收稿日期:2022-02-24
基金項目:遼寧省自然科學(xué)基金(2020-BS-141)
通信作者:李衛(wèi)東(1995—),男,碩士、助理工程師,主要從事綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方面的研究。liweidong13579@163.com
DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-0206 文章編號:0254-0096(2023)06-0145-07
摘 要:基于碳捕集和電轉(zhuǎn)氣(P2G)技術(shù),該文建立考慮零碳排放的電-氣綜合能源系統(tǒng)日前調(diào)度模型。首先,搭建零碳電-氣綜合能源系統(tǒng)框架,通過在燃煤機(jī)組上增設(shè)碳捕集裝置收集燃煤機(jī)組產(chǎn)生的二氧化碳,并將其作為原料通過P2G技術(shù)將二氧化碳轉(zhuǎn)換為甲烷,同時針對火電機(jī)組出力與產(chǎn)生甲烷量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系進(jìn)行深入研究。然后,以綜合運行成本最低為目標(biāo)建立日前調(diào)度模型,同時考慮電-氣綜合能源系統(tǒng)的零碳目標(biāo),將無法收集利用的二氧化碳通過購買碳排放權(quán)的方式排放到大氣中,進(jìn)而實現(xiàn)零碳的目標(biāo)。最后,通過算例驗證所提的零碳電-氣綜合能源系統(tǒng)的合理性,結(jié)果表明該文所提模型可實現(xiàn)電-氣綜合能源系統(tǒng)零碳排放的目標(biāo),且與傳統(tǒng)電-氣綜合能源系統(tǒng)相比,減少棄風(fēng)1320.96 MWh,降低運行成本56.16 萬元。
關(guān)鍵詞: 零碳;綜合能源系統(tǒng);碳捕集;電轉(zhuǎn)氣;碳排放權(quán);風(fēng)電消納
中圖分類號: TM721""""""""" """"" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
0 引 言
為降低二氧化碳排放量,中國制定了“2030年前實現(xiàn)碳達(dá)峰、2060年前實現(xiàn)碳中和”的雙碳目標(biāo),其中電力行業(yè)作為促進(jìn)CO2減排的主力軍,如何降低CO2的排放已成為當(dāng)前電力行業(yè)的熱門研究課題之一。
由于電力行業(yè)排放的CO2主要產(chǎn)自燃煤機(jī)組,因此,目前針對降低碳排放的研究主要包括兩方面[1-3]:一方面為針對提升清潔能源的利用率的電-氣綜合能源系統(tǒng)模型的研究,另一方面為如何通過碳捕集、碳交易、電轉(zhuǎn)氣(power to gas, P2G)等手段減少燃煤機(jī)組向大氣中排放的CO2。文獻(xiàn)[4]建立兩階段電-氣綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型,并充分考慮了燃?xì)庀到y(tǒng)中動態(tài)管存約束條件。文獻(xiàn)[5]建立電-氣綜合能源系統(tǒng)多目標(biāo)日前優(yōu)化調(diào)度模型,并分析了綜合能源系統(tǒng)運行成本與風(fēng)電消納率之間的關(guān)系。文獻(xiàn)[6-8]為制定精確的電-氣綜合能源系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度方案,考慮了各類機(jī)組出現(xiàn)的不確定性并建立了天然氣動態(tài)模型。以上文獻(xiàn)對電-氣綜合能源系統(tǒng)展開了深入研究,主要目標(biāo)為提升風(fēng)電消納量,但未考慮電力行業(yè)碳排放。為實現(xiàn)電力低碳化,文獻(xiàn)[9-11]分別構(gòu)建風(fēng)-光-碳捕集優(yōu)化調(diào)度模型、風(fēng)-水-火多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型及計及碳交易成本的熱電聯(lián)合調(diào)度模型,結(jié)果表明以上調(diào)度模型均可降低碳排放量。文獻(xiàn)[12-13]建立計及碳交易機(jī)制的電-氣能源系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,結(jié)果表明在調(diào)度模型中考慮碳交易對于減少碳排放具有積極作用。文獻(xiàn)[14-15]基于以上文獻(xiàn)展開更深入的研究,通過在電-氣綜合能源系統(tǒng)引入P2G技術(shù),將碳轉(zhuǎn)換為可供給燃?xì)庳?fù)荷使用的甲烷,建立了電-氣能源系統(tǒng)綜合碳成本模型。
以上文獻(xiàn)介紹了當(dāng)前針對提升清潔能源消納及降低碳排放的研究現(xiàn)狀,但均無法實現(xiàn)電-氣綜合能源系統(tǒng)碳的零排放,本文針對此問題提出零碳電-氣綜合能源系統(tǒng),通過碳捕集技術(shù)與P2G技術(shù)的聯(lián)合應(yīng)用并結(jié)合碳交易實現(xiàn)燃煤機(jī)組碳的零排放。本文首先建立零碳電-氣綜合能源系統(tǒng)的架構(gòu),通過碳捕集裝置收集燃煤機(jī)組產(chǎn)生的CO2,并將其作為P2G技術(shù)的原材料轉(zhuǎn)換為可供給燃?xì)庳?fù)荷的甲烷。然后,建立綜合運行成本最低的考慮零碳排放的電-氣聯(lián)合調(diào)度模型,此調(diào)度模型中碳捕集裝置無法收集的CO2通過購買碳排放權(quán)實現(xiàn)碳的零排放。最后,通過算例表明本文所提調(diào)度模型可實現(xiàn)零碳目標(biāo),且可提高風(fēng)電消納率、降低運行成本。
1 零碳電-氣綜合能源系統(tǒng)
1.1 產(chǎn)生CH4量與火電機(jī)組出力之間的關(guān)系
零碳電-氣綜合能源系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示,主要包括電力及燃?xì)鈨蓚€網(wǎng)絡(luò),電力網(wǎng)絡(luò)所輸送的電能主要由火電機(jī)組及風(fēng)電機(jī)組提供,其中火電機(jī)組在運行過程中產(chǎn)生的CO2由碳捕集裝置進(jìn)行收集,并將收集到的CO2作為P2G技術(shù)的原料,經(jīng)過P2G技術(shù)處理后,火電機(jī)組產(chǎn)生的CO2轉(zhuǎn)換為CH4,并將其并入燃?xì)饩W(wǎng)絡(luò),提供給燃?xì)庳?fù)荷,其中碳捕集裝置無法收集到的CO2通過購買碳排放權(quán)排放到大氣中,由此實現(xiàn)零碳的目標(biāo)。通過以上分析發(fā)現(xiàn),通過碳捕集裝置、P2G技術(shù)及燃?xì)廨啓C(jī)實現(xiàn)了電力系統(tǒng)與燃?xì)饩W(wǎng)絡(luò)能量的雙向流動,實現(xiàn)了電-氣系統(tǒng)的耦合。不難發(fā)現(xiàn),由于碳捕集裝置的運行及P2G技術(shù)均需消耗一部分電能,且隨著火電機(jī)組出力增大,CO2排放量隨之增大,則碳捕集裝置及P2G消耗的電能越多。但由于電-氣系統(tǒng)的耦合,CO2排放量增大時P2G產(chǎn)生的CH4也隨之增多。由此可知經(jīng)碳捕集裝置和P2G技術(shù)產(chǎn)生CH4的量與火電機(jī)組出力呈正向關(guān)系,下面對二者的數(shù)學(xué)關(guān)系進(jìn)行深入研究。
energy systems
火電機(jī)組排放的CO2與機(jī)組出力之間的關(guān)系為:
[Ea(Pi,t)=σiPi,t]" (1)
式中:[Ea(Pi,t)]——第[i]臺火電機(jī)組在[t]時刻運行時產(chǎn)生的CO2的量,t;[σi]——第[i]臺火電機(jī)組的CO2排放系數(shù),t/MW;[Pi,t]——第[i]臺火電機(jī)組在[t]時刻的出力,MW。
碳捕集裝置捕集CO2的量的計算方法為:
[Eb=θbt=0Ti=1NhEa(Pi,t)]"" (2)
式中:[Eb]——碳捕集裝置捕集到的CO2的量,t;[θb]——碳捕集水平系數(shù);[T]——第[i]臺火電機(jī)組運行時間,h;[Nh]——運行火電機(jī)組數(shù)量,臺。
為實現(xiàn)電力系統(tǒng)的零碳目標(biāo),碳捕集裝置無法捕集到的CO2,通過購買碳排放權(quán)實現(xiàn)零碳的目標(biāo)。P2G技術(shù)可將收集到的CO2轉(zhuǎn)換為CH4,本文將碳捕集裝置收集的CO2作為P2G的原料,P2G轉(zhuǎn)換過程分為兩個階段,首先通過電解水制取H2,然后在此基礎(chǔ)上,利用CO2和H2在高溫高壓環(huán)境下反應(yīng)生成CH4,化學(xué)方程式[16]為:
[2H2O電解2H2+O2]"" (3)
[CO2+4H2高溫、高壓CH4+2H2O]""" (4)
通過化學(xué)方程式可看出,原料CO2與產(chǎn)生的CH4的比例為1∶1,但實際轉(zhuǎn)換過程存在轉(zhuǎn)換效率的問題,因此產(chǎn)生的CH4與原料CO2的關(guān)系為:
[ECH4=μEb] (5)
式中:[ECH4]——P2G技術(shù)產(chǎn)生的CH4的量,t;[μ]——P2G技術(shù)的轉(zhuǎn)換效率。
綜上,經(jīng)碳捕集裝置和P2G技術(shù)產(chǎn)生CH4的量與火電機(jī)組出力的關(guān)系為:
[ECH4=μθbt=0Ti=1Nh(σiPi,t)]" (6)
1.2 碳轉(zhuǎn)化過程中的額外損耗
碳捕集及P2G技術(shù)的應(yīng)用在傳統(tǒng)能源系統(tǒng)的基礎(chǔ)上增加了投資及運行成本,包括裝置的折舊費及運行過程中消耗的電能。
1.2.1 碳捕集裝置額外增加的成本
碳捕集裝置通過壓縮分離等技術(shù)收集火電機(jī)組煙氣系統(tǒng)中的CO2,在運行過程中主要損耗電能。碳捕集裝置的能耗主要包括固定能耗和運行能耗,碳捕集裝置的折舊費用及運行成本見式(7)~式(9)。
[PC,t=Pg+Py,t=Pg+λi=1NhEa(Pi,t)]"" (7)
[Cebz=αet=1TPC,tΔt]"" (8)
[Czbz=Cb(1-ωb)365Nb]"" (9)
式中:[PC,t]——碳捕集裝置運行時所消耗的功率,MW;[Pg]——碳捕集裝置的固定能耗,MW;[Py,t]——碳捕集裝置運行能耗,MW;[λ]——收集單位CO2所需能耗,MW/t;[Cebz]——碳捕集裝置的用電成本,元;αe——用電電價,元/MWh;[Δt]——運行時間,h;[Czbz]——碳捕集裝置的折舊成本,元;[Cb]——碳捕集裝置總投資成本,元;[ωb]——折舊率;[Nb]——碳捕集裝置折舊年限,a。
1.2.2 P2G技術(shù)額外增加成本
P2G過程見1.1節(jié),P2G運行成本包括設(shè)備折舊費用以及運行成本,其中運行成本包括用電成本及原料成本,同時產(chǎn)生CH4可產(chǎn)生一部分經(jīng)濟(jì)效益,P2G技術(shù)的運行成本及設(shè)備折舊費用見式(10)~式(12)。
[CyP2G=αePP2G,tΔt+χCc-CCH4ECH4]" (10)
[PP2G,t=φECH4=φμθbt=0Ti=1Nh(σiPi,t)]"" (11)
[CzP2G=CP2G(1-ωP2G)365NP2G]""" (12)
式中:[CyP2G]——P2G技術(shù)運行成本,元;[PP2G,t]——P2G設(shè)備運行功率,MW;[χ]——生成單位CH4所需CO2的量,t;[Cc]——單位CO2的價格,元/t,本文假設(shè)P2G中的甲烷化過程所需的CO2、H2分別由碳捕集裝置及電解水提供,即不考慮P2G的原料成本;[CCH4]——CH4單位價格,元/t;[φ]——生成單位甲烷所需消耗的電功率,MW/t;[CzP2G]——設(shè)備的折舊成本,元/a;[CP2G]——P2G技術(shù)的投資成本,元;[ωP2G]——折舊率;[NP2G]——折舊年限,a。
2 零碳電-氣綜合能源系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型
2.1 目標(biāo)函數(shù)
結(jié)合圖1的零碳電-氣綜合能源系統(tǒng)框架,本文以電-氣系統(tǒng)運行總成本最低為目標(biāo),除式(7)~式(12)碳捕集裝置折舊及運行成本、P2G裝置折舊及運行成本外,還包括購買碳排放交易權(quán)成本、燃煤成本、棄風(fēng)成本以及購氣成本。
[minJ=Cebz(PC,t)+Czbz+CyP2G(PP2G,t)+"""""""""""""""""""""""" CzP2G+Cp(Ep)+Ch(Pi,t)+Cw(Pwk,t)+Cg(Qgj,t)]""" (13)
式中:[Cp]——購買碳排放交易權(quán)成本,元;[Ch]——火電機(jī)組運行成本,元;[Cw]——棄風(fēng)成本,元;[Cg]——購氣成本,元。各成本計算公式分別見式(14)~式(17)。
[Cp=γ(Ea-Eb)]" (14)
[Ch=t=1Ti=1Nh(aiP2i,t+biPi,t+ci)]"" (15)
[Cw=t=1Tk=1Nw(CwkΔPwk,t)]" (16)
[Cg=t=1Tj=1Ng(Cg,jQgj,t)]"" (17)
式中:[γ]——購買碳排放權(quán)成本系數(shù),元/t;[ai、bi、ci]——機(jī)組運行成本系數(shù),元/MW2、元/MW、元;[Nw]——接入的風(fēng)電場的數(shù)量;[Cwk]——風(fēng)電場[k]的棄風(fēng)懲罰系數(shù),元/MW;[ΔPwk,t]——風(fēng)電場[k]在[t]時刻棄風(fēng)量,MW;[Ng]——氣源點數(shù)量;[Cg,j]——氣源點[j]的燃?xì)鈨r格,元/t;[Qgj,t]——[t]時刻氣源點[j]的燃?xì)夤?yīng)量,t。
2.2 約束條件
2.2.1 電力系統(tǒng)約束
電力系統(tǒng)約束條件主要包括功率平衡約束、各單元出力的上下限約束、棄風(fēng)約束,具體約束條件為:
[i=1NhPi,t+k=1Nw(Pwk,t-ΔPwk,t)=Ploadt+PC,t+PP2G,tPmin,i≤Pi,t≤Pmax,irmin,i≤Pi,t-Pi,t-1t≤rmax,i0≤Pwk,t≤Pwmaxk,t]""" (18)
式中:[Pwk,t]——風(fēng)電場[k]在[t]時刻出力值,MW;[Ploadt]——[t]時刻負(fù)荷值,MW;[Pmax,i、][Pmin,i]——第[i]臺火電機(jī)組出力的上下限,MW;[rmax,i、][rmin,i]——第[i]臺機(jī)組的爬坡功率的上下限,MWh;[Pwmaxk,t]——風(fēng)電場[k]在t時刻的功率預(yù)測值,MWh。
2.2.2 燃?xì)庀到y(tǒng)約束
燃?xì)饩W(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具體分為3個部分:供氣源、燃?xì)饩W(wǎng)絡(luò)以及燃?xì)庳?fù)荷,各部分的約束條件為:
[EG,a+EP2G,a=Eload,aQmin,s≤Qs,t≤Qmax,sFmin≤Ft≤Fmax] (19)
式中:[EG,a]——節(jié)點[a]燃?xì)鈿庠袋c注入量,t;[EP2G,a]——P2G技術(shù)供給節(jié)點[a]的燃?xì)饬?,t;[Eload,a]——節(jié)點[a]燃?xì)庳?fù)荷,t;[Qs,max、]——氣源點[s]處供應(yīng)的氣流量的上下限,m3;[Qs,t]——[t]時刻氣源點[s]處供應(yīng)的氣流量,m3;[Ft]——[t]時刻管道輸送流量,m3/h;[Fmax、][Fmin]——[t]時刻管道輸送流量上下限,m3/h。
3 算例分析
3.1 模型參數(shù)
為驗證本文所提模型的合理性及有效性,基于圖1所示的系統(tǒng)架構(gòu)構(gòu)造算例,電力系統(tǒng)及燃?xì)庀到y(tǒng)相關(guān)參數(shù)見表1[15,17-19],決策變量相關(guān)參數(shù)見附錄表A1,電力負(fù)荷及燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測見圖2,并將燃?xì)庳?fù)荷計量單位轉(zhuǎn)換為MW,轉(zhuǎn)換方法為1 t CH4為1390 m3,1 m3 CH4對應(yīng)電量3.4 kWh,則1 t CH4對應(yīng)電量為4.73 MWh[20],以下涉及到燃?xì)饩W(wǎng)絡(luò)的單位均已轉(zhuǎn)換為功率。
優(yōu)化算法采用基于Matlab環(huán)境下的遺傳算法進(jìn)行求解,遺傳算法相關(guān)參數(shù)設(shè)置與文獻(xiàn)[18]相同,優(yōu)化以1 h為步長,周期為24 h。
3.2 仿真分析
3.2.1 收斂性分析
圖3展示了應(yīng)用遺傳算法求解所提調(diào)度模型時的迭代次數(shù)及收斂情況,從圖3可看出當(dāng)?shù)螖?shù)為3500左右時達(dá)到公差小于1×10-6的收斂條件,收斂時總運行成本為323.46 萬元,各部分成本詳見3.3節(jié)。
3.2.2 優(yōu)化結(jié)果分析
首先對本文所提零碳電-氣聯(lián)合調(diào)度系統(tǒng)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行分析,優(yōu)化結(jié)果見圖4和圖5。
圖4、圖5分別展示了電系統(tǒng)和燃?xì)庀到y(tǒng)的優(yōu)化結(jié)果,通過結(jié)果可看出,P2G技術(shù)一方面可將CO2轉(zhuǎn)換為CH4,可供給燃?xì)庳?fù)荷,另一方面的主要作用是為風(fēng)電提供消納空間,本文所提模型中基于已知電負(fù)荷考慮碳捕集及P2G技術(shù)所消耗的電功率,各時刻的電負(fù)荷呈現(xiàn)不同程度的增長,由于在06:00—18:00時段風(fēng)電出力不足,需增大火電出力,導(dǎo)致碳捕集裝置及P2G技術(shù)所消耗的電功率大幅提高。同時P2G技術(shù)的應(yīng)用在購買燃?xì)夥矫婀?jié)省了一部分成本,本算例中,P2G技術(shù)產(chǎn)生CH4共1884.38 MWh(398.39 t,即553762.10 m3),節(jié)省燃?xì)赓徺I資金138.44 萬元。
3.3 對比分析
為驗證建立模型的有效性,基于以上參數(shù)設(shè)置對比模型進(jìn)行分析說明,對比模型中不考慮碳捕集技術(shù)的應(yīng)用,火電機(jī)組產(chǎn)生的CO2均直接排放到大氣中,燃?xì)庳?fù)荷由燃?xì)夤芫W(wǎng)及通過P2G技術(shù)產(chǎn)生的CH4共同提供,優(yōu)化目標(biāo)為系統(tǒng)運行成本最低。圖6展示了本文所提模型和對比模型在各時刻的碳排放量。
通過圖6可看出本文所提模型在各時刻的碳排放量始終低于對比模型,本文所提模型和對比模型通過購買碳交易權(quán)分別向大氣排放CO2為955.28、2393.55 t,由此可見利用碳捕集裝置減少CO2排放量共計1438.27 t。若考慮碳交易,本文所提調(diào)度模型向大氣中排放的CO2為0。
圖7展示了本文所提模型和對比模型在各時刻的棄風(fēng)量,對比模型中棄風(fēng)量為22181.32 MWh,風(fēng)電消納率為67.79%,而本文所提模型風(fēng)電消納率為87.29%,風(fēng)電消納率提高19.50%。
從成本方面對本文所提模型和對比模型進(jìn)行分析,將各變量的優(yōu)化結(jié)果分別代入式(15)、式(16)、式(8)、式(10)、式(14)、式(17),得到調(diào)度模型中各部分運行成本,本文所提模型及對比模型運行總成本及各部分成本見表2。
通過表2可看出,本文所提模型運行總成本為323.46萬元,與對比模型相比,運行總成本降低了56.16萬元,且本文所提模型與對比模型中各部分運行成本各不相同,本文所提模型通過P2G技術(shù)產(chǎn)生的CH4節(jié)省了138.44 萬元的購氣成本及6.61 萬元的棄風(fēng)懲罰成本,但應(yīng)用碳捕集技術(shù)額外產(chǎn)生了39.43 萬元的運行成本。對比模型中主要為購氣成本、P2G運行成本及棄風(fēng)懲罰成本,火電運行成本較少。由此可見,本文所提模型中節(jié)省的購氣成本及棄風(fēng)懲罰成本是運行總成本低于對比模型的主要原因。
4 結(jié) 論
本文基于碳捕集及P2G技術(shù)建立了考慮零碳排放的電-氣綜合能源系統(tǒng)日前調(diào)度模型,在此模型中給出了燃煤機(jī)組出力與經(jīng)過碳捕集及P2G技術(shù)產(chǎn)生CH4的量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,并考慮將無法收集的CO2通過購買碳排放權(quán)的方式實現(xiàn)零碳目標(biāo)。與傳統(tǒng)電-氣綜合能源系統(tǒng)相比,減少棄風(fēng)1320.96 MWh,降低運行成本56.16 萬元,降低CO2排放量1438.27 t,由此可得出以下主要結(jié)論:
1)本文所提考慮零碳排放的電-氣綜合能源系統(tǒng)日前調(diào)度模型可大幅降低CO2排放量,若考慮碳交易機(jī)制,可實現(xiàn)電-氣綜合能源系統(tǒng)零碳排放的目標(biāo)。
2)本文所提考慮零碳排放的電-氣綜合能源系統(tǒng)日前調(diào)度模型額外增加了碳捕集及P2G技術(shù)的運行成本,但產(chǎn)生的CH4可供給燃?xì)庳?fù)荷,可大幅降低購氣成本。同時,碳捕集和P2G技術(shù)的應(yīng)用可為風(fēng)電提供消納空間,減少棄風(fēng)成本,相比于傳統(tǒng)電-氣耦合調(diào)度模型,本文所提調(diào)度模型的總運行成本較低,且有助于提升風(fēng)電消納率。
3)推導(dǎo)了燃煤機(jī)組出力與經(jīng)過碳捕集及P2G技術(shù)產(chǎn)生CH4的量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,可為電-氣綜合能源系統(tǒng)調(diào)度模型的深入研究奠定基礎(chǔ)。
[參考文獻(xiàn)]
[1]" 崔楊, 鄧貴波, 趙鈺婷, 等. 考慮源荷低碳特性互補的含風(fēng)電電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報, 2021, 41(14): 4799-4815.
CUI Y, DENG G B, ZHAO Y T, et al. Economic dispatch of power system with wind power considering the complementarity" of" low-carbon" characteristics" of" source side and load side[J]. Proceedings of the CSEE, 2021, 41(14): 4799-4815.
[2]" 吳晨, 牛文娟, 李琥, 等. 低碳背景下國外能源轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略和電價體系分析及對我國的啟示思考[J]. 電力需求側(cè)管理, 2022, 24(1): 111-116.
WU C, NIU W J, LI H, et al. Analysis and enlightenment from foreign energy transition strategies and electricity price system under low carbon background to China[J]. Power demand side management, 2022, 24(1): 111-116.
[3]" 降國俊, 崔雙喜, 樊小朝, 等. 考慮電轉(zhuǎn)氫氣過程及綜合需求響應(yīng)的電-氫-氣綜合能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化運行[J]. 可再生能源, 2021, 39(1): 88-94.
JIANG G J, CUI S X, FAN X C,et al. Electric-hydrogen-gas integrated energy system considering E2H conversion process and comprehensive demand response coordination and"" optimization"" of"" operation[J]." Renewable"" energy resources, 2021, 39(1): 88-94.
[4]" 郭尊, 李庚銀, 周明, 等. 面向風(fēng)電消納的電–氣綜合能源系統(tǒng)分散協(xié)調(diào)魯棒優(yōu)化調(diào)度模型[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報, 2020, 40(20): 6442-6455.
GUO Z,LI G Y,ZHOU M,et al. A decentralized and robust optimal scheduling model of integrated electricity-gas system for wind power accommodation[J]. Proceedings of the CSEE, 2020, 40(20): 6442-6455.
[5]" 董帥, 王成福, 梁軍, 等. 計及電轉(zhuǎn)氣運行成本的綜合能源系統(tǒng)多目標(biāo)日前優(yōu)化調(diào)度[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2018, 42(11): 8-15, 121.
DONG S, WANG C F, LIANG J, et al. Multi-objective optimal day-ahead dispatch of integrated energy system considering power-to-gas operation cost[J]. Automation of electric power systems, 2018, 42(11): 8-15, 121.
[6]" 張濤, 章佳瑩, 王凌云, 等. 計及用戶行為的電-氣-熱綜合能源系統(tǒng)日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2019, 43(11): 86-94.
ZHANG T, ZHANG J Y, WANG L Y, et al. Day-ahead economical" dispatch"" of"" electricity-gas-heat" integrated energy system considering user behaviors[J]. Automation of electric power systems, 2019, 43(11): 86-94.
[7]" 周晟銳, 劉繼春, 張浩禹, 等. 基于機(jī)會約束的多能源樞紐電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J]. 現(xiàn)代電力, 2020, 37(2): 197-204.
ZHOU S R, LIU J C, ZHANG H Y, et al. Day-ahead economic" dispatch" for" electricity-gas" integrated" energy system with multiple energy hubs based on chance constraints[J]. Modern electric power, 2020, 37(2): 197-204.
[8]" 張惠智, 程志韜, 賈嶸, 等. 考慮天然氣動態(tài)特性的電-氣綜合能源系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2021, 45(4): 1304-1311.
ZHANG H Z, CHENG Z T, JIA R, et al. Economic optimization"" of"" electric-gas"" integrated"" energy"" system considering" dynamic" characteristics" of" natural" gas[J]. Power system technology, 2021, 45(4): 1304-1311.
[9]" 仲悟之, 黃思宇, 崔楊, 等. 考慮源荷不確定性的風(fēng)電-光熱-碳捕集虛擬電廠協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2020, 44(9): 3424-3432.
ZHONG W Z, HUANG S Y, CUI Y, et al. W-S-C capture coordination in virtual power plant considering source-load uncertainty[J]. Power system technology, 2020, 44(9): 3424-3432.
[10]" 趙東聲, 高忠臣, 劉偉. 碳捕集火電與梯級水電聯(lián)合優(yōu)化的低碳節(jié)能發(fā)電調(diào)度[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2019, 47(15): 148-155.
ZHAO D S, GAO Z C, LIU W. Low-carbon energy-saving power generation dispatching optimized by carbon capture thermal power and cascade hydropower[J]. Power system protection and control, 2019, 47(15): 148-155.
[11]" 王振浩, 許京劍, 田春光, 等. 計及碳交易成本的含風(fēng)電電力系統(tǒng)熱電聯(lián)合調(diào)度[J]. 太陽能學(xué)報, 2020, 41(12): 245-253.
WANG Z H, XU J J, TIAN C G, et al. Combined heat and power scheduling strategy considering carbon trading cost in wind power system[J]. Acta energiae solaris sinica, 2020, 41(12): 245-253.
[12]" 魏震波, 魏平桉, 郭毅, 等. 考慮需求側(cè)管理和碳交易的電-氣互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分散式低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J]. 高電壓技術(shù), 2021, 47(1): 33-47.
WEI Z B, WEI P A, GUO Y, et al. Decentralized low-carbon economic dispatch of electricity-gas network in consideration" of" demand-side" management" and" carbon trading[J]. High voltage engineering, 2021, 47(1): 33-47.
[13]" 李曉露, 單福州, 宋燕敏, 等. 考慮熱網(wǎng)約束和碳交易的多區(qū)域電-氣綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2019, 43(19): 52-59, 131.
LI X L, SHAN F Z, SONG Y M, et al. Optimal dispatch of" multi-region" integrated" energy" systems" considering heating"" network"" constraints"" and"" carbon"" trading[J]. Automation of electric power systems, 2019,43(19): 52-59, 131.
[14]" 林楷東, 陳澤興, 張勇軍, 等. 含P2G的電-氣互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)電消納與逐次線性低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2019, 43(21): 23-33.
LIN K D, CHEN Z X, ZHANG Y J, et al. Wind power accommodation and successive linear low-carbon economic dispatch""" of integrated"" electricity-gas"" network"" with power to gas[J]. Automation of electric power systems, 2019, 43(21): 23-33.
[15]" 張儒峰, 姜濤, 李國慶, 等. 考慮電轉(zhuǎn)氣消納風(fēng)電的電-氣綜合能源系統(tǒng)雙層優(yōu)化調(diào)度[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報, 2018, 38(19): 5668-5678, 5924.
ZHANG" R" F," JIANG" T," LI" G" Q," et" al." Bi-level optimization dispatch of integrated electricity-natural gas systems considering P2G for wind power accommodation[J]. Proceedings of the CSEE, 2018, 38(19): 5668-5678, 5924.
[16]" 高晗, 李正爍. 考慮電轉(zhuǎn)氣響應(yīng)特性與風(fēng)電出力不確定性的電-氣綜合能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度[J]. 電力自動化設(shè)備, 2021, 41(9): 24-30.
GAO H, LI Z S. Coordinated scheduling of integrated electricity-gas"" energy"" system"" considering" "response characteristic of power-to-gas and wind power uncertainty[J]. Electric power automation equipment, 2021, 41(9): 24-30.
[17]" 鄧博夫, 張鐵巖, 回茜. 基于量子算法的電熱系統(tǒng)雙層優(yōu)化模型[J]. 沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2020, 42(5): 493-498.
DENG B F, ZHANG T Y, HUI Q. Bi-level optimization model for integrated power and heating system based on quantum algorithm[J]. Journal of Shenyang University of Technology, 2020, 42(5): 493-498.
[18]" 張明理, 潘霄, 侯依昕, 等. 計及風(fēng)電消納的源-荷-儲環(huán)保經(jīng)濟(jì)型調(diào)度策略[J]. 可再生能源, 2019, 37(9): 1295-1302.
ZHANG M L, PAN X, HOU Y X, et al. An environmental source-load-storage economic dispatch model considering wind"""" power""" accommodation[J].""" Renewable""" energy resources, 2019, 37(9): 1295-1302.
[19]" 李衛(wèi)東, 賀鴻鵬. 考慮風(fēng)電消納的源-荷協(xié)同優(yōu)化調(diào)度策略[J]. 發(fā)電技術(shù), 2020, 41(2): 126-130.
LI W D, HE H P. Source-load cooperative optimization dispatch strategy considering wind power accommodation[J]. Power generation technology, 2020, 41(2): 126-130.
[20]" 崔楊, 曾鵬, 惠鑫欣, 等. 考慮碳捕集電廠綜合靈活運行方式的低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2021, 45(5): 1877-1886.
CUI Y, ZENG P, HUI X X, et al. Low-carbon economic dispatch considering integrated flexible operation mode of carbon capture power plant[J]. Power system technology, 2021, 45(5): 1877-1886.
DAY-AHEAD OPTIMAL DISPATCH OF ELECTRIC-GAS INTEGRATED ENERGY SYSTEMS CONSIDERING ZERO-CARBON EMISSIONS
Li Weidong1,Zhang Libing1,Qi Dawei1,Chen Jiahui1,Wang Haixin2,Guo Zihao1,3
(1. Chengde Power Supply Company, State Grid Jibei Electric Power Co., Ltd., Chengde 067000, China;
2. School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China;
3. College of Energy and Power Engineering, Inner Mongolia University of Technology, Hohhot 010080, China)
Keywords:zero-carbon; integrated energy system; carbon capture; P2G; carbon emission right; wind power accommodation
附 錄
表A1 決策變量相關(guān)參數(shù)
Table A1 Parameter of decision variables
[系數(shù)"" 取值""" 系數(shù)""" 取值""" Pmin,i /MW" 30" Qmin,s/MW"" 0"" Pmax,i /MW" 500 Qmax,s/MW"" 500 rmin,i /(MW/h) -100""" Fmin/(MW/h)"" 0"" rmax,i /(MW/h)" 100 Fmax/(MW/h)"" 300 ]
注:氣源點供應(yīng)的氣流量上下限及管道輸送流量上下限單位按文中方法分別轉(zhuǎn)換為MW、MW/h。