【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳排放监测，更具体的说是涉及一种服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法及系统。
技术介绍
1、随着碳排放交易市场的建立和发展，传统产业碳排放成本随之增加，需要通过不断的技术进步和节能投资降低碳排放，引导相关行业企业转型升级。
2、进行碳交易就必须要实时核查企业的碳排放量，要发展碳交易，那么就必然需要时效性高的二氧化碳排放实时监测方法。在众多排放源中，电力行业co2排放约占全国co2排放总量的50％，而燃煤电厂的co2排放约占电力行业co2总排放的80％。因此需要研究燃煤电厂二氧化碳如何准确快速的实时监测方法。
3、现有技术对燃煤电厂二氧化碳的计量有实测法和核算法。实测法时效性高但在我国技术还不算成熟，其不确定性高的原因是因为目前对气体流量的测量不准确，如果要提高流量测量准确度，那么成本太高。核算法可以采用缺省值计算也可以采用送检的方式计算，采用缺省值的方式误差较大，而送检的方式我们认为核算准确度较高。
4、但无论是采用缺省值还是送检，其时效性和准确度都无法满足碳交易市场要求。
5、因此，如何提高碳排放计算的时效性和准确度是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法及系统，用于提高碳排放因子计算的准确度。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一方面，本专利技术公开了一种服务于实时碳交易的燃煤电
4、步骤1、根据燃煤电厂每日入炉燃煤的检测参数数据，获取燃煤发电的日碳排放核算数据；
5、步骤2、利用烟气连续排放监测系统，获取燃煤发电的日碳排放实测数据；
6、步骤3、根据多日获取的日碳排放核算数据和日碳排放实测数据，获取碳排放校正值；
7、步骤4、根据所述碳排放校正值对预定时间段内燃煤发电的碳排放实测数据进行校正，获取碳排放实测校正数据；
8、步骤5、根据所述碳排放实测校正数据以及预定时间段内的上网电量，实时计算燃煤电厂在所述预定时间段内的碳排放因子。
9、进一步地，所述步骤1具体包括：
10、根据每日入炉燃煤的含碳量和燃煤低位发热量，计算当日煤燃烧的单位热值含碳量：
11、
12、式中，cc日煤表示当日燃煤应用基的单位热值含碳量，单位tc/gj；car日表示当日燃煤应用基的元素含碳量；ncv日煤表示当日燃煤应用基的低位发热量，单位gj/t；
13、根据每日入炉燃煤的燃煤灰分、飞灰含碳量和炉渣含碳量，计算当日燃煤机组的碳氧化率：
14、
15、式中，of日煤表示当日煤燃烧时的碳氧化率；aar日表示当日燃煤应用基灰分质量含量；alz表示当日炉渣占整个灰分质量含量；afh表示当日飞灰占整个灰分质量含量；c日渣表示当日炉渣的元素含碳量；c日灰表示当日飞灰的元素含碳量；
16、根据当日煤燃烧的单位热值含碳量和当日燃煤机组的碳氧化率，计算得出每日燃煤的热力碳排放因子：
17、
18、式中，ef日碳表示当日煤燃烧时的热力碳排放因子，单位tco2/gj；
19、结合每日燃煤的消耗量和每日燃煤燃烧时的热力碳排放因子，计算出当日燃煤燃烧的co2排放量：
20、ec＝ef日碳×ad日碳
21、式中，ec表示当日煤燃烧时的核算co2排放量，单位tco2；ad日碳表示当日煤的发热量，单位gj；
22、根据当日燃煤燃烧的co2排放量和脱硫环境产生的co2排放量，得到当日燃煤发电的日碳排放核算数据：
23、e日核＝ec+es
24、式中，es表示当日脱硫时的核算co2排放量。
25、进一步地，当日脱硫时的核算co2排放量es通过以下步骤获得：
26、es＝ef日硫×ad日硫
27、式中，ef日硫表示脱硫剂的碳排放因子；ad日硫表示当日脱硫剂的加入量。
28、进一步地，所述步骤2具体包括：
29、根据烟气连续排放监测系统获取co2实时排放浓度和净烟气流量；
30、根据co2实时排放浓度得到q时间段内的平均co2浓度换算值；
31、根据净烟气流量和平均co2浓度换算值，计算co2实时排放量：
32、
33、式中:ec2表示实测法测得q时间段内co2实际排放量；表示q时间段内测得的平均co2浓度换算值；表示净烟气流量；
34、计算一天所有时间段内的co2排放量，即为当日燃煤发电的日碳排放实测数据：e日测＝∑ec2。
35、进一步地，所述步骤3具体包括：
36、通过日碳排放核算数据e日核及日碳排放实测数据e日测，计算每日的碳排放误差数据e日误＝e日核-e日测；
37、根据烟气连续排放监测系统计算燃煤机组的日平均烟气流量fc日及日平均机组功率p日；
38、将多日获取的碳排放误差数据、日平均烟气流量以及日平均机组功率作为历史数据集；
39、基于所述历史数据集，通过拟合方式获取碳排放误差数据关于日平均烟气流量和日平均机组功率的碳排放校正值。
40、进一步地，通过拟合方式获取通过拟合方式获取碳排放误差数据关于日平均烟气流量和日平均机组功率的碳排放校正值，具体包括以下步骤：
41、获取历史数据集其中fci为第i天的日平均烟气流量，p日i为第i天的日平均机组功率，e误i为第i天的碳排放误差数据；
42、以最小二乘法作为拟合方法，设多项式为f(fc,p日)＝a0×fc+a1×p日+a2；
43、求解使得的参数a0、a1和a2；
44、则每日碳排放校正值k＝g(fc,p日)＝a0×fc+a1×p日+a2。
45、进一步地，所述参数a0、a1和a2通过以下步骤获取：
46、通过对所述多项式方程求偏导得到如下行列式：
47、
48、根据所述行列式得到解方程组得到参数a0、a1、a2。
49、进一步地，所述步骤4具体包括：
50、将日平均流量fc和日平均功率e测替换为当日单次采集q时间段内的烟气流量和机组运行功率pq，计算q时间段内校正值k'：
51、根据q时间段内校准值k'对预定时间段内燃煤发电的碳排放实测数据进行校正，获取碳排放实测校正数据：
52、
53、式中，eco2表示q时间段内碳排放实测校正数据。
54、进一步地，所述步骤5具体包括以下公式，
55、
56、式中，ef表示q时间段内电厂碳排放因子；eco2表示co2排放量实测校正数据；ad电表示上网电量。
57、另一方面，本专利技术还公开了一种服务于实时碳交易的燃煤电厂碳本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特性在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特征在于，当日脱硫时的核算CO2排放量Es通过以下步骤获得：
4.根据权利要求3所述的所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
5.根据权利要求4所述的所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
6.根据权利要求5所述的所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特征在于，通过拟合方式获取通过拟合方式获取碳排放误差数据关于日平均烟气流量和日平均机组功率的碳排放校正值，具体包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特征在于，所述参数a0、a1和a2通过以下步骤获取：
8.根据权利要求1所述的所述的服务
9.根据权利要求1所述的所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特征在于，所述步骤5具体包括以下公式，
10.一种计算机系统，其特征在于包括计算机程序，所述计算机程序执行时，实现权利要求1-9任意一项所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法。
...【技术特征摘要】
1.一种服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特性在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特征在于，当日脱硫时的核算co2排放量es通过以下步骤获得：
4.根据权利要求3所述的所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
5.根据权利要求4所述的所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
6.根据权利要求5所述的所述的服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈玉敏，刘雪原，常政威，杨超，魏阳，刘洪利，刘悦，张安安，李茜，刘建生，蒋温星，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。