基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法

本发明涉及电力调度领域，具体涉及一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法。

背景技术：

1、可持续电力系统的构建对于实现全球脱碳目标和满足日益增长的电力需求至关重要。然而，高比例的可变可再生能源的整合带来了电力供应的间歇性问题，这要求电力系统具备更高的灵活性。需求响应作为一种释放需求侧资源潜力的关键技术，通过技术和经济手段激励消费者调整用电模式，以提高系统的灵活性。随着电力市场与碳排放交易体系的耦合，竞争型电力市场正通过引入需求响应来提高运行效率、降低成本，并实现环境目标。需求响应的引入改变了电力需求的模式，进而影响了发电资源的调度和市场运行。目前，存在两种主要的市场化需求响应机制：价格型需求响应和低碳型需求响应。价格型需求响应通过实时定价机制或分时电价机制将市场供需变化的价格信号传递给消费者，促进资源优化配置。而低碳型需求响应则利用实时动态的用电碳排放因子引导用户主动减碳，以实现直接的减排效果。尽管已有研究认识到价格型需求响应和低碳型需求响应的区别，但对它们在市场中的具体影响尚未进行系统性对比分析。

2、此外，需求响应方案的类别和实施方法对市场运行的影响也未得到充分研究。越来越多学者开始关注到需求响应在市场中的作用，逐渐将研究焦点从需求侧响应机理及潜力评估转移到需求响应本身对电力市场设计和运行的影响上。但这些研究涉及多个市场化需求响应方案，研究角度是多维但分散的，涉及电力系统投资规划、机组调度、市场电价、经济效益、环境影响等多方面。但几乎没有研究尝试明确区分需求响应方案的类别更不用说去比较不同需求响应方案对于市场运行影响的差异。另外，大部分研究仍未考虑脱碳目标下电力市场与碳市场逐渐耦合这一全新情景，同时大部分研究都采用类似宏观的方法研究需求响应对市场运行的影响。如mier et al.采用部分均衡电力市场模型评估实施短期需求响应和能源效率对气候目标下欧洲电力市场转型的影响。但基于宏观方法不能充分体现这些市场化需求响应方案如何影响机组承诺流程和电力调度流程进而影响市场运行的机制，同时也无法模拟不同情景中市场运行变化，也无法澄清和比较市场化需求响应的实施效果。

3、由于现有模型存在的种种问题，电力市场清算模型应运而生，电力市场清算模型广泛应用于电力市场设计、运行及监管，这可能为模型的构建提供了一个开放的统一的框架和机制。电力市场清算模型主要包含机组组合和经济调度两大部分，出清规则的一致性、约束及目标构建的灵活性使得市场出清模型具有良好的扩展性能，可以通过参数控制支持多情景仿真。大量的模型变形形式广泛用于电力市场规划调度、机组组合、情景分析，政策模拟等。如xinyu et al.引入了一个跨部门的高分辨率电力组合模型，以模拟2030-2050年中国在不同可再生能源投资水平下的最佳国家电能系统结构。

4、但目前还没有模型能够实现电碳耦合情景下不同市场化需求响应方案实施比较的扩展，这里面包含很多挑战是之前没有被关注到的，包括碳市场耦合方式及强度、碳成本的定量传导、不同需求响应方案参与机制设计，机组动态排放特性以及市场政策等都需要按照现实场景被建模为目标函数和约束的组成部分，以表征电力系统运营商、发电厂及需求侧的最佳策略。此外，在大多数关于机组建模的研究中，机组的碳排放因子均被默认为静态的，但在大量实际监测与理论推理中均证明，在发电机运行期间，碳排放因子是动态的而不是静态的，并且与其功率输出密切相关，更确切的说与功率成反比关系。

5、针对上述存在的问题，研究设计一种新型的基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法，克服现有电力市场电力需求侧管理优化中所存在的问题是十分必要的。

技术实现思路

1、为了解决现有的电力市场电力需求侧管理优化中存在的不能够实现电碳耦合情景下不同市场化需求响应方案实施比较的扩展，且现有电力市场需求响应分析中没有考虑碳排放因子是动态的问题，本发明提供了一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法。

2、本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法，包括如下步骤：

3、s1.获取多个需求响应方案，以及电力市场中多能源发电机组数据；

4、s2.根据所述电力市场中多能源发电机组数据构建多能源发电机组市场模型；

5、s3.基于所述多能源发电机组市场模型构建两阶段电力市场出清模型，所述两阶段电力市场出清模型包括第一阶段模型和第二阶段模型，所述第一阶段模型为市场规划调度模型，所述第二阶段模型为需求响应模型；

6、s4.将每个所述需求响应方案依次输入所述两阶段电力市场出清模型中，分别得到每个所述需求响应方案下的市场运行参数分析结果；

7、s5.通过对比各所述需求响应方案下的所有所述市场运行参数分析结果以得到市场表现分析和需求响应决策。

8、根据本发明一些实施例的一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法，所述步骤s1中，所述需求响应方案包括市场运行及政策参数、需求侧参数，所述市场运行及政策参数包括耦合市场调度配置数据、碳价及配额数据、可再生能源组合标准数据和储能配置数据，所述需求侧参数包括用户类型数据、基线负荷数据、调节成本数据和调节能力数据；所述多能源发电机组数据包括机组数据和技术经济参数，所述机组数据包括新能源机组数据、燃气机组数据、燃煤机组数据和电化学储能数据，所述技术经济参数包括投资成本数据、运行成本数据、动态碳排放因子数据和机组供应限制数据。

9、根据本发明一些实施例的一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法，所述步骤s2中，所述多能源发电机组市场模型包括火力发电机组模型、可再生能源机组模型和独立储能机组模型，所述火力发电机组模型包括多个火力机组，所述可再生能源机组模型包括多个可再生能源机组，所述可再生能源机组包括光伏机组和风电机组，所述独立储能机组模型包括多个独立储能机组。

10、根据本发明一些实施例的一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法，

11、所述火力发电机组模型的目标函数包括动态碳排放强度下考虑电碳市场耦合的投标边际发电成本函数、时间间隔t内火力机组的二氧化碳排放量函数、在时间间隔t内火力机组参与市场申报的其他成本函数；

12、其中，所述动态碳排放强度下考虑电碳市场耦合的投标边际发电成本函数如公式(1)所示：

13、

14、其中，表示在时间间隔t内火力机组gi的边际成本，pgi,t表示在时间间隔t内火力机组gi的发电功率，表示火力机组gi燃料成本函数的二项次系数，表示火力机组gi燃料成本函数的一次项系数，表示火力机组gi的燃料成本占发电总成本的比例，表示表示火力机组gi动态碳排放因子与功率的拟合曲线一次项系数，表示火力机组gi动态碳排放因子与功率的拟合曲线常数，表示火力机组gi的排放基准值，prc表示碳价格，gi表示火力机组索引，ωg表示火力机组集合，t表示时间间隔，ωt表示调度时间集合，

15、所述时间间隔t内火力机组的二氧化碳排放量函数如公式(2)所示：

16、

17、其中，表示在时间间隔t内火力机组gi的二氧化碳排放量，

18、所述在时间间隔t内火力机组参与市场申报的其他成本函数如公式(3)所示：

19、

20、其中，表示在时间间隔t内火力机组gi的其他成本，表示在时间间隔t内火力机组gi申报空载成本，表示在时间间隔t内火力机组gi的申报启动成本，表示在时间间隔t内火力机组gi的申报停机成本，

21、所述火力发电机组模型的目标函数的约束条件包括在时间间隔t内火力机组的申报空载成本的约束、在时间间隔t内火力机组的申报启动成本的约束、在时间间隔t内火力机组的申报停机成本的约束、火力机组出力限制约束、火力机组的斜坡速率约束、火力机组的最小开关时间约束，

22、其中，所述在时间间隔t内火力机组的申报空载成本的约束如公式(4)所示：

23、

24、其中，lgi表示火力机组gi的空载成本，ugi,t表示在时间间隔t内火力机组gi的运行状态，为0-1变量，

25、所述在时间间隔t内火力机组的申报启动成本的约束如公式(5)所示：

26、

27、其中，hgi表示火力机组gi的启动成本，ugi,t-1表示在时间间隔t-1内火力机组gi的运行状态，

28、所述在时间间隔t内火力机组的申报停机成本的约束如公式(6)所示：

29、

30、其中，jgi表示火力机组gi的停机成本，

31、所述火力机组出力限制约束如公式(7)所示：

32、

33、其中，pgi,min表示火力机组gi最小发电功率限制，pgi,max表示火力机组gi最大发电功率限制，

34、所述火力机组的斜坡速率约束如公式(8)所示：

35、

36、其中，pgi,t-1表示在时间间隔t-1内火力机组gi的发电功率，表示火力机组gi的爬坡速率限制，表示火力机组gi的下坡速率限制，

37、所述火力机组的最小开关时间约束如公式(9)所示：

38、

39、其中，t表示调度周期，h表示时间间隔记录点，ugi,h表示在时间间隔记录点时的火力机组gi运行状态，表示火力机组gi的最小启动时间，表示火力机组gi的最小停止时间。

40、根据本发明一些实施例的一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法，

41、所述可再生能源机组模型的目标函数包括在时间间隔t内可再生能源机组的运行成本函数，

42、其中，所述在时间间隔t内可再生能源机组的运行成本函数如公式(10)所示：

43、

44、其中，cre,t表示在时间间隔t内可再生能源机组的运行成本，表示风电机组wti的单位运行成本，wti表示风电机组的索引，pwti,t表示在时间间隔t内风电机组wti的发电功率，表示光伏机组pvi的单位运行成本，pvi表示光伏机组的索引，ppvi,t表示在时间间隔t内光伏机组pvi的发电功率，ωwt表示风电机组集合，ωpv表示光伏机组集合，

45、所述在时间间隔t内可再生能源机组的运行成本函数的约束条件包括可再生能源机组的出力约束，

46、其中，所述可再生能源机组的出力约束如公式(11)所示：

47、

48、其中，γwti,t表示在时间间隔t内风电机组wti的容量系数，qwti表示风电机组wti的装机容量，γpvi,t表示在时间间隔t内光伏机组pvi的容量系数，qpvi表示光伏机组pvi的装机容量。

49、根据本发明一些实施例的一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法，所述独立储能机组模型的目标函数包括在时间间隔t内所述独立储能机组的运行成本函数，

50、其中，在时间间隔t内所述独立储能机组的运行成本函数如公式(12)所示：

51、

52、其中，ciesi,t表示在时间间隔t内独立储能机组iesi的运行成本，表示独立储能机组iesi的单位运行成本，表示在时间间隔t内独立储能机组iesi的充电功率，表示在时间间隔t内独立储能机组iesi的放电功率，iesi表示独立储能机组的索引，ωies表示独立储能机组集合，

53、所述独立储能机组模型的目标函数的约束条件包括在时间间隔t内独立储能机组的充电速率约束、在时间间隔t内独立储能机组的放电速率约束、独立储能机组不会同时充电和放电的约束、独立储能机组模型单位调度时间内的最大充电量约束、独立储能机组单位调度时间内的最大放电量约束、独立储能机组模型的荷电状态约束、调度周期内的独立储能机组模型的荷电状态保持不变约束，

54、其中所述在时间间隔t内所述独立储能机组的充电速率约束如公式(13)所示：

55、

56、其中，表示在时间间隔t内独立储能机组iesi的充电状态，为0-1变量，qiesi表示独立储能机组iesi的装机容量，

57、所述在时间间隔t内所述独立储能机组的放电速率约束如公式(14)所示：

58、

59、其中，表示在时间间隔t内独立储能机组iesi的放电状态，为0-1变量，

60、所述独立储能机组不会同时充电和放电的约束，如公式(15)所示：

61、

62、所述独立储能机组模型单位调度时间内的最大充电量约束，如公式(16)所示：

63、

64、其中，δt表示时间间隔时长，qsiesi表示独立储能机组iesi的最大储能电量，表示在时间间隔t-1内独立储能机组iesi的荷电状态，表示独立储能机组iesi的充电效率，

65、所述独立储能机组单位调度时间内的最大放电量约束，如公式(17)所示：

66、

67、其中，表示独立储能机组iesi的放电效率，

68、所述独立储能机组的最大储能电量qsiesi如公式(18)所示：

69、

70、其中，hiesi表示独立储能机组iesi的最大放电时长，

71、所述独立储能机组模型的荷电状态约束如公式(19)所示：

72、

73、其中，表示在时间间隔t内独立储能机组iesi的荷电状态，

74、所述在时间间隔t内独立储能机组的荷电状态如公式(20)所示：

75、

76、所述调度周期内的所述独立储能机组模型的荷电状态保持不变约束如公式(21)所示：

77、

78、其中，表示在在调度周期内初始独立储能机组iesi的荷电状态，表示在调度周期结束后独立储能机组iesi的荷电状态，表示独立储能机组iesi的初始储能水平。

79、根据本发明一些实施例的一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法，所述步骤s3中，所述市场规划调度模型的目标函数包括成本目标函数，

80、其中，所述市场规划调度模型的成本目标函数如公式(22)所示：

81、f1＝min(cinv+wtrcope)(22)

82、其中，f1表示市场规划调度模型的成本目标函数，cinv表示年度摊销投资成本，wtr表示运营成本换算系数，cope表示典型日运营成本，通过乘以年度转换系数wtr即可转换为年度运营成本，

83、所述年度摊销投资成本cinv如公式(23)所示：

84、

85、其中，表示火力发电机组模型的年摊销成本，表示可再生能源机组模型的年摊销成本，表示独立储能机组模型的年摊销成本，

86、所述火力发电机组模型的年摊销成本如公式(24)所示：

87、

88、其中，κg表示火力发电机组模型年度投资成本转换系数，表示火力机组gi的单位投资成本，ngi表示火力机组gi的装机容量，rgi,t为0-1变量，表示在时间间隔t内火力机组gi的投资状态，

89、所述可再生能源机组模型的年摊销成本如公式(25)所示：

90、

91、其中，κwt表示风电机组的年度投资成本转换系数，表示风电机组wti的单位投资成本，κpv表示光伏机组年度投资成本转换系数，表示光伏机组pvi的单位投资成本，

92、所述独立储能机组模型的年摊销成本如公式(26)所示：

93、

94、其中，κies表示独立储能机组模型年度投资成本转换系数，表示独立储能机组iesi的单位投资成本，

95、典型日运营成本cope如公式(27)所示：

96、

97、所述市场规划调度模型的成本转换系数如公式(28)所示：

98、

99、其中，μope表示年运行等效系数，a表示机组贴现率，y表示设备的使用寿命，κ表示投资成本转换系数，

100、所述成本目标函数的约束条件包括机组投建类型约束、机组容量约束、可再生能源机组发电占比约束、可靠性约束、备用约束，

101、所述市场规划调度模型的机组投建类型约束如公式(29)所示：

102、

103、其中，ug表示火力机组装机数量，

104、所述机组容量约束如公式(30)所示：

105、

106、其中，表示区域电网系统允许的最大火力机组装机容量，rei表示可再生能源机组索引，ωre表示可再生能源机组集合，表示区域电网内允许的最大可再生能源机组装机容量，qiesi表示区域电网内允许的最大独立储能机组装机容量，ρ表示配置储能机组的最小比例，

107、所述可再生能源机组发电占比约束如公式(31)所示：

108、

109、其中，ρnew表示可再生能源机组的发电渗透率，表示需求响应之后的系统负荷，

110、所述可靠性约束如公式(32)所示：

111、

112、所述备用约束如公式(33)所示：

113、

114、其中，ε表示负荷备用比例，表示可再生能源发电备用比例，prrei,t表示在时间间隔t内可再生能源机组rei的发电功率。

115、根据本发明一些实施例的一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法，所述步骤s3中，

116、所述需求响应模型包括第二阶段函数，所述第二阶段函数包括基于价格的需求响应模型的第二阶段目标函数、基于边际排放因子的需求响应模型的第二阶段目标函数、基于平均排放因子的需求响应模型的第二阶段目标函数，

117、所述基于价格的需求响应模型的第二阶段目标函数如公式(34)所示：

118、

119、其中，f2表示用电成本，λt表示在时间间隔t内的单位用电成本，pl,t表示初始系统负荷，表示增加负荷量，表示削减负荷量，

120、所述基于边际排放因子的需求响应模型的第二阶段目标函数如公式(35)所示：

121、

122、其中，f3表示利用边际排放因子计算的减排量，meft表示在时间间隔t内的边际排放系数，

123、所述时间间隔t内的边际排放系数meft如公式(36)所示：

124、

125、所述基于平均排放因子的需求响应模型的第二阶段目标函数如公式(37)所示：

126、

127、其中，f4表示利用平均排放因子计算的二氧化碳减排量，xeft表示在时间t内的平均碳排放因子，

128、在时间t内的平均碳排放因子xeft如公式(38)所示：

129、

130、其中，表示需求响应之后的系统负荷，需求响应之后的系统负荷如公式(39)所示：

131、

132、所述第二阶段函数的约束条件包括需求响应模型的最大最小调节量的约束、需求响应模型在时间间隔t内的负荷增加量的约束、需求响应模型的在时间间隔t内的负荷削减量的约束、需求响应模型的在同一时间间隔内不能同时增加负荷和降低负荷的约束、需求响应模型的在调度周期内用电行为调节前后单日总负荷量基本保持不变的约束，

133、所述需求响应模型的最大最小调节量的约束如公式(40)所示：

134、

135、其中，为0-1变量，表示用户是否增加负荷的判断逻辑，表示在时间间隔t内可调整负荷限制，为0-1变量，表示用户是否降低负荷的判断逻辑，δ表示可调负荷比例，

136、所述需求响应模型在时间间隔t内的负荷增加量的约束如公式(41)所示：

137、

138、其中，表示系统最大额定负荷，

139、所述需求响应模型的在时间间隔t内的负荷削减量的约束如公式(42)所示：

140、

141、所述需求响应模型的在同一时间间隔内不能同时增加负荷和降低负荷的约束如公式(43)所示：

142、

143、所述需求响应模型的在调度周期内用电行为调节前后单日总负荷量基本保持不变的约束如公式(44)所示：

144、

145、其中，表示每日用电量的变化量。

146、根据本发明一些实施例的一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法，所述步骤s4包括如下步骤：

147、s401.将所述需求响应方案中的参数输入所述第一阶段模型中；

148、s402.将输入有需求响应方案中的参数的所述第一阶段模型进行线性化转换，得到线性第一阶段模型；

149、s403.通过所述线性第一阶段模型得到最小化系统成本，根据最小化系统成本判断是否进行需求响应，若进行需求响应则进行步骤s404，若不进行，则进行步骤s406；

150、s404.根据需求方案特征，将需求响应方案的参数输入至所述第二阶段模型中，通过所述第二阶段模型得到最小化用电成本或者最小化碳排放；

151、s405.通过所述最小化用电成本或最小化碳排放调整负荷曲线并更新削减负荷参数和增加负荷参数，判断更新后的削减负荷参数和增加负荷参数是否符合收敛条件，若符合则进行步骤s406，若不符合，则将所述更新后的削减负荷参数和增加负荷参数作为更新后的所述需求响应方案中的参数后执行步骤s401；收敛条件为在任一时间间隔t内，用户负荷只能变化一次，由式(45)所示：

152、

153、其中，ωn表示循环次数的集合；

154、s406.输出需求响应方案的市场运行参数分析结果；

155、s407.重复步骤s401-s406，直到得到所有需求响应方案的市场运行参数分析结果。

156、根据本发明一些实施例的一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法，所述步骤s402中，将输入有需求响应方案中的参数的所述第一阶段模型进行线性化转换包括使用连续变量zt代替qiesi与siesi,t的乘积，如公式(46)所示：

157、

158、其中，zt表示替换连续变量，siesi,t为0-1变量，表示独立储能的充放电状态，

159、引入变量m，来约束连续变量zt如公式(47)所示：

160、

161、其中，m设置为10000，

162、将所述火力机组的年度运营成本(式27)改写为二次函数的一般形式，如公式(48)所示：

163、

164、其中，qugi表示二次项系数，cogi表示一次项系数，

165、所述二次项系数qugi，如公式(49)所示：

166、

167、所述一次项系数cogi，如公式(50)所示：

168、

169、对所述火力机组的年度运营成本进行分段线性化处理，如公式(51)所示：

170、

171、其中，pgi,t,k表示在时间间隔t内火力机组gi在第k段上的发电功率，k表示第k个线性分段，ωk表示分段集合，ηgi,k表示火力机组gi分段线性化运行成本函数在第k段中的斜率，

172、所述火力机组分段出力情况如公式(52)所示：

173、

174、所述火力机组分段出力的约束如公式(53)所示：

175、

176、其中，k表示线性分段数目。

177、本发明的一种基于电碳耦合及动态碳排放的电力需求侧管理优化方法，通过构建多能源发电机组市场模型，具有良好的扩展性能，适用于多情景仿真，将电碳耦合、机组动态碳排放特性及需求响应机制共同定量刻画，将火力发电机组模型、可再生能源机组模型和独立储能机组模型耦合，不仅量化碳成本的跨市场传导和耦合强度，还能够更好的对需求响应方案进行分析，另外在市场规划调度模型引入可靠性约束约束，确保系统源荷实时平衡，引入备用约束以应对负荷预测及新能源出力预测误差，提升整体框架的灵活性，通过本方法，可以更深入地分析需求响应方案对市场运行的具体影响，为可持续电力系统的灵活性策略部署提供科学依据，能够实现电碳耦合情景下不同市场化需求响应方案实施比较的扩展，且考虑了碳排放因子是动态的问题，规避了采用宏观参数研究需求响应影响的黑匣子弊端，基于模型方法完整展现了需求响应影响下市场中发电、排放和经济变量的内部流动，从自下而上的角度阐明了需求响应对市场运行的影响，为决策者提供更加真实的信息。