考慮清潔能源參與的跨區域能源配置優化模型*

張立輝，熊 俊?，鞠立偉，吳鴻亮，譚忠富

(1．華北電力大學 經濟與管理學院，北京 102206; 2．南方電網科學研究院，廣東 廣州 510080)

考慮清潔能源參與的跨區域能源配置優化模型*

張立輝1，熊 俊1?，鞠立偉1，吳鴻亮2，譚忠富1

(1．華北電力大學 經濟與管理學院，北京 102206; 2．南方電網科學研究院，廣東 廣州 510080)

分別以區域發電成本最優、區域碳排放最優以及綜合效益最優為目標，結合區域能源優化中涉及的經濟效率、碳排放以及輸電約束等問題，構建了含清潔能源的跨區域發電計劃優化模型.利用GAMS軟件進行模擬分析，結果表明模型能在一定程度上優化區域間的發電成本和環境成本；對比清潔能源參與、不參與區域能源優化的結果可知:清潔能源在優化中的貢獻度明顯高于化石能源；區域間碳排放價格的差異將影響清潔能源與化石能源所實現的能源置換效益.

發電計劃；清潔能源；碳排放價格；區域能源配置

我國經濟的區域發展呈現東部優于西部的格局，然而支撐經濟發展所需的能源，不管是煤炭、石油等化石能源，抑或是風能、太陽能等清潔能源均主要分布于西部內陸地區.資源與負荷逆向分布的基本國情已經成為制約我國經濟持續發展的瓶頸.智能電網以及先進輸電技術的推廣應用為負荷與能源的跨區域協調優化從技術層面、經濟層面提出了可行方案，以特高壓、超高壓輸電網絡作為突破口調度西部能源，以輸電替代輸煤維系國家能源安全.

根據國家“十二五”能源科技規劃，未來五年國家將推進堅強特高壓網架建設.在華北、華東、華中地區形成“三橫三縱”的特高壓主網架；在西北地區建設覆蓋西北重要負荷中心及電源基地的750千伏電網；在南方地區形成“八交八直”的送電通道，促進云貴地區西電東送.區域間電力輸送在社會經濟層面滿足區域間優勢互補、協調經濟發展的要求；在能源效率層面保障西部地區風能、光伏等可再生能源發電的接入與消納，透過發電置換優化電源發電效率，降低供電煤耗；在環境層面則總體上減少溫室氣體、污染氣體的排放總量，區域間降低東部人口密集地區的環境成本.

電力優化配置的問題本質上是機組組合(Unit Commitment)問題，其試圖通過優化不同能源類別、不同容量、不同地域分布的電源的發電計劃，在滿足社會用電需求的同時實現電力供應經濟性、環保性的目標.文獻[1-4]針對機組組合問題分別提出了人工蜂群算法[1]、混合整數二次約束規劃[2]、帝國主義競爭算法[3]、粒子群算法[4]等優化算法；文獻[5]則將風電出力納入發電調度計劃進行經濟調度.上述文獻針對電力資源的優化主要以經濟效益以及電力安全為目標，對于環境問題的考慮較少.而為了優化發電資源與減少環境污染，2007年國務院頒布了《發電節能調度辦法(試行)》[6]，因此部分研究圍繞環境效益展開.文獻[7-8]提出了適應節能調度的優化算法；文獻[9]則以節能減排為向導，構建出發電側與售電側峰谷分時電價聯合優化模型；文獻[10-11]則分別從行政手段以及市場機制兩種途徑設計節能調度的經濟補償機制；文獻[12]則兼顧能源的環境效益，針對含有風電的電力系統提出低碳調度的優化模型.

上述研究主要針對區域內電源進行優化配置，而關于區域間能源協調發展的研究，文獻[13-14]構建了區域間最大功率交換能力的求解模型，并利用連續型潮流計算方法進行求解；文獻[15]基于電力市場機制構建了多區域電力交易模型；文獻[16]基于電力潮流以及機組啟停的約束構建了跨區域機組發電計劃優化模型，并借助廣義Benders分解算法對模型進行求解；文獻[13-16]均未涉及環境因素的優化，文獻[17]基于減排與輸電成本的約束對區域間發電功率互換提出了優化模型，其研究主要針對燃煤機組，并未體現出新能源機組參與區域能源優化的效益.

本文綜合考慮跨區域能源優化配置過程中涉及的發電成本、輸電費用以及排放成本等要素，構建不同優化目標下的跨區域發電計劃模型.利用GAMS軟件對模型進行求解，發掘跨區域能源優化配置的經濟與環境效益.另外，通過對比清潔能源參與、不參與區域能源優化配置下模型的求解，研究清潔能源參與區域能源優化所帶來的效益.最后，通過設置送電與受電區域的碳排放價格函數研究碳排放價格對清潔能源與化石能源參與跨區域能源配置價值的影響程度.

1 區域能源優化配置模型

1.1 區域發電成本優化模型

假設各區域電廠的發電成本函數為[18-19]：

(1)

式中，gt為t時段電廠的發電量，af，bf和cf分別為函數系數.受電區域往往遠離化石能源產地，因此受電區域邊際發電成本將高于送電區域.而風電這類可再生能源電廠發電變動成本很少，加之通過高壓輸電線路外送消納的電能屬于棄風發電，因此其發電變動成本可視為零[20]，即bf=cf=0.

假設受電區域清潔能源不參與跨區域能源優化，在不考慮環境約束的情況下構建區域發電成本以及輸電成本的優化模型P1：

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

1.2 區域環境效益優化模型

假設各區域電廠的CO2排放函數為：

E(gt)=bE×gt+cE×(gt)2．

(13)

式中，bE，cE為排放函數系數；對于清潔能源而言，其排放量可視為零，即bE=cE=0.

以往基于環境約束的機組發電計劃優化的研究一般都以排放總量最少為目標，如此構建模型將丟失區域間減排效益差異的相關信息.溫室氣體、污染氣體排放的影響往往與區域人口、人均GDP、環境價值等因素相關[21]．這些因素的綜合作用將最終通過價值機制以影子價值的形式體現出來，一般經濟發達地區價值較高，經濟欠發達地區價值較低.因此，本文引入區域減排價格變量作為優化區域減排目標優化的參數，體現減排的綜合價值.另外，現階段我國脫硫、脫硝技術已經趨于成熟，化石能源電廠安裝脫硫、脫硝裝置后處理能力達到90%以上．本文僅以CO2的排放成本作為優化目標，構建區域減排約束優化模型P2：

minZ2=

(14)

s.t.式(3)～(12)

(15)

(16)

1.3 區域綜合優化模型

為同時滿足發電成本以及環境效益優化的需求，聯合模型P1，P2構建綜合優化模型P3：

minZ3=Z1+Z2；

(17)

s.t.式(3)～(12)，式(15)～(16)．

Ctr*=

(18)

(19)

送電與受電區域平均發電成本：

ptr*=

(20)

(21)

t時段送電與受電區域的均衡碳排放價格：

(22)

(23)

2 模擬分析

2.1 基礎數據

假設送電區域與受電區域各有6個電廠參與能源優化配置，其中送電區域有1個風電廠，其余均為火電廠.碳排放價格系數如表1所示.區域間機組未來一小時發電計劃、機組狀態、發電成本系數、CO2排放系數的模擬數據如表2所示.輸電價格為0.008萬元/MWh，輸電線損率為3%.

表1 區域碳排放相關參數

表2 機組發電計劃與相關系數

2.2 不同目標模型優化結果對比分析

利用GAMS軟件對上述三個模型進行求解，求解結果見表3.由于風電變動成本接近于零且發電過程不會排放CO2，因此，在電力系統允許的前提下可考慮盡可能多地接納風電.而在三個目標模型下，由于風力發電的變動成本及環境成本為零，風電均被全部納入生產發電計劃.對于燃煤機組而言，其發電成本、CO2排放量與機組效率相對一致，而一般而言大機組效率優于小機組，因此機組發電計劃的優化基本上是通過大機組代替小機組發電來實現.模型優化的結果也與此優化策略相一致，利用送電區域的大機組取代受電區域小機組，滿足受電區域的負荷需求.對于機組個體而言，送電區域機組的綜合成本隨著發電量的增加而增加，受電區域機組的綜合成本隨著發電量的減少而減少.值得注意的是，部分機組雖然發電計劃沒有發生變化，但由于區域內發電總量的變化引致區域碳排放價格的同向變化，其所承擔的環境成本也隨之同向變化.

圖1為不同目標下綜合發電成本構成的對比.總體而言，三個優化模型的綜合發電成本相當，相差幅度在100元以內.然而，對比初始發電計劃與優化后的綜合成本，可以發現優化效果明顯，綜合成本最多可減少7.40萬元，為初始成本的4.73%.關于發電成本，通過優化機組的發電成本最多可降低8.39萬元，為初始發電成本的5.72%；關于環境成本，通過優化機組總體環境成本最多可降低1.81萬元(模型P2)，為初始環境成本的18.65%；另外，區域能源優化將產生輸電費用，三個目標下的輸電成本分別為2.59，2.49和2.78萬元.

圖1 不同優化目標下綜合成本構成對比

表3 不同目標下機組發電量變化對比

表4對比分析了送電與受電區域發電消耗情況，送電區域發電成本隨著區域內發電量的增加而有所上升；而送電區域的發電均價則有所下降，原因在于發電需求上升提高了送電區域發電機組的利用水平，從而降低了單位電能所分攤的發電固定成本.相反，受電區域受發電需求下降的影響，發電總成本下降的同時，發電均價則有所上升.

表4 不同目標下區域成本與發電均價對比

2.3 清潔能源參與區域能源優化效益分析

從表3可知，不同優化目標下風電均被全額納入發電計劃，為了研究其在區域能源優化中的影響程度，現考慮風電不參與區域能源優化，并對模型P3進行求解，結果如表5所示.送電區域大部分機組發電出力均達到出力上限，總發電量增加220 MWh，少于風電參與區域能源優化情況下送電區域增加的發電量364.5 MWh.而從發電成本優化的角度來看，風電不參與區域優化的情況下，兩區域總綜合成本為145.64萬元，優化后總綜合成本為144.98萬元，僅減少0.66萬元.相反，若僅有風電參與區域能源優化，兩區域總綜合成本將由96.90萬元下降至90.92萬元，節省成本5.98萬元.如果按風電與火電機組各自對成本的節省水平作為權重，那么風電對區域能源優化的貢獻率為90.06%，可見清潔能源在區域能源優化中具有舉足輕重的作用.

表5 風電不參與優化情況下機組發電優化結果

2.4 碳排放價格對能源置換價值的影響

算例中送電區域與受電區域初始的碳排放價格分別為79.27，104.04元/t，隨著區域間CO2排放的取代，在模型P3中分別變為83.29，99.58元/t.區域間能源的優化配置影響著碳排放價格的水平，事實上區域間碳排放的定價也影響著區域能源置換的價值.為研究碳排放價格對區域能源置換效益的影響，測算出不同碳排放價格組合下跨區域能源置換所節省的綜合成本，如圖2所示.當區域間初始碳排放價格趨于相等時，此時區域間的電力輸送量較少，區域間電力置換所節省的綜合成本較少；而隨著送電區域與受電區域碳排放價格的差距的擴大，送電區域輸出的電量將逐步增加，區域間電力置換也就實現了更高的價值.

圖2 不同碳排放價格組合下跨區域能源置換的價值

為進一步區分清潔能源與化石能源機組對能源置換的貢獻程度，針對不同碳排放價格組合下，清潔能源參與、不參與能源置換所實現的價值作對比.如圖3所示，在各種碳排放價格組合下，清潔能源對能源置換價值貢獻度保持在80%以上；而隨著區域間碳排放價格差距的擴大，貢獻度呈現出下降趨勢．原因在于送電區域的化石能源機組能夠通過置換受電區域較高成本的碳排放實現一定的環境價值，從而淡化清潔能源對區域能源置換價值的貢獻度.這在一定程度上說明在缺乏碳排放價格機制支撐的情況下，化石能源進行跨區域能源配置的效益相對有限；而清潔能源實現能源置換價值對于碳排放價格機制的依賴程度較低，其較低的發電變動成本優勢能夠在能源置換過程中大幅度降低受電區域的發電成本，從而提高區域間的總體發電經濟效益.

圖3 不同碳排放價格組合下清潔能源的置換價值貢獻度

綜上所述，碳排放價格的區域差異設置將影響能源跨區域置換的實施深度，影響能源跨區域置換的價值實現.而從清潔能源與化石能源機組的優化置換效果對比來看，化石能源跨區域的深度置換需要碳排放價格的協調推進，而清潔能源則可更多依靠自身的變動成本優勢實現更高的跨區域能源置換價值.

3 結 論

東西部能源與負荷逆向分布制約我國經濟的發展，傳統的輸煤模式需耗費巨額的運輸費用，而特高壓輸電線路為我國能源傳輸提供了另一途徑.然而，通過輸電協調區域能源供應需解決輸送多少、如何設置發電計劃等問題，不合理的輸電計劃將影響區域能源優化的經濟性，同時無法協調相關區域的環境發展.基于上述背景本文構建了發電成本最優、環境效益最優以及綜合效果最優的決策模型，通過模擬分析得出以下結論：

1)跨區域能源優化主要通過送電區域清潔能源以及高效率的大機組將替代受電區域小機組向受電區域提供負荷來實現，同時機組總體的綜合成本將下降，為機組創造更多的利潤.

2)對比風電參與、不參與區域能源優化配置的結果可知：清潔能源對于能源優化的貢獻率很高.結合我國的國情，特高壓輸電線路應在滿足線路安全的條件下充分調度西部風電，低碳化電源結構，降低我國經濟發展的化石能源強度，通過豐富電源結構維系國家能源安全.

3)碳排放價格對區域間能源優化具有顯著的引導作用.我國碳排放交易市場尚處于試點階段，碳交易法律法規、碳排放權分配、碳排放價格的定位等問題都亟待解決.在碳排放機制尚不完善的情景下，僅化石能源參與跨區域能源配置所能實現的效益較少，而清潔能源參與跨區域能源優化配置有利于保障跨區域能源配置的整體效益的實現.

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An Optimization Model for Inter-regional Energy Allocation under Consideration of Clean Energy

ZHANG Li-hui1, XIONG Jun1?, JU Li-wei1, WU Hong-liang2, TAN Zhong-fu1

(1. School of Economics and Management, North China Electric Power Univ, Beijing 102206,China;2. Electric Power Research Institute, CSG, Guangzhou，Guangdong 510080, China)

Three optimization models of inter-regional generation scheduling including clean energy generation, taking minimum regional generation cost, and minimum regional carbon emission cost and minimum comprehensive cost as objective functions respectively, were established, and the models considered the issues of economic efficiency, carbon emission, and transmission constraints. The simulation analysis using general algebraic modeling system(GAMS) shows that, (a) the model presented can optimize the inter-regional generation cost and environmental cost to a certain extent; (b) clean energy plays a more important role in the optimization of inter-regional energy allocation than fossil fuel energy by comparing the results of inter-regional energy allocation optimization with and without clean energy generation; and (c) the difference of carbon emission prices in regions will influence the benefit achieved by the energy replacement of clean energy and fossil fuel energy.

generation scheduling; clean energy; carbon emission price; inter-regional energy allocation

1674-2974(2015)04-0071-07

2014-06-12

國家自然科學基金資助項目(71071053, 71273090, 71171079,71271081)，National Natural Science Foundation of China(71071053,71273090,71171079,71271081)

張立輝(1974-)，男，湖南寧鄉人，華北電力大學教授，博士生導師

?通訊聯系人，E-mail:ncepuxiongjun@126.com

TM 734

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