摘要 針對微電網(wǎng)中缺乏對碳排放流特性的精確刻畫，導(dǎo)致運行層面中微電網(wǎng)的低碳運行方式和經(jīng)濟運行方式之間矛盾凸顯，低碳和經(jīng)濟難以兼顧的問題，構(gòu)建了計及綠電制氫和多能耦合的電-氫一體化運行框架，提出了綜合考慮碳排放流和低碳需求響應(yīng)的微電網(wǎng)低碳-經(jīng)濟協(xié)同雙層優(yōu)化調(diào)度模型。上層優(yōu)化調(diào)度模型中，以風(fēng)光儲氫一體化工業(yè)園區(qū)為典型微電網(wǎng)場景，以低碳性和經(jīng)濟性協(xié)調(diào)最優(yōu)為目標(biāo)，將源側(cè)碳交易機制融入調(diào)度決策目標(biāo)中，充分挖掘微電網(wǎng)低碳-經(jīng)濟協(xié)同運行方式，以此制定微電網(wǎng)最優(yōu)低碳經(jīng)濟調(diào)度策略；下層低碳需求響應(yīng)模型中，以微電網(wǎng)用戶碳減排所節(jié)約的碳排放成本為激勵信號，通過建立微電網(wǎng)能量流與碳排放流的映射關(guān)系，實現(xiàn)碳排放責(zé)任的轉(zhuǎn)移和分?jǐn)傄约皩ξ㈦娋W(wǎng)運行中的碳排放特性精細(xì)化評估，進而建立由負(fù)荷碳排放強度時空差異性引導(dǎo)用戶參與碳減排策略的低碳需求響應(yīng)（demond response，DR）模型，深入挖掘微電網(wǎng)源-荷間的低碳性和經(jīng)濟性間的協(xié)同性。以某工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)為例，驗證了所提模型能有效兼顧系統(tǒng)的低碳性和經(jīng)濟性。
1 電-氫一體化的微電網(wǎng)低碳運行框架
1.1 電-氫耦合微電網(wǎng)低碳運行框架
本文所研究的電-氫耦合微電網(wǎng)低碳運行框架如圖1所示。微電網(wǎng)主要配置包括以燃?xì)廨啓C（gas turbine，GT）、光伏、風(fēng)電、氫燃料電池為主的電源，電化學(xué)儲能以及以電解水制氫裝置、工業(yè)負(fù)荷為主的用電負(fù)荷。
如圖1所示，電解槽將空氣中的水蒸氣經(jīng)電解反應(yīng)轉(zhuǎn)化為氫氣和氧氣。其產(chǎn)生的氫氣經(jīng)變壓吸附提純，一部分通過HFC進行氫能產(chǎn)電以代替燃?xì)廨啓C發(fā)電，降低了外部購電成本和購氣成本，提高了微電網(wǎng)運行的低碳性；另一部分存于儲氫罐中，在氫能供應(yīng)不足時及時提供氫氣，提高了氫能的利用效率。另外，電解槽產(chǎn)生的氧氣可通過儲氧罐收集，以備園區(qū)或其他場景供應(yīng)不足時使用。
1.2 電-氫一體化相關(guān)設(shè)備模型
綠氫是指通過可再生能源電解水制氫或生物質(zhì)等其他環(huán)保方式制氫，與基于碳基原料生產(chǎn)的灰氫、藍(lán)氫相比，綠氫在制氫端實現(xiàn)了低碳甚至零碳排放。
2 微電網(wǎng)碳交易模型
碳交易機制是一種在碳交易市場上進行合法碳排放權(quán)買賣的交易機制。本文微電網(wǎng)系統(tǒng)的碳排放源主要包括GT和外購電產(chǎn)生的碳排放量，根據(jù)微電網(wǎng)系統(tǒng)運行特性，建立相應(yīng)的碳排放表達(dá)式為
3 考慮電-氫一體化的微電網(wǎng)低碳-經(jīng)濟協(xié)同雙層優(yōu)化調(diào)度模型
本文構(gòu)建考慮電-氫一體化的微電網(wǎng)低碳-經(jīng)濟協(xié)同雙層優(yōu)化調(diào)度模型。上層優(yōu)化調(diào)度模型以微電網(wǎng)總運行成本最小為目標(biāo)，在電-氫聯(lián)合運行的基礎(chǔ)上，引入碳交易機制構(gòu)建低碳調(diào)度策略，并將運行結(jié)果向下層傳遞。下層低碳DR模型基于多元負(fù)荷曲線，以負(fù)荷碳排放成本最小為目標(biāo)，引導(dǎo)多元用戶改變用能行為，并將調(diào)整后的負(fù)荷曲線傳遞給上層。上下層根據(jù)反饋條件反復(fù)迭代，直至收斂。
3.1 上層優(yōu)化調(diào)度模型
3.1.1 目標(biāo)函數(shù)
考慮電-氫一體化的微電網(wǎng)低碳-經(jīng)濟協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型是以總運行成本CTC最小為目標(biāo)，包括機組運行成本COP、碳交易成本圖片棄風(fēng)棄光成本CN、購能成本CBUY和電-氫一體化運行成本CH，即
3.1.2 約束條件
3.2 下層低碳需求響應(yīng)模型
3.2.1 目標(biāo)函數(shù)
3.3 收斂條件
用戶碳排放成本直接受低碳DR的影響。理想情況下，隨著迭代次數(shù)增加，DR前后的碳排放成本之差逐漸減少，負(fù)荷轉(zhuǎn)移量也逐漸減少，當(dāng)負(fù)荷轉(zhuǎn)移量減少至0時，得到兼顧低碳性和經(jīng)濟性的優(yōu)化調(diào)度方案。因此，本文以式（43）作為收斂條件，當(dāng)相鄰2次迭代的負(fù)荷調(diào)節(jié)值之差小于終止容差時，模型收斂。
式中：k為迭代次數(shù)；?為迭代終止容差。
3.4 模型求解步驟
本文所提微電網(wǎng)低碳-經(jīng)濟協(xié)同優(yōu)化模型經(jīng)二階錐松弛處理后，轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)線性規(guī)劃（mixed integer linear program，MILP）問題，可在GAMS平臺上利用CPLEX求解器對模型進行求解，計算流程如圖2所示，主要步驟如下。
1）輸入數(shù)據(jù)。輸入負(fù)荷曲線、風(fēng)光日預(yù)測出力曲線、電-氫一體化設(shè)備參數(shù)和電源參數(shù)等數(shù)據(jù)。
2）求解上層優(yōu)化調(diào)度模型。通過求解上層優(yōu)化調(diào)度模型得到各電源出力和線路潮流結(jié)果，將其作為碳勢計算的已知量。
3）計算節(jié)點碳勢。根據(jù)步驟2）得到的運行結(jié)果，計算微電網(wǎng)各節(jié)點在不同時刻的碳勢。
4）求解下層低碳DR模型。以多元負(fù)荷節(jié)點碳勢時空分布特征為立足點，以用戶碳減排所節(jié)約的碳排放成本為激勵信號，通過建立用戶用電行為與碳勢的關(guān)系，進而求解下層低碳DR模型，得到響應(yīng)后的負(fù)荷曲線。
5）判斷收斂條件。根據(jù)式（43）判斷是否滿足收斂條件。若收斂，轉(zhuǎn)步驟6）；若不收斂將優(yōu)化后的負(fù)荷數(shù)據(jù)傳至步驟2），重復(fù)上述步驟，直至收斂。
6）計算制氫量。根據(jù)最優(yōu)調(diào)度方案，計算制氫量，并分析不同場景的制氫效率。
7）輸出結(jié)果。輸出運行結(jié)果、調(diào)度成本、碳排放量和制氫量等數(shù)據(jù)。
4 算例分析
4.1 系統(tǒng)參數(shù)
本文以某工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)冬季典型日的實際數(shù)據(jù)為例，數(shù)據(jù)采樣間隔為1 h，調(diào)度周期為24 h，所構(gòu)建的測試系統(tǒng)如圖3所示。電負(fù)荷需求、風(fēng)光預(yù)測數(shù)據(jù)如圖4所示，地區(qū)分時電價如圖5所示，電-氫一體化環(huán)節(jié)中相關(guān)設(shè)備參數(shù)如表1所示，GT、儲能等設(shè)備相關(guān)系數(shù)如表2所示。基準(zhǔn)碳價為110元/t，棄風(fēng)、棄光成本取0.3元/kW，碳排放成本為120元/t，負(fù)荷調(diào)節(jié)比例取20%，單位購氣成本取2元/m3，節(jié)點電壓幅值范圍為0.93 p.u.~1.07 p.u.，無功補償范圍為–200 kV·A~200 kV·A。
為驗證本文所提微電網(wǎng)低碳-經(jīng)濟協(xié)同優(yōu)化模型的有效性，設(shè)置如下3種場景進行對比分析。1）不考慮電-氫一體化環(huán)節(jié)和低碳DR機制；2）考慮電-氫一體化環(huán)節(jié)，不考慮低碳DR機制；3）同時考慮電-氫一體化環(huán)節(jié)和低碳DR機制。
4.2 各場景的成本對比分析
為驗證本文所提模型的經(jīng)濟性，對比了3種場景下的成本計算結(jié)果，如表3所示。
由表3可知，相比場景1，場景2和場景3的總成本分別降低了41.1%和44.8%，微電網(wǎng)運行經(jīng)濟性得到了提升。這是因為場景2在引入電-氫一體化環(huán)節(jié)后，將新能源出力高峰時富余的電量經(jīng)電解槽轉(zhuǎn)換為氫能，并存入儲氫罐中，在新能源出力低谷時，將儲氫罐中的氫氣通過HFC產(chǎn)電以代替GT發(fā)電，降低了系統(tǒng)棄風(fēng)棄光成本、運行成本和外購電成本，提高了系統(tǒng)的經(jīng)濟性和氫能利用率。而場景3在場景2的基礎(chǔ)上，通過低碳DR調(diào)節(jié)負(fù)荷曲線，將高碳勢時段的負(fù)荷轉(zhuǎn)移至低碳勢時段，使源側(cè)在“源隨荷動”條件下，進一步降低GT運行成本、外購電成本和棄風(fēng)棄光成本。GT發(fā)電的氣源主要來自外部購氣，因此購氣成本與GT運行成本成正比，故場景3購氣成本最低，場景1購氣成本最高。此外，從電-氫一體化成本可看出，場景3的電-氫一體化成本略低于場景2，這是因為綠電制氫過程中的電能主要來自富余的風(fēng)能和太陽能，而場景3通過低碳DR提高了新能源消納，從而降低了電-氫一體化成本。綜上，本文所提模型能夠優(yōu)化系統(tǒng)各項成本，進而提高微電網(wǎng)運行的經(jīng)濟性。
4.3 系統(tǒng)碳排放量分析
為驗證本文所提模型的低碳性，圖6對比了3種場景在不同時段的碳排放量。
由圖6可知，場景1~3系統(tǒng)總碳排放量依次為44.845 t、27.705 t和25.353 t，相比場景1，場景2和場景3的碳排放量依次降低38.2%和43.5%。這是因為場景2在場景1的基礎(chǔ)上引入電-氫一體化環(huán)節(jié)，通過HFC發(fā)電代替GT發(fā)電以降低系統(tǒng)碳排放量。而場景3在用戶側(cè)進一步引入DR策略，在新能源出力高峰時段，激勵用戶多用電；反之，在新能源出力低谷時段，引導(dǎo)用戶少用電，使系統(tǒng)在保證新能源消納的同時減少火電機組出力和外購電量，進而降低系統(tǒng)整體碳排放量，故場景3系統(tǒng)碳排放量最低。綜上，本文所提模型能有效提高系統(tǒng)低碳性。
4.4 電-氫一體化運行結(jié)果分析
1）制氫量計算結(jié)果。
為分析制氫量的影響因素，以場景1和場景2為例，比較引入電-氫一體化環(huán)節(jié)前后系統(tǒng)的新能源出力，結(jié)果如圖7所示。
由圖7可知，場景2在引入電-氫一體化環(huán)節(jié)后顯著降低了棄風(fēng)棄光量，整體提高了新能源出力。這是因為場景2引入電-氫一體化環(huán)節(jié)后，將富余的風(fēng)電和光伏經(jīng)電解槽生成綠氫，有效提高了新能源消納水平，降低了整個制氫過程中的碳排放量。根據(jù)圖4負(fù)荷曲線可知，在08:00—17:00，新能源占負(fù)荷比值較低，為滿足負(fù)荷需求，場景2的新能源出力大都用于滿足供需平衡，相比其他時段，整體上減少了新能源向電解槽的供電量，使系統(tǒng)在降低棄風(fēng)棄光的同時，也降低了整體的制氫量。
以場景2和場景3為例，分析不同棄風(fēng)棄光成本下的制氫情況，結(jié)果如表4所示。
由表4可知，不同場景的制氫量與單位棄風(fēng)棄光成本成正比，當(dāng)單位棄風(fēng)棄光成本較低時，新能源消納能力降低，導(dǎo)致制氫量下降。當(dāng)棄風(fēng)棄光成本較高時，為避免棄風(fēng)棄光，富余的新能源出力可用于電解槽制氫，提高了新能源消納能力和制氫量。
2）HFC調(diào)度結(jié)果。
為分析電-氫一體化環(huán)節(jié)對系統(tǒng)低碳性和經(jīng)濟性的影響，圖8展示了DR前后負(fù)荷變化情況，圖9對比了不同場景下GT與HFC的出力情況。
由結(jié)果可知，場景2和場景3在引入電-氫一體化環(huán)節(jié)后，顯著提高了新能源消納，降低了GT出力。而場景3在場景2的基礎(chǔ)上通過低碳DR實現(xiàn)削峰填谷，一方面，在01:00—04:00和20:00—24:00新能源占負(fù)荷比值高峰時期，場景3的平均負(fù)荷水平高于場景2，以消納更多的新能源；另一方面，在14:00—19:00新能源占負(fù)荷比值低谷時期，場景3的平均負(fù)荷水平低于場景2，在保證供需平衡的前提下進一步降低GT出力，最大程度挖掘了微電網(wǎng)低碳運行的潛力。從HFC整體發(fā)電情況可知，HFC發(fā)電量直接受GT出力的影響，相比場景1的GT出力，場景2和場景3在引入電-氫一體化環(huán)節(jié)后，HFC通過氫能產(chǎn)電代替GT發(fā)電，降低了GT的運行成本和購能成本，進一步提高了系統(tǒng)的低碳性和經(jīng)濟性。從HFC各時段發(fā)電結(jié)果可看出，在01:00—06:00，場景1~3的GT出力不變且處于最低水平，對應(yīng)的HFC出力水平也較低。在07:00—12:00，GT機組出力增加伴隨著HFC輸出功率增大，但10:00—12:00時新能源功率漲幅大于負(fù)荷漲幅，故需要減少場景2和場景3該時段的HFC發(fā)電以滿足供需平衡。
在13:00—17:00，新能源發(fā)電占負(fù)荷的比值降低，場景3通過低碳DR降低了負(fù)荷水平，同時也減少了HFC發(fā)電。在18:00—24:00，由于GT的整體出力較高，場景2和場景3在該時段顯著提高了HFC輸出功率，以限制GT出力，提高系統(tǒng)低碳性。且該時段場景3的負(fù)荷值較大，在降低GT出力的同時進一步激勵低成本、低碳的HFC發(fā)電以滿足供需平衡，從總體上兼顧了系統(tǒng)低碳性和經(jīng)濟性。
4.5 低碳需求響應(yīng)結(jié)果
為分析所提模型對微電網(wǎng)用戶側(cè)碳排放的影響，基于場景2和場景3，以新能源占負(fù)荷比值低谷時刻（18:00）為例，得到各節(jié)點碳勢和需求響應(yīng)結(jié)果如圖10所示，以及各節(jié)點GT和新能源出力如圖11所示。
由圖10和圖11可知，當(dāng)節(jié)點周圍GT機組出力較高且新能源出力較低時，對應(yīng)節(jié)點的碳勢相對較高，反之，對應(yīng)節(jié)點碳勢相對較低，因此節(jié)點7、節(jié)點10、節(jié)點18和節(jié)點19的碳勢較高。節(jié)點6由于周圍節(jié)點火電機組出力和碳勢較高，使得節(jié)點6的碳勢較高，而其他節(jié)點的碳勢相對較低。從響應(yīng)結(jié)果來看，場景3在考慮低碳DR后，造成系統(tǒng)負(fù)荷分布發(fā)生變化，使得碳勢高的節(jié)點處負(fù)荷值降低、碳勢低的節(jié)點處部分負(fù)荷值升高，具體表現(xiàn)在節(jié)點7、節(jié)點10、節(jié)點18和節(jié)點19的負(fù)荷值降低，而節(jié)點14、節(jié)點15和節(jié)點22的負(fù)荷值上升，這將有利于實現(xiàn)新能源的就地消納，降低系統(tǒng)總體碳排放量。另外，從各節(jié)點火電機組出力進一步驗證了場景3的低碳性，具體表現(xiàn)為場景3通過低碳DR降低了高碳勢節(jié)點火電機組出力，使得高碳勢節(jié)點的碳排放量下降。因此，本文所提模型可通過對負(fù)荷分布進行合理優(yōu)化，挖掘微電網(wǎng)源-荷側(cè)低碳運行潛力。
4.6 收斂性分析
為在算例中驗證本文所提雙層模型的收斂性，分別計算不同迭代次數(shù)下最大負(fù)荷調(diào)節(jié)差值和用戶碳排放成本，結(jié)果如圖12所示。
由圖12可知，隨著迭代次數(shù)增加，最大負(fù)荷調(diào)節(jié)差值和用戶碳排放成本逐漸減少，當(dāng)?shù)降?次時，最大負(fù)荷調(diào)節(jié)差值降為0，系統(tǒng)DR前后的負(fù)荷曲線相同，達(dá)到收斂條件，得到最優(yōu)低碳調(diào)度方案。
5 結(jié)論
本文綜合考慮碳排放流和低碳DR，建立了計及電-氫一體化的微電網(wǎng)低碳-經(jīng)濟協(xié)同雙層優(yōu)化模型，通過算例分析，得到如下結(jié)論。
1）提出的電-氫一體化微電網(wǎng)低碳運行框架，一方面，將剩余的風(fēng)電和光伏經(jīng)電解槽生成綠氫，降低了整個制氫過程中的碳排放與棄風(fēng)棄光量；另一方面，在新能源出力低谷時段將儲氫罐中的氫氣通過HFC產(chǎn)電以代替GT發(fā)電，減少GT出力的同時降低了系統(tǒng)的棄風(fēng)棄光成本、運行成本和外購電成本，提高了系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性和低碳性。
2）提出的考慮電-氫一體化的微電網(wǎng)低碳-經(jīng)濟協(xié)同雙層優(yōu)化調(diào)度模型綜合考慮了源側(cè)碳交易機制和荷側(cè)低碳響應(yīng)資源，通過對負(fù)荷分布進行合理優(yōu)化調(diào)整，降低了新能源出力低谷時的GT出力，并提高了新能源出力高峰時的新能源消納水平，充分挖掘了多元負(fù)荷的碳減排潛力，實現(xiàn)了對微電網(wǎng)全調(diào)度周期的碳排放過程的有效追蹤。
注：本文內(nèi)容呈現(xiàn)略有調(diào)整，如需要請查看原文。
