碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束下低碳園區(qū)儲(chǔ)能容量規(guī)劃方法

談竹奎，喻磊，王揚(yáng)，林心昊，蔡永翔，劉胤良，袁智勇，何肖蒙

（1. 貴州電網(wǎng)有限公司電力科學(xué)研究院，貴陽(yáng) 550002；2. 南方電網(wǎng)科學(xué)研究院，廣州 510663）

0 引言

隨著二氧化碳排放不斷量增加，氣候變化問(wèn)題已成為當(dāng)今人類共同面對(duì)的全球議題與嚴(yán)峻挑戰(zhàn)［1］。全球各國(guó)積極采取氣候變化應(yīng)對(duì)行動(dòng)，制定碳減排目標(biāo)。在我國(guó)雙碳背景下，數(shù)量龐大的產(chǎn)業(yè)園區(qū)已然成為“十四五”乃至今后一個(gè)時(shí)期實(shí)現(xiàn)科學(xué)、精準(zhǔn)碳減排的關(guān)鍵靶點(diǎn)［2］。與此同時(shí)，工業(yè)能源消費(fèi)占全國(guó)能源消費(fèi)總量60%以上，碳排放量可達(dá)全國(guó)總排放量31%。減少產(chǎn)業(yè)園區(qū)碳排放，既是實(shí)現(xiàn)園區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求，又是我國(guó)實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)的重要途徑。

從能源角度來(lái)看，各類園區(qū)是聚集多種產(chǎn)能、用能主體的綜合能源系統(tǒng)，涉及電、熱、冷、氣［34］等多種能源的生產(chǎn)、轉(zhuǎn)移和消費(fèi)［5-7］。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)園區(qū)大量使用燃煤機(jī)組供能，碳排放量巨大。在低碳轉(zhuǎn)型要求下，新型產(chǎn)業(yè)園區(qū)則主要以分布式光伏、分布式風(fēng)電、天然氣等清潔能源為主要能源。然而，光伏與風(fēng)電具有較強(qiáng)的間歇性與波動(dòng)性，供能不穩(wěn)定，往往需要在產(chǎn)業(yè)園區(qū)配置一定儲(chǔ)能［8］。

目前在建和建成的低碳園區(qū)主要采用電化學(xué)儲(chǔ)能，未來(lái)還可使用電解水制氫、制氨等新型儲(chǔ)能技術(shù)［9］。但是，由于儲(chǔ)能建設(shè)成本高昂，投建多少容量?jī)?chǔ)能是低碳園區(qū)規(guī)劃運(yùn)行的重點(diǎn)問(wèn)題。若儲(chǔ)能容量過(guò)多則造成資源浪費(fèi)，園區(qū)投資成本上升；儲(chǔ)能容量過(guò)少，則園區(qū)供能可靠性受到影響，且可能無(wú)法平抑分布式電源波動(dòng)，難以碳排放要求。因此，對(duì)于低碳園區(qū)，合理的儲(chǔ)能容量規(guī)劃至關(guān)重要。

在高比例分布式新能源接入情況下，如何規(guī)劃產(chǎn)業(yè)園區(qū)儲(chǔ)能容量是一個(gè)極具現(xiàn)實(shí)意義與研究?jī)r(jià)值的課題，現(xiàn)有的文獻(xiàn)對(duì)此開展了多方面研究。在儲(chǔ)能規(guī)劃模型方面，文獻(xiàn)［10］提出一種儲(chǔ)能與電價(jià)協(xié)調(diào)優(yōu)化方法，構(gòu)建雙層源荷儲(chǔ)協(xié)調(diào)優(yōu)化模型以提高新能源就地消納能力，上層以園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益最大為目標(biāo)對(duì)分時(shí)電價(jià)進(jìn)行優(yōu)化，下層以新能源消納為目標(biāo)配置儲(chǔ)能容量。文獻(xiàn)［11］提出一種考慮最優(yōu)建設(shè)時(shí)序和云儲(chǔ)能的園區(qū)綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化配置方法，上層配置設(shè)備容量，下層優(yōu)化運(yùn)行，通過(guò)KKT條件轉(zhuǎn)化為單層模型求解。文獻(xiàn)［12］建立了園區(qū)綜合能源系統(tǒng)站網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化雙層模型，上層決策能源站位置、容量及網(wǎng)架結(jié)構(gòu)，下層模型考慮電、熱負(fù)荷的需求響應(yīng)特性進(jìn)行協(xié)同調(diào)度。文獻(xiàn)［13］從站-網(wǎng)整體規(guī)劃的角度出發(fā)，對(duì)能源站數(shù)量、位置和設(shè)備容量配置，對(duì)供能網(wǎng)絡(luò)布局進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃。文獻(xiàn)［14］通過(guò)劃分儲(chǔ)能能量狀態(tài)區(qū)間，根據(jù)園區(qū)重要電、熱負(fù)荷的持續(xù)用能需求，計(jì)算儲(chǔ)能備用容量。在儲(chǔ)能優(yōu)化調(diào)度與運(yùn)行策略方面，文獻(xiàn)［15］考慮了價(jià)格引導(dǎo)機(jī)制對(duì)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。文獻(xiàn)［16］考慮儲(chǔ)能不同充放電運(yùn)行策略，測(cè)算了鉛炭電池、鋰離子電池和全釩液流電池等用戶側(cè)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。在新型儲(chǔ)能方面，文獻(xiàn)［17］提出了一種計(jì)及固體氧化物燃料電池余熱回收的氫-冰儲(chǔ)能微網(wǎng)優(yōu)化配置模型。文獻(xiàn)［18］以氫儲(chǔ)能作為多種能量形式轉(zhuǎn)換樞紐，提出了園區(qū)氫儲(chǔ)能單元優(yōu)化配置模型。文獻(xiàn)［19］在考慮電池壽命及損耗基礎(chǔ)上對(duì)園區(qū)綜合能源電/熱混合儲(chǔ)能進(jìn)行優(yōu)化配置。現(xiàn)有文獻(xiàn)研究對(duì)產(chǎn)業(yè)園區(qū)儲(chǔ)能容量規(guī)劃具有指導(dǎo)價(jià)值，從多個(gè)角度研究分析了產(chǎn)業(yè)園區(qū)儲(chǔ)能規(guī)劃思路。在碳排放及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，文獻(xiàn)［20］研究通過(guò)調(diào)整輸電斷面負(fù)載以達(dá)到碳減排效果，降低系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)［21］引入條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值以及最大碳排放限額指標(biāo)，建立了虛擬電廠近零碳調(diào)度優(yōu)化模型。文獻(xiàn)［22］提出了以考慮碳交易的調(diào)度總風(fēng)險(xiǎn)成本為目標(biāo)的綜合能源系統(tǒng)低碳調(diào)度模型。然而，在當(dāng)前高比例不確定性分布式電源接入下，鮮有計(jì)及碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束的產(chǎn)業(yè)園區(qū)儲(chǔ)能規(guī)劃研究。

受光伏、風(fēng)電等分布式電源出力不確定性影響，產(chǎn)業(yè)園區(qū)碳排放同樣存在不確定性［23］。當(dāng)可再生能源出力與負(fù)荷不平衡時(shí)，園區(qū)需要利用自身燃?xì)鈾C(jī)或柴油發(fā)電機(jī)組、從電網(wǎng)額外購(gòu)電等方式維持供需平衡，此時(shí)園區(qū)碳排放會(huì)受到影響，甚而超出既定碳排放標(biāo)準(zhǔn)值，而更好利用較為清潔的儲(chǔ)能充放電形式進(jìn)行功率調(diào)節(jié)在控制園區(qū)碳排放方面顯得更為合理。從園區(qū)儲(chǔ)能應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，當(dāng)前儲(chǔ)能方式包括電儲(chǔ)能、熱儲(chǔ)能及氫儲(chǔ)能等多種形式，綜合考慮技術(shù)的成熟性、價(jià)格因素，以及需求的普遍性，本文主要針對(duì)電儲(chǔ)能進(jìn)行研究。為了平衡園區(qū)儲(chǔ)能投資成本與碳排放目標(biāo)之間需求，合理配置儲(chǔ)能容量，本文首先提出了基于超分位數(shù)的園區(qū)碳排放風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)及可嵌入規(guī)劃模型的約束條件形式，其次建立基于碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束的低碳園區(qū)儲(chǔ)能規(guī)劃模型，并以某園區(qū)為對(duì)象進(jìn)行算例分析與方法驗(yàn)證，以實(shí)現(xiàn)碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束下的儲(chǔ)能最優(yōu)容量配置，分析結(jié)果表明，本文所提方法既可用于儲(chǔ)能規(guī)劃，后續(xù)具有開展園區(qū)綠電交易、需求響應(yīng)、多能協(xié)同等綜合內(nèi)容可能，為實(shí)現(xiàn)園區(qū)低碳運(yùn)行提供支撐。

1 碳排放風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)及約束

為衡量不確定因素下園區(qū)碳排放超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)，提出碳排放風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，并建立碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束。令產(chǎn)業(yè)園區(qū)實(shí)時(shí)碳排放服從一定概率分布，在園區(qū)儲(chǔ)能容量規(guī)劃方案Q 下，碳排放累積分布函數(shù)Ψ 可表示為：

式中：Q 為儲(chǔ)能容量規(guī)劃方案；r 為可再生能源出力；p(r)為r的概率密度函數(shù)；函數(shù)f(Q，r)為在儲(chǔ)能規(guī)劃容量Q與可再生能源出力r下的碳排放大小。

給定置信度β，定義碳排放分位數(shù)qβ為滿足P[f(Q，r) ≤x]≥β的最小值α，即：

置信度β可預(yù)先給定，從而使得規(guī)劃方案的碳排放風(fēng)險(xiǎn)控制在一定范圍。令qTH為碳排放分位數(shù)閾值，則碳排放分位數(shù)約束可表示為：

將分位數(shù)約束嵌入儲(chǔ)能容量規(guī)劃模型，缺點(diǎn)在于約束條件非凸。為此，引入具有凸性和單調(diào)性等良好性質(zhì)的超分位數(shù)刻畫碳排放風(fēng)險(xiǎn)大小，計(jì)算過(guò)程滿足單調(diào)性與凸性，碳排放風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)定義如下。

式 中：為 在β置 信 度 下 的 碳 排 放 超 分 位 數(shù)；f(，r)為碳排放大小。碳排放風(fēng)險(xiǎn)的積分限為f(，r) ≥qβ，因此碳排放風(fēng)險(xiǎn)刻畫的是碳排放的尾部分布，即碳排放大小超過(guò)β分位數(shù)部分所對(duì)應(yīng)的期望值。

給定超分位數(shù)閾值，超分位數(shù)約束可表示為：

根據(jù)式（5），碳排放超分位數(shù)的計(jì)算中含有積分項(xiàng)。因此，將碳排放超分位數(shù)約束嵌入規(guī)劃模型時(shí)，需要做一定轉(zhuǎn)化。通過(guò)對(duì)碳排放的概率分布函數(shù)采樣，可將碳排放超分位數(shù)表示如下。

式中：m為采樣場(chǎng)景數(shù)量；ri為第i個(gè)場(chǎng)景下可再生能源出力；ω0為輔助變量，符號(hào)[ ]+表示取非負(fù)數(shù)。當(dāng)方括號(hào)內(nèi)的數(shù)值大于等于0 時(shí)，取原值；當(dāng)方括號(hào)內(nèi)的數(shù)值小于0時(shí)，取0。

式（6）是式（4）的等效替代，基于采樣的概念，通過(guò)大量場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)對(duì)概率及其積分的轉(zhuǎn)化。當(dāng)采樣場(chǎng)景數(shù)量m越大，則式（6）的精準(zhǔn)度越高。

為了處理式（6）中的非負(fù)操作符[ ]+，引入輔助變量ωi代替[f(Q，ri) -ω0]+，并引入兩個(gè)輔助約束條件。在m個(gè)采樣場(chǎng)景下，碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束可表示為如式（7）—（9）線性約束形式。

式（7）—（9）是對(duì)式（6）非線性項(xiàng)進(jìn)行的等效處理。輔助變量ωi及其對(duì)應(yīng)的輔助約束條件可等值替換非負(fù)操作符。由于式（7）為小于等于型約束，當(dāng)符號(hào)內(nèi)原值為正數(shù)時(shí)，ωi則應(yīng)等于原值（設(shè)問(wèn)題中式（7）為起作用約束）；當(dāng)符號(hào)內(nèi)原值小于0 時(shí)，即碳排放值小于ω0時(shí)，ωi取0。

2 低碳園區(qū)儲(chǔ)能容量規(guī)劃模型

本節(jié)建立碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束下的低碳園區(qū)儲(chǔ)能容量規(guī)劃模型，其模型框架如圖1 所示?；谇笆鲲L(fēng)險(xiǎn)約束，將其嵌入儲(chǔ)能規(guī)劃模型，目標(biāo)函數(shù)與約束條件于后續(xù)小節(jié)詳細(xì)介紹。

圖1 儲(chǔ)能規(guī)劃模型框架Fig. 1 Framework of the energy storage planning model

2.1 目標(biāo)函數(shù)

低碳園區(qū)中儲(chǔ)能的容量規(guī)劃以年投資成本與年運(yùn)行成本之和最小為目標(biāo)函數(shù)。運(yùn)行成本包括從購(gòu)電與購(gòu)氣成本、電力與熱力切負(fù)荷懲罰成本。以Δt=1 h 為時(shí)間間隔，構(gòu)建N組典型日（T=24）場(chǎng)景計(jì)算等值年運(yùn)行成本，變量下標(biāo)t與s分別表示時(shí)序與場(chǎng)景編號(hào)。目標(biāo)函數(shù)如式（10）所示。

式中：Cinv為儲(chǔ)能單位容量年化投資成本，元/kWh；Q為儲(chǔ)能配置容量，kWh；N為場(chǎng)景數(shù)量；T為時(shí)段數(shù)量；Celect，s為t時(shí)刻從電網(wǎng)購(gòu)電價(jià)格，元/kWh；Cgast，s為t時(shí)刻從氣網(wǎng)購(gòu)氣價(jià)格，元/m3；Pint，s為t時(shí)刻從電網(wǎng)購(gòu)電功率，kW；Gint，s為t時(shí)刻從氣網(wǎng)購(gòu)天然氣流速，m3/h；Pshedt，s為t時(shí)刻電力切負(fù)荷，kW；Hshedt，s為t時(shí)刻熱力切負(fù)荷，kW；δelect，s為t時(shí)刻電力切負(fù)荷懲罰成本，元/kWh；δheatt，s為t時(shí)刻熱力切負(fù)荷懲罰成本，元/kWh。

年化投資成本系數(shù)由式（11）計(jì)算，表示由凈現(xiàn)值折算至等年值。

式中：Cinv_p為儲(chǔ)能單位容量投資成本的凈現(xiàn)值；λ為年利率；n為等值年限。

2.2 約束條件

約束條件包括電力與熱能平衡約束，燃?xì)?、?chǔ)能、管網(wǎng)、風(fēng)電、光伏等設(shè)備運(yùn)行約束以及園區(qū)碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束。

2.2.1 電力與熱能平衡約束

1）電力平衡約束

產(chǎn)業(yè)園區(qū)發(fā)、用電需要滿足電力平衡方程。各時(shí)刻電網(wǎng)購(gòu)電、分布式光伏、風(fēng)電、燃?xì)廨啓C(jī)出力及儲(chǔ)能放電功率之和等于電力負(fù)荷與儲(chǔ)能充電功率之和。電力切負(fù)荷變量用于松弛等式約束及施加切負(fù)荷懲罰，正常運(yùn)行情況下應(yīng)滿足不切負(fù)荷。

式中：Ppvt，s為t時(shí)刻光伏出力，kW；Pwindt，s為t時(shí)刻風(fēng)電出力，kW；PGTt，s為t時(shí)刻燃?xì)廨啓C(jī)出力，kW；Pdt，s為t時(shí)刻電力負(fù)荷，kW；P(cth，as)為t時(shí)刻儲(chǔ)能充電功率，kW；Pdt，csha為t時(shí)刻儲(chǔ)能放電功率，kW。

2）熱力平衡約束

在產(chǎn)業(yè)園區(qū)中，由燃?xì)廨啓C(jī)、燃?xì)忮仩t供應(yīng)本地?zé)嶝?fù)荷；同上，熱力切負(fù)荷變量用于松弛等式約束及施加切負(fù)荷懲罰，正常運(yùn)行情況下應(yīng)滿足不切負(fù)荷。

式中：HGT(t，s)為t時(shí)刻燃?xì)廨啓C(jī)產(chǎn)熱功率，kW；HGBt，s為t時(shí)刻燃?xì)忮仩t產(chǎn)熱功率，kW；Hdt，s為t時(shí)刻熱負(fù)荷，kW。

3）天然氣能量平衡約束

由外購(gòu)天然氣給燃?xì)廨啓C(jī)與燃?xì)忮仩t提供燃?xì)狻?/p>

式中：Lgas為天然氣熱值，kWh/m3；MGTt，s為t時(shí)刻燃?xì)廨啓C(jī)的用氣速率，m3/h；MGBt，s為t時(shí)刻燃?xì)忮仩t的用氣速率，m3/h。

2.2.2 設(shè)備運(yùn)行約束

1）燃?xì)庠O(shè)備的運(yùn)行約束

產(chǎn)業(yè)園區(qū)的燃?xì)庠O(shè)備包括燃?xì)廨啓C(jī)與燃?xì)忮仩t。燃?xì)廨啓C(jī)可實(shí)現(xiàn)電熱聯(lián)供，其能量轉(zhuǎn)換方程見式（15）—（16）。燃?xì)忮仩t則專用于燃?xì)夤幔淠芰哭D(zhuǎn)換方程見式（17）。燃?xì)廨啓C(jī)與燃?xì)忮仩t的功率上下限如式（18）—（19）所示。

式中：ηGTe為燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電效率；ηGTh為燃?xì)廨啓C(jī)余熱利用效率；ηGBh為燃?xì)忮仩t產(chǎn)熱效率；PGTmax為燃?xì)廨啓C(jī)裝機(jī)容量，kW；HGBmax為燃?xì)忮仩t產(chǎn)熱功率上限，kW。

2）儲(chǔ)能運(yùn)行約束

儲(chǔ)能充放電過(guò)程如式（20）所示；調(diào)度周期始末值約束如式（21）所示；儲(chǔ)能荷電狀態(tài)、充放電功率上下限約束如式（24）所示。

式中：SSOC，t，s為t時(shí)刻儲(chǔ)能荷電狀態(tài)，kWh；Q為儲(chǔ)能荷電狀態(tài)上限，kWh；μ為儲(chǔ)能放電深度；ηcha為儲(chǔ)能充電效率；ρcha為儲(chǔ)能最大充電功率系數(shù)；ρdcha為儲(chǔ)能最大放電功率系數(shù)。

3）園區(qū)管網(wǎng)容量及其他上下限約束

考慮到產(chǎn)業(yè)園區(qū)實(shí)際傳輸容量的物理約束，從電網(wǎng)購(gòu)電量與從氣網(wǎng)購(gòu)氣量應(yīng)滿足其傳輸容量上限。其他變量如電力切負(fù)荷、熱力切負(fù)荷、分布式光伏、分布式風(fēng)電出力也需滿足上下限約束。光伏與風(fēng)電的上限為各典型日?qǐng)鼍跋碌膶?shí)時(shí)最大出力。

式中：Pinmax、Ginmax分別為購(gòu)電功率上限與購(gòu)氣流速上 限；Ginmax、Pˉwindt，s分 別 為t時(shí) 刻 光 伏 與 風(fēng) 電 最 大出力。

2.2.3 園區(qū)碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束

基于本文第1 節(jié)所提碳排放風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與處理方法，構(gòu)建如下碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束。引入電力與天然氣的碳排放系數(shù)對(duì)園區(qū)碳排放量進(jìn)行衡量。各個(gè)時(shí)刻Pint，s與Gint，s取決于儲(chǔ)能容量規(guī)劃下產(chǎn)業(yè)園區(qū)運(yùn)行 最優(yōu)解。當(dāng)場(chǎng)景數(shù)量足夠多時(shí)，可以逼近式（5）。在算例分析中，將基于365×24=8 760個(gè)時(shí)序場(chǎng)景進(jìn)行驗(yàn)證。

式中：αelec、αgas分別為電力、天然氣碳排放系數(shù)。

3 算例分析

3.1 算例介紹

以某園區(qū)為對(duì)象進(jìn)行算例分析與方法驗(yàn)證，其各項(xiàng)參數(shù)如表1 所示，產(chǎn)業(yè)園區(qū)裝機(jī)容量、各類設(shè)備及其效率等參數(shù)主要參考文獻(xiàn)［15，18］，碳排放系數(shù)參考文獻(xiàn)［24］。園區(qū)分布式光伏、風(fēng)電裝機(jī)容量分別設(shè)置為200 kW、150 kW。電力、熱力負(fù)荷峰值為150 kW、100 kW?？紤]全年365 個(gè)日?qǐng)鼍?，每個(gè)日?qǐng)鼍?4 h。時(shí)序光伏與風(fēng)電出力曲線選擇某地區(qū)實(shí)際出力值。電化學(xué)儲(chǔ)能單位投資成本為640元/kWh，按10 a折算至等年值。

表1 算例參數(shù)設(shè)置Tab. 1 Parameters of the case

3.2 儲(chǔ)能規(guī)劃結(jié)果與分析

在置信度β= 95%下，碳排放風(fēng)險(xiǎn)閾值TH設(shè)置為28 kg。首先求解不考慮碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束的儲(chǔ)能容量規(guī)劃模型，其結(jié)果記為方案1；然后求解考慮碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束的儲(chǔ)能容量規(guī)劃模型，其結(jié)果記為方案2。規(guī)劃結(jié)果及對(duì)應(yīng)指標(biāo)對(duì)比如表2所示。

表2 低碳園區(qū)儲(chǔ)能規(guī)劃結(jié)果對(duì)比Tab. 2 Comparison of energy storage planning results of low carbon industrial parks

對(duì)比方案1，考慮碳排放風(fēng)險(xiǎn)后方案2 儲(chǔ)能配置容量增加約40 kWh，碳排放風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)由29.98 kg下降至27.33 kg，降低8.8%。年化投資成本增加0.33 萬(wàn)元，年化運(yùn)行成本減少0.31 萬(wàn)元。其中，方案2年購(gòu)電成本減少0.37萬(wàn)元，而年購(gòu)氣成本增加0.06 萬(wàn)元。說(shuō)明碳排放風(fēng)險(xiǎn)降低的主要原因是，在增加儲(chǔ)能容量后，園區(qū)可以存儲(chǔ)更多分布式可再生能源出力，從而減少向電網(wǎng)購(gòu)電，盡管增加了一小部分購(gòu)氣量，但總體上依然可以減小碳排放峰值。圖2 直觀展示了兩種方案下碳排放的累計(jì)分布曲線，方案2 的碳排放累積分布曲線比方案1 更快收斂于1，說(shuō)明方案2 碳排放尾部風(fēng)險(xiǎn)更低?？梢园l(fā)現(xiàn)，在總成本幾乎不變的情況下，方案2 通過(guò)合理配置儲(chǔ)能容量，實(shí)現(xiàn)了碳排放極值的降低。通過(guò)上述算例測(cè)試結(jié)果可驗(yàn)證所提規(guī)劃方法的有效性。

圖2 不同方案碳排放累積分布曲線對(duì)比Fig. 2 Comparison of carbon emission cumulative distribution curves of different schemes

3.3 不同碳排放風(fēng)險(xiǎn)閾值影響

在上述分析過(guò)程中，在不考慮碳排放風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，其所得方案的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)約為30 kg，故設(shè)定了小于30 kg 的28 kg 為風(fēng)險(xiǎn)閾值以驗(yàn)證所提方法有效性。最終方案2 碳排放風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)為27.33 kg，達(dá)到了園區(qū)碳排放風(fēng)險(xiǎn)在預(yù)定閾值內(nèi)的目的。通過(guò)設(shè)定碳排放風(fēng)險(xiǎn)閾值可以控制產(chǎn)業(yè)園區(qū)碳排放風(fēng)險(xiǎn)，下面分析在不同碳排放風(fēng)險(xiǎn)閾值對(duì)儲(chǔ)能容量規(guī)劃方案的影響。設(shè)定碳排放風(fēng)險(xiǎn)閾值qˉTH在一定區(qū)間范圍內(nèi)變化，觀察所得規(guī)劃方案的儲(chǔ)能容量以及總成本，如圖3所示。

圖3 碳排放風(fēng)險(xiǎn)閾值對(duì)儲(chǔ)能規(guī)劃方案的影響Fig. 3 Impact of carbon emission risk threshold on energy storage planning scheme

由圖3 可知，隨著風(fēng)險(xiǎn)閾值不斷減小，儲(chǔ)能容量呈現(xiàn)先增加隨后趨于不變的態(tài)勢(shì)，而總成本則是先緩慢增加而后急劇增加。這表明，增加一定儲(chǔ)能容量可在總成本不發(fā)生明顯變化情況下降低碳排放風(fēng)險(xiǎn)。在qˉTH=27 kg處的儲(chǔ)能規(guī)劃方案，其儲(chǔ)能容量相較于方案1 增加65.62 kWh，碳排放風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)由29.98 kg 下降至26.29 kg，降低約12.3%。而隨著所設(shè)定的風(fēng)險(xiǎn)閾值進(jìn)一步降低，增加儲(chǔ)能容量的邊際效益會(huì)迅速遞減，這主要是因?yàn)閳@區(qū)總的分布式資源有限，在過(guò)于嚴(yán)苛碳排放風(fēng)險(xiǎn)條件下，園區(qū)會(huì)產(chǎn)生切負(fù)荷導(dǎo)致懲罰成本驟增，從而總成本驟增。

除了考慮全年小時(shí)級(jí)碳排放風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)約束形式稍作改造，所提方法同樣能夠?qū)r(shí)間尺度擴(kuò)展到園區(qū)日碳排放風(fēng)險(xiǎn)。將式（31）和式（32）可替換為式（34）與式（35），此時(shí)以日碳排放量設(shè)定園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)閾值。

3.4 不同風(fēng)險(xiǎn)置信度影響

上述過(guò)程中均在95%置信度水平下對(duì)園區(qū)碳排放風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。而在不同置信度水平下，園區(qū)儲(chǔ)能規(guī)劃方案也有所不同，下面對(duì)產(chǎn)業(yè)園區(qū)儲(chǔ)能規(guī)劃容量進(jìn)行靈敏度分析，結(jié)果如圖4所示。

圖4 不同置信度水平下儲(chǔ)能規(guī)劃容量及總成本Fig. 4 Planning capacity and total cost of energy storage under different confidence levels

由圖4 可知，隨著置信度水平提高，即β由95%逐步增加至99%，園區(qū)儲(chǔ)能容量由109.89 kWh增加至210.59 kWh，總成本由20.23 萬(wàn)元上升至20.41 萬(wàn)元。提高置信度水平本質(zhì)上是更關(guān)注于碳排放峰值場(chǎng)景，以期減小碳排放極端情況的出現(xiàn)頻次。因此儲(chǔ)能投資成本有所增加，通過(guò)對(duì)間歇性分布式電源，從而滿足碳排放風(fēng)險(xiǎn)置信度要求。隨著置信度越接近于100%，單位置信度內(nèi)總成本與儲(chǔ)能容量的增加越多，同樣存在飽和效應(yīng)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)產(chǎn)業(yè)園區(qū)低碳轉(zhuǎn)型中的儲(chǔ)能配置需求及其在風(fēng)光出力不確定性下可能導(dǎo)致的碳排放超標(biāo)問(wèn)題，提出了碳排放風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，建立了碳排放風(fēng)險(xiǎn)約束下的低碳園區(qū)儲(chǔ)能容量規(guī)劃模型。通過(guò)某產(chǎn)業(yè)園區(qū)算例分析研究，驗(yàn)證了本文所提方法的有效性，指出合理增加一定儲(chǔ)能容量可在總成本不發(fā)生明顯變化情況下降低產(chǎn)業(yè)園區(qū)碳排放風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)比不考慮碳排放風(fēng)險(xiǎn)的儲(chǔ)能規(guī)劃方案，其風(fēng)險(xiǎn)可有效降低10%左右（8.8%～12.3%）。通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)閾值及其置信度的研究發(fā)現(xiàn)，儲(chǔ)能容量對(duì)碳排放風(fēng)險(xiǎn)降低的邊際效益隨其容量增加而遞減，因此應(yīng)合理控制產(chǎn)業(yè)園區(qū)儲(chǔ)能容量，不宜過(guò)冗余建設(shè)。此外，本文所提方法不僅局限于儲(chǔ)能規(guī)劃，后續(xù)研究還可考慮產(chǎn)業(yè)園區(qū)綠電交易、需求響應(yīng)、多能協(xié)同等綜合內(nèi)容，以期為我國(guó)產(chǎn)業(yè)園區(qū)實(shí)現(xiàn)低碳甚至凈零碳運(yùn)行提供幫助。在后續(xù)的研究中可在建模部分納入多種儲(chǔ)能形式及其運(yùn)行特性，本文提出的儲(chǔ)能規(guī)劃方法也具備擴(kuò)展至熱儲(chǔ)能、氫儲(chǔ)能等多種儲(chǔ)能形式的能力。