一种近零碳排放方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及新能源，特别涉及一种近零碳排放方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、我国高耗能企业如建材、钢铁、冶金、化工等行业用电量巨大，主要高耗能制造业排放的co2之和占全国排放总量的50％以上。随着国家“双碳”目标的提出，风能、太阳能、生物质能等可再生能源发电规模占比日益扩大，成为极其重要的电力供应能源。然而风力发电、光伏发电等发电方式严重依赖自然资源，并且其自身的随机性和波动性巨大，给电网带来巨大挑战。

2、高耗能企业碳排放压力大，各地的能耗指标也颇为紧张，如今在碳中和的政策要求下，高耗能企业的零碳排放需求也与日俱增，急需措施降低碳排放。使用风电和光伏可以大幅降低企业对常规能源的需求，但风电和光伏的供电波动性无法保证企业的连续运行，影响经济效益。目前存在“风光储+绿电+碳交易”的零碳解决方案，然而此模式多处于示范产业园阶段，大规模应用极少。多数项目的高耗能企业零碳解决方案是根据工程师个人经验确定的，无法实现经济性最优，同时存在系统运行中断的风险。

3、因此，如何优化风光储网配比实现多能互补，降低新能源的波动性以满足企业的用电需求，同时实现企业的零碳排放已经成为行业的热点和难点。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种近零碳排放方法、装置、设备及存储介质，实现了高耗能企业的碳中和，实现近零碳排放，能够有效解决高耗能企业的碳排放压力。其具体方案如下：

2、第一方面，本技术公开了一种近零碳排放方法，包括：

3、获取项目所在地的资源数据以及企业用电负荷需求数据；

4、利用所述资源数据构建风光储发电系统的容量优化配置模型，并基于预设能量调度管理策略对所述容量优化配置模型进行迭代求解，以得到所述风光储发电系统的最优容量配比；

5、基于所述最优容量配比对所述企业用电负荷需求数据进行碳盘查，以便根据碳盘查结果进行绿电交易和/或碳交易。

6、可选的，所述资源数据包括所述项目所在地的历史风速数据以及历史辐照强度数据，所述利用所述资源数据构建风光储发电系统的容量优化配置模型具体为：

7、利用所述历史风速数据构建风力发电模型以确定所述风光储发电系统的风电机组发电功率；其中，所述风电机组发电功率与所述历史风速数据的关系为：vt为当前时间步的风速，vci和vco分别为风电机组的切入和切出风速，vr为所述风电机组的额定风速，pr1为所述风电机组的额定功率；

8、利用所述历史辐照强度数据构建光伏发电模型以确定所述风光储发电系统的光伏发电功率；其中，所述光伏发电功率与所述历史辐照强度数据关系为：pr2为光伏在标准测试条件下的额定功率，it为当前时间步的辐照强度，istc为标准测试条件下的辐照强度，a为光伏的功率温度系数，tt为当前时间步的光伏温度，tstc为标准测试条件下的光伏温度；

9、构建储能模型以确定所述风光储发电系统中储能装置的荷电状态；其中，所述荷电状态的计算过程为：soc1(t+1)和soc1(t)分别为t+1时刻和t时刻所述储能装置在充电时对应的荷电状态；soc2(t+1)和soc2(t)分别为t+1时刻和t时刻所述储能装置在放电时对应的荷电状态；pc和pd分别为充放电功率，δt为时间差，ηc和ηd分别为所述储能装置的充放电效率，er为所述储能装置的额定容量；和分别为所述储能装置的最大充电功率和最大放电功率；socmin和socmax分别为所述储能装置的最小荷电容量和最大荷电容量。

10、可选的，所述基于预设能量调度管理策略对所述容量优化配置模型进行迭代求解，以得到所述风光储发电系统的最优容量配比，包括：

11、根据所述风光储发电系统预先设置的缺电率约束判断当前时刻所述风光储发电系统的风光出力是否满足企业用电负荷需求；

12、如果当前时刻所述风光储发电系统的风光出力满足所述企业用电负荷需求，则利用所述风光出力进行供电并将所述风光储发电系统中的多余电能输送至所述储能装置进行充电；

13、如果当前时刻所述风光储发电系统的风光出力不满足所述企业用电负荷需求，则判断所述风光出力与储能装置容量之和是否满足所述企业用电负荷需求；

14、如果所述风光出力与所述储能装置容量之和满足所述企业用电负荷需求，则对所述储能装置进行放电以针对所述风光出力供电不足的电能进行相应的供电；

15、如果所述风光出力与所述储能装置容量之和不满足所述企业用电负荷需求，则判定所述风光储发电系统缺电；

16、计算所述风光储发电系统的系统收益，并根据所述系统收益对所述容量优化配置模型进行迭代求解以得到全生命周期下所述风光储发电系统的系统收益最大目标，然后基于所述系统收益最大目标确定所述风光储发电系统的最优容量配比；其中，所述全生命周期为从当前时刻开始到判定所述风光储发电系统缺电时的过程。

17、可选的，所述判定所述风光储发电系统缺电之后，还包括：

18、获取所述风光储发电系统的缺电量；

19、相应的，所述基于所述最优容量配比对所述企业用电负荷需求数据进行碳盘查，以便根据碳盘查结果进行绿电交易和/或碳交易，包括：

20、基于所述最优容量配比，根据所述缺电量确定进行所述绿电交易时对应的外购电力，并获取企业在除所述外购电力外的生产活动中产生的碳排放；

21、根据所述外购电力进行绿电交易和/或根据所述碳排放进行碳交易。

22、可选的，所述缺电率约束为其中，为系统缺电率，为最大缺电率，e负荷缺电量为企业生产过程中的缺电量，e负荷总需求为企业用电总负荷。

23、可选的，所述基于预设能量调度管理策略对所述容量优化配置模型进行迭代求解，以得到所述风光储发电系统的最优容量配比，包括：

24、基于预设能量调度管理策略，利用粒子群优化算法对所述容量优化配置模型进行迭代求解，以得到所述风光储发电系统的最优容量配比。

25、可选的，所述基于预设能量调度管理策略对所述容量优化配置模型进行迭代求解，以得到所述风光储发电系统的最优容量配比之后，还包括：

26、基于所述最优容量配比将电力通过整流器和逆变器汇入直流母线并输送至企业负荷。

27、第二方面，本技术公开了一种近零碳排放装置，包括：

28、数据获取模块，用于获取项目所在地的资源数据以及企业用电负荷需求数据；

29、模型构建模块，用于利用所述资源数据构建风光储发电系统的容量优化配置模型，并基于预设能量调度管理策略对所述容量优化配置模型进行迭代求解，以得到所述风光储发电系统的最优容量配比；

30、碳盘查模块，用于基于所述最优容量配比对所述企业用电负荷需求数据进行碳盘查，以便根据碳盘查结果进行绿电交易和/或碳交易。

31、第三方面，本技术公开了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器；其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如前所述的近零碳排放方法。

32、第四方面，本技术公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述的近零碳排放方法。

33、本技术提供了一种近零碳排放方法，包括：获取项目所在地的资源数据以及企业用电负荷需求数据；利用所述资源数据构建风光储发电系统的容量优化配置模型，并基于预设能量调度管理策略对所述容量优化配置模型进行迭代求解，以得到所述风光储发电系统的最优容量配比；基于所述最优容量配比对所述企业用电负荷需求数据进行碳盘查，以便根据碳盘查结果进行绿电交易和/或碳交易。本技术的有益技术效果为：通过“风光储+绿电+碳交易”的一体化系统解决方案实现了高耗能企业的近零碳排放；建立了能量调度管理策略，对风光储系统中各模块的容量进行迭代求解，得到了使系统收益最优容量配比方案。配合购买绿电和/或碳交易的模式能够抵消企业的碳排放，实现近零碳排放，从而有效解决高耗能企业的碳排放压力。

34、此外，本技术提供的一种近零碳排放装置、设备及存储介质，与上述近零碳排放方法对应，效果同上。