本文關(guān)鍵詞：關(guān)于四川省徑流式水電站碳平衡相關(guān)指標(biāo)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

關(guān)于四川省徑流式水電站碳平衡相關(guān)指標(biāo)的研究

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摘要

溫室效應(yīng)已成為一個(gè)世界性的問(wèn)題，備受關(guān)注。大量研究表明CO2是導(dǎo)致溫室效應(yīng)的主要因素。遏制溫室氣體的產(chǎn)生是勢(shì)在必行的，而消耗礦物燃料是導(dǎo)致CO2產(chǎn)生的主要原因。而火電廠(chǎng)是礦物燃料使用的重要場(chǎng)所，也是CO2排放的源頭之一。我國(guó)對(duì)于能源的消耗主要是礦物燃料中的煤炭，占到能源消耗的70％，其中電站發(fā)電消耗約占60％。伴隨人口增加，能源需求提高，用電量加劇，CO2排放量也急劇增長(zhǎng)。
　　聯(lián)合國(guó)對(duì)于遏制溫室效應(yīng)做出了一系列舉措，例如《京都議定書(shū)》的起草與修訂等，目的是創(chuàng)建以CO2排放權(quán)為交易對(duì)象的市場(chǎng)。這樣可以促進(jìn)全球溫室氣體減排。將CO2作為貨品，在市場(chǎng)上進(jìn)行貿(mào)易，簡(jiǎn)稱(chēng)碳交易。碳交易有三種機(jī)制，其中，基于CDM的碳交易最為活躍，就其項(xiàng)目數(shù)來(lái)說(shuō)，可再生能源是最多的，占全球現(xiàn)有項(xiàng)目的59％，其中包括水電、風(fēng)電等。而我國(guó)在CDM領(lǐng)域重點(diǎn)開(kāi)發(fā)水電項(xiàng)目。
　　根據(jù)碳交易市場(chǎng)的需要，現(xiàn)在碳排放量核算已成為衡量低碳經(jīng)濟(jì)成效的重要指標(biāo)。可是，在我國(guó)還暫無(wú)一套自己的碳排放核算理論體系，目前采用的核算方法存在碳排放邊界定義不科學(xué)、計(jì)算方法不統(tǒng)一、碳排放因子確定不明確等問(wèn)題。所以急需制訂一個(gè)適合我國(guó)實(shí)際情況的碳排放核算標(biāo)準(zhǔn)體系。
　　本研究以川西地區(qū)的甘孜、涼山兩州的25座徑流式水電站為研究對(duì)象，以數(shù)學(xué)建模理論為基礎(chǔ)，以Matlab軟件作為重要工具，運(yùn)用全生命周期評(píng)價(jià)法、聚類(lèi)分析與網(wǎng)絡(luò)分析法、主成分分析法、碳計(jì)算模型以及工程實(shí)地外業(yè)調(diào)查分析作為研究手段，對(duì)研究區(qū)域內(nèi)25座徑流式水電站的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)分析，得到影響水電站碳核算量的相關(guān)指標(biāo)，同時(shí)對(duì)水電站施工期碳排放量、運(yùn)營(yíng)期碳排放量、運(yùn)營(yíng)期碳補(bǔ)償量以及水電站年碳核算量等進(jìn)行了分析計(jì)算，得到了一組碳核算公式。本研究的主要結(jié)論如下:
　　(1)利用z-score算法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使用R腳本語(yǔ)言調(diào)用Heatmap工具箱對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本以及指標(biāo)之間的聚類(lèi)，發(fā)現(xiàn)各樣本之間，各指標(biāo)之間并無(wú)明顯的趨勢(shì)性差異。電站之間的相似度也不明顯，說(shuō)明電站在建設(shè)過(guò)程中基礎(chǔ)環(huán)境差異大，建設(shè)條件各不相同;
　　(2)利用z-score算法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用Matlab軟件計(jì)算皮爾斯相關(guān)系數(shù)，并輸出相關(guān)的鄰接矩陣建立一個(gè)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，將拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)使用Cytoscape軟件進(jìn)行可視化，發(fā)現(xiàn)在44個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性分析中，永久占地中的荒地與臨時(shí)占地中的荒地，很難與其他指標(biāo)相關(guān)聯(lián)。淹沒(méi)占地合計(jì)與淹沒(méi)林地、淹沒(méi)草地，這三個(gè)指標(biāo)均與淹沒(méi)地相關(guān)，內(nèi)部關(guān)聯(lián)程度高，但沒(méi)能和整體數(shù)據(jù)聯(lián)系起來(lái)，觀(guān)察拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)圖4-3的連接度，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的中心是由年發(fā)電量，裝機(jī)容量，設(shè)計(jì)水頭等與最終發(fā)電效率相關(guān)的指標(biāo)，這說(shuō)明整個(gè)電站建設(shè)及運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，其他多數(shù)指標(biāo)都是圍繞年發(fā)電量等相關(guān)指標(biāo)而變化的;
　　(3)利用z-score算法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用Matlab軟件計(jì)算皮爾斯相關(guān)系數(shù)，并輸出相關(guān)的鄰接矩陣建立一個(gè)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，將拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)使用Cytoscape軟件進(jìn)行可視化，發(fā)現(xiàn)在25個(gè)電站的相關(guān)性分析中，得到大雪電站、江達(dá)電站、布昌電站、措日溝電站、花椒坪電站的電站基礎(chǔ)環(huán)境、建設(shè)條件與嘎日水電站是相類(lèi)似的，可以進(jìn)行類(lèi)比分析，而其他電站相關(guān)性較差;
　　(4)通過(guò)主成分分析得到:無(wú)論是在44指標(biāo)還是24指標(biāo)分析中，均得到第一個(gè)主成分中裝機(jī)容量，年發(fā)電量等指標(biāo)系數(shù)均為正且較其他系數(shù)絕對(duì)值更大，將第一主成分約定為未來(lái)發(fā)電碳補(bǔ)償?shù)挠幸嬉蜃�。基于排名前五位的指�?biāo)系數(shù)，對(duì)25個(gè)水電站進(jìn)行打分，得分越高，說(shuō)明水電站在運(yùn)營(yíng)期中碳補(bǔ)償量越大。同理得到第二主成分中運(yùn)營(yíng)人數(shù)、單位千瓦投資等指標(biāo)，將這些指標(biāo)約定為水電站在建設(shè)及運(yùn)營(yíng)過(guò)程中碳補(bǔ)償?shù)挠泻σ蜃�。基于排名前五位的指�?biāo)系數(shù)，對(duì)25個(gè)水電站進(jìn)行打分，得分越高，說(shuō)明水電站在建設(shè)及運(yùn)營(yíng)期中碳補(bǔ)償量越小;
　　(5)從聚類(lèi)分析的打分結(jié)果對(duì)得分最高的然烏溝水電站以及得分最低的嘎日水電站進(jìn)行分析討論得到:在設(shè)計(jì)水電站時(shí)，應(yīng)該考慮將電站的發(fā)電量合理增大，而修建水電站時(shí)，應(yīng)該盡可能的減小相應(yīng)原材料、能源、人工等消耗，，這樣的模式對(duì)于徑流式水電站碳補(bǔ)償較高;
　　(6)根據(jù)碳計(jì)算模型，選取合適的碳排放系數(shù)以及碳匯系數(shù)，運(yùn)用Excel軟件，對(duì)25座徑流式水電站施工期總碳排放量、運(yùn)營(yíng)期總碳排放量、水電站總碳排放量、水電站年碳排放量、水電站年碳補(bǔ)償量等進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見(jiàn)附表22;
　　(7)得到水電站施工期碳核算公式:TCOE1=COEMC1+COEL1+COEW1、水電站運(yùn)營(yíng)期碳核算公式:TCOE2=COEHE2+COEL2+COEW2、水電站年碳核算公式:ACE=(TCE1+TCE2)/n等一系列碳計(jì)算公式，對(duì)于我國(guó)在碳核算體系方面有所幫助，同時(shí)，本研究課題對(duì)于我國(guó)在國(guó)際碳交易市場(chǎng)的地位和參與度有著舉足輕重的作用。

  本文關(guān)鍵詞：關(guān)于四川省徑流式水電站碳平衡相關(guān)指標(biāo)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。