CN116843359A - 一种考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法，包括如下步骤：S1，建立综合能源服务商合作运行成本的费用表达模型和约束条件；S2，建立基于纳什议价模型的各个综合能源服务商合作优化模型；S3，采用基于交替方向乘子法的协调计算方法，各综合能源服务商以分布式模式完成协同计算，得到综合能源服务商间的能源交易量和交易价格。本发明能够实现多IESP系统的低碳优化与利益公平分配。

Description

一种考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法

技术领域

本发明涉及一种用于碳排放监控领域的考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法。

背景技术

过度消耗化石燃料导致的全球变暖是对人类社会发展的严峻挑战，能源工业作为碳排放的主要来源受到越来越多的关注。促进多种能源互联互通和能源市场高效发展的综合能源系统(integrated energy system，IES)逐渐成为能源行业关注的重点。综合能源服务商(integrated energy service provider，IESP)负责管理的系统内部存在多种形式的供能、能量转化和储存设备，作为综合能源系统的统一调配管理者，参与能源市场交易和合作运行将在能源消费革命中将发挥更重要的作用。

现有研究表明已经证明，通过设置碳税政策及建立能源交易机制挖掘多个综合能源系统潜在的合作关系是降低系统碳排放的有效方法。但现有优化模型一般未考虑IESP中碳排放强度动态变化，不能准确地反应不同时段下源荷变化对IESP碳排放强度的影响，也不能公平合理地分摊IESP碳排放配额。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法，能够实现多IESP系统的低碳优化与利益公平分配。

实现上述目的的一种技术方案是：一种考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法，包括如下步骤：

S1，建立综合能源服务商合作运行成本的费用表达模型和约束条件；

S2，建立基于纳什议价模型的各个综合能源服务商合作优化模型；

S3，采用基于交替方向乘子法的协调计算方法，各综合能源服务商以分布式模式完成协同计算，得到综合能源服务商间的能源交易量和交易价格。

进一步的，S1中，综合能源服务商合作运行成本为：

式中,和分别代表时刻t外部电能和天然气价格，和分别代表综合能源服务商时刻t的电能和天然气的购买量，和分别代表综合能源服务商内部设备的运行费用和碳排放惩罚费用，设备运行费用中：为热电联产机组运行费用，为储能设备运行费用；

为求解上述优化目标，综合能源服务商需要满足以下约束条件：

1)热电联产机组约束条件

式中，为热电联产机组中燃气轮机i在t时刻的天然气进气量，和分别为热电联产机组的电功率输出和热功率输出，η_G和η_H分别为热电联产机组中燃气轮机的转化效率和余热锅炉的转化效率，L_HVNG＝35580kJ/m³为天然气热值，和分别为热电联产机组的电功率输出的最小值和最大值，为热电联产机组输出电功率的爬坡率；

2)储能约束条件

储能电池调度需要满足始末电量平衡约束、容量约束和充放电约束，具体表达式为：

式中，为蓄电池i在t时刻的容量，和分别为蓄电池允许的最大容量值和最小容量值，和分别为蓄电池的充电功率和放电功率，和分别为蓄电池充电功率的下限和上限，和分别为蓄电池放电功率的下限和上限；

3)电锅炉约束

电锅炉出力约束表达式如下：

式中，和分别为电锅炉的电功率输入和热功率输出，η_EB为电锅炉的电转热功率转换系数，和分别为电锅炉的热功率输出下限和上限；

4)功率平衡约束

综合能源服务商应满足电功率平衡和热功率平衡约束，表达式如下：

式中，为综合能源服务商中分布式能源i在t时刻的出力，为综合能源服务商向上级电网购买的电负荷量，和分别为综合能源服务商中用户的电负荷和热负荷需求。

进一步的，多综合能源服务商运行优化模型在不涉及能源交易时的运行成本包含热电联产机组运行成本、电池储能退化成本及碳排放惩罚费用：

1)热电联产机组运行成本表达式如下：

式中，a、b和c分别为热电联产机组运行的一次成本系数，二次成本系数和成本常数；

2)电池储能退化成本表达式如下：

式中，δ_ES为单位充放电负荷的成本；

3)碳排放惩罚费用：

综合能源服务商i的碳排放配额φ(i)的定义如下：

式中，v(S)为联盟S加入到系统后产生的碳排放，v(S-{i})为联盟S中缺失主体i后产生的碳排放，P(S)为联盟S出现的概率，N为联盟中主体i的总数量；

综合能源服务商的碳排放超出碳排放配额将受到一定的经济惩罚，综合能源服务商中的碳排放来源于电力碳排放和天然气碳排放，其中天然气的碳排放系数为固定值；综合能源服务商i在时刻t的碳排放量计算式如下：

式中，为综合能源服务商_i中的电力碳排放，ρ_gas为天然气源的碳排放系数；

则综合能源服务商的碳排放成本计算式如下：

式中，为碳排放惩罚系数，表示单位超额碳排放的乘法费用，σ＝0.8为减排系数(0<σ<1)，σ越小表示碳排放惩戒力度越大，φ_t(i)表示t时刻，综合能源服务商i的碳排放配额。

进一步的，综合能源服务商间合作运行时，可以通过综合能源服务商之间的能源管道进行能源交易，能源管道需要额外的建设，因此综合能源服务商具有能源交易费用和能源管道使用费用：

1)能源交易费用的表达式如下：

式中，和分别代表综合能源服务商i向综合能源服务商j传输的电功率和热功率，和分别代表综合能源服务商i向综合能源服务商j传输电功率的价格和热功率的价格；

2)能源管道使用费用表达式如下：

能源管道的使用可由购能和售能双方分摊，其计算表达式如下：

式中，和分别为电网传输费用系数和热网传输费用系数；

综合能源服务商参与合作后，多综合能源服务商的运行优化目标函数和功率约束条件如下：

式中，和分别为电功率和热功率交易的上限，为避免功率倒送，功率交易上限一般不超过负荷需求最小的综合能源服务商的最大日负荷。

进一步的，S2中纳什议价模型的表达式如下：

s.t.C_i ^N0-C_i ^C≥0

式中，C_i ^N0和C_i ^C分别为综合能源服务商i不参与能源交易和参与能源交易后的最优运行费用，约束条件为参与交易的主体都能够获得正向收益。

进一步的，利用基于交替方向乘子法的协调计算方法，将多综合能源服务商合作运行成本最低优化问题分解为社会资源最小化和支付效益最大化两个子问题，按顺序优化两个子问题得到最终的求解结果；

子问题1，社会资源最小化子问题，综合能源服务商买卖双方间的能源交易量是一对耦合变量，即综合能源服务商卖方出售的能源量等买方购买的能源量，满足方程：利用广义乘子法求解子问题1的拉格朗日扩展方程可以定义如下：

式中，Z＝{P,H}，P和H分别表示能源交易类型为电能和热能；广义乘子法在罚函数项的基础上增加了乘子项其中和分别表示惩戒因子和拉格朗日乘子；设置初始值

基于交替方向乘子法算法求解子问题1：

能源交易量和是一对耦合变量，在求解过程中需要分别迭代满足表明综合能源服务商i和综合能源服务商j达成了能源交易量共识；令k为迭代次数，迭代过程中执行以下步骤：

1)k＝0，设置初始状态

2)根据式(24)更新综合能源服务商i向综合能源服务商j交易的能源量决策

3)综合能源服务商j接收到综合能源服务商i的能源交易量后更新决策信息如下：

4)拉格朗日乘子的更新规则如下：

5)更新迭代次数k＝k+1；

6)收敛并停止迭代规则：满足综合能源服务商i和综合能源服务商j之间的能源交易量满足原始残差的二范数小于ε_s1＝0.01，对偶残差的二范数小于ε_r1，即：

通过求解社会资源最小化问题可以得到，综合能源服务商在参加交易后，除内部交易费用后的最优运行费用以及内部能源交易量

子问题2，支付效益最大化子问题，综合能源服务商间的能源交易价格是一对耦合变量，即综合能源服务商卖方出售的能源价格等买方购买的能源价格，满足公式：该问题的拉格朗日扩展方程定义如下：

式中，和分别表示惩戒因子和拉格朗日乘子，分别设置拉格朗日乘子初始值

通过求解支付效益最大化子问题可以得到，综合能源服务商在参加交易后的最优运行费用及能源交易价格；

基于交替方向乘子法算法求解子问题1：

能源交易价格和是一对耦合变量，在求解过程中需要分别迭代满足表明综合能源服务商i和综合能源服务商j达成了能源交易价格共识；令k为迭代次数，迭代过程中执行以下步骤：

1)k＝0，设置初始状态

2)根据式(29)更新综合能源服务商i向综合能源服务商j交易的能源量决策

3)综合能源服务商j接收到综合能源服务商i的能源交易量后更新决策信息如下：

4)拉格朗日乘子的更新规则如下：

5)更新迭代次数k＝k+1；

6)收敛并停止迭代规则：满足综合能源服务商i和综合能源服务商j之间的能源交易量满足原始残差的二范数小于ε_s2＝0.01，对偶残差的二范数小于ε_r2，即：

本发明的考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法，建立IESP碳排放成本计算模型，实现公平分摊IESP碳排放配额，并应用纳什议价理论构建多IESP合作博弈运行模型，将IESP碳排放成本引入运行成本最低目标函数，形成多IESP日前能源交易策略，实现多IESP系统的低碳优化与利益公平分配。

附图说明

图1为实施例的IESP电能交易量图；

图2为实施例的IESP热能交易量图；

图3为实施例的子问题1的算法收敛特性；

图4为实施例的子问题2的算法收敛特性。

具体实施方式

为了能更好地对本发明的技术方案进行理解，下面通过具体地实施例进行详细地说明：

本发明的一种考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法，包括如下步骤：

S1，建立综合能源服务商合作运行成本的费用表达模型和约束条件；

S2，建立基于纳什议价模型的各个综合能源服务商合作优化模型；

S3，采用基于交替方向乘子法的协调计算方法，各综合能源服务商以分布式模式完成协同计算，得到综合能源服务商间的能源交易量和交易价格。

S1中综合能源服务商合作运行成本为：

式中,和分别代表时刻t外部电能和天然气价格，和分别代表IESP时刻t的电能和天然气的购买量，和分别代表IESP内部设备的运行费用和碳排放惩罚费用。设备运行费用中：为热电联产(CHP)机组运行费用，为储能设备运行费用。

为求解上述优化目标，IESP需要满足以下约束条件：

1)CHP机组约束条件

式中，为CHP机组中燃气轮机i在t时刻的天然气进气量，和分别为CHP机组的电功率输出和热功率输出，η_G和η_H分别为CHP机组中燃气轮机的转化效率和余热锅炉的转化效率，L_HVNG＝35580kJ/m³为天然气热值，和分别为CHP机组的电功率输出的最小值和最大值，为CHP机组输出电功率的爬坡率。

2)储能约束条件

储能电池调度需要满足始末电量平衡约束、容量约束和充放电约束，具体表达式为：

式中，为蓄电池i在t时刻的容量，和分别为蓄电池允许的最大容量值和最小容量值，和分别为蓄电池的充电功率和放电功率，和分别为蓄电池充电功率的下限和上限，和分别为蓄电池放电功率的下限和上限。

3)电锅炉约束

电锅炉是一种将电能转化为热能的装置，具有结构易于叠加组合、控制灵活的优势，可快速为用户提供热负荷。其出力约束表达式如下：

式中，和分别为电锅炉的电功率输入和热功率输出，η_EB为电锅炉的电转热功率转换系数，和分别为电锅炉的热功率输出下限和上限。

4)功率平衡约束

综合能源服务商应满足电功率平衡和热功率平衡约束，表达式如下：

式中，为IESP中分布式能源i在t时刻的出力，为IESP向上级电网购买的电负荷量，和分别为IESP中用户的电负荷和热负荷需求。

多综合能源服务商运行优化模型在不涉及能源交易时的运行成本包含CHP机组运行成本、电池储能退化成本及碳排放惩罚费用。

1)CHP机组运行成本表达式如下：

式中，a、b和c分别为CHP机组运行的一次成本系数，二次成本系数和成本常数。

2)电池储能退化成本表达式如下：

式中，δ_ES为单位充放电负荷的成本。

3)碳排放惩罚费用：

采用基于网络流的碳流追踪方法对分布在不同位置的IESP的碳排放流进行追踪，并基于Shapley理论分配各IESP的碳排放配额。Shapley值是合作决策中一个重要的经典解概念，它反映了成员对每个子联盟的平均边际贡献。将Shapley理论应用到碳排放额度分配领域，可以通过计算IESP加入能源网络后对系统碳排放的边际贡献来实现。IESP i的碳排放配额φ(i)的定义如下：

式中，v(S)为联盟S加入到系统后产生的碳排放，v(S-{i})为联盟S中缺失主体i后产生的碳排放，P(S)为联盟S出现的概率，N为联盟中主体i的总数量。

IESP的碳排放超出碳排放配额将受到一定的经济惩罚，IESP中的碳排放来源于电力碳排放和天然气碳排放，其中天然气的碳排放系数一般为固定值。IESPi在时刻t的碳排放量计算式如下：

式中，为IESP_i中的电力碳排放，可由基于网络流的碳流追踪方法计算得到，ρ_gas为天然气源的碳排放系数。

则IESP的碳排放成本计算式如下：

式中，为碳排放惩罚系数，表示单位超额碳排放的乘法费用，σ＝0.8为减排系数(0<σ<1)，σ越小表示碳排放惩戒力度越大，φ_t(i)表示t时刻，IESP i的碳排放配额。

IESP间合作运行时，可以通过IESP之间的能源管道进行能源交易，能源管道需要额外的建设，因此IESP相比独立运行时增加了能源交易费用和能源管道使用费用。

1)能源交易费用的表达式如下：

式中，和分别代表IESP i向IESP j传输的电功率和热功率，和分别代表IESP_i向IESP j传输电功率的价格和热功率的价格。

2)能源管道使用费用

能源管道的使用可由购能和售能双方分摊，其计算表达式如下：

式中，和分别为电网传输费用系数和热网传输费用系数。

IESP参与合作后，多综合能源服务商的运行优化目标函数和功率约束条件如下：

式中，和分别为电功率和热功率交易的上限，为避免功率倒送，功率交易上限一般不超过负荷需求最小的IESP的最大日负荷。

多个综合能源服务商合作运行可以通过能源交易提升设备利用效率，促进分布式能源消纳，降低系统碳排放。IESP作为不同的利益主体，他们的目标可能存在冲突。如何平衡合作中的利益分配是关键。IESP作为理性的利益追求者，需要一个稳定、持续的能源交易机制，以平衡个体利益和整体利益。本节提出基于纳什议价理论的IESP合作优化模型，IESP间的能源交易是一个典型的供需互动模型，纳什议价模型可以通过最大化参与者的超额利益的乘积来获得公平和最优的交易策略。

纳什议价理论属于合作博弈论，它有助于决策者获得公平和帕累托最优的利益分配。同时，当利益相关者有潜力协调但利益冲突时，议价理论可以有效地协调利益相关者之间的利益关系。

每个IESP可以独立选择与其他IESP能源交易的种类、能源交易量及能源交易价格，以该IESP自身运行成本最低为目标，则多IESP之间的能源交易模型可以转化为纳什议价模型。纳什议价模型的求解目标是最大化各IESP主体在参与能源交易后的获益乘积最大化，并且满足每个IESP主体都是正收益的。该模型的数学表达式如下：

s.t.C_i ^N0-C_i ^C≥0

式中，C_i ^N0和C_i ^C分别为IESPi不参与能源交易和参与能源交易后的最优运行费用，约束条件为参与交易的主体都能够获得正向收益。

通过求解上述IESP间的纳什议价模型，可以得到IESP间的能源交易量和交易价格。但是要解决上述问题，需要获取各IESP中的信息数据和操作参数，这对于现实中利益独立的IESP来说是不可行的。因此，需要一种保护隐私的方法来解决纳什议价问题。本文采用基于交替方向乘子法(alternating direction method of multiplier，ADMM)的协调计算方法，各IESP以分布式模式完成协同计算，既能确保IESP隐私不被泄露，同时充分地利用闲置的计算资源。

本发明利用ADMM算法将多IESP合作运行成本最低优化问题分解为社会资源最小化和支付效益最大化两个子问题，按顺序优化两个子问题得到最终的求解结果。即首先通过求解社会资源最小问题(子问题1)得到IESP参与纳什议价后的最优交易费用及各IESP间的能源交易量。然后将最优能源交易量计算结果代入到支付效益最大化问题(子问题2)，进而求解最终IESP的总运行费用及能源交易价格。

社会资源最小化子问题(子问题1)：

IESP买卖双方间的能源交易量是一对耦合变量，即IESP卖方出售的能源量等买方购买的能源量，满足方程：利用广义乘子法求解子问题1的拉格朗日扩展方程可以定义如下：

式中，Z＝{P,H}，P和H分别表示能源交易类型为电能和热能。广义乘子法在罚函数项的基础上增加了乘子项其中和分别表示惩戒因子和拉格朗日乘子。

利用惩罚项可快速的获得min^L _i,1最优解的近似值，然后再迭代可以获得min^L _i,1的最优解。过大可能会使得初始近似值与最优解之间的偏差过大，过小将导致迭代速度太慢，本发明根据经验，设置初始值

ADMM算法求解子问题1：

能源交易量和是一对耦合变量，在求解过程中需要分别迭代满足表明IESP i和IESP j达成了能源交易量共识。令k为迭代次数，迭代过程中执行以下步骤：

1)k＝0，设置初始状态

2)根据式(24)更新IESP i向IESP j交易的能源量决策

3)IESP j接收到IESP i的能源交易量后更新决策信息如下：

4)拉格朗日乘子的更新规则如下：

5)更新迭代次数k＝k+1。

6)收敛并停止迭代规则：满足IESP i和IESP j之间的能源交易量满足原始残差的二范数小于ε_s1＝0.01，对偶残差的二范数小于ε_r1，即：

通过求解社会资源最小化问题可以得到，IESP在参加交易后，除内部交易费用后的最优运行费用以及内部能源交易量

支付效益最大化子问题(子问题2)：

IESP间的能源交易价格是一对耦合变量，即IESP卖方出售的能源价格等买方购买的能源价格，满足公式：该问题的拉格朗日扩展方程可以定义如下：

式中，和分别表示惩戒因子和拉格朗日乘子，分别设置拉格朗日乘子初始值

通过求解支付效益最大化子问题可以得到，IESP在参加交易后的最优运行费用及能源交易价格。

ADMM算法求解子问题2：

能源交易价格和是一对耦合变量，在求解过程中需要分别迭代满足表明IESP i和IESP j达成了能源交易价格共识。令k为迭代次数，迭代过程中执行以下步骤：

1)k＝0，设置初始状态

2)根据式(29)更新IESP i向IESP j交易的能源量决策

3)IESPj接收到IESPi的能源交易量后更新决策信息如下：

4)拉格朗日乘子的更新规则如下：

5)更新迭代次数k＝k+1。

6)收敛并停止迭代规则：满足IESP i和IESP j之间的能源交易量满足原始残差的二范数小于ε_s2＝0.01，对偶残差的二范数小于ε_r2，即：

实施例1

以我国北方某地区的典型用能场景，选取3个具有代表性的综合能源服务商开展交易策略研究，以验证本文提出的模型。为方便表述，以下简称：IESP1、IESP2和IESP3。考虑到实际中各区域地理和用电特性的差异，选定的IESP1以工业负荷为主，远离居民区，配置大容量的风电厂。IESP2和IESP3分别以居民负荷和商业负荷为主，均配置光伏电站。各IESP向上级购电和购气的价格相同，均为阶梯电价，详细价格如下表所示。

能源阶梯价格表

Table 1Energy ladder prices

求解纳什议价模型模型，可以得到三个IESP之间的电能和热能交易结果如图1、图2所示。图中，交易量大于零表示该时刻IESP向其他IESP出售能源，交易量小于零则表示IESP向其他IESP购买能源。由于三个IESP之间的能量交易量处于实时平衡状态，每个时间段内的能源交易量总和为0。IESP1装有风电机组，风电出力一般晚上高，白天很低。IESP2和IESP3配置了光伏发电机组，光伏发电白天高，晚上为零。因此，IESP1在0:00-8:00和20:00-24:00时可将无法消纳的风电出售给IESP2和IESP3。在8:00-18:00时，光伏出力较高，IESP3将无法消纳的光电出售给IESP1和IESP2。同样，在热能交易中，IESP2的光伏出力不足以满足其白天的电力需求，IESP2需要从其他IESPs购买能源，这导致CHP机组出力受限，从而热能供应不足。所以IESP2需要从其他IESP购买足够的热能。

多综合能源服务商之间纳什议价模型中子问题1求解的是IESP间的最优能源交易量以及多综合能源系统的最低运行费用，求解该问题的收敛特性如图3所示，图中纵轴为多IESP系统总的运行成本，横轴为迭代次数，可见系统的总运行成本在20次迭代内可以收敛，获得系统总的最低运行成本27.91万元。子问题2解决的是各IESP间的能源交易收益分配问题，图4为子问题2的收敛特性，图中纵轴为单个IESP的运行成本，横轴为迭代次数，可见所有IESP在20次迭代内都可以收敛。在博弈过程中，IESP1的运行成本先降低后升高，IESP2运行成本先升高后下降，IESP3的运行成本逐渐增加。当达到纳什均衡后，各IESP获得最优运行成本，IESP1、IESP2和IESP3的运行成本分别收敛于9.28万元、7.68万元和8.00万元。

下表展示了IESP在参与合作运行前后的运行成本，可见IESP参与合作前系统的总运行成本为27.91万元，参与合作运行后，系统运行成本降为了24.96万元，同时IESP1、IESP2和IESP3在参与合作后获得的收益分别为0.98万元、0.99万元和0.99万元。

IESP参与合作运行的收益表

Table 3Benefits of IESP participation in cooperative operation

综上所述，本发明虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法在IESP合作运行模式下对降低系统碳排放和运行成本的效果明显。

本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (6)

1.一种考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，建立综合能源服务商合作运行成本的费用表达模型和约束条件；

S2，建立基于纳什议价模型的各个综合能源服务商合作优化模型；

S3，采用基于交替方向乘子法的协调计算方法，各综合能源服务商以分布式模式完成协同计算，得到综合能源服务商间的能源交易量和交易价格。

2.根据权利要求1所述的一种考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法，其特征在于，S1中，综合能源服务商合作运行成本为：

式中,λ_t ^E和λ_t ^H分别代表时刻t外部电能和天然气价格，和分别代表综合能源服务商时刻t的电能和天然气的购买量，和分别代表综合能源服务商内部设备的运行费用和碳排放惩罚费用，设备运行费用中：为热电联产机组运行费用，为储能设备运行费用；

为求解上述优化目标，综合能源服务商需要满足以下约束条件：

1)热电联产机组约束条件

式中，为热电联产机组中燃气轮机i在t时刻的天然气进气量，和分别为热电联产机组的电功率输出和热功率输出，η_G和η_H分别为热电联产机组中燃气轮机的转化效率和余热锅炉的转化效率，L_HVNG＝35580kJ/m³为天然气热值，和分别为热电联产机组的电功率输出的最小值和最大值，为热电联产机组输出电功率的爬坡率；

2)储能约束条件

储能电池调度需要满足始末电量平衡约束、容量约束和充放电约束，具体表达式为：

式中，为蓄电池i在t时刻的容量，和分别为蓄电池允许的最大容量值和最小容量值，和分别为蓄电池的充电功率和放电功率，和分别为蓄电池充电功率的下限和上限，和分别为蓄电池放电功率的下限和上限；

3)电锅炉约束

电锅炉出力约束表达式如下：

式中，和分别为电锅炉的电功率输入和热功率输出，η_EB为电锅炉的电转热功率转换系数，和分别为电锅炉的热功率输出下限和上限；

4)功率平衡约束

综合能源服务商应满足电功率平衡和热功率平衡约束，表达式如下：

式中，为综合能源服务商中分布式能源i在t时刻的出力，为综合能源服务商向上级电网购买的电负荷量，和分别为综合能源服务商中用户的电负荷和热负荷需求。

3.根据权利要求1所述的一种考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法，其特征在于，多综合能源服务商运行优化模型在不涉及能源交易时的运行成本包含热电联产机组运行成本、电池储能退化成本及碳排放惩罚费用：

1)热电联产机组运行成本表达式如下：

式中，a、b和c分别为热电联产机组运行的一次成本系数，二次成本系数和成本常数；

2)电池储能退化成本表达式如下：

式中，δ_ES为单位充放电负荷的成本；

3)碳排放惩罚费用：

综合能源服务商i的碳排放配额φ(i)的定义如下：

式中，v(S)为联盟S加入到系统后产生的碳排放，v(S-{i})为联盟S中缺失主体i后产生的碳排放，P(S)为联盟S出现的概率，N为联盟中主体i的总数量；

综合能源服务商的碳排放超出碳排放配额将受到一定的经济惩罚，综合能源服务商中的碳排放来源于电力碳排放和天然气碳排放，其中天然气的碳排放系数为固定值；综合能源服务商i在时刻t的碳排放量计算式如下：

式中，为综合能源服务商i中的电力碳排放，ρ_gas为天然气源的碳排放系数；

则综合能源服务商的碳排放成本计算式如下：

式中，为碳排放惩罚系数，表示单位超额碳排放的乘法费用，σ＝0.8为减排系数(0<σ<1)，σ越小表示碳排放惩戒力度越大，φ_t(i)表示t时刻，综合能源服务商i的碳排放配额。

4.根据权利要求2所述的一种考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法，其特征在于，综合能源服务商间合作运行时，可以通过综合能源服务商之间的能源管道进行能源交易，能源管道需要额外的建设，因此综合能源服务商具有能源交易费用和能源管道使用费用：

1)能源交易费用的表达式如下：

式中，和分别代表综合能源服务商i向综合能源服务商j传输的电功率和热功率，和分别代表综合能源服务商i向综合能源服务商j传输电功率的价格和热功率的价格；

2)能源管道使用费用表达式如下：

能源管道的使用可由购能和售能双方分摊，其计算表达式如下：

式中，和分别为电网传输费用系数和热网传输费用系数；

综合能源服务商参与合作后，多综合能源服务商的运行优化目标函数和功率约束条件如下：

式中，和分别为电功率和热功率交易的上限，为避免功率倒送，功率交易上限一般不超过负荷需求最小的综合能源服务商的最大日负荷。

5.根据权利要求1所述的一种考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法，其特征在于，S2中纳什议价模型的表达式如下：

s.t.C_i ^N0-C_i ^C≥0

式中，C_i ^N0和C_i ^C分别为综合能源服务商i不参与能源交易和参与能源交易后的最优运行费用，约束条件为参与交易的主体都能够获得正向收益。

6.根据权利要求5所述的一种考虑碳排放分摊的综合能源服务商交易方法，其特征在于，利用基于交替方向乘子法的协调计算方法，将多综合能源服务商合作运行成本最低优化问题分解为社会资源最小化和支付效益最大化两个子问题，按顺序优化两个子问题得到最终的求解结果；

子问题1，社会资源最小化子问题，综合能源服务商买卖双方间的能源交易量是一对耦合变量，即综合能源服务商卖方出售的能源量等买方购买的能源量，满足方程：利用广义乘子法求解子问题1的拉格朗日扩展方程可以定义如下：

式中，Z＝{P,H}，P和H分别表示能源交易类型为电能和热能；广义乘子法在罚函数项的基础上增加了乘子项其中和分别表示惩戒因子和拉格朗日乘子；设置初始值

基于交替方向乘子法算法求解子问题1：

能源交易量和是一对耦合变量，在求解过程中需要分别迭代满足表明综合能源服务商i和综合能源服务商j达成了能源交易量共识；令k为迭代次数，迭代过程中执行以下步骤：

1)k＝0，设置初始状态

2)根据式(24)更新综合能源服务商i向综合能源服务商j交易的能源量决策

3)综合能源服务商j接收到综合能源服务商i的能源交易量后更新决策信息如下：

4)拉格朗日乘子的更新规则如下：

5)更新迭代次数k＝k+1；

6)收敛并停止迭代规则：满足综合能源服务商i和综合能源服务商j之间的能源交易量满足原始残差的二范数小于ε_s1＝0.01，对偶残差的二范数小于ε_r1，即：

通过求解社会资源最小化问题可以得到，综合能源服务商在参加交易后，除内部交易费用后的最优运行费用以及内部能源交易量

子问题2，支付效益最大化子问题，综合能源服务商间的能源交易价格是一对耦合变量，即综合能源服务商卖方出售的能源价格等买方购买的能源价格，满足公式：该问题的拉格朗日扩展方程定义如下：

式中，和分别表示惩戒因子和拉格朗日乘子，分别设置拉格朗日乘子初始值

通过求解支付效益最大化子问题可以得到，综合能源服务商在参加交易后的最优运行费用及能源交易价格；

基于交替方向乘子法算法求解子问题1：

能源交易价格和是一对耦合变量，在求解过程中需要分别迭代满足表明综合能源服务商i和综合能源服务商j达成了能源交易价格共识；令k为迭代次数，迭代过程中执行以下步骤：

1)k＝0，设置初始状态

2)根据式(29)更新综合能源服务商i向综合能源服务商j交易的能源量决策

3)综合能源服务商j接收到综合能源服务商i的能源交易量后更新决策信息如下：

4)拉格朗日乘子的更新规则如下：

5)更新迭代次数k＝k+1；

6)收敛并停止迭代规则：满足综合能源服务商i和综合能源服务商j之间的能源交易量满足原始残差的二范数小于ε_s2＝0.01，对偶残差的二范数小于ε_r2，即：