【电力系统】考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着全球气候变化的日益严峻和能源结构的深度转型，构建清洁、高效、协同的综合能源系统（Integrated Energy System, IES）已成为能源领域的重要研究方向。同时，为实现碳排放目标的承诺，碳交易机制在能源系统的运行中扮演着越来越关键的角色。传统的碳交易机制往往采用单一的价格机制，难以有效激励高碳排放企业进行深度减排。本文在现有研究的基础上，引入阶梯式碳交易机制，并进一步考虑了电制氢（Power-to-Hydrogen, P2H）技术在IES中的应用，构建了考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化模型。该模型旨在通过协同优化IES内各类能源设备的运行，在满足热负荷和电负荷需求的同时，最小化系统的总运行成本和碳排放量。研究结果表明，阶梯式碳交易机制相比单一碳价机制能更有效地激励系统进行深度减排，而电制氢技术则通过提升可再生能源消纳能力和提供灵活性资源，进一步优化了系统的运行效率和环保性能。本研究为构建低碳、高效的未来能源系统提供了理论基础和实践指导。

关键词：综合能源系统；热电优化；阶梯式碳交易机制；电制氢；可再生能源消纳；低碳运行

引言

气候变化已成为人类社会面临的最严峻挑战之一。为了应对这一挑战，世界各国都在积极推进能源结构的清洁低碳转型。在此背景下，综合能源系统（IES）因其能够整合不同形式的能源（如电、热、冷、气等），通过能量转换、存储和协同运行，提高能源利用效率、降低运行成本和减少碳排放，而受到广泛关注[1]。IES通过优化能源供应侧和需求侧的互动，提升了系统的灵活性和可靠性。

在IES的运行优化中，如何有效约束和减少碳排放是至关重要的。碳交易机制作为一种市场化的减排手段，已经被广泛应用于电力系统和能源系统的运行优化中。通过为碳排放设定价格，企业可以根据自身成本和减排能力，选择购买碳配额或投资减排技术[2]。然而，传统的碳交易机制通常采用单一的碳价，这可能导致以下问题：对于碳排放量较低的企业，单一碳价的激励作用有限；对于碳排放量较高的企业，虽然面临较高的碳成本，但单一碳价的线性关系可能不足以激励其进行彻底的技术升级和深度减排。因此，引入阶梯式碳交易机制，即碳价随着碳排放量的增加而分阶段递增，有望为不同排放水平的主体提供差异化的减排激励，从而更有效地推动全社会的低碳转型[3]。

另一方面，随着风能、太阳能等可再生能源的大规模接入，其固有的间歇性和波动性给电力系统的稳定运行带来了挑战，并导致弃风弃光等问题。电制氢（P2H）技术作为一种新兴的能源转化和存储技术，能够将弃风弃光等低成本电力转化为氢能，从而有效提升可再生能源的消纳能力[4]。氢能作为一种清洁的二次能源，不仅可以用于燃料电池发电、供热，还可以作为工业原料或交通燃料，为IES提供了新的能量流和灵活性来源。将P2H技术集成到IES中，通过与热电联产（Combined Heat and Power, CHP）机组、储热设备等其他设备协同运行，能够进一步优化系统的整体性能。

目前，关于IES优化运行的研究已经取得了丰富的成果，涵盖了不同设备配置、不同负荷特性以及不同市场环境等多种情景。然而，将阶梯式碳交易机制与P2H技术同时纳入IES优化运行的研究仍相对较少。因此，本文旨在填补这一空白，构建一个考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化模型，以探索如何在这种新型碳交易机制下，通过协同优化IES内设备运行和P2H技术应用，实现系统的经济性和环保性双重目标。

系统结构与模型构建

2.1 综合能源系统结构

本文所研究的IES结构如图1所示。系统主要包括以下核心设备：

热电联产（CHP）机组：
可以同时产生电能和热能，是IES中高效利用化石能源的关键设备。
燃气锅炉：
用于满足系统的热负荷需求，作为CHP机组的补充或备用。
电制氢（P2H）设备：
利用电力通过电解水制取氢气，氢气可以储存或供其他设备使用。
燃料电池：
利用氢气和氧气发生电化学反应产生电能和热能。
储热罐：
储存系统产生的热能，用于平滑热负荷波动。
电网：
系统可以与外部电网进行电力交换（购电或售电）。
气网：
系统可以从外部气网购买天然气。
氢罐：
储存系统制取的氢气。

3. 模型求解

本文构建的优化模型是一个典型的能量管理问题，由于阶梯式碳交易机制引入了分段线性和可能的二进制变量，以及设备运行的非线性和二进制变量（如启动停止），该模型可能是一个混合整数非线性规划（MINLP）问题。如果对阶梯式碳价进行线性化处理（例如通过SOS2约束或引入足够多的辅助变量），且忽略设备运行的非线性特性（如启动成本、效率随负荷变化等），则模型可以转化为混合整数线性规划（MILP）问题。

对于MINLP问题，可以采用多种求解方法，如分支定界法、外逼近法等。对于MILP问题，可以利用商业求解器（如CPLEX, Gurobi）或开源求解器（如GLPK, PuLP）进行求解。在实际应用中，为了保证模型的求解效率和可行性，通常会采用线性化技术将非线性约束转化为线性约束，将复杂的设备运行模型进行简化。