CN113657735B - 考虑森林碳汇能力约束的碳中和场景下电源结构规划方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及考虑森林碳汇能力约束的“碳中和”场景下电源结构规划方法，包括：预测碳中和场景下目标年的负荷、电量需求和负荷特性参数，以及森林碳汇能力；基于森林碳汇能力、火电合理利用小时数确定目标年的火电装机范围；基于区域资源禀赋、基核水平等计算目标年的水电和核电等非火常规电源装机范围；基于区域资源禀赋、电量平衡约束计算“碳中和”目标年的风电、光伏新能源装机范围；基于区域资源禀赋、电力和调峰平衡约束计算目标年的抽水蓄能和电化学储能等储能装机范围；基于上述各类型电源装机范围，得出碳中和场景下的电源装机结构规划方案，并对电力、电量和调峰平衡约束进行迭代优化；本发明能提出碳中和场景下的电源结构方案。

Description

考虑森林碳汇能力约束的碳中和场景下电源结构规划方法
技术领域
本发明涉及电力系统电源规划技术领域，尤其是考虑森林碳汇能力约束的碳中和场景下电源结构规划方法。
背景技术
电源规划是电力系统规划设计的核心部分之一，它不但对电力工业及整个国民经济的发展有重大影响，而且涉及到国民经济有关部门的投资支出。传统的电源规划方法，一般是根据某一时期预测的负荷及电量需要量，在满足电力电量供需平衡的条件下，寻求一个可靠性、灵活性和经济性最优的电源建设方案，包括电源结构和布点等。
本发明主要是针对电源结构的规划方法，即提出某一规划时期内某区域各类型电源装机规划方案。
在传统的电源结构规划方法中，往往只涉及可靠性、灵活性和经济性最优，一般未考虑或未量化考虑不同电源品种对气候等的影响。“碳中和”，是指某段时间某一区域内的碳汇能力等于碳排放总量，其中碳汇是指通过森林、草地、农田、海洋等生态系统固定(捕获)大气的二氧化碳，也就是通过碳汇抵消自身产生的二氧化碳排放，实现二氧化碳的“零排放”，二氧化碳排放量“收支相抵”。
电力工业碳排放是全社会碳排放的主要来源，约占全社会碳排放的30％～40％。电力工业碳排放主要来自化石能源机组(煤电、气电等)发电过程中的碳排放，要满足2060年全社会“碳中和”要求，需要根据远景碳汇能力约束，提出“碳中和”场景下的电力工业减排力度，科学合理规划电源结构，为社会发展留出碳排放合理空间。
基于上述问题，本发明提出一种考虑森林碳汇能力约束的“碳中和”场景下电源结构规划方法，以达到上述目的。
发明内容
本发明提出考虑森林碳汇能力约束的碳中和场景下电源结构规划方法，能得出某一区域内“碳中和”场景下的电源结构方案，从而确定各类型电源的发展路径。
森林碳汇是生态系统碳汇的主体，本发明是以考虑森林碳汇能力为约束的“碳中和”场景下电源结构规划方法，用于电力系统的远景电源规划，所述方法包括以下步骤；
步骤S1：预测碳中和场景下目标年的负荷、电量需求及负荷特性参数；
步骤S2：预测碳中和场景下目标年的森林碳汇能力；
步骤S3：基于森林碳汇能力、火电正常利用小时数确定碳中和目标年的火电装机容量的范围；
步骤S4：基于区域资源禀赋和基荷水平，计算碳中和目标年的水电和核电两种非火常规电源装机容量的范围；
步骤S5：基于区域资源禀赋和电量平衡约束计算，碳中和目标年的风电、光伏两种新能源装机容量的范围；
步骤S6：基于区域资源禀赋及电力和调峰平衡约束，计算碳中和目标年的抽水蓄能、电化学储能两种储能装机容量的范围；
步骤S7：基于上述各类型电源装机容量的范围，得出碳中和场景下的电源结构规划方案。
步骤S8：判断电源结构规划方案是否满足电网运营时的平衡约束。如不满足，则转至S7，进一步在装机范围内优化电源结构规划方案，直至满足要求。
所述步骤S1中，负荷、电量需求及负荷特性参数，是指全年全社会最大负荷Pload、全社会用电量E、年负荷特性和分月最大负荷日的日负荷特性，其中年负荷特性是指某月的最大负荷与全年最大负荷的比值，用Pi表示，则以公式表述为
Figure GDA0003827852860000021
其中：Piload为i月的全社会最大负荷，单位为万kW；
Pload为全年全社会最大负荷，单位为万kW；
i表示月份，取值为1，2，……，12。
分月最大负荷日的日负荷特性是指i月的最大负荷日的j时负荷与i月最大负荷Piload的比值，用Pij表示，则以公式表述为
Figure GDA0003827852860000031
其中：Pijload为i月的最大负荷日的j时负荷，单位为万kW；
Piload为i月的全社会最大负荷，单位为万kW。
i表示月份，取值为1，2，……，12；
j表示时刻，取值为1，2，……，24。
所述步骤S2中，是指通过预测森林蓄积量的增长，预测碳中和目标年的森林碳汇能力；采用两种方法；
方法一：基于Logistic模型，模拟区域内所有树木从不同生长阶段长到过熟林阶段，从而得到“碳中和”场景下目标年森林蓄积量V增长模型；再通过森林蓄积量年增长量，计算得到当年碳汇能力，用公式表示为：
Figure GDA0003827852860000032
其中：Vn表示第n年的森林蓄积量，单位m3；
n表示年份；
Vsat表示区域内森林蓄积量的饱和值，单位m3；
Ssat表示区域内森林规划面积饱和值，单位m2；
Vom表示区域内过熟林的单位面积蓄积量，单位m3/m2；
a、b为拟合参数，可基于历史森林蓄积量统计数据进行拟合；
CSinkn表示第n年的碳汇能力，单位t；
方法二：基于“碳中和”目标年下的森林规划面积饱和值Ssat，并将森林分为K个分区，以平均树龄y作为森林分区数量值，每年砍伐达到成熟状态分区的数木，砍伐后当年立即种植相同幼苗，则形成循环发展模式，维持碳汇能力稳定。用公式表示为:
Figure GDA0003827852860000041
其中：Vmn表示第m分区第n年的森林蓄积量，单位万m3；
Ssat表示区域内森林规划面积饱和值，单位万m2；
K表示森林分区数，取K＝y，y为区域内树木平均树龄；
Vom表示区域内过熟林的单位面积蓄积量，单位万m3/万m2；
CSinkn表示第n年的碳汇能力，单位万t。
n表示年份；
m表示分区编号；
所述步骤S3中的火电装机容量的范围，是指基于目标年火电单位度电碳排放强度ITher，以步骤S2中第n年的碳汇能力CSinkn为约束，确定火电允许发电量ETher，再根据火电正常利用小时数TTher，确定火电装机容量PTher。用公式表示:
Figure GDA0003827852860000042
其中：ETher表示火电允许发电量，单位亿kWh；
CSinkn表示第n年碳汇能力，单位万t；
ITher表示目标年火电单位度电碳排放强度，单位万t/亿kWh；
PTher表示火电装机容量，单位万kW。
所述步骤S4中非火常规电源装机容量的范围，是指通过对区域内水电、核电理论装机容量进行评估，确定水电可开发容量上限PHydromax、核电可开发容量上限PNucmax；再以步骤S1中确定的年负荷特性中最大负荷月份的最小负荷特性值Pijmin，计算得到基荷水平，并以此确定水电、核电的装机容量PHydro、PNuc合理范围，需满足以下约束：
Figure GDA0003827852860000051
所述步骤S5中新能源装机容量范围的计算，是指通过对区域内风电、光伏理论装机容量进行评估，确定风电可开发容量上限PWindmax、太阳能可开发容量上限PSolarmax；以典型区域内风电、太阳能典型利用小时数TWind、TSolar估算风电、太阳能理论发电量EWind、ESolar，优化确定风电装机容量PWind、太阳能装机容量PSolar；需满足以下约束:
Figure GDA0003827852860000052
其中：E为步骤S1中确定的全社会用电量，单位为亿kWh；
ETher为步骤S3确定的火电发电量，单位为亿kWh；
PHydro、PNuc为步骤S4确定的水电和核电的装机容量，单位为万kW；
THydro为区域内典型水文年(通常按平水年)水电发电利用小时数，单位为h；
TNuc为区域内核电典型发电利用小时数，单位为h。
所述步骤S6，是指以步骤S1中确定的全社会最大用电负荷Pload为约束，安排所需的储能总装机PES；再结合区域资源禀赋情况，安排抽水蓄能装机PPS、电化学储能装机PEES；最后以步骤S1中确定的负荷特性，以最大峰谷差为约束进行校核，如不满足，进一步新增电化学储能的装机规模。
PES＝PPS+PEES≥Pload-PTher-Pnuc-CH×PHydro-CW×PWind-CS×PSolar公式八；
其中：CH为水电参与电力平衡系数，CW为风电参与电力平衡系数，CS为太阳能发电参与电力平衡系数。
所述步骤S7，基于上述各类型电源装机容量的范围，得出碳中和场景下的电源装机结构规划方案，即得出火电、核电、水电、风电、太阳能、抽水蓄能、电化学储能的装机容量PTher、PNuc、PHydro、PWind、PSolar、PPS、PEES。。
所述步骤S8中，判断电源装机结构规划方案是否满足电力、电量和调峰平衡约束。如不满足，则转至S7，进一步在装机范围内优化装机方案，直至满足要求。
本发明提出考虑森林碳汇能力约束的“碳中和”场景下电源结构规划方法，能根据远景碳汇能力约束，提出“碳中和”场景下的电力工业减排力度，科学合理规划电源结构，为社会发展留出碳排放合理空间，得出某一区域内“碳中和”场景下的电源结构方案，从而确定各类型电源的发展路径。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步详细的说明：
附图1是本发明所述方法的步骤流程示意图；
附图2是实施例中福建省森林碳汇能力自然发展趋势的示意图。
具体实施方式
实施例1：
以福建省“碳中和”场景下电源结构规划为例进行分析。
1.预测“碳中和”场景下目标年的负荷、电量需求及负荷特性参数。
福建省2020年全社会最大负荷为4223万千瓦，电量2483亿千瓦时，采用人均电量法、Logistic曲线法、协整模型法和产值单耗法等方法对全省远景电力需求进行预测分析，“碳中和”场景下2060年，预测福建全省最大负荷达到9600万千瓦，用电量5475亿千瓦时，并采用2019年年负荷特性和最大负荷日日负荷特性作为远景负荷特性参数。
表1年负荷特性表
月份 1 2 …… i …… 12
年负荷特性 P<sub>1</sub> P<sub>2</sub> …… P<sub>i</sub> …… P<sub>12</sub>
表2分月最大负荷日的日负荷特性
Figure GDA0003827852860000061
Figure GDA0003827852860000071
2.预测“碳中和”场景下目标年的森林碳汇能力。
按照步骤S2的两种方法测算。
方法一：基于Logistic模型的森林碳汇能力测算
考虑福建省远景最大单位面积蓄积量分别按照历史值、人工替换树种以及同纬度的最大过熟林单位蓄积量，则远景福建省森林蓄积量分别可达16亿、21亿和24亿立方米；通过对增长过程进行模拟，测算可得福建省森林自然生长情况下，碳汇能力最高值可达6800万吨(2030-2035年间),2060年碳汇能力为2354～4453万吨，发展趋势曲线如附图2所示。
方法二：考虑科学砍伐经营的远景福建省碳汇能力测算
福建省森林不同树种的平均生长周期为33年，全省通过设置对应数量的森林分区，每年砍伐达到成熟状态分区的数木，砍伐后当年立即种植相同幼苗。按全省森林均可参与轮伐，福建每年新增蓄积量可达4800万，碳汇能力为8784万吨。
综上，2060年，在仅靠森林自然增长情况下，碳汇能力为2354～4453万吨；但考虑森林科学砍伐经营，碳汇能力可达8784万吨。
3.确定“碳中和”目标年的火电装机范围。
全社会碳汇能力为8784万吨，福建现状电力煤炭消耗量约占全社会的32％，则按此作为远景福建火电占全社会碳汇能力的比重，约为2811万吨。其中，气电按照福建现有装机预留规模，远景按700万千瓦考虑，碳排放398万吨；煤电则剩余配额2413万吨，根据福建省煤电度电碳排放821g/kWh，则火电允许发电量为294亿kWh，远景考虑煤电作为调峰电源运行，利用小时数为1500小时，则确定火电装机容量不超过2000万千瓦。
4.计算“碳中和”目标年的非火常规电源装机范围。
水电按照福建资源禀赋，目前已基本开发完毕，远景按1236万千瓦考虑。核电则考虑满足基荷需求，远景最大基荷约为最大负荷的76.8％，则需要基荷电源7180万千瓦，考虑煤电、气电以及生物质及其他中小电源3000万千瓦，以及水电强迫出力后，约需要核电规模4000万千瓦。
5.计算“碳中和”目标年的新能源装机范围。
远景光伏总装机福建按照区域日照条件，将以分布式光伏(屋顶光伏)为主，通过遥感技术测得屋顶面积后，考虑一定的可安装比例，预计光伏总规模将达1500万千瓦。风电装机在上述基础上，按照电量平衡进行安排，可得风电装机3400万千瓦。
6.计算“碳中和”目标年的储能装机范围。
由于风电在高峰时段参与电力平衡概率低(按30％参与平衡)，剩余电力空间由抽蓄或储能满足，为1800万千瓦。其中，抽蓄按800万千瓦考虑，储能按1000万千瓦考虑。
7.“碳中和”场景下的电源装机结构规划方案。
按照上述分析，得到福建省“碳中和”场景下的电源装机结构规划方案，如表3所示。
表3福建省“碳中和”场景下的电源装机结构规划推荐方案
项目 装机(万千瓦) 占比(％)
1 火电 3000 20
其中：煤电 2000 13
燃气 700 5
其他 300 2
2 水电 1236 8
3 抽蓄+储能 1800 12
4 核电 4000 27
5 风电 3400 23
6 光伏 1500 10
7 合计 14936 100
8.均校验，该电源装机结构规划方案满足电力、电量和调峰平衡约束。

Claims (6)

1.考虑森林碳汇能力约束的碳中和场景下电源结构规划方法，用于电网的电源结构规划，其特征在于：所述方法包括以下步骤；
步骤S1：预测碳中和场景下目标年的负荷、电量需求及负荷特性参数；
步骤S2：预测碳中和场景下目标年的森林碳汇能力；
步骤S3：基于森林碳汇能力、火电正常利用小时数确定碳中和目标年的火电装机容量的范围；
步骤S4：基于区域资源禀赋和基荷水平，计算碳中和目标年的水电和核电两种非火常规电源装机容量的范围；
步骤S5：基于区域资源禀赋和电量平衡约束，计算碳中和目标年的风电、光伏两种新能源装机容量的范围；
步骤S6：基于区域资源禀赋及电力和调峰平衡约束，计算碳中和目标年的抽水蓄能、电化学储能两种储能装机容量的范围；
步骤S7：基于上述各类型电源装机容量的范围，得出碳中和场景下的电源结构规划方案；
步骤S8：判断电源结构规划方案是否满足电网运营时的平衡约束；如不满足，则步骤转至S7，进一步在装机范围内优化电源结构规划方案，直至满足要求；
所述步骤S2是指通过预测森林蓄积量的增长，预测碳中和目标年的森林碳汇能力；采用两种方法；
方法一：基于Logistic模型，模拟区域内所有树木从不同生长阶段长到过熟林阶段，从而得到“碳中和”场景下目标年森林蓄积量V增长模型；再通过森林蓄积量年增长量，计算得到当年碳汇能力，用公式表示为：
Figure FDA0003840792330000011
其中：Vn表示第n年的森林蓄积量，单位m3；
n表示年份；
Vsat表示区域内森林蓄积量的饱和值，单位m3；
Ssat表示区域内森林规划面积饱和值，单位m2；
Vom表示区域内过熟林的单位面积蓄积量，单位m3/m2；
a、b为拟合参数，基于历史森林蓄积量统计数据进行拟合；
CSinkn表示第n年的碳汇能力，单位t；
方法二：基于“碳中和”目标年下的森林规划面积饱和值Ssat，并将森林分为K个分区，以平均树龄y作为森林分区数量值，每年砍伐达到成熟状态分区的数木，砍伐后当年立即种植相同幼苗，则形成循环发展模式，维持碳汇能力稳定；用公式表示为:
Figure FDA0003840792330000021
其中：Vmn表示第m分区第n年的森林蓄积量，单位m3；
Ssat表示区域内森林规划面积饱和值，单位m2；
K表示森林分区数，取K＝y，y为区域内树木平均树龄；
Vom表示区域内过熟林的单位面积蓄积量，单位m3/m2；
CSinkn表示第n年的碳汇能力，单位t；
n表示年份；
m表示分区编号；
所述步骤S3中的火电装机容量的范围，是指基于目标年火电单位度电碳排放强度ITher，以步骤S2第n年的碳汇能力CSinkn为约束，确定火电允许发电量ETher，再根据火电正常利用小时数TTher，确定火电装机容量PTher，用公式表示:
Figure FDA0003840792330000022
其中：ETher表示火电允许发电量，单位亿kWh；
CSinkn表示第n年碳汇能力，单位t；
ITher表示目标年火电单位度电碳排放强度，单位万t/亿kWh；
PTher表示火电装机容量，单位万kW。
2.根据权利要求1所述的考虑森林碳汇能力约束的碳中和场景下电源结构规划方法，其特征在于：所述步骤S1中，负荷、电量需求及负荷特性参数，是指全年全社会最大负荷Pload、全社会用电量E、年负荷特性和分月最大负荷日的日负荷特性，其中年负荷特性是指某月的最大负荷与全年最大负荷的比值，用Pi表示，则以公式表述为
Figure FDA0003840792330000031
其中：Piload为i月的全社会最大负荷，单位为万kW；
Pload为全年全社会最大负荷，单位为万kW；
i表示月份，取值为1，2，……，12；
分月最大负荷日的日负荷特性是指i月的最大负荷日的j时负荷与i月的全社会最大负荷Piload的比值，用Pij表示，则以公式表述为
Figure FDA0003840792330000032
其中：Pijload为i月的最大负荷日的j时负荷，单位为万kW；
Piload为i月的全社会最大负荷，单位为万kW；
i表示月份，取值为1，2，……，12；
j表示时刻，取值为1，2，……，24。
3.根据权利要求2所述的考虑森林碳汇能力约束的碳中和场景下电源结构规划方法，其特征在于：所述步骤S4中非火常规电源装机容量的范围，是指通过对区域内水电、核电理论装机容量进行评估，确定水电可开发容量上限PHydromax、核电可开发容量上限PNucmax；再以步骤S1中确定的年负荷特性中最大负荷月份的最小负荷特性值Pijmin，计算得到基荷水平，并以此确定水电、核电装机容量PHydro、PNuc合理范围，需满足以下约束：
Figure FDA0003840792330000041
4.根据权利要求3所述的考虑森林碳汇能力约束的碳中和场景下电源结构规划方法，其特征在于：所述步骤S5中新能源装机容量范围的计算，是指通过对区域内风电、光伏理论装机容量进行评估，确定风电可开发容量上限PWindmax、太阳能可开发容量上限PSolarmax；以典型区域内风电、太阳能典型利用小时数TWind、TSolar估算风电、太阳能理论发电量EWind、ESolar，优化确定风电装机容量PWind、太阳能装机容量PSolar；需满足以下约束:
Figure FDA0003840792330000042
其中：E为步骤S1中确定的全社会用电量，单位为亿kWh；
ETher为步骤S3确定的火电允许发电量，单位为亿kWh；
PHydro、PNuc为步骤S4确定的水电和核电的装机容量，单位为万kW；
THydro为区域内典型水文年水电发电利用小时数，单位为h；
TNuc为区域内核电典型发电利用小时数，单位为h。
5.根据权利要求2所述的考虑森林碳汇能力约束的碳中和场景下电源结构规划方法，其特征在于：所述步骤S6，是指以步骤S1中确定的全年全社会最大负荷Pload为约束，安排所需的储能总装机容量PES；再结合区域资源禀赋情况，安排抽水蓄能装机容量PPS、电化学储能装机容量PEES；最后以步骤S1中确定的负荷特性，以最大峰谷差为约束进行校核，如不满足，进一步新增电化学储能的装机容量；
PES＝PPS+PEES≥Pload-PTher-Pnuc-CH×PHydro-CW×PWind-CS×PSolar 公式八；
其中：CH为水电参与电力平衡系数；
CW为风电参与电力平衡系数；
CS为太阳能发电参与电力平衡系数；
PNuc为核电装机容量；
PHydro为水电装机容量；
PWind为风电装机容量；
PSolar为太阳能装机容量。
6.根据权利要求1所述的考虑森林碳汇能力约束的碳中和场景下电源结构规划方法，其特征在于：所述步骤S7，基于上述各类型电源装机容量的范围，得出碳中和场景下的电源结构规划方案，即得出火电、核电、水电、风电、太阳能、抽水蓄能、电化学储能的装机容量PTher、PNuc、PHydro、PWind、PSolar、PPS、PEES。
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108133322A (zh) * 2017-12-21 2018-06-08 清华大学 一种基于时序运行模拟的电力电量平衡指标计算方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106022652A (zh) * 2016-06-12 2016-10-12 刘兆刚 一种森林碳汇经营方案的处理方法和装置
FI12759Y1 (fi) * 2019-05-24 2020-09-15 Hiilinieluntuottajat Hnt Oy Järjestelmä maan ja/tai metsän muodostaman hiilinielun hyödyntämiseksi Euroopan Unionin päästökauppajärjestelmässä
CN112821462B (zh) * 2021-01-05 2022-05-13 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种电网多种调节资源的协调优化方法
CN113158119B (zh) * 2021-02-09 2024-04-16 北京康居认证中心有限公司 一种基于碳收支平衡分析的区域碳中和计算方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108133322A (zh) * 2017-12-21 2018-06-08 清华大学 一种基于时序运行模拟的电力电量平衡指标计算方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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碳排放及燃煤约束下的电源规划及其效益评价;罗金山等;《电力系统自动化》;20160610(第11期);全文 *

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