基于碳排放量的多目标发电调度优化模型的研究及其应用

作者:张杰;刘妮;单连捷;刘文禹 刊名:东北电力大学学报 上传者:赵海波

【摘要】建立了兼顾电力系统经济、节能及减排的多目标发电调度优化模型,提出了一种极大极小逐步宽容约束法对模型进行求解;对IEEE 24节点系统进行建模并求解,验证了模型的合理性以及求解方法的有效性。结果表明,将二氧化碳排放量引入到发电调度中,能够有效的减少碳排放量。

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发展低碳经济,是应对全球气候变暖、实现经济可持续发展的迫切要求。作为节能减排的主要行业,电力行业已经实施节能发电调度,而低碳发电调度将是未来的发展方向之一[1]。同时国家能源发展战略和电力资源优化配置要求实现安全、经济、节能、竞争、环保、低碳的发电调度。在不同时期,政府所关注的发电计划决策目标不尽相同,因此需要全面、灵活地统筹兼顾多个优化目标,实现多个决策目标之间的相互协调。随着节能发电调度工作的开展[2],火电机组的脱硫装置覆盖率逐步提高,脱硫效率的高低成为反映机组环保特性的重要指标,在能耗水平相同的情况下,应当优先采用脱硫效率高的机组发电。目前,关于节能发电调度的模型与方法,国内已有较多文献[4-11]。文献[4]提出了一种节能调度两阶段计算方法,第一阶段按一般的经典法求解,第二阶段计算最小网损下的发电计划修正;文献[5]分析了4种节能减排发电调度模型各自的优缺点,认为通过调整模型中的SO2排放惩罚价格因子,能够协调节能和减排2个优化目标;文献[6]提出了多目标期望控制的概念,并建立节能发电调度问题的多目标期望控制优化模型。采用多目标加权形式,通过不断缩小目标之间完成率差距的方式预估调整权值,求得满足不同目标期望控制需求的节能发电调度方案;文献[7-8]建立了含风电场的多目标发电调度模型,文献[9]提出了基于快速性的厂级负荷分配模型。但是这些模型中,都未将碳排放交易考虑到模型中。为此,本文在给出碳排放量计算的基础上,建立了基于碳排放量的多目标发电调度优化模型,提出了基于交互式的极大极小逐步宽容约束法对模型进行求解。1碳排放量的计算模型碳排放权交易是政府在对企业实行碳排放额度控制的同时允许其进行交易。一个企业如果碳排放量少于预期的碳排放量,就可以出售剩余的碳排放指标,以得到回报;而那些排放量超出限额的企业,须购买额外的排放指标,以避免罚款和制裁,从而实现国家对碳排放的总量控制。因此,每台发电机组的碳排放量可表示为[3]Ej=CO2,jTi=1tiPij-Kj,j=1,2,…,N,(1)式中Ej为机组j超额排放的二氧化碳量(单位:t);CO2,j为机组j的CO2排放因子(单位:t/(MWh));T为负荷划分的总时段数;ti为时段i持续的时间(单位h);Pij为机组j在时段i的出力(单位:MW);Kj为机组j的碳排放限额(单位:t)。公式(1)中等号右端的第1项表示机组j在发电过程中实际产生的碳排放量;右端第2项表示机组j的碳排放限额。当Ej>0时,表明机组j实际产生的碳排放量在规定的时间内超过了允许的排放限额,需要在碳交易市场中购买超出的排放指标Ej,并支付相应的成本;当Ej<0时,表明机组j的实际碳排放量还有剩余排放指标Ej,这些指标可以在碳交易市场中出售,从而获得相应的收益。2基于碳排放量的多目标发电调度模型基于碳排放量的发电调度问题可描述为:在调度周期内,确定满足一系列约束条件的发电调度方案,使得系统的发电成本、发电煤耗以及系统超额碳排放总量均达到最小。2.1发电调度各项指标的描述本文在研究发电调度过程中,兼顾发电成本、煤耗以及碳排放量等三个指标。(1)系统总发电成本指标系统总发电成本包括发电成本和碳排放交易成本两部分,用如下模型表示F1=Ti=1Nj=1cjPijti+Nj=1pCO2Ej,(2)其中,cj为机组j的发电成本;N为机组台数;pCO2为碳交易价格。显然,系统总发电成本为“极小化”指标。(2)系统总发电煤耗指标本文仅考虑燃煤火电机组的发电调度问题,其发电产生的煤耗表示为F2=Ti=1Nj=1Pijejti,(3)其中,ej为机

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