基于环境和经济双重约束的电源结构优化研究

杨 悦，陈仕军，杨博宇，2，杨承军

(1.四川大学水利水电学院，四川 成都 610065；2.国网四川省电力公司信息通信公司，四川 成都 610041；3.国网四川省电力公司，四川 成都 610041)

0 引 言

中国共产党的第十八届五中全会审议通过了“十三五”规划纲要，首次提出了“创新、协调、绿色、开放、共享”五大理念，“十三五”期间是全国电力转变发展方式、优化电源结构与布局的重要时机。电力作为最主要的二次能源，电力供应和安全事关国家安全战略和经济社会发展全局，在中国能源消费和生产中占有举足轻重的地位，其结构调整也是经济结构调整的重要组成部分。近年来，随着中国经济发展和人民生活水平进一步提高，用电需求快速增长。同时，电源结构逐渐向清洁可再生能源转变，用电需求与电源资源的时空分布不协调、区域性过剩和发展不平衡的矛盾逐渐凸显。如何在满足国民经济发展和人民生活需要的前提下，降低用电成本，充分挖掘可再生电源资源，减少污染物排放，实现绿色电能，是当前面临的一个重要课题。

目前，国内外学者围绕电源规划模型进行了一定的探索，研究内容上主要围绕如何协调能源、环境、经济三者之间的关系。文献[1]建立了基于环境约束的电源结构优化模型。文献[2]建立了考虑系统调峰约束的水平年低碳电源规划模型，把碳排放量以碳成本的方式计入求总成本最低的目标函数。文献[3]基于目标规划理论，建立了考虑刚性需求、柔性需求的目标规划模型。文献[4]探讨了改进的遗传算法在电源规划中的应用，提出了环境友好系数的概念，建立了机组的环境效益模型，反映了发电机组在环境方面的特点。文献[5]通过微分进化算法求解电源规划模型，用改进熵权-物元可拓模型求解清洁能源的电源接入配电网对电网可靠性影响的显著指标。文献[6]介绍了目标规划理论的原理、特点、研究现状以及建模方法，建立了投资决策模型和电源规划的生产模型，并通过多阶段单纯形解法和遗传算法进行求解。

上述研究主要侧重于考虑某一方面目标的电源规划模型，鲜有综合考虑环境和经济约束的电源规划模型。下面将运用目标规划的理论，建立以经济最优和环境最优为目标函数，考虑资源约束、技术条件和政策约束等约束条件的电源结构优化模型，采用“抱团式”的规划思路[7]求解电源结构优化问题。最后，以四川省电源结构为例，开展实例研究，并与单目标模型进行对比分析，验证所建电源结构优化模型的合理性和可行性，以期为电源规划决策和调整提供科学的依据，助力能源供给侧结构性改革。

1 电源结构优化模型

1.1 目标函数

兼顾经济和环境的电源结构优化模型的目标函数主要包括总发电成本最小和碳排放总量最小两个方面的目标，分别如式(1)和式(2)所示。

(1)

式中：C为系统的总成本，亿元；Ωm为待规划电源类型的集合，包含火电、水电、风电、光伏发电等其他电源；Xm，0为第m类电源的初始装机量，107W；Xm，t为第m类电源在t年的新增装机量，W；cm，0为第m类电源的标杆电价，元/kWh)；cm，t为第m类电源在t年的边际电价，元/kWh；Hm为第m类电源的利用小时，h。

(2)

式中：E为系统的总碳排放量，108g；em为第m类电源的碳排放量，g。

1.2 约束条件

电源结构优化模型还需满足以下约束条件：

1)电量需求约束

电量需求约束即所有电源的发电量必须满足全社会用电，包含省内电量需求和外送电量需求。其约束条件为

(3)

式中：Din，t为t年的省内需求电量；Dex，t为t年的外送电量。

2)可靠性约束

经济和社会对电力的需求还包括持续、可靠的供电。电力供应的安全性，主要在于一次能源资源供给的可靠程度，风电、光伏发电等可再生能源由于间歇性和不可控性，对负荷供电的可靠性较传统电源效果差。因此电力系统需要一定的备用容量以保证系统的供电可靠性和电源性能，即系统在目标年全部可用装机容量应大于或等于省内和省外的最大负荷与必要的备用容量之和。其约束条件为

(4)

3)最大装机容量约束

对于各类电源，由于受可开发的资源量、设备生产供应能力等的限制，其扩展容量存在上限。其约束条件为

(5)

4)电源结构约束

各类电源的发电装机比例应该小于目标年份该地区的非化石能源发电装机比例目标。其约束条件为

(6)

式中：Xh，0为火电的初始装机量；Xh，t为t年的火电扩展装机量；Pt为t年的非化石能源装机比例。

表1 四川省电源装机基本参数

2 实例分析

2.1 基础数据

为了验证上述模型的合理性和可行性，以作为全国优质清洁能源基地和国家清洁能源示范省的四川省为例开展模型验证研究。四川省的电源结构以水电、风电、太阳能发电等非化石能源发电为主，同时还包含燃气机组、燃煤机组等多种类型的发电资源。四川省能源资源呈现“水多、气丰、煤少、油缺”的特点，风光资源不多，且主要集中于“三州一市”地区。为便于计算，结合四川省电源结构特点，只考虑水电、火电、风电和光伏4种电源类型。经资料查询和整理，参考《四川省电力需求预测研究报告》[8]中负荷水平数据，得到四川省电源装机基本参数如表1所示，四川省电力需求预测情况如表2所示。

表2 四川省电力需求预测情况

根据《四川省“十三五”能源发展规划》[9]，到2020年全省非化石能源发电装机比例为83.5%。2025年风电和光伏的装机量分别要达到10 GW、5 GW；2030年分别达到14 GW、7.5 GW。结合不同开发时序下各水平年四川水电装机规模情况，2025年、2030年水电装机容量上限分别为108.39 GW、124.95 GW。火电包含燃煤机组、燃气机组、生物质机组和余热余压机组，这里以燃煤火电机组为优化对象。根据四川省的实际情况，燃煤火电机组装机容量的下限取16 GW、上限取20 GW，生物质、天然气和余热余压的总装机容量在2025年和2030年分别取4.56 GW和5.06 GW。

将上述数据代入电源结构优化模型，所建模型为线性模型，可输入LINGO软件进行求解。同时，为便于分析兼顾经济和环境最优的电源结构优化模型的效果，分别将以经济最优为目标和以环境最优为目标的电源结构优化模型的计算结果，与双重目标下的计算结果进行对比。

2.2 计算结果

由于两个目标函数都需要兼顾，两者的重要性难以准确判断，若直接选取权重系数将其转换为单目标函数的话，得到的结果受主观因素影响较大，不尽合理。为了在两组含义不同的数据中间找到平衡，考虑通过碳排放成本对碳排放总量数据进行转换，加以比较综合经济与环境指标得出较优的组合。

为实现减排目标，中国于2017年年底，启动了全国碳排放交易系统(emission trading scheme，ETS)。在ETS中，碳价格是决定减排目标能否实现的关键因素，最优碳价格是实现减排目标的最小边际减排成本。目前，中国碳价格太低，无法在地区排放交易机制中实现2030年的排放强度目标，因此需提高碳价格。最新的一项研究通过模拟中国ETS不同行业的边际减排成本曲线，计算了不同行业覆盖情景下的最优碳价格，其中电力部门承担着最大的减排任务[10]。研究结果表明，边际减排成本随着行业参与度的增加而降低，为实现到2030年将碳强度从2015年水平降低42%～50%的目标，该文献提出了以下可能性：如果中国ETS只覆盖电力行业，碳价格至少1140元/t；如果覆盖3个行业，碳价格至少680元/t；如果覆盖8个行业，碳价格至少345元/t。这里以345元/t为碳价格进行数据的转换比较，得到表3的电源结构优化结果。

按照上述基础资料，分别将经济最优和环境最优的单目标优化结果整理如表4所示。

2.3 结果分析

由表3可知，采用的规划模型不同，规划后的经济指标和环境指标有较大差别。以经济最优的优化模型中只考虑经济成本没有考虑环境效益，虽然水电的标杆电价比火电小，但其开发阶段投资成本高，边际电价高于火电，所以在只考虑经济的目标函数下火力发电占很大优势，火电的装机容量直接受到清洁能源比例和火电装机容量上限的影响。以环境最优的优化模型中只考虑环境效益，因水电的碳排放量远小于火电，所以水电的装机容量上升，火电装机容量减少。此外，由不同水平年对比可知，由于水电、风电、光伏等可再生能源有较好的环境效益，能够削减发电的碳排放量，降低环境成本，进而减少总投资。

表3 兼顾经济与环境最优的电源结构优化结果

表4 单目标下电源结构优化结果

由表3、表4可知，考虑了碳排放成本后，2025年的兼顾经济最优和环境最优的电源结构优化结果与环境最优的单目标优化结果相同，这说明为了实现我国节能减排目标而设定的最优碳价格下，身负重任的电力行业将尽量以环境最优为第一优先级考虑电源结构的优化。2030年的优化结果则与经济最优的单目标优化结果相同，这表明在水电开发日益饱和，未来投资的边际成本越来越高的情况下，一味想着增加水电装机并不是最明智的选择，应该大力发展风电、光伏等清洁新能源，同时也应当运用超超临界技术适量发展火电。由此可见，所建立的兼顾经济最优和环境最优的电源结构优化模型的结果更加符合四川省电源的实际情况，更加科学合理，能够更好地为四川电力行业发展方向提供科学指导。

3 结 语

上面建立了兼顾经济最优和环境最优的电源结构优化模型，并以四川省电源结构优化为例进行实例分析，以碳价格系数为桥梁进行多目标优化求解，得到了经济与环境双重利好下的电源结构优化结果。将其与经济最优和环境最优的单目标优化结果进行对比，验证了所建电源结构优化模型的合理性和可行性，该模型可为电源结构优化和电源规划提供一种科学有效的工具。