吳力波*，周陽，陳海波，楊增輝（. 復(fù)旦大學(xué)，上海 0004；. 國網(wǎng)上海市電力公司，上海 00090；. 國網(wǎng)上海市電力公司電力科學(xué)研究院，上海 00090）

基于智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的工業(yè)企業(yè)大氣污染排放特征研究

吳力波1*，周陽1，陳海波2，楊增輝3
（1. 復(fù)旦大學(xué)，上海 200043；2. 國網(wǎng)上海市電力公司，上海 200090；3. 國網(wǎng)上海市電力公司電力科學(xué)研究院，上海 200090）

本文嘗試構(gòu)建基于智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的工業(yè)企業(yè)污染排放預(yù)測方法。通過分析上海大中型工業(yè)企業(yè)用電量與工業(yè)總產(chǎn)出、工業(yè)總產(chǎn)出與主要污染物直接排放量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，本文建立了工業(yè)企業(yè)基于用電量的直接污染排放清單估算方法。利用此估算方法，可在實時的智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上估算工業(yè)企業(yè)直接污染排放量，服務(wù)于大氣污染的實時預(yù)警和預(yù)測。本文研究表明，這種清單估算方法可直接應(yīng)用于工業(yè)企業(yè)污染的實時防控，既可服務(wù)于政府大氣污染監(jiān)測、應(yīng)急機制啟動時防控對象的選擇，也可服務(wù)于未來的污染物排放權(quán)實時交易市場的供需分析等，是大數(shù)據(jù)在污染防治領(lǐng)域應(yīng)用的可行路徑。

智能電網(wǎng)；大數(shù)據(jù)；工業(yè)企業(yè)；大氣污染

引言

隨著工業(yè)化、城市化進程的深化，人類社會經(jīng)濟活動所產(chǎn)生的能源消費、污染物和溫室氣體排放等持續(xù)增加。城市是能源集中消費、污染物集中排放區(qū)域，環(huán)境污染問題尤為突出。很多大型城市人群高度聚集、污染物擴散條件差，一旦出現(xiàn)特殊天氣條件，很容易引發(fā)大氣環(huán)境公害事件。上海市作為全國的經(jīng)濟金融中心，環(huán)境質(zhì)量受到公眾高度關(guān)注，如何實現(xiàn)更為高效的公共環(huán)境治理，是上海市政府和企業(yè)所面臨的共同挑戰(zhàn)。近年來上海頻發(fā)霧霾天氣，個別日空氣質(zhì)量指數(shù)飆升至400以上。這對于上海市居民的生活環(huán)境及健康狀況都造成了嚴(yán)重的影響。為有效應(yīng)對嚴(yán)重空氣污染，上海市政府出臺了《上海市空氣重污染專項應(yīng)急預(yù)案》，提出了多項應(yīng)急措施。這些應(yīng)急措施多基于監(jiān)測數(shù)據(jù)，需要依賴歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、結(jié)合氣候氣象條件做出一定的預(yù)測。這樣的技術(shù)路徑盡管能夠達到總體預(yù)警效果，但是并不能夠及時對應(yīng)于污染源排放情況，有可能存在應(yīng)急措施針對性不強，無法直接調(diào)動排放主體的防控積極性的缺陷，同時也無法根據(jù)工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)活動的變動調(diào)整防控對象，實現(xiàn)環(huán)境效益與經(jīng)濟效益兼顧的環(huán)境治理。

為了深入研究上海市工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)行為及其排放行為，我們需要高頻的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行支撐，然而產(chǎn)量數(shù)據(jù)的獲得幾乎是不可能的，而工業(yè)企業(yè)的用電數(shù)據(jù)是與其生產(chǎn)直接相關(guān)的。電力數(shù)據(jù)可以反映出一個企業(yè)的生產(chǎn)狀況。大數(shù)據(jù)時代技術(shù)的進步為電力的高頻數(shù)據(jù)的獲得帶來了可能性。隨著我國智能電網(wǎng)建設(shè)的大規(guī)模推進，上海市已經(jīng)實現(xiàn)了工商業(yè)智能電表數(shù)據(jù)采集的全覆蓋，重點用能企業(yè)已經(jīng)覆蓋至主要設(shè)備、大型樓宇，并實現(xiàn)了分項計量，智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)已經(jīng)能夠提供全方位的高頻用電數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以有效監(jiān)測工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營狀況，進而推斷污染物排放狀況。這種從生產(chǎn)側(cè)對大氣污染情況的預(yù)測預(yù)警在環(huán)境管理領(lǐng)域還較為薄弱，而本文正是從這個角度入手，對上海市的大氣污染狀況的生產(chǎn)性成因進行研究。通過與上海市電力公司進行合作，本研究獲得了上海市工業(yè)企業(yè)用電高頻數(shù)據(jù)，對上海市典型工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)進行了分析研究，這對于上海市環(huán)境狀況的監(jiān)控及預(yù)警有著十分重要的意義。

1　污染的生產(chǎn)性因素

1.1大氣污染的工業(yè)污染源

使用鍋爐的大中型工業(yè)企業(yè)是污染物排放的點源，霧霾天氣產(chǎn)生的主要原因是固定點源和流動源污染氣體的排放，其中熱電、化工、鋼鐵等工業(yè)企業(yè)排放的廢氣是固態(tài)大氣污染的主要來源。工業(yè)點源排放的特點在于短時間內(nèi)排放集中、排放數(shù)量大，因而控制污染企業(yè)生產(chǎn)對于在短期內(nèi)快速減少污染排放、提高空氣質(zhì)量有重要意義，然而點源排放也會受到氣象因素的影響?？的龋?］曾針對北京的空氣污染建立氣象模型進行研究，得出北京污染與周邊工業(yè)污染相關(guān)的結(jié)論。

工業(yè)能源消耗產(chǎn)生的污染排放主要分成兩類，分別為直接排放和間接排放。其中，直接排放是指工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)過程中消耗的化石燃料所產(chǎn)生的污染排放，而間接排放是指企業(yè)消耗電能所產(chǎn)生的污染排放。田賀忠［2，3］基于燃料消耗的排放因子法，按照經(jīng)濟部門、燃料類型、燃料方式等信息，根據(jù)不同省市區(qū)的消耗能源類型，分別建立了燃煤大氣砷以及銻排放清單。而各類工業(yè)行業(yè)中，電力行業(yè)比較特殊，直接排放是指發(fā)電過程中消耗的化石燃料所產(chǎn)生的污染排放，間接排放指企業(yè)自身運營消耗的電能產(chǎn)生的污染排放。電力行業(yè)的排放是所有工業(yè)行業(yè)間接排放的源頭，因而在討論工業(yè)污染排放時將電力行業(yè)與其他行業(yè)分開討論可以使問題更加明晰。圖1的下半部分展示了工業(yè)企業(yè)直接排放與間接排放的關(guān)系圖。在本研究中選取上海非電力行業(yè)的工業(yè)企業(yè)為研究對象，旨在通過調(diào)控直接污染排放量較大的企業(yè)的生產(chǎn)情況，保證上海市實時空氣質(zhì)量。

1.2大氣污染的主要組成

工業(yè)企業(yè)大氣污染物排放類型可分為氣態(tài)無機污染物和氣態(tài)有機污染物。氣態(tài)無機污染物，包括二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）、一氧化碳（CO）等；氣態(tài)有機污染物包括非甲烷揮發(fā)性有機物（Non-methane Volatile Organic Compounds）、多環(huán)芳香烴（Polycyclic Aromatic Hydrocarbon）、總懸浮顆粒物（Total Suspended Particulate）等。本研究中考慮到數(shù)據(jù)可得性、研究合理性，選擇無機污染物二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx），有機污染物，PM2.5、PM10，以及包括這兩者的總懸浮顆粒物（TSP）作為研究對象，建立工業(yè)企業(yè)污染物排放監(jiān)測與反饋系統(tǒng)。

1.3大氣污染的空間因素

計算企業(yè)的污染物排放量還要考慮空間分布因素。工業(yè)企業(yè)的直接污染物排放影響企業(yè)所在地空氣質(zhì)量，而間接排放的影響范圍則與企業(yè)用電的來源有關(guān)，例如，企業(yè)使用的本地發(fā)電則造成對本地的空氣質(zhì)量影響，企業(yè)使用的外省市發(fā)電則影響外省市空氣質(zhì)量，企業(yè)使用清潔能源自發(fā)電則不會造成空氣污染。圖1的上半部分給出了企業(yè)用電來源路徑，表明了間接排放影響區(qū)域與電能來源有關(guān)。工業(yè)企業(yè)在某地區(qū)的直接污染物排放可根據(jù)該企業(yè)在該地區(qū)化石燃料使用量計算獲得，也可通過實際檢測獲得；而企業(yè)在某地區(qū)造成的間接污染排放的計算則要依據(jù)企業(yè)的用電量和用電來源中本地發(fā)電的比重，后者較前者復(fù)雜。在本研究中通過建立非電力工業(yè)企業(yè)直接污染排放量與用電量的關(guān)系，構(gòu)建企業(yè)實時大氣污染物排放檢測機制，因而只考慮工業(yè)企業(yè)的直接排放，不計算間接排放部分。

圖1　電力輸送、直接排放與間接排放

2　研究方法與數(shù)據(jù)

2.1污染物排放估算方法綜述

估算點源大氣污染物排放的方法有多種，在一定情形下應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性、估算結(jié)果的科學(xué)性選擇合適的方法。通過梳理和比較，以往研究中有四種計算工業(yè)企業(yè)污染物排放量的方法，分別為行業(yè)污染排放系數(shù)估算法、分工序估算法、歷史數(shù)據(jù)估算法和流量監(jiān)測法。前三種估算方法均以排放系數(shù)為依據(jù)，而最后一種方法不以排放系數(shù)為依據(jù)。

2.1.1行業(yè)污染排放系數(shù)估算法

值得注意的是，各行業(yè)生產(chǎn)工序、使用燃料的種類和結(jié)構(gòu)、尾氣處理技術(shù)都有差別，因而各行業(yè)每單位燃料消耗的污染物排放系數(shù)均有差異。因而首先需要測算出各行業(yè)的單位產(chǎn)出污染排放系數(shù)，再結(jié)合企業(yè)燃料使用量和尾氣處理能力，計算出各企業(yè)污染物排放量。根據(jù)吳曉璐［5］測算的長三角地區(qū)各行業(yè)不同燃料的污染物排放系數(shù)，結(jié)合污染物普查數(shù)據(jù)庫提供的寶鋼燃料使用量，我們可以估算出寶鋼各類大氣污染物年排放量。

2.1.2分工序估算法

第二種方法是分工序估算法，這種方法適合在掌握各個企業(yè)生產(chǎn)流程詳細(xì)信息的情況下使用。鄭軍［6］為了獲得砂型鑄造工藝過程各個工序的碳排放情況，有針對性地開展節(jié)能減排措施，分析了砂型鑄造生產(chǎn)過程的特點，提出了基于工序碳源的鑄造工藝過程碳排放建模方法。通過分析鑄造生產(chǎn)中的各個環(huán)節(jié)，用工序特征要素描述砂型鑄造工序基本狀態(tài)。建立了五類基礎(chǔ)工序碳源，利用基礎(chǔ)工序碳源表示并計算各個工序的碳排放量。結(jié)合某農(nóng)用車箱體鑄件生產(chǎn)過程進行驗證，估算了該鑄件的工序碳排放量。

根據(jù)《工業(yè)污染物產(chǎn)生和排放系數(shù)手冊》給出的各工業(yè)行業(yè)每單位產(chǎn)量各道工序的污染物排放系數(shù)，結(jié)合企業(yè)年產(chǎn)量數(shù)據(jù)，也可以計算出各個企業(yè)污染物排放的年度數(shù)量。《工業(yè)污染物產(chǎn)生和排放系數(shù)手冊》提供了燃燒單位質(zhì)量/體積的煤、油、燃料氣的一氧化碳、碳?xì)浠衔?、氮氧化合物、二氧化硫、煙塵等的排放量，也提供了冶金工業(yè)、煤炭工業(yè)、化學(xué)工業(yè)、輕工業(yè)、制革工業(yè)、纖維板制造業(yè)、建材工業(yè)、機械工業(yè)、電力工業(yè)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)等幾個工業(yè)分類下的子工業(yè)各道工序的相關(guān)污染物排放系數(shù)。例如鋼鐵行業(yè)的主要排污工序可分為煉焦、燒結(jié)、煉鐵、煉鋼（轉(zhuǎn)爐）、煉鋼（平爐）、煉鋼（電爐）和連鑄幾道工序，結(jié)合手冊提供的每單位產(chǎn)出在各個工序中各類污染物排放量，以及鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)量，便可計算出生產(chǎn)這一產(chǎn)量過程中的污染排放量。徐洪波，盧曉軍［7］對沈陽市人造板制作工業(yè)進行調(diào)研，對生產(chǎn)工序中排放的廢氣污染物進行監(jiān)測。確定人造板工業(yè)產(chǎn)、排污特點，分析行業(yè)的特征廢氣污染因子；對板材單位產(chǎn)品產(chǎn)生的廢氣污染物定量進行研究，得出各類板材生產(chǎn)過程中甲醛、氨氣、粉塵排放強度，估算了人造板工業(yè)產(chǎn)生的排污負(fù)荷。針對沈陽市人造板企業(yè)生產(chǎn)及污染物排放實際情況提出污染控制方法。

2.1.3歷史數(shù)據(jù)估算法

第三種方法根據(jù)歷史產(chǎn)量和污染物排放數(shù)據(jù)估算排放系數(shù)，結(jié)合目前產(chǎn)量估算污染物排放。適合在無法獲得行業(yè)生產(chǎn)流程信息、企業(yè)生產(chǎn)工序燃料使用量等明細(xì)數(shù)據(jù)的情況下使用。SO2和NOx的排放量直接采用全國污染源普查、企業(yè)環(huán)境影響回顧性評價報告和排污申報的數(shù)據(jù)。其中全國污染源普查數(shù)據(jù)庫以企業(yè)為單位記錄全年各大氣污染物的排放量，適用于排放口少的工業(yè)中小點源和生活點源。 排污申報數(shù)據(jù)按照工藝類型分別給出污染物排放量，環(huán)境影響回顧性評價報告采用物料平衡法估算不同工藝的排放量，適用于多排放口的大型工業(yè)企業(yè)。TSP 排放量同樣來自以上三個數(shù)據(jù)庫，取粉塵與煙塵排放量之和。同時，根據(jù)燃煤源顆粒物中 PM10、PM2.5的粒徑比例計算PM10與 PM2.5的排放量，具體計算數(shù)值可參考張強等［8］的研究成果。對于 CO、VOCs 和NH3排放量的估算，由于在全國污染源普查數(shù)據(jù)庫中沒有直接可用的數(shù)據(jù)，因此對于工業(yè)中小點源和生活點源采用排放系數(shù)法計算，可應(yīng)用方法一中提供的基本公式。

2.1.4流量監(jiān)測法

第四種方法在污染源（電站鍋爐、工業(yè)鍋爐、工業(yè)窯爐等燃燒設(shè)施）排污口直接實時監(jiān)測污染物排放濃度，結(jié)合排放流量數(shù)據(jù)，計算一定時間內(nèi)的總排放量。這種方法對資本設(shè)備要求較高，在實際中可行度較低，但測算污染物排放量數(shù)據(jù)最為精確。

根據(jù)工業(yè)企業(yè)用電量與產(chǎn)量之間的數(shù)量關(guān)系、產(chǎn)量與污染物排放的數(shù)量關(guān)系，可以建立工業(yè)企業(yè)污染物排放監(jiān)測與反饋機制。在這一機制下，根據(jù)工業(yè)企業(yè)實時用電量數(shù)據(jù)，可以估算出該企業(yè)實時大氣污染物排放量，對于污染物排放量超過一定標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)給予警示，甚至通過行政手段限制其生產(chǎn)行為，將上海市大氣污染物排放量控制在一定范圍內(nèi)，保證市內(nèi)空氣質(zhì)量。

2.2本文研究方法

本研究采用行業(yè)污染排放系數(shù)估算法，計算各個工業(yè)企業(yè)的污染物排放量。該技術(shù)在亞洲地區(qū)應(yīng)用還比較少，David G.Streets［9］等根據(jù)美國航空航天局（NASA）的Trace-P項目研制了2000年亞洲地區(qū)的排放清單。胡堯［10］也曾基于中國的投入產(chǎn)出表進行了中國能源消費的碳排放估算，但是其側(cè)重于碳排放研究，很少涉及污染物的排放。

首先，根據(jù)企業(yè)用電量和產(chǎn)量的歷史數(shù)據(jù)，建立二者之間的數(shù)量關(guān)系。然后，通過行業(yè)污染物排放系數(shù)建立起企業(yè)產(chǎn)量與污染物排放之間的數(shù)量關(guān)系。從而，可以進一步建立企業(yè)用電量與污染物排放的數(shù)量關(guān)系。在此基礎(chǔ)之上，建立污染物排放監(jiān)測機制，根據(jù)智能電表觀測到的企業(yè)實時用電量計算企業(yè)實時污染排放量，通過電力供給控制、錯峰填谷等手段調(diào)節(jié)企業(yè)用電量，利用行政手段引導(dǎo)工業(yè)企業(yè)改變生產(chǎn)計劃，從而達到上海市工業(yè)企業(yè)整體單位時間內(nèi)用電量、污染排放量保持基本穩(wěn)定的目標(biāo)。通過污染物排放反饋機制得到調(diào)整后的各企業(yè)污染物排放量，進一步利用電力供給控制、錯峰填谷措施進行調(diào)整。工業(yè)企業(yè)實時污染物排放量的測算根據(jù)以下三個步驟進行。

（1）獲取工業(yè)企業(yè)一段時期內(nèi)的一次能源投入量數(shù)據(jù)，根據(jù)各行業(yè)燃煤排放系數(shù)、燃油排放系數(shù)，計算在這一段時間內(nèi)該企業(yè)的各類大氣污染物排放量。

（2）根據(jù)企業(yè)在一段時間內(nèi)的污染物排放和同一段時間的用電數(shù)據(jù)，計算單位用電量的各類污染物排放，獲得污染系數(shù)。

（3）得到單位用電量的各類污染物排放數(shù)據(jù)后，結(jié)合智能電表監(jiān)測到的企業(yè)15分鐘用電量的高頻數(shù)據(jù)，計算得到高頻的大氣污染排放物曲線。

2.3數(shù)據(jù)來源

本研究中工業(yè)部門污染物排放量的數(shù)據(jù)來源于第一次全國污染源普查數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的時間跨度為2006年到2009年。從范圍來看，污染源普查包括工業(yè)源、農(nóng)業(yè)源、生活源和集中式污染治理設(shè)施四大部分。從對象來看，全國總的普查對象為592.6萬個，其中工業(yè)源157.6萬個，農(nóng)業(yè)源289.9萬個，生活源144.6萬個，集中式污染治理設(shè)施4790個。用電數(shù)據(jù)方面，本研究獲取上海市工業(yè)企業(yè)每日96點用電數(shù)據(jù)（每15分鐘一個數(shù)據(jù)）用于替代上海市工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)量數(shù)據(jù)，作為上海市工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)的直接變量。

3　分析結(jié)果及應(yīng)用

根據(jù)計算所得的企業(yè)15分鐘內(nèi)的電力消耗水平，結(jié)合污染物排放系數(shù)可以得出各類污染物排放量，及時對污染排放嚴(yán)重的企業(yè)給予警示，甚至使用行政手段控制其生產(chǎn)活動，以保證空氣質(zhì)量維持在一定水平之上。

以寶鋼集團上海五鋼有限公司為例。該公司屬于其他金屬制品制造行業(yè)，大工業(yè)用電交流電壓為10kV，位于同濟路305號，電表編號為H00271。2008年表號H00271全年用電量：9 237 924kWh，在2008年全年煤炭投入量為100Wt的情況下，可計算出單位用電量的污染物排放系數(shù)：

PSO2= 12.48C/Q = 1.350 952 876

PNOx= 10.31C/Q = 1.116 051 615

ECO= 28.56C/Q = 3.091 603 698

PPM2.5= 0.203C/Q = 0.021 974 634

PPM2.5-10= 0.075 3C/Q = 0.008 151 182

PPM10+= 0.046 3C/Q = 0.005 011 949

結(jié)合電表提供的每十五分鐘用電量數(shù)據(jù)，可畫出該企業(yè)一天之內(nèi)每十五分鐘的污染物排放量曲線。圖2展示了根據(jù)以上算法得到的上海五鋼2009年9月1日的PM2.5排放量隨時間變化的曲線。

本文選擇了上海9家代表性工業(yè)企業(yè)作為樣本，計算其單位用電量的污染物排放系數(shù)。表1展示了上海市若干工業(yè)企業(yè)每千瓦時用電量各類污染物排放量的計算結(jié)果。觀察表中數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)不同企業(yè)單位用電量污染物排放量差異很大，不同企業(yè)的各類污染物排放比重也不相同。工業(yè)企業(yè)的單位用電量污染物排放量、污染物排放構(gòu)成與企業(yè)的生產(chǎn)內(nèi)容、生產(chǎn)過程、生產(chǎn)方式、生產(chǎn)技術(shù)等緊密聯(lián)系。例如，電機制造業(yè)、煉焦業(yè)和紙制品制造業(yè)二氧化硫、氮氧化合物的排放量比較大，而電子和電工機械專用設(shè)備制造業(yè)則會排放大量可懸浮顆粒物，是導(dǎo)致霧霾的重要源頭。鋼鐵行業(yè)、氯堿行業(yè)雖然能源消耗量很大，但伴隨單位用電量的各類污染物排放卻比較小，這與上海的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)是有關(guān)系的，上海地區(qū)的大型鋼鐵、氯堿企業(yè)往往采用很先進的節(jié)能減排技術(shù)，因而這些大型工業(yè)企業(yè)并不一定是造成上海市空氣污染的主要原因。

圖2　上海五鋼PM2.5排放日數(shù)據(jù)（2009.9.1）

表1　上海市若干工業(yè)企業(yè)大氣污染物排放系數(shù)單位：g/kWh

通過上傳工業(yè)用戶每15分鐘采集的用電量數(shù)據(jù)與污染物排放數(shù)據(jù)，建立工業(yè)企業(yè)污染物排放實時監(jiān)測熱力圖應(yīng)用于上海市工業(yè)企業(yè)污染物排放監(jiān)測。當(dāng)上海市日空氣污染指數(shù)超標(biāo)，或天氣污染嚴(yán)重時，即可通過熱力圖追蹤重點污染點源，建議相關(guān)企業(yè)調(diào)整生產(chǎn)計劃，通過對企業(yè)自身的排放行為進行調(diào)整，達到督促企業(yè)節(jié)能減排，指導(dǎo)企業(yè)節(jié)能降耗的效果。

根據(jù)前一部分的污染物排放系數(shù)計算方法和高頻企業(yè)污染物排放量數(shù)據(jù)的計算方法，可以建立污染物排放的監(jiān)測機制。企業(yè)污染物排放的高頻數(shù)據(jù)可以以兩種形式展示。一種形式是各類污染物排放量隨時間變化的折線圖，可以反映同一企業(yè)污染物排放量在一天當(dāng)中的變化，便于識別企業(yè)在一天中的生產(chǎn)、能源使用高峰期和低谷，體現(xiàn)出企業(yè)在一天當(dāng)中的生產(chǎn)活動特征。另一種形式是熱力圖，本研究在估算各個企業(yè)污染排放系數(shù)的同時，也搜集了企業(yè)的經(jīng)度、緯度信息，從而可以制作企業(yè)各類污染物排放量的熱力圖。在地圖上標(biāo)注調(diào)研范圍內(nèi)的工業(yè)企業(yè)的位置，用色彩顯示出企業(yè)污染物排放量的差異。熱力圖可以將不同企業(yè)的同種污染物排放量展示在同一張地圖上，便于比較出同一時間點上各企業(yè)對某種大氣污染物的排放量大小（圖3、圖4）。結(jié)合實時空氣質(zhì)量監(jiān)測，可以尋找濃度偏高的污染物源頭，從污染源開始尋求解決方案并采取措施。

4　結(jié)論及政策建議

本研究建立了上海市工業(yè)企業(yè)用電量與大氣污染物排放量之間的數(shù)量關(guān)系，大氣污染物排放量的降低可以從降低企業(yè)用電量著手。一方面，可以切斷對污染物排放量過大的企業(yè)的電力供給。衡量企業(yè)污染物排放量過大的標(biāo)準(zhǔn)制定應(yīng)有科學(xué)性、合理性。本研究給出了針對這種措施的三個可能的方案。

方案一：選擇導(dǎo)致當(dāng)前最嚴(yán)重空氣質(zhì)量問題的污染物作為控制對象，通過行政手段停止或減少前一日PM2.5排放量最高企業(yè)的電力供給。例如，秋冬季節(jié)空氣流動不暢，加之人們出于取暖的目的對能源消費量增加，空氣中PM2.5濃度升高，造成嚴(yán)重霧霾現(xiàn)象，在很大程度上影響了人們的戶外活動和生活質(zhì)量。因而秋冬季節(jié)應(yīng)該關(guān)注企業(yè)PM2.5排放量，從工業(yè)企業(yè)方面降低可懸浮顆粒物排放。

方案二：根據(jù)空氣中各類污染物濃度的加權(quán)求和數(shù)據(jù)，建立基于二氧化硫、氮氧化合物、可懸浮顆粒物濃度的空氣污染貢獻指數(shù)。計算各企業(yè)空氣污染貢獻指數(shù)的高頻數(shù)據(jù)，控制連續(xù)6小時該指數(shù)在一定數(shù)值以上企業(yè)的電力供給。

方案三：采取雙重指標(biāo)監(jiān)控機制，即選取前一天濃度超過國家限制范圍百分比最高的兩種污染物作為研究對象，需要采取電力供給限制的企業(yè)應(yīng)滿足一天中連續(xù)6小時以上兩種污染物排放量在工業(yè)行業(yè)歷史平均水平以上。在實際情境中，還應(yīng)該考慮到操作的復(fù)雜性及方案的可行性，需要進行一段時間的測試。

另一方面，可以將電力的錯峰填谷措施與污染物排放量控制相結(jié)合，錯峰填谷相對于直接切斷/減少企業(yè)電力供給是一種更加溫和的措施，但實際操作的復(fù)雜程度更高、難度更大。企業(yè)污染物排放系數(shù)在一定時期內(nèi)基本穩(wěn)定，那么企業(yè)污染物排放量的大小反映企業(yè)用電量和產(chǎn)量的信息。錯峰填谷措施要求通過企業(yè)調(diào)整用電時間，減少上海市一天中的高峰用電量，而增加一天中的低谷用電量，從而避免出現(xiàn)高峰時期的電力供給不足，以及低谷時期的供電設(shè)備閑置和電能棄置。

圖3　工業(yè)污染排放實時監(jiān)測熱力圖*

圖4　工業(yè)污染排放實時監(jiān)測熱力圖*

根據(jù)污染監(jiān)測機制的觀測結(jié)果，停止對實時污染排放超標(biāo)企業(yè)的電力供給，或強制要求企業(yè)將用電高峰時間段的生產(chǎn)轉(zhuǎn)移到低谷時間段。雖然可以達到污染排放控制的目標(biāo)，但卻使得企業(yè)偏離了利潤最大化的目標(biāo)。激勵手段指通過稅收、補貼、勸導(dǎo)等方式鼓勵企業(yè)改變生產(chǎn)行為的方式，這種措施實現(xiàn)污染排放控制的效果難以預(yù)測，政策制定流程復(fù)雜，但企業(yè)以利潤最大化為目標(biāo)的生產(chǎn)經(jīng)營活動將不會受到干預(yù)。

在監(jiān)測機制的基礎(chǔ)上，需要進一步建立污染物排放反饋機制，監(jiān)測污染物排放量在采取改善措施后的變化，進一步采取新的措施，再次保證污染物排放量總體水平在一定范圍內(nèi)，從而實現(xiàn)動態(tài)調(diào)控。污染物排放反饋機制的數(shù)據(jù)可以不斷更新，這確保通過控制企業(yè)用電量可以有效控制大氣污染物排放量。本研究中計算污染物排放系數(shù)的數(shù)據(jù)來自于第一次全國污染源普查數(shù)據(jù)庫，以及《工業(yè)污染物產(chǎn)生和排放系數(shù)手冊》。污普數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)更新、系統(tǒng)發(fā)展為本研究提供了保障。在長期內(nèi)企業(yè)的生產(chǎn)內(nèi)容、生產(chǎn)方式、生產(chǎn)技術(shù)都會發(fā)生變化，污染物排放系數(shù)也會發(fā)生相應(yīng)變化，數(shù)據(jù)更新是保證本研究有現(xiàn)實意義的重要條件。本研究中上海市工業(yè)企業(yè)用電量的數(shù)據(jù)來自于上海電力公司，為電表讀出的每15分鐘企業(yè)高頻用電數(shù)據(jù)。這一重要數(shù)據(jù)來源也是建立污染物排放反饋機制的保障。建立污染物排放反饋機制有著關(guān)鍵作用，一方面，反饋機制監(jiān)測電力供給控制、錯峰填谷等措施對企業(yè)污染物控制的效果，是必不可少的環(huán)節(jié)；另一方面，反饋機制也給出調(diào)整措施效應(yīng)強度的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，可供進一步研究、完善污染物排放監(jiān)測與反饋機制，甚至可以將在上海地區(qū)的成功經(jīng)驗推廣到全國。

［1］ 康娜， 高慶先， 周鎖銓， 等. 區(qū)域大氣污染數(shù)值模擬方法研究［J］. 環(huán)境科學(xué)研究， 2006， 19（6）: 20-26.

［2］ 田賀忠， 曲益萍. 2005年中國燃煤大氣砷排放清單［J］. 環(huán)境科學(xué)， 2009， 30（4）: 956-962.

［3］ 田賀忠， 趙丹， 何孟常， 等. 2005年中國燃煤大氣銻排放清單［J］. 中國環(huán)境科學(xué)， 2010， 30（11）: 1550-1557.

［4］ 唐飛， 陳文抗， 石琴. 基于LEAP模型的城市客運交通能耗和污染物排放預(yù)測［J］. 交通節(jié)能與環(huán)保， 2015， 11（6）: 31-36. ［5］ 吳曉璐. 長三角地區(qū)大氣污染物排放清單研究［D］. 上海:復(fù)旦大學(xué)， 2009.

［6］ 鄭軍， 唐任仲， 胡羅克. 基于工序碳源的砂型鑄造過程碳排放建模方法［J］. 計算機集成制造系統(tǒng)， 2014， 20（4）: 898-908.

［7］ 徐洪波， 盧曉軍. 沈陽市人造板行業(yè)廢氣污染物排放狀況及控制方法［J］. 黑龍江科技信息， 2010（29）: 47-48.

［8］ 張強， KLIMONT Z， STREETS D G， 等. 中國人為源顆粒物排放模型及2001年排放清單估算［J］. 自然科學(xué)進展，2006， 16（2）: 223-231.

［9］ STREETS D G， BOND T C， CARMICHAEL G R， et al. An inventory of gaseous and primary aerosol emissions in Asia in the year 2000［J］. Journal of geophysical research， 2003，108（21）: 8809-8822.

［10］ 胡堯， 饒光明.中國能源消費行業(yè)碳排放研究——基于“碳排”投入產(chǎn)出表的編制［J］. 重慶工商大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2015， 32（4）: 17-26.

［11］ 陳希. 我國天然氣發(fā)展問題與對策思考［J］. 生態(tài)經(jīng)濟，2011（2）: 123-126， 140-140.

［12］ 吳紅梅. 長三角地區(qū)能耗特點與節(jié)能對策研究［J］.中國能源， 2007， 29（8）: 22-25.

［13］ 國家環(huán)境保護總局. 2007年中國環(huán)境狀況公報［EB/OL］. （2008-06-04）. http://jcs.mep.gov.cn/hjzl/ zkgb/2007zkgb/200811/t20081117_131309.shtml.

［14］ 李莉， 陳長虹， 黃成， 等. 長江三角洲地區(qū)大氣O3和PM10的區(qū)域污染特征模擬［J］. 環(huán)境科學(xué)， 2008， 29（1）: 237-245.

［15］ 劉俊伶， 王克， 鄒驥. 基于MRIO模型的全球貿(mào)易內(nèi)涵碳流向分析［J］. 世界經(jīng)濟研究， 2014（6）: 43-48.

［16］ NASA Research Announcement. Experimental and theoretical studies of transport and chemical evolution over the Pacific （TRACE-P）. 2000-01-28.

*圖3、圖4彩圖見文后彩插，編者注。

Emission Characteristics of lndustrial Air Pollution by Using Smart-Grid Big Data

WU Libo1*， ZHOU Yang1， CHEN Haibo2， YANG Zenghui3
（1. Fudan University， Shanghai 200043； 2. State Grid Shanghai Municipal Electric power Company， Shanghai 200090； 3. State Grid Shanghai Municipal Electric power Company， Electric Power Research Institute， Shanghai 200090）

This paper tries to develop a new method to forecast the industrial pollutant emission based on smart-grid big data. By analyzing the correlation between electricity use， industrial output and main environmental pollutants， this paper built up an accounting method for estimating the direct pollutants emission. This method can support the estimation of industrial direct pollutant emission basd on real-time smart-grid big data and serve the precautionary management and pollution forecast. The study indicates that such method can be applied to manage the real-time industrial pollution by filtering the regulated targets in extremely polluted days. It can also support the real-time trading of pollution rights in future cap and trading markets. This method proved that energy big data can be utilized in air pollution control effectively.

smart-grid； big data； industrial enterprise； air pollution

X51；TM76

1674-6252（2016）04-0037-06

A

10.16868/j.cnki.1674-6252.2016.04.037

本研究受到國家863項目“智能配用電大數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)”（2015AA0203）資助。

*責(zé)任作者： 吳力波（1974—），女，復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院、經(jīng)濟學(xué)院教授、博導(dǎo)，主要研究方向為能源經(jīng)濟、能源大數(shù)據(jù)分析，E-mail：wulibo@fudan.edu.cn。