火电行业脱硫成本模型构建及指标敏感性研究
发布时间：2021-03-19 20:45
受制于生产工艺、处理技术、处理效率等多因素的影响,各行业大气污染治理成本获取较为复杂,所以构建能够真实有效获取大气污染治理成本的综合模型具有很强的必要性.火电行业一直都是大气污染治理的重点,该文将其作为研究对象,基于2011—2015年的环境统计基表数据和现场调查数据,利用最小二乘非线性回归法,对不同脱硫技术和装机容量,从固定成本、变动成本和SO2去除量3个角度构建脱硫成本模型,涉及指标包括装机容量、煤的含硫量、相应煤种的发热量、SO2的脱除效率、机组运行时间、发电标煤耗以及煤炭中硫的转化率等.结果表明:（1）炉内脱硫法、石灰石石膏脱硫法及其他脱硫方法的拟合优度均在0.01水平下显著,3种方法的模拟成本值与实际环境统计数据接近,误差不超过300元/t,成本模型都具有一定合理性,能够很好地实现各脱硫技术和装机容量的成本预测.（2）从3种脱硫技术看,石灰石石膏法模型脱硫成本最高,平均值达到3 400元/t;从装机容量看,脱硫成本随装机容量的增加呈逐渐下降趋势;企业可根据自身条件进行脱硫方法和装机容量的最优化调整.（3）指标敏感度分析结果显示,脱硫...
【文章来源】：环境科学研究. 2020,33(09)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
不同脱硫技术模型验证结果Fig．1Modelverificationofdifferentdesulfurizationtechnologies
第9期吴春生等:火电行业脱硫成本模型构建及指标敏感性研究图2不同装机容量模型验证Fig．2Modelverificationofdifferentinstalledcapacity表4不同装机容量成本结果对比Table4Costcomparisonofdifferentinstalledcapacity104元?t统计值0～100MW100～200MW＞200MW模拟值实际值模拟值实际值模拟值实际值平均值0.220.230.230.200.150.16最大值0.630.630.971.510.310.57最小值0.030.030.050.020.060.03注:A、B、C、D、E分别代表模拟初始水平、90%含硫量、90%脱硫效率、90%运行时间、90%发电标煤耗．图3不同脱硫技术模型中相应指标减小10%后的平均成本Fig．3Averagecostafterindicatorsreducedby10%indesulfurizationtechnologymodel高，因此单位治理成本会出现下降趋势．2.3指标敏感性分析选取燃煤含硫量(Sar)、SO2脱除效率(η)、机组运行时间(H)和发电标煤耗(gccr)4个指标对不同脱硫技术脱硫成本中各指标的敏感性进行分析．以各指标值减小10%后的成本平均值变化大小作为对比依据．结果(见图3)显示，模拟平均成本为未对各指标进行数值改动前的各脱硫技术模型的模拟成本均值，其他各项即为相应指标减小10%后的各脱硫技术模型的模拟成本均值．从各指标变化后的平均成本相对模拟平均成本的大小对比来看，当η减小10%后，各脱硫技术模型的模拟成本均值变化最大，受影响程度最重，即各脱硫技术的成本模型对于SO2脱除效率的变化最为敏感;而gccr减小10%后对各脱硫技术模型的模拟效果几乎无影响，即各模拟模型对于煤的含硫量和机组运行时间的敏感性较低．参照以上过程构建的成本模型与得到的参数，可
期吴春生等:火电行业脱硫成本模型构建及指标敏感性研究图2不同装机容量模型验证Fig．2Modelverificationofdifferentinstalledcapacity表4不同装机容量成本结果对比Table4Costcomparisonofdifferentinstalledcapacity104元?t统计值0～100MW100～200MW＞200MW模拟值实际值模拟值实际值模拟值实际值平均值0.220.230.230.200.150.16最大值0.630.630.971.510.310.57最小值0.030.030.050.020.060.03注:A、B、C、D、E分别代表模拟初始水平、90%含硫量、90%脱硫效率、90%运行时间、90%发电标煤耗．图3不同脱硫技术模型中相应指标减小10%后的平均成本Fig．3Averagecostafterindicatorsreducedby10%indesulfurizationtechnologymodel高，因此单位治理成本会出现下降趋势．2.3指标敏感性分析选取燃煤含硫量(Sar)、SO2脱除效率(η)、机组运行时间(H)和发电标煤耗(gccr)4个指标对不同脱硫技术脱硫成本中各指标的敏感性进行分析．以各指标值减小10%后的成本平均值变化大小作为对比依据．结果(见图3)显示，模拟平均成本为未对各指标进行数值改动前的各脱硫技术模型的模拟成本均值，其他各项即为相应指标减小10%后的各脱硫技术模型的模拟成本均值．从各指标变化后的平均成本相对模拟平均成本的大小对比来看，当η减小10%后，各脱硫技术模型的模拟成本均值变化最大，受影响程度最重，即各脱硫技术的成本模型对于SO2脱除效率的变化最为敏感;而gccr减小10%后对各脱硫技术模型的模拟效果几乎无影响，即各模拟模型对于煤的含硫量和机组运行时间的敏感性较低．参照以上过程构建的成本模型与得到的参数，可对火?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于燃煤电厂脱硫成本的脱硫电价政策分析[J]. 陈迪,谭雪,周楷,石磊,马中. 环境保护科学. 2019(02)
[2]燃煤电厂烟气脱硫系统运行优化与经济性分析[J]. 牛拥军,宦宣州,李兴华. 热力发电. 2018(12)
[3]火力发电厂环保设备运行成本分析[J]. 赵若焱. 内燃机与配件. 2018(14)
[4]燃煤电厂脱硫技术及超低排放改造费效分析[J]. 卢晗,郑鑫,李薇,王灵志,吴楠楠,包哲,张小飞. 环境工程. 2018(01)
[5]煤气厂脱硫工艺的选择[J]. 杨水仙. 化工管理. 2017(13)
[6]燃煤电厂多种烟气污染物协同脱除超低排放分析[J]. 郑婷婷,周月桂,金圻烨. 热力发电. 2017(04)
[7]环境补贴与污染治理——基于电力行业的实证研究[J]. 石光,周黎安,郑世林,张友国. 经济学(季刊). 2016(04)
[8]电厂燃料煤中硫分高低与烟气脱硫成本的关系[J]. 吕朝晖,丁钟宇,管小矿. 煤炭加工与综合利用. 2016(01)
[9]火电厂烟气脱硫设施成本费用综合分析[J]. 张信芳,黎瑞波. 海南师范大学学报(自然科学版). 2014(02)
[10]电厂湿法烟气脱硫系统费用效益分析[J]. 张胜寒,张彩庆,胡文培. 华东电力. 2011(02)
博士论文
[1]电厂湿法烟气脱硫系统对环境质量改善及经济性分析[D]. 张彩庆.华北电力大学 2012
硕士论文
[1]电厂烟气可再生脱硫剂的开发研究[D]. 王冉.北京化工大学 2017
[2]燃煤电站烟气脱硫脱硝技术成本效益分析[D]. 史建勇.浙江大学 2015
[3]中国电力行业NOX排放控制成本效益分析[D]. 刘通浩.清华大学 2012
[4]火力发电厂环保设备运行成本分析[D]. 马绪胜.华北电力大学（北京） 2010
[5]燃煤电厂脱硫脱硝电价补偿机制研究[D]. 李显鹏.华北电力大学（北京） 2009
本文编号：3090201
【文章来源】：环境科学研究. 2020,33(09)北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
不同脱硫技术模型验证结果Fig．1Modelverificationofdifferentdesulfurizationtechnologies
第9期吴春生等:火电行业脱硫成本模型构建及指标敏感性研究图2不同装机容量模型验证Fig．2Modelverificationofdifferentinstalledcapacity表4不同装机容量成本结果对比Table4Costcomparisonofdifferentinstalledcapacity104元?t统计值0～100MW100～200MW＞200MW模拟值实际值模拟值实际值模拟值实际值平均值0.220.230.230.200.150.16最大值0.630.630.971.510.310.57最小值0.030.030.050.020.060.03注:A、B、C、D、E分别代表模拟初始水平、90%含硫量、90%脱硫效率、90%运行时间、90%发电标煤耗．图3不同脱硫技术模型中相应指标减小10%后的平均成本Fig．3Averagecostafterindicatorsreducedby10%indesulfurizationtechnologymodel高，因此单位治理成本会出现下降趋势．2.3指标敏感性分析选取燃煤含硫量(Sar)、SO2脱除效率(η)、机组运行时间(H)和发电标煤耗(gccr)4个指标对不同脱硫技术脱硫成本中各指标的敏感性进行分析．以各指标值减小10%后的成本平均值变化大小作为对比依据．结果(见图3)显示，模拟平均成本为未对各指标进行数值改动前的各脱硫技术模型的模拟成本均值，其他各项即为相应指标减小10%后的各脱硫技术模型的模拟成本均值．从各指标变化后的平均成本相对模拟平均成本的大小对比来看，当η减小10%后，各脱硫技术模型的模拟成本均值变化最大，受影响程度最重，即各脱硫技术的成本模型对于SO2脱除效率的变化最为敏感;而gccr减小10%后对各脱硫技术模型的模拟效果几乎无影响，即各模拟模型对于煤的含硫量和机组运行时间的敏感性较低．参照以上过程构建的成本模型与得到的参数，可
期吴春生等:火电行业脱硫成本模型构建及指标敏感性研究图2不同装机容量模型验证Fig．2Modelverificationofdifferentinstalledcapacity表4不同装机容量成本结果对比Table4Costcomparisonofdifferentinstalledcapacity104元?t统计值0～100MW100～200MW＞200MW模拟值实际值模拟值实际值模拟值实际值平均值0.220.230.230.200.150.16最大值0.630.630.971.510.310.57最小值0.030.030.050.020.060.03注:A、B、C、D、E分别代表模拟初始水平、90%含硫量、90%脱硫效率、90%运行时间、90%发电标煤耗．图3不同脱硫技术模型中相应指标减小10%后的平均成本Fig．3Averagecostafterindicatorsreducedby10%indesulfurizationtechnologymodel高，因此单位治理成本会出现下降趋势．2.3指标敏感性分析选取燃煤含硫量(Sar)、SO2脱除效率(η)、机组运行时间(H)和发电标煤耗(gccr)4个指标对不同脱硫技术脱硫成本中各指标的敏感性进行分析．以各指标值减小10%后的成本平均值变化大小作为对比依据．结果(见图3)显示，模拟平均成本为未对各指标进行数值改动前的各脱硫技术模型的模拟成本均值，其他各项即为相应指标减小10%后的各脱硫技术模型的模拟成本均值．从各指标变化后的平均成本相对模拟平均成本的大小对比来看，当η减小10%后，各脱硫技术模型的模拟成本均值变化最大，受影响程度最重，即各脱硫技术的成本模型对于SO2脱除效率的变化最为敏感;而gccr减小10%后对各脱硫技术模型的模拟效果几乎无影响，即各模拟模型对于煤的含硫量和机组运行时间的敏感性较低．参照以上过程构建的成本模型与得到的参数，可对火?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于燃煤电厂脱硫成本的脱硫电价政策分析[J]. 陈迪,谭雪,周楷,石磊,马中. 环境保护科学. 2019(02)
[2]燃煤电厂烟气脱硫系统运行优化与经济性分析[J]. 牛拥军,宦宣州,李兴华. 热力发电. 2018(12)
[3]火力发电厂环保设备运行成本分析[J]. 赵若焱. 内燃机与配件. 2018(14)
[4]燃煤电厂脱硫技术及超低排放改造费效分析[J]. 卢晗,郑鑫,李薇,王灵志,吴楠楠,包哲,张小飞. 环境工程. 2018(01)
[5]煤气厂脱硫工艺的选择[J]. 杨水仙. 化工管理. 2017(13)
[6]燃煤电厂多种烟气污染物协同脱除超低排放分析[J]. 郑婷婷,周月桂,金圻烨. 热力发电. 2017(04)
[7]环境补贴与污染治理——基于电力行业的实证研究[J]. 石光,周黎安,郑世林,张友国. 经济学(季刊). 2016(04)
[8]电厂燃料煤中硫分高低与烟气脱硫成本的关系[J]. 吕朝晖,丁钟宇,管小矿. 煤炭加工与综合利用. 2016(01)
[9]火电厂烟气脱硫设施成本费用综合分析[J]. 张信芳,黎瑞波. 海南师范大学学报(自然科学版). 2014(02)
[10]电厂湿法烟气脱硫系统费用效益分析[J]. 张胜寒,张彩庆,胡文培. 华东电力. 2011(02)
博士论文
[1]电厂湿法烟气脱硫系统对环境质量改善及经济性分析[D]. 张彩庆.华北电力大学 2012
硕士论文
[1]电厂烟气可再生脱硫剂的开发研究[D]. 王冉.北京化工大学 2017
[2]燃煤电站烟气脱硫脱硝技术成本效益分析[D]. 史建勇.浙江大学 2015
[3]中国电力行业NOX排放控制成本效益分析[D]. 刘通浩.清华大学 2012
[4]火力发电厂环保设备运行成本分析[D]. 马绪胜.华北电力大学（北京） 2010
[5]燃煤电厂脱硫脱硝电价补偿机制研究[D]. 李显鹏.华北电力大学（北京） 2009
本文编号：3090201
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