技术领域
[0001] 本
发明属于
能源规划领域，涉及一种用于优化生物质发电补贴模型的方法。
背景技术
[0002] 多目标规划模型常运用于PPP项目中政府社会效益、私人部
门企业利润以及消费者公众利益多目标协调。生物质发电领域中多目标规划的运用，国外研究相对较为丰富，且集中于讨论原料供应链阶段，Cambero利用多目标混合整数线性规划模型尽可能提高生物质能源供应链中社会效益、净现值以及
温室气体减排潜
力；Nazanin Shabani运用多目标规划对林木生物质发电供应链购买成本及原料储存季节性进行了优化。国内生物质能源目标规划研究多停留在单一目标，如檀勤良以生物质发电电厂利润最大化为目标，运用多期非线性优化模型探讨生物质发电供应链中发电量、原料收购量和原料掺烧比例的优化，因此该模型未能充分考虑用如用电企业的利润问题和政府如何发放补贴的问题，不具有适用性。
[0003] 多目标优化往往具有一定矛盾性并不能同时满足，因而如何平衡生物质发电产业中环境效益、企业利润、政府三者的利益，优化补贴额度及补贴方式使社会综合效益达到最优
水平，是促进产业发展的关键。
发明内容
[0004] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种用于优化生物质发电补贴模型的方法，能够平衡各主体不同目标以达到补贴的最优额度。
[0005] 为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0006] 一种用于优化生物质发电补贴模型的方法，包括以下步骤：
[0007] S1：确定生物质发电补贴模型中的目标对象；
[0008] S2：构建目标函数；
[0009] S3：确定目标约束条件；
[0010] S4：确定绝对约束条件，包括：原料收购约束、发电约束、需求约束、企业利润约束和补贴约束。
[0011] S5：根据步骤S2～S4构建的目标函数和各约束条件，并结合目标对象来构建出改进的生物质发电补贴模型。
[0012] 进一步，所述步骤S1中，所述目标对象包括：社会公众环境效益最大化、企业利润最大化和政府补贴最小化。
[0013] 进一步，所述步骤S2中，构建的目标函数为：
[0014]
[0015] 其中， 为正负偏差值；P1表示公众社会环境效益最大化目标，P2表示生物质发电企业利润最大化目标，P3表示政府补贴最小化目标。
[0016] 进一步，所述步骤S3中，目标约束条件包括有公众社会环境效益最大化的目标约束：
[0017]
[0018] 其中，EB为某生物质发电企业环境效益，Qt为项目发电量， 为公众社会环境效益最大化目标的正负偏差值， 是气体固体排放物的单位电力环境减排效益，由CO2、SO2、NOx、CO、
烟尘、灰、炉渣在原料获取、运输、燃烧发电三个阶段的环境减排效益加总而得：
[0019]
[0020] 其中， 分别为生物质发电与燃
煤发电相比单位电力CO2、SO2、NOx、CO、烟尘、灰、炉渣减
排量，Pc2、PS、PN、PC1、Pd、Pa、Pr是其相应
货币化价值；
[0021] 与燃煤发电相比生物质单位电力资源消耗节约量 通过统计原油、原煤、原
铁矿、石灰石、原
铜矿在生物质发电生命周期中节约的资源价值而得：
[0022]
[0023] 其中， 分别为单位电力
原油、原煤、原铁矿、石灰石、原铜矿的节约量，P0i、Pcoa、Pir、Pli、Pcop是其相应
货币化价值。
[0024] 进一步，所述步骤S3中，目标约束条件还包括有生物质发电企业利润最大化目标约束：
[0025]
[0026] 其中，EI为生物质发电利润，Pmarket为当地标杆电价，Qt为项目发电量，EC为厂用电率，∑C为生物质发电总成本， 分别为无补贴情景下利润最大化目标正负偏差值；
[0027] 现行政府对生物质发电企业的补贴形式包括：原料收购补贴、上网电价补贴以及接网费补贴，设置三种补贴组合寻求不同情境下目标规划最优解；
[0028] 情景一：只对现行上网电价补贴进行调整：
[0029]
[0030] 情景二：现行上网电价补贴不变，原料补贴与接网费补贴优化调整：
[0031]
[0032] 情景三：原料补贴、上网电价、接网费同时优化调整：
[0033]
[0034] 其中，X1为上网电价补贴，X2为原料补贴，X3为接网补贴，Pfeed-in为优惠上网电价。
[0035] 进一步，所述生物质发电总成本∑C包括：原料获取成本、原材料加工预处理成本、原料运输成本以及燃烧发电成本；
[0036] 原料获取成本： 即各种原料i总需求量Qmi与其单价Pi乘积；
[0037] 原材料加工预处理成本： 即原料收集半径内资源
密度ρi、预处理
燃料使用量O以及单位价格Po共同决定，其中，R为原料收集半径，r为经纪人原料收集半径；
[0038] 原料运输成本Ctrans分为直接收购模式Ctrans1与收购点模式Ctrans2两种，其中：
[0039] 由n个农户或林户的运输
费用Ct与装卸费用Cl构成；
[0040]由q个经纪人或第三方原料公司收集原料半径re成本Cj、运输至发电企业距离De成本以及装卸成本Cl共同构成。
[0041] 进一步，所述步骤S3中，目标约束条件还包括政府补贴最小化目标约束：
[0042]
[0043] 其中，X0为预计政府补贴金额，X为政府补贴总额。
[0044] 进一步，所述步骤S4中，绝对约束条件包括：
[0045] (1)原料收购约束为：
[0046]
[0047] 其中，et为消耗率，Qt为电厂年发电量，Qm为各类生物质原料收集之和；
[0048] (2)发电约束：
[0049] Qtmin≤Qt≤Qtmax
[0050] 其中，Qtmin为企业年最小发电量，Qtmax为年最大发电量；
[0051] (3)需求约束：
[0052] Qt(1-EC)≤Qd
[0053] 其中，Qd为地区电力需求量；
[0054] (4)企业利润约束：
[0055] Ra≤EI/Rrevenue≤Rb
[0056] 其中，EI为生物质发电利润，Rrevenue为生物质发电售电收入，Ra、Rb分别生物质发电行业平均利润率上限和下限，应综合考虑项目公共产品特性、企业营利性以及行业平均利润水平而定；
[0057] (5)补贴约束：
[0058] 0≤X≤Xmax
[0059] 其中，Xmax为最高补贴额。考虑到财政能力及市场状况，假设所有补贴均在±50％范围浮动。
[0060] 进一步，所述步骤S5中，构建的改进的生物质发电补贴模型将约束条件依据补贴组合分为三类：
[0061] 情景一：政府只针对生物质发电上网电价补贴进行调整：
[0062]
[0063] 情景二：现行上网电价补贴不变，政府针对原料收购与接网费进行补贴优化调整：
[0064]
[0065] 情景三：政府针对原料收购、上网电价、接网费同时进行综合补贴优化调整：
[0066]
[0067] 其中，a％、b％分别为补贴调整下浮边界与上浮边界。
[0068] 本发明的有益效果在于：本发明能够平衡各主体不同目标以达到补贴的最优额度，即使社会公众环境效益最大化，企业利润最大化或政府补贴最小化。
[0069] 本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的
说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
[0070] 为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
[0071] 图1为本发明所述优化生物质发电别贴模型的方法
流程图。
具体实施方式
[0072] 以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下
实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0073] 模型假设：依据多目标规划理论以及我国生物质发电产业发展特点和现状，在不影响问题本质的原则下，对某些复杂条件加以简化，做出如下假设：
[0074] (1)原料同质性。由于不同生物质原料各项指标存在较大差异，为简化现实情景便于研究，仅假设在同一种生物质原料情形下分析。此假设意味着在原料收割、预处理、燃烧发电生命周期中工具处理流程、人工操作水平、燃烧发电效率等相同；同类生物质原料加工生产过程中所带来的环境影响也无显著差异。
[0075] (2)技术同质性。由于生物质原料有明显季节性，现实中存在原料收集后部分储存、其余部分进入燃烧发
电流程的情形，为全面分析全生命周期的生物质发电，此处不考虑储存的生物质原料情况，即假设原料获取、运输及燃烧发电全生命周期过程中除预处理消耗外，使用原料数量相同。
[0076] (3)政策外生性。补贴政策工具变量外生于企业决策，政府部门通过调整政策工具变量取值，来影响产业发展及环境，从而实现政府目标。为避免大幅补贴政策变化可能带来的相关产业甚至宏观经济
波动，控制各政策工具变量在实际额度±50％的范围内浮动。
[0077] 请参阅图1，为一种用于优化生物质发电补贴模型的方法，基于上述模型假设的前提下该方法具有以下步骤：
[0078] S1：确定生物质发电补贴模型中的目标对象，包括：社会公众环境效益最大化、企业利润最大化和政府补贴最小化。
[0079] S2：构建目标函数为：
[0080]
[0081] 其中， 为正负偏差值；P1表示公众社会环境效益最大化目标，P2表示生物质发电企业利润最大化目标，P3表示政府补贴最小化目标。
[0082] S3：确定目标约束条件，具体包括：
[0083] (1)公众社会环境效益最大化
[0084] 生物质发电过程中公众社会所获得的环境效益，即为生物质发电替代传统能源发电所实现的节能减排效益，具体为单位电力排放物排放的减少和资源消耗的节约乘以项目发电量Qt。假设某生物质发电企业环境效益为EB，则公众社会环境效益最大化的目标约束为：
[0085]
[0086] 气体固体排放物的单位电力环境减排效益 由CO2、SO2、NOx、CO、烟尘、灰、炉渣在原料获取、运输、燃烧发电三个阶段的环境减排效益加总而得：
[0087]
[0088] 其中， 分别为生物质发电与燃煤发电相比单位电力CO2、SO2、NOx、CO、烟尘、灰、炉渣减排量，Pc2、PS、PN、PC1、Pd、Pa、Pr是其相应货币化价值。
[0089] 与燃煤发电相比生物质单位电力资源消耗节约 通过统计原油、原煤、原铁矿、石灰石、原铜矿在生物质发电生命周期中节约的资源价值而得：
[0090]
[0091] 其中， 分别为单位电力原油、原煤、原铁矿、石灰石、原铜矿的节约量，P0i、Pcoa、Pir、Pli、Pcop是其相应货币化价值。
[0092] (2)企业利润最大化
[0093] 生物质发电企业利润是指企业在一定运营期间内所获得的经营成果，主要指收入减去成本之后所余，生物质发电企业收入即为电力销售收入，假设生物质发电利润为EI，不考虑补贴时，生物质发电利润最大化目标约束可表达为：
[0094]
[0095] 汇总现行政府对生物质发电企业的补贴形式主要包括原料收购补贴、上网电价补贴以及接网费补贴，本文设置三种补贴组合寻求不同情境下目标规划最优解：
[0096] 情景一：只对现行上网电价补贴进行调整：
[0097]
[0098] 情景二：现行上网电价补贴不变，原料补贴与接网费补贴优化调整：
[0099]
[0100] 情景三：原料补贴、上网电价、接网费同时优化调整：
[0101]
[0102] 其中，X1为上网电价补贴，X2为原料补贴，X3为接网补贴，Pfeed-in为优惠上网电价，Pmarket为当地标杆电价。
[0103] 生物质发电总成本∑C包括：原料获取成本、原材料加工预处理成本、原料运输成本以及燃烧发电成本；
[0104] 原料获取成本： 即各种原料i总需求量Qmi与其单价Pi乘积；
[0105] 原材料加工预处理成本： 即原料收集半径内资源密度ρi、预处理燃料使用量O以及单位价格Po共同决定，R为原料收集半径，r为经纪人原料收集半径；
[0106] 原料运输成本Ctrans分为直接收购模式Ctrans1与收购点模式Ctrans2两种，其中：
[0107] 由n个农户或林户的运输费用Ct与装卸费用Cl构成；
[0108]由q个经纪人或第三方原料公司收集原料半径re成本Cj、运输至发电企业距离De成本以及装卸成本Cl共同构成。在运行发电阶段成本Cop较为复杂，不仅包括了厂房折旧Dbuild、设备折旧Dop及维护成本RCu、管理成本MCu、财务成本FCu、人工成本LCu还包括了生产中所消耗的
水电费OCu等。
[0109] (3)政府补贴最小化
[0110] 预计政府补贴金额为X0，政府出于自身的
角度，总是希望以最小的补贴实现社会的最大效益，因此政府补贴最小化的目标即：
[0111]
[0112] S4：确定绝对约束条件，包括：
[0113] (1)原料收购约束
[0114] 各类生物质原料收集之和Qm应不大于该地区生物质原料最大可获取量，同时不小于电厂年发电量Qt对原料的需求。电厂发电所消耗原材料率因技术水平与原料种类而不同，约为每千瓦时电力消耗原料1.1kg—1.8kg，以et表示消耗率：
[0115]
[0116] (2)发电约束
[0117] 生物质发电企业的发电量不应过低，应控制在一定发电量之上与最大发电量之下：
[0118] Qtmin≤Qt≤Qtmax
[0119] (3)需求约束
[0120] 生物质发电具有公共产品的特性，产品需求与其价格并无直接相关性。国家出台多项政策指出生物质电厂的上网电量
电网公司应全额收购，因此生物质发电上网电量约束为不大于地区电力需求量Qd：
[0121] Qt(1-EC)≤Qd
[0122] (4)企业利润约束
[0123] 生物质发电企业作为市场盈利主体，获利是其最大动力，同时作为低
碳环保依靠国家补贴运行的项目，一定程度上也表现出公共产品的特性，因此，生物质发电的企业利润率应处于合理保本微利范围之内，不应只由市场决定。当前生物质发电行业并未公布行业平均利润水平，行业内实际利润水平也参差不齐。一般认为，某一行业内的上市公司能够代表该行业优秀水平，在强制公开年报信息的规定下，许多学者以这些企业的利润率75％分位数水平作为行业优秀水平。本实施例参考前人研究，取2016年16家生物质发电上市公司(表1)利润率75％分位数水平22.3298％作为收益上限；以保本为基本前提，以0％收益率作为下限：
[0124] 0％≤EI/Rrevenue≤22.3298％
[0125] 表1 2016年生物质发电上市公司净利润率
[0126]
[0127] 数据来源：上市公司年报公开数据
[0128] (5)补贴约束
[0129] 政府对生物质发电企业的环境正外部性给予补贴，然而无论是中央或地方政府其财政能力有限，应在合理预算范围之内对企业进行补贴，并提高项目经营效率，最高补贴额不超过Xmax，假设所有补贴均在±50％范围浮动：
[0130] 0≤X≤Xmax
[0131] 同时，对于生物质发电上网电价补贴、原料补贴与接网费补贴均在现有标准的±50％范围内变化。
[0132] S5：根据步骤S2～S4构建的目标函数和各约束条件，并结合目标对象来构建出改进的生物质发电补贴模型。
[0133] 综上，生物质发电补贴优化多目标规划模型目标函数为：
[0134]
[0135] 约束条件可依据补贴组合分为三类：
[0136] 情景一：政府只针对生物质发电上网电价补贴进行调整：
[0137]
[0138] 情景二：现行上网电价补贴不变，政府针对原料收购与接网费进行补贴优化调整：
[0139]
[0140] 情景三：政府针对原料收购、上网电价、接网费同时进行综合补贴优化调整：
[0141]
[0142] 其中，a％、b％分别为补贴调整下浮边界与上浮边界。
[0143] 最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行
修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的
权利要求范围当中。
