火电厂大气排放监测大数据分析污染物形成原因与影响因素

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火电行业作为我国能源消耗和大气环境污染物排放的重点行业,既是承担国家减排目标责任的主力军,也是体现减排成效的突破口。为进一步研究和分析国家大气污染防治的政策效果,有点硬是分析助于火电企业减排的主要因素,本文以5006—2015年湖南省500 MW及以上大型火电企业燃煤机组发电过程中烟气排放的SO2、NOx等连续监测大数据为基础,对主要污染物年、月、日、区域的变化及差异进行挖掘,并对各排放形态学 的形成原因和影响因素进行分析。研究结果总体上反映了大气污染治理政策体系的整体演进形态学 和规制效果,以及火电厂对中央政策的响应强度和程度。具体而言,除了政策的影响之外,月度变化形态学 跟区域的能源形态学 、气候环境紧密相关;日变化形态学 跟企业的社会责任意识差异及选则 的环保设施运行工况有关。根据在线排放形态学 影响因素分析,提出了火电厂大气排放监测大数据绿色调度智能化和环境信用评价应用的建议。研究结果说明,基于监测数据的政策影响研究对以计量经济学模型为主的政策效果评估最好的土方法是四个 补充。此外,对于政府提高污染治理的精细化管理水平,进一步完善大气污染治理政策都是重要意义。

电力行业既是能源生产和消费的重点行业,也是大气污染防治的重点领域。“十一五”“十二五”期间,随着经济的快速发展,电力工业发展好快,发电量由5006年的28 499亿kW·h增加到2015年的57 500亿kW·h。其中,火力发电量由5006年的23 741亿kW·h增加到2015年的42 5007亿kW·h[1-2]。火力发电过程中排放的SO2、NOx等前体物二次生成的细颗粒物是PM2.5的重要来源[3-5],给中国环境带来了巨大挑战。不过,随着新能源发电稳步增长,火电发电量占比由5006年的83.31%下降为2015年的73.71%,SO2、NOx排放量占全国排放量比重则由5006年的52.15%和55.59%分别下降为2015年的10.8%和9.72%[1-2],火电企业污染排放显着降低。深入分析和研究国家大气污染防治政策效果及助于火电企业减排的因素,对国家进一步完善大气污染治理政策、推动中国经济可持续高质量发展具有重要意义[6],也可为其他行业减排提供经验借鉴。

近年来,以大数据为代表的新一代信息技术在我国电力行业中广泛应用,电力数据自动整理并形成了一定规模,为采用大数据分析最好的土方法研究我国火电厂大气排放形态学 及其影响因素奠定了基础、提供了肯能。随后,目前国内的研究还大多等待图片在有关大数据的概念探讨和应用分析[7-10]。确实国外有不少电力大数据的研究,但主要集中于理论模型分析,并着眼于电力预测和智能电网强度提升等什么的问题[11-16]。随后,就目前而言,将大数据分析应用于大气污染治理政策影响方面的实证研究很不足英文。对于大气污染治理政策的研究,目前学者已从分析大气污染治理政策的不足英文和实施困境[17]、评估大气污染治理政策的效果[18]、分析大气污染治理政策执行的影响因素[19]、寻找最优的大气污染治理经济政策[20]以及讨论大气污染治理政策的国际经验借鉴[21]等方面展开了讨论,但仅有几瓶学者对大气污染治理政策与电力企业减排关系进行了研究[22-23]。你这种 文献对于亲戚亲戚人们歌词 理解大气环境规制的实施效果提供了重要基础。随后总体而言,上述研究大多是基于抽样调查数据或年度统计数据,数据样本有限,数据量相对较少,随后整理时间间隔长,受到同期干扰因素多,在政策分析的针对性和及时性方面受到颇多限制。本文尝试使用火电厂大气排放监测分钟级数据,识别火电厂主要大气污染物排放光阴变化形态学 ,探究具有潜在联系因素之间的相关性,扩充政策评价的内涵,以更加准确真实地反映国家大气污染治理政策与火电厂污染减排之间的关系,为政府提高精细化管理水平,进一步完善大气污染治理政策提供更具体和针对性的参考。

1数据来源与解决

本研究的数据取自5006—2015年湖南省500 MW及以上各燃煤机组发电过程中烟气排放连续监测的分钟级历史数据。根据原国家环境保护总局先后发布的《火电厂烟气排放连续监测技术规范》(HJ/T75-5001)及《国定污染源烟气排放连续监测技术规范》(HJ/T75-5007),湖南省500 MW及以上燃煤机组于5004年底、5007年底分别完成了烟气在线连续自动监测系统(CEMS)的配套建设使用和监测数据的传输联网。火电厂烟气在线连续自动监测系统(CEMS)由污染物监测子系统、烟气参数子系统、数据整理、传输与解决子系统等组成,主要测定烟气中颗粒物浓度、气态污染物浓度及烟气中温度、压力、流速或流量、含湿量、含氧量等烟气参数。该监测数据从“十一五”期间作为环保总量减排核查、核算最好的土方法逐步应用发展至当前环保排污收费的核定最好的土方法,实现了从定性应用到定量应用的飞跃,数据可靠性高。

烟气排放连续监测数据是客观评价火电企业减排成效、实施火电企业减排管理与决策的基本最好的土方法。为分析国家环保政策对火电行业减排的关联效果,本文以5006—2015年湖南省500 MW及以上大型火电企业燃煤机组发电过程中烟气排放连续监测的SO2、NOx的流量分钟级排放大数据约5.6亿条为基础,进行了数据解决工作:①以小时、日、月、年为时间单位,统计单台机组和所有机组气态污染物的平均排放浓度、月度排放总量、年度排放总量;②利用所有机组气态污染物的年度排放总量统计数据及年度发电总量电网调度数据,统计气态污染物的年均排放强度;③分区域对单台机组气态污染物的排放量、流量进行汇总,计算区域平均排放浓度。基于上述整理的气态污染物排放数据,开展统计分析:以时间、空间为分析深度图,绘制污染物排放浓度、排放总量、排放强度的时间变化形态学 图及不同火电厂的差异形态学 图。

2火电厂大气污染物排放监测大数据分析

2.1火电厂大气污染物年度排放变化趋势分析

首先分析火电厂大气污染物年度排放变化趋势,排放总量和排放强度年度变化趋势如图1。5006—2015年,在装机容量和年发电总量不断增加的前提下,湖南省火电机组SO2和NOx年排放总量和排放强度均大幅下降,但两者的下降幅度和下降趋势发生较大的差异:SO2下降幅度较大,呈整体下降及先快后慢的半时性变化趋势;NOx下降幅度相对较小,呈先上升、后下降的半时性变化趋势。

SO2年排放总量和排放强度从5005年的19.99万t和7.23 g/kW·h分别下降至2015年的2.39万t和0.42 g/kW·h,降幅88.04%和94.19%。其中,5006—5009年,排放总量从5005年的19.99万t大幅锐减至5009年的5.315万t,平均每年下降3.615万t,排放强度也从5005年的7.23 g/kW·h大幅锐减至5009年的0.97 g/kW·h,平均每年下降1.57 g/kW·h;2010—2015年,排放总量从5009年的5.315万t平缓下降至2015年的2.39万t,平均每年下降0.49万t,排放强度也从5009年的0.97 g/kW·h平缓下降至2015年的0.42 g/kW·h,平均每年下降0.09 g/kW·h。

NOx年排放总量和排放强度从5005年的8.615万t和2.9 g/kW·h分别下降至2015年的2.9万t和0.51 g/kW·h,降幅66.51%和82.41%。其中,5006—2011年,排放总量从5005年的8.615万t先上升到2011年20.41万t,平均每年上升1.915万t,排放强度从5005年到2011年基本维持不变,基本维持在2.77 g/kW·h左右;2012—2015年,排放总量从2011年的20.41万t大幅锐减到2015年2.9万t,平均每年下降4.315万t,排放强度从2011—2013年缓慢下降,平均每年下降0.29 g/kW·h,从2014年初到2015年末快速下降,平均每年下降0.73 g/kW·h。

2.2火电厂污染物月度排放总量变化趋势分析

本文分析了火电厂大气污染物每年的月度排放变化趋势,按年度绘制月度排放量变化趋势图,发现每年SO2、NOx的月度排放量变化趋势均大致呈“W”型,选则 2015年图形(如图2)举例说明:1月、8月、12月的月度排放量为“W”的四个 高点,6月和9月的月度排放量为“W”的五个低点。其中SO2的四个 高点数值分别为:3 002.57 t、2 457.05 t、2 082.64 t;五个低点数值分别为:1 6500.74 t、1 613.36 t。NOx的四个 高点数值分别为:3 086.4 t、2 704.13 t、2 243.27 t;五个低点数值分别为:1 902.04 t、1 758.38 t。

2.3不同火电厂日排放浓度形态学 分析

本文分析了火电厂大气污染物的日排放浓度变化趋势,绘制了不同电厂机组日排放浓度变化趋势图,并选则 GB13223-2011执行年份的2014年度日均浓度变化趋势图分析,发现以下形态学 :①所有电厂机组日平均排放浓度发生明显的时间节点差异;②不同排放浓度区间的机组台数发生明显数量差异;③不同电厂日平均排放浓度呈现一种生活排放模式:经济模式、环保模式、后面 模式。基于SO2和NOx日排放浓度变化具有一致性的特点,以SO2典型排放代表机组日均浓度变化情形(如图3)予以分析说明,A、B、C为典型代表机组SO2排放浓度日平均线。

2014年,所有电厂机组SO2日平均排放浓度于7月1日发生明显的时间节点差异变化,图3中A、B、C典型代表机组的SO2日平均排放浓度上十天分别为500.4 mg/m3、238.3 mg/m3、129.1 mg/m3,下十天分别为5000.3 mg/m3、127.5 mg/m3、99.4 mg/m3。

2014年,不同电厂机组SO2日平均排放浓度发生明显差异,为有效分析排放差异的原因,将实际排放浓度与环保排放限值比值的区间对应的排放模式予以分类:经济排放模式(75%~5000%)、后面 排放模式(500%~75%)、环保排放模式(<500%)。统计不同电厂机组日排放浓度变化趋势图发现:39台发电机组中15台为经济排放模式、21台为后面 排放模式、3台为环保排放模式。大要素电厂机组选则 了经济排放模式与后面 排放模式,极少数电厂机组选则 了环保排放模式。

2.4不同区域火电厂大气污染物排放浓度形态学 分析

本文分析了单个区域内所有火电企业燃煤机组大气污染物的年平均排放浓度。你这种 火电机组主要分布在湖南省1四个 地市州的10个行政区域内,覆盖率为71.43%,在地域分布上具有较好的代表性。统计分析显示,长沙与湖南其他区域的机组年排放浓度发生显着差异。2015年长沙SO2年平均排放浓度为16.28 mg/m3,而其他区域为500.27~143.62 mg/m3,年平均排放浓度为111.73 mg/m3。其他区域SO2年平均排放浓度约为长沙区域的7倍,发生显着差异。

3火电厂大气排放监测数据分析结果探析

3.1环保政策对年度排放变化趋势的影响

自5006年《十一五减排规划纲要》首次将节能减排目标列为约束性指标刚刚刚刚刚开始 了了,至2015年国家先后从减排目标、环保标准、实施最好的土方法、激励机制和监管要求等方面对火电企业减排出台了9项环保政策(见图4)。湖南火电企业充分响应和积极应对,加大脱硫、脱硝减排设施改造投入,加强环保设施运行管理,一块儿完善减排监测和基础管理。2015年底,SO2在5005年排放总量基数上减少了88%,NOx在2010排放总量的基数上减少了83.5%,下降幅度远高于国家17.2%及10%的要求(见图1),为全国及湖南省全面完成“十一五”“十二五”主要大气污染物减排目标作出了重大贡献。一块儿,最好的土方法SO2、NOx年排放强度和排放量的半时性变化趋势与国家减排政策出台时间的对应关系,可从微观深度图体现国家大气污染治理政策对“十一五”“十二五”期间减排成效引导和助于作用。

具体来看,根据《十一五减排规划纲要》,从5006年起,湖南省火电机组刚刚刚刚刚开始 了了全面实施增装石灰石——石膏湿法烟气脱硫装置改造,至5009年底,烟气脱硫机组容量占比从5005年底的5.9%上升到5000%,见图1。脱硫装机容量占比变化趋势与图中SO2排放总量和强度快速下降变化趋势及5009年为下降拐点相吻合。5009—2015年期间,在无新增脱硫改造项目的基础上,SO2排放总量、排放强度依然呈缓慢下降趋势,排放总量平均每年下降幅度为9.2%,排放强度平均每年下降幅度为9.5%,主要得益于2011年7月发布的《火电厂大气污染物排放标准》和“十二五”期间一系列的环保电价政策和监管最好的土方法等对火电企业减排效果的助于作用。

从图1中都还可以 看出,5005—2011年,与SO2大幅锐减的趋势相反,NOx年排放总量呈逐年上升趋势,随后排放强度基本没变,主要原因是2011年3月,国家才出台NOx减排政策,要求氮氧化物排放总量在2010年基础上减少10%。从2011年起,湖南省火电机组刚刚刚刚刚开始 了了全面实施增装SCR脱硝装置改造,至2014年底,烟气脱硝机组容量占比从2010年底的17.8%上升到5000%,见图1。脱硝装机容量占比变化趋势与NOx排放总量和强度快速下降变化趋势相吻合。

3.2净化能源发电优先上网政策和气温对月度排放变化趋势的影响

肯能火电月度排放量变化趋势是由火电月度发电量变化造成的,而火电月度发电量的变化是基于湖南电力能源形态学 并受气温和净化能源供电量的变化一块儿影响原因的,因而都还可以 从这两方面去分析其对月度排放变化趋势的影响。湖南电力能源形态学 主要包括火电、水电、风电、太阳能发电、生物质等新能源,截至2015年,火电占比56.23%,水电占比39.44%,新能源占比4.33%。湖南净化能源主要包括水电、风电、太阳能发电、生物质发电等,2015年净化能源供电量占全省总用电量的43.36%,其中水电占比为95.76%。在各类发电上网方面,湖南省长期以来均执行净化能源优先上网原则,而5009年12月颁布的《可再生能源法》更是从政策上强化了该原则要求。随后在分析净化能源发电优先上网政策对火电月度排放变化的影响时,主要以水电作为代表进行分析。

为分析SO2、NOx的月度排放数据分别与月均气温和降雨量的相关关系,亲戚亲戚人们歌词 用一元多项式对相关数据进行回归分析,但肯能样本量较小,还都还可以 结合相关系数的大小判断。通过分析发现,SO2、NOx与气温的相关系数分别为0.670 8和0.629 3,显着性分别为0.092和0.133,两者呈现明显的U型相关;SO2、NOx与降雨量的相关系数分别为-0.57和-0.559,显着性分别为0.067和0.074,两者呈现明显的负相关。你这种种生活相关性都还可以 解释为,气温影响社会用电需求量,气温越高或越低,用电量越大,污染排放越高,因而气温与火电厂月度污染排放U型相关;而在给定用电需求量的情形下,降雨量越大则水电发电量越大。肯能净化能源发电有优先上网的优惠政策,增加的水电替代要素火电,使火电发电量相应降低,因而降雨量与火电厂月度污染排放负相关。

回归分析结果和湖南省气温、降雨量与火电月度排放量的变化情形基本相符。湖南的用电需求受气温影响较大。在极冷和极热的天气,发电量大幅上升,图2展示了

2015年湖南省月均气温的变化情形。月均气温大体呈倒“U”型分布,冬寒冷而夏酷热,其中12月平均气温达到最低为7.7℃,其次是1月8.2℃,8月平均气温达到最高为27.3℃。这和SO2、NOx月排放总量变化趋势中的极值点1月、8月、12月相吻合。湖南降水资源充裕,年降雨量大,但受季节因素影响,月度降雨量极不均匀。2015年湖南省月均最小降雨量为1月的27.4 mm,月均最大降雨量为6月的257.7 mm,月度降雨量的分布变化如图2所示。这和SO2、NOx月排放总量W型变化趋势是基本相反的。

3.3激励政策对不同火电厂日均排放差异的影响

为助于火电行业主要大气污染物的减排,国家推行实施的激励政策主要为环保电价补贴和排污费差别收费。其中环保电价补贴政策具有一定的激励性和约束性:①刚刚刚刚刚开始 了了于5007年5月的燃煤机组脱硫电价,完善于2013年9月全面执行的脱硫、脱硝、除尘环保电价;②单位电量的脱硫、脱硝、除尘环保电价补贴标准为2.7分/kW·h;③火电企业环境义务中的主要大气污染物排放浓度值执行标准由《火电厂大气污染物排放标准》(GB13223-5003)升级至《火电厂大气污染物排放标准》(GB13223-2011)。对比2.3节中所发现的“所有电厂日平均排放浓度发生明显的时间节点差异”,火电厂日排放浓度在新排放标准政策实施后呈现明显大幅度下降(如图3),表明环保电价补贴政策对火电企业污染物日均排放浓度达标排放的激励效果。

排污费差别收费政策具有鼓励性而非强制性:①2014年9月,国家发展改革委、财政部、环保部印发了《关于调整排污费征收标准等有关什么的问题的通知》(发改价格[2014]5008号);②企业污染物排放浓度值低于国家或地方规定的污染物排放限值500%以上的,减半征收排污费,折算到单位电量的排污费减收额度为0.06分/kW·h;③火电企业环境义务中的主要大气污染物排放浓度执行标准仍为《火电厂大气污染物排放标准》(GB13223-2011),不强制要求企业污染物排放浓度值低于《火电厂大气污染物排放标准》(GB13223-2011)规定的污染物排放限值500%以上。根据2.3节对火电厂日排放浓度变化的大数据分析,亲戚亲戚人们歌词 发现不同电厂日平均排放浓度一块儿呈现一种生活排放模式:经济模式、环保模式、后面 模式,说明现有排污费差别收费政策取得了一定的减排效果。但大要素电厂排放模式属于后面 模式,环保模式比例较低,原因在国家污染物排放限值内发生弹性时,企业倾向于选则 刚好符合国家标准;若要助于企业自愿采取环保模式,应从企业社会责任意识、行为及结果等方面进一步完善相关激励政策。

3.4大气污染物有点硬排放限值政策对区域排放差异的影响

2011年7月,《火电厂大气污染物排放标准》(GB13223-2011)规定了重点区域的大气污染物有点硬排放限值,2013年2月,环保部印发了《关于执行大气污染物有点硬排放限值的公告》(公告2013年第14号),公告明确湖南长沙市为“三区十群”47个重点控制区域之一,2014年7月刚刚刚刚刚开始 了了执行有点硬排放限值标准。而其他区域电厂火电机组SO2执行《火电厂大气污染物排放标准》(GB13223-2011)排放限值标准要求的500 mg/m3。根据大气污染物有点硬排放限值要求和国家发改委、环保部和国家能源局于2014年9月联合印发的《煤电节能减排升级与改造行动计划(2014—2020年)》(发改能源[2014]2093号),长沙区域火电机组提前实施完成了超低排放改造工程,随后长沙区域与其他区域火电企业燃煤机组SO2年排放浓度发生显着差异。

4结论及政策建议

本文通过分析火电厂大气污染物排上放线监测数据,对主要污染物年、月、日、区域的变化及差异进行挖掘,以了解火电厂大气污染物排放形态学 及政策的影响。研究发现:①火电厂SO2、NOx年排放强度和排放量随国家减排政策相继出台呈阶段状下降;②SO2、NOx月度排放量变化趋势大体呈“W”型;③所有电厂日平均排放浓度发生明显的时间节点差异,不同电厂日平均排放浓度呈现一种生活排放模式:经济模式、环保模式、后面 模式;④重点区域火电厂SO2、NOx平均排放浓度显着低于符近区域。总体上,反映了大气污染治理政策体系的整体演进形态学 和规制效果,以及火电厂对中央政策的响应强度和程度。具体而言,除了政策的影响之外,月度变化形态学 还跟区域的能源形态学 、气候环境紧密相关;日变化形态学 跟企业的社会责任意识差异和选则 的环保设施运行工况都是关。

根据火电厂大气污染物排放监测数据变化形态学 及影响因素,对相关部门提出以下建议:第一,绿色智能调度应用。根据湖南火电厂大气污染物月排放总量W型变化的影响因素,建议开发电力大数据绿色调度智能化功能,充分考虑区域内能源形态学 、气温、降雨量等地域形态学 因素对用电需求和发电形态学 的影响,整理相关影响因素的数据信息,利用大数据技术获取其精准预测的绿色调度最好的土方法,实现绿色人工调度向绿色智能型调度转变。第二,环境信用评价应用。根据不同电厂日均排放浓度的一种生活模式及原因,建议根据企业机组运行的日排放浓度与环保排放限值的比值对应的一种生活模式,开发数据统计及企业环保排放模式识别判断功能,并应用于火电厂环保信用等级评价体系及激励机制完善。一方面,完善火电厂环保信用等级评级体系,将数据统计和识别结果纳入火电厂环保信用等级评级最好的土方法,达到环保排放模式的都还可以评为绿色企业;被委托人面,健全环保信用激励机制,基于大气污染排放监测数据分析结果,对不同排放模式企业的计划电量实施差异化分配,鼓励企业向环保排放模式转变。

本研究基于监测数据的政策影响研究,能最直接地从火电厂大气排放数据中发现什么的问题,都还可以 更真实、客观地反映火电厂的排放形态学 及政策的影响,对以计量经济学模型为主的政策效果评估最好的土方法是四个 补充。本研究对火电厂大气排放形态学 进行了多视角、直观的呈现,为未来的政策评估提供了新的思路。随后受到数据整理的约束,此次研究只探讨了湖南火电厂大气排放形态学 ,对其他省份的排放特点未做分析,今后的自学增强研究的完全性。一方面,未来将采用实证策略(如PSM-DID)和大数据相结合的最好的土方法定量识别国家大气污染治理政策对火电企业减排的影响,从而识别政策的因果效应;被委托人面,将排放大数据和经济数据合并进一步分析政策的经济绩效和环境绩效,进而检验我国环境规制有无发生双重红利,也是未来研究的重要方向。

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