绿碳综合能源系统主从博弈智能定价策略与优化方法-武汉理工 侯慧

■mmmmm■Power&Ener2023年会■“绿碳”综合能源系统主从博弈智能定价策略与优化方法Anintegratedenergysystem'green-carbon'off侯慧1研究背景及意义4求解方法5算例分析6总结与展望研究背景及意义●理论基础●研究背景●贡献与创新苏州太仓3.2苏州太仓3.2MW分布式光伏项目No2Solar②近册绿色电力证书什么是绿证?理论基础什么是绿证?口是国家/国际组织对发电企业每兆瓦时非水可再生能源上网电量颁发的具有独特标识代码的电子证书，是消费绿色电力的唯一凭证。口每个绿证对应1MWh(1000度电)结算电量。口绿证制度的初衷是为了替代政府补贴。配额制度(RPS)履约●RE100有条件认可●仅限于集中式风电或光伏项目。有无补贴均可120-800元/MWh50元/MWh●非盈利组织APX创建，总部位于美国●RE100认可的国际绿证●仅限于无补贴可再生能30元/MWh●非盈利基金会I-REC创建总部位于荷兰●RE100认可的国际绿证●2021年6月15日前，仅限国有企业项目.2021年6月15日后，国有企业和理论基础什么是碳交易?理论基础破排放配额口碳交易又称为“碳排放权交易”,通常由破排放配额政府确定一个碳排放总额，并将碳排放配额分配至企业。如果企业实际排放高于配额，需要到市场上购买配额。口全国碳排放权交易机构负责组织开展全国碳排放权集中统一交易。重庆、广东、湖北、深圳等7地开展了碳排放权交易试点工作；2020年，中国已成长为配额成交量规模全球第二的碳市场。研究背景W*58A*485EBHX1ARE@7a研究背景一□《加快建设全国统一电力市场体系的指导意见》做好绿色电力交易与绿证交易、碳排放权交易的有效衔接。中共中央国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见m研究背景二口《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作m*a*iEa*-RE*RP的意见》完善价格政策持续提升能源利用效率。a5.**A**)研究意义口推动低碳能源转型与促进可再生能源高效发展需要创新的市场机制与口碳排放交易和绿证交易机制是实现碳减排、激励清洁能源开发利用的口综合能源系统能够打破单一能源供应的技术壁垒，实现多能互补互济口博弈理论是促进源荷交互、解决能源市场定价与竞争策略研究的有效口设计了一种“绿碳”抵消机制，考虑3个强关联指标，可实现从绿证到碳排放权的转换以抵智能定价策略和系统管理模型，考虑“绿碳”需求，激励IES减少碳排放，同时有效增加双本研究的主要贡献“绿碳”综合能源系统框架systemresiliencehasbecomeimperative.Thispaperproposesatwo-stagestochasticpro-ratewindspeedpredictions.Simuncertaintyoflinedamage,repaircrewsandmobileemergencygeneratorsnetworkreconfiguration,disutilizingdatafromthe2018supertenhancingtheresilienceofdistributionsystems.distributionsystem,windfieldmodel,transportationnetworPromotionalArticdleaddedbytheECE,notincludedintheoriginalslides³GuangdongKeyLaboratoTyphoondita.geographicdata.distritnfusPot-disasterrestoraionsche“绿碳”综合能源系统框架*GREEN-CARBON*INTEGRATEDENERGYSYSTEM建立了一种4层“绿碳”(integratedIES可基于绿证需求与碳排放需求参与口能源输入层口能源转化与存储层口能源输出层“绿碳”“绿碳”交易层能源转化与存储层能源输入层能源输出层实际碳排放实际碳排放气自愿购售”价格监控“强制配额市场监管g实际碳排放实际碳排放气自愿购售”价格监控“强制配额市场监管g 实际碳排放额Q实.际排放@g额Qg始“强制配额自愿购售”实际绿证量G实际绿证量G配额认证实际绿证量口实际绿证量口mm碳配额实下实际绿证出售绿证购买绿证“绿碳”综合能源系统框架“绿碳”综合能源系统框架□阶梯式碳交易(carbonemissiontrading,CET)机制实际碳排放实际碳排放额e实实际碳排放。碳价c*GREEN-CARBON"INTEGRATEDENERGYS购买绿证绿证折算购买绿证绿证折算实'际证量绿证折算碳配绿证配绿证配绿证折算碳配实际绿证量证购买绿证出售绿证绿证配“绿碳”交易层“绿碳”交易层□“绿碳”交易机制为激励IES运营商提高新能源出力占比，减少碳排放，考虑新能源出力减排效益、新能源出力占比以及实际碳排放与配额占比共3个强相关性指标，设计了一种“绿碳”抵消机制。IES可利用盈余绿证换取碳配额以抵消系统碳排放。利用绿证换取的碳排放权被定义为“绿碳”,即Qgreen。Cr=QcPer=(Q-Q.-Q)P购买碳配额购买碳配额出售碳配额出售碳配额绿证折算盈余绿证折算为碳配额可再生能源出力及实际Q初始实际碳排放初始碳初始碳“绿碳”综合能源系统框架*GREEN-CARBON*INTEGRATEDENERGY口冷热电联产模型(CCHP)能源转化与存储层□电冷水机模型(EC)口电转气模型(P2G)P=np“绿碳”综合能源系统框架*GREEN-CARBON*INTEGRATEDENERGY口能源存储系统(ESS)考虑蓄电池、储热罐、储氢罐3种能源存储装置，并采用燃烧后捕集系统，用于捕集CCHP系统和GB中天然气燃烧所产生的CO₂。所捕集的CO₂一部分输送至Q⁸=μHQ⁸=μH能源输出层能源输出层*GREEN-CARBON*INTEGRATEDENERGY能源输出层中，用户能耗受IES运营商制定的能源价格影响，形成价格型综合需求响应。口弹性负荷□可中断负荷UniversityofHongKong,Shenzhen,China2ShenzhenResearchInstituteofBigDat3SchoolofElectricalandEleNanyangTechnologicalUniversity,Singapore,*ShenzhenInstituteofArtificRobotiesforSociety,Shecostsandreducepowersystemeontheaccuracyofthecarboearfunctionoftheoutputpower.However,thereisasignificantdeviationbetweentheandfocusesontheunit-levelDEF(UDEF).Thepiecewisenon-linearUDEF(P-UDEF)modelisthenproposed,whThenanaccuratepiecewiselinearcostapproximationmeththesegmentpointsandextremepointsofbothP-UDEFandgeneratinomicemissiondispatch(CEED),andthereductionpotentiemissionsbyconsiderinemissionestimation,thermalgeneratingunits●●交易框架●能源用户效益分析博弈的IES交易方法●案例综合能源运营商效益分析●约束条件能源价格能源消耗能源价格能源消耗口定价阶段口定量阶段需求需求领导者：综合能源系统运营商博弈跟随者：能源用户IESIES运营商效益模型*GREEN-CARBON*INTEGRATEDENERGYIES运营商作为Stackelberg博弈的领导者，具有优先定价权，能够基于用户能耗及绿证、碳排放需求制定合理的能源价格，以获得最大系统收益，主要包括供能收益、外部电网及天然气网交易成本、运维成本、碳交易成本、绿证交易收益。口IES运营商目标函数I₃=Lc;+Lc⁶+LcE²+L;c;●外部电网及天然气网交易成本“绿碳”综合能源系统框架“绿碳”综合能源系统框架用户效益模型用户效益模型*GREEN-CARBON*INTEGRATEDENERGYSYSTEM能源用户作为Stackelberg博弈的跟随者，能够基于IES运营商制定的能源价格优化自身的能耗功率，其目的是最大化消费者剩余，即消费者的意愿消费价格与实际消费成消费者剩余越大，表示用户能耗满意度越高，这里采用消费效用函数和能耗成本口能源用户目标函数●能源用户消费效用函数“绿碳”综合能源系统框架“绿碳”综合能源系统框架其他约束条件其他约束条件*GREEN-CARBON"INTEGRATEDENERGYS口定价约束口交换功率约束口能源供需平衡约束口天然气流平衡约束口碳排放流平衡约束。其他约束条件其他约束条件*GREEN-CARBON*INTEGRATEDENERGY口HFC运行功率约束口ESS荷电状态约束其中，k是充放能状态标记系数，为0-1变量，取1时为充能，0时为放能。由于ESS充放能不能同时进行，APSS≤PS-P■■■求解方法该方法可自主设置求解流程，但求解过程复杂，迭代次数多，求解时间较长。●利用KKT条件变换或对偶理论将复杂的多目标问题转换为易于求解的单目标问题该方法用户的效益成为了次要目标，脱离了交互博弈的本质。该方法能够加快迭代收敛速度，但容易陷入局部最优解。该方可以摆脱传统优化模型线性化的复杂操作，既能有效简化计算，缩短求解时间，又能避免陷入局部最优的问题。======================================本文提出一种改进自适应灾变遗传算法(adaptivecatastrophic领导者模型为非线性优化问题，采用ACGA求解。通过引入灾变算子，可有效避免传统遗传算法发生早熟陷入局部最优解的问题，设置自适应灾变规模可有效降低求解复杂度，减少求解迭代次数。跟随者模型为混合整数二次规划(MIQP)问题，采用CPLEX求解。证解求约京条件者例苔UU1区选置院智格定价疏出代化接周素优“珠称”克操量能康用户意优能料通用户消费春剂余兼大化能税政本风光出力E5营度收查票大化防排板算求参意设置优化制事参数输入图5Stackelberg博弈优化流程图PromotionalArticleaddedbytheECE,notincludedAccepted:23January2国网经济技术研究院有限公司ORIGINALRESEARCH1SchoolofAutomation,HangzhoDenmark,Kgs,Lyngby,DeUniversity,Perth,AustrFlexiblecombinedcooling,heating,andpower(CCHP)systemsareeffectiveandheating,andalsoprovidecoolingduringexpansionundercertainTheAA-CAESsystemisinfuencesthecoolingsupply.Subsequently,thecooling,heating,anumericalresultsdemonstratethattheparticipationofAA-CAESinCCHPdispatchcancurtailWPGandreduceoperationcosts.Theeconomicsofthedifferenadvancedadiabaticcompressedairenergystintegratedenergysystem,win■■算例分析●参数设置●仿真结果分析算例分析算例分析算例分析分时电价(元/kW)上网电价(元/kW)(元/m³)阶梯碳价c=0.2元/kg成本系数k₅=0.0207元/kg仿真分析仿真分析时#()口IES运营商智能定价策略分析●电价在18:00-20:00负荷“峰值”●在10:00-14:00负荷“峰值”时，光伏发电量大、能源供应充足，用户需求响应“削峰”效果明显，同时有盈余电能向外部电网出售，因此该时段峰时电价明●在3:00-7:00时段受热负荷供应及CCHP出力影响，使该时段电价●由于夏季电负荷略高于温和季、冬季电负荷略低于温和季，故夏季的平均电价略高于温和季，冬算例分析算例分析线主要呈现“削峰填谷”的●在IDR前后，负荷曲线趋势电●在负荷峰值时大量弹性负荷转移至谷时，多个时段存在可中断负荷的削减，致使电图8能源用户需求响应情况算例分析算例分析表4不同案例设置1√√√√√√2x√√√√√3√X√√√√4√√X√√√5√√√××x6xxxxxx●Case2未考虑IDR,假设能源用户均不随能●Case3未考虑IES运营商与能源用户间的Stackelberg博弈，IES无法智能定价，能源用●Case5未考虑CET、GCT市场以及“绿碳”算例分析图9电负荷供需情况●从整体来看，电能主要由光伏、风电及CCHP系统供应，外部电网、HFC以及蓄电池主要起辅助供应作用。●由于氢负荷及HFC的氢能供应主要由P2G设备提供，因此电能的消耗主要为P2G设备，EC和CCUS设备的运行仅消耗少量的电能。算例分析图10热负荷供需情况●热能主要由CCHP、GB及HFC供应，虽然GB和HFC的制热效率更高，但为满足电能供应，减少外部电网购电成本，故CCHP的供热占比更高。HFC的运行受P2G氢能供应的影响，导致HFC供热占比较低于CCHP和GB。Received:5May2022|Revised:28January2023Accepted:hhsngfahWILEY1MINESParis-PSL,Centre2HES-SOValais-Wallisfortheoperationalconstraintsofthedistributransformers'ratings)andtherechargingtimesoftheEVs.I仿真分析仿真分析●结合图11可知，氢负荷均由P2G出力相对较高。储氢罐同样通过“低充高放”调节各时冷效率高于AC,因此冷负荷主算例分析算例分析电价电价MccccCmlCm2CmlCm2]Cma3Cna4CansCaia6N00图16IES运营商经济效益图17能源用户的消费者剩余本文所提出的方法能够显著降低购气n00算例分析备图20不同基础绿证交易价格和基础碳交易价格下IES的碳交易成本图21不同基础绿证交易价格和基础碳交易价格下IES的绿证交易收益■■■■■总结总结与展望总结□“绿碳”抵消机制可以有效降低系统排放成本。如果IES同时参与CET、GCT市场和绿碳抵消机制，碳排放成本将降低48.40%,GCT的收入仅减少7.25%。口Stackelberg博弈和IDR机制可实现IES运营商的利益和用户用能满意度之间的平衡，可以激励运营商管理能源供应，并通过动态定价改变能源用户的消费行为。口基于CCUS技术和P2G设备，可以捕获二氧化碳并将其转化为CH₄,大大减少了IES的碳排放。更多的TGC可以被出售，而不是用于抵消系统的碳排放。口分析了“绿碳”抵消机制的关键参数。如果CET和GCT的价格过高或过低，系统的碳排放量均无法有效减少。展望总结与展望展望能源共享、碳转移、绿证市场等新型IES运行模型是未来可考虑关键市场机制。口多网耦合方面：电网、天然气网等能源网络与交通网耦合是未来的发展趋势。结合实际交通网对综合能源汽车等综合能源进行优化调度，有利于能源网络间的协