一种将城市生物质载体运输至生物质发电厂的运输成本确定方法

摘要

本发明提出了一种将城市生物质载体运输至生物质发电厂的运输成本确定方法，属于城市规划技术领域。本发明所述方法在郊区建设生物质发电厂的前提基础上，通过评估城市生物质载体存量、测算生物质潜能可供应范围、确定生物质发电厂位置、确定运输方式影响参数、依据道路网络分析计算运输成本，最终获得最佳运输成本方案。本发明所述方法能够明确城市绿化生物质载体的存量与潜能，使城市范围内的生物质能源开发利用建设行为具有详细的量化分析基础。

说明书

技术领域

本发明涉及一种将城市生物质载体运输至生物质发电厂的运输成本确定方法，属于城市规划技术领域。

背景技术

我国现阶段的城市发展中残枝、落叶等生物质载体量非常大，然而生物质载体量作为绿色能源却大多被进行废弃处理，导致资源的大量浪费。现阶段，国内城市绿化产生的残枝、落叶等生物质载体并没有得到合理的利用，整体上处于缺少统一规划与运作方案的状态。

发明内容

本发明针对国内城市绿化产生的残枝、落叶等生物质载体并没有得到合理的利用，缺少缺少统一规划与运作方案的状况构建一种新的生物质利用模式，具体为集中收集城市生物质载体，将其运输至郊区的生物质发电厂。同时，面对城市生物质载体处置与运输不协调的问题，建立了一种将城市生物质载体运输至生物质发电厂的运输成本计算方法。本发明所述方法在郊区建设生物质发电厂的前提基础上，通过评估城市生物质载体存量、测算生物质潜能可供应范围、确定生物质发电厂位置、确定运输方式影响参数、依据道路网络分析计算运输成本，最终获得最佳运输成本方案。具体所采取的技术方案如下：

一种将城市生物质载体运输至生物质发电厂的运输成本确定方法，所述方法包括：

第一步：根据城市区域内公园、绿化带和行道树的分布数据确定所述城市区域产生的生物质载体的植物类型和重量，采用热值检测仪测定热值，然后根据热值获取全部生物质载体潜在的能源存量；

第二步：依托城市郊区人口分布密度与地理分布状态，确定所述城市区域内热能需求水平，同时结合年度、月份、日间用电波动系数，根据第一步所述能源存量获取城市生物质载体所对应的适宜供应范围；

第三步：根据第二步所述适宜供应范围测算负荷中心，依托现有城市道路网络形态确定发电厂选址最佳选址；

第四步：根据具体运输车辆型号确定速度与油耗关系；对第二步所述适宜供应范围内的道路网络进行全年候数据分析，确定拥堵系数；依托GPS地图导航系统获取运输路线可能走向；

第五步：利用第四步中所述油耗关系、拥堵系数和路径长度，根据运输成本的综合测算模型确立最佳运输成本方案。

进一步地，第一步所述全部生物质载体潜在的能源存量的具体过程包括：

步骤一：利用城市规划部门测绘矢量地图、远红外遥感图纸和无人机航拍照片，确定城市绿化的范围、位置和类型；在所述城市中的全部绿化类型中确定需修剪的绿化部分，所述需修剪的绿化部分即为生物质载体的来源区域；也是后续步骤所需分析目标；

步骤二：根据生物质载体重量测算模型获取所述城市中的全部绿化类型每年所产生的生物质载体重量，所述生物质载体重量测算模型为：

其中，B为各种生物质载体的总重量，单位为kg；i为绿化编号，n为绿化的总数量，A_i为绿化区域的面积，单位为m²；D_i为绿化区域的种植密度，单位为棵/m²；W_i为绿化区域的一棵植物一次修剪产生的生物质载体重量，单位为kg/棵；T_i为绿化区域一年所需修剪次数；

步骤三：运用热值检测仪对城市中的全部绿化类型所产生的生物质载体进行热值检测，生成整体的生物质潜能数值，所述生物质潜能数值模型为：

其中，E_b为生物质载体的总体潜能，单位为kJ，所述生物质载体的总体潜能即为全部生物质载体潜在的能源存量；i为绿化编号，n为绿化的总数量，A_i为绿化区域的面积，单位为m²；D_i为绿化区域的种植密度，单位为棵/m²；W_i为绿化区域的一棵植物一次修剪产生的生物质载体重量，单位为kg/棵；T_i为绿化区域一年所需修剪次数；H_i为生物质载体类型所对应的热值，单位为kJ/kg。

进一步地，第二步所述适宜供应范围的获取过程包括：

步骤1：根据城市历年统计年鉴中的电力消耗水平，获取所述城市区域的电力能源发展趋势，所述电力能源需求发展趋势的模型如下：

上式中，为所述城市区域未来x年后的电能需求，单位为kW；j为居民区编号，m为所述城市区域中居民区的总数量，R_j为城市区域中居民区的面积，单位为hm²；R_j为城市区域中居民区的用电密度，单位为kWh/hm²；α为电力弹性系数；

步骤2：根据城市历年统计年鉴中的热力消耗水平，获取所述城市区域的热力发展趋势的模型如下：

其中，为所述城市区域未来x年后的热能需求，单位为kJ；k为居民区编号，q为居民区的总数量，R_k为所述城市区域的居民区的用热密度，单位为kJ/hm²；G_k为所述城市区域的居民区的用热密度，单位为kJ/hm²；β为热力弹性系数；

步骤3：结合步骤1获得的所述城市区域未来x年后的热能需求和步骤2获得的所述城市区域未来x年后的热能需求，获取所述城市区域未来x年后的能源需求，所述能源需求模型为：

其中，E^x为所述城市区域未来x年后的能源需求，单位为kWh；a为用电波动系数；b为用热意外损耗系数；

步骤4：根据所述城市区域未来x年后的能源需求，结合所述城市区域能源需求水平、居民密度、区域面积几项指标确定拟建设的生物质发电厂的供应范围的大小与边界。

进一步地，第三步所述发电厂选址最佳选址的具体过程包括：

第1步：将已确定的供应范围内人口空间分布数据输入Arcgis软件，以人口密度为标准划定密度等级，形成以人/km²为单位的0-10、10-20、20-30…各个分级图层，通过网络分析确定负荷中心所在区域；

第2步：将供应范围内的城市道路划分为快速路、主干路、次干路和支路四个等级，依据道路宽度确定各自的通行车速，并依靠GPS技术跟踪每条道路的拥堵系数，进而获得每条道路的拥堵系数；

第3步：利用Arcgis软件，设定在负荷中心所在区域内、沿城市次干路边缘、城市主导风向下风向、尽量靠近郊区四条原则进行筛选，最终确定出适宜建设生物质发电厂的选址位置；所述适宜建设生物质发电厂的选址位置为单个或多个。

进一步地，第四步所述运输路线可能走向的获取过程包括：

步骤a：针对具体运输车辆的具体型号，对其行驶车速与油耗关系进行实测，绘制运输车辆的平均行驶速度与油耗关系图；

步骤b：将供应范围内的城市道路划分为快速路、主干路、次干路和支路四个等级，依据道路宽度确定各自的通行车速，并依靠GPS技术跟踪每条道路的拥堵系数，进而获得每条道路的拥堵系数；

步骤c：根据步骤b获得的城市道路等级、通行车速和拥堵系数，在步骤a所述运输车辆的平均行驶速度与油耗关系图中确定对应的行驶速度与油耗数据，进而获得运输路线可能走向。

进一步地，第五步所述利用第四步中所述油耗关系、拥堵系数和路径长度，根据运输成本的综合测算模型确立最佳运输成本方案的具体过程包括：

Step1：采用规划部门获取的矢量地图作为测算原始数据，结合GPS导航路线数据，利用运输成本的综合测算模型中，针对多个适宜建设生物质发电厂的选址位置，获取每个所述选址位置的出运输车辆在每条道路上的油耗指标，进而根据油价计算运输产生的成本；所述运输成本的综合测算模型为：

其中，D为运输成本，J为燃料价格，w为区域内货车途经快速路的段数，Q_a为货车在高速公路上运行时百公里油耗体积，Y_a为快速路拥堵系数，A_w为货车途经某段快速路的距离，x为区域内货车途经主干路的段数，Q_b为货车在主干路上运行时百公里油耗体积，Y_b为主干路拥堵系数，y为区域内货车途经次干路的段数，Q_c为货车在次干路上运行时百公里油耗体积，Y_c为次干路拥堵系数，z为区域内货车途经支路的段数，Q_d为货车在支路上运行时百公里油耗体积，Y_d为支路拥堵系数；

Step2：根据Step1获得的每个适宜建设生物质发电厂的选址位置的运输成本，确立最佳运输成本方案。

本发明有益效果：

在城市边缘区建设生物质发电厂可以有效地处理城市绿化产生的残余生物质载体，还可以为城郊居民提供热能与电能供应，针对这种建设策略，本发明提出了一种将城市生物质载体运输至生物质发电厂的运输成本计算方法，其有益效果主要可以归纳为以下几点。

(1)对城市绿化产生的残余生物质载体进行系统评估，确定详细的植被类型与物种类型，采用检测仪器精确测量热值，可以明确城市绿化生物质载体的存量与潜能，使城市范围内的生物质能源开发利用建设行为具有详细的量化分析基础。

(2)设定多影响因子的逻辑公式，可以根据区域人口空间分布数据、道路网络实时监控数据进行供应范围计算，数据来源易获取并可靠，能够以较低成本的方式来获得较高精度的计算结果。

(3)相对于传统的运输成本计算，新增加具体车型油耗、道路拥堵系数等指标，使整个运输成本计算过程更加贴近现实状况，可以更准确地为拟建设生物质发电厂提供经济成本估算的策划建议。

附图说明

图1为将城市生物质载体运输至生物质发电厂的运输成本计算方法的工作原理模式。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明做进一步说明，但本发明不受实施例的限制。

实施例1：

一种将城市生物质载体运输至生物质发电厂的运输成本确定方法，所述方法包括：

第一步：根据城市区域内公园、绿化带和行道树的分布数据确定所述城市区域产生的生物质载体的植物类型和重量，采用热值检测仪测定热值，然后根据热值获取全部生物质载体潜在的能源存量；

第二步：依托城市郊区人口分布密度与地理分布状态，确定所述城市区域内热能需求水平，同时结合年度、月份、日间用电波动系数，根据第一步所述能源存量获取城市生物质载体所对应的适宜供应范围；

第三步：根据第二步所述适宜供应范围测算负荷中心，依托现有城市道路网络形态确定发电厂选址最佳选址；

第四步：根据具体运输车辆型号确定速度与油耗关系；对第二步所述适宜供应范围内的道路网络进行全年候数据分析，确定拥堵系数；依托GPS地图导航系统获取运输路线可能走向；

第五步：利用第四步中所述油耗关系、拥堵系数和路径长度，根据运输成本的综合测算模型确立最佳运输成本方案。

其中，第一步所述全部生物质载体潜在的能源存量的具体过程包括：

步骤一：利用城市规划部门测绘矢量地图、远红外遥感图纸和无人机航拍照片，确定城市绿化的范围、位置和类型；在所述城市中的全部绿化类型中确定需修剪的绿化部分，所述需修剪的绿化部分即为生物质载体的来源区域；也是后续步骤所需分析目标；

步骤二：根据生物质载体重量测算模型获取所述城市中的全部绿化类型每年所产生的生物质载体重量，所述生物质载体重量测算模型为：

其中，B为各种生物质载体的总重量，单位为kg；i为绿化编号，n为绿化的总数量，A_i为绿化区域的面积，单位为m²；D_i为绿化区域的种植密度，单位为棵/m²；W_i为绿化区域的一棵植物一次修剪产生的生物质载体重量，单位为kg/棵；T_i为绿化区域一年所需修剪次数；

步骤三：运用热值检测仪对城市中的全部绿化类型所产生的生物质载体进行热值检测，生成整体的生物质潜能数值，所述生物质潜能数值模型为：

其中，E_b为生物质载体的总体潜能，单位为kJ，所述生物质载体的总体潜能即为全部生物质载体潜在的能源存量；i为绿化编号，n为绿化的总数量，A_i为绿化区域的面积，单位为m²；D_i为绿化区域的种植密度，单位为棵/m²；W_i为绿化区域的一棵植物一次修剪产生的生物质载体重量，单位为kg/棵；T_i为绿化区域一年所需修剪次数；H_i为生物质载体类型所对应的热值，单位为kJ/kg。

基于上述三个步骤的调研与计算，可以得出整个城市区域内的生物质载体潜能，其单位为kJ，利于热能计算，在估算电力供需时，也可以换算成为电力单位kWh。

第二步所述适宜供应范围的获取过程包括：

步骤1：根据城市历年统计年鉴中的电力消耗水平，获取所述城市区域的电力能源发展趋势，所述电力能源需求发展趋势的模型如下：

上式中，为所述城市区域未来x年后的电能需求，单位为kW；j为居民区编号，m为所述城市区域中居民区的总数量，R_j为城市区域中居民区的面积，单位为hm²；R_j为城市区域中居民区的用电密度，单位为kWh/hm²；α为电力弹性系数；

由于拟建设的生物质发电厂服务对象是需求发展比较稳定的普通居民，为了更合理地对未来进行预测，上述电力能源需求发展趋势模型综合了负荷密度法与弹性系数法的影响因子，可以更准确地计算能源需求发展趋势。

步骤2：根据城市历年统计年鉴中的热力消耗水平，获取所述城市区域的热力发展趋势的模型如下：

其中，为所述城市区域未来x年后的热能需求，单位为kJ；k为居民区编号，q为居民区的总数量，R_k为所述城市区域的居民区的用热密度，单位为kJ/hm²；G_k为所述城市区域的居民区的用热密度，单位为kJ/hm²；β为热力弹性系数；

由于拟建设的生物质发电厂服务对象是需求发展比较稳定的普通居民，为了更合理地对未来进行预测，上述城市区域的热力发展趋势模型综合了负荷密度法与弹性系数法的影响因子，可以更准确地计算能源需求发展趋势。

步骤3：结合步骤1获得的所述城市区域未来x年后的热能需求和步骤2获得的所述城市区域未来x年后的热能需求，获取所述城市区域未来x年后的能源需求，所述能源需求模型为：

其中，E^x为所述城市区域未来x年后的能源需求，单位为kWh；a为用电波动系数；b为用热意外损耗系数(为方便与用电水平统一计算，此处折算单位为kWh)；

由于步骤1和步骤2只是确定了热能与电能的基本需求，还没有考虑到波动峰值的问题。因此，进一步调取历年统计数据，获取年度、月份、日间的用电峰值数据，确定用电波动系数a。相对而言，热能消耗比较稳定(冬季采暖)，但是也面临管网意外损坏等现象，因此本实施例设定一个用热意外损耗系数b。

步骤4：根据所述城市区域未来x年后的能源需求，结合所述城市区域能源需求水平、居民密度、区域面积几项指标确定拟建设的生物质发电厂的供应范围的大小与边界。

第三步所述发电厂选址最佳选址的具体过程包括：

第1步：将已确定的供应范围内人口空间分布数据输入Arcgis软件，以人口密度为标准划定密度等级，形成以人/km²为单位的0-10、10-20、20-30…各个分级图层，通过网络分析确定负荷中心所在区域；

第2步：将供应范围内的城市道路划分为快速路、主干路、次干路和支路四个等级，依据道路宽度确定各自的通行车速，并依靠GPS技术跟踪每条道路的拥堵系数，进而获得每条道路的拥堵系数；

第3步：利用Arcgis软件，设定在负荷中心所在区域内、沿城市次干路边缘、城市主导风向下风向、尽量靠近郊区四条原则进行筛选，最终确定出适宜建设生物质发电厂的选址位置；所述适宜建设生物质发电厂的选址位置为单个或多个。

第四步所述运输路线可能走向的获取过程包括：

步骤a：针对具体运输车辆的具体型号，对其行驶车速与油耗关系进行实测，绘制运输车辆的平均行驶速度与油耗关系图；

步骤b：将供应范围内的城市道路划分为快速路、主干路、次干路和支路四个等级，依据道路宽度确定各自的通行车速，并依靠GPS技术跟踪每条道路的拥堵系数，进而获得每条道路的拥堵系数；

步骤c：根据步骤b获得的城市道路等级、通行车速和拥堵系数，在步骤a所述运输车辆的平均行驶速度与油耗关系图中确定对应的行驶速度与油耗数据，进而获得运输路线可能走向。

第五步所述利用第四步中所述油耗关系、拥堵系数和路径长度，根据运输成本的综合测算模型确立最佳运输成本方案的具体过程包括：

Step1：采用规划部门获取的矢量地图作为测算原始数据，结合GPS导航路线数据，利用运输成本的综合测算模型中，针对多个适宜建设生物质发电厂的选址位置，获取每个所述选址位置的出运输车辆在每条道路上的油耗指标，进而根据油价计算运输产生的成本；所述运输成本的综合测算模型为：

其中，D为运输成本，J为燃料价格，w为区域内货车途经快速路的段数，Q_a为货车在高速公路上运行时百公里油耗体积，Y_a为快速路拥堵系数，A_w为货车途经某段快速路的距离，x为区域内货车途经主干路的段数，Q_b为货车在主干路上运行时百公里油耗体积，Y_b为主干路拥堵系数，y为区域内货车途经次干路的段数，Q_c为货车在次干路上运行时百公里油耗体积，Y_c为次干路拥堵系数，z为区域内货车途经支路的段数，Q_d为货车在支路上运行时百公里油耗体积，Y_d为支路拥堵系数；

Step2：根据Step1获得的每个适宜建设生物质发电厂的选址位置的运输成本，确立最佳运输成本方案。

本实施例提出的将城市生物质载体运输至生物质发电厂的运输成本确定方法具有如下有益效果：

(1)对城市绿化产生的残余生物质载体进行系统评估，确定详细的植被类型与物种类型，采用检测仪器精确测量热值，可以明确城市绿化生物质载体的存量与潜能，使城市范围内的生物质能源开发利用建设行为具有详细的量化分析基础。

(2)设定多影响因子的逻辑公式，可以根据区域人口空间分布数据、道路网络实时监控数据进行供应范围计算，数据来源易获取并可靠，能够以较低成本的方式来获得较高精度的计算结果。

(3)相对于传统的运输成本计算，新增加具体车型油耗、道路拥堵系数等指标，使整个运输成本计算过程更加贴近现实状况，可以更准确地为拟建设生物质发电厂提供经济成本估算的策划建议。

虽然本发明已以较佳的实施例公开如上，但其并非用以限定本发明，任何熟悉此技术的人，在不脱离本发明的精神和范围内，都可以做各种改动和修饰，因此本发明的保护范围应该以权利要求书所界定的为准。