热力发电

编号	节点	P_i,max/MW	P_i,min/MW	a_i/(t·MW^–2)	b_i/(t·MW^–1)	c_i/(t·MW^–1)	R_i,u/R_i,d(MW·min^–1)
1	2	300	100	0.000 130 7	0.232 22	16.007 26	4.5
2	11	300	100	0.000 130 7	0.232 22	16.007 26	4.5
3	13	600	200	0.000 016 9	0.276 01	11.461 96	9.0

编号	节点	P_i,max/MW	P_i,min/MW	a_i/(t·MW^–2)	b_i/(t·MW^–1)	c_i/(t·MW^–1)	R_i,u/R_i,d(MW·min^–1)
1	2	300	100	0.000 130 7	0.232 22	16.007 26	4.5
2	11	300	100	0.000 130 7	0.232 22	16.007 26	4.5
3	13	600	200	0.000 016 9	0.276 01	11.461 96	9.0

项目	取值
C_wind、C_solar、C_stor/(元·(MW·h)^–1)	30.00、40.00、83.20
标煤单价C_coal/(元·t^–1)	600.00
封存单位CO₂价格K_S/($·t^–1)	4.89
储能电池S_SOC,min/%、S_SOC,max/%	20.00、80.00
储能系统η_c、η_dc/%	90.00、90.00
单位捕碳量能耗σ_s/(MW·h·t^–1)	0.27
碳捕集效率η_b	0.90
单位弃风弃光惩罚成本C_qw/($·(MW·h)^–1)	50.00
碳排量配额系数λ_c/(t·(MW·h)^–1)	0.70
碳交易价格σ_e/(元·t^–1)	100.00
碳排放强度E_S/(t·(MW·h) ^–1)	0.816

项目	取值
C_wind、C_solar、C_stor/(元·(MW·h)^–1)	30.00、40.00、83.20
标煤单价C_coal/(元·t^–1)	600.00
封存单位CO₂价格K_S/($·t^–1)	4.89
储能电池S_SOC,min/%、S_SOC,max/%	20.00、80.00
储能系统η_c、η_dc/%	90.00、90.00
单位捕碳量能耗σ_s/(MW·h·t^–1)	0.27
碳捕集效率η_b	0.90
单位弃风弃光惩罚成本C_qw/($·(MW·h)^–1)	50.00
碳排量配额系数λ_c/(t·(MW·h)^–1)	0.70
碳交易价格σ_e/(元·t^–1)	100.00
碳排放强度E_S/(t·(MW·h) ^–1)	0.816

参数	情景1	情景2	情景3
可再生能源渗透率/%	34.30	35.10	36.13
风电消纳率%	94.37	96.56	99.38
碳排放量/t	12 102	11 956	10 943

参数	情景1	情景2	情景3
可再生能源渗透率/%	34.30	35.10	36.13
风电消纳率%	94.37	96.56	99.38
碳排放量/t	12 102	11 956	10 943

成本	情景1	情景2	情景3
总成本	4 903 524	4 786 036	4 648 957
燃料成本	4 313 645	4 228 467	4 247 991
风电成本	181 182	186 582	193 537
光伏成本	68 188	68 188	68 188
储能成本	0	29 952	29 952
弃风弃光成本	168 457	102 883	18 423
碳封存成本	0	0	26 009
碳交易成本	172 052	169 963	64 857

成本	情景1	情景2	情景3
总成本	4 903 524	4 786 036	4 648 957
燃料成本	4 313 645	4 228 467	4 247 991
风电成本	181 182	186 582	193 537
光伏成本	68 188	68 188	68 188
储能成本	0	29 952	29 952
弃风弃光成本	168 457	102 883	18 423
碳封存成本	0	0	26 009
碳交易成本	172 052	169 963	64 857

λ₁	λ₂	运行成本/元	碳排放量/t	运行成本变化/元	碳排放变化量/t	单位碳减排成本/(元·t^–1)
1.0	0	4 649 022	10 943	0	0	0
0.8	0.2	4 657 171	10 699	8 149	–244	33
0.6	0.4	4 840 948	6 030	191 926	–4 913	39
0.5	0.5	4 854 488	5 784	205 466	–5 159	40
0.4	0.6	5 064 907	3 573	415 885	–7 370	56
0.2	0.8	5 251 772	1 893	602 750	–9 050	67
0	1.0	5 302 564	1 468	653 542	–9 475	69

λ₁	λ₂	运行成本/元	碳排放量/t	运行成本变化/元	碳排放变化量/t	单位碳减排成本/(元·t^–1)
1.0	0	4 649 022	10 943	0	0	0
0.8	0.2	4 657 171	10 699	8 149	–244	33
0.6	0.4	4 840 948	6 030	191 926	–4 913	39
0.5	0.5	4 854 488	5 784	205 466	–5 159	40
0.4	0.6	5 064 907	3 573	415 885	–7 370	56
0.2	0.8	5 251 772	1 893	602 750	–9 050	67
0	1.0	5 302 564	1 468	653 542	–9 475	69

考虑碳捕集的风光火储综合能源系统多目标运行优化

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韩逸飞 ¹ , 徐婧 ¹ , 谢典 ² , 冯征 ³

热力发电 | 构网型储能技术经济性研究 2024,53(8): 30-37

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热力发电 | 构网型储能技术经济性研究 2024, 53(8): 30-37

考虑碳捕集的风光火储综合能源系统多目标运行优化

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韩逸飞¹, 徐婧¹, 谢典², 冯征³

作者信息

^1.太原理工大学电气与动力工程学院，山西　太原　030024

^2.中国华能集团有限公司能源研究院，北京　100031

^3.国家电投集团综合智慧能源科技有限公司，北京　100032

韩逸飞（1998），男，硕士研究生，主要研究方向为区域综合能源系统运行优化，hanyifei981215@163.com。

通讯作者:

徐婧（1989），女，博士，副教授，主要研究方向为区域综合能源系统能效分析与优化，xujing@tyut.edu.cn。

Multi-objective operation optimization of wind-solar-thermal-storage integrated energy system considering carbon capture

Yifei HAN¹, Jing XU¹, Dian XIE², Zheng FENG³

Affiliations

^1.College of Electrical and Power Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China

^2.Energy Research Institute of China Huaneng Group Co., Ltd., Beijing 100031, China

^3.SPIC Integrated Smart Energy Science & Technology Co., Ltd., Beijing 100032, China

出版时间: 2024-08-25 doi: 10.19666/j.rlfd.202404066

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摘要

收起

针对综合能源系统中碳排放与运行成本冲突的问题，提出了一种考虑碳捕集的风光火储综合能源系统多目标优化调度方法，探讨了碳捕集设备对系统可再生能源消纳、碳排放与运行成本的影响。以某地区典型日的电负荷数据为参考，以改进的IEEE 30节点系统为例，以系统经济性为优化目标求解。结果表明：相比无碳捕集的风光火和风光火储情景，考虑碳捕集的综合能源系统在典型日的运行成本分别下降了5.19%和2.86%；碳排放量分别减少了1 159 t和1 013 t；风光消纳率分别提升了5.01%和2.82%。以系统运行成本和碳排放量最小作为优化目标，采用非支配排序遗传算法Ⅱ（NSGA-Ⅱ）进行多目标寻优，结合线性加权和法得到了不同目标权重下系统优化调度方案：随着碳排放量目标权重的增加，碳排量逐渐减小，系统运行成本增加，单位碳减排成本也会增加；当碳排放量目标权重从0增至0.5时，系统碳排放量减少了5 159 t，运行成本增加了205 466元；碳排放量目标权重从0.4增加到0.5时，单位碳减排成本增加最小；碳排放量目标权重在[0.2, 0.4]时，减排效果最为明显。该计及碳捕集的多目标优化调度方法可为决策者在权衡系统碳排放和运行经济性时提供参考。

关键词

综合能源系统 / 运行优化 / 碳排放量 / 多目标优化

Abstract

收起

Against the conflict between carbon emission and operation cost in integrated energy systems, a multi-objective optimal scheduling method for wind-solar-thermal-storage integrated energy system considering carbon capture is proposed. It explores how carbon capture equipment affects the renewable energy consumption, carbon emissions, and operating costs. Taking the electric load data of a typical day in a specific area as a reference and the improved IEEE 30-bus system as the example, the system economy is optimized. The results show that, compared with the wind-solar-thermal and wind-solar-thermal-storage scenarios without carbon capture, the operating costs of the integrated energy system considering carbon capture reduces by 5.19% and 2.86% respectively on typical days, and the carbon emissions decrease by 1 159 t and 1 013 t, respectively. The consumption rate of wind and solar power generation increases by 5.01% and 2.82%, respectively. Moreover, with the minimum system operation cost and carbon emissions as the optimization objectives, the non-dominated sorting genetic algorithm II is used for multi-objective optimization, and the system scheduling optimization scheme under different target weights is obtained by combining with the linear weighted sum method. The study finds that, increasing the weight of carbon emission target reduces the carbon emissions but raises the system operation costs and the cost per unit of carbon emission reduction. Specifically, when the target weight of carbon emissions rises from 0 to 0.5, the carbon emissions decrease by 5 159 t and the operating costs increase by 205 466 yuan. The carbon emission reduction cost per unit increases the least when the target weight shifts from 0.4 to 0.5. The most significant emission reductions occur when the target weight is within [0.2, 0.4]. The multi-objective optimal scheduling method considering carbon capture proposed above provides a reference for decision makers when weighing system carbon emissions and operating economy.

Key words

integrated energy system / operating optimization / carbon emissions / multi-objective optimization

引用本文

韩逸飞, 徐婧, 谢典, 冯征. 考虑碳捕集的风光火储综合能源系统多目标运行优化. 热力发电, 2024 , 53 (8) : 30 -37 . DOI: 10.19666/j.rlfd.202404066

Yifei HAN, Jing XU, Dian XIE, Zheng FENG. Multi-objective operation optimization of wind-solar-thermal-storage integrated energy system considering carbon capture[J]. Thermal Power Generation, 2024 , 53 (8) : 30 -37 . DOI: 10.19666/j.rlfd.202404066

正文

收起

传统化石能源导致的环境污染问题日益严重^[1]，促使风、光等可再生能源逐步由补充性能源向主导能源过渡^[2-3]。在大规模消纳新能源背景下兴起的综合能源系统（integrated energy system，IES）以能源高效清洁利用为目标^[4]，通过对煤、风、光、气等多能源的科学协调与调度^[5]，实现不同品位能源的梯级利用，对促进我国能源系统低碳转型，构建“清洁低碳、安全高效”的现代能源体系^[6]，实现“双碳”目标具有重大战略意义^[7-8]。

近年来，许多专家学者对IES的运行优化问题开展了卓有成效的研究^[9-11]。如文献[12]分析了火电机组调峰过程及弃风弃光对系统的影响，提出了一种IES经济效益最大化的调度策略；文献[13]提出了基于需求响应的IES模型和多时间尺度运行优化方法；文献[14]构建了园区IES的源-网-荷-储的数学模型，提出了一种可满足不同利益主体目标需求的经济、低碳的运行策略；文献[15]提出了一种电-热IES能流计算方法，以系统运行成本与污染物排放最小为目标，实现了能源的高效清洁供应。然而，上述研究中并未考虑储能设备和碳捕集等灵活性资源对系统的运行成本、风光消纳率及碳排放的影响。

碳捕集^[16]与封存^[17]是助力实现零碳排放和负碳排放的关键技术之一^[18]。近年来，考虑碳捕集参与IES调度的研究屡见不鲜。如文献[19]提出了基于碳捕集和电转气技术的电-气IES零碳排放日前调度；文献[20]提出了碳捕集电厂-电转气-燃气发电机组协同利用框架，有效降低了虚拟电厂的运行成本和碳排放量；文献[21]考虑了碳捕集电厂的能量转移特性与风电出力预测精度随预测时间尺度的变化，研究了不同时间尺度下碳捕集电厂的调度策略；文献[22]通过挖掘源-荷可调节性资源，提出了计及碳捕集低碳特性的源-荷多时间尺度调度方法。上述研究多以系统的经济性或碳排放量为单目标进行优化研究，未深入探讨当系统运行成本与碳排放量目标冲突时如何决策的问题。

针对上述问题，本文以风光火储IES为研究对象，基于改进的IEEE 30节点系统，对比分析了考虑碳捕集对IES调度成本、风光消纳及碳排放量的影响；通过动态调整系统运行成本及碳排放量之间的权重，采用非支配排序遗传算法Ⅱ（NSGA-Ⅱ）进行多目标寻优，分析不同目标权重下系统运行成本与碳排放量之间的变化关系，为决策者在风光火储IES运行优化时权衡碳排放与运行经济性提供参考。

1　IES系统模型构建

收起

本文构建的考虑碳捕集的风光火储综合能源系统为区域级，是以满足该区域的用电需求为背景，以系统运行的经济性和碳排放量最小化为目标。通过对各类型供能设备、储能设备和碳捕集设备之间的协调运行优化，实现系统在经济运行的同时兼顾碳排放量。系统结构如图1所示。

1.1　目标函数

以系统运行成本最小为目标，考虑火电机组运行燃料成本、风电运行成本、光伏电站运行成本、储能系统运行成本、弃风弃光成本、碳交易成本、碳封存成本。

min C = C f + C w + C s + C st + C q + C e + C k

(1)

式中：C为系统的总运行成本；C_f为火电机组燃料成本；C_w为风力发电的运行成本；C_s为光伏发电的运行成本；C_st则为储能系统运行成本；C_q为系统的弃风弃光成本；C_e为碳交易成本；C_k为碳封存成本。

1）火电机组运行成本计算式为^[23]：

C f = ∑ t = 1 T ∑ i = 1 n C coal (a i P g i, t 2 + b i P g i, t + c i)

(2)

式中：n为节点内火电机组数；T为调度时段数，本文取T=24；P_gi,t为t时刻第i组火电机组的出力；C_coal为单位标煤价格；a_i、b_i、c_i为第i组火电机组煤耗系数。

2）风电运行成本为：

C w = ∑ t = 1 T P wind, t C wind

(3)

式中：P_wind,t为t时刻风电出力；C_wind为风电成本系数。

3）光伏成本为^[12]：

C s = ∑ t = 1 T P solar, t C solar

(4)

式中：P_solar,t为t时刻光伏出力；C_solar为光电成本系数。

4）储能蓄电池成本为^[12]：

C st = ∑ t = 1 T (P dc, t + P c, t) C stor

(5)

式中：P_c,t、P_dc,t分别为t时刻储能蓄电池设备的充放电功率；C_stor为储能成本系数。

5）弃风弃光成本^[22]：

C q = ∑ t = 1 T (P w, t − P wind, t + P s, t − P solar, t) C qw

(6)

式中：P_w,t、P_s,t分别为t时刻风电和光伏的最大出力；C_qw为弃风弃光惩罚系数。

6）碳交易成本为^[21]：

C f = ∑ t = 1 T ∑ i = 1 n σ e (E S P g i, t − λ c P g i, t − P g i, t E S θ t η b)

(7)

式中：σ_e、E_S、λ_c、θ_t、η_b分别为碳交易价格、碳排放强度、碳配额系数、t时段烟气分流比和碳捕集效率。

7）碳封存成本为^[20]：

C k = ∑ t = 1 T ∑ i = 1 n P g i, t E S K S θ t η b σ e

(8)

式中：K_S为封存单位二氧化碳成本。

1.2　运行约束

IES调度时需协调风电、光伏、火电与储能的出力，要综合考虑多个约束条件。

1）火电机组出力约束为：

P i, min ≤ P g i, t ≤ P i, max

(9)

式中：P_i,min和P_i,max分别为火电机组最小容量和最大容量。

2）火电机组爬坡率约束为：

− R i, d ≤ P g i, t − P g i, t − 1 ≤ R i, u

(10)

式中：R_i,u、R_i,d分别为火电机组升降负荷速率，本文取R_i,u=R_i,d=1.5%额定容量。

3）风电及光伏出力约束为：

0 ≤ P wind, t ≤ P wind, max

(11)

0 ≤ P solar, t ≤ P solar, max

(12)

式中：P_wind,max为风电场的额定装机容量；P_solar,max为光伏电站的额定装机容量。

4）储能系统充放电功率约束为：

0 ≤ P c, t ≤ P c,max

(13)

− P dc, max ≤ P dc, t ≤ 0

(14)

式中：P_c,max、P_dc,max分别为储能设备的最大充、放电功率。

同时，由于储能设备无法同时充放电，则需满足约束：

P dc, t P c, t = 0

(15)

5）储能电池荷电比例约束为：

S SOC,min ≤ S SOC t ≤ S SOC,max

(16)

S SOC t = S SOC t − 1 + (P c, t η c + P c, t / η dc) / C ap s t

(17)

式中：

S SOC t

为t时段储能系统的荷电比例；

S SOC,min

和

S SOC,max

分别为储能系统荷电比例下限和上限；

C ap s t

为储能系统的装机容量；η_c和η_dc分别为储能系统充电效率和放电效率。

整个调度周期内储能系统内部充电功率之和等于放电功率之和：

∑ t = 1 T (P c, t η c + P dc, t / η dc) = 0

(18)

6）电网功率平衡约束为：

P wind, t + P solar, t + P g i, t + P dc, t − P c, t = P el, t + P y, t

(19)

式中：P_el,t为系统在t时段的电负荷；P_y,t为t时刻碳捕集的运行能耗。本文仅考虑碳捕集的运行能耗，其数学表达式为^[22]：

P y, t = ∑ i = 1 n P g i, t E S θ t η b σ s

(20)

0 ≤ θ t ≤ 1

(21)

式中：σ_s为单位捕碳量能耗。

7）潮流安全约束为：

0 ≤ P l, t ≤ P l, max

(22)

式中：P_l,t为t时段线路L的输电功率；P_l,max为线路L的最大输电容量。

8）可再生能源渗透率：

λ re = ∑ t = 1 T (P wind,t + P solar, t) / ∑ t = 1 T P el, t

(23)

式中：λ_re为可再生能源渗透率。

2　算例分析

收起

2.1　案例系统描述

以改进的IEEE 30节点系统^[24]为案例进行分析，其结构如图2所示。该系统有30个并网节点，41条支路。设置节点2、11和13为火电机组，其装机容量及模型参数见表1^[12]。节点8为风电机组群，装机容量为600 MW；节点20为光伏电站，装机容量为300 MW；节点5为蓄电池储能电站，初始储能量为40 MW·h，额定存储容量为200 MW·h。系统各发电设备的模型参数见表2^{[12, 20-23]}。

选取某地区典型日的24 h风、光出力和电负荷数据进行分析，结果如图3和图4所示。

2.2　系统运行优化结果

为了解考虑碳捕集对风光火储IES运行经济性、风光消纳与碳排放的影响，本文设置如下对比调度情景。

情景1：考虑风光火的IES运行优化；

情景2：考虑风光火储的IES运行优化；

情景3：考虑碳捕集的风光火储IES优化。

以火电机组爬坡率和出力、风电储系统出力、电功率平衡等作为约束条件，以系统运行成本最低为优化目标，采用Yalmip工具调用Gurobi求解器进行求解。在典型日负荷下，3个情景下IES设备调度出力如图5—图7所示。

由图5—图7可见，3种调度情景下系统主要依靠调节火电机组3的出力，来满足电功率平衡约束，支撑风电与太阳能发电的消纳。在情境2中当蓄电池参与调度时，蓄电池在04:00—06:00和22:00充电，用以消纳更多的风电；在19:00、20:00、23:00、24:00点放电，以满足在火电机组升负荷速率受限时，快速供电的需求。在情景3中考虑碳捕集时，碳捕集设备在04:00—06:00、22:00—23:00开始工作，在这些时段电负荷需求较低（图3），但风电出力较大（图2），蓄电池不足以消纳风电时，碳捕集设备开始工作，以进一步实现风电消纳。

2.3　风电消纳与碳排放影响分析

图8为3个情景下系统的弃风量随时间变化情况。由图8可见，弃风主要发生在04:00—06:00和22:00，其中无储能装置的情景1的弃风、弃光量最大，蓄电池参与调度的情景2次之，计及碳捕集的调度情景3弃风、弃光量最小。3个情景的风光消纳率分别为94.37%、96.56%、99.38%。结合3个情景典型负荷日出力（图5—图7）可以看到，在发生弃风的时段，情景2和情景3的储能设备处于充电状态，增加了风电的消纳，提高了风电消纳率。相比于情景2，在电力富裕时段，情景3碳捕集设备开始工作，在减少碳排放的同时，进一步提高了风电消纳率。

3个情景下系统风电消纳及碳排放量见表3。由表3可见，相比于情景1与情景2，考虑碳捕集的调度情景3典型日的碳排量分别减少了1 159、1 013 t，即降低了9.58%、8.47%。由于碳捕集的投运，情景3在提升系统可再生能源渗透率的同时，有效降低了碳排放量。

2.4　系统运行成本分析

3个情景下系统运行成本见表4。由表4可见，情景3的总运行成本相比于情景1和情景2分别减少了254 567元和137 079元，即日运行成本下降了5.19%和2.86%。结合各项成本可以看出，情景3高风光消纳率增加了风电的发电成本；但消纳的风电被碳捕集设备消耗，减少了系统的碳排量，降低了弃风、弃光成本和碳交易成本，从而降低系统运行的总成本。

需要说明的是，由式(7)所示的碳捕集与封存的成本可知，碳捕集与运行经济性是两个互相冲突的目标。当以系统运行经济性为单目标进行运行优化时，只在风电出力过剩且储能设备无法消纳时，碳捕集设备才投入运行（图6）。系统对风电的消纳率达到最高后，想进一步减小系统的碳排放量时，则需运行成本较高的火电机组来为碳捕集设备提供能耗。因此，当权衡碳排放量与运行成本时，需进一步讨论以系统运行成本和碳排放量为优化目标的多目标优化问题。

3　计及碳捕集的多目标运行优化

收起

为解决实际调度中，系统运行经济性和碳排放的权重问题，以系统典型日的运行成本和碳排放量最小为优化目标，采用NGSA-Ⅱ对计及碳捕集的风光火储IES进行多目标优化求解，获得其多目标帕累托解集。再结合线性加权和法，得到不同目标权重下的碳减排量与运行成本。

3.1　NSGA-Ⅱ算法

NSGA-Ⅱ算法^[25]是一种基于帕累托最优概念的多目标优化算法，1995年首先由Deb等人提出，引入了分层和拥挤度的概念，在多目标优化问题中得到了广泛应用。该算法流程如图9所示^[26]。

3.2　多目标优化函数

系统优化目标为运行成本和碳排放量。其中，系统运行成本的目标函数见式(1)，碳排放量E的目标函数数学表达式为：

min E = ∑ t = 1 T ∑ i = 1 n (E S P g i, t − P g i, t E S θ t η b)

(24)

3.3　多目标优化决策方法

1）归一化

为消除运行成本和碳排放量的量纲差异，数据需进行归一化处理：

X scale = X − X min X max − X min

(25)

式中：X_scale为归一化的结果；

X

为原始数据集；X_max、X_min分别为数据集中的最大值和最小值。

2）线性加权和法

设W为运行成本和碳排放量的综合优化目标，取W值最小作为决策方案。

W = λ 1 X C + λ 2 X E

(26)

λ 1 + λ 2 = 1

(27)

式中：λ₁、λ₂分别为运行成本和碳排放量的权重系数，取值范围为[0, 1]。

3.4　多目标优化结果分析

以运行成本及碳排放量为目标，采用NSGA-Ⅱ算法进行求解，种群大小设置为100，迭代次数为300，交叉率设置为0.8，变异率设置为0.2。图10为IES多目标帕累托解集。由图10可知，运行成本与碳排放量呈负相关系，即随着碳排放量的减小，运行成本会逐渐增加。碳捕集设备虽然能减少碳排放量，但会增加系统的运行成本。

当碳排量与运行经济性之间的权重由0变化到1时，系统的运行成本与碳排放量见表5。由表5可见：随着碳排放量权重λ₂的增加，系统运行成本增加，单位碳减排成本逐渐上升；当λ₂从0.4增加到0.5时，单位碳减排成本增加最小，仅由39元/t增至40元/t；当λ₂在[0.5, 1.0)之间变化时，单位碳减排成本增加较快；当λ₂从0增加到0.5时，碳排放量减小了5 159 t，运行成本增加了205 466元；而当λ₂从0.5增加到1.0时，碳排放量仅减小了4 316 t，运行成本却增加了448 076元；当λ₂从0.2增加到0.4时，碳排放量减小了4 669 t，降低了42.67%，碳减排效果最为明显。因此，想获得明显减排效果时，可考虑λ₂在[0.2, 0.4]选取。

4　结论

收起

本文分析了碳捕集对风光火储IES的可再生能源消纳、碳排放量和运行成本的影响，以运行成本和碳排放量最小为优化目标，结合NSGA-Ⅱ算法与线性加权和法进行多目标寻优，得到不同目标权重下系统的运行成本，主要结论如下。

1）考虑碳捕集调度时，可有效提升IES系统的风电消纳率，并减少系统碳排放量。相比于风光火和风光火储调度情景，考虑碳捕集的风光火储IES碳排放量分别降低了9.58%和8.47%，风光消纳率提升了5.01%和2.82%。

2）当以运行成本和碳排放量最小为优化目标进行多目标运行优化时，碳排放权重的增加会增加系统的运行成本与单位碳减排成本。当碳排放权重从0.4增加到0.5时，单位碳减排成本增加最小；碳排放量目标权重在[0.2, 0.4]之间时，减排效果最为明显。

3）综合考虑运行成本和碳排放成本时，碳排放权重设置在(0, 0.5]，碳减排量较大，运行成本增加量较少，单位减排成本较小，可有效兼顾系统运行的低碳与经济性。

基金

收起

国家自然科学基金项目(51906171)

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

［1］

崔杨, 张家瑞, 仲悟之, 等. 计及电热转换的含储热光热电站与风电系统优化调度[J]. 中国电机工程学报, 2020, 40(20): 6482-6494.

CUI

Yang

, ZHANG

Jiarui

, ZHONG

Wuzhi

, et al. Optimal scheduling of concentrating solar power plant with thermal energy storage and wind farm considering electric-thermal conversion[J]. Proceedings of the CSEE, 2020, 40(20): 6482-6494.

［2］

KATARAY

, NITESH

, YARRAM

, et al. Integration of smart grid with renewable energy sources: opportunities and challenges: a comprehensive review[J]. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 2023, 58, 103363.

［3］

张沈习, 王丹阳, 程浩忠, 等. 双碳目标下低碳综合能源系统规划关键技术及挑战[J]. 电力系统自动化, 2022, 46(8): 189-207.

ZHANG

Shenxi

, WANG

Danyang

, CHENG

Haozhong

, et al. Key technologies and challenges of low-carbon integrated energy system planning for carbon emission peak and carbon neutrality[J]. Automation of Electric Power Systems, 2022, 46(8): 189-207.

［4］

卓振宇, 张宁, 谢小荣, 等. 高比例可再生能源电力系统关键技术及发展挑战[J]. 电力系统自动化, 2021, 45(9): 171-191.

ZHUO

Zhenyu

, ZHANG

Ning

, XIE

Xiaorong

, et al. Key technologies and developing challenges of power system with high proportion of renewable energy[J]. Automation of Electric Power Systems, 2021, 45(9): 171-191.

［5］

MENG

, YISHENG

. A two-stage robust configuration optimization framework for integrated energy system considering multiple uncertainties[J]. Sustainable Cities and Society, 2024, 101: 105120.

［6］

胡福年, 张彭成, 周小博, 等. 计及灵活性资源的综合能源系统源荷协调优化调度[J]. 中国电力, 2024, 57(5): 2-13.

Funian

, ZHANG

Pengcheng

, ZHOU

Xiaobo

, et al. Coordinated optimal scheduling of source and load of integrated energy system considering flexible resources[J]. China Electric Power, 2014, 57(5): 2-13.

［7］

朱建全, 刘海欣, 叶汉芳, 等. 园区综合能源系统优化运行研究综述[J]. 高电压技术, 2022, 48(7): 2469-2482.

ZHU

Jianquan

, LIU

Haixin

, YE

Hanfang

, et al. Review on optimal operation of park-level integrated energy system[J]. High Voltage Engineering, 2022, 48(7): 2469-2482.

［8］

臧海祥, 耿明昊, 黄蔓云, 等. 电-热-气混联综合能源系统状态估计研究综述与展望[J]. 电力系统自动化, 2022, 46(7): 187-199.

ZANG

Haixiang

, GENG

Minghao

, HUANG

Manyun

, et al. Review and prospect of research on state estimation of electric thermal gas hybrid integrated energy systems[J]. Automation of Electric Power Systems, 2022, 46(7): 187-199.

［9］

黎静华, 朱梦姝, 陆悦江, 等. 综合能源系统优化调度综述[J]. 电网技术, 2021, 45(6): 2256-2272.

Jinghua

, ZHU

Mengshu

, LU

Yuejiang

, et al. Review on optimal dispatching of integrated energy systems[J]. Power System Technology, 2021, 45(6): 2256-2272.

［10］

葛磊蛟, 李京京, 李昌禄, 等. 面向零碳园区的综合能源系统优化运行技术综述[J]. 电网技术, 2024, 48(5): 1821-1835.

Leijiao

, LI

Jingjing

, LI

Changlu

, et al. An overview of integrated energy system optimal operationtechnology for zero-carb on parks[J]. Power System Technology, 2024, 48(5): 1821-1835.

［11］

邱玥, 陆帅, 陆海, 等. 综合能源系统灵活性：基本内涵、数学模型与研究框架[J]. 电力系统自动化, 2022, 46(17): 16-43.

QIU

Yue

, LU

Shuai

, LU

Hai

, et al. Flexibility of integrated energy system: basic connotation, mathematical model and research framework[J]. Power System Automation, 2022, 46(17): 16-43.

［12］

叶泽, 李湘旗, 姜飞, 等. 考虑最优弃能率的风光火储联合系统分层优化经济调度[J]. 电网技术, 2021, 45(6): 2270-2280.

, LI

Xiangqi

, JIANG

Fei

, et al. Hierarchical optimization economic dispatch of wind-solar-thermal-storage combined system considering optimal energy abandonment rate[J]. Power System Technology, 2021, 45(6): 2270-2280.

［13］

, WANG

. Integrated energy system model withmulti-time scale optimal dispatch method based on a demand response mechanism[J]. Journal of Cleaner Production, 2024, 445: 141321.

［14］

涂春雷, 毛知新. 多目标优化的园区级低碳综合能源系统运行策略[J]. 电气应用, 2023, 42(2): 17-27.

Chunlei

, MAO

Zhixin

. Multi-objective optimizationof park-level low-carbon integrated energy system operation strategy[J]. Electrical Applications, 2023, 42(2): 17-27.

［15］

董亮, 黄励, 刘万根, 等. 电-热综合能源系统多目标优化[J]. 电气自动化, 2023, 45(4): 54-56.

DONG

Liang

, HUANG

, LIU

Wangen

, et al. Multi-objective optimization of electricity-heat integrated energy system[J]. Electrical Automation, 2023, 45(4): 54-56.

［16］

米剑锋, 马晓芳. 中国CCUS技术发展趋势分析[J]. 中国电机工程学报, 2019, 39(9): 2537-2543.

Jianfeng

, MA

Xiaofang

. An analysis of the development trend of CCUS technology in China[J]. Proceedings of the CSEE, 2019, 39(9): 2537-2543.

［17］

李政, 陈思源, 董文娟, 等. 碳约束条件下电力行业低碳转型路径研究[J]. 中国电机工程学报, 2021, 41(12): 3987-4001.

Zheng

, LI

Siyuan

, DONG

Wenjuan

, et al. Low carbon transition pathway of power sector under carbon emission constraints[J]. Proceedings of the CSEE, 2021, 41(12): 3987-4001.

［18］

GERBY

M K L

, KYUNGJAE

, CHANGSOO

, et al. Toward economical application of carbon capture and utilization technology with near-zero carbon emission[J]. Nature Communications, 2022, 13(1): 7482-7482.

［19］

李卫东, 张力兵, 齐大伟, 等. 考虑零碳排放的电-气综合能源系统日前优化调度[J]. 太阳能学报, 2023, 44(6): 145-151.

Weidong

, ZHANG

Libing

, QI

Dawei

, et al. Day-ahead optimal scheduling of electricity-gas integrated energy system considering zero carbon emission[J]. Journal of Solar Energy, 2023, 44(6): 145-151.

［20］

孙惠娟, 刘昀, 彭春华, 等. 计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度[J]. 电网技术, 2021, 45(9): 3534-3545.

SUN

Huijuan

, LIU

Yun

, PENG

Chunhua

, et al. Optimal scheduling of carbon capture and waste incineration virtual power plant considering power-to-gas coordination[J]. Power System Technology, 2021, 45(9): 3534-3545.

［21］

崔杨, 曾鹏, 王铮, 等. 考虑碳捕集电厂能量转移特性的弃风消纳多时间尺度调度策略[J]. 中国电机工程学报, 2021, 41(3): 946-961.

CUI

Yang

, ZENG

Peng

, WANG

Zheng

, et al. A multi-time scale scheduling strategy for wind curtailment considering the energy transfer characteristics of carboncapture power plants[J]. Proceedings of the CSEE, 2021, 41(3): 946-961.

［22］

崔杨, 邓贵波, 曾鹏, 等. 计及碳捕集电厂低碳特性的含风电电力系统源–荷多时间尺度调度方法[J]. 中国电机工程学报, 2022, 42(16): 5869-5886.

CUI

Yang

, DENG

Guibo

, ZENG

Peng

, et al. Source-load multi-time scale scheduling method for power system with wind power considering low carbon characteristics of carbon capture power plant[J]. Proceedings of the CSEE, 2022, 42(16): 5869-5886.

［23］

马大卫, 王正风, 何军, 等. 安徽煤电深度调峰下机组煤耗和污染物排放特征研究[J]. 华电技术, 2019, 41(12): 1-7.

Dawei

, WANG

Zhengfeng

, HE

Jun

, et al. Study on the coal consumption and pollutant discharge characteristics of coal-fired units participating in deep peak-regulating operation in anhui province[J]. Huadian Technology, 2019, 41(12): 1-7.

［24］

刘路登, 陈天宇, 张炜, 等. 基于差分进化算法的电力多目标调度运行优化方法研究[J]. 电子设计工程, 2020, 28(19): 184-188.

LIU

Ludeng

, CHEN

Tianyu

, ZHANG

Wei

. Research and Application of machine learning algorithms based on multi-text data mining of power network regulation business[J]. Electronic Design Engineering, 2020, 28(19): 184-188.

［25］

PRASAD

D D

, KUMAY

D S

, BASU

. Application of NSGA-II for environmental constraint economic dispatch of thermal-wind-solar power system[J]. Renewable Energy Focus, 2022, 43: 239-245.

［26］

高维东, 吕丽霞, 王梓齐, 等. 基于NSGA-Ⅱ的塔式太阳能电站定日镜场调度方案研究[J]. 热力发电, 2021, 50(5): 94-101.

GAO

Weidong

, LYU

Lixia

, WANG

Ziqi

, et al. Scheduling scheme of heliostat field of tower solar power station based on NSGA-II[J]. Thermal Power Generation, 2021, 50(5): 94-101.

2024年第53卷第8期

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doi: 10.19666/j.rlfd.202404066

接收时间：2024-04-22
首发时间：2026-01-07
出版时间：2024-08-25

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收稿日期：2024-04-22

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National Natural Science Foundation of China(51906171)

国家自然科学基金项目(51906171)

作者信息

^1.太原理工大学电气与动力工程学院，山西　太原　030024

^2.中国华能集团有限公司能源研究院，北京　100031

^3.国家电投集团综合智慧能源科技有限公司，北京　100032

通讯作者:

徐婧（1989），女，博士，副教授，主要研究方向为区域综合能源系统能效分析与优化，xujing@tyut.edu.cn。

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https://castjournals.cast.org.cn/joweb/rlfd/CN/10.19666/j.rlfd.202404066

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

编号	节点	P_i,max/MW	P_i,min/MW	a_i/(t·MW^–2)	b_i/(t·MW^–1)	c_i/(t·MW^–1)	R_i,u/R_i,d(MW·min^–1)
1	2	300	100	0.000 130 7	0.232 22	16.007 26	4.5
2	11	300	100	0.000 130 7	0.232 22	16.007 26	4.5
3	13	600	200	0.000 016 9	0.276 01	11.461 96	9.0

编号

节点

P_i,max/MW

P_i,min/MW

a_i/(t·MW^–2)

b_i/(t·MW^–1)

c_i/(t·MW^–1)

R_i,u/R_i,d(MW·min^–1)

300

100

0.000 130 7

0.232 22

16.007 26

4.5

300

100

0.000 130 7

0.232 22

16.007 26

4.5

600

200

0.000 016 9

0.276 01

11.461 96

9.0

项目	取值
C_wind、C_solar、C_stor/(元·(MW·h)^–1)	30.00、40.00、83.20
标煤单价C_coal/(元·t^–1)	600.00
封存单位CO₂价格K_S/($·t^–1)	4.89
储能电池S_SOC,min/%、S_SOC,max/%	20.00、80.00
储能系统η_c、η_dc/%	90.00、90.00
单位捕碳量能耗σ_s/(MW·h·t^–1)	0.27
碳捕集效率η_b	0.90
单位弃风弃光惩罚成本C_qw/($·(MW·h)^–1)	50.00
碳排量配额系数λ_c/(t·(MW·h)^–1)	0.70
碳交易价格σ_e/(元·t^–1)	100.00
碳排放强度E_S/(t·(MW·h) ^–1)	0.816

项目

取值

C_wind、C_solar、C_stor/(元·(MW·h)^–1)

30.00、40.00、83.20

标煤单价C_coal/(元·t^–1)

600.00

封存单位CO₂价格K_S/($·t^–1)

4.89

储能电池S_SOC,min/%、S_SOC,max/%

20.00、80.00

储能系统η_c、η_dc/%

90.00、90.00

单位捕碳量能耗σ_s/(MW·h·t^–1)

0.27

碳捕集效率η_b

0.90

单位弃风弃光惩罚成本C_qw/($·(MW·h)^–1)

50.00

碳排量配额系数λ_c/(t·(MW·h)^–1)

0.70

碳交易价格σ_e/(元·t^–1)

100.00

碳排放强度E_S/(t·(MW·h) ^–1)

0.816

参数	情景1	情景2	情景3
可再生能源渗透率/%	34.30	35.10	36.13
风电消纳率%	94.37	96.56	99.38
碳排放量/t	12 102	11 956	10 943

参数

情景1

情景2

情景3

可再生能源渗透率/%

34.30

35.10

36.13

风电消纳率%

94.37

96.56

99.38

碳排放量/t

12 102

11 956

10 943

成本	情景1	情景2	情景3
总成本	4 903 524	4 786 036	4 648 957
燃料成本	4 313 645	4 228 467	4 247 991
风电成本	181 182	186 582	193 537
光伏成本	68 188	68 188	68 188
储能成本	0	29 952	29 952
弃风弃光成本	168 457	102 883	18 423
碳封存成本	0	0	26 009
碳交易成本	172 052	169 963	64 857

成本

情景1

情景2

情景3

总成本

4 903 524

4 786 036

4 648 957

燃料成本

4 313 645

4 228 467

4 247 991

风电成本

181 182

186 582

193 537

光伏成本

68 188

储能成本

29 952

弃风弃光成本

168 457

102 883

18 423

碳封存成本

26 009

碳交易成本

172 052

169 963

64 857

λ₁	λ₂	运行成本/元	碳排放量/t	运行成本变化/元	碳排放变化量/t	单位碳减排成本/(元·t^–1)
1.0	0	4 649 022	10 943	0	0	0
0.8	0.2	4 657 171	10 699	8 149	–244	33
0.6	0.4	4 840 948	6 030	191 926	–4 913	39
0.5	0.5	4 854 488	5 784	205 466	–5 159	40
0.4	0.6	5 064 907	3 573	415 885	–7 370	56
0.2	0.8	5 251 772	1 893	602 750	–9 050	67
0	1.0	5 302 564	1 468	653 542	–9 475	69

λ₁

λ₂

运行成本/元

碳排放量/t

运行成本变化/元

碳排放变化量/t

单位碳减排成本/(元·t^–1)

1.0

4 649 022

10 943

0.8

0.2

4 657 171

10 699

8 149

–244

0.6

0.4

4 840 948

6 030

191 926

–4 913

0.5

4 854 488

5 784

205 466

–5 159

0.4

0.6

5 064 907

3 573

415 885

–7 370

0.2

0.8

5 251 772

1 893

602 750

–9 050

1.0

5 302 564

1 468

653 542

–9 475