风电节能减排环境经济效益分析.docx

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风电节能减排环境经济效益分析

风电节能减排环境经济效益分析

［摘要］本文基于能源危机及环境恶化等背景下,从风电工程与传统能源相比的优势出发,对风电的环境效益和经济效益进行计算评估,通过建立数学模型,定量分析效益成果。

最后结合国华东台海上风电三期工程实例,将数据代入模型中,测算出环境效益和经济效益的具体结果值。

［关键词］风电项目；环境效益；经济效益；综合评估

1引言

自然环境是人类赖以生存和发展的基础,人类维持正常生产、生活的所有物质及能量均来自于自然环境。

但是,随着人口数量的激增,人类消耗自然资源的速度呈指数化增长。

与此同时,爆发式的工业化扩张也给社会带来了严重后果,如全球变暖引起的海平面升高、气候异常以及物种灭绝,还有全球大面积的酸雨、土地荒漠化等环境问题,这些问题已经引起了国际社会的广泛关注。

目前,人类迫切需要开发新能源来解决上述问题。

在面临诸多全球化问题的情况下,对风能的利用已受到各国的普遍关注。

风能作为一种清洁的可再生能源,蕴藏量巨大,全球风能约为274亿兆瓦（MW,1MW=1000kW）,其中可利用的风能为2000万兆瓦,是地球上可开发利用的水能总量的10倍。

此外,由于风能在利用过程中不产生有害废弃物和温室气体,因此被认为是当前最廉价、技术最可靠的可再生资源。

就我国实际情况来看,目前我国自然资源总量丰富,排世界第7位,能源资源量约为4万亿t标准煤,居世界第3位。

然而,由于人口众多、能源技术不够成熟所带来的使用率不高和浪费,人均能源资源占有量非常匮乏,我国人口占世界总人口的22%,已探明煤炭储量仅占世界储量的11%,人均常规能源资源占有量为135t标准煤,仅为世界平均水平264t标准煤的1/2。

人均能源资源占有量相对不足,成为制约我国社会经济可持续发展的一个因素。

节能减排被提上政治日程,《“十二五”节能减排综合性工作方案》中明确了“十二五”期间万元GDP能耗比2010年下降16%的目标［1］,节能减排工作刻不容缓。

中国继2009年超越美国成为全球新增风电装机容量最多的国家以后,2010年中国累计风电装机容量也实现了对美国的超越,成为全球风电装机容量最多的国家,累计装机容量418GW,约占全球总容量的215%。

我国的风能资源储量丰富,且国际上技术比较成熟,风电产业化发展时机已经到来。

2012年,中国风电并网总量达到6083万千瓦,发电量达到1004亿千瓦时,风电已超过核电成为继煤电和水电之后的第三大主力电源。

《可再生能源法》的实施对风电产业的发展也有了很大的促进作用,人们对风能利用的环境效益也有了一致性认可,如风电的“减排”效益、节约能源效益、改善水质和生态效益。

在全球环境日益恶化和节能减排的背景下,环境效益成为风力发电最突出的效益［2］。

江苏省风能资源相对丰富,风电产业具有广阔的发展空间。

综上所述,当前尝试对风电节能减排的环境、经济效益进行计算,有一定的现实意义。

本文对环境效益以及经济效益的评估方法进行了阐述,借助数学模型将风电效益货币化,以体现其价值,并且介绍了影响测算的主要因素。

在此基础上,选取江苏省东台市海上风电三期工程这一具体实例,分析开发风电的经济效益。

2文献综述

对于风电产业的发展前景,国际能源署进行预测,认为2020年全球风电容量将达到126亿千瓦,总投资估算约需6300亿美元,中国的风电投资将达到近1000亿美元。

因此,吸引了众多国际顶级风机制造商纷纷进入中国。

以GWEC秘书长SteveSawer为代表的国际风电领军人物,在密切关注全球风电产业发展的同时,对中国风电产业发展进行了大量研究,认为中国政府对本土风机制造企业的适度保护是明智的,也是卓有成效的；固定电价与配额制是发展风电的宝贵经验,值得中国借鉴。

国内学者贺德馨长期以来从事新能源（风能）研究,在理论和实践上积极发展可再生能源的使用和技术创新,参与国家“六五”、“七五”、“八五”、“九五”风能科技攻关项目和“十五”期间国家863项目兆瓦级风电机组的研发工作,主持完成多项风能利用国家重点科技项目,对我国风电产业发展战略及政策制定发挥了积极影响。

施鹏飞对比分析了我国发展风电的优势和制约条件,探讨了中国风电产业发展的广阔前景,积极推动中国风电产业的培育和发展,跟踪研究了中国及世界风电装机及风电设备制造业发展情况,进行连续十多年不间断的统计分析工作。

在我国风电产业走过试验示范期之后,面对近年来风电产业爆炸式发展的新局面,国内还有许多学者、专家从不同角度对我国风电产业发展前景和战略问题进行了深入研究,如李俊峰、路正南、王正明、赵子建、迟元英、胡其颖、庄幸、芮晓明、周鹤良等发表了相关研究成果,他们所得出的结论基本上是一致的,即我国风能资源丰富,风电产业发展前景广阔,国家应制定积极的产业扶持政策促进风电产业的迅速发展。

3风电产业的环境效益分析

31模型假设与构建

传统的化石能源,如煤炭、天然气、石油等发电产生的污染物主要有SO2、NOx、CO2、烟尘等废气排放物及废水、灰渣等,这些污染物对环境造成了严重的污染。

与此同时,以水力和核物质等能源为原料的电力开发也造成了气候异常、放射性废物处理等环境负担。

与之相比,风力发电实现了污染物的零排放,极大程度上减少了环境污染,因此风电环境效益十分显著。

［1］近年来我国风电节能减排效益如表1所示。

表1近年来中国风电节能减排效益年份装机容量（GW）并网比例（%）利用小时（h）厂用电率（%）节煤量（万吨）CO2减排（万吨）SO2减排（万吨）NOX减排（万吨）烟尘减排（万吨）20062558242050214352414950290270152007587716205022870883001059055030200812026992050257391165926118110060200925816822050212023534762124723012620104473695205022123456139284364062222011623669520502302081873370620578315

由表1可以看出,通过风力发电,2006年我国节煤量、CO2减排量、SO2减排量、NOx减排量和烟尘减排量总计达到55918万吨,2007年总计达到111853万吨,为2006年减排量的2倍。

今后各年,节能减排量每年都以2倍的速度增加。

到2011年,我国风电节能减排总量已达到1176964万吨。

可以预见,未来我国风电节能减排效益将以更大的幅度提升,从而更好地推进我国环境友好型社会的建设进程。

未来我国风电节能减排的效益如表2所示。

表2中国未来风电节能减排效益预测年份装机容量

（GW）并网比例

（%）利用小时

（h）厂用电率

（%）发电煤耗

（g/（kW·h）-1）煤炭替代

（Mice）CO2减排

（亿吨）SO2减排

（万吨）NOX减排

（万吨）TSP减排

（万吨）2015110~

13080~852050~

21502330625~

82317~22120~

158112~

14761~

802020200~

23085~902050~

215023301170~

149432~40224~

287209~

267114~

146

由表2可以看出,到2015年,我国风电节能减排总量将在17亿吨到23亿吨之间；到2020年,将在32亿吨到41亿吨之间。

其中,CO2减排量占绝大部分,这将有效地缓解温室效应和气候变暖等问题,更利于我国经济又好又快地发展。

总之,表1和表2的数据均显示,我国风电节能减排效益正在逐步提高,并且风电的应用也将越来越广泛,因此风电必会成为节能减排不可忽视的一部分。

相比定性分析,定量评估计算风电工程效益可以更直观地说明风电的环境效益,对于风电产业决策及我国实现经济可持续发展等有重要意义。

而与传统能源相比,风电的环境效益主要体现在污染物的排放上,以产出同等电量,节约燃煤火电的能耗及减少的污染物排放量值作为风电的环境效益指标［3］。

因此,使用数学模型计算污染物排放量定量分析风电效益,目前燃煤火电在我国能源结构中占据绝对的主导地位,由此需要将风电和火电的污染物排放进行比较。

燃煤火电所消耗的能源主要是煤炭和水,所产生的污染物主要包括SO2、NOx、CO2、烟尘等大气排放物及废水、灰渣等,其大气综合排放量约占全国大气污染物总量的1/3。

311SO2排放量测算

影响SO2排放量的主要因素是燃煤中的含硫量,其次是燃烧过程中烟气硫的转化率。

GSO2=B×Sy×KSO2×λSO2×（1-瘙窞s）

式中,GSO2为SO2排放量,B为耗煤量,Sy为燃煤应用基含硫率,KSO2为燃煤硫向烟气硫转化率,λSO2为SO2与S的摩尔质量比,等于32/16,瘙窞S为脱硫效率。

影响计算的因素有煤炭含硫率、转化率、摩尔质量比和脱硫效率。

312NOx排放量测算

NOx的生成机理较为复杂,基本来源于燃煤中氮化物热分解后再氧化和空气中氮的高温氧化这两种途径,其中燃料氮占主要地位。

在目前常规燃烧方式下,NOx主要由NO和NO2构成,其中NO量约占95%。

GNOx=B×n×KNOx×λNOx×（1-瘙窞s）/m

式中,GNOx为NOx排放量,n为燃煤含氮率,KNOx为燃煤氮向烟气氮转化率,m为燃料氮生成的NOx占全部NOx排放量的比率,其他参数取值同前。

式中将燃料氮和空气氮生成的NOx量进行了合算,也可单独进行计算,相应公式为：

GNOx=B×λNOx×（1-瘙窞N）×（n×KNOx+Vy×CNOx）

其中Vy为单位燃料生成的烟气量,CNOx为燃烧时生成的温度型NO的浓度,通常取938mg/m3（标准状态）。

影响计算的因素有煤炭含氮率、转化率、摩尔质量比和脱氮效率。

313CO2排放量测算

CO2排放量与多种因素有关,其生成是一个复杂的变化过程。

GCO2=B×Q×E×KCO2×λCO2

式中,GCO2为CO2排放量,Q为煤炭的单位热值,E为单位热值下潜在的排放量,KCO2为燃料中碳的氧化率,λCO2为CO2与C的摩尔质量比,等于44/12。

影响计算的因素有单位热值、潜在排放量、摩尔质量比和碳氧化率。

314烟尘排放量测算

烟尘排放量与煤的灰分及烟气中烟尘占灰分比例有关。

Gd=B×A×dfh×（1-瘙窞d）/（1-Cfh）

式中,Gd为烟尘排放量,A为煤的灰分,dfh为烟气中烟尘占灰分的百分数,其值与燃烧方式有关,Cfh为烟尘中可燃物的百分含量,与煤种、燃烧状态和炉型等因素有关,瘙窞d为除尘系统的除尘效率。

影响计算的因素有煤灰分、烟尘比例、可燃物比例和除尘效率。

因为风电基本不排放污染物,所以风电单位污染物减排量等于燃煤火电单位污染物排放量,根据风电的发电量来计算其总减排量。

32影响测算的因素分析

计算公式涉及了较多的参数指标,其取值需要根据燃煤火电项目的具体工艺技术、规模标准及燃料特性等确定。

321火电污染物排放以及原材料消耗

采用中国电力企业联合会每年定期发布的全国电力工业统计快报中相应的年度供电煤耗指标。

2011年,全国6000kW及以上电厂供电标准煤耗333g/kW·h,发电标准煤耗312g/kW·h；江苏6000千瓦及以上电厂供电标准煤耗322g/kW·h,发电标准煤耗302g/kW·h。

我国煤炭含硫量平均值介于095%～105%之间,含硫量小于1%的煤炭大约占全国煤炭产量的70%,煤炭含氮率一般为05%～25%。

根据中国煤炭实测平均数值,单位热值为212MJ/kg,潜在排放2474kg/MJ,碳的氧化率为09。

通常,煤灰分一般为10%～50%,烟尘比例为5%～60%,可燃物比例为0%～55%。

燃煤污染物的排放率如表3所示。

表3燃煤污染物排放率指标排放率/

（kg/t）指标排放率/

（kg/t）SO288CO21731NOx77烟尘58322风电“挤出效应”

通常情况下,风力发电替代火力发电能够有效降低系统发电成本和实现节能减排（减少煤炭等化石能源消耗、降低火力发电产生的温室气体和污染物排放）,从而使风能成为一种重要的替代能源。

为了实现降低发电成本和节能减排两大目标,往往希望既有电力系统尽可能多地接纳风电,使风电“全额上网”成为电网调度的重要原则。

但是,在一些特定的运行条件下,增加风电接入容量并不能使电能生产过程中的能源消耗及相应的温室气体和污染物排放明显下降,反而使全系统的发电成本增加,甚至还会影响系统频率质量［4］。

323地区政策

风电投资各地区的投资收益差别很大,导致这种现象的直接原因是各地区采取的风电发展政策有所不同。

由于受到上网限制、电价较低等多方面影响,使得有些地区风电项目设计的生产能力远远不能达到预期水平,尽管这些地区有着较为丰富的风资源。

地区政策对传统能源产生污染物的控制,各地区对污染物排放的标准不一样,由于税利与火电排放的指标要求,许多工业企业因为不愿提高成本,同时,政府也需要这些企业带来的经济效益,所以,工业企业和政府之间达成的平衡和默契导致风电相对于火电的节能减排效益不能体现。

33风电环境效益实例分析

由中国神华国华能源投资有限公司投资的国华东台海上风电三期工程,这一项目建于江苏省东台市东沙岛东侧150万平方千米海域,总投资达66亿元人民币。

根据布置方案,在场址内布设单机容量为36MW的风机机组84台,总装机3024MW,工程建成运行后,取每年平均发电小时数为2000（2500）,则每年可向电网输送6048亿kW·h的上网电量。

根据2011年,江苏6000kW及以上电厂供电标准煤耗322g/kW·h,发电标准煤耗302g/kW·h。

计算得国华东台海上风电三期工程每年可节约用煤量为182650t。

根据表3所示的各污染物排放率,计算得国华东台海上风电三期工程的各污染物减排量如表4所示。

表4国华东台海上风电三期工程污染物减排总量指标排放总量（t）指标排放总量（t）SO216073CO2316万NOx14064烟尘106万

根据表1及表2,风电产业所带来的节能减排效益正逐年增加,国华东台海上风电三期工程各污染物减排量可占到2011年风电节能减排总效益的0025%～004%。

2010年全国风电装机容量为1892799g/kW·h,增长速度为104%,而中国风电产业发展正处于上升期,市场远远没有饱和。

随着每年装机容量的增加,以及高新科技的推动,风电产业所带来的环境效益将会越来越显著,成为可再生能源中不可分割的一部分。

4风电节能减排经济效益分析

作为分布式能源的一种,风电具有分布式发电典型的优点：

地理分布广,可以在负荷中心地区就近发电；高度模块化,容量能够随着逐渐增长的负荷递增；与传统电厂相比,建设周期明显缩短,降低了资金和管理的风险。

这些特点都使风电投资具有显著的经济性［5］。

41风电经济模型分析

411风电场风能与风机功率

风能的利用主要就是将它的动能转化为其他形式的能,因此计算风能的大小也就是计算气流所具有的动能在单位时间内流过垂直于风速截面积A（m2）的风能,即风功率为：

ω=12ρν3A

ρ=12761+000366t·p-0378·pw1000

式中,ω为风能,单位为W,ρ为空气密度,单位为kg/m2,ν为风速,单位为m/s。

p为气压,单位为hp,t为气温,单位为℃,pw为水气压,单位为hpa。

当A=1时,ω为风能密度。

额定风速为风力机工作在额定功率时的风速,在这种风速下,风力机功率达到最大。

启动风速为风力机开始运行做功时的风速。

切出风速为极限风速,风力机必须停止运行,否则会造成损坏。

412风速概率密度

风速分布一般为正偏态分布,因此威布尔（weibull）分布双参数曲线最适用于风速作统计描述的概率密度函数。

威布尔分布是一种单峰的,两参数的分布函数簇,其概率密度函数可表达为：

p（v）=kc·（vc）k-1·e-（vc）k

式中,k为形状参数,c为尺度参数,是威布尔分布的两个参数。

413风机功率

功率是力和速度的乘积,因为风力和速度的平方成正比,所以风的功率与速度的三次方成正比,

P=12CPAρν3

A=πR2

式中,P为风轮输出功率,Cp为风轮的功率系数,A为风轮扫掠面积,ρ为空气密度,ν为风速,R为风轮半径。

年平均输出功率为

Pa=∫v1v0Ps（v）·p（v）dv

式中,v0与vi分别表示风力机启动风速和停机（截止）风速,p（v）为风速概率密度函数,Ps（v）为输出功率特性。

额定功率为（风速为额定风速时）：

Pr（vr）=12p·Cp·A·v3r

414风机特性

（1）输出功率特性Ps（v）

Ps（v）=00≤v≤v0

瘙窞（v）·Pr（vr）v0≤v≤vr

Pr（vr）vr≤v≤vi

0v≥vi

式中,瘙窞（v）是输出特性,是一个与风速有关的复杂函数。

（2）容量系数F

F=Pa/Pr（vr）

式中,Pa为年平均输出功率,Pr为额定功率。

415风机发电量

风力机年发电量：

W=8760·F·Pr（vr）

式中,F为风力机容量系数,Pr（vr）为风力机额定功率。

［6］

42风电成本量化分析

在节能减排、可持续发展等概念的刺激下,资本市场劲吹“风电风”。

众多拥有风电概念的公司股价开始“迎风起舞”；国产风电技术水平与国际差距大、国产化率低,因而导致国内风电成本居高不下,风电价格高过火电价格数倍。

421风电成本

与火力发电相比,风电运行费用较低,但建场投资大,所以风电工程需要较长的资本回收期。

风力发电成本:

C=r·（1+r）n（1+r）n-1·［19760］

（1）

式中,C为单位风电成本,单位为元/kW·h；Q为单位建厂投资,单位为元/kW；n建厂投资回收时间,也即风电场使用寿命期望值；r投资贷款年利率。

令D1=r·（1+r）n（1+r）n-1·［19760］,代入式

（2）得：

C=D1·

（2）

式中,D1为经济系数,可视为常数。

根据风力机投资与风电场投资关系,可令Q=D2·R,R为风力机每kW的投资,即风力机价格,D2为比例系数,取值范围为12~14,准确值取决于风力机容量及其价格,风力机容量越大,D2越小,此时：

C=D1·D2·R/F（3）

令D=D1·D2,得：

C=D·R/F（4）

由式（5）可知,若要降低风电成本,最直接最有效的办法就是降低风力机投资和提高风力机容量系数。

由于风力发电的一次能源费用可视为零,因此发电成本就是建场投资与发电量之比［7］。

422风力机对风电成本的影响

风力机参数Pr、H以及vi、vr和v0相关数据如表5所示。

考虑到现有国产大型风力机的容量,选择200kW和600kW两个容量级别,每级都有一国产机组和两个进口机组,共6种机型。

表5风力发电成本主要影响因素分析与计算序号型号产地P（kW）H（m）vi（m·s）vr（m·s）vc（ms）1Xwec-Jacobs中国60065315242tache600德国600603515253NM600/43丹麦60056415254FD-24-20中国200304514285MS-2-2英国200255125256M30意大利2003051120

目前我国风力机国产化率不高,依赖进口,风力机价格居高不下,提高风力机的国产化率水平可以极大降低风力机价格,推进风电工程建设。

43风电经济效益实例分析

由中国神华国华能源投资有限公司投资的国华东台海上风电三期工程,这一项目建于江苏省东台市东沙岛东侧150万平方千米海域,北纬32°33′～32°57′,东经120°07′～120°53′,地势平坦,地面高程14～51米,大部分地区在26～46米。

该项目总投资达66亿元人民币,根据布置方案,其工程全部采用上海电气风电设备有限公司制造的36MW风机共84台,总装机3024MW。

此类风机额定功率为36MW,切入风速35m/s,额定风速12m/s,切出风速25m/s,风轮直径116米,扫风面积10568m2,轮毂高度80米,转速范围83～154/min。

如图1是W3600-116标准功率曲线。

图1W3600-116标准功率曲线

东台沿海地区各季节及全年70米高度Weibull参数、相当风速、有功风功率密度及平均风能密度如表6所示。

表6东台市70米高度Weibull参数、相当风速、有功风功率密度及平均风能密度［8］

季节统计量形状参数k尺度因子c（m/s）相当风速（m/s）有功风功率密度（W/m2）平均风能密度（W/m2）春季27679664832043209夏季23971460625282536秋季29071157622272233冬季27472859524572464全年26673860726022609

根据文献8的数据拟合结果,东台市全年55～75m/s的风速最常出现,风机功率为600kW。

根据公式

W=8760·∫7555266738·（v738）166·e-（v738）266dv

计算得风力机风电机年发电量为38Mw·h。

根据全国发展和改革委员会2009发布的完善风力发电上网电价政策的通知,江苏省属于IV类资源区,其风力发电标杆上网电价为061元/（kW·h）。

所以此项目建成运行后年收入可达232亿元。

5结论

随着科学技术的不断发展以及人们环保意识的不断提高,“低碳”的生活概念正在影响着人们的日常生活,风能作为一种可持续供给的清洁能源,具有低价、环保、便捷等特点,因此一度被认为是最具开发和利用前景的可再生资源。

风力发电与火力发电、水力发电等其他发电方式相比,在环境、经济和发展潜力等方面有着巨大的优势。

目前,风电已成为具有较强经济竞争力的可再生能源发电技术。

因此对风电节能减排工程效益做好评估已变得至关重要。

本文从风电工程与传统能源相比的优势出发,对风电的两个主要效益——环境效益和经济效益进行了计算和评估。

在环境效益部分分析并建立了相应的简化计算方法,将便于规范统一和快速计算风电项目的环境效益。

其中的定量分析主要依据燃煤火电的污染物排放量来界定风电项目同等发电量情况下的减排量,由于火电行业未来的可能的发展趋势和技术发展,简化计算公式中的各污染物排放率也会发生相应改变,因此简化计算方法关键在于其理论基础和行业发展。

在经济效益部分主要分析了风电产业投资目前的状况,以及产业发展过程中所带来的收益。

通过相互的关联比较,分析风电产业投资机会条件,以及可以遇到的风险问题。

鉴于风电产业链带动经济的相关关联,分析了风电相关产业经济发展状况。

除此之外,本文基于大量的资料收集和严谨的数据整理,对风电经济模型及风电成本量化进行分析,运用经济学和数学方法建立模型,定量分析效益成果,并从宏观分析其经济意义。

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