【电力系统综合能源】“双碳“背景下综合能源系统中的经济-二氧化碳排放协调最优调度和敏感性分析研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球气候变化日益严峻的背景下，实现“碳达峰、碳中和”目标已成为中国经济社会可持续发展的核心战略。电力系统作为能源供应的关键环节，在实现“双碳”目标中扮演着举足轻重的角色。然而，传统电力系统往往以追求经济效益为主要目标，忽略了碳排放带来的环境影响。因此，综合能源系统（Integrated Energy System, IES）应运而生，它通过整合多种能源形式（电力、热力、天然气等），实现能源的梯级利用和优化配置，为电力系统的低碳转型提供了新的思路和可行性方案。本文旨在探讨在“双碳”背景下，综合能源系统如何实现经济效益与二氧化碳排放的协调最优调度，并进一步分析影响其优化结果的关键因素，以期为综合能源系统的设计、运行和政策制定提供理论指导和实践参考。

关键词: 综合能源系统，经济调度，二氧化碳排放，协调优化，敏感性分析，双碳目标

1. 引言

随着经济的快速发展和人口的不断增长，能源需求日益增加。然而，传统化石能源的过度使用带来了严重的环境污染问题，尤其是二氧化碳的大量排放，加剧了全球气候变暖。为了应对气候变化带来的挑战，全球各国纷纷提出了碳减排目标。中国作为世界上最大的发展中国家，也提出了“碳达峰、碳中和”的战略目标，即力争在2030年前实现碳达峰，在2060年前实现碳中和。

电力系统是能源供应的核心组成部分，其碳排放量占全国总排放量的很大比例。因此，电力系统的低碳转型对于实现“双碳”目标至关重要。传统的电力系统主要依赖于燃煤发电，效率较低，碳排放较高。随着可再生能源技术的不断发展，风电、光伏等清洁能源逐渐渗透到电力系统中。然而，可再生能源的间歇性和不稳定性给电力系统的稳定运行带来了新的挑战。

为了解决这些问题，综合能源系统被认为是未来能源发展的重要方向。综合能源系统通过整合多种能源形式，如电力、热力、天然气等，利用冷热电联供（Combined Cooling, Heating, and Power, CCHP）、电转气（Power-to-Gas, P2G）等技术，实现能源的梯级利用和优化配置。这种系统能够提高能源利用效率，降低能源成本，减少碳排放，并增强能源系统的可靠性和灵活性。

因此，在“双碳”背景下，如何对综合能源系统进行经济-二氧化碳排放协调最优调度，并分析影响其优化结果的关键因素，是当前研究的重要课题。

2. 综合能源系统建模

要实现综合能源系统的经济-二氧化碳排放协调最优调度，首先需要对其进行精确的建模。一个典型的综合能源系统包括以下组成部分：

• 能源供应侧：

   包括传统能源（如燃煤发电、天然气发电）和可再生能源（如风电、光伏）等。

• 能源转换侧：

   包括冷热电联供、电转气、热泵等。

• 能源储存侧：

   包括储能电池、储热罐、储气罐等。

• 能源需求侧：

   包括电力负荷、热负荷、冷负荷等。

针对每个组成部分，需要建立相应的数学模型。例如：

• 燃煤发电机组：

   其发电成本和碳排放量可以用二次函数模型表示。

• 风电机组：

   其发电量受风速影响，可以用风速概率分布模型进行描述。

• 光伏电站：

   其发电量受光照强度影响，可以用光照强度模型进行描述。

• 冷热电联供：

   其发电、供热和供冷之间存在一定的能量转换关系，可以用能量平衡方程进行描述。

• 电转气：

   其可以将电能转化为天然气，用于存储或供热，可以用能量转换效率模型进行描述。

• 储能电池：

   其可以存储和释放电能，用于平衡电力负荷的波动，可以用充放电功率和容量模型进行描述。

综合能源系统的整体模型是由各个组成部分的模型组成的，并通过能量平衡方程连接起来。能量平衡方程确保了系统在任何时刻的能量供需平衡。

3. 经济-二氧化碳排放协调最优调度模型

在建立了综合能源系统的模型之后，就可以构建经济-二氧化碳排放协调最优调度模型。该模型的目标是最小化系统的运行成本和碳排放量，同时满足系统的各种约束条件。

3.1 目标函数

经济-二氧化碳排放协调最优调度的目标函数可以表示为：

ini

min F = α * C + (1 - α) * E  

其中，F表示目标函数，C表示运行成本，E表示碳排放量，α是一个权重因子，用于调节经济性和环保性之间的平衡。α越大，说明经济性越重要；α越小，说明环保性越重要。

• 运行成本 (C):

   包括燃料成本、运行维护成本等。

• 碳排放量 (E):

   可以通过计算各种能源的碳排放因子，然后乘以相应的能源消耗量来得到。

3.2 约束条件

该模型需要满足以下约束条件：

• 能量平衡约束：

   确保电力、热力、天然气等各种能量的供需平衡。

• 设备运行约束：

   限制各种设备的运行范围，例如发电机的出力上下限、储能电池的充放电功率等。

• 网络约束：

   考虑电力网络的潮流约束，保证电力系统的安全稳定运行。

• 环保约束：

   可以设定一个碳排放上限，限制系统的总碳排放量。

3.3 求解方法

该模型是一个复杂的混合整数非线性规划（MINLP）问题，可以使用多种优化算法进行求解，例如：

• 混合整数线性规划（MILP）:

   将非线性模型线性化，然后使用MILP求解器进行求解。

• 遗传算法（GA）:

   一种启发式算法，适用于求解复杂的非线性优化问题。

• 粒子群优化（PSO）:

   另一种启发式算法，具有收敛速度快、鲁棒性强等优点。

• 分支定界法（Branch and Bound）：

   一种精确求解MILP问题的算法。

4. 敏感性分析

在获得了经济-二氧化碳排放协调最优调度方案之后，需要进行敏感性分析，以了解影响优化结果的关键因素。敏感性分析可以评估系统参数变化对目标函数和决策变量的影响。

可以分析的敏感性参数包括：

• 权重因子 (α):

   考察α变化对运行成本和碳排放量的影响。

• 可再生能源渗透率：

   分析风电、光伏等可再生能源装机容量变化对优化结果的影响。

• 燃料价格：

   考察天然气价格、煤炭价格变化对运行成本的影响。

• 碳排放税：

   分析碳排放税对系统调度策略和碳排放量的影响。

• 能源需求：

   考察电力、热力、冷力等负荷变化对优化结果的影响。

• 储能容量：

   分析储能容量变化对系统调度的影响。

通过敏感性分析，可以识别出影响系统优化结果的关键因素，并为系统设计和运行提供指导。例如，如果发现燃料价格是影响运行成本的关键因素，可以考虑采用更高效的能源转换技术，或者增加可再生能源的比例。如果发现碳排放税对碳排放量的影响很大，可以考虑通过提高碳排放税来鼓励企业减少碳排放。

5. 案例分析

为了验证所提出的经济-二氧化碳排放协调最优调度模型的有效性，可以选取一个实际的综合能源系统进行案例分析。

5.1 系统描述

假设一个综合能源系统包括：

• 能源供应侧：

   燃煤发电机组、天然气发电机组、风电场、光伏电站。

• 能源转换侧：

   冷热电联供、电转气、热泵。

• 能源储存侧：

   储能电池、储热罐、储气罐。

• 能源需求侧：

   工业园区内的电力负荷、热负荷、冷负荷。

5.2 仿真结果

通过求解经济-二氧化碳排放协调最优调度模型，可以获得以下结果：

• 最优调度方案：

   各个发电机组的出力计划、储能设备的充放电计划、冷热电联供的运行计划等。

• 运行成本：

   燃料成本、运行维护成本等。

• 碳排放量：

   系统的总碳排放量。

通过对比不同工况下的仿真结果，可以验证所提出的模型的有效性。例如，可以比较不同权重因子α下的调度方案，考察经济性和环保性之间的平衡。可以比较不同可再生能源渗透率下的调度方案，考察可再生能源对碳减排的影响。

5.3 结果分析

通过对仿真结果的分析，可以得出以下结论：

• 经济-二氧化碳排放协调最优调度能够有效地降低系统的运行成本和碳排放量。

• 增加可再生能源的比例可以显著减少碳排放，但也会增加系统的运行成本。

• 储能系统能够平滑可再生能源的出力波动，提高系统的可靠性和灵活性。

• 碳排放税能够有效地抑制企业的碳排放行为。

6. 结论与展望

本文探讨了在“双碳”背景下，综合能源系统经济-二氧化碳排放协调最优调度和敏感性分析的研究。通过建立综合能源系统的模型，构建经济-二氧化碳排放协调最优调度模型，并进行敏感性分析，可以有效地降低系统的运行成本和碳排放量，并为系统设计和运行提供指导。

未来的研究方向包括：

• 考虑需求侧响应：

   将需求侧响应纳入到综合能源系统的调度中，通过调节用户的能源消耗行为来降低系统的峰值负荷和碳排放量。

• 考虑多目标优化：

   除了经济性和环保性，还可以考虑系统的可靠性、灵活性等多个目标，构建多目标优化模型。

• 考虑不确定性：

   考虑可再生能源出力、负荷需求等因素的不确定性，采用鲁棒优化、随机优化等方法来提高系统的抗风险能力。

• 开发更高效的优化算法：

   针对综合能源系统优化问题的复杂性，开发更高效的优化算法，提高求解速度和求解精度。

• 研究微电网和区域能源系统：

   将综合能源系统应用到微电网和区域能源系统中，提高能源利用效率和降低碳排放。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]肖秋瑶,杨騉,宋政湘.考虑碳交易和电动汽车充电负荷的工业园区综合能源系统调度策略[J].高电压技术, 2023, 49(4):1392-1401.

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