【电力系统】基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在全球积极推进 “双碳” 目标的大背景下，碳捕集电厂作为实现电力行业低碳转型的关键技术手段，受到了广泛关注。碳捕集电厂通过对燃煤或燃气电厂排放的二氧化碳进行捕集、封存或利用，显著降低了温室气体排放，但在实际运行中，其调度面临着诸如能源价格波动、碳交易市场不确定性、设备故障风险等诸多不确定因素。传统调度方法难以有效应对这些复杂的不确定性问题，而信息间隙决策理论（Information Gap Decision Theory，IGDT）能够在不确定性环境下为决策提供稳健性和机会性的平衡方案。本文将信息间隙决策理论引入碳捕集电厂调度，旨在构建更具适应性的调度策略，提升电厂在复杂环境下的运行效率与经济效益。

一、碳捕集电厂运行特性与调度挑战

1.1 碳捕集电厂运行原理与流程

碳捕集电厂是在传统火力发电厂的基础上，增设二氧化碳捕集装置。其运行流程主要包括发电过程和碳捕集过程。在发电环节，燃料燃烧产生高温高压蒸汽推动汽轮机发电；在碳捕集环节，通过化学吸收法、物理吸附法等技术，对燃烧后产生的烟气中的二氧化碳进行分离和捕集，捕集后的二氧化碳可进行地质封存或用于工业生产等。然而，碳捕集过程会消耗大量的能量，导致电厂发电效率降低，同时增加了运行成本和设备复杂性。

1.2 调度面临的不确定性因素

碳捕集电厂调度面临多种不确定性。能源市场方面，煤炭、天然气等燃料价格波动频繁，直接影响电厂的燃料采购成本和发电经济性；碳交易市场中，碳配额价格的不确定性使得电厂在碳减排和成本控制之间难以抉择；此外，电厂设备的故障概率、天气变化对能源需求的影响等，也给调度决策带来了极大挑战。这些不确定性因素相互交织，使得传统基于确定性模型的调度方法难以满足碳捕集电厂的实际运行需求。

二、信息间隙决策理论基础

2.1 信息间隙决策理论核心概念

信息间隙决策理论由 Ben - Haim 提出，其核心思想是在面对不确定性时，决策者可以通过构建信息间隙函数，量化不确定性对决策目标的影响。信息间隙决策理论提供了两种决策思路：稳健性决策和机会性决策。稳健性决策旨在确定在给定不确定性水平下，使决策目标不低于可接受水平的最大不确定性范围；机会性决策则关注在给定不确定性水平下，使决策目标超过预期水平的可能性最大化。

2.2 信息间隙决策理论在电力系统的应用优势

与传统决策方法相比，信息间隙决策理论在处理电力系统中的不确定性问题时具有显著优势。它无需精确的概率分布假设，仅需知道不确定性的大致范围，这与电力系统中许多不确定性因素难以准确建模的特点相契合。在碳捕集电厂调度中，信息间隙决策理论能够帮助决策者在复杂的不确定性环境下，综合考虑风险承受能力和收益期望，制定出更合理的调度策略。

三、基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度模型构建

3.1 目标函数设定

调度模型以碳捕集电厂的综合收益最大化为目标函数，综合收益包括发电收益、碳交易收益以及考虑碳捕集成本和燃料成本后的净收益。发电收益与发电量和电价相关；碳交易收益取决于碳捕集量、碳配额持有量以及碳配额交易价格；碳捕集成本与捕集技术、捕集规模有关，燃料成本则受燃料价格和消耗量影响。同时，为平衡不同目标之间的关系，引入权重系数，构建多目标优化函数。

3.2 不确定性因素建模

对影响碳捕集电厂调度的主要不确定性因素进行建模。对于燃料价格，根据历史价格数据和市场预测，确定其波动范围；碳配额价格的不确定性通过分析碳交易市场的历史数据和政策走向，设定价格波动区间；设备故障概率则基于设备的历史故障记录和可靠性分析，构建故障概率分布范围。通过这些方式，将不确定性因素转化为信息间隙决策理论可处理的形式。

3.3 约束条件确定

模型的约束条件包括电力平衡约束、碳捕集能力约束、设备运行约束等。电力平衡约束确保电厂发电量满足电网负荷需求；碳捕集能力约束限制了碳捕集装置的最大捕集量；设备运行约束则涵盖了发电机组和碳捕集设备的功率上下限、启停时间限制等，以保证电厂安全稳定运行。

3.4 模型求解算法

采用智能优化算法对构建的调度模型进行求解，如遗传算法、粒子群优化算法等。这些算法具有全局搜索能力强、对复杂问题适应性好的特点，能够在信息间隙决策理论框架下，快速找到满足目标函数和约束条件的最优或近似最优调度策略。