王馥玨,宋國濤

(1.東南大學(xué) 電氣工程學(xué)院,江蘇 南京 210096;2.河海大學(xué) 能源與電氣學(xué)院,江蘇 南京 211100)

近年來隨著我國可再生能源行業(yè)的發(fā)展,建立可再生能源配額制和綠色電力證書(綠證)交易體制,是促進(jìn)我國風(fēng)電、光伏等行業(yè)發(fā)展,提高可再生能源消納率的重要途經(jīng)之一[1,2]。在我國未大規(guī)模推行綠證交易制度之前,關(guān)于能源系統(tǒng)中的碳排放問題,大多以懲罰因子的形式進(jìn)行研究,文獻(xiàn)[3-5]中都提出了在能源系統(tǒng)規(guī)劃以及運(yùn)行模型中加入碳排放懲罰因子以抑制系統(tǒng)碳排放,這種從能源系統(tǒng)內(nèi)部犧牲部分利益獲取減排效益的行為不利于能源行業(yè)的健康發(fā)展。隨著碳交易市場的不斷發(fā)展,越來越多的能源系統(tǒng)研究中考慮了碳交易。文獻(xiàn)[6,7]將碳交易價格考慮到了電氣互聯(lián)能源系統(tǒng)運(yùn)行模型中,分析了碳交易價格對系統(tǒng)運(yùn)行成本的影響。陳志等[8]同樣將階梯碳交易成本引入到能源系統(tǒng)規(guī)劃模型中,研究了碳排放對階梯碳交易機(jī)制參數(shù)變化的敏感程度。這些研究都為本文考慮碳交易的城市能源系統(tǒng)規(guī)劃研究提供了理論基礎(chǔ)。

城市能源系統(tǒng)是一種面向用戶的大型能源系統(tǒng),全球的城市包含了50%以上的人口,消耗了80%的一次能源,排放了75%的溫室氣體[9]。景銳等[10]研究了考慮臺風(fēng)極端天氣的城市能源系統(tǒng)規(guī)劃方法,分析了極端天氣對城市能源系統(tǒng)規(guī)劃結(jié)果的影響。Yin等[11]考慮了城市能源系統(tǒng)儲能規(guī)劃的可靠性和經(jīng)濟(jì)性。上述城市能源系統(tǒng)規(guī)劃方法都是從系統(tǒng)自身穩(wěn)定性以及靈活性方面進(jìn)行考慮,還未將綠證交易這一行為引入到城市能源系統(tǒng)規(guī)劃中。因此,本文針對以上研究問題,提出了考慮碳交易的城市能源系統(tǒng)規(guī)劃,研究綠證交易行為對城市能源系統(tǒng)規(guī)劃結(jié)果的影響。本文將綠證交易成本與收益折算到規(guī)劃成本中,在滿足城市用戶冷、熱、電需求的前提下,通過粒子群優(yōu)化算法獲得最優(yōu)的經(jīng)濟(jì)性規(guī)劃結(jié)果,分析綠證交易價格對城市能源系統(tǒng)規(guī)劃成本、系統(tǒng)碳排放量、可再生能源棄電率的影響。

1 規(guī)劃模型

1.1 目標(biāo)函數(shù)

在新型的城市能源系統(tǒng)規(guī)劃中,需要充分考慮投資收益以及綠色環(huán)保等因素,通過引入綠證交易將碳排放行為并入市場經(jīng)濟(jì)行為中,通過優(yōu)化理論使得城市能源系統(tǒng)規(guī)劃經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)。目標(biāo)函數(shù)包括以下4個方面:投資成本、年運(yùn)行成本、棄風(fēng)棄光懲罰以及綠證交易。

minCtotal=Cinv+Cope+Cw+Cgreen

(1)

式中:Cinv為設(shè)備投資折合年費(fèi)用,萬元;Cope為設(shè)備年運(yùn)行費(fèi)用,萬元;Cw為棄風(fēng)、棄光懲罰費(fèi)用,萬元;Cgreen為綠證交易費(fèi)用,萬元。

(2)

(3)

(4)

Cgreen=ffg-fwg

(5)

1.2 模型及約束條件

(1)系統(tǒng)等式約束。

城市能源系統(tǒng)中包含冷、熱、電多種能源需求,在規(guī)劃時需要滿足這些需求,保證系統(tǒng)可靠性。

Hchp,t+Heb,t-Hac,t=Hload,t

(6)

Pchp,t+Pwt,t+Ppv,t+Ptp,t-Peb,t-Pec,t=Pload,t

(7)

Cac,t+Cec,t=Cload,t

(8)

式中:Hload,t,Pload,t,Cload,t分別代表熱負(fù)荷、電負(fù)荷以及冷負(fù)荷需求,kW;Hchp,t、Heb,t、Hac,t分別為熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備(Combined heat and power,CHP)輸出熱功率,電鍋爐輸出熱功率以及吸收式制冷機(jī)消耗熱功率,kW。Pchp,t、Pwt,t、Ppv,t、Ptp,t為CHP、風(fēng)電、光伏、火電廠輸出電功率,kW,Peb,t和Pec,t為電鍋爐和電制冷劑消耗電功率,kW;Cac,t和Cec,t為吸收式制冷機(jī)和電制冷機(jī)輸出冷功率,kW。

(2)熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組模型。

熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組在發(fā)電的同時通過將汽輪機(jī)中的一部分蒸汽抽出用于供熱,剩余蒸汽通過汽輪機(jī)進(jìn)行做工產(chǎn)生電力[12]。其數(shù)學(xué)表達(dá)形式為

(9)

根據(jù)熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組“以熱定電”的運(yùn)行模式,電功率的出力范圍可以表示為

(10)

將機(jī)組電熱出力折算為純凝氣工況下的電出力,限制機(jī)組的爬坡速率要在一定范圍內(nèi)。

(11)

(3)風(fēng)電、光伏模型。

(12)

(13)

(14)

(15)

(4)電鍋爐、吸收式制冷機(jī)和電制冷機(jī)模型。

Heb,t=Peb,t·ηeb

(16)

Cac,t=Hac,t·COPac

(17)

Cec,t=Pec,t·COPec

(18)

(5)綠證交易模型。

綠證,也就是綠色能源證書,是一種帶有唯一識別碼的電子證書,是國家下發(fā)給非水可再生能源企業(yè)可用于交易的綠色電力憑證[13]。對于可再生能源,通過出售綠證獲得的收益為

(19)

式中:Pwg,t為可再生能源出力;β為可再生能源消納責(zé)任權(quán)重系數(shù);Eg為單個綠證要求的可再生能源發(fā)電量,kW;Cg為綠證交易價格,元。

對于火電以及熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組來說,購買綠證的成本為

(20)

(6)容量規(guī)劃約束。

(21)

綜上所述,目標(biāo)函數(shù)式(1)以及約束條件式(2)～(21)共同構(gòu)成考慮綠證交易的城市能源系統(tǒng)規(guī)劃模型。這個模型為混合整數(shù)線性規(guī)劃模型,采用搜索性能更好的自適應(yīng)粒子群算法[14]進(jìn)行求解。

2 案例分析

本文選取某北方城市作為研究對象,其能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)負(fù)荷需求包括冷、熱、電3種,通過蒙特卡洛方法,模擬得到這個城市全年負(fù)荷需求,如圖2所示。各設(shè)備參數(shù)如表1所示,其中為了響應(yīng)節(jié)能減排號召、減少火電容量,本案例設(shè)定火電較高的投資成本和運(yùn)行成本。設(shè)定單個綠證要求的可再生能源發(fā)電量為1MW,單本綠證價格為175元。其中可再生消納權(quán)重系數(shù)取30%。

圖1 城市能源系統(tǒng)規(guī)劃簡圖

圖2 冷、熱、電負(fù)荷需求

表1 設(shè)備部分參數(shù)

為了對比考慮綠證交易的城市能源系統(tǒng)規(guī)劃結(jié)果,除了本案例(案例1)外,本研究還設(shè)定了未考慮綠證交易的規(guī)劃場景(案例2),兩個場景的規(guī)劃模型僅在是否考慮綠證交易模型上不同,其他參數(shù)均保持一致。

兩個場景的優(yōu)化后的成本以及其他指標(biāo)具體數(shù)值見表2,設(shè)備容量配置結(jié)果如圖3所示。表2中的碳排放量可以根據(jù)文獻(xiàn)[15]中提出的碳排放計算公式進(jìn)行計算,如式(22)所示。棄電率可以按照式(23)計算得到。

表2 優(yōu)化結(jié)果比較

圖3 兩種優(yōu)化場景下容量結(jié)果對比

(22)

式中:Carbon代表碳排放量;α和β代表熱電聯(lián)產(chǎn)和火電的碳排放系數(shù)。

(23)

式中:Curt代表棄電率。

2.1 容量及經(jīng)濟(jì)性分析

可以看到,當(dāng)考慮了綠證交易后,系統(tǒng)總規(guī)劃成本比未考慮綠證交易的少了3 617.62萬元,下降了10%。雖然總體成本下降了,但投資成本增長了5 819.17萬元,上升了21%。這是由于其他設(shè)備容量基本不變的情況下,可再生能源容量大大增加,這部分投資金額也急劇上升,但由于可再生能源容量的增加,其他設(shè)備的運(yùn)行出力降低,導(dǎo)致運(yùn)行成本降低,由案例2中的9 248.283 1萬元下降到5 571.738 8萬元,下降了40%。由于綠證交易可以帶來較高收益,規(guī)劃結(jié)果會偏向建設(shè)更多的可再生能源發(fā)電設(shè)備容量,其中風(fēng)電的投資成本較小,同時此地的風(fēng)資源良好,所以系統(tǒng)更加偏向于建設(shè)風(fēng)電。在案例1中,風(fēng)電的容量比案例2中的結(jié)果多了154 MW,光伏容量多了19 MW,可再生能源容量的大幅增加導(dǎo)致棄風(fēng)、棄光現(xiàn)象也急劇增加,棄電率由案例2中的2.045%提高到了19.025%。可再生能源的比例增加也導(dǎo)致了電鍋爐容量的增加,為了消納更多的可再生能源發(fā)電量,電鍋爐容量增加了26 MW,增長了49%,同時火電的規(guī)劃容量下降了約4%。由于供冷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單,未受到可再生能源容量增長的影響,電制冷機(jī)和吸收式制冷機(jī)容量都未發(fā)生變化。同時,在兩個案例情況下,熱電聯(lián)產(chǎn)都是首要選擇,都達(dá)到了規(guī)劃容量設(shè)置的上限,主要原因在于其寬廣的運(yùn)行范圍以及較高的熱電效率。

2.2 環(huán)保效益分析

考慮了綠證交易后,由于可再生能源比例的增加,其全年碳排放量有所下降,由案例2中的3 706 326.87噸下降到案例1中的2 539 226.439噸,減少了31%的碳排放量。系統(tǒng)中碳排放來源主要是熱電聯(lián)產(chǎn)和火電站,在案例1中,熱電聯(lián)產(chǎn)碳排放量為1 889 943.497 3噸,火電碳排放量為649 282.942噸;在案例2中,熱電聯(lián)產(chǎn)碳排放量為2 930 134.005噸,火電碳排放量為776 192.865 4噸。兩類設(shè)備碳排放量都有著較大幅度的降低,考慮綠證交易對系統(tǒng)的運(yùn)行方式會產(chǎn)生非常深遠(yuǎn)的影響。為了描述綠證交易對系統(tǒng)的影響,將前文提到的系統(tǒng)總成本、碳排放以及棄電率3類指標(biāo)進(jìn)行歸一化,圖4可以清晰地看出考慮綠證交易后對系統(tǒng)總成本、碳排放以及棄電率的影響?？紤]綠證交易后系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性以及環(huán)保性有所提升,但棄電率大幅增加,這就需要決策者根據(jù)不同的指標(biāo)選擇合適的規(guī)劃方法。

圖4 是否考慮綠證交易對3類指標(biāo)的影響

2.3 敏感性分析

本研究通過線性增加綠證的價格來研究綠證價格對3類指標(biāo)的影響,從而分析不同綠證交易價格對能源系統(tǒng)規(guī)劃的影響,如圖5～8所示。在圖5中,隨著綠證價格從100元/本上升至775元/本,系統(tǒng)的總成本不斷下降,其總成本與綠證價格基本成三次函數(shù)的關(guān)系,具體表達(dá)式如下:

圖5 綠證價格對總成本的影響

Cinv=4.6751×10-5x3-0.08293x2-9.7359x+37593

(24)

式中:x代表綠證價格。

在圖6中,隨著綠證價格的提高,系統(tǒng)的全年碳排放量不斷下降,但綠證價格到達(dá)400元后,全年碳排放量隨著綠證價格的升高基本保持不變,其主要原因是在本文的模型中風(fēng)電、光伏的容量基本達(dá)到規(guī)劃上限,綠證價格無法通過影響風(fēng)電、光伏的容量來影響熱電聯(lián)產(chǎn)和火電的運(yùn)行狀態(tài)。碳排放量與綠證價格的關(guān)系可以擬合成如式(25)所示的一元四次函數(shù)。

圖6 綠證價格對碳排放量的影響

Carbon=6.9449×10-6x4-0.01878x3+18.961x2-

8559.2x+3.5478×106

(25)

在圖7中,綠證價格的上升會導(dǎo)致棄風(fēng)棄光現(xiàn)象的加劇,隨著單本綠證價格從100元上升到775元,棄電率也從12.7%上升到37.7%,但其增長速率不斷減小,主要原因還是綠證價格的提高,優(yōu)化方法偏向于更高的風(fēng)電、光伏容量,以期獲得更高的綠證交易收益。但隨著風(fēng)電、光伏容量逐漸接近規(guī)劃上限,尤其是風(fēng)電容量在綠證價格達(dá)到475元時,風(fēng)電容量達(dá)到規(guī)劃上限,后續(xù)規(guī)劃結(jié)果中增長的僅僅是光伏的容量,所以導(dǎo)致棄電率增長放緩。棄電率與綠證價格的關(guān)系如式(26)所示

圖7 綠證價格對棄電率的影響

Curt=8.0112×10-10x3-1.8016×10-6x2+

0.0013967x+0.0015931

(26)

總的來說,綠證交易通過調(diào)整風(fēng)電、光伏的規(guī)劃容量來影響能源系統(tǒng)規(guī)劃經(jīng)濟(jì)性結(jié)果。如圖8所示,隨著綠證交易價格的升高,風(fēng)電、光伏發(fā)電帶來的綠證交易收益增多,系統(tǒng)規(guī)劃偏向于規(guī)劃更多的可再生發(fā)電容量。同時可再生發(fā)電量占比的增多也會降低系統(tǒng)碳排放量,但是會導(dǎo)致可再生能源棄電率上升。

圖8 三類指標(biāo)隨綠證價格的變化趨勢(歸一化)

3 結(jié)束語

本文建立了基于碳交易的城市能源系統(tǒng)規(guī)劃模型,分析了綠證交易對城市能源系統(tǒng)規(guī)劃結(jié)果的影響,得出了以下結(jié)論:

(1)與未考慮綠證交易的城市能源系統(tǒng)規(guī)劃方法相比,考慮了綠證交易后,其規(guī)劃總成本下降了10%,碳排放量下降了31%。但是,可再生能源棄電率由2.045%提高到了19.025%。

(2)在考慮綠證交易后,風(fēng)電、光伏的規(guī)劃容量發(fā)生較大的變化,系統(tǒng)更加偏向規(guī)劃建設(shè)更多的可再生能源發(fā)電容量,風(fēng)電、光伏規(guī)劃容量分別增加了154 MW和19 MW。同時在確保滿足城市冷、熱、電負(fù)荷的前提下,提高風(fēng)電、光伏的容量會影響電鍋爐容量和火電機(jī)組容量,電鍋爐規(guī)劃容量增長了26 MW,火電規(guī)劃容量下降了5.88 MW。

(3)本文研究分析了綠證價格對城市能源系統(tǒng)規(guī)劃結(jié)果的影響,從總成本、碳排放和棄電率3個方面分別分析了綠證價格的影響。結(jié)果顯示,隨著綠證價格從100元/本線性增加至775元/本,系統(tǒng)規(guī)劃總成本不斷下降。隨著綠證價格增加,碳排放量不斷減少,但在綠證價格到達(dá)400元后,碳排放量基本維持不變;棄電率隨著綠證價格的增長不斷上升,但上升速率不斷下降。同時,本文分別擬合了系統(tǒng)規(guī)劃總成本、碳排放量、棄電率與綠證價格的數(shù)學(xué)表達(dá)式,為后續(xù)研究提供參考。