考虑时变电碳因子的园区综合能源系统低碳经济调度

翁格平，任娇蓉，姚 艳，王 亮，黄 芳

（国网浙江省电力有限公司宁波供电公司，浙江 宁波 315100）

0 引言

在全球环境变暖及能源危机日益严重的背景下，我国于2020年9月提出“2030碳达峰、2060碳中和”的双碳目标［1-2］。目前我国能源结构仍以化石能源为主导，风电光伏等新能源占比较小，能源行业碳排放占我国总体碳排放量比重较大。因此充分挖掘能源行业的碳减排能力，对于我国双碳目标的实现具有重要意义。

具有多能耦合互补、能源转换形式多样等优势的综合能源系统是能源行业低碳经济运行的重要解决方案之一［3-5］。现有综合能源系统低碳经济运行的研究，大多是从提高新能源消纳水平［6-7］、高碳机组低碳化改造［8］、碳交易市场与能量市场的交互［9-10］等角度出发的。

从提高新能源消纳水平角度出发，降低火电机组与高碳机组出力，从而可达到低碳运行的目标。文献［11］以碳排放最少、风电消纳水平最高、系统运行成本最低为目标，采用蓄热式电采暖消纳富余风电，有效降低了系统碳排放总量。文献［12］考虑了机组层面碳排放约束对综合能源系统运行优化，研究结果表明考虑碳排放约束与需求响应能够在一定程度上改善风电弃风现象，并有效降低系统运行过程中产生的二氧化碳。文献［13］在某区域综合能源系统中引入地源热泵与需求响应，对综合能源系统运行成本及环境成本等目标进行优化，在提高风电消纳水平的同时，降低了系统二氧化碳、二氧化硫等污染物排放量。

上述研究中，机组层面的碳排放特性被建模为定值［14］，实际上机组碳排放量会因机组运行工况、能源占比的不同而变化。所采用的度电碳排放因子应是时变曲线，反应能源占比的变化以及运行工况的变化［15］。此外，上述研究只考虑了常规发电机组如火电、热电联产机组在发电过程中的碳排放，没有考虑到联络线功能及储能装置在充放电过程中的等效碳排放。

从高碳机组低碳化改造的角度出发，对高碳机组以及火电机组装设碳捕集装置，减少直接排放到空气中的二氧化碳量。文献［16］构建灵活捕获运行模式调节的碳捕集电厂与需求响应协同优化模型，利用碳捕集设备捕碳能力的同时，采用需求响应改善了用能曲线。文献［17］采用碳捕集技术中的富养燃烧技术对燃煤机组进行低碳化改造，仿真结果表明，富氧燃烧技术减碳能力优于传统燃烧后捕集的碳捕集电厂。文献［18］提出一种计及储热装置与碳捕集电厂的电力系统优化调度模型，仿真结果表明碳捕集装置在大幅降低碳排放的同时牺牲了一定的经济性。

上述研究需要在机组层面进行设备改造，但碳捕集设备的投资改造及维修费用较大，其在运行过程中的能耗也相对较高，目前经济性较差。

从碳交易市场与能量市场交互的角度出发，可利用固定碳交易价格、阶梯型碳交易机制来约束高碳机组出力，实现系统低碳运行的目标。文献［19］构建了碳交易机制下的多主体均衡竞价策略模型，在充分调动供能主体供能可靠性与积极性的同时，控制各供能主体的碳排放水平。文献［20］分析电力、天然气与碳排放市场的交互作用，通过市场手段调控不同能源交易方式，从而达到碳减排效果。文献［21］为应对城市碳排放量与废物处理的需求，提出了基于阶梯碳交易机制的含废物处理的城市综合能源系统低碳经济模型。

上述研究从市场角度出发对源侧机组层面的碳排放特性进行优化，并没有考虑到荷侧可调度资源的低碳特性。荷侧可调度资源在电碳因子曲线的引导下同样可以响应调度需求，能够实现综合能源系统低碳与经济运行的协调优化［22］。

综上，本文提出一种考虑时变电碳因子的园区综合能源系统低碳经济调度模型。首先，在时变电碳因子曲线的基础上，对源侧机组、储能装置、联络线碳排特性进行建模；荷侧利用可调度资源的削减转移用能，构建低碳环境下需求响应模型。最后，构建考虑时变电碳因子的综合能源系统低碳经济模型，在减少碳排放的同时，提高园区运行经济性。

1 低碳环境下综合能源系统架构

本节以浙江地区某园区型综合能源系统为例进行分析，系统架构如图1 所示，其中CHP 为热电联产机组。能源供给机组包括分布式风电、分布式光伏、联络线输送功率以及本地火电机组；多能耦合机组包括电转气、电制冷机、热电联供等机组；负荷侧以园区内部企业负荷为主。碳能流线条的粗细代表了能源在生产转换过程中产生的二氧化碳的数量多少。

1.1 电碳因子曲线

目前电力系统全环节碳排放计量与分析的现状为主要关注与发电侧碳计量，且是简单的非时变的固定碳排放系数。但发电侧各类发电机组的实际运行工况并非时时处于额定运行状态，因此每一时段产生的二氧化碳量应是时变曲线，传统的平均电碳因子无法满足降碳新要求，且无法体现时空特性。同时，上级电网联络线功率中的碳计量应考虑在低碳模型中。园区时变电碳因子则是在联络线中火电占比及相应碳排放数据的基础上，进而耦合园区内发电机组出力得到的。

园区时变电碳因子数值的高低表征火电出力占比，当火电占比较高时，产生较多的二氧化碳，对应电碳因子数值较高。因此，本文构建了考虑联络线碳排放的园区内时变电碳因子曲线模型如图2所示。

图2 时变电碳因子曲线

1.2 计及碳排放特性的热电联供建模

本文所采用的热电联供由燃气轮机及余热锅炉组成，计及其碳排放特性的热电联供模型可表示为：

式中：FCHP，CO2（t）为热电联产机组碳排放量；PGT，e（t）和PGT，h（t）分别为t时段燃气轮机电、热出力；PCHP，h（t）为t时段热电联产机组热出力；ηGT、ηloss、ηrec、ηh分别为燃气轮机发电效率、热损失参数、余热锅炉热回收效率、产热效率；为t时段热电联产机组等效单位碳排放数据。

1.3 电池储能装置碳排放模型

电池储能装置的能量流动如图3所示。本文认为电池储能装置在充放电过程中会产生一定的二氧化碳，且由分布式风电及光伏给储能充电时，由于新能源的零碳、清洁能源特性并不会产生二氧化碳的排放，因此储能装置的碳排放特性仅需要计及联络线充能及热电联产机组充能带来的等效碳排放量。电池储能装置碳排放模型如式（5）—（7）所示［23］。

图3 电池储能充放电碳流示意图

式中：Sess（t）和Sess（t-1）为t与t-1时段电池储能设备的能量状态；ηess为电池储能装置的自损率；Pess，cha（t-1）、Pess，dis（t-1）、ηess，cha、ηess，dis为t-1 时段电池储能装置的充、放电功率及充、放电效率；为储能装置的等效碳排放量；Pwvess（t）为t时段由新能源供给电池储能的充电功率；A和B为储能充、放电标志，充电时A=1，放电时B=1。

2 综合需求响应低碳特性

2.1 激励型需求响应低碳特性

激励型需求响应通过对负荷侧可调度资源进行调度的同时，对调度量进行补偿，从而引导用户改变用能曲线，响应系统调度需求。低碳环境下的激励型需求响应具有较大的低碳潜力。本文拟对园区内部高耗能产业进行激励型需求响应。

在高电碳因子时段发电机组进行发电时产生的二氧化碳远高于低电碳因子时段的二氧化碳排放量，因此可通过价格补偿手段激励用户削减用能，在挖掘荷侧可调度资源低碳属性的同时，实现系统经济运行。激励型需求响应低碳特性建模如下：

式中：Pcut（t）为t时段可削减负荷削减量；Pcut，max（t）和Pcut，min（t）分别为t时段可削减负荷削减量的上、下限；xt为t时段可削减负荷是否削减的0-1变量；FIDR，cut为可削减负荷调用费用；δcut为单位可削减负荷激励补偿价格。

2.2 价格型需求响应低碳特性

激励型需求响应是在价格补偿引导下响应低碳运行指标，而价格型需求响应低碳特性则是在分时电价以及时变电碳因子的双重激励引导下进行的响应系统低碳运行项目，双重激励引导作用如图4所示。本文拟对园区内部高耗能产业以及汽车制造业采取价格型需求响应项目。

图4 双重激励下价格型需求响应特性

负荷侧部分可调度资源具有转移用能潜力，既可以在高电碳因子时段减少用能、在低电碳因子时段增加用能，也可以在价格信号引导下在电价较高时段减少用能、在电价较低时段增加用能。

式中：Fmov，co2为可转移负荷需求响应二氧化碳减少量；FIDR，mov为可转移负荷调用费用；δmov为单位可转移负荷调用价格；Pmov（t）为t时段可转移负荷转移量；ΔPmov，max（t）和ΔPmov，min（t）为t时段可转移负荷转移量上、下限；yt为t时段可转移负荷是否转移的0-1 变量；可转移负荷需要保证在调度周期内用户的用能总量保持不变。

3 低碳经济调度模型

3.1 目标函数

本文所提综合能源系统低碳经济调度模型是基于时变电碳因子的以系统运行总成本和二氧化碳排放最少的多目标最优模型，运行总成本包括机组运维成本、购能成本以及需求响应调用费用。

式中：FIES为园区综合能源系统总目标函数；Feco和为经济性指标与低碳性指标；α1和α2分别为经济性指标与低碳指标对应的权重系数，由模糊层次分析法得到［24］。

式中：FIDR、Fbuy、Fmc分别为园区综合能源系统调度周期内的需求响应调用费用、购能成本、运维费用；Pbuyg（t）为t时段购气量；δg和δe分别为相应的购气、购电单价；Pi（t）和δi为第i类机组出力和运维单价。

3.2 约束条件

1）功率平衡约束

式中：Pel（t）、Pgl（t）、Phl（t）、Pcol（t）分别为t时段电、气、热、冷负荷；Phd（t）、Pwl（t）、Pvl（t）、PCHP，el（t）分别为t时段火电出力、风电供给负荷量、光伏供给负荷量、热电联产供给负荷量；Pe，co（t）为t时段电制冷机出力；Pbuygl（t）和Pp2g（t）分别为t时段购气供给负荷量、电转气装置出力；ηp2g为电转气运行效率。

2）联络线购能约束

式中：Psell（t）为t时段售电功率；Pbuyg，max（t）、Pbuyg，min（t）、Pbuy，max（t）、Pbuy，min（t）、Psell，max（t）、Psell，min（t）分别为t时段购气功率上、下限，购电功率上、下限以及售电功率上、下限。

3）多能耦合机组运行约束

式中：Pw（t）、Pv（t）、PCHP，e（t）分别为t时段风电、光伏、热电联产机组电出力；Phd，max（t）、Phd，min（t）、Pw，max（t）、Pw，min（t）、Pv，max（t）、Pv，min（t）、PCHPe，max（t）、PCHPe，min（t）、Pp2g，max（t）、Pp2g，min（t）、Sess，max（t）、Sess，min（t）分别为t时段火电机组、风电、光伏、热电联产机组、电转气装置出力的上限和下限，储能荷电状态上、下限。

4）荷侧可调度资源响应约束

荷侧可调度资源在响应系统调度指令时，需要满足一定的约束条件，如调度次数限制、调度时间段限制等。可调度资源转移时间约束为：

式中：ymax和ymin分别为转移时间上、下限约束；λmov为t时段可调度资源占比，由负荷侧上传可调度资源占比。

可调度资源削减时间约束为：

式中：xmax和xmin分别为可削减负荷削减次数上、下限约束。

4 算例分析

4.1 算例系统架构及参数

本文以浙江地区某园区型综合能源系统为研究对象，其架构如图1所示。园区内部多能负荷预测曲线、分布式风光出力预测曲线及能源价格如图5—7 所示。多能耦合机组装机容量等参数如表1—2所示。

表1 多能耦合机组参数

图5 园区风光出力及负荷曲线

图6 负荷类型及用电量曲线

图7 分时电价曲线

本文以调度周期24 h 进行仿真，调度时间步长为1 h。系统内部电价采用浙江某地现有分时电价进行仿真。

为验证本文所提低碳经济调度模型的有效性，设置如下场景进行仿真验证，其中场景3为本文所提出的考虑时变电碳因子的源荷储协调综合能源系统低碳经济调度模型。

表2 电池储能装置参数

场景1 为基础场景，不涉及储能装置及需求响应。

场景2为储能场景，装设储能装置且计及储能充放电与联络线功率的碳排放。

场景3为本文所提考虑时变电碳因子的园区综合能源系统低碳经济运行场景，在时变电碳因子曲线、价格信号引导下，源侧机组、储能、荷侧可调度资源协调配合。

4.2 场景调度结果分析

本文所设定的各场景调度结果如表3中数据所示。场景1为基础场景，由于未考虑储能装置的能量时移作用以及需求响应，系统运行经济性较差，联络线购能功率较多导致碳排放量较多。场景2中装设了储能装置，计及储能装置能量时移特性及碳排放特性，系统运行总成本相较于场景1 下降1.06%，二氧化碳排放水平相较于场景1 下降2.81%，减少运行成本的同时降低碳排放，验证了储能装置在碳排放特性上的低碳性。场景3为本文所提出的考虑时变电碳因子的园区综合能源系统低碳经济调度模型，通过合理控制储能充放电以及荷侧可调度资源的调用计划，使得系统运行总成本下降6.61%，而系统碳排放水平下降6.05%，源荷储协调配合，提高运行经济性、降低系统运行过程中的碳排放水平。

表3 低碳经济调度数据

进一步分析3个场景的联络线交互功率与对应的碳排放水平，如图8所示。场景3相较于场景1，高电碳因子时段、高用能电价时段的联络线交互功率下降19.9%，通过需求响应使得用电高峰、电碳因子高时段用电负荷下降，说明用户在电碳因子以及分时电价双重激励下的引导作用降低了系统碳排放水平及运行成本。

图8 场景联络线功率对比

场景1的各机组出力调度结果如图9所示。由图9可知本园区型综合能源系统供能主要与外部联络线供能，而园区内分布式风电与光伏得到全额消纳。热电联产机组因需承担园区内热负荷需求，全天处于工作状态，且因其“以热定电”运行约束，热电联产机组出力相对固定随着用热负荷变动。场景1 联络线功率占全天总用电负荷的53.14%，且在17—18 时段、20—22 时段联络线功率较高，因此可见场景1整体碳排放水平与运行成本较高。

图9 场景1机组出力

场景2为储能场景且计及储能充放电过程中的碳排放。场景2 调度结果如图10 所示。由于本文装设的储能装置容量较小，储能装置仅在18、20—21 时段对用电负荷进行放电，此外，储能装置还在14—16 时段、20—21 时段对电转气装置放电。将电价较低时段储存电能释放出来，在起到能量时移作用的同时降低高电碳因子曲线时段的外购电，降低园区二氧化碳排放水平。高电碳因子时段园区外购电功率相较于场景1下降1.75%。

图10 场景2机组出力

场景3为本文所提考虑时变电碳因子的综合能源系统低碳经济调度模型，调度结果如图11所示，荷侧可调度资源调用计划如图12所示。由图11可知，通过需求响应对于总用电负荷曲线的改善作用，需求响应后峰谷差下降48%的同时，缓解了用电高峰供需紧张关系，减少了高电碳因子时段用能，促进园区低碳经济运行。高电碳因子时段出力相较于场景2 进一步下降了19.37%，而总体二氧化碳排放水平相应地下降了3.33%。

图11 场景3机组出力

由图12 可知，高耗能企业通过用能削减与用能转移，削减了午高峰及晚高峰用电量，在缓解晚高峰用电矛盾的同时，降低了自身企业用电成本，同时响应系统调度需求，达到低碳运行的目的。晚高峰削减负荷量占晚高峰电负荷总量的2.82%。此外，汽车制造业由于具有负荷可转移特性且调度时间较自由，因此在电价低谷时段、低电碳因子时段增加用能，而在电价平时段、电价高峰时段、高电碳因子时段减少用能。晚高峰时段汽车制造业转移用能量占晚高峰电负荷总量的6.46%。而高新技术产业作为基础负荷，可调度特性较差，因此不对高新技术产业进行调度。

图12 荷侧可调度资源调用计划

4.3 多目标优化调度模型分析

本文所设置需求响应场景为低碳性与经济性均衡下的最优解，现研究不同权重下低碳性与经济性的变化情况。不同权重下的低碳指标与经济指标参数如图13所示。由图13可知，随着低碳指标权重的降低，系统碳排放水平处于先增加后减少的趋势，而经济性指标则随着权重系数的增加处于先减少后增加的趋势，最终在本文均衡解处取得多目标优化调度的最优解。

图13 多目标调度结果

因为本文外购电水平较高，各个场景外购电均占总用电负荷的50%以上，因此碳排放水平主要取决于外购电占比，低碳指标与经济性指标具有相同的数据表征形式，即通过需求响应与储能装置的合理充放电使得高电碳因子时段联络线购能功率减少，低电碳因子时段外联络线购能功率增加，多余电能通过储能装置达到能量时移、低碳经济的作用。因此本质上低碳与经济指标具有相同的变化趋势。

5 结论

在我国“双碳”目标背景下，针对能源行业碳排放水平较高问题，本文基于时变电碳因子构建了园区综合能源系统低碳经济多目标优化调度模型，通过算例分析可得到如下结论：

1）构建考虑联络线碳排放水平、储能装置碳排放特性的电力行业全环节碳流排放模型进行低碳经济调度，能够有效优化负荷曲线、降低碳排。

2）在调度过程中，充分挖掘荷侧可调度资源的低碳特性，在高电碳因子时段削减转移用能，使得园区运行总成本下降6.61%，而二氧化碳排放水平下降6.05%，验证了本文源荷储协调优化模型在降低碳排、减少运行成本的有效性。

3）本文所提出的综合能源系统低碳经济调度模型能够兼顾系统两个方面的优化目标，实现低碳性与经济性的统一。