随着社会经济的发展,环境和能源问题日益严重,人们越来越重视新能源和可再生能源的发展.在全球倡导低碳发展的经济发展模式下,风力发电作为一种清洁可再生的能源技术已经成为世界各国新能源发展的主要方向.我国幅员辽阔,海岸线长,风能资源也十分丰富,10 m高度层风能资源陆上可开发量为600~1000 GW,海上可开发量约为400~500 GW,总量约为1000~1500 GW(李俊峰等,2011; 李军军等,2011).近年来,我国风力发电迅猛发展,到2012年年底,风电装机容量为75.66 GW,已经成为世界第一风电大国(于建辉,2013).风力发电通常被认为是清洁能源,即发电过程中基本没有污染物排放,但是从生命周期的角度看,风力发电机在生产、运输、安装和最终处置等环节都会有环境污染物和温室气体排放.因此,开展风力发电的全生命周期的环境影响分析研究,可以准确评估风力发电系统对环境产生的总影响.
生命周期评价(Life cycle assessment,LCA)作为一种重要的环境管理工具,用于评估产品或服务生命周期全过程中相关环境因素及其潜在影响(BSI,2006).国内外许多研究者利用生命周期评价方法开展了风力发电机的相关研究,Ardente等(2008)利用生命周期评价方法,对意大利某风电场时间尺度为20年的风力发电的能耗和温室气体排放量开展了相关研究.Dolan和Heath(2012)系统回顾了1995年至2009年发表的240个不同功率的风力发电机LCA研究,筛选出了126个关于风力发电机温室气体排放方面的研究,发现风力发电的温室气体排放范围为1.7~81 g · kWh-1.Padey等(2012)也对欧洲安装的17个风力发电机的LCA结果做了分析,结果发现风力发电机发电的温室气体排放水平与风机的使用寿命和当地的风速气象条件有关.Glassbrook等(2014)对泰国的小型风力发电机开展了碳足迹和能量总需求的分析研究.国内也有学者开展了相关研究,Tang等(2011)分析了福州沿海的兆瓦级风力发电机的生命周期环境影响;Wang和Sun(2012)使用IPCC国家温室气体排放清单的参数,核算了内蒙古赤峰风电场不同型号风力发电机的碳足迹.以上研究普遍分析了风力发电机主要生命周期阶段的环境影响分布,并在此基础上计算出风机的能量偿还时间.邵潇等(2012)利用EIO-LCA方法对Vestas风机开展了相应研究,结果发现该风机每发电1 kWh,产生碳足迹57.384 kg.但是大多数研究主要采用了国外生命周期数据,不能准确地反映我国风力发电机生命周期的真实环境影响.另外,很多研究忽视了风力发电机的运行阶段和废弃处理处置阶段的环境影响.因此,本文利用我国生命周期背景数据对风力发电系统全生命周期进行分析,以期更准确的辨识风力发电机不同生命周期阶段的环境影响,为我国风力发电产业的发展提供决策支持.
2 研究方法和数据获取(Methods and data)产品碳足迹(Carbon Footprint of Products)主要指产品系统整个生命周期产生的直接和间接的温室气体排放之和,主要以CO2-eq为单位(ISO,2013).总能量需求(Cumulative Energy Dem and )表征产品系统能耗水平的指标,主要指产品的整个生命周期中包括产品原材料采掘、制造、使用以及最终处置阶段所消耗的总的能源之和(Huijbregts et al., 2006).这两个指标可以有效分析产品生命周期的温室气体排放和能耗水平,本文采用荷兰Pre公司开发的生命周期评价软件SimaPro7.3(Consultants and SimaPro, 2011),利用RCEES2012数据库参数(中国科学院生态环境研究中心城市与产业生态研究组开发的中国能源、基础材料和交通运输方面的生命周期背景数据库),运用生命周期评价方法对我国的风力发电生命周期的碳足迹及总能量需求进行核算.
2.1 研究目标和范围的确定 2.1.1 研究目标我国目前风力发电机主流机型主要为1.5 MW和2 MW双馈式风力发电机,2013年新安装的风电机组中,1.5 MW 新增机组8199 MW,2 MW机型为5084 MW,装机容量分别为当年总装机容量的52%和32%(李俊峰等,2014).为了评价我国风力发电机生命周期环境影响,分析我国风力发电机的碳足迹和总能量需求生命周期阶段分布,计算风力发电机的能量回收期.本文以2 MW双馈式风力发电机为研究对象,开展全生命周期的碳足迹和总能量需求的分析.
2.1.2 系统边界的确定本研究以双馈式风力发电机为对象,从我国风力发电机的实际情况出发,以1台2 MW双馈式风力发电机服役运行20年为功能单位,定量计算其生命周期过程中的碳足迹及总能量需求.研究范围包括风力发电机的生产制造阶段(包括资源开采、原材料生产、零部件生产和组装安装),产品运输阶段(从风力发电机材料的生产地到风力发电机的安装地点),运行阶段和废弃处理处置阶段这四个主要的生命周期阶段.系统边界如图 1所示.
![]() |
| 图 1 风力发电机系统评价边界 Fig. 1 System boundary of wind turbine life cycle analysis |
风力发电机的生产阶段消耗了大量的能源和原材料.风力发电机主要包括基础部分、塔架、机舱罩及叶片、轮毂、机舱底盘、发电机、齿轮箱、测风系统和电控系统,其中测风系统和电控系统基本属于电子设备,经济价值和设备体积都小于整个机组的5%,零部件众多,数据众多难以获取,因此这两部分的生产过程一般予以忽略(Wang and Sun, 2012; Demir and Taşkin,2013).依据河北某风电场实地调研,电厂及风力发电机的具体参数如表 1所示.
| 表 1 调研风电厂及风力发电机参数 Table 1 Specifications of wind farm and wind turbine |
本文获取了2 MW双馈式风力发电机的主要组成部分及其能源和材料的消耗,具体如表 2所示.除聚酯树脂、环氧树脂、玻璃纤维和丙酮的生命周期背景数据(LCI)采用Ecoinventv2.1(Frischknecht et al., 2007)数据库中全球平均水平数据,其它背景LCI数据来源于RCEES 2012数据库.在构建模型时考虑了生产过程的部分材料损耗、能源消耗,但由于数据的可获得性等问题,仍有一些损耗未包含在内.
| 表 2 风力发电机生产阶段物耗和能耗汇总 Table 2 Main components and data for material of wind turbine |
风电场一般都远离市区,风力发电机设备及零件运输采用的方式多为公路运输方式,我国公路运输的生命周期背景数据均来自RCEES2012数据库,公路运输距离1 km的1 t货物,产生的碳足迹为0.23 kg,总能量需求为2.66 MJ.本文根据企业实地调研,结合相关文献(Tang et al., 2011; 高成康等,2012),运输距离进行以下的假设:混凝土的运输距离为50 km,其它材料的运输距离约为1000 km.
2.2.3 运行阶段风力发电机的使用寿命一般长达20~30年,本文调研风电场设计使用寿命为20年,年运行时间为4500 h,风力发电机效率约为0.453,每年平均发电4.077 GWh,20年累计发电量为81.54 GWh,折合293544 GJ.发电过程主要的环境影响来自于设备检修过程和零件更换所造成的物耗和能耗,很多研究都忽略了运行阶段产生的环境影响.国内风力发电发展刚刚兴起,现有风电场大多投产不久,缺乏相关数据.根据文献调研可知,国外风力发电机运行20年的环境影响一般为生产阶段的15%左右(Ardente et al., 2008; Tremeac and Meunier,2009; Martínez et al., 2010),因此运行阶段进行以下假设:风力发电机20年服役期内运行阶段设备检修和零件更换产生的碳足迹和总能量需求为初始生产阶段环境影响的15%.
2.2.4 废弃处理处置阶段目前国内风力发电兴起不久,远未达到风力发电机的报废时期,因此我国风力发电机报废和回收处理产业远未达到规模.本文参考国外风力发电机处理处置的情况进行分析,废弃处理处置阶段包括2个过程,设备拆解过程和材料回收及最终处置过程,设备拆卸所产生的环境影响一般为生产阶段的10%左右(Ardente et al., 2008; Tremeac and Meunier, 2009; Martínez et al., 2010).根据相关文献调研,可知国内社会废钢铁的平均回收率约为85%(谢开慧,2012),国外风力发电机拆解过程中的铜的回收利用率一般为90%,混凝土、废旧树脂、报废叶片等其他材料一般进行填埋处置(Guezuraga et al., 2012; Demir and Taşkin,2013).因此参照国内外相关文献,对废弃处理处置阶段进行以下假设:钢筋混凝土基础全部废弃;设备中85%废旧钢铁和90%的作为金属冶炼加工的原料铜得到回收利用;剩下的材料则按常规的城市固体垃圾填埋进行废弃处理.
2.2.5 生命周期清单表 3给出了案例风力发电机4个生命周期阶段主要的原材料和能源消耗,其中原材料主要有金属矿石、煤、原油和水等,温室气体清单主要有二氧化碳、甲烷和氧化亚氮等.废弃处理处置阶段,因为金属材料回收,获得相应的环境效益,降低了整个生命周期的原材料和能源消耗的投入.
| 表 3 风力发电机生命周期清单 Table 3 Life cycle inventory of wind turbine |
碳足迹的评估方法主要采用IPCC 2007评估方法中的GWP 100a评价指标(IPCC,2007);总能量需求的评估则采用SimaPro7.3软件中的Cumulative Energy Dem and (CED)方法(VDI-Richtlinie,1997).
3 研究结果(Results) 3.1 风力发电机的碳足迹分析案例风力发电机的碳足迹为1692 t,生命周期各阶段的碳足迹如图 2所示.结果表明,生产阶段的碳足迹最大,为1701 t,贡献了101%的碳足迹;其次为风力发电机的运行阶段,碳足迹为255 t,贡献了15%的碳足迹;运输阶段的碳足迹相对较小,为61 t,贡献了4%的碳足迹;废弃处理阶段由于金属材料的回收利用,避免了一部分被代替材料生产造成的环境影响,所以此阶段的碳足迹总和为负值,为-325 t,即通过材料的回收利用,贡献了-19%的碳足迹.生产阶段和废弃处理处置阶段是影响研究结果的两个关键阶段,之前很多研究只考虑生产阶段,忽视了风力发电机的其他生命周期阶段,不能真正反映风力发电机生命周期的环境影响.
![]() |
| 图 2 风力发电机碳足迹 Fig. 2 Carbon footprint of wind turbine |
通过对风力发电机生产阶段各主要组成部分的分析,得到了生产制造阶段风力发电机各组分的碳足迹贡献,具体如图 3所示.由此可以看出塔架的生产过程贡献最大,占生产阶段碳足迹的45%(765.45 t),其次为风电基础材料和施工过程,占19%(323.19 t),两者的质量也占据了风力发电机总重的90%.由此可以看出,钢铁、混凝土等材料生产过程对风力发电机生命周期碳足迹的贡献较大.因此,减少制造过程中的能耗和材料的消耗,可以有效降低风力发电机生产阶段的环境影响,进而降低风力发电机整个生命周期的环境影响.
![]() |
| 图 3 生产制造阶段各组分的碳足迹贡献 Fig. 3 Carbon footprint proportion of main components |
风力发电机运输阶段产生的碳足迹为61 t,主要来源于风力发电机运输过程中汽车消耗的汽油和柴油;风力发电机的运行阶段产生的碳足迹主要来源于风力发电机的检修和零件消耗,约为255 t.风力发电机的废弃处理处置阶段,主要包括了风力发电机的拆卸以及主要材料的回收处置.拆卸所产生的碳足迹约为170.1 t,金属材料回收利用替代原材料避免产生的碳足迹为-496 t,所以废弃处理处置阶段产生的碳足迹为-325 t.废弃处理处置阶段各材料的回收利用和拆解过程的碳足迹如图 4所示,由此可以看出钢铁等金属材料的回收,对废弃物处理阶段的碳足迹影响巨大.
![]() |
| 图 4 金属材料的回收利用对废弃物处置阶段碳足迹的贡献 Fig. 4 Contribution of recycled material to carbon footprint in EoL |
通过风力发电机的生命周期的总能量需求分析可知(图 5),风力发电机生命周期的总能量需求为11595 GJ,其中生产阶段为10413 GJ,占总量的90%,其次为运行阶段,为1561.95 GJ,占13%;运输阶段为701 GJ,占6%;废弃处理处置阶段为-1081 GJ.由此可见风力发电机的整个生命周期的总能量需求仍集中在风力发电机的生产阶段,废弃处理处置阶段产生的环境收益,贡献了风力发电机整个生命周期总能量需求的-10%.
![]() |
| 图 5 风力发电机生命周期各阶段总能量需求 Fig. 5 Cumulative energy dem and of life cycle processes of wind turbine |
通过企业调研可知,2 MW风力发电机年平均发电4.08 GWh,20年总发电量为81.6 GWh,风力发电机碳足迹为1692 t,由公式(1)计算可知,本地区风力发电的碳足迹为20.7g · kWh-1.

式中, c为风力发电碳足迹(g · kWh-1);C为风力发电机碳足迹(g);Q为风力发电机每年发电量(kWh · a-1).
3.4 风力发电的总能量需求和风力发电机能量回收期分析由前文可知,风力发电机20年总发电量为81.6 GWh,折合能量为293544 GJ.风力发电机生命周期的总能量需求为11595 GJ,因此由公式(2)和(3)可以推算出风力发电的总能量需求为0.14 MJ · kWh-1,风力发电机的能量回收期为0.79年,即该风力发电机在剩余的19.21年产生的78.38 GWh电力均为净能量收益.


式中,CEDE为单位风力发电的能量需求(MJ · kWh-1);CED为风力发电机总能量需求(MJ);Q为风力发电机每年发电量(MJ · a-1);EPBT为风力发电机能量回收期(a).
3.5 与其他研究结果的比较通过调研相关文献(Martínez et al., 2010; Dolan and Heath, 2012; Guezuraga et al., 2012; 高成康等,2012),本文对比了本研究与其他文献中的风力发电的碳足迹和总能量需求的研究结果,综合分析如表 4所示.由此看出,本文的研究结果位于其他研究结果的区间之内,结果是相对合理的.
| 表 4 本研究与相关文献研究结果的比较 Table 4 Comparison of the results from this and other studies |
敏感性分析(BSI,2006)是从定量分析的角度研究有关因素的变化对某一个或一组关键指标的影响程度,本文选用单因素敏感性分析法,每次选取一种因素在指定范围内变化而其他因素固定不变,分别针对风力发电机设备质量和废弃处理处置阶段金属材料回收率对风力发电机碳足迹和总能量需求进行敏感性分析.
4.1 风力发电机的质量由文献调研可知,风力发电机的成本与质量息息相关,降低风力发电机的成本首要因素是降低设备的质量,为此风力发电机的设计正朝着减轻质量的趋势发展(谢建华等,2012;高剑等,2013).风力发电机的设备质量庞大,意味着大量的材料和能源消耗,由前文可知,这也是造成设备生产阶段碳足迹和总能量需求巨大的主要原因.为了分析设备质量对风力发电机生命周期的碳足迹和总能量需求的影响,有必要对其质量进行敏感性分析.如图 6所示,保持其他因素不变,改进风力发电机的设计和生产工艺,依次在本研究基础上,减轻风力发电机的质量,从原有设备质量降至原设备质量的90%,设备减轻10%,也就意味着材料消耗量降低10%,碳足迹从1692 t降低至1522 t,碳足迹减少10%;总能量需求从11594.95 GJ降低至10435.48 GJ,降低10%,由此可见,风力发电机的质量是影响风力发电机碳足迹和总能量需求的关键性因素.
![]() |
| 图 6 风力发电机质量的敏感性分析 Fig. 6 Sensitivity analysis of mass of wind turbine |
金属材料的回收率直接影响到废弃处理处置阶段材料回收利用产生的环境效益,因此有必要对废弃处理处置阶段金属材料的回收率进行敏感性分析.如图 7所示,保持其他因素不变,假设钢铁和铜等金属材料的回收率从100%下降至50%,则风力发电机生命周期的碳足迹将从1605 t上升至1896 t,增加18%;总能量需求将从11228.7 GJ上升至12472.92 GJ,增加11%.由此可见,废弃物阶段的金属回收率是影响风力发电机碳足迹和总能量需求的关键性因素.
![]() |
| 图 7 风力发电机废弃处理处置阶段金属回收率的敏感性分析 Fig. 7 Sensitivity analysis of recovery rate of metal materials in the Eol process of wind turbine |
通过以上分析可知,风力发电机的质量和风力发电机废弃阶段的金属回收率对风力发电机的碳足迹和总能量需求影响都比较大,因此风力发电机在设计和制造阶段应该采用更加合理、减量、生态的设计,降低材料和能源的消耗;废弃处理处置阶段,采用更合理的处理处置方式,从而显著降低风力发电机生命周期的碳足迹和总能量需求.
5 结论(Conclusions)1)风力发电机的碳足迹和总能量需求主要来源于生产阶段,分别贡献了全生命周期101%的碳足迹和90%的总能量需求;运输阶段产生的环境影响相对较小,贡献了4%的碳足迹和6%的总能量需求;运行阶段贡献了15%的碳足迹和14%的总能量需求;废弃处理阶段因为金属材料回收产生环境效益对研究结果的影响巨大,分别贡献了-19%的碳足迹和-10%的总能量需求.减少制造过程中的能耗和材料的消耗,注重运行阶段的设备维护,废弃处理处置阶段采取更加环保的处理处置方式,可以大幅降低风力发电机生命周期的环境影响,使风力发电机更加的清洁和高效.
2)风力发电的碳足迹为20.7g · kWh-1,总能量需求为0.14 MJ · kWh-1,风力发电设备的能量回收期为0.79年.
3)敏感性分析结果表明,风力发电机设备质量、废弃处理阶段的金属回收率对风力发电机生命周期的碳足迹和总能量需求都有显著影响.因此风机设计和制造阶段采用更加生态的设计,降低材料的消耗;废弃处理阶段采取更加合理的处理处置方式,可以有效降低风力发电机的碳足迹和总能量需求.
| [1] | Ardente F, Beccali M, Cellura M, et al. 2008. Energy performances and life cycle assessment of an Italian wind farm[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12(1): 200-217 |
| [2] | BSI. 2006. ISO14040: 2006. Environmental management-Life cycle assessment-Principles and framework [S]. London: BSI. |
| [3] | Consultants P R.2011. SimaPro 7 life-cycle assessment software package, version 7. Plotter 12[R]. Amersfoort, The Netherlands. Consultants P R.1-81 |
| [4] | Demir N, Taşkin A. 2013. Life cycle assessment of wind turbines in Pinarbaşi-Kayseri[J]. Journal of Cleaner Production, 54: 253-363 |
| [5] | Dolan S L, Heath G A. 2012. Life cycle greenhouse gas emissions of utility-scale wind power[J]. Journal of Industrial Ecology, 16(S1): S136-S154 |
| [6] | Frischknecht R, Jungbluth N, Althaus H J, et al. 2007. Implementation of life cycle impact assessment methods. Data v2. 0. Ecoinvent report No. 3[R]. Duebendorf (Switzerland):Ecoinvent Centre, Swiss Federal Laboratories for Materials Testing and Research (EMPA).1-139 |
| [7] | 高成康, 董家华, 祝伟光, 等. 2012. 基于LCA对风力发电机的环境负荷分析[J]. 东北大学学报(自然科学版), 33(7): 1034-1037 |
| [8] | 高剑, 黄守道, 张文娟, 等. 2013. 基于变流器控制策略的直驱永磁风力发电机优化设计[J]. 电工技术学报, 28(7): 103-109 |
| [9] | Glassbrook K A, Carr A H, Drosnes M L, et al. 2014. Life cycle assessment and feasibility study of small wind power in Thailand[J]. Energy for Sustainable Development, 22: 66-73 |
| [10] | Guezuraga B, Zauner R, Pölz W. 2012. Life cycle assessment of two different 2 MW class wind turbines[J]. Renewable Energy, 37(1): 37-44 |
| [11] | Huijbregts M A J, Rombouts L J A, Hellweg S, et al. 2006. Is cumulative fossil energy demand a useful indicator for the environmental performance of products?[J]. Environmental Science & Technology, 40(3): 641-648 |
| [12] | IPCC. 2007. Climate change 2007: The physical science basis// Solomon S, Qin D, Manning M, et al. Contribution of Working Group I to the fourth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. Cambridge, United Kingdom, New York, NY, USA: Cambridge University Press |
| [13] | ISO.2013.ISO/TS 14067:2013 Greenhouse gases-Carbon footprint of products-Requirements and guidelines for quantification and communication[S]. International Organization for Standardization |
| [14] | 李俊峰, 蔡丰波, 唐文倩, 等. 2011. 风光无限-中国风电发展报告2011[M]. 北京: 中国环境科学出版社. 34-37 |
| [15] | 李俊峰, 蔡丰波, 乔黎明, 等.2014. 中国风电发展报告2014[D]. 北京: 中国循环经济协会可再生能源专业委员会. 1-70 |
| [16] | 李军军, 吴政球, 谭勋琼, 等. 2011. 风力发电及其技术发展综述[J]. 电力建设, 32(8): 64-72 |
| [17] | Martínez E, Jiménez E, Blanco J, et al. 2010. LCA sensitivity analysis of a multi-megawatt wind turbine[J]. Applied Energy, 87(7): 2293-2303 |
| [18] | Padey P, Blanc I, Le Boulch D, et al. 2012. A simplified life cycle approach for assessing greenhouse gas emissions of wind electricity[J]. Journal of Industrial Ecology, 16(S1): S28-S38 |
| [19] | 邵潇, 鞠美庭, 邵超峰. 2012. 基于生命周期评价的我国风力发电机环境负荷分析[J]. 生态经济, (11): 145-148 |
| [20] | Tang S L, Zhang X L, Wang L C. 2011. Life cycle analysis of wind power: A case of Fuzhou[J]. Energy Procedia, 5: 1847-1851 |
| [21] | Tremeac B, Meunier F. 2009. Life cycle analysis of 4. 5MW and 250W wind turbines[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(8): 2104-2110 |
| [22] | Wang Y X, Sun T Y. 2012. Life cycle assessment of CO2 emissions from wind power plants: Methodology and case studies[J]. Renewable Energy, 43: 30-36 |
| [23] | 谢建华, 岳勇, 马卫彬, 等. 2012. 基于重量模型的风力发电机叶片设计问题的研究[J]. 能源工程, (5): 33-37 |
| [24] | 谢开慧. 2012. 2015年我国废钢铁总资源及可获量的推定[J]. 再生资源与循环经济, 5(3): 28-33 |
| [25] | 于建辉. 2013. 我国风力发电的开发现状综述[J]. 电力学报, 28(5): 415-419 |
2015, Vol. 35








