【电力系统】考虑碳交易机制的园区综合能源系统电热协同运行优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着全球气候变化问题日益严峻，减少碳排放已成为全球共识。为了实现“双碳”目标，各类减排策略层出不穷，其中，碳交易机制因其市场化、经济性等优势，被广泛认为是促进能源转型、降低碳排放的有效手段之一。园区作为能源消耗的重要场所，其综合能源系统（Integrated Energy System, IES）的优化运行对于实现区域减排目标至关重要。本文将深入探讨考虑碳交易机制的园区综合能源系统电热协同运行优化问题，从系统建模、目标函数构建、优化策略等方面进行详细阐述，旨在为园区能源系统的低碳、高效运行提供理论支撑和实践指导。

一、 引言与背景

传统的园区能源系统通常以单一能源形式（如电力、热力）独立运行，能源利用效率不高，碳排放强度较大。综合能源系统通过整合园区内多种能源供给、需求及转换环节，实现能源的梯级利用和互补互济，有效提升能源利用效率，降低运行成本和环境影响。然而，优化IES的运行面临诸多挑战，包括能源需求的不确定性、设备运行特性复杂性、以及不同能源形式之间的耦合关系等。

碳交易机制作为一种市场化的减排工具，通过设定碳排放配额，并允许企业通过市场交易来平衡其碳排放量。这将碳排放纳入了经济核算，促使企业主动寻求降低碳排放的途径，例如提高能源利用效率、采用清洁能源技术等。因此，将碳交易机制纳入园区IES的优化运行模型中，可以有效引导园区能源系统的低碳转型，推动节能减排目标的实现。

二、 园区综合能源系统建模

构建准确的园区IES模型是优化运行的基础。该模型需要能够精确描述系统内各类设备的运行特性、能源转换过程以及能源传输损耗等。一般来说，园区IES包含以下关键组成部分：

1. 能源供给侧： 包括传统能源（如电网供电、天然气等）、可再生能源（如光伏、风电等）、以及分布式能源（如燃气轮机、热电联产机组等）。对这些能源供给设备的建模需要考虑其运行效率、出力范围、以及运行成本等因素。特别地，对于可再生能源，需要考虑其出力具有波动性和间歇性的特点，并采用适当的预测模型进行预测。

2. 能源转换侧： 包括冷热电联供（Combined Cooling, Heating and Power, CCHP）系统、电制冷机组、吸收式制冷机组、电锅炉、燃气锅炉等。这些设备将不同形式的能源进行转换，以满足园区内的电力、供热和制冷需求。建模需要考虑其能量转换效率、运行成本、以及运行约束等。CCHP系统作为IES的核心组成部分，其建模尤为重要，需要准确描述燃气输入、电力输出、热力输出之间的关系，以及各种运行模式（如热定电、电定热等）下的运行特性。

3. 能源需求侧： 包括园区内的各类用户，如住宅、商业建筑、工业用户等。对能源需求的建模需要考虑其用能习惯、建筑结构、气候条件等因素，并采用适当的预测模型进行预测。需求响应（Demand Response, DR）技术的引入，可以有效调控能源需求，平滑负荷曲线，提高系统运行的灵活性。

4. 能源存储侧： 包括储能系统（如电池储能、抽水蓄能等）、储热系统（如热水储罐、蓄冰系统等）。储能系统的引入可以平抑能源供需波动，提高可再生能源的消纳能力，并提供备用电源。储热系统可以实现冷热负荷的移峰填谷，降低运行成本。

在建立上述各组成部分的模型后，还需要建立能源传输网络的模型，包括电力传输线路、热力管道等。需要考虑传输损耗、传输容量约束等因素。

三、 考虑碳交易机制的目标函数构建

优化运行的目标是综合考虑经济性、环保性和可靠性，在满足用户能源需求的前提下，降低运行成本和碳排放。因此，目标函数需要包括以下几个方面：

1. 运行成本： 包括能源采购成本（如电网购电费用、天然气费用等）、设备运行维护成本、以及设备启停成本等。

2. 碳排放成本： 基于碳交易机制，企业需要根据其碳排放量缴纳相应的碳交易费用。碳排放量由各能源消耗设备的排放因子决定，例如燃气轮机的排放因子较高，而光伏发电的排放因子接近于零。碳交易价格则由碳市场供需关系决定，具有一定的波动性。因此，在目标函数中需要考虑碳排放成本，鼓励企业采用低碳能源技术，降低碳排放。

3. 需求响应奖励/惩罚成本： 如果引入需求响应，用户参与需求响应会获得相应的奖励，未按计划执行则会受到惩罚。因此，目标函数中也需要考虑需求响应带来的成本变化。

综上，目标函数可以表示为：

ini

min f = ∑(C_energy + C_OM + C_start_stop + C_carbon + C_DR)

其中：

• f: 总成本

• C_energy: 能源采购成本

• C_OM: 设备运行维护成本

• C_start_stop: 设备启停成本

• C_carbon: 碳排放成本

• C_DR: 需求响应奖励/惩罚成本

目标函数的构建需要考虑碳排放量与能源消耗之间的关系，以及碳交易价格对优化结果的影响。可以采用以下公式计算碳排放成本：

ini

C_carbon = p_carbon * E_carbon

其中：

• p_carbon: 单位碳排放的交易价格

• E_carbon: 总碳排放量

总碳排放量可以通过以下公式计算：

ini

E_carbon = ∑(Emission_factor_i * Energy_consumption_i)

其中：

• Emission_factor_i: 第 i 种能源的排放因子

• Energy_consumption_i: 第 i 种能源的消耗量

四、 电热协同优化策略

电热协同优化是指在满足电力和热力负荷需求的前提下，通过协调不同能源设备的运行，实现系统整体运行成本和碳排放的最小化。常用的优化策略包括：

1. 数学规划方法： 包括线性规划（Linear Programming, LP）、混合整数线性规划（Mixed-Integer Linear Programming, MILP）、非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）、混合整数非线性规划（Mixed-Integer Nonlinear Programming, MINLP）等。这些方法可以精确求解最优解，但对模型的复杂度有一定要求。对于复杂的IES模型，MILP方法较为常用，可以通过引入二进制变量来描述设备的启停状态。

2. 启发式算法： 包括遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）、模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）等。这些方法具有较强的全局搜索能力，适用于求解复杂的非线性优化问题，但可能无法保证获得全局最优解。

3. 混合优化方法： 结合数学规划方法和启发式算法的优点，例如先使用启发式算法进行初步搜索，再使用数学规划方法进行局部优化，从而提高求解效率和精度。

在电热协同优化过程中，需要充分利用不同能源形式之间的耦合关系，例如CCHP系统可以同时提供电力和热力，通过调整其运行模式，可以有效平衡电力和热力负荷。储能系统可以平抑能源供需波动，提高系统运行的灵活性。需求响应可以调控能源需求，降低高峰负荷，减少系统运行压力。

五、 案例分析与仿真结果

为了验证所提出的优化策略的有效性，可以构建一个具体的园区IES模型，并进行仿真分析。该模型可以包含光伏发电、燃气轮机、电制冷机组、吸收式制冷机组、储能系统等设备，以及住宅、商业建筑等用户。

通过仿真分析，可以比较不同运行策略下的运行成本、碳排放量、以及能源利用效率。例如，可以比较以下几种运行策略：

• 传统运行策略： 各能源设备独立运行，不考虑电热协同和碳交易机制。

• 电热协同运行策略： 协调电力和热力设备的运行，降低运行成本。

• 考虑碳交易机制的电热协同运行策略： 在电热协同的基础上，考虑碳交易机制，鼓励采用低碳能源技术，降低碳排放。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 任德军,刘自发,高峰,等.考虑碳交易机制与需求响应的园区综合能源系统电热协同运行优化研究[J].热力发电, 2022(003):051.DOI:10.19666/j.rlfd.202109173.

[2] 电气工程.考虑碳交易与电热柔性负荷需求响应的综合能源系统多时间尺度调度研究[D]. 2023.

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