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鄭丁乾1，田善君2，馬思寧3，4，常世彥1，3，4，5
（1.清華大學清華大學-阿爾伯塔大學未來能源與環境聯合研究中心，北京100084；2.山東師范大學信息科學與工程學院，山東濟南250358；3.清華大學能源環境經濟研究所，北京100084；4.清華大學清華大學-中國長江三峽集團有限公司氣候變化治理機制與綠色低碳轉型戰略聯合研究中心，北京100084；5.清華大學清華-力拓資源能源與可持續發展研究中心，北京100084）
摘要：燃煤耦合生物質發電可以降低燃煤電廠CO2排放，減少空氣污染。考慮秸稈資源能量密度較低等特點，燃煤耦合生物質發電技術的應用潛力很大程度上取決于燃煤電廠與秸稈資源在空間上的匹配程度。因此，從空間分析角度，研究燃煤耦合生物質發電潛力具有重要意義。基于高分辨率燃煤電廠與秸稈資源數據，采用空間匹配方法對燃煤耦合發電的可能潛力進行評價。結果表明，我國燃煤電廠與秸稈資源空間匹配程度較高，約89%的可收集秸稈位于燃煤電廠半徑100km以內。燃煤電廠可摻混秸稈量受秸稈可能源化利用率和電廠秸稈可摻混比例影響。秸稈可能源化利用率越高且電廠秸稈可摻混比例越高時，燃煤電廠可摻混的秸稈量越多。在秸稈高能源化利用率與30%摻混比例的情景下，1066個電廠可以在半徑100km以內找到可摻混的秸稈資源，其中約52.6%電廠可滿足30%摻混比例。該情景下，電廠可消納秸稈3.84億t，減排CO2約5.11億t。相關結論可為我國燃煤耦合生物質發電技術支持政策以及秸稈能源化利用政策的制定提供技術支撐。
0引言
電力部門的綠色低碳轉型對于我國實現“碳中和”愿景和“美麗中國”目標具有重要意義[1-2]。2020年我國燃煤機組裝機容量占全部發電裝機容量的49%，燃煤機組發電量占全國總發電量的61%[3]。燃煤機組碳排放約占全國能源活動相關碳排放的46%，而我國現役燃煤機組平均服役時間僅約12a[4]。按照現實可行且成本可負擔的煤電機組退役路徑，預計近中期燃煤發電仍將在我國電力生產中占較高比例[5]。如何以成本有效的方式降低現役燃煤機組碳排放成為亟待解決的問題。
燃煤耦合生物質發電是可以降低燃煤電廠CO2排放且有效利用生物質資源的重要技術措施[6-8]。該技術通過摻混秸稈等生物質資源替代部分煤炭燃燒，從而實現燃煤機組碳減排。與新建生物質電廠相比，燃煤耦合生物質發電可充分利用現有燃煤電廠設施，初始投資成本較低，且可以降低單純依賴生物質燃料的供應風險，增強電廠的燃料靈活性[9]。我國《電力發展“十三五”規劃》中明確指出要開展燃煤與生物質耦合發電[10]，燃煤耦合生物質發電技術將成為我國近中期CO2減排的重要技術選擇。
燃煤耦合生物質發電還可以有效減少由秸稈田間焚燒導致的空氣污染。我國每年產出的秸稈在7億～8億t[11-12]，其中部分秸稈通過露天焚燒和作為農村居民的薪材直接燃燒。秸稈焚燒是細顆粒物（P㎡.5）的重要來源[13-14]。SUN等[15]研究表明1996—2013年，我國秸稈露天焚燒占比22.45%。周裕雯等[16]基于衛星遙感數據分析顯示，2018年我國秸稈露天焚燒生物量為662萬t，排放大量污染物。根據《中國環境狀況公報》，2020年衛星遙感共監測到全國秸稈焚燒火點7635個[17]，我國秸稈焚燒問題依然十分嚴峻。與露天焚燒相比，燃煤耦合秸稈發電可以有效減少污染物排放。根據中國電力企業聯合會統計，2019年全國達到超低排放限值的煤電機組容量為8.9億kW[4]，約占當年全部煤電機組的86%。生物質與燃煤摻混發電可以利用燃煤電廠已有污染物排放末端處理設備，實現秸稈高效能源化利用并減少秸稈焚燒導致的空氣污染。
燃煤耦合生物質發電具備技術可行性，但燃煤耦合生物質電廠的高效運行依賴于穩定和低成本的生物質供應。秸稈本身能量密度低，從技術經濟性考慮，不可能對其進行大規模遠距離運輸。一般認為秸稈的最大經濟運輸距離在100km以內[18]。生物質資源的可獲得性很大程度上決定了燃煤耦合生物質發電技術的應用潛力。因此從燃煤電廠與生物質資源空間匹配度視角，分析燃煤耦合生物質發電的應用潛力十分重要。
秸稈與燃煤電廠空間匹配問題，本質上是在滿足一定摻混比例條件下，要使秸稈到電廠的運輸成本盡可能低，且電廠盡可能多地獲得秸稈。空間匹配問題在碳捕集與封存（CCS）的源匯匹配[19-20]、氫能基礎設施的供應鏈設計[21-22]等問題上已有較多研究。在生物質資源的空間匹配方法上，已有研究對特定區域內燃煤耦合生物質資源可獲得性進行分析。GAＲCIA-GALINDO等[23]基于地理信息系統（GIS）對西班牙20個燃煤電廠共39個燃煤機組創建了緩沖區，得到各電廠在緩沖區內的生物質資源量及電廠可能摻混比例。ＲONI等[24]從燃煤電廠生物質供應鏈網絡設計角度研究了美國燃煤電廠尋找生物質資源供應的最佳路徑。WANG等[25]以湖北省20多個電廠為例，基于線性規劃模型分析了燃煤電廠與生物質資源的匹配。在生物質資源供給上采用秸稈收集站的方式，將10km×10km網格內的秸稈資源與電廠進行匹配。考慮數據可獲得性與求解速度等問題，我國尚缺乏國家層面燃煤耦合生物質發電空間匹配研究。
筆者基于高分辨率燃煤電廠數據與秸稈資源分布數據，設計了電廠和秸稈資源之間的空間匹配算法，探討了全國層面燃煤電廠耦合生物質發電的可能潛力。
1研究方法和數據
1.1情景設置
根據農作物秸稈資源可能源化利用情況和燃煤電廠可摻混秸稈比例，設計了9個情景（表1）。
農作物秸稈可用于肥料、飼料、基料、原料和能源等，競爭性用途的存在會影響燃煤電廠可摻混秸稈量。設置了低、中、高3種秸稈能源化利用率。霍麗麗等[26]研究表明，我國不同區域的秸稈作為燃料的利用率為5.8%～21.9%，秸稈未利用率為9.5%～36.9%，根據該研究結果將不同區域秸稈可燃料化利用率作為本研究的低能源化利用率；秸稈可燃料化利用率與未利用率之和作為中能源化利用率；同時，考慮全部可收集秸稈參與燃煤電廠耦合發電作為高能源化利用率（表2）。
燃煤耦合生物質發電可采用直接混燃、間接混燃和平行混燃等多種方式，且摻混比例高于30%需對電廠進行較大改造[27]，因此，假設10%、20%和30%三種燃煤電廠秸稈摻燒比例，用生物質秸稈替代同等熱值的煤炭。
1.2燃煤電廠數據處理
基于筆者構建的中國電廠數據庫———China Power Plant Database（CPPD）開展燃煤電廠數據處理。CPPD數據庫整合了Global Coal Plant Trackor[28]、The GID-Power Emission Database[29]、The Global Power Plant Database[30]、全國燃煤機組脫硫脫硝措施清單[31]、全國火電機組能效水平對標結果[32]等數據庫，包含了我國煤電、氣電和核電等發電廠主要機組的基本信息（投產時間、技術類別、地理坐標等）。
在煤電機組方面，CPPD數據主要來自Global Coal Plant Trackor發布的截至2022年1月的煤電機組信息[28]。在該數據庫基礎上，根據《電力工業統計資料匯編》[33]，在國家和省級層面對數據庫的裝機容量進行校驗比對；同時，通過清洗、融合等方式，修改或補充了近300個煤電在運機組信息。目前CPPD包含我國30MW以上規模的近3000個在運煤電機組，總裝機容量約10.5億kW，覆蓋了約97%的中國煤電裝機。
為了設置不同摻混比例下煤電廠對農作物秸稈的摻混需求，在CPPD數據庫基礎上，根據不同煤電機組發電技術類型（亞臨界、超臨界和超超臨界）設置了發電效率（表3，以標準煤計）。機組利用小時按照其所在各省2020年煤電發電利用小時設定[35]。
1.3秸稈資源空間降尺度
考慮稻谷、小麥、玉米、豆類、薯類、棉花、花生、油菜籽、甘蔗、甜菜、煙葉共11種農作物的秸稈。收集2020年各種作物的年產量[36]，結合草谷比、可收集系數和設定的可能源化利用率，計算各種作物秸稈的省級可能源化利用量。基于我國2015年凈初級生產力（NPP）數據[37]和2020年1km土地利用數據[38]，對各省作物秸稈量進行空間降尺度處理，得到各省1km分辨率網格內每種農作物秸稈的數量，計算方法為
綜合分省及各類型農作物秸稈數據，得到全國1km分辨率各類型秸稈總量的柵格數據（1km網格內的秸稈資源，以下簡稱秸稈點）。數據處理流程如圖1所示。
11種作物的草谷比和相應秸稈資源的可收集系數見表4。
1.4燃煤電廠耦合生物質發電空間匹配方法
利用地理信息系統的空間分析方法結合Python程序將秸稈與燃煤電廠進行空間匹配。在空間匹配算法上，以運輸距離越短，電廠獲得秸稈的成本越低這一假設進行考慮，按照電廠“就近消納”生物質的思路設計了以下運算規則：①由于1km網格內的秸稈資源量相對有限，因此假設一個秸稈點只能供應一個電廠，而一個電廠可以匹配多個秸稈點；②按照秸稈點與電廠之間的距離進行匹配，優先匹配距離較短的；③燃煤電廠應盡可能滿足設定的摻混比例；④秸稈點到燃煤電廠的最大運輸距離不超過100km。
根據以上規則設計了以下算法：①計算每個電廠到每個秸稈點之間的距離，形成一個距離數組；②排除距離數組中超過100km距離的元素；③對該距離數組按升序排序；④為電廠設定需滿足的秸稈摻混比例；⑤從距離最短的元素開始配對；⑥電廠獲得的秸稈達到設定摻混比例時，將不再參與剩余秸稈點的分配；⑦所有電廠滿足設定的摻混比例或依序匹配完數組中的所有元素時，則停止運算。
空間匹配的主要流程如圖2所示。通過圖2分配方式，將秸稈分配到相應的燃煤電廠進行耦合發電。需要說明的是，本研究使用的距離是燃煤電廠到秸稈資源點中心的直線距離，未考慮實際道路與地形等情況，且未分析秸稈收集范圍內的具體運輸方式。
2分析結果
2.1我國秸稈資源空間分布
結合統計數據，利用空間降尺度方法獲得了1km分辨率秸稈資源空間分布。全國可收集秸稈資源總量約為6.59億t，所有非空柵格的平均秸稈可收集量為380t/k㎡，其中東北、華東、華中地區的秸稈可收集量占全國總可收集量的61.8%，山東、河南、江蘇、吉林4省秸稈可收集量超過380t/k㎡的柵格占全省總柵格占比分別約59.8%、56.3%、39.9%、36.4%，屬于秸稈資源相對集中的地區。
計算結果表明，在秸稈低、中、高能源化利用率下，全國秸稈資源可利用量分別為0.76億、2.06億和6.59億t。
2.2我國燃煤耦合生物質發電潛力
2.2.1不同情景下滿足摻混比例的電廠數量及消納的秸稈量
將高分辨率秸稈資源分布數據與電廠位置相結合發現，位于所有電廠100km范圍內的秸稈可收集量為5.86億t，占全部可收集秸稈總量的88.9%，我國秸稈資源與燃煤電廠空間匹配度較好。
燃煤電廠能獲得的秸稈量很大程度上受不同情景下秸稈可能源化利用率的影響。如在低能源化利用率的情景1下，僅有236個電廠可滿足10%的摻混比例，共消納秸稈0.23億t。而對于高能源化利用率的情景7，滿足摻混10%的電廠可達838個，占全部電廠的77.5%，并可消納秸稈1.72億t。
對于不同摻混比例的影響，適當提高電廠最大摻混比例可消納更多秸稈，但隨著摻混比例提高，在秸稈可能源化利用率相同的情況下，消納秸稈量的增加相對有限。對于秸稈低能源化利用率的情景1、情景2和情景3，最大摻混比例為10%時，所有電廠消納秸稈0.57億t，最大摻混比例為20%時，所有電廠秸稈消納量增加到0.63億t，繼續提高摻混比例到30%時，秸稈消納量僅增加了0.01億t。對于秸稈中、高能源化利用率情景，同樣隨著摻混比例的提高，秸稈消納增加量逐漸減小。這可能是由于某些區域燃煤電廠分布較密集，在有限距離內難以找到足夠的秸稈資源同時支撐多個燃煤電廠摻混需求。
隨著設定的最大摻混比例的增加，滿足摻混比例的電廠數量逐漸下降。對于低能源化利用率情景，隨著摻混比例從10%增加到30%，滿足摻混比例的電廠從236個降至83個。對于高能源化利用率情景，隨著摻混比例從10%增加到30%，滿足相應摻混比例的電廠從838個降至561個。提高設定的最大摻混比例時，可能有更多電廠處于低比例摻混狀態（0＜摻混比例λ＜10%）。如情景7、8、9下，λ=0～10%的電廠各有230、303和343個。
在高能源化利用率下，即使摻混比例較高（30%），仍有51.9%的電廠滿足這一摻混比例，這表明在高能源化利用率下，較高的摻混比例可以提高秸稈消納量。在秸稈高能源化利用率及滿足30%摻混比例下，燃煤耦合生物質發電消納秸稈最多，達3.84億t（表5），占我國秸稈可收集量的58.3%。
2.2.2滿足摻混比例的電廠最遠運輸距離
在滿足摻混比例的電廠中，大部分電廠獲得秸稈的最遠運輸距離都在50km內，如在情景7中，滿足摻混10%的電廠共838個，其中84.5%的電廠在50km內獲得10%摻混比例的秸稈（圖3，橫坐標為按距離升序排序的電廠）。
雖然滿足摻混比例的電廠中大部分收集秸稈的最遠運輸距離在50km內，但這些電廠的裝機容量也相對較小，如在情景4中，最遠運輸距離在50km內的345個電廠的平均裝機容量為476.67MW，而在50～100km的124個電廠的平均裝機容量為1054.68MW。
對于秸稈中、低能源化利用率，隨著滿足摻混比例的提高，最遠運輸距離在50～100km的電廠數量逐漸減少。而對于高能源化利用率，隨著滿足摻混比例的提高，最遠運輸距離在50～100km的電廠數量逐漸增加，表明只有提高秸稈可能源化利用率，燃煤電廠才能隨運輸距離增加獲得更多秸稈（表6）。
2.2.3分區域燃煤耦合生物質發電潛力
不同的能源化利用率對各省滿足摻混比例影響不同。對于黑龍江、吉林、四川、廣西等地區，即使在中、低能源化利用率下大部分電廠仍滿足設定的摻混比例。如在低能源化利用率且摻混30%的情景3下，黑龍江仍有69.70%的電廠可獲得10%以上的摻混比例（圖4（a），各省統計數據中不包括摻混比例為0的電廠，每個省份3個柱狀圖依次對應情景1、4和7）。這些地區的電廠和秸稈的匹配程度較高，因此可考慮較高的摻混比例以消納更多的秸稈，同時對于無法運輸到電廠的秸稈資源可以考慮提高秸稈的綜合利用。
山東、河北、河南、江蘇等地區受秸稈資源能源化利用率影響較大。在低能源化利用率下大部分電廠無法獲得足夠的秸稈進行摻混，而在秸稈高能源化利用率下，大部分電廠能滿足設定的摻混比例。如在低能源化利用率滿足10%摻混比例的情景1下，山東共有43個電廠滿足摻混比例，占該省全部電廠的32.10%，而在高能源化利用率滿足10%摻混比例的情景7下，山東僅1個電廠未滿足10%摻混比例（圖4（b），各省統計數據中不包括摻混比例為0的電廠，每個省份3個柱狀圖依次對應情景3、6和9）。
此外，對于秸稈資源相對較少的地區，如內蒙古、寧夏、浙江、福建等，即使在高能源化利用率下，大部分電廠仍無法滿足設定的摻混比例，如在高能源化利用率滿足30%摻混比例的情景9中，內蒙古63%的電廠無法滿足10%摻混比例。這些地區的燃煤電廠更適合較低摻混比例，或綜合考慮燃煤電廠自身特點和秸稈運輸距離，優先選擇部分燃煤電廠發展耦合生物質發電。
2.2.4碳減排量
根據摻混生物質所替代的燃煤量，可以估算出不同情景下燃煤耦合生物質發電的碳減排潛力。煤炭排放因子采用生態環境部2021年發布的《省級二氧化碳排放達峰行動方案編制指南》數據，即2.66t/t（以標準煤計，下同）。據此估算，不同情景下我國燃煤耦合生物質發電的碳減排潛力為0.76億～5.11億t（表7），占我國燃煤機組碳排放總量的2%～11%。
本研究考慮的燃煤耦合生物質發電摻混比例僅為10%～30%，若進一步提高摻混比例，或進行燃煤機組的純生物質發電改造，減排潛力將進一步增加。
3結論與建議
本研究基于空間分析方法對我國燃煤耦合生物質發電潛力進行初步探索。結果顯示，我國秸稈資源可收集量約6.59億t，其中約89%的可收集秸稈位于燃煤電廠周圍100km內，我國燃煤電廠與秸稈資源空間匹配程度較高。燃煤電廠可摻混秸稈量受秸稈可能源化利用率和電廠秸稈可摻混比例影響。燃煤電廠獲得的秸稈量受不同情景下秸稈可能源化利用率的影響較大。摻混比例均為10%的條件下，在秸稈可能源化利用率較低的情景1下，燃煤電廠可消納秸稈0.57億t，而在秸稈可能源化利用率較高的情景7下，燃煤電廠消納秸稈1.97億t。秸稈可能源化利用率越高且摻混比例越高時，燃煤電廠可摻混的秸稈量越多。因此情景9消納秸稈最多，達3.84億t。從運輸距離來看，不同情境下大部分電廠獲得秸稈的最遠運輸距離在50km內。該研究可為我國燃煤耦合生物質發電技術支持政策以及秸稈能源化利用政策制定提供技術支撐。基于本文研究結果，提出如下建議：
1）將燃煤耦合生物質發電作為重要的技術選擇納入國家碳達峰碳中和、美麗中國以及鄉村振興等發展戰略中，深入開展燃煤耦合生物質發電技術研發和資源潛力評價。
2）對于秸稈資源豐富且燃煤電廠密集度較低的地區，應大力發展燃煤耦合生物質發電，并通過技術改造適當提高摻混比例，以提高秸稈的利用效率。
3）對于受秸稈資源能源化利用率影響較大的地區，可考慮劃定秸稈資源能源化利用優先區，通過政策引導和市場機制，在劃定區域優先保證秸稈的能源化利用。
4）對于秸稈資源相對匱乏的地區，可以考慮較低的秸稈摻混比例，同時采取精準定位的方式，著重選擇局部資源條件較好的燃煤電廠開展燃煤耦合生物質發電。
值得說明的是，本研究僅考慮了燃煤電廠與秸稈資源的空間匹配，而實際上林業剩余物以及能源植物等生物質資源也是燃煤電廠耦合生物質發電的重要來源。若考慮林業剩余物和能源植物，可能有更多的燃煤電廠在較短距離內獲得足夠的生物質摻混量。同時，目前在役農林生物質發電廠與燃煤耦合摻混生物質發電的生物質原料競爭也有待進一步研究。
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