CN114792201A - 电力系统低碳经济调度方法及装置 - Google Patents

电力系统低碳经济调度方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN114792201A
CN114792201A CN202210427099.8A CN202210427099A CN114792201A CN 114792201 A CN114792201 A CN 114792201A CN 202210427099 A CN202210427099 A CN 202210427099A CN 114792201 A CN114792201 A CN 114792201A
Authority
CN
China
Prior art keywords
carbon
tax
low
power system
cost
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
Application number
CN202210427099.8A
Other languages
English (en)
Inventor
秦梁栋
王涛
陈志永
张菁
齐晓光
王颖
张倩茅
徐田丰
陈宇
朱天曈
田家辉
张丽洁
田志杰
董家盛
赵凯林
谢婉莹
苗世洪
林毓军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Economic and Technological Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Economic and Technological Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, State Grid Hebei Electric Power Co Ltd, Economic and Technological Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202210427099.8A priority Critical patent/CN114792201A/zh
Publication of CN114792201A publication Critical patent/CN114792201A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

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
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • 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
    • G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
    • 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
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请适用于电力系统技术领域，提供了电力系统低碳经济调度方法及装置，该方法包括：获取至少一个历史调度周期内电力系统的碳捕集设备、储能电站和火电机组的运行数据，以及碳交易价格的数据；根据火电机组的运行数据和碳交易价格的数据，建立碳税与碳交易替代效应模型；根据碳捕集设备、储能电站和火电机组的运行数据，以及碳税与碳交易替代效应模型，建立低碳经济调度模型；采用分段函数线性化和蝙蝠算法对所述低碳经济调度模型进行优化，得到所述电力系统下一调度周期的低碳经济调度策略，并基于所述下一调度周期的低碳经济调度策略，对所述电力系统的装置做出相应调整。本申请构建了以清洁低碳、安全高效为核心的电力系统。

Description

电力系统低碳经济调度方法及装置
技术领域
本申请属于电力系统技术领域，尤其涉及电力系统低碳经济调度方法及装置。
背景技术
随着“碳达峰、碳中和”目标和“四个革命、一个合作”能源安全新战略的提出，电力系统面临能源转型升级的需求，亟需构建以清洁低碳、安全高效为核心的用能体系。对于电力系统而言，碳排放具有负外部性，其本身对系统运行经济效益并没有直接影响。目前大体上存在两类碳规制：碳税制和碳交易制。然而，现有研究成果大多聚焦于单一碳规制下电力系统的优化运行方法，较少研究涉及到碳税和碳交易替代效应的建模过程，且往往忽略了碳交易价格波动对电力系统低碳调度策略的影响，导致低碳调度策略不合理，进而导致在这些策略控制下的电力系统的能量利用率低，节能性差。
发明内容
本申请实施例提供了电力系统低碳经济调度方法及装置，以实现清洁低碳的电力系统。
本申请是通过如下技术方案实现的：
第一方面，本申请实施例提供了一种电力系统低碳经济调度方法，包括：
获取至少一个历史调度周期内电力系统的碳捕集设备、储能电站和火电机组的运行数据，以及至少一个历史调度周期内的碳交易价格的数据；根据火电机组的运行数据和碳交易价格的数据，建立碳税与碳交易替代效应模型；根据碳捕集设备、储能电站和火电机组的运行数据，以及碳税与碳交易替代效应模型，建立低碳经济调度模型；采用分段函数线性化和蝙蝠算法对低碳经济调度模型进行优化，得到电力系统下一调度周期的低碳经济调度策略，并基于下一调度周期的低碳经济调度策略，对电力系统的装置做出相应调整。
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，碳税与碳交易替代效应模型满足一个调度周期内电力系统的碳排放量超过初始碳排放配额的条件时的模型；碳税与碳交易替代效应模型为：
QT＝QGP+QTA+QTR
QTR＝μ(QT-QGP)
CT＝CTA+CTR
其中，QGP为电力系统的初始碳排放配额；QTA为电力系统支付碳税的碳排放量；QTR为购买的碳排放许可证的碳排放量；μ为替代系数；CT为总碳排放成本；CTA为碳税成本；CTR为碳交易成本；
其中，电力系统的初始碳排放配额根据火电机组的发电量和基准线法进行计算，具体通过下式进行计算：
Figure BDA0003608853210000021
其中，δG为单位发电量无偿碳排放配额；
Figure BDA0003608853210000022
为t时刻火电机组i的出力功率；Δt单位调度时长；I为系统中火电机组节点集合；T为调度周期中总时刻数；
电力系统的碳排放量包括外购的电力产生的碳排放量和火电机组燃煤产生的碳排放量，电力系统的碳排放量公式为：
QT＝QB+QG
Figure BDA0003608853210000023
Figure BDA0003608853210000024
其中，QT为电力系统的碳排放量；QB为外购电力所产生的碳排放量；QG为火电机组燃煤产生的碳排放量；a1、b1为外购电量的碳排放计算参数；Pt B为t时刻从电力市场中购买电功率；a2、b2为火电机组的碳排放计算参数。
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，低碳经济调度模型为：
Figure BDA0003608853210000031
Figure BDA0003608853210000032
Figure BDA0003608853210000033
其中，Ψ1、Ψ2为调度一阶段和二阶段的决策变量集合，调度一阶段为所有场景下相同的基础成本，调度二阶段为不同场景下对应的成本；C1为一阶段机组启动和停止成本；C2ω为场景ω下二阶段系统运行成本；
Figure BDA0003608853210000034
为机组i的运行固定成本；
Figure BDA0003608853210000035
为机组i的启动成本、
Figure BDA0003608853210000036
为机组i的停止成本；
Figure BDA0003608853210000037
为t时刻下机组i的运行状态；
Figure BDA0003608853210000038
为t时刻下机组i的启动动作变量、
Figure BDA0003608853210000039
为t时刻下机组i的停止动作变量；
Figure BDA00036088532100000310
为机组i的可变运行成本；
Figure BDA00036088532100000311
为场景ω下t时刻火电机组出力；
Figure BDA00036088532100000312
为t时刻购电价格；
Figure BDA00036088532100000313
场景ω下t时刻购电功率；
Figure BDA00036088532100000314
为场景ω下碳税成本；
低碳经济调度模型的约束条件包括：碳捕集设备运行约束、储能电站运行约束、火电机组运行约束和系统及网络功率平衡约束；
碳捕集设备运行约束具体包括：
碳捕集设备运行能耗：
Figure BDA00036088532100000315
其中，
Figure BDA00036088532100000316
分别为场景ω下t时刻碳捕集设备i的总能耗、固定能耗和运行能耗；
Figure BDA00036088532100000317
为碳捕集设备运行状态；Wi为碳捕集设备i处理单位CO2所需的运行能耗；
Figure BDA00036088532100000318
为场景ω下t时刻碳捕集设备i捕获的二氧化碳量；
碳捕集电厂总输出功率：
Figure BDA00036088532100000319
其中，
Figure BDA00036088532100000320
为场景ω下t时刻碳捕集电厂i向系统中注入的功率；
碳捕集设备捕获的二氧化碳量：
Figure BDA0003608853210000041
其中，
Figure BDA0003608853210000042
为碳捕集设备i的烟气分流比；
Figure BDA0003608853210000043
为场景ω下t时刻碳捕集设备i捕获水平；
Figure BDA0003608853210000044
分别为碳捕集设备i中储液罐释放或储存的碳排放量；
储能电站运行约束具体包括：
储能电站充放电功率约束：
Figure BDA0003608853210000045
其中，
Figure BDA0003608853210000046
分别为储能电站充放电功率；
Figure BDA0003608853210000047
分别为储能电站充放电状态；
Figure BDA0003608853210000048
依次为储能电站充放电功率的上下限；
储能系统容量约束：
Figure BDA0003608853210000049
其中，Es,tω为场景ω下t时刻储能电站的储能状态；ε为储能电站自损耗率；ηC为充电效率；Eall为储能电站总容量；Emax为容量状态的上限值；Emin为容量状态的下限值；
始末储存能量平衡约束：|Es,Tω-Es,0ω|≤ΔE，其中，Es,Tω代表储能电站初始时刻；Es,0ω为末尾时刻的容量状态；ΔE为始末时刻允许的容量偏差值。
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，分段函数线性化的步骤具体包括：结合五个0-1变量zi和六个连续变量wi对支付碳税的碳排放量和碳税成本进行线性化表达，支付碳税的碳排放量的线性化表达公式为：
QTA＝Q1w2+2Q1w3+3Q1w4+4Q1w5+5Q1w6
其中，QTA为支付碳税的碳排放量；Q1为碳税区间长度；
Figure BDA00036088532100000410
碳税成本的线性化表达公式为：
CTA＝R1Q1w2+R1Q1(2+α)w3+R1Q1(3+3α)w4+R1Q1(4+6α)w5+R1Q1(5+10α)w6
其中，CTA为碳税成本；R1为基础税率；α为税率增长幅度；
蝙蝠算法的步骤具体包括：
初始化电力系统的网架结构、碳价、碳税税率等模型参数；初始化蝙蝠速度、响度、脉冲频率等算法参数；
随机初始化蝙蝠种群位置与速度，每个蝙蝠的位置代表场景替代系数的取值；
产生随机数，确定更新蝙蝠个体位置计算式，将蝙蝠位置传入电力系统低碳经济调度模型，得到所有碳交易价格场景下系统碳排放量，计算期望运行成本；
根据模型返回值获取蝙蝠适应度，执行全局搜索，计算最佳蝙蝠个体，执行局部搜索，更新个体最优值、个体位置、响度和脉冲频率，具体方法为：
At＝AfAt-1
Figure BDA0003608853210000051
其中，At、At-1为第t代与t-1代中蝙蝠算法的响度；Af为响度衰减系数；rt第t代中蝙蝠算法的脉冲发射率；r0为初始脉冲发射率；Rf为脉冲衰减系数；
重复产生随机数以后的步骤直到算法满足收敛条件，收敛条件为前后两次的全局最优值之差小于给定的阈值或者算法循环次数达到最大循环次数；
输出结果，算法输出结果为每个场景下的替代系数取值和综合考虑所有场景的系统调度计划。
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，根据火电机组的运行数据和碳交易价格的数据，建立碳税与碳交易替代效应模型，包括：根据碳交易价格的数据，采用几何布朗运动方程描述碳交易价格不确定性的波动特征，基于波动特征和随机场景法，建立碳交易价格模型；根据碳交易价格模型，建立碳交易成本函数和碳税成本函数；根据火电机组的运行数据、碳交易成本函数和碳税成本函数，建立碳税与碳交易替代效应模型；其中，波动特征通过以下公式计算：
dPctra(t)＝μPctra(t)dt+σPctra(t)dB(t)
其中，Pctra(t)碳交易价格；dPctra(t)为碳价的不确定性量；μ为碳价的期望增长率；dt为时间增量；方差σ表示碳排放权交易价格波动率；dB(t)为标准维纳过程增量。
结合第一方面，在一些可能的实现方式中，碳交易成本根据碳交易成本函数得到，碳交易成本函数为：
Figure BDA0003608853210000061
其中，
Figure BDA0003608853210000062
为场景ω下的碳交易成本；
Figure BDA0003608853210000063
为场景ω下替代系数μω的向上取整值；CTR,m为碳交易市场的基础交易费用；
Figure BDA0003608853210000064
为场景ω下分配于购买碳排放许可证的碳排放量；Ω为场景集合；场景ω对应特定的碳交易价格为
Figure BDA0003608853210000065
场景发生概率πω。结合第一方面，在一些可能的实现方式中，碳税成本根据碳税成本函数得到，碳税成本函数为：
Figure BDA0003608853210000066
其中，CTA为碳税成本，QTA为支付碳税的碳排放量，R1为基础税率；Q1为碳税区间长度；α为税率增长幅度。
第二方面，本申请实施例提供了一种电力系统低碳经济调度装置，包括：
获取模块，用于获取至少一个历史调度周期内电力系统的碳捕集设备、储能电站和火电机组的运行数据，以及至少一个历史调度周期内的碳交易价格的数据；
模型建立模块，用于根据火电机组的运行数据和碳交易价格的数据，建立碳税与碳交易替代效应模型；根据碳捕集设备、储能电站和火电机组的运行数据，以及碳税与碳交易替代效应模型，建立低碳经济调度模型；
优化模块，用于采用分段函数线性化和蝙蝠算法对低碳经济调度模型进行优化，得到电力系统下一调度周期的低碳经济调度策略，并基于下一调度周期的低碳经济调度策略，对电力系统的装置做出相应调整。
第三方面，本申请实施例提供了一种调度装置，包括：处理器和存储器，该存储器用于存储计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的电力系统低碳经济调度方法。
第四方面，本申请实施例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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的电力系统低碳经济调度方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在调度装置上运行时，使得调度装置执行上述第一方面中任一项所述的电力系统低碳经济调度方法。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本申请实施例建立了碳税与碳交易替代效应模型，故可以定量分析碳税和碳交易二者之间的替代效应，为低碳经济调度策略提供了指导方向，使得电力系统的装置可以做出相应调整，因此形成以清洁低碳、安全高效为核心的电力系统。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提供的电力系统低碳经济调度方法的应用场景示意图；
图2是本申请一实施例提供的电力系统低碳经济调度方法的流程示意图；
图3为A地区电力系统网架结构图；
图4为抽取出的不同场景对应的碳交易价格的示意图；
图5为电力系统在不同碳交易价格场景下碳排放量构成的示意图；
图6为不同碳交易价格场景下碳排放量分配结果与替代系数的关系图；
图7为替代系数、系统碳排放量与碳价的关系图；
图8是本申请实施例提供的电力系统低碳经济调度装置的结构示意图；
图9是本申请实施例提供的调度装置的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
随着“碳达峰、碳中和”目标和“四个革命、一个合作”能源安全新战略的提出，电力系统面临能源转型升级的需求，亟需构建以清洁低碳、安全高效为核心的用能体系。对于电力系统而言，碳排放具有负外部性，其本身对系统运行经济效益并没有直接影响。目前大体上存在两类碳规制：碳税制和碳交易制。然而，现有研究成果大多聚焦于单一碳规制下电力系统的优化运行方法，较少研究涉及到碳税和碳交易替代效应的建模过程，且往往忽略了碳交易价格波动对电力系统低碳调度策略的影响，导致低碳调度策略不合理，进而导致在这些策略控制下的电力系统的能量利用率低，节能性差。
基于上述问题，本申请实施例中的电力系统低碳经济调度方法，建立了碳税与碳交易替代效应模型，故可以定量分析碳税和碳交易二者之间的替代效应，为低碳经济调度策略提供了指导方向，使得电力系统的装置可以做出相应调整，因此形成以清洁低碳、安全高效为核心的电力系统。
举例说明，本申请实施例可以应用到如图1所示的示例性场景中。在该场景中，电力系统低碳经济调度数据获取设备10采集电力系统低碳经济调度所需的数据，并将其发送给电力系统低碳经济调度处理设备20。
以下结合图1对本申请的可视化交互方法进行详细说明。
图2是本申请一实施例提供的电力系统低碳经济调度方法的示意性流程图，参照图2，对该电力系统低碳经济调度方法的详述如下：
在步骤101中，获取至少一个历史调度周期内电力系统的碳捕集设备、储能电站和火电机组的运行数据，以及至少一个历史调度周期内的碳交易价格的数据。
在步骤102中，根据火电机组的运行数据和碳交易价格的数据，建立碳税与碳交易替代效应模型；根据碳捕集设备、储能电站和火电机组的运行数据，以及碳税与碳交易替代效应模型，建立低碳经济调度模型。
示例性的，步骤102，可以包括：
步骤一，根据碳交易价格的数据，采用几何布朗运动方程描述碳交易价格不确定性的波动特征，基于波动特征和随机场景法，建立碳交易价格模型；
步骤二，根据碳交易价格模型，建立碳交易成本函数和碳税成本函数；
步骤三，根据火电机组的运行数据、碳交易成本函数和碳税成本函数，建立碳税与碳交易替代效应模型；其中，波动特征通过以下公式计算：
dPctra(t)＝μPctra(t)dt+σPctra(t)dB(t)
其中，Pctra(t)碳交易价格；dPctra(t)为碳价的不确定性量；μ为碳价的期望增长率；dt为时间增量；方差σ表示碳排放权交易价格波动率；dB(t)为标准维纳过程增量。
示例性的，碳交易成本根据碳交易成本函数得到，碳交易成本函数为：
Figure BDA0003608853210000101
其中，
Figure BDA0003608853210000111
为场景ω下的碳交易成本；
Figure BDA0003608853210000112
为场景ω下替代系数μω的向上取整值；CTR,m为碳交易市场的基础交易费用；
Figure BDA0003608853210000113
为场景ω下分配于购买碳排放许可证的碳排放量；Ω为场景集合；场景ω对应特定的碳交易价格为
Figure BDA0003608853210000114
场景发生概率πω。示例性的，碳税成本根据碳税成本函数得到，碳税成本函数为：
Figure BDA0003608853210000115
其中，CTA为碳税成本，QTA为支付碳税的碳排放量，R1为基础税率；Q1为碳税区间长度；α为税率增长幅度。
示例性的，碳税与碳交易替代效应模型满足一个调度周期内电力系统的碳排放量超过初始碳排放配额的条件时的模型；碳税与碳交易替代效应模型为：
QT＝QGP+QTA+QTR
QTR＝μ(QT-QGP)
CT＝CTA+CTR
其中，QGP为电力系统的初始碳排放配额；QTA为电力系统支付碳税的碳排放量；QTR为购买的碳排放许可证的碳排放量；μ为替代系数；CT为总碳排放成本；CTA为碳税成本；CTR为碳交易成本；
其中，电力系统的初始碳排放配额根据火电机组的发电量和基准线法进行计算，具体通过下式进行计算：
Figure BDA0003608853210000116
其中，δG为单位发电量无偿碳排放配额；
Figure BDA0003608853210000117
为t时刻火电机组i的出力功率；Δt单位调度时长；I为系统中火电机组节点集合；T为调度周期中总时刻数；
电力系统的碳排放量包括外购的电力产生的碳排放量和火电机组燃煤产生的碳排放量，电力系统的碳排放量公式为：
QT＝QB+QG
Figure BDA0003608853210000121
Figure BDA0003608853210000122
其中，QT为电力系统的碳排放量；QB为外购电力所产生的碳排放量；QG为火电机组燃煤产生的碳排放量；a1、b1为外购电量的碳排放计算参数；Pt B为t时刻从电力市场中购买电功率；a2、b2为火电机组的碳排放计算参数。
示例性的，低碳经济调度模型为：
Figure BDA0003608853210000123
Figure BDA0003608853210000124
Figure BDA0003608853210000125
其中，Ψ1、Ψ2为调度一阶段和二阶段的决策变量集合，调度一阶段为所有场景下相同的基础成本，调度二阶段为不同场景下对应的成本；C1为一阶段机组启动和停止成本；C2ω为场景ω下二阶段系统运行成本；
Figure BDA0003608853210000126
为机组i的运行固定成本；
Figure BDA0003608853210000127
为机组i的启动成本、
Figure BDA0003608853210000128
为机组i的停止成本；
Figure BDA0003608853210000129
为t时刻下机组i的运行状态；
Figure BDA00036088532100001210
为t时刻下机组i的启动动作变量、
Figure BDA00036088532100001211
为t时刻下机组i的停止动作变量；
Figure BDA00036088532100001212
为机组i的可变运行成本；
Figure BDA00036088532100001213
为场景ω下t时刻火电机组出力；
Figure BDA00036088532100001214
为t时刻购电价格；
Figure BDA00036088532100001215
场景ω下t时刻购电功率；
Figure BDA00036088532100001216
为场景ω下碳税成本；
低碳经济调度模型的约束条件包括：碳捕集设备运行约束、储能电站运行约束、火电机组运行约束和系统及网络功率平衡约束；
碳捕集设备运行约束具体包括：
碳捕集设备运行能耗：
Figure BDA0003608853210000131
其中，
Figure BDA0003608853210000132
分别为场景ω下t时刻碳捕集设备i的总能耗、固定能耗和运行能耗；
Figure BDA0003608853210000133
为碳捕集设备运行状态；Wi为碳捕集设备i处理单位CO2所需的运行能耗；
Figure BDA0003608853210000134
为场景ω下t时刻碳捕集设备i捕获的二氧化碳量；
碳捕集电厂总输出功率：
Figure BDA0003608853210000135
其中，
Figure BDA0003608853210000136
为场景ω下t时刻碳捕集电厂i向系统中注入的功率；
碳捕集设备捕获的二氧化碳量：
Figure BDA0003608853210000137
其中，
Figure BDA0003608853210000138
为碳捕集设备i的烟气分流比；
Figure BDA0003608853210000139
为场景ω下t时刻碳捕集设备i捕获水平；
Figure BDA00036088532100001310
分别为碳捕集设备i中储液罐释放或储存的碳排放量；
储能电站运行约束具体包括：
储能电站充放电功率约束：
Figure BDA00036088532100001311
其中，
Figure BDA00036088532100001312
分别为储能电站充放电功率；
Figure BDA00036088532100001313
分别为储能电站充放电状态；
Figure BDA00036088532100001314
依次为储能电站充放电功率的上下限；
储能系统容量约束：
Figure BDA00036088532100001315
其中，Es,tω为场景ω下t时刻储能电站的储能状态；ε为储能电站自损耗率；ηC为充电效率；Eall为储能电站总容量；Emax为容量状态的上限值；Emin为容量状态的下限值；
始末储存能量平衡约束：|Es,Tω-Es,0ω|≤ΔE，其中，Es,Tω代表储能电站初始时刻；Es,0ω为末尾时刻的容量状态；ΔE为始末时刻允许的容量偏差值。
示例性的，系统及网络功率平衡约束包括：
线路潮流约束：
Figure BDA0003608853210000141
其中，fl,tω为场景ω下t时刻线路l的潮流值；Bl为线路l的导纳值；
Figure BDA0003608853210000142
为场景ω下t时刻线路l始末节点相角。
线路潮流上下限约束：
-Fl,max≤fl,tω≤Fl,max
其中，Fl,max为线路l潮流限值。
系统功率平衡约束：
Figure BDA0003608853210000143
式中，ηD为储能电站放电效率；S为储能电站集合；
Figure BDA0003608853210000144
分别为光伏、风电机组出力；
Figure BDA0003608853210000145
为节点负荷值；K为负荷集合。
在步骤103中，采用分段函数线性化和蝙蝠算法对低碳经济调度模型进行优化，得到电力系统下一调度周期的低碳经济调度策略，并基于下一调度周期的低碳经济调度策略，对电力系统的装置做出相应调整。
示例性的，分段函数线性化的步骤具体包括：结合五个0-1变量zi和六个连续变量wi对支付碳税的碳排放量和碳税成本进行线性化表达，支付碳税的碳排放量的线性化表达公式为：
QTA＝Q1w2+2Q1w3+3Q1w4+4Q1w5+5Q1w6
其中，QTA为支付碳税的碳排放量；Q1为碳税区间长度；
Figure BDA0003608853210000146
碳税成本的线性化表达公式为：
CTA＝R1Q1w2+R1Q1(2+α)w3+R1Q1(3+3α)w4+R1Q1(4+6α)w5+R1Q1(5+10α)w6
其中，CTA为碳税成本；R1为基础税率；α为税率增长幅度；
示例性的，蝙蝠算法的步骤具体包括：
初始化电力系统的网架结构、碳价、碳税税率等模型参数；初始化蝙蝠速度、响度、脉冲频率等算法参数；
随机初始化蝙蝠种群位置与速度，每个蝙蝠的位置代表场景替代系数的取值；
产生随机数，确定更新蝙蝠个体位置计算式，将蝙蝠位置传入电力系统低碳经济调度模型，得到所有碳交易价格场景下系统碳排放量，计算期望运行成本；
根据模型返回值获取蝙蝠适应度，执行全局搜索，计算最佳蝙蝠个体，执行局部搜索，更新个体最优值、个体位置、响度和脉冲频率，具体方法为：
At＝AfAt-1
Figure BDA0003608853210000151
其中，At、At-1为第t代与t-1代中蝙蝠算法的响度；Af为响度衰减系数；rt第t代中蝙蝠算法的脉冲发射率；r0为初始脉冲发射率；Rf为脉冲衰减系数；
重复产生随机数以后的步骤直到算法满足收敛条件，收敛条件为前后两次的全局最优值之差小于给定的阈值或者算法循环次数达到最大循环次数；
输出结果，算法输出结果为每个场景下的替代系数取值和综合考虑所有场景的系统调度计划。
示例性的，对电力系统的装置做出相应调整包括：对碳捕集设备、储能电站和火电机组等的调整。
上述电力系统低碳经济调度方法，建立了碳税与碳交易替代效应模型，故可以定量分析碳税和碳交易二者之间的替代效应，为低碳经济调度策略提供了指导方向，使得电力系统的装置可以做出相应调整，因此形成以清洁低碳、安全高效为核心的电力系统。
为了方便方案的理解，基于A地区的实际参数进行仿真分析，电力系统网架结构如图3所示。其中，将火电厂G1～G4改造为碳捕集电厂，风电光伏接入节点分别为节点31与节点36，并在风光接入节点同步配置储能电站。系统与外界电力市场的联络线接入点为节点30，具体分析如下：
根据碳交易价格不确定性的拟合方程式，模型采用蒙特卡洛模拟进行场景抽样，图4为抽取出的不同场景对应的碳交易价格。
以场景1为例，通常来说在1:00-8:00时段以及23:00-24:00时段，由于系统负荷较小，且购电市场大多处于峰谷电价中的谷电价区间，因此负荷需求主要由风光机组出力和购电功率满足。而在10:00-22:00时段，系统负荷需求功率上升，购电价格升高，购电平均成本大于火电机组发电成本，系统通过增加火电机组出力来满足地区负荷供电需求。储能电站在负荷低谷期和电价较低的时段储存多余电能，而在用电高峰期释放电能满足部分负荷需求。此外，碳捕集设备通过消耗部分火电功率，捕集机组捕捉二氧化碳并进行封存处理，从而有效降低碳捕集电厂自身碳排放量。结果表明通过整合低碳调度资源，协调不同设备出力，可有效挖掘系统运行的经济性和低碳性。
图5为系统在不同碳交易价格场景下碳排放量构成。由于本文假定系统外购电量均来源于火电机组，并计算其碳排放参数，因此，碳规制整体强度的增加会使得系统在电价低谷时段减少从电力市场购买的电量，增加系统内部火电机组的出力，降低系统的碳排放成本。对比碳价较高的场景8、14和16和碳价较低的场景1和19可以看出，随着碳交易价格的提高，一方面，系统会倾向于使用火电机组发电替代从电力市场中购买电量，另一方面，碳捕集设备的碳捕获量也随之增加，降低了火电机组向系统中注入的发电功率，系统通过增加发电成本来减少调度周期内的剩余碳排放量，从而提升系统运行的经济、环境效益。
图6和图7分别为不同碳交易价格场景下系统剩余碳排放量分配结果以及替代系数、系统剩余碳排放量与碳价的关系。可以看出，场景的碳交易价格越高，碳交易对碳税的替代效应越小(系统分配于支付碳税的碳排放量占比越大)。系统剩余碳排放量与场景的碳交易价格也呈负相关关系。如图7所示，当碳交易市场的碳价从34.8元/t提高到56.9元/t时，系统剩余碳排放量从7124.7t下降到4326.6t，这表明提高碳交易市场价格对电力系统的碳减排具有明显的促进作用。然而，过高的碳规制强度会增加系统发电成本负担，无法起到合理激励系统碳减排的作用。因此，在实际生产过程中需要适当控制碳交易价格的波动区间，将碳交易价格稳定在合理水平，这样可以更方便对电力系统的装置进行调整，达到低碳的目标。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的电力系统低碳经济调度方法，图8示出了本申请实施例提供的电力系统低碳经济调度装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参见图8，本申请实施例中的电力系统低碳经济调度装置可以包括：获取模块301、模型建立模块302和优化模块303。
可选的，获取模块301用于获取至少一个历史调度周期内电力系统的碳捕集设备、储能电站和火电机组的运行数据，以及至少一个历史调度周期内的碳交易价格的数据。
可选的，模型建立模块302，用于根据火电机组的运行数据和碳交易价格的数据，建立碳税与碳交易替代效应模型；根据碳捕集设备、储能电站和火电机组的运行数据，以及碳税与碳交易替代效应模型，建立低碳经济调度模型。
示例性的，根据火电机组的运行数据和碳交易价格的数据，建立碳税与碳交易替代效应模型，包括：根据碳交易价格的数据，采用几何布朗运动方程描述碳交易价格不确定性的波动特征，基于波动特征和随机场景法，建立碳交易价格模型；根据碳交易价格模型，建立碳交易成本函数和碳税成本函数；根据火电机组的运行数据、碳交易成本函数和碳税成本函数，建立碳税与碳交易替代效应模型；其中，波动特征通过以下公式计算：
dPctra(t)＝μPctra(t)dt+σPctra(t)dB(t)
其中，Pctra(t)碳交易价格；dPctra(t)为碳价的不确定性量；μ为碳价的期望增长率；dt为时间增量；方差σ表示碳排放权交易价格波动率；dB(t)为标准维纳过程增量。
示例性的，碳交易成本根据碳交易成本函数得到，碳交易成本函数为：
Figure BDA0003608853210000181
其中，
Figure BDA0003608853210000182
为场景ω下的碳交易成本；
Figure BDA0003608853210000183
为场景ω下替代系数μω的向上取整值；CTR,m为碳交易市场的基础交易费用；
Figure BDA0003608853210000184
为场景ω下分配于购买碳排放许可证的碳排放量；Ω为场景集合；场景ω对应特定的碳交易价格为
Figure BDA0003608853210000185
场景发生概率πω。示例性的，碳税成本根据碳税成本函数得到，碳税成本函数为：
Figure BDA0003608853210000186
其中，CTA为碳税成本，QTA为支付碳税的碳排放量，R1为基础税率；Q1为碳税区间长度；α为税率增长幅度。
示例性的，碳税与碳交易替代效应模型满足一个调度周期内电力系统的碳排放量超过初始碳排放配额的条件时的模型；碳税与碳交易替代效应模型为：
QT＝QGP+QTA+QTR
QTR＝μ(QT-QGP)
CT＝CTA+CTR
其中，QGP为电力系统的初始碳排放配额；QTA为电力系统支付碳税的碳排放量；QTR为购买的碳排放许可证的碳排放量；μ为替代系数；CT为总碳排放成本；CTA为碳税成本；CTR为碳交易成本；
其中，电力系统的初始碳排放配额根据火电机组的发电量和基准线法进行计算，具体通过下式进行计算：
Figure BDA0003608853210000191
其中，δG为单位发电量无偿碳排放配额；
Figure BDA0003608853210000192
为t时刻火电机组i的出力功率；Δt单位调度时长；I为系统中火电机组节点集合；T为调度周期中总时刻数；
电力系统的碳排放量包括外购的电力产生的碳排放量和火电机组燃煤产生的碳排放量，电力系统的碳排放量公式为：
QT＝QB+QG
Figure BDA0003608853210000193
Figure BDA0003608853210000194
其中，QT为电力系统的碳排放量；QB为外购电力所产生的碳排放量；QG为火电机组燃煤产生的碳排放量；a1、b1为外购电量的碳排放计算参数；Pt B为t时刻从电力市场中购买电功率；a2、b2为火电机组的碳排放计算参数。
示例性的，低碳经济调度模型为：
Figure BDA0003608853210000195
Figure BDA0003608853210000196
Figure BDA0003608853210000197
其中，Ψ1、Ψ2为调度一阶段和二阶段的决策变量集合，调度一阶段为所有场景下相同的基础成本，调度二阶段为不同场景下对应的成本；C1为一阶段机组启动和停止成本；C2ω为场景ω下二阶段系统运行成本；
Figure BDA0003608853210000201
为机组i的运行固定成本；
Figure BDA0003608853210000202
为机组i的启动成本、
Figure BDA0003608853210000203
为机组i的停止成本；
Figure BDA0003608853210000204
为t时刻下机组i的运行状态；
Figure BDA0003608853210000205
为t时刻下机组i的启动动作变量、
Figure BDA0003608853210000206
为t时刻下机组i的停止动作变量；
Figure BDA0003608853210000207
为机组i的可变运行成本；
Figure BDA0003608853210000208
为场景ω下t时刻火电机组出力；
Figure BDA0003608853210000209
为t时刻购电价格；
Figure BDA00036088532100002010
场景ω下t时刻购电功率；
Figure BDA00036088532100002011
为场景ω下碳税成本；
低碳经济调度模型的约束条件包括：碳捕集设备运行约束、储能电站运行约束、火电机组运行约束和系统及网络功率平衡约束；
碳捕集设备运行约束具体包括：
碳捕集设备运行能耗：
Figure BDA00036088532100002012
其中，
Figure BDA00036088532100002013
分别为场景ω下t时刻碳捕集设备i的总能耗、固定能耗和运行能耗；
Figure BDA00036088532100002014
为碳捕集设备运行状态；Wi为碳捕集设备i处理单位CO2所需的运行能耗；
Figure BDA00036088532100002015
为场景ω下t时刻碳捕集设备i捕获的二氧化碳量；
碳捕集电厂总输出功率：
Figure BDA00036088532100002016
其中，
Figure BDA00036088532100002017
为场景ω下t时刻碳捕集电厂i向系统中注入的功率；
碳捕集设备捕获的二氧化碳量：
Figure BDA00036088532100002018
其中，
Figure BDA00036088532100002019
为碳捕集设备i的烟气分流比；
Figure BDA00036088532100002020
为场景ω下t时刻碳捕集设备i捕获水平；
Figure BDA00036088532100002021
分别为碳捕集设备i中储液罐释放或储存的碳排放量；
储能电站运行约束具体包括：
储能电站充放电功率约束：
Figure BDA00036088532100002022
其中，
Figure BDA00036088532100002023
分别为储能电站充放电功率；
Figure BDA00036088532100002024
分别为储能电站充放电状态；
Figure BDA0003608853210000211
依次为储能电站充放电功率的上下限；
储能系统容量约束：
Figure BDA0003608853210000212
其中，Es,tω为场景ω下t时刻储能电站的储能状态；ε为储能电站自损耗率；ηC为充电效率；Eall为储能电站总容量；Emax为容量状态的上限值；Emin为容量状态的下限值；
始末储存能量平衡约束：|Es,Tω-Es,0ω|≤ΔE，其中，Es,Tω代表储能电站初始时刻；Es,0ω为末尾时刻的容量状态；ΔE为始末时刻允许的容量偏差值。
示例性的，系统及网络功率平衡约束包括：
线路潮流约束：
Figure BDA0003608853210000213
其中，fl,tω为场景ω下t时刻线路l的潮流值；Bl为线路l的导纳值；
Figure BDA0003608853210000214
为场景ω下t时刻线路l始末节点相角。
线路潮流上下限约束：
-Fl,max≤fl,tω≤Fl,max
其中，Fl,max为线路l潮流限值。
系统功率平衡约束：
Figure BDA0003608853210000215
式中，ηD为储能电站放电效率；S为储能电站集合；
Figure BDA0003608853210000216
分别为光伏、风电机组出力；
Figure BDA0003608853210000217
为节点负荷值；K为负荷集合。
可选的，优化模块303，用于采用分段函数线性化和蝙蝠算法对低碳经济调度模型进行优化，得到电力系统下一调度周期的低碳经济调度策略，并基于下一调度周期的低碳经济调度策略，对电力系统的装置做出相应调整。
示例性的，分段函数线性化的步骤具体包括：结合五个0-1变量zi和六个连续变量wi对支付碳税的碳排放量和碳税成本进行线性化表达，支付碳税的碳排放量的线性化表达公式为：
QTA＝Q1w2+2Q1w3+3Q1w4+4Q1w5+5Q1w6
其中，QTA为支付碳税的碳排放量；Q1为碳税区间长度；
Figure BDA0003608853210000221
碳税成本的线性化表达公式为：
CTA＝R1Q1w2+R1Q1(2+α)w3+R1Q1(3+3α)w4+R1Q1(4+6α)w5+R1Q1(5+10α)w6
其中，CTA为碳税成本；R1为基础税率；α为税率增长幅度；
示例性的，蝙蝠算法的步骤具体包括：
初始化电力系统的网架结构、碳价、碳税税率等模型参数；初始化蝙蝠速度、响度、脉冲频率等算法参数；
随机初始化蝙蝠种群位置与速度，每个蝙蝠的位置代表场景替代系数的取值；
产生随机数，确定更新蝙蝠个体位置计算式，将蝙蝠位置传入电力系统低碳经济调度模型，得到所有碳交易价格场景下系统碳排放量，计算期望运行成本；
根据模型返回值获取蝙蝠适应度，执行全局搜索，计算最佳蝙蝠个体，执行局部搜索，更新个体最优值、个体位置、响度和脉冲频率，具体方法为：
At＝AfAt-1
Figure BDA0003608853210000222
其中，At、At-1为第t代与t-1代中蝙蝠算法的响度；Af为响度衰减系数；rt第t代中蝙蝠算法的脉冲发射率；r0为初始脉冲发射率；Rf为脉冲衰减系数；
重复产生随机数以后的步骤直到算法满足收敛条件，收敛条件为前后两次的全局最优值之差小于给定的阈值或者算法循环次数达到最大循环次数；
输出结果，算法输出结果为每个场景下的替代系数取值和综合考虑所有场景的系统调度计划。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种调度装置，参见图9，该调度装置500可以包括：至少一个处理器510、存储器520以及存储在所述存储器520中并可在所述至少一个处理器510上运行的计算机程序，所述处理器510执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤，例如图2所示实施例中的步骤101至步骤103。或者，处理器510执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图8所示模块301至303的功能。
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器520中，并由处理器510执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序段，该程序段用于描述计算机程序在调度装置500中的执行过程。
本领域技术人员可以理解，图9仅仅是调度装置的示例，并不构成对调度装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如输入输出设备、网络接入设备、总线等。
处理器510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)、现成可编程门阵列(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。
存储器520可以是调度装置的内部存储单元，也可以是调度装置的外部存储设备，例如插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。所述存储器520用于存储所述计算机程序以及调度装置所需的其他程序和数据。所述存储器520还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
本申请实施例提供的电力系统低碳经济调度方法可以应用于计算机、可穿戴设备、车载设备、平板电脑、笔记本电脑、上网本、手机等调度装置上，本申请实施例对调度装置的具体类型不作任何限制。
本申请实施例还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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述电力系统低碳经济调度方法各个实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述电力系统低碳经济调度方法各个实施例中的步骤。
所述集成的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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，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至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/调度装置的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电力系统低碳经济调度方法，其特征在于，包括：
获取至少一个历史调度周期内电力系统的碳捕集设备、储能电站和火电机组的运行数据，以及所述至少一个历史调度周期内的碳交易价格的数据；
根据所述火电机组的运行数据和所述碳交易价格的数据，建立碳税与碳交易替代效应模型；
根据所述碳捕集设备、所述储能电站和所述火电机组的运行数据，以及所述碳税与碳交易替代效应模型，建立低碳经济调度模型；
采用分段函数线性化和蝙蝠算法对所述低碳经济调度模型进行优化，得到所述电力系统下一调度周期的低碳经济调度策略，并基于所述下一调度周期的低碳经济调度策略，对所述电力系统的装置做出相应调整。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述碳税与碳交易替代效应模型满足一个调度周期内电力系统的碳排放量超过初始碳排放配额的条件时的模型；
所述碳税与碳交易替代效应模型为：
QT＝QGP+QTA+QTR
QTR＝μ(QT-QGP)
CT＝CTA+CTR
其中，QGP为电力系统的初始碳排放配额；QTA为电力系统支付碳税的碳排放量；QTR为购买的碳排放许可证的碳排放量；μ为替代系数；CT为总碳排放成本；CTA为碳税成本；CTR为碳交易成本；
其中，所述电力系统的初始碳排放配额根据火电机组的发电量和基准线法进行计算，具体通过下式进行计算：
Figure FDA0003608853200000011
其中，δG为单位发电量无偿碳排放配额；
Figure FDA0003608853200000021
为t时刻火电机组i的出力功率；Δt单位调度时长；I为系统中火电机组节点集合；T为调度周期中总时刻数；
所述电力系统的碳排放量包括外购的电力产生的碳排放量和火电机组燃煤产生的碳排放量，所述电力系统的碳排放量公式为：
QT＝QB+QG
Figure FDA0003608853200000022
Figure FDA0003608853200000023
其中，QT为所述电力系统的碳排放量；QB为外购电力所产生的碳排放量；QG为火电机组燃煤产生的碳排放量；a1、b1为外购电量的碳排放计算参数；Pt B为t时刻从电力市场中购买电功率；a2、b2为火电机组的碳排放计算参数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述低碳经济调度模型为：
Figure FDA0003608853200000024
Figure FDA0003608853200000025
Figure FDA0003608853200000026
其中，Ψ1、Ψ2为调度一阶段和二阶段的决策变量集合，调度一阶段为所有场景下相同的基础成本，调度二阶段为不同场景下对应的成本；C1为一阶段机组启动和停止成本；C2ω为场景ω下二阶段系统运行成本；
Figure FDA0003608853200000027
为机组i的运行固定成本；
Figure FDA0003608853200000028
为机组i的启动成本、
Figure FDA0003608853200000029
为机组i的停止成本；
Figure FDA00036088532000000210
为t时刻下机组i的运行状态；
Figure FDA00036088532000000211
为t时刻下机组i的启动动作变量、
Figure FDA00036088532000000212
为t时刻下机组i的停止动作变量；
Figure FDA00036088532000000213
为机组i的可变运行成本；
Figure FDA00036088532000000214
为场景ω下t时刻火电机组出力；
Figure FDA00036088532000000215
为t时刻购电价格；
Figure FDA00036088532000000216
场景ω下t时刻购电功率；
Figure FDA00036088532000000217
为场景ω下碳税成本；
所述低碳经济调度模型的约束条件包括：碳捕集设备运行约束、储能电站运行约束、火电机组运行约束和系统及网络功率平衡约束；
所述碳捕集设备运行约束具体包括：
碳捕集设备运行能耗：
Figure FDA0003608853200000031
其中，
Figure FDA0003608853200000032
分别为场景ω下t时刻碳捕集设备i的总能耗、固定能耗和运行能耗；
Figure FDA0003608853200000033
为碳捕集设备运行状态；Wi为碳捕集设备i处理单位CO2所需的运行能耗；
Figure FDA0003608853200000034
为场景ω下t时刻碳捕集设备i捕获的二氧化碳量；
碳捕集电厂总输出功率：
Figure FDA0003608853200000035
其中，
Figure FDA0003608853200000036
为场景ω下t时刻碳捕集电厂i向系统中注入的功率；
碳捕集设备捕获的二氧化碳量：
Figure FDA0003608853200000037
其中，
Figure FDA0003608853200000038
为碳捕集设备i的烟气分流比；
Figure FDA0003608853200000039
为场景ω下t时刻碳捕集设备i捕获水平；
Figure FDA00036088532000000310
分别为碳捕集设备i中储液罐释放或储存的碳排放量；
所述储能电站运行约束具体包括：
储能电站充放电功率约束：
Figure FDA00036088532000000311
其中，
Figure FDA00036088532000000312
分别为储能电站充放电功率；
Figure FDA00036088532000000313
分别为储能电站充放电状态；
Figure FDA00036088532000000314
依次为储能电站充放电功率的上下限；
储能系统容量约束：
Figure FDA00036088532000000315
其中，Es,tω为场景ω下t时刻储能电站的储能状态；ε为储能电站自损耗率；ηC为充电效率；Eall为储能电站总容量；Emax为容量状态的上限值；Emin为容量状态的下限值；
始末储存能量平衡约束：|Es,Tω-Es,0ω|≤ΔE，其中，Es,Tω代表储能电站初始时刻；Es,0ω为末尾时刻的容量状态；ΔE为始末时刻允许的容量偏差值。
4.如权利要求1所述的电力系统低碳经济调度方法，其特征在于，所述分段函数线性化的步骤具体包括：
结合五个0-1变量zi和六个连续变量wi对支付碳税的碳排放量和碳税成本进行线性化表达，支付碳税的碳排放量的线性化表达公式为：
QTA＝Q1w2+2Q1w3+3Q1w4+4Q1w5+5Q1w6
其中，QTA为支付碳税的碳排放量；Q1为碳税区间长度；
Figure FDA0003608853200000041
碳税成本的线性化表达公式为：
CTA＝R1Q1w2+R1Q1(2+α)w3+R1Q1(3+3α)w4+R1Q1(4+6α)w5+R1Q1(5+10α)w6
其中，CTA为碳税成本；R1为基础税率；α为税率增长幅度；
所述蝙蝠算法的步骤具体包括：
初始化电力系统的网架结构、碳价、碳税税率等模型参数；初始化蝙蝠速度、响度、脉冲频率等算法参数；
随机初始化蝙蝠种群位置与速度，每个蝙蝠的位置代表场景替代系数的取值；
产生随机数，确定更新蝙蝠个体位置计算式，将蝙蝠位置传入电力系统低碳经济调度模型，得到所有碳交易价格场景下系统碳排放量，计算期望运行成本；
根据模型返回值获取蝙蝠适应度，执行全局搜索，计算最佳蝙蝠个体，执行局部搜索，更新个体最优值、个体位置、响度和脉冲频率，具体方法为：
At＝AfAt-1
Figure FDA0003608853200000042
其中，At、At-1为第t代与t-1代中蝙蝠算法的响度；Af为响度衰减系数；rt第t代中蝙蝠算法的脉冲发射率；r0为初始脉冲发射率；Rf为脉冲衰减系数；
重复产生随机数以后的步骤直到算法满足收敛条件，所述收敛条件为前后两次的全局最优值之差小于给定的阈值或者算法循环次数达到最大循环次数；
输出结果，算法输出结果为每个场景下的替代系数取值和综合考虑所有场景的系统调度计划。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述火电机组的运行数据和所述碳交易价格的数据，建立碳税与碳交易替代效应模型，包括：
根据所述碳交易价格的数据，采用几何布朗运动方程描述碳交易价格不确定性的波动特征，基于所述波动特征和随机场景法，建立碳交易价格模型；
根据所述碳交易价格模型，建立碳交易成本函数和碳税成本函数；
根据所述火电机组的运行数据、所述碳交易成本函数和碳税成本函数，建立所述碳税与碳交易替代效应模型；
其中，所述波动特征通过以下公式计算：
dPctra(t)＝μPctra(t)dt+σPctra(t)dB(t)
其中，Pctra(t)碳交易价格；dPctra(t)为碳价的不确定性量；μ为碳价的期望增长率；dt为时间增量；方差σ表示碳排放权交易价格波动率；dB(t)为标准维纳过程增量。
6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述碳交易成本根据碳交易成本函数得到，所述碳交易成本函数为：
Figure FDA0003608853200000051
其中，
Figure FDA0003608853200000052
为场景ω下的碳交易成本；
Figure FDA0003608853200000053
为场景ω下替代系数μω的向上取整值；CTR,m为碳交易市场的基础交易费用；
Figure FDA0003608853200000054
为场景ω下分配于购买碳排放许可证的碳排放量；Ω为场景集合；场景ω对应特定的碳交易价格为
Figure FDA0003608853200000055
场景发生概率πω。
7.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述碳税成本根据碳税成本函数得到，所述碳税成本函数为：
Figure FDA0003608853200000061
其中，CTA为碳税成本，QTA为支付碳税的碳排放量，R1为基础税率；Q1为碳税区间长度；α为税率增长幅度。
8.一种电力系统低碳经济调度装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取至少一个历史调度周期内电力系统的碳捕集设备、储能电站和火电机组的运行数据，以及所述至少一个历史调度周期内的碳交易价格的数据；
模型建立模块，用于根据所述火电机组的运行数据和所述碳交易价格的数据，建立碳税与碳交易替代效应模型；根据所述碳捕集设备、所述储能电站和所述火电机组的运行数据，以及所述碳税与碳交易替代效应模型，建立低碳经济调度模型；
优化模块，用于采用分段函数线性化和蝙蝠算法对所述低碳经济调度模型进行优化，得到所述电力系统下一调度周期的低碳经济调度策略，并基于所述下一调度周期的低碳经济调度策略，对所述电力系统的装置做出相应调整。
9.一种调度装置，其特征在于，包括：处理器和存储器，该存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
CN202210427099.8A 2022-04-21 2022-04-21 电力系统低碳经济调度方法及装置 Pending CN114792201A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210427099.8A CN114792201A (zh) 2022-04-21 2022-04-21 电力系统低碳经济调度方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210427099.8A CN114792201A (zh) 2022-04-21 2022-04-21 电力系统低碳经济调度方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114792201A true CN114792201A (zh) 2022-07-26

Family

ID=82462122

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210427099.8A Pending CN114792201A (zh) 2022-04-21 2022-04-21 电力系统低碳经济调度方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114792201A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116663823A (zh) * 2023-05-25 2023-08-29 国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司 融合精准碳数据的配电能源网格碳排放最优规划方法及系统
CN117057634A (zh) * 2023-10-13 2023-11-14 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 储能电站参与电力现货市场的低碳运行优化方法及系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116663823A (zh) * 2023-05-25 2023-08-29 国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司 融合精准碳数据的配电能源网格碳排放最优规划方法及系统
CN117057634A (zh) * 2023-10-13 2023-11-14 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 储能电站参与电力现货市场的低碳运行优化方法及系统
CN117057634B (zh) * 2023-10-13 2024-01-02 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 储能电站参与电力现货市场的低碳运行优化方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wang et al. Interval optimization based coordination of demand response and battery energy storage system considering SOC management in a microgrid
CN114792201A (zh) 电力系统低碳经济调度方法及装置
CN110390467B (zh) 一种基于关键场景辨别的虚拟电厂随机自适应鲁棒优化调度方法
CN110429653B (zh) 考虑储能和dr的农网分布式光伏消纳方法及终端设备
CN111428922B (zh) 一种快速后验条件断面的电力市场出清方法及系统
CN112529249B (zh) 一种计及绿证交易的虚拟电厂优化调度及交易管理方法
CN108964048B (zh) 微电网容量配置与运行调度方法及装置
CN111934315A (zh) 考虑需求侧的源网荷储协同优化运行方法及终端设备
CN112818588A (zh) 一种电力系统的最优潮流计算方法、装置及存储介质
CN115513984A (zh) 储能系统日前充放电功率的确定方法、装置、存储介质
CN109409933A (zh) 智能计费方法、计算机可读存储介质和终端设备
CN113689068B (zh) 一种电力电量平衡规划方法、装置及终端设备
CN111864742A (zh) 一种主动配电系统扩展规划方法、装置及终端设备
CN114036825A (zh) 多虚拟电厂的协同优化调度方法、装置、设备及存储介质
Jiang et al. What duality theory tells us about giving market operators the authority to dispatch energy storage
Azad‐Farsani et al. Stochastic locational marginal price calculation in distribution systems using game theory and point estimate method
CN112670982B (zh) 一种基于奖励机制的微电网有功调度控制方法及系统
CN113807705A (zh) 数字孪生运行驱动的配电网规划方法、装置及终端
CN113723823A (zh) 电网运营的模拟装置及方法
CN112926762A (zh) 一种基于安全约束机组组合模型的出清方法及装置
CN112329230A (zh) 一种多微网主体非合作博弈交易方法
CN115759560A (zh) 储能-新能源-火电多目标优化调度方法及其系统
CN115764936A (zh) 电网储能配置的优化方法、装置、设备及存储介质
CN112909932A (zh) 一种调峰型虚拟电厂的优化方法及终端
CN111404154A (zh) 一种配电网供电能力优化方法、设备及存储介质

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