一种考虑阶梯型碳交易和精细化电转气的能源调度方法与流程

本发明涉及综合能源系统优化调度，尤其涉及一种考虑阶梯型碳交易和精细化电转气的能源调度方法。

背景技术：

1、综合能源系统(integrated energy system，简称ies)是一种将电力、天然气、热能等多种能源形式进行协调和优化的系统，可以提高能源利用效率和灵活性，实现低碳发展的目标。然而，现有的ies优化策略往往忽视了碳捕获和存储(carbon capture andstorage，简称ccs)设备的作用，以及碳交易机制和综合需求响应机制对系统碳排放和成本开支的影响。

2、碳交易机制是一种考虑碳排放成本和影响的能源市场机制，可以激励综合能源系统中的供给侧和需求侧实现碳排放权的再分配和减排行为。然而，目前的综合能源系统优化运行技术主要侧重于能源供给侧的优化调度方法，对能源需求侧则简化为固定的电、热负荷需求，没有考虑需求侧的主动减排行为。

3、此外，现有的ies系统结构和模型往往过于简化，忽视了可再生能源、能源枢纽、能源输出以及ccs设备等组件的复杂性。例如，不同的能源转换和存储设备的数学模型往往被忽视，这可能会导致优化结果的不准确。

4、因此，如何考虑p2g-ccs-chp联合运行的ies优化策略，以及如何建立更为精确的ies系统结构和模型，成为了当前的重要研究方向。本文提出了一个新的综合能源系统低碳运营框架来研究碳交易机制供给侧和消费侧之间的交互影响，供给侧和消费侧之间通过计及碳排放成本的节点边际电价建立关联关系。这是一个新的研究方向，有待进一步的探索和研究。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提供了一种考虑阶梯型碳交易和精细化电转气的能源调度方法，以实现综合能源系统的碳排放量和成本支出的最小化。

2、为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、本发明提供了一种考虑阶梯型碳交易和精细化电转气的能源调度方法，包括以下步骤：

4、s1、建立综合能源系统的数学模型，包括可再生能源输入端、能源枢纽和能源输出端，考虑p2g-ccs-chp联合运营的能源转换和碳捕集过程，以及电、热、气、氢多种能源的供需平衡约束；

5、s2、引入奖惩阶梯型碳交易机制模型，根据系统的碳排放量和碳配额，确定系统的碳交易成本或收益，激励系统减少碳排放量；

6、s3、引入综合需求响应模型，包括价格型需求响应和替代型需求响应，使终端用户根据电价和热价的变化，调整电负荷和热负荷的用能方式和时间，提高系统的能源利用效率；

7、s4、以系统的总运行成本最小为优化目标，包括购电成本、购气成本、碳交易成本和运维成本，采用分段线性方法将非线性问题转化为混合整数线性规划问题，利用cplex求解器求解问题，得到系统的最优调度策略。

8、进一步，所述s1中，综合能源系统的数学模型为：

9、所述可再生能源输入端：

10、风力发电机模型，风机的输出功率与实际风速有关，具体功率输出数字模型为：

11、

12、其中，vci为切入风速，vco为切出风速，vr定义为额定风速；f(v)为机组功率与风速v的一次函数关系式；pr为风力发电机的额定输出功率；

13、光伏发电模型，光伏电池板产生的输出电量模型为：

14、tc＝ta+niθ

15、

16、其中，tc为组分温度；ta代表环境温度；n作为组分温度随辐射的变异系数；ppv(t)定义为光伏在某时段产生的功率；iθ/1000代表高峰时间；ppvs定义为光伏阵列的额定功率；ηpv是系统效率；γ表示光伏组件的功率温度系数；tc为实际测量的温度；tref为环境参考温度；

17、所述能源枢纽，含orc余热产电的chp模型，所述chp模型为：

18、

19、

20、

21、

22、其中，分别为chp机组的产电效率系数，产热效率系数和散热损失率；ηorc为orc产电效率；和porc(t)分别为t时刻chp输出的电功率和热功率，以及orc设备的产电功率；vgas(t)为chp装置的耗气量；lhvgas(t)是天然气的低热值，通常取9.7～9.9kwh/m3；δt为单个调度时长，取值为1h；分别为orc设备的热输入功率、从mr设备和chp设备收集到的余热功率；

23、两阶段精细化运行的p2g模型；

24、el模型

25、

26、

27、

28、其中，pel(t)为el设备t时刻的输入功率，为t时段氢量转换为功率的值，ηel为转换效率系数；分别为输入el设备的电功率上下限；此外，为el的爬坡上下限；

29、mr设备

30、

31、

32、

33、

34、其中，为mr的产气功率；pmr(t)为输入mr设备的功率，ηmr为产气效率系数；为mr设备t时间段产气所需碳量，βmr为电碳转换系数；分别为输入mr设备的氢能功率上下限；分别为mr的爬坡上下限；

35、hfc设备：

36、

37、其中，为t时刻输入氢燃料电池的功率；分别为hfc的电热转换效率；分别为hfc的产电功率和产热功率；分别为hfc的输入氢功率上下限值；分别为hfc的爬坡上下限值；为hfc的热电比上下限值；

38、ccs模型：

39、

40、其中，为碳捕集设备工作的总功耗，分为固定能耗与捕碳功耗固定能耗很小，可视为常数；碳捕集设备工作时需消耗一部分热能，为t时刻工作的热耗；γ1、γ2分别为设备的电耗系数和热耗系数；为碳捕集效率系数；为t时刻进入碳捕集设备的流入量；为t时刻碳捕集设备捕获的co2量。

41、进一步，储能设备模型，对四种ees、tes、hes和ges储能设备采用通用储能模型建模，公式为：

42、

43、其中，n代表{ees、tes、ges、hes}四种储能设备的集合；en(t)表示t时刻的储能设备容量；τ是自损耗系数；ηcha、ηdis表示储能设备的充放效率；μ1、μ2代表0-1变量值，限制储能设备不能同时处于充放功率状态；μcha、μdis分别表示储能爬坡上下限系数；sn是储能设备的额定容量；socmin、socmax以及soc(t)、soc(0)分别表示储能设备储能的最小、最大负荷状态以及末始状态；模型设定初末负荷状态一致，便于系统的下一周期调度；

44、其余转换设备模型，燃气锅炉主要以消耗天然气来产生热能，在chp出力难以满足系统热负荷需求情况下运行，以达到系统热功率平衡稳定，模型为：

45、

46、其中，pgb(t)为燃气锅炉t时刻的产热功率；为耗气功率；ηgb为gb的产热效率。

47、进一步，所述s2中，阶梯型碳交易机制为：

48、初始碳配额：

49、初始碳排放分配模型为：

50、

51、其中，e*定义为政府分配给系统的碳排放权总配额量；为系统购电时的免费碳配额量；分别为燃气轮机和燃气锅炉的免费配额；χgrid、χchp、χgb分别为购电单位功率、燃气轮机输出单位功率和燃气锅炉输出单位功率的免费碳排放配额因子；μ为电热转换系数；

52、实际碳排放量：

53、ies实际碳排放量由购电间接产生和ccs捕获后剩余的燃气机组产生的碳排放量构成，具体为：

54、

55、其中，egrid为购电间接产生的实际碳排放量；echp、egb为chp供能产生的和燃气锅炉供热所产生的实际碳排放量。a1、b1、c1和a2、b2、c2分别是购电和耗天然气型供能设备两类的碳排放系数；

56、实际参与碳交易市场的碳排放量为：

57、

58、碳交易成本：根据实际碳排放量与初始碳排放配额，构建奖惩阶梯型碳交易成本计算模型，即碳交易成本模型为：

59、

60、其中，为系统与碳交易市场的交互成本；σ、δ为基础交易价格；v、k为交易奖惩因子；d为阶梯型碳交易模型的交易价格长度。

61、进一步，所述s3中，需求响应模型包括：

62、价格型需求响应：采用电价弹性矩阵的方法进行建模，表示为：

63、

64、其中，eaa为自弹性系数、eab为互弹性系数；pa为a时段的系统负荷需求量，δpa为a时刻dr后相对变化量；qa、qb为a、b时刻的用能价格；δqa、δqb为a、b时刻需求响应后的价格相对变化量；ee为需求响应弹性矩阵；

65、可转移负荷：

66、通过灵活调整负荷，终端用户可以在电力市场中参与能源交易，降低用电成本，同时电力运营商可以通过可转移负荷的引导和激励，优化系统的资源配置，提高运营效益：

67、

68、其中，δptran(t)为t时刻dr后可转移的负荷量；

69、可削减负荷：

70、可削减负荷是指在电力系统中，通过减少终端用户的用电需求来实现总体负荷的降低，提高系统的稳定性和可靠性：

71、

72、其中，δpcut(t)为t时刻dr可削减的负荷量；

73、替代型需求响应：

74、电热替代型负荷通过将传统电能设备替换为热能设备，终端用户根据需求信号调整负荷，合理安排使用时间和功率；可替代型负荷建模为：

75、

76、

77、其中，为可代替的电负荷量和热负荷量；为电热能源代替转换系数；we、wh为电能和热能的转换消耗单位热值；ηe、ηh为电能和热能的能源转换效率；

78、

79、

80、其中，为电能的最小、最大可替代量；为热能的最小、最大可替代量；

81、为保证系统中负荷在dr后仍处于平衡，同时保证用户用能满意度，本文引入代替dr后负荷平衡约束，表示为：

82、

83、式中，n为ies中所有能源的集合。

84、进一步，所述s4具体为：

85、构建优化调度策略目标函数表示为：

86、

87、其中，为日购电成本；为日购气成本；为碳交易成本；fo&m为设备运行和维护成本；

88、所述日购电成本由分时电价和各时段购电量共同决定，计及日总费用，表示为：

89、

90、式中，t为一天中的总调度时段，数值为24；ωe(t)表示分时电价；pbuy(t)为每个调度时段的购电量；

91、所述日购气成本由天然气价格和购气量决定：

92、

93、其中，ωgas为天然气厂商出售天然气的价格，为分时段的购气功率；

94、所述碳交易成本如碳交易模型内公式(13)所示；

95、所述设备运行和维护成本fo&m包括系统中设备的运行开销以及维护成本；

96、

97、其中，m代表{chp、p2g、ccs、wt、pv、gb、hfc、ees、ges、hes、tes、orc}供能及耦合设备；φij为设备t时段运维成本系数；pij(t)为耗能功率。

98、进一步，约束条件为：

99、电功率平衡约束：

100、ies电功率满足功率平衡等约束条件：

101、

102、其中，分别表示光伏装置、风机在单位时间内的实际出力；pload(t)为ies各调度时段的电负荷需求；

103、热功率平衡约束：

104、

105、式中，hload(t)为t时段系统的热负荷需求量；

106、气功率平衡约束：

107、

108、其中，为t时段购入的天然气量；为p2g设备生产的天然气量；分别为燃气轮机和燃气锅炉消耗的天然气量；

109、氢功率平衡约束：

110、

111、其中，为单位t时间内的储氢功率；为单位t时间的放氢功率；

112、与上级能源系统交互约束：

113、购电约束

114、由于考虑系统内部供能和需求端都存在不确定性，不考虑ies向电网售电：

115、

116、考虑到系统需尽最大可能消纳可再生能源，达到消纳冗余、减少系统成本支出，故须设定向上级电网购入的电功率量

117、向天然气运营商购气的约束

118、

119、式中，为购气的上限量；

120、可再生能源出力约束

121、

122、式中，pwt(t)、ppv(t)分别为t时段风机和光伏设备的实际出力功率，分别为预测出力上限值；

123、碳捕集约束：

124、

125、

126、式中，为单位时间内ccs最大的捕碳量；α为待捕集比例系数；epro(t)为t时刻系统内部产生的二氧化碳排放量；

127、储能设备约束：

128、如上述公式(8)储能设备模型所示；

129、设备输出功率约束

130、pimin≤pi(t)≤pimax

131、pidown≤pi(t+1)-pi(t)≤piup  (32)；

132、式中，i代表{chp、gb}两种燃气设备；pimax为设备输入功率的上限值，pimin为设备输入功率的下限值；piup、pidown分别为设备的爬坡上下限约束值。

133、进一步，所述s4中，通过分段线性化方法将非线性部分转化为线性模型为：

134、在可接受误差范围内，使用[x1,x2,…,xn]共n个分段点，将连续函数f(x)的x取值范围划分为n-1个区间；

135、设n个连续变量{ω(1),...,ω(n)}和n-1个0-1变量{z(1),...,z(n-1)}；其中，ω(i)用于函数的线性化，z(i)对ω(i)进行限定，并使其在x取值范围内满足如下关系：

136、

137、将非线性函数转换为线性表达形式：

138、

139、最终，可得到一个混合整数线性规划问题；在matlab中使用yalmip工具箱编程，并调用cplex求解器来求解问题。

140、本发明的有益效果为：该技术方案涉及一种基于p2g-ccs-chp联合运营的综合能源系统优化调度模型。该模型将奖惩阶梯型碳交易和综合需求响应机制引入热电联产机组，联合考虑电转气、碳捕集技术和供能子系统的运行策略，以实现综合能源系统的碳排放量和成本支出的最小化。

141、提出了一种基于奖惩阶梯型碳交易机制和综合能源系统需求响应机制的综合能源系统优化调度策略，联合考虑碳排放量和系统经济性，在能源转换枢纽中引入ccs、p2g和orc技术，考虑p2g-ccs-chp联合运行。

142、构建了综合能源系统优化调度的低碳经济目标函数以及相关约束，采用分段线性化方法将问题转化为混合整数线性规划问题，利用cplex求解器来求解问题。