阶梯碳下考虑 P2G-CCS 与供需灵活响应的 IES 优化调度(Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-06-02 11:14:48 发布

砌墙_2301

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目录

💥1 概述

阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度研究

一、阶梯式碳交易机制的核心原理与实施方式

二、P2G-CCS技术的协同作用与建模方法

三、供需灵活响应机制的设计与集成

四、IES优化调度模型框架与求解策略

五、综合影响与典型案例分析

六、未来研究方向

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度研究

在“双碳”背景下，为了进一步提高综合能源系统(Integrated energy system, IES)的低碳性和经济性，研究人员提出了一种园区级IES低碳经济优化调度模型。该模型的核心思想在于，通过引入氢能参与IES实现降碳减排，并采用阶梯式碳交易机制进一步约束碳排放，从而实现低碳经济。具体而言，该模型采用P2G-CCS(power to gas and carbon capture system，P2G-CCS)耦合，建立电转气和碳捕集系统的模型，将氢燃料电池与燃气轮机共同实现热电联产，并引入有机朗肯循环实现供应侧热电联产机组的灵活响应。同时，该模型还考虑了需求侧的多元负荷的可转移和可替代性，建立了需求侧灵活响应模型。最终，该模型以购能成本、碳成本、需求响应补偿成本、弃风成本之和最小为目标，建立IES优化调度模型，并采用MATLAB+YALMIP调用Cplex商业求解器求解。这一模型的提出，为园区级IES低碳经济的实现提供了新的思路和方法。

一、阶梯式碳交易机制的核心原理与实施方式

阶梯碳定价机制
阶梯式碳交易通过划分碳排放区间并设置递增的碳价，实现碳排放成本的非线性增长。当企业实际排放量超出无偿配额时，超出部分按阶梯定价购买，例如：
- 第一阶梯（0-5%超额）：碳价为基础价格（如50元/吨）；
- 第二阶梯（5-10%超额）：碳价提升至1.5倍；
- 第三阶梯（>10%超额）：碳价提升至2倍。
  该机制通过经济杠杆迫使高排放企业加速减排，同时为低碳技术提供市场激励。
配额分配与交易模型
初始配额通常基于行业基准法或历史排放法无偿分配，实际碳排放模型需涵盖燃气机组、燃煤机组及外购电力的间接排放。碳交易成本可表示为分段函数，数学表达式为：

其中，ΔEi为各阶梯超额排放量，λi为对应碳价。
对IES的影响
阶梯碳机制显著提升高碳设备的运行成本，例如燃气轮机（GT）和燃气锅炉（GB）的碳排放成本占运行成本的15-25%，推动系统向可再生能源和P2G-CCS技术倾斜。

二、P2G-CCS技术的协同作用与建模方法

技术耦合原理
- P2G两阶段运行：
  第一阶段（电解制氢）利用富余可再生能源电力生产氢气；第二阶段（甲烷化）将氢气与CCS捕集的CO₂合成天然气（CH₄），实现碳循环利用。
- CCS灵活运行：
  碳捕集率可根据系统需求动态调整（30-90%），捕集的CO₂既可用于封存，也可作为P2G原料，降低甲烷化环节的原料成本。
模型构建关键点
- 能量流约束：
  P2G的氢气生产需满足电解槽功率限制：

其中，ηEL为电解效率（60-70%）。

碳循环平衡：
CCS捕集的CO₂量需满足甲烷化需求，避免原料短缺：

其中，α为合成单位CH₄所需CO₂比例（约2.75 kg/m³）。

经济与环境效益
案例研究表明，引入P2G-CCS可使IES的碳排放降低27.3%，风光消纳率提高6.69%，同时通过出售合成天然气实现收益，总运行成本下降19.75%。

三、供需灵活响应机制的设计与集成

需求侧响应类型
- 价格型响应：通过分时电价（TOU）引导用户转移负荷，如工业用户将20%的高峰负荷转移至低谷时段。
- 激励型响应：签订可中断负荷协议，用户削减负荷可获得补偿（如0.8元/kWh），未履约则面临罚款。
- 多能替代响应：电/热/气负荷的横向互补，例如热泵替代燃气锅炉供热，降低碳排放强度。
供给侧灵活调节
- 储能系统协同：电储能（如锂电池）与热储能（如蓄热水箱）联合调度，平抑风光出力波动。
- CHP热电比调节：通过调整燃气轮机热电比（0.5-1.2），实现电热解耦，增强调峰能力。
耦合建模方法
在优化模型中，需求响应成本（CDRCDR）和目标函数需整合：

其中，CDR包括负荷转移补偿和可中断负荷激励，约束条件涵盖负荷平衡、设备爬坡率及响应时间延迟。

四、IES优化调度模型框架与求解策略

多目标优化架构
典型模型包含以下目标：
- 经济性：购能成本、设备运维成本；
- 低碳性：碳交易成本、直接排放量；
- 可靠性：弃风/光惩罚成本、备用容量成本。
  采用 法线边界交叉法（NBI） 将多目标转化为单目标，并通过模糊隶属度函数选择帕累托最优解。
时间尺度协调
- 日前调度：确定机组启停计划和储能充放策略；
- 日内滚动优化：每15分钟修正风光预测误差；
- 实时反馈：基于实际负荷调整设备出力。

求解算法对比

算法	适用场景	计算效率	全局最优性
混合整数规划（MILP）	线性约束、小规模系统	高	局部最优
遗传算法（GA）	非线性、多峰问题	中	近似全局最优
IPOPT	大规模非线性问题	较高	局部最优
研究表明，IPOPT在求解含P2G-CCS的IES模型时，计算时间较传统方法减少40%。

五、综合影响与典型案例分析

经济-环境协同效益
某园区IES案例中，阶梯碳与P2G-CCS耦合使总成本降低15.4%，碳排放下降19.7%，风光弃置率从12%降至3.2%。关键指标对比如下：

场景总成本（万元/日）碳排放（吨/日）风光消纳率（%）
传统调度 58.2 45.3 78.5
阶梯碳+P2G-CCS 49.1 36.4 92.7
敏感性分析
- 碳价阶梯斜率：碳价梯度增加10%，总成本上升4.2%，但碳排放下降8.5%；
- P2G转化效率：电解效率提升至75%，甲烷产量增加18%，碳循环利用率提高。

场景	总成本（万元/日）	碳排放（吨/日）	风光消纳率（%）
传统调度	58.2	45.3	78.5
阶梯碳+P2G-CCS	49.1	36.4	92.7

六、未来研究方向

不确定性建模：结合鲁棒优化与随机规划，处理风光出力及负荷预测误差。
多主体博弈：研究IES运营商、用户、碳交易市场的动态博弈行为。
数字孪生技术：基于实时数据的数字孪生模型，实现调度策略在线优化。

通过阶梯碳政策、P2G-CCS技术及供需响应的深度融合，IES优化调度可实现从“能源效率优先”向“低碳-经济-灵活多目标协同”的范式转变，为“双碳”目标提供关键技术路径。

📚2 运行结果

部分代码：

%%平方线性化
T=24;
Num = 5 ; %分成5段折现
%设定P的上下限
Pup_BUY = 1500;
Plow_BUY = 0;
%用变量名P2 当作 P^2
P2_BUY = sdpvar(1,T );
%确定出力区间约束
Constraints = [Constraints , Plow_BUY <= E_BUY <= Pup_BUY ] ;
%那么端点数目就是 Num + 1
%找出所有端点的坐标（x,y）
x_Duandian_BUY = linspace(Plow_BUY , Pup_BUY , Num + 1 );
y_Duandian_BUY = x_Duandian_BUY.^2 ;
%下面利用Num + 1个点，确定 Num 个分段的斜率， k = dita_y./dita_x
dita_y_BUY = y_Duandian_BUY(1,2:end) - y_Duandian_BUY(1,1:end-1 );
dita_x_BUY = x_Duandian_BUY(1,2:end) - x_Duandian_BUY(1,1:end-1 );
k_BUY = dita_y_BUY./dita_x_BUY;
%发现，当 x_Duandian_i <= P <= x_Duandian_(i+1)时，
% P^2 可以用 y_Duandian_i + k_i*( P - x_Duandian_i ) 进行近似替代
%难点在于两个，找出P所在分段的i序号
%为此，需要引入一个2进制变量标识位置
LuodianQuduan_BUY = binvar(T,Num );
%引入约束
%落点唯一，且在相邻两点之间
%相邻两点之间,意思是属于同一个分段，所以最好是将Num+1个点，做成Num个组合
Fenduan_low_BUY = x_Duandian_BUY(1,1:Num );
Fenduan_up_BUY = x_Duandian_BUY(1,2:Num+1 );