电气工程学报, 2022, 17(4): 226-232 doi: 10.11985/2022.04.023

电力系统

考虑电-气综合需求响应的综合能源系统低碳经济调度*

赵安新,, 张智晟,

青岛大学电气工程学院 青岛 266071

Low-carbon Economic Dispatch of Integrated Energy System Considering Integrated Power Demand Response

ZHAO Anxin,, ZHANG Zhisheng,

College of Electrical Engineering, Qingdao University, Qingdao 266071

收稿日期: 2021-12-16   修回日期: 2022-10-21  

基金资助: *国网山东省电力公司科技资助项目.  2020A-022

Received: 2021-12-16   Revised: 2022-10-21  

作者简介 About authors

赵安新,男,1998年生,硕士研究生。主要研究方向为综合能源系统经济运行与调度。E-mail:1791910357@qq.com

张智晟,男,1975年生,博士,教授。主要研究方向为电力系统短期负荷预测和经济调度。E-mail:slnzzs@126.com

摘要

随着“碳达峰”和“碳中和”目标的提出,低碳电力更加符合社会发展的需求。氢气具有清洁无污染、能量密度大等特点,合理利用氢能源为综合能源系统的发展提供了新的方向。基于此构建了含制氢-储氢设备的综合能源系统低碳经济调度模型,引入电-气综合需求响应并考虑碳排放惩罚成本,以系统总成本最优为目标函数,利用粒子群算法对实际算例进行分析求解。仿真结果表明通过引入综合需求响应和制氢-储氢设备,可提高可再生能源的消纳水平,降低系统的成本,减少系统的碳排放。

关键词: 综合能源系统 ; 碳排放惩罚成本 ; 综合需求响应 ; 电解制氢 ; 燃料电池 ; 风电消纳

Abstract

With the ‘emission peak’ and ‘carbon neutrality’ goals proposed, low-carbon electricity is more in line with the needs of social development. Hydrogen has the characteristics of clean, pollution-free and high energy density. The rational use of hydrogen energy provides a new direction for the development of integrated energy systems. Based on this, a low-carbon economic dispatch model of an integrated energy system containing hydrogen production and hydrogen storage equipment is constructed. The integrated electricity-gas demand response is introduced and the carbon emission penalty cost is considered. The total system cost is optimal as the objective function, and finally the particle swarm algorithm is used to analyze and solve actual calculation examples. The simulation results show that the introduction of integrated demand response and hydrogen production and storage systems can improve the consumption level of renewable energy, reduce the cost of the system, and reduce the carbon emissions of the system.

Keywords: Integrated energy system ; carbon emission penalty cost ; integrated demand response ; electrolytic hydrogen production ; fuel cell ; wind power consumption

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本文引用格式

赵安新, 张智晟. 考虑电-气综合需求响应的综合能源系统低碳经济调度*. 电气工程学报[J], 2022, 17(4): 226-232 doi:10.11985/2022.04.023

ZHAO Anxin, ZHANG Zhisheng. Low-carbon Economic Dispatch of Integrated Energy System Considering Integrated Power Demand Response. Chinese Journal of Electrical Engineering[J], 2022, 17(4): 226-232 doi:10.11985/2022.04.023

1 引言

随着社会经济的持续发展,能源的消耗量与日俱增。国家近期提出了2030年以前实现碳达峰,2060年以前实现碳中和的目标[1-2]。这对我国未来资源配置效率和能源利用率提出了更高的要求。通过大力发展可再生能源发电,探索更加先进的能源生产消费一体化模式,加快我国能源行业转型[3-4]。风电等可再生能源发电方式具有不稳定的特点,仅通过现有的电力系统难以解决可再生能源的消纳问题,综合能源系统的大力发展为可再生能源提供了新的途径[5-6]

综合能源系统(Integrated energy system,IES)利用不同的设备,通过能源的耦合、转化等过程,将电、气、热三种能源整合到一个系统中[7-8]。综合需求响应(Integrated demand response, IDR)通过价格调整或奖励机制,改变需求侧的负荷用能需求,降低需求侧负荷的峰谷差[9-11]。文献[12]通过引入人体(Predicted mean vote, PMV)和(Predicted percentage dissatisfied, PPD)指标,建立了多种类型的柔性负荷模型,综合能源系统的整体性能得到提升。文献[13]提出一种考虑风电消纳和运行经济效益的综合能源系统“源-网-荷-储”协同优化运行方法。文献[14]在综合能源系统中加入风电制氢系统,提高了风电的消纳量。在综合能源系统低碳调度方面。文献[15]提出碳捕集电厂(Carbon capture power plant, CCPP)-电转气(Power to gas, P2G)综合能源系统模型,降低整个系统的运行成本和碳排放,提高风电的消纳能力。文献[16]考虑了碳交易和柔性负荷,通过对包含9个能源集线器(Energy hub, EH)的IES进行仿真,分析表明了该模型能够减少碳排放,提高风电的利用率和IES的整体运行性能。

综上,国内外对含氢能源的综合能源系统研究较少。因此,本文构建了含制氢-储氢设备的综合能源系统低碳经济调度模型,计及电-气综合需求响应,确定了含碳排放惩罚成本的系统总成本最优目标函数,最后通过实际算例进行仿真分析,验证了本文所提模型的有效性和合理性。

2 含制氢-储氢设备的综合能源系统

本文所提及的综合能源系统是由电力系统、天然气系统以及热力系统构成的耦合系统。IES中所包含的制氢-储氢设备由电解装置(Electrolyzer)、储氢装置(Hydrogen storage, HS)以及燃料电池(Fuel cell, FC)组成,通过消耗富余风电,提升可再生能源的消纳水平。利用燃气轮机(Gas turbine, GT)、热电联产机组(Combined heating and power, CHP)、电锅炉(Electric boiler, EB)等设备实现电、气、热三种能源的转化,提升异质能源的利用率。含制氢-储氢设备的综合能源系统结构如图1所示。

图1

图1   含制氢-储氢设备IES结构图


3 电气综合需求响应

本文中价格型需求响应通过价格弹性矩阵表示,其中自弹性系数表示的是同时间段内价格变化与用电负荷变化的关系,互弹性系数表示的是不同时间段的价格变化率与当前时间段用电负荷量变化率的关系。通过分时电价的控制策略,将每个调度日分为峰平谷三个阶段,峰平谷三阶段分别对应不同的弹性系数。由于电价的改变,用户会根据自身需求调整用电行为,可以通过弹性矩阵求出电价改变后用电负荷[17-19],其公式如下所示

${{\mu }_{ii}}=\frac{\Delta {{P}_{i}}}{{{P}_{i}}}{{\left( \frac{\Delta {{Q}_{i}}}{{{Q}_{i}}} \right)}^{-1}}$
${{\mu }_{ij}}=\frac{\Delta {{P}_{i}}}{{{P}_{i}}}{{\left( \frac{\Delta {{Q}_{j}}}{{{Q}_{j}}} \right)}^{-1}}$
$\mu =\left[ \begin{matrix} {{\mu }_{1,1}} & {{\mu }_{1,2}} & \cdots & {{\mu }_{1,24}} \\ {{\mu }_{2,1}} & {{\mu }_{2,2}} & \cdots & {{\mu }_{2,24}} \\ \vdots & \vdots & {} & \vdots \\ {{\mu }_{24,1}} & {{\mu }_{24,2}} & \cdots & {{\mu }_{24,24}} \\\end{matrix} \right]$
${{Q}_{e}}=\Delta Q/{{Q}_{l}}$
${{P}_{i}}={P}'_{i} \times \mu \times {{Q}_{e}}+{P}'_{i}$

式中,${{\mu }_{ii}}$为自弹性系数,表示第$i$时间段的电价变化率和用电负荷变化率的关系;${{\mu }_{ij}}$为互弹性系数,表示第$i$时间段的电价变化率和第$j$时间段用电负荷变化率的关系;${{P}_{i}}$和$\Delta {{P}_{i}}$分别为第$i$时间段的用电负荷量以及调整量,${{Q}_{i}}$和$\Delta {{Q}_{i}}$分别为第$i$时间段内的电价和调整量;${P}'_{i}$为需求响应前第$i$时间段的原始负荷;${{Q}_{l}}$为需求响应之前的原始电价;${{Q}_{e}}$为电价变化量与需求响应前原始电价的比值。

天然气负荷的价格型需求响应和电负荷价格型需求响应类似,也是利用弹性系数和弹性矩阵的方法,气负荷的需求响应模型参照上述电负荷需求响应模型。

4 综合能源系统的优化调度模型

4.1 低碳经济调度目标函数

本文所研究的IES低碳经济调度的目标为系统运行总成本最低,总成本包含碳排放惩罚成本以及系统设备的运行成本两部分,其中碳排放惩罚成本包含燃气轮机、热电联产机组、电锅炉以及储氢装置的碳排放惩罚成本[20-21]。系统设备的运行成本包括燃气轮机运行成本、热电联产机组运行成本、电锅炉运行成本、风力发电成本、光伏发电成本、电解装置成本、燃料电池成本、储氢设备的成本以及弃风、弃光成本。碳排放惩罚成本和碳排放量有关公式如下所示

$C=\alpha {{C}_{P}}$
${{C}_{P}}={{C}_{MT}}+{{C}_{CHP}}+{{C}_{EB}}+{{C}_{S}}$
${{C}_{MT}}=\sum\limits_{t\text{=}1}^{T}{{{c}_{mt}}V_{t}^{MT}}$
${{C}_{CHP}}=\sum\limits_{t=1}^{T}{{{c}_{chp}}V_{t}^{CHP}}$
${{C}_{EB}}=\sum\limits_{t=1}^{T}{{{c}_{eb}}P_{t}^{EB}}$
${{C}_{S}}=\sum\limits_{t=1}^{T}{{{c}_{s}}V_{t}^{S}}$
$V_{t}^{S}=\left\{ \begin{align} & {{\lambda }_{{{H}_{2}}}}P_{t}^{d}\ \ \ P_{t}^{f}>P_{t}^{y} \\ & {{\xi }_{{{H}_{2}}}}P_{t}^{R}\ \ \ P_{t}^{f}<P_{t}^{y} \\ \end{align} \right.$

式中,$C$为碳排放惩罚成本;$\alpha $为单位碳排放惩罚成本系数;${{C}_{P}}$为系统的总碳排放量;${{C}_{MT}}$、${{C}_{CHP}}$、${{C}_{EB}}$、${{C}_{S}}$分别为燃气轮机、热电联产机组、电锅炉、储氢系统的碳排放总量;${{c}_{mt}}$、${{c}_{chp}}$、${{c}_{eb}}$、${{c}_{s}}$分别为燃气轮机、CHP、电锅炉、储氢设备的单位碳排放系数;$V_{t}^{MT}$、$V_{t}^{CHP}$分别为燃气轮机和热电联产机组在第$t$时间段消耗的天然气的体积;$P_{t}^{EB}$、$P_{t}^{d}$、$P_{t}^{R}$分别为第$t$时间段电锅炉、电解装置的输入功率以及燃料电池的输出功率;$P_{t}^{f}$、$P_{t}^{y}$分别为第$t$时间段系统的发电功率和用电功率;${{\lambda }_{{{H}_{2}}}}$、${{\xi }_{{{H}_{2}}}}$分别为电解制氢和燃料电池的转化系数;$V_{t}^{S}$为第$t$时间段储氢设备内氢气的变化量。

系统设备的运行成本有关公式如下所示

$\begin{align} & J={{f}_{MT}}+{{f}_{CHP}}+{{f}_{EB}}+{{f}_{WT}}+ \\ & {{f}_{PV}}+{{f}_{d}}+{{f}_{R}}+{{f}_{s}}+{{f}_{q}} \end{align}$
${{f}_{MT}}=\sum\limits_{t=1}^{T}{V_{t}^{MT}{{Q}_{gas}}}$
${{f}_{CHP}}=\sum\limits_{t}^{T}{V_{t}^{CHP}{{Q}_{gas}}}$
${{f}_{EB}}\text{=}\sum\limits_{t=1}^{T}{P_{t}^{EB}{{Q}_{d}}}$
${{f}_{WT}}=\sum\limits_{t=1}^{T}{\left( {{Q}_{WT}}P_{t}^{WT}+{{Q}_{WT(Q)}}P_{t}^{WT(Q)} \right)}$
${{f}_{PV}}=\sum\limits_{t=1}^{T}{\left( {{Q}_{PV}}P_{t}^{PV}+{{Q}_{PV(Q)}}P_{t}^{PV(Q)} \right)}$
${{f}_{d}}=\sum\limits_{t}^{T}{{{Q}_{d}}P_{t}^{d}}$
${{f}_{R}}=\sum\limits_{t}^{T}{{{Q}_{R}}P_{t}^{R}}$
${{f}_{s}}=\sum\limits_{t}^{T}{{{Q}_{S}}V_{t}^{S}}$

式中,$J$为系统的运行成本;${{f}_{MT}}$、${{f}_{CHP}}$、${{f}_{EB}}$、${{f}_{WT}}$、${{f}_{PV}}$、${{f}_{d}}$、${{f}_{R}}$、${{f}_{s}}$、${{f}_{q}}$分别为燃气轮机、CHP机组、电锅炉、风电、光伏、电解装置、燃料电池、储氢设备以及弃风的运行成本;${{Q}_{gas}}$、${{Q}_{d}}$、${{Q}_{WT}}$、${{Q}_{WT(Q)}}$、${{Q}_{PV}}$、${{Q}_{PV(Q)}}$、${{Q}_{R}}$、${{Q}_{S}}$分别为单位气价、单位电价、单位风电运维成本、单位弃风成本、单位光伏成本、单位弃光成本、单位燃料电池成本和单位储氢成本;$P_{t}^{WT}$、$P_{t}^{PV}$分别为风电、光伏第$t$时间段的功率;$P_{t}^{WT(Q)}$、$P_{t}^{PV(Q)}$分别为弃风功率和弃光功率。

通过综合考虑碳排放惩罚成本以及系统设备运行成本,将两者整合到一起。则整个综合能源系统的成本表达式如下所示

$F\text{=}C\text{+}J$

式中,$F$为综合能源系统的总成本。

4.2 约束条件

(1) 电功率平衡约束

$\begin{matrix} P_{t}^{d}+P_{t}^{EB}+P_{t}^{L}\text{=}V_{t}^{MT}{{\eta }_{MT}}L{{H}_{gas}}+P_{t}^{WT}+ \\ V_{t}^{CHP}{{\eta }_{CHP}}L{{H}_{gas}}+P_{t}^{PV}+P_{t}^{R} \\ \end{matrix}$

式中,${{\eta }_{MT}}$、${{\eta }_{CHP}}$分别为燃气轮机和CHP的气电转换系数;$P_{t}^{L}$为$t$时刻的用电负荷功率;$L{{H}_{gas}}$为天然气的低热值,数值为$9.7\ \text{kW}\cdot \text{h/}{{\text{m}}^{3}}$。

(2) 热功率平衡约束

$H_{t}^{L}=V_{t}^{MT}{{\mu }_{MT}}L{{H}_{gas}}+V_{t}^{CHP}{{\mu }_{CHP}}L{{H}_{gas}}\text{+}P_{t}^{EB}{{\mu }_{EB}}$

式中,${{\mu }_{MT}}$、${{\mu }_{CHP}}$分别为燃气轮机和热电联产机组的气热转化效率;${{\mu }_{EB}}$为电锅炉的电热转换系数;$H_{t}^{L}$为$t$时刻的用热负荷功率。

(3) 燃气轮机约束

$P_{t}^{MT}=V_{t}^{MT}{{\eta }_{MT}}L{{H}_{gas}}$
$H_{t}^{MT}=V_{t}^{MT}{{\mu }_{MT}}L{{H}_{gas}}$
$P_{MT}^{\min }\le P_{t}^{MT}\le P_{MT}^{\max }$
$H_{MT}^{\min }\le H_{t}^{MT}\le H_{MT}^{\max }$

式中,$P_{t}^{MT}$、$H_{t}^{MT}$分别为$t$时刻燃气轮机的发电功率和发热功率;$P_{MT}^{\max }$、$P_{MT}^{\min }$为燃气轮机的发电功率的上下限;$H_{MT}^{\max }$、$H_{MT}^{\min }$为燃气轮机发热功率的上下限。

(4) 热电联产机组约束

$P_{t}^{CHP}=V_{t}^{CHP}{{\eta }_{CHP}}L{{H}_{gas}}$
$H_{t}^{CHP}=V_{t}^{CHP}{{\mu }_{CHP}}L{{H}_{gas}}$
$P_{CHP}^{\min }\le P_{t}^{CHP}\le P_{CHP}^{\max }$
$H_{CHP}^{\min }\le H_{t}^{CHP}\le H_{CHP}^{\max }$

式中,$P_{t}^{CHP}$、$H_{t}^{CHP}$分别为热电联产机组的产电功率和产热功率;${{\eta }_{CHP}}$、${{\mu }_{CHP}}$分别为热电联产机组的气电转换系数和气热转换系数;$P_{CHP}^{\max }$、$P_{CHP}^{\min }$分别为热电联产机组产电功率的上下限;$H_{CHP}^{\max }$、$H_{CHP}^{\min }$分别为热电联产机组的产热功率的上下限。

(5) 风电约束

$0\le P_{t}^{WT}\le P_{WT}^{\max }$

式中,$P_{WT,t}^{\max }$为风力发电的最大功率。

(6) 光伏发电约束

$0\le P_{t}^{PV}\le P_{PV}^{\max }$

式中,$P_{PV}^{\max }$为光伏发电的最大功率。

(7) 电解装置约束

$0\le P_{t}^{e}\le P_{e}^{\max }$

式中,$P_{e}^{\max }$为电解装置的最大功率。

(8) 燃料电池约束

$0\le P_{t}^{R}\le P_{R}^{\max }$

式中,$P_{R}^{\max }$为燃料电池的最大功率。

(9) 储氢装置约束

$0\le V_{t}^{{{H}_{2}}}\le V_{{{H}_{2}}}^{\max }$

式中,$V_{{{H}_{2}}}^{\max }$为储氢设备的最大容量。

5 算例分析

为了验证本文所建立的IES低碳经济调度模型的有效性,选取某区域综合能源系统,利用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对模型求解。系统中包括燃气轮机、热电联产机组、电锅炉、制氢-储氢设备、风机、光伏。调度时长$T=24\ \text{h}$,单位调度时长$\Delta t=1\ \text{h}$。

5.1 IDR效果比较

价格型需求响应由价格弹性矩阵表示。电价弹性矩阵中自弹性系数取-0.2,互弹性系数取0.03,气价弹性矩阵中自弹性系数取-0.581,互弹性系数取0.03。峰平谷分时电价和分时气价分别如表1表2所示。

表1   分时电价参数

时间段电价/[元/(kW·h)]
峰时段10:00—14:00
17:00—22:00
0.95
平时段7:00—10:00
14:00—17:00
0.68
谷时段0:00—7:00
22:00—24:00
0.43

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表2   分时气价参数

时间段气价/(元/m3)
峰时段8:00—13:00
16:00—19:00
3.78
平时段6:00—8:00
13:00—16:00
19:00—22:00
3.00
谷时段0:00—6:00
22:00—24:00
2.84

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考虑IDR前后电负荷和气负荷变化如图2所示,考虑IDR前后两种负荷峰谷差变化如表3所示。

图2

图2   IDR前后电、气负荷曲线


表3   考虑IDR前后电、气负荷曲线峰谷差对比

方案电负荷/MW气负荷/MW
未考虑IDR1.120.719
考虑IDR0.8030.462

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图2可以直观地看出,在综合需求响应之后电负荷和气负荷的负荷曲线更加平缓,峰谷差明显减小。由表3可知,考虑IDR后,电负荷峰谷差降低了0.317 MW,气负荷峰谷差降低了0.257 MW。由此可证明,在IES经济调度中引入IDR可以降低系统在峰谷时期的负荷压力,降低负荷的峰谷差,达到削峰填谷的目的。

5.2 不同场景低碳经济调度结果分析

为了验证IDR以及制氢-储氢设备对本文所建IES低碳经济调度模型有效性的影响,本文设置了4种模拟场景。4个场景中,场景各类负荷以及设备参数都相同。4种场景如下所述:① 场景1:不考虑IDR,有制氢-储氢设备;② 场景2:考虑IDR,有制氢-储氢设备;③ 场景3:不考虑IDR,无制氢-储氢设备;④ 场景4:考虑IDR,无制氢-储氢设备。

5.2.1 弃风功率对比

4种场景下各时间段的弃风功率如图3所示,4种场景下弃风总功率如表4所示。

图3

图3   4种场景下弃风功率


表4   4种场景下弃风总功率

场景弃风总功率/MW
场景110.976
场景210.030
场景312.812
场景411.563

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通过对比场景1和场景3、场景2和场景4的数据,含制氢-储氢设备的场景弃风总功率分别降低了14.33%和13.26%;通过对比场景1和场景2、场景3和场景4的数据,弃风总功率分别降低了弃8.61%和9.74%。制氢-储氢设备可以将富余风电转化为氢能,考虑电-气综合需求响应可以改变需求侧用电模式,增大风电并网空间。数据对比表明,在低碳经济调度模型中考虑IDR和制氢-储氢设备后,均可以提升可再生能源消纳量,明显减少弃风总量。

5.2.2 低碳经济性分析

为了进一步验证本文所建立调度模型的可行性,分析了4种场景下系统的低碳经济性。4种场景下系统的各时间段碳排放量如图4所示,系统的总成本和碳排放总量如表5所示。

图4

图4   4种场景下碳排放总量


表5   IES的总成本和碳排放总量

场景总成本/元碳排放总量/kg
场景175 205.8011 924.86
场景273 276.5911 276.49
场景376 987.0612 978.36
场景475 924.2612 638.34

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通过场景1和场景2、场景3和场景4两组对比,系统总成本分别降低了1 929.21元和1 062.8元,碳排放总量分别降低了648.37 kg和340.02 kg;通过场景1和场景3、场景2和场景4两组对比,系统总成本分别降低了1 781.26元和2 647.67元,碳排放总量分别降低了1 053.5 kg和1 361.85 kg。数据可以清晰地表明,考虑综合需求响应和引入制氢-储氢设备均可不同程度地提高IES的低碳经济性。

6 结论

为了响应国家“碳中和”和“碳达峰”的号召,加快向绿色低碳社会的转型,本文建立了考虑电-气综合需求响应的综合能源系统低碳经济调度模型,并结合实际案例分析,得到以下结论。

(1) 考虑电-气综合需求响应可以降低系统的运行成本,减少系统的碳排放,能够实现削峰填谷,降低负荷的峰谷差,提高系统的经济性和环保性。

(2) 在系统中加入制氢-储氢设备,能够有效地提高可再生能源的消纳,减少弃风功率,提高系统的稳定性和安全性。

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魏震波, 马新如, 郭毅, .

碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行

[J]. 电力建设, 2022, 43(1):1-9.

DOI:10.12204/j.issn.1000-7229.2022.01.001      [本文引用: 1]

综合能源系统是实现&#x0201c;双碳&#x0201d;目标的有效途径,为进一步挖掘其需求侧可调节潜力对碳减排的作用,提出了一种碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行模型。首先,根据负荷响应特性将需求响应分为价格型和替代型2类,分别建立了基于价格弹性矩阵的价格型需求响应模型,及考虑用能侧电能和热能相互转换的替代型需求响应模型;其次,采用基准线法为系统无偿分配碳排放配额,并考虑燃气轮机和燃气锅炉的实际碳排放量,构建一种面向综合能源系统的碳交易机制;最后,以购能成本、碳交易成本及运维成本之和最小为目标函数,建立综合能源系统低碳优化运行模型,并通过4类典型场景对所提模型的有效性进行了验证。通过对需求响应灵敏度、燃气轮机热分配比例和不同碳交易价格下系统的运行状态分析发现,合理分配价格型和替代型需求响应及燃气轮机产热比例有利于提高系统运行经济性,制定合理的碳交易价格可以实现系统经济性和低碳性协同。

WEI Zhenbo, MA Xinru, GUO Yi, et al.

Optimized operation of integrated energy system considering demand response under carbon trading mechanism

[J]. Electric Power Construction, 2022, 43(1):1-9.

DOI:10.12204/j.issn.1000-7229.2022.01.001      [本文引用: 1]

The integrated energy system (IES) is an effective way to achieve the“carbon neutrality and emission peak”goal. In order to further explore the role of the adjustable potential of demand side on carbon emission reduction, an optimized operation model of IES considering the demand response under the carbon trading mechanism is proposed. Firstly, according to the characteristics of load response, the demand response is divided into two types: price-type and substitution-type. The price-type demand response model is established on the basis of price elasticity matrix, and the substitution-type demand response model is constructed by considering the conversion of electricity and heat. Secondly, base-line method is used to allocate free carbon emission quota for the system, and considering the actual carbon emissions of gas turbine and gas boiler, a carbon trading mechanism for the IES is constructed. Finally, a low-carbon optimal operation model of IES is established, whose objective is to minimize the sum cost of energy purchase, cost of carbon transaction and cost of IES operation and maintenance. The effectiveness of the proposed model is verified through four typical scenarios. By analyzing the sensitivity of demand response, heat distribution ratio of gas turbine and the operating state of the system under different carbon trading prices, it is found that reasonable allocation of price-type and substitution-type demand response and heat production ratio of gas turbine is beneficial to improve the operating economy of the system. Making reasonable carbon trading price can realize the coordination of system economy and low carbon.

CAO Bin, WANG Nan, LI Jun, et al.

Optimal scheduling of regional integrated energy system considering integrated demand response

[J]. CSEE Journal of Power and Energy Systems, 2021:1-10.

[本文引用: 1]

帅挽澜, 朱自伟, 李雪萌, .

考虑风电消纳的综合能源系统“源-网-荷-储”协同优化运行

[J]. 电力系统保护与控制, 2021, 49(19):18-26.

[本文引用: 1]

SHUAI Wanlan, ZHU Ziwei, LI Xuemeng, et al.

‘Source-network-load-storage’ coordinated optimization operation for an integrated energy system considering wind power consumption

[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(19):18-26.

[本文引用: 1]

郭梦婕, 严正, 周云, .

含风电制氢装置的综合能源系统优化运行

[J]. 中国电力, 2020, 53(1):115-123.

[本文引用: 1]

GUO Mengjie, YAN Zheng, ZHOU Yun, et al.

Control strategy optimization for thermal power unit adapted to deep peak shaving for large-scale new energy source integration

[J]. Electric Power, 2020, 53(1):115-123.

[本文引用: 1]

SHENG Siqing, WU Hao, GU Qing.

Low-carbon economic operation of the integrated energy system considering carbon capture unit coupling with power to gas

[C]// 2019 IEEE International Conference on Power,Intelligent Computing and Systems (ICPICS), July 12-24,2019,Shenyang,China. IEEE, 2019:402-407.

[本文引用: 1]

LIN Zihan, YUAN Yan, WEN Fushuan, et al.

Optimal dispatch of an integrated energy system considering carbon trading and flexible loads

[C]// 2019 IEEE Power Energy Society General Meeting (PESGM),August 4-8,2019,Atlanta,GA,USA. IEEE, 2019:1-5.

[本文引用: 1]

董晓晶, 刘洪, 宫建锋, .

考虑多类型综合需求响应的电热耦合能源系统可靠性评估

[J]. 电力建设, 2018, 39(11):10-19.

DOI:10.3969/j.issn.1000-7229.2018.11.002      [本文引用: 1]

&nbsp;随着城市电网中电热等多类型负荷的持续增长,为保证高负载率情况下的可靠性水平,需要通过电热等能源的综合需求响应提升系统的供能可靠性。为此,文章提出了一种考虑多类型综合需求响应的电热耦合能源系统可靠性评估方法。首先,分析了电热耦合能源系统的基本结构以及所研究的边界条件。其次,介绍了电热耦合系统中不同元件的出力模型与状态模型。然后,建立了基于电价与基于激励2种模式下的电热综合需求响应模型,并以此为基础提出了故障影响分析的方法以及可靠性评估的流程。最后,通过实际算例比较了不同综合需求响应方案下的可靠性指标与经济性水平,以指导电网公司进行最优综合需求响应方案的选择,从而证明了所提方法的有效性和实用性。

DONG Xiaojing, LIU Hong, GONG Jianfeng, et al.

Reliability assessment of coupled electricity-heat energy system considering multi-type integrated demand response

[J]. Electric Power Construction, 2018, 39(11):10-19.

DOI:10.3969/j.issn.1000-7229.2018.11.002      [本文引用: 1]

With the continuous growth of various electricity and heat loads in urban power grid, to ensure the system reliability under high loading rate, it is necessary to improve the energy supply reliability of the system through the integrated demand response considering electricity and heat. Therefore, a reliability assessment method for coupled electricity-heat energy system considering multi-type integrated demand response is proposed in this paper. Firstly, the basic structure of the coupled electricity-heat energy system and the boundary conditions are analyzed. Next, the output models and state models of different elements in the coupled electricity-heat energy system are introduced. Then, the integrated electricity-heat demand response models based on electricity price and incentive are established, and the FMEA method and reliability assessment process are presented. Finally, the reliability and economy indexes under different integrated demand response schemes are compared through a case study. The result is helpful for the grid companies to select the optimal integrated demand response scheme, which verifies the effectiveness and practicality of the method proposed in this paper.

刘浩田, 陈锦, 朱熹, .

一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略

[J]. 电力系统保护与控制, 2021, 49(5):116-123.

[本文引用: 1]

LIU Haotian, CHEN Jin, ZHU Xi, et al.

An incentive strategy of residential peak-valley price based on price elasticity matrix of demand

[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(5):116-123.

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白宏坤, 张鹏, 尹硕, .

考虑综合需求侧响应的多储能区域综合能源系统运行优化

[J]. 河南理工大学学报, 2021, 40(2):127-134.

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BAI Hongkun, ZHANG Peng, YIN Shuo, et al.

Operational optimization of multi-storage regional integrated energy system considering integrated demand side responses

[J]. Journal of Henan Polytechnic University, 2021, 40(2):127-134.

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LI Yajing, TANG Wenhu, WU Qinghua.

Modified carbon trading based low-carbon economic dispatch strategy for integrated energy system with CCHP

[C]// 2019 IEEE Milan Power Tech, June 23-27,2019,Milan,Italy. IEEE, 2019:1-6.

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陈海鹏, 陈晋冬, 张忠, .

计及灵活运行碳捕集电厂捕获能耗的电力系统低碳经济调度

[J]. 电力自动化设备, 2021, 41(9):133-139.

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CHEN Haipeng, CHEN Jindong, ZHANG Zhong, et al.

Low-carbon economic dispatching of power system considering capture energy consumption of carbon capture power plants with flexible operation mode

[J]. Electric Power Automation Equipment, 2021, 41(9):133-139.

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