考慮碳排放目標的配電網源網荷儲優化調度研究

中國三峽新能源（集團）股份有限公司甘肅分公司 肖俊元 蘇東妹

1 引言

隨著全球對減少碳排放和可持續發展的呼吁日益增加，電網系統的能源優化和碳排放控制成為關注的焦點。本文旨在研究電網源網荷儲優化調度問題，綜合考慮碳排放目標，實現電網的高效、可靠和環保運行。

2 電網源網荷儲優化模型

2.1 問題描述和假設

優化調度電網的源、網、荷、儲的運行是提高電力系統效率和可靠性的重要任務。然而，在考慮碳排放目標的背景下，如何實現電網的優化調度是一個復雜的問題。本文主要關注兩方面問題。一方面是最小化電網的碳排放量，并在保證電力供需平衡的前提下實現源、網、荷、儲的優化調度，另一方面是處理電網的物理約束條件，包括輸電線路容量、變壓器容量等限制。基于此，做出如下假設：電網中的源、網、荷、儲之間的關系是靜態的，即不考慮短期變化和動態調度；電力需求是已知的，并且變化較為平穩；電網的物理約束條件是已知的，并且不會發生變化。

通過以上問題描述和假設，建立一個可行的電網源網荷儲優化模型，實現碳排放目標和電力供需平衡的優化調度。

2.2 目標函數的建立

在電網源網荷儲優化調度中，其目標是在保證電力供需平衡的前提下，最小化電網的碳排放量。為了實現這一目標，建立以下目標函數（考慮碳排放目標）：

式中，T為調度的時間段數；N 為電網中的節點數；M 為發電設備的數目；K 為儲能設備的數目；Cijkt為節點i 在時刻t 通過發電設備j 和儲能設備k的單位功率所產生的碳排放量；Pijkt為節點i 在時刻t 通過發電設備j 和儲能設備k 的功率。

該目標函數的含義是對所有節點、發電設備、儲能設備和時間段內的碳排放量進行累加，并最小化總碳排放量。

2.3 約束條件的定義

在電網源網荷儲優化調度問題中，需要定義一系列約束條件，以保證電力供需平衡，滿足電網的物理約束和設備的運行限制。

電力供需平衡約束：

式中，Pijkt為節點i 在時刻t 通過發電設備j 和儲能設備k 的功率；Pijlt為節點i 在時刻t 通過發電設備j 和負荷l 的功率；Pijxt為節點i 在時刻t 的外部電力輸入功率；Dit為節點i 在時刻t 的電力需求。

該約束條件保證電力供應和需求之間的平衡。

發電設備運行約束：

該約束條件確保發電設備的功率在合理范圍內。

線路功率限制約束：

節點電壓限制約束：

以上約束條件的定義可以確保優化調度方案滿足電力供需平衡、電網物理約束和設備運行限制，實現電網的穩定運行和碳排放目標。

3 數據收集和處理

3.1 數據來源和獲取

從電網運營記錄、監測設備或歷史數據庫中獲取電力系統的歷史運行數據，包括發電設備的運行情況、負荷數據、儲能設備的狀態等。通過安裝傳感器和監測設備，實時采集電網各個節點的電流、電壓、功率等數據。獲取能源市場的數據，包括電力價格、電力交易數據等[1]。在數據獲取過程中，確保數據的準確性和完整性較為重要,采集到的數據應包括足夠的時間范圍和空間范圍，充分反映電網的運行特征和變化情況。

3.2 數據處理和預處理方法

數據獲取后，需要進行數據處理和預處理，以便在優化調度模型中使用。包括數據清洗、插值、平滑等處理方法，消除數據中的噪聲和不完整性，并使其適合模型的使用。

3.3 數據的準確性和可靠性驗證

為了確保數據的準確性和可靠性，在數據收集和處理過程中需要進行驗證，見表1。

表1 數據的準確性和可靠性驗證的方法

4 算法和優化方法

4.1 基于啟發式算法的優化方法

啟發式算法是一類基于經驗和啟發式規則的優化方法，能夠在大規模、復雜的問題中尋找近似最優解。常見的啟發式算法包括遺傳算法（GA）、粒子群優化算法（PSO）、模擬退火算法（SA）等。

4.2 算法的流程和實現細節

具體實現啟發式算法的流程可以根據問題的特點進行調整，一般的步驟如圖1所示。

圖1 啟發式算法的流程

4.3 算法的收斂性和有效性分析

收斂性分析：監測目標函數值的變化情況，檢查算法是否能夠逐步接近最優解，繪制收斂曲線或計算收斂速度評估算法的收斂性能[2]。

效果對比：將啟發式算法與其他優化方法進行對比，例如傳統的數學規劃方法或其他啟發式算法，比較其最優解質量、計算時間和搜索效率，以評估啟發式算法的有效性[3]。

5 案例研究和結果分析

5.1 案例描述和參數設置

某個城市的電網系統具體參數，將用于建立電網源網荷儲優化調度模型，并進行后續的優化和分析。

一是城市電網的供電能力：電網的供電能力為100MW，表示系統的最大供電容量。二是城市的負荷需求曲線：根據歷史數據和預測模型確定了一周內每小時的負荷需求曲線，描述該城市在不同時間段的負荷需求量。三是可再生能源發電：擁有一座風力發電場，其容量為50MW。風力發電量隨風速的變化而變化，可以通過實時監測獲得。四是儲能系統：擁有一座儲能站，其儲能容量為30MWh，最大充放電功率為10MW。儲能系統可以在電網需求高峰時段進行儲能和釋放儲能，平衡電網的供需差異。五是發電機組：城市配備了兩臺發電機組，分別為燃氣輪機和蒸汽輪機。燃氣輪機的容量為60MW，蒸汽輪機的容量為80MW。這些發電機組可以根據電網需求和市場條件進行運行和調度。

5.2 優化結果分析

根據以上參數設置，使用所建立的優化模型進行電網源網荷儲優化調度。通過運行優化算法，得到優化結果后，分析如下。一是負荷滿足率：分析優化結果中負荷滿足率，即城市負荷需求被滿足的程度。通過對比優化前后的負荷滿足率，評估優化的效果。二是發電機組和儲能系統的運行狀態：分析優化結果中發電機組和儲能系統的運行狀態，包括發電機組的出力、儲能系統的充放電功率等。解釋各設備的調度策略，如何合理分配發電機組的出力和儲能系統的充放電。三是能源利用效率：計算優化結果中的能源利用效率，即發電機組和儲能系統的利用率。分析優化調度是否能夠充分利用可再生能源和儲能系統，提高能源的利用效率。

5.3 碳排放目標的實現效果評估

在優化目標中考慮碳排放目標時，可以對優化結果進行碳排放目標效果評估，分析優化結果中的碳排放量，與設定的碳排放目標進行對比，并評估優化調度對碳減排的效果[4]。

5.4 對比試驗和敏感性分析

為了進一步評估優化算法的性能和穩定性，可以進行對比試驗和敏感性分析。

對比試驗：與其他優化方法進行對比，例如傳統的數學規劃方法或其他啟發式算法。比較其在相同案例下的優化結果、計算時間和收斂速度。通過對比試驗，可以評估基于啟發式算法的優化方法的優越性。

敏感性分析：對算法的參數進行敏感性分析，評估參數變化對優化結果的影響。可以調整參數，例如儲能容量、風力發電容量等，觀察優化結果的變化情況，有利于了解參數對最優解的敏感程度，進一步優化參數的選擇[5]。

綜合對比試驗和敏感性分析的結果，評估優化算法在電網源網荷儲優化調度問題中的性能和穩定性,可以為實際電網運營提供指導，并為未來的研究提出改進和優化的方向。

6 結語

在考慮碳排放目標的情況下，使用基于啟發式算法的優化方法成功實現了電網源網荷儲的優化調度。優化調度能夠合理分配發電機組和儲能系統的出力，滿足城市的負荷需求，并且能夠利用可再生能源和儲能系統。在優化結果中，發電機組和儲能系統的運行狀態得到了有效調度，提高了能源利用效率，實現了碳減排目標。

優化調度能夠解決電網供需不平衡的問題，確保城市負荷需求得到滿足，提高了電網的可靠性和穩定性。通過合理調度發電機組和儲能系統，優化調度能夠盡可能地利用可再生能源和儲能系統，減少了對傳統能源的依賴，促進了可持續能源的應用。考慮碳排放目標的優化調度，能夠有效減少碳排放量，有利于城市的低碳發展和環境保護。

研究中使用的數據來源和處理方法可能存在一定的誤差和不確定性。因此，進一步提高數據的準確性和可靠性是一個重要的改進方向。此外，基于啟發式算法的優化方法在本研究中取得了良好的效果，但仍有進一步改進的空間。例如，可以嘗試結合多種優化算法，引入更多的問題特定的啟發式規則，提高算法的搜索效率和收斂速度。