CN113746144A - 一种源网荷实时交互的电碳控制方法及其智能管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种源网荷实时交互的电碳控制方法及其智能管理系统,属于电力低碳减排技术领域，方法包括：获取电力调度系统数据，分析不同来源发电机组的碳排放系数，基于电力潮流信息，使用电气剖分与多电源碳排放模型，实时计算输电网碳足迹；对用电侧布署的电碳智能终端、台区测细粒度设备感知、运行环境状态监控，构建本地化分析的边缘计算体系，计算出节点负荷清洁指数；在配电侧设置电碳控制器，使同一级别的电碳控制器信息共享，该源网荷实时交互的电碳控制方法及其智能管理系统，基于电气剖分的电网全场景碳追踪，实现对不同区域电网碳流的有效追踪，实现台区碳排放态势感知、演变特征归纳、碳减排方法应用，助推台区低碳化发展。

Description

一种源网荷实时交互的电碳控制方法及其智能管理系统
技术领域
本发明属于电力低碳减排技术领域，具体涉及源网荷实时交互的电碳控制方法及其智能管理系统。
背景技术
目前在电厂碳排放量化分析上，美国、欧盟较早开展温室气体减排工作，国际上有3 种较为成熟的碳排放核算方法：排放因子法、物料守恒法、在线监测法，但上述方法只是大致的对火电厂碳排放量进行监测，缺乏对火电厂、燃气电厂等机组在不同运行工况下的碳排放量的精准量化计算，在碳足迹追踪方法上，目前在工业、建筑行业开展了一些研究，电网结构庞大、运行工况复杂，缺乏对电网碳足迹追踪的研究，碳电协同调度方面，现有调度方法难以适应未来以新能源为主体的电力系统调度运行，迫切需要研究考虑碳排目标的调度技术，保障新能源为主体的电网安全稳定运行；
电网连接电力生产和消费，是能源转型的中心环节，是电力系统碳减排的核心枢纽，碳计量与电力计量、碳排放市场与电力市场，在发电侧、电网侧、用电侧存在等效关联关系，电网能源流动将更加多向化，网荷互动将更加多元化，对用电采集智能化水平提出了更高要求，建议积极推广应用能源控制器、智能物联电能表与智能传感器等装置，引导需求侧资源自主匹配供给侧资源，实现电力供需智能互动，增强系统对不断发展的新能源的接纳能力；利用新一代用电信息采集系统上线等契机，创新应用先进传感技术，完善边缘通信网络；提升信息感知、边缘计算、云边协同能力，广泛接入智能感知设备、能效装置、配电设备、分布式电源、充电桩及多种能源表计；
随着“双碳”目标推进，低压台区下分布式光伏、电动汽车、储能、柔性负荷等灵活资源持续快速增长，对建设清洁台区提供了技术可行性，为了实现清洁低碳台区，亟需掌握台区运行过程中电-碳耦合方式与碳流分布情况，目前在推动台区低碳行动上，尚存在电网台区在不同运行工况下碳排放量难以定量计算、现有技术手段难以对台区碳足迹进行在线追踪、碳排放分布特征不明确等关键问题，因此需要研发一种新的管理系统来解决现有的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种源网荷实时交互的电碳控制方法及其智能管理系统，以解决碳信息无法精准计量与管控的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种源网荷实时交互的电碳控制方法，包括：
获取电力调度系统数据，确定不同来源发电机组的碳排放系数；基于电力潮流信息，采用电气剖分与多电源碳排放模型，实时计算输电网碳流；
构建本地化分析的边缘计算体系，计算出负荷清洁指数；
在配电侧设置电碳控制器，使同一级别的电碳控制器信息共享，分别采集调度侧节点碳排放信息和电碳智能终端上传的负荷清洁指数；并将采集数据汇总分析，得出评估节点负荷的综合绿色指数，同时对输电侧的节点碳排放信息与用电侧的负荷清洁指数进行耦合协同分析，实时确定电网高分辨率发电清洁度、负荷清洁指数并计算电网综合绿色指数；
向调度侧反馈节点的负荷清洁指数和碳智能终端反馈所述电网综合绿色指数，用于实现对负荷用电控制及电网状态调度与控制。
上述发电机组的碳排放系数的确定方式为：
褐煤发电的排放强度：1054克/千瓦时；
硬煤发电的排放强度：888克/千瓦时；
燃油发电的排放强度：733克/千瓦时；
天然气发电的排放强度：499克/千瓦时；
太阳能光伏排放强度：85克/千瓦时；
生物质发电的排放强度：45克/千瓦时；
核电的排放强度：29克/千瓦时；
水电的排放强度：26克/千瓦时；
风电的排放强度：26克/千瓦时。
采用电气剖分实时计算输电网碳流的追踪方法包括源荷追踪方法和荷源追踪方法：
所述源荷追踪方法包括以下步骤：
S11、确定当前节点流出功率方向、连接支路与后续节点；
S12、判断节点与后续节点有无电气联系或遍历完所有节点；若节点与后续节点有电气联系或遍历未完成，则构建节点与后续节点的电气剖分模型，并计算节点与后续节点碳排放联系矩阵，并选择后续节点作为当前节点，继续执行S11；若节点与后续节点无电气联系或遍历完成，则计算发电节点所有落点及其比例。
上述荷源追踪方法包括以下步骤：
S21、确定当前节点流入功率方向、连接支路与后续节点；
S22、判断节点与前续节点有无电气联系或遍历完所有节点；若节点与前续节点有电气联系或遍历未完所有节点，则构建节点与前续节点的电气剖分模型，并计算节点与前续节点碳排放联系矩阵，选择前续节点作为当前节点；继续执行S21；若节点与前续节点无电气联系或遍历完所有节点，则计算负荷节点所有来源及其比例。
上述电气剖分模型的构建方法包括以下步骤：
S31、由潮流程序或状态估计程序获得电力系统的潮流状态；
S32、预先设定需要剖分的网络源；
S33、定义有向图的有向边的正方向为支路实际潮流的方向,通过网络路径搜索方 法求得网络源到其他所有可能网络节点的路径链集合,记为
Figure 581956DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 60342DEST_PATH_IMAGE002
为路径链总数；
S34、给i赋初值1；
S35、取路径链
Figure 907075DEST_PATH_IMAGE003
,从链首段支路的潮流送端节点开始,依次逐步进行交流支路和 节点的联合电气剖分,直到链的末段支路的潮流受端节点为止；
S36、判断:若
Figure 445504DEST_PATH_IMAGE004
,保存结果,结束；若不成立,则将i加1后重新赋给i,返回步 骤S35。
上述负荷清洁指数计算方法为基于负荷电压与功率曲线，得到负荷清洁指数CL，其计算公式为：
Figure 377688DEST_PATH_IMAGE005
；
Figure 659765DEST_PATH_IMAGE006
为用能效率，由电力在传输过程及终端利用过程中损耗的比例决定；
Figure 361004DEST_PATH_IMAGE007
为电力负荷的功率因数，在0~1之间，功率因数越高，负荷对电网资源的利用效 率越强，因无功引起的潜在碳排放越低；
Figure 330054DEST_PATH_IMAGE008
为负荷类型，依据终端负荷类型，其清洁程度划分为五个等级，
Figure 483955DEST_PATH_IMAGE009
。
构建本地化分析的边缘计算体系的方法如下：
电气潮流和碳排放信息采集并分析基于云边端协同系统，所述云边端协同体系统从云端获取调度实时数据，通过HPLC通信协议集成终端侧用电数据，利用系统互联网络与电碳智能控制器实时信息交互，实现边缘计算。
上述电网综合绿色指数的计算方法如下：
Figure 569723DEST_PATH_IMAGE010
其中，C为电网综合绿色指数，i=1～m表示电网中m个等效节点，j=1～n表示每个节 点下n个等效负荷；
Figure 125469DEST_PATH_IMAGE011
与
Figure 536859DEST_PATH_IMAGE012
分别代表第i个几点负荷量与单位负荷碳排放量，
Figure 178056DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 801935DEST_PATH_IMAGE014
分别代表第j种负荷清洁程度及其占当前负荷节点负荷量的比例。
上述源网荷实时交互的电碳控制方法的智能管理系统，包括：
电碳智能控制器，布署于配电侧，用于采集电台区供用电信息、采集终端、电能表数据、调度侧节点碳排放信息；
电碳智能终端，布署于用电侧，用于实时监测三相电压、电流、有功功率、无功功率、视在功率、功率因数，累计组合有功总电能及正、反向有功电能和组合无功I/II和各象限无功电能并支持冻结电量；
碳流追踪模块，用于对发电机组碳排放落点与负荷用电碳排放来源进行追踪；
负荷清洁指数模块，用于对负荷电压与功率曲线进行负荷类型辨识，计算负荷清洁指数；
评估电网综合绿色指数模块，用于对输电侧节点碳排放信息与用电侧负荷清洁程度进行耦合协同分析，实时评估电网高分辨率发电清洁度与负荷清洁指数。
本发明的技术效果和优点：该源网荷实时交互的电碳控制方法及其智能管理系统，基于电气剖分的电网全场景碳追踪，实现对不同区域电网碳流的有效追踪，实现台区碳排放态势感知、演变特征归纳、碳减排方法应用，助推台区低碳化发展。本发明基于电气剖分算法，考虑电网有功与无功功率对应的碳排放映射算法，对大电网中碳足迹多样化来源及流动方式进行计算，从而对电网关键节点与线路进行碳足迹实时追踪；在用电侧基于海量电碳智能终端，结合定制化用电采集与负荷碳排放算法，可实现台区级电碳信息精准感知、实时计量与柔性低碳控制；在配网层，利用电碳智能控制器融合输电网与用电侧信息，实现信息相互验证、功能互补与自动调节，实现多采集设备的信息交互、边缘计算与集中控制功能。
附图说明
图1为本发明电碳智能控制终端对源网荷数据的交互分析与控制流程图；
图2为本发明IEEE14节点系统结构图；
图3为本发明管理系统的框架图；
图4为本发明源网荷组成与管理系统的分布图；
图5为本发明基于电气剖分的电网碳足迹追踪方法的流程图。
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做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。
图1和图4所示，源网荷实时交互的电碳控制方法，包括：
对电力系统输电侧、配电侧以及用电侧的电气潮流和碳排放信息采集和分析；基于云网边协同体系，该系统的云边端协同体系在于，该系统设置在配电网侧，从云端获取调度实时数据，利用HPLC通信协议集成终端侧用电数据，同时利用系统互联网络与其他智能电-碳智能控制器进行实时信息交互，实现边缘计算功能；
获取电力调度系统数据，分析不同来源发电机组的碳排放系数，基于电力潮流信息，使用电气剖分与多电源碳排放模型，实时计算输电网碳足迹；
所述发电机组碳排放系数计算方式为：
褐煤发电的排放强度：1054克/千瓦时；
硬煤发电的排放强度：888克/千瓦时；
燃油发电的排放强度：733克/千瓦时；
天然气发电的排放强度：499克/千瓦时；
太阳能光伏排放强度：85克/千瓦时；
生物质发电的排放强度：45克/千瓦时；
核电的排放强度：29克/千瓦时；
水电的排放强度：26克/千瓦时；
风电的排放强度：26克/千瓦时；
基于电气剖分的碳流追踪方式为：
考虑追踪方向，追踪模型主要包括源荷追踪与荷源追踪两部分，分别对发电机组碳排放落点与负荷用电碳排放来源进行追踪。其算法流程图如图5所示。
所述源荷追踪方法包括以下步骤：
S11、判别当前节点流出功率方向、连接支路与后续节点；
S12、判断节点与后续节点无电气联系或遍历完所有节点；若节点与后续节点有电气联系或遍历未完成，则构建该节点与后续节点的电气剖分模型，并计算该节点与后续节点碳排放联系矩阵，并选择后续节点作为当前节点，继续执行S11；若节点与后续节点无电气联系或遍历完成，则计算该发电节点所有落点及其比例。
所述荷源追踪方法包括以下步骤：
S21、判别当前节点流入功率方向、连接支路与后续节点
S22、判断节点与前续节点无电气联系或遍历完所有节点；若节点与前续节点有电气联系或遍历未完所有节点，则构建该节点与前续节点的电气剖分模型，并计算该节点与前续节点碳排放联系矩阵，选择前续节点作为当前节点；继续执行S21；若节点与前续节点无电气联系或遍历完所有节点，则计算该负荷节点所有来源及其比例。
所述电气剖分模型构建方法包括以下步骤：
S31、由潮流程序或状态估计程序获得电力系统的潮流状态；
S32、指定需要剖分的网络源；
S33、定义有向图的有向边的正方向为支路实际潮流的方向,通过网络路径搜索方 法求得该网络源到其他所有可能网络节点的路径链集合,记为
Figure 212188DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 794479DEST_PATH_IMAGE016
为路径链总数；
S34、给i赋初值1；
S35、取路径链
Figure 922972DEST_PATH_IMAGE017
,从该链首段支路的潮流送端节点开始,依次逐步进行交流支路 和节点的联合电气剖分,直到链的末段支路的潮流受端节点为止；
S36、判断:若
Figure 84963DEST_PATH_IMAGE018
,保存结果,结束;若不成立,则将i加1后重新赋给i,返回步骤 S35。
对用电侧布署的电碳智能终端、台区测细粒度设备感知、运行环境状态监控，构建本地化分析的边缘计算体系，计算出节点负荷清洁指数；
所述负荷清洁指数计算方法基于负荷电压与功率曲线进行负荷类型辨识、功率因数与能源利用效率，得到负荷清洁指数CL，其计算公式为：
Figure 349722DEST_PATH_IMAGE019
；
Figure 837335DEST_PATH_IMAGE020
为用能效率，主要由电力在传输过程及终端利用过程中损耗的比例决定；
Figure 453124DEST_PATH_IMAGE021
为电力负荷的功率因数，在0～1之间，功率因数越高，说明负荷对电网资源的利 用效率越强，因无功引起的潜在碳排放越低；
Figure 684386DEST_PATH_IMAGE022
为负荷类型，依据终端负荷类型，其清洁程度划分为五个等级，
Figure 69230DEST_PATH_IMAGE023
，
能源加工转换属于特殊负荷，其没有简单消耗电力，而是以电制氢、抽水蓄能等形式将电量暂时存储起来，为了避免对其进行碳排放重复计算，其清洁指数最高；而供热供冷行业属于完全的电能转换为热能，其是不可逆转的碳排放过程，其清洁程度最低，其他按照负荷的能耗指数及产业类型进行划分；
在配电侧设置有电碳控制器，同一级别的电碳控制器信息共享，采集调度侧节点碳排放信息和电碳智能终端上传的负荷清洁程度，并将采集数据汇总分析，评估节点负荷的综合绿色指数，同时对输电侧节点碳排放信息与用电侧负荷清洁程度进行耦合协同分析，实时评估电网高分辨率发电清洁度与负荷清洁指数，评估电网综合绿色指数；
所述评估电网综合绿色指数C为：
Figure 462166DEST_PATH_IMAGE024
；
其中，C为电网综合绿色指数，i=1～m表示电网中m个等效节点，j=1～n表示每个节 点下n个等效负荷。
Figure 565251DEST_PATH_IMAGE025
与
Figure 334624DEST_PATH_IMAGE026
分别代表第i个几点负荷量与单位负荷碳排放量，
Figure 839554DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 403391DEST_PATH_IMAGE028
分别代表第j种负荷清洁程度及其占当前负荷节点负荷量的比例。
本发明另提供一种基于源网荷实时交互的电碳控制方法的智能管理系统，如图3所示，包括：
电碳智能控制器，所述电碳智能控制器布署于配电侧，用于采集电台区供用电信息、采集终端、电能表数据、调度侧节点碳排放信息；采用高性能32 位Cortex-A7 CPU、嵌入式操作系统、2GB/8GB 大容量存储器，可以利用无线移动通信（5G/4G /3G/2G）等和主站进行通信，集配电台区供用电信息采集、各采集终端或电能表数据收集、设备状态监测及通讯组网、就地化分析决策、协同计算等功能于一体的智能化融合终端设备，能够基于调度侧节点碳排放信息与海量电碳智能终端上传的负荷清洁程度，进行数据汇总分析，评估节点负荷的综合绿色指数；
电碳智能终端，所述电碳智能终端布署于用电侧，用于实时监测三相电压、电流、有功功率、无功功率、视在功率、功率因数，累计组合有功总电能及正、反向有功电能和组合无功I/II以及各象限无功电能并支持冻结电量；支持LCD轮显，通信方式标配RS-485，支持短距离无线通信或LPWAN（低功耗广域网通信），满足国家标准GB/T 17215对电能表的各项技术要求，具有高质量、高精度、低功耗、美观精致、安装方便等优点；
碳流追踪模块，所述碳流追踪用于对发电机组碳排放落点与负荷用电碳排放来源进行追踪；
负荷清洁指数模块，所述负荷清洁指数模块用于对负荷电压与功率曲线进行负荷类型辨识、功率因数与能源利用效率，计算负荷清洁指数；
评估电网综合绿色指数，所述评估电网综合绿色指数用于对输电侧节点碳排放信息与用电侧负荷清洁程度进行耦合协同分析，实时评估电网高分辨率发电清洁度与负荷清洁指数；
向调度侧反馈节点负荷清洁指数和碳智能终端反馈综合绿色指数，实现对负荷用电控制和电网状态调度与控制。
本发明用于对发电侧碳排放、电网侧碳足迹流向与负荷侧用电清洁程度进行量化评估，针对以上问题，本实施例中构建了一个IEEE14节点系统，用于说明碳计量效果，系统架构如图2所示的，首先利用IEEE14节点系统进行电网碳流追踪的场景验证，其中节点1、2、3、6、8为发电节点，发电类型分别为火电、光伏、风电、核电与水电。节点2、3、4、5、6、9、10、11、12、13、14为负荷节点，节点的线路的粗细代表不同的节点负荷碳排放量和线路承载碳排放量大小。
经计算，电网整体发电与负荷节点的碳排放值及其出力值如表1所示，
表1
Figure 259352DEST_PATH_IMAGE029
Figure 849993DEST_PATH_IMAGE030
Figure 943851DEST_PATH_IMAGE031
该电网中碳排放量最高的发电节点为节点1，碳排放量为117077.76kg/h；碳消耗量最高的负荷节点为节点4，碳消耗量为40658.37kg/h；承载碳排放最高的线路为1-2，碳排放量为790.06kg/h；
基于电气剖分理论计算电网碳足迹追踪，其源荷碳排放关联结果如表2（单位为(kg/h)）所示：
表2
Figure 678589DEST_PATH_IMAGE032
发电节点1、2、3、6、8的碳排放主要分别落在了负荷节点4、3、3、13、9中；
在此基础上，负荷侧利用计量装置与分析算法对负荷的清洁程度进行分析，从而可以得到特定关键负荷的碳排放来源及自身用电清洁效率，从内部和外部两个角度分析源网荷节能减排效率，整个流程如图1所示，本实施例中，以节点10为例，利用电碳智能终端，计算节点10下各负荷的用电清洁程度，通过采集装置分析，节点10的负荷中，能源二次加工转换产业、低功耗制造业、居民负荷及第三产业、高功耗制造业及供热供冷行业负荷占比分别为15%、15%、20%、20%与30%，并且其功率因数、用能效率均可通过终端进行辨识与测量，因此节点10下负荷自身的清洁程度及节点整体绿色指数如表3所示；
表3
Figure 490687DEST_PATH_IMAGE033
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种源网荷实时交互的电碳控制方法，其特征在于：包括：
获取电力调度系统数据，确定不同来源发电机组的碳排放系数；基于电力潮流信息，采用电气剖分与多电源碳排放模型，实时计算输电网碳流；
构建本地化分析的边缘计算体系，计算出负荷清洁指数；
在配电侧设置电碳控制器，使同一级别的电碳控制器信息共享，分别采集调度侧节点碳排放信息和电碳智能终端上传的负荷清洁指数；并将采集数据汇总分析，得出评估节点负荷的综合绿色指数，同时对输电侧的节点碳排放信息与用电侧的负荷清洁指数进行耦合协同分析，实时确定电网高分辨率发电清洁度、负荷清洁指数并计算电网综合绿色指数；
向调度侧反馈节点的负荷清洁指数和碳智能终端反馈所述电网综合绿色指数，用于实现对负荷用电控制及电网状态调度与控制。
2.根据权利要求1所述的一种源网荷实时交互的电碳控制方法，其特征在于：所述发电机组的碳排放系数的确定方式为：
褐煤发电的排放强度：1054克/千瓦时；
硬煤发电的排放强度：888克/千瓦时；
燃油发电的排放强度：733克/千瓦时；
天然气发电的排放强度：499克/千瓦时；
太阳能光伏排放强度：85克/千瓦时；
生物质发电的排放强度：45克/千瓦时；
核电的排放强度：29克/千瓦时；
水电的排放强度：26克/千瓦时；
风电的排放强度：26克/千瓦时。
3.根据权利要求1所述的一种源网荷实时交互的电碳控制方法，其特征在于：采用电气剖分实时计算输电网碳流的追踪方法包括源荷追踪方法和荷源追踪方法：
所述源荷追踪方法包括以下步骤：
S11、确定当前节点流出功率方向、连接支路与后续节点；
S12、判断节点与后续节点有无电气联系或遍历完所有节点；若节点与后续节点有电气联系或遍历未完成，则构建节点与后续节点的电气剖分模型，并计算节点与后续节点碳排放联系矩阵，并选择后续节点作为当前节点，继续执行S11；若节点与后续节点无电气联系或遍历完成，则计算发电节点所有落点及其比例。
4.根据权利要求3所述的一种源网荷实时交互的电碳控制方法，其特征在于：所述荷源追踪方法包括以下步骤：
S21、确定当前节点流入功率方向、连接支路与后续节点；
S22、判断节点与前续节点有无电气联系或遍历完所有节点；若节点与前续节点有电气联系或遍历未完所有节点，则构建节点与前续节点的电气剖分模型，并计算节点与前续节点碳排放联系矩阵，选择前续节点作为当前节点；继续执行S21；若节点与前续节点无电气联系或遍历完所有节点，则计算负荷节点所有来源及其比例。
5.根据权利要求4所述的一种源网荷实时交互的电碳控制方法，其特征在于：所述电气剖分模型的构建方法包括以下步骤：
S31、由潮流程序或状态估计程序获得电力系统的潮流状态；
S32、预先设定需要剖分的网络源；
S33、定义有向图的有向边的正方向为支路实际潮流的方向,通过网络路径搜索方法求 得网络源到其他所有可能网络节点的路径链集合,记为
Figure 867245DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 987648DEST_PATH_IMAGE002
为 路径链总数；
S34、给i赋初值1；
S35、取路径链
Figure 970647DEST_PATH_IMAGE003
,从链首段支路的潮流送端节点开始,依次逐步进行交流支路和节点 的联合电气剖分,直到链的末段支路的潮流受端节点为止；
S36、判断:若
Figure 569119DEST_PATH_IMAGE004
,保存结果,结束；若不成立,则将i加1后重新赋给i,返回步骤 S35。
6.根据权利要求1所述的一种源网荷实时交互的电碳控制方法，其特征在于：所述负荷清洁指数计算方法为基于负荷电压与功率曲线，得到负荷清洁指数CL，其计算公式为：
Figure 580894DEST_PATH_IMAGE005
；
Figure 872198DEST_PATH_IMAGE006
为用能效率，由电力在传输过程及终端利用过程中损耗的比例决定；
Figure 342494DEST_PATH_IMAGE007
为电力负荷的功率因数，在0~1之间，功率因数越高，负荷对电网资源的利用效率越 强，因无功引起的潜在碳排放越低；
Figure 744656DEST_PATH_IMAGE008
为负荷类型，依据终端负荷类型，其清洁程度划分为五个等级，
Figure 616797DEST_PATH_IMAGE009
。
7.根据权利要求1所述的一种源网荷实时交互的电碳控制方法，其特征在于：构建本地化分析的边缘计算体系的方法如下：
电气潮流和碳排放信息采集并分析基于云边端协同系统，所述云边端协同体系统从云端获取调度实时数据，通过HPLC通信协议集成终端侧用电数据，利用系统互联网络与电碳智能控制器实时信息交互，实现边缘计算。
8.根据权利要求1所述的一种源网荷实时交互的电碳控制方法，其特征在于： 所述电网综合绿色指数的计算方法如下：
Figure 813423DEST_PATH_IMAGE010
其中，C为电网综合绿色指数，i=1～m表示电网中m个等效节点，j=1～n表示每个节点下 n个等效负荷；
Figure 771015DEST_PATH_IMAGE011
与
Figure 976868DEST_PATH_IMAGE012
分别代表第i个几点负荷量与单位负荷碳排放量，
Figure 703516DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 336623DEST_PATH_IMAGE014
分别 代表第j种负荷清洁程度及其占当前负荷节点负荷量的比例。
9.一种基于权利要求8所述源网荷实时交互的电碳控制方法的智能管理系统，其特征在于：包括：
电碳智能控制器，设置在配电侧，用于采集电台区供用电信息、采集终端、电能表数据、调度侧节点碳排放信息；
电碳智能终端，设置在用电侧，用于实时监测三相电压、电流、有功功率、无功功率、视在功率、功率因数，累计组合有功总电能及正、反向有功电能和组合无功I/II和各象限无功电能并支持冻结电量；
碳流追踪模块，用于对发电机组碳排放落点与负荷用电碳排放来源进行追踪；
负荷清洁指数模块，用于对负荷电压与功率曲线进行负荷类型辨识，计算负荷清洁指数；
评估电网综合绿色指数模块，用于对输电侧节点碳排放信息与用电侧负荷清洁程度进行耦合协同分析，实时评估电网高分辨率发电清洁度与负荷清洁指数。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113988728A (zh) * 2021-12-29 2022-01-28 深圳江行联加智能科技有限公司 基于边缘计算的碳中和监测方法、设备和存储介质
CN113988489A (zh) * 2021-12-27 2022-01-28 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 电碳因子的预测评估方法、装置及可读存储介质
CN114362160A (zh) * 2022-01-11 2022-04-15 浙江华云电力工程设计咨询有限公司 一种基于比例均分原则的碳排放及绿电追踪方法、装置
CN114492997A (zh) * 2022-01-26 2022-05-13 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 一种多站融合综合能源站碳流态势感知与低碳运行方法
CN114552639A (zh) * 2022-02-19 2022-05-27 三峡大学 一种低碳排配电台区及其碳足迹监测方法
CN114928081A (zh) * 2022-05-19 2022-08-19 东南大学溧阳研究院 一种基于碳足迹跟踪技术的隐形碳排放方法
CN114924889A (zh) * 2022-06-21 2022-08-19 浙江大学 一种基于云边端协同的超低排放智能调控系统及方法
CN115189419A (zh) * 2022-07-20 2022-10-14 东南大学溧阳研究院 一种考虑跨区域碳排放灵敏度的等值电网低碳调度方法
CN115296421A (zh) * 2022-09-28 2022-11-04 南方电网数字电网研究院有限公司 基于碳计量芯片的配电系统监控方法、装置、设备和介质
CN117096877A (zh) * 2023-10-19 2023-11-21 国网山西省电力公司营销服务中心 基于多视角的区域动态电碳数据用电分析方法及系统
TWI830384B (zh) * 2022-09-16 2024-01-21 國立成功大學 綠色智慧製造的碳排管理與能源管理的混合系統及其方法
CN117973708A (zh) * 2024-04-02 2024-05-03 山东未来集团有限公司 一种基于绿色能源的分布式算网智能管控系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102170129A (zh) * 2011-04-22 2011-08-31 武汉大学 一种基于大规模风电并网的电力系统低碳调度方法及其装置
CN104573875A (zh) * 2015-01-27 2015-04-29 国家电网公司 一种低碳化的电源电网优化规划的方法
US20210334912A1 (en) * 2020-04-22 2021-10-28 Shandong University Method and system for obtaining design scheme of collaboratively optimized integrated energy system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102170129A (zh) * 2011-04-22 2011-08-31 武汉大学 一种基于大规模风电并网的电力系统低碳调度方法及其装置
CN104573875A (zh) * 2015-01-27 2015-04-29 国家电网公司 一种低碳化的电源电网优化规划的方法
US20210334912A1 (en) * 2020-04-22 2021-10-28 Shandong University Method and system for obtaining design scheme of collaboratively optimized integrated energy system

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113988489A (zh) * 2021-12-27 2022-01-28 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 电碳因子的预测评估方法、装置及可读存储介质
CN113988728A (zh) * 2021-12-29 2022-01-28 深圳江行联加智能科技有限公司 基于边缘计算的碳中和监测方法、设备和存储介质
CN114362160B (zh) * 2022-01-11 2024-01-30 浙江华云电力工程设计咨询有限公司 一种基于比例均分原则的碳排放及绿电追踪方法、装置
CN114362160A (zh) * 2022-01-11 2022-04-15 浙江华云电力工程设计咨询有限公司 一种基于比例均分原则的碳排放及绿电追踪方法、装置
CN114492997A (zh) * 2022-01-26 2022-05-13 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 一种多站融合综合能源站碳流态势感知与低碳运行方法
CN114552639A (zh) * 2022-02-19 2022-05-27 三峡大学 一种低碳排配电台区及其碳足迹监测方法
CN114928081A (zh) * 2022-05-19 2022-08-19 东南大学溧阳研究院 一种基于碳足迹跟踪技术的隐形碳排放方法
CN114924889A (zh) * 2022-06-21 2022-08-19 浙江大学 一种基于云边端协同的超低排放智能调控系统及方法
CN115189419A (zh) * 2022-07-20 2022-10-14 东南大学溧阳研究院 一种考虑跨区域碳排放灵敏度的等值电网低碳调度方法
CN115189419B (zh) * 2022-07-20 2024-01-26 东南大学溧阳研究院 一种考虑跨区域碳排放灵敏度的等值电网低碳调度方法
TWI830384B (zh) * 2022-09-16 2024-01-21 國立成功大學 綠色智慧製造的碳排管理與能源管理的混合系統及其方法
CN115296421A (zh) * 2022-09-28 2022-11-04 南方电网数字电网研究院有限公司 基于碳计量芯片的配电系统监控方法、装置、设备和介质
CN117096877A (zh) * 2023-10-19 2023-11-21 国网山西省电力公司营销服务中心 基于多视角的区域动态电碳数据用电分析方法及系统
CN117096877B (zh) * 2023-10-19 2024-02-13 国网山西省电力公司营销服务中心 基于多视角的区域动态电碳数据用电分析方法及系统
CN117973708A (zh) * 2024-04-02 2024-05-03 山东未来集团有限公司 一种基于绿色能源的分布式算网智能管控系统
CN117973708B (zh) * 2024-04-02 2024-06-07 山东未来集团有限公司 一种基于绿色能源的分布式算网智能管控系统

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