CN114240256A - 电热气综合能源系统及协同优化运行控制的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及综合能源优化控制技术，具体涉及电热气综合能源系统及协同优化运行控制的方法。所述综合能源系统包括：电网、热力管网、天然气管网、可再生能源系统，燃气热电厂，碳捕集电厂；所述可再生能源系统包括风电、光伏和电池储能；所述燃气热电厂包括：热电联产机组CHP、电转气设备P2G、燃气锅炉GB、热储能；所述碳捕集电厂包括：火电机组、碳捕集和封存设备；所述风电或光伏分别向电网和电池储能输电；本发明各综合能源主体的协同更有助于IES实现盈利，当形成RCG系统协同运行时，系统收益相较于独立运行有所提高；而当参与子系统未达到个体理性时，通过Shapley值法对子系统收益进行分配可以提高子系统的积极性。

Description

电热气综合能源系统及协同优化运行控制的方法

技术领域：

本发明涉及综合能源优化控制技术，具体涉及电热气综合能源系统及协同优化运行控制的方法。

背景技术：

综合能源系统，英文为：Integrated energy system，简称：IES，相比于传统多种能源系统的独立运行，IES能实现多种能源间的优势互补，能流互济，在提高配电网能源利用率、改善系统运行灵活性以及减少环境污染等方面发挥了显著作用。

在现有技术当中，综合能源系统各子系统处于非协同模式，电能系统直接以上网电价向电网售电，而电转气装置、碳捕集电厂则以工业电价向电网购电进行天然气生产与CO₂捕集。

目前，针对综合能源系统优化运行问题，已有诸多研究成果，大多数研究着重考虑了IES的运行经济性，忽略了IES在实现碳减排方面的巨大潜力，碳捕集电厂作为风电的理想配合电源，为IES的低碳经济运行提供了重要途径。

随着电力交易体系与交易模式日趋完善，独立考虑系统内部各子系统的收益与成本同样重要。此类问题的关键在于保证系统内部各子系统的利益分配公平合理，而博弈论为该类交互决策问题提供了参考，主要分为非合作博弈与合作博弈。非合作博弈讨论纳什均衡点的存在情况，重点关注多主体间的竞争现象。与非合作博弈不同的是，合作博弈注重集体利益的提升与合作剩余的公平合理分配问题。

通过上述分析可知，未来能源系统将迎来多种转型与变革，尤其是各种低碳与清洁技术的应用，各种转型与变革并非孤立存在，而是相辅相成，协同发展。因此有必要综合考虑IES低碳经济运行机制、运用电转气设备P2G促进风电消纳以及利用合作博弈理论提升IES收益三者协同运行对IES调度的影响。

发明内容：

本发明针对含有碳捕集电厂、电转气设备、燃气锅炉GB、可再生能源、电池储能等设备的综合能源系统，提出了一种基于合作博弈的电热气综合能源系统及协同优化运行控制的方法。

所述综合能源系统包括：电网、热力管网、天然气管网、可再生能源系统，燃气热电厂，碳捕集电厂；

所述可再生能源系统包括风电、光伏和电池储能；

所述燃气热电厂包括：热电联产机组CHP、电转气设备P2G、燃气锅炉GB、热储能；

所述碳捕集电厂包括：火电机组、碳捕集和封存设备；

所述风电或光伏分别向电网和电池储能输电；

所述热电联产机组CHP分别向电网、热力管网和热储能输电；所述电转气设备P2G从电网输入电能，以碳捕集和封存设备中的二氧化碳为气源，产生的天然气向热电联产机组CHP、燃气锅炉GB、天然气管网分别输气；所述的燃气锅炉GB的气源为天然气管网，热力输出到热力管网或热储能；所述热储能的热源是热电联产机组CHP或燃气锅炉GB，热储能的热力输出到热力管网；

所述火电机组的电能向电网输送，所述火电机组的二氧化碳供给碳捕集和封存设备；所述碳捕集和封存设备从电网输入能源，对二氧化碳进行捕集和存储，供给到电转气设备P2G。

在一定的运行约束下，各子系统决策人依靠所掌握的信息，选择各自策略，以实现利益最大化或风险成本最小化的过程即博弈。在本专利所提综合能源系统中，将多个子系统组成一个系统整体，并按某种分配原则，在系统内部子系统间重新配置资源、分配收益，可使系统能源配置更加灵活合理，产生协同剩余，因此，本发明采用合作博弈理论来确定各综合能源系统的运行控制。

电转气设备P2G可以实现电能到气能的转换，其运行约束条件：

其中，Q_P2G,t、V_gas,t分别为电转气设备P2G设备消耗的CO₂量与生成的天然气体积，K_gas为天然气低位燃烧热值，η_P2G为电转气装置效率，α_CO2为生成单位功率天然气时所需CO₂的量，P_P2G,t为电转气装置消耗的电功率，P_P2G,min、P_P2G,max为电转气装置的耗电功率最小值、最大值，P_P2G,down、P_P2G,up为设备耗电功率的爬坡率下限和上限。

热电联产机组CHP的运行约束条件：

其中，G_CHP,t为热电联产机组CHP燃烧天然气后产生的总功率，V_CHP,t为热电联产机组CHP进气量，H_CHP,t、P_CHP,t分别为热电联产机组CHP产生的热功率、电功率，

分别为热电联产机组CHP的热效率、电效率，P_CHP,max、P_CHP,min分别为热电联产机组CHP输出电功率的上限、下限，P_CHP,up、P_CHP,down为热电联产机组CHP输出电功率的爬坡率上限和爬坡率下限。

燃气锅炉GB的运行约束条件：

其中，H_GB,t为燃气锅炉产生的热功率，

为燃气锅炉效率，V_GB,t为燃气锅炉进气量，H_GB,min、H_GB,max分别为燃气锅炉出力上限、下限，H_GB,up、H_GB,down为燃气锅炉输出热功率的爬坡率上限和下限。

碳捕集电厂的运行约束条件：

其中，P_T,t为碳捕集电厂实际功率，P_T,min、P_T,max分别为碳捕集电厂出力上限、下限，P_T,up、P_T,down分别为碳捕集电厂爬坡率上限和下限，P_Capture,t为碳捕集装置消耗的电功率，

分别为碳捕集装置爬坡上限、下限，P_T2C,t、P_TN,t分别为碳捕集电厂供给碳捕集设备的功率与碳捕集电厂上网功率，P_Cf,t、P_Cr,t分别为碳捕集设备的固定能耗与运行能耗，α_c为碳捕集设备处理单位CO₂所需能耗，

为CO₂捕集量与排放量，λ_C为碳捕集电厂碳排放强度，

为t时段碳捕集电厂的碳排放配额，λ_q为单位电量的碳排放配额。

电池储能与热储能运行约束条件：

电池储能可以缓解可再生能源出力与负荷需求不匹配的矛盾，其源荷二重性、时空二重性和灵活响应特性可增加电力系统的柔性，其荷电状态表示：

其中

分别为t时刻电池的充电效率、放电效率；

分别为t时刻电池的充电状态、放电状态；

分别为t时段电池的充电功率、放电功率；

分别为电池充放电功率的最小值、电池充放电功率的最大值；

分别为电池的最小荷电状态、最大荷电状态；S_SOC,1、S_SOC,T分别为电池充放电周期内初始时刻荷电状态、最终时刻荷电状态；

热储能约束与电池约束一致，故不再赘述。

合作博弈存在的两个基本条件是：

群体理性条件：即对系统整体而言，合作后系统整体收益大于每个子系统单独运行时的收益之和。

个体理性条件：即对系统内部而言，每个子系统都能获得不少于不加入系统整体时所获的收益。

对上述综合能源系统进行协同优化的控制方法，包括如下过程：

步骤1：测量综合能源系统的如下参数；

电转气设备P2G：电转气设备P2G的最小耗电功率P_P2G,min，电转气设备P2G的最大耗电功率P_P2G,max，电转气设备P2G效率η_P2G，生成单位功率天然气时所需CO2的量α_CO2；

热电联产机组CHP：热电联产机组CHP输出电功率的上限P_CHP,max，热电联产机组CHP输出电功率的下限P_CHP,min，天然气低位燃烧热值K_gas；

燃气锅炉GB：燃气锅炉GB出力下限H_GB,min，燃气锅炉GB出力上限H_GB,max，燃气锅炉GB效率

碳捕集电厂：碳捕集和封存设备处理单位CO₂所需能耗α_c，碳捕集电厂碳排放强度λ_C，单位电量的碳排放配额λ_q；

电池储能：电池储能充放电的最小功率

电池储能充放电的最大功率

t时刻电池的充电效率

t时刻电池的放电效率

可再生能源系统：风电、光伏各自在未来24小时内的功率预测值；

步骤2：获取相关价格因素：

阶梯电价：24小时内的阶梯购电电价，24小时内的阶梯上网电价；

火电机组运行成本系数，单位天然气购买价格p_Gas，碳交易价格γ_C，封存单位CO₂的成本系数λ_CS，单位CO₂购买价格p_CO2，电转气设备P2G运行成本系数λ_P2G，为过网费折算系数α_Net、β_Net，弃风单位惩罚成本系数β₁，弃光单位惩罚成本系数β₂；

步骤3：以系统整体收益最大为目标，建立目标函数，目标函数为：

其中，C_R为可再生能源发电系统运行维护成本，C_Q为弃风弃光惩罚成本，C_F为火电机组运行成本，C_CS为碳封存成本，C_Gas为燃气热电厂购气成本，C_P2G为电转气设备P2G运行成本，C_Buy为电网购电成本，C_Net为过网费成本，C_SE为售电收益，C_SC为碳交易收益；具体计算公式如下：

其中，α_W、α_pv分别为风、光单位发电量运维成本系数，α_S为储能度电成本，β₁、β₂分别为弃风、弃光单位惩罚成本系数，a、b、c为火电机组运行成本系数，λ_CS为封存单位CO₂的成本系数，p_Gas为单位天然气购买价格，

为单位CO₂购买价格，λ_P2G为电转气设备P2G运行成本系数，p_e,t为t时段电网购电电价，α_Net、β_Net为过网费折算系数，p_se,t为t时段平价上网电价，γ_C为碳交易价格；

此时，可再生能源系统，燃气热电厂，碳捕集电厂的收益与成本分别为：

其中，C_Res、C_Ccpp、C_Gtpp分别为可再生能源系统、碳捕集电厂和燃气热电厂的收益，

为可再生能源系统向其他系统售电的收益，

分别为碳捕集电厂和燃气热电厂向可再生能源系统购电成本，

分别为可再生能源系统、碳捕集电厂和燃气热电厂向电网售电的收益，γ_E为系统内协议电价；

一个二元组博弈M＝<N,v>，其中N为子系统的集合，即N＝{1,2,3…n}，对N的任意子集

子系统S的收益记为v(S),子系统i参与不同子系统S为自身参与系统整体创造的边际贡献记为[v(S)-v(S\{i})]，S\{i}表示从集合S中删除元素i后的集合，当对系统S的总收益进行分配时，称每个子系统的分摊额为一种支付，并定义支付向量

表示收益的分摊方案；系统的效益可转移，即存在转移支付协调子系统之间收益；

收益分配公式如下：

其中，W_S为加权因子，即子系统i对于系统整体所应分得利益的权重。

本发明相对于现有技术的优点：

本发明基于合作博弈理论，构建了包含电转气、碳捕集、燃气锅炉、热储能等设备的综合能源系统，将IES分为可再生能源系统、碳捕集电厂以及燃气热电厂三个主体，三者形成协同运行的可能性，并基于Shapley值模型对系统整体总利润进行了分配，最终证明了协同运行的价值；

所提系统结构充分考虑系统内的能源的互补耦合性，通过碳捕集和电转气设备P2G的协同运行可以有效提升系统的风电消纳能力，减少了弃风成本，实现了削峰填谷。

相较于独立运行，各综合能源主体的协同更有助于IES实现盈利，当形成RCG系统协同运行时，系统收益相较于独立运行有所提高；而当参与子系统未达到个体理性时，通过Shapley值法对子系统收益进行分配可以提高子系统的积极性。

通过系统协同运行使碳捕集电厂和电转气设备P2G进入协同运行模式后，系统碳排放量和碳交易成本都有明显降低，且相对于碳捕集电厂或电转气设备P2G的独立运行模式，系统协同运行模式对于降低碳排放的效果显著。

可再生能源系统通过以协议电价向碳捕集和封存设备与电转气设备P2G售电，可减少其储能成本，增加系统整体用电量，同时提升弃风、弃光消纳能力，减少其弃风、弃光惩罚成本，从而提升可再生能源系统收益；

碳捕集电厂通过向可再生能源系统购电提升碳捕集设备出力，减少其CO₂排放，使其在碳排放配额内提升火电机组出力，同时，通过向电转气设备P2G出售其制气原料CO₂，减少碳封存成本的同时提升碳交易收益；

燃气热电厂通过向可再生能源系统购电提升电转气设备P2G出力，从而拉动热电联产机组CHP与燃气锅炉GB出力，同时减少其购气成本。

附图说明：

图1是本发明实施例中电热气综合能源系统结构示意图。

图2是本发明实施例中可再生能源出力日前预测数据图；横坐标代表一天内24小时时段，纵坐标代表功率值，单位：MW。

图3是本发明实施例中分时电价图。

具体实施方式：

实施例：

某工业园区IES为研究对象，其结构如图1所示，风光日前预测数据如图2所示，分时电价和上网电价如图3所示，系统中各参数见表1。

综合能源系统包括：电网、热力管网、天然气管网、可再生能源系统，燃气热电厂，碳捕集电厂；

所述可再生能源系统包括风电、光伏和锂电池储能；本实施例中选择选取磷酸铁锂电池作为电储能电池，锂电池具有能量密度大、循环寿命长、安全性能好等优点使其在缓减可再生能源出力波动方面应用前景广阔；

所述燃气热电厂包括：热电联产机组CHP、电转气设备P2G、燃气锅炉GB、热储能；

所述碳捕集电厂包括：火电机组、碳捕集和封存设备；

所述风电或光伏分别向电网和锂电池储能输电；

所述热电联产机组CHP分别向电网、热力管网和热储能输电；所述电转气设备P2G从电网输入电能，以碳捕集和封存设备中的二氧化碳为气源，产生的天然气向热电联产机组CHP、燃气锅炉GB、天然气管网分别输气；所述的燃气锅炉GB的气源为天然气管网，热力输出到热力管网或热储能；所述热储能的热源是热电联产机组CHP或燃气锅炉GB，热储能的热力输出到热力管网；

所述火电机组的电能向电网输送，所述火电机组的二氧化碳供给碳捕集和封存设备；所述碳捕集和封存设备从电网输入能源，对二氧化碳进行捕集和存储，供给到电转气设备P2G。

对上述综合能源系统进行协同优化运行控制的方法，包括如下过程：

步骤1：测量综合能源系统的如下参数；

电转气设备P2G：电转气设备P2G的最小耗电功率P_P2G,min，电转气设备P2G的最大耗电功率P_P2G,max，电转气设备P2G效率η_P2G，生成单位功率天然气时所需CO2的量α_CO2；

热电联产机组CHP：热电联产机组CHP输出电功率的上限P_CHP,max，热电联产机组CHP输出电功率的下限P_CHP,min，天然气低位燃烧热值K_gas；

燃气锅炉GB：燃气锅炉GB出力下限H_GB,min，燃气锅炉GB出力上限H_GB,max，燃气锅炉GB效率

碳捕集电厂：碳捕集和封存设备处理单位CO₂所需能耗α_c，碳捕集电厂碳排放强度λ_C，单位电量的碳排放配额λ_q；

锂电池储能：锂电池储能充放电的最小功率

锂电池储能充放电的最大功率

t时刻锂电池的充电效率

t时刻锂电池的放电效率

可再生能源系统：风电、光伏各自在未来24小时内的功率预测值；

本实施例中的具体数值见表1、图2、图3；

步骤2：获取相关价格因素：

阶梯电价：24小时内的阶梯购电电价，24小时内的阶梯上网电价；

火电机组运行成本系数，单位天然气购买价格p_Gas，碳交易价格γ_C，封存单位CO₂的成本系数λ_CS，单位CO₂购买价格

电转气设备P2G运行成本系数λ_P2G，为过网费折算系数α_Net、β_Net，弃风单位惩罚成本系数β₁，弃光单位惩罚成本系数β₂；

表1 IES各单元参数

步骤3：以系统整体收益最大为目标，建立目标函数，目标函数为：

其中，C_R为可再生能源发电系统运行维护成本，C_Q为弃风弃光惩罚成本，C_F为火电机组运行成本，C_CS为碳封存成本，C_Gas为燃气热电厂购气成本，C_P2G为电转气设备P2G运行成本，C_Buy为电网购电成本，C_Net为过网费成本，C_SE为售电收益，C_SC为碳交易收益；具体计算公式如下：

其中，α_W、α_pv分别为风、光单位发电量运维成本系数，α_S为储能度电成本，β₁、β₂分别为弃风、弃光单位惩罚成本系数，a、b、c为火电机组运行成本系数，λ_CS为封存单位CO₂的成本系数，p_Gas为单位天然气购买价格，

为单位CO₂购买价格，λ_P2G为电转气设备P2G运行成本系数，p_e,t为t时段电网购电电价，α_Net、β_Net为过网费折算系数，p_se,t为t时段平价上网电价，γ_C为碳交易价格；

此时，可再生能源系统，燃气热电厂，碳捕集电厂的收益与成本分别为：

其中，C_Res、C_Ccpp、C_Gtpp分别为可再生能源系统、碳捕集电厂和燃气热电厂的收益，

为可再生能源系统向其他系统售电的收益，

分别为碳捕集电厂和燃气热电厂向可再生能源系统购电成本，

分别为可再生能源系统、碳捕集电厂和燃气热电厂向电网售电的收益，γ_E为系统内协议电价；

一个二元组博弈M＝<N,v>，其中N为子系统的集合，即N＝{1,2,3…n}，对N的任意子集

子系统S的收益记为v(S),子系统i参与不同子系统S为自身参与系统整体创造的边际贡献记为[v(S)-v(S\{i})]，S\{i}表示从集合S中删除元素i后的集合，当对系统S的总收益进行分配时，称每个子系统的分摊额为一种支付，并定义支付向量

表示收益的分摊方案；系统的效益可转移，即存在转移支付协调子系统之间收益；

收益分配公式如下：

其中，W_S为加权因子，即子系统i对于系统整体所应分得利益的权重。

表2收益和成本结果对比 单位：10²$

为对比衡量与分析研究综合能源系统在不同运行模式下的运行结果，分别设置非协同运行及以下4种协同方案{Res,Ccpp,Gtpp}(RCG协同运行),{Res,Ccpp}(RC协同运行),{Res,Gtpp}(RG协同运行),{Ctpp,Gtpp}(CG协同运行)，所得各部分成本及收益如表2所示，表中负数代表收益，正数代表成本，后文同。从表2中可以看出，协同运行后，系统总收益相较于独立经营时增加了27065$，且可再生能源系统与碳捕集电厂收益也均有提升，即满足群体理性条件。

表3收益和成本结果对比单位：10²$

各子系统收益及成本如表3所示，综合表2、表3不难看出，当系统处于RCG协同运行模式时，总收益由于弃风弃光成本及碳封存成本减小而提高，然而燃气热电厂成本相较于独立经营时上升了8089$，这是由于电转气设备P2G运行过程中，用电成本与运维成本高于生产天然气所获收益，进而导致Gtpp成本上升。此时系统整体虽满足群体理性条件，但并不能满足个体理性条件，需对协同剩余进行合理分配以提高子系统积极性。

根据Shapley值分配模型，Res、Ccpp、Gtpp的Shapley分配结果如下表4、表5、表6、表7所示。

表4基于Shapley值的RCG协同运行利润分配单位：10²$

表5基于Shapley值的Res利润分配单位：10²$

表6基于Shapley值的Ccpp利润分配单位：10²$

表7基于Shapley值的Gtpp利润分配单位：10²$

由表4可看出:在Shapley分配模式下，各子系统收益均有所上升，{Res、Ccpp、Gtpp}收益分别提高了20701$、1615$、4749$，系统满足整体与个体理性条件，即协同可成立，且系统整体收益相较于独立经营时提升了27065$。

从系统整体调度结果看，1～7时段中，风电出力较大而负荷较小，发电侧热电联产机组CHP、碳捕集电厂机组等灵活调整机组受限于热负荷需求约束、机组出力上下限约束、爬坡速率约束的限制，导致调节能力有限，储能侧锂电池受充电功率上下限约束与爬坡速率约束，也难以完全消纳富余风电，因此在非协同运行状态下，系统产生弃风；而在协同运行状态下，利用碳捕集装置等可转移负荷可消纳部分弃风，虽然此时段碳捕集电厂出力较小，碳排放量较低，碳捕集量也相对较低，但是系统可依靠电转气设备P2G设备消纳富余风电。相较于独立运行模式，RCG协同运行模式下，弃风成本减少了6317$。电转气设备P2G设备使系统对弃风的消纳不再过度依赖锂电池，进一步提升了系统的风光消纳能力，缓解了可再生能源出力与负荷需求不匹配的矛盾，实现了削峰填谷。

8～10时段中，系统仅依靠热电联产机组CHP出力即可满足降低的热负荷需求，同时，由于热电联产机组CHP出力减小，为满足增加的电负荷需求，碳捕集电厂出力提高，碳捕集装置能耗也随之增加，因此CO₂排放量并未增加，此时碳捕集装置能耗由风光出力共同提供。

11～17时段中，电负荷需求始终较高，风、光出力优先满足负荷需求，碳捕集装置作为可调整负荷捕集量随可再生能源出力灵活调整；同时，该时段热负荷较小，热电联产机组CHP出力减小，其产热量依靠热储能消纳。

18～24时段中，由于风、光出力明显减小，系统依靠碳捕集电厂与热电联产机组CHP出力满足电负荷需求，随着负荷需求降低，碳捕集装置捕集量增加，此时风电出力多数用来满足碳捕集装置能耗以降低系统CO₂排放量，提升系统碳交易收益。

Claims (2)

1.电热气综合能源系统，其特征在于，所述综合能源系统包括：电网、热力管网、天然气管网、可再生能源系统，燃气热电厂，碳捕集电厂；

所述可再生能源系统包括风电、光伏和电池储能；

所述燃气热电厂包括：热电联产机组CHP、电转气设备P2G、燃气锅炉GB、热储能；

所述碳捕集电厂包括：火电机组、碳捕集和封存设备；

所述风电或光伏分别向电网和电池储能输电；

所述热电联产机组CHP分别向电网、热力管网和热储能输电；所述电转气设备P2G从电网输入电能，以碳捕集和封存设备中的二氧化碳为气源，产生的天然气向热电联产机组CHP、燃气锅炉GB、天然气管网分别输气；所述的燃气锅炉GB的气源为天然气管网，热力输出到热力管网或热储能；所述热储能的热源是热电联产机组CHP或燃气锅炉GB，热储能的热力输出到热力管网；

所述火电机组的电能向电网输送，所述火电机组的二氧化碳供给碳捕集和封存设备；所述碳捕集和封存设备从电网输入能源，对二氧化碳进行捕集和存储，供给到电转气设备P2G。

2.对权利要求1所述综合能源系统进行协同优化运行控制的方法，其特征在于，包括如下过程：

步骤1：测量综合能源系统的如下参数；

电转气设备P2G：电转气设备P2G的最小耗电功率P_P2G,min，电转气设备P2G的最大耗电功率P_P2G,max，电转气设备P2G效率η_P2G，生成单位功率天然气时所需CO2的量α_CO2；

热电联产机组CHP：热电联产机组CHP输出电功率的上限P_CHP,max，热电联产机组CHP输出电功率的下限P_CHP,min，天然气低位燃烧热值K_gas；

燃气锅炉GB：燃气锅炉GB出力下限H_GB,min，燃气锅炉GB出力上限H_GB,max，燃气锅炉GB效率

碳捕集电厂：碳捕集和封存设备处理单位CO₂所需能耗α_c，碳捕集电厂碳排放强度λ_C，单位电量的碳排放配额λ_q；

电池储能：电池储能充放电的最小功率

电池储能充放电的最大功率

t时刻电池的充电效率

t时刻电池的放电效率

可再生能源系统：风电、光伏各自在未来24小时内的功率预测值；

步骤2：获取相关价格因素：

阶梯电价：24小时内的阶梯购电电价，24小时内的阶梯上网电价；

火电机组运行成本系数，单位天然气购买价格p_Gas，碳交易价格γ_C，封存单位CO₂的成本系数λ_CS，单位CO₂购买价格p_CO2，电转气设备P2G运行成本系数λ_P2G，为过网费折算系数α_Net、β_Net，弃风单位惩罚成本系数β₁，弃光单位惩罚成本系数β₂；

步骤3：以系统整体收益最大为目标，建立目标函数，目标函数为：

其中，C_R为可再生能源发电系统运行维护成本，C_Q为弃风弃光惩罚成本，C_F为火电机组运行成本，C_CS为碳封存成本，C_Gas为燃气热电厂购气成本，C_P2G为P2G运行成本，C_Buy为电网购电成本，C_Net为过网费成本，C_SE为售电收益，C_SC为碳交易收益；具体计算公式如下：

其中，α_W、α_pv分别为风、光单位发电量运维成本系数，α_S为储能度电成本，β₁、β₂分别为弃风、弃光单位惩罚成本系数，a、b、c为火电机组运行成本系数，λ_CS为封存单位CO₂的成本系数，p_Gas为单位天然气购买价格，

为单位CO₂购买价格，λ_P2G为P2G运行成本系数，p_e,t为t时段电网购电电价，α_Net、β_Net为过网费折算系数，p_se,t为t时段平价上网电价，γ_C为碳交易价格；

此时，可再生能源系统，燃气热电厂，碳捕集电厂的收益与成本分别为：

其中，C_Res、C_Ccpp、C_Gtpp分别为可再生能源系统、碳捕集电厂和燃气热电厂的收益，

为可再生能源系统向其他系统售电的收益，

分别为碳捕集电厂和燃气热电厂向可再生能源系统购电成本，

分别为可再生能源系统、碳捕集电厂和燃气热电厂向电网售电的收益，γ_E为系统内协议电价；

一个二元组博弈M＝<N,v>，其中N为子系统的集合，即N＝{1,2,3…n}，对N的任意子集

子系统S的收益记为v(S),子系统i参与不同子系统S为自身参与系统整体创造的边际贡献记为[v(S)-v(S\{i})]，S\{i}表示从集合S中删除元素i后的集合，当对系统S的总收益进行分配时，称每个子系统的分摊额为一种支付，并定义支付向量

表示收益的分摊方案；系统的效益可转移，即存在转移支付协调子系统之间收益；

收益分配公式如下：

其中，W_S为加权因子，即子系统i对于系统整体所应分得利益的权重。

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