基于碳夹点分析的四川省可再生能源利用

向 波 袁艳平 杨晓娇 曹晓玲 余南阳



基于碳夹点分析的四川省可再生能源利用

向 波 袁艳平 杨晓娇 曹晓玲 余南阳

（西南交通大学机械工程学院 成都 610031）

分析了四川省可再生能源资源禀赋、近年来能源消耗及二氧化碳排放情况，基于碳夹点分析，对2015年四川省二氧化碳排放约束下的可再生能源利用问题进行研究。构建数学模型，采用图解法计算二氧化碳排放总量限制下的可再生能源最小利用量，并将四川省分为四个能源消耗部门，确定各部门可再生能源和常规能源分配方案。结果表明：要满足二氧化碳排放量限制和能源需求量，四川省最小可再生能源需求量为4493.26万吨标准煤，占总能耗的比重为22.01%，分配到各能源消耗部门为：第一产业67.17万吨标准煤、第二产业4207.33万吨标准煤、第三产业80.36万吨标准煤、居民消费138.4万吨标准煤。

四川省；碳夹点；可再生能源；二氧化碳排放；能源分配

0 引言

四川是我国的能耗大省，能源需求仍不断增长，全省资源品种虽然较齐全，但总量不足、人均资源少[1]，而且化石能源为主的能源消耗结构导致二氧化碳排放量持续增加，四川省提出了本地区“十二五”期间的减排目标：2015年单位GDP二氧化碳排放比2010年降低17.5%。开发利用可再生能源，减少高碳排放的化石能源，调整能源消耗结构是实现低碳目标的有效途径，许多国内外学者运用碳夹点技术解决二氧化碳排放目标约束下的可再生能源利用问题，进行能源结构优化。

碳夹点技术源于夹点技术，而夹点技术（Pinch Technology）最早是由英国Bodo Linnhoff教授等人于20世纪70年代提出的，起初用于换热网络设计，后来不断推广应用到更多领域，提出了水夹点、氧夹点、氢夹点、能值夹点、碳夹点等概念[2]。

Linnhoff等[3]利用夹点分析来确定石化企业的CO2排放目标；Tan等[4]基于夹点的碳约束能源规划方法，并首先将图形夹点法用于碳约束的能源规划问题，通过平移能源曲线来确定过程的最小零碳能源用量；Crilly等[5]正式提出了碳夹点分析方法，并将该方法应用于爱尔兰的电力行业，对能源供需状况进行预测和规划，为进一步研究区域能源供应和CO2减排目标提供决策依据。姚漫等[6]考虑新能源开发利用的高额成本和碳排放约束，建立总碳排放约束和各自碳排放约束下使用最少零碳排放燃料的能源分配模型，以实现在碳约束下能源供给与需求的均衡，并通过算例分析，将Pinch分析方法求解模型的结果与线性规划求解模型的结果进行对比，验证Pinch分析方法的可行性和实用性；张改景等[7]运用碳夹点分析方法对低碳区域内建筑能源和能阱进行分析，设置不同的情景，确定区域内建筑最小清洁能源用量和区域能源结构分配；祝一波等[8]在现有碳夹点分析技术的研究基础上，考虑经济性因素对可再生能源利用的制约，引入边界成本的概念，在碳夹点分析的数学模型中添加经济性约束条件。

梁琳琳等[9]运用碳夹点方法，实证分析了我国政府承诺的2020年碳减排目标下的能源结构优化；胡晓岑等[10]运用碳夹点对湖北省2020年二氧化碳排放限制目标下的能源消费结构进行优化，并将湖北省分为三个不同的能源需求模拟区域，进而确定每个区域排放限制下的能源消费结构；唐建荣等[11]基于碳夹点图解技术，计算2020年江苏全省在碳排总量约束下的最少清洁能源需求量、化石燃料分配额及对应的碳排放量，兼顾各行业的碳排放约束，合理分配各行业的能源消耗量及碳减排任务。

上述文献研究了碳夹点分析的理论模型，并将其实证应用到区域、省级、国家级能源消费结构优化问题。基于以上研究，本文通过分析四川省过去几年能源消耗结构和二氧化碳排放，运用碳夹点图解法确定二氧化碳排放限制下2015年四川省最小可再生能源利用量，确定各部门的能源分配方案，为区域能源应用规划提供参考。

1 碳夹点分析数学模型

根据国内外学者的研究，碳夹点分析法可以构建如下的数学模型[2,7,9]：

约束条件：

式中：F为可再生能源供应量，kJ；W为能源供应中能源未被利用的能源部分，kJ；F为能源的需求来自能源的能源供应量，kJ；S为能源的供应量，kJ；D为能源的需求量，kJ；C为能源供应的二氧化碳排放因子，t/kJ；C为能源需求的二氧化碳排放因子。

2 四川省能源利用概况分析

2.1 四川省可再生能源资源概况

本文所述可再生能源包括太阳能、风能、生物质能、地热能和水电，并把可再生能源的二氧化碳排放系数视为零。四川省位于中国大陆西南腹地，太阳能蕴藏量80万亿吨标准煤/年，川西地区太阳能丰富，年总辐射量4200～6700MJ/m2，年日照时数1600～2600小时[12]；以德昌为中心的安宁河谷、茂县为中心的岷江河谷、丹巴为中心的大渡河谷地区是四川风力资源的集中地带；四川省农作物秸秆、畜禽粪便等生物质能源丰富；境内发达的水系和较好的土壤条件适合浅层地热能的开发和利用。由此可见，四川省可再生能源利用潜力很大。

2.2 四川省近年能源消耗结构和二氧化碳排放情况

四川省2005～2013年能源消耗量及二氧化碳排放量变化如图1所示。由图知，2005～2013年间，四川省能源消耗结构以化石燃料为主，各品种能源的消耗量都呈逐年上升趋势，其中煤炭消耗的比重最大，水电、核电等清洁能源所占比例很小。四川省二氧化碳排放量由2005年的20153万吨增加到2013年的40025万吨，年增长率为8.9%，从图中可以看出，二氧化碳排放量与煤炭消耗量的变化趋势基本一致，说明二氧化碳排放量与煤炭消耗量有很大关系。

图1 四川省2005～2013年能源消耗量及二氧化碳排放量[13]

2.3 2015年四川省能源消耗及二氧化碳排放分析

根据《中国能源统计年鉴》将能源消耗部门分为第一产业、第二产业、第三产业和居民消费。第一产业包括农、林、牧、渔业；第二产业包括工业和建筑业；第三产业包括交通运输、仓储和邮政业，批发、零售业、住宿、餐饮业和其他行业。各部门能源消耗的和即为全社会总能耗。

燃料二氧化碳排放量可依据煤炭、石油、天然气三种燃料的碳转换系数进行核算，核算公式为[14]：

式中：为核算的能源消耗二氧化碳排放量；Q为第种能源消耗量；r为第种能源标准煤折算系数；a为第种能源相对单位标准煤的碳排放系数，为第种能源二氧化碳排放因子，根据国家发展与改革委员会能源研究所的数据，三种能源碳排放系数为煤炭0.7476t(c)/tce、石油0.591 t(c)/tce、天然气0.4435t(c)/tce。

《四川省“十二五”能源规划》中对2015年全省一次能源消费总量进行预测，测算得到各主要能源品种的需求量，煤炭、石油、天然气、水电消耗预测量各为10742、3511、3458、2704万吨标准煤[1]，各类能源占总能源消耗的比例分别为52.6%，17.2%，16.9%，13.3%。历年数据表明，四川省能源消费与能源供给基本能够达到平衡，即能源可供应量等于能源需求量，由能源供应量及各种能源二氧化碳排放系数计算可得各种能源二氧化碳的排放量，如表1 所示，表中同时列出各部门能源需求量与二氧化碳排放限制。

表1 2015年四川省能源供应/需求量及二氧化碳排放情况

由表可以看出四川省各类燃料消耗产生二氧化碳总量为42688.49万吨，大于其二氧化碳排放限制37785.92万吨。此外，能源消费部门中第二产业二氧化碳排放量远大于其他部门，这符合第二产业高能耗、高碳排放的特点，能源供应中煤炭的二氧化碳排放量远大于其他燃料，而我国煤炭的边际减排成本小于石油和天然气[15]。因此，减少煤炭消耗，加大可再生能源开发利用，实现二氧化碳减排目标。

3 碳夹点实例分析

碳夹点分析法一般需要解决两个问题：一是确定在二氧化碳排放总量限制下的可再生能源最小利用量；二是确定满足各部门二氧化碳排放限制下的各种能源分配。将表1中的基础数据按二氧化碳排放因子由小到大顺序，绘制出能源供应曲线和能源需求曲线，先将可再生能源量设为零，如图2和图3所示。

图2 能源供应曲线

图3 能源需求曲线

3.1 二氧化碳排放总量限制下的可再生能源最小用量

在四川省二氧化碳排放总量限制情况下，将能源供应线和总能源需求线画在同一坐标中，如图4所示，为了满足能源消耗需求，把能源供应曲线沿水平向右移动，使两条曲线相交于总能源需求曲线的最右端，该交点即为碳夹点，夹点坐标为（20415，37785.92），夹点以上的能源被可再生能源替代，图中有折合1789.26万吨标准煤的煤炭被替代，水平移动的距离为可再生能源最小用量，其值为4493.26万吨标准煤。表明在同时满足二氧化碳总排放量和能源消耗需求量条件下，四川省2015年至少需要利用可再生能源折合4493.26万吨标准煤，占总能耗的22.01%。各类能源分配方案如表2所示。

图4 二氧化碳排放总量限制下能源供应和需求曲线

图5 各部门二氧化碳排放限制下的能源供应和需求曲线

表2 二氧化碳排放总量限制下能源分配方案

3.2 满足各部门二氧化碳排放限制下的能源分配

二氧化碳排放总量限制下计算得到的只是全省可再生能源最小利用量，各部门可再生能源分配额未确定，因此，需使所有部门均满足二氧化碳排放限制，制定更详细的可再生能源和化石能源分配方案。同样将能源供应线和各部门能源需求线画在同一坐标中，水平向右移动能源供应曲线使其与能源需求曲线只有一个交点，得到碳夹点，夹点坐标为（20415，37785.92），与3.1节碳夹点相同，如图5所示。根据碳夹点分析原则，可再生能源只能应用到夹点之下各能源消耗部门，由图5可知，在满足各部门二氧化碳排放限制下，所有部门都处于夹点之下。

首先对第二产业能源进行分配，如图6所示。首先在能供应曲线上找到M点，该点的二氧化碳排放量与能源需求曲线上的d点相等，然后向左平移M点以下的曲线，使得M点与d点重合，移动的距离为第二产业可再生能源用量，即线段Md。线段BC的斜率为石油的二氧化碳排放因子，等于2.17，线段BC所在直线的直线方程为y=2.17x-11617.69，计算点M的坐标为（8514.9，6859.64），线段Md的长度为8514.9-4307.57=4207.33，所以第二产业需要利用折合4207.33万吨标准煤的可再生能源，其他种类的能源用量分别为石油2947.36万吨标准煤、煤炭8952.74万吨标准煤。利用同样的方法依次计算第一产业、第三产业和居民消费的能源分配情况，如图7所示。最终各类能源能源分配情况列在表3中。由于计算过程四舍五入使得表3的数据合计与表1中有细微差异。

表3 满足各部门二氧化碳排放限制的能源分配方案

3.3 考虑可再生能源利用量限制下的二氧化碳排水平

碳夹点分析法未考虑可再生能源利用的限制因素，存在过高估计可再生能源资源的实际利用率的问题[8]，所以四川省2015年可再生能源实际利用量占总能耗比例要小于上述碳夹点方法计算的22.01%。假设可再生能源利用量占总能耗量的15%，则可再生能源固定利用量为3062.25万吨标准煤，二氧化碳排放水平应大于37785.92万吨小于42688.49万吨。

此时，在能源供应曲线和能源需求曲线复合图中，水平移动能源供应曲线，移动距离为3062.25万吨标准煤，能源消耗总量保持20415万吨标准煤不变，将能源需求曲线绕坐标原点旋转，使其与能源供应曲线相交于新的夹点，如图8所示，夹点坐标为（20415，41706.88），即为41706.88万吨，不满足碳排放目标限制，但这也是充分利用可用可再生能源情况下最小二氧化碳排放量。有358.25万吨标准煤的煤炭被低碳能源替代。

图6 第二产业能源分配曲线

图7 其他部门能源分配曲线（局部图）

图8 可再生能源利用量限制下的能源需求和供应曲线

4 结论

本文运用碳夹点图解法，利用低碳可再生能源替代高碳能源，计算出碳排放限制下的可再生能源和各种化石燃料的使用量。（1）在二氧化碳排放总量限制下，四川省2015年的能源构成为煤炭43.89%、石油17.2%、天然气16.9%、可再生能源22.01%，可再生能源用量为4493.26万吨标准煤，二氧化碳排放量是37785.92万吨；（2）满足各部门二氧化碳排放限制下，可得到比（1）更清晰的能源结构，将可再生能源利用量具体分配到各部门为：第一产业67.17万吨标准煤、第二产业4207.33万吨标准煤、第三产业80.36万吨标准煤、居民消费138.4万吨标准煤；（3）若可再生能源可利用量只有3062.25万吨标准煤，达不到4493.26万吨标准煤时，充分利用可再生能源，最小二氧化碳排放水平为41706.88万吨。

大力发展可再生能源，转变能源结构是实现节能减排目标的关键。提高能源利用效率，降低煤炭消耗比重，平稳有序地发展水电，积极推广利用太阳能、风能、地热能和生物质能源。可再生能源推广应用决策时，要因地制宜，综合考虑常规能源和可再生能源资源禀赋、开发利用成本和技术水平以及环境和社会效益；不断完善可再生能源应用方面的法律法规、激励政策，建立可再生能源项目监测平台，促进项目运行、管理水平。

[1] 四川省人民政府办公厅.四川省“十二五”能源发展规划[EB/OL].http://www.sc.gov.cn/10462/10883/11066/ 2011/ 12/5/10191801.shtml.

[2] 龙惟定,白玮,范蕊.低碳城市的区域建筑能源规划[M].北京:中国建筑工业出版社,2010.

[3] Linnhoff B, Dhole V R. Targeting for CO2emissions for total sites[J]. Chemical Engineering Technology, 1993,16(4):252-259.

[4] Raymond R Tan, Dominic C Y Foo. Pinch analysis approach to carbon-constrained energy sector planning[J]. Energy, 2007,32(8):1422-1429.

[5] Damien Crilly, Toshko Zhelev. Emissions targeting and planning: An application of CO2emissions pinch analysis (CEPA) to the Irish electricity generation sector[J]. Energy, 2008,33:1498-1507.

[6] 姚漫,汪传旭.碳排放约束下区域能源分配的Pinch分析[J].上海海事大学学报,2012,33(3):58-43.

[7] 张改景,龙惟定.碳夹点技术在区域建筑能源规划中的应用研究[C].第七届国际绿色建筑与建筑节能大会论文集,2011.

[8] 祝一波,龚延风.考虑可再生能源利用经济性的碳夹点分析方法[J].建筑热能通风空调,2012,31(3):31-34.

[9] 梁琳琳,卢启程.基于碳夹点分析的中国能源结构优化研究[J].资源科学,2015,37(2):291-298.

[10] 胡晓岑,黄栋.湖北省2020年能源消费结构优化路径:基于碳夹点分析[J].统计与决策,2012,(18):131-133.

[11] 唐建荣,廖祥宾.基于碳夹点技术的江苏省能源消费结构优化路径研究[J].资源科学,2014,36(12):2560-2568.

[12] 王涛,孔川,黄鹭红,等.川西可再生能源利用的探讨[J].制冷与空调,2009,23(4):109-113.

[13] 四川统计局.四川统计年鉴（2006-2014）[M].北京:中国统计出版社,2006-2014.

[14] 丛建辉,朱婧,陈楠,等.中国城市能源消费碳排放核算方法比较及案例分析—基于“排放因子”与“活动水平数据”选取的视角[J].城市问题,2014,(3):5-11.

[15] 徐盈之,董琳琳.如何实现二氧化碳减排和经济发展的双赢?——能源结构优化视角下的实证分析[J].中国地质大学学报（社会科学版）,2011,11(6):31-37.

Renewable Energy Utilization for Sichuan Province Based on Carbon Pinch Analysis

Xiang Bo Yuan Yanping Yang Xiaojiao Cao Xiaoling Yu Nanyang

( School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610031 )

This paper analysis the renewable energy resource endowment, the energy consumption and carbon dioxide emission situation in recent years of Sichuan Province, based on the carbon pinch analysis, we research the problem of renewable energy utilization problem of Sichuan Province in 2015 under the carbon dioxide emission restraint. Establishing mathematical model and calculating the minimum amount of renewable energy under total carbon dioxide emission restraint with graphic method, then we divide the Sichuan Province into four energy consumption sectors and determine the distribution scheme of renewable energy and conventional energy for all sectors. The results show that a minimum renewable energy demand for Sichuan Province, to meet the carbon dioxide emission restraint and energy demand, is 44.9326 million tce,it accounts for 22.01% of total energy consumption. And the distribution for each energy consumption sector is as follows: 671.7 thousand tce forprimary industry, 42.0733 million tce for secondary industry, 803.6 thousand tce for tertiary industry and 1.384 million tce for consumer sector.

Sichuan Province; carbon pinch; renewable energy; carbon dioxide emission; energy distribution

1671-6612（2016）05-615-07

F205

A

建筑环境与能源高效利用四川省青年科技创新团队（2015TD0015）；四川省省级建筑节能专项资金项目（KY2013006）

向 波（1991-），男，在读博士研究生，E-mail：15908171649@163.com

袁艳平（1973-），男，二站博士后，教授，博士生导师，E-mail：ypyuan@home.swjtu.edn.cn

2015-07-01