考慮綜合需求響應與“雙碳”機制的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化運行

贠保記，張恩碩，張 國，馬柯翔，張 斌

考慮綜合需求響應與“雙碳”機制的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化運行

贠保記1,2，張恩碩1，張 國3，馬柯翔1，張 斌2

(1.西安科技大學，陜西 西安 710054；2.西安西瑞控制技術股份有限公司，陜西 西安 710077；3.長慶油田分公司西安工業(yè)服務處，陜西 西安 710021)

針對我國經濟社會發(fā)展所面臨的高耗能、高污染問題，綜合能源系統(tǒng)(integrated energy system, IES)為解決能源效率和環(huán)境污染等問題提供了新的途徑。同時，靈活協(xié)調系統(tǒng)內各設備出力是實現(xiàn)系統(tǒng)低碳經濟運行的關鍵前提。為進一步挖掘IES在經濟運行與低碳環(huán)保方面的調度潛力，提出一種IES低碳經濟調度模型。首先，建立一個包含光伏、風電、燃氣機組、多種儲能、碳捕集與電轉氣等設備的IES模型，并結合電、氣、熱負荷能源轉換間耦合關系與柔性特征，構建綜合需求響應模型。其次，考慮IES加入碳交易市場，引入階梯式碳交易成本模型，對系統(tǒng)碳排放量進行制約。最后，以包含購能成本、碳排放相關成本以及需求響應補償成本的系統(tǒng)綜合運行成本最低為優(yōu)化目標，采用CPLEX軟件對模型求解。采用CPLEX軟件對多種運行場景仿真求解，結果表明：所提出模型可有效降低系統(tǒng)運行成本與碳污染排放量。

碳捕集；綜合需求響應；階梯式碳交易；低碳；綜合能源系統(tǒng)

0 引言

隨著我國經濟社會的快速發(fā)展，環(huán)境問題日益突出，能源消耗和碳排放量的持續(xù)增長已成為制約社會發(fā)展的一大難題[1-2]。目前我國已成為世界上最大的能源消耗國，碳排放總量居世界第一位，人均碳排放水平超過世界平均水平40%。在此背景下，綜合能源系統(tǒng)的推廣與應用將是我國實現(xiàn)碳達峰、碳中和目標的重要舉措[3-5]。

目前關于IES的研究主要集中在經濟運行方面，而與傳統(tǒng)的電力需求響應調控相比，綜合需求響應(integrated demand response, IDR)既有著平抑電負荷曲線、減小電網調峰壓力、降低系統(tǒng)運行成本的優(yōu)點，又可以把需求響應擴展應用到電、氣、熱等多種能源體系中，通過系統(tǒng)內能源轉換設備實現(xiàn)多種能源間的耦合互補，有著更高的優(yōu)化調控潛力。文獻[6]綜合考慮了供需雙側熱/電耦合與電/熱負荷需求響應，通過供需雙側電熱轉換，建立了聯(lián)合調度優(yōu)化模型。文獻[7]將電力網與天然氣網綜合需求響應引入到多能源系統(tǒng)中，通過構建價格刺激信號引導用戶改變用電和用氣行為。但上述研究并未考慮到系統(tǒng)運行對環(huán)境的影響。文獻[8]提出將電轉氣(power to gas, P2G)設備引入多能源系統(tǒng)，得到了P2G設備有助于提高系統(tǒng)運行環(huán)保性與經濟性的結論。文獻[9]提出在IES中將P2G與儲能設備相結合，通過燃氣機組和電轉氣設備實現(xiàn)了對電-氣網絡的耦合互聯(lián)，提高了系統(tǒng)運行經濟性及風電消納能力，但忽略了P2G設備甲烷化環(huán)節(jié)外購CO2成本。

碳捕集與封存(carbon capture and stora, CCS) 技術被認為是當前實現(xiàn)CO2深度減排、減緩全球氣候變暖最經濟、可靠的環(huán)保技術之一，有助于實現(xiàn)電力行業(yè)的可持續(xù)低碳化發(fā)展[10]。文獻[11]介紹了碳捕集電廠的工作原理與運行特性，并對碳捕集技術的現(xiàn)狀及應用前景進行了深入分析。文獻[12]構建了碳捕集電廠靈活捕獲及存儲模型，驗證了通過靈活的運行模式可有效減少碳捕獲能耗，降低系統(tǒng)碳排放量。由此考慮到CCS設備與P2G設備在工作機理上的耦合特性，即CCS將捕獲到的CO2供給P2G設備，P2G設備利用CO2合成天然氣再輸送燃氣機組或氣負荷側，這為提高碳捕集技術應用范疇與碳資源利用率提供了新思想。

碳交易機制是通過市場交易來推動企業(yè)響應政府節(jié)能減排政策的有效手段，其主要分為兩類，分別是傳統(tǒng)式碳交易機制與階梯式碳交易機制。文獻[13]提出了考慮碳交易和負荷預測誤差的經濟調度模型，并通過算例證明了合理的碳權裕度可有效減少系統(tǒng)碳污染排放量與碳交易成本。文獻[14]在包含大規(guī)模光伏電源的電力系統(tǒng)中引入了傳統(tǒng)碳交易機制，并綜合考慮了系統(tǒng)運行的經濟性、可靠性和低碳性，證明了碳交易機制可以有效降低電力生產所帶來的碳排放成本。但文獻[13-14]只考慮了傳統(tǒng)式碳交易機制參與系統(tǒng)調度。文獻[15]構建了考慮熱網約束和碳交易的調度模型，并在模型中引入兩種碳交易模式，對比結果表明，階梯式碳交易模式可進一步約束系統(tǒng)碳排放總量，提高新能源消納率。

因此，在上述研究的基礎上，本文在需求響應側考慮了電、氣、熱綜合需求響應，在低碳經濟調度方面引入了“雙碳”策略，即CCS和P2G聯(lián)合運行與階梯式碳交易機制，在滿足系統(tǒng)內負荷平衡、設備出力約束、儲能約束等條件下，構建了以系統(tǒng)綜合運行成本最低為目標的IES低碳經濟優(yōu)化模型，并通過CPLEX軟件對多種模擬場景求解。仿真結果表明：考慮IDR與“雙碳”機制的優(yōu)化調度模型能在降低系統(tǒng)碳污染排放量的同時，進一步發(fā)揮IES的多能互補優(yōu)勢，提高系統(tǒng)運行經濟性。

1 綜合能源系統(tǒng)結構及其數(shù)學模型

本文所提配置CCS與P2G設備的IES結構如圖1所示。其中CCS與P2G設備通過聯(lián)合運行模式將天然氣輸送給系統(tǒng)內燃氣機組或氣負荷側，實現(xiàn)了“電-氣”系統(tǒng)的雙向能量交互。系統(tǒng)能源供給側包括上級電網與燃氣公司所建氣網。系統(tǒng)負荷側由電、熱、氣3種負荷組成。能源轉換單元包括燃氣輪機、燃氣鍋爐、P2G和氫燃料電池。儲能單元包括電、熱、氫儲能設備。系統(tǒng)內電負荷主要由燃氣輪機、可再生清潔能源與上級電網提供，熱負荷由回收式制熱設備與燃氣鍋爐提供，氣負荷由P2G設備與上級燃氣公司聯(lián)合供應。

圖1 IES結構示意圖

1.1 光伏與風力發(fā)電設備模型

光伏發(fā)電與風力發(fā)電較傳統(tǒng)發(fā)電機組有著無污染與可再生的優(yōu)點，且發(fā)電成本低、適配范圍廣，其輸出功率主要受光照強度與風速影響[16]，簡化模型可表示為

1.2 燃氣輪機模型與回收式制熱設備模型

燃氣輪機作為IES的主要電能供給設備，其輸入為天然氣，輸出為電能，在燃氣機組發(fā)電的同時可將其產生的熱量通過回收式制熱設備輸送給用戶供熱，燃氣輪機輸出電功率與回收式制熱設備輸出熱功率可分別表示為

1.3 氫燃料電池模型

氫燃料電池可將高品質氫能轉化為電能，其輸入與輸出的關系可表示為

1.4 燃氣鍋爐模型

燃氣鍋爐作為IES熱負荷的主要供給設備，其輸出的熱功率與熱轉換效率有關，數(shù)學模型為

1.5 儲能設備模型

從能量傳遞及轉換的角度考慮，儲能設備模型相似[17]，因此本文將儲電、儲熱、儲氫設備用統(tǒng)一模型進行表述。

1.6 碳捕集電廠與電轉氣設備聯(lián)合運行模型

將碳捕集設備應用到傳統(tǒng)燃煤電廠或天然氣電廠后，即將其改造為碳捕集電廠，在碳捕集電廠運行階段，碳捕集設備會將捕獲的部分碳排封存處理，另外一部分碳排作為甲烷化材料輸送給電轉氣設備。考慮到系統(tǒng)的低碳經濟運行策略，當電轉氣設備的綜合運行成本低于購氣成本時，電轉氣設備將電能分解轉換，第一階段是電解制氫，產出的氫氣可供給儲氫設備作為氫燃料電池的燃料來源，第二階段是甲烷化產氣，產出的天然氣經燃氣管道輸送至系統(tǒng)內燃氣機組或氣負荷側，降低了系統(tǒng)購氣成本，其數(shù)學模型如式(8)—式(15)所示。

2 電、氣、熱綜合需求響應模型

2.1 電負荷需求響應模型

本文考慮把可時移電負荷與可中斷電負荷作為調控手段參與電力需求響應，其數(shù)學表達式為

1) 可時移負荷

可時移負荷指在負荷高峰期通過暫時改變用戶用能習慣，達到減少或推移用能時段的負荷。其特點在于用能時間靈活，用能總量恒定，可用如式(17)所示條件表述。

2) 可中斷負荷

可中斷負荷指在不影響用能側正常生活、工作的前提下，可對部分負荷進行削減，描述為如式(18)所示條件。

2.2 氣負荷需求響應模型

天然氣與電力作為IES的主要用能供給源，二者具有相似的市場屬性。本文考慮把可時移氣負荷作為調控措施參與到氣負荷需求響應中，其數(shù)學表達式為

2.3 熱負荷需求響應模型

由于人體對溫度舒適性的感知具有一定的模糊性，且熱力供應具有延遲性，因此在一定范圍內對室內溫度進行調整不會影響到用戶的舒適性[18]。本文將可時移熱負荷作為調控措施參與熱負荷需求響應，熱負荷總量與可時移負荷量可表示為

3 碳交易機制

碳交易機制的本質是將碳排放配額視為商品，并允許通過碳配額市場進行配額交易，從而推動各交易體實現(xiàn)節(jié)能減排目標的重要機制[19]。政府監(jiān)管部門為碳排放源分配碳排放配額，各碳排放源根據(jù)配額數(shù)量合理安排生產計劃。若碳排放總量低于分配額度，則可將盈余額度放到碳交易市場出售；若碳排放總量超出分配額度，則需要在碳交易市場購買碳排放配額。

據(jù)生態(tài)環(huán)境部統(tǒng)計，國家碳排放權交易市場首批覆蓋的高耗能產業(yè)(電力、鋼鐵、化工等)碳排放量將超過40億t。因此有必要將碳交易機制引入IES，將系統(tǒng)碳排放量與經濟成本掛鉤，以此推動IES低碳經濟運行。

3.1 碳配額

目前我國碳排放配額初始分配方式可分為兩種：無償配額與有償配額。為提高各生產企業(yè)或單位響應國家節(jié)能減排政策的積極性，本文選擇無償配額方式，且認為向上級電網購買的電力均由燃煤火電廠產生。因此IES的碳排放主要來源于燃煤火電機組、燃氣鍋爐與燃氣輪機，其無償碳配額由上級燃煤火電機組及燃氣輪機發(fā)電量確定[20]，可用式(21)所示的數(shù)學模型表述。

3.2 階梯式碳交易模型

為進一步控制IES碳排放總量，本文采用階梯式碳交易模型。階梯區(qū)間以IES無償碳排放配額為基準，當IES實際碳排放總量小于無償碳配額時，可將盈余配額在碳交易市場售出獲取經濟利益，反之則需要在碳交易市場購買碳排放配額，配額區(qū)間越大，購買費用越高。

4 IES低碳經濟優(yōu)化模型

4.1 目標函數(shù)

1) 購能成本

2) 碳排放相關成本

3) 可中斷負荷補償成本

4.2 約束條件

1) 設備運行約束

2) 儲能約束

3) 需求響應約束

約束條件如式(16)—式(20)所示。

4) 碳封存約束

考慮到大量封存的CO2注入到地下咸水層或油氣藏中會存在泄漏風險，進而造成地下飲用水污染，極端情況下會誘發(fā)地表形變或坍塌，因此設置碳捕集電廠封存CO2上限，其表達式為

5) 電、熱、氣、氫功率平衡約束

5 算例分析

圖2 電、氣、熱負荷及風光機組預測出力曲線

表1 IES內機組運行參數(shù)

表2 儲能設備參數(shù)

表3 分時電價

5.1 碳捕集電廠與電轉氣設備聯(lián)合運行分析

為驗證碳捕集電廠與電轉氣設備聯(lián)合運行的經濟性與可行性，在如圖1所示的IES中設置以下3種場景進行對比分析。

場景1：系統(tǒng)運行在階梯式碳交易機制下，未考慮碳捕集與電轉氣設備參與系統(tǒng)運行，優(yōu)化目標未考慮碳交易成本，未考慮綜合需求響應機制。

場景2：系統(tǒng)運行在階梯式碳交易機制下，考慮碳捕集與電轉氣設備參與系統(tǒng)運行，優(yōu)化目標未考慮碳交易成本，未考慮綜合需求響應機制。

場景3：系統(tǒng)運行在階梯式碳交易機制下，考慮碳捕集與電轉氣設備參與系統(tǒng)運行，優(yōu)化目標考慮碳交易成本，未考慮綜合需求響應機制。

表4 不同場景下系統(tǒng)運行結果

由表4的運行結果可知，場景2的總運行成本較場景1減少了102.08元。在系統(tǒng)碳排放總量方面，由于場景2 的目標函數(shù)未考慮碳交易成本，系統(tǒng)僅以購能成本最低為優(yōu)化目標，進而導致系統(tǒng)碳排放總量最高。當場景3的優(yōu)化目標計及碳交易成本后，其總運行成本與碳排放總量最低，相比于場景2，其總運行成本與碳排放總量分別減少了190.85元、1759.4 kg。

在場景3碳捕集電廠與電轉氣設備協(xié)同運行階段，碳捕集設備首先將電廠排放的部分煙氣過濾吸收，之后采用壓縮機將捕集到的部分CO2進行壓縮封存處理，同時電轉氣設備將電解槽產生的部分氫能供給甲烷反應器，在甲烷化過程中氫氣會吸收一部分捕集到的CO2，從而降低了碳封存成本與外購CO2成本。與場景1進行對比，場景3的總運行成本與碳排放總量分別減少了3.3%與6.1%。

因此，與目標函數(shù)僅考慮購能成本的仿真場景相比，考慮碳交易成本與“碳捕集-電轉氣設備”協(xié)同工作參與系統(tǒng)運行，可有效降低系統(tǒng)碳排放總量與運行成本，提升碳資源利用效率。

5.2 傳統(tǒng)式碳交易與階梯式碳交易效益分析

為了評估不同碳交易機制對系統(tǒng)運行成本及碳排放量的影響，本文設置以下3種場景進行對比分析。

場景4：在場景3的基礎上，IES運行在傳統(tǒng)式碳交易機制下。

場景5：在場景4的基礎上，考慮綜合需求響應機制。

場景6：在場景3的基礎上，考慮綜合需求響應機制。

以上場景的IES運行結果如表5所示。

表5 不同碳交易機制下系統(tǒng)運行結果

由以上多種場景運行結果可以看出，場景5的系統(tǒng)總運行成本與碳排放總量較場景4分別減少了5.2%與6.3%，場景6的系統(tǒng)總運行成本與碳排放總量較場景3分別減少了5.2%與7.3%?？梢?，當系統(tǒng)考慮了綜合需求響應機制后，IES可以更好地發(fā)揮其電、氣、熱能源間的耦合互補優(yōu)勢，降低系統(tǒng)購能成本與碳排放量，提高系統(tǒng)的環(huán)境效益與經濟效益。

此外，場景6的總運行成本較場景5只增加了76.82元，而在碳排放量方面，場景6的碳排放總量較場景5減少了680.86 kg，即減少了7.7%。這是因為場景5的綜合能源系統(tǒng)運行在傳統(tǒng)式碳交易機制下，碳交易成本以恒定基礎碳價進行計算，進而導致碳交易成本較低，因此其對系統(tǒng)碳排放的約束能力有限，而場景6是在階梯式碳交易的背景下進行優(yōu)化分析的，階梯式碳價會提高碳交易成本，但可以進一步限制系統(tǒng)碳排放總量。

綜合來看，階梯式碳交易機制能保證系統(tǒng)運行成本處于較低水平的同時，進一步約束系統(tǒng)碳排放總量。

5.3 系統(tǒng)優(yōu)化運行結果分析

考慮綜合需求響應與“雙碳”機制的綜合能源系統(tǒng)(場景6)電、氣、熱優(yōu)化運行結果如圖3—圖5所示。

圖3 電功率優(yōu)化運行結果

圖4 氣功率優(yōu)化運行結果

圖5 熱功率優(yōu)化運行結果

由圖3可以看出，系統(tǒng)計及綜合需求響應機制后，電負荷曲線的峰谷差較優(yōu)化前降低了98.04 kW。在23：00—07：00電價谷時段，系統(tǒng)優(yōu)先利用風電功率，但由于該時段內燃氣輪機的綜合運行成本高于購電成本，故電負荷不足部分可直接向上級電網購買。在07：00—09：00與21：00—23：00時段系統(tǒng)電負荷值較低，此時電負荷由光伏、風電機組與燃氣輪機提供。在09：00—21：00時段系統(tǒng)電負荷值較高，由于此時向電網購電產生的綜合成本高于燃氣輪機運行成本，因此主要依靠燃氣輪機與光伏、風電機組滿足電負荷需求，但燃氣輪機受到功率上限約束，不足部分則需要由電儲能與氫燃料電池提供。電儲能設備與氫燃料電池在系統(tǒng)高負荷與高電價階段參與了系統(tǒng)運行，改善了系統(tǒng)供能方式，減少了系統(tǒng)購能成本。

由圖4可以看出，系統(tǒng)計及綜合需求響應機制后，氣負荷曲線的峰谷差較優(yōu)化前降低了11.16 kW。在07：00—23：00時段，天然氣價格恒定不變，而電價處于中高階段，此時電轉氣設備的綜合運行成本高于天然氣價，因此所需氣負荷可直接向上級氣網購買。在谷電價時期，電轉氣設備的運行成本與甲烷合成所帶來的降碳成本之和低于氣價，但電轉氣設備存在功率上限，故此時氣負荷由電轉氣設備與外購天然氣聯(lián)合供應。

由圖5可以看出，系統(tǒng)計及綜合需求響應機制后，熱負荷曲線的峰谷差較優(yōu)化前降低了55.64 kW。在20：00—08：00時段，熱負荷處于高峰期，此時熱負荷由燃氣鍋爐、回收式制熱設備與儲熱設備供能；在08：00—20：00時段，熱負荷值較低，而此時燃氣輪機出力較多，回收式制熱設備將燃氣輪機余熱進行回收并供給熱負荷側，因此熱負荷主要由回收式制熱設備提供，燃氣鍋爐作為補充，儲熱設備起到了調峰作用。

6 結論

在目前我國經濟社會與資源環(huán)境趨向高效能、低耗能、低碳排發(fā)展的大環(huán)境下，本文提出建立含電-氣-熱綜合需求響應的IES低碳經濟調度模型，并引入階梯式碳交易機制與“碳捕集-電轉氣設備”協(xié)同工作參與系統(tǒng)運行，通過設置多個場景對比分析，得出以下結論：所提出模型可有效降低系統(tǒng)總體運行成本與碳污染排放量，此外優(yōu)化運行后IES的電、氣、熱負荷曲線更加平滑，對提高系統(tǒng)運行穩(wěn)定性、減少電網供能壓力發(fā)揮了積極作用。

隨著綜合能源系統(tǒng)和信息通信技術的快速發(fā)展，促進人工智能、云計算、5G等高新技術與綜合能源系統(tǒng)深度融合，推動綜合能源系統(tǒng)數(shù)字化、智能化發(fā)展將是未來研究工作的重點。

[1] 陳厚合,茅文玲,張儒峰,等. 基于碳排放流理論的電力系統(tǒng)源-荷協(xié)調低碳優(yōu)化調度[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2021, 49(10): 1-11.

CHEN Houhe, MAO Wenling, ZHANG Rufeng, et al. Low-carbon optimal scheduling of a power system source-load considering coordination based on carbon emission flow theory[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(10): 1-11.

[2] 高海東,王春利,顏渝坪.綠色智能發(fā)電概念探討[J]. 熱力發(fā)電, 2016, 45(2): 7-9.

GAO Haidong, WANG Chunli, YAN Yuping. Discussion on the concept of green intelligent power plant[J]. Thermal Power Generation, 2016, 45(2): 7-9.

[3] WU J, YAN J, JIA H, et al. Integrated energy systems[J]. Applied Energy, 2016, 167: 155-157.

[4] 李政潔, 撖奧洋, 周生奇, 等. 計及綜合需求響應的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調度[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2021, 49(21): 36-42.

LI Zhengjie, HAN Aoyang, ZHOU Shengqi, et al. Optimization of an integrated energy system considering integrated demand response[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(21): 36-42.

[5] 余莎, 何光層, 劉志堅, 等. 含碳捕集的電-氣綜合能源系統(tǒng)低碳經濟調度[J]. 廣東電力, 2022, 35(2): 74-82.

YU Sha, HE Guangceng, LIU Zhijian, et al. Low-carbon economic dispatch of integrated electricity-gas energy system with carbon capture[J]. Guangdong Electric Power, 2022, 35(2): 74-82.

[6] 宋陽陽, 王艷松, 衣京波. 計及需求側響應和熱/電耦合的微網能源優(yōu)化規(guī)劃[J]. 電網技術, 2018, 42(11): 3469-3476.

SONG Yangyang, WANG Yansong, YI Jingbo. Microgrid energy source optimization planning considering demand side response and thermo-electrical coupling[J]. Power System Technology, 2018, 42(11): 3469-3476.

[7] 張新鶴, 黃偉, 劉鎧誠, 等. 基于綜合需求響應的氣—電聯(lián)合分時定價優(yōu)化模型[J]. 電力系統(tǒng)及其自動化學報, 2019, 31(4): 91-98.

ZHANG Xinhe, HUANG Wei, LIU Kaicheng, et al. Optimal combined gas-electricity time-of-use pricing model based on integrated demand response[J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2019, 31(4): 91-98.

[8] 李虹, 王子文, 馬靖然. 計及電轉氣的多能互補園區(qū)供能分區(qū)博弈優(yōu)化調度[J]. 電力科學與工程, 2021, 37(7): 1-8.

LI Hong, WANG Ziwen, MA Jingran. Game optimal dispatch of multi-energy complementary parks supply zoning considering power to gas[J]. Electric Power Science and Engineering, 2021, 37(7): 1-8.

[9] 盧炳文, 魏震波, 魏平桉, 等. 慮消納風電的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)電轉氣與儲能設備優(yōu)化配置[J]. 智慧電力, 2021, 49(5): 7-14, 68.

LU Bingwen, WEI Zhenbo, WEI Ping’an, et al. Optimal configuration of PtG and energy storage equipment in regional integrated energy system considering wind power consumption[J]. Smart Power, 2021, 49(5): 7-14, 68.

[10] 程耀華, 張寧, 康重慶, 等. 低碳多能源系統(tǒng)的研究框架及展望[J]. 中國電機工程學報, 2017, 37(14): 4060-4069, 4285.

CHENG Yaohua, ZHANG Ning, KANG Chongqing, et al. Research framework and prospects of low-carbon multiple energy systems[J]. Proceedings of the CSEE, 2017, 37(14): 4060-4069, 4285.

[11] 程耀華, 杜爾順, 田旭, 等. 電力系統(tǒng)中的碳捕集電廠:研究綜述及發(fā)展新動向[J]. 全球能源互聯(lián)網, 2020, 3(4): 339-350.

CHENG Yaohua, DU Ershun, TIAN Xu, et al. Carbon capture power plants in power systems: review and latest research trends[J]. Journal of Global Energy Interconnection, 2020, 3(4): 339-350.

[12]陳海鵬, 陳晉冬, 張忠, 等. 計及靈活運行碳捕集電廠捕獲能耗的電力系統(tǒng)低碳經濟調度[J]. 電力自動化設備, 2021, 41(9): 133-139.

CHEN Haipeng, CHEN Jindong, ZHANG Zhong, et al. Low-carbon economic dispatching of power system considering capture energy consumption of carbon capture power plants with flexible operation mode[J]. Electric Power Automation Equipment, 2021, 41(9): 133-139.

[13] 馬燕峰, 范振亞, 劉偉東, 等. 考慮碳權交易和風荷預測誤差隨機性的環(huán)境經濟調度[J]. 電網技術, 2016, 40(2): 412-418.

MA Yanfeng, FAN Zhenya, LIU Weidong, et al. Environmental and economic dispatch considering carbon trading credit and randomicity of wind power and load forecast error[J]. Power System Technology, 2016, 40(2): 412-418.

[14] 婁素華, 胡斌, 吳耀武, 等. 碳交易環(huán)境下含大規(guī)模光伏電源的電力系統(tǒng)優(yōu)化調度[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2014, 38(17): 91-97.

LOU Suhua, HU Bin, WU Yaowu, et al. Optimal dispatch of power system integrated with large scale photovoltaic generation under carbon trading environment[J]. Automation of Electric Power Systems, 2014, 38(17): 91-97.

[15] 李曉露, 單福州, 宋燕敏, 等. 考慮熱網約束和碳交易的多區(qū)域綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調度[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2019, 43(19): 52-59, 131.

LI Xiaolu, SHAN Fuzhou, SONG Yanmin, et al. Optimal dispatch of multi-region integrated energy systems considering heating network constraints and carbon trading[J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43(19): 52-59, 131.

[16] 贠保記,白森珂, 張國. 基于混沌自適應粒子群算法的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)優(yōu)化[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2020, 48(10): 123-130.

YUN Baoji, BAI Senke, ZHANG Guo. Optimization of CCHP system based on a chaos adaptive particle swarm optimization algorithm[J]. Power System Protection and Control, 2020, 48(10): 123-130.

[17] 張濤, 郭玥彤,李逸鴻, 等. 計及電氣熱綜合需求響應的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調度[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2021, 49(1): 52-61.

ZHANG Tao, GUO Yuetong, LI Yihong, et al. Optimization scheduling of regional integrated energy systems based on electric-thermal-gas integrated demand response[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(1): 52-61.

[18] 高山,鄒子卿,劉宇. 考慮多類型需求響應負荷的熱電聯(lián)供系統(tǒng)協(xié)調優(yōu)化運行[J]. 電力建設, 2019, 40(10): 9-17.

GAO Shan, ZOU Ziqing, LIU Yu. Coordination and optimization of combined heat and power system considering multi-type demand-response load[J]. Electric Power Construction, 2019, 40(10): 9-17.

[19] 王瑞, 程杉, 汪業(yè)喬, 等. 基于多主體主從博弈的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)低碳經濟優(yōu)化調度[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2022, 50(5): 12-21.

WANG Rui, CHENG Shan, WANG Yeqiao, et al. Low-carbon and economic optimization of a regional integrated energy system based on a master-slave game with multiple stakeholders[J]. Power System Protection and Control, 2022, 50(5): 12-21.

[20] 秦婷,劉懷東, 王錦橋, 等. 基于碳交易的電—熱—氣綜合能源系統(tǒng)低碳經濟調度[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2018, 42(14): 8-13, 22.

QIN Ting, LIU Huaidong, WANG Jinqiao, et al. Carbon trading based low-carbon economic dispatch for integratedelectricity-heat-gas energy system[J]. Automation of Electric Power Systems, 2018, 42(14): 8-13, 22.

[21] 張賢,許毛,樊靜麗. 燃煤電廠碳捕集與封存技術改造投資的激勵措施評價研究[J]. 中國煤炭, 2017, 43(12): 22-26.

ZHANG Xian, XU Mao, FAN Jingli. Study on evaluation of incentive measures for carbon capture and storage retrofitting investment in coal-fired power plants[J]. China Coal, 2017, 43(12): 22-26.

[22] 孫惠娟,劉昀, 彭春華, 等. 計及電轉氣協(xié)同的含碳捕集與垃圾焚燒虛擬電廠優(yōu)化調度[J]. 電網技術, 2021, 45(9): 3534-3545.

SUN Huijuan, LIU Yun, PENG Chunhua, et al. Optimization scheduling of virtual power plant with carbon capture and waste incineration considering power-to-gas coordination[J]. Power System Technology, 2021, 45(9): 3534-3545.

[23] LIYang, HAN Meng, YANG Zhen, et al. Coordinating flexible demand response and renewable uncertainties for scheduling of community integrated energy systems with an electric vehicle charging station: a bi-level approach[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2021, 12(4): 2321-2331.

Optimal operation of an integrated energy system considering integrated demand response and a "dual carbon "mechanism

YUN Baoji1, 2, ZHANG Enshuo1, ZHANG Guo3, MA Kexiang1, ZHANG Bin2

(1. Xi'an University of Science and Technology, Xi'an 710054, China; 2. Xi'an Xirui Control Technology Co., Ltd., Xi'an 710077, China; 3. Xi'an Industrial Service Office, Changqing Oilfield Branch, Xi'an 710021, China)

In view of the high energy consumption and pollution problems facing economic and socialdevelopment in China, an integrated energy system (IES) provides a new way to solve problems such as energy efficiency and environmental pollution. At the same time, flexible coordination of the output of various pieces of equipment in the system is key to realizing low-carbon and economic operation. To further explore the IES in terms of dispatch potential in economic operation and low-carbon environmental protection, an IES low-carbon economic dispatch model is proposed. First, this paper establishes an IES model including photovoltaic, wind power, gas-fired units, various types of energy storage, carbon capture and power-to-gas equipment. It then combines the coupling relationship and flexibility characteristics between electricity, gas, and heat load energy conversion to construct a comprehensive demand response model. Second, it considers IES joining the carbon trading market, and introduces a stepped carbon trading cost model to restrict system carbon emissions. Finally, the optimization goal is to minimize the comprehensive operating cost of the system including energy purchase, carbon emission-related and demand response compensation costs. CPLEX software is used to simulate various operation scenarios, and the results show that the proposed model can effectively reduce the system operation cost and carbon pollution emissions.

carbon capture; integrated demand response; ladder-type carbon trading; low-carbon; integrated energy system

10.19783/j.cnki.pspc.220621

國家自然科學基金面上項目資助(51777155)

This work is supported by the General Program of National Natural Science Foundation of China (No. 51777155).

2021-04-29；

2022-05-31

贠保記(1966—)，男，碩士生導師，高級工程師，研究方向為電力系統(tǒng)保護與控制技術；E-mail: yunbaoji@ vip.163.com

張恩碩(1995—)，男，通信作者，碩士研究生，研究方向為新能源與電力系統(tǒng)優(yōu)化運行；E-mail: 806601222@ qq.com

張 國(1981—)，男，本科，工程師，研究方向為電力控制及自動化。E-mail: 40510122@qq.com

(編輯 魏小麗)