[发明专利]一种预测燃煤电厂碳排放量的计算方法

权利要求书

1.一种预测燃煤电厂碳排放量的计算方法，其特征在于，所述计算方法包括下列步骤：

S1、建立数学模型，得出燃料特性系数β的关系式：

根据现有的煤质分析数据，利用多元线性回归模型拟合出燃煤的工业分析数据A_ad、V_ad、FC_ad、Q_gr,ad与燃料特性系数β之间的关系式，其中A_ad、V_ad、FC_ad、Q_gr,ad分别表示为收到基下燃煤中的灰分含量、挥发分含量、固定碳含量和燃煤的高位发热量，得到褐煤和无烟煤关于燃料特性系数和工业分析数据之间的线性回归方程，A_ad、V_ad、FC_ad、Q_gr,ad单位分别为％、％、％和MJ/kg；

S2、计算电厂燃烧的煤的燃料特性系数β值：

将电厂测得的燃煤工业分析数据A_ad、V_ad、FC_ad、Q_gr,ad根据煤种的不同带入所述的褐煤或无烟煤关于燃料特性系数和工业分析数据之间的线性回归方程中，计算出电厂燃煤的燃料特性系数β值；

S3、计算烟气中二氧化碳的百分比含量CO₂：

将电厂检测的尾气中氧气和二氧化硫的百分比含量和所述的计算出电厂燃煤的燃料特性系数β值带入二氧化碳含量计算式计算出烟气中二氧化碳的百分比含量；

S4、计算烟气的排放总量V_y；

S5、计算二氧化碳的排放总量

将所述的烟气中二氧化碳的百分比含量CO₂和所述的烟气的排放总量V_y带入公式即可计算得到电厂中CO₂的实际排放量。

2.根据权利要求1所述的一种预测燃煤电厂碳排放量的计算方法，其特征在于，所述的步骤S1、建立数学模型，得出燃料特性系数β的关系式具体如下：

S11、将无烟煤的工业分析数据和煤的燃料特性系数作为样本数据，并将其带入仿真软件的线性回归分析工具中，则X和Y分别表示为：

式中，A_i、V_i、FC_i、Q_i分别表示为第i个样本中的空气干燥基灰分、挥发分、固定碳和高位发热量，β_i为第i个样本的燃料特性系数，A_i、V_i、FC_i、Q_i单位分别为％、％、％和MJ/kg；

S12、根据仿真软件分别对褐煤和无烟煤样本数据进行逐步回归分析，得到褐煤和无烟煤关于燃料特性系数和工业分析数据之间的线性回归方程分别如下所示，

3.根据权利要求2所述的一种预测燃煤电厂碳排放量的计算方法，其特征在于，

所述仿真软件为MATLAB，所述线性回归分析工具为stepwise命令，其中，stepwise命令的格式为：stepwise(X,Y)，其中X表示自变量数据，为n×m阶矩阵，m表示自变量种类数，n表示每种自变量的样本数，Y表示因变量数据，为n×1阶矩阵，n表示因变量样本数。

4.根据权利要求1所述的一种预测燃煤电厂碳排放量的计算方法，其特征在于，

所述的二氧化碳含量计算式如下：

式中，CO₂表示烟气中二氧化碳的体积分数，O₂表示烟气中氧气的体积分数，SO₂表示烟气中二氧化硫的体积分数。

5.根据权利要求1所述的一种预测燃煤电厂碳排放量的计算方法，其特征在于，

所述的步骤S4、计算烟气的排放总量V_y具体如下：

若电厂已经测得烟气排放的总量V_y，则直接使用该数据；

若电厂未测得烟气排放的总量V_y，则根据燃煤量和过量空气系数进行计算，如下所示：

其中，M表示燃烧所用的燃料量，单位为t，Q_net,ar表示燃料的低位发热量，单位为MJ/kg，α表示空气过量系数，V₀表示每燃烧1吨煤所需的理论空气量，其计算式为：

V₀＝(1.05×Q_net,ar+0.278)×1000

其中，O₂表示已检测得到的烟气中氧气的体积分数。