面向電網實時數據交互的電力系統碳排放流在線分析

［摘 要］文章提出了一種面向電網實時數據交互的電力系統碳排放流在線分析方法，旨在通過實時數據獲取和異常識別處理，結合氣象因子權重的量化分析，精確計算電力系統中的碳排放流。該方法通過構建氣象序列矩陣和無量綱處理，精確量化了氣象因子對電力系統出力的影響，并通過滾動式異常識別處理機制動態監測并及時識別電力系統中的異常數據。實踐表明，該方法在提高碳排放流分析精度和適應性方面頗具有效性。

［關鍵詞］碳排放；CO2 排放源；電力系統

［中圖分類號］TM73 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）07–0066–03

1 概述

隨著全球氣候變化對人類社會影響的日益加劇，減少溫室氣體排放，特別是減少CO2 排放，已成為全球共識。電力行業作為全球最大的碳排放源之一，其低碳轉型對于實現全球氣候目標至關重要。在此背景下，準確分析和計算電力系統中的碳排放流，對于優化電力資源配置、指導清潔能源消納、推動能源結構轉型具有重要意義。由于電力系統運行的復雜性，以及可再生能源出力的波動性和不確定性，傳統的碳排放計算方法已難以滿足當前精準管理和決策的需求。因此，開發一種面向電網實時數據交互的電力系統碳排放流在線分析方法，能夠實現對電力系統碳排放的實時監測和精確計算，對于促進電力行業的綠色發展、提高能源利用率、實現碳排放權的合理分配和交易具有重要的現實意義和深遠的戰略意義。

本研究旨在提出一種新的在線分析方法，通過獲取電力系統的實時數據，結合氣象因子的實時監測，對電力系統中的碳排放流進行精確分析。該方法的提出不僅能夠為電力系統運營商提供科學的決策支持，還能為政策制訂者提供準確的數據支撐，進而推動構建清潔、低碳、高效的能源體系。本研究提出結合實時數據交互和滾動式異常識別處理的方法，動態監測并及時識別電力系統中的異常數據。

研究創新性地引入氣象因子關聯權重的概念，通過構建氣象序列矩陣和無量綱處理，精確量化氣象因子對電力系統出力的影響。研究還設計了一套異常數據的替補處理流程，利用歷史數據和理論模型科學替換異常值。同時，開發了新的碳流分析模型，為碳排放責任的定量分攤提供依據。

文章研制的在線分析裝置和計算機程序，實現了研究成果的工程化應用，極大提升了方法的實用性和推廣價值。通過這些創新點，本研究預期將為電力系統的低碳化轉型和氣候目標的實現提供強有力的技術支持。

2 存在問題

在電力系統碳排放流在線分析的研究中，存在一系列挑戰：①電力系統數據的波動性與不確定性，特別是由于極端復合事件導致的隨機波動，對碳流計算精度構成了重大影響。②異常數據的識別和處理也是一項復雜的任務，需要綜合考慮多種氣象因子和歷史數據。③確定氣象因子與電力系統出力數據之間的關聯權重同樣具有挑戰性，這涉及精確的量化分析和無量綱處理。④實時數據處理的需求對系統的響應速度和準確性提出了更高要求。⑤碳流分析模型的精確度也是關鍵，需要準確反映電力系統的碳排放情況。同時，系統集成與兼容性問題、安全與隱私保護、計算資源限制，以及政策和市場機制的適應性都是實施在線分析方法時需要考慮的重要因素。此外，隨著電力市場和政策的不斷演變，持續的更新與維護對于保持在線分析方法的有效性和適應性至關重要。

3 電力系統碳排放流在線分析方法

針對現有的問題，本研究提出了一種電力系統碳排放流的在線分析方法及模型，旨在通過實時數據交互，精確計算電網中的碳排放。該方法包括：①實時獲取電力數據，對數據進行異常識別，并對異常數據執行替補處理，從而獲得準確的光伏、風電出力和用電負荷數據。②利用這些數據進行碳流分析，以提升分析的準確性。

3.1 數據獲取與預處理

在電力系統碳排放流的在線分析框架中，數據獲取與預處理是分析流程的基礎性環節，對于實現對電力系統碳排放流的精確監控和分析具有至關重要的作用。本研究構建一個綜合性的數據收集框架，該框架具備高度的實時性與整合能力，能夠捕獲并融合來自多樣化能源單元的廣泛數據集，涵蓋了光伏、風力發電系統的出力數據及電網的用電負荷等關鍵參數。這些參數有助于洞察電力系統運行狀態，評估能源產出效率，以及進行碳排放流分析。框架的設計充分考慮了氣象因素對能源產出的顯著影響，特別是溫度、風速及濕度等氣象條件對可再生能源發電效率和系統穩定性的作用。因此，實時氣象數據的采集對準確預測和分析電力系統的實際表現具有不可或缺的重要性。

在數據預處理階段，研究著重于數據的可用性和可靠性。數據清洗過程旨在識別并剔除異常值、重復記錄，以及糾正數據缺失和錯誤，從而提升數據質量。此外，通過實施數據格式化和標準化處理，確保了異構數據源的一致性，增強了數據的兼容性和分析系統的處理效率。這些預處理步驟為異常識別、氣象因子權重的精確確定，以及碳流分析模型的構建奠定了堅實、準確且一致的數據基礎。預處理階段還包括對數據進行時間序列對齊和插值處理，解決了不同數據源間時間分辨率的不一致性問題。通過這些綜合性的數據預處理措施，本研究構建了一個健壯的數據預處理流程，為電力系統碳排放流的深入分析提供了堅實基礎。這不僅增強了電力系統運行的透明度和可預測性，而且為能源系統的優化管理、低碳轉型及可持續發展提供了強有力的數據支撐和決策依據。

3.2 異常識別與氣象因子權重確定

異常識別在電力系統碳排放流分析的準確性保障中起著關鍵作用。鑒于此，本研究提出了一種創新的滾動式異常識別處理機制（圖1），該機制旨在動態監控電力相關數據的波動性，并精準辨識偏離預期正常范圍的異常數據點。此過程對于維護分析流程的完整性和提高碳排放流預測的可靠性至關重要。

本研究還深入探討了氣象因子對電力系統出力的直接影響，并據此引入了氣象因子權重的概念。研究中，通過構建氣象序列矩陣，對氣象因子與電力系統出力數據之間的相互作用進行了細致的量化分析（圖2）。這一分析過程不僅涉及單一氣象因子對電力系統出力的影響，而且通過綜合考量多個氣象因子的協同效應，為評估氣象變化對電力系統碳排放流的綜合影響提供了一種新穎的方法論。

在權重確定的過程中，本研究采用了無量綱處理技術，該技術通過消除不同量綱的影響，使得不同氣象因子之間的關聯度可以進行科學比較。此外，序列差值計算的應用，通過評估時間序列中相鄰數據點的差異，進一步揭示了氣象條件變化對電力系統出力的實際影響。這些方法的應用，確保了評估過程的科學性和客觀性，為后續的異常數據處理和碳排放流分析提供了堅實的數據基礎。

3.3 碳流分析模型構建

碳流分析模型是本研究的理論核心，其設計宗旨在于實現對電力系統中碳排放流的精確計算與深入分析。該模型的構建基于一系列綜合考量，包括實時電力出力數據、經過預處理及異常識別的數據集，以及通過科學方法確定的氣象因子權重。這些因素共同構成了一個多維度的分析框架，旨在全面捕捉電力系統中碳排放流的動態特性。在模型的具體實現中，潮流計算起著關鍵作用。通過精確的潮流計算，模型能夠生成電網設備的注入分布矩陣、支路潮流分布矩陣及負荷分布矩陣。這些矩陣為進一步的分析提供了必要的數據基礎，使得模型能夠計算出節點有功通量矩陣和節點碳勢向量。這些矩陣和向量是追蹤和分析電力系統中碳流率分布的關鍵工具，為電力系統的低碳運行策略和碳排放控制措施提供了定量化的決策支持。

本研究提出的碳流分析模型具備良好的適應性，能夠與不同的電力市場機制相兼容。這一點在當前多變的能源市場環境中尤為重要。模型能夠為碳排放權的交易和碳排放責任的分攤提供精確的定量化依據，從而在促進電力行業低碳轉型的同時，確保市場的公平性和效率。為了提升模型的實用性和推廣價值，本研究還關注了模型的工程化實現。通過計算機編程語言（如Python） 將碳流分析模型轉化為可重復使用的計算機組件，這些組件可以方便地在第三方系統中布署。此外，對程序的封裝處理不僅提高了系統的安全性，也避免了源代碼的泄漏。碳硫分析模型構建如圖3 所示。

4 實例與裝置設計

4.1 實例分析

本研究提出的電力系統碳排放流在線分析方法已通過具體的實例進行驗證。在實例中，通過構建雙層時序數據檢測模型，可對電力系統中的初始光伏機組出力數據、初始用電負荷數據及初始風電機組功率數據進行異常值檢驗及替補處理。該模型的第一層基于滾動閾值的異常值識別法，對各類電力相關數據進行初步的異常識別，獲取異常識別結果。針對識別出的第一和第二可疑數據，第二層通過調取關鍵要素數據（即對應的氣象因子）進行匹配度計算，篩選出與當前氣象因子匹配程度最高的歷史數據，并進行異常值識別及替補，為碳流計算提供精確的數據基礎。

4.2 電力系統碳排放流在線分析裝置

為了將本研究的方法轉化為實際應用，設計了電力系統碳排放流在線分析裝置。該裝置包括數據獲取模塊、第一數據處理模塊、第二數據處理模塊、第三數據處理模塊、第四數據處理模塊及碳流分析模塊。各模塊協同工作，實現從數據獲取到異常識別處理，再到基于氣象因子權重的碳流分析的全過程。該裝置的設計旨在提高碳流分析的精度，為電力系統的低碳化運營提供強有力的技術支持。

5 結束語

本研究提出的面向電網實時數據交互的電力系統碳排放流在線分析方法，通過綜合考慮實時電力數據、氣象因子權重及異常識別處理，顯著提高了碳排放流分析的準確性。研究中設計的在線分析裝置將該方法的實施變得可行，為電力系統運營商提供了一種新的工具，以優化電力資源配置、指導清潔能源消納、推動能源結構轉型。

未來，本研究的方法和裝置需在更廣泛的電力系統和不同氣候條件下進行進一步的測試和驗證。此外，隨著電力市場政策的不斷演變和新技術的發展，碳排放流在線分析方法也需要不斷更新和完善，以適應新的挑戰。未來的研究可以集中在提高模型的泛化能力、優化數據處理算法及開發更加用戶友好的分析平臺等方面。通過不斷的技術創新和改進，有望進一步提升電力系統碳排放流在線分析的科學性、實用性及推廣價值，為實現全球氣候目標貢獻力量。

參考文獻

[1] 魏國旺. 基于智能數據處理的電網信息實時交互系統設計[J]. 電子設計工程，2023，31（19）：94-98，103.