【电力系统】计及碳捕集电厂低碳特性的含风电电力系统源–荷多时间尺度调度方法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要： 全球气候变化日益严峻，能源转型迫在眉睫。风力发电作为一种重要的可再生能源，在电力系统中发挥着日益重要的作用。然而，风电的间歇性和波动性给电力系统的稳定运行和调度带来了新的挑战。碳捕集电厂（Carbon Capture Power Plant, CCPPs）作为一种可以有效降低化石燃料电厂碳排放的技术，具有一定的灵活性和调节能力。因此，本文提出一种计及碳捕集电厂低碳特性的含风电电力系统源–荷多时间尺度调度方法，以提高风电消纳能力，降低系统碳排放，并保证电力系统的经济性和可靠性。该方法在考虑CCPP碳捕集成本和运行约束的基础上，构建多时间尺度调度模型，分别针对日内和日前进行优化，以应对风电的波动性和负荷的不确定性。

关键词： 碳捕集电厂，风电消纳，多时间尺度调度，低碳电力系统，源–荷互动

1. 引言

全球气候变暖已成为人类社会面临的重大挑战。减少温室气体排放，实现能源可持续发展是全球共识。作为主要的温室气体之一，二氧化碳的排放量与化石燃料的燃烧密切相关。电力行业是主要的碳排放源之一，降低电力行业的碳排放对于实现碳中和目标至关重要。发展可再生能源，如风能、太阳能等，是降低碳排放的重要途径。然而，风电具有间歇性和波动性，大规模风电并网给电力系统的安全稳定运行带来了严峻挑战。

碳捕集电厂（CCPP）通过将燃煤电厂排放的二氧化碳进行捕集、运输和封存，从而显著降低碳排放。CCPP不仅可以减少化石燃料电厂的碳排放，还可以提供一定的运行灵活性，参与电力系统调峰，提高风电消纳能力。因此，研究计及CCPP低碳特性的电力系统调度方法，对于构建低碳、高效、可靠的电力系统具有重要意义。

目前，国内外学者对含CCPP的电力系统调度问题进行了大量的研究。一些研究集中于CCPP的建模和运行优化，考虑了CCPP的碳捕集成本、能耗和运行约束，优化CCPP的出力计划。另一些研究则关注于CCPP与风电的协同运行，通过调整CCPP的出力，来平抑风电的波动，提高风电消纳能力。然而，现有的研究大多集中于单一的时间尺度，难以有效应对风电的波动性和负荷的不确定性。此外，对源–荷互动的考虑也较为有限。

为了解决上述问题，本文提出一种计及CCPP低碳特性的含风电电力系统源–荷多时间尺度调度方法。该方法将调度过程分解为日前和日内两个时间尺度，日前调度主要负责制定未来24小时的发电计划和负荷响应计划，日内调度则对日前计划进行实时调整，以应对风电和负荷的预测误差。通过多时间尺度调度和源–荷互动，可以有效地提高风电消纳能力，降低系统碳排放，并保证电力系统的经济性和可靠性。

2. 模型构建

本文提出的多时间尺度调度模型主要包括以下几个部分：

2.1 电力系统模型

电力系统模型描述了电力系统的运行特性，包括发电机组、输电线路、变压器等设备的运行约束和功率平衡约束。

• 发电机组模型：

   包括火电机组、风电机组和CCPP等。火电机组的模型主要考虑其出力上下限、爬坡率限制和运行成本等。风电机组的模型主要考虑其出力曲线、风速预测误差和运行成本等。CCPP的模型则需要考虑其碳捕集能力、能耗、碳捕集成本和运行约束等。

• 输电线路模型：

   主要考虑输电线路的容量限制和功率传输损耗等。

• 变压器模型：

   主要考虑变压器的容量限制和电压等级变换等。

• 功率平衡约束：

   保证在每个时间段内，发电总功率等于负荷总功率和系统损耗之和。

2.2 碳捕集电厂模型

CCPP模型是本文研究的重点。一个CCPP可以分为三个主要部分：燃煤电厂、碳捕集装置和碳封存装置。本文重点关注碳捕集装置的建模，主要考虑以下几个方面：

• 碳捕集率：

   表示捕集到的二氧化碳占燃煤电厂排放二氧化碳的比例。碳捕集率通常与CCPP的出力水平有关，并且受到设备运行限制。

• 碳捕集能耗：

   碳捕集过程需要消耗一定的能量，这部分能量通常由CCPP自身提供，从而降低了CCPP的净出力。

• 碳捕集成本：

   包括碳捕集装置的运行维护成本和二氧化碳的运输和封存成本。

• 运行约束：

   包括碳捕集装置的启动和停止时间限制、出力上下限等。

CCPP的模型可以表示为如下形式：

scss

min Σ t (C_FC(P_t) + C_CC(x_t))  
s.t.  
0 <= x_t <= X_max  
0 <= P_t <= P_max  
P_t + E_CC(x_t) <= P_0(P_t)  

其中：

• C_FC(P_t)

   表示燃煤电厂的运行成本，是出力 P_t 的函数。

• C_CC(x_t)

   表示碳捕集成本，是碳捕集量 x_t 的函数。

• x_t

   表示碳捕集量。

• X_max

   表示碳捕集量的上限。

• P_t

   表示CCPP的出力。

• P_max

   表示CCPP出力的上限。

• E_CC(x_t)

   表示碳捕集能耗，是碳捕集量 x_t 的函数。

• P_0(P_t)

   表示未进行碳捕集时燃煤电厂的出力，是CCPP出力 P_t 的函数。

2.3 风电模型

风电模型主要考虑风电的出力预测和预测误差。风电的出力预测通常基于历史数据和气象预报。风电的预测误差则可以用概率分布来描述。

2.4 负荷模型

负荷模型主要考虑负荷的需求和负荷响应特性。负荷的需求可以用历史数据和天气预报来预测。负荷响应则可以通过激励机制引导用户改变用电行为，从而实现负荷的削峰填谷，提高电力系统的运行效率。负荷响应主要包括价格型负荷响应和激励型负荷响应。

2.5 目标函数

目标函数是电力系统调度的优化目标。本文的目标函数主要包括以下几个方面：

• 运行成本：

   包括火电机组、风电机组和CCPP的运行成本。

• 碳排放成本：

   根据碳排放量和碳价格计算的碳排放成本。

• 风电弃风成本：

   由于风电出力过剩而被迫放弃风电产生的经济损失。

• 负荷削减成本：

   由于负荷需求无法满足而被迫削减负荷产生的经济损失。

⛳️ 运行结果

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