考慮時變電碳因子的園區綜合能源系統低碳經濟調度

翁格平，任嬌蓉，姚 艷，王 亮，黃 芳

（國網浙江省電力有限公司寧波供電公司，浙江 寧波 315100）

0 引言

在全球環境變暖及能源危機日益嚴重的背景下，我國于2020年9月提出“2030碳達峰、2060碳中和”的雙碳目標［1-2］。目前我國能源結構仍以化石能源為主導，風電光伏等新能源占比較小，能源行業碳排放占我國總體碳排放量比重較大。因此充分挖掘能源行業的碳減排能力，對于我國雙碳目標的實現具有重要意義。

具有多能耦合互補、能源轉換形式多樣等優勢的綜合能源系統是能源行業低碳經濟運行的重要解決方案之一［3-5］。現有綜合能源系統低碳經濟運行的研究，大多是從提高新能源消納水平［6-7］、高碳機組低碳化改造［8］、碳交易市場與能量市場的交互［9-10］等角度出發的。

從提高新能源消納水平角度出發，降低火電機組與高碳機組出力，從而可達到低碳運行的目標。文獻［11］以碳排放最少、風電消納水平最高、系統運行成本最低為目標，采用蓄熱式電采暖消納富余風電，有效降低了系統碳排放總量。文獻［12］考慮了機組層面碳排放約束對綜合能源系統運行優化，研究結果表明考慮碳排放約束與需求響應能夠在一定程度上改善風電棄風現象，并有效降低系統運行過程中產生的二氧化碳。文獻［13］在某區域綜合能源系統中引入地源熱泵與需求響應，對綜合能源系統運行成本及環境成本等目標進行優化，在提高風電消納水平的同時，降低了系統二氧化碳、二氧化硫等污染物排放量。

上述研究中，機組層面的碳排放特性被建模為定值［14］，實際上機組碳排放量會因機組運行工況、能源占比的不同而變化。所采用的度電碳排放因子應是時變曲線，反應能源占比的變化以及運行工況的變化［15］。此外，上述研究只考慮了常規發電機組如火電、熱電聯產機組在發電過程中的碳排放，沒有考慮到聯絡線功能及儲能裝置在充放電過程中的等效碳排放。

從高碳機組低碳化改造的角度出發，對高碳機組以及火電機組裝設碳捕集裝置，減少直接排放到空氣中的二氧化碳量。文獻［16］構建靈活捕獲運行模式調節的碳捕集電廠與需求響應協同優化模型，利用碳捕集設備捕碳能力的同時，采用需求響應改善了用能曲線。文獻［17］采用碳捕集技術中的富養燃燒技術對燃煤機組進行低碳化改造，仿真結果表明，富氧燃燒技術減碳能力優于傳統燃燒后捕集的碳捕集電廠。文獻［18］提出一種計及儲熱裝置與碳捕集電廠的電力系統優化調度模型，仿真結果表明碳捕集裝置在大幅降低碳排放的同時犧牲了一定的經濟性。

上述研究需要在機組層面進行設備改造，但碳捕集設備的投資改造及維修費用較大，其在運行過程中的能耗也相對較高，目前經濟性較差。

從碳交易市場與能量市場交互的角度出發，可利用固定碳交易價格、階梯型碳交易機制來約束高碳機組出力，實現系統低碳運行的目標。文獻［19］構建了碳交易機制下的多主體均衡競價策略模型，在充分調動供能主體供能可靠性與積極性的同時，控制各供能主體的碳排放水平。文獻［20］分析電力、天然氣與碳排放市場的交互作用，通過市場手段調控不同能源交易方式，從而達到碳減排效果。文獻［21］為應對城市碳排放量與廢物處理的需求，提出了基于階梯碳交易機制的含廢物處理的城市綜合能源系統低碳經濟模型。

上述研究從市場角度出發對源側機組層面的碳排放特性進行優化，并沒有考慮到荷側可調度資源的低碳特性。荷側可調度資源在電碳因子曲線的引導下同樣可以響應調度需求，能夠實現綜合能源系統低碳與經濟運行的協調優化［22］。

綜上，本文提出一種考慮時變電碳因子的園區綜合能源系統低碳經濟調度模型。首先，在時變電碳因子曲線的基礎上，對源側機組、儲能裝置、聯絡線碳排特性進行建模；荷側利用可調度資源的削減轉移用能，構建低碳環境下需求響應模型。最后，構建考慮時變電碳因子的綜合能源系統低碳經濟模型，在減少碳排放的同時，提高園區運行經濟性。

1 低碳環境下綜合能源系統架構

本節以浙江地區某園區型綜合能源系統為例進行分析，系統架構如圖1 所示，其中CHP 為熱電聯產機組。能源供給機組包括分布式風電、分布式光伏、聯絡線輸送功率以及本地火電機組；多能耦合機組包括電轉氣、電制冷機、熱電聯供等機組；負荷側以園區內部企業負荷為主。碳能流線條的粗細代表了能源在生產轉換過程中產生的二氧化碳的數量多少。

1.1 電碳因子曲線

目前電力系統全環節碳排放計量與分析的現狀為主要關注與發電側碳計量，且是簡單的非時變的固定碳排放系數。但發電側各類發電機組的實際運行工況并非時時處于額定運行狀態，因此每一時段產生的二氧化碳量應是時變曲線，傳統的平均電碳因子無法滿足降碳新要求，且無法體現時空特性。同時，上級電網聯絡線功率中的碳計量應考慮在低碳模型中。園區時變電碳因子則是在聯絡線中火電占比及相應碳排放數據的基礎上，進而耦合園區內發電機組出力得到的。

園區時變電碳因子數值的高低表征火電出力占比，當火電占比較高時，產生較多的二氧化碳，對應電碳因子數值較高。因此，本文構建了考慮聯絡線碳排放的園區內時變電碳因子曲線模型如圖2所示。

圖2 時變電碳因子曲線

1.2 計及碳排放特性的熱電聯供建模

本文所采用的熱電聯供由燃氣輪機及余熱鍋爐組成，計及其碳排放特性的熱電聯供模型可表示為：

式中：FCHP，CO2（t）為熱電聯產機組碳排放量；PGT，e（t）和PGT，h（t）分別為t時段燃氣輪機電、熱出力；PCHP，h（t）為t時段熱電聯產機組熱出力；ηGT、ηloss、ηrec、ηh分別為燃氣輪機發電效率、熱損失參數、余熱鍋爐熱回收效率、產熱效率；為t時段熱電聯產機組等效單位碳排放數據。

1.3 電池儲能裝置碳排放模型

電池儲能裝置的能量流動如圖3所示。本文認為電池儲能裝置在充放電過程中會產生一定的二氧化碳，且由分布式風電及光伏給儲能充電時，由于新能源的零碳、清潔能源特性并不會產生二氧化碳的排放，因此儲能裝置的碳排放特性僅需要計及聯絡線充能及熱電聯產機組充能帶來的等效碳排放量。電池儲能裝置碳排放模型如式（5）—（7）所示［23］。

圖3 電池儲能充放電碳流示意圖

式中：Sess（t）和Sess（t-1）為t與t-1時段電池儲能設備的能量狀態；ηess為電池儲能裝置的自損率；Pess，cha（t-1）、Pess，dis（t-1）、ηess，cha、ηess，dis為t-1 時段電池儲能裝置的充、放電功率及充、放電效率；為儲能裝置的等效碳排放量；Pwvess（t）為t時段由新能源供給電池儲能的充電功率；A和B為儲能充、放電標志，充電時A=1，放電時B=1。

2 綜合需求響應低碳特性

2.1 激勵型需求響應低碳特性

激勵型需求響應通過對負荷側可調度資源進行調度的同時，對調度量進行補償，從而引導用戶改變用能曲線，響應系統調度需求。低碳環境下的激勵型需求響應具有較大的低碳潛力。本文擬對園區內部高耗能產業進行激勵型需求響應。

在高電碳因子時段發電機組進行發電時產生的二氧化碳遠高于低電碳因子時段的二氧化碳排放量，因此可通過價格補償手段激勵用戶削減用能，在挖掘荷側可調度資源低碳屬性的同時，實現系統經濟運行。激勵型需求響應低碳特性建模如下：

式中：Pcut（t）為t時段可削減負荷削減量；Pcut，max（t）和Pcut，min（t）分別為t時段可削減負荷削減量的上、下限；xt為t時段可削減負荷是否削減的0-1變量；FIDR，cut為可削減負荷調用費用；δcut為單位可削減負荷激勵補償價格。

2.2 價格型需求響應低碳特性

激勵型需求響應是在價格補償引導下響應低碳運行指標，而價格型需求響應低碳特性則是在分時電價以及時變電碳因子的雙重激勵引導下進行的響應系統低碳運行項目，雙重激勵引導作用如圖4所示。本文擬對園區內部高耗能產業以及汽車制造業采取價格型需求響應項目。

圖4 雙重激勵下價格型需求響應特性

負荷側部分可調度資源具有轉移用能潛力，既可以在高電碳因子時段減少用能、在低電碳因子時段增加用能，也可以在價格信號引導下在電價較高時段減少用能、在電價較低時段增加用能。

式中：Fmov，co2為可轉移負荷需求響應二氧化碳減少量；FIDR，mov為可轉移負荷調用費用；δmov為單位可轉移負荷調用價格；Pmov（t）為t時段可轉移負荷轉移量；ΔPmov，max（t）和ΔPmov，min（t）為t時段可轉移負荷轉移量上、下限；yt為t時段可轉移負荷是否轉移的0-1 變量；可轉移負荷需要保證在調度周期內用戶的用能總量保持不變。

3 低碳經濟調度模型

3.1 目標函數

本文所提綜合能源系統低碳經濟調度模型是基于時變電碳因子的以系統運行總成本和二氧化碳排放最少的多目標最優模型，運行總成本包括機組運維成本、購能成本以及需求響應調用費用。

式中：FIES為園區綜合能源系統總目標函數；Feco和為經濟性指標與低碳性指標；α1和α2分別為經濟性指標與低碳指標對應的權重系數，由模糊層次分析法得到［24］。

式中：FIDR、Fbuy、Fmc分別為園區綜合能源系統調度周期內的需求響應調用費用、購能成本、運維費用；Pbuyg（t）為t時段購氣量；δg和δe分別為相應的購氣、購電單價；Pi（t）和δi為第i類機組出力和運維單價。

3.2 約束條件

1）功率平衡約束

式中：Pel（t）、Pgl（t）、Phl（t）、Pcol（t）分別為t時段電、氣、熱、冷負荷；Phd（t）、Pwl（t）、Pvl（t）、PCHP，el（t）分別為t時段火電出力、風電供給負荷量、光伏供給負荷量、熱電聯產供給負荷量；Pe，co（t）為t時段電制冷機出力；Pbuygl（t）和Pp2g（t）分別為t時段購氣供給負荷量、電轉氣裝置出力；ηp2g為電轉氣運行效率。

2）聯絡線購能約束

式中：Psell（t）為t時段售電功率；Pbuyg，max（t）、Pbuyg，min（t）、Pbuy，max（t）、Pbuy，min（t）、Psell，max（t）、Psell，min（t）分別為t時段購氣功率上、下限，購電功率上、下限以及售電功率上、下限。

3）多能耦合機組運行約束

式中：Pw（t）、Pv（t）、PCHP，e（t）分別為t時段風電、光伏、熱電聯產機組電出力；Phd，max（t）、Phd，min（t）、Pw，max（t）、Pw，min（t）、Pv，max（t）、Pv，min（t）、PCHPe，max（t）、PCHPe，min（t）、Pp2g，max（t）、Pp2g，min（t）、Sess，max（t）、Sess，min（t）分別為t時段火電機組、風電、光伏、熱電聯產機組、電轉氣裝置出力的上限和下限，儲能荷電狀態上、下限。

4）荷側可調度資源響應約束

荷側可調度資源在響應系統調度指令時，需要滿足一定的約束條件，如調度次數限制、調度時間段限制等。可調度資源轉移時間約束為：

式中：ymax和ymin分別為轉移時間上、下限約束；λmov為t時段可調度資源占比，由負荷側上傳可調度資源占比。

可調度資源削減時間約束為：

式中：xmax和xmin分別為可削減負荷削減次數上、下限約束。

4 算例分析

4.1 算例系統架構及參數

本文以浙江地區某園區型綜合能源系統為研究對象，其架構如圖1所示。園區內部多能負荷預測曲線、分布式風光出力預測曲線及能源價格如圖5—7 所示。多能耦合機組裝機容量等參數如表1—2所示。

表1 多能耦合機組參數

圖5 園區風光出力及負荷曲線

圖6 負荷類型及用電量曲線

圖7 分時電價曲線

本文以調度周期24 h 進行仿真，調度時間步長為1 h。系統內部電價采用浙江某地現有分時電價進行仿真。

為驗證本文所提低碳經濟調度模型的有效性，設置如下場景進行仿真驗證，其中場景3為本文所提出的考慮時變電碳因子的源荷儲協調綜合能源系統低碳經濟調度模型。

表2 電池儲能裝置參數

場景1 為基礎場景，不涉及儲能裝置及需求響應。

場景2為儲能場景，裝設儲能裝置且計及儲能充放電與聯絡線功率的碳排放。

場景3為本文所提考慮時變電碳因子的園區綜合能源系統低碳經濟運行場景，在時變電碳因子曲線、價格信號引導下，源側機組、儲能、荷側可調度資源協調配合。

4.2 場景調度結果分析

本文所設定的各場景調度結果如表3中數據所示。場景1為基礎場景，由于未考慮儲能裝置的能量時移作用以及需求響應，系統運行經濟性較差，聯絡線購能功率較多導致碳排放量較多。場景2中裝設了儲能裝置，計及儲能裝置能量時移特性及碳排放特性，系統運行總成本相較于場景1 下降1.06%，二氧化碳排放水平相較于場景1 下降2.81%，減少運行成本的同時降低碳排放，驗證了儲能裝置在碳排放特性上的低碳性。場景3為本文所提出的考慮時變電碳因子的園區綜合能源系統低碳經濟調度模型，通過合理控制儲能充放電以及荷側可調度資源的調用計劃，使得系統運行總成本下降6.61%，而系統碳排放水平下降6.05%，源荷儲協調配合，提高運行經濟性、降低系統運行過程中的碳排放水平。

表3 低碳經濟調度數據

進一步分析3個場景的聯絡線交互功率與對應的碳排放水平，如圖8所示。場景3相較于場景1，高電碳因子時段、高用能電價時段的聯絡線交互功率下降19.9%，通過需求響應使得用電高峰、電碳因子高時段用電負荷下降，說明用戶在電碳因子以及分時電價雙重激勵下的引導作用降低了系統碳排放水平及運行成本。

圖8 場景聯絡線功率對比

場景1的各機組出力調度結果如圖9所示。由圖9可知本園區型綜合能源系統供能主要與外部聯絡線供能，而園區內分布式風電與光伏得到全額消納。熱電聯產機組因需承擔園區內熱負荷需求，全天處于工作狀態，且因其“以熱定電”運行約束，熱電聯產機組出力相對固定隨著用熱負荷變動。場景1 聯絡線功率占全天總用電負荷的53.14%，且在17—18 時段、20—22 時段聯絡線功率較高，因此可見場景1整體碳排放水平與運行成本較高。

圖9 場景1機組出力

場景2為儲能場景且計及儲能充放電過程中的碳排放。場景2 調度結果如圖10 所示。由于本文裝設的儲能裝置容量較小，儲能裝置僅在18、20—21 時段對用電負荷進行放電，此外，儲能裝置還在14—16 時段、20—21 時段對電轉氣裝置放電。將電價較低時段儲存電能釋放出來，在起到能量時移作用的同時降低高電碳因子曲線時段的外購電，降低園區二氧化碳排放水平。高電碳因子時段園區外購電功率相較于場景1下降1.75%。

圖10 場景2機組出力

場景3為本文所提考慮時變電碳因子的綜合能源系統低碳經濟調度模型，調度結果如圖11所示，荷側可調度資源調用計劃如圖12所示。由圖11可知，通過需求響應對于總用電負荷曲線的改善作用，需求響應后峰谷差下降48%的同時，緩解了用電高峰供需緊張關系，減少了高電碳因子時段用能，促進園區低碳經濟運行。高電碳因子時段出力相較于場景2 進一步下降了19.37%，而總體二氧化碳排放水平相應地下降了3.33%。

圖11 場景3機組出力

由圖12 可知，高耗能企業通過用能削減與用能轉移，削減了午高峰及晚高峰用電量，在緩解晚高峰用電矛盾的同時，降低了自身企業用電成本，同時響應系統調度需求，達到低碳運行的目的。晚高峰削減負荷量占晚高峰電負荷總量的2.82%。此外，汽車制造業由于具有負荷可轉移特性且調度時間較自由，因此在電價低谷時段、低電碳因子時段增加用能，而在電價平時段、電價高峰時段、高電碳因子時段減少用能。晚高峰時段汽車制造業轉移用能量占晚高峰電負荷總量的6.46%。而高新技術產業作為基礎負荷，可調度特性較差，因此不對高新技術產業進行調度。

圖12 荷側可調度資源調用計劃

4.3 多目標優化調度模型分析

本文所設置需求響應場景為低碳性與經濟性均衡下的最優解，現研究不同權重下低碳性與經濟性的變化情況。不同權重下的低碳指標與經濟指標參數如圖13所示。由圖13可知，隨著低碳指標權重的降低，系統碳排放水平處于先增加后減少的趨勢，而經濟性指標則隨著權重系數的增加處于先減少后增加的趨勢，最終在本文均衡解處取得多目標優化調度的最優解。

圖13 多目標調度結果

因為本文外購電水平較高，各個場景外購電均占總用電負荷的50%以上，因此碳排放水平主要取決于外購電占比，低碳指標與經濟性指標具有相同的數據表征形式，即通過需求響應與儲能裝置的合理充放電使得高電碳因子時段聯絡線購能功率減少，低電碳因子時段外聯絡線購能功率增加，多余電能通過儲能裝置達到能量時移、低碳經濟的作用。因此本質上低碳與經濟指標具有相同的變化趨勢。

5 結論

在我國“雙碳”目標背景下，針對能源行業碳排放水平較高問題，本文基于時變電碳因子構建了園區綜合能源系統低碳經濟多目標優化調度模型，通過算例分析可得到如下結論：

1）構建考慮聯絡線碳排放水平、儲能裝置碳排放特性的電力行業全環節碳流排放模型進行低碳經濟調度，能夠有效優化負荷曲線、降低碳排。

2）在調度過程中，充分挖掘荷側可調度資源的低碳特性，在高電碳因子時段削減轉移用能，使得園區運行總成本下降6.61%，而二氧化碳排放水平下降6.05%，驗證了本文源荷儲協調優化模型在降低碳排、減少運行成本的有效性。

3）本文所提出的綜合能源系統低碳經濟調度模型能夠兼顧系統兩個方面的優化目標，實現低碳性與經濟性的統一。