CN114861419A - 一种计及碳交易的电气综合能源网络调度优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及综合能源调度优化领域和碳交易领域，具体公开了一种计及碳交易的电气综合能源网络调度优化方法；首先针对综合能源网络的设备进行理论建模，其次根据实际碳排放与无偿碳配额的建模实现对净碳排放量的计算，最后针对能源出力设备自身的生产成本与可控因子及设备运行所引起的碳交易成本综合性考虑建立多能设备的出力优先级模型，以能源生产的出力成本、能源转化的费用成本和净碳排放量引起的碳交易成本之和最小为目标函数，建立了区域电气综合能源网络的日优化调度模型，实现了不同能源形式的出力值的最优求解，完成了计及碳交易的电气综合能源网络调度优化。

Description

一种计及碳交易的电气综合能源网络调度优化方法
技术领域
本发明涉及综合能源调度优化领域和碳交易领域，具体为一种计及碳交易的电气综合能源网络调度优化方法。
背景技术
针对世界各国均践行的低碳减排理念，我国也提出了“碳中和，碳达峰”的双碳战略目标。作为实现双碳战略目标的主战场，优化能源行业的产业结构，推进清洁能源的优先使用是当前能源行业在调度优化时需要着重考虑的问题。但是清洁能源与众多能源转换设备在结合使用时的高额成本为区域电气综合能源系统的调度优化带来了极大的挑战。因此应该建立一种合理的模型实现高成本的清洁能源与低成本的传统能源之间的的一种博弈，为解决传统建模中单纯以经济效益作为优化目标，不能优先消纳可再生能源的难题提供一种可能的解决方案。
当前对综合能源系统研究优化角度大多侧重于分析多种能源之间的实时分配关系, 对能源系统之间之间的优先级关系和耦合关系及互动机制的考虑不够完善。由于区域综合能源系统的各能源子系统之间、不同终端综合能源单元之间、终端综合能源单元与各供能系统网络之间均存在复杂的耦合关系,因此结合其不同设备的耦合关系中碳交易成本与能源自身成本产生的能源设备优先级模型对于综合能源系统运行调度优化将会产生新的影响。
因此，在上述背景的基础上，本发明首先针对综合能源网络的设备进行理论建模，其次对净碳排放量进行计算，最后针对能源出力设备自身的生产成本与可控因子及设备运行所引起的碳交易成本综合性考虑建立多能设备的出力优先级模型，以能源生产的出力成本、能源转化的费用成本和净碳排放量引起的碳交易成本之和最小为目标函数，建立了区域电气综合能源网络的日优化调度模型，实现了不同能源形式的出力值的最优求解，完成了计及碳交易的电气综合能源网络调度优化。
发明内容
(一)发明的目的
本发明的目的在于克服现有关于综合能源网络调度优化中的不足，提供一种计及碳交易的电气综合能源网络调度优化方法。主要是针对综合能源网路的设备进行理论建模，其次对净碳排放量进行计算，最后针对能源出力设备自身的生产成本与可控因子及设备运行所引起的碳交易成本综合性考虑建立多能设备的出力优先级模型，以能源生产的出力成本、能源转化的费用成本和净碳排放量引起的碳交易成本之和最小为目标函数，建立了区域电气综合能源网络的日优化调度模型，实现了不同能源形式的出力值的最优求解，完成了计及碳交易的电气综合能源网络调度优化。
(二)技术方案
为了实现上述目的，本发明的方法所采用的技术方案是：按照能源网络结构所提供的不同功能，将区域电气综合能源系统的网络结构划分为能源生产模块、能源转换模块、能源传输模块和能源消耗模块4部分，考虑能量传输模块的传输方程已经相对成熟，且能源消耗模块在本求解中充当已知条件，因此首先完成对能源生产模块与能源转换模块的建模，主要分别针对太阳能、风能等分布式能源、CCHP机组、P2G设备、储能设备等设备进行理论建模。
针对综合能源网络系统的实际运行设备进行净碳排放量的计算，IIES系统整体释放的净碳排放量
Figure BDA0003607228060000021
其是指多能设备的实际碳排放量与无偿碳排放额的差值。因此分别针对多能设备进行实际碳排放量与无偿碳排放额的计算，特别在此处提现P2G设备的消纳CO2的作用。
针对不同出力设备i建立出力优先级模型
Figure BDA0003607228060000022
表示设备实时状态与出力优先级之间的关系，协同考虑能源出力设备自身的生产成本与可控因子及设备运行所引起的碳交易成本的综合作用，最后以能源生产的出力成本、能源转化的费用成本和净碳排放量引起的碳交易成本之和最小为目标函数，建立了区域电气综合能源网络的日优化调度模型，实现了不同能源形式的出力值的最优求解，完成了计及碳交易的电气综合能源网络调度优化。
(三)有益效果
本发明的有益效果为：本发明引入碳交易机制对电-气IIES实现低碳减排下的高效益调度优化。低碳减排是考虑IIES的调度优化必须服务于国家的双碳战略目标；高效益是考虑优化模型需协同考虑生态效益与经济效益。从生态效益出发需优先使用清洁能源作为出力源，但是清洁能源产出单位功率的成本却远远高于化石能源，且具有很大的不确定性。因此首先从生态效益出发，计算净碳排放量，分析多能耦合下实际碳排放量与无偿碳排放额的计算模型；同时，为了计算多能设备的单项实际出力功率，建立了设备出力优先级模型
Figure BDA0003607228060000023
讨论实现双边效益协同下的调度优化，实现高成本的清洁能源与低成本的传统能源的一种博弈，这为解决传统建模中单纯以经济效益作为优化目标，不能优先消纳可再生能源的难题提供了可能的解决方案。
附图说明：
附图1是一种计及碳交易的电气综合能源网络调度优化方法
建立流程图。
具体实施方式：
区域电气综合能源系统的网络结构可以描述为能源生产模块、能源转换模块、能源传输模块和能源消耗模块4部分，能量传输模块的传输方程已经相对成熟，且能源消耗模块在本求解中充当已知条件，因此首先完成对能源生产模块与能源转换模块的建模：
Step 1：在能源生产模块中，传统能源发电和天然气源的生产模型已相对成熟，且人为可控性较高，但是太阳能、风能等分布式能源其发电却具有随机性和波动性的特点，因此建立太阳能风能的能源模型(以太阳能为例进行说明，风能完全类似)：
Figure BDA0003607228060000031
其中n代表串联或者并联之后的有效个数；
Figure BDA0003607228060000032
为单位太阳能发电板在标准自然条件下的发电产值；Y(t)为t时刻的光照度，Ystandard为标准的光照度，Tout(t)为t时刻的外界温度，Tstandard为标准的照射温度，δpv表示太阳能光伏电池板在发电时外界温度与电池板出力功率之间的转化参数，这一参数由光伏电池板材料规格决定；
Step 2：能源转化设备是能源网络耦合的关系纽带，建立能源耦合装备的实体设备模型是综合能源优化调度求解的前提，因此分别针对CCHP机组、P2G设备、储能设备进行建模。
仅考虑电气网络耦合前提下，建立CCHP的数学模型：
Figure BDA0003607228060000033
其中Gg为输入的天然气值，单位为kW，其由输入天然气的体积V(单位为m3)与热值qg(单位为kW/m3)共同决定。
Figure BDA0003607228060000034
为CCHP机组输出的电能值，单位为kW。
Figure BDA0003607228060000035
为CCHP 机组工作中的电转化效率。
假定P2G机组工作电解水产生的所有氢气均用于萨巴低矮催化反应，建立P2G数学模型：
Figure BDA0003607228060000041
其中
Figure BDA0003607228060000042
为P2G机组输出的天然气值，单位为kW。Pe为输入的电力值，单位为kW，βw为P2G机组工作中的电解效率，αS为P2G机组工作中萨巴低矮催化反应的转化效率。
Figure BDA0003607228060000043
是萨巴低矮催化反应中消耗的CO2的体积，χP2G代表着产出单位天然气值消耗的CO2的体积。
对于电储和气储模型采用广义储能的通用模型对其进行处理，建立其充、放能行为不同步、功率上下限约束。其中
Figure BDA0003607228060000044
分别为t时段第x类设备的充、放能功率的数值，其中x∈X,X＝{ES,GS}。
完成综合能源网络结构的建模后，将针对综合能源网络系统的实际设备进行净碳排放量的计算，IIES系统整体释放的净碳排放量
Figure BDA0003607228060000045
其是指多能设备的实际碳排放量与无偿碳排放额的差值，其为：
Figure BDA0003607228060000046
其中Q为区域电气综合能源系统多能设备实际运行的碳排放量；
Figure BDA0003607228060000047
为P2G设备实际吸收消纳的CO2量；Q*为区域电气综合能源系统多能设备划拨的无偿碳排放额，具体的计算为：
Figure BDA0003607228060000048
式中，QTP、QCCHP分别为传统能源发电、CCHP机组的实际碳排放额度。γe为单位传统发电量的碳排放额度；PTP(t)为t时间段传统能源发电的实际出力功率；ηh,e为CCHP设备发热量向发电量的转化系数，因为本文讨论的区域综合能源系统不涉及热网络，因此将 CCHP机组的发热量转化为等效的发电量，根据总的等效发电量进行实际碳排放配额的计算； PCCHP(t)和HCCHP(t)为t时间段CCHP机组发电和发热的实际出力功率；
Figure BDA0003607228060000049
为碳中和系数，表示P2G设备生成单位天然气所能中和的CO2量；PP2G(t)为t时刻P2G设备实际产出的天然气功率。
同时规定电气综合能源系统、传统能源发电、CCHP机组的无偿碳排放额为Q*、
Figure BDA0003607228060000051
Figure BDA0003607228060000052
其与实际碳排放额的模型完全类似，区别仅在于无偿碳排放额分配中传统能源发电单位电量对应的碳排放量
Figure BDA0003607228060000053
因此对于净碳排放量
Figure BDA0003607228060000054
的求解将转换为对PTP(t)、PCCHP(t)、HCCHP(t)、PP2G(t)的求解。那么各设备的实际出力功率是需要考虑能量消耗模块的负载需求和不同出力设备的出力优先级模型
Figure BDA0003607228060000055
确定，即：
Figure BDA0003607228060000056
针对不同出力设备i建立出力优先级模型
Figure BDA0003607228060000057
表示设备实时状态与出力优先级之间的关系，如下：
Figure BDA0003607228060000058
其中
Figure BDA0003607228060000059
代表设备i能源生产在调度周期T内的产能平均值；
Figure BDA00036072280600000510
代表设备i在第T周期内的单位功率能耗成本；ηcontrol,i代表设备i能源生产的人为可控性因子；
Figure BDA00036072280600000511
(单位产能碳排放量)代表设备i每生产单位能量需要释放CO2的体积。
通过完成综合能源网络模型建立、净碳排放量计算、能源设备优先级模型建立，已可以实现对于不同设备的出力功率的理论求解，因此，仅需建立计及碳交易的电气综合能源网络调度优化目标即可：
IIES调度优化目标Ψ为能源生产的出力成本Γ1、能源转化的费用成本Γ2与净碳排放量引起的碳交易成本Γ3之和，其中能源生产的出力成本Γ1为：
Figure BDA00036072280600000512
Pcoal(t)为t时段传统能源机组出力；Ppv(t)为t时段光伏机组出力；Pwind(t)为t时段风力机组出力；Gg(t)为t时段气源出力；εcoal、ζcoal、μcoal为传统能源机组成本系数；σpv、τwind分别为光伏机组、风力机组成本系数；κg为气源成本系数。
能源转化的费用成本Γ2为：
Figure BDA0003607228060000061
Figure BDA0003607228060000062
为CCHP机组输出单位功率电能值的成本系数；
Figure BDA0003607228060000063
为P2G机组输出单位体积燃气的成本系数，νx为第x类设备的单位储能功率的成本,这里默认周期的起始时刻储能设备的储值为0。
净碳排放量引起的碳交易成本Γ3为：
Figure BDA0003607228060000064
Ccar是碳交易成本的梯级计算模型
因此，联立式(1)～(10)，计及碳交易的电气综合能源网络调度优化目标函数为：
minΨ＝Γ1+Γ2+Γ3 (11)
至此，已经结合附图描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本说明书发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种计及碳交易的电气综合能源网络调度优化方法，其特征在于：首先针对综合能源网络的设备进行理论建模，其次根据实际碳排放与无偿碳配额的建模实现对净碳排放量的计算，最后针对能源出力设备自身的生产成本与可控因子及设备运行所引起的碳交易成本综合性考虑建立多能设备的出力优先级模型，以能源生产的出力成本、能源转化的费用成本和净碳排放量引起的碳交易成本之和最小为目标函数，建立了区域电气综合能源网络的日优化调度模型，实现了不同能源形式的出力值的最优求解，完成了计及碳交易的电气综合能源网络调度优化。
2.根据权利要求1所述的一种计及碳交易的电气综合能源网络调度优化方法，其特征在于，根据实际碳排放与无偿碳配额的建模实现对净碳排放量的计算，主要步骤包括：
Step 1：IIES系统整体释放的净碳排放量
Figure FDA0003607228050000011
其是指多能设备的实际碳排放量与无偿碳排放额的差值，其为：
Figure FDA0003607228050000012
其中Q为区域电气综合能源系统多能设备实际运行的碳排放量；
Figure FDA0003607228050000013
为P2G设备实际吸收消纳的CO2量；Q*为区域电气综合能源系统多能设备划拨的无偿碳排放额；
Step 2：多能设备的实际碳排放量与无偿碳排放额的计算是：
Figure FDA0003607228050000014
式中，QTP、QCCHP分别为传统能源发电、CCHP机组的实际碳排放额度；γe为单位传统发电量的碳排放额度；PTP(t)为t时间段传统能源发电的实际出力功率；ηh,e为CCHP设备发热量向发电量的转化系数，因为本文讨论的区域综合能源系统不涉及热网络，因此将CCHP机组的发热量转化为等效的发电量，根据总的等效发电量进行实际碳排放配额的计算；PCCHP(t)和HCCHP(t)为t时间段CCHP机组发电和发热的实际出力功率；
Figure FDA0003607228050000015
为碳中和系数，表示P2G设备生成单位天然气所能中和的CO2量；PP2G(t)为t时刻P2G设备实际产出的天然气功率；
同时规定电气综合能源系统、传统能源发电、CCHP机组的无偿碳排放额为Q*、
Figure FDA0003607228050000021
Figure FDA0003607228050000022
其与实际碳排放额的模型完全类似，区别仅在于无偿碳排放额分配中传统能源发电单位电量对应的碳排放量
Figure FDA0003607228050000023
3.根据权利要求1所述的一种计及碳交易的电气综合能源网络调度优化方法，其特征在于，各设备的实际出力功率是需要考虑能量消耗模块的负载需求和不同出力设备的出力优先级模型
Figure FDA0003607228050000024
确定，因此建立设备出力优先级模型的主要包括：
Figure FDA0003607228050000025
其中
Figure FDA0003607228050000026
代表设备i能源生产在调度周期T内的产能平均值；
Figure FDA0003607228050000027
代表设备i在第T周期内的单位功率能耗成本；ηcontrol,i代表设备i能源生产的人为可控性因子；
Figure FDA0003607228050000028
(单位产能碳排放量)代表设备i每生产单位能量需要释放CO2的体积。
4.根据权利要求1所述的一种计及碳交易的电气综合能源网络调度优化方法，其特征在于，通过完成综合能源网络模型建立、净碳排放量计算、能源设备优先级模型建立，已可以实现对于不同设备的出力功率的理论求解，因此，仅需建立计及碳交易的电气综合能源网络调度优化目标即可，IIES调度优化目标Ψ为能源生产的出力成本Γ1、能源转化的费用成本Γ2与净碳排放量引起的碳交易成本Γ3之和：
Step 1：能源生产的出力成本Γ1为：
Figure FDA0003607228050000029
Pcoal(t)为t时段传统能源机组出力；Ppv(t)为t时段光伏机组出力；Pwind(t)为t时段风力机组出力；Gg(t)为t时段气源出力；εcoal、ζcoal、μcoal为传统能源机组成本系数；σpv、τwind分别为光伏机组、风力机组成本系数；κg为气源成本系数。
Step 2：能源转化的费用成本Γ2为：
Figure FDA00036072280500000210
Figure FDA00036072280500000211
为CCHP机组输出单位功率电能值的成本系数；
Figure FDA00036072280500000212
为P2G机组输出单位体积燃气的成本系数，νx为第x类设备的单位储能功率的成本,这里默认周期的起始时刻储能设备的储值为0
Step 3：净碳排放量引起的碳交易成本Γ3为：
Figure FDA0003607228050000031
Ccar是碳交易成本的梯级计算模型
Step 4：计及碳交易的电气综合能源网络调度优化目标函数为：
minΨ＝Γ1+Γ2+Γ3
针对能源出力设备自身的生产成本与可控因子及设备运行所引起的碳交易成本综合性考虑建立多能设备的出力优先级模型，以能源生产的出力成本、能源转化的费用成本和净碳排放量引起的碳交易成本之和最小为目标函数，建立了区域电气综合能源网络的日优化调度模型，实现了不同能源形式的出力值的最优求解，即完成了计及碳交易的电气综合能源网络调度优化。
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