关键词：火电厂；环境大数据；数据特征；大气污染治理政策
中图分类号X51文献标识码A
1、火电厂大气污染物排放监测大数据分析
1.1火电厂大气污染物年度排放变化趋势分析
首先分析火电厂大气污染物年度排放变化趋势，排放总量和排放强度年度变化趋势。2006—2015年，在装机容量和年发电总量不断增加的前提下，火电机组SO2和NOx年排放总量和排放强度均大幅下降，但两者的下降幅度和下降趋势存在较大的差异:SO2下降幅度较大，呈整体下降及先快后慢的时段性变化趋势；NOx下降幅度相对较小，呈先上升、后下降的时段性变化趋势[1]。
1.2不同区域火电厂大气污染物排放浓度特征分析
本文分析了单个区域内所有火电企业燃煤机组大气污染物的年平均排放浓度。这些火电机组主要分布在省14个地市州的10个行政区域内，覆盖率为71．43%，在地域分布上具有较好的代表性。统计分析显示，长沙与其他区域的机组年排放浓度存在显著差异。2015年长沙SO2年平均排放浓度为16．28mg/m3，而其他区域为80．27～143．62mg/m3，年平均排放浓度为111．73mg/m3。其他区域SO2年平均排放浓度约为长沙区域的7倍，存在显著差异。
火电厂大气排放监测数据分析结果探析标列为约束性指标开始，至2015年国家先后从减排目标、环保标准、实施措施、激励机制和监管要求等方面对火电企业减排出台了9项环保政策。火电企业充分响应和积极应对，加大脱硫、脱硝减排设施改造投入，加强环保设施运行管理，同时完善减排监测和基础管理。2015年底，SO2在2005年排放总量基数上减少了88%，NOx在2010排放总量的基数上减少了83．5%，下降幅度远高于国家17．2%及10%的要求，为全国及省全面完成“十一五”“十二五”主要大气污染物减排目标作出了重大贡献。同时，依据SO2、NOx年排放强度和排放量的时段性变化趋势与国家减排政策出台时间的对应关系，可从微观角度体现国家大气污染治理政策对“十一五”“十二五”期间减排成效引导和促进作用[2]。
具体来看，根据《十一五减排规划纲要》，从2006年起，火电机组开始全面实施增装石灰石———石膏湿法烟气脱硫装置改造，至2009年底，烟气脱硫机组容量占比从2005年底的5．9%上升到100%。脱硫装机容量占比变化趋势与图中SO2排放总量和强度快速下降变化趋势及2009年为下降拐点相吻合。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆2009—2015年期间，在无新增脱硫改造项目的基础上，SO2排放总量、排放强度依然呈缓慢下降趋势，排放总量平均每年下降幅度为9．2%，排放强度平均每年下降幅度为9．5%，主要得益于2011年7月发布的《火电厂大气污染物排放标准》和“十二五”期间一系列的环保电价政策和监管办法等对火电企业减排效果的促进作用。2005—2011年，与SO2大幅锐减的趋势相反，NOx年排放总量呈逐年上升趋势，但是排放强度基本没变，主要原因是2011年3月，国家才出台NOx减排政策，要求氮氧化物排放总量在2010年基础上减少10%。从2011年起，省火电机组开始全面实施增装SCＲ脱硝装置改造，至2014年底，烟气脱硝机组容量占比从2010年底的17．8%上升到100%。脱硝装机容量占比变化趋势与NOx排放总量和强度快速下降变化趋势相吻合[3]。
2、激励政策对不同火电厂日均排放差异的影响
为促进火电行业主要大气污染物的减排，国家推行实施的激励政策主要为环保电价补贴和排污费差别收费。其中环保电价补贴政策具有一定的激励性和约束性:①开始于2007年5月的燃煤机组脱硫电价，完善于2013年9月全面执行的脱硫、脱硝、除尘环保电价；②单位电量的脱硫、脱硝、除尘环保电价补贴标准为2．7分/kW·h；③火电企业环境义务中的主要大气污染物排放浓度值执行标准由《火电厂大气污染物排放标准》(GB13223－2003)升级至《火电厂大气污染物排放标准》(GB13223－2011)。对比2．3节中所发现的“所有电厂日平均排放浓度存在明显的时间节点差异”，火电厂日排放浓度在新排放标准政策实施后呈现明显大幅度下降，表明环保电价补贴政策对火电企业污染物日均排放浓度达标排放的激励效果[4]。
3、政策建议
根据火电厂大气污染物排放监测数据变化特征及影响因素，对相关部门提出以下建议:第一，绿色智能调度应用。根据火电厂大气污染物月排放总量W型变化的影响因素，建议开发电力大数据绿色调度智能化功能，充分考虑区域内能源结构、气温、降雨量等地域特征因素对用电需求和发电结构的影响，采集相关影响因素的数据信息，利用大数据技术获取其精准预测的绿色调度方式，实现绿色人工调度向绿色智能型调度转变。第二，环境信用评价应用。根据不同电厂日均排放浓度的三种模式及原因分析，建议根据企业机组运行的日排放浓度与环保排放限值的比值对应的三种模式，开发数据统计及企业环保排放模式识别判断功能，并应用于火电厂环保信用等级评价体系及激励机制完善。一方面，完善火电厂环保信用等级评级体系，将数据统计和识别结果纳入火电厂环保信用等级评级依据，达到环保排放模式的才能评为绿色企业；另一方面，健全环保信用激励机制，基于大气污染排放监测数据分析结果，对不同排放模式企业的计划电量实施差异化分配，鼓励企业向环保排放模式转变[5]。
结束语
本研究基于监测数据的政策影响研究，能最直接地从火电厂大气排放数据中发现问题，可以更真实、客观地反映火电厂的排放特征及政策的影响，对以计量经济学模型为主的政策效果评估方法是一个补充。本研究对火电厂大气排放特征进行了多视角、直观的呈现，为未来的政策评估提供了新的思路。但是受到数据采集的约束，此次研究只探讨了火电厂大气排放特征，对其他省份的排放特点未做分析，今后的研究会增强研究的完整性。一方面，未来将采用实证策略和大数据相结合的方法定量识别国家大气污染治理政策对火电企业减排的影响，从而识别政策的因果效应；另一方面，将排放大数据和经济数据合并进一步分析政策的经济绩效和环境绩效，进而检验我国环境规制是否存在双重红利，也是未来研究的重要方向。
参考文献
[1]雾霾污染、政府治理与经济高质量发展[J].陈诗一，陈登科.经济研究.2018(02)
[2]面向智能电网的电力大数据存储与分析应用[J].崔立真，史玉良，刘磊，赵卓峰，毕艳冰.大数据.2017(06)
[3]跨界大气污染治理体系和政策措施——欧洲经验及对中国的启示[J].魏巍贤，王月红.中国人口·资源与环境.2017(09)
[4]差异与协同:京津冀及周边地区大气污染治理政策量化研究[J].姜玲，叶选挺，张伟.中国行政管理.2017(08)
[5]基于扎根理论的大气治理政策执行影响因素及机制研究[J].孟凡蓉，王焕，陈子韬.软科学.2017(06)
论文作者:于风朋
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年 17期
论文发表时间:2020/1/9
标签：火电厂论文; 大气论文; 政策论文; 火电论文; 污染物论文; 浓度论文; 数据论文; 《当代电力文化》2019年 17期论文;