智能配電網全壽命周期低碳仿真與評估研究

張紅斌，吳志力，方陳，程嘯

(1．國網北京經濟技術研究院，北京市 102209；2.上海市電力公司，上海市 202100;3.國網安徽省電力公司經濟技術研究院，合肥市 230000)

智能配電網全壽命周期低碳仿真與評估研究

張紅斌1，吳志力1，方陳2，程嘯3

(1．國網北京經濟技術研究院，北京市 102209；2.上海市電力公司，上海市 202100;3.國網安徽省電力公司經濟技術研究院，合肥市 230000)

在電力系統(tǒng)低碳化背景下，分析比較智能配電網中分布式發(fā)電、儲能電站、電動汽車充電樁接入對智能配電網碳排放的影響。研究考慮分布式發(fā)電、儲能電站、電動汽車充電樁接入的智能配電網全壽命周期碳排放機理，建立其接入智能配電網的碳排放模型。結合碳排放流理論，提出智能配電網全壽命周期低碳仿真方法，說明智能配電網運行階段碳排放占全壽命周期碳排放的主要部分。仿真分析了分布式發(fā)電、儲能電站、電動汽車充電樁單獨接入和共同接入配電網對運行階段碳排放的影響，并針對智能配電網低碳運行方式提出建議。以IEEE33節(jié)點配電系統(tǒng)驗證了方法的有效性和合理性。

配電網；全壽命周期；低碳；碳排放流

0 引 言

受氣候變化和能源危機的影響，低碳發(fā)展已逐漸成為各國一致認同的目標[1]。2006年以來，中國已經超過美國成為世界上碳排放量最多的國家[2]。2014年APEC會議期間，中國首次正式提出在 2030 年左右碳排放有望達到峰值[3]。電力工業(yè)是我國化石能源消耗的重要行業(yè)，CO2排放已經占全國排放總量的38.76%[4]，電力工業(yè)發(fā)展面臨著清潔化、高效化、低碳化的巨大壓力[5]。

配電網是電網的重要組成部分，研究配電網低碳化對電網低碳發(fā)展有重要意義[6]。當前配電網的智能化已成為未來電網發(fā)展的新趨勢，智能配電網低碳仿真的研究對于實現(xiàn)智能電網低碳化建設目標有著舉足輕重的作用。

目前，配電網低碳化的研究包括考慮分布式發(fā)電接入情況對配電網碳排放的降低及提高分布式發(fā)電的消納[7-8]，以及對配電網節(jié)能低碳，如使用新型節(jié)能變壓器[9]、無功補償優(yōu)化[10]、降低理論線損等研究[11]。全壽命周期理論在電力系統(tǒng)中有著廣泛的應用[12],主要有電網最優(yōu)規(guī)劃[13]和變電站設備維修[14]以及配電網中蓄電池的配置[15]。一些學者對電網中設備的全壽命周期碳排放進行研究[16-17]。然而，對考慮分布式發(fā)電、儲能電站、電動汽車充電樁接入的智能配電網全壽命周期碳排放定量仿真的研究仍較為缺乏。

本文對智能配電網全壽命周期低碳仿真與評估方法進行研究。從智能配電網中分布式發(fā)電、儲能電站、電動汽車充電樁的全壽命周期碳排放出發(fā)，對其接入配電網的碳排放進行研究，研究考慮分布式發(fā)電、儲能電站、電動汽車充電樁接入的智能配電網全壽命周期碳排放的機理，建立智能配電網全壽命周期碳排放模型。結合碳排放流理論，提出智能配電網全壽命周期低碳仿真方法。以IEEE33節(jié)點配電系統(tǒng)為例，說明智能配電網運行階段碳排放占全壽命周期碳排放的主要部分，在運行階段，仿真分布式發(fā)電、儲能電站、電動汽車充電樁單獨接入和共同接入對智能配電網運行階段碳排放的影響，給出了智能配電網低碳運行的合理建議。

1 碳排放分析

智能配電網中包含分布式發(fā)電(分布式風力發(fā)電、分布式光伏發(fā)電等)、儲能電站、充電樁、配電變壓器、配電線路等。深入分析其全壽命周期碳排放，對于指導配電網正常運行以及實現(xiàn)電力系統(tǒng)“綠色低碳”的目標，具有重要的現(xiàn)實意義。其全壽命周期碳排放包括材料制造、建設運輸、運行維護和退役報廢階段的碳排放。

材料制造過程中的碳排放主要包括元件制造過程消耗的能源和材料的碳排放，可由式(1)表示

(1)

式中：Cm是元件材料制造環(huán)節(jié)的碳排放量；mi是第i種材料的使用量；ei是第i種材料的排放系數(shù)；n是在配電網元件制造過程中能引起CO2排放的材料種類數(shù)。

建設運輸階段中碳排放的數(shù)值與不同運輸方式的碳排放系數(shù)和將材料從廠家運輸?shù)桨惭b點的距離等參數(shù)相關，可用Ct表示。

運行維護過程中的碳排放是指設備運行維護階段所使用的能源或燃料所帶來的碳排放，可用Co表示。

報廢回收階段的碳排放包括系統(tǒng)元件拆除回收利用或者報收過程中產生的碳排放，可用Cr表示。

綜上，智能配電網全壽命周期碳排放可表示為

C=Cm+Ct+Co+Cr

(2)

1.1 配電網

配電網在沒有接入分布式發(fā)電、電動汽車充電樁和儲能電站時，其全部的碳排放來自于上級電源注入的燃煤機組的碳排放以及配電網設備全壽命周期碳排放。因此配電網的碳排放可表示為

(3)

式中：Po.t表示上級電源t時刻注入功率；e表示上級電源的碳排放系數(shù)；T表示時間長度；τ為時間間隔；Cc.l表示配電線路在材料制造、建設運輸和退役報廢階段的碳排放之和，Cc.t表示配電變壓器在3個階段的碳排放量。

1.2 分布式發(fā)電接入

以風力發(fā)電和光伏發(fā)電為代表的分布式發(fā)電雖然在生產、建設以及報廢過程中會產生碳排放，但是在運行過程中幾乎不會產生碳排放。隨著分布式發(fā)電接入配電網，需要從上級電源注入的功率將會減少，從而使得配電網運行碳排放減少。因此，研究分布式發(fā)電對于配電網低碳的影響，需要考慮分布式發(fā)電電源全壽命周期產生的碳排放，也要考慮其替代的傳統(tǒng)機組發(fā)電導致的減排量。接入分布式發(fā)電的配電網的碳排放可表示為

(4)

式中：PDG.t表示配電網t時刻從上級電源獲得的注入功率；Cc.DG表示分布式發(fā)電在材料制造、建設運輸和退役報廢階段的碳排放之和。

一般分布式電源的輸出功率受天氣影響較大，而與負荷情況無關。當分布式發(fā)電的配置容量較大時，可能會出現(xiàn)“棄風”或“棄光”的現(xiàn)象。以分布式光伏發(fā)電為例進行說明，如圖1所示。當光照條件較好時，光伏發(fā)電出力大于當時的負荷功率，由于沒有儲能電站，配電網需要采用“棄光”處理，限制光伏發(fā)電的出力。由于負荷不能消耗而被“棄掉”的功率，如果將其加以利用，將進一步減少上級電源注入的功率，從而達到減少碳排放的效果。

1.3 儲能電站接入

如圖2所示，配電網中配置儲能電站可以減小配電網運行的峰谷差，以此來減小網絡損耗和提高機組運行的可靠性。

圖 1 分布式光伏發(fā)電與負荷功率曲線Fig.1 Output and load curves of distributed PV

圖2 儲能電站削峰填谷作用Fig.2 Load curve shaving by energy storage system (ESS)

儲能電站充放電過程中都會有額外的損耗，使得充電量大于放電量，導致額外功率損失，從而增加碳排放。此外儲能電站本身制造、安裝以及報廢過程也會產生碳排放。因此，接入儲能電站的配電網碳排放可表示為

(5)

式中：Ps.t表示儲能電站接入后配電網t時刻從上級電源獲得的注入功率；Cc.s表示儲能電站在材料制造、建設運輸和退役報廢階段的碳排放之和。

1.4 電動汽車充電樁接入

隨著電動汽車的發(fā)展，越來越多的電動汽車將會代替燃油汽車方便人們的出行，為了方便車主的出行、推動電動汽車的普及，將會建設大量的充電樁。由于充電樁的接入，使得配電網的負荷增大，必然會增加電力行業(yè)的碳排放量。但是由于電動汽車的增多，減少了燃油汽車的使用，從而減少了燃油汽車的碳排放。因此，比較接入充電樁配電網的碳排放時，需要考慮替換燃油汽車減少帶來的減排效益。

接入充電樁后相應的配電網碳排放可表示為

(6)

式中：Pcs.t表示接入充電樁后配電網t時刻從上級電源獲得的注入功率；Cc.evs表示充電樁在材料制造、建設運輸和退役報廢階段的碳排放之和。

1.5 分布式發(fā)電與儲能電站接入

由1.2節(jié)分析可知當分布式發(fā)電超過負荷的消納能力后就會導致“棄風棄光”，而對這部分能量加以利用將會導致更理想的減排效果。因此，從提高分布式發(fā)電利用率的角度可以在配電網中同時配置分布式發(fā)電與儲能電站。當負荷不能完全消耗分布式發(fā)電的發(fā)電功率時，由儲能電站充電進行吸收；待到分布式發(fā)電低谷時，儲能電站進行放電以減少從上級電源注入的功率。

配電網中分布式光伏發(fā)電與儲能電站聯(lián)合運行功率曲線如圖3所示。從全壽命周期角度考慮，分布式發(fā)電、儲能電站的引入會導致額外的碳排放。因此，接入分布式發(fā)電和儲能電站的配電網碳排放可表示為

(7)

式中：Ps.DG.t表示分布式發(fā)電和儲能電站接入配電網運行t時刻從上級電源獲得的注入功率。

圖3 儲能電站吸收分布式光伏發(fā)電剩余量Fig.3 Operation mode of ESS with PV

1.6 分布式發(fā)電與電動汽車充電樁接入

由1.2節(jié)分析可知當分布式發(fā)電超過負荷的消納能力后就會導致“棄風棄光”現(xiàn)象，而將這部分能量加以利用將會導致更理想的減排效果。充電樁在一定程度上可以通過調節(jié)各時刻充電功率，來達到消除“棄風棄光”的效果，從而提高可再生能源的利用率、減少配電網的碳排放。另一方面，由于采用可再生能源為電動汽車充電，相對于采用傳統(tǒng)化石能源的電力充電，可以使電動汽車更減排。

從全壽命周期角度考慮，分布式發(fā)電、電動汽車充電樁的引入會導致額外的碳排放。因此，接入分布式發(fā)電和充電樁的配電網碳排放可表示為

式中：Pevs.DG.t表示接有分布式發(fā)電和電動汽車充電樁后配電網t時刻從上級電源獲得的注入功率。

2 智能配電網全壽命周期碳排放分析

電力系統(tǒng)碳排放流定義為依附于電力潮流存在且用于表征電力系統(tǒng)中維持任一支路潮流的碳排放所形成的虛擬網絡。電力系統(tǒng)碳排放流相當于給每條支路上的潮流加上碳排放的標簽?？梢哉J為在電力系統(tǒng)中，碳排放流從電廠出發(fā)，隨著電廠上網功率進入電力系統(tǒng)，跟隨系統(tǒng)中的潮流在電網中流動，最終流入用戶側的消費終端[20]。

根據(jù)當前智能配電網的網絡及負荷數(shù)據(jù)進行全網的潮流計算，形成功率有向圖。在給定潮流計算結果形成的功率有向圖的基礎上，依據(jù)比例共享原則，獲得在該潮流情況下的系統(tǒng)逆流追蹤矩陣。

配電網中節(jié)點i(i=1,2,3,…,n)的流入功率可表示為

(9)

式中：α-(i)是節(jié)點i的進線集(即在該線路上功率流動方向朝向節(jié)點i)；PBji是支路i-j上流入節(jié)點i的功率。

整理后可得

(10)

式中bji=PBji/Pj。

將式(10)記為AuP=PG。則Au就是N×N逆流追蹤矩陣，P是N×1節(jié)點流入有功向量，PG是N×1節(jié)點機組注入功率向量。

通過以上追蹤方程結合發(fā)電機組碳排放向量，可知各發(fā)電機組流入節(jié)點的功率對該節(jié)點碳跡的作用程度。流經節(jié)點i的碳跡為

(11)

式中：ck表示節(jié)點k上機組的碳強度；PGk表示節(jié)點k上機組的出力；Au為上述逆流追蹤矩陣。

得到節(jié)點碳跡后，節(jié)點i的碳強度為

(12)

若存在從節(jié)點i到節(jié)點j的正向有功潮流Pij,則支路i-j上的支路碳強度可表示為

(13)

式中Cij表示從節(jié)點i到節(jié)點j的碳流。

從公式(13)可以看出，支路碳強度數(shù)值上等于支路注入功率節(jié)點的碳強度。支路碳損在數(shù)值上等于支路網損與所在支路碳強度的乘積：

ΔCij=σijΔPij

(14)

式中：ΔCij表示支路i-j上的碳損；ΔPij表示支路i-j上的網損。

3 算例與分析

下文以IEEE 33節(jié)點配電網為例，進行智能配電網全壽命周期碳排放的仿真與分析。該配電網示意如圖4所示。該配電網接入一條中壓饋線，包含3條支路、32個帶負荷節(jié)點。該配電網的配電線路總長度為37 km，配電變壓器總容量為6.3 MVA，峰時負荷總量為3.715 MW。該系統(tǒng)各節(jié)點峰時負荷見表1。

圖4 IEEE 33 節(jié)點配電網Fig.4 IEEE 33-node distribution network表1 測試系統(tǒng)各節(jié)點峰時負荷Table 1 Peak load of each node in test system MW

對該配電網進行電力潮流分析，在此基礎上對智能配電網全壽命周期碳排放進行仿真分析。配電網典型日負荷曲線與光伏發(fā)電出力如圖5所示。假設該配電網所在區(qū)域主要供電機組為燃煤機組，即上級電源注入功率的碳排放系數(shù)定為與燃煤發(fā)電碳排放系數(shù)相等(0.9 t CO2/(MW·h))。分布式發(fā)電以分布式光伏發(fā)電為例進行分析。假設智能配電網中各設備元件的使用壽命為20年，負荷增長率每5年中逐年增長率相同，分別為9%、 7%、 5%、 3%。光伏發(fā)電容量增長則為每5年增長1次，每5年末分別增長到初始容量的150%、 200%、230%。

圖5 配電網分布式光伏發(fā)電與負荷功率曲線Fig.5 Distributed PV output and load curve of distribution network

本章具體研究了分布式發(fā)電、儲能電站及充電樁分別接入與同時接入對智能配電網全壽命周期碳排放的影響。其中，光伏發(fā)電容量為3 MW，儲能電站容量為6 MW·h，接入7個快速充電樁，單個充電樁最大充電功率為200 kW。分布式光伏發(fā)電、儲能電站和充電樁在材料制造、建設運輸和退役報廢各階段的碳排放可從已有的研究中參考得到[17]。其具體結果如表2所示。其中，部分元件材料制造過程碳排放由所需材料在制造過程中產生的碳排放換算得到。例如，建設分布式光伏發(fā)電主要需要光伏組件、逆變器、鋁、混凝土，制造光伏組件與逆變器消耗碳排放約為 15 782 kgCO2/kW，需要鋁185.2 kgCO2/kW，需要混凝土63 kgCO2/kW。其中，鋁的制造碳排放為 8.24 kgCO2/kg，混凝土的制造碳排放為0.13 CO2kg/kg，因此每kW分布式光伏發(fā)電在材料制造過程的碳排放為17 316.2 kgCO2/kW。配電網全壽命周期內各年運行碳排放由典型日運行碳排放推算得到，配電網運行階段總碳排放為周期內20年運行碳排放之和。

為了更好地說明配電網接入設備及其相互作用對智能配電網全壽命周期內碳排放的影響，對以下6個場景全壽命周期碳排放情況進行了計算，結果見表3。結果表明，僅接入儲能電站時，智能配電網全壽命周期碳排放695 389.87 t，由于轉化效率的原因，與未接入儲能電站時智能配電網全壽命周期碳排放694 674.05 t相比，儲能電站對智能配電網全壽命周期碳排放的影響是負面的。接入分布式光伏發(fā)電和

表2 智能配電網中設備、元件全壽命周期各階段碳排放

Table 2 Life-cycle carbon emission of devices and components in smart distribution network components in distribution system

儲能電站時，與僅接入分布式光伏發(fā)電時相比，盡管在材料制造(由52 842.2 t 增加到53 491.2 t)、建設運輸(由335.4 t增加到856.87 t)和退役報廢(由-3 703.95 t增加到-3 658.31 t) 階段的碳排放有所增加，但由于運行階段儲能電站對光伏發(fā)電剩余量的利用，智能配電網全壽命周期碳排放降低(由 543 773.65 t降低到518 689.76 t)。接入分布式光伏發(fā)電和充電樁時，與僅接入充電樁時相比，盡管在材料制造 (由903.18 t增加到52 852.2 t)、建設運輸(由45.73 t增加到336.43 t) 階段的碳排放有所增加，但是由于充電樁將充電負荷調節(jié)到光伏發(fā)電量有剩余時用電，即提高了分布式光伏發(fā)電的消納率也使得電動汽車用電碳排放降低，進而使智能配電網全壽命周期碳排放降低(由757 533.87 t 降低到552 693.89 t)。因此，當接入分布式光伏發(fā)電與儲能電站或接入分布式光伏發(fā)電和電動汽車充電樁時，能使配電網具有較低的全壽命周期碳排放。

表3 分布式發(fā)電、儲能電站及充電樁接入時智能配電網全壽命周期碳排放

Table 3 Life-cycle carbon emission of smart distribution network with DGs, ESS and EV charging pile access system in different scenarios tCO2

上述場景全壽命周期各階段碳排放的對比如圖6所示。

此外，由表3可以得出，配電網在材料制造、建設運輸和退役報廢階段產生的碳排放之和明顯小于運行階段碳排放。在6個場景中，配電網運行階段碳排放分別占全壽命周期碳排放的99.9%、90.9%、99.7%、99.9%、90.2%和91%?？梢缘贸?，運行階段負荷用電需求導致的燃煤等傳統(tǒng)發(fā)電機組碳排放占全壽命周期碳排放的主要部分，因此，配電網運行階段碳排放的仿真以及相應的減排措施研究對減少配電網全壽命周期碳排放是十分必要的。

圖6 各場景全壽命周期各階段碳排放Fig.6 Life-cycle carbon emission under different scenarios

4 分布式發(fā)電、儲能電站及電動汽車充電樁接入配電網運行碳排放仿真

運行階段是全壽命周期碳排放評價的重要環(huán)節(jié)，該階段碳排放大小隨著使用壽命的延長而增大，因此有必要對智能配電網運行階段的碳排放進行具體的分析，研究降低運行階段碳排放的措施。

由第3章可知，當分布式光伏發(fā)電與儲能電站，分布式光伏發(fā)電與充電樁同時接入時，比這些元件單獨接入時具有一定的全壽命周期碳排放優(yōu)勢。本章中研究分布式光伏發(fā)電與儲能電站，分布式光伏發(fā)電與充電樁，以及分布式光伏發(fā)電、儲能電站和充電樁同時接入配電網時，其分別的選址和運行方式，以達到降低運行碳排放的效果。仍以IEEE 33節(jié)點配電網為例，如圖4所示，分別對上述3種場景下碳排放進行仿真。運用碳排放流理論，配電網運行時碳排放為負荷用電需求導致的等效于發(fā)電側的機組碳排放。

4.1 分布式光伏發(fā)電與儲能電站同時接入

對分布式光伏發(fā)電與儲能電站同時接入時，兩者的選址方式、相對位置對配電網運行碳排放的影響進行分析，對于所研究系統(tǒng)的輻射狀配電網來說，將接入位置選擇在靠近饋線入口、遠離饋線入口和在饋線中段會對配電網運行碳排放造成不同的影響。假定分布式光伏容量為3 MW，儲能電站容量為 6 MW·h，其中儲能電站在分布式光伏發(fā)電量有剩余的時間吸收能量，并在分布式光伏不出力時均勻放出，假設儲能電站的轉化效率為80%。

運用碳排放流理論對配電網進行碳排放分析，計算各時刻配電網碳流分布與節(jié)點碳強度，分布式光伏發(fā)電和儲能電站均在節(jié)點8時某時刻配電網的碳流分布如圖7所示，支路旁箭頭表示潮流方向，箭頭旁數(shù)字表示碳流大小，其單位為tCO2/h。

圖7 某時刻配電網碳流分布圖Fig.7 Carbon flow distribution of the distribution system at some point

此時，配電網各節(jié)點碳強度見表4，各支路碳損見表5。該時刻配電網碳排放率可以表示為

(15)

式中：PLi為節(jié)點i上的負荷；σi為節(jié)點i的碳強度；△Cj為支路j的碳損。

表4 某時刻配電網各節(jié)點碳強度

Table 4 Carbon intensity of each node of distribution network at some time tCO2/(MW·h)

表5 某時刻配電網各支路碳損Table 5 Carbon loss of each branch of distribution network at some point kgCO2/h

分布式光伏發(fā)電與儲能電站分別位于饋線首端、中段、末端(即節(jié)點2，節(jié)點8，節(jié)點17)時，配電網運行日碳排放量的情況見表6。當光伏位置確定，最小碳排放值在分布式光伏發(fā)電和儲能電站位置相同時取得。即儲能電站選擇和光伏發(fā)電在相近位置可以降低配電網運行碳排放。其中，光伏發(fā)電和儲能電站位置均在饋線中段(節(jié)點8)時碳排放量較小。

表6 光伏發(fā)電、儲能電站位置選擇對日碳排放量影響

Table 6 Impact of location selection of PV and ESS on daily carbon emission ESS on emission tCO2

光伏發(fā)電與儲能電站在不同選址組合下一天碳排放率的變化如圖8所示。其中各曲線表示光伏發(fā)電和儲能電站不同的選址方式，如(2,17)表示光伏發(fā)電位于節(jié)點2，儲能電站位于節(jié)點17。在9種位置組合方式下，配電網一天的碳排放曲線有明顯的差別，尤其是分布式光伏發(fā)電存在剩余發(fā)電量的時段，表示光伏發(fā)電和儲能電站位置均在饋線中段的碳排放曲線位于圖中較低位置，即碳排放較小。

圖8 光伏發(fā)電、儲能電站位置選擇對碳排放率影響Fig.8 Carbon emission rate of different location selections of PV and ESS

光伏發(fā)電與儲能電站分別位于饋線首端、中段、末端(即節(jié)點2，節(jié)點8，節(jié)點17)時，配電網運行日網損量的情況見表7。與碳排放量類似地，當光伏發(fā)電和儲能電站位置均在饋線中段(節(jié)點8)時網損量較小。

表7 光伏發(fā)電、儲能電站位置選擇對日網損量影響

Table 7 Impact of location selection of PV and ESS on daily power loss ESS on power loss MW·h

光伏發(fā)電與儲能電站在不同選址組合下一天網損率的變化如圖9所示。表示光伏發(fā)電和儲能電站位置均在饋線中段的網損曲線位于圖中較低位置。

圖9 光伏發(fā)電、儲能電站位置選擇對網損率影響Fig.9 Power loss rate of different location selections of PV and ESS

當光伏發(fā)電和儲能電站選擇位置不同時，會導致配電網產生不同的網損，進而影響到負荷節(jié)點的碳強度，使配電網運行等效于發(fā)電側的碳排放變化。上述分析可以進一步得出，當光伏發(fā)電和儲能電站位于相近節(jié)點并處于饋線中段時，配電網運行碳排放較小。

進一步研究當光伏發(fā)電和儲能電站位于相近節(jié)點時，其位置在饋線中段的哪一節(jié)點可以使配電網運行碳排放最小。將分布式光伏發(fā)電和儲能電站接入同一節(jié)點，分別為節(jié)點2, 3, … , 18。接入各節(jié)點時配電網一天的碳排放量如圖10所示。上方的曲線表示配電網的總碳排放量，下方的曲線表示依據(jù)碳排放流理論得到的配電網內負荷等效于發(fā)電側的碳排放量，兩者之間的部分為網損造成的等效于發(fā)電側的碳排放量。當光伏發(fā)電和儲能電站均接入節(jié)點6時，配電網的日碳排放量最小。

圖10 光伏發(fā)電、儲能電站集中接入日碳排放量Fig.10 Carbon emission of PV and ESS when connected at different nodes

4.2 分布式光伏發(fā)電與儲能電站分散接入運行

第4.1節(jié)中研究了分布式光伏發(fā)電和儲能電站集中接入配電網不同位置時對智能配電網碳排放的影響。本節(jié)中研究了2個分布式光伏發(fā)電，2個儲能電站分散接入配電網對碳排放的影響，保持光伏發(fā)電和儲能電站的總容量不變，仍為3 MW和6 MW·h。2個光伏發(fā)電容量相等，2個儲能電站容量相等。假設一個光伏發(fā)電和一個儲能電站接入同一節(jié)點，2組光伏發(fā)電和儲能電站分別接入2個節(jié)點，以接入饋線首端、中段、末端(即節(jié)點2，節(jié)點8，節(jié)點17)為例，各接入方式下智能配電網日碳排放量如表8所示。其中(2,2)表示集中接入節(jié)點2，(2,8)表示分別接入節(jié)點2和節(jié)點8。

由表8得，盡管光伏發(fā)電和儲能電站集中接入饋線中段相比集中接入饋線其他部分能夠降低配電網日碳排放(集中接入節(jié)點8，日碳排放量為 23.729 2 t)，分散接入兩點時配電網日碳排放量均低于這一數(shù)值。因此，光伏發(fā)電和儲能電站分散接入比集中接入時配電網具有更小的碳排放。

表8 分布式光伏發(fā)電與儲能電站接入方式下配電網日碳排放量

Table 8 Daily carbon emission of distribution network with the connection of distributed photovoltaics and energy storage power stations carbon emission of distribution network methods on emission tCO2

4.3 分布式光伏發(fā)電、儲能電站和充電樁同時接入

在本節(jié)中，對分布式光伏、儲能和充電樁同時接入時配電網的運行碳排放進行了研究，假設協(xié)同運行的方式為儲能電站和充電樁各吸收一半分布式光伏發(fā)電的剩余電量，同時儲能電站在光伏發(fā)電不出力時均勻放出所吸收的電量?，F(xiàn)假設分布式光伏發(fā)電位置位于節(jié)點8，儲能電站和充電樁分別接入2個節(jié)點，以接入饋線首端、中段、末端(即節(jié)點2，節(jié)點8，節(jié)點17)為例，各接入方式下智能配電網日碳排放量如表9所示。其中(2,8)表示儲能電站接入節(jié)點2，充電樁接入節(jié)點8。由表9可得，由于當儲能電站容量有限時，充電樁可以吸收光伏發(fā)電的剩余電量，分布式光伏、儲能電站和充電樁同時接入時配電網運行碳排放均低于4.2節(jié)中接入分布式光伏和儲能電站，日碳排放量最低為22.395 4 t。

表9 份布式光伏發(fā)電、儲能電站和充電樁同時接入方式下配電網日碳排放量

Table 9 Daily carbon emission of distribution network with the connection of distributed photovoltaics, energy storage power stations and charging piles tCO2

5 結 論

(1)當儲能電站單獨接入時，由于存在能量轉化效率，與未接儲能電站時相比，其對智能配電網全壽命周期碳排放的影響是負面的。

(2)當分布式光伏發(fā)電和儲能電站同時接入時，與只有分布式光伏發(fā)電接入時相比盡管在材料制造、建設運輸和退役報廢階段的碳排放有所增加，但是由于儲能電站對光伏發(fā)電剩余量的利用，智能配電網全壽命周期碳排放降低。

(3)當分布式光伏發(fā)電和充電樁同時接入時，與只有充電樁接入時相比盡管在材料制造、建設運輸階段的碳排放有所增加，但是由于充電樁將負荷高峰時的充電負荷調節(jié)到光伏發(fā)電量有剩余時充電，使智能配電網全壽命周期碳排放降低。

(4)智能配電網在材料制造、建設運輸和退役報廢階段產生的碳排放之和明顯小于運行階段碳排放。運行階段碳排放占其全壽命周期碳排放的絕大部分，主要由于負荷用電需求導致的燃煤等傳統(tǒng)發(fā)電機組碳排放引起。

(5)在運行階段，分布式光伏發(fā)電和儲能電站同時接入時，其接入位置在相近節(jié)點且在饋線中段時可以降低智能配電網運行階段碳排放。

(6)同等容量的分布式光伏發(fā)電和儲能電站分散接入對智能配電網日碳排放量的降低效果要好于集中接入饋線。

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(編輯 劉文瑩)

Life-Cycle Low Carbon Simulation and Evaluation of Smart Distribution Network

ZHANG Hongbin1, WU Zhili1, FANG Chen2, CHENG Xiao3

(1. State Power Economic Research Institute, Beijing 102209， China;2. State Grid Shanghai Municipal Electric Power Company, Shanghai 202100, China;3. Anhui Electric Power Economy & Technology Research Institute, Hefei 230000, China)

In the background of low-carbon power system, this paper analyzes the influence of distributed generators (DGs), energy storage systems (ESS), EV chargers on carbon emission of smart distribution network. Considering the access of DGs, ESS and EV chargers on smart distribution network, a life-cycle theory of carbon emission flow is proposed, then the emission model and simulation method is established, showing that the carbon emission during the operation period accounts for the largest proportion in the life-cycle carbon emission of smart distribution network. The influence of the single or common access of DGs, ESS, and EV chargers on carbon emission of distribution network during the operation period was simulated and analyzed. Suggestions for the low-carbon operation mode of smart distribution network is proposed. The IEEE 33-node distribution system is used to validate the feasibility of the method.

distribution network; life cycle; low carbon; carbon emission flow

國家電網公司科技項目(520940120036)

TM 74

A

1000-7229(2016)06-0142-09

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.06.020

2016-01-11

張紅斌(1969)，男，博士，高級工程師，主要從事電力系統(tǒng)分析計算，配電網規(guī)劃設計工作；

吳志力(1969)，男，碩士，高級工程師，主要從事配電網規(guī)劃設計研究工作；

方陳(1983)，男，博士，主要從事智能電網、分布式新能源和微電網優(yōu)化運行工作；

程嘯(1989)，男，碩士，主要從事分布式新能源和微電網優(yōu)化運行工作。