吳金卓，林文樹，王立海

(東北林業大學 工程技術學院，黑龍江 哈爾濱 150040)

　　摘要：分析秸稈生物質燃料成本構成，構建以生物質燃料供應成本最小化為目標的生物質燃料到廠成本優化模型。該模型的約束條件包括可供使用的生物質燃料數量、每個月可以采購的生物質燃料數量限制、電廠每個月的需求量，生物質燃料在收儲站和電廠的儲存平衡關系、電廠庫存限制等。將該模型應用到黑龍江省某生物質發電廠，并進行敏感性分析以增加結果的可靠性。

　　1引言

　　目前我國的能源需求量逐年上升，能源消耗量的增長速度已經遠遠超過了世界其他國家，能源的安全問題和環境問題變得日益嚴峻[1]。為了保障國家能源安全，降低對常規化石能源的依賴，改善生態環境，我國正在大力開發和利用各種可再生能源[2]。生物質能源被認為是一種最有潛力的可替代資源之一。生物質能源有許多利用方式，其中生物質發電是目前最具開發利用規模的一種生物質資源利用形式[3-4]。近年來，我國的生物質發電規模不斷增長，2005年僅約200萬kW，預計到2015年生物質發電裝機容量將達到1300萬kW[5]。生物質能的合理開發與利用，可以改善我國能源結構，減少溫室氣體排放，緩解日益惡化的生態環境，對建設節約型社會，實現社會的可持續性發展有著重要意義[2]。

　　然而，生物質資源的分布分散以及收集問題，導致了我國現階段的生物質能源還不能進行大規模地開發和利用[6]。生物質燃料供應物流系統包括電廠與收購站的選址、燃料的收購、運輸、儲存等一系列的物流過程。電廠與收購站的選址是生物質發電廠設計規劃的第一步，合理的選址不僅能保障穩定的燃料供應，還能減少燃料運輸距離，從而降低燃料獲取成本。目前，生物質燃料成本居高不下成為制約生物質發電的一大瓶頸。生物質燃料的物流成本一般占發電廠燃料總成本的50％-70％[7]。當生物質使用達到一定規模時，能否保證穩定的燃料供應是企業必須要考慮的關鍵問題，同時燃料的供應成本問題也會愈加明顯[8-9]。因此，優化生物質發電廠的燃料供應物流系統，科學合理的安排生物質收集、儲存、運輸各個環節，努力降低生物質物流成本顯得尤為重要。

　　國內外學者在研究秸稈收儲運模式、降低秸稈收集成本方面做了很多研究。Thorsell等[10]利用計算機程序分析了不同機械與成本之間的關系，從而確定在原料農戶、儲存、運輸等過程的成本。Santisirisomboon等[11]叉寸包括稻谷外殼、固體廢物和燃料木材等不同類型的生物質燃料進行了分析，得到優化方法，并將這一方法合理的擴展到發電系統的規劃中。Caputo等[12]在對生物質發電廠的經濟眭分析后，得到生物質原料收購價格增加、資源密度降低、運輸車輛價格增加、運輸車輛容量下降等因素都會使電廠運行成本增加，從而導致電廠的經濟效益降低。Yu等[13]在生物質能評價的基礎上，結合完整的原料供應鏈，提出了一個能夠合理定位生物質能源加工廠附近高密度種植的區域的離散數學模型。劉華財等[14]計算了生物質原料的子過程成本，分析了原料在五種不同模式下的供應成本變化趨勢。王愛軍等[15]為了對生物質發電成本進行分析，分別對生物質主要的發電方式進行了討論，并且建立了生物質燃料消耗量模型和燃料成本模型。邢愛華等[16]基于秸稈類生物質資源的島式分布特點，針對生物質秸稈收集過程中的成本、消耗和污染物排放等問題，建立了相關的數學模型。楊樹華等[17][通過對生物質燃料生產廠合理布局的科學分析，提出了生物質秸稈在收集過程中的經濟原料收集半徑、車輛平均運輸半徑及車輛滿載和空載的等效模型。

　　本文在上述研究的基礎上，以生物質燃料供應成本最小化為目標，構建一個基于集中型收儲運模式的生物質燃料到廠成本優化模型。該模型的約束條件包括每個月可供使用的生物質燃料數量、每個月可以采購的生物質燃料數量限制、電廠每個月的需求量，生物質燃料在收儲站和電廠的儲存平衡關系、電廠庫存限制等，并將該模型應用到黑龍江省某生物質發電廠。研究結果將對于其他同類的生物質發電企業降低生物質燃料成本、改善發電廠的運營狀況具有一定的理論指導和借鑒意義。

　　2生物質燃料成本構成

　　集中型秸稈收集模式主要是以專業秸稈收儲運公司或農場為主體，負責秸稈原料的收集、晾曬、儲存、保管、運輸等一系列工作，并按照生物質電廠的要求，對農戶或秸稈經紀人交售秸稈的質量進行把關，然后統一打捆、堆垛，進行存儲[18]。在此模式下，生物質燃料秸稈的全部費用主要包含五個部分，即采購成本C1、預處理成本C2、運輸成本C3、裝卸成本C4和儲存成本C5。因此，秸稈燃料的總成本C可以表示為：

　　C=C1+C2+C3+C4+C5(1)

　　3模型構建及約束條件

　　4模型應用

　　4.1基礎數據

　　將該模型應用到黑龍江省某典型的秸稈直燃發電廠。根據調研數據，該秸稈發電廠現有1臺25MW發電機組在運行，每年發電量約2億kW·h。全年發電消耗農作物秸稈量約為28萬t，平均每天消耗農作物秸稈量約為850t；電廠庫存秸稈量最大為16萬t，自然消耗率8‰。該電廠使用的生物質燃料主要來自于發電廠周圍30km半徑內的農作物秸稈資源。這一區域內的農作物播種面積、產量以及農作物秸稈產量見表1。

　　該電廠根據自身需要，租用了六個收儲站，每個收儲站占地約2.5萬㎡，收儲站距電廠分別為收購站1-7km、收購站2-9km、收購站3-20km、收購站4-12km、收購站5-18km、收購站6-25km。采用廠內儲存與廠外儲存(收購站儲存)相結合的方式進行燃料的儲存。生物質電廠最小的庫存數量應滿足電廠一個月的農作物秸稈使用量，最大的庫存則不能多于六個月的農作物秸稈使用量。圖1為秸稈生物質的“收集一儲存一運輸”模型。

　　考慮到當地農作物秸稈燃燒需要、運輸條件等限制因素，電廠估計當地的生物質燃料可利用系數約為50％左右，當地農作物秸稈收集價格約為100元/t，預處理成本約為31.35元/t。由于秸稈資源并不是全年都有的，按照調研數據，一年中大約有8個月是工作月份，假定每個月為30天，每天工作時長為8h，那么有效工作小時數就為8×30×8=1920h。通過考察當地實際情況，收集和整理了模型中所用的參數及其具體數值，見表2。

　　4.2模型求解

　　將該數學模型在GAMS環境下進行編程，并選擇CPLEX solver求得最優解。通用代數建模系統(GAMS)是一個數學規劃和優化高層次的建模系統。它是一種語言的編譯器和一個集成的高性能求解方法，可以很快適應新形勢的大規模建模應用程序，并且允許用戶建立大型的維護模式。將調研得到的秸稈發電廠有關數據代入優化模型，并在GAMS環境下運行該模型，得到秸稈的最優到廠成本為214.69元h。根據式(26)計算燃料平均運輸距離為t2.15km。

　　值得注意的是，通過模型計算得到的最優到廠成本并不包含第三方承運人的預期利潤，因為這一數字根據生物質發電廠的具體情形而定。根據該生物質電廠近幾年的實踐經驗可知，這一利潤預期在50元/t左右。因此，如果考慮這一利潤，生物質燃料的到廠成本約為264.69元/t，這個結果要比電廠實際收購價格減少了10.31元/t。

　　由于該模型中的參數會受到外界因素的影響，所以針對不同條件下的燃料供應總成本進行敏感性分析(見表3至表8)，以增加優化結果的可靠性。

　　(1)可利用系數。秸稈燃料有很多利用途徑，如提供農村生活能源、飼料化用途、秸稈還田、工業利用、食用菌基料等，因此，秸稈能源化的利用只能占可收集量的一定比例。由表3可以看出，生物質燃料的到廠成本隨著生物質燃料的可利用量的增加而降低，反之亦然。當然，秸稈利用系數不能過低，否則將不能滿足電廠的生產需求。本案例中，當秸稈燃料的可利用系數低于36％時，模型得不到可行解，這說明生物質燃料的供應不能滿足該電廠的需求。

　　(2)預處理費用。一般情況下，農作物秸稈不會從田間直接運往生物質發電廠，大部分農作物秸稈在收購站進行必要的預處理。這樣不僅可以降低燃料后續的運輸成本，還可以改善燃料密度、硬度、顆粒度等一些品質。秸稈打包是主要發生的費用。本案例中采用紐荷蘭BB960A秸稈打捆機，每臺打捆機每天能打100捆秸稈，草捆重量可達0.7t/捆。根據機器小時率法(Machine Hour Rate Method)得到打捆機每小時費用為250.85元，按照每小時處理8t計算，則秸稈預處理費用為31.35元/t。本文分析了預處理費用變化±10％、±20％的情況。由表4可以看出，生物質燃料的到廠成本隨著生物質燃料預處理費用的增加而增加。預處理費用增加10％，平均成本將增加4.67元/t。在實際生產中，采用不同的打包機械或者生物質收購量增減等因素，都會影響預處理費用的變化。

　　(3)燃油價格。在整個生物質燃料的收集過程中，收集機械、打包機械和運輸車輛等都要使用燃油。所以，燃油價格的變化，必然會引起平均成本的變化。本案例中，燃油價格為7.5元/升。由于模型中的收購成本采用固定值，因此收集費用隨燃油價格的變化并沒有考慮，而是重點考慮了秸稈打捆機和運輸車輛使用燃油的變化情況。由表5可以看出，生物質燃料的到廠成本隨著燃油價格的增加而增加，平均每升燃油(柴油)增加0.5元，平均成本將增加1.57元/t。

　　(4)燃料含水率。秸稈資源的含水率直接影響了秸稈的燃料熱值的多少。自然干燥是一種常用的生物質燃料干燥方式，即將農作物秸稈盡量放在陰涼、通風處，通過自然風、太陽光的照射等方式去除其中水分，可以防止其緩慢干燥，使酶活動加劇，降低秸稈的燃料熱值，可有效保證秸稈的含水量在10％至15％之間。本案例中的秸稈含水率為25％，平均成本為214.69元，如果通過自然干燥的方式使秸稈含水率降低到15％，那么平均成本將下降25.22元/t，對生物質燃料到廠成本產生很大的影響(見表6)。

　　(5)運輸車輛。本案例中秸稈資源的運輸車輛為7.2m的貨車，其運輸能力為13.5t/車。若采用運載能力更大的9.6m貨車，運輸能力為18t/車，那么生物質燃料的到廠成本將減少約0.88元/t(見表7)。

　　5結論

　　本文分析了生物質燃料成本的構成，建立了基于集中型收儲運模式的生物質資源燃料從田間到電廠的整個供應鏈的成本優化模型，并對影響農作物秸稈獲取成本的主要因素進行了敏感性分析。結果表明：在沒有考慮第三方物流運輸企業利潤的情況下，將生物質資源到廠成本優化為214.69元/t，燃料平均運輸距離為12.15km。敏感性分析的結果表明，生物質燃料的預處理費用和含水率對于生物質資源總成本的影響較大，生物質燃料可利用系數、燃油價格和運輸車輛類型對總成本的影響較小。因此，建議該生物質電廠有效地提高秸稈生物質的處理效率，將秸稈含水率控制在一個較低的水平，以實現降低燃料供應成本，提高企業利潤的最終目的。另外，盡管生物質燃料的可利用系數對總成本影響不大，但是，這一結論是在建立在保證秸稈生物質長期穩定供應的基礎上。因此，對于其他的秸稈生物質發電廠而言首先要合理選擇電廠的廠址，確定燃料供應的長期性和穩定性。秸稈燃料收購站的選址也是秸稈發電廠重點設計規劃的內容，這對于減少燃料運輸距離，降低燃料獲取成本具有重要作用。