【电力系统】阶梯碳下考虑 P2G-CCS 与供需灵活响应的 IES 优化调度附Matlab代码
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🔥 内容介绍
一、引言
在全球应对气候变化的大背景下，减少碳排放成为电力系统乃至整个能源互联网（IES）发展的关键目标。阶梯碳政策通过差异化的碳价机制，激励能源系统向低碳转型。与此同时，功率到气体（P2G）与碳捕获与封存（CCS）技术以及供需侧的灵活响应，为 IES 优化调度提供了新的途径和手段，有助于实现能源的高效利用与低碳排放的双重目标。
二、相关技术与概念解析
（一）阶梯碳政策
阶梯碳政策根据碳排放水平设置不同档次的碳价。低排放水平对应较低碳价，而高排放则面临高额碳价。这种政策旨在促使能源生产和消费主体主动采取减排措施，以降低碳排放成本。例如，当企业碳排放低于某一阈值时，其购买碳排放权的价格较为优惠；若超出阈值，则需支付数倍高价，以此推动企业改进生产技术、优化能源结构。
（二）P2G - CCS 技术
- P2G 技术
：P2G 技术将多余的电能转化为气体能源，如通过电解水制氢，再进一步合成甲烷等。在电力系统中，当可再生能源（如风能、太阳能）发电过剩时，可利用 P2G 技术将电能存储为气体燃料，实现能量的跨时间、跨能源形式转移。这不仅解决了可再生能源的消纳问题，还为能源供应提供了灵活性。
- CCS 技术
：CCS 技术致力于捕获工业生产或能源利用过程中产生的二氧化碳，并将其封存在地下深处，从而减少二氧化碳排放到大气中。在能源系统中，可应用于火力发电厂等碳排放密集型企业，捕获其燃烧化石燃料产生的二氧化碳，降低碳排放强度。
- P2G - CCS 结合
：将 P2G 与 CCS 技术结合，在生产气体能源的过程中，对产生的二氧化碳进行捕获和封存，实现气体能源生产过程的低碳甚至零碳。例如，在合成甲烷的过程中，捕获反应产生的二氧化碳，进一步提高能源生产的环境友好性。
（三）供需灵活响应
- 需求侧灵活响应
：通过激励用户调整用电行为，实现电力系统的削峰填谷。例如，在用电高峰时段，给予用户一定的经济补偿，鼓励其减少非必要用电；在低谷时段，则提供优惠电价，引导用户增加用电。这种方式可有效减轻电网的供电压力，提高电力系统运行效率。
- 供给侧灵活响应
：发电侧通过调整发电设备的出力，快速响应电力系统的负荷变化。例如，燃气轮机可根据电网需求迅速增加或减少发电量，配合可再生能源发电的间歇性，保障电力供应的稳定性。同时，分布式能源资源（如小型风力发电、光伏发电）与储能系统的结合，也增强了供给侧的灵活性，使其能够更好地适应负荷的波动。
三、考虑 P2G - CCS 与供需灵活响应的 IES 优化调度模型
（一）目标函数
- 成本最小化
：综合考虑能源采购成本、发电成本、P2G - CCS 设备投资与运行成本以及与供需灵活响应相关的激励成本等。能源采购成本涉及从外部电网购买电力、购买天然气等费用；发电成本包括各类发电设备（如火电、风电、光伏等）的燃料成本、运维成本；P2G - CCS 设备的投资成本需按一定折旧方式分摊到各调度时段，运行成本则涵盖原料采购、设备能耗等。激励成本则是给予需求侧用户调整用电行为以及供给侧发电主体灵活调整出力的费用。
- 碳排放最小化
：以阶梯碳政策为约束，将不同碳排放水平对应的碳价纳入目标函数，使系统在满足能源需求的前提下，尽量减少碳排放。碳排放计算需考虑各类发电设备、工业生产过程以及 P2G - CCS 技术应用过程中的二氧化碳排放，通过优化调度，降低整体碳排放成本。
（二）约束条件
- 功率平衡约束
：在每个调度时段，系统内发电设备的总发电量（包括传统火电、可再生能源发电以及 P2G 转化后再发电等）应等于负荷需求与输电损耗之和。这确保了电力系统的稳定运行，避免出现功率过剩或不足的情况。
- 设备运行约束
：各类发电设备、P2G - CCS 设备以及储能设备都有其特定的运行限制。例如，发电设备的最小、最大功率限制，爬坡速率限制；P2G 设备的转化效率、容量限制；CCS 设备的捕获效率、封存能力限制；储能设备的充放电功率限制、荷电状态限制等。这些约束保证了设备的安全、稳定运行。
- 阶梯碳约束
：根据阶梯碳政策，系统的总碳排放需满足相应的阶梯碳价规定。即不同碳排放区间对应不同的碳价，通过控制碳排放水平，使系统在经济运行的同时，符合低碳发展要求。
- 供需灵活响应约束
：对于需求侧灵活响应，需考虑用户参与响应的能力和意愿限制，如最大可削减负荷量、最小用电保障等；供给侧灵活响应则要满足发电设备快速调整出力的能力约束，确保供需两侧的灵活响应在合理、可行的范围内进行。
四、模型求解与分析
（一）求解方法选择
该优化调度模型是一个复杂的混合整数非线性规划问题，可采用智能优化算法进行求解，如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。以遗传算法为例，将调度决策变量（如各发电设备的出力、P2G 设备的转化功率、储能设备的充放电功率等）编码为染色体，通过选择、交叉、变异等遗传操作，不断迭代优化，寻找满足约束条件且使目标函数最优的调度方案。
（二）算例分析
- 数据准备
：选取一个具有代表性的 IES 系统作为算例，收集该系统内各类能源设备的参数（如发电容量、效率、成本等）、负荷数据（不同时段的电力、热力等需求）以及阶梯碳政策相关参数（碳价阶梯、碳排放阈值等）。
- 结果分析
：
- 成本与碳排放关系
：通过求解模型，分析不同调度方案下成本与碳排放之间的权衡关系。结果表明，随着对碳排放限制的加强（碳价提高），系统总成本会有所增加，但碳排放显著降低。例如，在较低碳价时，系统可能倾向于采用成本较低但碳排放较高的发电方式；而当碳价升高，P2G - CCS 技术以及可再生能源发电的应用比例会增加，虽然成本有所上升，但碳排放明显下降。
- P2G - CCS 与供需灵活响应的作用
：对比考虑与不考虑 P2G - CCS 技术以及供需灵活响应的调度结果，突出这些因素在优化能源结构、降低碳排放和成本方面的重要作用。当考虑 P2G - CCS 技术时，可再生能源消纳量增加，系统碳排放降低；供需灵活响应则有助于平衡电力供需，减少发电设备的不必要启停，降低运行成本。例如，在某算例中，引入 P2G - CCS 技术后，可再生能源消纳率提高了 20%，碳排放降低了 15%；实施供需灵活响应后，系统运行成本降低了 10%。
- 阶梯碳政策影响
：分析阶梯碳政策参数变化对调度结果的影响。较高的碳价阈值可能导致系统在碳排放控制上不够严格，而较低的阈值则可能使企业减排压力过大，增加成本。合理设置阶梯碳政策参数，能够在促进低碳发展的同时，保障能源系统的经济可行性。例如，当碳价阈值调整时，发电设备的出力分配、P2G - CCS 设备的运行策略以及供需灵活响应的程度都会相应改变，从而影响系统的成本和碳排放。
- 成本与碳排放关系
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% function [mu_bar,sigma_bar] = predict(mu,sigma,u,R)
% This function should perform the prediction step.
% Inputs:
% mu(t-1) 3X1
% sigma(t-1) 3X3
% u(t) 3X1
% R 3X3
% Outputs:
% mu_bar(t) 3X1
% sigma_bar(t) 3X3
function [mu_bar,sigma_bar] = predict(mu,sigma,u,R)
mu_bar = mu + u;
G = [1 0 -u(2); 0 1 u(1); 0 0 1];
sigma_bar = G*sigma*G.' + R;
end
🔗 参考文献
[1]陈登勇,刘方,刘帅.基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度[J].电网技术, 2022(006):046.