CN111311084A - 发电网可行性的综合评价方法、装置及存储介质 - Google Patents
发电网可行性的综合评价方法、装置及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111311084A CN111311084A CN202010085258.1A CN202010085258A CN111311084A CN 111311084 A CN111311084 A CN 111311084A CN 202010085258 A CN202010085258 A CN 202010085258A CN 111311084 A CN111311084 A CN 111311084A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power generation
- res
- price
- carbon
- thermal power
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000010248 power generation Methods 0.000 title claims abstract description 284
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 97
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims abstract description 203
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 194
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims abstract description 65
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 54
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 54
- MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N Nitric oxide Chemical compound O=[N] MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 48
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 38
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 claims description 38
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 29
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 29
- RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N Sulphur dioxide Chemical compound O=S=O RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 28
- 239000002028 Biomass Substances 0.000 claims description 27
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 23
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 19
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 13
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 11
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims description 8
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 8
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims description 8
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 6
- GUWKQWHKSFBVAC-UHFFFAOYSA-N [C].[Au] Chemical compound [C].[Au] GUWKQWHKSFBVAC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 4
- 230000008121 plant development Effects 0.000 claims description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 description 3
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 3
- 241000894007 species Species 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 241000917122 Greenidea Species 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000002803 fossil fuel Substances 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/80—Management or planning
- Y02P90/82—Energy audits or management systems therefor
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/80—Management or planning
- Y02P90/84—Greenhouse gas [GHG] management systems
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开了一种发电网可行性的综合评价方法，包括：建立包括碳排放机制、电源特性和发电机组参数约束的数据库；根据所述数据库生成待评价发电网的待评价参数；其中，所述待评价参数包括能源指标、生态指标和经济性指标；建立所述待评价参数的评价模型；计算各个所述待评价参数的评价权重；根据所述评价模型和所述评价权重计算所述待评价发电网可行性的综合评价结果。本发明公开的一种发电网可行性的综合评价方法能够全面、准确地对碳排放政策下发电网的可行性进行评估。本发明实施例还公开了一种发电网可行性的综合评价装置及存储介质。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种发电网可行性的综合评价方法。
背景技术
近年来，化石燃料短缺、气候变化异常、环境污染严重等问题已经成为阻碍人类社会可持续发展的突出矛盾。碳排放权交易作为发展低碳经济、实现节能减排的重要工具之一，日益受到世界各国的重视，我国是在试点碳市场的基础上筹建全国统一的碳市场。
电力企业是我国国民经济中碳排放突出的行业，碳排放交易在电力行业中的实行，有利于逐步淘汰低效率火电。一方面，碳成本的增加势必导致低效率火电逐步丢失市场竞争力，而另一方面，优质的火电可以在完成减排任务并有多余碳配额的前提下，将其出售以获得收益。随着政府规划的节能减排目标提高，免费额度的分配越来越少，碳价格呈上升趋势。活跃的市场环境可以促进火电供给侧改革，淘汰能耗多效率低的小火电，使技术先进的装机成为电力市场的发电主体。
只有积极调整能源结构，在新建项目上把重心从火力装机转向可再生能源装机，才能适应市场政策的要求。在碳交易价格随时间增长的形势下，各发电企业必将根据成本调整产业结构，更为注重新建装机项目的环境效益。
因此，需要一种能够对碳排放政策下，发电网可行性进行评估的方法。
发明内容
本发明实施例提供一种发电网可行性的综合评价方法，能够全面、准确地对碳排放政策下发电网的可行性进行评估。
本发明实施例一提供一种发电网可行性的综合评价方法，包括：
建立包括碳排放政策、电源特性和发电机组参数约束的数据库；
根据所述数据库生成待评价发电网的待评价参数；其中，所述待评价参数包括能源指标、生态指标和经济性指标；
建立所述待评价参数的评价模型；
计算各个所述待评价参数的评价权重；
根据所述评价模型和所述评价权重计算所述碳排放政策下，所述待评价发电网可行性的综合评价结果。
作为上述方案的改进，所述能源指标包括如下的至少一种：
可再生能源装机容量、火力发电装机容量、清洁能源渗透率、能源自给率、一次能源利用效率；
其中，通过下式计算所述可再生能源装机容量C：
C＝C0+∫(Inflow-Outflow)dt
式中，C0为初始可再生能源装机容量，Inflow为装机容量的新增值，Outflow 为设备的折旧值；
通过下式计算所述火力发电装机容量C’：
C'＝C0'+∫(Inflow'-Outflow')dt
式中，C0'为初始火力发电装机容量，Inflow’为装机容量的新增值，Outflow’为设备的折旧值；
通过下式计算所述清洁能源渗透率REPR：
式中，REICi为第i种清洁能源的装机容量，FEIC为化石能源的装机容量；
通过下式计算所述能源自给率：
能源自给率＝能源生产总量/能源消费总量
通过下式计算所述一次能源利用效率：
一次能源利用效率＝供能量/一次能源输入量。
作为上述方案的改进，所述生态指标包括如下的至少一种：
碳减排量、碳减排效率、单位能源消费二氧化硫排放量、单位能源消费氮氧化物排放量；
其中，通过下式计算所述碳减排量CR：
CR＝UR×SRES
式中，UR为单位可再生能源电力碳减排量，SRES表示可再生能源发电供给；
通过下式计算所述碳减排效率ηc；
ηc＝(CC0-Cav)/CC0*100％
式中，ηc为碳减排效率，CC0为初始减排成本，Cav为平均减排成本；
通过下式计算所述单位能源消费二氧化硫排放量；
单位能源消费二氧化硫排放量＝二氧化硫排放总量/能源消费总量
通过下式计算所述单位能源氮氧化物排放总量：
单位能源氮氧化物排放总量＝氮氧化物排放总量/能源消费总量。
作为上述方案的改进，所述经济性指标包括如下的至少一种：
发电商勒纳指数、企业用能成本占比、家庭用能支出占比；
其中，通过下式计算所述发电商勒纳指数L：
L＝(P-MC)/P
式中，P表示电价，MC表示边际成本；
通过下式计算所述企业用能成本占比：
企业用能成本占比＝企业用能成本/企业生产成本
通过下式计算所述家庭用能支出占比：
家庭用能支出占比＝家庭用能支出/家庭总支出。
作为上述方案的改进，所述评价模型包括如下的至少一种：可再生能源(RES) 发电装机发展模型、火力发电装机发展评价模型、碳排放交易(ET)评价模型、电力供需评价模型；
其中，建立所述可再生能源(RES)发电装机发展模型具体包括：
设定存量包括RES发电装机容量；设定速率变量包括RES新增装机、RES 设备折旧；设定辅助变量包括RES发电量、RES发电总供给、RES发电成本、 RES发电收入、RES发电投资乘数；设定常量包括RES装机容量初始值、固定电价补贴、均衡投资率1、RES建设周期、RES设备生命周期、RES发电利用小时数；设定下标变量包括RES种类；
建立所述可再生能源(RES)发电装机发展模型的方程式；
其中，所述可再生能源(RES)发电装机发展模型的方程式包括：
RES种类＝{风力、光伏、生物质}；
RES发电装机容量[RES种类]＝RES新增装机[RES种类]-RES设备折旧[RES 种类]；
RES新增装机[RES种类]＝DELAY1(RES发电投资乘数[RES种类]*RES发电装机容量[RES种类]*均衡投资率1,RES建设周期)；
RES设备折旧[RES种类]＝RES发电装机容量[RES种类]/RES设备生命周期；
RES发电量[RES种类]＝RES发电装机容量[RES种类]*RES发电利用小时数 [RES种类]；
RES发电总供给＝SUM(RES发电量[RES种类！])；
RES发电成本[风力]＝0.4*RES发电量[风力]；
RES发电成本[光伏]＝0.65*RES发电量[光伏]；
RES发电成本[生物质]＝0.74*RES发电量[生物质]；
RES发电收入[风力]＝RES发电量[风力]*(上网电价+固定电价补贴[风力])；
RES发电收入[光伏]＝RES发电量[光伏]*(上网电价+固定电价补贴[光伏])；
RES发电收入[生物质]＝RES发电量[生物质]*(上网电价+固定电价补贴[生物质])；
RES发电投资乘数＝SMOOTH(RES发电收入[RES种类]/RES发电成本[RES 种类],1)；
建立所述火力发电装机发展评价模型具体包括：
设定存量包括火力发电装机容量；
设定速率变量包括火力发电新增装机、火力发电设备折旧；设定辅助变量包括火力发电供给、火力发电收入、火力发电成本、火力发电投资乘数、火力发电碳排放量；设定常量包括火力发电装机容量初始值、火电建设周期、火电设备生命周期、火力发电利用小时数、均衡投资率2；
建立所述火力发电装机发展评价模型的方程式；
其中，所述火力发电装机发展评价模型的方程式包括：
火力发电装机容量＝INTEG(火电新增装机-火电设备折旧)；
火电新增装机＝DELAY1(均衡投资率2*火力发电投资乘数*火力发电装机容量,火电建设周期)；
火电设备折旧＝火力发电装机容量/火电设备生命周期；
火力发电供给＝火电利用小时数*火力发电装机容量；
火力发电成本＝0.00984*火力发电供给*火力发电供给+0.335*火力发电供给；
火力发电收入＝火力发电供给*上网电价；
火力发电投资乘数＝SMOOTH(火力发电收入/(火力发电成本+碳交易价格),1)；
火力发电碳排放量＝975*火力发电供给；
建立所述碳排放交易(ET)评价模型具体包括：
设定存量包括碳交易市场价格、低碳基金；设定速率变量碳交易价格变化；设定辅助变量包括碳交易价格、ET供给、ET需求、供需差额1、供需差额2、有偿配额规模、低碳基金、竞价底价、其他行业碳排放量、平均减排成本；设定常量包括碳交易价格上限、碳交易价格下限、有偿配额比例、碳普惠制、碳交易初始价格、电力行业免费配额比例、其他行业免费配额比例、初始减排成本；
建立所述碳排放交易(ET)模型的方程式；
其中，所述碳排放交易(ET)模型的方程式包括：
碳交易价格＝MIN(碳交易价格上限,MAX(碳交易价格下限,碳交易初始价格))；
碳交易市场价格＝碳交易初始价格+INTEG(碳交易价格变化)；
碳交易价格变化＝碳交易市场价格*(ET需求-ET供给)/ET需求；
ET供给＝供需差额1+供需差额2；
ET需求＝(平均减排成本/碳交易价格)*(供需差额1+供需差额2)；
供需差额1＝火力发电碳排放量-电力行业免费配额；
供需差额2＝其他行业碳排放量-其他行业免费配额；
有偿配额规模＝(电力行业免费配额+其他行业免费配额)*有偿配额比例；
低碳基金＝INTEG(竞价底价*有偿配额规模)；
竞价底价＝1.2*碳交易价格；
平均减排成本＝初始减排成本-0.1*碳普惠制-0.2*低碳基金；
建立所述电力供需评价模型具体包括：
设定存量包括电力需求、上网电价；设定速率变量包括需求变化、电价变化；设定辅助变量包括电力供给、销售电价；设定常量包括电力需求初始值、上网电价初始值、参考电价、网损；
建立所述电力供需评价模型的方程式；
其中，所述电力供需评价模型的方程式包括：
上网电价＝上网电价初始值+INTEG(电价变化)；
电价变化＝上网电价*(电力需求-电力供给)/电力需求；
电力需求＝(((电力需求初始值+Time)*100000)/12)*(销售电价/参考电价)^(-0.25)；
电力供给＝(1-网损)*(火力发电供给+RES发电总供给)；
销售电价＝上网电价+0.7*平均减排成本。
作为上述方案的改进，所述计算各个所述待评价参数的评价权重具体包括：
计算所述碳排放政策i(i＝1，2，3，...，n)在系统动力学模型仿真运行结果下指标j(j＝1，2，3，...，m)的数值，得到原始数值矩阵Xij；
采用如下两个公式对Xij进行标准化，得到标准化数值矩阵Yij：
通过下式计算指标j的标准差σj，表征对比强度：
式中，
为平均值，标准差σj越大，所述碳排放政策之间的取值差距越大，说明该指标权重大，反之权重小；
通过下式计算指标j和指标k之间的相关系数rjk，反向表征冲突性：
其中，冲突性越大，说明该指标的权重越大，反之权重越小；
式中，cov(Yj,Yk)为指标j和指标k标准化数据的协方差，var(Yj)、var(Yk)分别为指标j、k标准化数据的方差，得到相关系数矩阵R：
则指标j的冲突性Cj如下式所示：
通过下式计算指标j的信息量Ij：
Ij＝σj·Cj
其中，如果指标j包含的信息量越大，说明指标j的重要性越大，反之越小；
通过下式计算指标j的权重Wj：
作为上述方案的改进，所述根据所述评价模型和所述评价权重计算所述碳排放政策下，所述待评价发电网可行性的综合评价结果，具体包括：
通过下式计算所述待评价发电网的综合评价分值：
根据所述综合评价分值得到所述待评价发电网可行性的综合评价结果。
本发明实施例二对应提供了一种发电网可行性的综合评价装置，包括：
数据库建立模块，用于建立包括碳排放交易政策、电源特性和发电机组参数约束的数据库；
参数生成模块，用于根据所述数据库生成待评价发电网的待评价参数；其中，所述待评价参数包括能源指标、生态指标和经济性指标；
评价模型建立模块，用于建立所述待评价参数的评价模型；
权重计算模块，用于计算各个所述待评价参数的评价权重；
综合评价模块，用于根据所述评价模型和所述评价权重计算所述碳排放政策下，待评价发电网可行性的综合评价结果。
本发明实施例三对应提供了一种发电网可行性的综合评价装置，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例一所述的一种发电网可行性的综合评价方法。
本发明实施例四提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的一种发电网可行性的综合评价装置。
本发明实施例提供的一种发电网可行性的综合评价方法，与现有技术相比，具有如下有益效果：
通过建立包括碳排放政策、电源特性和发电机组参数约束的数据库，并根据数据库生成能源指标、生态指标和经济性指标作为待评价参数，能够全面地，具体地反映发电网可行性的各个维度；通过对待评价参数的评价权重进行计算并对待评价参数进行赋权，能够提高发电网可行性分析结果的真实性和可靠性；从而实现全面、准确地对碳排放政策下发电网的可行性进行评估，避免了碳排放政策下由于发电网结构不合理造成的资源浪费和环境污染。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种发电网可行性的综合评价方法的流程示意图。
图2是本发明实施例一提供的一种发电网可行性的综合评价方法的可再生能源发电装机容量发展模型系统流程示意图。
图3是本发明实施例一提供的一种发电网可行性的综合评价方法的火力发电装机容量发展模型系统流程示意图。
图4是本发明实施例一提供的一种发电网可行性的综合评价方法的碳排放交易模型系统流程示意图。
图5是本发明实施例一提供的一种发电网可行性的综合评价方法的电力供需模型系统流程示意图。
图6是本发明实施例二提供的一种发电网可行性的综合评价装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明实施例一提供的一种发电网可行性的综合评价方法的流程示意图，包括：
S101、建立包括碳排放政策、电源特性和发电机组参数约束的数据库；
S102、根据数据库生成待评价发电网的待评价参数；其中，待评价参数包括能源指标、生态指标和经济性指标；
S103、建立待评价参数的评价模型；
S104、计算各个待评价参数的评价权重；
S105、根据评价模型和评价权重计算碳排放政策下，待评价发电网可行性的综合评价结果。
具体地，数据库可以收集碳排放交易机制、电力市场化机制涵盖的主、客体，是政策范围内现实因素的集合，用于建立政策评价体系及系统动力学模型中的因果回路图；变量数据库是经查询、调研整理得到的电源特性、负荷特性、投资成本等方面的数据，同时包括仿真运行、政策设计、社会发展、机组参数等方面的初始约束，数据来源于政策文件、统计局、世界银行等权威机构；对于调研难度较大的常量，可以通过综合推理设定模糊值，再通过后期的敏感度测试反馈，判断是否需要重新取值；常量将被导入数据库，作为用户对比分析的依据。
进一步地，能源指标包括如下的至少一种：
可再生能源装机容量、火力发电装机容量、清洁能源渗透率、能源自给率、一次能源利用效率；
其中，通过下式计算可再生能源装机容量C：
C＝C0+∫(Inflow-Outflow)dt
式中，C0为初始可再生能源装机容量，Inflow为装机容量的新增值，Outflow 为设备的折旧值；
通过下式计算火力发电装机容量C’：
C'＝C0'+∫(Inflow'-Outflow')dt
式中，C0'为初始火力发电装机容量，Inflow’为装机容量的新增值，Outflow’为设备的折旧值；
通过下式计算清洁能源渗透率REPR：
式中，REICi为第i种清洁能源的装机容量，FEIC为化石能源的装机容量；
通过下式计算能源自给率：
能源自给率＝能源生产总量/能源消费总量
通过下式计算一次能源利用效率：
一次能源利用效率＝供能量/一次能源输入量。
具体地，上述可再生能源、火力发电装机容量均为存量，它们的变化是一个积分的过程。存量的结果取决于净流入，如果流入比流出多，则为净增长，反之为负增长。
进一步地，生态指标包括如下的至少一种：
碳减排量、碳减排效率、单位能源消费二氧化硫排放量、单位能源消费氮氧化物排放量；
其中，通过下式计算碳减排量CR：
CR＝UR×SRES
式中，UR为单位可再生能源电力碳减排量，SRES表示可再生能源发电供给；
通过下式计算碳减排效率ηc；
ηc＝(CC0-Cav)/CC0*100％
式中，ηc为碳减排效率，CC0为初始减排成本，Cav为平均减排成本；
通过下式计算单位能源消费二氧化硫排放量；
单位能源消费二氧化硫排放量＝二氧化硫排放总量/能源消费总量
通过下式计算单位能源氮氧化物排放总量：
单位能源氮氧化物排放总量＝氮氧化物排放总量/能源消费总量。
优选地，生态指标还包括居民舒适度、绿色理念认可度等。
进一步地，经济性指标包括如下的至少一种：
发电商勒纳指数、企业用能成本占比、家庭用能支出占比；
其中，通过下式计算发电商勒纳指数L：
L＝(P-MC)/P
式中，P表示电价，MC表示边际成本；
通过下式计算企业用能成本占比：
企业用能成本占比＝企业用能成本/企业生产成本
通过下式计算家庭用能支出占比：
家庭用能支出占比＝家庭用能支出/家庭总支出。
优选地，经济性指标还包括电价稳定性、投资资本、投资规模等。
具体地，勒纳指数实际上计量的是价格偏离边际成本的程度，价格越是高于边际成本，表明市场力越强。
进一步地，评价模型包括如下的至少一种：可再生能源(RES)发电装机发展模型、火力发电装机发展评价模型、碳排放交易(ET)评价模型、电力供需评价模型；
其中，参见图2，是本发明实施例一提供的一种发电网可行性的综合评价方法的可再生能源发电装机容量发展模型系统流程示意图；
建立可再生能源(RES)发电装机发展模型具体包括：
设定存量包括RES发电装机容量；设定速率变量包括RES新增装机、RES 设备折旧；设定辅助变量包括RES发电量、RES发电总供给、RES发电成本、 RES发电收入、RES发电投资乘数；设定常量包括RES装机容量初始值、固定电价补贴、均衡投资率1、RES建设周期、RES设备生命周期、RES发电利用小时数；设定下标变量包括RES种类；
建立可再生能源(RES)发电装机发展模型的方程式；
其中，可再生能源(RES)发电装机发展模型的方程式包括：
RES种类＝{风力、光伏、生物质}；
RES发电装机容量[RES种类]＝RES新增装机[RES种类]-RES设备折旧[RES 种类]；
RES新增装机[RES种类]＝DELAY1(RES发电投资乘数[RES种类]*RES发电装机容量[RES种类]*均衡投资率1,RES建设周期)；
RES设备折旧[RES种类]＝RES发电装机容量[RES种类]/RES设备生命周期；
RES发电量[RES种类]＝RES发电装机容量[RES种类]*RES发电利用小时数 [RES种类]；
RES发电总供给＝SUM(RES发电量[RES种类！])；
RES发电成本[风力]＝0.4*RES发电量[风力]；
RES发电成本[光伏]＝0.65*RES发电量[光伏]；
RES发电成本[生物质]＝0.74*RES发电量[生物质]；
RES发电收入[风力]＝RES发电量[风力]*(上网电价+固定电价补贴[风力])；
RES发电收入[光伏]＝RES发电量[光伏]*(上网电价+固定电价补贴[光伏])；
RES发电收入[生物质]＝RES发电量[生物质]*(上网电价+固定电价补贴[生物质])；
RES发电投资乘数＝SMOOTH(RES发电收入[RES种类]/RES发电成本[RES 种类],1)；
参见图3，是本发明实施例一提供的一种发电网可行性的综合评价方法的火力发电装机容量发展模型系统流程示意图；
建立火力发电装机发展评价模型具体包括：
设定存量包括火力发电装机容量；
设定速率变量包括火力发电新增装机、火力发电设备折旧；设定辅助变量包括火力发电供给、火力发电收入、火力发电成本、火力发电投资乘数、火力发电碳排放量；设定常量包括火力发电装机容量初始值、火电建设周期、火电设备生命周期、火力发电利用小时数、均衡投资率2；
建立火力发电装机发展评价模型的方程式；
其中，火力发电装机发展评价模型的方程式包括：
火力发电装机容量＝INTEG(火电新增装机-火电设备折旧)；
火电新增装机＝DELAY1(均衡投资率2*火力发电投资乘数*火力发电装机容量,火电建设周期)；
火电设备折旧＝火力发电装机容量/火电设备生命周期；
火力发电供给＝火电利用小时数*火力发电装机容量；
火力发电成本＝0.00984*火力发电供给*火力发电供给+0.335*火力发电供给；
火力发电收入＝火力发电供给*上网电价；
火力发电投资乘数＝SMOOTH(火力发电收入/(火力发电成本+碳交易价格),1)；
火力发电碳排放量＝975*火力发电供给；
参见图4，是本发明实施例一提供的一种发电网可行性的综合评价方法的碳排放交易模型系统流程示意图；
建立碳排放交易(ET)评价模型具体包括：
设定存量包括碳交易市场价格、低碳基金；设定速率变量碳交易价格变化；设定辅助变量包括碳交易价格、ET供给、ET需求、供需差额1、供需差额2、有偿配额规模、低碳基金、竞价底价、其他行业碳排放量、平均减排成本；设定常量包括碳交易价格上限、碳交易价格下限、有偿配额比例、碳普惠制、碳交易初始价格、电力行业免费配额比例、其他行业免费配额比例、初始减排成本；
建立碳排放交易(ET)模型的方程式；
其中，碳排放交易(ET)模型的方程式包括：
碳交易价格＝MIN(碳交易价格上限,MAX(碳交易价格下限,碳交易初始价格))；
碳交易市场价格＝碳交易初始价格+INTEG(碳交易价格变化)；
碳交易价格变化＝碳交易市场价格*(ET需求-ET供给)/ET需求；
ET供给＝供需差额1+供需差额2；
ET需求＝(平均减排成本/碳交易价格)*(供需差额1+供需差额2)；
供需差额1＝火力发电碳排放量-电力行业免费配额；
供需差额2＝其他行业碳排放量-其他行业免费配额；
有偿配额规模＝(电力行业免费配额+其他行业免费配额)*有偿配额比例；
低碳基金＝INTEG(竞价底价*有偿配额规模)；
竞价底价＝1.2*碳交易价格；
平均减排成本＝初始减排成本-0.1*碳普惠制-0.2*低碳基金；
参见，图5是本发明实施例一提供的一种发电网可行性的综合评价方法的电力供需模型系统流程示意图；
建立电力供需评价模型具体包括：
设定存量包括电力需求、上网电价；设定速率变量包括需求变化、电价变化；设定辅助变量包括电力供给、销售电价；设定常量包括电力需求初始值、上网电价初始值、参考电价、网损；
建立电力供需评价模型的方程式；
其中，电力供需评价模型的方程式包括：
上网电价＝上网电价初始值+INTEG(电价变化)；
电价变化＝上网电价*(电力需求-电力供给)/电力需求；
电力需求＝(((电力需求初始值+Time)*100000)/12)*(销售电价/参考电价)^(-0.25)；
电力供给＝(1-网损)*(火力发电供给+RES发电总供给)；
销售电价＝上网电价+0.7*平均减排成本。
在具体的实施例中，模型之间通过影子变量互联，构建后的系统动力学模型存储在中心服务器中，用户可通过多种访问方式调用，并根据实际需求进行修改。
调用中心服务器变量数据库中的数值，输入系统动力学模型：
风力发电装机初始容量＝164000MW；
风力发电固定电价补贴＝50元/MWh；
风力发电利用小时数＝200h；
光伏发电装机初始容量＝130000MW；
光伏发电固定电价补贴＝200元/MWh；
光伏发电利用小时数＝118h；
生物质能发电装机初始容量＝14762MW；
生物质能发电固定电价补贴＝300元/MWh；
生物质能发电利用小时数＝40h；
RES建设周期＝3月；
RES设备生命周期＝240月；
均衡投资率1＝0.001/12；
火力发电装机容量初始值＝850000MW；
火电建设周期＝13月；
火电设备生命周期＝300月；
火电利用小时数＝335h；
碳交易初始价格＝0.05元/kg；
碳交易价格上限＝0.2元/kg；
碳交易价格下限＝0元/kg；
有偿配额比例＝3％；
碳普惠制＝0或1；
初始减排成本＝27000元/kg；
电力需求初始值＝49000MW；
上网电价初始值＝350元/MW；
参考电价＝300元/MW；
网损＝0.1；
分别设置电力行业免费配额比例、其他行业免费配额比例的不同搭配值，探讨政策强度对综合效益的影响，开始仿真后将结果导入数据库。
所述效益整合分析，指标的权重分配采用CRITIC赋权法。CRITIC赋权法是一种能够客观反映指标客观权重的计算方法，其基本思路是通过指标之间的对比强度和冲突性来确定权重。对比强度表示了同一个指标在不同方案之间取值差距的大小，以标准差的形式来表现。冲突性表示了指标之间的不相关程度，通过计算相关系数来反向确定。
进一步地，计算各个待评价参数的评价权重具体包括：
计算碳排放政策i(i＝1，2，3，...，n)在系统动力学模型仿真运行结果下指标j(j＝1，2，3，...，m)的数值，得到原始数值矩阵Xij；
| 指标1 | 指标2 | ... | 指标m | |
| 政策1 | X11 | X12 | ... | X11 |
| 政策2 | X21 | X22 | ... | X2m |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 政策n | Xn1 | Xn2 | ... | Xnm |
采用如下两个公式对Xij进行标准化，得到标准化数值矩阵Yij：
具体地，前者适用于正向指标，即数值越大，效益越好；后者适用于负向指标，即数值越小，效益越好。
通过下式计算指标j的标准差σj，表征对比强度：
式中，
为平均值，标准差σj越大，所述碳排放政策之间的取值差距越大，说明该指标权重大，反之权重小；
通过下式计算指标j和指标k之间的相关系数rjk，反向表征冲突性：
其中，冲突性越大，说明该指标的权重越大，反之权重越小；
式中，cov(Yj,Yk)为指标j和指标k标准化数据的协方差，var(Yj)、var(Yk)分别为指标j、k标准化数据的方差，得到相关系数矩阵R：
则指标j的冲突性Cj如下式所示：
通过下式计算指标j的信息量Ij：
Ij＝σj·Cj
其中，如果指标j包含的信息量越大，说明指标j的重要性越大，反之越小；
通过下式计算指标j的权重Wj：
具体地，系统动力学模型，其完整构建过程包括绘制因果回路图、完善存量流量图，用于动态仿真政策执行的长期结果。模型包括可再生能源装机发展模型、火力发电装机发展模型、碳排放交易模型、电力供需模型；模型构建利用 VensimDSS软件完成，结构储存于服务器中。
具体地，因果回路图由多个反馈回路组成，包括正反馈、负反馈，可以依此创建存量流量图；存量流量图表达了不同变量、模块之间的逻辑联系，嵌入数学关系后得到完整系统动力学模型。
进一步地，根据评价模型和评价权重计算碳排放政策下，待评价发电网可行性的综合评价结果，具体包括：
通过下式计算待评价发电网的综合评价分值：
根据综合评价分值得到待评价发电网可行性的综合评价结果。
在具体的实施例中，可将待评价发电网可行性的综合评价结果存入服务器中，并通过重设政策内容、调整模型参数、对比评分结果，能够循环得到可行性最高的发电网结构。
本发明实施例提供的一种发电网可行性的综合评价方法，与现有技术相比，具有如下有益效果：
通过建立包括碳排放政策、电源特性和发电机组参数约束的数据库，并根据数据库生成能源指标、生态指标和经济性指标作为待评价参数，能够全面地，具体地反映发电网可行性的各个维度；通过对待评价参数的评价权重进行计算并对待评价参数进行赋权，能够提高发电网可行性分析结果的真实性和可靠性；从而实现全面、准确地对碳排放政策下发电网的可行性进行评估，避免了碳排放政策下由于发电网结构不合理造成的资源浪费和环境污染。
参见图6，是本发明实施例二提供的一种发电网可行性的综合评价装置的结构示意图，包括：
数据库建立模块201，用于建立包括碳排放交易政策、电源特性和发电机组参数约束的数据库；
参数生成模块202，用于根据数据库生成待评价发电网的待评价参数；其中，待评价参数包括能源指标、生态指标和经济性指标；
评价模型建立模块203，用于建立待评价参数的评价模型；
权重计算模块204，用于计算各个待评价参数的评价权重；
综合评价模块205，用于根据评价模型和评价权重计算碳排放政策下，待评价发电网可行性的综合评价结果。
进一步地，能源指标包括如下的至少一种：
可再生能源装机容量、火力发电装机容量、清洁能源渗透率、能源自给率、一次能源利用效率；
其中，通过下式计算可再生能源装机容量C：
C＝C0+∫(Inflow-Outflow)dt
式中，C0为初始可再生能源装机容量，Inflow为装机容量的新增值，Outflow 为设备的折旧值；
通过下式计算火力发电装机容量C’：
C'＝C0'+∫(Inflow'-Outflow')dt
式中，C0'为初始火力发电装机容量，Inflow’为装机容量的新增值，Outflow’为设备的折旧值；
通过下式计算清洁能源渗透率REPR：
式中，REICi为第i种清洁能源的装机容量，FEIC为化石能源的装机容量；
通过下式计算能源自给率：
能源自给率＝能源生产总量/能源消费总量
通过下式计算一次能源利用效率：
一次能源利用效率＝供能量/一次能源输入量。
进一步地，生态指标包括如下的至少一种：
碳减排量、碳减排效率、单位能源消费二氧化硫排放量、单位能源消费氮氧化物排放量；
其中，通过下式计算碳减排量CR：
CR＝UR×SRES
式中，UR为单位可再生能源电力碳减排量，SRES表示可再生能源发电供给；
通过下式计算碳减排效率ηc；
ηc＝(CC0-Cav)/CC0*100％
式中，ηc为碳减排效率，CC0为初始减排成本，Cav为平均减排成本；
通过下式计算单位能源消费二氧化硫排放量；
单位能源消费二氧化硫排放量＝二氧化硫排放总量/能源消费总量
通过下式计算单位能源氮氧化物排放总量：
单位能源氮氧化物排放总量＝氮氧化物排放总量/能源消费总量。
进一步地，经济性指标包括如下的至少一种：
发电商勒纳指数、企业用能成本占比、家庭用能支出占比；
其中，通过下式计算发电商勒纳指数L：
L＝(P-MC)/P
式中，P表示电价，MC表示边际成本；
通过下式计算企业用能成本占比：
企业用能成本占比＝企业用能成本/企业生产成本
通过下式计算家庭用能支出占比：
家庭用能支出占比＝家庭用能支出/家庭总支出。
进一步地，评价模型包括如下的至少一种：可再生能源(RES)发电装机发展模型、火力发电装机发展评价模型、碳排放交易(ET)评价模型、电力供需评价模型；
其中，建立可再生能源(RES)发电装机发展模型具体包括：
设定存量包括RES发电装机容量；设定速率变量包括RES新增装机、RES 设备折旧；设定辅助变量包括RES发电量、RES发电总供给、RES发电成本、 RES发电收入、RES发电投资乘数；设定常量包括RES装机容量初始值、固定电价补贴、均衡投资率1、RES建设周期、RES设备生命周期、RES发电利用小时数；设定下标变量包括RES种类；
建立可再生能源(RES)发电装机发展模型的方程式；
其中，可再生能源(RES)发电装机发展模型的方程式包括：
RES种类＝{风力、光伏、生物质}；
RES发电装机容量[RES种类]＝RES新增装机[RES种类]-RES设备折旧[RES 种类]；
RES新增装机[RES种类]＝DELAY1(RES发电投资乘数[RES种类]*RES发电装机容量[RES种类]*均衡投资率1,RES建设周期)；
RES设备折旧[RES种类]＝RES发电装机容量[RES种类]/RES设备生命周期；
RES发电量[RES种类]＝RES发电装机容量[RES种类]*RES发电利用小时数 [RES种类]；
RES发电总供给＝SUM(RES发电量[RES种类！])；
RES发电成本[风力]＝0.4*RES发电量[风力]；
RES发电成本[光伏]＝0.65*RES发电量[光伏]；
RES发电成本[生物质]＝0.74*RES发电量[生物质]；
RES发电收入[风力]＝RES发电量[风力]*(上网电价+固定电价补贴[风力])；
RES发电收入[光伏]＝RES发电量[光伏]*(上网电价+固定电价补贴[光伏])；
RES发电收入[生物质]＝RES发电量[生物质]*(上网电价+固定电价补贴[生物质])；
RES发电投资乘数＝SMOOTH(RES发电收入[RES种类]/RES发电成本[RES 种类],1)；
建立火力发电装机发展评价模型具体包括：
设定存量包括火力发电装机容量；设定速率变量包括火力发电新增装机、火力发电设备折旧；设定辅助变量包括火力发电供给、火力发电收入、火力发电成本、火力发电投资乘数、火力发电碳排放量；设定常量包括火力发电装机容量初始值、火电建设周期、火电设备生命周期、火力发电利用小时数、均衡投资率2；
建立火力发电装机发展评价模型的方程式；
其中，火力发电装机发展评价模型的方程式包括：
火力发电装机容量＝INTEG(火电新增装机-火电设备折旧)；
火电新增装机＝DELAY1(均衡投资率2*火力发电投资乘数*火力发电装机容量,火电建设周期)；
火电设备折旧＝火力发电装机容量/火电设备生命周期；
火力发电供给＝火电利用小时数*火力发电装机容量；
火力发电成本＝0.00984*火力发电供给*火力发电供给+0.335*火力发电供给；
火力发电收入＝火力发电供给*上网电价；
火力发电投资乘数＝SMOOTH(火力发电收入/(火力发电成本+碳交易价格),1)；
火力发电碳排放量＝975*火力发电供给；
建立碳排放交易(ET)评价模型具体包括：
设定存量包括碳交易市场价格、低碳基金；设定速率变量碳交易价格变化；设定辅助变量包括碳交易价格、ET供给、ET需求、供需差额1、供需差额2、有偿配额规模、低碳基金、竞价底价、其他行业碳排放量、平均减排成本；设定常量包括碳交易价格上限、碳交易价格下限、有偿配额比例、碳普惠制、碳交易初始价格、电力行业免费配额比例、其他行业免费配额比例、初始减排成本；
建立碳排放交易(ET)模型的方程式；
其中，碳排放交易(ET)模型的方程式包括：
碳交易价格＝MIN(碳交易价格上限,MAX(碳交易价格下限,碳交易初始价格))；
碳交易市场价格＝碳交易初始价格+INTEG(碳交易价格变化)；
碳交易价格变化＝碳交易市场价格*(ET需求-ET供给)/ET需求；
ET供给＝供需差额1+供需差额2；
ET需求＝(平均减排成本/碳交易价格)*(供需差额1+供需差额2)；
供需差额1＝火力发电碳排放量-电力行业免费配额；
供需差额2＝其他行业碳排放量-其他行业免费配额；
有偿配额规模＝(电力行业免费配额+其他行业免费配额)*有偿配额比例；
低碳基金＝INTEG(竞价底价*有偿配额规模)；
竞价底价＝1.2*碳交易价格；
平均减排成本＝初始减排成本-0.1*碳普惠制-0.2*低碳基金；
建立电力供需评价模型具体包括：
设定存量包括电力需求、上网电价；设定速率变量包括需求变化、电价变化；设定辅助变量包括电力供给、销售电价；设定常量包括电力需求初始值、上网电价初始值、参考电价、网损；
建立电力供需评价模型的方程式；
其中，电力供需评价模型的方程式包括：
上网电价＝上网电价初始值+INTEG(电价变化)；
电价变化＝上网电价*(电力需求-电力供给)/电力需求；
电力需求＝(((电力需求初始值+Time)*100000)/12)*(销售电价/参考电价)^(-0.25)；
电力供给＝(1-网损)*(火力发电供给+RES发电总供给)；
销售电价＝上网电价+0.7*平均减排成本。
进一步地，计算各个待评价参数的评价权重具体包括：
计算碳排放政策i(i＝1，2，3，...，n)在系统动力学模型仿真运行结果下指标j(j＝1，2，3，...，m)的数值，得到原始数值矩阵Xij；
采用如下两个公式对Xij进行标准化，得到标准化数值矩阵Yij：
通过下式计算指标j的标准差σj，表征对比强度：
式中，
为平均值，标准差σj越大，所述碳排放政策之间的取值差距越大，说明该指标权重大，反之权重小；
通过下式计算指标j和指标k之间的相关系数rjk，反向表征冲突性：
其中，冲突性越大，说明该指标的权重越大，反之权重越小；
式中，cov(Yj,Yk)为指标j和指标k标准化数据的协方差，var(Yj)、var(Yk)分别为指标j、k标准化数据的方差，得到相关系数矩阵R：
则指标j的冲突性Cj如下式所示：
通过下式计算指标j的信息量Ij：
Ij＝σj·Cj
其中，如果指标j包含的信息量越大，说明指标j的重要性越大，反之越小；
通过下式计算指标j的权重Wj：
进一步地，根据评价模型和评价权重计算碳排放政策下，待评价发电网可行性的综合评价结果，具体包括：
通过下式计算待评价发电网的综合评价分值：
根据综合评价分值得到待评价发电网可行性的综合评价结果。
本发明实施例三对应提供了一种发电网可行性的综合评价装置，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例一所述的发电网可行性的综合评价方法。所述发电网可行性的综合评价装置可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述发电网可行性的综合评价装置可包括，但不仅限于，处理器、存储器。
本发明实施例四对应提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如本发明实施例一所述的发电网可行性的综合评价方法。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述发电网可行性的综合评价装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个发电网可行性的综合评价装置的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述发电网可行性的综合评价装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述发电网可行性的综合评价装置集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种发电网可行性的综合评价方法，其特征在于，包括：
建立包括碳排放政策、电源特性和发电机组参数约束的数据库；
根据所述数据库生成待评价发电网的待评价参数；其中，所述待评价参数包括能源指标、生态指标和经济性指标；
建立所述待评价参数的评价模型；
计算各个所述待评价参数的评价权重；
根据所述评价模型和所述评价权重计算所述碳排放政策下，所述待评价发电网可行性的综合评价结果。
2.如权利要求1所述的一种发电网可行性的综合评价方法，其特征在于，所述能源指标包括如下的至少一种：
可再生能源装机容量、火力发电装机容量、清洁能源渗透率、能源自给率、一次能源利用效率；
其中，通过下式计算所述可再生能源装机容量C：
C＝C0+∫(Inflow-Outflow)dt
式中，C0为初始可再生能源装机容量，Inflow为装机容量的新增值，Outflow为设备的折旧值；
通过下式计算所述火力发电装机容量C’：
C'＝C0'+∫(Inflow'-Outflow')dt
式中，C0'为初始火力发电装机容量，Inflow’为装机容量的新增值，Outflow’为设备的折旧值；
通过下式计算所述清洁能源渗透率REPR：
式中，REICi为第i种清洁能源的装机容量，FEIC为化石能源的装机容量；
通过下式计算所述能源自给率：
能源自给率＝能源生产总量/能源消费总量
通过下式计算所述一次能源利用效率：
一次能源利用效率＝供能量/一次能源输入量。
3.如权利要求1所述的一种发电网可行性的综合评价方法，其特征在于，所述生态指标包括如下的至少一种：
碳减排量、碳减排效率、单位能源消费二氧化硫排放量、单位能源消费氮氧化物排放量；
其中，通过下式计算所述碳减排量CR：
CR＝UR×SRES
式中，UR为单位可再生能源电力碳减排量，SRES表示可再生能源发电供给；
通过下式计算所述碳减排效率ηc；
ηc＝(CC0-Cav)/CC0*100％
式中，ηc为碳减排效率，CC0为初始减排成本，Cav为平均减排成本；
通过下式计算所述单位能源消费二氧化硫排放量；
单位能源消费二氧化硫排放量＝二氧化硫排放总量/能源消费总量通过下式计算所述单位能源氮氧化物排放总量：
单位能源氮氧化物排放总量＝氮氧化物排放总量/能源消费总量。
4.如权利要求1所述的一种发电网可行性的综合评价方法，其特征在于，所述经济性指标包括如下的至少一种：
发电商勒纳指数、企业用能成本占比、家庭用能支出占比；
其中，通过下式计算所述发电商勒纳指数L：
L＝(P-MC)/P
式中，P表示电价，MC表示边际成本；
通过下式计算所述企业用能成本占比：
企业用能成本占比＝企业用能成本/企业生产成本
通过下式计算所述家庭用能支出占比：
家庭用能支出占比＝家庭用能支出/家庭总支出。
5.如权利要求1所述的一种发电网可行性的综合评价方法，其特征在于，所述评价模型包括如下的至少一种：可再生能源(RES)发电装机发展模型、火力发电装机发展评价模型、碳排放交易(ET)评价模型、电力供需评价模型；
其中，建立所述可再生能源(RES)发电装机发展模型具体包括：
设定存量包括RES发电装机容量；设定速率变量包括RES新增装机、RES设备折旧；设定辅助变量包括RES发电量、RES发电总供给、RES发电成本、RES发电收入、RES发电投资乘数；设定常量包括RES装机容量初始值、固定电价补贴、均衡投资率1、RES建设周期、RES设备生命周期、RES发电利用小时数；设定下标变量包括RES种类；
建立所述可再生能源(RES)发电装机发展模型的方程式；
其中，所述可再生能源(RES)发电装机发展模型的方程式包括：
RES种类＝{风力、光伏、生物质}；
RES发电装机容量[RES种类]＝RES新增装机[RES种类]-RES设备折旧[RES种类]；
RES新增装机[RES种类]＝DELAY1(RES发电投资乘数[RES种类]*RES发电装机容量[RES种类]*均衡投资率1,RES建设周期)；
RES设备折旧[RES种类]＝RES发电装机容量[RES种类]/RES设备生命周期；
RES发电量[RES种类]＝RES发电装机容量[RES种类]*RES发电利用小时数[RES种类]；
RES发电总供给＝SUM(RES发电量[RES种类！])；
RES发电成本[风力]＝0.4*RES发电量[风力]；
RES发电成本[光伏]＝0.65*RES发电量[光伏]；
RES发电成本[生物质]＝0.74*RES发电量[生物质]；
RES发电收入[风力]＝RES发电量[风力]*(上网电价+固定电价补贴[风力])；
RES发电收入[光伏]＝RES发电量[光伏]*(上网电价+固定电价补贴[光伏])；
RES发电收入[生物质]＝RES发电量[生物质]*(上网电价+固定电价补贴[生物质])；
RES发电投资乘数＝SMOOTH(RES发电收入[RES种类]/RES发电成本[RES种类],1)；
建立所述火力发电装机发展评价模型具体包括：
设定存量包括火力发电装机容量；设定速率变量包括火力发电新增装机、火力发电设备折旧；设定辅助变量包括火力发电供给、火力发电收入、火力发电成本、火力发电投资乘数、火力发电碳排放量；设定常量包括火力发电装机容量初始值、火电建设周期、火电设备生命周期、火力发电利用小时数、均衡投资率2；
建立所述火力发电装机发展评价模型的方程式；
其中，所述火力发电装机发展评价模型的方程式包括：
火力发电装机容量＝INTEG(火电新增装机-火电设备折旧)；
火电新增装机＝DELAY1(均衡投资率2*火力发电投资乘数*火力发电装机容量,火电建设周期)；
火电设备折旧＝火力发电装机容量/火电设备生命周期；
火力发电供给＝火电利用小时数*火力发电装机容量；
火力发电成本＝0.00984*火力发电供给*火力发电供给+0.335*火力发电供给；
火力发电收入＝火力发电供给*上网电价；
火力发电投资乘数＝SMOOTH(火力发电收入/(火力发电成本+碳交易价格),1)；
火力发电碳排放量＝975*火力发电供给；
建立所述碳排放交易(ET)评价模型具体包括：
设定存量包括碳交易市场价格、低碳基金；设定速率变量碳交易价格变化；设定辅助变量包括碳交易价格、ET供给、ET需求、供需差额1、供需差额2、有偿配额规模、低碳基金、竞价底价、其他行业碳排放量、平均减排成本；设定常量包括碳交易价格上限、碳交易价格下限、有偿配额比例、碳普惠制、碳交易初始价格、电力行业免费配额比例、其他行业免费配额比例、初始减排成本；
建立所述碳排放交易(ET)模型的方程式；
其中，所述碳排放交易(ET)模型的方程式包括：
碳交易价格＝MIN(碳交易价格上限,MAX(碳交易价格下限,碳交易初始价格))；
碳交易市场价格＝碳交易初始价格+INTEG(碳交易价格变化)；
碳交易价格变化＝碳交易市场价格*(ET需求-ET供给)/ET需求；
ET供给＝供需差额1+供需差额2；
ET需求＝(平均减排成本/碳交易价格)*(供需差额1+供需差额2)；
供需差额1＝火力发电碳排放量-电力行业免费配额；
供需差额2＝其他行业碳排放量-其他行业免费配额；
有偿配额规模＝(电力行业免费配额+其他行业免费配额)*有偿配额比例；
低碳基金＝INTEG(竞价底价*有偿配额规模)；
竞价底价＝1.2*碳交易价格；
平均减排成本＝初始减排成本-0.1*碳普惠制-0.2*低碳基金；
建立所述电力供需评价模型具体包括：
设定存量包括电力需求、上网电价；设定速率变量包括需求变化、电价变化；设定辅助变量包括电力供给、销售电价；设定常量包括电力需求初始值、上网电价初始值、参考电价、网损；
建立所述电力供需评价模型的方程式；
其中，所述电力供需评价模型的方程式包括：
上网电价＝上网电价初始值+INTEG(电价变化)；
电价变化＝上网电价*(电力需求-电力供给)/电力需求；
电力需求＝(((电力需求初始值+Time)*100000)/12)*(销售电价/参考电价)^(-0.25)；
电力供给＝(1-网损)*(火力发电供给+RES发电总供给)；
销售电价＝上网电价+0.7*平均减排成本。
6.如权利要求1所述的一种发电网可行性的综合评价方法，其特征在于，所述计算各个所述待评价参数的评价权重具体包括：
计算所述碳排放政策i(i＝1，2，3，...，n)在系统动力学模型仿真运行结果下指标j(j＝1，2，3，...，m)的数值，得到原始数值矩阵Xij；
采用如下两个公式对Xij进行标准化，得到标准化数值矩阵Yij：
通过下式计算指标j的标准差σj，表征对比强度：
式中，
为平均值，标准差σj越大，所述碳排放政策之间的取值差距越大，说明该指标权重大，反之权重小；
通过下式计算指标j和指标k之间的相关系数rjk，反向表征冲突性：
其中，冲突性越大，说明该指标的权重越大，反之权重越小；
式中，cov(Yj,Yk)为指标j和指标k标准化数据的协方差，var(Yj)、var(Yk)分别为指标j、k标准化数据的方差，得到相关系数矩阵R：
则指标j的冲突性Cj如下式所示：
通过下式计算指标j的信息量Ij：
Ij＝σj·Cj
其中，如果指标j包含的信息量越大，说明指标j的重要性越大，反之越小；
通过下式计算指标j的权重Wj：
7.如权利要求1所述的一种发电网可行性的综合评价方法，其特征在于，所述根据所述评价模型和所述评价权重计算所述碳排放政策下，所述待评价发电网可行性的综合评价结果，具体包括：
通过下式计算所述待评价发电网的综合评价分值：
根据所述综合评价分值得到所述待评价发电网可行性的综合评价结果。
8.一种发电网可行性的综合评价装置，其特征在于，包括：
数据库建立模块，用于建立包括碳排放交易政策、电源特性和发电机组参数约束的数据库；
参数生成模块，用于根据所述数据库生成待评价发电网的待评价参数；其中，所述待评价参数包括能源指标、生态指标和经济性指标；
评价模型建立模块，用于建立所述待评价参数的评价模型；
权重计算模块，用于计算各个所述待评价参数的评价权重；
综合评价模块，用于根据所述评价模型和所述评价权重计算所述碳排放政策下，待评价发电网可行性的综合评价结果。
9.一种发电网可行性的综合评价装置，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的一种发电网可行性的综合评价方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的一种发电网可行性的综合评价装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010085258.1A CN111311084A (zh) | 2020-02-10 | 2020-02-10 | 发电网可行性的综合评价方法、装置及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010085258.1A CN111311084A (zh) | 2020-02-10 | 2020-02-10 | 发电网可行性的综合评价方法、装置及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111311084A true CN111311084A (zh) | 2020-06-19 |
Family
ID=71158320
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010085258.1A Pending CN111311084A (zh) | 2020-02-10 | 2020-02-10 | 发电网可行性的综合评价方法、装置及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111311084A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113241800A (zh) * | 2021-04-14 | 2021-08-10 | 中南大学 | 一种基于区域电价的智能电网控制系统及其控制方法 |
| CN114626570A (zh) * | 2021-12-07 | 2022-06-14 | 国网天津市电力公司 | 一种电力碳排放轨迹分析方法及装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103440597A (zh) * | 2013-08-28 | 2013-12-11 | 国家电网公司 | 可再生能源并网对电网经济运行影响的分析方法 |
| WO2018095410A1 (zh) * | 2016-11-28 | 2018-05-31 | 新奥泛能网络科技股份有限公司 | 一种产能方式评估方法及系统 |
| CN109191025A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-01-11 | 国网新疆电力有限公司 | 一种电源结构优化配置方案综合能效的评价方法 |
| CN109214694A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-01-15 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种基于模糊综合评价的电网公司碳减排风险评估方法 |
| CN110310035A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-08 | 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 | 主动配电网综合评价方法、装置及存储介质 |
-
2020
- 2020-02-10 CN CN202010085258.1A patent/CN111311084A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103440597A (zh) * | 2013-08-28 | 2013-12-11 | 国家电网公司 | 可再生能源并网对电网经济运行影响的分析方法 |
| WO2018095410A1 (zh) * | 2016-11-28 | 2018-05-31 | 新奥泛能网络科技股份有限公司 | 一种产能方式评估方法及系统 |
| CN109214694A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-01-15 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种基于模糊综合评价的电网公司碳减排风险评估方法 |
| CN109191025A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-01-11 | 国网新疆电力有限公司 | 一种电源结构优化配置方案综合能效的评价方法 |
| CN110310035A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-08 | 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 | 主动配电网综合评价方法、装置及存储介质 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113241800A (zh) * | 2021-04-14 | 2021-08-10 | 中南大学 | 一种基于区域电价的智能电网控制系统及其控制方法 |
| CN113241800B (zh) * | 2021-04-14 | 2022-11-18 | 中南大学 | 一种基于区域电价的智能电网控制系统及其控制方法 |
| CN114626570A (zh) * | 2021-12-07 | 2022-06-14 | 国网天津市电力公司 | 一种电力碳排放轨迹分析方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111415061B (zh) | 一种可再生能源电力系统的综合评价方法及装置 | |
| Zeng et al. | Investment efficiency of the new energy industry in China | |
| Hilorme et al. | Smart grid concept as a perspective for the development of Ukrainian energy platform | |
| CN110738405A (zh) | 电力市场有效性的评估方法、装置及存储介质 | |
| Stojiljković | Bi-level multi-objective fuzzy design optimization of energy supply systems aided by problem-specific heuristics | |
| CN111311084A (zh) | 发电网可行性的综合评价方法、装置及存储介质 | |
| Yuan et al. | Biomass power generation fuel procurement and storage modes evaluation: A case study in Jilin | |
| Zhao et al. | Tripartite evolutionary game theory approach for low-carbon power grid technology cooperation with government intervention | |
| Li et al. | Distributionally robust offering strategy of the aggregator integrating renewable energy generator and energy storage considering uncertainty and connections between the mid-to-long-term and spot electricity markets | |
| Wu et al. | Resource misallocation and the development of hydropower industry | |
| Chen et al. | Distributed power trading system based on blockchain technology | |
| Turner et al. | Framing policy on low emissions vehicles in terms of economic gains: Might the most straightforward gain be delivered by supply chain activity to support refuelling? | |
| CN113988702A (zh) | 一种需求侧资源潜力评估方法及系统 | |
| Li et al. | Analysis of the compound differential evolution game of new energy manufacturers’ two-stage market behavior under the weight of consumption responsibility | |
| Han et al. | Dynamic game optimization control for shared energy storage in multiple application scenarios considering energy storage economy | |
| Göke | AnyMOD–A graph-based framework for energy system modelling with high levels of renewables and sector integration | |
| CN116862068A (zh) | 一种计及激励型响应不确定性的变电站规划分布鲁棒优化方法及系统 | |
| Liu et al. | Green technology investment selection with carbon price and competition: One-to-many matching structure | |
| CN110796296A (zh) | 多目标投资优化模型的构建方法、装置和计算设备 | |
| Fikru et al. | Electric utility mergers in the presence of distributed renewable energy | |
| CN114049043A (zh) | 新能源消纳评价方法、装置、终端及存储介质 | |
| Chen et al. | Electricity supply chain coordination with carbon abatement technology investment under the benchmarking mechanism. | |
| Zhang et al. | Carbon market evaluation based on random walk hypothesis in China | |
| Zhang et al. | A distributionally robust approximate framework consider CVaR constraints for energy management of microgrid | |
| Deng et al. | Environmental Resource Allocation Efficiency and Sustainable Development |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200619 |