的措施在孟加拉Sylhet发电工厂的效率

文摘

本研究措施的性能在孟加拉国Sylhet地区发电工厂考虑twenty-four-month月度数据集在2013 - 14。测量性能的植物,总发电被认为是随机前沿模型作为输出,而燃料消耗,润滑油消耗、辅助消费成本,发热量,小时的运行被认为是作为输入变量。基于对数似假设检验,trans-log生产模型优于柯布-道格拉斯(c - d)为这项研究生产模型。所选植物的平均效率在90%以上,还有Sylhet联合循环发电厂(CCPP)截断正态分布的效率约为78.6%。在时变低效率影响模型中,燃料消耗、成本、平方产品的润滑油消耗,燃料消耗之间的交互和润滑油消费以及辅助消费,和小时的发电上运行有重大的积极影响。另一方面,一些输入变量如小时的运行和成本之间的相互作用和热发电具有严重的负面影响。估计时变低效率的参数值是积极的截断和half-normal分布。这一结果表明,技术效率下降的参考时间研究。

1。介绍

电力是国家权力的主要来源,而且大部分的经济活动依赖于这种力量。孟加拉国是世界上人口最稠密的国家,也被认为是最引起能源增长的国家之一。快速增长的经济和人口增长导致了日益增长的电力需求在孟加拉国(1,2]。尽管发电厂的数量从108增加到127,对电力的需求可能不会减轻。此外,国家的发电单位一再成为过去十年无法满足系统的需求(2,3]。发电已经加速通过不同的资源(太阳能、可再生能源等)在孟加拉国,但是质量人们无法享受倍电气化,人们仍然面临的问题甩负荷在城市和农村地区。

在孟加拉有很多地区电力设施不存在正确即使在这个二十世纪。换句话说,超过三分之一的孟加拉国的1.66亿人仍然剥夺从电,而这个国家几乎可以产生一些11500兆瓦(MW)。孟加拉国的发电装机容量是1986年的1437兆瓦。超过全国90%的电力是由汽轮机、燃气轮机、联合循环电站使用国内可用天然气。总装机容量为20000兆瓦(结合太阳能)截至2018年9月。孟加拉政府(采空区)已经宣布,旨在提供电力的人生活在孟加拉国2021年(4]。根据电力系统总体规划,孟加拉政府计划从国内煤炭产生11450兆瓦的电力从进口煤炭在2030和8400兆瓦4]。尽管有了许多倡议,然而面临的另一个重要障碍是交付产生的功率效率。据估计,有三分之一的总代是输电和配电损失。在这种情况下,我们必须认真关注能源行业应对各种困难而孟加拉国政府感兴趣承办各种项目,以适应新的政策。快速增长的需求也可以减轻通过考虑和实施新的住宅和工业领域的创新项目。能源资源的优势可能扮演着至关重要的角色在经济发展的基础设施的可持续发展并最终可以节省不安全感在任何国家。发电的性能或效率衡量植物尚未发生在孟加拉国。高能耗产业的能源效率起着推波助澜的作用在社会可持续发展,经济效益和环境保护的国家(5]。刘等人。6)表示,电力行业是经济和社会发展的基础。

电力行业在孟加拉国是欠发达比亚洲其他发展中国家。最近,孟加拉国开始建设2.4吉瓦Rooppur核电站将在2023年投入运行。根据孟加拉国电力发展委员会(BPDB) 2018年7月,90%的人口有电7]。然而,孟加拉国人均能源消费被认为是低的。与此同时,甩负荷分散经济增长使经济活动放缓。幸运的是,城市居民在日常生活中追求更大的方便和舒适的位置,但农村人剥夺了现代化设施甚至从他们的强制农业活动。孟加拉国最大的能源消费者产业和住宅领域,其次是商业和农业部门。农业是主要的收入来源的农村人口的国家,有一个巨大的电力需求在旱季。哈桑et al。8)表明,在生成和分配电力,未能充分管理负载导致广泛的甩负荷导致严重的破坏在工业生产和其他经济活动。出于这个原因,许多人在农村地区城市迁移工作。因此,城市已成为密度。首都的电力需求的增加,越来越多的以相当高的速度。这种需求是由国内生产总值持续增长在最近几年。伊斯兰教和汗9]表明,孟加拉国生产更多的发电用更少的能源相比,一些高收入国家。所以孟加拉有潜力做得更好,实现更高的经济增长提供电力。盖勒et al。10)显示,加州能源效率政策和项目所采用。他们的经验表明,设计良好的政策可以节省大量能源。如果可以知道现有的发电效率水平在孟加拉国利用效率的技术,那么有限的资源不能创造障碍。在这种情况下,决策者可以做出总体规划提高生产水平的最高级别和储蓄。

公司高效意味着这家公司能够产生的最大产出水平对于一个给定的输入假设的技术水平是固定的。效率分数不同的生产商,他们可以与公司相关的特征,如大小,所有权,和位置。因此,可以识别和移除来源之一低效的过程正确使用分配资源。技术效率估算技术的共同特点是,信息提取从身体的最佳观测数据来确定最佳实践生产前沿。前沿的研究始于法雷尔(11)表明,效率可以达到用最小输入在一定的生产技术水平产生最大程度的输出。随机前沿分析(SFA)取决于模型由错误条件;一种错误是由于技术效率低下的参数和其他由于随机冲击。随机前沿分析方法是基于一个经济单位的想法可能低于其运作生产前沿水平由于纯粹的错误和一些不可控的因素。一些研究人员已经利用SFA参数方法和非参数DEA方法测量能源部门的效率和建议政策制定者来消除这些困难。林和长12采用或应用随机前沿分析研究化学工业的平均效率和节能潜力。Mardani et al。13]显示数据包络分析(DEA)是一个很好的评价模型,是一种非参数效率效率测量的测量工具。大冢(14SFA)用来估计能源需求函数和分析水平和能源效率的决定因素。另一个突出的研究员,Sueyoshi et al。15),检查一个最近的研究趋势DEA应用程序从1980年代到2010年代的荟萃分析。

2。材料

时需要考虑的主要输入参数计算的效率电厂燃料热值,蒸汽吨位、焓变化在涡轮膨胀期间,辅助设备消耗,和效率的主要设备如发电机、发电机和水泵。根据操作的角度来看,这项工作的效率我们计算主要是联合循环发电厂。联合循环发电厂是由燃气轮机作为排在前三位的循环,那是一个循环的余热温度足够高的热回收蒸汽发生器。热回收蒸汽发生器产生过热蒸汽,驱动汽轮机。基本上它是一种废热回收植物产量更高的效率比传统的燃气轮机和蒸汽轮机装置。因此计算效率,我们只收燃气轮机的燃料输入和热燃烧作为输入的内容。输出从发电机燃气轮机和汽轮机。不同的仪器提出在不同设备一段时间间隔来做这个工作。

数据从每个电站发电植物得到在2013 - 2014。我们只获得了24个月的月度数据集在2013 - 2014年由于缺乏记录的数据可用性。我们选择Sylhet地区立意在孟加拉国进行数据收集。我们收集了从每个发电装置记录数据。在Sylhet部门,有十三个发电植物和随机选择五个发电站Sylhet燃气轮机电站(Sylhet GTPP, 150兆瓦),Fenchuganj联合循环发电厂(Fenchuganj CCPP 97兆瓦),Sylhet联合循环发电厂(Sylhet CCPP 150兆瓦),Shahjibazar发电站(PS 330兆瓦),和Desh能源(DE 10 MW)。四种植物是政府和私营发电厂在五个发电Sylhet地区的植物。发电的描述植物已在表1。

2.1。总发电(Y)

发电的过程生成电力从其他的主要能源来源。总代或总电力输出的总发电产生的电力。核电站是测量终端之前点的力量离开车站,以千瓦小时(kWh)或千瓦小时(兆瓦)。

2.1.1。国家林业局的输入变量

(1)燃料成本(FC)。在电力生产中,不同的发电方式产生明显不同的成本。计算这些成本的点连接到负载或电网。成本通常是每千瓦时或千瓦小时。它包括初始资本、折现率和连续操作的成本,燃料,和维护。

(2)燃料消耗(FCS)。天然气是植物的主要燃料发电。天然气(也称为化石气体)是一种天然碳氢化合物气体混合物组成主要是甲烷,但通常包括不同数量的其他高烷烃,有时一小部分二氧化碳,氮、硫化氢或氦。根据燃料的类型和工作流体,发电厂被归类为汽轮机发电厂、燃气轮机电厂燃煤发电厂,或联合循环发电厂,等。所有的植物使用能源从扩大中提取气体,蒸汽或燃烧气体。也有小俘虏电厂总成,柴油机等存在植物或燃气发动机工厂。所有发电厂的工作原理是一样的,由原动机驱动涡轮机。如果扩展到涡轮加压蒸汽,那么它被称为蒸汽轮机装置,如果可燃废气涡轮扩大,那么它被称为燃气轮机。

(3)润滑油消费(LOC)。润滑油或润滑油是用来减少摩擦磨损,消除摩擦所产生的热量,防止腐蚀。一个完美的润滑剂粘度指数高,热稳定性,液压稳定,抗氧化。其基本功能在一个引擎包括减少摩擦,冷却,清洗,作为保护移动部件。所以没有这个润滑油、发电将会中断。

(4)辅助消费(AC)。在电厂辅机循环周期安全,支吊架和它返回热力学的起点。的起点最考虑热力学是热力学定律,假设能量可以作为热或物理系统之间交换工作。有很多辅助系统提供援助的水变成蒸汽转换和维护周期的效率。辅助消费过程中起着重要作用丰富火力发电厂的能源效率。煤炭质量可以辅助消费产生重大影响16]。

技术或能源管理可以应用在火力发电厂减少辅助消耗。有很多泵、压缩机、阀门、和计量站在发电厂设备循环操作。这些助剂通常称为平衡的植物。没有这些辅助系统、汽水循环会立即崩溃或危险和nonsustainable扩张。

火力发电厂的辅助消费8至10%的总功率。例如,对于火力发电厂10兆瓦容量,辅助消费大约是850到1000千瓦。

(5)热率(人力资源)。耗热率测量发电机的效率/电厂燃料转换成热能和电能的单位的一代。热率是使用的能量发电机/电厂电力生成一个千瓦小时(kWh)。根据美国能源信息管理局,孟加拉国电力发展委员会也表示热率英国热量单位(Btu)产生的净千瓦时。热率措施性能的燃气轮机联合循环汽轮机循环,和任何其他相关的辅助设备。

(6)运行时间(小时)。小时运行或小时发电装置工作意味着它工作了多少时间在一天或一个月或一年。如果所有仪器运行很好,发电厂可以最大工作小时和发电的最大输出。表2描述本研究的数据。

3所示。方法

3.1。随机前沿模型

估计发电的效率,超越对数函数形式被选中。本研究使用trans-log随机前沿模型由Aigner et al。17]。后来,Meeusen和Van den Broeck [18)已经开发出随机前沿生产函数来衡量生产技术效率。随机前沿生产函数更适合测量效率,因为这种生产函数克服了传统的误差项的不足特点在生产函数的限制参数的统计推断。

根据随机前沿生产函数的估计技术效率的发电厂使用随机前沿生产函数模型在三个阶段。

步骤1。:随机前沿生产模型估计使用以下模型有两个由错误条款: 在哪里对数形式的总代我th发电厂 (1×T以对数形式)是一个矩阵的输入;是一个向量(1 x T)未知参数;和是随机变量假定为独立同分布的,也就是说, 和非负随机变量都被认为是一个独立同分布 。
根据Jondrow et al。19),公司可以估计的相对效率的比率,如果效率因素,管理的控制下,占主导地位的随机因素,超出了控制管理达到较大的值(20.]。
方程的参数(1)包括方差参数和(21),误差方差之和,有一个值在0和1之间,衡量产出的总变异的前沿归因于随机噪声的存在或效率低下。

步骤2。时间行为效率低下的影响模型。
Battese和Coelli20.)提出了一个简单的模型,可以用来估计行为效率低下Kumbhakar紧随其后的时间(22),认为是分布式截断正常和half-normal分布: 在哪里后是一个独立同分布的非负误差项截断正态分布 , 是一个未知的标量参数估计,确定效率低下是时变和时不变。
这个未知参数技术效率低下和代表的速度变化的,是一个非负随机变量,技术效率低下的效果我植物。即在技术效率的影响,早期是一个确定性的低效率影响的指数函数对应的植物在最后的时期(即, ,考虑到的数据我th工业中可用T)。
是一组T,观察的时间我植物了。如果是积极的,那么-是正的所以这意味着行业的技术效率下降。然而,如果是负的,那么 ,因此,随着时间的推移技术无效率增加。
因此,在上面的模型中,时变效率都要遵循一个指数函数的时候,只有一个参数估计。技术无效率或者增加速度下降,当η大于零,或减少以越来越快的速度什么时候小于零。如果等于零,那么定常模型。
随机前沿生产函数的最重要的优势是,它使一个估计时间效率低下。

步骤3。电厂的技术效率我th公司在tth观察定义如下: 这些随机前沿生产模型(1)、时变低效率模型(2),技术效率模型(3)估计完全通过使用最大似然估计通过软件前沿4.1。

3.2。假设测试

假设检验为最大似然方法可以写成: 在哪里和似然函数的值在零和替代假说(注意,这个统计混合卡方分布)。零假设被拒绝时 。为了测试假说,执行一个测试的假设来确定柯布-道格拉斯(c - d)前沿生产函数的规范是一个适当的表示。这个测试测试和使用对数似然比已在表3。零假设指定c - d随机前沿模型比随机前沿面模型trans-log更可取。从结果,观察到零假设被拒绝所以trans-log比c - d模型更可取。零假设 它指定没有技术无效率的影响,所有电厂的强烈反对。这表明trans-log生产函数并不等同于传统的平均响应函数。然后,前沿模型不能减少到平均响应生产函数(OLS估计)来表示数据准确。给定的规范与时变随机前沿效率影响,零假设和 也探索技术效率低下影响定常和half-normal分布呢被拒绝,表明技术无效率效应随时间变化明显,截断正态分布比half-normal分布低效率的效果。

4所示。结果和讨论

定常最大似然估计的结果(标定)trans-log生产前沿模型假设half-normal和截断正态分布在孟加拉国电力供应工厂展示在表4。燃料成本是高度显著的系数half-normal分布和截断正态分布。燃料的参数估计是非常重要的对于half-normal和截断正态分布。另两个输入变量是润滑油消费和热率和润滑油消费在10%显著half-normal分布和热率在1%水平截断正态分布具有重要意义。其他输入变量是微不足道的正态分布和截断正态分布。因此,我们得出这样的结论:燃料比另一个更积极的与输入输入发电装置在生产过程。

燃料消耗和润滑油消费之间的互动是非常重要的在1%的水平。燃料和润滑油的两个最重要的元素是电力供应行业。辅助消费之间的相互作用系数和热率是负的,但在5%显著水平的意义half-normal分布。的参数系数的平方燃料成本在1%显著水平截断正常。润滑油消耗量之间的相互作用和热率是重要的截断正态分布。所有其他方块的输入变量和它们之间的相互作用是微不足道half-normal和截断正态分布。

trans-log生产前沿模型的标定结果假设half-normal分布和截断正态分布时变发电效率低下影响模型植物表5。的价值系数half-normal和截断正常的燃料成本是0.294和0.275,分别,这是5%的水平的重要意义。

因此,成本是一个重要因素为发电设备或电力供应行业。half-normal分布的燃料系数是显著的,但它是微不足道的截断正态分布。小时的运行参数的系数是负但重要half-normal分布。润滑油消耗系数是重要的截断正常,但平方系数是非常重要的。燃料消耗和润滑油消费之间的互动是非常重要的在1%的显著性水准half-normal和截断正态分布。因此,它已经表明,燃料和润滑油的两个最重要的元素是电力供应行业。

总成本之间的相互作用系数和热率half-normal和截断正态分布是-但在1%显著水平。之间的交互辅助消费和小时运行half-normal分布具有重要意义。的系数之间的交互辅助消费和发热量为截断正态分布具有重要意义。所有其他方块的输入变量和它们之间的相互作用是微不足道half-normal trans-log生产的截断正态分布模型。

穆加贝et al。23)表明,国家级天然气和煤之间的替代弹性,对技术效率有积极影响和消极影响有限₂使用国家级数据排放。看到和Coelli [24]显示所有权、工厂规模、和燃料类型有显著影响技术效率水平。他们还显示燃气发电厂更倾向于技术上的效率比其他发电厂。他们表现出植物年龄没有显著影响马来西亚火力发电厂的技术效率。能源效率的分析可以产生重要的见解能源单位和其潜在的性能提高生产力和改善资源利用(24]。

4.1。技术效率

技术效率(TE)可以被定义为最小集所需的输入产生一个给定的输出在一定的生产技术水平。效率值的范围从0到1。工厂效率范围从0到1,而0意味着nonefficient工厂和1意味着有效的植物。植物技术上是有效的,如果它使用最低级别的输入或输入混合产生最大程度的输出(25]。我们的一个假设是“模型是定常在时变模型”。假设被拒绝,就是为什么我们只在结果添加了时变模型的效率。植物的平均技术效率根据half-normal和截断正态分布模型估计数据中提供的参考时间1(一)和1 (b),分别。

half-normal分布,有一个非常小的技术效率的变化在不同发电植物,它范围从低效率从0.784到0.975在图的效率高1(一)分别为Sylhet CCPP和Fenchuganj CCPP植物。这个结果表明,有潜力增加发电Sylhet孟加拉通过现有的技术。

与此同时,同样的场景存在截断正态分布,图的效率范围从0.786到0.9791 (b)分别为Sylhet CCPP和Fenchuganj CCPP植物。

在所有其他发电厂,Sylhet CCPP是0.784的技术效率比别人少一些。它是因为生产者或植物不能利用他们的输入变量以显著的方式。生产商也可以提高他们的发电用输入包与其他电厂。关于我们的结果,我们可以说电厂Sylhet CCPP有机会产生最大程度的使用最佳组合的输入输出和其他人一样。效率的概念是基于使用最少的输入产生最大的输出。

γ的值系数是0.469和0.210的截断和half-normal分布,分别,都是重要的在1%的显著性水平(表5)。这表明发电厂之间的输出变化是由技术效率低下而不是随机冲击。所有植物的预测技术效率half-normal范围从0.784到0.975,0.786到0.979的截断分布式生产模型。整体技术效率是0.9271和0.9027为时变截断和half-normally分布式生产模型,分别为(表5)。这意味着平均技术效率是92.70%的植物生产截断正态分布模型。这个结果表明,植物可以产生约92.70%和90.28%最大可以达到使用的输入输出截断和half-normally分布式生产模型。这些结果表明,如果这些植物利用其现有的输入一个有效的方式,输出平均可增加了10%或8%,分别。

图2 (a)和2 (b)显示monthwise平均技术效率其次是时变half-normal和截断正态分布生产24个月数据集模型在2013年- 2014年,分别。monthwise效率已被证明是减少从2013年1月至2014年12月的生产模式。

monthwise平均技术效率Sylhet地区发电厂的孟加拉国在2013至2014年期间的half-normally分布式生产模型发现表中给出的是90.28%5。这意味着90.28%的潜在产出正在意识到孟加拉发电厂Sylhet地区根据half-normal分布模型。这个值表明,植物可以改善他们的9.72(即输出水平。,1 - 90.28)相同的一组给定的百分比输入和技术。

在1^圣月2013,平均效率为90.70%,而平均效率为90.27% 1^圣月2014的减少。根据其他月度数据,平均效率下降。最高的意思是技术有效的月是2013年1月的价值90.70%,意味着有效的月最低的是2014年12月是89.87%。

平均技术效率被截断正态分布假定生产模型的24个月2013 - 2014年。发电厂的平均技术效率在孟加拉国Sylhet地区2013至2014年期间发现的截断正态分布为92.71%。这意味着92.71%的潜在产出正在意识到孟加拉发电厂Sylhet地区根据截断正态分布。这个值表明,植物可以提高7.29%的产量水平通过使用相同的一组给定投入和技术。在2013年1月,平均效率为92.92%,而平均效率为92.70%的2014年1月在一年减少了0.22%。根据其他月度数据,平均效率下降。最低的平均技术效率是高92.49于2014年12月和2013年1月平均技术效率为92.92%。Ghosh和kathuria26)显示,火力发电厂的平均技术效率为76.7%,表明有宽范围为在印度电厂效率提高。本研究的限制,本研究是基于Sylhet地区这就是为什么我们不能得到整个场景。孟加拉有很多房间或机会提高电力行业的发电。

5。结论

我们已经分析了trans-log随机前沿生产模型和两个分布的假设,我们观察到,估计时变低效率的参数值是积极的截断和half-normal分布。这些结果表明,参考的技术效率下降。测试不同的零假设表明存在片面的错误的组件是合理的LR单独测试,这是记录对这些模型具有重要意义。我们发现trans-log随机前沿生产比c - d模型更可取的随机边界生产模型。观察到的产出水平的变化不仅仅是由于随机冲击,也可以解释为不同的发电厂的技术效率水平。截断(0)正态分布比half-normal分布技术无效率的影响。技术无效率效应随时间变化明显。可以看出monthwise和plantwise截断正态分布给更高的平均技术效率比half-normal分布估计。从研究结果,强烈建议监测配电公司excel效率和战斗质量人的痛苦。在工厂操作和维护方面,有必要对BPDB进一步改进员工的技术水平提供培训等等。 In addition, restructuring is currently underway at BPDB in line with government reforms of the power sector, and thus, careful monitoring of the situation is necessary. The study covered only one district in Bangladesh. Similar studies in different geographical locations in Bangladesh would provide more detail and comprehensive information on the level of technical efficiency in power generation plants in Bangladesh.

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

所有作者宣称他们没有利益冲突。

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