本发明属于固定污染源碳排放在线监测，更具体地，涉及一种基于cems的二氧化碳在线监测方法及系统。
背景技术：
1、实时准确的碳排放监测是燃煤低碳升级改造和碳排放管控的重要技术支撑和保障。目前针对燃煤电厂的碳排放在线监测是通过直接测量烟气流速、湿度、温度、压力、二氧化碳浓度等来计算温室气体的排放量，实时性强，但精确度有待提升。通常机组通过在尾部烟道加装二氧化碳传感器结合机组连续排放监测系统进行碳排放在线监测。专利公开号cn116759005a公开了一种用于燃煤发电的碳排放量计算方法及系统，依托现有连续排放监测系统计算机组碳排放理论值，仍未克服在线测量自身系统漂移及偏差。专利公开号cn115508508a公开了一种面向火力发电站的碳排放传感器状态监测系统及方法，采用电能排放因子计算理论排放量，对在线碳排放传感器进行报警，克服了测量系统的故障漂移问题，但结果难以与目前标准核算法保持一致。
2、目前广为国内外认可的碳核算法一般为排放因子法和元素碳法，排放因子法以燃料热值为基底，通过燃料单位热值碳含量对碳排放进行估算，其精确度受热值和单位热值含碳量代表性制约，通常应用于较为宏观的核算层面，在实际工作中由于燃料特性、机组特性差异通常存在较大的偏差，通常高于实际值15%以上。元素碳核算法以燃料元素碳含量为基准，通过质量守恒计算化石燃料燃烧碳排放，受制于专业的测量设备，且需要有资质第三方机构进行评测，人力及经济投入较高，通常进行月度核算，测算结果严重滞后。
技术实现思路
1、针对现有技术的缺陷或改进需求，基于目前燃煤电厂燃料管理系统和cems（燃煤机组排放连续监测系统）监测数据，本发明提供了一种基于cems的二氧化碳在线监测方法及系统。根据机组历史燃料数据和cems监测数据，建立燃煤机组碳排放阶段性测量方式对实时测量方式的修正模型，获得燃煤电厂二氧化碳排放的准确测量。本发明克服了现有在线监测硬件投入高、准确性难以保证和常规核算法精确度高实时性差的缺点，同时具备碳排放监测的实时性和准确性。
2、为实现上述目的，本发明通过下述技术方案来实现。
3、一种基于cems的二氧化碳在线监测方法，包括以下步骤：
4、s1、根据机组燃料历史数据库，通过数据建模获得燃煤机组测试分析数据与燃料元素碳含量相关关系，得到燃料元素碳含量拟合方程，根据燃料元素碳含量拟合方程计算燃料元素碳含量；
5、s2、基于燃烧理论，根据cems监测的燃煤燃烧后干烟气中氧含量计算燃煤干烟气二氧化碳浓度；
6、s3、基于燃料元素碳含量，结合机组燃料管理系统运行数据计算机组阶段性碳排放，并定期根据机组碳核算进行检验修正；基于燃煤干烟气二氧化碳浓度，结合cems的运行参数，实时计算基于机组cems数据实时碳排放，积分获得与机组阶段性碳排放相同统计时间周期内的cems数据阶段累积碳排放；对机组阶段性碳排放和cems数据阶段累积碳排放进行拟合分析，获得校准因子；
7、s4、根据校准因子对基于机组cems数据实时碳排放进行修正，获得燃煤机组二氧化碳实时碳排放，基于时间积分方式输出目标时间跨度内的燃煤机组二氧化碳实时碳排放。
8、进一步优选，所述机组燃料历史数据库中存储燃料历史数据，燃料历史数据包括历史的燃煤机组测试分析数据和燃料元素碳含量，拟合燃煤机组测试分析数据与燃料元素碳含量相关关系，得到燃料元素碳含量拟合方程：，其中，为燃料干燥基元素碳含量，为燃料干燥基灰分，为燃料干燥基挥发分，为燃料干燥基全硫，为燃料干燥基高位发热量；分别为燃料元素碳含量拟合方程的第1、2、3、4、5项拟合系数，随机组燃料历史数据库变动更新。
9、进一步优选，根据cems监测的燃烧后干烟气中氧含量计算燃煤干烟气二氧化碳浓度的公式为：，其中，为燃煤干烟气二氧化碳最大体积百分比浓度，为cems监测的燃煤燃烧后干烟气中氧含量。
10、进一步优选，所述机组阶段性碳排放根据单日上煤燃料燃烧产生碳排放统计得到；单日上煤燃料燃烧产生碳排放计算方式为：
11、；
12、其中，为单日上煤燃料燃烧产生碳排放，of为碳氧化率；为第i日机组煤仓日上煤量，为第i日机组上煤采集混煤样的全水分，为第i日燃料干燥基灰分，为第i日燃料干燥基挥发分，为第i日燃料干燥基全硫，为第i日燃料干燥基高位发热量；
13、机组阶段性碳排放，其中，j表示周期编号，为日期，为统计时间周期。
14、进一步优选，基于机组cems数据实时碳排放可通过以下公式计算：
15、；
16、其中，表示t时刻的基于机组cems数据实时碳排放，s表示烟道截面积，v表示烟气平均流速，h表示烟气湿度，p表示烟气静压，p0为当地大气压，t表示烟气温度，表示燃煤干烟气二氧化碳浓度；
17、相应统计时间周期d内，cems数据阶段累积碳排放，其中为基于cems在线监测数据积分计算的单日机组碳排放，，86400为秒计单日时长。
18、进一步优选，通过机组阶段性碳排放集合和cems数据阶段累积碳排放集合，其中；采用一次线性函数模型进行和的线性回归，获得碳排放函数关系式，其中分别为碳排放函数关系式的两项拟合参数，将作为校准因子。
19、进一步优选，根据校准因子对基于机组cems数据实时碳排放进行修正，获得燃煤机组二氧化碳实时碳排放：
20、。
21、一种基于cems的二氧化碳在线监测系统，包括燃煤电厂燃料碳含量精确计算模块、燃煤电厂二氧化碳浓度在线测量模块、数据耦合校准模块和实时碳排放输出模块；
22、所述燃煤电厂燃料碳含量精确计算模块包括机组燃料历史数据库，通过数据建模获得燃煤机组测试分析数据与燃料元素碳含量相关关系，得到燃料元素碳含量拟合方程，根据燃料元素碳含量拟合方程计算燃料元素碳含量；
23、燃煤电厂二氧化碳浓度在线计算模块，基于燃烧理论，根据cems监测的燃煤燃烧后干烟气中氧含量计算燃煤干烟气二氧化碳浓度；
24、数据耦合校准模块，基于燃料元素碳含量，结合机组燃料管理系统运行数据计算机组阶段性碳排放，并定期根据机组碳核算进行检验修正；基于燃煤干烟气二氧化碳浓度，结合cems的运行参数，实时计算基于机组cems数据实时碳排放，积分获得与机组阶段性碳排放相同统计时间周期内的cems数据阶段累积碳排放；对机组阶段性碳排放和cems数据阶段累积碳排放进行拟合分析，获得校准因子；
25、实时碳排放输出模块，根据校准因子对基于机组cems数据实时碳排放进行修正，获得燃煤机组二氧化碳实时碳排放，基于时间积分方式输出目标时间跨度内的燃煤机组二氧化碳实时碳排放。
26、总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
27、本发明充分利用机组数据优势，开发了一种结合燃料常规分析和cems系统的二氧化碳在线监测方法和系统，依托燃煤机组现有cems实现了燃煤机组二氧化碳排放的实时监测，并保证了测量与核算法的一致性，克服了现有在线监测硬件投入高、准确性难以保证和常规核算法精确度高实时性差的缺点，同时具备碳排放监测的实时性和准确性；并可根据实际需求给出不同周期报表，为机组节能、减碳以及碳资产管理决策提供可靠数据支撑。
1.一种基于cems的二氧化碳在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于cems的二氧化碳在线监测方法，其特征在于，所述机组燃料历史数据库中存储燃料历史数据，燃料历史数据包括历史的燃煤机组测试分析数据和燃料元素碳含量，拟合燃煤机组测试分析数据与燃料元素碳含量相关关系，得到燃料元素碳含量拟合方程：，其中，为燃料干燥基元素碳含量，为燃料干燥基灰分，为燃料干燥基挥发分，为燃料干燥基全硫，为燃料干燥基高位发热量；分别为燃料元素碳含量拟合方程的第1、2、3、4、5项拟合系数，随机组燃料历史数据库变动更新。
3.根据权利要求2所述的基于cems的二氧化碳在线监测方法，其特征在于，根据cems监测的燃烧后干烟气中氧含量计算燃煤干烟气二氧化碳浓度的公式为：，其中，为燃煤干烟气二氧化碳最大体积百分比浓度，为cems监测的燃煤燃烧后干烟气中氧含量。
4.根据权利要求3所述的基于cems的二氧化碳在线监测方法，其特征在于，所述机组阶段性碳排放根据单日上煤燃料燃烧产生碳排放统计得到；单日上煤燃料燃烧产生碳排放计算方式为：
5.根据权利要求4所述的基于cems的二氧化碳在线监测方法，其特征在于，基于机组cems数据实时碳排放可通过以下公式计算：
6.根据权利要求5所述的基于cems的二氧化碳在线监测方法，其特征在于，通过机组阶段性碳排放集合和cems数据阶段累积碳排放集合，其中；采用一次线性函数模型进行和的线性回归，获得碳排放函数关系式，其中分别为碳排放函数关系式的两项拟合参数，将作为校准因子。
7.根据权利要求6所述的基于cems的二氧化碳在线监测方法，其特征在于，根据校准因子对基于机组cems数据实时碳排放进行修正，获得燃煤机组二氧化碳实时碳排放：
8.一种基于cems的二氧化碳在线监测系统，其特征在于，包括燃煤电厂燃料碳含量精确计算模块、燃煤电厂二氧化碳浓度在线测量模块、数据耦合校准模块和实时碳排放输出模块；
9.根据权利要求8所述的基于cems的二氧化碳在线监测系统，其特征在于，通过机组阶段性碳排放集合和cems数据阶段累积碳排放集合，其中；采用一次线性函数模型进行和的线性回归，获得碳排放函数关系式，其中分别为碳排放函数关系式的两项拟合参数，将作为校准因子。
10.根据权利要求9所述的基于cems的二氧化碳在线监测系统，其特征在于，根据校准因子对基于机组cems数据实时碳排放进行修正，获得燃煤机组二氧化碳实时碳排放：
