CN114676897A - 一种含chp-p2g-氢能的园区综合能源系统优化调度方法 - Google Patents

Abstract

一种含CHP‑P2G‑氢能的园区综合能源系统优化调度方法，包括以下步骤：步骤1、构建园区综合能源系统；步骤2、构建考虑CHP‑P2G‑氢能的园区综合能源系统优化调度模型；步骤3、构建优化调度模型的约束条件；步骤4、以总成本最小为目标，在MATLAB环境下，以总成本最小为目标，通过Yalmip工具箱调用Cplex求解器进行求解；步骤5、对运行成本和碳排放成本进行灵敏度分析，设置不同的偏好度。本发明可以实现电力网络与天然气网络能量的双向流动，通过电解槽将不确定性的风能转化为氢气，提升风电消纳水平，同时实现能量高效利用，同时权重系数的设置对调度部门具有一定的参考价值。

Description

一种含CHP-P2G-氢能的园区综合能源系统优化调度方法

技术领域

本发明属于园区综合能源系统优化调度技术领域，具体涉及一种含CHP-P2G-氢能的园区综合能源系统优化调度方法以及对系统运行成本和碳排放成本偏好度的设置范围。

背景技术

随着化石能源危机逐渐加剧和日益严重的环境污染问题，完成能源转型和构建现代化能源体系已迫在眉睫。由于风电等可再生能源发电具有较为明显的间歇性和不确定性，造成弃风现象严重。氢作为一种清洁能源，可直接高效利用，例如为氢燃料汽车或某些化学过程提供原料。近年来，随着综合能源系统这一概念的提出，其与可再生能源的相互耦合将极大提高能源利用效率，减少污染排放。因此，多能耦合、多荷交叉的综合能源系统是未来能源供应体系的重要发展趋势。电力网络与天然气网络是当前能源领域最主要的大规模传输载体，因此两者之间的耦合关系一直受到广泛关注。通常借助燃气轮机等设备将天然气转化为电能，而电转气(Power to Gas,P2G)技术可以将电能转化为氢气或天然气，进一步加强了电力网络与天然气网络之间的耦合，实现了能量之间的双向流动，为消纳风电等可再生能源提供了一个新的方案。同时，为提高可再生能源的利用率，通常需要加入储能装置，与其他储能方式相比，储氢在清洁绿色等方面具有明显优势。

现有研究大多为电转天然气，但是由于电转氢气的效率更高，所以其为解决可再生能源消纳问题的重要途径，可以从源头上实现零碳或低碳。为实现能量的高效利用，需合理充分的调控P2G两阶段运行过程。我国三北地区风力资源丰富，但由于其具有随机性以及反调峰特性，如何合理调度使用已成为当务之急。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种含CHP-P2G-氢能的园区综合能源系统优化调度方法，该方法充分利用电制氢过程，实现P2G效率最大化，构建的系统通过热电联产(CHP)机组和P2G，实现电力网络与天然气网络能量的双向流动，优先利用电制氢将具有不确定性和反调峰特性的风能转化为氢能供给氢负荷，提升风电消纳水平，减少碳排放，实现能量高效利用，同时对运行成本和碳排放成本进行灵敏度分析，设置不同偏好度，可为调度部门提供参考，具有一定的实践意义。

本发明采取的技术方案为：

一种含CHP-P2G-氢能的园区综合能源系统优化调度方法及成本偏好度设置，包括以下步骤：

步骤1、构建园区综合能源系统：

该系统的能源侧包括：风能、上级电网、上级气网；

能量转换设备包含热电联产CHP机组、电解槽、甲烷反应器和燃气锅炉；

负荷侧包括：电负荷、氢负荷、热负荷；

CHP机组主要利用甲烷反应器产生的天然气，不足部分从上级气网购得，产生电能和热能供给负荷，电解槽将风电产生的波动性较大的电能转化为氢能，一部分经储氢罐供给氢负荷，其余部分传输至甲烷反应器，甲烷反应器将氢气经与二氧化碳反应生成天然气供气供给CHP机组，形成一个循环。

步骤2、构建考虑CHP-P2G-氢能的园区综合能源系统优化调度模型:

以经济性最优和碳排放最低为目标,引入碳税c_tax，将碳排放量转化为碳排放成本,以园区运行成本F₁和碳排放成本F₂之和最小为目标函数，如式(1)所示：

式(1)中，minF为总目标函数最小,e_CHP为CHP机组的碳排放量，e_GB为燃气锅炉的碳排放量。

(i)运行成本F₁：

运行成本F₁包括购能成本c_buy和运维成本c_o，如式(2)所示。其中，购能成本c_buy包含购电成本和购气成本，运维成本c_o为各设备在t时段运行维护成本之和。

式(2)中，c_e和c_g分别为单位购电、购气价格；P_buye和P_buyg分别为t时段从上级网络中购买的电量与天然气量；K_i为设备的单位可变运行维护成本；P_i为设备在t时段的出力。

(ii)碳排放成本F₂：

碳排放成本F₂包括CHP机组碳排放量e_CHP和燃气锅炉碳排放量e_GB两部分，如式(3)所示。式(3)中，e_CHP为CHP机组碳排放量c_CHP和碳排放配额c_CHPb之差。

P_CHP＝P_CHPe+γP_CHPh

式(3)、式(4)中，μ_GB为燃气锅炉单位CO₂排放强度；P_GBh为燃气锅炉的产热功率；P_CHP为CHP机组在t时刻折算到纯凝工况下的电功率；P_CHPe为CHP机组的产电功率；

P_CHPh为CHP机组的产热功率；c_CHPb为CHP机组的碳排放配额；γ为固定进气量下，CHP机组增加单位热功率时电功率的减少值；α₁,α₂,α₃分别为CHP机组碳排放量系数；β为单位电量碳交易配额。

步骤3、构建优化调度模型的约束条件：

(a)功率平衡约束：

式(5)中，P_WT为风电出力；P_eup和P_gup分别为系统从上级网络的购电量和购气量；P_eload、P_hload和P_gload分别为电负荷、热负荷和氢负荷。P_CHPe为CHP机组的产电功率；P_EC为电解槽的耗电功率；P_MR为甲烷反应器的输出功率；P_CHPg为CHP机组的耗气功率；P_GBg为燃气锅炉的耗气功率；P_CHPh为CHP机组的产热功率；P_GBh为燃气锅炉的产热功率。

(b)电转气部分约束：

优化调度模型的P2G部分涉及约束如式(6)所示，包含电解槽、甲烷反应器和储氢罐耦合部分。

式(6)中，P_EC为电解槽的输出功率；P_MRi为甲烷反应器的输入功率；P_HSTi为储氢罐的输入功率；P_HSTo为储氢罐的输出功率。

(c)储能设备约束：

储能设备为储氢罐，其约束如式(7)所示：

式(7)中，

和

为储氢容量上、下限；

为储氢罐输入功率上限；

为储氢罐输入功率下限；

为储氢罐输出功率上限；

为储氢罐输出功率下限；E_HST,t为储氢罐在t时刻的容量；P_HSTi为储氢罐在t时刻的输入功率；P_HSTo为储氢罐在t时刻的输出功率；E_T为储氢罐在末端时刻的容量；E₁为储氢罐在初始时刻的容量。

(d)机组设备约束：

该部分包含设备出力上、下限约束，如式(8)所示，以及可控机组爬坡约束，如式(9)所示。

式(8-9)中，

为CHP机组电出力上限，

为CHP机组电出力下限，

为CHP机组热出力上限，

为CHP机组热出力下限，

为燃气锅炉输入功率上限，

为燃气锅炉输入功率下限，

为电解槽输入功率上限，

为电解槽输入功率下限，

为甲烷反应器输入功率上限，

为甲烷反应器输入功率下限，

为CHP机组的爬坡功率上限，

为CHP机组的爬坡功率下限，

为燃气锅炉的爬坡功率上限，

为燃气锅炉的爬坡功率下限，

为电解槽的爬坡功率上限，

为电解槽的爬坡功率下限，

为甲烷反应器的爬坡功率上限，

为甲烷反应器的爬坡功率下限，P_CHPe为CHP机组的输出电功率，P_CHPh为CHP机组的输出热功率，P_GBg为燃气锅炉的耗气功率，P_ECi为电解槽的输入功率，P_MRi为甲烷反应器的输入功率，

为CHP机组在t时刻折算到纯凝工况下的电功率，

为CHP机组在(t-1)时刻折算到纯凝工况下的电功率，P_GBh,t为燃气锅炉在t时刻的产热功率，P_GBh,t-1为燃气锅炉在(t-1)时刻的产热功率，P_ECi,t+1为电解槽在(t+1)时刻的输入功率，P_ECi,t为电解槽在t时刻的输入功率，P_MRi,t+1为甲烷反应器在(t+1)时刻的输入功率，P_MRi,t为甲烷反应器在t时刻的输入功率。

步骤4、以总成本最小为目标，通过Cplex求解器进行求解。

本发明一种含CHP-P2G-氢能的园区综合能源系统优化调度方法，技术效果如下：

1)本发明能够有效降低碳排放量，实现电能、氢能、天然气之间的能量流动，充分考虑P2G两阶段转化效率的不同，将风能转化成系统所需氢气，提高系统经济性，实现了P2G中能量的高效利用，具有较优的经济效益和环境效益。

2)氢气不易运输与储存，而本发明创新性的将P2G设备拆分成两阶段分步利用，优先将第一阶段产生的氢气通过储氢罐直接供给氢负荷，不仅减少了经长管拖车运输的危险性，同时也能更加快速灵活的利用氢能，如若有多余，则进行后续的甲烷化反应。

3)通过引入权重系数对系统进行灵敏度分析，形成不同情境下的优化配置方案对比，不同的优化偏好设置会显著影响系统配置结果。本发明所研究的综合能源系统合理调度系数范围为(r₁＝0.7，r₂＝0.3)～(r₁＝0.4，r₂＝0.6)，未来在优化过程中通过考虑对不同方面的关注程度，可选取合适的权重系数，从而实现对经济指标和环境指标的灵活调度控制。

附图说明

图1为电转气运行过程图。

图2为本发明所建立园区综合能源系统的能量流向图。

图3为典型日负荷及风电预测数据曲线图。

图4(1)为场景一机组出力图；

图4(2)为场景二机组出力图；

图4(3)为场景三机组出力图。

图5为电解槽、甲烷反应器出力图。

图6为储氢罐容量变化示意图。

图7为不同权重系数下经济指标与环境指标对比图。

具体实施方式

原理分析：

电转气包含电转氢气和电转天然气两部分，其中电转氢气效率可达75％～85％，电转天然气效率为45％～60％。其两步化学方程式如下所示。

CO₂+4H₂→CH₄+2H₂O

电解槽通过利用风能电解水产生氢气和氧气，其中，一部分氢气注入储氢罐，供给氢负荷，另一部分未被利用的氢气则通入甲烷反应器，产生的CH₄可供CHP机组和燃气锅炉使用。本发明系统所涉及电转气运行过程图如图1所示。

为充分消纳风电，充分利用P2G两阶段运行过程，本发明构建了包含风电、天然气、氢能的园区综合能源系统，建立了考虑电转气的园区综合能源系统优化调度模型，以经济性最优和碳排放最低为目标函数，提高了园区能量供给的自主性，并通过算例分析验证了该模型所具备的良好性能，最后引入权重系数，对算例进行灵敏度分析与比较，且每种情况下对应的经济和环境因素也不同，从而选取最优区间范围，为决策者提供参考。包括以下步骤：

步骤1、构建园区综合能源系统：

本发明所构建的园区综合能源系统，如图2所示。通过热电联产(CHP)机组和P2G可以实现电力网络与天然气网络能量的双向流动，通过电解槽将不确定性的风能转化为氢气，提升风电消纳水平，同时实现能量高效利用。

该系统的能源侧包括：风能、上级电网、上级气网；

能量转换设备包含热电联产CHP机组、电解槽、甲烷反应器和燃气锅炉；

负荷侧包括：电负荷、氢负荷、热负荷；

CHP机组主要利用甲烷反应器产生的天然气，不足部分从上级气网购得，产生电能和热能供给负荷，电解槽将风电产生的稳定性较差的电能转化为氢气，一部分经储氢罐供给氢负荷，其余部分传输至甲烷反应器，甲烷反应器将氢气经与二氧化碳反应生成天然气供气供给CHP机组，形成一个循环。

步骤2、构建考虑P2G的园区综合能源系统优化调度模型:

为实现经济性最优和碳排放最低，本发明通过引入碳税c_tax，将碳排放量转化为碳排放成本，从而使多目标问题转变为单目标优化问题进行求解。

以园区运行成本F₁和碳排放成本F₂之和最小为目标函数，如式(1)所示:

minF＝F₁+F₂

F₁＝c_buy+c_o

式(1)中，minF为总目标函数最小；

e_CHP为CHP机组的碳排放量；

e_GB为燃气锅炉的碳排放量。

(i)运行成本F₁：

运行成本F₁包括购能成本c_buy和运维成本c_o，如式(2)所示。其中，购能成本c_buy包含购电成本和购气成本，运维成本c_o为各设备在t时段运行维护成本之和。

式(2)中，c_e和c_g分别为单位购电、购气价格；

P_buye和P_buyg分别为t时段从上级网络中购买的电量与天然气量；

K_i为设备的单位可变运行维护成本；

P_i为设备在t时段的出力。

(ii)碳排放成本F₂：

碳排放成本F₂包括CHP机组碳排放成本e_CHP和燃气锅炉碳排放成本e_GB两部分，如式(3)所示。式(3)中，e_CHP为CHP机组碳排放量c_CHP和碳排放配额c_CHPb之差。

P_CHP＝P_CHPe+γP_CHPh

式(3-4)中，μ_GB为燃气锅炉单位CO₂排放强度；

P_GBh为燃气锅炉产热功率；

P_CHP为CHP机组在t时刻折算到纯凝工况下的电功率；

P_CHPe为CHP机组的输出电功率；

P_CHPh为CHP机组的输出热功率；

c_CHPb为CHP机组的碳排放配额；

γ为固定进气量下，CHP机组增加单位热功率时电功率的减少值；

α₁,α₂,α₃分别为CHP机组碳排放量系数；

β为单位电量碳交易配额。

步骤3、构建优化调度模型的约束条件：

(a)功率平衡约束：

式(5)中，P_WT为风电出力；

P_eup和P_gup分别为系统从上级网络的购电量和购气量；

P_eload、P_hload和P_gload分别为电负荷、热负荷和氢负荷。

P_CHPe为CHP机组的输出电功率；

P_EC为电解槽的耗电功率；

P_MR为甲烷反应器的输出功率；

P_CHPg为CHP机组的耗气功率；

P_GBg为燃气锅炉的耗气功率；

P_CHPh为CHP机组的输出热功率；

P_GBh为燃气锅炉的输出功率。

(b)电转气部分约束：

优化调度模型的P2G部分涉及约束如式(6)所示，包含电解槽、甲烷反应器和储氢罐耦合部分。

P_EC＝P_MRi+P_HSTi

P_HSTo＝P_gload (6)；

式(6)中，P_EC为t时刻电解槽的输出功率；

P_MRi为甲烷反应器的输入功率；

P_HSTi为储氢罐的输入功率；

P_HSTo为储氢罐的输出功率。

(c)储能设备约束：

储能设备为储氢罐，其约束如式(7)所示：

式(7)中，

为储氢容量上限；

为储氢容量下限；

为储氢罐输入功率上限；

为储氢罐输入功率下限；

为储氢罐输出功率上限

为储氢罐输出功率下限。

E_HST,t为储氢罐在t时刻的容量；

P_HSTi为储氢罐在t时刻的输入功率；

P_HSTo为储氢罐在t时刻的输出功率；

E_T为储氢罐在末端时刻的容量；

E₁为储氢罐在初始时刻的容量。

(d)机组设备约束：

该部分包含设备出力上、下限约束，如式(8)所示，以及可控机组爬坡约束，如式(9)所示。

式(8-9)中，

为CHP机组电出力上限；

为CHP机组电出力下限

为CHP机组热出力上限

为CHP机组热出力下限；

为燃气锅炉输入功率上限；

为燃气锅炉输入功率下限；

为电解槽输入功率上限；

为电解槽输入功率下限；

为甲烷反应器输入功率上限；

为甲烷反应器输入功率下限；

为CHP机组的爬坡功率上限；

为CHP机组的爬坡功率下限；

为燃气锅炉的爬坡功率上限；

为燃气锅炉的爬坡功率下限；

为电解槽的爬坡功率上限；

为电解槽的爬坡功率下限；

为甲烷反应器的爬坡功率上限；

为甲烷反应器的爬坡功率下限。

P_CHPe为CHP机组的输出电功率；

P_CHPh为CHP机组的输出热功率；

P_GBg为燃气锅炉的耗气功率；

P_ECi为电解槽的输入功率；

P_MRi为甲烷反应器的输入功率；

为CHP机组在t时刻折算到纯凝工况下的电功率；

为CHP机组在(t-1)时刻折算到纯凝工况下的电功率；

P_GBh,t为燃气锅炉在t时刻的产热功率；

P_GBh,t-1为燃气锅炉在(t-1)时刻的产热功率

P_ECi,t+1为电解槽在(t+1)时刻的输入功率；

P_ECi,t为电解槽在t时刻的输入功率；

P_MRi,t+1为甲烷反应器在(t+1)时刻的输入功率；

P_MRi,t为甲烷反应器在t时刻的输入功率。

步骤4、在MATLAB环境中进行求解：

本发明在MATLAB环境下，以总成本最小为目标，通过Yalmip工具箱调用Cplex求解器进行求解。

步骤5、在不同场景下进行仿真验证：

本发明以我国某省某工业园区为研究对象，对模型进行验证。甘肃省风电装机容量占总装机容量的25.08％以上，市场环境成熟，配套政策优越，适合风电项目的发展。为实现能源供应的经济性和环保性，构建了天然气-风能-氢能园区综合能源系统。

为验证包含P2G的园区综合能源系统与电、热、气、氢各系统独立运行时相比所具有的优势，选取以下三种场景进行分析，如表1所示：

表1场景设置

表1中，“√”代表考虑，“×”代表不考虑。

单位调度时间为1h，电价采用0.5元/(kW·h)，天然气单位价格取3元/m3。各类设备功能计划以满足园区负荷为目的。图3展示了该园区典型日负荷预测数据和风电出力基础数据从图3可以看出，从14时和17时为用电高峰期，9时和17时热负荷较高，夜间氢负荷较高，风电出力较大。

各种设备运行参数如表2所示

表2各设备运行参数

表3各场景成本

(1)表3为各场景下成本对比分析。由表3可知，场景1～场景3的总成本依次降低，场景3较场景1降低了24.8％，说明在考虑电转氢气以及加入甲烷反应器的过程中，可以最大发挥系统的经济性。场景1购能成本最高，主要原因为在不包含P2G时，氢负荷供给全部依靠购买所得，而氢气购买价格较高，所以导致购能成本较高，场景2购能成本次之，因为其所需一部分氢气可由风电电解水得到，剩余部分则需从外界购买，场景3够能成本最低，主要原因是其购氢成本较低。场景1～场景3碳排放成本依次降低，说明逐步考虑P2G后，系统的减排效果越来越好。

(2)图4(1)～图4(3)为各场景机组出力图。对于电负荷，在1:00～5:00时，由于负荷需求较低，而此时风电出力较大，场景3中，为有效降低弃风，电解槽在夜间出力升高，以达到消纳弃风和供给此时较高氢负荷的作用，7:00之后，热负荷增大，为满足需求，CHP机组出力增加，同时购电量增大，在17:00时，热负荷较高，CHP机组和燃气锅炉出力较大，在20:00之后用电需求降低，热负荷略有起伏，此时CHP机组出力减少，燃气锅炉出力增加，满足负荷要求。对于氢负荷，场景1和2完全依赖于购氢，价格较为昂贵。对于场景3，在6:00之后电解槽出力随着氢气需求趋于平缓而逐渐下降，在13:00时，由于负荷需求降低，此时电解槽的出力也较低。

(3)本发明构建的含风电-氢能-P2G的园区IES的电解槽、甲烷反应器出力如图5所示，储氢罐容量变化如图6所示。

图5可知，在1:00～7:00时，由于风力资源丰富，且此时氢负荷较大，使得电解槽出力较高，提供给甲烷反应器的氢气减少，在7:00～13:00时，风电出力下降，电解槽输出功率也随之下降，由于其产生的氢气一部分要供给氢负荷，所以甲烷反应器的出力降低，在13:00后风电开始逐渐升高，前期输出功率下降的甲烷反应器电也开始随着电解槽输出功率的上升而逐渐上升，夜间22:00～24:00时，风电资源丰富，此时氢负荷需求处于较低水平，所以甲烷反应器输出功率增加，产生的天然气供CHP机组和燃气锅炉使用。

由图6可知，储氢罐容量在1:00～5:00时逐步下降，是由于此时氢负荷需求较高，而电解槽运行产生氢气需要一段时间，所以消耗了储氢罐原有氢气，在5:00～10:00时，由于氢能需求缓慢下降，此时风电和电解槽出力还在较高水平，所以储氢罐容量逐渐上升，在10:00～18:00时，风电出力较小，电解槽出力较低，供给氢负荷导致储氢罐容量降低，在18:00～24:00时，随着风电增加，电解槽产生的氢气增多，储氢罐容量随之上升。

(4)灵敏度分析：

对系统运行成本F₁和碳排放成本F₂分别赋予不同权重r₁、r₂，分析其对系统的影响。其中，权重系数用于表示被给予的关注度，且r₁+r₂＝1。当r₁>r₂时，意味着对系统的运行成本，即经济性更加关注；当r₂>r₁时，说明对系统的碳排放成本，即环保性给予了更多的关注。图7为不同权重系数下经济指标、环境指标及总成本的变化曲线。

不同的系数设置会影响最终的优化结果。当r₂越大，即决策者更关注环保性时，碳排放成本显著降低，亦则反之。从图7可以得出，当权重系数从极端关注经济效益(r₁＝1,r₂＝0)到逐渐关注经济效益(r₁＝0.7,r₂＝0.3)时，随着对经济性关注度的减少，运行成本逐渐增加，碳排放成本降低。然而，当过度关注碳排放时，将导致运行成本大幅增加，但此时碳排放的减少非常有限。因此，在坐标轴右侧的系数范围并没有实际参考价值，性价比非常低。综上，合理系数选取范围在(r₁＝0.7，r₂＝0.3)～(r₁＝0.4，r₂＝0.6)之间。

本发明建立了天然气-风能-氢能优化模型。综合能源系统IES主要由风电、CHP机组、燃气锅炉和P2G组成，所涉及的能量流包括天然气流、电力流、热力流和氢气流。该模型具体包括设备数学建模、目标函数和约束条件。结合算例仿真，得出电解槽、甲烷反应器、储氢罐、CHP机组的组合实现了电、氢气、天然气之间的能量的双向流动，借助P2G两阶段运行，考虑其不同阶段的转换效率，实现了能量更加高效的利用。

Claims (4)

1.一种含CHP-P2G-氢能的园区综合能源系统优化调度方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、构建园区综合能源系统：

该系统的能源侧包括：风能、上级电网、上级气网；

能量转换设备包含热电联产CHP机组、电解槽、甲烷反应器和燃气锅炉；

负荷侧包括：电负荷、氢负荷、热负荷；

步骤2、构建考虑CHP-P2G-氢能的园区综合能源系统优化调度模型:

以经济性最优和碳排放最低为目标,引入碳税c_tax，将碳排放量转化为碳排放成本,以园区运行成本F₁和碳排放成本F₂之和最小为目标函数，如式(1)所示：

式(1)中，min F为总目标函数最小,e_CHP为CHP机组的碳排放量，e_GB为燃气锅炉的碳排放量；

(i)运行成本F₁：

运行成本F₁包括购能成本c_buy和运维成本c_o，如式(2)所示；其中，购能成本c_buy包含购电成本和购气成本，运维成本c_o为各设备在t时段运行维护成本之和；

式(2)中，c_e和c_g分别为单位购电、购气价格；P_buye和P_buyg分别为t时段从上级网络中购买的电量与天然气量；K_i为设备的单位可变运行维护成本；P_i为设备在t时段的出力；

(ii)碳排放成本F₂：

碳排放成本F₂包括CHP机组碳排放量e_CHP和燃气锅炉碳排放量e_GB两部分，如式(3)所示；式(3)中，e_CHP为CHP机组碳排放量c_CHP和碳排放配额c_CHPb之差；

P_CHP＝P_CHPe+γP_CHPh

式(3)、式(4)中，μ_GB为燃气锅炉单位CO₂排放强度；P_GBh为燃气锅炉的产热功率；P_CHP为CHP机组在t时刻折算到纯凝工况下的电功率；P_CHPe为CHP机组的产电功率；

P_CHPh为CHP机组的产热功率；c_CHPb为CHP机组的碳排放配额；γ为固定进气量下，CHP机组增加单位热功率时电功率的减少值；α₁,α₂,α₃分别为CHP机组碳排放量系数；β为单位电量碳交易配额；

步骤3、构建优化调度模型的约束条件：

(a)功率平衡约束：

式(5)中，P_WT为风电出力；P_eup和P_gup分别为系统从上级网络的购电量和购气量；P_eload、P_hload和P_gload分别为电负荷、热负荷和氢负荷；P_CHPe为CHP机组的产电功率；P_EC为电解槽的耗电功率；P_MR为甲烷反应器的输出功率；P_CHPg为CHP机组的耗气功率；P_GBg为燃气锅炉的耗气功率；P_CHPh为CHP机组的产热功率；P_GBh为燃气锅炉的产热功率；

(b)电转气部分约束：

优化调度模型的P2G部分涉及约束如式(6)所示，包含电解槽、甲烷反应器和储氢罐耦合部分；

式(6)中，P_EC为电解槽的输出功率；P_MRi为甲烷反应器的输入功率；P_HSTi为储氢罐的输入功率；P_HSTo为储氢罐的输出功率；

(c)储能设备约束：

储能设备为储氢罐，其约束如式(7)所示：

式(7)中，

和

为储氢容量上、下限；

为储氢罐输入功率上限；

为储氢罐输入功率下限；

为储氢罐输出功率上限；

为储氢罐输出功率下限；E_HST,t为储氢罐在t时刻的容量；P_HSTi为储氢罐在t时刻的输入功率；P_HSTo为储氢罐在t时刻的输出功率；E_T为储氢罐在末端时刻的容量；E₁为储氢罐在初始时刻的容量；

(d)机组设备约束：

该部分包含设备出力上、下限约束，如式(8)所示，以及可控机组爬坡约束，如式(9)所示；

式(8-9)中，

为CHP机组电出力上限，

为CHP机组电出力下限，

为CHP机组热出力上限，

为CHP机组热出力下限，

为燃气锅炉输入功率上限，

为燃气锅炉输入功率下限，

为电解槽输入功率上限，

为电解槽输入功率下限，

为甲烷反应器输入功率上限，

为甲烷反应器输入功率下限，

为CHP机组的爬坡功率上限，

为CHP机组的爬坡功率下限，

为燃气锅炉的爬坡功率上限，

为燃气锅炉的爬坡功率下限，

为电解槽的爬坡功率上限，

为电解槽的爬坡功率下限，

为甲烷反应器的爬坡功率上限，

为甲烷反应器的爬坡功率下限，P_CHPe为CHP机组的输出电功率，P_CHPh为CHP机组的输出热功率，P_GBg为燃气锅炉的耗气功率，P_ECi为电解槽的输入功率，P_MRi为甲烷反应器的输入功率，

为CHP机组在t时刻折算到纯凝工况下的电功率，

为CHP机组在(t-1)时刻折算到纯凝工况下的电功率，P_GBh,t为燃气锅炉在t时刻的产热功率，P_GBh,t-1为燃气锅炉在(t-1)时刻的产热功率，P_ECi,t+1为电解槽在(t+1)时刻的输入功率，P_ECi,t为电解槽在t时刻的输入功率，P_MRi,t+1为甲烷反应器在(t+1)时刻的输入功率，P_MRi,t为甲烷反应器在t时刻的输入功率；

步骤4、以总成本最小为目标，通过Cplex求解器进行求解。

2.根据权利要求1所述一种含CHP-P2G-氢能的园区综合能源系统优化调度方法，其特征在于：对系统运行成本F₁和碳排放成本F₂分别赋予不同权重r₁、r₂，分析其对系统的影响：

其中，权重系数用于表示被给予的关注度，且r₁+r₂＝1；

当r₁>r₂时，意味着对系统的运行成本，即经济性更加关注；

当r₂>r₁时，说明对系统的碳排放成本，即环保性给予了更多的关注。

3.根据权利要求2所述一种含CHP-P2G-氢能的园区综合能源系统优化调度方法，其特征在于：不同的系数设置会影响最终的优化结果；当r₂越大，即决策者更关注环保性时，碳排放成本显著降低，亦则反之；当权重系数从极端关注经济效益(r₁＝1,r₂＝0)到逐渐关注经济效益(r₁＝0.7,r₂＝0.3)时，随着对经济性关注度的减少，运行成本逐渐增加，碳排放成本降低；然而，当过度关注碳排放时，将导致运行成本大幅增加，但此时碳排放的减少非常有限；合理系数选取范围在(r₁＝0.7，r₂＝0.3)～(r₁＝0.4，r₂＝0.6)之间。

4.考虑CHP-P2G-氢能的园区综合能源系统优化调度模型，其特征在于：

该模型以经济性最优和碳排放最低为目标,引入碳税c_tax，将碳排放量转化为碳排放成本,以园区运行成本F₁和碳排放成本F₂之和最小为目标函数，如式(1)所示：

式(1)中，min F为总目标函数最小,e_CHP为CHP机组的碳排放量，e_GB为燃气锅炉的碳排放量；

(i)运行成本F₁：

运行成本F₁包括购能成本c_buy和运维成本c_o，如式(2)所示；其中，购能成本c_buy包含购电成本和购气成本，运维成本c_o为各设备在t时段运行维护成本之和；

式(2)中，c_e和c_g分别为单位购电、购气价格；P_buye和P_buyg分别为t时段从上级网络中购买的电量与天然气量；K_i为设备的单位可变运行维护成本；P_i为设备在t时段的出力；

(ii)碳排放成本F₂：

碳排放成本F₂包括CHP机组碳排放量e_CHP和燃气锅炉碳排放量e_GB两部分，如式(3)所示；式(3)中，e_CHP为CHP机组碳排放量c_CHP和碳排放配额c_CHPb之差；

P_CHP＝P_CHPe+γP_CHPh

式(3)、式(4)中，μ_GB为燃气锅炉单位CO₂排放强度；P_GBh为燃气锅炉的产热功率；P_CHP为CHP机组在t时刻折算到纯凝工况下的电功率；P_CHPe为CHP机组的产电功率；P_CHPh为CHP机组的产热功率；c_CHPb为CHP机组的碳排放配额；γ为固定进气量下，CHP机组增加单位热功率时电功率的减少值；α₁,α₂,α₃分别为CHP机组碳排放量系数；β为单位电量碳交易配额。

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