基于多项式拟合的火电碳排放核算方法及其应用技术

本申请提出了基于多项式拟合的火电碳排放核算方法及其应用，包括以下步骤：S00、生成每单位质量燃料产生碳排放的碳排放矩阵；S10、形成每个时间段的发电量矩阵；S20、以每个时间段累计的燃料质量和碳排放量相除计算得到新的每单位质量燃料产生的碳排放矩阵；S30、构建多项式函数M，通过最小二乘法计算得到权重矩阵；S40、针对请求时间点的发电排放核算，以该时间点的发电量矩阵的转置矩阵点乘权重矩阵，得到该时间点的碳排放估算值。本申请可计算出更接近真实的燃烧碳排放曲线的结果。更接近真实的燃烧碳排放曲线的结果。更接近真实的燃烧碳排放曲线的结果。

【技术实现步骤摘要】
基于多项式拟合的火电碳排放核算方法及其应用


[0001]本申请涉及碳排放评估
领域，特别是一种涉及基于多项式拟合的火电碳排放核算方法及其应用。

技术介绍

[0002]为应对全球气候变化和减少温室气体排放，各国已经制定相应的减碳目标实现国家的碳减排计划。目前用于碳核算的测算方法主要有实测法、排放因子法、质量平衡法等。
[0003](一)实测法实测法是指基于排放源实测基础数据，汇总得到相关碳排放量。这里又包括两种实测方法，即现场测量和非现场测量。现场测量一般是在烟气排放连续监测系统(CEMS)中搭载碳排放监测模块，通过连续监测浓度和流速直接测量其排放量；非现场测量是将采集到的样品送到相关检测部门进行检测分析。二者相比，现场测量的准确性要明显高于非现场测量。目前，美国推广实测法的力度最高，早在2011年，美国环保署将所有年排放量超过2.5万吨二氧化碳当量的排放源强制安装CEMS。欧盟委员会自2005年启动欧盟碳排放交易系统并正式开展CO2排放量监测，但其目前23个国家中仅有155个排放机组(占比1.5%)使用了CEMS，主要分布在德国、捷克、法国等。
[0004](二)排放因子法排放因子法是适用范围最广、应用最为普遍的一种碳核算方法。联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)提供了碳核算基本方程:温室气体(GHG)排放=活动数据(AD)
×
排放因子(EF)。其中，AD是导致温室气体排放的生产或消费活动的活动量，如每种化石燃料的消耗量、石灰石原料的消耗量、净购入的电量、净购入的蒸汽量等；EF是与活动水平数据对应的系数，包括单位热值含碳量或元素碳含量、氧化率等，表征单位生产或消费活动量的温室气体排放系数。排放因子法具体又分为物理指标排放因子转化法和经济指标转化法。物理指标排放因子转化法主要是依据活动过程中消耗的物料数量估算排放量，如利用企业消耗的焦炭估算其碳排放等。经济指标转化法则是依据经济活动产生的相关经济指标来测算碳排放额，如利用企业的销售额或营业收入来估算碳排放。通常物理指标排放因子相对于经济指标计算出的排放量更为精确。
[0005]排放因子法简单明确，且有大量数据源，因此在国际上应用较为广泛，一般可以从IPCC排放因子数据库、美国环保署(USEPA)的国际排放因子数据库以及欧洲环境署(EEA)的EMEP/CORINAIR排放清单指导手册中获取排放因子数据，也可以通过出版社以及科研院所获取公开的研究成果和相关检测、调查等数据。但排放因子法适用于排放源不复杂、系统变化较稳定的情况，当系统发生较大变化时，其测算结果没有质量平衡法测算得准确。
[0006](三)质量平衡法质量平衡法是近些年来逐步开始应用的一种新方法，碳排放的计算为输入碳含量减去非二氧化碳的碳输出量，通常用于生产活动中，如脱硫过程的排放、化工生产企业生产过程的排放以及其他非化石燃料燃烧过程的排放等。质量平衡法不仅能够区分各类设施之
间的差异，还可以分辨单个和部分设备之间的区别，尤其当排放设备更换频繁、自然排放源复杂时，采用该方法较为简便。鉴于这种方法需要考虑的中间排放过程较多，易出现系统误差，因此，该方法当前的应用范围还比较窄。
[0007]而传统的碳排放核算根据发一度电大约耗标煤的排放因子来计算，电厂燃煤效率在消耗330g至340g标煤产生1千瓦时（就是1度）电量，而按照通常估算的标煤二氧化碳排放量，也就是按照与标煤能量比较接近的某种燃料（如焦炭）来计算的CO2排放量，大约为1千克标煤排放2.62千克至2.72千克。
[0008]核算模型中E表示碳排放量，A表示活动水平（行业产量或者燃煤量），ef表示行业平均排放因子，其公式为:E=A
×
ef但是由于该方法需要获取的数据在统计上存在局限性，需要人工去统计行业的产量燃煤量去进行计算，无法很好地动态适应不同火电厂之间燃煤的差异。同时该方法下通常用于计算总燃煤量的碳排放，对于火电厂较小时间尺度的碳排放估算较为困难。
[0009]因此，亟待一种通过不同时间段投入燃料煤的质量、碳排放量数据去预测任意时间间隔内燃煤发电的碳排放量的基于多项式拟合的火电碳排放核算方法及其应用，以解决现有技术存在的问题。

技术实现思路

[0010]本申请实施例提供了基于多项式拟合的火电碳排放核算方法及其应用，针对目前技术存在的无法很好地动态适应不同火电厂之间燃煤的差异、对于火电厂较小时间尺度的碳排放估算较为困难等问题。
[0011]本专利技术核心技术主要是根据采样不同时段的火电燃煤情况来对燃煤产生碳排放量进行估算，通过拟合不同时段火电燃煤的燃烧率，根据采样时间内的任意点的发电量来对该时段火电燃烧产生的碳排放量进行测算。
[0012]第一方面，本申请提供了基于多项式拟合的火电碳排放核算方法，所述方法包括以下步骤：S00、获取火电厂各个时间点对应的碳排放信息，生成每单位质量燃料产生碳排放的碳排放矩阵；S10、统计采样获取碳排放信息过程中的发电量，形成每个时间段的发电量矩阵；S20、取碳排放矩阵中任一时间点，记录该时间点投入的燃料质量和对应的碳排放量，以每个时间段累计的碳排放量除以燃料质量，计算得到新的每单位质量燃料产生的碳排放矩阵，以修正每单位质量燃料产生碳排放的碳排放矩阵；S30、构建多项式函数M，以新的每单位质量燃料产生的碳排放矩阵作为训练数据集，通过最小二乘法计算得到权重矩阵；S40、针对请求时间点的发电排放核算，以该时间点的发电量矩阵的转置矩阵点乘权重矩阵，得到该时间点的碳排放估算值。
[0013]进一步地，S00步骤中，以每隔T时间为时间间隔，对火电厂的燃料进行抽样，记录当前时间段发电投入燃料的质量和碳排放量，形成每吨燃料产生碳排放的碳排放矩阵。
[0014]进一步地，S00步骤中，碳排放矩阵为：
其中，N1~N
n
为1~n个T时间的燃料质量，S1~S
n
为1~n个T时间的碳排放量。
[0015]进一步地，S10步骤中，发电量矩阵为：。
[0016]进一步地，S40步骤中，使用包含时间信息和发电量信息的数据作为输入，输出结构为每单位燃料的碳排放量，并通过最小二乘法拟合输入和输出之间的关系，得到各个系数以及多项式函数M。
[0017]进一步地，S40步骤中，训练数据集为：其中，x是每次采样获取时的时间点，y是每个时间点对应的每吨燃料的碳排放量。
[0018]进一步地，S40步骤中，设多项式函数M为：其中，x为单变量输入，为M+1个参数。
[0019]第二方面，本申请提供了一种基于多项式拟合的火电碳排放核算装置，包括：采样模块，用于获取火电厂各个时间点对应的碳排放信息，生成每单位质量燃料产生碳排放的碳排放矩阵；统计采样获取碳排放信息过程中的发电量，形成每个时间段的发电量矩阵；构建模块，用于取碳排放矩阵中任一时间点，记录该时间点投入的燃料质量和对应的碳排放量，以每个时间段累计的燃料质量和碳排放量相除计算得到新的每单位质量燃料产生的碳排放矩阵，以修本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多项式拟合的火电碳排放核算方法，其特征在于，包括以下步骤：S00、获取火电厂各个时间点对应的碳排放信息，生成每单位质量燃料产生碳排放的碳排放矩阵；S10、统计采样获取碳排放信息过程中的发电量，形成每个时间段的发电量矩阵；S20、取所述碳排放矩阵中任一时间点，记录该时间点投入的燃料质量和对应的碳排放量，以每个时间段累计的碳排放量除以燃料质量，计算得到新的每单位质量燃料产生的碳排放矩阵，以修正每单位质量燃料产生碳排放的碳排放矩阵；S30、构建多项式函数M，以新的每单位质量燃料产生的碳排放矩阵作为训练数据集，通过最小二乘法计算得到权重矩阵；S40、针对请求时间点的发电排放核算，以该时间点的发电量矩阵的转置矩阵点乘所述权重矩阵，得到该时间点的碳排放估算值。2.如权利要求1所述的基于多项式拟合的火电碳排放核算方法，其特征在于，S00步骤中，以每隔T时间为时间间隔，对火电厂的燃料进行抽样，记录当前时间段发电投入燃料的质量和碳排放量，形成每吨燃料产生碳排放的碳排放矩阵。3.如权利要求2所述的基于多项式拟合的火电碳排放核算方法，其特征在于，S00步骤中，碳排放矩阵为：其中，N1~N
n
为1~n个T时间的燃料质量，S1~S
n
为1~n个T时间的碳排放量。4.如权利要求1所述的基于多项式拟合的火电碳排放核算方法，其特征在于，S10步骤中，发电量矩阵为：。5.如权利要求1所述的基于多项式拟合的火电碳排放核算方法，其特征在于，S40步骤中，使用包含时间信息和发电量信息的数据作为输入，输出结构为每单位燃料的碳排放量，并通过最小二乘法拟合输入和输出之间的关系，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏文栋，冯沁原，王春程，张鹏飞，
申请(专利权)人：杭州太阁未名科技有限公司，
类型：发明
国别省市：