基于AHP 的垃圾發電廠潔凈高效運行能力評價

張佳鑾 陳 凱 王 美 劉 凱

（1 廣東省技術經濟研究發展中心 廣東廣州 510070 2 廣東省能源研究會 廣東廣州 510070）

引言

隨著城鎮化和工業化進程的加速，使得能源需求量急劇增加。而化石燃料作為重要的能源來源之一，其大量消耗卻帶來了一系列環境問題。據報道，2019 年全球由化石燃料產生的二氧化碳達341.69 億t[1]，而二氧化碳的大量排放引發的氣候變化，也造成了全球范圍內頻繁發生的極具破壞力的自然災害。為應對二氧化碳排放帶來的一系列環境問題，中國提出了“雙碳”目標。

在“雙碳”目標背景下，我國碳排放的主要來源之一的電力部門，將成為其他終端部門脫碳的關鍵依托，需加速轉型[2]。2021 年，我國燃煤發電裝機占全國總裝機的47%，發電量占比為60%。一方面，電力部門減碳需降低燃煤發電的占比，實現向可再生能源主導的電力系統的跨越式轉變，構建清潔低碳、安全高效的能源體系。根據《“十四五”可再生能源發展規劃》，生活垃圾焚燒發電歸屬于生物質發電，被視為可再生能源發電。另一方面，隨著城市人口的不斷聚集，垃圾圍城問題日益嚴峻。根據《2021 年中國統計年鑒》數據，2020 年我國城市生活垃圾清運量達到了23511.7 萬t[3]。目前,城市生活垃圾處理方式主要是填埋和焚燒,但垃圾填埋長時間會產生滲濾液造成水土污染，嚴重影響人的生命健康，且填埋垃圾會占用大量土地資源。隨著垃圾焚燒廠裝備和技術的不斷發展，垃圾焚燒發電技術不僅能夠解決垃圾圍城問題，也有利于實現生活垃圾的無害化、減量化處置和資源化利用，還能夠提供額外發電，減少對傳統化石能源的依賴。因此，有必要建立一套針對垃圾焚燒發電廠潔凈高效燃燒及其創新能力的指標評價體系，以提高垃圾焚燒電廠運行的安全性、經濟性和環保性。

1 研究現狀

1.1 垃圾發電廠運行現狀

垃圾焚燒發電廠主要由主機系統、輔機系統、和車間系統構成[4]。其中，主機系統主要由垃圾焚燒發電工藝的主要設備構成，如垃圾焚燒鍋爐、熱蒸汽轉換做功的汽輪機和電能轉化的發電機等；輔機系統主要由汽水系統、煙氣和送風系統、進料系統等輔助主機運行的設備系統構成；車間系統主要負責煙氣的低污染處理、垃圾滲濾液處理和綜合水泵房輸送等。目前，已有學者開展了大量關于垃圾焚燒發電廠高效低污染的研究，如FABIO 等[5]發現，高溫相變材料替代爐膛內的傳統耐火磚可以增強抗熱輻射腐蝕能力，提高電廠運行的經濟性和安全性；林曉宏等[6]通過正反平衡法計算了垃圾焚燒發電廠的鍋爐效率，并給出了提高鍋爐效率的建議；Peng 等[7]將煙氣再循環技術在低氮燃燒系統中應用，研究其對垃圾發電廠NOx排放性能的影響，通過降低NOx的排放可以減少約35%的尿素消耗，不僅降低了污染物排放，也極大地提高了垃圾發電廠運行的經濟性；吳鵬輝[8]通過將垃圾滲濾液用于霧化脫酸塔，既處理了具有危害性的垃圾滲濾液，也降低了脫酸塔運行的經濟成本。

1.2 對AHP 方法的研究

Thomas Al-Saaty 在20 世紀70 年代提出了一種基于特定目標的多標準決策方法（AHP），也叫層次分析法。該方法自1982 年被引入我國以來，以其定性分析與定量分析相結合地處理各種決策因素的特點、系統靈活簡潔的優點，迅速地在我國能源系統分析、城市規劃、經濟管理、科研評價等社會經濟領域內得到了廣泛的重視和應用。AHP 通過目標層、準則層、指標層和替代方案的樹形結構來簡化復雜的決策問題。此方法基于對準則和指標的成對比較，從而達到較高的層次結構級別。在這種方法中，構建問題的分層決策樹，并確定其標準和備選方案。它常被運用于多目標、多準則、多要素、多層次的非結構化的復雜決策問題，特別是戰略決策問題。Mohamad 等[9]通過專家選擇和AHP 方法提供了合適的廢物管理模式；Abbas 等[10]通過AHP 評價了可再生能源發電技術的選擇；劉行兵等[11]通過AHP 模型對團隊的協同創新能力進行了評價，根據對建立的科研團隊協同創新能力的評價體系進行數字化，進一步構建了科研團隊畫像；程中倩等[12]通過主成分分析法提取了影響林業領域國家重點研發計劃績效的關鍵因子，并通過AHP 建立了指標評價方案。此外，AHP方法也廣泛地運用到了發電行業，安天琦[13]將熵權法結合AHP 方法，對火電廠消防安全進行了系統性評估，并提出了一些改進建議和措施；曹鵬[14]將TOPSIS 法與AHP 方法相結合對火電廠的脫硫改造技術進行了綜合評價，收獲了良好的經濟效益和環境效益。然而，關于AHP 在垃圾焚燒廠的應用卻沒有研究，尤其在“雙碳”目標背景下，垃圾焚燒電廠的高效低污染運行尤為重要，因此本文通過AHP 模型，建立了一套適用于垃圾焚燒發電廠高效低污染運行創新能力的評價體系。

2 層次分析模型的構建

AHP 方法主要是在多位專家判斷的基礎上，通過兩兩比較對兩個元素之間的優先級尺度進行評價。

2.1 構建判斷矩陣

根據專家經驗，構建兩兩比較的判斷矩陣A，如式（1）所示；表1 顯示了矩陣A中兩個元素的對比參考數值，aij代表矩A中第i個元素對第j個元素的相對重要性。在矩陣A中，規定aij=1/aji，并且有規定，當i=j時，aij=aji=1。

2.2 歸一化矩陣

對判斷矩陣A進行歸一化，將矩陣A的每一列的每一個元素除以對應列條目的總和，這就得到了新的矩陣A1。

2.3 計算權重系數和最大特征值

將歸一化矩陣A1的各行元素相加得到權重系數矩陣W，將W歸一化得到W1,則有AW=AW1。令Q=A×W，則有P=Q/W1，則矩陣P各元素之和為A，A的平均值則為最大特征值“λmax”。

2.4 一致性評估

評估一致性指數按照式（2）計算，N為該評價層對應的指標數。

一致性比率CR按照式（3）計算，隨機指數RI參考表2，通當CR＜0.1 時，則認為矩陣具有滿意的一致性，否則就需要對判斷矩陣A進行重新調整并重復步驟1 至4。

表2 隨機指數

3 影響因素的分析

3.1 準則層的確認

根據對垃圾焚燒電廠運行的經濟性、環保性、安全性以及創新能力的綜合考慮，將評價體系劃為目標層、準則層和指標層。準則層主要包含政策支持、創新研究、污染物處理和運行效率4 個方面。垃圾發電廠高效低污染運行主要關注污染物處理情況和實際發電的運行效率。根據專家經驗對4 個準則構建了對比矩陣，再基于AHP方法對對比矩陣進行歸一化和計算，從而得到權重系數W。最大特征值λmax=4.049，一致性指數CI=0.0163，一致性比率CR=0.0182<0.1，判斷矩陣的不一致性可以被接受。

垃圾焚燒會產生大量的酸性氣體、二噁英等污染成分[15]，如若不處理好煙氣，會給環境帶來較大影響。根據表3 可知，在準則層污染物處理的占比最大，達到了0.502,因此在“雙碳”目標下，垃圾焚燒發電廠運行的最大意義在于無害化、減量化處理城市生活垃圾；政策支持的占比最低，僅有0.063，當前企業最重要的還是充分發揮主觀能動性，根據實際運行情況進行工藝和技術調整，保持技術的領先性和創新性。

表3 目標層影響因素判斷矩陣

3.2 指標層的確認

構建準則層以后，進一步對各個準則逐一進行指標分析和評價。

3.2.1 政策支持

企業技術創新能力的提高離不開相關政策的支支持，根據文獻調研和專家經驗，對影響政策支持的“當地科技項目立項資金總額、電廠科技項目立項資金總額”兩個指標構建了對比矩陣。再基于AHP 方法對對比矩陣進行歸一化和計算，從而得到最終權重系數W。最大特征值λmax=2，一致性指數CI=0，判斷矩陣的不一致性可以被接受。

如表4 所示，政策支持主要從2 個方面考慮，一是當地科技項目立項資金總額，這反應了當地對于科技創新的重視程度；二是電廠科技項目立項總資金額，充分反應了垃圾焚燒發電廠在科技創新項目方面獲得的實際支持力度，其重要性較當地科技項目立項資金總額重要，權重為0.75。

表4 政策支持的判斷矩陣

3.2.2 創新研究

根據文獻調研和專家經驗，對影響創新研究的高新技術人才占比、專利申請數、發表論文數和高新技術市場成交額4 個指標構建了對比矩陣。再基于AHP 方法對對比矩陣進行歸一化和計算，從而得到最終權重系數W。最大特征值λmax=4.198，一致性指數CI=0.0659，一致性比率CR=0.0733<0.1，判斷矩陣的不一致性可以被接受。

如表5 所示，高新技術市場成交額權重占比最高，達到了0.589，這主要是因為企業在創新方面的投入，須轉換為實際的經濟效益才更能體現其新技術的實用性和創新性。同時，在知識成果方面，如發表論文和申請專利同樣不可忽略，也能保護企業的知識產權。此外，還考慮到了高新技術人才的占比，而對人才的重視程度也能客觀反應企業對研發的重視程度。

表5 創新研究的判斷矩陣

3.2.3 污染物處理

根據文獻調研和專家經驗，對衡量污染物處理的SO2排放濃度、NOx排放濃度、脫硫效率、脫硝效率和煙氣排放粉塵濃度5 個指標構建了對比矩陣。再基于AHP 方法對對比矩陣進行歸一化和計算，從而得到最終權重系數W。最大特征值λmax=5.229，一致性指數CI=0.0572，一致性比率CR=0.051<0.1，判斷矩陣的不一致性可以被接受。

如表6 所示，在污染物處理方面，根據電廠運行過程中的污染物排放，重點監測了脫硫和脫硝。主要通過CEMS 進行監測，通過SNCR、半干法脫酸等技術對污染物進行脫除[16]。同時，脫硝效率和脫硫效率也能反應電廠污染物處理能力，特別是經濟性方面。另外，煙氣排放粉塵濃度仍然不可忽略，其權重達到了0.159。

表6 污染物處理的判斷矩陣

3.2.4 運行效率

根據文獻調研和專家經驗，對影響運行效率的汽輪機經濟真空、發電熱效率、鍋爐效率、泵效率、風機效率和單位垃圾發電量6 個指標構建了對比矩陣。再基于AHP 方法對對比矩陣進行歸一化和計算，從而得到最終權重系數W。最大特征值λmax=6.47，一致性指數CI=0.09，一致性比率CR=0.08<0.1，判斷矩陣的不一致性可以被接受。

如表7 所示，在運行效率方面，單位垃圾發電量占比最高，達到了0.444。單位垃圾發電量體現了垃圾發電廠從垃圾入廠到電力輸出的整體效率，同時發電熱效率和鍋爐熱效率2 個傳統因素占比也很高，充分體現了電廠運行的效率。一些鍋爐輔機運行效率，如泵效率和風機效率也被考慮其中，兩者占比合計0.08。

表7 運行效率的判斷矩陣

4 結果與討論

根據準則層和指標層的判斷矩陣的結果，所有判斷矩陣都符合一致性比率CR<0.1。根據AHP 方法對指標層的每一個指標進行最終評價，最終指標權重系數計算以當地科技項目立項資金總額為例，C=B1×C11=0.063×0.25=0.016。

表8 列出了垃圾發電廠高效低污染運行創新能力評價體系的4 個準則和17 個指標。從表8可以看出，SO2排放濃度、NOx排放濃度、單位垃圾發電量和高新技術市場成交額4 個指標占據了0.576，權重占比超過了50%。這說明此次體系構建是合理可靠的，SO2排放濃度、NOx排放濃度、單位垃圾發電量和高新技術市場成交額4個指標分別反映了垃圾發電廠運行的低污染性、高效性和科技創新性。

表8 垃圾發電廠高效低污染運行創新能力評價體系

當前垃圾發電廠承擔了處理周圍城鎮生活垃圾、工業固廢和污泥等固體廢棄物的重要責任，最重要的是要在無害化、減量化處理固廢的基礎之上，減少焚燒后對于環境的污染，而SO2排放濃度和NOx排放濃度排在前2 位，這也突出顯示了低污染排放的重要性。在充分處理垃圾的基礎上，提高發電效率可以產生更多的電量，有利于減少燃煤等化石能源發電的壓力,單位垃圾發電量排在了第3 位，反應了每處理焚燒1t 垃圾所發的電量。在創新研究方面，高新技術市場成交額排到了所有指標的第4 位，一方面體現了技術創新的重要性，同時對于企業來說，開展創新技術研究最重要的是要將技術和項目落地，并進一步轉化科技成果和推廣項目以提升經濟效益，這樣的技術革新更有意義。電廠科技項目立項資金總額排在了第7 位，占比達到了0.047，說明垃圾發電廠所在的地方政府對垃圾發電廠科技項目的投入也很重要，有利于支持和鼓勵垃圾發電廠進行技術革新。

結語

在“雙碳”目標背景下，垃圾焚燒發電正成為碳減排的重要手段之一。一方面，垃圾焚燒發電替代了一部分燃煤發電；另一方面，垃圾焚燒發電可減少垃圾填埋過程中產生的甲烷、二氧化碳等溫室氣體，減排屬性突出。本研究建立了科學合理的垃圾發電廠潔凈高效運行及其創新能力的評價體系，結果表明低污染性排在第1 位，運行效率排在第2 位。同時，創新研究和政策支持仍然不可忽略。

根據指標評價結果，當前垃圾發電廠應該把環保性放在首位，要盡可能地提高設備和全廠運行效率；當地政府也應該予以政策支持且企業充分發揮主觀能動性、堅持自主創新，不斷地進行技術革新。