在“碳达峰”与“碳中和”背景下,为提高能源的低碳化利用,提出一种基于阶梯式碳交易机制与细化电转气和碳循环的综合能源系统(integrated energy system,IES)低碳经济运行策略。首先考虑阶梯式碳交易机制,采用碳交易市场,利用区间数与...在“碳达峰”与“碳中和”背景下,为提高能源的低碳化利用,提出一种基于阶梯式碳交易机制与细化电转气和碳循环的综合能源系统(integrated energy system,IES)低碳经济运行策略。首先考虑阶梯式碳交易机制,采用碳交易市场,利用区间数与碳交易费用达到控制碳排放的目的;其次在细化电转气的基础上引入电解槽(eLectrolyzer,EL)、甲烷反应器(methane reactor,MR),并增设碳捕集装置(carbon capture system,CCS),实现碳的循环利用。最后构建以购能成本、阶梯式碳排放交易成本、弃风弃光成本、碳捕集成本最小为目标的IES优化调度模型,利用CPLEX建模优化引擎将原问题转化为混合整数线性问题对此模型进行求解,结果验证了所建模型的有效性。展开更多
为降低区域综合能源系统(regional integrated energy system, RIES)的碳排放、促进可再生能源消纳、优化系统运行成本,提出了碳交易机制下计及电转气(power to gas, P2G)及负荷柔性特征的RIES低碳经济调度策略。建立了阶梯式碳交易机制...为降低区域综合能源系统(regional integrated energy system, RIES)的碳排放、促进可再生能源消纳、优化系统运行成本,提出了碳交易机制下计及电转气(power to gas, P2G)及负荷柔性特征的RIES低碳经济调度策略。建立了阶梯式碳交易机制,两阶段、多模块P2G及柔性电、热、冷负荷的数学模型,并将其纳入RIES优化调度的框架;综合考虑碳交易成本、运行成本、负荷响应成本及弃风/弃光惩罚成本,建立了RIES的多能量耦合、多目标协同的优化调度模型;编制了RIES能量优化调度程序,开展了多种运行方式下的算例研究。结果表明:阶梯式碳交易机制能有效地降低碳排放,碳减排成本增量及微增率可作为配置碳交易机制参数的重要依据;“EL+MR+HFC+储氢罐”的4模块、两阶段精细化模型更准确地反映了P2G的运行特性;负荷侧全要素的柔性调度能够缓解用能高峰时段的供能压力,提升系统的综合运行效益。展开更多
针对中国西北矿区存在的可再生能源消纳率低、碳排放量高及运行经济性欠佳等问题,提出一种考虑阶梯碳-绿证互认与重力储能的矿区综合能源系统(coal mine integrated energy system,CMIES)优化调度模型。首先,考虑煤层气、废弃矿井重力...针对中国西北矿区存在的可再生能源消纳率低、碳排放量高及运行经济性欠佳等问题,提出一种考虑阶梯碳-绿证互认与重力储能的矿区综合能源系统(coal mine integrated energy system,CMIES)优化调度模型。首先,考虑煤层气、废弃矿井重力储能等矿区资源的多元利用,建立CMIES基本模型。其次,为提升CMIES的经济效益和能源利用率,在CMIES中加入碳捕集、电转气和冷热电联产机组等耦合设备,并建立电-热-冷柔性负荷模型以提高系统调节能力。然后,引入阶梯碳-绿证互认机制,通过市场交互促进新能源设备出力。最后,以系统总运行成本最小为目标构建混合整数规划模型并通过Cplex进行求解。仿真结果表明,该模型可显著提升矿区可再生能源消纳率,降低系统碳排放量,同时兼顾系统运行经济性,为CMIES低碳经济化转型提供理论支撑。展开更多
随着电力市场和碳市场的发展,将需求响应和碳交易机制引入综合能源系统运行调度中,有助于引导用户和系统运营商优化用电和调度计划。通过分时电价和需求响应激励补贴等综合型激励措施引导用户参与需求响应,并基于IGDT(information gap d...随着电力市场和碳市场的发展,将需求响应和碳交易机制引入综合能源系统运行调度中,有助于引导用户和系统运营商优化用电和调度计划。通过分时电价和需求响应激励补贴等综合型激励措施引导用户参与需求响应,并基于IGDT(information gap decision theory)理论构建了考虑阶梯式碳交易机制以及需求响应的综合能源系统双层随机优化调度模型,并通过KKT条件和大M法将双层模型转化为单层模型进行求解。结果表明,引入需求响应和阶梯式碳交易机制之后能够实现综合能源系统的低碳环保运行。展开更多
阶梯式碳交易机制以及优化调度模型求解算法是进行园区综合能源系统(community integrated energy system,CIES)优化调度的重要因素,现有文献对这两个因素的考虑不够全面。为此,文中在考虑阶梯式碳交易机制的基础上,提出采用近端策略优...阶梯式碳交易机制以及优化调度模型求解算法是进行园区综合能源系统(community integrated energy system,CIES)优化调度的重要因素,现有文献对这两个因素的考虑不够全面。为此,文中在考虑阶梯式碳交易机制的基础上,提出采用近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法求解CIES低碳优化调度问题。该方法基于低碳优化调度模型搭建强化学习交互环境,利用设备状态参数及运行参数定义智能体的状态、动作空间及奖励函数,再通过离线训练获取可生成最优策略的智能体。算例分析结果表明,采用PPO算法得到的CIES低碳优化调度方法能够充分发挥阶梯式碳交易机制减少碳排放量和提高能源利用率方面的优势。展开更多
电-热-气-冷多能联供型微网对实现能源可持续发展具有重要的应用价值。针对多能联供系统碳排放量较高和负荷模型预测不准确问题,提出了一种基于滚动优化的电-热-气-冷系统多时间尺度低碳运行策略。首先,建立电-热-气-冷系统设备模型。其...电-热-气-冷多能联供型微网对实现能源可持续发展具有重要的应用价值。针对多能联供系统碳排放量较高和负荷模型预测不准确问题,提出了一种基于滚动优化的电-热-气-冷系统多时间尺度低碳运行策略。首先,建立电-热-气-冷系统设备模型。其次,构建日前与日内两阶段模型,在日前调度阶段引入含赏罚因数的碳交易机制,通过将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与双向长短期记忆网络(bi-directional long short term memory,Bi-LSTM)进行结合对风光功率进行预测,并以运行成本最低为目标进行优化。之后,建立日内多时间尺度的优化调度模型,以调度成本最低为目标进行求解。最后,以某市综合能源系统为研究对象进行分析。结果表明,所提出的方法能够有效减少碳排放,提高负荷模型预测的准确度的同时实现多能联供系统的低碳经济运行。展开更多
文摘为降低区域综合能源系统(regional integrated energy system, RIES)的碳排放、促进可再生能源消纳、优化系统运行成本,提出了碳交易机制下计及电转气(power to gas, P2G)及负荷柔性特征的RIES低碳经济调度策略。建立了阶梯式碳交易机制,两阶段、多模块P2G及柔性电、热、冷负荷的数学模型,并将其纳入RIES优化调度的框架;综合考虑碳交易成本、运行成本、负荷响应成本及弃风/弃光惩罚成本,建立了RIES的多能量耦合、多目标协同的优化调度模型;编制了RIES能量优化调度程序,开展了多种运行方式下的算例研究。结果表明:阶梯式碳交易机制能有效地降低碳排放,碳减排成本增量及微增率可作为配置碳交易机制参数的重要依据;“EL+MR+HFC+储氢罐”的4模块、两阶段精细化模型更准确地反映了P2G的运行特性;负荷侧全要素的柔性调度能够缓解用能高峰时段的供能压力,提升系统的综合运行效益。
文摘针对中国西北矿区存在的可再生能源消纳率低、碳排放量高及运行经济性欠佳等问题,提出一种考虑阶梯碳-绿证互认与重力储能的矿区综合能源系统(coal mine integrated energy system,CMIES)优化调度模型。首先,考虑煤层气、废弃矿井重力储能等矿区资源的多元利用,建立CMIES基本模型。其次,为提升CMIES的经济效益和能源利用率,在CMIES中加入碳捕集、电转气和冷热电联产机组等耦合设备,并建立电-热-冷柔性负荷模型以提高系统调节能力。然后,引入阶梯碳-绿证互认机制,通过市场交互促进新能源设备出力。最后,以系统总运行成本最小为目标构建混合整数规划模型并通过Cplex进行求解。仿真结果表明,该模型可显著提升矿区可再生能源消纳率,降低系统碳排放量,同时兼顾系统运行经济性,为CMIES低碳经济化转型提供理论支撑。
文摘随着电力市场和碳市场的发展,将需求响应和碳交易机制引入综合能源系统运行调度中,有助于引导用户和系统运营商优化用电和调度计划。通过分时电价和需求响应激励补贴等综合型激励措施引导用户参与需求响应,并基于IGDT(information gap decision theory)理论构建了考虑阶梯式碳交易机制以及需求响应的综合能源系统双层随机优化调度模型,并通过KKT条件和大M法将双层模型转化为单层模型进行求解。结果表明,引入需求响应和阶梯式碳交易机制之后能够实现综合能源系统的低碳环保运行。
文摘电-热-气-冷多能联供型微网对实现能源可持续发展具有重要的应用价值。针对多能联供系统碳排放量较高和负荷模型预测不准确问题,提出了一种基于滚动优化的电-热-气-冷系统多时间尺度低碳运行策略。首先,建立电-热-气-冷系统设备模型。其次,构建日前与日内两阶段模型,在日前调度阶段引入含赏罚因数的碳交易机制,通过将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与双向长短期记忆网络(bi-directional long short term memory,Bi-LSTM)进行结合对风光功率进行预测,并以运行成本最低为目标进行优化。之后,建立日内多时间尺度的优化调度模型,以调度成本最低为目标进行求解。最后,以某市综合能源系统为研究对象进行分析。结果表明,所提出的方法能够有效减少碳排放,提高负荷模型预测的准确度的同时实现多能联供系统的低碳经济运行。
