考虑碳排放目标的配电网源网荷储优化调度研究

中国三峡新能源（集团）股份有限公司甘肃分公司 肖俊元 苏东妹

1 引言

随着全球对减少碳排放和可持续发展的呼吁日益增加，电网系统的能源优化和碳排放控制成为关注的焦点。本文旨在研究电网源网荷储优化调度问题，综合考虑碳排放目标，实现电网的高效、可靠和环保运行。

2 电网源网荷储优化模型

2.1 问题描述和假设

优化调度电网的源、网、荷、储的运行是提高电力系统效率和可靠性的重要任务。然而，在考虑碳排放目标的背景下，如何实现电网的优化调度是一个复杂的问题。本文主要关注两方面问题。一方面是最小化电网的碳排放量，并在保证电力供需平衡的前提下实现源、网、荷、储的优化调度，另一方面是处理电网的物理约束条件，包括输电线路容量、变压器容量等限制。基于此，做出如下假设：电网中的源、网、荷、储之间的关系是静态的，即不考虑短期变化和动态调度；电力需求是已知的，并且变化较为平稳；电网的物理约束条件是已知的，并且不会发生变化。

通过以上问题描述和假设，建立一个可行的电网源网荷储优化模型，实现碳排放目标和电力供需平衡的优化调度。

2.2 目标函数的建立

在电网源网荷储优化调度中，其目标是在保证电力供需平衡的前提下，最小化电网的碳排放量。为了实现这一目标，建立以下目标函数（考虑碳排放目标）：

式中，T为调度的时间段数；N 为电网中的节点数；M 为发电设备的数目；K 为储能设备的数目；Cijkt为节点i 在时刻t 通过发电设备j 和储能设备k的单位功率所产生的碳排放量；Pijkt为节点i 在时刻t 通过发电设备j 和储能设备k 的功率。

该目标函数的含义是对所有节点、发电设备、储能设备和时间段内的碳排放量进行累加，并最小化总碳排放量。

2.3 约束条件的定义

在电网源网荷储优化调度问题中，需要定义一系列约束条件，以保证电力供需平衡，满足电网的物理约束和设备的运行限制。

电力供需平衡约束：

式中，Pijkt为节点i 在时刻t 通过发电设备j 和储能设备k 的功率；Pijlt为节点i 在时刻t 通过发电设备j 和负荷l 的功率；Pijxt为节点i 在时刻t 的外部电力输入功率；Dit为节点i 在时刻t 的电力需求。

该约束条件保证电力供应和需求之间的平衡。

发电设备运行约束：

该约束条件确保发电设备的功率在合理范围内。

线路功率限制约束：

节点电压限制约束：

以上约束条件的定义可以确保优化调度方案满足电力供需平衡、电网物理约束和设备运行限制，实现电网的稳定运行和碳排放目标。

3 数据收集和处理

3.1 数据来源和获取

从电网运营记录、监测设备或历史数据库中获取电力系统的历史运行数据，包括发电设备的运行情况、负荷数据、储能设备的状态等。通过安装传感器和监测设备，实时采集电网各个节点的电流、电压、功率等数据。获取能源市场的数据，包括电力价格、电力交易数据等[1]。在数据获取过程中，确保数据的准确性和完整性较为重要,采集到的数据应包括足够的时间范围和空间范围，充分反映电网的运行特征和变化情况。

3.2 数据处理和预处理方法

数据获取后，需要进行数据处理和预处理，以便在优化调度模型中使用。包括数据清洗、插值、平滑等处理方法，消除数据中的噪声和不完整性，并使其适合模型的使用。

3.3 数据的准确性和可靠性验证

为了确保数据的准确性和可靠性，在数据收集和处理过程中需要进行验证，见表1。

表1 数据的准确性和可靠性验证的方法

4 算法和优化方法

4.1 基于启发式算法的优化方法

启发式算法是一类基于经验和启发式规则的优化方法，能够在大规模、复杂的问题中寻找近似最优解。常见的启发式算法包括遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）、模拟退火算法（SA）等。

4.2 算法的流程和实现细节

具体实现启发式算法的流程可以根据问题的特点进行调整，一般的步骤如图1所示。

图1 启发式算法的流程

4.3 算法的收敛性和有效性分析

收敛性分析：监测目标函数值的变化情况，检查算法是否能够逐步接近最优解，绘制收敛曲线或计算收敛速度评估算法的收敛性能[2]。

效果对比：将启发式算法与其他优化方法进行对比，例如传统的数学规划方法或其他启发式算法，比较其最优解质量、计算时间和搜索效率，以评估启发式算法的有效性[3]。

5 案例研究和结果分析

5.1 案例描述和参数设置

某个城市的电网系统具体参数，将用于建立电网源网荷储优化调度模型，并进行后续的优化和分析。

一是城市电网的供电能力：电网的供电能力为100MW，表示系统的最大供电容量。二是城市的负荷需求曲线：根据历史数据和预测模型确定了一周内每小时的负荷需求曲线，描述该城市在不同时间段的负荷需求量。三是可再生能源发电：拥有一座风力发电场，其容量为50MW。风力发电量随风速的变化而变化，可以通过实时监测获得。四是储能系统：拥有一座储能站，其储能容量为30MWh，最大充放电功率为10MW。储能系统可以在电网需求高峰时段进行储能和释放储能，平衡电网的供需差异。五是发电机组：城市配备了两台发电机组，分别为燃气轮机和蒸汽轮机。燃气轮机的容量为60MW，蒸汽轮机的容量为80MW。这些发电机组可以根据电网需求和市场条件进行运行和调度。

5.2 优化结果分析

根据以上参数设置，使用所建立的优化模型进行电网源网荷储优化调度。通过运行优化算法，得到优化结果后，分析如下。一是负荷满足率：分析优化结果中负荷满足率，即城市负荷需求被满足的程度。通过对比优化前后的负荷满足率，评估优化的效果。二是发电机组和储能系统的运行状态：分析优化结果中发电机组和储能系统的运行状态，包括发电机组的出力、储能系统的充放电功率等。解释各设备的调度策略，如何合理分配发电机组的出力和储能系统的充放电。三是能源利用效率：计算优化结果中的能源利用效率，即发电机组和储能系统的利用率。分析优化调度是否能够充分利用可再生能源和储能系统，提高能源的利用效率。

5.3 碳排放目标的实现效果评估

在优化目标中考虑碳排放目标时，可以对优化结果进行碳排放目标效果评估，分析优化结果中的碳排放量，与设定的碳排放目标进行对比，并评估优化调度对碳减排的效果[4]。

5.4 对比试验和敏感性分析

为了进一步评估优化算法的性能和稳定性，可以进行对比试验和敏感性分析。

对比试验：与其他优化方法进行对比，例如传统的数学规划方法或其他启发式算法。比较其在相同案例下的优化结果、计算时间和收敛速度。通过对比试验，可以评估基于启发式算法的优化方法的优越性。

敏感性分析：对算法的参数进行敏感性分析，评估参数变化对优化结果的影响。可以调整参数，例如储能容量、风力发电容量等，观察优化结果的变化情况，有利于了解参数对最优解的敏感程度，进一步优化参数的选择[5]。

综合对比试验和敏感性分析的结果，评估优化算法在电网源网荷储优化调度问题中的性能和稳定性,可以为实际电网运营提供指导，并为未来的研究提出改进和优化的方向。

6 结语

在考虑碳排放目标的情况下，使用基于启发式算法的优化方法成功实现了电网源网荷储的优化调度。优化调度能够合理分配发电机组和储能系统的出力，满足城市的负荷需求，并且能够利用可再生能源和储能系统。在优化结果中，发电机组和储能系统的运行状态得到了有效调度，提高了能源利用效率，实现了碳减排目标。

优化调度能够解决电网供需不平衡的问题，确保城市负荷需求得到满足，提高了电网的可靠性和稳定性。通过合理调度发电机组和储能系统，优化调度能够尽可能地利用可再生能源和储能系统，减少了对传统能源的依赖，促进了可持续能源的应用。考虑碳排放目标的优化调度，能够有效减少碳排放量，有利于城市的低碳发展和环境保护。

研究中使用的数据来源和处理方法可能存在一定的误差和不确定性。因此，进一步提高数据的准确性和可靠性是一个重要的改进方向。此外，基于启发式算法的优化方法在本研究中取得了良好的效果，但仍有进一步改进的空间。例如，可以尝试结合多种优化算法，引入更多的问题特定的启发式规则，提高算法的搜索效率和收敛速度。