基于源荷协同降碳的综合能源系统分布鲁棒经济调度_孙惠娟.pdf
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1、第 47 卷 第 4 期 电 网 技 术 Vol.47 No.4 2023 年 4 月 Power System Technology Apr.2023 文章编号:1000-3673(2023)04-1589-12 中图分类号:TM 721 文献标志码:A 学科代码:47040 基于源荷协同降碳的综合能源系统分布鲁棒经济调度孙惠娟1,吴鹏1,彭春华1,柳劲松2,时珊珊2,冯晓滨3(1华东交通大学电气与自动化工程学院,江西省 南昌市 330013;2国网上海市电力公司电力科学研究院,上海市 虹口区 200437;3厦门科华数能科技有限公司,福建省 厦门市 361006)Distributiona
2、lly Robust Economic Scheduling for Integrated Energy Systems Based on Source-load Cooperative Carbon Reduction SUN Huijuan1,WU Peng1,PENG Chunhua1,LIU Jinsong2,SHI Shanshan2,FENG Xiaobin3(1.School of Electrical and Automation Engineering,East China Jiaotong University,Nanchang 330013,Jiangxi Provinc
3、e,China;2.Electric Power Research Institute,State Grid Shanghai Municipal Electric Power Company,Hongkou District,Shanghai 200437,China;3.Xiamen Kehua Energy Technology Co.,Ltd.,Xiamen 361006,Fujian Province,China)1ABSTRACT:In order to fully exploit the carbon reduction capacity of the integrated en
4、ergy system,this paper proposes a scheduling mode for integrated energy systems based on the source-load coordinated carbon reduction mechanism,which realizes the interactive adjustment of the source-side energy production units and the load-side energy consumption units.At the same time,in order to
5、 cope with the influence of wind power and photovoltaic output uncertainty on the optimal scheduling,a distributionally robust economic multi-objective optimal scheduling model of the integrated energy systems is established based on the imprecise probability theory,and the restriction relationship
6、between the robustness and economy of the scheduling scheme is fully considered.This model can not only eliminate the limitation of the subjective setting of the conservative degree of the uncertain sets in the traditional distributionally robust optimization,but also achieve a balanced optimal sche
7、duling of the robustness and economy.Finally,the example analyses show the feasibility and superiority of the proposed method.KEY WORDS:integrated energy system;coordinated carbon reduction;imprecise probability theory;distributionally robust optimization;robust economic scheduling 摘要:为充分挖掘综合能源系统的降碳
8、能力,通过对源侧产能体系与负荷侧用能体系实现互动调节,提出了一种基于源 基金项目:国家自然科学基金项目(52267007,52167009,51867008);江西省主要学科学术和技术带头人项目(20204BCJL22038);江西省教育厅科技项目(GJJ210646)。Project Supported by National Natural Science Foundation of China(52267007,52167009,51867008);Jiangxi Academic and Technical Leader Project(20204BCJL22038);Jiangxi
9、Education Science Research Foundation(GJJ210646).荷协同降碳机制的综合能源系统调度模式;同时,为了应对系统内风光出力不确定性对优化调度的影响,基于非精确概率理论并充分考虑调度方案鲁棒性与经济性之间的制约关系,建立了综合能源系统分布鲁棒经济多目标优化调度模型;采用该模型不仅能消除传统分布鲁棒优化中不确定性集合保守度主观设定的局限性,并能实现鲁棒性与经济性均衡优化调度;最后,通过算例分析验证了所提方法的可行性和优越性。关键词:综合能源系统;协同降碳;非精确概率理论;分布鲁棒优化;鲁棒经济调度 DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.
10、2022.0759 0 引言 为防止因二氧化碳过量排放造成气候恶化,我国提出碳排放力争于 2030 年前达到峰值,2060 年前实现碳中和的战略指标1。综合能源系统(integrated energy system,IES)作为多种能源结构相互耦合而成的聚合体,其优化调度可以实现不同能源之间的优势互补,有效提高能源利用效率以及减少碳排放,是我国实现低碳承诺和能源高质量利用的重要手段。目前国内外学者对IES优化调度展开了大量的研究。文献2-3通过将碳捕集(carbon capture,CC)设备与电转气(power-to-gas,P2G)技术结合实现CC-P2G 联合运行,提升了可再生能源的消纳
11、率,降低了系统的碳排放和运营成本;但其仅是对 IES源侧进行低碳改造,未能完全挖掘出IES降碳潜能。文献4-5中通过需求响应手段合理调节负荷,也能实现促进风光消纳、降低碳排的目的。还有学者将1590 孙惠娟等:基于源荷协同降碳的综合能源系统分布鲁棒经济调度 Vol.47 No.4 分流式碳捕集与需求响应手段结合,进一步挖掘了IES 的低碳特性。如文献6为改善分流式碳捕集运行时存在的缺陷,采用了效果更好的灵活性碳捕集与需求响应配合,使得统低碳效果进一步提升。然而,以上研究都只是简单地将 2 种低碳手段分别作用在源荷两侧,且未能将定价策略与机组出力进行协同优化,忽略了对源荷间互动降碳能力的挖掘。此
12、外,IES 内高比例可再生能源出力存在不确定性且不易控制。因此,针对 IES 的调度方案优化还需将其应对不确定性环境的鲁棒能力考虑在内。现有研究通常采用预设或拟合而成的单值概率分布对不确定变量进行表述7-8。然而,在实际工程运用中,往往无法获得足够精确的单值概率分布,导致决策方案的有效性难以保证。为弥补上述研究存在的局限性,有学者开始采用分布鲁棒优化法来处理含不确定量的优化问题。文献9基于KL(Kullback-Leible)散度建立了风电出力的分布函数集合,以此描述风电出力概率分布的不确定性。文献10-11构建了基于数据驱动的两阶段分布鲁棒优化模型,但其后续最劣的场景概率分布需要不断迭代来选
13、取,求解速度较慢。文献12基于非精确概率理论构建风电出力概率分布的模糊集,然后根据模糊集推演出不确定集合,并应用到自适应鲁棒机组组合模型中,提高了模型的适用性。然而,分布鲁棒优化因其鲁棒区间置信水平即鲁棒度需预先人为设定,存在较大的主观局限性。实际上,优化目标值会与鲁棒度紧密关联,甚至会相互制约。故在 IES 分布鲁棒优化调度中对关键性的鲁棒度进行主观预设无疑是不可取的,不仅很难保证最终求得的鲁棒方案为最优,而且鲁棒度该预设何值更为恰当这本身就是一个极难抉择的问题。综上,本文拟提出一种基于源荷协同降碳机制下的 IES 调度模式。首先,在源侧建立含灵活碳捕集的联合降碳运行框架;其次,在负荷侧设置
14、价格型综合需求响应机制,并将每一时段的电价、气价作为变量与源侧可控单元进行协同优化;同时构造用能方式满意度以及用能费用满意度约束,在确保不损害用户利益的前提下,通过对能源价格进行调控来改善各时段的负荷结构,使得源侧产能结构与负荷侧用能结构实现互动调节,最大程度挖掘整个IES 降低碳排、消纳风光的能力。针对 IES 中风光出力的不确定性,本文拟先基于非精确概率理论,利用非精确狄利克雷模型(imprecise Dirichlet model,IDM)构造出不确定性变量的累积概率分布函数(cumulative distribution function,CDF)模糊集;然后基于模糊集中最劣累积概率分
15、布,映射出满足置信水平的不确定性容忍区间,以此来确定旋转备用容量。同时,基于机会约束分布鲁棒优化,充分考虑调度方案鲁棒性与经济性之间的制约关系,构造出鲁棒-经济多目标优化调度模型并求取折中解,以消除常规分布鲁棒优化的主观局限性,最终实现可均衡鲁棒性和经济性的 IES 优化调度。1 IES 碳排放流 本文构建的IES运行框架如附录A图A1所示。在负荷侧,电、气负荷同时参与价格型综合需求响应(横向需求响应和纵向需求响应)进行调节;而热负荷由于市场定价的特殊性,不参与综合需求响应对其调节。通过在源侧燃煤电厂加装灵活碳捕集装置,能够实现对烟气中的 CO2进行捕集,并将其送去封存和作为原料提供给 P2G
16、 合成天然气。最终,系统向大气排放 CO2的来源有:燃煤电厂未能被储存和利用的 CO2、热电联产(combined heat and power,CHP)机组运行产生的 CO2以及气负荷产生的 CO2,整体碳排放流见附录 A 图 A2。考虑到 P2G 会提供部分天然气,而这部分天然气是通过循环利用 IES 内 CO2生产的,并非从外界气站中购买,替代了气站开采的天然气,减少了 IES净排放,最终可构建出系统碳排放模型如下:IES,aTP,aCHP,agload,aP2G,aEEEEE(1)TP,aTPTPP2G,sumSC1CHP,aCHPCHP1gload,agloadDRg,1CHPCHP
17、gloadDRg,P2G,aP2GCHPDR1g,()()TttttTttTttTttttttEPMMEVELVLEVVL(2)式中:IES aE,、TP aE,、CHP aE,、gload,aE分别为 IES实际碳排放量、未被储存及利用的火电机组碳排放量、CHP 机组碳排放量、气负荷碳排放量;P2G,aE为 P2G 设备提供天然气产生的虚拟降碳量;TPtP为t时段碳捕集电厂出力;P2G,sumtM为t时段 P2G 设备消耗的 CO2总量;SCtM为 CO2封存量;CHPtV为CHP 机组消耗的天然气体积;DRg,tL为响应后的气负荷;P2GtV为t时段 P2G 生成天然气的体积;TP、CHP
18、、gload分别为火电机组、CHP 机组、气负荷的碳排放系数。第 47 卷 第 4 期 电 网 技 术 1591 2 源荷协同降碳机制 本文假设所构建的 IES 为完全互通信息系统,即整个系统的所有可控单元都能够接收到管理者的决策信息。由此,管理者能够实现对源侧可控单元和负荷侧能源价格的协同调控,以此构建协同降碳机制。该机制使源侧联合降碳运行框架和负荷侧价格型综合需求响应进行有机互补,最大限度挖掘出 IES降碳潜力,最终达到降碳后系统向大气排放 CO2量最低,获得碳交易收益最大的目的。2.1 源侧联合降碳运行框架 本文在源侧建立了含电锅炉(electric boiler,EB)的 CC-P2G
19、-CHP-EB 联合运行框架。其中,灵活碳捕集装置用来捕集 CO2;P2G 设备用以消纳部分弃风弃光;CHP 机组消耗天然气并输出电功率和热功率;电锅炉消耗电能产出热功率。整体出力及能耗表达式3如下所示。TNTPDCYCYCCCCHP,eCHPCHP,eCHP,hCHPCHP,hwasteWASAP2GEBEBEB=ttttttttttttttttPPPPPw MPPPPPPPPHP(3)式中:TNtP为t时段碳捕集电厂净出力;DtP为t时段电厂固定能耗;CYtP为t时段碳捕集运行能耗;Cw为碳捕集处理单位 CO2的运行能耗;CCtM为此时处理的 CO2量;CHPtP为t时段 CHP 机组的出
20、力;CHP,etP为t时段 CHP 机组的电出力;CHP,htP为t时段CHP 机组的热出力;CHP,e为 CHP 机组电效率;CHP,h为 CHP 机组热效率;P2GtP为t时段 P2G 设备能耗;WAtP、SAtP为t时段弃风、弃光功率;wastetP为t时刻经 P2G 设备消纳后剩余的弃风弃光功率;EBtH为t时段电锅炉的热出力;EBtP为t时段电锅炉的能耗;EB为电锅炉转换效率。联合运行框架利用灵活碳捕集装置捕集 CO2;然后将捕集后的 CO2作为优质原料提供给 P2G 设备;接着 P2G 设备将 CO2转换成天然气,以供应气负荷和 CHP 机组,其源侧 CO2与天然气的产出和消耗模型
21、如下所示:2COP2G,sumP2GP2GCCCGGGTPTPtttttttMPMMMMP(4)P2GP2GP2GgCHPCHPgCHP,eCHP,h(3.6)/()ttttVPHVPH(5)式中:2CO为生成单位功率天然气时需要 CO2的量;P2G为 P2G 设备电转气的转换效率;CGtM为储液罐提供的待处理的 CO2量;为碳捕集效率;为烟气分流比;GtM为火电厂 CO2总释放量;gH为天然气的热值。对传统碳捕集机组加装储液罐使其变成灵活碳捕集装置,由此能够实现 CO2捕集与发电之间的解耦13。同时针对系统中 CHP 机组存在“以热定电”的运行限制,通过配置储热罐来提高其运行的灵活性,最终提
22、升整个系统的风光消纳空间。系统内储罐运行模型如下:2CGCAMEACOLRRCFLCFLCA1CPLCPLCA1hsh1(1)tttttttttttMEMEMMMMMMSSP (6)式中:CAtM、CFLtM、CPLtM分别t时刻储液罐释放CO2所需的溶液体积、富液罐溶液量、贫液罐溶液量;MEAE为 MEA(乙醇胺)摩尔质量;2COE为 CO2摩尔质量;L为再生塔解析量;R、R分别为醇胺溶液浓度、醇胺溶液密度;tS、1tS分别为储热罐t时和1t 时刻的储热量;h为储热罐在运行过程中单位时间内的热源损失率;hstP为储热罐t时的热功率(大于 0 时放热,小于 0 时吸热)。由此,源侧联合运行框架
23、实现了“电气热”3 种能源间的灵活转换,能够根据用户的用能需求,来制定更为合理的生产计划,以达到有效消纳风光、减少系统碳排放、提高 IES 经济性的目的。2.2 负荷侧价格型综合需求响应 为进一步提升 IES 调度的灵活性,本文在负荷侧采用价格型综合需求响应,通过调控各个时段的能源价格,来改善用户的用能结构,以配合源侧生产计划构成源荷协同降碳机制。根据负荷受价格影响的变化情况,将其分为固定负荷、可转移负荷、可削减负荷以及可替换负荷。其中,可转移负荷、可削减负荷参与横向需求响应(同种能源根据不同时段的能源价格信号,自发进行转移和削减动作);可替换负荷参与纵向需求响应(可相互替代的能源在同一时段,
24、通过对比不同能源价格,自发进行能源间的替换动作),其需求响应模型如下:1592 孙惠娟等:基于源荷协同降碳的综合能源系统分布鲁棒经济调度 Vol.47 No.4 DRDR0DRreresube,e,e,e,e,e,DRDR0DRreresubg,g,g,g,g,g,re1re2re3ree,ee,1ee,2ee,3re1re2re3reg,gg,1gg,2gg,3+=+=+ttttttttttttttttttttLLLLLLLLLLLLLLLLLLLL (7)式中:DR0e,tL、DRe,tL分别为需求响应前后的电负荷;DRe,tL为可转移电负荷变化量;ree,tL为削减电负荷的反弹负荷;re
25、e,tL为削减电负荷;1e、2e、3e分别为削减电负荷的反弹系数;ree,1tL、ree,2tL、ree,3tL分别为时刻1t、2t、3t 的削减电负荷,气负荷表述同理只是下标不同。同一时段用户会还会根据当时不同能源价格之间的差异进行纵向需求响应,参考文献14可求得纵向需求响应下可替换电负荷变化量sube,tL和可替换气负荷变化量subg,tL。系统引入价格型综合需求响应,是以改变用户用能方式为代价的,因此调度方案还应考虑用户用能方式满意度和用能费用满意度约束。本文综合考虑负荷侧不同种能源利用占比情况,设置用能占比系数,构造出如下满意度评估模型:e,g,11EUege,g,11e,g,11EE
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