火電廠大氣排放監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)分析及政策影響研究

馬北玲 呂欣 陳星 陳曉紅

摘要 火電行業(yè)作為我國(guó)能源消耗和大氣環(huán)境污染物排放的重點(diǎn)行業(yè)，既是承擔(dān)國(guó)家減排目標(biāo)責(zé)任的主力軍，也是體現(xiàn)減排成效的突破口。為進(jìn)一步研究和分析國(guó)家大氣污染防治的政策效果，特別是分析促進(jìn)火電企業(yè)減排的主要因素，本文以2006—2015年湖南省300 MW及以上大型火電企業(yè)燃煤機(jī)組發(fā)電過(guò)程中煙氣排放的SO2、NOx等連續(xù)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)主要污染物年、月、日、區(qū)域的變化及差異進(jìn)行挖掘，并對(duì)各排放特征的形成原因和影響因素進(jìn)行分析。研究結(jié)果總體上反映了大氣污染治理政策體系的整體演進(jìn)特征和規(guī)制效果，以及火電廠對(duì)中央政策的響應(yīng)速度和程度。具體而言，除了政策的影響之外，月度變化特征跟區(qū)域的能源結(jié)構(gòu)、氣候環(huán)境緊密相關(guān);日變化特征跟企業(yè)的社會(huì)責(zé)任意識(shí)差異及選擇的環(huán)保設(shè)施運(yùn)行工況有關(guān)。根據(jù)在線排放特征影響因素分析，提出了火電廠大氣排放監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)綠色調(diào)度智能化和環(huán)境信用評(píng)價(jià)應(yīng)用的建議。研究結(jié)果說(shuō)明，基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的政策影響研究對(duì)以計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型為主的政策效果評(píng)估方法是一個(gè)補(bǔ)充。此外，對(duì)于政府提高污染治理的精細(xì)化管理水平，進(jìn)一步完善大氣污染治理政策也有重要意義。

關(guān)鍵詞 火電廠;環(huán)境大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)特征;大氣污染治理政策

中圖分類號(hào) X51文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 1002-2104（2019）07-0073-07DOI：10.12062/cpre.20181105

電力行業(yè)既是能源生產(chǎn)和消費(fèi)的重點(diǎn)行業(yè)，也是大氣污染防治的重點(diǎn)領(lǐng)域?！笆晃濉薄笆濉逼陂g，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，電力工業(yè)發(fā)展迅速，發(fā)電量由2006年的28 499億kW·h增加到2015年的57 400億kW·h。其中，火力發(fā)電量由2006年的23 741億kW·h增加到2015年的42 307億kW·h[1-2]?；鹆Πl(fā)電過(guò)程中排放的SO2、NOx等前體物二次生成的細(xì)顆粒物是PM2.5的重要來(lái)源[3-5]，給中國(guó)環(huán)境帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。不過(guò)，隨著新能源發(fā)電穩(wěn)步增長(zhǎng)，火電發(fā)電量占比由2006年的83.31%下降為2015年的73.71%，SO2、NOx排放量占全國(guó)排放量比重則由2006年的52.15%和55.59%分別下降為2015年的10.8%和9.72%[1-2]，火電企業(yè)污染排放顯著降低。深入分析和研究國(guó)家大氣污染防治政策效果及促進(jìn)火電企業(yè)減排的因素，對(duì)國(guó)家進(jìn)一步完善大氣污染治理政策、推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義[6]，也可為其他行業(yè)減排提供經(jīng)驗(yàn)借鑒。

近年來(lái)，以大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術(shù)在我國(guó)電力行業(yè)中廣泛應(yīng)用，電力數(shù)據(jù)自動(dòng)采集并形成了一定規(guī)模，為采用大數(shù)據(jù)分析方法研究我國(guó)火電廠大氣排放特征及其影響因素奠定了基礎(chǔ)、提供了可能。但是，目前國(guó)內(nèi)的研究還大多停留在有關(guān)大數(shù)據(jù)的概念探討和應(yīng)用分析[7-10]。雖然國(guó)外有不少電力大數(shù)據(jù)的研究，但主要集中于理論模型分析，并著眼于電力預(yù)測(cè)和智能電網(wǎng)效率提升等問(wèn)題[11-16]。因此，就目前而言，將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于大氣污染治理政策影響方面的實(shí)證研究很缺乏。對(duì)于大氣污染治理政策的研究，目前學(xué)者已從分析大氣污染治理政策的不足和實(shí)施困境[17]、評(píng)估大氣污染治理政策的效果[18]、分析大氣污染治理政策執(zhí)行的影響因素[19]、尋找最優(yōu)的大氣污染治理經(jīng)濟(jì)政策[20]以及討論大氣污染治理政策的國(guó)際經(jīng)驗(yàn)借鑒[21]等方面展開(kāi)了討論，但僅有少量學(xué)者對(duì)大氣污染治理政策與電力企業(yè)減排關(guān)系進(jìn)行了研究[22-23]。這些文獻(xiàn)對(duì)于我們理解大氣環(huán)境規(guī)制的實(shí)施效果提供了重要基礎(chǔ)。但是總體而言，上述研究大多是基于抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)或年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)樣本有限，數(shù)據(jù)量相對(duì)較少，并且收集時(shí)間間隔長(zhǎng)，受到同期干擾因素多，在政策分析的針對(duì)性和及時(shí)性方面受到頗多限制。本文嘗試使用火電廠大氣排放監(jiān)測(cè)分鐘級(jí)數(shù)據(jù)，識(shí)別火電廠主要大氣污染物排放時(shí)空變化特征，探究具有潛在聯(lián)系因素之間的相關(guān)性，擴(kuò)充政策評(píng)價(jià)的內(nèi)涵，以更加準(zhǔn)確真實(shí)地反映國(guó)家大氣污染治理政策與火電廠污染減排之間的關(guān)系，為政府提高精細(xì)化管理水平，進(jìn)一步完善大氣污染治理政策提供更具體和針對(duì)性的參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本研究的數(shù)據(jù)取自2006—2015年湖南省300 MW及以上各燃煤機(jī)組發(fā)電過(guò)程中煙氣排放連續(xù)監(jiān)測(cè)的分鐘級(jí)歷史數(shù)據(jù)。根據(jù)原國(guó)家環(huán)境保護(hù)總局先后發(fā)布的《火電廠煙氣排放連續(xù)監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范》（HJ/T75-2001）及《國(guó)定污染源煙氣排放連續(xù)監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范》（HJ/T75-2007），湖南省300 MW及以上燃煤機(jī)組于2004年底、2007年底分別完成了煙氣在線連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（CEMS）的配套建設(shè)使用和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的傳輸聯(lián)網(wǎng)。火電廠煙氣在線連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（CEMS）由污染物監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)、煙氣參數(shù)子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集、傳輸與處理子系統(tǒng)等組成，主要測(cè)定煙氣中顆粒物濃度、氣態(tài)污染物濃度及煙氣中溫度、壓力、流速或流量、含濕量、含氧量等煙氣參數(shù)。該監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)從“十一五”期間作為環(huán)?？偭繙p排核查、核算依據(jù)逐步應(yīng)用發(fā)展至當(dāng)前環(huán)保排污收費(fèi)的核定依據(jù)，實(shí)現(xiàn)了從定性應(yīng)用到定量應(yīng)用的飛躍，數(shù)據(jù)可靠性高。

煙氣排放連續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是客觀評(píng)價(jià)火電企業(yè)減排成效、實(shí)施火電企業(yè)減排管理與決策的基本依據(jù)。為分析國(guó)家環(huán)保政策對(duì)火電行業(yè)減排的關(guān)聯(lián)效果，本文以2006—2015年湖南省300 MW及以上大型火電企業(yè)燃煤機(jī)組發(fā)電過(guò)程中煙氣排放連續(xù)監(jiān)測(cè)的SO2、NOx的流量分鐘級(jí)排放大數(shù)據(jù)約5.6億條為基礎(chǔ)，進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理工作：①以小時(shí)、日、月、年為時(shí)間單位，統(tǒng)計(jì)單臺(tái)機(jī)組和所有機(jī)組氣態(tài)污染物的平均排放濃度、月度排放總量、年度排放總量;②利用所有機(jī)組氣態(tài)污染物的年度排放總量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及年度發(fā)電總量電網(wǎng)調(diào)度數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)氣態(tài)污染物的年均排放強(qiáng)度;③分區(qū)域?qū)闻_(tái)機(jī)組氣態(tài)污染物的排放量、流量進(jìn)行匯總，計(jì)算區(qū)域平均排放濃度?；谏鲜稣淼臍鈶B(tài)污染物排放數(shù)據(jù)，開(kāi)展統(tǒng)計(jì)分析：以時(shí)間、空間為分析角度，繪制污染物排放濃度、排放總量、排放強(qiáng)度的時(shí)間變化特征圖及不同火電廠的差異特征圖。

2 火電廠大氣污染物排放監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)分析

2.1 火電廠大氣污染物年度排放變化趨勢(shì)分析

首先分析火電廠大氣污染物年度排放變化趨勢(shì)，排放總量和排放強(qiáng)度年度變化趨勢(shì)如圖1。2006—2015年，在裝機(jī)容量和年發(fā)電總量不斷增加的前提下，湖南省火電機(jī)組SO2和NOx年排放總量和排放強(qiáng)度均大幅下降，但兩者的下降幅度和下降趨勢(shì)存在較大的差異：SO2下降幅度較大，呈整體下降及先快后慢的時(shí)段性變化趨勢(shì);NOx下降幅度相對(duì)較小，呈先上升、后下降的時(shí)段性變化趨勢(shì)。

SO2年排放總量和排放強(qiáng)度從2005年的19.99萬(wàn)t和7.23 g/kW·h分別下降至2015年的2.39萬(wàn)t和0.42 g/kW·h，降幅88.04%和94.19%。其中，2006—2009年，排放總量從2005年的19.99萬(wàn)t大幅銳減至2009年的5.35萬(wàn)t，平均每年下降3.66萬(wàn)t，排放強(qiáng)度也從2005年的7.23 g/kW·h大幅銳減至2009年的0.97 g/kW·h，平均每年下降1.57 g/kW·h;2010—2015年，排放總量從2009年的5.35萬(wàn)t平緩下降至2015年的2.39萬(wàn)t，平均每年下降0.49萬(wàn)t，排放強(qiáng)度也從2009年的0.97 g/kW·h平緩下降至2015年的0.42 g/kW·h，平均每年下降0.09 g/kW·h。

NOx年排放總量和排放強(qiáng)度從2005年的8.66萬(wàn)t和2.9 g/kW·h分別下降至2015年的2.9萬(wàn)t和0.51 g/kW·h，降幅66.51%和82.41%。其中，2006—2011年，排放總量從2005年的8.66萬(wàn)t先上升到2011年20.41萬(wàn)t，平均每年上升1.96萬(wàn)t，排放強(qiáng)度從2005年到2011年基本維持不變，基本維持在2.77 g/kW·h左右;2012—2015年，排放總量從2011年的20.41萬(wàn)t大幅銳減到2015年2.9萬(wàn)t，平均每年下降4.38萬(wàn)t，排放強(qiáng)度從2011—2013年緩慢下降，平均每年下降0.29 g/kW·h，從2014年初到2015年末快速下降，平均每年下降0.73 g/kW·h。

2.2 火電廠污染物月度排放總量變化趨勢(shì)分析

本文分析了火電廠大氣污染物每年的月度排放變化趨勢(shì)，按年度繪制月度排放量變化趨勢(shì)圖，發(fā)現(xiàn)每年SO2、NOx的月度排放量變化趨勢(shì)均大致呈“W”型，選取2015 年圖形（如圖2）舉例說(shuō)明：1月、8月、12月的月度排放量為“W”的三個(gè)高點(diǎn)，6月和9月的月度排放量為“W”的二個(gè)低點(diǎn)。其中SO2的三個(gè)高點(diǎn)數(shù)值分別為：3 002.57 t、2 457.05 t、2 082.64 t;二個(gè)低點(diǎn)數(shù)值分別為：1 680.74 t、1 613.36 t。NOx的三個(gè)高點(diǎn)數(shù)值分別為：3 086.4 t、2 704.13 t、2 243.27 t;二個(gè)低點(diǎn)數(shù)值分別為：1 902.04 t、1 758.38 t。

2.3 不同火電廠日排放濃度特征分析

本文分析了火電廠大氣污染物的日排放濃度變化趨勢(shì)，繪制了不同電廠機(jī)組日排放濃度變化趨勢(shì)圖，并選用GB13223-2011執(zhí)行年份的2014年度日均濃度變化趨勢(shì)圖分析，發(fā)現(xiàn)以下特征：①所有電廠機(jī)組日平均排放濃度存在明顯的時(shí)間節(jié)點(diǎn)差異;②不同排放濃度區(qū)間的機(jī)組臺(tái)數(shù)存在明顯數(shù)量差異;③不同電廠日平均排放濃度呈現(xiàn)三種排放模式：經(jīng)濟(jì)模式、環(huán)保模式、中間模式。基于SO2和NOx日排放濃度變化具有一致性的特點(diǎn)，以SO2典型排放代表機(jī)組日均濃度變化情況（如圖3）予以分析說(shuō)明，A、B、C為典型代表機(jī)組SO2排放濃度日平均線。

2014年，所有電廠機(jī)組SO2日平均排放濃度于7月1日存在明顯的時(shí)間節(jié)點(diǎn)差異變化，圖3中A、B、C典型代表機(jī)組的SO2日平均排放濃度上半年分別為300.4 mg/m3、238.3 mg/m3、129.1 mg/m3，下半年分別為150.3 mg/m3、127.5 mg/m3、99.4 mg/m3。

2014年，不同電廠機(jī)組SO2日平均排放濃度存在明顯差異，為有效分析排放差異的原因，將實(shí)際排放濃度與環(huán)保排放限值比值的區(qū)間對(duì)應(yīng)的排放模式予以分類：經(jīng)濟(jì)排放模式（75%～100%）、中間排放模式（50%～75%）、環(huán)保排放模式（<50%）。統(tǒng)計(jì)不同電廠機(jī)組日排放濃度變化趨勢(shì)圖發(fā)現(xiàn)：39臺(tái)發(fā)電機(jī)組中15臺(tái)為經(jīng)濟(jì)排放模式、21臺(tái)為中間排放模式、3臺(tái)為環(huán)保排放模式。大部分電廠機(jī)組選擇了經(jīng)濟(jì)排放模式與中間排放模式，極少數(shù)電廠機(jī)組選擇了環(huán)保排放模式。

2.4 不同區(qū)域火電廠大氣污染物排放濃度特征分析

本文分析了單個(gè)區(qū)域內(nèi)所有火電企業(yè)燃煤機(jī)組大氣污染物的年平均排放濃度。這些火電機(jī)組主要分布在湖南省14個(gè)地市州的10個(gè)行政區(qū)域內(nèi)，覆蓋率為71.43%，在地域分布上具有較好的代表性。統(tǒng)計(jì)分析顯示，長(zhǎng)沙與湖南其他區(qū)域的機(jī)組年排放濃度存在顯著差異。2015年長(zhǎng)沙SO2年平均排放濃度為16.28 mg/m3，而其他區(qū)域?yàn)?0.27～143.62 mg/m3，年平均排放濃度為111.73 mg/m3。其他區(qū)域SO2年平均排放濃度約為長(zhǎng)沙區(qū)域的7倍，存在顯著差異。

3 火電廠大氣排放監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析結(jié)果探析

3.1 環(huán)保政策對(duì)年度排放變化趨勢(shì)的影響

自2006年《十一五減排規(guī)劃綱要》首次將節(jié)能減排目標(biāo)列為約束性指標(biāo)開(kāi)始，至2015年國(guó)家先后從減排目標(biāo)、環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)施措施、激勵(lì)機(jī)制和監(jiān)管要求等方面對(duì)火電企業(yè)減排出臺(tái)了9項(xiàng)環(huán)保政策（見(jiàn)圖4）。湖南火電企業(yè)充分響應(yīng)和積極應(yīng)對(duì)，加大脫硫、脫硝減排設(shè)施改造投入，加強(qiáng)環(huán)保設(shè)施運(yùn)行管理，同時(shí)完善減排監(jiān)測(cè)和基礎(chǔ)管理。2015年底，SO2在2005年排放總量基數(shù)上減少了88%，NOx在2010排放總量的基數(shù)上減少了83.5%，下降幅度遠(yuǎn)高于國(guó)家17.2%及10%的要求（見(jiàn)圖1），為全國(guó)及湖南省全面完成“十一五”“十二五”主要大氣污染物減排目標(biāo)作出了重大貢獻(xiàn)。同時(shí)，依據(jù)SO2、NOx年排放強(qiáng)度和排放量的時(shí)段性變化趨勢(shì)與國(guó)家減排政策出臺(tái)時(shí)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，可從微觀角度體現(xiàn)國(guó)家大氣污染治理政策對(duì)“十一五”“十二五”期間減排成效引導(dǎo)和促進(jìn)作用。

具體來(lái)看，根據(jù)《十一五減排規(guī)劃綱要》，從2006年起，湖南省火電機(jī)組開(kāi)始全面實(shí)施增裝石灰石——石膏濕法煙氣脫硫裝置改造，至2009年底，煙氣脫硫機(jī)組容量占比從2005年底的5.9%上升到100%，見(jiàn)圖1。脫硫裝機(jī)容量占比變化趨勢(shì)與圖中SO2排放總量和強(qiáng)度快速下降變化趨勢(shì)及2009年為下降拐點(diǎn)相吻合。2009—2015年期間，在無(wú)新增脫硫改造項(xiàng)目的基礎(chǔ)上，SO2排放總量、排放強(qiáng)度依然呈緩慢下降趨勢(shì)，排放總量平均每年下降幅度為9.2%，排放強(qiáng)度平均每年下降幅度為9.5%，主要得益于2011年7月發(fā)布的《火電廠大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》和“十二五”期間一系列的環(huán)保電價(jià)政策和監(jiān)管辦法等對(duì)火電企業(yè)減排效果的促進(jìn)作用。

從圖1中可以看出，2005—2011年，與SO2大幅銳減的趨勢(shì)相反，NOx年排放總量呈逐年上升趨勢(shì)，但是排放強(qiáng)度基本沒(méi)變，主要原因是2011年3月，國(guó)家才出臺(tái)NOx減排政策，要求氮氧化物排放總量在2010年基礎(chǔ)上減少10%。從2011年起，湖南省火電機(jī)組開(kāi)始全面實(shí)施增裝SCR脫硝裝置改造，至2014年底，煙氣脫硝機(jī)組容量占比從2010年底的17.8%上升到100%，見(jiàn)圖1。脫硝裝機(jī)容量占比變化趨勢(shì)與NOx排放總量和強(qiáng)度快速下降變化趨勢(shì)相吻合。

3.2 清潔能源發(fā)電優(yōu)先上網(wǎng)政策和氣溫對(duì)月度排放變化趨勢(shì)的影響

由于火電月度排放量變化趨勢(shì)是由火電月度發(fā)電量變化造成的，而火電月度發(fā)電量的變化是基于湖南電力能源結(jié)構(gòu)并受氣溫和清潔能源供電量的變化共同影響導(dǎo)致的，因而需要從這兩方面去分析其對(duì)月度排放變化趨勢(shì)的影響。湖南電力能源結(jié)構(gòu)主要包括火電、水電、風(fēng)電、太陽(yáng)能發(fā)電、生物質(zhì)等新能源，截至2015年，火電占比56.23%，水電占比39.44%，新能源占比4.33%。湖南清潔能源主要包括水電、風(fēng)電、太陽(yáng)能發(fā)電、生物質(zhì)發(fā)電等，2015年清潔能源供電量占全省總用電量的43.36%，其中水電占比為95.76%。在各類發(fā)電上網(wǎng)方面，湖南省長(zhǎng)期以來(lái)均執(zhí)行清潔能源優(yōu)先上網(wǎng)原則，而2009年12月頒布的《可再生能源法》更是從政策上強(qiáng)化了該原則要求。因此在分析清潔能源發(fā)電優(yōu)先上網(wǎng)政策對(duì)火電月度排放變化的影響時(shí)，主要以水電作為代表進(jìn)行分析。

為分析SO2、NOx的月度排放數(shù)據(jù)分別與月均氣溫和降雨量的相關(guān)關(guān)系，我們用一元多項(xiàng)式對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，但由于樣本量較小，還需要結(jié)合相關(guān)系數(shù)的大小判斷。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，SO2、NOx與氣溫的相關(guān)系數(shù)分別為0.670 8和0.629 3，顯著性分別為0.092和0.133，兩者呈現(xiàn)明顯的U型相關(guān);SO2、NOx與降雨量的相關(guān)系數(shù)分別為-0.57和-0.559，顯著性分別為0.067和0.074，兩者呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)。這兩種相關(guān)性可以解釋為，氣溫影響社會(huì)用電需求量，氣溫越高或越低，用電量越大，污染排放越高，因而氣溫與火電廠月度污染排放U型相關(guān);而在給定用電需求量的情況下，降雨量越大則水電發(fā)電量越大。由于清潔能源發(fā)電有優(yōu)先上網(wǎng)的優(yōu)惠政策，增加的水電替代部分火電，使火電發(fā)電量相應(yīng)降低，因而降雨量與火電廠月度污染排放負(fù)相關(guān)。

回歸分析結(jié)果和湖南省氣溫、降雨量與火電月度排放量的變化情況基本相符。湖南的用電需求受氣溫影響較大。在極冷和極熱的天氣，發(fā)電量大幅上升，圖2展示了

2015年湖南省月均氣溫的變化情況。月均氣溫大體呈倒“U”型分布，冬寒冷而夏酷熱，其中12月平均氣溫達(dá)到最低為7.7℃，其次是1月8.2℃，8月平均氣溫達(dá)到最高為27.3℃。這和SO2、NOx月排放總量變化趨勢(shì)中的極值點(diǎn)1月、8月、12月相吻合。湖南降水資源豐富，年降雨量大，但受季節(jié)因素影響，月度降雨量極不均勻。2015年湖南省月均最小降雨量為1月的27.4 mm，月均最大降雨量為6月的257.7 mm，月度降雨量的分布變化如圖2所示。這和SO2、NOx月排放總量W型變化趨勢(shì)是基本相反的。

3.3 激勵(lì)政策對(duì)不同火電廠日均排放差異的影響

為促進(jìn)火電行業(yè)主要大氣污染物的減排，國(guó)家推行實(shí)施的激勵(lì)政策主要為環(huán)保電價(jià)補(bǔ)貼和排污費(fèi)差別收費(fèi)。其中環(huán)保電價(jià)補(bǔ)貼政策具有一定的激勵(lì)性和約束性：①開(kāi)始于2007年5月的燃煤機(jī)組脫硫電價(jià)，完善于2013年9月全面執(zhí)行的脫硫、脫硝、除塵環(huán)保電價(jià);②單位電量的脫硫、脫硝、除塵環(huán)保電價(jià)補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)為2.7分/kW·h;③火電企業(yè)環(huán)境義務(wù)中的主要大氣污染物排放濃度值執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)由《火電廠大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》（GB13223-2003）升級(jí)至《火電廠大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》（GB13223-2011）。對(duì)比2.3節(jié)中所發(fā)現(xiàn)的“所有電廠日平均排放濃度存在明顯的時(shí)間節(jié)點(diǎn)差異”，火電廠日排放濃度在新排放標(biāo)準(zhǔn)政策實(shí)施后呈現(xiàn)明顯大幅度下降（如圖3），表明環(huán)保電價(jià)補(bǔ)貼政策對(duì)火電企業(yè)污染物日均排放濃度達(dá)標(biāo)排放的激勵(lì)效果。

排污費(fèi)差別收費(fèi)政策具有鼓勵(lì)性而非強(qiáng)制性：①2014年9月，國(guó)家發(fā)展改革委、財(cái)政部、環(huán)保部印發(fā)了《關(guān)于調(diào)整排污費(fèi)征收標(biāo)準(zhǔn)等有關(guān)問(wèn)題的通知》（發(fā)改價(jià)格[2014]2008號(hào)）;②企業(yè)污染物排放濃度值低于國(guó)家或地方規(guī)定的污染物排放限值50%以上的，減半征收排污費(fèi)，折算到單位電量的排污費(fèi)減收額度為0.06分/kW·h;③火電企業(yè)環(huán)境義務(wù)中的主要大氣污染物排放濃度執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)仍為《火電廠大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》（GB13223-2011），不強(qiáng)制要求企業(yè)污染物排放濃度值低于《火電廠大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》（GB13223-2011）規(guī)定的污染物排放限值50%以上。根據(jù)2.3節(jié)對(duì)火電廠日排放濃度變化的大數(shù)據(jù)分析，我們發(fā)現(xiàn)不同電廠日平均排放濃度同時(shí)呈現(xiàn)三種排放模式：經(jīng)濟(jì)模式、環(huán)保模式、中間模式，說(shuō)明現(xiàn)有排污費(fèi)差別收費(fèi)政策取得了一定的減排效果。但大部分電廠排放模式屬于中間模式，環(huán)保模式比例較低，意味著在國(guó)家污染物排放限值內(nèi)存在彈性時(shí)，企業(yè)傾向于選擇剛好符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn);若要促進(jìn)企業(yè)自愿采取環(huán)保模式，應(yīng)從企業(yè)社會(huì)責(zé)任意識(shí)、行為及結(jié)果等方面進(jìn)一步完善相關(guān)激勵(lì)政策。

3.4 大氣污染物特別排放限值政策對(duì)區(qū)域排放差異的影響

2011年7月，《火電廠大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》（GB13223-2011）規(guī)定了重點(diǎn)區(qū)域的大氣污染物特別排放限值，2013年2月，環(huán)保部印發(fā)了《關(guān)于執(zhí)行大氣污染物特別排放限值的公告》（公告2013年第14號(hào)），公告明確湖南長(zhǎng)沙市為“三區(qū)十群”47個(gè)重點(diǎn)控制區(qū)域之一，2014年7月開(kāi)始執(zhí)行特別排放限值標(biāo)準(zhǔn)。而其他區(qū)域電廠火電機(jī)組SO2執(zhí)行《火電廠大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》（GB13223-2011）排放限值標(biāo)準(zhǔn)要求的200 mg/m3。根據(jù)大氣污染物特別排放限值要求和國(guó)家發(fā)改委、環(huán)保部和國(guó)家能源局于2014年9月聯(lián)合印發(fā)的《煤電節(jié)能減排升級(jí)與改造行動(dòng)計(jì)劃（2014—2020年）》（發(fā)改能源[2014]2093號(hào)），長(zhǎng)沙區(qū)域火電機(jī)組提前實(shí)施完成了超低排放改造工程，因此長(zhǎng)沙區(qū)域與其他區(qū)域火電企業(yè)燃煤機(jī)組SO2年排放濃度存在顯著差異。

4 結(jié)論及政策建議

本文通過(guò)分析火電廠大氣污染物排放在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)主要污染物年、月、日、區(qū)域的變化及差異進(jìn)行挖掘，以了解火電廠大氣污染物排放特征及政策的影響。研究發(fā)現(xiàn)：①火電廠SO2、NOx年排放強(qiáng)度和排放量隨國(guó)家減排政策相繼出臺(tái)呈階段狀下降;②SO2、NOx月度排放量變化趨勢(shì)大體呈“W”型;③所有電廠日平均排放濃度存在明顯的時(shí)間節(jié)點(diǎn)差異，不同電廠日平均排放濃度呈現(xiàn)三種排放模式：經(jīng)濟(jì)模式、環(huán)保模式、中間模式;④重點(diǎn)區(qū)域火電廠SO2、NOx平均排放濃度顯著低于周邊區(qū)域?？傮w上，反映了大氣污染治理政策體系的整體演進(jìn)特征和規(guī)制效果，以及火電廠對(duì)中央政策的響應(yīng)速度和程度。具體而言，除了政策的影響之外，月度變化特征還跟區(qū)域的能源結(jié)構(gòu)、氣候環(huán)境緊密相關(guān);日變化特征跟企業(yè)的社會(huì)責(zé)任意識(shí)差異和選擇的環(huán)保設(shè)施運(yùn)行工況也有關(guān)。

根據(jù)火電廠大氣污染物排放監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)變化特征及影響因素，對(duì)相關(guān)部門提出以下建議：第一，綠色智能調(diào)度應(yīng)用。根據(jù)湖南火電廠大氣污染物月排放總量W型變化的影響因素，建議開(kāi)發(fā)電力大數(shù)據(jù)綠色調(diào)度智能化功能，充分考慮區(qū)域內(nèi)能源結(jié)構(gòu)、氣溫、降雨量等地域特征因素對(duì)用電需求和發(fā)電結(jié)構(gòu)的影響，采集相關(guān)影響因素的數(shù)據(jù)信息，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取其精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的綠色調(diào)度方式，實(shí)現(xiàn)綠色人工調(diào)度向綠色智能型調(diào)度轉(zhuǎn)變。第二，環(huán)境信用評(píng)價(jià)應(yīng)用。根據(jù)不同電廠日均排放濃度的三種模式及原因分析，建議根據(jù)企業(yè)機(jī)組運(yùn)行的日排放濃度與環(huán)保排放限值的比值對(duì)應(yīng)的三種模式，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及企業(yè)環(huán)保排放模式識(shí)別判斷功能，并應(yīng)用于火電廠環(huán)保信用等級(jí)評(píng)價(jià)體系及激勵(lì)機(jī)制完善。一方面，完善火電廠環(huán)保信用等級(jí)評(píng)級(jí)體系，將數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和識(shí)別結(jié)果納入火電廠環(huán)保信用等級(jí)評(píng)級(jí)依據(jù)，達(dá)到環(huán)保排放模式的才能評(píng)為綠色企業(yè);另一方面，健全環(huán)保信用激勵(lì)機(jī)制，基于大氣污染排放監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，對(duì)不同排放模式企業(yè)的計(jì)劃電量實(shí)施差異化分配，鼓勵(lì)企業(yè)向環(huán)保排放模式轉(zhuǎn)變。

本研究基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的政策影響研究，能最直接地從火電廠大氣排放數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，可以更真實(shí)、客觀地反映火電廠的排放特征及政策的影響，對(duì)以計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型為主的政策效果評(píng)估方法是一個(gè)補(bǔ)充。本研究對(duì)火電廠大氣排放特征進(jìn)行了多視角、直觀的呈現(xiàn)，為未來(lái)的政策評(píng)估提供了新的思路。但是受到數(shù)據(jù)采集的約束，此次研究只探討了湖南火電廠大氣排放特征，對(duì)其他省份的排放特點(diǎn)未做分析，今后的研究會(huì)增強(qiáng)研究的完整性。一方面，未來(lái)將采用實(shí)證策略（如PSM-DID）和大數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法定量識(shí)別國(guó)家大氣污染治理政策對(duì)火電企業(yè)減排的影響，從而識(shí)別政策的因果效應(yīng);另一方面，將排放大數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)合并進(jìn)一步分析政策的經(jīng)濟(jì)績(jī)效和環(huán)境績(jī)效，進(jìn)而檢驗(yàn)我國(guó)環(huán)境規(guī)制是否存在雙重紅利，也是未來(lái)研究的重要方向。

（編輯：劉照勝）

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Abstract The thermal power industry is a major contributor to Chinas energy consumption and emission of atmospheric environmental pollutants. It is not only the main force shouldering the national objective of emission reduction， but also the breakthrough point of the emission reduction effect. As a further study and analysis on the effects of national atmospheric pollution prevention and control policies， especially the factors that promote the emission reduction of thermal power enterprises， based on the continuous monitoring of SO2 and NOx emissions from coal-fired units in the power generation process of large thermal power enterprises of 300 MW and above in Hunan Province from 2006 to 2015， this paper conducts an in-depth analysis of the annual， monthly， daily and regional changes and differences of major pollutants as well as the formation causes and influencing factors of each emission characteristic， which generally reflects the overall evolution characteristics and regulatory effects of the air pollution control policy system as well as the speed and extent of thermal power plants response to central policies. Specifically， in addition to the impact of policies， the characteristics of monthly changes are closely related to the regional energy structure and climate environment; the characteristics of daily changes are related to the differences in corporate social responsibility awareness and the operating conditions of environmental protection facilities selected by the enterprises. Based on the above analysis on the factors that affect the online emission characteristics， suggestions for the application of intelligent green dispatching of atmospheric emission monitoring big data and environmental credit evaluation of thermal power plants are proposed. The research results indicate that the policy impact research based on monitoring data is a great supplement to the policy effect evaluation method with a focus on the econometric model. In addition， it is of great significance for the government to improve the level of detailed management of pollution control and further improve the air pollution control policies.

Key words thermal power plant; environmental big data; data characteristics; air pollution control policy