情况，则可根据购入的电量或蒸汽量计算碳排放量：

Wie：外购电力产生的CO2间接排放，吨；

Eb：外购电力的数量，兆瓦时；

kg：电网排放因子，吨CO2/兆瓦时；

Wih：外购热力或蒸汽产生的CO2间接排放，吨；Ebh：外购热力或蒸汽的数量，百万千焦；

kh：外购热力排放因子。本研究中kg采用《2013中国区域电网基准线排放因子》提供的该电厂所在电网统计的碳排放因子，吨CO2/百万千焦。

2 结果分析

在确定燃煤电厂发电运行碳排放量计算方法的基础上，本研究通过不同装机容量的燃煤机组运行数据来实测燃煤电厂碳排放量。

表2 630 MW机组2013年月发电量Table 2 630 MW units power generation in 2013 MW·h

2.12×630 MW机组年度碳排放量

该燃煤电厂位于我国中部地区，2007年投产建成，为两台630 MW超临界、中间再热循环、燃煤发电机组。该电厂属于坑口电厂，燃煤供给稳定，同步建设脱硫装置，各项排放指标满足国家要求。表2、表3为该电厂提供的发电量、燃煤使用量及

燃煤分析等参数，根据该电厂提供的参数，该电厂未测量燃煤的挥发分含量等工业数据，仅对煤炭低位发热量做了测算。因此该电厂适用公式（3）来计算煤炭固定燃烧碳排放量。

表3 630 MW机组2013年碳排放量计算参数Table 3 630 MW units carbon emissions calculation parameter list

在获取电厂参数及选用特定的计算方法的基础上，表4为该电厂2013年碳排放量的计算结果。由于机组1在2013年5-6月检修停机，因此在煤炭固定燃烧方面排放量明显小于机组2，同时由于机组2未有外购电力，因此该项碳排放量为零。

表4 630 MW机组2013年碳排放量Table 4 630 MW units carbon emissions in 2013 吨

2.22×135 MW机组年度碳排放量

该电厂位于我国东部沿海地区，现役五台发电机组（2×135 MW煤机，3×350 MW燃机）。本研究获取了该电厂2×135 MW煤机机组的数据，表5、表6为该电厂提供的发电量、燃煤使用量及燃煤分析等参数，根据该电厂提供的参数，该电厂未测量燃煤的挥发分含量等工业数据，仅对煤炭低位发热量做了测算。因此该电厂也适用公式（3）来计算煤炭固定燃烧碳排放量。

表7为135 MW机组的碳排放量数据，由于这两台机组装机规模小，燃煤使用量少，因此该机组碳排放总量显著低于630 MW机组。

表5 135 MW机组2013年月发电量Table 5 135 MW units power generation in 2013 MW·h

表6 135 MW机组2013年碳排放量计算参数Table 6 135 MW units carbon emissions calculation parameter list

表7 135 MW机组2013年碳排放量Table 7 135 MW units carbon emissions in 2013 吨

3 讨论与建议

中国燃煤电厂是中国最大的碳排放源之一，降低中国燃煤电厂的碳排放量对中国实现节能减排目标具有重要意义。实现燃煤电厂的碳减排的前提要准确计算出燃煤电厂目前的碳排放量及采取措施减排后的减排量，从而核定减排产生的成本和收益。因此，实现燃煤电厂碳减排的前提之一就是对燃煤电厂碳排放量能准确的核算。

本研究对中国两座燃煤发电厂的四台不同装机规模的机组进行了CO2排放量的计算，得出了电厂年度的CO2排放总量及单位电能产生的CO2排放量。通过计算发现，燃煤电厂CO2排放中煤炭固定燃烧占有绝对比例，脱硫及外购电力占比较小，但脱硫及外购电力排放的绝对量并不小。

为了能更准确的计算燃煤电厂煤炭固定燃烧的碳排放量，燃煤电厂应对该电厂所采购的原煤进行煤质、含碳量、挥发分含量等指标进行分析，从而使得燃煤电厂可以采用更精确的计算方法，如公

式（1），使得碳排放量计算出的数据更精确，为燃煤电厂碳减排提供技术保证。

如图3所示，由计算数据比较可知，630 MW机组的单位CO2排放量显著低于135 MW机组的单位CO2排放量。从这个角度可以说明大容量的机组不仅发电效率高于小容量机组，并且在碳减排上也具有优势。在中国燃煤电厂建设上，应优先发展大容量、高参数的燃煤发电机组，在保证国家能源供给充足的情况下，这不仅能提高能源利用效率，同时也能相对减少因生产电能而产生的CO2排放，同时，若在以后机组加装碳捕捉系统时也可以提高捕捉效率，降低碳减排成本。

图3 机组生产每千瓦时电能产生的碳排放量Fig. 3 Units per CO2emissions demonstration

CARERI F, GENESI C, MARANNINO P, et al. 2011 .Generation expansion planning in the age of green economy. IEEE Trans on Power Systems, 26(4): 2214-2223．

DARA. climate vulnerability monitor[EB/OL]. Madrid:DARA, 2012[2014-04-13]. http://daraint.org/climate-vulnerability-monitor/climate-vulnerabilitymonitor-2012.

European Environment Agency. 2006. Core inventory of air emissions. Group 01(1): Combustion in energy and transformation industries [M]. Denmark: EEA Press: 19-20.

Gurney, Kevin Robert. 2009. Global change: China at the carbon crossroads [J]. Nature, 458(7241): 977-979.

Intergovernmental Panel on Climate Change. 2007. IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories 1.1 Introductions [M]. Geneva: IPCC Press: 37-39.

J DAVISON. 2007. Performance and costs of power plants with capture and storage of CO2[J]. Energy, 32(7): 1163-1176.

QIXIN C, CHONGQING K, QING X, et al. 2010. Power generation expansion planning model towards low-carbon economy and its application in China[J]. IEEE Trans on Power Systems, 25(2): 1117-1125.

REBENNACK S, FLACH B, PEREIRA MVF, et al. 2012. Stochastic hydro-thermal scheduling under emissions constraints. IEEE Trans on Power Systems, 27(1): 58-68．

U.S. Energy Information Administration. International energy outlook 2013 [EB/OL]. Washington, DC: EIA, 2013[2014-04-25]. http: //www. eia.gov/forecasts/ieo/index.cfm.

U.S. Energy Information Administration. China carbon dioxide emissions total from consumption of fossilfuels (1980-2011) [EB/OL]. Washington, DC: EIA, 2013[2014-04-27]. http: //www. eia. gov/countries/country-data. cfm? fips=CH#cde.

World Meteorological Organization. WMO Greenhouse Gas Bulletin [EB/OL]. Geneva: World Meteorological Organization, 2013[2014-04-09].http://library.wmo.int/opac/index.php?lvl=notice_di splay&id=15864#.VALja3KIodU.

国家发展改革委员会. 2010. 省级温室气体清单编制指南(试行)[M]. 北京: 国家发展改革委员会: 5-20.

国家发展改革委员会气候司. 2013中国区域电网基准线排放因子[EB/OL]. 北京: 国家发展改革委员会, 2013, [2014-05-10]. http://cdm.ccchina.gov.cn/Detail.aspx?newsId=41387&TId=19.

国家统计局. 2012年统计年度数据[EB/OL]. 北京: 国家统计局, 2013[2014-05-13].http://data.stats.gov.cn/workspace/index;jsessionid= A0B6880B82C5CB3B685343D171B09A4C?m=hgnd.

刘焕章, 常太华, 刘吉臻, 等. 2007. 电站锅炉温室气体排放量的计算[J].热能动力工程, 22(6): 665-668.

世界资源研究所. 中国燃煤电厂温室气体排放计算工具指南[M/OL]. 北京: 世界资源研究所, 2013. [2014-04-17].http://wri.org.cn/node/464.

汪炘, 吴晓蔚, 韩颖. 2010. 火力发电行业主要气态污染物排放量计算方法研究[J]. 环境监测管理与技术, 22: 20-24.

吴晓蔚, 朱法华, 杨金田, 等. 2010. 火力发电行业温室气体排放因子测算[J]. 环境科学研究, 2: 170-176.

于海琴, 李进, 安洪光, 等. 2010. 火力发电企业CO2排放量和减排分析[J]. 北京交通大学学报, 3: 101-105.

中国电力联合会. 2011年电力工业统计基本数据一览表[EB/OL]. 北京:中国电力联合会, 2011[2014-05-09]http: //www. cec. org. cn/guihuayutongji/tongjxinxi/niandushuju/2013-04-19/100589.html.

Calculation of Carbon Emissions from China Coal Plants and the Reduction Suggestion

Greenhouse gas emissions caused by human activity has had a huge impact on ecology. If the climate change issue cannot be resolved effectively, there will be more than 100 million people will lost their lives by 2030 and global economic growth will be cut by 3.2%. Effective control and reduction of greenhouse gas emissions is urgent problems of humanity. Currently, China's total greenhouse gas emission is already beyond the United States as the world's biggest emitter of greenhouse gases. China’s coal-fired power generation is one of China's major CO2emission sources, thus reducing greenhouse gas emissions is important in conveying coal-fired carbon emissions to reduce China's total carbon emissions. And the prerequisite to achieve coal-fired power plant carbon emissions reduction is to calculate the carbon emissions from coal-fired power plant carbon emissions trading accurately and feasibility of low carbon power plants economically. In this study, first, the carbon emissions calculation scope is defined according to the World Resources Institute calculation tools, second, discussion on why should power plants adopt different methods of calculation according to their industrial analysis’s refinement degree of the coal. And finally, carbon emission calculation and comparative analysis are conducted for two groups of different unit types of thermal power plants in China. Based on the above analysis, it shows that compared to small capacity generators, the large capacity and high parameters coal-fired generators not only can improve the efficiency of energy use, but also can reduce CO2emissions resulting from the production of electricity. Second, in a coal-fired power plant, stationary combustion of coal accounts for an absolute proportion of CO2emissions, while desulfurization and purchased electricity account for smaller proportion, but the absolute amount of emissions is not that small. Again, when compared to smaller capacity generators, the large capacity and high parameter units consumed less coal in power production, and its CO2emission concentration is relatively high, thus it is more suitable for the carbon capture system installation, which aids in increasing the efficiency of capturing and in reducing cost of CO2capturing. Therefore, this study recommends that future carbon capture systems construction should prioritize large-capacity and high parameter unit. This study’s innovation is that it considers a coal-fired power plant’s coal quality, power plant’s desulfurization and power purchasing factors, in accordance to power plants using different calculation methods in industrial analysis of coal, aiming for more precise calculation of a coal-fired power plant’s carbon emission.

coal-fired power plant; carbon emission reduction; carbon emission calculation

LIU Rui, ZHAI Xiangbin

North China Electric Power University, Beijing 102206, China

X51

A

1674-5906（2014）07-1164-06

教育部人文社会科学规划基金项目(13YJA630057)

刘睿（1969年生），女，副教授，从事火力发电碳排放、电力工程造价研究。E-mail: liurui@ncepu.edu.cn

2014-03-20

刘睿，翟相彬. 中国燃煤电厂碳排放量计算及分析[J]. 生态环境学报, 2014, 23(7): 1164-1169.

LIU Rui, ZHAI Xiangbin. Calculation of Carbon Emissions from China Coal Plants and the Reduction Suggestion [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2014, 23(7): 1164-1169.