計及碳捕集的綜合能源系統(tǒng)低碳經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度

摘 要：針對碳捕集與封存（CCS）技術(shù)和電轉(zhuǎn)氣（P2G）設(shè)備，提出一種計及碳捕集、P2G和儲能設(shè)備聯(lián)合運行模式，通過細化P2G兩階段運行過程，提高氫能的利用效率；利用儲能設(shè)備解決CO2在捕集和利用上的時間不匹配問題，并考慮階梯式碳交易機制進一步降低綜合能源系統(tǒng)（IES）中CO2排放量。據(jù)此構(gòu)建含碳捕集的IES低碳經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度模型，并根據(jù)不同時刻碳排放量大小分成兩種調(diào)度模式，利用Matlab軟件中的求解器GUROBI軟件對模型進行求解。仿真結(jié)果表明，所提調(diào)度方法可進一步降低系統(tǒng)運行成本、提高可再生能源消納和減少碳排放量。

關(guān)鍵詞：碳捕集；氫能；優(yōu)化調(diào)度；綜合能源系統(tǒng)；電轉(zhuǎn)氣設(shè)備；碳交易機制

中圖分類號：TM73 文獻標志碼：A

0 引 言

為應(yīng)對全球氣候變暖的問題，中國提出在2030年前實現(xiàn)碳達峰，2060年前實現(xiàn)碳中和的“雙碳”目標［1］。在能源消耗總量上，電力行業(yè)占據(jù)較大比重，其碳排放水平也處于較高位置，降低電力行業(yè)的碳排放量有望加快實現(xiàn)“雙碳”目標［2］。

綜合能源系統(tǒng)（integrated energy system，IES）打破了傳統(tǒng)電、氣、熱等能源獨立運行模式的壁壘［3］，具有多能互補、提高能源利用效率、降低用能成本和減少碳排放的優(yōu)點［4］。文獻［5］建立考慮碳捕集系統(tǒng)的電氣IES低碳經(jīng)濟調(diào)度模型，但未考慮碳交易市場的引導(dǎo)作用。目前IES主要以傳統(tǒng)常規(guī)機組和燃氣機組作為供能來源，減少系統(tǒng)碳排放量有待進一步提高［6］。

在電力行業(yè)中運用碳捕集與封存（carbon capture and storage，CCS）技術(shù)可更高效減少系統(tǒng)的碳排放量，因此傳統(tǒng)常規(guī)機組裝設(shè)碳捕集裝置將成為未來的一種發(fā)展趨勢［7］。文獻［8］考慮CCS技術(shù)的作用，提出一種電熱IES低碳經(jīng)濟調(diào)度模型，但未考慮CCS技術(shù)捕集到CO2后的利用問題；文獻［9］針對CCS技術(shù)和電轉(zhuǎn)氣（power to gas，P2G）設(shè)備，建立CCS技術(shù)和P2G設(shè)備耦合的虛擬電廠數(shù)學(xué)模型，但忽略了P2G設(shè)備只會在可再生能源剩余時工作。

近年來，由于P2G設(shè)備是電氣耦合重要載體，其在IES中的影響逐漸受到關(guān)注［10］。文獻［11］考慮將CCS技術(shù)捕集到的CO2作為原料供給P2G設(shè)備，構(gòu)建P2G和CCS技術(shù)協(xié)同的電氣互聯(lián)系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型；文獻［12］考慮儲液罐能量時移特征，構(gòu)建能源側(cè)設(shè)備聯(lián)合運行的IES優(yōu)化調(diào)度模型。上述文獻僅考慮P2G設(shè)備產(chǎn)生天然氣的過程，未將P2G設(shè)備運行過程進行細化。實際上，P2G設(shè)備的運行過程可分為2個階段：第1階段為電解槽裝置電解水生成H2；第2階段為H2與CO2反應(yīng)生成CH2。而電解水生成H2的效率高達80%［13］，且氫能具有零碳排放的優(yōu)勢［14］，故細化P2G兩階段運行過程，研究氫能在IES中的高效利用具有重要意義。

在上述研究的基礎(chǔ)上，本文針對系統(tǒng)內(nèi)碳排放量過高和能源利用不充分問題，提出一種計及碳捕集、P2G和儲能設(shè)備聯(lián)合運行模式，通過細化P2G運行過程，將其運行過程分解為2個階段，更加高效利用氫能優(yōu)勢，并使用儲能裝置解決CO2在捕集和利用上的時間不匹配問題。使用階梯式碳交易機制進一步降低IES的CO2排放量。基于此，建立以綜合成本最小為目標的低碳經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度模型，根據(jù)不同時刻碳排放量大小分成兩種調(diào)度模式，最后通過4種場景進行對比分析，驗證所提方案的優(yōu)越性。

1 含碳捕集的IES模型構(gòu)建

1.1 綜合能源系統(tǒng)的機理

本文含碳捕集的IES由含CCS技術(shù)的熱電聯(lián)產(chǎn)（combined heating and power，CHP）機組、可再生能源（風(fēng)電、光伏）、P2G裝置、燃氣鍋爐（gas boiler，GB）、氫燃料電池（hydrogen fuel cell，HFC）和儲能設(shè)備構(gòu)成，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。含碳捕集技術(shù)的CHP機組工作過程為：CHP機組在燃燒天然氣燃料后從煙氣中分離出CO2，CO2通過凈化壓縮裝置后，被捕獲并儲存為高純度CO2，作為原料輸送至P2G設(shè)備。P2G技術(shù)利用電解水生成的H2與CO2反應(yīng)生成CH2，通過天然氣管道輸送至CHP機組和氣負荷，多余CH2進行存儲。可再生能源、CHP機組和HFC的電力輸出為電負荷供電。

在CHP機組的運行過程中，副產(chǎn)品CO2由碳捕集裝置收集并供應(yīng)給P2G以供利用。當系統(tǒng)中存在棄風(fēng)、棄光時，P2G設(shè)備可消納盈余可再生能源。采用碳捕獲技術(shù)的IES不僅可節(jié)省碳包裝成本和P2G購買高純度CO2的原材料成本，而且可有效降低系統(tǒng)的碳排放量和不必要的能量損失。

1.2 碳捕集、P2G和儲能設(shè)備聯(lián)合運行模式

本文首先考慮將CCS技術(shù)應(yīng)用于CHP機組，從而降低能源側(cè)CO2排放量。其次細化P2G設(shè)備運行過程，將其運行過程分解為2個階段：第1階段在可再生能源盈余時利用盈余電量電解水生成H2，解決棄風(fēng)、棄光問題，并深度發(fā)揮氫能對于IES的應(yīng)用價值；第2階段利用系統(tǒng)中碳捕集設(shè)備捕集的CO2與部分氫能進行甲烷化反應(yīng)生成CH2，降低甲烷化反應(yīng)的CO2原料成本和系統(tǒng)的碳排放量。氫能不僅自身在進行能源轉(zhuǎn)換時不產(chǎn)生CO2，具有清潔環(huán)保的優(yōu)點［15］，而且因其具有能源轉(zhuǎn)換效率高的優(yōu)勢，可承擔系統(tǒng)內(nèi)碳排放機組部分的發(fā)電、發(fā)熱功率，進而減小整個系統(tǒng)的碳排放量。

基于此，本文提出一種計及碳捕集、P2G和儲能設(shè)備聯(lián)合運行模式，其聯(lián)合運行模式框圖如圖2所示。該聯(lián)合運行模式可降低整個系統(tǒng)的CO2排放量；可提高捕集到的CO2利用率，減少能源的浪費；可降低P2G設(shè)備第2階段購買CO2的原料成本；可最大化利用氫能，發(fā)揮氫能能源轉(zhuǎn)換效率高、清潔環(huán)保的優(yōu)勢。

1.3 含碳捕集的多能互補調(diào)度策略

本文根據(jù)不同時刻碳排放量大小分成2種調(diào)度模式，碳排放量大小根據(jù)調(diào)度區(qū)域可再生能源機組預(yù)測出力大小、負荷預(yù)測大小和機組出力大小共同決定，可再生能源盈余電量為：

[PS，t=PeL，t-Pebuy，t-PWT，t-PPV，t-PEmin，t] （1）

式中：[PS，t]——[t]時刻可再生能源盈余電量，kW；[PeL，t]——[t]時刻電負荷功率，kW；[Pebuy，t]——[t]時刻購電量，kW；[PWT，t]、[PPV，t]——[t]時刻風(fēng)電、光伏輸出功率，kW；[PEmin，t]——CHP機組最小輸出功率，kW。

1.3.1 低碳排放水平調(diào)度模式

此模式滿足條件：

[PS，t≤0] （2）

當[PS，t=0]時，可再生能源盈余電量變化趨勢[ΔPS，t=PS，t-PS，t-1lt;0]采用低碳排放水平調(diào)度模式。

此時可再生能源機組有盈余電量，且IES內(nèi)其他機組降低至最小出力后也不能完全消納，這就會造成棄風(fēng)、棄光和資源浪費。因此該調(diào)度模式下考慮細化P2G兩階段運行過程，將盈余電能電解水生成H2，生成的H2一部分供給HFC用來滿足熱負荷需求，一部分存儲在儲氫裝置中，在負荷需求高的時刻用來滿足負荷需求。

1.3.2 高碳排放水平調(diào)度模式

此模式滿足條件：

[PS，tgt;0] （3）

此時負荷需求量較大，可再生能源可被完全消納，單純依靠可再生能源機組提供電功率已不能滿足電負荷需求，如果按照傳統(tǒng)方法提高其他機組出力會造成大量CO2排放和較高的運行成本，故考慮將存儲在儲氫裝置中H2供給HFC用來滿足電負荷需求，以此來承擔碳排放機組部分的發(fā)電功率。此時碳捕集機組將捕集到的CO2存儲在儲碳裝置中，在可再生能源盈余時將其供給P2G裝置作為原料。

1.4 含碳捕集與封存技術(shù)的熱電聯(lián)產(chǎn)機組模型

1.4.1 碳捕集與封存技術(shù)的耗能成本

安裝有碳捕集裝置的CHP機組在[t]時刻的發(fā)電功率[PMT，t]首先供給碳捕集裝置使用，這類電功率稱為碳捕集耗能功率[PCCTt]。剩余的電功率供給其他用電設(shè)備，這類電功率稱為CHP機組的凈輸出功率[PEt]，它們的關(guān)系為：

[PMT，t=PCCTt+PEt] （4）

碳捕集耗能功率包括基礎(chǔ)耗能功率[LCCTB]和運行耗能功率[LCCTt]，前者可看作常數(shù)，后者與CO2的捕集量有關(guān)。

[PCCTt=LCCTB+LCCTtLCCTt=λCCTηCCTtMPMP=eCPMT，t] （5）

式中：[PMT，t]、[ηCCTt]和[eC]——CHP機組在[t]時刻的發(fā)電功率、碳捕集效率和單位碳排放強度；[MP]——CHP機組的碳排量，kg；[λCCT]——CHP機組在捕集單位CO2時所消耗的電能，kW。

1.4.2 碳封存成本

CHP機組在某個效率下捕集到的CO2量為：

[MCCTCO2，t=ηCCTtMP] （6）

式中：[MCCTCO2，t]——CHP機組在[t]時刻捕集CO2的總量，kg。

CHP機組捕集的CO2首先供給P2G裝置合成CH2，剩余CO2通過碳封存技術(shù)進行封存，碳封存成本為：

[FSt=CS（MCCTCO2，t-mCCTCO2，t）] （7）

式中：[FSt]、[mCCTCO2，t]——CHP機組在[t]時刻的碳封存成本和用作P2G原料的CO2量；[CS]——碳封存的成本系數(shù)。

1.4.3 熱電聯(lián)產(chǎn)機組模型

CHP機組可進行氣-電、氣-熱的轉(zhuǎn)換，其數(shù)學(xué)模型為：

[QMMT，t=PMT，t（1-ηMT，t-ηloss）ηMT，tQMT，t=CMT-hηhQMMT，t] （8）

[PMT，t=ηMT，tPgast] （9）

式中：[QMMT，t]、[PMT，t]和[Pgast]——[t]時刻微型燃氣輪機的排氣余熱量、發(fā)電功率和耗氣功率，kW；[ηMT，t]——[t]時刻微型燃氣輪機的發(fā)電效率；[ηloss]——微型燃氣輪機的散熱損失率，取5%；[QMT，t]——[t]時刻溴冷機的產(chǎn)熱量，kW；[CMT-h]——溴冷機的產(chǎn)熱系數(shù)，取1.2；[ηh]——溴冷機的煙氣回收率，取0.95。

1.5 電轉(zhuǎn)氣設(shè)備模型

1.5.1 電解槽裝置

電解槽裝置可將富余的可再生能源轉(zhuǎn)換為氫能，其數(shù)學(xué)模型為：

[He-c，t=ηe-cPe-c，t] （10）

式中：[He-c，t]、[Pe-c，t]——[t]時刻電解槽裝置產(chǎn)生的氫能功率、消耗的電功率，kW；[ηe-c]——電氫轉(zhuǎn)換效率，取0.88。

1.5.2 甲烷化反應(yīng)

由甲烷化反應(yīng)可知P2G消耗CO2的量和生成CH2的量相同，其數(shù)學(xué)模型為：

[MP2Gt=ρCO2VCO2t=ρCO2VCH4tVCH4t=3.6ηP2GPP2GH，tHg] （11）

[PP2GH，t=PgasP2G，tηP2G] （12）

式中：[MP2Gt]、[VCO2t]、[VCH4t]、[PP2GH，t]和[PgasP2G，t]——P2G設(shè)備在[t]時刻消耗的CO2量、消耗的CO2體積、生成氣體體積、P2G耗氫功率和P2G生成天然氣功率；[ρCO2]——CO2密度；[η P2G]——P2G效率，取0.6；[Hg]——CH2熱值，取39 MJ/m3。

1.5.3 氫燃料電池

HFC可高效、無污染地實現(xiàn)氫能、電能和熱能之間的轉(zhuǎn)換，其數(shù)學(xué)模型為：

[PHFC，t=ηHFC，ePcHFC，tQHFC，t=ηHFC，hPcHFC，t] （13）

式中：[PHFC，t]、[QHFC，t]和[PcHFC，t]——[t]時刻HFC電輸出功率、熱輸出功率和輸入功率，kW；[ηHFC，e]、[ηHFC，h]——電、熱轉(zhuǎn)換效率，分別取0.85、0.60。

1.6 燃氣鍋爐裝置模型

GB裝置可配合CHP機組滿足熱負荷需求，其數(shù)學(xué)模型為：

[Qg-h，t=ηg-hPg-h，t] （14）

式中：[Qg-h，t]、[Pg-h，t]——[t]時刻GB裝置的制熱功率、耗氣功率，kW；[ηg-h]——GB裝置的轉(zhuǎn)換效率，取0.95。

1.7 階梯式碳交易模型

1.7.1 碳排放配額模型

[EC=Ebuy，i+ECHP+EGBEbuy，i=λit=1TPbuy，i，tECHP=λgt=1T（PMT，t+QMT，t）EGB=λgt=1TQg-h，t] （15）

式中：[EC]、[Ebuy，i]、[ECHP]和[EGB]——系統(tǒng)總的碳配額、購能碳配額、CHP機組碳配額和GB碳配額；[λ i]、[λ g]——常規(guī)火電機組單位電力消耗的碳配額和GB單位氣消耗的碳配額；[Pbuy，i，t]——第[i]種能源在[t]時刻的購能量，kW。

1.7.2 實際碳排放模型

[EC，a=Ebuy，i，a+ECHP，a+EGB，a-ECCT，aEbuy，i，a=t=1T（a1+b1Pbuy，i，t+c1P2buy，i，t）ECHP，a=t=1Ta2+b2（PMT，t+QMT，t）+c2（PMT，t+QMT，t）2EGB，a=t=1T（a2+b2Qg-h，t+c2Q2g-h，t）ECCT，a=t=1TMCCTCO2，t] （16）

式中：[EC，a]——系統(tǒng)總的實際碳排放量，kg；[Ebuy，i，a]——第[i]種能源購能的實際碳排放量，kg；[ECHP，a]、[EGB，a]——CHP機組和GB的實際碳排放量，kg；[ECCT，a]——碳捕集設(shè)備捕集到的CO2總量，kg；[a1]、[b1]、[c1]和[a2]、[b2]、[c2]——常規(guī)火電機組和GB的碳排放計算參數(shù)。

1.7.3 階梯式碳交易成本

參與碳交易市場的碳排放權(quán)交易額為：

[EC，t=EC，a-EC] （17）

式中：[EC，t]——系統(tǒng)總的碳排放權(quán)交易額。

本文建立的階梯式碳交易模型，將碳排放劃分為多個區(qū)間，其模型為：

[fCO2=?EC，t， EC，t≤l?（1+β）（EC，t-l）+?l， llt;EC，t≤2l?（1+2β）（EC，t-2l）+?（2+β）l ， 2llt; EC，t≤3l?（1+3β）（EC，t-3l）+?（3+3β）l， 3llt;EC，t≤4l?（1+4β）（EC，t-4l）+?（4+6β）l， EC，tgt;4l] （18）

式中：[fCO2]——階梯式碳交易成本，元；[?]——碳交易基本價格，元；[l]——碳排放量區(qū)間長度；[β]——價格增長率。

2 含碳捕集的IES優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 目標函數(shù)

本文以系統(tǒng)綜合成本最小為目標函數(shù)，所提模型的調(diào)度周期為24 h。

[F=min（Fbuy+Fop+FC+FW）] （18）

式中：[Fbuy]、[Fop]、[FC]和[FW]——購能成本、運維成本、階梯式碳交易成本和棄風(fēng)棄光成本，元。

2.1.1 購能成本

[Fbuy=t=1T（CePebuy，t+ChPhbuy，t+CgPgbuy，t）] （20）

式中：[Ce]、[Ch]和[Cg]——[t]時刻購電、購熱和購氣價格，元/kWh；[Phbuy，t]、[Pgbuy，t]——[t]時刻購熱、購氣量，kW。

2.1.2 運維成本

[Fop=t=1TCg-hQg-h，t+CHFC（PHFC，t+QHFC，t）+CP2GPP2Gt+ CCHP（PMT，t+QMT，t） +CWTPWT，t+CPVPPV，t] （21）

式中：[Cg-h]、[CHFC]、[CP2G]、[ CCHP]、[CWT]和[CPV]——GB裝置、HFC、P2G裝置、CHP機組、風(fēng)電和光伏的單位運維成本，元。

2.1.3 階梯式碳交易成本

[FC=t=1TfCO2t] （22）

式中：[fCO2t]——[t]時刻階梯式碳交易成本，元。

2.1.4 棄風(fēng)棄光成本

[FW=t=1TCW（PWWT，t+PWPV，t）] （23）

式中：[CW]——棄風(fēng)棄光成本系數(shù)；[PWWT，t]、[PWPV，t]——[t]時刻棄風(fēng)、棄光功率，kW。

2.2 約束條件

2.2.1 功率平衡約束

電功率平衡約束為：

[Pebuy，t+PWT，t+PPV，t+PEt+PHFC，t+Pedist=PeL，t+Pe-c，t+Pecht] （24）

熱功率平衡約束為：

[Phbuy，t+QMT，t+Qg-h，t+QHFC，t+Qhdist=QhL，t+Qhcht] （25）

式中：[QhL，t]——[t]時刻熱負荷功率，kW。

氣功率平衡約束為：

[Pgbuy，t+PgasP2G，t+Pgdist=PgL，t+Pgast+Pg-h，t+Pgcht] （26）

式中：[PgL，t]——[t]時刻氣負荷功率，kW。

氫功率平衡約束為：

[He-c，t+Pcdist=PP2GH，t+PcHFC，t+Pccht] （27）

2.2.2 風(fēng)、光出力約束

[0≤PWT，t≤PmaxWT，t0≤PPV，t≤PmaxPV，t] （28）

式中：[PmaxWT，t]、[PmaxPV，t]——[t]時刻風(fēng)、光預(yù)測出力，kW。

2.2.3 CHP機組約束

[0≤PMT，t≤PmaxMT，t0≤QMT，t≤QmaxMT，t] （29）

式中：[PmaxMT，t]、[QmaxMT，t]——[t]時刻CHP機組電、熱功率上限，kW。

2.2.4 燃氣鍋爐裝置約束

[0≤Qg-h，t≤Qmaxg-h，t] （30）

式中：[Qmaxg-h，t]——[t]時刻GB的供熱功率上限，kW。

2.5.5 氫燃料電池約束

[0≤Pe-c，t≤Pmaxe-c，t0≤PHFC，t≤PmaxHFC，t0≤QHFC，t≤QmaxHFC，t] （31）

式中：[Pmaxe-c，t]——[t]時刻電解槽裝置出力上限，kW；[PmaxHFC，t]、[QmaxHFC，t]——[t]時刻HFC電、熱功率上限，kW。

2.2.6 P2G設(shè)備約束

[0≤PP2GH，t≤PmaxH，t0≤PgasP2G，t≤PmaxP2G，t] （32）

式中：[PmaxH，t]——P2G設(shè)備耗氫功率上限，kW；[PmaxP2G，t]——P2G設(shè)備出力上限，kW。

2.2.7 儲能約束

在IES中不同能源儲能裝置的數(shù)學(xué)模型類似，因此針對文中5種類型的儲能裝置進行統(tǒng)一建模。

[Ees，i，t=（1-τ）Ees，i，t-1+Pch，iηch，i-Pdis，iηdis，iλmin，iVes，i≤Ees，i，t≤λmax，iVes，i-δch，iPmines，i≤Pes，i，t≤δdis，iPmaxes，iμch，tμdis，t=0Ees，i，1=Ees，i，TEmines，i≤Ees，i≤Emaxes，i] （33）

式中：[Ees，i，t]、[Pes，i，t]——第[i]種儲能裝置在[t]時刻的儲能容量、儲能功率，kW；[τ]——不同儲能裝置的能量損失率；[Pch，i]、[Pdis，i]——第[i]種儲能裝置的儲能充、放功率，kW；[ηch，i]、[ηdis，i]——第[i]種儲能裝置的儲能充、放效率；[Ves，i]——第[i]種儲能裝置的總?cè)萘?，kW；[λmin，i]、[λmax，i]——第[i]種儲能裝置的儲能最小、最大荷電狀態(tài)；[δch，i]、[δdis，i]——第[i]種儲能裝置的最大充、放能速率，C；[Pmines，i]、[Pmaxes，i]——第[i]種儲能裝置的充、放能功率下限和上限，kW；[μch，t]、[μdis，t]——儲能和放能狀態(tài)變量；[Emines，i]、[Emaxes，i]——第[i]種儲能裝置的容量下限和上限，kW。

2.2.8 可控機組運行約束

[PCGimin≤PCGi，t≤PCGimaxRdowni≤PCGi，t-PCGi，t-1≤Rupi] （34）

式中：[PCGi，t]——第i臺可控機組在[t]時刻的出力，kW；[PCGimin]、[PCGimax]——第i臺可控機組的出力下限、上限，kW；[Rupi]、[Rdowni]——第i臺可控機組的上、下爬坡速率，kWh。

3 算例分析

3.1 算例參數(shù)

以圖1所構(gòu)建的IES為研究對象，本文選取典型冬季日負荷數(shù)據(jù)進行優(yōu)化。該系統(tǒng)包括風(fēng)力發(fā)電站、光伏發(fā)電站、GB裝置、HFC、CHP機組、P2G設(shè)備和儲能等單元。系統(tǒng)運行調(diào)度以24 h為周期，時間間隔[Δt]為1 h。

分時電價的劃分參考文獻［16］，風(fēng)電、光伏出力和電、熱、氣負荷預(yù)測結(jié)果曲線如圖3所示，機組的運行參數(shù)參考文獻［1］，儲能裝置的相關(guān)參數(shù)參考文獻［1，16］，并且假設(shè)儲能容量的初始值為最小容量值。

為對比分析所提低碳經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度模型對于IES的效用和減小碳排放的經(jīng)濟性，本文設(shè)計4種場景進行對比分析，具體方案如下：

方案1：考慮傳統(tǒng)碳交易機制，未細化P2G兩階段運行過程，不考慮CCS技術(shù)；

方案2：考慮傳統(tǒng)碳交易機制，未細化P2G兩階段運行過程，考慮CCS技術(shù)；

方案3：考慮階梯式碳交易機制，未細化P2G兩階段運行過程，考慮CCS技術(shù)；

方案4：考慮階梯式碳交易機制，細化P2G兩階段運行過程，考慮CCS技術(shù)。

3.2 仿真求解

本文建立的含碳捕集的IES低碳經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度模型屬于非線性規(guī)劃問題，需轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃問題進行求解，本文借鑒文獻［17］的方法將其轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)線性規(guī)劃問題并采用Matlab軟件中的求解器GUROBI優(yōu)化軟件進行求解，具體仿真求解流程圖如圖4所示。

3.3 基礎(chǔ)運行結(jié)果

電功率優(yōu)化結(jié)果如圖5所示，在00：00—06：00時段可再生能源盈余電量[PS，t≤0]，采用低碳排放水平調(diào)度模式，由風(fēng)電、CHP機組和儲電裝置供電，并將多余的電功率用于電解水制氫；在07：00—17：00時段可再生能源盈余電量[PS，tgt;0]，采用高碳排放水平調(diào)度模式，白天電負荷需求增大，光伏開始供電；在18：00—20：00時段可再生能源盈余電量[PS，tgt;0]，采用高碳排放水平調(diào)度模式，光伏出力逐漸減小，由HFC和CHP機組供電滿足電功率平衡；在21：00—24：00時段可再生能源盈余電量[PS，t≤0]，采用低碳排放水平調(diào)度模式，風(fēng)電出力逐漸增加，將剩余的電功率用于電解水制氫。

熱功率優(yōu)化結(jié)果如圖6所示，在00：00—06：00時段，夜間熱負荷較大，HFC和CHP機組以最大供熱出力輸出給熱負荷；在07：00—17：00時段，隨著日間太陽輻照度增大，電負荷增大，熱負荷減小，HFC和CHP機組減小供熱出力；在18：00—20：00時段，太陽輻照度逐漸減小，HFC和CHP機組供熱出力逐漸增大滿足熱負荷平衡；在21：00—24：00時段，太陽輻照度減小至0，HFC和CHP機組供熱出力配合儲熱裝置實現(xiàn)熱功率平衡。

氣功率優(yōu)化結(jié)果如圖7所示，在00：00—06：00時刻，夜間氣負荷需求較小，盈余氣功率用于CHP機組滿足夜間電、熱負荷需求；在07：00—17：00時段，日間氣負荷需求較大，此時可再生能源出力全部供于電負荷，P2G設(shè)備出力降低，故該時刻氣負荷主要由天然氣源供應(yīng)；在18：00—20：00時段，光伏出力逐漸減小，盈余氣功率用于CHP機組滿足該時刻電、熱負荷需求；在21：00—24：00時段，氣負荷需求逐漸減小，風(fēng)電出力逐漸增大，P2G設(shè)備出力增大，盈余氣功率用于CHP機組產(chǎn)電產(chǎn)熱。

氫功率優(yōu)化結(jié)果如圖8所示，在可再生能源出力較高時，電解槽裝置利用剩余的可再生能源進行電解水制氫，一部分氫能用于HFC滿足電、熱負荷需求；一部分氫能用于P2G裝置滿足氣負荷需求；剩余氫能存儲于儲氫罐中，提高了可再生能源的消納。日間電、熱負荷需求較高，HFC為電、熱負荷提供能量。

碳捕集機組耗電量與CO2捕集量之間的關(guān)系如圖9所示，在電、熱負荷需求較高的時段， CHP機組出力增大，碳排放量較高，碳捕集機組在這段時間內(nèi)捕集到的CO2量最多；在電、熱負荷需求較低的時段，碳捕集機組在這段時間內(nèi)捕集到的CO2量最少。

3.4 不同方案對比分析

4種場景運行結(jié)果如表1所示，不同方案下碳交易成本的對比情況如圖10所示，不同方案下綜合能源系統(tǒng)運行特性對比情況如圖11所示。

方案2對比方案1，IES中加裝碳捕集設(shè)備雖然使系統(tǒng)的運維成本增加了1168元，但系統(tǒng)碳排放量減少了11189 kg，達到很好的環(huán)境效益。由于碳捕集設(shè)備捕集到的CO2可供給P2G設(shè)備作為原料，使系統(tǒng)的購能成本降低了321.29元，并且由于加裝碳捕集設(shè)備，使得方案2的碳交易成本相比于方案1的碳交易成本降低了3639元，最終可降低系統(tǒng)綜合成本，故IES中加裝碳捕集設(shè)備可為系統(tǒng)帶來更好的經(jīng)濟效益和環(huán)境效益。

方案3對比方案2，用階梯式碳交易機制代替?zhèn)鹘y(tǒng)碳交易機制，雖然導(dǎo)致系統(tǒng)綜合成本相比于方案2系統(tǒng)綜合成本高出1071元，但系統(tǒng)的碳排放量減少了1261 kg，體現(xiàn)了系統(tǒng)在減小碳排放的同時保證了較低的運行成本。此時雖購氣價格低于購電價格，但燃燒天然氣會排放大量CO2，用購氣代替購電所節(jié)約的價格遠遠小于排放CO2在碳交易市場中購買碳配額價格，所以方案3增加了購電量，從而提高購能成本。

方案4對比方案3，考慮細化P2G兩階段運行過程來代替?zhèn)鹘y(tǒng)P2G，雖然導(dǎo)致系統(tǒng)的運維成本增加了5%，但IES將剩余的可再生能源供給電解槽裝置產(chǎn)生H2，氫能一部分供給HFC產(chǎn)電產(chǎn)熱減少了一個梯級的能量損耗，一部分供給P2G裝置減少了甲烷化反應(yīng)的原料成本，使得系統(tǒng)的購能成本和碳交易成本分別降低了18%和16%，故IES中通過細化P2G運行過程可更好利用氫能優(yōu)勢。

由圖10可知，夜間太陽輻照度為0，可再生能源無法為熱負荷提供足夠功率，故此時CHP機組和GB增大熱出力，碳交易成本也處于較高位置。中午時段太陽輻照度較大，可再生能源可為熱負荷提供較大功率，故此時CHP機組和GB減小熱出力，碳交易成本也處于較低位置。對比分析4種方案，方案4中細化P2G兩階段運行過程，提高了氫能的利用效率，從而使碳交易成本進一步降低，進而減少IES的綜合成本。

由圖11可知，IES在本文的調(diào)度方案下碳排放量和綜合成本均處于最低水平，而在方案1下IES的碳排放量和綜合成本均處于最高水平。由于方案3考慮階梯式碳交易機制，其碳交易成本高于方案2，故方案3的綜合成本高于方案2的綜合成本。分析表明，本文所提調(diào)度方案對于降低系統(tǒng)碳排放量和綜合成本有效。

4 結(jié) 論

本文構(gòu)建含CCS技術(shù)、細化P2G兩階段運行、階梯式碳交易機制和儲能裝置的IES低碳經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度模型，根據(jù)不同時刻碳排放量大小分成2種調(diào)度模式，通過研究分析，主要得出以下結(jié)論：

1）考慮CCS技術(shù)，系統(tǒng)的購能成本降低了321元，碳排放量減小了11189 kg，碳交易成本降低了3639元，實現(xiàn)了IES低碳經(jīng)濟運行。

2）根據(jù)不同時刻碳排放量大小采用不同的調(diào)度模式，更好地匹配了機組出力和負荷大小。采用階梯式碳交易機制相比于傳統(tǒng)碳交易機制，IES的CO2排放量進一步降低了9%，能夠更好地實現(xiàn)降低碳排放的效果。

3）考慮細化P2G兩階段運行過程來代替?zhèn)鹘y(tǒng)P2G，不僅可提高可再生能源的消納能力，而且也減少了一個梯級的能量損耗，且HFC產(chǎn)生的能源可承擔IES中部分能源需求，系統(tǒng)的CO2排放量進一步降低了4%，購能成本和碳交易成本分別降低了18%和16%，從而更高效利用氫能優(yōu)勢。

4）考慮碳捕集設(shè)備裝設(shè)儲碳裝置，將碳捕集設(shè)備捕集到的CO2分配到系統(tǒng)需要的時間段，解決了CO2在捕集和利用上存在時間的不匹配問題。

［參考文獻］

［1］ 陳錦鵬， 胡志堅， 陳穎光， 等. 考慮階梯式碳交易機制與電制氫的綜合能源系統(tǒng)熱電優(yōu)化［J］. 電力自動化設(shè)備， 2021， 41（9）： 48-55.

CHEN J P， HU Z J， CHEN Y G， et al. Thermoelectric optimization of integrated energy system considering ladder-type carbon trading mechanism and electric hydrogen" " production［J］." " Electric" " power" " automation equipment， 2021， 41（9）： 48-55.

［2］ 李衛(wèi)東， 張力兵， 齊大偉， 等. 考慮零碳排放的電-氣綜合能源系統(tǒng)日前優(yōu)化調(diào)度［J］. 太陽能學(xué)報， 2023， 44（6）： 145-151.

LI W D， ZHANG L B， QI D W， et al. Day-ahead optimal dispatch" "of" "electric-gas" "integrated" "energy" "systems considering" zero-carbon" emissions［J］." Acta" energiae solaris sinica， 2023， 44（6）： 145-151.

［3］ 吳江， 王晶晶， 張強， 等. 考慮電轉(zhuǎn)氣消納風(fēng)電的電-氣綜合能源系統(tǒng)兩階段魯棒協(xié)同調(diào)度［J］. 太陽能學(xué)報， 2022， 43（2）： 436-443.

WU J， WANG J J， ZHANG Q， et al. Two-stage robust cooperative scheduling for electricity-gas integrated energy system" " considering" " power-to-gas" " for" " wind" " power accommodation［J］. Acta energiae solaris sinica， 2022， 43（2）： 436-443.

［4］ MA Y M， WANG H X， HONG F， et al. Modeling and optimization of combined heat and power with power-to-gas and carbon capture system in integrated energy system［J］. Energy， 2021， 236： 121392.

［5］ 田豐， 賈燕冰， 任海泉， 等. 考慮碳捕集系統(tǒng)的綜合能源系統(tǒng)“源-荷”低碳經(jīng)濟調(diào)度［J］. 電網(wǎng)技術(shù)， 2020， 44（9）： 3346-3355.

TIAN F， JIA Y B， REN H Q， et al. “Source-load” low-carbon economic dispatch of integrated energy system considering" "carbon" "capture" "system［J］." Power" system technology， 2020， 44（9）： 3346-3355.

［6］ 楊秀， 柴梓軒， 劉方， 等. 考慮熱動態(tài)和碳交易的電-氣-熱綜合能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度［J］. 電測與儀表， 2021， 58（11）： 49-58.

YANG X， CHAI Z X， LIU F， et al. Coordinated scheduling of electricity-gas-heat integrated energy system considering" thermal" dynamics" and" carbon" trading［J］. Electrical measurement amp; instrumentation， 2021， 58（11）： 49-58.

［7］ 崔明勇， 靳賀， 何良策， 等. 基于風(fēng)電消納評估的電力系統(tǒng)魯棒低碳經(jīng)濟調(diào)度［J］. 太陽能學(xué)報， 2020， 41（8）： 270-280.

CUI M Y， JIN H， HE L C， et al. Robust low-carbon economic dispatch of power system based on wind power accommodation" "evaluation［J］." "Acta" "energiae" "solaris sinica， 2020， 41（8）： 270-280.

［8］ 盧志剛， 楊宇， 耿麗君， 等. 基于Benders分解法的電熱綜合能源系統(tǒng)低碳經(jīng)濟調(diào)度［J］. 中國電機工程學(xué)報， 2018， 38（7）： 1922-1934， 2208.

LU Z G， YANG Y， GENG L J， et al. Low-carbon economic dispatch of the integrated electrical and heating systems based on Benders decomposition［J］. Proceedings of the CSEE， 2018， 38（7）： 1922-1934， 2208.

［9］ 陳登勇， 劉方， 劉帥. 基于階梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃氣摻氫的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度［J］. 電網(wǎng)技術(shù)， 2022， 46（6）： 2042-2054.

CHEN D Y， LIU F， LIU S. Optimization of virtual power plant scheduling coupling with P2G-CCS and doped with gas hydrogen based on stepped carbon trading［J］. Power system technology， 2022， 46（6）： 2042-2054.

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

ZHANG T， GUO Y T， LI Y H， 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.

［11］ 陳伯達， 林楷東， 張勇軍， 等. 計及碳捕集和電轉(zhuǎn)氣協(xié)同的電氣互聯(lián)系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度［J］. 南方電網(wǎng)技術(shù)， 2019， 13（11）： 9-17.

CHEN B D， LIN K D， ZHANG Y J， et al. Optimal dispatching of integrated electricity and natural gas energy system considering the coordination of carbon capture systems and power-to-gas［J］. china southern power system technology， 2019， 13（11）： 9-17.

［12］ 王義軍， 李夢涵， 齊巖. 計及碳捕集電廠綜合靈活運行方式的含P2G綜合能源系統(tǒng)低碳經(jīng)濟調(diào)度［J］. 電力自動化設(shè)備， 2023， 43（1）： 1-8.

WANG Y J， LI M H， QI Y. Low-carbon economic dispatching of integrated energy system with P2G considering comprehensive and flexible operation mode of carbon capture power plant［J］. Electric power automation equipment， 2023， 43（1）： 1-8.

［13］ 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(jīng)濟調(diào)度［J］. 廣東電力， 2022， 35（2）： 74-82.

YU S， HE G C， LIU Z J， et al. Low-carbon economic dispatch of integrated electricity-gas energy system with carbon capture［J］. Guangdong electric power， 2022， 35（2）： 74-82.

［14］ 崔楊， 閆石， 仲悟之， 等. 含電轉(zhuǎn)氣的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)熱電優(yōu)化調(diào)度［J］. 電網(wǎng)技術(shù)， 2020， 44（11）： 4254-4264.

CUI Y， YAN S， ZHONG W Z， et al. Optimal thermoelectric dispatching of regional integrated energy system with power-to-gas［J］. Power system technology， 2020， 44（11）： 4254-4264.

［15］ 王慶剛， 楊謀存， 朱躍釗， 等. 可再生能源多能互補熱電氣聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)評價方法綜述［J］. 電網(wǎng)技術(shù)， 2021， 45（3）： 937-950.

WANG Q G， YANG M C， ZHU Y Z， et al. Review on evaluation methods of combined heating， power and biogas system coupled with renewable energy［J］. Power system technology， 2021， 45（3）： 937-950.

［16］ 李天格， 胡志堅， 陳志， 等. 計及電-氣-熱-氫需求響應(yīng)的綜合能源系統(tǒng)多時間尺度低碳運行優(yōu)化策略［J］. 電力自動化設(shè)備， 2023， 43（1）： 16-24.

LI T G， HU Z J， CHEN Z， et al. Multi-time scale low-carbon operation optimization strategy of integrated energy system considering electricity-gas-heat-hydrogen demand response［J］. Electric power automation equipment， 2023， 43（1）： 16-24.

［17］ 吳雄， 王秀麗， 王建學(xué)， 等. 微網(wǎng)經(jīng)濟調(diào)度問題的混合整數(shù)規(guī)劃方法［J］. 中國電機工程學(xué)報， 2013， 33（28）： 1-9.

WU X， WANG X L， WANG J X， et al. Economic generation scheduling of a microgrid using mixed integer programming［J］. Proceedings of the CSEE， 2013， 33（28）： 1-9.

LOW CARBON ECONOMY OPTIMAL DISPATCHING OF INTEGRATED ENERGY SYSTEM TAKING INTO ACCOUNT CARBON CAPTURE

Hu Funian，Zhou Xiaobo，Zhang Pengcheng，Chen Jun

（College of Electrical Engineering and Automation， Jiangsu Normal University， Xuzhou 221116， China）

Abstract：For carbon capture and storage （CCS） technology and power-to-gas （P2G） equipment， a joint operation mode of carbon capture， P2G and energy storage equipment is proposed， which improves the utilization efficiency of hydrogen energy by refining the two-stage operation process of P2G. Energy storage equipment is used to solve the time mismatch problem of CO2 capture and utilization， and the stepped carbon trading mechanism is considered to further reduce CO2 emissions in the integrated energy system （IES）. Based on this， an IES low-carbon economy optimization scheduling model with carbon capture is constructed， and two scheduling modes are divided according to the carbon emissions at different times. The model is solved using the solver GUROBI software in Matlab software. The simulation results show that the proposed scheduling method further reduces system operating costs， improves renewable energy consumption and reduces carbon emissions.

Keywords：carbon capture； hydrogen； optimal dispatching； integrated energy system； power-to-gas equipment； carbon trading mechanism