CN116385203A - 电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，包括以下步骤：电力现货市场和辅助服务市场对“双碳”目标贡献度评价指标体系的构建；结合具体实例仿真验证分析电力市场机制对“双碳”目标实现的贡献度；电力现货市场和辅助服务市场对“双碳”目标贡献度综合评价的结论及建议，有益效果：现有技术中，有较多针对电力行业或电力企业对碳减排的贡献的研究，少有针对电力市场对碳减排的贡献度的评价方法，本发明填补了这方面的空白；本发明提出了较为新颖的评价指标，能够更好地针对电力市场方面的问题给与反馈，可以为电力市场的政策制定提供有效的建议。
Description
技术领域
本发明涉及电力市场领域，特别是涉及电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法。
背景技术
现有技术方案有从发电、输电、用电等环节分析电力行业碳排放结构体系，将终端电力消费量、低碳能源发电占比、火电内部结构、火力发电效率以及线损率等因素考虑在内，并利用LDMI分解方法，进一步分析了各因素对未来电力行业CO2减排潜力的贡献；也有从驱动力指标、状态指标和响应指标三大方面构建了碳减排绩效指标评价体系，并结合层次分析法(AHP)及熵值法，构成主观权重与客观权重相结合的综合权重，进而分析各指标对碳减排的贡献。
然而现有技术方案很少有电力市场对CO2减排能力贡献的定量分析，使得在电力市场改革过程中，很难提出行之有效的建议，在改革的同时积极落实“双碳”目标
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，以解决背景技术中提出的缺少一种评价方法的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，包括以下步骤：
S1、电力现货市场和辅助服务市场对“双碳”目标贡献度评价指标体系的构建；
S2、结合具体实例仿真验证分析电力市场机制对“双碳”目标实现的贡献度。
优选的，所述步骤S1具体包括：
A1、电力系统碳排放影响因素分析；
A2、评价指标设计；
A3、评价指标权重确定方法；
A4、综合评价方法选择。
优选的，所述A1具体为：
发电资源碳排放模型介绍：
电力系统碳减排中，最重要的是减少发电过程中化石能源的消耗，因此，为了计算和衡量发电过程中的燃料消耗，首先要了解发电设备的耗量特性，耗量特性描述了发电设备单位时间内消耗的能源与发出的有功功率之间的关系E＝F(PG)，通常情况如附图所示的二次曲线表示，即
附图中纵坐标为单位时间内消耗的燃料(燃料费用)F或水量W，横坐标为有功功率PG；
但在实际电力系统运行中，发电设备的耗量特性曲线往往会呈现出如附图所示的三次曲线的形式，即
另外，将二次函数简化还将得到一次函数耗量特性曲线，如附图所示；
在实际应用中，将尽可能使用实际测得的耗量特性曲线，若无法得到实际测量的耗量特性曲线，则将使用典型耗量特性曲线模型计算；
在得到耗量特性曲线后，便可利用耗量特性曲线求得化石燃料机组发电成本以及碳排放量：
发电成本≈煤(气)耗量×燃料价格
碳排放量＝煤(气)耗量×碳排放系数
通常情况下，风电光伏水电核电机组被认为是零碳排放机组，在发电过程中不会产生碳排放。
优选的，所述A2的具体方法为：
共选取了4各一级指标以及10个二级指标制定了指标评价体系，具体的指标体系如下表所示：
一级指标解释：
度电CO2排放量：
指一年内所有发电机组每生产1kwh电能的平均CO2排放量，该指标反应了发电机组的电源结构情况，其计算公式为：
碳排放社会福利系数：
指一年内造成单位碳排放量时产生的社会福利价值，其计算公式为：
风光水效率比值系数：
指一年内风电光伏水电的发电量在总发电量中的占比与风电光伏水电装机容量在总装机容量的占比的比值，反应了风电光伏水电装机占比变化的同时，其发电占比的变化情况，其计算公式为：
CO2排放总量：
指一年内所有发电机组的CO2排放量，其计算公式为：
CO2排放总量＝∑各机组年碳排放量
二级指标解释：
度电CO2排放量：
度电CO2排放量主要包含两个二级指标：燃煤机组度电CO2排放量以及燃气机组度电CO2排放量。
燃煤机组度电CO2排放量：指全年每生产一度电燃煤机组的CO2排放量，计算公式为：
燃煤机组度电CO2排放量：指全年每生产一度电燃气机组的CO2排放量，计算公式为：
碳排放社会福利系数：
碳排放社会福利系数主要包含三个二级指标：单位发电费用CO2排放量、单位备用费用CO2排放量以及单位调频费用CO2排放量。
单位发电费用CO2排放量：指每花费单位发电费用时产生的CO2排放量。该指标反应了机组组合对于CO2排放量的影响，计算公式为：
单位备用费用CO2排放量：指每花费单位备用费用时产生的CO2排放量。该指标反应了备用服务对于CO2排放量的影响，计算公式为：
单位调频费用CO2排放量：指每花费单位调频费用时对应产生的CO2排放量。该指标反应了调频服务对于CO2排放量的影响，计算公式为：
风光水效率比值系数：
风光水效率比值系数包含两个二级指标：风光水发电量占比、风光水装机容量占比；
风光水发电量占比：
指风电光伏水电的发电总量在全机组年发电总量的占比，计算公式为：
风光水装机容量占比：
指风电光伏水电的装机容量在全机组装机容量中的占比，计算公式为：
CO2排放总量指标：
CO2排放总量指标主要包含两个二级指标：燃煤机组CO2排放总量、燃气机组CO2排放总量。
燃煤机组CO2排放总量：指全年燃煤机组通过燃煤排放的CO2总量，计算公式为：
燃煤机组CO2排放总量＝∑各燃煤机组碳排放量
燃气机组CO2排放总量：指全年燃气机组通过燃气排放的CO2总量，计算公式为：
燃气机组CO2排放总量＝∑各燃气机组碳排放量。
优选的，所述A3的具体方法为：
采用层次分析法和熵值法，这两种主、客观方法分别对电力市场碳减排评价指标赋权，再将两种方法相结合计算指标组合权重；
a1、层次分析法
计算步骤如下：
a1.1、建立层次结构：
将影响目标决策的各个因素列出并归类，放入合适的层次内，建立一个多层次的结构。其结构分为：
目标层：即要解决的问题；
准则层：即为实现目标而采取的措施、准则；
方案层：即解决问题所用的各类措施、方案；
a1.2、构造判断矩阵：
根据上述建立的层次结构，对同一层次的n各元素中的第i个元素和第j个元素进行重要程度的比较，根据选取的指标，向碳减排绩效评价经验丰富的专家发放问卷，让他们依据主观对指标做出两两比较的判断矩阵。采用如下表所示的1～9判断矩阵标度，使用aij来描述其相对重要程度：
得到判断矩阵A＝(aij)n*n如下所示：
对一级指标建立判断矩阵如下表所示：
求解各判断矩阵最大特征跟λmax以及特征向量w'i，并进行一致性检验，
先将判断矩阵A每一列进行归一化处理:
将每列经归一化后的矩阵按行相加：
将向量M＝(M1，M2，…，Mn)T进行归一化处理，得到矩阵的特征向量：w′i
求出判断矩阵的最大特征跟λmax
计算最大特征根，并对同层次判断矩阵进行一致性检验及排序，
主要公式如下：
CI＝(λnn-1max
式中：A为判断比较矩阵；λmax为判断矩阵的最大特征值；n为判断矩阵阶数；CI为矩阵一致性，CI的值越接近于0，表明判断矩阵一致性越强，指标的权重值分配合理；RI为随机一致性指标，用于衡量CI的大小，RI标准值根据矩阵阶数得到；CR为检验系数，当CR<0.1时，判定A具有满意的一致性；
采用几何平均法求得权重向量wi
将A判断矩阵的元素按行相乘得到新向量；再对新向量的每个分量开n次方；最后对向量做归一化处理即可得权重向量wi，过程见下表：
同理，二级指标层对于各自上一级指标层的权重计算以此类推：二级指标度电CO2排放量判断矩阵如下表所示：
二级指标碳排放社会福利系数判断矩阵如下表所示：
二级指标风光水效率比值系数判断矩阵如下表所示：
二级指标CO2排放总量判断矩阵如下表所示：
按照上述方式求得各二级指标相对于上一级指标的权重：
采用几何平均法求得二级指标度电CO2排放量权重向量如下表所示：
采用几何平均法求得二级指标碳排放社会福利系数权重向量如下表所示：
采用几何平均法求得二级指标风光水效率比值系数权重向量如下表所示：
采用几何平均法求得二级指标CO2排放总量权重向量如下表所示：
以上步骤得到的是二级指标对一级指标的权重向量，通常称为层次单排序。为了得到各个指标尤其是最底层指标对于目标层的排序权重，需要进行总排序计算，计算顺序则是自上而下进行，相对于绩效评价的总目标，二级指标层各个指标的权重计算公式为：
W＝W(1)W(2)
其中，W为二级指标对总目标的权重；W(1)为一级指标对总目标的权重；W(2)为二级指标对一级指标的权重，
由此可得出所有二级指标对总目标的权重W，层次分析法计算二级指标对总目标的权重如下表所示：
a2、熵值法
“熵”可定义为；若系统处于不同的n种状态，每种状态出现的概率为Pi(i＝1,2,3，……，n)。则该系统的熵E为：
式中，0≤Pi≤1，
具体步骤如下:
a2.1、将m个样本中的n个评价指标按照顺序排列成原始数据矩阵R＝(rij)m×n(1≤i≤m，1≤j≤n)，Rij即为第i个样本中的第j个指标；
a2.2、对数据进行无量纲化处理，使其具有可比性，对于正向指标，令
对于负向指标
令i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；
a2.3、计算指标体系的比重矩阵：
(j＝1，2，…，n)，其中0≤pij≤1；
a2.4、计算各指标的熵值：
i＝1，2，…，m，其中k＝1/lnm，0≤ej≤1。在熵值计算中，若出现pij为0无法进行对数计算时，采用均值差值法，对其加1后再进行对数计算。
计算差异项系数：gj＝1-ej(j＝1，2，…，n)；
计算指标权重：
(j＝1，2，…，n)，其中
根据以上步骤，计算所有二级指标对总目标的权重W，熵值法计算二级指标对总目标的权重W如下表所示：
优选的，所述组合权重为：
w′j＝βw1+(1-β)w2
式中，β为偏好系数，w1为专家赋权，即层次分析法权重；w2为客观赋权，即熵值法权重，且0≤β≤1；
由此，可得组合权重如下表所示：
优选的，所述A4的具体方法为：
采用线性加权法作为综合评价的方法计算最后的得分，即：将每个指标的得分与其对应权重的乘积进行求和，得出综合评价值，线性加权法的基本公式为：U(x)＝∑wiri
式中，U(X)为评价对象的综合得分值；wi为各评价指标的权重；ri为单个指标的得分值，即熵值法中对数据进行无量纲化处理后的值；n为评价指标数量。
8、根据权利要求1所述的电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括：
B1、多场景设置；
B2、机组组合经济调度仿真；
B3、数据无量钢化处理；
B4、得分计算；
B5、综合评价分析。
优选的，所述B1的具体方法为：
为量化电力现货市场及辅助服务市场对碳减排的贡献度，需设置至少两个场景，其一为不存在市场模式下的计划调度模式或三公调度模式；其二为存在电力现货市场与辅助服务市场的市场模式。
优选的，所述B4的具体方法为：
计算出不同市场模式下的上述评价指标值，再结合A3和A4，即可得到不同场景下的得分情况，通过对比即可得到电力现货市场及辅助服务市场对“双碳”目标的贡献度。
与现有技术相比，本发明能达到的有益效果是：。
1、现有技术中，有较多针对电力行业或电力企业对碳减排的贡献的研究，少有针对电力市场对碳减排的贡献度的评价方法，本发明填补了这方面的空白；
2、本发明提出了较为新颖的评价指标，能够更好地针对电力市场方面的问题给与反馈，可以为电力市场的政策制定提供有效的建议。
附图说明
图1为本发明整体流程图；
图2为本发明二次函数耗量特性曲线示意图；
图3为本发明三次函数耗量特性曲线示意图；
图4为本发明一次函数耗量特性曲线示意图；
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施例，进一步阐述本发明，但下述实施例仅仅为本发明的优选实施例，并非全部。基于实施方式中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得其它实施例，都属于本发明的保护范围。下述实施例中的实验方法，如无特殊说明，均为常规方法，下述实施例中所用的材料、试剂等，如无特殊说明，均可从商业途径得到。
实施例:
如图1-4所示，本发明提供电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，包括以下步骤：
S1、电力现货市场和辅助服务市场对“双碳”目标贡献度评价指标体系的构建；
S2、结合具体实例仿真验证分析电力市场机制对“双碳”目标实现的贡献度。
本实施例中，具体的，所述步骤S1具体包括：
A1、电力系统碳排放影响因素分析；
A2、评价指标设计；
A3、评价指标权重确定方法；
A4、综合评价方法选择。
本实施例中，具体的，所述A1具体为：
发电资源碳排放模型介绍：
电力系统碳减排中，最重要的是减少发电过程中化石能源的消耗，因此，为了计算和衡量发电过程中的燃料消耗，首先要了解发电设备的耗量特性，耗量特性描述了发电设备单位时间内消耗的能源与发出的有功功率之间的关系E＝F(PG)，通常情况如附图所示的二次曲线表示，即
附图中纵坐标为单位时间内消耗的燃料(燃料费用)F或水量W，横坐标为有功功率PG；
但在实际电力系统运行中，发电设备的耗量特性曲线往往会呈现出如附图所示的三次曲线的形式，即
另外，将二次函数简化还将得到一次函数耗量特性曲线，如附图所示；
在实际应用中，将尽可能使用实际测得的耗量特性曲线，若无法得到实际测量的耗量特性曲线，则将使用典型耗量特性曲线模型计算；
在得到耗量特性曲线后，便可利用耗量特性曲线求得化石燃料机组发电成本以及碳排放量：
发电成本≈煤(气)耗量×燃料价格
碳排放量＝煤(气)耗量×碳排放系数
通常情况下，风电光伏水电核电机组被认为是零碳排放机组，在发电过程中不会产生碳排放。
本实施例中，具体的，所述A2的具体方法为：
共选取了4各一级指标以及10个二级指标制定了指标评价体系，具体的指标体系如下表所示：
一级指标解释：
度电CO2排放量：
指一年内所有发电机组每生产1kwh电能的平均CO2排放量，该指标反应了发电机组的电源结构情况，其计算公式为：
碳排放社会福利系数：
指一年内造成单位碳排放量时产生的社会福利价值，其计算公式为：
风光水效率比值系数：
指一年内风电光伏水电的发电量在总发电量中的占比与风电光伏水电装机容量在总装机容量的占比的比值，反应了风电光伏水电装机占比变化的同时，其发电占比的变化情况，其计算公式为：
CO2排放总量：
指一年内所有发电机组的CO2排放量，其计算公式为：
CO2排放总量＝∑各机组年碳排放量
二级指标解释：
度电CO2排放量：
度电CO2排放量主要包含两个二级指标：燃煤机组度电CO2排放量以及燃气机组度电CO2排放量。
燃煤机组度电CO2排放量：指全年每生产一度电燃煤机组的CO2排放量，计算公式为：
燃煤机组度电CO2排放量：指全年每生产一度电燃气机组的CO2排放量，计算公式为：
碳排放社会福利系数：
碳排放社会福利系数主要包含三个二级指标：单位发电费用CO2排放量、单位备用费用CO2排放量以及单位调频费用CO2排放量。
单位发电费用CO2排放量：指每花费单位发电费用时产生的CO2排放量。该指标反应了机组组合对于CO2排放量的影响，计算公式为：
单位备用费用CO2排放量：指每花费单位备用费用时产生的CO2排放量。该指标反应了备用服务对于CO2排放量的影响，计算公式为：
单位调频费用CO2排放量：指每花费单位调频费用时对应产生的CO2排放量。该指标反应了调频服务对于CO2排放量的影响，计算公式为：
风光水效率比值系数：
风光水效率比值系数包含两个二级指标：风光水发电量占比、风光水装机容量占比；
风光水发电量占比：
指风电光伏水电的发电总量在全机组年发电总量的占比，计算公式为：
风光水装机容量占比：
指风电光伏水电的装机容量在全机组装机容量中的占比，计算公式为：
CO2排放总量指标：
CO2排放总量指标主要包含两个二级指标：燃煤机组CO2排放总量、燃气机组CO2排放总量。
燃煤机组CO2排放总量：指全年燃煤机组通过燃煤排放的CO2总量，计算公式为：
燃煤机组CO2排放总量＝∑各燃煤机组碳排放量
燃气机组CO2排放总量：指全年燃气机组通过燃气排放的CO2总量，计算公式为：
燃气机组CO2排放总量＝∑各燃气机组碳排放量。
本实施例中，具体的，所述A3的具体方法为：
采用层次分析法和熵值法，这两种主、客观方法分别对电力市场碳减排评价指标赋权，再将两种方法相结合计算指标组合权重；
a1、层次分析法
计算步骤如下：
a1.1、建立层次结构：
将影响目标决策的各个因素列出并归类，放入合适的层次内，建立一个多层次的结构。其结构分为：
目标层：即要解决的问题；
准则层：即为实现目标而采取的措施、准则；
方案层：即解决问题所用的各类措施、方案；
a1.2、构造判断矩阵：
根据上述建立的层次结构，对同一层次的n各元素中的第i个元素和第j个元素进行重要程度的比较，根据选取的指标，向碳减排绩效评价经验丰富的专家发放问卷，让他们依据主观对指标做出两两比较的判断矩阵。采用如下表所示的1～9判断矩阵标度，使用aij来描述其相对重要程度：
得到判断矩阵A＝(aij)n*n如下所示：
对一级指标建立判断矩阵如下表所示：
求解各判断矩阵最大特征跟λmax以及特征向量w'i，并进行一致性检验，
先将判断矩阵A每一列进行归一化处理:
将每列经归一化后的矩阵按行相加：
将向量M＝(M1，M2，…，Mn)T进行归一化处理，得到矩阵的特征向量：w′i
求出判断矩阵的最大特征跟λmax
计算最大特征根，并对同层次判断矩阵进行一致性检验及排序，主要公式如下：
CI＝(λnn-1max
CR＝CI/RI
式中：A为判断比较矩阵；λmax为判断矩阵的最大特征值；n为判断矩阵阶数；CI为矩阵一致性，CI的值越接近于0，表明判断矩阵一致性越强，指标的权重值分配合理；RI为随机一致性指标，用于衡量CI的大小，RI标准值根据矩阵阶数得到；CR为检验系数，当CR<0.1时，判定A具有满意的一致性；
采用几何平均法求得权重向量wi
将A判断矩阵的元素按行相乘得到新向量；再对新向量的每个分量开n次方；最后对向量做归一化处理即可得权重向量wi，过程见下表：
同理，二级指标层对于各自上一级指标层的权重计算以此类推：二级指标度电CO2排放量判断矩阵如下表所示：
二级指标碳排放社会福利系数判断矩阵如下表所示：
二级指标风光水效率比值系数判断矩阵如下表所示：
二级指标CO2排放总量判断矩阵如下表所示：
按照上述方式求得各二级指标相对于上一级指标的权重：
采用几何平均法求得二级指标度电CO2排放量权重向量如下表所示：
采用几何平均法求得二级指标碳排放社会福利系数权重向量如下表所示：
采用几何平均法求得二级指标风光水效率比值系数权重向量如下表所示：
采用几何平均法求得二级指标CO2排放总量权重向量如下表所示：
以上步骤得到的是二级指标对一级指标的权重向量，通常称为层次单排序。为了得到各个指标尤其是最底层指标对于目标层的排序权重，需要进行总排序计算，计算顺序则是自上而下进行，相对于绩效评价的总目标，二级指标层各个指标的权重计算公式为：
W＝W(1)W(2)
其中，W为二级指标对总目标的权重；W(1)为一级指标对总目标的权重；W(2)为二级指标对一级指标的权重，
由此可得出所有二级指标对总目标的权重W，层次分析法计算二级指标对总目标的权重如下表所示：
a2、熵值法
“熵”可定义为；若系统处于不同的n种状态，每种状态出现的概率为Pi(i＝1,2,3，……，n)。则该系统的熵E为：
式中，0≤Pi≤1，
具体步骤如下:
a2.1、将m个样本中的n个评价指标按照顺序排列成原始数据矩阵R＝(rij)m×n(1≤i≤m，1≤j≤n)，Rij即为第i个样本中的第j个指标；
a2.2、对数据进行无量纲化处理，使其具有可比性，对于正向指标，令
对于负向指标
令i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；
a2.3、计算指标体系的比重矩阵：
(j＝1，2，…，n)，其中0≤pij≤1；
a2.4、计算各指标的熵值：
i＝1，2，…，m，其中k＝1/lnm，0≤ej≤1。在熵值计算中，若出现pij为0无法进行对数计算时，采用均值差值法，对其加1后再进行对数计算。
计算差异项系数：gj＝1-ej(j＝1，2，…，n)；
计算指标权重：
(j＝1，2，…，n)，其中
根据以上步骤，计算所有二级指标对总目标的权重W，熵值法计算二级指标对总目标的权重W如下表所示：/>
本实施例中，具体的，所述组合权重为：
w′j＝βw1+(1-β)w2
式中，β为偏好系数，w1为专家赋权，即层次分析法权重；w2为客观赋权，即熵值法权重，且0≤β≤1；
由此，可得组合权重如下表所示：
本实施例中，具体的，所述A4的具体方法为：
采用线性加权法作为综合评价的方法计算最后的得分，即：将每个指标的得分与其对应权重的乘积进行求和，得出综合评价值，线性加权法的基本公式为：U(x)＝∑wiri
式中，U(X)为评价对象的综合得分值；wi为各评价指标的权重；ri为单个指标的得分值，即熵值法中对数据进行无量纲化处理后的值；n为评价指标数量。
本实施例中，具体的，所述步骤S2具体包括：
B1、多场景设置；
B2、机组组合经济调度仿真；
B3、数据无量钢化处理；
B4、得分计算；
B5、综合评价分析。
本实施例中，具体的，所述B1的具体方法为：
为量化电力现货市场及辅助服务市场对碳减排的贡献度，需设置至少两个场景，其一为不存在市场模式下的计划调度模式或三公调度模式；其二为存在电力现货市场与辅助服务市场的市场模式。
本实施例中，具体的，所述B4的具体方法为：
计算出不同市场模式下的上述评价指标值，再结合A3和A4，即可得到不同场景下的得分情况，通过对比即可得到电力现货市场及辅助服务市场对“双碳”目标的贡献度。
工作原理：首先为电力现货市场和辅助服务市场对“双碳”目标贡献度评价指标体系的构建，其次结合具体实例仿真验证分析电力市场机制对“双碳”目标实现的贡献度，最后为电力现货市场和辅助服务市场对“双碳”目标贡献度综合评价的结论和建议。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、电力现货市场和辅助服务市场对“双碳”目标贡献度评价指标体系的构建；
S2、结合具体实例仿真验证分析电力市场机制对“双碳”目标实现的贡献度；
S3、电力现货市场和辅助服务市场对“双碳”目标贡献度综合评价的结论及建议。
2.根据权利要求1所述的电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：
A1、电力系统碳排放影响因素分析；
A2、评价指标设计；
A3、评价指标权重确定方法；
A4、综合评价方法选择。
3.根据权利要求2所述的电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，其特征在于：所述A1具体为：
发电资源碳排放模型介绍：
电力系统碳减排中，最重要的是减少发电过程中化石能源的消耗，因此，为了计算和衡量发电过程中的燃料消耗，首先要了解发电设备的耗量特性，耗量特性描述了发电设备单位时间内消耗的能源与发出的有功功率之间的关系E＝F(PG)，通常情况如附图所示的二次曲线表示，即
附图中纵坐标为单位时间内消耗的燃料(燃料费用)F或水量W，横坐标为有功功率PG；
但在实际电力系统运行中，发电设备的耗量特性曲线往往会呈现出如附图所示的三次曲线的形式，即
另外，将二次函数简化还将得到一次函数耗量特性曲线，如附图所示；
在实际应用中，将尽可能使用实际测得的耗量特性曲线，若无法得到实际测量的耗量特性曲线，则将使用典型耗量特性曲线模型计算；
在得到耗量特性曲线后，便可利用耗量特性曲线求得化石燃料机组发电成本以及碳排放量：
发电成本≈煤(气)耗量×燃料价格
碳排放量＝煤(气)耗量×碳排放系数
通常情况下，风电光伏水电核电机组被认为是零碳排放机组，在发电过程中不会产生碳排放。
4.根据权利要求2所述的电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，其特征在于：所述A2的具体方法为：
共选取了4各一级指标以及10个二级指标制定了指标评价体系，具体的指标体系如下表所示：
一级指标解释：
度电CO2排放量：
指一年内所有发电机组每生产1kwh电能的平均CO2排放量，该指标反应了发电机组的电源结构情况，其计算公式为：
碳排放社会福利系数：
指一年内造成单位碳排放量时产生的社会福利价值，其计算公式为：
风光水效率比值系数：
指一年内风电光伏水电的发电量在总发电量中的占比与风电光伏水电装机容量在总装机容量的占比的比值，反应了风电光伏水电装机占比变化的同时，其发电占比的变化情况，其计算公式为：
CO2排放总量：
指一年内所有发电机组的CO2排放量，其计算公式为：
CO2排放总量＝∑各机组年碳排放量
二级指标解释：
度电CO2排放量：
度电CO2排放量主要包含两个二级指标：燃煤机组度电CO2排放量以及燃气机组度电CO2排放量。
燃煤机组度电CO2排放量：指全年每生产一度电燃煤机组的CO2排放量，计算公式为：
燃煤机组度电CO2排放量：指全年每生产一度电燃气机组的CO2排放量，计算公式为：
碳排放社会福利系数：
碳排放社会福利系数主要包含三个二级指标：单位发电费用CO2排放量、单位备用费用CO2排放量以及单位调频费用CO2排放量。
单位发电费用CO2排放量：指每花费单位发电费用时产生的CO2排放量。该指标反应了机组组合对于CO2排放量的影响，计算公式为：
单位备用费用CO2排放量：指每花费单位备用费用时产生的CO2排放量。该指标反应了备用服务对于CO2排放量的影响，计算公式为：
单位调频费用CO2排放量：指每花费单位调频费用时对应产生的CO2排放量。该指标反应了调频服务对于CO2排放量的影响，计算公式为：
风光水效率比值系数：
风光水效率比值系数包含两个二级指标：风光水发电量占比、风光水装机容量占比；
风光水发电量占比：
指风电光伏水电的发电总量在全机组年发电总量的占比，计算公式为：
风光水装机容量占比：
指风电光伏水电的装机容量在全机组装机容量中的占比，计算公式为：
CO2排放总量指标：
CO2排放总量指标主要包含两个二级指标：燃煤机组CO2排放总量、燃气机组CO2排放总量。
燃煤机组CO2排放总量：指全年燃煤机组通过燃煤排放的CO2总量，计算公式为：
燃煤机组CO2排放总量＝∑各燃煤机组碳排放量
燃气机组CO2排放总量：指全年燃气机组通过燃气排放的CO2总量，计算公式为：
燃气机组CO2排放总量＝∑各燃气机组碳排放量。
5.根据权利要求2所述的电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，其特征在于：所述A3的具体方法为：
采用层次分析法和熵值法，这两种主、客观方法分别对电力市场碳减排评价指标赋权，再将两种方法相结合计算指标组合权重；
a1、层次分析法
计算步骤如下：
a1.1、建立层次结构：
将影响目标决策的各个因素列出并归类，放入合适的层次内，建立一个多层次的结构。其结构分为：
目标层：即要解决的问题；
准则层：即为实现目标而采取的措施、准则；
方案层：即解决问题所用的各类措施、方案；
a1.2、构造判断矩阵：
根据上述建立的层次结构，对同一层次的n各元素中的第i个元素和第j个元素进行重要程度的比较，根据选取的指标，向碳减排绩效评价经验丰富的专家发放问卷，让他们依据主观对指标做出两两比较的判断矩阵。采用如下表所示的1～9判断矩阵标度，使用aij来描述其相对重要程度：
得到判断矩阵A＝(aij)n*n如下所示：
对一级指标建立判断矩阵如下表所示：
求解各判断矩阵最大特征跟λmax以及特征向量w'i，并进行一致性检验，
先将判断矩阵A每一列进行归一化处理:
将每列经归一化后的矩阵按行相加：
将向量M＝(M1，M2，…，Mn)T进行归一化处理，得到矩阵的特征向量：w′i
求出判断矩阵的最大特征跟λmax
计算最大特征根，并对同层次判断矩阵进行一致性检验及排序，
主要公式如下：
CI＝(λnn-1max
CR＝CI/RI
式中：A为判断比较矩阵；λmax为判断矩阵的最大特征值；n为判断矩阵阶数；CI为矩阵一致性，CI的值越接近于0，表明判断矩阵一致性越强，指标的权重值分配合理；RI为随机一致性指标，用于衡量CI的大小，RI标准值根据矩阵阶数得到；CR为检验系数，当CR<0.1时，判定A具有满意的一致性；
采用几何平均法求得权重向量wi
将A判断矩阵的元素按行相乘得到新向量；再对新向量的每个分量开n次方；最后对向量做归一化处理即可得权重向量wi，过程见下表：
同理，二级指标层对于各自上一级指标层的权重计算以此类推：二级指标度电CO2排放量判断矩阵如下表所示：
二级指标碳排放社会福利系数判断矩阵如下表所示：
二级指标风光水效率比值系数判断矩阵如下表所示：
二级指标CO2排放总量判断矩阵如下表所示：
按照上述方式求得各二级指标相对于上一级指标的权重：
采用几何平均法求得二级指标度电CO2排放量权重向量如下表所示：
采用几何平均法求得二级指标碳排放社会福利系数权重向量如下表所示：
采用几何平均法求得二级指标风光水效率比值系数权重向量如下表所示：
采用几何平均法求得二级指标CO2排放总量权重向量如下表所示：
以上步骤得到的是二级指标对一级指标的权重向量，通常称为层次单排序。为了得到各个指标尤其是最底层指标对于目标层的排序权重，需要进行总排序计算，计算顺序则是自上而下进行，相对于绩效评价的总目标，二级指标层各个指标的权重计算公式为：
W＝W(1)W(2)
其中，W为二级指标对总目标的权重；W(1)为一级指标对总目标的权重；W(2)为二级指标对一级指标的权重，
由此可得出所有二级指标对总目标的权重W，层次分析法计算二级指标对总目标的权重如下表所示：
a2、熵值法
“熵”可定义为；若系统处于不同的n种状态，每种状态出现的概率为Pi(i＝1,2,3，……，n)。则该系统的熵E为：
式中，0≤Pi≤1，
具体步骤如下:
a2.1、将m个样本中的n个评价指标按照顺序排列成原始数据矩阵R＝(rij)m×n(1≤i≤m，1≤j≤n)，Rij即为第i个样本中的第j个指标；
a2.2、对数据进行无量纲化处理，使其具有可比性，对于正向指标，令
对于负向指标
令i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；
a2.3、计算指标体系的比重矩阵：
(j＝1，2，…，n)，其中0≤pij≤1；
a2.4、计算各指标的熵值：
i＝1，2，…，m，其中k＝1/lnm，0≤ej≤1。在熵值计算中，若出现pij为0无法进行对数计算时，采用均值差值法，对其加1后再进行对数计算。
计算差异项系数：gj＝1-ej(j＝1，2，…，n)；
计算指标权重：
(j＝1，2，…，n)，其中
根据以上步骤，计算所有二级指标对总目标的权重W，熵值法计算二级指标对总目标的权重W如下表所示：
6.根据权利要求5所述的电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，其特征在于：所述组合权重为：
w′j＝βw1+(1-β)w2
式中，β为偏好系数，w1为专家赋权，即层次分析法权重；w2为客观赋权，即熵值法权重，且0≤β≤1；
由此，可得组合权重如下表所示：
7.根据权利要求2所述的电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，其特征在于：所述A4的具体方法为：
采用线性加权法作为综合评价的方法计算最后的得分，即：将每个指标的得分与其对应权重的乘积进行求和，得出综合评价值，线性加权法的基本公式为：U(x)＝∑wiri
式中，U(X)为评价对象的综合得分值；wi为各评价指标的权重；ri为单个指标的得分值，即熵值法中对数据进行无量纲化处理后的值；n为评价指标数量。
8.根据权利要求1所述的电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括：
B1、多场景设置；
B2、机组组合经济调度仿真；
B3、数据无量钢化处理；
B4、得分计算；
B5、综合评价分析。
9.根据权利要求8所述的电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，其特征在于：所述B1的具体方法为：
为量化电力现货市场及辅助服务市场对碳减排的贡献度，需设置至少两个场景，其一为不存在市场模式下的计划调度模式或三公调度模式；其二为存在电力现货市场与辅助服务市场的市场模式。
10.根据权利要求8所述的电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，其特征在于：所述B4的具体方法为：
计算出不同市场模式下的上述评价指标值，再结合A3和A4，即可得到不同场景下的得分情况，通过对比即可得到电力现货市场及辅助服务市场对“双碳”目标的贡献度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310149188.5A CN116385203A (zh) | 2023-02-21 | 2023-02-21 | 电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| CN202310149188.5A CN116385203A (zh) | 2023-02-21 | 2023-02-21 | 电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法 |
Publications (1)
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|---|---|
| CN116385203A true CN116385203A (zh) | 2023-07-04 |
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ID=86964551
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|---|---|
| CN (1) | CN116385203A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116757873A (zh) * | 2023-07-12 | 2023-09-15 | 南方电网能源发展研究院有限责任公司 | 一种基于熵值计算的碳市场有效性评估方法、装置和介质 |
-
2023
- 2023-02-21 CN CN202310149188.5A patent/CN116385203A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116757873A (zh) * | 2023-07-12 | 2023-09-15 | 南方电网能源发展研究院有限责任公司 | 一种基于熵值计算的碳市场有效性评估方法、装置和介质 |
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