一种风电-储能-碳捕集电厂的联合优化调度方法与流程

本发明涉及电力，具体是一种风电-储能-碳捕集电厂的联合优化调度方法。

背景技术：

1、在“碳达峰、碳中和”目标的驱动下，能源低碳化是当前全球发展的必然趋势，我国迫切寻求能源朝向绿色、低碳、可持续的转型之路，以风电、光伏为代表的可再生能源将成为电力的主要供给。然而，新能源出力具有间歇性、随机性及波动性等特征，直接并网会对系统的安全稳定带来巨大冲击，通常需配套调节电源以提高系统稳定性。由于火电机组建设限制条件少、技术成熟等原因，其作为新能源的配套电源应用广泛，尤其是在中国东北地区较为显著。

2、随着政府部门激励电力系统主动减排与提高新能源消纳比例，绿证交易(greencertification trading，gct)和碳交易(carbon emission trading，cet)机制被构建。然而，这却为新能源与火电联合运营的模式带来了挑战。一方面，火电机组受爬坡速率、最小技术出力等条件限制，其有限的调节能力难以应对新能源出力的不确定性，降低了新能源的利用率，导致弃风弃光现象严重；另一方面，火电机组在运行过程中还会产生大量co2且频繁地调整出力会增加火电的机械损耗，若实施cet和gct机制，将致使联合系统面临高昂的运营成本。

3、在此困境下，亟需解决两个关键难题：(1)如何提高火电机组的灵活调节能力以快速追踪新能源波动，从而提高风电消纳能力。(2)如何降低火电机组发电产生的碳排放量，促使联合系统低碳环保运行。

4、当前，已有学者围绕火电机组的灵活性提升与碳减排问题开展了丰富研究，可主要分为灵活性改造、卡诺电池与加装碳捕集系统三大类[1]。i)柔性改造主要通过锅炉低负荷辅助稳定燃烧和汽轮机末级叶片性能优化等技术，降低火电机组的最小输出并提高爬坡率。文献[2]设计了多种价格机制激励火电灵活性改造，并分析了碳价、上网电价和调峰电价对燃煤电厂柔性改造的影响，其研究结果表明：调峰深度是影响火电灵活性改造经济性的关键因素之一，增加调峰深度可以对燃煤电厂市场价值产生积极影响；文献[3]提出了一个主抽汽系统，用于调节低负荷时段火电机组的功率输出，提高了可再生能源的消纳空间。文献[4]考虑锅炉蓄热特性的时间变化来提高电厂的灵活性，提出的改进策略能够准确控制输出功率和蒸汽温度等参数。ii)近年来，卡诺电池也被视为火电机组改造的重要途径，其原理是增加电加热设备和蓄热系统取代原有的燃煤锅炉，将火电厂改造为蓄热电厂[5]。卡诺电池能够将系统剩余的电能储存至电加热设备中，再将储存的热量通过布雷顿循环或朗肯循环转化为电能，实现剩余电能的时间移动。文献[6]将蓄热电站与各种常规电站的成本进行了比较，结果表明蓄热电站改造后的发电成本低于常规电厂，不仅能够减少燃料的使用，还能利用卡诺电池能够提供更高的灵活性。文献[7]设计了四种地热辅助的卡诺电池模型，这些卡诺电池在转化效率、经济效益及环境保护方面均有出色表现，并充分利用了可再生能源。iii)碳捕集是一种极具前景的减碳技术，根据捕集环节不同可分为燃烧前捕集、富氧燃烧与燃烧后捕集三种技术，目前燃烧后捕集技术的应用范围最广，本发明重点也聚焦于此。文献[8]将低温碳捕集技术应用到火电机组中，研究结果表明系统捕获了近99％的二氧化碳排放，非常有助于环境的改善。文献[9]研究了碳捕集利用与封存对火电厂的综合影响，并提出使用太阳能辅助和低压涡轮零输出方案，以增强电厂的灵活性。文献[10]将碳捕集利用与封存作为火电机组的碳减排技术，提出了多阶段发电扩展规划模型，并测试了模型在实现碳排放目标方面的功效。然而，上述三种改造方式都存在一定缺陷。灵活性改造着重于提升火电机组的调峰深度与爬坡速率，但对于减少火电机组的碳排放帮助微弱。卡诺电池处于初始研究阶段，距离规模化推广仍需较长时间，并有研究指出随着储能规模的提升，卡诺电池的边际效应会逐渐减弱且储能效率也会逐渐下降[11]。碳捕集技术具备杰出的低碳属性，在低碳情景下采用碳捕集装置(carboncapture storage，ccs)技术的火电厂将获取未来市场的大量份额(占总发电量的23-64％)[12]。但常规碳捕集系统的运行能耗与火电功率之间存在耦合关系，不利于提高火电机组的灵活性[13]。为保留ccs的绿色、低碳属性，碳捕集电厂的灵活运行方式值得深入探索。文献[14]综述了燃烧后碳捕集装置的两种灵活运行方式，一种是建立烟气旁路，第二种是在碳捕集装置内部安装溶剂储罐。旁路是通过控制火电厂燃烧后烟气进入碳捕集装置的分流比率，实现对碳捕集运行能耗的控制；安装储液罐是将吸收co2后的富液储存，根据火电机组运行功率控制储液罐的出入量，以削弱碳捕集装置的吸收与再生环节的耦合[15]。在火电厂中加装灵活运行式碳捕集装置形成碳捕集电厂得到了部分研究的运用，文献[16]以光伏与碳捕集电厂为主体进行协同优化调度，碳捕集电厂(carbon capture power plant，ccpp)减少了典型日72％的调峰深度且碳排放量减少了4263t；文献[17]耦合风电厂、电转气(electricity to gas，p2g)与碳捕集电厂联合以应对风电出力的不确定性，结论表明模型有效减少碳排放、弃风电量与系统总成本等优点；文献[18]在虚拟电厂中应用碳捕集和电转气装置来实现co2的循环利用，并加入储碳和储氢装置来解耦碳捕集和电转气过程。改进后的ccpp解决了传统ccpp灵活性能力弱的问题。可发现，改进后的ccpp在灵活调节能力、碳减排及技术成熟度方面都有优异表现。然而，包括储液罐在内的碳捕集单元需大量投资，高额的成本是碳捕集技术未能广泛应用的重要原因，gct与cet机制作为ccpp的重要盈利途径，也应纳入研究考虑范围。

5、综上，灵活运行的ccpp是解决当前火电配套新能源模式运营困难的关键途径，在各方面都具有突出表现。目前针对ccpp的经济性、运营模式等研究已经形成了丰富的理论成果，为本发明工作奠定理论基础和提供参考价值。但在研究过程中存在以下问题：一是当前主要关注点侧重于ccpp的调峰能力与提供调峰服务的经济性，或是与p2g耦合实现能源的合理利用；但忽略了在绿证和碳交易机制的作用下，碳捕集电厂与新能源等主体的协同与盈利方式。二是当前主要是聚焦于日前阶段ccpp的调峰运行，而未考虑在实际运行中，利用ccpp的灵活调节对日前计划中的偏差进行修正。

6、参考文献为：

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技术实现思路

1、为克服现有技术的不足，本发明提供了一种风电-储能-碳捕集电厂的联合优化调度方法，解决现有技术存在的难以实现电力系统低碳性与经济性的共同提升等问题。

2、本发明解决上述问题所采用的技术方案是：

3、一种风电-储能-碳捕集电厂的联合优化调度方法，将碳捕集电厂、风电厂、储能电厂联合运行，并构建调度模型。

4、作为一种优选的技术方案，调度模型包括绿证-碳交易收益模型、碳捕集电厂灵活运行模型、风电-储能-碳捕集电厂两阶段随机优化模型；其中，两阶段包括日前阶段、实时阶段。

5、作为一种优选的技术方案，绿证-碳交易收益模型的计算内容包括碳交易的成本、绿证的交易成本；

6、碳交易的成本如下：

7、

8、

9、式中：ccet为碳交易收益；λc为单位碳配额的交易价格；为碳捕集机组i在t时刻的无偿碳配额；θth为单位电量的免费碳配额系数；为碳捕集机组i在t时刻的功率；为碳捕集机组的实际碳排放量；为发电循环单位电量的碳排放强度；

10、绿证的交易成本的计算方法如下：

11、

12、

13、式中：cgct表示绿证的交易成本；λg表示绿证交易价格；表示系统的初始绿证配额；为实际风电消纳获得的绿色证书量；pl,t为t时刻系统的负荷功率；θgct为绿证数量配额系数；εg为风电发电量与绿证数量的转化系数；为风电总功率；表示t时刻的弃风功率。

14、作为一种优选的技术方案，碳捕集电厂灵活运行模型如下：

15、

16、

17、

18、

19、

20、

21、式中：为碳捕集电厂的净出力；为第i个碳捕集电厂在t时刻碳捕集设备的总功率；为碳捕集设备的固定能耗；为碳捕集设备的运行能耗；φ为处理单位co2的能耗；为正在处理的co2量；为发电产生的co2量；为进入吸收塔的co2量；σcap为捕集效率；为烟气分流比；为储液罐经过的co2量，为正时代表流出，为负时代表流入。

22、作为一种优选的技术方案，风电-储能-碳捕集电厂两阶段随机优化模型中，日前阶段目标函数如下：

23、f1＝min{ccet+cgct+cstup+cope+ccur}  (1)

24、式中：ccet为碳交易成本，cgct为绿证交易成本，cstup为碳捕集机组的启停成本；cope为碳捕集机组的运行成本；ccur为弃风惩罚成本；

25、

26、式中：t表示时刻，t表示调度周期，i表示碳捕集机组编号，ni表示碳捕集机组数量，λc为碳配额交易价格，为实际的碳排放量，为免费碳配额，λg为绿证交易价格，为初始绿证配额，实际风电消纳获得的绿色证书量，为第i碳捕集机组的启动成本；表示第i碳捕集机组第t时刻运行状态的布尔变量；表示第i碳捕集机组第t-1时刻运行状态的布尔变量；表示第i个碳捕集机组的关停成本，ai,f为碳捕集机组的燃料成本函数的二次项系数，bi,f为碳捕集机组的燃料成本函数的一次项系数，ci,f表示碳捕集机组的燃料成本函数的常数项系数；表示碳捕集机组在t时刻的功率，表示弃风惩罚成本系数，表示t时刻的弃风电量。

27、作为一种优选的技术方案，式(2)的约束包括功率平衡约束，公式为：

28、

29、式中：表示风电的发电功率，表示舍弃的风电功率，表示碳捕集电厂的净输出功率，pl,t表示负荷功率，表示切负荷功率。

30、作为一种优选的技术方案，式(2)的约束包括碳捕集设备约束，公式为：

31、

32、

33、

34、

35、式中：为正在处理的co2量，σcap为碳捕集效率，为最大烟气分流比，为ccs的烟气分流比上限；vi,t为储液罐在t时刻释放co2花费的溶液体积；为t时刻储液罐存储的co2量，mmea为mea的摩尔质量，为co2的摩尔质量；qre为再生塔的解析量、为醇胺溶液浓度、ρr为醇胺溶液密度；为富液储存器在t时刻的体积，为贫液储存器在t时刻的体积；为富液储存器在t-1时刻的体积，为贫液储存器在t-1时刻的体积；为调度周期开始时间时富液储存罐的溶液体积，为调度周期结束时间时富液储存罐的溶液体积，为调度周期开始时间时贫液储存罐的溶液体积，为调度周期结束时间时贫液储存罐的溶液体积；vi,t为t时刻储液罐的容积，vi,max为储液罐的最大容积。

36、作为一种优选的技术方案，实时阶段风电偏差量的平衡机理为：当风电实时出力大于预测值时，通过三种方式中的一种或多种平衡偏差量，分别为：①利用储能充电；②提高烟气分流比；③释放储液罐中的富液；当风电实时出力小于预测值时，通过三种方式中的一种或多种平衡偏差量，分别为：①利用储能放电；②减少烟气分流比；③储液罐储存富液。

37、作为一种优选的技术方案，实时阶段目标函数如下：

38、

39、式中：s为场景编号，ns为场景s的集合；ρs为场景s出现的概率；为场景s中储能的运行成本；为实时场景s下碳交易成本的变化量，为实时场景s下绿证市场成本的变化量，δcs,ope为实时场景s下运行成本的变化量，δcs,cur为实时场景s下惩罚成本的变化量，计算公式如下：

40、

41、式中：为场景s中可交易绿证配额的变化量；为场景s中可交易碳配额的变化量；为场景s中碳捕集电厂的功率变化量；为场景s中新能源弃能量的变化量；cess为储能的运行成本系数，ηc为储能的充电效率，为储能的充电功率，为储能的放电功率，ηd为储能的放电效率。

42、作为一种优选的技术方案，式(11)的约束包括功率平衡约束，公式为：

43、

44、式中：表示风电的发电功率的变化量，表示舍弃风电功率的变化量，表示碳捕集电厂净输出功率的变化量，表示切负荷功率的变化量。

45、本发明相比于现有技术，具有以下有益效果：

46、(1)在燃烧后碳捕集系统中加装旁路与储液罐设备，灵活控制碳捕集装置的运行能耗，间接实现碳捕集电厂净输出功率的快速调节，并构建灵活运行式碳捕集电厂数学模型；

47、(2)在绿证和碳交易机制背景下，提出了碳捕集电厂与新能源、储能等主体的协同盈利模式；

48、(3)考虑风电出力的不确定性，构建日前-实时两阶段随机优化调度模型。日前阶段安排碳捕集机组的开机状态、运行功率与风电的上网功率；实时阶段根据随机优化理论刻画典型风电出力场景，通过调用储能、调节碳捕集设备的运行能耗以平衡风电功率偏差，使多个场景的期望成本最小。