生物质收集效率100%的情况分析

根据步骤1的结果，2020年生物质发电量为750GWh。根据该结果初步分析该区域内收集的所有生物质资源量是否能达到目标。假设收集效率为100%。在实际中，不同区域拥有的生物质不同，每个区域的生物质具有不同的热值。然而在本研究中，假设所有区域的生物质的热值相同。具体的某个区域的计算如下：在区域1中，区域1的总生物质的量为39136吨，生物质的平均热能为15.23 GJ/t，生物质收集效率为100%，使用式（1）可计算生物质发电的电量为49.68 GWh/y。因此，莱西所有区域的生物质总电量确定为950 GWh/y。在本研究中，生物质发电的碳排放只考虑生物质从收集点运输到生物质发电厂的运输过程化石燃料燃烧释放的二氧化碳。在本研究中，假设实际收集点与发电厂的实际运输具体比直线距离大20%，这意味着它将两个区域的直线距离乘以1.2。运输过程中，主要利用燃柴油车辆，碳排放因子设定为0.04kg CO2/（t·km）[39]。在本研究中，假设在区域2或区域13建设100兆瓦的发电厂。所有区域的生物质运输到区域2和13的碳排放根据式（2）计算。

图5　优化的源复合曲线（情景1和2）(www.xing528.com)

莱西境内可用的生物质发电总量为950 GWh/y，这足以满足步骤1计算得到的750 GWh/y的结果。因此，利用生物质供应夹点图可得到碳排放最小的供应链网络，从分析结果可得到哪些区域应该将生物质运往发电厂，哪些区域的生物质不需要。情形1的生物质供应夹点图如图6所示。为了保证该供应链的碳排放最小，应移除生物质供应需求曲线右上方的所有生物质供应量（图6中的点线部分）。对于发电厂位于区域2的情形，区域12、10和15的生物质不需要送往发电厂即可满足目标；发电厂位于区域13时，区域15、10和11的生物量是多余的，如图6（a）和（b）所示，区域2和13的运输碳排放总量分别为457tCO2-e/y和543tCO2-e/y。因此，从碳排放角度来看，发电厂更适合建在区域2。