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北京市生态环境局规定年CO2直接排放与间接排放量5000 t(含)以上的企业列入重点碳排放单位(京政发〔2015〕65号),由于将十三陵电站作为一个用电单位,仅考虑了十三陵电站抽水用电,自2014年至今每年都将十三陵电站纳入重点排放单位名单。十三陵电站按照北京市相关规定完成排放报告、核查报告和履约工作。第2种CCER交易市场自从2017年暂停受理备案申请后,2023年迎来了各项制度和基础设施建设的加快推动。2023年3月30日,生态环境部发布《关于公开征集温室气体自愿减排项目方法学建议的函》(环办便函〔2023〕95号),向全社会公开征集温室气体自愿减排项目方法学建议。2023年6月29日,生态环境部气候司表示力争2023年启动温室气体自愿减排交易市场。无论是国际的CDM模式还是中国以往备案的200个CCER方法学,均未涉及抽水蓄能领域的相关内容。
1.2 抽水蓄能碳减排面临的问题
风电光伏的绿色低碳特性已得到大众广泛认可,但抽水蓄能为提高新能源消纳率、充分发挥减排作用而做出的消纳贡献,目前还没有相关的科学认定,甚至还出现了将抽水蓄能列入重点碳排放单位名单的情况。风电光伏等新能源具有明显的随机性、波动性和反调峰特性,在用电低谷时段大发、用电高峰时段小发。由于发电与负荷需要实时平衡,而电能不可存储,反调峰时段发出的新能源电量若不能即刻利用,则会发生弃风弃光现象,无法接入电网从而带来减碳效益。通过储能可以将新能源电量进行时空转换,将低谷时段的新能源电量转移到高峰时段,将新能源电量接入电网并实现清洁能源替代,从而发挥减碳作用。
现阶段发展成熟且利用率最高的储能方式是抽水蓄能,系统中抽水蓄能的存在提升了清洁能源的系统接入率,减少了火电出力和碳排放,辅助实现了电力系统节能降碳,其降碳作用不可忽视。当前中国正围绕“双碳”目标加快新型电力系统建设,需要进一步深入研究抽水蓄能碳减排的机理和计算方法,合理评估和科学量化其绿色减排效益,推进抽水蓄能CCER方法学开发。
02
基于CCER的抽水蓄能碳减排计算方法
2.1 减排机理电力系统实时平衡的要求与新能源随机性、波动性等特性存在一定矛盾。解决这样的矛盾就需要抽水蓄能将风光弃电存储起来、在负荷高峰时段实现清洁能源替代,以减少新能源弃电,同时降低火电碳排放,从而发挥碳减排作用。
图1为东北地区某典型日日内功率曲线。其中,蓝色色块是负荷低谷而新能源大发时段,此时抽蓄进行抽水,吸收系统内多余新能源电量;红色色块是负荷高峰而新能源小发时段,此时抽蓄进行发电,将存储的电量释放以补充系统内电量缺口。可以看出,抽蓄密切配合系统负荷与新能源发电,灵活调节系统内平衡,保障新能源充分消纳,并在高峰时段释放储存的电能替代火电出力,以降低系统碳排放量。
图1抽水蓄能消纳新能源、替代火电调峰示意
Fig.1Schematic of pumped storage accomodating new energy and alternative thermal power shaving peak load
2.2 计算模型
CCER方法学是指导温室气体自愿减排项目开发、实施、审定和减排量核查的主要依据,对减排项目的基准线识别、额外性论证、减排量核算和监测计划制定等具有重要的规范作用。方法学包括适用条件、基准线情景、额外性论证、减排量计算、监测等要点,基本原理是将项目情景与基准线情景下的温室气体排放量进行比较,所得差值即为通过项目实现的温室气体减排量。设置2种情景:基准线情景(系统内无抽蓄)和项目情景(系统内有抽蓄)。在基准线情景中,系统内不含抽蓄电站。在负荷低谷时段,无抽蓄进行抽水,进而没有电能消耗和碳排放;在负荷高峰时段,由于没有抽蓄进行顶峰出力,则需要其他电源进行顶峰出力,此时系统的碳排放量=原本抽蓄应发出的电量×区域电网排放因子。在项目情景中,系统内含有抽蓄电站。在负荷低谷时段,抽蓄吸收系统内多余电量,碳排放量为抽水蓄能抽水电量×当前碳排放因子,由于负荷低谷时段系统中电量含有新能源、火电等多种电源发出的电能,其中新能源的排放因子为0,仅需计算其中火电碳排放,抽水排放量=抽水蓄能抽水电量×火电发电量占系统总电量比例×火电排放因子;在负荷高峰时段,抽蓄进行顶峰出力,发出清洁水电,碳排放为0。
基于以上情景设置构建减排数学模型如下。
1)基准线情景排放量为
式中:By为第y年的基准线排放;Gi,y为第y年抽水蓄能电站第i次发电的发电量;Fgrid,y为第y年的区域电网排放因子,t/(MW·h)。
2)项目情景排放量为式中:
Py为第y年的项目排放;Mj,y为第y年抽水蓄能电站第j次抽水的抽水电量;fy为第y年抽水蓄能电站抽水时段系统中的火电电量占比;Ftp,y为第y年的火电排放因子,t/(MW·h)。
3)项目减排量为式中:
Ry为第y年的减排量。
2.3 统计结果
通过统计2022年中国各区域电量数据,计算全年火电发电量占比,并结合各区域抽水蓄能电站工作时间,计算抽水时段区域火电发电量占比,结果如表2所示。西北地区目前无在运抽蓄电站,西南地区仅有一座9万kW小容量抽蓄电站(羊卓雍湖电站),不具备典型参考意义,因此二者未考虑计算。
表2 2022年全国各区域火电发电量占比Table 2Proportion of thermal power generation in various regions of China in 2022
根据计算结果,华东、华中和东北区域的火电电量占比较低,在60%~69%之间,华北区域的火电电量占比最高,达到80%。同时,电站抽水时段火电占比相对全年平均值略低,只有华东区域的抽水时段火电占比更高。
03
算例分析
从华东、华中、华北和东北4个区域各选取1个典型抽蓄电站,应用本文所提数学模型,计算各电站2022年全年的减排量。
3.1 华东区域算例
1)基准线情景排放量计算。按照式(1)中的排放因子,目前中国有多种电力平均排放因子,全国电网平均排因子主要用于全国碳市场企业核算电力间接排放进行履约;区域电网基准线排放因子主要用于开发CDM项目或者CCER项目时核算项目的减排量;省级电网平均排放因子以省级行政区域边界为划分,支撑编制省级温室气体排放清单以及省内各级政府碳强度下降目标考核。本文选用生态环境部最新发布的2019年区域电网排放因子进行计算,如表3所示,其中华东区域为0.6908 t/(MW·h)。
表3 2019年减排项目中国区域电网基准线排放因子Table 3Regional grid baseline emission factors of the 2019 emission reduction projects in China
桐柏电站2022全年发电量1589210.18 MW·h,基准线排放1589210.18×0.6908=1097866.12 t。
2)项目情景排放量计算。按照式(2)中的火电排放因子,选用生态环境部公布的2019年数据,如表4所示。由于目前燃气、燃油和垃圾发电电量在系统中占比极小,火电排放因子选用燃煤机组因子0.7605 t/(MW·h)。
表4 燃煤、燃气、燃油、垃圾焚烧发电机组单位电量CO2排放因子Table 4CO2emission factor per unit energy of coal-fired, gas, fuel, and garbage incineration power generation units
桐柏电站2022全年抽水电量1936234.89 MW·h,项目排放1936234.89×65.40%×0.7605=963019.34 t。
3)项目减排量计算。按照式(3),2022年减排量1097866.12–963019.34=134846.78 t。通过计算可得,华东地区桐柏抽水蓄能电站2022年全年的碳减排量为134846.78 t。
3.2 各区域算例计算结果
同理,对另外3个区域进行计算华中、华北、东北选取典型电站分别为河南宝泉电站、北京十三陵电站、辽宁蒲石河电站。4个区域均采用生态环境部发布的2019年区域排放因子和表2计算的抽水时段火电占比,进行基准线情景和项目情景排放量计算,结果如表5所示。
表5 各区域典型电站2022年减排量计算结果Table 5Calculated emission reduction by typical pumped storage stations in each region in 2022
由表5可知,4个电站均为所在区域带来了碳减排效益,其中华东、华中和东北区域的电站年减排量均在10万~30万t。这主要是由于这3个区域新能源电量占比较高、火电电量占比较低。而火电占比最高的华北区域,电站年减排量为1万t,与其他区域差距较大。因此,在抽蓄电站效率一定的前提下,区域内新能源占比越高、火电占比越低,抽蓄的减排效用发挥越明显。
3.3 计算结果分析
在新能源占比逐渐提高的新型电力系统中,火电占比将不断降低。根据预测,2030年、2060年新能源发电量占比将分别达到30.7%和83.5%,火电发电量占比相应降低至56.8%和12.8%,如图2所示。
图2 2020—2060年火电和风电光伏发电量占比趋势
Fig.2Proportion variation of thermal and wind & photovoltaic power generation from 2020 to 2060
依据本文所提的数学模型与计算方法,在新能源比例持续上升、火电比例不断下降的趋势下,抽水蓄能可以更好地发挥消纳新能源、降低系统碳排放的作用。根据预测,火电电量占比从目前的60%~80%降低到2060年的12.8%,还有40%以上的下降空间。各区域在2022年数据基础上,火电量占比分别下降5~40个百分点后,区域内抽水蓄能电站减碳量变化情况如表6所示。
表6 火电量占比下降时抽蓄减排量对比Table 6Comparison of emission reduction by pumping storage under different decreasing percentages of thermal power generation
由表6可知,当系统内火电量占比下降5个百分点时,各区域的电站减排量相比2022年都有不同程度的提升,十三陵电站的减排量成倍增加。当系统内火电量占比继续降低,达到2060年预测值10%~30%时,各区域内电站的年减排量可以达到70万~80万t,相比2022年有数倍提升。火电量占比降低会带来区域排放因子降低等一系列变化,本文在计算中暂未考虑排放因子的修正。在未来新能源比例持续上升、火电比例不断下降的趋势下,抽水蓄能能够更好地促进新能源消纳、更多地实现降低火电出力和减少碳排放的作用。
除了区域火电占比外,减排量还与电站的综合效率有密切关系,综合效率越高,越能更好地发挥减排作用。通过计算,如果电站综合效率提高1个百分点,桐柏、宝泉、蒲石河电站的年减排量分别能够提升9%、5%、4%,而十三陵电站更是可以提升54%。因此,提高抽水蓄能机组综合效率也是提升电站减碳能力的重要途径。
04
结论
本文基于CCER方法学体系,梳理了抽水蓄能碳减排机理,建立了抽水蓄能碳减排项目情景与数学模型,并得到了如下结论。
1)2022年4个区域典型电站的算例表明,4个电站都给所在区域带来了碳减排效益,具体减排量分别为:华东桐柏电站134846.78 t、华中宝泉电站215455.02 t、华北十三陵电站12075.76 t、东北蒲石河电站331491.84 t。本文深度融合了CCER核算机制进行碳减排量化评估,对比其他碳排放和节碳量计算方法,严格辨识抽水蓄能在不同场景下的所有排放源,遵循CCER要求的保守性、透明性、准确性等基本原则。
2)抽水蓄能通过促进新能源消纳来降低系统碳排放,因此区域内新能源电量占比越高、火电电量占比越低,抽水蓄能的减排效用发挥越充分。当火电电量占比下降5个百分点时,抽水蓄能电站减排量将提升20%~50%甚至更多,在未来新能源高比例接入的新型电力系统中,其碳减排效益将进一步提升。
3)在能源结构一定的情况下,提高抽水蓄能电站的综合效率能够提升其减排效果,未来抽水蓄能电站在设计和运行过程中可以进一步挖掘潜力、提高综合效率,从而提升碳减排量,为社会带来更显著的绿色贡献。
4)新能源出力特性与系统需求具有时空差异性,其碳减排效益需要在抽水蓄能的支撑下才能够充分发挥。因此在大力发展新能源的同时,应合理量化抽水蓄能碳减排效益,形成科学的抽蓄CCER碳减排核算体系和规范标准,以有效体现抽水蓄能碳减排价值,进一步促进绿色能源体系建设。
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