考慮柔性負(fù)荷和階梯型碳交易的低碳經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度策略

王欽，陳業(yè)夫，蔡新雷，孟子杰，宋東闊

(1.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心，廣東 廣州 510277；2.國(guó)電南瑞科技股份有限公司，江蘇 南京 211106)

隨著“雙碳”目標(biāo)的提出和不斷落實(shí)，我國(guó)大力推進(jìn)可再生能源的發(fā)展，持續(xù)推進(jìn)綠色低碳生產(chǎn)生活方式，促進(jìn)碳減排迎來(lái)歷史性轉(zhuǎn)折[1-2]。據(jù)調(diào)查，我國(guó)電力行業(yè)造成的二氧化碳排放量近乎占全國(guó)碳排放總量的一半[3]，加快推動(dòng)電力行業(yè)的綠色發(fā)展，促進(jìn)節(jié)能減排，這將是我國(guó)早日實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的關(guān)鍵。推動(dòng)電力行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型成為實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的重中之重。風(fēng)光作為主要的可再生能源，接入電網(wǎng)的規(guī)模持續(xù)增大，已經(jīng)成為能源發(fā)展的主要方向之一。然而，受到風(fēng)速、太陽(yáng)輻照度波動(dòng)性、間歇性的影響，各類(lèi)新能源的高比例接入給風(fēng)光能源的消納和調(diào)度增加了難度[4]，給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。

為了在技術(shù)和市場(chǎng)的雙重因素下提升電網(wǎng)消納風(fēng)光能源的消納潛力和水平，已有大量專(zhuān)家學(xué)者開(kāi)展了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[5]提出了一種計(jì)及風(fēng)電場(chǎng)和光伏電站出力互補(bǔ)的風(fēng)光出力聯(lián)合概率密度模型；在調(diào)度模型成本設(shè)置中考慮補(bǔ)償成本和懲罰成本，進(jìn)一步促進(jìn)風(fēng)光消納。文獻(xiàn)[6-8]均考慮了源-網(wǎng)-荷-儲(chǔ)的聯(lián)合調(diào)度策略，其中：文獻(xiàn)[6]引入聚光太陽(yáng)能熱發(fā)電參與調(diào)節(jié)，構(gòu)建了兩階段調(diào)度模型，在優(yōu)化過(guò)程中，保證風(fēng)光消納實(shí)現(xiàn)最大及成本最優(yōu)；文獻(xiàn)[7]為了使得更多的風(fēng)光并網(wǎng)，引入鈉硫電池以提高系統(tǒng)靈活性，有效提高風(fēng)光消納能力，同時(shí)降低火電成本；文獻(xiàn)[8]綜合考慮風(fēng)光的出力特性及電化學(xué)儲(chǔ)能和抽水蓄能的互補(bǔ)特性，根據(jù)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與峰值密度聚類(lèi)算法生成風(fēng)光出力場(chǎng)景，構(gòu)建多時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度模型。但高比例的風(fēng)光發(fā)電需要與其他能源形式協(xié)同運(yùn)行，以確保能源的平衡供給。這需要優(yōu)化能源調(diào)度技術(shù)，以便在需要時(shí)提供可靠的電力。此外，風(fēng)光發(fā)電的成本與傳統(tǒng)能源形式相比，仍然存在一定的差距，如何在風(fēng)電大量并網(wǎng)的情況下經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化也是一個(gè)需要考慮的問(wèn)題。

隨著電網(wǎng)逐漸智能化，電網(wǎng)與用戶(hù)側(cè)的交互不斷加強(qiáng)，互動(dòng)調(diào)控有利于提高新能源消納水平，提升不確定性增強(qiáng)條件下電力系統(tǒng)的平衡調(diào)節(jié)能力。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在負(fù)荷側(cè)參與電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方面也開(kāi)展了大量的研究。文獻(xiàn)[9]在引入光熱電站平抑功率波動(dòng)的基礎(chǔ)上，將高載能負(fù)荷作為可調(diào)節(jié)資源參與調(diào)度，以促進(jìn)風(fēng)光的消納，減小系統(tǒng)的棄風(fēng)、棄光量。文獻(xiàn)[10]利用冰蓄冷空調(diào)深度、靈活調(diào)節(jié)的特點(diǎn)，綜合考慮需求響應(yīng)和冰蓄冷空調(diào)協(xié)同調(diào)度，基于場(chǎng)景法模擬生成可再生能源出力場(chǎng)景和負(fù)荷場(chǎng)景，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)-風(fēng)險(xiǎn)調(diào)度模型。

具備可控特征的柔性負(fù)荷也為新能源的消納提供了更多思路。由于柔性負(fù)荷類(lèi)型的多樣化，如何充分利用柔性負(fù)荷以提升新能源利用率，達(dá)到節(jié)能減排的目的，這個(gè)問(wèn)題越來(lái)越受到關(guān)注。文獻(xiàn)[11]在風(fēng)光儲(chǔ)聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，引入柔性負(fù)荷并應(yīng)用了補(bǔ)償/激勵(lì)機(jī)制策略，對(duì)柔性負(fù)荷采取分級(jí)協(xié)調(diào)，在目標(biāo)函數(shù)中考慮柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)成本及棄風(fēng)、棄光成本，以提高風(fēng)光能源的消納能力及系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[12]為保障用戶(hù)用電的滿(mǎn)意度，考慮風(fēng)光出力的不確定性，構(gòu)建了3類(lèi)柔性負(fù)荷響應(yīng)量期望的不確定性模型以改進(jìn)優(yōu)化算法中的不確定集，提出一種樓宇群柔性負(fù)荷的優(yōu)化調(diào)度策略，有效減少了棄風(fēng)、棄光現(xiàn)象及系統(tǒng)運(yùn)行成本。

但是，上述研究在引入負(fù)荷側(cè)參與系統(tǒng)調(diào)度的同時(shí)，未考慮系統(tǒng)碳排放的情況。目前，大量的研究致力于優(yōu)化清潔能源與傳統(tǒng)能源的協(xié)同調(diào)度，旨在提高清潔能源的可持續(xù)性，并減少碳排放。文獻(xiàn)[13]構(gòu)建了基于碳交易的綜合能源系統(tǒng)低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，通過(guò)市場(chǎng)交易手段對(duì)系統(tǒng)的碳排放量進(jìn)行控制，激勵(lì)各市場(chǎng)主體降低碳排以獲取碳交易收益。但碳交易與能源調(diào)度涉及多個(gè)因素的優(yōu)化，尚需進(jìn)一步深入探索。同時(shí)，為了提高新能源的消納水平及電力系統(tǒng)的穩(wěn)定安全性，明晰柔性負(fù)荷的引入對(duì)新能源消納水平的影響程度，有必要對(duì)風(fēng)光資源的調(diào)度的技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行深入研究，兼顧系統(tǒng)的安全性、經(jīng)濟(jì)性、低碳環(huán)保性，提出不同組合機(jī)組的優(yōu)化調(diào)度策略。

針對(duì)以上問(wèn)題 ，本文構(gòu)建一種考慮柔性負(fù)荷和階梯型碳交易的低碳經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度模型。通過(guò)發(fā)揮3種類(lèi)型柔性負(fù)荷的特性，對(duì)系統(tǒng)起到削峰填谷的作用，促進(jìn)系統(tǒng)對(duì)風(fēng)光能源的消納；建立考慮柔性負(fù)荷和風(fēng)光消納的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度模型，以系統(tǒng)綜合運(yùn)行成本最小為目標(biāo)，并將階梯型碳交易機(jī)制引入到系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行中，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)低碳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。通過(guò)3種場(chǎng)景對(duì)比分析柔性負(fù)荷對(duì)提高系統(tǒng)消納新能源、減小電負(fù)荷峰谷差的作用，驗(yàn)證本文階梯型碳交易機(jī)制的合理性。

1 電網(wǎng)柔性負(fù)荷特性分析

隨著用戶(hù)側(cè)用電需求日益增長(zhǎng)，甚至超過(guò)電力供應(yīng)時(shí)，可調(diào)控不同類(lèi)型的柔性負(fù)荷，利用其削峰填谷的作用[14]，維持電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，同時(shí)促進(jìn)可再生能源的消納。引入柔性負(fù)荷參與調(diào)度越來(lái)越受到關(guān)注和重視。柔性負(fù)荷是指在一定時(shí)間段內(nèi)靈活可調(diào)的負(fù)荷，根據(jù)不同的調(diào)節(jié)特性分為多種類(lèi)型。作為一種可調(diào)控的負(fù)荷資源，電網(wǎng)中的柔性負(fù)荷對(duì)電力系統(tǒng)的影響越來(lái)越明顯。柔性負(fù)荷通過(guò)引導(dǎo)用戶(hù)主動(dòng)參與，在電力系統(tǒng)中柔性負(fù)荷可以利用自身可調(diào)節(jié)的特性來(lái)靈活響應(yīng)用電需求[15]，豐富了電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行和調(diào)節(jié)手段，對(duì)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益和整體資源配置，從而獲得一定的補(bǔ)償。

根據(jù)柔性負(fù)荷參與調(diào)度的方式，一般將柔性負(fù)荷分為3種類(lèi)型[16]：

a)可平移負(fù)荷：負(fù)荷曲線只在不同的時(shí)間段內(nèi)整體平移；

b)可轉(zhuǎn)移負(fù)荷：在一個(gè)調(diào)度周期內(nèi)，負(fù)荷總量不變，但是不同時(shí)段內(nèi)的負(fù)荷量允許靈活調(diào)控；

c)可削減負(fù)荷：根據(jù)需求對(duì)用電量進(jìn)行削減。

1.1 可平移負(fù)荷

(1)

可平移負(fù)荷參與調(diào)度后的功率

(2)

1.2 可轉(zhuǎn)移負(fù)荷

(3)

同時(shí)，轉(zhuǎn)移前后功率總量保持不變，受到以下約束：

(4)

1.3 可削減負(fù)荷

可以根據(jù)需要在一定程度上切掉一些可削減負(fù)荷。削減后的負(fù)荷功率

(5)

2 階梯型碳交易機(jī)制

通過(guò)柔性負(fù)荷的調(diào)控可以彌補(bǔ)風(fēng)電、光伏出力波動(dòng)造成的功率缺額，從而提高可再生能源的消納水平，減小系統(tǒng)的碳排放量[19-20]。在建立調(diào)度模型中考慮引入階梯型碳交易機(jī)制，并設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù)，以進(jìn)一步限制碳排放量，降低系統(tǒng)調(diào)度成本。另一方面，在仿真階段通過(guò)比較是否考慮階梯型碳交易機(jī)制下的機(jī)組出力及綜合成本，以驗(yàn)證柔性負(fù)荷在促進(jìn)新能源消納方面的作用。

全球碳排放交易的市場(chǎng)模型是一個(gè)基于配額的市場(chǎng)，它通過(guò)實(shí)際排放量和基于配額的排放量之間的規(guī)模差異來(lái)決定交易。碳交易是指二氧化碳排放量的交易，是一種基于市場(chǎng)的措施，旨在緩解溫室氣體效應(yīng)。在碳交易機(jī)制中，監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)碳排放水平設(shè)定了總限額。如果參與者的實(shí)際排放量低于限額，參與者可以出售多余的碳排放額度，而那些過(guò)度污染的參與者會(huì)購(gòu)買(mǎi)這些額度[21]。

為進(jìn)一步優(yōu)化碳交易機(jī)制，本文構(gòu)建了階梯型碳交易成本計(jì)算模型，設(shè)置總碳排量值，并將其平均劃分為若干個(gè)區(qū)間，對(duì)實(shí)際碳排放量進(jìn)行線性化處理。當(dāng)碳排放量小于免費(fèi)分配的碳排放額時(shí)，供能企業(yè)可以在碳交易市場(chǎng)出售多余的碳排放配額，碳排放量越小的區(qū)間對(duì)應(yīng)的碳交易價(jià)格越高；如果系統(tǒng)的二氧化碳排放量超過(guò)了免費(fèi)分配的額度，能源供應(yīng)商就不得不在碳交易市場(chǎng)上購(gòu)買(mǎi)額度，若碳排放量越高，碳交易的價(jià)格也相應(yīng)地越高[22]。在對(duì)模型求解時(shí)，本文采用的階梯型碳交易機(jī)制如下：

(6)

式中：ΔE為系統(tǒng)碳排放權(quán)交易額，ΔE=Ep-Ec，Ep為發(fā)電機(jī)組的碳排放總量，Ec為發(fā)電機(jī)組的碳排放總額；且；f6為總碳交易成本；λ為獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù)；c為市場(chǎng)上的碳交易價(jià)格；α為每個(gè)階梯碳交易價(jià)格增長(zhǎng)幅度；v為碳排放量區(qū)間長(zhǎng)度。

3 計(jì)及風(fēng)光消納和柔性負(fù)荷參與的低碳經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度模型

風(fēng)能和太陽(yáng)能的發(fā)電量依賴(lài)于自然環(huán)境，其中，風(fēng)力發(fā)電量直接受到風(fēng)速變化的影響，太陽(yáng)能發(fā)電量受到太陽(yáng)輻射強(qiáng)度的影響。盡管氣象預(yù)測(cè)技術(shù)已經(jīng)得到了顯著進(jìn)展，但是短期內(nèi)精確預(yù)測(cè)風(fēng)速和太陽(yáng)輻射仍然具有挑戰(zhàn)性?？紤]到風(fēng)電、光伏出力的不確定性，大量的風(fēng)光能源并網(wǎng)會(huì)對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性帶來(lái)問(wèn)題，因此在電網(wǎng)調(diào)度時(shí)需要足夠的調(diào)節(jié)能力來(lái)應(yīng)對(duì)風(fēng)光發(fā)電量的快速變化。本文引入柔性負(fù)荷縮減功率缺額，引入階梯型碳交易機(jī)制減小系統(tǒng)碳排放量，促進(jìn)風(fēng)光消納，構(gòu)建計(jì)及風(fēng)光消納和柔性負(fù)荷參與的低碳經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度模型。柔性負(fù)荷指的是具備調(diào)整消耗能力的電力負(fù)荷，包括可靈活調(diào)整的家庭、工業(yè)和商業(yè)用電設(shè)備等。通過(guò)與用戶(hù)達(dá)成協(xié)議，可以根據(jù)電網(wǎng)供需情況對(duì)柔性負(fù)荷進(jìn)行調(diào)度，使其在可再生能源出力不足時(shí)增加負(fù)荷，在可再生能源出力充足時(shí)減少負(fù)荷，從而實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的平衡。在滿(mǎn)足系統(tǒng)各項(xiàng)約束的前提下，優(yōu)化求解實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)綜合運(yùn)行成本最小化及風(fēng)光消納最大化，使得電網(wǎng)系統(tǒng)社會(huì)效益最佳。

3.1 目標(biāo)函數(shù)

為了實(shí)現(xiàn)新能源消納最大化，在調(diào)度過(guò)程中除了保障電力電量的可靠供應(yīng)外還要最大限度地降低系統(tǒng)綜合成本，本文所建立模型綜合考慮利用柔性負(fù)荷參與調(diào)度，最大程度地利用風(fēng)光發(fā)電，兼顧安全性、經(jīng)濟(jì)性及低碳環(huán)保。

目標(biāo)函數(shù)中綜合考慮了火電機(jī)組運(yùn)行成本、風(fēng)電和光伏的運(yùn)維成本、蓄電池充放電成本、風(fēng)光未消納的懲罰成本、3種柔性負(fù)荷的補(bǔ)償成本、階梯型碳交易成本，數(shù)學(xué)表達(dá)式為

minF=f1+f2+f3+f4+f5+f6.

(7)

式中：minF=f1+f2+f3+f4+f5+f6為火電機(jī)組運(yùn)行成本；f2為風(fēng)電、光伏的運(yùn)維成本；f3為蓄電池充放電成本；f4為風(fēng)光未消納的懲罰成本；f5為柔性負(fù)荷補(bǔ)償成本。

a)火電機(jī)組運(yùn)行成本

(8)

式中：m1為常規(guī)機(jī)組參與調(diào)度的時(shí)段數(shù)；n1為常規(guī)機(jī)組數(shù)量；aj、bj、cj為常規(guī)機(jī)組j發(fā)電的成本系數(shù)；Pcg，i，j為第i個(gè)時(shí)段第j臺(tái)常規(guī)機(jī)組的出力。

就在我考上大學(xué)的那年暑假，父親走上了自己的路。祖父去世后留下一大塊田地，后來(lái)田地被劃入住宅建地，父親因此意外地得到了一筆可觀的財(cái)富。他決定帶著那筆財(cái)富從這個(gè)不愉快的家庭里抽身而退。

b)風(fēng)電、光伏的運(yùn)維成本

(9)

式中：m2為風(fēng)電/光伏機(jī)組參與調(diào)度運(yùn)行時(shí)段數(shù)；n2為風(fēng)電/光伏機(jī)組數(shù)量；Cwd，j為風(fēng)電機(jī)組的單位出力運(yùn)維成本；Pwd，i，j為第i個(gè)時(shí)段第j臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的出力；Cpv，j為光伏機(jī)組的單位出力運(yùn)維成本；Ppv，i，j為第i個(gè)時(shí)段第j臺(tái)光伏機(jī)組的出力。

c)蓄電池充放電成本

(10)

式中：m3為蓄電池充放電時(shí)段數(shù)；n3為蓄電池?cái)?shù)量；Pin，i，j、Pout，i，j分別為蓄電池充電、放電的功率；Cin，j、Cout，j分別為蓄電池充電、放電成本系數(shù)。

d)風(fēng)光未消納的懲罰成本

(11)

e)柔性負(fù)荷補(bǔ)償成本

f5=fsh+ftrs+fcut，

(12)

(13)

(14)

(15)

3.2 約束條件

為維持電力系統(tǒng)運(yùn)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，需滿(mǎn)足以下多項(xiàng)約束條件。

a)出力上下限約束為：

(16)

b)發(fā)電機(jī)爬坡約束為：

(17)

c)風(fēng)電約束為

(18)

d)光伏約束為

(19)

e)蓄電池充放電功率約束為：

(20)

式中：Pin，max、Pout，max分別為蓄電池充電功率、放電功率的最大值；Ai、Bi分別為第i個(gè)時(shí)段蓄電池充、放電的狀態(tài)，當(dāng)Ai=1∪Bi=0時(shí)蓄電池充電，當(dāng)Ai=0∪Bi=1時(shí)蓄電池放電。

f)柔性負(fù)荷約束?？赊D(zhuǎn)移負(fù)荷的出力約束見(jiàn)式(3)及式(4)，可削減負(fù)荷受到以下約束：

(21)

g)功率平衡約束為：

Pcg+Ppv+Pwd-Pin+Pout=Pbase+Psh+Ptrs+Pcut.

(22)

式中Pbase為基礎(chǔ)負(fù)荷的電功率。

4 算例分析

為驗(yàn)證上述研究的合理性，利用IEEE 30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行仿真驗(yàn)證，其拓?fù)鋱D如圖1所示。其中：常規(guī)發(fā)電機(jī)組單元(G)接在30、37、39號(hào)節(jié)點(diǎn)，風(fēng)力發(fā)電機(jī)(W)接31、34、35、38號(hào)節(jié)點(diǎn)，光伏發(fā)電機(jī)組(PV)接33、36號(hào)節(jié)點(diǎn)，32號(hào)節(jié)點(diǎn)接柔性負(fù)荷(D)。

圖1 IEEE30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)Fig.1 IEEE 30 node system

4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

本文以24 h為1個(gè)周期進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，在調(diào)度優(yōu)化模型考慮了多項(xiàng)約束條件，借助MATLAB中的Yalmip工具箱，并利用Cplex求解器求解上述調(diào)度模型。在求解過(guò)程中遇到不可行解時(shí)，可利用求解器進(jìn)行處理，以求解得到最接近可行解的調(diào)度方案。

設(shè)置可平移電負(fù)荷1、2的總功率分別為50、75 MW，可轉(zhuǎn)移電負(fù)荷總功率為75 MW，可削減電負(fù)荷總功率為770 MW。本文柔性負(fù)荷的參數(shù)設(shè)置[23-24]見(jiàn)表1—3。

表1 可平移負(fù)荷參數(shù)Tab.1 Translatable load parameters

表2 可轉(zhuǎn)移負(fù)荷參數(shù)Tab.2 Transferable load parameters

表3 可削減負(fù)荷參數(shù)Tab.3 Subtractable load parameters

4.2 仿真結(jié)果分析

在考慮柔性負(fù)荷參與電網(wǎng)調(diào)度的情況下，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行低碳經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度，得到1個(gè)調(diào)度周期內(nèi)各機(jī)組的出力變化。為了驗(yàn)證本文所提優(yōu)化調(diào)度的有效性，采取對(duì)比分析，設(shè)置場(chǎng)景如下：

場(chǎng)景1：不考慮階梯型碳交易機(jī)制，不考慮引入柔性負(fù)荷；

場(chǎng)景2：不考慮階梯型碳交易機(jī)制，考慮引入柔性負(fù)荷；

場(chǎng)景3：考慮階梯型碳交易機(jī)制，且考慮引入柔性負(fù)荷。

圖2為各機(jī)組最優(yōu)出力情況，由圖2可知：整個(gè)調(diào)度周期內(nèi)火電機(jī)組出力較為穩(wěn)定，減小了風(fēng)光資源不足而負(fù)荷需求較大時(shí)對(duì)電網(wǎng)的影響。電負(fù)荷主要由火電機(jī)組和風(fēng)光機(jī)組出力滿(mǎn)足，少量由蓄電池充放電來(lái)補(bǔ)充，系統(tǒng)保持整體電負(fù)荷平衡。在00：00—08：00時(shí)段，負(fù)荷需求較低，此時(shí)無(wú)光伏機(jī)組出力，而風(fēng)資源充沛，且由于本文設(shè)置風(fēng)能未消納的懲罰成本，風(fēng)電機(jī)組大量消納，多余的電量由蓄電池儲(chǔ)存起來(lái)，并在其他機(jī)組出力不足時(shí)放電補(bǔ)充，緩解系統(tǒng)的供電壓力。10：00—14：00時(shí)段處于第1個(gè)電力負(fù)荷需求高峰期，光資源充沛，此時(shí)充分利用充裕的風(fēng)光資源提供電能，并利用新能源對(duì)蓄電池充電。18：00—22：00為第2個(gè)電力負(fù)荷需求高峰期，大量利用風(fēng)電資源供電。

圖2 各機(jī)組最優(yōu)出力情況Fig.2 Optimal output of each unit

在不同的場(chǎng)景下，電網(wǎng)消納風(fēng)光資源的水平也不一致。通過(guò)場(chǎng)景1和場(chǎng)景2的對(duì)比，分析引入柔性負(fù)荷對(duì)于系統(tǒng)消納新能源的影響。引入柔性負(fù)荷并考慮風(fēng)光消納和既不考慮階梯型碳交易機(jī)制也不考慮引入柔性負(fù)荷的調(diào)度模型的棄風(fēng)棄光量對(duì)比如圖3所示。由圖3可知：在10：00—11：00時(shí)段內(nèi)，引入柔性負(fù)荷后的棄風(fēng)棄光量下降率最大，可達(dá)到70%；在02：00—03：00時(shí)段內(nèi)，引入后棄風(fēng)棄光下降率最小，可達(dá)20%?？紤]柔性負(fù)荷的優(yōu)化調(diào)度策略可有效降低棄風(fēng)棄光量，促進(jìn)新能源的消納。據(jù)觀察，即使在負(fù)荷需求很大的所有時(shí)段，有蓄電池參與調(diào)度的情況下，場(chǎng)景1和場(chǎng)景2均存在一定程度的棄風(fēng)棄光。這是因?yàn)樾铍姵爻浞烹姴呗詻](méi)有與風(fēng)光能源協(xié)調(diào)波動(dòng)，導(dǎo)致部分風(fēng)光資源不能被儲(chǔ)存或者釋放，造成了一部分棄風(fēng)棄光的出現(xiàn)。但總體來(lái)說(shuō)，場(chǎng)景2的棄風(fēng)棄光現(xiàn)象有明顯減少，表明了本文所提優(yōu)化調(diào)度策略的有效性。

圖3 棄風(fēng)棄光量對(duì)比Fig.3 Comparison of abandoned wind and abandoned light amount

作為發(fā)電調(diào)度的補(bǔ)充，柔性負(fù)荷為電網(wǎng)調(diào)度提供了新的思路和可能性。利用柔性負(fù)荷的靈活調(diào)節(jié)特性，平抑功率出力波動(dòng)，減小負(fù)荷峰谷差，確保電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度。圖4為柔性負(fù)荷的電負(fù)荷曲線，反映了柔性負(fù)荷的用電需求隨時(shí)間變化的情況，04：00—07：00及15：00—18：00時(shí)段為該柔性負(fù)荷的用電低谷，11：00—13：00及19：00—21：00時(shí)段為負(fù)荷的用電高峰時(shí)段。通過(guò)了解柔性負(fù)荷的電負(fù)荷曲線，可以制定精確有效的負(fù)荷調(diào)度策略。

圖4 柔性負(fù)荷的電負(fù)荷Fig.4 Electric load curve of flexible load

用戶(hù)側(cè)的電負(fù)荷由固定負(fù)荷、可平移負(fù)荷、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷、可削減負(fù)荷構(gòu)成。

對(duì)比優(yōu)化前后用戶(hù)側(cè)的負(fù)荷分布(圖5、6)可知：基礎(chǔ)負(fù)荷不可調(diào)控，對(duì)用戶(hù)的用電需求完全響應(yīng)。用戶(hù)側(cè)在11：00—14：00、19：00—21：00兩個(gè)時(shí)段內(nèi)處于用電需求高峰期，這與實(shí)際生活中早晚高峰用電量較大的情況完全一致。而03：00—07：00時(shí)段用電需求很小，造成了較大的峰谷差，對(duì)電能質(zhì)量、電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行造成影響。考慮引入柔性負(fù)荷參與電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度后，通過(guò)調(diào)控可平移、可轉(zhuǎn)移、可削減負(fù)荷，達(dá)到削峰填谷的效果。其中，可轉(zhuǎn)移負(fù)荷原分布在13：00—16：00連續(xù)時(shí)段內(nèi)；優(yōu)化后，分布在用電峰時(shí)段的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷發(fā)生轉(zhuǎn)移，共轉(zhuǎn)移40 MW電負(fù)荷填補(bǔ)至用電谷時(shí)段，剩余部分負(fù)荷保持不變?？善揭曝?fù)荷1優(yōu)化前分布在12：00—13：00時(shí)段，由于其自身整體平移的特點(diǎn)，優(yōu)化后電負(fù)荷整體平移至05：00—06：00時(shí)段，可平移負(fù)荷2也同樣從用電高峰時(shí)段整體平移至谷時(shí)段。根據(jù)不同時(shí)段的用電需求及不同類(lèi)型柔性負(fù)荷的特點(diǎn)，合理調(diào)用負(fù)荷，使發(fā)電、用電趨于平衡。通過(guò)對(duì)比優(yōu)化前后用戶(hù)側(cè)柔性電負(fù)荷分布情況，驗(yàn)證了本文所提的優(yōu)化調(diào)度策略的合理性，起到了削峰填谷的效果。

圖5 優(yōu)化前用戶(hù)側(cè)柔性負(fù)荷分布Fig.5 Flexible load distribution on the user side before optimization

圖6 優(yōu)化后用戶(hù)側(cè)柔性負(fù)荷分布Fig.6 Optimized user side flexible load distribution

為了驗(yàn)證考慮階梯型碳交易的影響，對(duì)比場(chǎng)景2及場(chǎng)景3下碳交易價(jià)格與碳排放量的變化，如圖7所示。場(chǎng)景2中，不考慮階梯型碳交易機(jī)制，即在目標(biāo)函數(shù)中不設(shè)置碳交易成本項(xiàng)，隨著碳交易價(jià)格的增長(zhǎng)，系統(tǒng)碳排放量不變。場(chǎng)景3下，隨著碳交易價(jià)格的增長(zhǎng)，目標(biāo)函數(shù)中碳交易項(xiàng)的占比逐漸增大，但由于系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性最佳的目標(biāo)，使得碳排放量逐漸減小。當(dāng)碳交易價(jià)格達(dá)到400元/kg后，下降趨勢(shì)逐漸緩和。

圖7 碳交易價(jià)格對(duì)碳排放量的影響Fig.7 The impact of carbon trading price on carbon emission

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文所提優(yōu)化調(diào)度策略中引入柔性負(fù)荷及階梯型碳交易模型對(duì)優(yōu)化調(diào)度結(jié)果的有效性，對(duì)上述3種場(chǎng)景分別進(jìn)行仿真對(duì)比，各場(chǎng)景對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表4。由表4可知：場(chǎng)景1由于未考慮階梯型碳交易機(jī)制，也未考慮引入柔性負(fù)荷，需要從外部購(gòu)買(mǎi)電量，以滿(mǎn)足用電需求，系統(tǒng)的各項(xiàng)成本均較高；場(chǎng)景2由于引入了柔性負(fù)荷，填補(bǔ)了系統(tǒng)功率缺額，減少了系統(tǒng)棄風(fēng)棄光現(xiàn)象，因此碳排放量減少，成本降低，對(duì)比場(chǎng)景1，總成本減少了約13.8%；場(chǎng)景3為本文提出的策略，碳排放量明顯降低，總成本相比場(chǎng)景1減少了約21.12%。

表4 各場(chǎng)景調(diào)度結(jié)果對(duì)比Tab.4 Comparison of scheduling results for various scenarios

5 結(jié)論

考慮柔性負(fù)荷參與電力系統(tǒng)調(diào)度并引入階梯型碳交易機(jī)制，在滿(mǎn)足系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的約束下，提升系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，提高系統(tǒng)對(duì)風(fēng)光資源的消納能力；建立以系統(tǒng)綜合運(yùn)行最優(yōu)經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)的調(diào)度模型，并調(diào)用Cplex求解器求解最佳機(jī)組出力策略，本文結(jié)論如下：

a)所建優(yōu)化調(diào)度模型兼顧經(jīng)濟(jì)性、安全性和低碳性，實(shí)現(xiàn)了多類(lèi)型機(jī)組協(xié)同調(diào)度時(shí)保持最優(yōu)出力機(jī)組。

b)在優(yōu)化調(diào)度模型中考慮柔性負(fù)荷，通過(guò)比較不同場(chǎng)景下的棄風(fēng)棄光量，驗(yàn)證了柔性負(fù)荷參與調(diào)度可提高系統(tǒng)消納新能源的能力，進(jìn)一步減小系統(tǒng)碳排放量。

c)在建立調(diào)度模型中引入階梯型碳交易機(jī)制，對(duì)比不同場(chǎng)景下碳交易價(jià)格與碳排放量的變化，本文調(diào)度策略能夠降低系統(tǒng)的總碳排放量，實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。