沈 照 人

(江蘇省、南京市節(jié)能技術(shù)服務(wù)中心，江蘇 南京 210007)

0 引 言

為應(yīng)對(duì)氣候變化，聯(lián)合國(guó)于1992年5月達(dá)成《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》，在《公約》及在其框架下一系列氣候大會(huì)達(dá)成的約定中，碳排放交易成為各國(guó)政府應(yīng)對(duì)氣候變化、控制溫室氣體排放最重要的工具之一。中國(guó)也將爭(zhēng)取在2030年前二氧化碳排放達(dá)到值峰、2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和，且近年已在碳排放控制方面付出巨大努力。國(guó)家發(fā)展改革委2014年12月發(fā)布的《碳排放權(quán)交易管理暫行辦法》中要求:“重點(diǎn)排放單位每年編制排放報(bào)告，由第三方機(jī)構(gòu)出具碳排放核查報(bào)告”[1]。

電力行業(yè)作為碳排放量占比最大的行業(yè)，準(zhǔn)確核算發(fā)電企業(yè)產(chǎn)生的碳排放量，對(duì)政府主管部門(mén)核定國(guó)家碳排放總量、制定適合國(guó)情的政策并最終實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)具有十分重要的意義。從《中國(guó)發(fā)電企業(yè)溫室氣體排放核算方法與報(bào)告指南(試行)》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)指南)規(guī)定的碳排放量計(jì)算公式推測(cè)，核定發(fā)電企業(yè)碳排放量的關(guān)鍵在于能否獲得準(zhǔn)確的燃煤低位發(fā)熱量數(shù)據(jù)。指南要求:“燃煤低位發(fā)熱量的測(cè)量方法和設(shè)備應(yīng)遵循GB/T 213—2008《煤的發(fā)熱量測(cè)定方法》的規(guī)定”[2]。而GB/T 213—2008則規(guī)定“用氧彈量熱法測(cè)定煤的高位發(fā)熱量及低位發(fā)熱量的計(jì)算方法”[3]。按照GB/T 213—2008規(guī)定的方法，發(fā)電企業(yè)應(yīng)使用量熱儀來(lái)測(cè)定和計(jì)算燃煤低位發(fā)熱量。

筆者所在單位作為江蘇省發(fā)展改革委、江蘇省生態(tài)環(huán)境廳認(rèn)定的碳排放核查機(jī)構(gòu)，參加了江蘇省組織的歷次碳排放核查工作。梳理數(shù)據(jù)來(lái)源，發(fā)現(xiàn)各發(fā)電企業(yè)燃煤低位發(fā)熱量的來(lái)源主要包括以下2種:①少數(shù)發(fā)電企業(yè)的煤炭化驗(yàn)室已配備量熱儀，使用“氧彈量熱法”測(cè)定并計(jì)算燃煤低位發(fā)熱量，主要是五大發(fā)電集團(tuán)和江蘇國(guó)信集團(tuán)下屬電廠(chǎng)，單臺(tái)機(jī)組裝機(jī)容量在300 MW以上；②占發(fā)電企業(yè)大多數(shù)的地方公共熱電廠(chǎng)、企業(yè)自備電廠(chǎng)的煤炭化驗(yàn)室基本未配備量熱儀，一般先采用馬弗爐、干燥箱、分析天平等設(shè)備測(cè)定燃煤的水分、灰分、揮發(fā)分，再根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算得出燃煤低位發(fā)熱量。

因大多數(shù)發(fā)電企業(yè)無(wú)法達(dá)到指南規(guī)定的燃煤低位發(fā)熱量實(shí)測(cè)要求，致使各核查機(jī)構(gòu)在碳排放核查時(shí)只能采用缺省值，如煙煤低位發(fā)熱量的缺省值為19.57 MJ/kg，但采用統(tǒng)一的低位發(fā)熱量缺省值顯然不能真實(shí)反映各發(fā)電企業(yè)的燃煤使用狀況，不利于核查機(jī)構(gòu)準(zhǔn)確計(jì)算發(fā)電企業(yè)的實(shí)際碳排放量數(shù)據(jù)，不利于政府主管部門(mén)了解發(fā)電行業(yè)的碳排放真實(shí)情況，不利于國(guó)家碳交易市場(chǎng)的健康有序運(yùn)行。

多年來(lái)，廣大煤質(zhì)分析工作者提出一系列測(cè)算燃煤低位發(fā)熱量的公式，主要有以下三大類(lèi):

(1)采用元素分析數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)計(jì)計(jì)算。電力設(shè)計(jì)院常用門(mén)捷列夫公式計(jì)算發(fā)熱量[4]，此公式在煤質(zhì)分析領(lǐng)域出現(xiàn)較早且具有影響力，但其計(jì)算基于煤的元素分析結(jié)果，而發(fā)電企業(yè)一般不具備元素分析的設(shè)備和能力，故該類(lèi)公式在絕大多數(shù)發(fā)電企業(yè)無(wú)法使用。

(2)以工業(yè)分析數(shù)據(jù)為依據(jù)進(jìn)行測(cè)算。煤炭科學(xué)研究總院提出關(guān)于煙煤、無(wú)煙煤和褐煤的3個(gè)發(fā)熱量計(jì)算公式，該3個(gè)公式具有較廣泛的適應(yīng)性，但其結(jié)構(gòu)復(fù)雜且需提前判定煤炭的種類(lèi)和焦渣特性，對(duì)化驗(yàn)人員的操作提出較高的要求[5]。而國(guó)內(nèi)外其他煤質(zhì)分析工作者也提出一些公式，但常存在參數(shù)(變量)偏少或適應(yīng)性不足的問(wèn)題，如有的公式僅針對(duì)單一礦區(qū)或產(chǎn)地的煤種進(jìn)行分析從而導(dǎo)致對(duì)其他地區(qū)煤種參考價(jià)值較小[6-11]，有的公式僅引入2個(gè)或3個(gè)變量進(jìn)行分析因而導(dǎo)致準(zhǔn)確度不夠高[12-15]。

(3)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)?；贏NN、SVR等非線(xiàn)性建模思想的預(yù)測(cè)方法，近年逐漸將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引入燃煤低位發(fā)熱量測(cè)算中[16-18]。該方法具有較高的準(zhǔn)確度，但使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法對(duì)樣本的質(zhì)量、數(shù)量要求較高且易發(fā)生過(guò)擬合現(xiàn)象[19]，還存在局部最小、過(guò)學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)選擇缺少理論支撐等問(wèn)題,對(duì)其預(yù)測(cè)能力有一定的削弱[20]。

筆者認(rèn)為，為便于發(fā)電企業(yè)碳排放核查工作的開(kāi)展，推進(jìn)碳排放管理工作進(jìn)步，在大多數(shù)發(fā)電企業(yè)尚未配備量熱儀的國(guó)情下，應(yīng)不拘泥于強(qiáng)制要求發(fā)電企業(yè)按GB/T 213—2008的規(guī)定執(zhí)行，可考慮找到1個(gè)適用范圍廣、準(zhǔn)確度高的低位發(fā)熱量計(jì)算經(jīng)驗(yàn)公式，既能貼合廣大中小發(fā)電企業(yè)的實(shí)際狀況，又能滿(mǎn)足碳排放核查對(duì)數(shù)據(jù)精度的需求。根據(jù)多年煤質(zhì)分析經(jīng)驗(yàn)，筆者選取1批具有典型性的燃煤樣品并對(duì)煤質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，得到回歸方程式且對(duì)該方程式進(jìn)行驗(yàn)證，可用于計(jì)算發(fā)電企業(yè)燃煤發(fā)熱量并最終用于碳排放量的計(jì)算，具有簡(jiǎn)單實(shí)用、適應(yīng)性廣、準(zhǔn)確度高的特點(diǎn)，以期對(duì)推動(dòng)碳達(dá)峰、碳中和工作具有積極的意義。

1 多元線(xiàn)性回歸分析模型的建立

1.1 回歸分析法簡(jiǎn)介

回歸分析法是處理多個(gè)變量之間相關(guān)關(guān)系的1種常用的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，即從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)出發(fā)以提供建立變量之間相關(guān)關(guān)系的近似數(shù)學(xué)表達(dá)式，該方法中的經(jīng)驗(yàn)公式給出相關(guān)性檢驗(yàn)規(guī)則，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)公式即可達(dá)到預(yù)測(cè)與控制的目的。多元線(xiàn)性回歸旨在研究因變量(Y)與k個(gè)自變量(x1，x2，…xk)之間線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系[21]。

1.2 自變量與因變量的選擇

從目前中小發(fā)電企業(yè)化驗(yàn)室裝備的現(xiàn)狀分析可知，各化驗(yàn)室均已配備主要的工業(yè)分析化驗(yàn)設(shè)備如馬弗爐、干燥箱、分析天平、定硫儀等，由此可測(cè)定燃煤的全水分、水分、灰分、揮發(fā)分和全硫及計(jì)算固定碳。故以下對(duì)低位發(fā)熱量經(jīng)驗(yàn)公式的推導(dǎo)基于以上幾個(gè)成份開(kāi)展，綜合考慮固定碳數(shù)據(jù)是由其他數(shù)據(jù)計(jì)算而得，故不宜將其列為自變量。

根據(jù)《煤的工業(yè)分析方法》(GB/T 212—2008)、《煤中全水分的測(cè)定方法》(GB/T 211—2017)和《煤中全硫的測(cè)定方法》(GB/T 214—2007)中規(guī)定的化驗(yàn)方法，幾個(gè)主要成分在試驗(yàn)條件下直接測(cè)定并計(jì)算得出的數(shù)據(jù)分別為全水分(Mt)、空干基水分(Mad)、空干基灰分(Aad)、空干基揮發(fā)分(Vad)和空干基全硫(St,ad)。為減少因代入其他公式計(jì)算而導(dǎo)致的誤差，故將收到基全水分(Mt)、空干基水分(Mad)、空干基灰分(Aad)、空干基揮發(fā)分(Vad)和空干基全硫(St,ad)列為自變量。

根據(jù)指南的要求，碳核查計(jì)算時(shí)所用的燃煤發(fā)熱量為收到基低位發(fā)熱量(Qnet，ar)，故將收到基低位發(fā)熱量(Qnet，ar)列為因變量。

1.3 選取樣本的參數(shù)分布

作為具備“檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)資質(zhì)認(rèn)定(CMA)”資質(zhì)的檢測(cè)機(jī)構(gòu)，筆者所在單位近年受廣大企事業(yè)單位委托從而完成大量的燃煤分析項(xiàng)目。為摸索適合碳排放核查工作使用推廣的經(jīng)驗(yàn)公式，筆者在近年分析的煤樣分析報(bào)告中選取部分并采集相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

考慮到中國(guó)幅員遼闊，各地發(fā)電企業(yè)使用的燃煤質(zhì)量差異較大，筆者選取的燃煤樣品各參數(shù)盡可能呈現(xiàn)正態(tài)分布，既考慮大多數(shù)發(fā)電企業(yè)常用的燃煤數(shù)據(jù)，又適當(dāng)考慮一些發(fā)電企業(yè)的特殊情況，力求使燃煤樣品的主要分析數(shù)據(jù)在大多數(shù)發(fā)電企業(yè)均具有較好的代表性。此次分析共選取48個(gè)燃煤樣品，各樣品自變量數(shù)據(jù)分布情況見(jiàn)表1，因變量數(shù)據(jù)分布情況詳見(jiàn)表2。

表1 樣品自變量數(shù)據(jù)分布情況表Table 1 Distribution table of independent variable data to samples

表2 樣品因變量數(shù)據(jù)分布情況表Table 2 Distribution table of dependent variable data to samples

1.4 建立模型

根據(jù)最小二乘法原理，將48個(gè)燃煤樣品實(shí)測(cè)的全水分(Mt)、空干基水分(Mad)、空干基灰分(Aad)、空干基揮發(fā)分(Vad)、空干基全硫(St，ad)和收到基低位發(fā)熱量(Qnet，ar)數(shù)據(jù)輸入并建模，得到回歸方程式如下:

Qnet，ar=38.146-0.355Mt-0.204Mad-

0.386Aad-0.15Vad+0.185St，ad(1)

再將48個(gè)燃煤樣品的工業(yè)分析數(shù)據(jù)代入公式(1)，得到低位發(fā)熱量的計(jì)算值；將其與實(shí)測(cè)低位發(fā)熱量進(jìn)行比較，得到“回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差的標(biāo)準(zhǔn)P-P圖”和“散點(diǎn)圖”，分別如圖1、圖2所示。計(jì)算得到“調(diào)整后的R2”為0.989、“得賓-沃森檢驗(yàn)值”為2.011。

圖1 回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差的標(biāo)準(zhǔn)P-P圖Fig.1 Standard P-P chart of regression standardization residuals

圖2 回歸標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)計(jì)值與殘差的散點(diǎn)圖Fig.2 Scatter plot of regression standardization residuals to predicted value

從圖1可看出:回歸方程式(1)的殘差效果較好，所有的點(diǎn)大致在一條直線(xiàn)上，可認(rèn)為殘差符合正態(tài)分布的要求。從圖2可看出:將基于回歸公式(1)計(jì)算得到的收到基低位發(fā)熱量與實(shí)測(cè)的收到基低位發(fā)熱量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，大多數(shù)樣品的誤差在±1%以?xún)?nèi)，除1個(gè)樣品外的所有樣品誤差均在±2%以?xún)?nèi)，可認(rèn)為回歸方程式(1)數(shù)據(jù)誤差較小。

“調(diào)整后的R2”為0.989，即總體自變量對(duì)因變量的解釋程度達(dá)到98.9%，擬合效果較好，說(shuō)明回歸方程式(1)的模型比較穩(wěn)定?！暗觅e-沃森檢驗(yàn)值”為2.011，一般來(lái)說(shuō)，得賓-沃森檢驗(yàn)值分布在0～4，越接近于2則觀(guān)測(cè)值相互獨(dú)立的可能性越大，可認(rèn)為回歸方程式(1)的觀(guān)測(cè)值具有較強(qiáng)的相互獨(dú)立性。

綜合分析可知，回歸方程式(1)中因變量與各自變量的相關(guān)度很高，建立的多元回歸模型與實(shí)際情況十分接近。

2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性驗(yàn)證

為驗(yàn)證回歸方程式(1)的準(zhǔn)確性，筆者收集了省內(nèi)某大型火力發(fā)電企業(yè)1個(gè)月的燃煤化驗(yàn)數(shù)據(jù)，該企業(yè)擁有齊全的煤質(zhì)化驗(yàn)設(shè)備，具備常規(guī)的工業(yè)分析能力以及使用量熱儀測(cè)定燃煤發(fā)熱量的能力。將該企業(yè)燃煤工業(yè)分析化驗(yàn)數(shù)據(jù)代入式(1)，將得到的燃煤低位發(fā)熱量計(jì)算值與企業(yè)使用量熱儀實(shí)測(cè)的燃煤低位發(fā)熱量數(shù)值進(jìn)行比較，見(jiàn)表3。

表3 火力發(fā)電企業(yè)燃煤低位發(fā)熱量實(shí)測(cè)值與公式計(jì)算值比較Table 3 Measured value of low calorific value and calculated value of formula in power generation enterprises

續(xù) 表

從表3可看出，實(shí)測(cè)低位發(fā)熱量數(shù)值與公式計(jì)算值的平均差值為0.07 MJ/kg，平均誤差率為0.29%，其中，有28批次燃煤的低位發(fā)熱量差值小于0.30 MJ/kg，即在GB/T 213—2008《煤的發(fā)熱量測(cè)定方法》規(guī)定的再現(xiàn)性臨界差范圍內(nèi)。各批次燃煤誤差率分布情況見(jiàn)表4。

表4 各批次燃煤誤差率分布情況Table 4 Comparison on distribution of the error rate to each batch coal

從以上分析可看出，回歸方程式(1)能較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)低位發(fā)熱量數(shù)據(jù)，且與實(shí)測(cè)發(fā)熱量數(shù)據(jù)的差值較小，數(shù)據(jù)誤差率較低，預(yù)測(cè)具有較高的準(zhǔn)確性。

3 結(jié) 語(yǔ)

(1)建議發(fā)電企業(yè)應(yīng)盡量使用量熱儀測(cè)定燃煤發(fā)熱量，但在未配備量熱儀的情況下欲實(shí)現(xiàn)對(duì)燃煤低位發(fā)熱量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，多元線(xiàn)性回歸方法實(shí)屬有效的工具。相較于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)公式，多元線(xiàn)性回歸方法具有較高的準(zhǔn)確性，且計(jì)算數(shù)據(jù)來(lái)源易得，對(duì)發(fā)電企業(yè)而言可操性較強(qiáng)。

(2)燃煤樣品的收到基全水分(Mt)、空干基水分(Mad)、空干基灰分(Aad)、空干基揮發(fā)分(Vad)、空干基全硫(St,ad)與收到基低位發(fā)熱量(Qnet,ar)均具有較明顯的相關(guān)性，建立的多元回歸模型與實(shí)際情況較為接近，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性較高。

(3)發(fā)電企業(yè)普遍具備工業(yè)分析的能力，運(yùn)用多元線(xiàn)性回歸方法可較準(zhǔn)確地得到燃煤低位發(fā)熱量數(shù)據(jù)，既貼合廣大中小發(fā)電企業(yè)的實(shí)際狀況，又能滿(mǎn)足碳排放核查對(duì)數(shù)據(jù)精度的需求，具有簡(jiǎn)單實(shí)用、適應(yīng)性廣且準(zhǔn)確度高的特點(diǎn)，對(duì)碳排放核查工作的順利開(kāi)展具有十分重要的意義。