基于物元分析的火电机组节能减排评价

孙建梅, 邢 柳, 赵文会

(1.上海电力学院, 上海 200090;2.华能(苏州工业园区)发电有限责任公司, 江苏 苏州 215000)

基于物元分析的火电机组节能减排评价

孙建梅1, 邢 柳2, 赵文会1

(1.上海电力学院, 上海 200090;2.华能(苏州工业园区)发电有限责任公司, 江苏 苏州 215000)

随着国家火电机组的节能减排力度的加大,国内多数火电机组都将进行节能减排技术改造.为了能够合理评价电厂节能减排的潜力和状况,在根据火电厂运行指标的特点建立火电厂节能减排指标体系的基础上,建立了基于物元分析理论的节能减排评价模型,并选取5台发电机组进行实例分析,得出的结果与实际情况相符.这说明物元分析理论对发电机的节能减排改造有指导作用.

物元分析; 节能减排; 火电机组

由于煤炭具有储量富足、供给可靠便利、价格低廉等优势,在全球一次能源的消费结构中仍占较大的比重,因此在可预计的时间内,煤炭资源仍将是我国的最主要的消耗能源,火力发电仍然将是我国电力供应的主要来源[1].随着国家对燃煤发机组节能减排的要求更加严格,促使国内多数燃煤机组都要进行不同程度的节能减排改造.

目前,我国在发电机组节能减排评价方面的研究较少,部分学者根据拟定的发电机组指标的计算公式和评分标准,得出发电机组各评价指标评分,利用得分评价发电机组的节能减排状况.这些公式大都是经验公式,计算复杂、客观性较差,不能随着技术的进步和国家政策的变化灵活变动,存在局限性[2].本文从分析发电机组节能减排的状况和潜力出发,首先,根据火电机组节能减排评价的特点建立节煤、节油、节电、节水和污染物排放等指标组成的指标体系;其次,将发电机组编号、评价指标和机组指标值相联系,并构建物元;再次,结合指标的特性及国家电力行业对相关指标的技术和基准值要求进行合理的经典域和节域划分,再利用客观计算法计算权重值;最后,结合经典域、节域、关联函数和权系数对5台发电机组进行节能减排的物元分析.

1 指标体系及等级的确定

1.1 发电机组节能减排指标体系的建立

发电机组节能减排评价指标的选取要具有代表性和可操作性.根据文献[3]至文献[7]中的模型以及专家意见建立评价体系,如图1所示.其中除了选取供电煤耗和厂用电率等火电机组重点考察的经济性指标外,还考虑了节油、节水、可靠性和污染物排放等指标.

图1 发电机组节能减排指标体系

(1) 供电煤耗 火电厂最主要的经济性指标,火电厂节能改造的最终目的就是降低供电煤耗.

(2) 厂用电率 厂用电率是电厂的主要经济性指标之一,它直接影响着供电煤耗的高低.

(3) 油耗 目前,大多数电厂用等离子点火或微油点火系统替代传统点火系统,使点火用油量显著降低,但在燃烧过程中有时还需要消耗燃油.由于等离子点火以煤为原料,无法与微油点火的节能状况进行精确对比,因此选取助燃用油作为指标.

(4) 水耗 水资源作为人类生存的必要资源,在目前淡水资源供需不平衡的情况下,水的消耗量也应该作为发电机组的节能指标.因此,选取发电补给水率和发电综合耗水率作为发电机组的节能减排评价指标,该指标越小越好.

(5) 可靠性 机组的可靠运行不仅关系着电网的安全,而且在发电机组关停到启动正常并网的过程中会浪费大量的能源.因此,它也可以作为发电机组的评价指标,机组运行的可靠性由等效可用系数来衡量,该参数反映了机组的可靠性和可用性,参数越大越好.

(6) 污染物排放 目前电厂主要对二氧化硫、氮化物和烟尘排放浓度进行实时监测,随着技术的进步还可以增加汞和CO2等指标.本文选取二氧化硫、氮化物和烟尘排放浓度作为污染物排放指标.

1.2 发电机组节能减排等级的确定

本文将发电机组节能减排状况分为优秀、良好、中等和差4个等级,分别表示发电机组的节能减排情况.优秀是第4级,表示发电机组的节能减排指标多数已达到国内前列,节能减排的挖掘空间有限;良好是第3级,表示发电机组的节能减排指标部分未达国家基准要求,还存在着一定的节能减排潜力,需要通过对管道设备的改造和管理改革实现;中等是第2级,表示发电机组的节能指标和减排指标多数未达到国家要求,整体处于行业的平均水平上下,具有较大的节能减排的改造潜力;差是第1级,表示发电机组的节能减排状况处于行业的落后状态,有很大的节能减排改造潜力.

2 火电机组节能减排评价模型的建立

物元分析理论是由我国的著名学者蔡文提出,以可拓集合论为基础,是研究物元及其变化、并用以解决不相容问题的规律和方法,是思维科学、系统科学和数学的交叉学科[8-9].

2.1 物元的定义

给定发电机组评估对象p,其指标c的量值为v,以有序三元组R= (P,C,V)作为描述节能减排评价指标的基本元.节能减排模型由供电煤耗、厂用电率、助燃用油、发电补给水率、发电综合耗水率、等效可用系数、SO2排放浓度、氮化物排放浓度和烟尘排放浓度等指标表示,分别记为c1,c2,c3,…,c9,其对应量值分别为v1,v2,v3,…,v9,则发电机组节能减排评价指标的基本元可表示为:

(1)

2.2 经典域和节域物元

火电机组节能减排评价的经典域物元为[10]:

R0j(P0j,Ci,V0ij)=

(2)

其中,P0j是火电机组节能减排状况的第j个等级,j=4表示机组节能减排状况为“优”,j=3表示机组节能减排状况为“良”,j=2表示机组节能减排状况为“中”,j=1表示机组节能减排状况为“差”.v0ij(i=1,2,3,…,9)为经典域的取值范围,经典域指发电机组评价指标在等级P0j时ci允许变化的范围,且v0ij表示为区间,可记为:v0ij=.

火电机组节能减排评价中确定的节域物元为:

Rp0(P0,Ci,Vpi)=

(3)

其中,P0表示发电机组节能减排评价等级的全体,vpi(i= 1,2,3,…,9)是P0关于ci所取的量值范围,即节能减排指标ci的节域.记vpi=,显然有v0ij⊂vpi.

2.3 待评估物元的确定

(4)

式中:Pk——待评估发电机组的等级,k=1,2,3,4;

vi——Pk关于ci的量值,即各评价指标的实际数据.

2.4 关联函数的确定

关联函数的计算公式为[11]:

(5)

其中:

(6)

(7)

|vij|=|bij-aij|

(8)

2.5 权重系数

发电机组节能减排评价等级j(j=1,2,3,4)的特征ci对应的门限值为vij(i=1,2,3,…,9),权重系数的计算公式为[11]:

(9)

2.6 评价等级的确定

综合关联度值的计算公式为:

(10)

其中,Kj(p0)表示待评价对象p0关于等级j的综合关联度值.如果Kj=max{Kj(p0)}(j=1,2,3,4),则待评估机组节能减排对象的等级就属于j.其评价标准如下:

(1) 当Kj(p0)>1时,说明评价对象超过要求的上限,其值越大,节能减排状况越好;

(2) 当0≤Kj(p0)≤1时,说明评价对象符合标准,其值越大,越接近所在区间的上限;

(3) 当-1≤Kj(p0)≤0时,说明评价对象不符合评价标准,但具有可以转换的条件;

(4) 当Kj(p0)<-1时,说明评价对象不符合评价标准,且不具有可以转换的条件.

3 实例分析

3.1 原始数据

本文待评估发电机组的原始数据来自于中国电力联合会2012年600 MW级机组的能效对标竞赛.为了满足评价体系的实用性,本文选取超临界机组作为评价对象,主要原因是超临界和亚临界机组是目前我国需要进行节能减排改造的主力.其节域范围是根据所有参赛的超临界机组统计得出,具有一定的科学性及参考价值.限于篇幅,此处列举5台发电机组来说明(编号依次为A,B,C,D,E).发电机组原始数据如表1所示.

3.2 物元分析

3.2.1 确定评价指标的经典域和节域

本文根据《节能技术监督导则》和《火力发电厂节水导则》对发电补给水率和发电综合耗水率的经典域进行合理划分;根据《国家电力公司创建国际一流火力发电厂考核标准(试行)》和文献[12]对供电煤耗、厂用电率和等效可用系数的经典域进行合理划分;按照节域范围对助燃用油的经典域按比例进行划分;污染物排放浓度的经典域划分依据是国家2011年修订颁布的《火电厂大气污染物排放标准》.指标的经典域范围和节域范围划分如下:

表1 发电机组原始数据

Rp0=

3.2.2 数据规范化

在发电机组的节能减排评价中,各指标的量化值所在的区间不会完全相同,有的指标越小,表示机组的节能减排状况越好(如厂用电率、烟尘排放浓度等),而有的指标越大,表示机组的节能减排状况越好(如等效可用系数等).因此,需要对发电机组的节能减排评价指标和评价的等级标准进行规范化处理,本文用极差变换法对数据进行规范化处理.在决策矩阵x=(xij)m×n中,极差变换法公式的正向指标和逆向指标分别为:[13]

(1≤i≤m,1≤j≤n)

(11)

(1≤i≤m,1≤j≤n)

(12)

式中:xij——原始值;

yij——标准化后的指标值;

minxij——同一指标的最小值即该指标所在节域的下限值;

maxxij——同一指标的最大值即该指标所在节域的上限值.

指标经典域和节域范围见表2.

表2 指标经典域和节域范围

3.2.3 计算权重系数

权重系数可以根据式(9)计算得出,具体计算结果见表3.

3.2.4 计算综合关联度值

计算综合关联度值时,首先依次根据式(5)至式(8)计算出各发电机组的关联函数值,然后将关联函数值和权重系数代入式(10),即可计算出机组的综合关联度值,结果见表4.

3.3 评价结果分析

将文献[2]提出的方法与本文提出的物元分析理论得出的评价结果进行比较,如表5所示.

结合表4和表5可以看出,A机组和D机组的节能减排状况最好,A机组除了供电煤耗比较高外,其他指标都处于行业的前列,特别是助燃用油和SO2排放浓度处在绝对先进的位置,因此综合评定为A机组4级优秀;D机组的等效可用系数和氮化物排放浓度处于比较差的级别,其他指标都在良好以上的级别,综合评定D机组为4级;根据关联度大小可得出A要比D更好.对于C机组,虽然供电煤耗和厂用电率较低,但等效可用系数较差,氮化物排放浓度也过高,综合评定为良好;E机组虽然煤耗和水耗较高,但污染物排放较低,因此也评定为良好;同时根据关联度值得出,E机组要比C机组更好.B机组由于大部分指标都处于2级经典域内,最终评定为2级符合实际,说明该机组的节能减排潜力较大.

表3 权重系数

表4 综合关联度

表5 评价结果比较

综上分析还可以得出,机组的综合节能减排状况为A>D>E>C>B,这与发电机组实际运行数据相符.结合表5两种评价方法得出的结果可以看出,虽然D机组的评价结果有出入,但D机组在物元分析理论的评价中处在第3级的关联度为-0.231 8,处于第4级的关联度为-0.167 9,相差较小,可认为处于两者之间但更倾向于第4级.由此可见,本文提出的物元分析模型评价结果更加客观、合理.

4 结 语

本文选取供电煤耗、厂用电率、助燃用油、发电补给水率、发电综合耗水率、等效可用系数、SO2排放浓度、氮化物排放浓度和烟尘排放浓度等指标,涵盖了节煤、节电、节油、节水、供电可靠性及污染物排放等方面,能够合理地评价火电厂的节能减排状况.在运用物元分析理论评价发电机组的节能减排状况时,科学合理地划分经典域范围,根据经典域范围计算的关联度值能够科学地反应出发电机组所属的等级.此外,可以根据关联度值的大小分析发电机组节能减排状况属于某一等级的程度,得出发电机组的综合排名,同时还能挖掘发电机组的节能减排潜力,使得评价结果更加精细和实用,为挖掘发电机组的节能减排潜力提供了一个新的思路.

火电行业的节能减排除了技术创新,管理理念和方法也应与时俱进.随着工业技术以及互联网技术的快速发展,发电企业能够对发电机组运行时的监测数据越来越多,利用监测数据完善评价模型,使节能减排的潜力挖掘从系统、模块到单一化、具体化,从整个系统到单个设备,这样使得发电企业的节能改造针对性更强、效率更高,为节能环保事业做出更大的贡献.

[1] 牛东晓,王永利,段利东.基于支持向量机的电厂建设项目影响评价系统研究[J].华东电力,2009,37(1):59-63.

[2] 满岩红,付忠广.基于模糊综合评判的火电厂状态评估[J].电机工程学报,2009,29(5):5-10.

[3] SHRIVASTAVA N,SHARMA N,CHAUHAN K.Efficiency assessment and benchmarking of thermal power plants in India[J].Energy Policy,2012,40(1):159-176.

[4] 曹丽华,徐皎瑾,李勇.基于灰色关联度的火电厂节能减排效果评价方法研究[J].环境工程,2014,6(33):140-143.

[5] 董青,王兴武,张照彦.火电厂节能评价指标体系研究[J].中国电力教育,2011(9):56-57.

[6] 张雷,李娜娜,赵会茹,等.基于全排列多边形图示指标法的火电企业节能减排绩效综合评价[J].中国电力,2014,47(6):145-150.

[7] 许乃中,曾维华.火电行业节能减排技术综合评价方法研究[J].环境科学与技术,2014,37(5):187-193.

[8] 蔡文.新学科《物元分析》[J].广东工学院学报,1992,9(4):105-108.

[9] CAI Wen,YANG Chunyan,LIN Weichu.Methods of extension engineering[M].Beijing:Science Publishers,2003:1-3.

[10] 葛安华,姚向楠,战智强.基于物元模型的供应链绩效评价研究[J].工业工程与管理,2014,19(3):40-47.

[11] 周凯,栗秋华,周林,等.基于物元分析理论的大电力客户信用评价[J].电网技术,2009,33(16):75-80.

[12] 李青,张兴营,刘学冰.火力发电厂节能评价和能源审计手册(中)[M].北京:中国电力出版社,2008:23-78.

[13] 廖炎平,刘莉,邢超.TOPSIS中不同规范化方法的研究[J].北京理工大学学报,2012,32(5):871-876.

ThermalPowerUnitEnergyConservationandEmissionReductionEvaluationBasedonMatter-elementAnalysisTheory

SUN Jianmei1, XING Liu2, ZHAO Wenhui1

(1.ShanghaiUniversityofElectricPower,Shanghai, 200090China;2.Huaneng(SuzhouIndustrialPark)PowerGenerationCompanyLtd.,Suzhou215000,China)

In recent years,as China increases its implementation on energy conservation and emission reduction of thermal power units,the majority of domestic thermal power units need to be reformed.In order to evaluate power plants’ energy conservation and emission reduction potential and situations from a reasonable perspective,first of all,an index system for thermal power plant energy saving and emission reduction is built based on characteristics of thermal power plant operating index;then the evaluation model of energy saving and emission reduction is established in accordance with matter-element analysis theory;finally,a real case analysis of five sets of generating units from five plant is made.The results obtained match the real situation,which indicates that the matter-element analysis theory is of unique advantage in evaluating energy conservation and emission reduction for electric generators.

matter element analysis; energy saving and emissions reduction; thermal power plant unit

10.3969/j.issn.1006-4729.2017.05.006

2016-04-18

邢柳(1990-),男,在读硕士,江苏南通人.主要研究方向为电力节能减排.E-mail:honestjason@126.com.

国家自然科学基金(71403163).

TM621

A

1006-4729(2017)05-0439-06

(编辑 白林雪)