生物質耦合燃煤發電經濟環境效益評估

云慧敏，代建軍，李輝，畢曉濤，2

（1北京化工大學軟物質科學與工程高精尖創新中心，北京 100029；2英屬哥倫比亞大學，生物與化學工程系，清潔能源中心，不列顛哥倫比亞省溫哥華 V6T1Z3，加拿大；3湖南省林業科學院省部共建木本油料資源利用國家重點實驗室，湖南 長沙 410004）

引 言

中國承諾溫室氣體排放于2030年達到峰值，2060年實現碳中和，這將有力倒逼我國能源結構及產業結構不斷調整優化。電力部門一直是中國CO2排放的主要源頭之一，據統計，2019年電力部門碳排放42.3 億噸，占全社會排放總量的43%[1]，其中，煤電占總發電量61%[1]。“十三五”期間，受經濟增速放緩及環境政策收緊的影響，煤炭的相對消費保持下降趨勢，但為滿足不斷增長的能源需求，其絕對消費量仍持續增長[2]。我國的資源稟賦具有“富煤貧油少氣”的特征，因此，在相當長一段時間內，我國還將持續以煤為主的能源生產消費格局。另外，從發達國家煤炭退出的經驗來看，煤炭占比下降是一個緩慢的過程，且面臨諸多挑戰。一方面，煤炭的退出過程需要均衡各方利益；另一方面，要在保持經濟穩定發展的情況下，提供穩定的電力來源，而風能與太陽能具有天然的間歇性。因此，作為煤炭的替代能源，不僅要保證充足的來源，還要保證在空間和時間上的穩定供應。

生物質能源是一種可代替煤炭提供穩定電力的可再生能源。我國具有豐富的農林生物質廢棄物資源。據統計，我國年均農林廢棄物總量達12億噸[3-4]。每年露天焚燒的秸稈約3億多噸，折合一億噸標煤，造成了嚴重的資源浪費和溫室氣體排放[5]。然而，與北美國家的農林生物質的集中式分布不同，我國生物質廢棄物分散分布在不同的村鎮，收集儲運成本增加了生物質的發電成本，從而成為我國發展生物質發電的主要瓶頸之一。通過壓縮成型及熱處理等工藝可提高生物質能源的能量密度，從而降低儲運成本[6]。然而，能源的再加工過程同時也增加了投資費用及碳排放。其次，不同的發電規模對生物質原料的需求不同，從而要求不同的生物質收集半徑。因此，研究在不同的發電規模及不同混燃比例情景下，最佳的生物質使用方式及發電策略尤為重要。

目前，生物質直燃發電技術受到國家政策補貼[7]，而生物質耦合燃煤發電技術在國家政策端尚未形成穩定有力的支持。2016年，國家能源局提出將在“十三五”期間力推生物質耦合燃煤發電技術[8]。2018年，生態環境部下發《關于燃煤耦合生物質發電技改試點項目建設的通知》，公布了技改試點名單[9]。然而同年，該技術項目正式從國家補貼目錄中剔除[7]。2019年，國家發改委《產業結構調整指導目錄2019》又重新將生物質耦合燃煤發電列入鼓勵發展產業[10]。政策的變化使得生物質耦合燃煤發電產業化推廣困難。與之對比，歐洲及北美地區政府對生物質耦合燃煤發電產業的支持在不斷增加，已形成成熟的產業鏈及市場。因此，有必要對我國生物質耦合燃煤發電的經濟及環境效益進行審慎的分析，為產業政策決策作參考。

目前，對中國生物質發電的研究主要集中在生物質直燃發電成本的核算[10-14]、生物質直燃發電環境影響的評估[15-19]、生物質燃料收集半徑的研究[20-22]以及對技術發展現狀、特點、產業發展經驗和前景的回顧[23-29]，缺乏對不同生物質燃料預處理過程的對比研究。同時尚未有針對發電機組規模效應對生物質耦合發電效益的影響的分析，以及生物質最優發電方案（直燃還是耦合燃煤發電）的綜合性對比分析。此外，鮮有對生物質耦合燃煤發電機組在不同發電規模及進行碳交易情境下的發電效益的分析。因此，本文的主要研究內容及創新點包括：（1）研究經不同預處理過程而產生的固體生物質燃料的運輸范圍；（2）研究生物質直燃、生物質耦合燃煤發電及煤電在不同發電規模情景下的發電成本及碳排放強度，研究單位質量的生物質的最佳發電方案；（3）量化以上情景下的碳減排成本；（4）量化在碳交易政策下以上發電廠的成本利潤率，從而確定最佳的火力發電策略。本文通過定量分析生物質耦合燃煤發電、直燃發電及燃煤發電機組在不同情境下的經濟、環境效益，對我國煤炭減量及碳減排戰略具有重要借鑒意義。

1 案例設計

我國南北方資源稟賦差異巨大，90%的煤炭資源分布在經濟欠發達、生態環境脆弱的北方及西南地區[10]，能源供需逆向布局，形成大量的北煤南運，西氣東輸，西電東送的基本格局。從2006年開始，廣東省關停了省內所有煤礦。因此，省內煤炭的主要來源是東盟國家以及我國“三西”（陜西、內蒙古、山西）地區[23]，廣東省位于北煤南運的末端，運距超過2000公里。同時，省內具有豐富的生物質資源，每年產生可利用生物質總量達5430萬噸，總利用率為39%，是生物質直燃發電的先行地區[24]。因此，本文以位于廣東省的火力發電廠為例進行分析。

1.1 固體生物質燃料全生命周期邊界

可代替煤炭進行發電的固體生物質燃料主要有打捆秸稈、壓塊燃料、顆粒燃料、烘焙顆粒燃料（后三者下文統稱為“成型燃料”），其物理化學特性如表1所示。農作物收割后，統一進行秸稈打捆回收作業。打捆秸稈可直接運往發電廠進行直燃或耦合燃煤發電，也可統一運往周邊的固體燃料加工廠進行進一步加工形成成型燃料。成型燃料的全生命周期包含以下幾個階段（圖1）：秸稈收集并就地打捆，打捆秸稈儲存，成型燃料加工，燃料儲存，運輸過程以及燃燒發電。不同成型燃料產品的加工過程如下。

表1 生物質固體燃料與煤炭的物理化學特性Table1 Thermal and physical properties of solid biomass fuels and coal

圖1 生物質固體燃料的全生命周期系統邊界Fig.1 Life cycle system boundary of solid biomass fuel

（1）壓塊燃料：打捆秸稈運輸到加工廠后，散捆并干燥，將原料含水量由初始的50%降到15%左右，之后經過鍘切或揉絲，將秸稈切成50mm左右的碎片，經上料輸送機將物料送至成型機進料口，經壓縮成型并從模型孔中成塊狀擠出，待冷卻后儲存或包裝待售。

（2）顆粒燃料：打捆秸稈經散捆、干燥將含水率降至15%左右，之后經過切片、粉碎、研磨，將秸稈粉碎成直徑為10mm左右的碎片，秸稈碎片被送入顆粒制粒機，經壓縮成型，待冷卻后儲存或出售。

（3）烘焙顆粒燃料：打捆秸稈經散捆、干燥將含水率降至5%及以下，之后進入熱解反應器，在250～350°C無氧或乏氧條件下烘焙。研究發現，烘焙過程中，當30%的固體秸稈轉化為熱解氣時，烘焙過程可實現自熱，即熱解氣燃燒產生的熱量可滿足干燥過程及烘焙過程的熱需求[6]。烘焙后的固體產物，又稱烘焙炭，經研磨、制粒加工成顆粒狀燃料，待冷卻后儲存或出售。

打捆秸稈或成型燃料到達發電廠后，可直接燃燒或與煤炭耦合燃燒發電。受限于原料收集成本及投資風險等諸多不確定因素，生物質耦合燃煤發電項目應先在小規模機組試行。本文將分別對比15～300MW規模機組在生物質直燃、生物質耦合燃煤發電（以生物質混燃比例為總輸入熱量的15%為例）及燃煤發電的情景。我國火力發電廠的年均利用時間為5000h/a[25]。以上生物質固體燃料的全生命周期各階段物質能量投入總結在附錄表A1[26-28]。

本文借鑒蔡雨[29]和王寧玲[32]基于大數據挖掘而建立的不同規模燃煤發電機組的發電效率模型，對15～300MW燃煤發電機組的發電效率進行計算，如附錄表A2所示。相關研究表明，秸稈燃燒主要集中于燃燒前期，而煤燃燒主要集中于燃燒后期，摻混秸稈可以改善煤的著火性能。煤中摻混10%～20%的成型秸稈，混合燃料的燃燒特性接近于煤[33]。因此，本文假設成型燃料發電機組的發電效率與同等規模的煤電效率相同。秸稈的含水率高于成型燃料及煤炭，因此，其發電效率應低于兩者。目前，欠缺秸稈在不同發電規模下的發電效率的報道，本文假設秸稈發電效率比同等規模的燃煤發電效率低3個百分點。生物質耦合燃煤發電效率基于煤電效率和生物質直燃發電效率及其占比進行計算。

為對比不同的發電策略，本文將量化平準化度電成本（levelized cost of electricity,LCOE）、電力碳排放強度（emission intensity,EI）、燃料全生命周期碳排放量（life cycle emission,LCE）、替代燃煤發電的碳減排成本（marginal abatement cost,MAC）及考慮碳配額與碳交易情景下的發電廠的成本利潤率（profit rate of cost,PRC），其功能單位選取分別為元/kWh（LCOE），g CO2-eq/kWh（EI）及 元/t CO2-eq（MAC）(CO2-eg表示等值CO2)。

1.2 固體生物質燃料收集模型

為簡化計算過程，對秸稈的分布及收集過程作如下假設：

（1）秸稈資源在收集范圍內均勻分布，忽略同種作物由于種植條件不同而造成的產量及質量的差異；

（2）秸稈收集并就地打捆，打捆秸稈可直接由卡車運往發電廠進行直燃或耦合燃煤發電，或用卡車收集運輸到成型燃料加工廠進行進一步加工，再運往電廠；

（3）由于不同生物質能源產品的能量密度及燃燒特性的不同，一定規模的發電機組所需生物質能源的收集半徑不同。為簡化計算，發電廠所需生物質燃料的收集半徑由打捆秸稈的特性進行估算。

對成型燃料的加工及發電的過程作如下假設：

（1）成型燃料加工廠的生產規模為50000t/a，其收集范圍為半徑rBD的圓（圖2），待秸稈加工成成型燃料產品后，再由所在加工廠運輸至發電廠進行發電；

圖2 成型燃料收集模型Fig.2 Solid biomass fuel collection model

（2）成型燃料加工廠以發電廠為中心均勻分布，且忽略加工廠圓形面積不能覆蓋的空隙面積的秸稈損失；

（3）當成型燃料的收集范圍縮減至小于rBD時，將打捆秸稈直接收集運輸至發電廠。由此，成型燃料的收集范圍可定義為n層，最外層為第1層，n=ROUNDUP(rAC/rBD)；

發電廠的秸稈收集半徑為

式中，Araw為打捆秸稈收集面積，km2；ζ為道路曲折因子[20]。

式中，Mraw為發電廠對打捆秸稈的年需求量，t/a；qcrop為秸稈年產量，t/km2；k1是耕地面積覆蓋率；k2是草谷比；k3是秸稈可利用系數；k4是秸稈收集系數。

式中，Qcap為電廠發電規模，kWh/a；β為生物質混燃比例;αbio代表每產生1kWh的電力需要的生物質燃料，其值由能源轉化過程的物質能量平衡確定，kg秸稈/kWh電。

式中，ξbio為生物質燃料的燃燒發電效率（附錄表A2）；LHVbio為成型燃料的低位熱值，GJ/t；γbio為制造不同成型燃料所需的秸稈原材料，t秸稈/t成型燃料，其值由制造過程的物質能量平衡決定，以上各式中的參數及取值匯總在附錄表A3中[27]。

2 方法及模型建立

2.1 發電成本

火力發電成本由固定資本和運營成本構成。固定資本包括設備購置費用、土地租賃費用、管道及裝修費用等；運營成本包括燃料成本、人工成本、公用工程等。其中，燃料成本占火力發電總成本的60%～80%[34]，本文取70%進行計算。此外，一般化工過程的運營成本通常占總成本的90%[35]，因此，運營成本為燃料成本的1.3 倍。隨著產能擴大，固定資本投資有所下降，符合規模效應如式(5)所示[36]。

式中，C′capital為基準發電機組的年化成本，元/a；Ccapital為不同發電策略情景下的年化成本，元/a；Q′cap及Qcap分別為基準發電機組及計算發電機組的發電規模，MW。總資本投資用發電機組的單位造價與發電規模的乘積進行估算。

式中，Θ′為基準發電機組的單位造價，元/kW，本文取30MW生物質發電廠（單位造價Θ′為7500元/kW[37]）及750MW的超臨界煤炭發電廠（單位造價Θ′為4000元/kW[37]）的工程造價為基礎，分別計算不同規模的生物質發電廠和燃煤發電廠的固定資本投資。其中，混燃發電廠的固定資本投資以燃煤發電廠的固定資本投資為參考。m為資本折舊期,一般為10～30年,本文取20年進行估算。i為資本貸款年利率，本文取5%。

火力發電廠的發電成本LCOE計算公式為

式中，右邊第一項為固定成本，第二項為運營成本，其中，燃料成本cfuel（元/kWh）的計算公式為

式中，Qcap是發電廠的發電規模，kWh/a；Efuel是發電廠所需燃料用費用，元/a，其值在不同的生物質燃料產品情景下有所不同，其模型簡介匯總在附錄B.1節中。

2.1.1 煤炭到廠價格 廣東省煤炭的調入受鐵路運力、港口及航運等環節的限制，總體呈現“需求量大、調運困難、成本控制能力弱”等特點[38]。由于煤炭質次價高，運距長，東南沿海地區國產煤價高于進口煤[39]。2016—2021年，廣東省電煤價格指數波動區間為600～1100元/t，本文取中間值800元/t進行計算[40-42]。

2.1.2 生物質燃料到廠價格 成型燃料的到廠價格（life cycle cost，LCC）由兩部分組成，即燃料的最低售價與燃料的運輸成本，其計算模型見附錄B.2節。

2.2 電力碳排放強度

本文采用全生命周期方法（life cycle analysis,LCA）對生物質直燃、生物質耦合燃煤發電及燃煤發電的電力碳排放強度（EI，g CO2-eq/kWh），以及每噸生物質的全生命周期碳排放（LCE,kg CO2-eq/t生物質）進行計算，以對比不同發電策略的碳排放及生物質的最佳利用途徑。此處，碳排放強度依據IPCC Fifth Assessment Report基于100年全球變暖趨勢值（GWP100）計算溫室氣體的CO2當量排放量[43]。LCA將系統數據分為前景數據及背景數據，前景數據描述系統消耗的物質能量，其值基于全過程的物質能量平衡進行計算（表A1），背景數據描述不同物質及能源的碳排放強度，其值取自不同的數據庫（表A4）。由于秸稈為農業廢棄物，因此，本文參考廢棄物全生命周期計算慣例，其種植及收割過程不納入全生命周期范圍。

直燃發電的EIbio由生物質燃料的LCE與發電效率（表A2）的商進行計算。煤電的EIcoal由煤電排放因子與發電效率（表A2）的商進行計算。2019年廣東省電網平均CO2排放因子為451g CO2-eq/kWh[44]。生物質耦合燃煤發電的EI分別由生物質發電的EIbio與煤電EIcoal及其各自的占比進行計算，其計算數學模型匯總在附錄B.2節中。

2.3 邊際減排成本

CO2減排成本（MAC）的測算分析是制定和落實碳減排政策的科學基礎。CO2可視為一種非期望產出，其邊際成本即指在一定生產水平下，每減少一單位碳排放帶來的產出的減少量或投入的增加量[45]。邊際減排成本可以反映一種或一類減排技術的減排潛力。生物質燃料代替煤炭發電的MAC為每減少一噸CO2所需付出的費用，其計算公式為

2.4 發電企業利潤

本文采用稅前成本利潤率（profit rate of cost，PRC）對比不同火力發電策略的盈利能力，如式(10)所示。

式中，I為企業利潤，元/kWh，由兩部分組成，一部分是發電上網銷售產生的利潤，另一部分是企業參與碳排放權交易而產生的利潤，如式(11)所示

其中，χ為火力發電上網電價（即電網經營企業的購電價格），元/kWh；LCOE為不同發電規模及不同混燃比例下的發電成本，元/kWh；EIe為不同發電情境下計算而得的碳排放強度，g CO2-eq/kWh；EIbase為燃煤機組排放基準，g CO2-eq/kWh，2020年廣東省300MW以下燃煤機組的排放基準為946（非循環流化床機組）～968g CO2-eq/kWh（循環流化床機組）[46]，本文取957g CO2-eq/kWh為煤電排放基準；Ccarbon為碳交易價格，元/t。目前，我國碳交易市場價格為45～55元/t，本文取50元/t進行計算。

目前，我國農林生物質直燃發電的標桿上網電價為0.750 元/kWh[47]，廣東省煤電基準上網電價為0.453 元/kWh[48]，目前尚未有生物質混燃發電的標桿電價。為研究上網電價對生物質耦合燃煤發電廠的發電效益的影響，本文將分別設計兩個情景，如表2所示。情景1假設生物質耦合燃煤上網電價與煤電上網電價相同，代表生物質耦合燃煤發電不受財政補貼；情景2假設生物質耦合燃煤發電上網電價由其各自上網電價及混燃比例的乘積之和進行計算（以15%混燃為例，0.498 元/kWh），其他參數保持相同，代表生物質摻混發電的份額得到了財政補貼。

表2 生物質耦合燃煤發電成本收益率情景設計Table2 Case-design of biomass coupled coal power generation

3 結果與討論

3.1 最佳發電燃料

表A5列出了三種成型燃料的制造成本及其最低銷售價格。固定資本投入占總制造成本的5%左右，營運成本（變動成本）占95%。其中，原料（打捆秸稈）費用占成型燃料總制造成本的比例為55%～60%，人工及電力分別占總制造成本的17%與8%～14%。固定資本投資、人工費用、公用工程及其他可變成本的投入相對穩定，原料成本受市場及天氣因素等影響較大，因此，加工廠應盡可能設置在原料密集且易收集的區域。

圖3（a）顯示了生物質原料（打捆秸稈）收集成本為250元/t時不同生物質固體燃料到達發電廠的單位燃料熱值的銷售價格（LCC）。其中，打捆秸稈的LCC包含了原料收集、打捆及運輸費用，成型燃料的LCC包含了原料收集、打捆、預處理、成型燃料加工制造及利潤收益、存儲及運輸費用。由圖3（a）可見，在160km的運輸范圍內，打捆秸稈的LCC最低；在160～200km的運輸區間，顆粒燃料的LCC最低；在200km運輸范圍以上，烘焙顆粒燃料的LCC最低。因此，當火力發電廠的生物質原料的收集半徑小于160km時，使用打捆秸稈進行直燃或者混燃發電最具經濟效益；當收集半徑在160～200km范圍時，顆粒燃料最具經濟效益；當收集半徑大于200km時，烘焙顆粒燃料是最佳選擇。此外，當原料成本為250元/t時，成型燃料的LCC均高于煤炭（市場均值為800元/t）。圖3（b）顯示了使用打捆秸稈進行直燃及混燃發電時燃料的LCC，當原料成本分別為100、250、400元/t時，打捆秸稈在140、70、20km的運輸范圍內比煤炭便宜。

圖3 不同固體生物質燃料的供應鏈費用Fig.3 The delivered costs of solid biomass fuels

3.2 度電成本

圖4顯示了生物質直燃發電（以下簡稱“直燃”）、生物質耦合燃煤發電（生物質占比為15%，以下簡稱“混燃”）及燃煤發電的度電成本。由于原料（打捆秸稈）的收集成本對發電成本影響巨大，本文考察原料收集費用分別在低-中-高位值（100、250、400元/t）時不同發電策略的度電成本。

圖4 不同發電規模及不同混燃比例(生物質直燃、15%混燃及燃煤發電）下生物質燃煤耦合發電成本Fig.4 The LCOE of biomass coupled coal-fired power generation in different generation capacity and co-firing ratio(biomass direct combustion,15%co-firing ratio and coal-fired powder generation)

對混燃發電：當原料成本為250元/t時，混燃發電與煤電的度電成本相當，且在100MW發電規模以上時，兩者的度電成本低于煤電上網電價；當原料成本低于250元時，混燃發電成本低于煤電成本，反之則高于煤電成本。對直燃發電：當原料成本為250元/t時，直燃發電成本在發電規模小于40MW時低于混燃及燃煤發電成本，反之則高于兩者，但此時直燃發電的度電成本低于其上網電價，電廠仍可盈利。當原料成本為100元/t時，直燃發電在160 MW以下較混燃及燃煤發電有成本優勢，反之則成本高于兩者。當原料成本為400元/t時，直燃發電成本高于混燃及燃煤發電，且發電成本隨著規模增大逐漸接近上網電價，在發電規模為200MW以上時，直燃發電不具備盈利能力。

此外，混燃發電與煤電的度電成本均隨著發電規模的增大而呈降低之勢。然而，直燃發電成本隨著發電規模增大而增大。這是由于隨著規模的增大，生物質收集半徑也增大，從而增加了原料運輸成本，使得發電端的燃料成本上升，而燃料成本占總發電成本的70%，與之相比，受規模效應影響的固定資本僅占總成本的5%～15%。因此，燃料的增長效應覆蓋了規模效應，使得生物質直燃發電成本隨著規模增大而增大。對于煤電機組而言，由于煤炭均來自省外或國外進口，煤炭運輸距離基本固定，煤炭的售價僅受市場波動影響。因此，原料成本不受電廠的規模的影響。

因此，生物質直燃發電不能利用規模效應，僅適用于小規模發電機組，只有在原料成本足夠低的情況下具有優勢，因此需政府大力補貼。而混燃發電可利用規模效應，對原料成本的約束性更小，尤其對大型發電機組的減排改造具有經濟優勢。如前述，廣東地區煤炭資源稀缺，而由于經濟發展的需求，對煤炭的需求巨大，從而導致煤炭價格居高不下，這將導致煤電的度電成本難以降低。如使用生物質代替部分煤炭進行混燃發電，將不僅可以消納省內的生物質廢棄物，同時可以降低對煤炭的依賴，而與此同時度電成本可維持與煤電相當的水平。

3.3 碳排放強度

圖5顯示了直燃、混燃及燃煤發電的電力碳排放強度（EI）及生物質全生命周期碳排放強度（LCE）。就EI而言，混燃發電與煤電的EI隨著發電規模的增大而降低，這是由于發電效率隨著發電規模的增大而提高?；烊及l電較同等規模的煤電機組的碳減排量與混燃比例相當，如15%的混燃發電較煤電可降低同等比例的碳排放。然而，在60MW機組規模內，混燃發電的EI仍高于排放基準，因而需要購入碳配額。而燃煤發電機組在290MW以上規模時，EI低于當前排放基準。因此，若進一步推動煤炭減量，需緊縮煤電機組的排放基準。直燃發電的EI最低，其值隨著發電規模的增大而增大，這是由于擴大了生物質收集半徑，從而導致運輸部分碳排放的增加。就LCE而言，一噸生物質用于混燃發電的碳排放遠低于直燃發電，且混燃發電的LCE受規模效應影響較小，而直燃發電的LCE隨著機組規模的增大而顯著增加。由此可見，與生物質直燃相比，生物質混燃發電是更為低碳綠色的生物質利用途徑。

圖5 不同發電規模及不同混燃比例(生物質直燃、15%混燃及燃煤發電）下生物質燃煤耦合發電碳排放強度Fig.5 The life cycle CO2-eq GHG emissions of biomass coupled coal-fired power generation in different generation capacity and co-firing ratio(biomass direct combustion,15%co-firing ratio and coal-fired powder generation)

3.4 邊際減排成本

圖6顯示了直燃與混燃發電的邊際減排成本（MAC）。MAC為正值時表示為減少一噸碳排放需額外支付的費用，負值時表示在該情景下不僅可以減少二氧化碳，而且可以獲得經濟收益。

世界上主流的碳定價機制有碳市場交易和碳稅兩種。我國實行的是碳市場交易，尚未建立碳稅機制。從促進減排和低碳轉型的角度看，碳稅或碳交易價格的大小要足以影響和改變排放者的行為，才能體現碳定價機制的價值。目前我國碳交易的價格約為50元/t CO2-eq。由圖6可見，當原料成本為市場均值（250元/t）時，碳價可以分別覆蓋200MW以內的混燃發電機組，以及60MW以內的直燃發電機組的碳減排成本。當原料成本為100元/t時，混燃發電的MAC為負值，此時，不僅可以減排且可以產生經濟效益。當原料成本為400元/t時，當前碳價無法覆蓋混燃發電及直燃發電的MAC。目前，阻礙農林廢棄物資源化利用的一個原因是收集成本低則農民收集廢棄物的積極性不高，如收集成本高則電廠無法盈利。如政府對生物質原料的收集進行補貼，則不僅可以推動農民和電廠兩方的積極性，同時可以實現減排以及財富的再分配。

圖6 不同發電規模及不同混燃比例(生物質直燃、15%混燃及燃煤發電）下生物質燃煤耦合發電碳減排成本Fig.6 The MAC of biomass coupled coal fired power generation in different generation capacity and co-firing ratio(biomass direct combustion,15%co-firing ratio and coal-fired powder generation)

此外，混燃發電與直燃發電的MAC均隨著發電規模的增大而增大，但混燃發電的MAC增長速率遠低于直燃發電。據預測，到2030年，我國碳價將達到93元/t，到2050年將達到167元/t[49]。隨著碳價的上升，減排成本對原料成本的約束也將放松。屆時，混燃發電將更具備市場競爭力，因而更容易被發電從業者接受，從而更具備產業推廣前景。

3.5 發電效益

圖7顯示了生物質直燃、混燃及煤電在情景1（表2）的成本利潤率（PRC）。同上，本文考察生物質收集成本對發電廠效益的影響。

圖7 不同發電規模及不同混燃比例(生物質直燃、15%混燃及燃煤發電）下生物質燃煤耦合發電成本利潤率Fig.7 The PRC of biomass coupled coal fired power generation in different generation capacity and co-firing ratio(biomass direct combustion,15%co-firing ratio and coal-fired powder generation)

混燃發電與煤電的PRC相當，當秸稈原料成本低于250元/t時，混燃發電的生產效益高于燃煤發電。此外，混燃發電與煤電在100MW以內的PRC為負值，這是因為在該規模機組情景下，混燃發電與煤電的度電成本均高于煤電上網電價（圖4），且其電力碳排放強度均高于煤電排放基準（圖5），因而不僅不可以從售電獲得利潤，同時還需購入碳配額，因此不具備盈利能力。此時，通過設置適當的混燃發電上網電價，緊縮碳配額，可使得混燃發電具備盈利能力，從而推動煤電逐步減量。與之相比，直燃發電均可實現正的PRC，受益于較高的上網電價及減排能力，因而直燃發電不僅可以通過售電獲益，同時可獲取碳交易帶來的利潤。不同的是直燃發電的PRC隨著發電規模的增大而減小。其原因與上述（3.2 節）相同，即隨著規模增大，燃料成本的增長效應超過了規模效應，導致直燃發電的成本增加，從而降低了利潤。

表3顯示了當原料成本為250元/t時，不同混燃發電上網電價（表2）對PRC的影響。情景1代表混燃發電上網電價與煤電上網電價相同，即不受任何補貼；情景2代表生物質發電部分得到政策補貼，即摻混比例的上網電價與直燃發電相同，煤炭發電部分的上網電價與煤電相同。可見，情景1下，120 MW以下混燃發電與煤電的PRC均為負值，但混燃發電的PRC高于煤電。這是由于120MW以下兩者的發電成本均高于煤電成本，且混燃發電需支付更少的碳配額費用。對比情景1與情景2，可看到按摻混比例對混燃發電上網電價進行補貼，可提高混燃發電廠的PRC。

表3 生物質耦合燃煤發電上網電價對成本收益率的影響Table3 The sensitivity of feed-in tariff to the PRC of biomass coupled coal power

目前，我國煤電的虧損面達到50%以上[50]，與本文得出的結論一致。而直燃發電由于較高的上網電價與政策補貼，具有一定的盈利空間。我國目前尚未建立生物質耦合燃煤發電的上網電價機制。生物質耦合燃煤發電不僅有助于碳減排，而且可以消納需要處置的生物質廢棄物，此外，還可以提供穩定的電力并解決部分因煤電減量而造成就業擱置問題。因此，應設置有效的生物質耦合燃煤發電的上網電價機制，推動煤炭減量向生物質耦合燃煤發電逐漸轉型。

4 總 結

本文建立了生物質耦合燃煤發電系統的經濟、環境評估模型，對比了四種不同的生物質預處理方法。量化了生物質直燃、生物質耦合燃煤（亦稱“混燃”）及燃煤發電系統的燃料供應鏈費用、燃料全生命周期碳排放、發電成本、電力排放強度、邊際減排成本及電廠的成本利潤率。研究結果如下。

（1）對發電廠而言，當生物質的收集半徑在160 km范圍內，應使用打捆秸稈進行發電；收集半徑在160～200km范圍內，應使用顆粒燃料進行發電；收集半徑大于200km時，烘焙顆粒燃料是最佳選擇。

（2）1噸生物質用于混燃發電的全生命周期碳排放量低于直燃發電，因此，混燃發電是更為低碳綠色的生物質利用途徑。

（3）與直燃發電相比，混燃發電可利用電廠的規模效應，即隨著發電規模增大，發電成本降低，電廠成本利潤率增高，而直燃發電具備相反的特性。此外，直燃發電的邊際減排成本隨著發電規模的增大而顯著增大，而混燃發電則增幅較小。

（4）與煤電相比，混燃發電具有更低的發電成本，且可利用碳交易提高利潤，因而具備更高的成本利潤率。且混燃發電可等比例降低煤電碳排放強度，是具有經濟及環境效益的煤炭減量方案。

需要注意的是，生物質資源及煤電廠在各地的分布不同，因此，在各地區進行生物質混燃發電的經濟及環境效益亦有所不同。基于本文建立的模型可以幫助研究者分析在不同地區推行混燃發電的影響。從而避免政策“一刀切”的不良效應。此外，混燃發電還可以消納大量的生物質廢棄物，解決部分因煤炭減量而產生的就業問題，是帶動我國鄉村循環經濟與生態發展的重要舉措。因此，本文建議在未來的研究中對生物質耦合燃煤發電的上網機制，補貼政策及效應以及煤電碳排放基準的設定與碳價對產業的影響進行探究，理清產業發展的瓶頸與機遇，以實現生物質資源高效利用與煤炭有序減量。

符號說明

Araw——打捆秸稈收集面積,km2

Ccapital，C′capital——分別為計算案例和基準發電機組的年化成本，元/a

Ccarbon，craw——分別為碳價和打捆秸稈的收集費用，元/t

cfuel——燃料成本，元/kWh

cm，cp，cpt——分別為維修費、車輛購置費、車輛殘值，元

cper，cm·r——分別為人工費用及維修費用，元/h

ct——燃料運輸費率，元/(t·km)

dn——成型燃料距離電廠的距離，km

Efuel——發電廠所需燃料費用，元/a

Eprod——成型燃料加工過程的電力消耗，kWh/t成型燃料

EIbase，EIe，EIcoal——分別為煤電基準排放強度、不同策略火力發電的碳排放強度、煤電排放強度，g CO2-eq/kWh

EIfossil——燃油排放因子，kg CO2-eq/L EMLC，EMH-P，

EMtrans——分別為生物質燃料全生命周期碳排放量、成型燃料預處理（打捆及存儲）及加工過程的碳排放量、成型燃料從加工廠運輸到發電廠的碳排放量，kg CO2-eq/a

en——卡車運輸油耗，L/km

Fbale——每處理一噸秸稈需要消耗的柴油，L柴油/t秸稈

g1′,g0——分別為滿載和空載時單位功率的耗油量，kg/kWh

I——企業利潤

i——資本貸款年利率

k1，k2，k3，k4——分別為耕地面積覆蓋率、草谷比、秸稈可利用系數、秸稈收集系數

Lt——運輸距離，km

Mraw,Μcoal,

Μbio,mbio,n——分別為發電廠對原料的年需求量、發電廠對煤炭的年需求量、發電廠對生物質燃料的年需求量、距離發電廠dn(km)的成型燃料收集量，t/a

m——資本折舊期，a

Nen——車載額定功率，kW

NHDT-raw——每年需要的卡車數，輛/a

Nw·d——年工作時長，d/a

n——成型燃料收集的層

Qcap,Q′cap——分別為計算和基準發電廠的發電規模，MW

qcrop——秸稈年產量，t/km2

qfuel——燃料消耗量，kg/(km·t)

rBD,rAC——分別為成型燃料加工廠原料收集半徑和發電廠生物質收集半徑，km

Tw，Trou——分別為車輛往返一次的總時長和往返一次在路上消耗的時間，h/趟

tma——車輛工作時長，h/d

VHDT——卡車體積，m3

v0,v1——分別為空載速度和滿載速度,km/h

w——卡車載貨量，t/輛

Ζraw,Ζbio——分別為卡車對原料（打捆秸稈）和生物質能源的載重量，t/輛

αbio——生產1kWh電力需要的生物質燃料，kg秸稈/kWh電

β——混燃比例，%

γbio——能源轉化系數，噸秸稈/噸成型燃料

εraw，εcoal，εbio,n——分別為打捆秸稈到電廠價格、煤炭到電廠價格、距離發電廠dn(km)的成型燃料到達發電廠的單位售價，元/t

ζ——道路曲折因子

Θ′——基準發電機組的單位造價，元/kW

ξbio——發電效率

ρbio——生物質堆積密度，t/m3

φ——燃料成本占比

χ——上網電價，元/kWh

下角標

AC——電廠原料收集范圍

BD——成型燃料加工廠原料收集范圍

base——基準

bio——生物質固體燃料、本文指打捆秸稈、顆粒燃料、烘焙顆粒燃料、壓塊燃料

cap——規模

capital——固定資本投資

coal——煤炭

e——電

fossiel——燃油

fuel——燃料

HDT——重載卡車

H-P——原料收集到成型燃料加工廠

h——設備維修總費用

LC——全生命周期

m——單位維修費用

ma——車輛工作時長

n——原料收集的層

p——車輛購置

per——人工

pt——車輛殘值

raw——原料，本文指打捆秸稈

rou——車輛往返一次行走時長

storage——存儲

t——運輸

w——車輛往返一次總時長

0——空載

1′——滿載