本發(fā)明涉及電力調(diào)度，特別是涉及一種含碳-綠證交互和需求響應(yīng)的虛擬電廠低碳優(yōu)化調(diào)度方法、系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、由于傳統(tǒng)能源消耗的不斷提升，導(dǎo)致環(huán)境污染問題日益嚴(yán)重。自此，大力發(fā)展低碳清潔能源發(fā)電成為維持可持續(xù)發(fā)展道路的重要措施。在這一背景下，虛擬電廠(virtualpower?plant,vpp)耦合多種形式能源，并聚合源荷接入電力系統(tǒng)，能夠充分調(diào)動供需靈活性資源，提高能源利用效率。

2、碳捕集系統(tǒng)(carbon?capture?system,ccs)和電轉(zhuǎn)氣(power-to-gas,p2g)技術(shù)是減少vpp二氧化碳排放的有效途徑。ccs可以捕獲燃煤與燃?xì)怆姀S所產(chǎn)生的一部分co2，p2g則利用這部分co2與氫氣反應(yīng)生成甲烷。當(dāng)前大多研究都忽略了在vpp中運用耦合ccs和p2g的chp機組聯(lián)合運行模式。

3、當(dāng)前大多研究未構(gòu)建負(fù)荷側(cè)多種能源的需求響應(yīng)精細(xì)化模型，需求側(cè)靈活性資源對vpp的低碳經(jīng)濟調(diào)節(jié)潛力還有待進(jìn)一步探索。隨著用能需求多樣化，如何實現(xiàn)vpp多能源互補，調(diào)動負(fù)荷側(cè)靈活性資源成為需要探索的問題。

4、碳交易機制(carbon?emissions?trading,cet)和綠證交易機制(greencertificate?trading,gct)是引導(dǎo)vpp低碳經(jīng)濟運行的重要手段之一。然而當(dāng)前大多研究多側(cè)重于單獨考慮cet或gct機制的研究，忽略了碳-綠證聯(lián)合交易互動進(jìn)一步對vpp低碳經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度的影響。

5、因此，考慮碳-綠證交互和需求響應(yīng)的虛擬電廠低碳優(yōu)化調(diào)度策略是本領(lǐng)域亟需解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種含碳-綠證交互和需求響應(yīng)的虛擬電廠低碳優(yōu)化調(diào)度方法，通過在虛擬電廠中引入耦合碳捕集和電轉(zhuǎn)氣的熱電聯(lián)產(chǎn)機組聯(lián)合運行模型，促進(jìn)可再生能源的消納的同時降低碳排放量；在荷側(cè)引入價格型和替代型的綜合需響應(yīng)模型，能夠充分挖掘虛擬電廠需求側(cè)低碳和靈活運行潛力；引入碳-綠證聯(lián)合交易機制，促進(jìn)虛擬電廠電、碳、綠證市場相結(jié)合，同時兼顧經(jīng)濟性和環(huán)保性。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案是：

3、根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種含碳-綠證交互和需求響應(yīng)的虛擬電廠低碳優(yōu)化調(diào)度方法，包括：step1、構(gòu)建外設(shè)有電網(wǎng)、氣網(wǎng)進(jìn)行供能，內(nèi)部主要由源測包括風(fēng)電、光伏、電轉(zhuǎn)氣、碳捕集、熱電聯(lián)產(chǎn)機組、微型燃?xì)廨啓C、電制冷機，荷側(cè)包括電負(fù)荷、電動汽車、冷負(fù)荷、熱負(fù)荷的虛擬電廠架構(gòu)；step2、依據(jù)虛擬電廠架構(gòu)，建立虛擬電廠源側(cè)靈活響應(yīng)模型、虛擬電廠荷側(cè)綜合靈活需求響應(yīng)模型；其中，虛擬電廠源側(cè)靈活響應(yīng)模型包括耦合碳捕集和電轉(zhuǎn)氣的熱電聯(lián)產(chǎn)機組模型、微型燃?xì)廨啓C模型、電制冷機模型，虛擬電廠荷側(cè)綜合靈活需求響應(yīng)模型包括價格型需求響應(yīng)模型和替代型需求響應(yīng)模型；step3、建立虛擬電廠碳-綠證聯(lián)合交易模型；step4、依據(jù)虛擬電廠源側(cè)靈活響應(yīng)模型、虛擬電廠荷側(cè)綜合靈活需求響應(yīng)模型、虛擬電廠碳-綠證聯(lián)合交易模型，構(gòu)建含碳-綠證交互和需求響應(yīng)的虛擬電廠綜合運行成本最小的目標(biāo)函數(shù)，并構(gòu)建約束條件；在所述約束條件下，以含碳-綠證交互和需求響應(yīng)的虛擬電廠綜合運行成本最小為虛擬電廠低碳經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度目標(biāo)來進(jìn)行求解，得到虛擬電廠含碳-綠證交互和需求響應(yīng)的虛擬電廠低碳優(yōu)化調(diào)度策略。

4、進(jìn)一步地，所述耦合碳捕集和電轉(zhuǎn)氣的熱電聯(lián)產(chǎn)機組模型表達(dá)式為：

5、

6、式中：熱電聯(lián)產(chǎn)機組t時刻凈輸出功率；為熱電聯(lián)產(chǎn)機組t時刻供電功率；為t時刻熱電聯(lián)產(chǎn)機組供給電轉(zhuǎn)氣的電功率；為t時刻熱電聯(lián)產(chǎn)機組供給碳捕集的電功率；分別為熱電聯(lián)產(chǎn)機組供電最大、最小功率；為t時刻熱電聯(lián)產(chǎn)機組輸出熱功率；k1、k2分別為熱電聯(lián)產(chǎn)機組供電最小、最大功率對應(yīng)的電轉(zhuǎn)熱系數(shù)；k為熱電聯(lián)產(chǎn)機組供電轉(zhuǎn)熱系數(shù)；為熱電聯(lián)產(chǎn)機組輸出最小熱功率；分別為熱電聯(lián)產(chǎn)機組供給電轉(zhuǎn)氣最大、最小電功率；分別為熱電聯(lián)產(chǎn)機組供給碳捕集最大、最小電功率；α、β分別為電轉(zhuǎn)氣效率、碳捕集捕捉二氧化碳量的系數(shù)；τ為碳捕集耗電功率捕捉二氧化碳轉(zhuǎn)換系數(shù)；分別為熱電聯(lián)產(chǎn)機組凈輸出最大、最小功率；為t時刻電轉(zhuǎn)氣輸出氣功率；為t時刻電轉(zhuǎn)氣吸收二氧化碳量。

7、進(jìn)一步地，所述價格型需求響應(yīng)模型，表達(dá)式為：

8、

9、式中：et,j為彈性矩陣中第t行第j列；δec,t為需求響應(yīng)后t時刻各類型負(fù)荷變化量；為t時刻各類型負(fù)荷初始值；δej為需求響應(yīng)后j時刻各能源價格變化量；為j時刻各能源初始價格；δecut,t、δetran,t分別為需求響應(yīng)后t時刻各類型負(fù)荷削減、轉(zhuǎn)移變化量；分別為t時刻初始可削減、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量；ecut(t,j)、etran(t,j)分別為各類型負(fù)荷削減、轉(zhuǎn)移價格彈性矩陣；ej為j時刻各能源價格；其中，各類型負(fù)荷包括電、熱、冷負(fù)荷，各類型負(fù)荷包括電、熱、冷負(fù)荷；t為調(diào)度周期。

10、進(jìn)一步地，所述替代型需求響應(yīng)模型，表達(dá)式為：

11、

12、式中：分別為被熱負(fù)荷替代的電負(fù)荷量、被冷負(fù)荷替代的電負(fù)荷量；εe,h、εe,c分別為電熱、電冷替代系數(shù)；分別為被電負(fù)荷替代的熱、冷負(fù)荷量；υe、υh、υc分別為電、熱、冷能的單位熱值；分別為電、熱、冷能的利用率；分別為被替代電、熱、冷負(fù)荷的最小替代量；分別為被替代電、熱、冷負(fù)荷的最大替代量。

13、進(jìn)一步地，所述建立虛擬電廠碳-綠證聯(lián)合交易模型，其綠證交易表達(dá)式為：

14、

15、

16、式中：為虛擬電廠的綠證配額數(shù)量；kgreen為虛擬電廠分配的綠證配額系數(shù)；為t時刻初始電負(fù)荷量；為虛擬電廠新能源發(fā)電所獲得的綠證數(shù)量；σgreen為新能源發(fā)電轉(zhuǎn)換為綠證的轉(zhuǎn)換系數(shù)；分別為t時刻風(fēng)電出力、光伏出力；cgct為綠證交易成本；pgct為綠證交易價格；t為調(diào)度周期。

17、進(jìn)一步地，所述建立虛擬電廠碳-綠證聯(lián)合交易模型，其碳交易表達(dá)式為：

18、

19、式中：dvpp、evpp分別為虛擬電廠的免費碳配額量、實際碳排放量、實際參與到碳交易的碳排放權(quán)交易額；δe、vh分別為單位電量、熱量碳配額；aco2、bco2、cco2分別為熱電聯(lián)產(chǎn)機組實際碳排放量系數(shù)；dco2、eco2分別為微型燃?xì)廨啓C和購電的實際碳排放量系數(shù)；k1為熱電聯(lián)產(chǎn)機組供電最小功率對應(yīng)的電轉(zhuǎn)熱系數(shù)；dgreen為新能源上網(wǎng)抵消碳排放量；κg為轉(zhuǎn)化系數(shù)；c為碳交易基價；λ為價格增長率；h為碳排放量區(qū)間長度；分別為t時刻微型燃?xì)廨啓C輸出電、熱功率；為t時刻向電網(wǎng)購電功率；ccet為碳交易成本；為熱電聯(lián)產(chǎn)機組t時刻凈輸出功率；分別為t時刻風(fēng)電出力、光伏出力；為t時刻熱電聯(lián)產(chǎn)機組輸出熱功率；為t時刻電轉(zhuǎn)氣吸收二氧化碳量；t為調(diào)度周期。

20、進(jìn)一步地，所述目標(biāo)函數(shù)，表達(dá)式為：

21、min?gvpp＝cop+cab+cbuy+ccet+cgct

22、式中：cvpp為總運行成本；cop為機組運維成本；cbuy為購能成本；cab為棄風(fēng)光懲罰成本；ccet為碳交易成本；cgct為綠證交易成本。

23、進(jìn)一步地，所述機組運維成本，表達(dá)式為：

24、

25、式中：c1、c2、c3分別為熱電聯(lián)產(chǎn)機組運維成本系數(shù)；cp2g、cccs、cmt、cac分別為電轉(zhuǎn)氣、碳捕集、微型燃?xì)廨啓C、電制冷機運維成本系數(shù)；m為電動汽車數(shù)量；熱電聯(lián)產(chǎn)機組t時刻凈輸出功率；為t時刻熱電聯(lián)產(chǎn)機組輸出熱功率；為t時刻熱電聯(lián)產(chǎn)機組供給電轉(zhuǎn)氣的電功率；為t時刻熱電聯(lián)產(chǎn)機組供給碳捕集的電功率；為t時刻微型燃?xì)廨啓C輸出電功率；為t時刻電制冷機消耗電功率；為電動汽車t時刻放電功率；ηev,dis、μev分別為電動汽車放電效率、自損系數(shù)；xev為電動汽車行車距離。

26、進(jìn)一步地，所述約束條件包括：

27、功率平衡約束，表達(dá)式為：

28、

29、機組運行約束，表達(dá)式為：

30、

31、電動汽車充放電約束，表達(dá)式為：

32、

33、

34、式中：分別為t時刻風(fēng)電出力、光伏出力；為t時刻向電網(wǎng)購電功率；為熱電聯(lián)產(chǎn)機組t時刻供電功率；分別為t時刻微型燃?xì)廨啓C輸出電、熱功率；分別為t時刻初始電、熱、冷負(fù)荷量；δpcut,t、δhcut,t、δccut,t分別為t時刻電、熱、冷負(fù)荷削減量；δptran,t、δhtran,t、δctran,t分別為t時刻電、熱、冷負(fù)荷轉(zhuǎn)移量；分別為被熱負(fù)荷替代的電負(fù)荷量、被冷負(fù)荷替代的電負(fù)荷量；分別為被電負(fù)荷替代的熱、冷負(fù)荷量；分別為t時刻電動汽車充、放電功率；為t時刻電制冷機消耗電功率；為t時刻熱電聯(lián)產(chǎn)機組輸出熱功率；為t時刻電制冷機輸出冷功率；為t時刻微型燃?xì)廨啓C輸出冷功率；分別為熱電聯(lián)產(chǎn)機組供電最大、最小功率；為熱電聯(lián)產(chǎn)機組凈輸出最大、最小功率；分別為熱電聯(lián)產(chǎn)機組供給電轉(zhuǎn)氣最大、最小電功率；分別為熱電聯(lián)產(chǎn)機組供給碳捕集最大、最小電功率；為熱電聯(lián)產(chǎn)機組輸出最小熱功率；為熱電聯(lián)產(chǎn)機組輸出最大熱功率；分別為微型燃?xì)廨啓C輸出電功率上下限；分別為微型燃?xì)廨啓C爬坡上下限，；分別為電制冷機輸出冷功率上下限；分別為t時刻風(fēng)電、光伏預(yù)測出力；分別為t時刻棄風(fēng)電、光伏功率；分別為電動汽車t時刻充、放電狀態(tài)；分別為電動汽車充、放電上限；ηev,ch、ηev,dis為電動汽車充、放電效率；為電動汽車t時刻荷電狀態(tài)；sev為電動汽車電池額定容量，取0.05；分別為電動汽車荷電狀態(tài)上下限；δt表示每時刻。

35、根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供了一種含碳-綠證交互和需求響應(yīng)的虛擬電廠低碳優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)，包括：包括上述中任意一項所述方法的模塊。

36、本發(fā)明的有益效果是：

37、(1)在vpp源測引入耦合ccs和p2g的chp機組聯(lián)合運行模式，其中ccs將chp產(chǎn)生的co2捕集并供給p2g，不僅避免了co2的儲存成本；通過仿真也示例性的說明了降低了vpp的碳排放量190.47t。

38、(2)在vpp荷側(cè)引入價格型和替代型的綜合需響應(yīng)策略，能夠充分挖掘vpp需求側(cè)低碳和靈活運行潛力；通過仿真也示例性的說明了本發(fā)明方法使購能成本和碳排放量分別降低了33.16％、57.69t。

39、(3)在vpp中引入碳-綠證聯(lián)合交易機制，促進(jìn)了電、碳、綠證市場相結(jié)合；通過仿真也示例性的說明了降低系統(tǒng)運行成本0.71萬元、碳排放量9.04t，兼顧了vpp經(jīng)濟性和環(huán)境效益。

40、綜上，通過本發(fā)明方法不僅最大程度避免了co2的儲存成本，也降低了vpp的碳排放量；充分挖掘vpp需求側(cè)低碳和靈活運行潛力，降低了vpp運行成本、購能成本及碳排放量。