基于环保税和环保电价机制的火电厂环保系统运行优化

刘 敏，周 然，汤 栋

（1. 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，浙江 杭州 310014；2. 杭州意能电力技术有限公司，浙江 杭州 310014）

0 引言

火电厂是烟尘、二氧化硫（SO2）和氮氧化物（NOx）等大气污染物的主要排放源。电除尘器系统、脱硫系统和脱硝系统等环保设施的投用运行，是火电厂污染物控制的技术手段；同时，环保税征收和环保电价机制等减排政策是污染物控制的经济手段，能够促使火电厂正常稳定运行环保设施[1,2]。因此，基于环保税和环保电价机制，进行火电厂环保系统运行优化，实现环保设施正常运行以及污染物控制与减排。

区间线性规划（ILP）方法能够有效地处理系统中表示为离散区间数的不确定性信息。ILP方法允许不确定性信息直接与优化过程及输出结果相联系；而且它不会导致复杂的中间子模型，不需要模型参数的分布信息[3]。混合整数规划（MIP）方法是利用整数变量指示是否需要进行特定的决策，能够对决策进行有效的动态分析[4]。ILP和MIP方法已经广泛运用于能源系统与环境系统规划领域[5-8]。

针对火电厂环保系统运行过程中存在的不确定性和复杂性，基于环保税和环保电价机制，利用ILP和MIP方法，研究开发一个不确定性环保系统运行优化（IESOO）模型，以实现环保设施运行的稳定性与经济性以及污染物控制与减排。开发的IESOO模型不仅能够处理表示为离散区间的不确定性，而且能够反映系统的复杂性；同时，能够进行环保电价机制与污染物超排罚款执行决策的动态分析。

1 模型的构建及求解

在火电厂环保系统运行过程中，机组发电量、污染物产生量、污染物处理效率和环保系统运行成本等因素能够影响系统运行的经济性和稳定性；运行经济性包括环保系统运行处理费用、环保税费、污染物超排罚款和环保电价补贴，运行稳定性是指污染物排放控制成效和减排成效。同时，在环保系统运行过程中，许多运行参数具有不确定性以及参数之间的相互关系具有复杂性。机组发电量、烟气流量、单位电量污染物转化系数和单位污染物处理成本等参数不能完全表示为确定值，以及它们的分布信息无法获取；同时，单位污染物处理成本受污染物处理效率的影响，随污染物处理效率的变化而变化；因而，不确定性信息被表示为离散区间或函数区间。因此，在环保系统运行不确定性和复杂性条件下，进行环保系统运行优化，确定最优的污染物处理效率，以实现系统运行的经济性和稳定性。

1.1 污染物扩散模型

在一定的气象条件下，对于任意的下风向位置，高架连续点源污染物扩散的地面浓度能够通过高斯扩散模型进行评估，模型能够被表示为[9,10]：

式中：C1（x,y）、C2（x,y）—高架连续点源的气态污染物、烟尘颗粒物地面浓度，mg/m3；Q1、Q2（表示源强）—单位时间内气态污染物、烟尘颗粒物排放量，mg/s；x—污染源排放点至下风向上任意点的距离，m；y—烟气中心轴在直角水平方向上到任意点的距离，m；H—烟囱的有效高度，m；—平均风速，m/s；α—反射系数；SV—烟尘颗粒重力沉降速度，m/s；DP—烟尘颗粒直径，m；ρ—烟尘颗粒密度，kg/m3；g—重力加速度，m/s2；υ—空气黏度，kg/（m•s）；δy—侧向扩散系数，污染物在y方向分布的标准偏差，m；δz—竖向扩散系数，污染物在z方向分布的标准偏差，m。

δy和δz与大气稳定度和水平距离x有关，它们的数值能够利用Pasquill-Gifford（P-G）扩散曲线进行估算[9]，或利用《GB/T 3840—91制定地方大气污染物排放标准的技术方法》提供的方法进行计算[11]。对于污染物地面浓度，描述单位污染物排放率的转化系数（ww、νν）可以表示为：

1.2 IESOO模型的构建

在环保系统运行过程中，考虑运行参数的不确定性以及参数间相互关系的复杂性，基于环保税和环保电价机制，利用ILP和MIP优化方法，IESOO模型能够被表示为：

目标函数：

约束条件：

式中：i—火电机组，j—大气污染物（其中，j=1、2表示气态污染物；j=3表示烟尘颗粒物），d—大气污染物影响敏感区域。—单位时间内系统总成本，元/h；和—单位时间内不同机组污染物处理费用和污染物排污税费，元/h；和—基于污染物排放标准，单位时间内不同机组污染物达标排放环保电价补贴和污染物超标（排放浓度超标一倍及以上）排放罚款，元/h；—不同机组不同污染物单位质量处理成本，元/mg；—不同污染物排放，单位质量排污税费，元/mg；—不同污染物排放达到排放标准，单位电量环保电价补贴，元/（kW•h）；—不同污染物排放浓度超标一倍及以上，单位电量超标排放罚款，元/（kW•h）；—单位时间内，不同机组发电量，（kW•h）/h；—不同机组不同污染物处理效率；—不同机组单位电量污染物转化系数，mg/（kW•h）；—单位时间内不同机组污染物排放量，mg/h；—基于污染物排放标准，单位时间内不同机组污染物超标排放量，mg/h；—不同机组运行时烟气流量，m3/h；—基于污染物排放标准，不同污染物排放浓度限值，mg/m3；—不同敏感区域处的污染物地面浓度限值，mg/m3；和—不同机组在敏感区域处的气态污染物和烟尘颗粒物的单位污染物排放率转化系数，h/m3；—基于环保税减免政策，应缴纳的污染物排污税费的系数；和— 二进制变量，分别表示机组是否获得环保电价补贴和机组是否存在污染物超标排放罚款。

1.3 IESOO模型的求解

2 案例研究

2.1 假例概况

开发的IESOO模型应用于一个假定的、具有不确定性信息的案例问题。在这个假例中，存在有四台燃煤机组，排放的污染物烟尘、SO2和NOx影响着三个敏感区的空气质量。为了控制烟尘、SO2和NOX的排放以及满足敏感区的环境空气质量，投运环保设施进行污染物的处理，利用污染物减排政策促使环保设施的正常运行。因此，研究问题为：在环保系统运行过程存在不确定性与复杂性条件下，以污染物排放标准和敏感区环境空气质量标准为准绳，基于环保税和环保电价机制，确定合适的污染物处理效率，以实现环保系统的稳定运行和系统成本的最小化。

在这个假例中，每台机组均存在污染物排放烟道，两台机组公用一根烟囱。表1列出了不同机组污染物处理与排放相关经济数据，其中，单位质量污染物处理成本表示为：。表2列出了不同机组相关运行数据，表3列出了不同污染物浓度限值。基于研究时段的大气稳定度与平均风速以及水平距离与烟囱有效高度等参数，可以推算得到不同机组在敏感区的单位污染物排放率的转化系数（表4）。由于环保系统运行过程存在不确定性，数据信息被表示为离散区间或函数区间。

表1 不同机组污染物处理与排放相关经济数据

表2 不同机组相关运行数据

表3 不同污染物浓度限值

表4 不同机组在敏感区的单位污染物排放率的转化系数

2.2 结果分析

图1 描述了不同机组的脱硫效率、脱硝效率和除尘效率。由于环保系统运行参数存在不确定性，机组的脱硫效率、脱硝效率和除尘效率都被表示为区间值。例如，1号机组（i= 1）的脱硫效率、脱硝效率和除尘效率分别为[0.9745, 0.9910]、[0.7582,0.8874]和[0.99900, 0.99976]。污染物处理效率区间值的上下界，关联环保系统运行参数区间值的上下界；如果变量的实际值在其区间的上下界范围内变动，那么，脱硫效率、脱硝效率和除尘效率也将相应的在其区间的上下界范围内变化。因而，基于环保系统运行参数，以污染物排放标准和环境空气质量标准为限制条件，综合权衡污染物处理与排放相关成本，确定合适的污染物处理效率。

图1 不同机组的脱硫效率（a）、脱硝效率（b）和除尘效率（c）

表5列出了不同机组的污染物处理与排放相关经济成本。基于机组发电量和污染物产生量、处理效率、排放量等参数，确定污染物处理与排放相关经济成本，进而确定系统总成本。例如，1号机组（i= 1）的污染物处理费用、排污税费、达标排放环保电价补贴、超排罚款分别为[4.8036, 5.8570]×104、[0.0378, 0.0755]×104、[1.4310, 1.7760]×104、0元/h；系统总成本为[20.5393, 28.3507]×104元/h。结果（YCij=1及ZCij=0）也表明：各机组均未超标排放污染物，从而获取完全的环保电价补贴以及无超排罚款。在一定的污染物产生量条件下，较高的污染物处理效率，能够减少污染物排放量，可能减少污染物超排量或零超排，从而具有较高的污染物处理费用和环保电价补贴以及较低的污染物排放税费和超排罚款；相反，较低的污染物处理效率，能够增加污染物排放量，可能增加污染物超排量，从而具有较低的污染物处理费用和环保电价补贴以及较高的污染物排放税费和超排罚款。同时，环保系统在实际运行过程中，污染物处理效率存在最大限值，可能导致更高的污染物超排量和经济成本。因而，在污染物排放标准和环境空气质量标准条件下，基于环保系统运行参数以及确定的污染物处理效率，确定合理的污染物处理与排放相关经济成本和系统总成本。

表5 不同机组污染物处理与排放相关经济成本

2.3 讨论

排放交易，是一种有效的排放控制经济措施；污染物排放交易规划和碳排放交易规划可以运用于环保系统运行优化问题，在排放标准和环境空气质量标准条件下，确定污染物处理效率、处理与排放相关经济成本以及污染物与碳排放交易成本，实现系统总成本的最小化。同时，其它的不确定性优化方法能够被整合进IESOO模型中去处理各种类型的不确定性，以实现模型的适用性和强化问题的决策支持。

3 结论

在研究中，针对火电厂环保系统运行过程中存在的不确定性和复杂性，基于环保税和环保电价机制，利用ILP和MIP方法，开发一个IESOO模型，进行火电厂环保系统运行优化，以实现环保设施运行的稳定性与经济性以及污染物控制与减排。模型与方法是一个简单和有效的管理工具，IESOO模型不仅能够处理表示为离散区间的不确定性，而且能够反映系统的复杂性；同时，能够进行环保电价机制与污染物超排罚款执行决策的动态分析。模型结果是区间解，区间解能够提供两种极端情景规划结果（最好情景规划和最差情景规划），进而实现优化管理的多种决策选择。

开发的IESOO模型应用到一个假设的案例问题中。模型结果表明：基于环保系统运行参数，以污染物排放标准和环境空气质量标准为限制条件，综合权衡污染物处理与排放相关成本，确定合适的污染物处理效率，进而确定合理的污染物处理与排放相关经济成本和系统总成本，从而实现环保系统的运行优化控制。