張 虹，孟慶堯，馬鴻君，閆 賀，劉 旭

（1. 現(xiàn)代電力系統(tǒng)仿真控制與綠色電能新技術(shù)教育部重點實驗室（東北電力大學），吉林省 吉林市 132012；2. 國網(wǎng)南陽供電公司，河南省 南陽市 473000；3. 國網(wǎng)漯河供電公司，河南省 漯河市 462000；4. 國網(wǎng)永康供電公司，浙江省 永康市 321300）

0 引言

秉承低碳、綠色的能源體系發(fā)展理念，中國積極推進能源變革轉(zhuǎn)型［1］，推動可再生能源大面積并網(wǎng)。但是，不同區(qū)域的負荷需求水平及可再生能源分布情況存在的巨大差異會阻礙可再生能源消納［2］，棄風、棄光問題凸顯。系統(tǒng)互聯(lián)能夠?qū)崿F(xiàn)資源互補，使其成為解決棄電問題的重要手段［3］。因此，完善跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)運行方式對提高可再生能源消納率，實現(xiàn)系統(tǒng)低碳經(jīng)濟運行具有重要意義。

近年來，相關(guān)研究通過最優(yōu)潮流［4］、運行規(guī)劃［5］和優(yōu)化調(diào)度［6］等方法來協(xié)調(diào)和整合系統(tǒng)內(nèi)部資源，以提升跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)運行效率。針對優(yōu)化調(diào)度方法，文獻［7］構(gòu)建跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)兩階段魯棒動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型，通過調(diào)整聯(lián)絡(luò)線輸電計劃來應對可再生能源并網(wǎng)帶來的不確定性問題。文獻［8］使用連續(xù)馬爾可夫過程模型描述互聯(lián)電網(wǎng)中風電出力和負荷需求隨機動態(tài)特性。上述研究考慮了可再生能源并網(wǎng)帶來的不確定性對系統(tǒng)運行的影響，但未對不確定性帶來的風險進行量化［9］。在考慮不確定性的基礎(chǔ)上，為促進可再生能源跨區(qū)消納，展開了對聯(lián)絡(luò)線運行方式［10-11］的研究。文獻［12］提出直流聯(lián)絡(luò)線功率增量模型，并利用多時間尺度方式滾動優(yōu)化直流輸電計劃，促進新能源跨區(qū)消納。文獻［13］考慮受端系統(tǒng)調(diào)峰趨勢對直流聯(lián)絡(luò)線輸電功率的影響，定義不利調(diào)峰率和源荷擾動率兩個指標，并對其進行優(yōu)化。上述聯(lián)絡(luò)線運行方式側(cè)重于促進送端可再生能源消納，未考慮受端系統(tǒng)調(diào)峰能力不足問題，極易出現(xiàn)“反調(diào)峰”現(xiàn)象；或雖計及了受端電網(wǎng)調(diào)峰影響，但僅針對受端系統(tǒng)進行優(yōu)化，尚未考慮互聯(lián)系統(tǒng)整體效益。

現(xiàn)階段，綠證交易機制［14］和碳交易機制［15］被認為是推動系統(tǒng)經(jīng)濟低碳運行的有效手段。文獻［16］綜合考慮綠證交易和熱網(wǎng)對系統(tǒng)運行的影響，提出一種多園區(qū)綜合能源系統(tǒng)低碳經(jīng)濟調(diào)度策略。文獻［17］將跨鏈交易技術(shù)和綠證交易機制相結(jié)合，創(chuàng)建含綠證跨鏈交易的綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型，在促進能源消納的同時，提升了交易的透明度。上述研究針對綠證交易價格而言，均采用由政府定價的固定價格來模擬交易過程，尚未考慮將綠證交易市場化，利用綠證供需關(guān)系對其進行定價。文獻［18］建立含獎勵系數(shù)的獎懲階梯型碳交易模型，使得各企業(yè)主動減排，實現(xiàn)對碳排放量的嚴格控制。然而，基于單一綠證交易機制或碳交易機制的優(yōu)化調(diào)度未能充分發(fā)揮系統(tǒng)低碳運行能力。為此，文獻［19］提出含碳-綠證聯(lián)合交易機制的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化運行模型，促進了系統(tǒng)的進一步低碳化運行。文獻［20］考慮綠證交易市場和碳交易市場的整合影響，基于系統(tǒng)動力學理論和場景設(shè)計方法建立仿真模型。上述研究為使綠證交易更好地貼合電力市場，選擇以售電企業(yè)作為綠證購買者，但未考慮綠證購買需求這一問題。而以火電機組作為綠證購買者可以將購買的綠證轉(zhuǎn)換成碳配額以提升綠證購買需求，進一步提高可再生能源消納率。

綜上所述，本文基于綠證-碳聯(lián)合交易機制建立跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)優(yōu)化模型，將火電機組作為綠證購買者以提升綠證購買需求，并通過綠證供需關(guān)系對綠證交易價格定價。在日前調(diào)度中考慮受端系統(tǒng)調(diào)峰裕度對聯(lián)絡(luò)線輸電計劃的影響，同時計及送端風電出力不確定性并量化其帶來的運行風險。通過仿真算例驗證所提模型的有效性。

1 跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)模型

1.1 送端風-光熱-火聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)

在高比例可再生能源的送端環(huán)境下，構(gòu)建風-光熱-火聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)，如圖1 所示。送端發(fā)電系統(tǒng)除給送端負荷供電外，其富余的電能經(jīng)直流聯(lián)絡(luò)線傳輸給受端系統(tǒng)。

送端系統(tǒng)以加裝電加熱裝置的光熱電站［21］為核心。光熱電站由集熱環(huán)節(jié)、發(fā)電環(huán)節(jié)和儲熱環(huán)節(jié)三部分構(gòu)成。集熱環(huán)節(jié)將太陽能轉(zhuǎn)換成熱能，然后利用導熱工質(zhì)進行熱能傳輸，其傳輸?shù)臒崮芡ㄟ^發(fā)電環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化成電能，完成光-熱-電的轉(zhuǎn)換。在儲熱環(huán)節(jié)，導熱工質(zhì)可以進行能量的雙向流動，其存儲的熱能可隨時供發(fā)電環(huán)節(jié)使用。

光熱電站出力模型和儲熱模型分別為：

式中：PCSP，t為t時刻光熱電站的發(fā)電功率；μ為熱-電轉(zhuǎn)換效率；為t時刻集熱環(huán)節(jié)供給發(fā)電環(huán)節(jié)的熱量；為t時刻儲熱環(huán)節(jié)供給發(fā)電環(huán)節(jié)的熱量；為t時刻儲熱環(huán)節(jié)的儲熱量；ρ為耗散系數(shù)；Δt為調(diào)度步長；ηch和ηdis分別為儲熱環(huán)節(jié)的儲熱和放熱效率；為t時刻集熱環(huán)節(jié)流向儲熱環(huán)節(jié)的熱量。

光熱電站儲熱環(huán)節(jié)處加裝的電加熱裝置可以將一部分風電能源轉(zhuǎn)換成熱能，儲存到儲熱環(huán)節(jié)中，其存儲的熱量可表示為：

式中：Teh，t為t時 刻電加熱裝置的 輸出熱功率；為風電在t時刻提供給電加熱裝置的電量；λeh為能量轉(zhuǎn)換效率。

根據(jù)這一特性，在風電大發(fā)時，電加熱裝置可將部分富余風電能源轉(zhuǎn)化成熱能儲存至儲熱環(huán)節(jié)；而在負荷高峰期，可將儲熱環(huán)節(jié)存儲的熱能轉(zhuǎn)化成電能，提高光熱電站的發(fā)電量，在促進風電消納的同時完成能量時移。其能量時移特性使得風-光熱聯(lián)合產(chǎn)生互補效應，而火電機組的加入會進一步增強系統(tǒng)運行穩(wěn)定性，保證送電充裕度。

1.2 受端系統(tǒng)及其調(diào)峰裕度建模

受端系統(tǒng)由火電機組和直流饋入環(huán)節(jié)組成，二者共同作用以滿足受端系統(tǒng)負荷需求。由于火電機組爬坡率低且單一時段下直流饋入功率固定不變，致使受端系統(tǒng)調(diào)峰靈活性不足。因此，有必要讓受端系統(tǒng)保留一定的調(diào)峰裕度。

受端系統(tǒng)最大調(diào)峰容量由受端系統(tǒng)日最大負荷和受端系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用率決定，如式（4）所示。

直流聯(lián)絡(luò)線與受端火電機組聯(lián)合填補受端系統(tǒng)調(diào)峰容量。因此，通過受端系統(tǒng)最大調(diào)峰容量可以確定受端火電機組的最大輸出功率和最小技術(shù)出力功率：

基于受端火電機組的最大和最小出力，分別得到受端系統(tǒng)正、負調(diào)峰容量為：

為保證受端系統(tǒng)正常穩(wěn)定運行，受端系統(tǒng)需預留一定的調(diào)峰裕度，以保證受端系統(tǒng)的調(diào)峰容量能夠時刻滿足其調(diào)峰需求。受端系統(tǒng)的上、下調(diào)峰裕度分別為：

1.3 直流聯(lián)絡(luò)線運行方式

直流聯(lián)絡(luò)線通過操控站內(nèi)換流器觸發(fā)脈沖及變換換流變分接開關(guān)擋位來靈活控制直流聯(lián)絡(luò)線輸電功率［22］。為充分發(fā)揮直流聯(lián)絡(luò)線靈活控制特性，本文將直流聯(lián)絡(luò)線輸電功率作為可優(yōu)化變量，綜合考慮送受端機組的運行情況進行一體化調(diào)度，并以運行約束的形式確保輸電計劃切實可行。在文獻［23］的基礎(chǔ)上，本文又考慮受端系統(tǒng)調(diào)峰裕度約束對直流聯(lián)絡(luò)線運行的影響，進一步對其進行優(yōu)化。

2 跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)綠證-碳聯(lián)合交易模型

在綠證-碳聯(lián)合交易模型下，作為綠證購買者的火電機組可以通過購買綠證來增加機組碳配額，同時，綠證交易定價機制通過價格信號來改變火電機組的購證行為，二者共同作用提升綠證購買需求。

2.1 跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)綠證交易模型

2.1.1 綠證交易價格

本文將綠證交易市場化并基于綠證供需關(guān)系對綠證交易價格進行定價，綠證供給方為可再生能源機組（風電機組、光熱電站）；需求方為送受端火電機組。綠證交易市場具有寡頭競爭特性［24］，作為綠證供給方的風電機組和光熱電站不存在價格競爭，二者通過策略性行為共同操控綠證市場交易價格，以使自身綠證收益最大。

綠證交易定價步驟如下。

1）設(shè)定綠證供需曲線表達式

考慮到綠證日供給量和需求量非保持不變，設(shè)綠證需求曲線D和供給曲線S的表達式為：

式中：λD為需求曲線下的綠證價格；λS為供給曲線下的綠證價格；Q為綠證量；a、b、c、d、m為綠證需求曲線的需求系數(shù)，其中，m隨綠證每日需求量而變化，當需求量增加時m為正數(shù)，當需求量減少時m為負數(shù)；Q0+m為需求曲線拐點的綠證量；α、β、γ、n為綠證供給曲線的供給系數(shù)，其中n隨綠證每日供給量而變化，當供給量增加時n為正數(shù)，當供給量減少時n為負數(shù)。

2）確定獲得最大綠證收益時的條件

可再生能源機組的綠證收益由其綠證收入和綠證成本決定。

3）確定綠證邊際收入和邊際成本表達式

根據(jù)寡頭市場的特點，綠證邊際成本表達式與綠證供給曲線表達式一致。

根據(jù)綠證需求曲線表達式得到綠證收入表達式，然后通過綠證收入和綠證邊際收入的關(guān)系得到綠證邊際收入表達式。

4）計算最大綠證收益下的綠證需求量Qm

將式（15）和式（17）回代到式（14），可以得到最大綠證收益下的綠證需求量Qm，但是考慮到綠證邊際收入表達式的分段性，需對其進行分段化處理，詳見附錄A 圖A1。

分段結(jié)果如下所示：

分段后，各段最大收益下的綠證需求量Qm為：

2.1.2 綠證交易模型

送受端火電機組向送端可再生能源機組購買綠證所需成本為：

送端可再生能源機組所獲綠證收入為：

式中：NW和NP分別為風電廠和光熱電站總數(shù)；PW，e，t為第e個風電廠在t時刻出力；PCSP，g，t為第g個光熱電站在t時刻出力；θ為可再生能源電廠的綠證配額比例。

2.2 跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)碳交易模型

聯(lián)合交易機制下，為讓送受端火電機組獲得綠證帶來的碳減排效益，送受端系統(tǒng)會優(yōu)先調(diào)度此可再生能源。作為火電機組輸出的清潔能源，購買的綠證在減少系統(tǒng)碳排放量的同時，又增加了火電機組的碳配額。在綠證-碳聯(lián)合交易機制下，送受端系統(tǒng)的碳配額分別為：

送受端系統(tǒng)的碳排放量由其火電機組出力決定，如式（26）、式（27）所示。

本文采用階梯型碳交易模型來計算送受端系統(tǒng)的碳交易成本，階梯型碳交易模型將碳排放量分為多個區(qū)間，碳排放量越多的區(qū)間，碳交易價格越高，系統(tǒng)所需的花費越多。階梯型碳交易成本如下：

式中：CCO2為階梯型碳交易成本；p為碳交易基價；l為碳排放量區(qū)間長度；αc為價格增長率；ECO2為系統(tǒng)碳排放量；E0為系統(tǒng)碳配額；ΔE為碳排放量和碳配額的差值。

3 跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)經(jīng)濟低碳調(diào)度模型

本文基于綠證-碳聯(lián)合交易機制，同時引入最差條件風險價值（worst-case conditional value at risk，WCVaR）理論評估僅知道隨機變量部分概率信息時不確定性帶來的風險成本［25］，以此來建立跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)經(jīng)濟低碳調(diào)度模型。

3.1 目標函數(shù)

目標函數(shù)由系統(tǒng)運行成本及風險度量成本兩部分組成：

式中：F為跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)總成本；FXY為系統(tǒng)運行成本；CWCVaR為風險度量成本。

3.1.1 系統(tǒng)運行成本

系統(tǒng)運行成本包括火電機組運行成本、光熱電站運行成本、電加熱裝置運行成本、風電廠運行成本以及綠證-碳聯(lián)合交易成本。系統(tǒng)運行成本可以表示為：

式 中：CG為 送 受 端 火 電 機 組 運 行 成 本；PG，k，t為 火 電機 組k在t時 刻 的 出 力；ak、bk和ck為 火 電 機 組k的 燃煤 成 本 系 數(shù)；為 火 電 機 組k的 啟 停 成 本；uk，t為 火電機組k在t時刻的運行狀態(tài)，機組運行時取1，停止時取0；CCSP為光熱電站運行成本；KC為光熱電站單位發(fā)電成本為光熱電站g的啟停成本；為 光熱電站g在t時刻的運行狀態(tài)；CEH為電加熱裝置運行成本；KEH為電加熱裝置單位運行成本；CW為風電廠運維成本；KW為風電廠單位運維成本；為跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)碳交易成本；為送端系統(tǒng)碳交易成本；為受端系統(tǒng)碳交易成本；CGC為系統(tǒng)綠證交易成本。

3.1.2 風險成本

離散場景下WCVaR 定義為：

式中：β為置信水平；x為決策變量；y為隨機變量；κ為損失閾值；ρ(y) 為隨機變量下的概率密度函數(shù)；W為已知部分信息的某概率分布集合；yλ為場景λ下的隨機變量；f(x，yλ)為場景λ下的損失值；NΩ為場景數(shù)目。

跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)中的不確定性主要源自送端系統(tǒng)風電出力的預測誤差，當預測誤差ΔPW，t＜0 時，若送端系統(tǒng)的正旋轉(zhuǎn)備用容量無法填補此功率缺額，將帶來失負荷損失；當預測誤差ΔPW，t＞0 時，若送端系統(tǒng)的負旋轉(zhuǎn)備用不足，將帶來棄電損失。

則互聯(lián)系統(tǒng)中的不確定性給系統(tǒng)帶來的損失值為：

因此，跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)的風險度量成本為：

3.2 約束條件

1）功率平衡約束（以送端系統(tǒng)為例）

2）光熱電站運行約束

（1）發(fā)電系統(tǒng)出力約束

（2）發(fā)電系統(tǒng)爬坡約束

3）直流聯(lián)絡(luò)線運行約束

（1）直流聯(lián)絡(luò)線輸出功率上下限約束

（2）直流聯(lián)絡(luò)線功率調(diào)整次數(shù)約束

式中：M為在調(diào)度周期內(nèi)允許直流換流器最大調(diào)節(jié)次數(shù)；和分別為直流聯(lián)絡(luò)線輸電功率在t時刻向上、向下調(diào)整狀態(tài)。

（3）直流聯(lián)絡(luò)線輸出功率方向調(diào)整約束

直流聯(lián)絡(luò)線輸出功率在相鄰時段方向不能反向調(diào)整。

（4）直流聯(lián)絡(luò)線出力調(diào)整速率約束

式中：ρdc為直流聯(lián)絡(luò)線上交換電能的允許偏差率；Qdc為直流聯(lián)絡(luò)線的日前計劃電能傳輸。

（6）受端系統(tǒng)調(diào)峰裕度約束

式（45）保證了受端系統(tǒng)調(diào)峰的充裕性。

3.3 模型轉(zhuǎn)化與求解

本文構(gòu)建的跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)經(jīng)濟低碳調(diào)度模型為混合整數(shù)非線性模型，因此需將非線性項線性化，最終得到混合整數(shù)線性規(guī)劃問題，采用Yalmip 調(diào)用Gurobi 求解器進行求解。式（36）包含min-max 問題，可通過對偶原理將其轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)線性規(guī)劃問題，具體線性化過程見附錄A 式（A1）至式（A5）。

4 算例分析

4.1 參數(shù)設(shè)置

本文算例參照中國西北某省2025 年電網(wǎng)規(guī)劃數(shù)據(jù)，送受端系統(tǒng)的機組配置參數(shù)見附錄B 表B1 至表B4，送端系統(tǒng)可再生能源裝機容量占比為51.2%，為典型的高比例可再生能源系統(tǒng)，聯(lián)絡(luò)線最大傳輸功率為4 000 MW，風電出力、光照強度和負荷需求預測值見附錄B 圖B1。受端系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用率ε取5%，受端系統(tǒng)最低裕度率σ取1%；綠證供需曲線及其交易價格見附錄B 圖B2，綠證轉(zhuǎn)移系數(shù)αGC為0.8，新能源電廠可再生能源配額比例θ為0.66；碳交易基價p取100 元/t，碳排放量區(qū)間長度l為800 t，價格增長率αc為25%；置信水平β為0.9，棄電懲罰單位成本cEL和失負荷懲罰單位成本cPL分別為140 元/MW 和700 元/MW。

4.2 仿真結(jié)果及討論

4.2.1 調(diào)度結(jié)果分析

為驗證所提模型的有效性和可行性，設(shè)置以下3 個算例進行仿真驗證：

算例1：聯(lián)絡(luò)線運行方式未考慮受端系統(tǒng)調(diào)峰裕度的影響，考慮售電企業(yè)為綠證購買者的綠證-碳聯(lián)合交易機制。

算例2：聯(lián)絡(luò)線運行方式未考慮受端系統(tǒng)調(diào)峰裕度的影響，考慮火電機組為綠證購買者的綠證-碳聯(lián)合交易機制。

算例3：聯(lián)絡(luò)線運行方式考慮受端系統(tǒng)調(diào)峰裕度的影響，考慮火電機組為綠證購買者的綠證-碳聯(lián)合交易機制。

1）綠證-碳聯(lián)合交易分析

圖2 給出算例1 和算例2 中機組出力和綠證購買量結(jié)果。

圖2 不同算例下的機組出力和綠證購買量Fig.2 Unit output and green certificate purchase quantity in different cases

由圖2（a）可以看出，由于風電出力峰值點和送受端負荷需求峰值點并不同時出現(xiàn)，在01：00—06：00 和20：00—24：00 時段內(nèi)，風電資源豐富，在綠證-碳聯(lián)合交易機制下，系統(tǒng)會增加風電出力，光熱電站會減少出力甚至關(guān)閉，為風電上網(wǎng)提供空間。但是由于風電出力具有不確定性，火電機組需要不斷調(diào)整自身出力以滿足供需平衡。因此，系統(tǒng)需要考慮火電機組啟停情況對系統(tǒng)運行的影響，考慮到系統(tǒng)經(jīng)濟性和可靠性，會棄掉一部分風電。而在15：00—18：00 時段，風電出力較低，光熱電站通過釋放儲熱環(huán)節(jié)存儲的熱能來增加機組出力以彌補風電出力缺額。此時晚用電高峰到來，系統(tǒng)需要增加送受端火電機組出力以滿足互聯(lián)系統(tǒng)負荷用電需求。

如圖2（b）所示，由于考慮了以火電機組為綠證購買者的綠證-碳聯(lián)合交易機制，送受端火電機組購買的綠證可充當部分碳配額，使得系統(tǒng)碳交易成本降低，此舉提升了綠證購買需求，其綠證購買量由算例1 中的37 123 MW 提升到了52 074 MW。系統(tǒng)中可再生能源消納水平明顯升高，可再生能源消納率由算例1 中的90.96%上升到了94.88%，且在可再生能源出力高峰期，棄電問題也得以緩解，棄電量由算例1 中的10 698 MW 下降到6 114 MW，下降了42.85%，同時火電機組出力也隨之降低，同比下降了4.51%。由此可見，以火電機組為綠證購買者的綠證-碳聯(lián)合交易機制既提升了綠證購買需求，又降低了火電機組出力。

附錄B 圖B3 為算例1 和算例2 中系統(tǒng)碳排放量變化圖。從圖中可以看出，在01：00—11：00 和20：00—24：00 時段內(nèi)，與算例1 相比，算例2 中系統(tǒng)碳排放量顯著降低，碳排放量由算例1 中的183 847 t下降到171 062 t，下降了6.95%。主要原因是此時段內(nèi)系統(tǒng)可再生能源豐富，通過以火電機組為綠證購買者的綠證-碳聯(lián)合交易機制，送受端火電機組大量購買綠證，促進風電場和光熱電站的出力，提高了可再生能源消納水平，可再生能源出力的提升意味著送受端火電機組出力降低，因此系統(tǒng)碳排放量明顯降低。

然而，在12：00—19：00 時段內(nèi)，算例2 中系統(tǒng)碳排放量無明顯降低，甚至個別時段存在碳排放量高于算例1 的情況。主要原因是此時段內(nèi)系統(tǒng)可再生能源出力較低，而負荷需求水平較高，導致幾乎沒有棄電現(xiàn)象發(fā)生，可再生能源消納無明顯提升空間，加之在以火電機組為綠證購買者的綠證-碳聯(lián)合交易機制下，光熱電站在可再生能源富集期內(nèi)總出力有所升高，導致此時段儲熱量降低，光熱電站存在出力降低現(xiàn)象。但綜合以上分析，以火電機組為綠證購買者的聯(lián)合交易機制降低了系統(tǒng)的碳排放量。

2）聯(lián)絡(luò)線運行方式分析

附錄B 圖B4 為算例2 和算例3 中的直流聯(lián)絡(luò)線輸電計劃對比圖。從圖中可以看出，相比于算例2，由于考慮了受端系統(tǒng)調(diào)峰裕度的影響，算例3 下的直流聯(lián)絡(luò)線輸電計劃能夠更好地貼合受端系統(tǒng)負荷變化趨勢，在03：00—05：00、06：00—10：00和11：00—19：00 時段內(nèi)，受端系統(tǒng)負荷需求量有升高趨勢，直流聯(lián)絡(luò)線調(diào)整輸電計劃，提高輸電功率；在01：00—02：00、20：00—22：00 和23：00—24：00時段內(nèi)，受端系統(tǒng)負荷用電需求降低，直流聯(lián)絡(luò)線則降低其輸電功率。

圖3 為算例2 和算例3 中受端系統(tǒng)上下調(diào)峰裕度對比圖。

圖3 受端系統(tǒng)上下調(diào)峰裕度對比Fig.3 Comparison of peak shaving up-down margin at receiving end system

從圖3 可以看出，在06：00—07：00 時段內(nèi)，算例2 中受端系統(tǒng)的下調(diào)峰裕度不足，這是因為在06：00—07：00 時段內(nèi)，受端系統(tǒng)負荷較低，而送端系統(tǒng)的可再生能源出力較高，由于聯(lián)絡(luò)線運行未考慮受端系統(tǒng)調(diào)峰約束的影響，導致聯(lián)絡(luò)線輸出功率較高，受端系統(tǒng)供大于求，系統(tǒng)出現(xiàn)向下調(diào)峰能力不足情況。而在16：00—18：00 時段內(nèi)，算例2 中受端系統(tǒng)的上調(diào)峰裕度不足，這是因為在16：00—18：00時段內(nèi)，受端系統(tǒng)的負荷需求較高，但此時送端系統(tǒng)的可再生能源出力較低，導致聯(lián)絡(luò)線輸出功率較低，在需求量超供給量的情況下，系統(tǒng)上調(diào)峰能力不足。

當受端系統(tǒng)出現(xiàn)上下調(diào)峰裕度不足的情況時，由于受端系統(tǒng)可控機組僅有火電機組，系統(tǒng)需要啟停部分機組來滿足供需平衡，系統(tǒng)運行成本升高。由表1 結(jié)果可知，與算例2 相比，算例3 的系統(tǒng)運行成本降低了4.34%，棄風量減少了82 MW，以上分析表明考慮受端系統(tǒng)調(diào)峰裕度的聯(lián)絡(luò)線運行方式能夠在保證送端系統(tǒng)可再生能源消納的同時，降低互聯(lián)系統(tǒng)的運行成本。

表1 兩算例下系統(tǒng)重要指標比較Table 1 Comparison of important indicators of system in two cases

3）綠證交易價格影響分析

為驗證本文所提綠證交易價格定價機制的正確性和有效性，本文在算例3 的基礎(chǔ)上設(shè)置兩種綠證交易定價模式：（1）固定價格；（2）基于供需關(guān)系定價，另取7 d 為一調(diào)度周期對系統(tǒng)進行優(yōu)化調(diào)度，7 d 的風電出力、光照強度如附錄B 圖B5 所示。固定綠證價格按附錄B 圖B2 結(jié)果取170 元/MW，附錄B 圖B6 為7 d 基于供需關(guān)系的綠證交易價格圖。根據(jù)綠證供需關(guān)系對其定價之后，綠證交易價格發(fā)生變化，在第1 d 和第5 至第7 d 時段內(nèi)，綠證供給量激增，綠證交易價格明顯降低，在第2 至第4 d 時段內(nèi)，其需求量增加，交易價格升高。

圖4 給出了綠證交易價格優(yōu)化后綠證購買量和綠證交易價格變化情況。從圖中可以看出，引入綠證交易定價機制后，送受端火電機組根據(jù)綠證交易價格變化情況調(diào)整自身購買行為，在綠證交易價格高峰期縮減綠證購買量，并將部分所需綠證轉(zhuǎn)至價格低谷期購買。在第1 d 和第5 至第7 d 兩時段內(nèi)，綠證交易價格較低，綠證購買量明顯提升；相對地，在第2 至第4 天時段內(nèi)，綠證交易價格升高，送受端火電機組則減少綠證購買。由表2 可知，綠證交易價格優(yōu)化后，綠證購買量增加了10 704 MW，其系統(tǒng)調(diào)度成本降低了6.5%，棄電量降低了36.72%，上述結(jié)果表明綠色證書交易定價機制有助于系統(tǒng)的經(jīng)濟低碳運行。

圖4 優(yōu)化后綠證購買量和綠證交易價格Fig.4 Green certificate purchase quantity and trading price after optimization

表2 優(yōu)化前后的調(diào)度結(jié)果Table 2 Scheduling results before and after optimization

4.2.2 敏感性分析

1）WCVaR 風險決策模型敏感性分析

從表3 可以看出，隨著置信水平不斷提高，總調(diào)度成本也隨之增加，WCVaR 值不斷降低。這是因為置信水平反映了系統(tǒng)的風險偏好程度和保守度，在置信水平從0.91 增至0.99 的過程中，系統(tǒng)對風險由喜好逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閰拹海贫ㄈ涨罢{(diào)度計劃的態(tài)度也隨之變得更加保守，更傾向于使用火電機組和光熱電站等成本較高的可控機組來滿足負荷用電需求，風險成本則會相應降低。

表3 不同置信水平下的經(jīng)濟指標Table 3 Economic indicators at different confidence levels

2）綠證交易價格敏感性分析

從圖5 可知，當碳配額保持不變時，碳交易價格變動幅度在±5%以內(nèi)時，綠證交易價格保持不變；而當變動幅度超過±5%時，綠證交易價格開始變化，當碳交易價格下降10%時，綠證交易價格降低了11.7%；當碳交易價格增加10%時，綠證交易價格升高了10.7%。這是因為綠證交易定價機制是依據(jù)綠證供需關(guān)系得來的，當碳交易價格變動幅度較大時，綠證需求變化顯著，綠證需求關(guān)系發(fā)生改變，交易價格發(fā)生變化。而當碳交易價格保持不變時，隨著碳配額不斷降低，綠證需求量不斷增加，當其下降幅度超過15%時，綠證需求愈發(fā)強烈，綠證需求關(guān)系發(fā)生改變，交易價格升高。

圖5 綠證交易價格敏感性分析Fig.5 Sensitivity analysis of green certificate trading price

5 結(jié)語

本文以具有資源互補效益的跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)為研究對象，在考慮送端不確定性和受端調(diào)峰裕度的前提下，基于綠證-碳聯(lián)合交易機制構(gòu)建跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)經(jīng)濟低碳調(diào)度模型，并通過算例分析得到以下結(jié)論：

1）基于本文提出的綠證-碳聯(lián)合交易模型，風電場和光熱電站通過向火電機組出售綠證獲得額外收益，火電機組購買的綠證可轉(zhuǎn)換成部分碳配額。與以售電企業(yè)為綠證購買者相比，火電機組作為綠證購買者使綠證購買需求提升了14 951 MW，風電場和光熱電站所獲額外收益增加了43.14%?；痣姍C組雖增加了購買綠證成本，但機組運行成本和碳交易成本降低，使得火電機組總成本降低了1.39%，可再生能源機組和火電機組均獲益，驗證了所提交易模型的合理性。

2）對綠證交易定價機制進行建模，通過綠證供需關(guān)系來調(diào)整綠證交易價格，從而改變了火電機組的購買行為，使綠證購買量增加了10 704 MW，系統(tǒng)調(diào)度成本降低了6.5%，保證了跨區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)的低碳經(jīng)濟運行。

3）調(diào)度模型在統(tǒng)籌協(xié)調(diào)系統(tǒng)低碳出力的同時，考慮受端系統(tǒng)調(diào)峰裕度約束的影響，使得直流聯(lián)絡(luò)線輸電計劃能夠更加貼合受端負荷的變化趨勢，改善了受端火電機組頻繁啟停問題。

本文僅考慮發(fā)電側(cè)機組出力和聯(lián)絡(luò)線運行方式對互聯(lián)系統(tǒng)低碳經(jīng)濟運行的影響，后續(xù)將對電熱需求響應參與互聯(lián)系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度進行研究。此外，本文聯(lián)絡(luò)線輸電計劃基于日前長時段制定，未考慮日內(nèi)期間的影響，下一步將結(jié)合日內(nèi)更精準的預測信息對日前聯(lián)絡(luò)線輸電計劃進行調(diào)整。

本文研究得到吉林省教育廳科學技術(shù)研究項目(JJKH20210093KJ)的資助，特此感謝！

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