文_楊熙 邱浩 北京太陽宮燃氣熱電有限公司

1 研究背景

我國電力供應結構正逐步從以煤電為主向清潔非化石能源發(fā)電為主轉變，截至2020年末，全國燃氣機組裝機容量接近1億kW，約占我國發(fā)電總裝機容量的4.5%。北京市自2004年起建設燃氣熱電聯(lián)供項目，并于2012年啟動四大燃氣熱電中心的建設，到2017年陸續(xù)關停全部燃煤熱電廠，目前已建成投產的14家燃氣發(fā)電企業(yè)，30臺在役機組總裝機容量達到994萬kW。北京市自投產燃氣機組以來，產量計劃和電熱氣價格全部受政府管控。隨著電力體制改革的進一步深入，燃氣發(fā)電補貼壓減，天然氣價格維持較高水平，政策支持失去優(yōu)勢。調度運行方式方面，受可再生能源消納影響，北京市燃氣機組核準年度利用由4500h降至4100h，啟停調峰次數和“一拖一”低負荷運行時間大幅增加。氣源品質方面，自2013年起，工業(yè)用天然氣中摻混煤制天然氣，熱值均值下降約1MJ/Nm3，影響氣耗上升約3%，直接影響燃料成本增加。設備維護和技改投入方面，北京市最早一批燃氣機組為2004年規(guī)劃建設，至今已投產15a以上，設備維護成本逐年上升。

2 影響氣耗變化的主要因素和影響機理分析

影響燃氣機組綜合供電氣耗變化的因素有很多，根據燃氣機組運行經驗和歷史數據分析，目前已觀測到的影響因素和影響機理：①天然氣熱值，代表燃料的有效成分，天然氣低位發(fā)熱量高時，單位燃料的有效成分越多，機組綜合供電氣耗降低。②熱網的投入情況，熱網的投入分攤了部分耗用燃氣量，有利于降低發(fā)電氣耗，電負荷保持不變的情況下，熱負荷越高，則綜合供電氣耗越低。③環(huán)境溫度，環(huán)境溫度高則會使得燃機壓氣機入口溫度升高，燃機效率下降，會使得凝汽器真空惡化，為保證相同真空會啟動更多臺機力塔風機，耗費更多的廠用電量；另外，環(huán)境溫度影響燃氣蒸汽聯(lián)合循環(huán)熱效率和機組調峰能力，當環(huán)境溫度較高時，燃機運行效率較低。④凝汽器真空，真空升高時，相同的進汽量，汽輪機低壓缸做功減少，汽輪機負荷下降，在負荷不變的情況下，燃機負荷上漲，耗氣量增加，影響綜合供電氣耗上升。⑤機組負荷率，發(fā)電機組負荷率上升，發(fā)電主、輔機效率提高，綜合供電氣耗指標下降。

3 構建各因素影響綜合供電氣耗變化的計量模型

3.1 數據選取和基本模型

為了探討影響燃氣蒸汽聯(lián)合循環(huán)機組綜合供電氣耗變化的因素和影響效應，本文選取某燃氣發(fā)電企業(yè)2018年至2021年6月機組運行數據開展實證研究，利用stata15.0對數據進行回歸分析。據數據測算，各控制變量指標的多次項系數部分有顯著影響，但多次項系數的數量級極小，對被解釋變量的影響效應有限，故此處只選取一次項指標構建線性模型。

依據機理分析，將影響氣耗變化的已知影響因素納入模型，構建基本計量模型如式（1）。

式中 Yit—被解釋變量綜合供電氣耗指標；β0—常數項；Xit—各解釋變量（發(fā)電負荷率、熱電比、環(huán)境溫度等）；εit—誤差項。

3.2 主要指標參數

考慮數據的可獲得性，選取以下指標表征上述影響因素。低位發(fā)熱量與氣耗線性相關，可直接計算其影響，本文模型不納入此項指標。

3.2.1 被解釋變量

綜合供電氣耗: 該變量是衡量企業(yè)機組效率的最直接的指標，體現(xiàn)了一個發(fā)電企業(yè)機組的先進程度，通過降低燃氣機組綜合供電氣耗，可降低單位產量燃料成本，顯著提升企業(yè)盈利能力。

3.2.2 解釋變量

負荷率：發(fā)電機組實際發(fā)出的電量除以發(fā)電機組實際應有發(fā)電量(能力)的比值。可以衡量統(tǒng)計期間內機組發(fā)電運行效率。

熱電比：熱電聯(lián)產機組供熱量和供電量(換算成熱量）的比值?？梢院饬繜犭娐?lián)產機組的負荷分配情況和能源利用率。

環(huán)境溫度：環(huán)境溫度可以影響燃氣蒸汽聯(lián)合循環(huán)系統(tǒng)運行熱效率。

凝汽器真空：凝汽器真空是表征凝汽器工作特性的主要指標，可以衡量汽機運行經濟性。

燃氣量：統(tǒng)計期內機組運行耗用天然氣總量，是能源加工轉換的基礎指標。

4 各因素影響綜合供電氣耗變化的實證研究

4.1 各因素影響綜合供電氣耗變化的回歸分析

4.1.1 供熱期二拖一帶供熱工況

將各項指標逐一引入回歸模型，結果如表1。

表1中所示，隨著指標的加入，模型擬合度逐漸提升。負荷率、熱電比與綜合供電氣耗呈顯著的負相關關系，凝汽器真空、燃氣量與綜合供電氣耗呈顯著的正相關關系，環(huán)境溫度指標系數的數量級較小，影響不明顯。在供熱期二拖一帶供熱工況下，擬合模型所得公式可寫為式（2）。

表1 供熱期二拖一帶供熱工況下逐一引入變量的回歸分析

從各指標的系數可以看出，在供熱期二拖一帶供熱工況下，各項因素的累計影響效應為負，負荷率、熱電比和凝汽器真空對氣耗影響均較大。

4.1.2 非供熱期二拖一帶供熱工況

將各項指標逐一引入回歸模型，結果如表2。

表2 非供熱期二拖一帶供熱工況下逐一引入變量的回歸分析

表2所示，隨著指標的加入，模型擬合度逐漸提升。負荷率、熱電比、環(huán)境溫度與綜合供電氣耗呈顯著的負相關關系，凝汽器真空、燃氣量與綜合供電氣耗呈顯著的正相關關系。在非供熱期二拖一帶供熱工況下，擬合模型所得公式可寫為式（3）。

從各指標的系數可以看出，在非供熱期二拖一帶供熱工況下，各項因素的累計影響效應為負，負荷率、熱電比和凝汽器真空對氣耗影響較大，環(huán)境溫度對氣耗有一定的影響。

4.1.3 非供熱期一拖一帶供熱工況

將各項指標逐一引入回歸模型，負荷率、熱電比與綜合供電氣耗呈顯著的負相關關系，凝汽器真空、燃氣量與綜合供電氣耗呈顯著的正相關關系，環(huán)境溫度指標系數的數量級較小，影響不明顯。在非供熱期一拖一帶供熱工況下，擬合模型所得公式可寫為式（4）。

從各指標的系數可以看出，在非供熱期一拖一帶供熱工況下，各項因素的累計影響效應為負，負荷率、熱電比和凝汽器真空對氣耗影響較大。

4.1.4 二拖一純凝工況

將各項指標逐一引入回歸模型，負荷率、環(huán)境溫度與綜合供電氣耗呈顯著的負相關關系，燃氣量與綜合供電氣耗呈顯著的正相關關系，凝汽器真空與綜合供電氣耗無顯著的相關關系。在二拖一純凝工況下，擬合模型所得公式可寫為式（5）。

從各指標的系數可以看出，在二拖一純凝工況下，各項因素的累計影響效應為負，負荷率對氣耗影響較大，環(huán)境溫度對氣耗有一定的影響。

4.1.5 一拖一純凝工況

將各項指標逐一引入回歸模型，負荷率、環(huán)境溫度與綜合供電氣耗呈顯著的負相關關系，凝汽器真空與綜合供電氣耗呈顯著的正相關關系，燃氣量與綜合供電氣耗無顯著相關關系。在一拖一純凝工況下，擬合模型所得公式可寫為式（6）。

此工況下數據量極少，在近幾年的實際運行過程中，主要存在于檢修或備用啟停機前后或調峰間隙，期間易出現(xiàn)各種指標的極端值，如耗氣量較大等，故計量結果判斷燃氣量為非顯著相關指標。

4.2 實證模型驗證

本文選取不同工況的數據帶入擬合模型中與實際氣耗進行比較驗算，詳見表3。驗算結果可以看出，供熱期二拖一帶供熱、非供熱期二拖一帶供熱以及一拖一帶供熱工況下的模型擬合與實際情況較為接近，計算偏差可控制在1%范圍內。

表3 實際氣耗與模型計算結果的偏差

5 結語

本文通過實證分析得到不同工況下燃氣蒸汽聯(lián)合循環(huán)機組綜合供電氣耗的模型，并對模型計算結果進行了驗證，模型可直接運用于實際工況下的指標分析和預測，通過判斷各因素的影響效應，把握可控因素，提升機組運行效率。