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基于全寿命周期成本和价值工程的火电厂碳捕集改造研究

李星朗

  随着全球气候变暖日益严峻,温室气体排放成为人们关注的焦点。目前电力工业采用的碳捕集与封存技术(Carbon Capture and Storage, CCS)将大幅度减少二氧化碳的排放,减缓世界气候变暖所带来的灾难性后果。因此,合理改造常规燃煤电厂使之适应低碳化发展趋势具有重要意义。 首先介绍了常规燃煤电厂CCS改造的背景和意义;其次概述了CCS的原理与研究现状。引入全寿命周期成本理论和价值工程分析常规燃煤电厂CCS改造的可行性和科学性,从设计者的角度出发,建立了常规燃煤电厂CCS改造的全寿命周期成本(life cycle cost, LCC)模型。将LCC分解为初始投资成本、运行成本、检修维护成本、故障成本、燃料成本和退役处置成本。模型中充分考虑了CO2减排效益、强化驱油收益和碳捕集系统故障时加入CO2排放惩罚因子的影响。算例比较了燃煤火电厂采用燃烧后捕集和燃烧前捕集改造方案的LCC,以LCC最小原则选择燃烧后捕集改造方案。从投资商的角度出发,以灵敏性分析得出的六个关键因素作为决策变量,对燃烧后捕集改造方案建立了基于价值工程的CCS改造投资决策模型,即构造了CCS改造项目实现功能与LCC的比值函数,并利用非线性规划法优化全寿命周期成本,提高改造项目价值。针对启发式算法解决优化问题的优势,采用自适应混沌粒子群算法,对前面提出的基于价值工程的CCS改造投资决策模型进一步优化求解,并与非线性规划法结果进行比较分析。 文章利用自适应混沌粒子群算法优化求解CCS改造模型,并与非线性规划法计算结果对比分析。实现价值,非线性规划法大于自适应混沌粒子群算法,但价值-成本比,自适应混沌粒子群算法略大于非线性规划法。三个算例分析结果表明燃烧后捕集方案的LCC更低。分析结果为常规燃煤电厂CCS改造项目提供较详细的理论依据,对CCS的推广具有较好的参考价值。……   
[关键词]:碳捕集与封存;全寿命周期成本;价值工程;自适应混沌粒子群算法
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:长沙理工大学2012年