考虑绿证交易和碳交易的新型配电网规划

王户俊， 沈晓东， 刘俊勇， 兰 鹏， 赵厚翔， 周 彬

（四川大学电气工程学院，成都 610065）

0 引言

全球变暖已成为人类社会面临的主要问题之一，中国政府已经确立了“双碳”目标［1］，并提出构建以新能源（New Energy，NE）为主体的新型电力系统。碳市场作为节能减排的重要途径，在国际上促进碳减排已取得一定成果［2］。中国碳市场上线交易，其中包含绿证交易（Green Power Certificate Trading，GPCT）、碳交易（Carbon Emissions Trading，CET）机制等［3］，分别从NE发电量和碳排放对电力系统进行约束。新型配电网（New Distribution Network，NDN）规划作为新型电力系统建设的重要环节，需要适应GPCT、CET 市场发展，降低碳排放，增加投资收益，NDN规划迫切需要考虑GPCT和CET的影响。

国内外学者就GPCT 和CET 对配电网规划和运行的影响进行了一定的研究。张晓辉等［4］研究考虑碳排放的电力系统燃煤、燃气、风光水核等电源的规划和运行。张刚等［5］研究CET 约束对虚拟电厂调度运行的影响。曹建伟等［6］在风光储电源规划过程中考虑了CET，并以投资运维碳排放总成本最小为规划目标。朱伟业等［7］研究CET 价格变化对电力系统运行成本的影响。黄超［8］研究碳税和CET 政策对风电投资的促进作用，降低对NE 发电补贴有助于增强CET对能源结构的调整。Zhou 等［9］研究基于历史排放量和发电量的碳配额分配方式。骆钊等［10］研究GPCT和现货市场的协调交易有助于促进可再生能源发展和高效利用。姚军等［11］分析GPCT、CET 制度的区别及对电力批发市场的影响机理，建立考虑GPCT 和CET的电力批发市场能源优化模型，得出在碳排放总量约束下存在最优绿证和碳配额比例。魏震波等［12］研究考虑需求响应（Demand Response，DR）和阶梯价格CET共同作用的电-气互联网络分散式低碳经济调度，阶梯价格CET 机制下，CET 总成本少量增加，碳排放量和运行成本有明显降低。Yu 等［13］为分析GPCT 和CET市场一体化体系下NE 技术的投资分布，基于系统动力学理论建立仿真模型，结果表明GPCT 和CET的实施，有助于促进电力系统转型，降低电力行业碳排放。Bartolini等［14］分析了新加坡以制冷和用电需求为主的配电网，分析的目的是确定CET价格是否会影响配电网规划，评估CET价格作为CO2减排政策的有效性。这些研究都没有在配电网规划中将GPCT和CET的影响结合起来考虑，未来NDN分布式发电机组将参与GPCT和CET市场，故在规划和模拟运行NDN 时，同时考虑GPCT和CET具有重要研究意义。

本文提出一种优化规划-模拟运行双层模型，用于评估GPCT 和CET 机制以NE 为主体的NDN 规划经济和环境效益。GPCT建立3 段模型，CET建立2 段模型，引入配电网平均单位供电CO2排放强度将两者有机结合起来。双层模型目标使总投资、运维、碳排放成本之和最小。上层规划风机（Wind Turbine，WT）、光伏（Photovoltaic，PV）、水轮机（Hydraulic Turbine，HT）、燃气轮机（Micro Turbine，MT）、储能（Energy Storage，ES）的容量和位置。下层模拟运行计及风光水气储运行、DR和碳排放等的运行成本。对比分析NDN 规划与传统配电网（Traditional Distribution Network，TDN）规划结果的区别，并就不同价格水平的GPCT 和CET机制对投资规划的影响进行灵敏度分析。

1 低碳背景及建模

1.1 绿证交易和碳交易模型

（1）基于配额制的GPCT 机制。GPCT 机制是在NE配额制度的基础上提出的，将发电公司的NE发电量计算为对应数量绿色证书［15］。NDN绿证配额目标

式中：Pn为第n个NE 设备实际发电容量，MW；Δt为单位时长，h；N为配电网中NE发电机组数量。

将GPCT收益模型设为3 段函数，第1 段，NE 发电量大于绿证配额，通过出售多余的配额获利；第2段，NE发电量小于绿证配额，在一定的惩罚裕度内，只需在绿证市场购买不足的配额；第3 段，NE 发电量远小于绿证配额，超过了惩罚裕度，需同时购买绿证配额和接受惩罚机制

式中：CG为配电网在规划期内NE 发电在绿证市场总收益；B为NE实际占配电网电量的比例；C为绿证机制惩罚裕度；Qt为配电网t时段发电量总额，MW·h；为t时段GPCT价格；cG为绿证惩罚价格。

（2）碳排放配额交易机制。CET是通过建立合法碳排放权并允许这种权利进行买卖，实现碳排放量减少的交易机制［16］。分配给配电网的碳排放限值

式中：PDt为单位时段t传统能源分布式发电机总发电量，MW；μD为单位电量碳排放配额，t·（MW·h）-1，由发改委发布的“区域电网基准线排放因子”确定。

将CET成本模型设为两段函数，出售额外碳排放配额获利阶段和购买超额碳排放配额亏损阶段。配电网碳排放交易总成本：

（3）GPCT机制与CET机制的结合。引入配电网平均单位供电CO2排放强度μCO2，可将GPCT 和CET机制有机结合起来。为不重复计算GPCT 和CET 的CO2减排量，配电网中NE 发电参与GPCT，传统分布式MT等发电参与CET。配电网为实现“双碳”目标会限制μCO2m大小，同时配电网层级开展GPCT和CET，所以在规划NDN时，需要同时考虑这两个市场的影响

1.2 新能源元件模型与需求响应模型

本文的PV、WT、ES 模型源于文献［17］；HT 模型源于文献［18］；MT模型源于文献［19］；基于价格的需求响应（Price-based Demand Response，PBDR）和基于激励的需求响应（Incentive-based Demand Response，IBDR）模型源于文献［17］。

2 新型配电网规划与模拟运行双层模型

在1.2 节的元件模型基础上，建立NDN投资规划与模拟运行双层模型。上层为投资决策层，下层为模拟运行层，上层将规划信息传递至下层，下层模拟运行结果影响上层规划。本文采用的双层规划模型如下：

2.1 上层设备购置成本

设备采购成本是全生命周期下的采购成本。年费用是通过平均整个生命周期内购买的设备的总投资来计算设备投资的年度成本：

式中：GWT、GPV、GHT、GMT、GBAT分别为WT、PV、HT、MT、ES投资候选节点集合；σWT、σPV、σHT、σMT、σBAT分别为WT、PV、HT、MT、ES年度投资等效系数；a为贴现率，将未来支付改变为现值所使用的利率；y为设备使用年限；cWT、cPV、cHT、cMT、cBAT分别为WT、PV、HT、MT、ES单位投资价格；nj，WT、nj，PV、nj，HT、nj，MT、nj，BAT分别为第j节点的WT、PV、HT、MT、ES数量。

2.2 下层运营成本

运营成本涉及购电成本

式中：cLoss为网损惩罚单价；为t时刻支路ij电流的平方；rij为支路电阻。MT运行成本

式中：cLoadGap为负荷波动惩罚系数；为t时刻第j个节点参与DR 后的负荷需求量；GLoad为负荷节点集合；Pj，t，BAT，Cha、Pj，t，BAT，Dis分别为t时刻第j个节点的ES充、放电量；PAve为配电网的负荷均值。运行总成本

式中：CED为CET成本；CG为GPCT收入。

3 新型配电网规划约束条件

3.1 上层投资约束

由于资金和场地资源等限制，每个节点可接入的WT、PV、HT、MT和ES有如下约束：

式中：Nj，WT、Nj，PV、Nj，HT、Nj，MT、Nj，BAT分别为第j个节点WT、PV、HT、MT、ES 投资数量上限；WT、PV、HT、MT、ES分别为投资容量为单机容量的整数倍。

3.2 下层运行约束

（1）配电网二阶锥松弛潮流约束。本文采用distflow支路潮流来约束配电网潮流，采用二阶锥松弛（SOCR）技术对原潮流模型进行松弛。对于支路ij和jk，用Λ（j）为以节点j为终点的起点集合；Ω（j）为以节点j为起点的终点集合；GE为配电网所有节点集合。

式中：i，j∈分别为t时刻支路ij的参与DR后的有功与无功功率；为t时刻支路jk参与DR后的有功功率；Pj，t，WT、Pj，t，PV、Pj，t，HT分别为节点j的WT、PV、HT在t时刻的发电功率；xij为支路ij的电抗；分别为t时刻节点ij电位幅值的平方。

（2）配电网安全约束

式中：Uj，max、Uj，min分别为电网节点j的电位幅值上、下限；Iij，max为支路ij电流幅值上限。

（3）发电设备容量约束

（4）设备发电功率约束

式中：δn确定设备n运行状态的二元变量；为设备n最小输出功率系数；分别为风光水气发电设备n的输出功率；ξn为线性化辅助变量。

（5）MT运行约束

（6）ES运行约束

式中：Pt，Cha、Pt，Dis分别为ES的充、放电功率；δCha、δDis分别为ES充、放电的二进制变量；PBATmax为最大充放电功率；Emin、Emax分别为ES最小、最大容量。

（7）大电网购售电容量约束

（8）配电网能量平衡约束

（9）绿证配额约束

式中：A为NE 配额系数，本文的NDN 配额系数高于30%；Em为第m年的供应电量；kg为量化系数，kg＝1本／MW·h；Emn为第m年风光水气的第n个发电机发电量；Sre为风光水气的发电机；为发电机n发出单位可再生能源能获取的绿证数量；分别为第m年买、卖的绿证的数量。

（10）碳排放强度约束

（11）GPCT和CET交易量约束

4 双层规划模型转化

根据式（7）可知，目标函数为双层的，即上层投资决策与下层的模拟运行。上层将规划信息传递至下层，下层模拟运行结果影响上层规划，每层的具体目标和内容如图1 所示。

图1 规划模型的目标函数和决策内容

双层模型中，上层模型包括整数变量和连续变量，下层为混合整数二阶锥规划问题，上层与下层模型之间存在耦合关系，难以直接求解。本文采用KKT（Karush-Kuhn-Tucker，KKT）条件和Big-M 法，将双层模型转化为单层混合整数线性规划问题［20］。在Matlab2016b中利用YALMIP工具箱和CPLEX12.7 求解器进行求解，如图2 所示。

图2 模型的处理与求解

5 案 例

5.1 算例环境和参数简介

本文以修改的IEEE33 节点系统为基础进行规划计算。规划运行期限、贴现率、负荷数据、线损成本和电压、电流上、下限等参数来源于文献［21］。利用西南地区丰富的风光水资源数据，综合考虑规划地区能源分布和用能需求，WT、PV、HT、MT 和ES 投资候选节点来源于文献［22］，如图3 所示。ES 充、放电以分时电价计算，GPCT、CET 相关数据来源于文献［11］，价格弹性来源于文献［17］。

图3 NE、MT和ES站候选位置

5.2 规划结果分析

（1）考虑GPCT、CET 的NDN 规划结果。考虑GPCT和CET的NDN规划结果见表1、表2。由于WT和HT的投资成本比PV 低，所以WT 和HT 投资达到规划的上限2.5 MW×3 和10 MW，MT由于运行成本较高，装机容量规划只有7 MW，24 和31 节点的PV离ES较近，可通过ES降低PV出力波动，故规划容量为2.5 MW，10 节点PV与6 节点HT距离较近，HT出力较大，故10 节点PV 规划容量较小为1.1 MW。规划的NDN可再生能源装机占比达到77.12%，基本接近专家预计的2060“碳中和”可再生能源装机占比要求80%［23］。

表1 考虑GPCT、CET的NDN规划结果

表2 考虑GPCT、CET的配电网规划与模拟运行成本

（2）考虑GPCT、CET 的NDN 模拟运行。模拟运行结果如图4 所示，原始负荷与PBDR 作用后的负荷对比，原始负荷峰、谷差14.119 5 MW，PBDR后负荷峰、谷差12.088 4 MW，峰、谷差降低了14.39%。通过ES和IBDR调节后峰谷差变为9.391 1 MW，与原始负荷峰谷差相比降低了33.49%。ES在1：00 ～10：00 分时电价低（负荷低）时充电，在11：00 ～23：00 分时电价高（负荷高）时放电，可以降低负荷峰、谷差。同理IBDR也可以起到同样的作用，IBDR 无投资成本但是需要运行成本。

图4 典型日模拟运行结果

HT 出力较平稳，发电成本低，故HT 按最大容量规划并且长期满发。当地晚上风力较大，白天风力较小，PV白天6：00 ～19：00 发电，WT和PV具有一定的互补性。在晚间15：00 ～22：00 负荷高峰期，通过MT补足电力供应，MT 运行时间为10：00 ～24：00，由于MT爬坡约束，功率峰值在17：00 ～20：00 期间，20：00～22：00 期间分布式发电不足，配电网将向上级电网购电满足供需平衡，其他时间配电网发电功率超过负荷需求，将向上级电网售电获取额外收益。

（3）考虑GPCT、CET 与传统模型对比分析。以不考虑DR和GPCT、CET的TDN规划作为参考，分别考虑DR 和GPCT、CET 等因素作为对比算例，见表3、4。

表3 规划方案比较

从表3 投资和模拟运行结果来看，方案1 的TDN收益为13 638 万元。方案3 和方案1 相比，整体收益提高38.10%；方案2 和方案1 相比，整体收益提高69.99%；方案8 计及DR，计及GPCT、CET 的NDN 和方案1 的TDN相比，规划总成本最低，总收益最高，收益为28 282 万元，具结果见表1 和2，整体收益提高107.38%，含水可再生能源出力占比90.39%，平均CO2排放强度24.04 g／kW·h，能同时满足NDN 的NE消纳配额和配电网平均供电CO2排放强度，配电网通过出售多余绿证配额和碳配额获利。

（4）GPCT 和CET 价格灵敏度分析。由表4 可见，收益的重要组成部分是GPCT 和CET 的收入。方案5 考虑GPCT的收益27 983 万元，方案6 考虑CET的收益19 287 万元，前者比后者对配电网规划影响更大，因为以NE 为主的配电网碳排放权配额少，CET量低。

表4 DR基础上规划案例比较

GPCT和CET 价格变化对规划的影响，如图5 所示。由图5 可见，WT 和HT 投资成本较低，在各种规划过程中都是最大容量规划，PV 成本较高，PV 的GPCT价格也较高，GPCT 价格会极大影响PV 的规划容量，PV 规划容量和PV 的GPCT 价格成正相关。当GPCT、CET价格系数从0 ～0.9 时，PV规划容量增大，总收益对应增加。其中GPCT、CET价格从0.9 ～1 时，MT容量规划开始减少，原因是GPCT 价格的增加使PV装机增加，使总收益增加快于MT 提供的收益，GPCT 比CET 对配电网规划影响灵敏度更大。当GPCT、CET价格从1.1 ～1.2 时，PV 规划容量进一步增加，GPCT的收入增加，总收益增加，进一步使MT和HT规划减少。当GPCT、CET价格从1.2 ～1.3 时，PV到达规划容量极限，不能继续增加，达到规划上限。

图5 GPCT，CET价格变化对规划的影响

6 结语

在GPCT模型和CET模型基础上，引入配电网平均单位供电CO2排放强度，将GPCT 和CET 对NDN规划的影响有机结合起来，相比单独考虑二者的影响，从规划结果可以看出：

（1）NDN的NE 装机占比、CO2排放强度和收益与TDN相比都有较大提升。其中NE 装机占比，单位供电碳排放强度基本达到了配电网“碳中和”目标。

（2）NDN 参与GPCT 比CET 占比高，GPCT 比CET对配电网规划影响更大，GPCT 价格对NDN 规划影响灵敏度比CET 价格高。接下来可以进一步研究NDN择优选择参加GPCT 和CET 的比例以获取更高收益和更低碳排放。

（3）该规划模型适用于风光水资源丰富的地区，算例结果验证了模型的合理性，研究结果可以为风光水资源丰富的地区的NDN规划提供参考。