考慮階梯碳交易和需求響應(yīng)的含氫儲能的并網(wǎng)型微電網(wǎng)優(yōu)化配置

肖 白，劉健康，張 博，武方澤

（東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院，吉林吉林 132012）

0 引言

我國的碳達峰和碳中和戰(zhàn)略目標加速推動了能源改革，大力發(fā)展可再生能源發(fā)電是必經(jīng)之路［1］。依托可再生能源、儲能等技術(shù)構(gòu)建微電網(wǎng)［2］，通過碳交易、需求響應(yīng)等機制引導(dǎo)電力行業(yè)節(jié)能減排，被公認為促進可持續(xù)發(fā)展的重要舉措。合理配置微電網(wǎng)中各設(shè)備的容量是保障其發(fā)揮良好運營效能的前提，所以在微電網(wǎng)容量配置過程中引入碳交易機制和需求響應(yīng)的研究具有重大意義。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)針對微電網(wǎng)的容量優(yōu)化配置問題進行了多方面的研究：文獻［3］針對獨立型微電網(wǎng)內(nèi)多種分布式電源協(xié)調(diào)運行和控制復(fù)雜的問題，提出了基于不同控制策略的獨立型風(fēng)光柴儲微電網(wǎng)容量配置方法；文獻［4］分析了不同補貼方式對多種電源組合情況下獨立微電網(wǎng)容量配置的影響，并對微電網(wǎng)進行了多階段規(guī)劃；文獻［5］針對孤島光儲微電網(wǎng)的可靠性與經(jīng)濟性相互矛盾的問題，提出了一種兼顧二者的容量配置方法，實現(xiàn)了可靠性與經(jīng)濟性的最優(yōu)折中；針對并網(wǎng)型微電網(wǎng)，文獻［6］提出了一種綜合考慮經(jīng)濟性、魯棒性與自治能力的并網(wǎng)型微電網(wǎng)優(yōu)化配置方法，并對微電網(wǎng)的并網(wǎng)性能進行了評估分析。

分析上述文獻可知，目前微電網(wǎng)中的儲能大多以蓄電池為主，但隨著儲氫技術(shù)的日漸成熟，氫儲能的應(yīng)用越來越廣泛。文獻［7］基于快速估計方法，考慮含氫儲能系統(tǒng)的微電網(wǎng)中電、氫儲能系統(tǒng)的響應(yīng)時間不同，根據(jù)實際天氣、負載情況對微電網(wǎng)系統(tǒng)進行容量優(yōu)化配置。文獻［8］建立了含電氫混合儲能的微電網(wǎng)容量配置模型，以單位電量成本、能量過剩率和負載失電率為目標函數(shù)，綜合考慮了系統(tǒng)的經(jīng)濟性與可靠性，但是只考慮了單一直流負荷且研究對象為光儲微電網(wǎng)。文獻［9］針對風(fēng)電場的出力不確定性對氫儲能系統(tǒng)熱能供需平衡的影響，提出了考慮熱平衡的風(fēng)-氫混合系統(tǒng)中氫儲能的容量配置方法，采用分布式魯棒方法對風(fēng)電不確定性進行建模。文獻［10］考慮到氫儲能電熱氣聯(lián)供的優(yōu)點，構(gòu)建了氫儲能多能聯(lián)儲聯(lián)供模型以及園區(qū)綜合能源系統(tǒng)的氫儲能優(yōu)化配置模型。

上述研究大多以提高微電網(wǎng)的經(jīng)濟性為目標，然而在低碳電力的要求下，碳排放問題則顯得格外重要。在當前碳交易市場的引導(dǎo)作用下，碳交易機制被認為是最有效的碳減排措施之一［11］。文獻［12］以能源中心為基礎(chǔ)，建立了計及碳交易成本的多區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的分散調(diào)度模型。文獻［13］計及電熱可轉(zhuǎn)移負荷的不確定性，構(gòu)建了基于獎懲階梯型碳交易機制的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃模型。文獻［14］將多階段規(guī)劃方法應(yīng)用于園區(qū)綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃，建立了一種基于階梯碳交易的園區(qū)綜合能源系統(tǒng)多階段規(guī)劃模型。然而目前的研究大多將碳交易機制引入綜合能源系統(tǒng)的規(guī)劃與運行中，在微電網(wǎng)容量配置中較少涉及。

此外，對于含高滲透可再生能源發(fā)電的微電網(wǎng)而言，僅靠發(fā)電側(cè)維持系統(tǒng)供電平衡的經(jīng)濟性較差，通過需求響應(yīng)使用戶的用能策略與可再生能源出力在時序上更加一致，成為應(yīng)對新能源出力不確定性和促進新能源消納的有效方式。文獻［15］在光伏并網(wǎng)型微電網(wǎng)的優(yōu)化配置中引入需求響應(yīng)，改善了大規(guī)模分布式光伏并網(wǎng)對系統(tǒng)的影響，提升了光伏發(fā)電的消納率，減少了儲能的容量配置，提高了微電網(wǎng)的經(jīng)濟性。文獻［16］根據(jù)風(fēng)光出力與負荷需求之間的關(guān)系，提出了一種動態(tài)分時電價機制，基于替代彈性建立了價格型需求響應(yīng)，減少了柴油發(fā)電機的使用，提高了可再生能源的配置容量。

基于以上分析可發(fā)現(xiàn)，目前關(guān)于微電網(wǎng)優(yōu)化配置的研究大多只考慮了碳交易或需求響應(yīng)，在同時考慮碳交易和需求響應(yīng)方面相對薄弱。然而，在微電網(wǎng)的優(yōu)化配置過程中同時考慮碳交易和需求響應(yīng)，有利于實現(xiàn)低碳性與經(jīng)濟性的最優(yōu)折中。碳交易的引入會改變傳統(tǒng)以經(jīng)濟為主的規(guī)劃模式，可充分考慮系統(tǒng)的低碳性；在碳交易的基礎(chǔ)上引入需求響應(yīng)，一方面可以提高用戶對可再生能源的利用率，另一方面可以減少儲能裝置的配置容量，提高系統(tǒng)的經(jīng)濟性。

本文在已有研究的基礎(chǔ)上，提出了一種考慮階梯碳交易和需求響應(yīng)的含氫儲能的并網(wǎng)型微電網(wǎng)優(yōu)化配置模型。首先，引入碳交易機制，構(gòu)建階梯碳交易成本的計算模型；其次，根據(jù)可再生能源與負荷之間的供需關(guān)系，以可再生能源發(fā)電功率與負荷功率的差值絕對值之和最小為目標，建立激勵型需求響應(yīng)模型；然后，以微電網(wǎng)等年值投資維護成本、年運行成本和年碳交易成本之和最小為目標，建立考慮階梯碳交易和需求響應(yīng)的含氫儲能并網(wǎng)型微電網(wǎng)規(guī)劃與運行相結(jié)合的雙層優(yōu)化配置模型，對微電網(wǎng)內(nèi)的設(shè)備進行最優(yōu)配置；最后，通過算例驗證所提模型的合理性與有效性。

1 并網(wǎng)型微電網(wǎng)建模

1.1 并網(wǎng)型微電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)

本文研究的并網(wǎng)型微電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)如圖1 所示，主要包括光伏陣列、風(fēng)力發(fā)電機、柴油發(fā)電機、氫儲能系統(tǒng)（由電解槽、儲氫罐、燃料電池組成）以及用戶負荷。光伏陣列、風(fēng)力發(fā)電機、氫儲能系統(tǒng)分別通過各自的變流器或逆變器接入交流微電網(wǎng)。根據(jù)用戶的用電情況，用戶負荷分為可時移負荷、固定負荷。

圖1 并網(wǎng)型微電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of grid-connected microgrid

1.2 微電網(wǎng)中主要設(shè)備的模型

并網(wǎng)型微電網(wǎng)中風(fēng)力發(fā)電機、光伏陣列和柴油發(fā)電機的數(shù)學(xué)模型可參考文獻［17］，本文不再贅述。

氫儲能系統(tǒng)與蓄電池等其他儲能設(shè)備的儲能作用相同。當風(fēng)光輸出功率大于負荷需求時，利用電解槽消耗富余的電能，通過電解水來產(chǎn)生氫氣，并將氫氣儲存于儲氫罐內(nèi)，相當于增加了電負荷，提高了可再生能源的消納水平；當風(fēng)光輸出功率小于負荷需求時，燃料電池以氫氣和氧氣為原料發(fā)生化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生電能以滿足負荷需求，提高了系統(tǒng)的可靠性，該過程為電解水的逆過程。本文建立的電解槽、儲氫罐、燃料電池的數(shù)學(xué)模型如下。

1）電解槽的數(shù)學(xué)模型。

電解水制氫常用的電解槽主要包括質(zhì)子交換膜電解槽、固定氧化物電解槽、堿性水電解槽3 類［18］。通常采用堿性水電解槽將水電解產(chǎn)生氫氣和氧氣，其在t時刻的輸出功率Pel-out(t)可表示為：

式中：ηel為電解槽的效率；Pel-in(t)為t時刻電解槽的輸入功率。

電解槽的最大輸入功率除了與其額定容量有關(guān)外，還受儲氫罐剩余儲氫容量的影響。t時刻電解槽的最大輸入功率Pel-in，max(t)可表示為：

式中：Pel，N為電解槽的額定容量；Eht，max為儲氫罐的最大儲能容量；Eht(t)為t時刻儲氫罐儲存的能量；Eht，N為儲氫罐的額定容量；類比于蓄電池的荷電狀態(tài)，本文定義儲氫罐的荷電狀態(tài)為SSOC，ht，SSOC，ht，max為儲氫罐的最大荷電狀態(tài)；Δt為時間間隔。

2）燃料電池的數(shù)學(xué)模型。

燃料電池通常采用質(zhì)子交換膜燃料電池，通過燃燒氫氣和氧氣釋放能量，其在t時刻的輸出功率Pfc-out(t)可表示為：

式中：ηfc為燃料電池的工作效率；Pfc-in(t)為t時刻燃料電池的輸入功率，即儲氫罐的輸出功率。

與電解槽的最大輸出功率類似，燃料電池在t時刻的最大輸出功率Pfc-out，max(t)受其額定容量以及儲氫罐剩余容量的限制，可表示為：

式中：Pfc，N為燃料電池的額定容量；Eht，min為儲氫罐的最小儲能容量；SSOC，ht，min為儲氫罐的最小荷電狀態(tài)。

3）儲氫罐的數(shù)學(xué)模型。

儲氫罐除了可以存儲電解槽產(chǎn)生的氫氣外，還可以為燃料電池提供氫氣。儲氫罐的數(shù)學(xué)模型如式（7）和式（8）所示。

當儲氫罐儲氫時，有：

當儲氫罐放氫時，有：

式中：ηht為儲氫罐的工作效率。

為了分析方便，本文將氫儲能系統(tǒng)的單位統(tǒng)一用功率或能量的單位進行描述。經(jīng)換算可知，一個標準大氣壓下且溫度為0 ℃時，1 m3氫氣的能量約為2.95 kW·h。

2 碳交易機制模型

碳交易實質(zhì)上是通過買賣碳排放配額來實現(xiàn)碳減排的一種交易機制。政府或相關(guān)部門通過有償或無償?shù)姆绞綄⒁欢ǖ奶寂欧蓬~分配給具有碳排放的發(fā)電企業(yè)，當發(fā)電企業(yè)的實際碳排放量小于政府分配的配額時，可以出售多余的配額，從而獲得收益；當發(fā)電企業(yè)的實際碳排放量大于政府分配的配額時，發(fā)電企業(yè)必須購買碳排放配額來補償超出的碳排放量。

2.1 碳交易配額模型

我國的碳交易市場仍處于初期階段，碳排放配額往往免費分配給參與碳交易機制的發(fā)電企業(yè)。本文采用碳排放配額與發(fā)電量成比例的分配方法，各發(fā)電企業(yè)的碳排放配額不同。根據(jù)圖1 所示并網(wǎng)型微電網(wǎng)，認為微電網(wǎng)的碳排放主要來源于柴油發(fā)電機和從上級電網(wǎng)購買的火電，因此碳交易的無償碳排放配額DG可表示為：

式中：αde為柴油發(fā)電機的單位電量碳排放配額；αgrid，gf為從上級電網(wǎng)購買火電的單位電量碳排放配額；Pde(t)為t時刻柴油發(fā)電機的輸出功率；Pgrid，buy(t)為t時刻微電網(wǎng)從上級電網(wǎng)購買的功率；δgrid，gf為從上級電網(wǎng)購買電量中火電的占比系數(shù)；T為碳交易費用的結(jié)算周期。

2.2 階梯碳交易成本的計算模型

階梯碳交易是將碳排放量分為若干個區(qū)間，碳排放量越多的區(qū)間，碳交易價格越高，碳交易成本越大。階梯碳交易成本的計算模型為：

式中：FCO2為碳交易成本，為正值時表示系統(tǒng)需要購買碳排放權(quán)，為負值時表示系統(tǒng)可以出售碳排放權(quán)以獲利；cCO2為碳交易價格；EG為系統(tǒng)的碳排放量；L為碳排放量的區(qū)間長度；λ為碳交易價格的增長幅度；βde為柴油發(fā)電機單位電量的碳排放強度；βgrid，gf為從上級電網(wǎng)購買單位電量火電的碳排放強度。

3 需求響應(yīng)模型

需求響應(yīng)是負荷參與電力調(diào)整的一種機制。本文采用激勵型需求響應(yīng)，通過調(diào)整可時移負荷的用電時間，使得調(diào)度周期內(nèi)的負荷曲線與風(fēng)光出力曲線在時序上盡可能一致，以促進可再生能源消納。

3.1 目標函數(shù)

本文采用的需求響應(yīng)優(yōu)化目標為調(diào)度周期內(nèi)各時刻的可再生能源發(fā)電功率與負荷功率的差值絕對值之和最小，如式（12）所示。

式中：Ppv(t)、Pwt(t)分別為t時刻光伏陣列、風(fēng)力發(fā)電機的輸出功率；Pload，before(t)、Pload，after(t)分別為需求響應(yīng)前、后t時刻的負荷功率；ΔPload(t)為t時刻的負荷轉(zhuǎn)移量，其值大于0 表示轉(zhuǎn)入負荷，其值小于0 表示轉(zhuǎn)出負荷。

3.2 約束條件

1）負荷轉(zhuǎn)移時段約束。

負荷只能在同一個調(diào)度周期內(nèi)轉(zhuǎn)入或轉(zhuǎn)出，即轉(zhuǎn)移時段應(yīng)滿足：

式中：t*為負荷轉(zhuǎn)入時段；t′為負荷轉(zhuǎn)出時段；Tn為第n個調(diào)度周期。

2）負荷轉(zhuǎn)移量約束。

負荷轉(zhuǎn)移量應(yīng)滿足一個調(diào)度周期內(nèi)需求響應(yīng)前、后總負荷需求不變，且各時刻的負荷轉(zhuǎn)移量應(yīng)不超過最大負荷轉(zhuǎn)移量，如式（14）所示。

式中：ΔPload，max(t)為t時刻的最大負荷轉(zhuǎn)移量。

4 微電網(wǎng)雙層優(yōu)化配置模型及其求解算法

為了在微電網(wǎng)規(guī)劃時計及其實際運行策略，使規(guī)劃與運行緊密聯(lián)系，本文構(gòu)建了計及微電網(wǎng)規(guī)劃與運行的雙層優(yōu)化配置模型，主要包含2 個優(yōu)化任務(wù)：①上層優(yōu)化為容量配置優(yōu)化，以微電網(wǎng)等年值綜合成本最小為目標；②下層優(yōu)化為系統(tǒng)運行優(yōu)化，以微電網(wǎng)年運行成本與年碳交易成本之和最小為目標。將上層容量配置優(yōu)化結(jié)果傳遞給下層，下層根據(jù)已知的設(shè)備容量將求解的最優(yōu)運行結(jié)果傳遞給上層，上下層交替迭代，得到最優(yōu)配置結(jié)果。

4.1 上層優(yōu)化模型

由圖1 所示微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)可知，上層優(yōu)化的決策變量為風(fēng)力發(fā)電機、光伏陣列、柴油發(fā)電機、電解槽、儲氫罐、燃料電池的配置容量。

4.1.1 目標函數(shù)

微電網(wǎng)的等年值綜合成本包括等年值投資成本、年維護成本、年運行成本和年碳交易成本。上層優(yōu)化模型可表示為：

式中：F為等年值綜合成本；Finv為等年值投資成本；Fmain為年維護成本；Fom為年運行成本。

等年值投資成本Finv的計算式為：

式中：Ωk為投建設(shè)備集合，包括光伏陣列、風(fēng)力發(fā)電機、柴油發(fā)電機、電解槽、燃料電池；Ck為設(shè)備k的單位功率投資成本；Cht為儲氫罐的單位容量投資成本；Pk，N為設(shè)備k的裝機容量；rCR為資金收回系數(shù)；γ為貼現(xiàn)率，取值為0.05；yk為設(shè)備k的運行年限。

年維護成本Fmain的計算式為：

式中：Cmain，k為設(shè)備k的單位功率年維護成本；Cmain，ht為儲氫罐的單位容量年維護成本。

年運行成本和年碳交易成本的數(shù)學(xué)模型見下層優(yōu)化模型。

4.1.2 約束條件

受場地、經(jīng)濟等因素的影響，各設(shè)備的額定容量應(yīng)滿足式（19）所示約束。

式中：Ppv，N、Pwt，N、Pde，N分別為光伏陣列、風(fēng)力發(fā)電機、柴油發(fā)電機的額定裝機容量；上標max、min 分別表示相應(yīng)變量的最大值、最小值。

4.2 下層優(yōu)化模型

下層優(yōu)化模型是根據(jù)上層優(yōu)化模型確定的各設(shè)備的裝機容量，合理分配系統(tǒng)內(nèi)各分布式電源和儲能設(shè)備的出力。此外，并網(wǎng)型微電網(wǎng)還會與上級電網(wǎng)進行功率交互。因此，下層優(yōu)化模型的決策變量為一年內(nèi)各時刻光伏陣列、風(fēng)力發(fā)電機、柴油發(fā)電機的供電功率，氫儲能系統(tǒng)的充放電功率以及與上級電網(wǎng)的購售電功率。

4.2.1 目標函數(shù)

下層優(yōu)化模型以年運行成本和年碳交易成本之和最小為目標，如式（20）所示，其中年運行成本Fom包括燃料成本、需求響應(yīng)補償成本、微電網(wǎng)與上級電網(wǎng)的購售電成本，考慮到可再生能源消納問題，在運行成本中加入了棄風(fēng)和棄光懲罰成本。

4.2.2 約束條件

1）功率平衡約束。

2）分布式電源出力約束。

光伏陣列、風(fēng)力發(fā)電機、柴油發(fā)電機的發(fā)電功率應(yīng)滿足式（23）所示不等式約束。

3）氫儲能系統(tǒng)約束。

氫儲能中電解槽、燃料電池的功率約束分別見式（24）和式（25），儲氫罐的儲能容量、荷電狀態(tài)約束分別見式（26）和式（27）。為了保障氫儲能系統(tǒng)能夠連續(xù)有效地工作，應(yīng)保證調(diào)度周期始、末時刻儲氫罐的荷電狀態(tài)相等，見式（28）。

4）交換功率約束。

并網(wǎng)型微電網(wǎng)與上級電網(wǎng)相連接，能夠進行購售電，但由于線路功率存在限制，且過大的售電功率會對上級電網(wǎng)造成影響，因此微電網(wǎng)的購電、售電功率應(yīng)滿足式（29）所示不等式約束。

5）棄風(fēng)、棄光功率約束。

為了保障可再生能源的利用率，微電網(wǎng)的棄風(fēng)、棄光功率應(yīng)分別滿足式（30）和式（31）所示不等式約束。式中：awaste，wt、awaste，pv分別為最大棄風(fēng)率、最大棄光率。

4.3 雙層優(yōu)化配置模型的求解算法

采用遺傳算法對上層優(yōu)化模型進行求解，因為上層為容量配置優(yōu)化，決策變量較少，遺傳算法中的染色體可以更方便地對設(shè)備類型和數(shù)量進行編碼。通過調(diào)用CPLEX 求解器采用混合整數(shù)線性規(guī)劃方法求解下層優(yōu)化模型，因為下層為運行優(yōu)化問題，屬于多約束線性模型，決策變量較多，CPLEX 求解器適用于處理多約束問題，可以使求解更加簡便和準確。雙層優(yōu)化配置模型的求解流程圖如圖2 所示，具體求解步驟見附錄A。

5 算例分析

5.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

為了驗證本文所建模型的正確性，以某地區(qū)微電網(wǎng)為例進行優(yōu)化配置。該地區(qū)的年風(fēng)速曲線、年光照強度曲線和年負荷曲線分別見附錄B 圖B1—B3。利用K-means 聚類算法得到夏、冬、春秋季典型日的風(fēng)速、光照強度和負荷曲線，分別見附錄B 圖B4—B6。根據(jù)上述優(yōu)化配置模型，微電網(wǎng)內(nèi)的備選設(shè)備為風(fēng)力發(fā)電機、光伏陣列、柴油發(fā)電機、電解槽、燃料電池、儲氫罐，相關(guān)成本參數(shù)參考文獻［10-17］，具體參數(shù)取值如附錄B表B1所示。微電網(wǎng)的購電、售電電價分別為0.49、0.38 元／（kW·h），碳交易價格為0.267 6 元／kg，外購電力的無償碳排放配額為0.789 kg／（kW·h），柴油發(fā)電機發(fā)電的無償碳排放配額為0.500 kg／（kW·h），外購單位電量的碳排放強度為0.920 kg／（kW·h），柴油發(fā)電機的單位電量碳排放強度為0.649 kg／（kW·h），柴油單價為6.13 元／L，用戶參與需求響應(yīng)時每轉(zhuǎn)移1 kW·h負荷補償0.4 元，單位棄風(fēng)、棄光電量懲罰費用均為0.6 元／（kW·h），最大棄風(fēng)率、最大棄光率均為10%，外購電力中火電占比系數(shù)為100%。

5.2 方案對比分析

設(shè)置5 種方案對碳交易和需求響應(yīng)參與微電網(wǎng)運行及優(yōu)化配置進行分析：①方案1，不考慮碳交易和需求響應(yīng)；②方案2，考慮常規(guī)碳交易，但不考慮需求響應(yīng)；③方案3，考慮階梯碳交易，但不考慮需求響應(yīng)；④方案4，考慮常規(guī)碳交易和需求響應(yīng)；⑤方案5，考慮階梯碳交易和需求響應(yīng)（本文模型）。

5 種方案下微電網(wǎng)的容量配置結(jié)果及各項成本分別見表1和表2。

表1 5種方案的容量配置結(jié)果Table 1 Capacity configuration results of five schemes

5.2.1 不同碳交易成本計算模型對微電網(wǎng)規(guī)劃與運行的影響分析

1）方案1與方案2的對比分析。

由表1 和表2 可知：相較于方案1，方案2 下風(fēng)力發(fā)電機和光伏陣列的配置容量分別增大了75、255 kW，柴油發(fā)電機的配置容量減小了180 kW，微電網(wǎng)的投資成本和碳交易成本都有所增加，而碳排放量大幅降低，方案2 的總成本增加了5.5 萬元，但是由于購電量和柴油發(fā)電機的發(fā)電量減少，微電網(wǎng)的碳排放量降低了274.9 t。

可見，碳交易的碳減排機制是通過將高碳排機組的碳排放量轉(zhuǎn)化為對應(yīng)機組的碳排放成本，間接地提高高碳排機組的發(fā)電成本，從而使風(fēng)力發(fā)電機和光伏陣列的發(fā)電成本相對減少，使得風(fēng)力發(fā)電機和光伏陣列的投建容量顯著增大。

2）方案2 與方案3 以及方案4 與方案5 的對比分析。

相較于方案2，由于方案3 考慮了階梯碳交易，其風(fēng)力發(fā)電機和光伏陣列的配置容量進一步增大，柴油發(fā)電機的配置容量再次減小。另外，隨著風(fēng)力發(fā)電機和光伏陣列容量的增大，棄風(fēng)、棄光也會增多，為了保證可再生能源的利用率，電解槽和儲氫罐的配置容量會隨著風(fēng)力發(fā)電機和光伏陣列配置容量的增大而增大。相較于方案2，方案3的總成本增加了1.96%，碳排放量減少了19.84%。相較于方案4，方案5 考慮了階梯碳交易，總成本增加了4.79%，碳排放量減少了16.67%。這表明階梯碳交易在減少碳排放方面更具有效性，在碳交易機制的影響下，微電網(wǎng)的規(guī)劃與運行偏向于碳排放量小且投資成本高的風(fēng)電、光伏機組。

綜上所述，合理的碳交易機制會增大低碳排、高投資的可再生能源機組的配置容量，減少高碳排、低投資機組的使用，引入碳交易機制雖然會使得微電網(wǎng)的經(jīng)濟不是最優(yōu)，但是在低碳方面獲得的效益遠可以彌補經(jīng)濟方面的損失。

5.2.2 需求響應(yīng)機制對微電網(wǎng)規(guī)劃與運行的影響分析

1）方案2與方案4的對比分析。

由表1和表2可知：相較于方案2，方案4在考慮碳交易的基礎(chǔ)上進一步考慮了需求響應(yīng)，其電解槽、燃料電池、儲氫罐的配置容量分別減少了278 kW、121 kW、905 kW·h，微電網(wǎng)的燃料成本減少了0.5萬元，購電量減少了138 MW·h，從而使得碳排放量減少了129.1 t。

表2 5種方案的成本計算結(jié)果Table 2 Cost calculation results of five schemes

2）方案3與方案5的對比分析。

由表1 和表2 可知：相較于方案3，方案5 的電解槽、燃料電池、儲氫罐的配置容量分別減少了290 kW、136 kW、2 400 kW·h，購電量減少了71.5 MW·h，碳排放量減少了65.2 t。

由上述分析可知，在進行微電網(wǎng)內(nèi)設(shè)備的容量配置時，引入需求響應(yīng)機制會降低儲能的配置容量，獲得更好的經(jīng)濟效益，同時也會減少柴油發(fā)電機的發(fā)電量和從上級電網(wǎng)的購電量，進而減少系統(tǒng)的碳排放量，提高系統(tǒng)的低碳效益。這是因為本文采用的需求響應(yīng)策略能夠使負荷曲線趨勢與風(fēng)光出力曲線趨勢更加吻合，使負荷充分利用可再生能源發(fā)電，縮減了平抑風(fēng)光出力波動所需的柴油發(fā)電機出力、儲能系統(tǒng)出力和外網(wǎng)購電量。另外，引入需求響應(yīng)后儲能容量的減少雖然使可再生能源利用率略有犧牲，但相較于總經(jīng)濟成本、系統(tǒng)碳排放量等指標的改善，該犧牲可以忽略不計。

在5 種方案中：從經(jīng)濟水平來看，方案4 的總成本最??；從碳排放量來看，方案5 的碳排放量最少。相較于方案4，方案5的總成本多19.02萬元，增大了4.79%，方案5的碳排放量少201.9 t，減少了16.67%。綜合微電網(wǎng)的經(jīng)濟和碳排放來看，方案5 的碳排放效益遠大于其經(jīng)濟損失，在低碳發(fā)展的背景下，方案5為最優(yōu)配置方案。

根據(jù)5 種方案的配置結(jié)果，統(tǒng)計各發(fā)電機組的年發(fā)電量和年購電量，如圖3 所示。由圖可知，考慮階梯碳交易的方案3 和方案5 下可再生能源發(fā)電量較其他3 種方案多。相較于方案3，方案5 考慮了需求響應(yīng)，其儲能配置容量的減少雖然使微電網(wǎng)的可再生能源利用率有所降低，但是給微電網(wǎng)帶來的經(jīng)濟效益和環(huán)境效益遠遠大于可再生能源利用率降低帶來的損失。

圖3 5種方案下各發(fā)電機組的年發(fā)電量和年購電量Fig.3 Annual energy output of each generator and annual purchasing energy under five schemes

5.3 需求響應(yīng)負荷特性分析

方案2 下實施需求響應(yīng)前、后冬季以及夏季某典型日的可再生能源發(fā)電和負荷變化情況如圖4 所示。從圖中可以看出，負荷從可再生能源出力大的時段轉(zhuǎn)移到了可再生能源出力小的時段，使得負荷曲線和可再生能源出力曲線在時序上更加一致，調(diào)度周期內(nèi)負荷需求功率與可再生能源發(fā)電功率之間的差值絕對值變小，從而提升了可再生能源的消納率。方案5 的迭代收斂結(jié)果如圖5 所示。由圖可以看出，本文采用的遺傳算法可以較快的速度收斂至最優(yōu)值。

圖4 方案2下需求響應(yīng)前、后負荷的變化情況Fig.4 Change of load before and after demand response under Scheme 2

圖5 方案5的迭代收斂結(jié)果Fig.5 Iterative convergence result of Scheme 5

5.4 碳交易基準價格對微電網(wǎng)規(guī)劃結(jié)果的影響

基于方案5，不同碳交易基準價格下微電網(wǎng)的規(guī)劃結(jié)果如表3 所示。由表可以看出，相較于碳交易基準價格較低的情況，當碳交易基準價格較高時，風(fēng)力發(fā)電機、光伏陣列的配置容量以及系統(tǒng)總成本增大，購電量、碳排放量減少?？梢姡冀灰谆鶞蕛r格越高，碳排放成本所占比重越大，為了限制系統(tǒng)的碳排放量，規(guī)劃方案偏向于增大風(fēng)力發(fā)電機、光伏陣列的投建容量，提高可再生能源發(fā)電量與外網(wǎng)購電量的比例，從而減少系統(tǒng)的碳排放總量。

表3 不同碳交易基準價格下微電網(wǎng)的規(guī)劃結(jié)果Table 3 Planning results of microgrid with different carbon trading benchmark prices

6 結(jié)論

本文針對低碳背景下并網(wǎng)型微電網(wǎng)的容量配置問題，建立了考慮階梯碳交易和需求響應(yīng)的含氫儲能的并網(wǎng)型微電網(wǎng)的優(yōu)化配置模型，通過算例進行仿真驗證，可得如下結(jié)論：

1）本文所建含氫儲能的并網(wǎng)型微電網(wǎng)的優(yōu)化配置模型通過引入碳交易機制，能夠提高可再生能源電源的配置容量、減少微電網(wǎng)的碳排放，且相較于引入常規(guī)碳交易的配置模型，引入階梯碳交易的配置模型的控碳效果更優(yōu)；

2）本文所建優(yōu)化配置模型在碳交易機制的基礎(chǔ)上，引入了需求響應(yīng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對負荷側(cè)靈活性資源的充分利用，減少儲能的配置容量，提升可再生能源的消納水平，進一步減少微電網(wǎng)的碳排放和經(jīng)濟成本。

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