计及碳排放权交易与需求响应的风电并网调度优化模型

第43卷第1期2016年1月华北电力大学学报JOURNALOFNOAHCHINAELECTRICPOWERUNIVERSITYV0143NO1JAN，2016DOI103969JISSN1007269120160118计及碳排放权交易与需求响应的风电并网调度优化模型陈俐。，彭道鑫，张翔宇，谭清坤，余顺坤，谭忠富1华北电力大学能源经济与环境研究所，北京L02206；2北京农学院，北京102206摘要为缓解风电出力随机性、波动性对系统安全运行的影响，提升风电并网电量，引入需求响应理论和碳交易机制，分别构建了需求响应协助风电调度优化模型、碳交易协助风电调度优化模型；进一步构建了需求响应和碳交易协同作用下的风电调度优化模型。随后以10台火电机组和2800MW的风电场构成模拟仿真系统，对所提模型进行算例仿真。结果显示需求响应的引入能够平滑用电负荷曲线，提升了风电并网空间。碳交易的引入提升了火电发电成本。增加风电参与发电调度的竞争优势。同时引入需求响应和碳交易能够最大化减少风电弃风，提升机组利用效率，降低系统发电煤耗，系统利润较单一引入需求响应的32845万元和碳交易的29338万元提升至33062万元。因此，需求响应和碳排放权交易能够促进风电并网调度，协同效益明显。关键词需求响应；碳交易；风电；协同调度中图分类号TM614；TM732文献标识码A文章编号10072691L201601010407SCHEDULINGOPTIMIZATIONMODELOFWINDFARMINTEGRATEDSYSTEMWITHDEMANDRESPONDANDCARBONEMISSIONTRADINGCHENLIR，PENGDAOXIN，ZHANGXIANGYU，TANQINGKUN，YUSHUNKUN，TANZHONGFU1INSTITUTEOFENERGYECONOMICSANDENVIRONMENT，NOAHCHINAELECTRICPOWERUNIVERSITY，BEIJING102206，CHINA；2BEIJINGUNIVERSITYOFAGRICULTUREBEIJING102206，CHINAABSTRACTINORDERTOALLEVIATETHEEFFECTOFRANDOMNESSANDINTERMITTENTOFWINDPOWEROUTPUTONSAFEANDSTABLEOPERATIONOFTHEPOWERGRIDANDIMPROVESYSTEMCONSUMPTIVEWINDPOWERCAPACITY，THEWINDPOWERACCOMMODATIONOPTIMIZATIONSCHEDULINGMODELCONSIDERINGDEMANDRESPONSEANDCARBONTRADINGMECHANISMWASCONSTRUCTEDBASEDONWINDPOWERSCHEDULINGMODELSOFDEMANDRESPONSEANDCARBONTRADINGMECHANISMTHEN，10THERMALPOWERUNITSANDONE2800MWWINDFARMCONSTITUTESIMULATIONSYSTEMSTOANALYZETHEIMPACTOFDEMANDRESPOND，CARBONTRADINGMECHANISMANDBOTHOFTHEMONSYSTEMWINDPOWERCONSUMPTIVECAPACITYFINALLY，NUMERICALEXAMPLESHOWSTHEINTRODUCTIONOFDEMANDRESPONSECOULDSMOOTHTHELOADCURVE，ANDIMPROVETHESPACEOFWINDFARMINTEGRATEDSYSTEMTHEINTRODUCTIONOFCARBONTRADINGIMPROVEDTHECOSTOFTHERMALPOWERGENERATION，ANDINCREASEDTHECOMPETITIVEADVANTAGEOFWINDPOWERGENERATIONSCHEDULINGMEANWHILE，THEYALSOCOULDREDUCEABANDONEDWIND，IMPROVEUNITEFFICIENCY，ANDREDUCECOALPOWERGENERATIONSYSTEMASFORPROFITS，THEPROFITOFTHISSYSTEMWAS32845MILLIONYUANWITHTHESINGLEDEMANDRESPONSETOIMPROVEWINDACEOMMODATIONANDITWAS3056MILLIONYUANWITHTHESINGLECARBONTRADINGMECHANISMSYSTEMWHILETHEPROFITSOFINTRODUCTIONOFDEMANDRESPONSEANDCARBONTRADINGMECHANISMSYSTEMALSOREACHED33062MILLIONYUANKEYWORDSDEMANDRESPOND；CARBONTRADING；WINDPOWER；COOPERATIVESCHEDULING收稿日期20151008基金项目国家自然科学基金资助项目715730840引言风电资源丰富，但是由于其出力的随机性和第1期陈俐，等计及碳排放权交易与需求响应的风电并网调度优化模型105不确定性，导致弃风现象严重，能源未能进行合理有效利用。需求相应与碳排放权交易机制是促进清洁、可再生风电能源开发利用的两大有利手段，然而，受制于风电消纳过程中的随机性与间歇性，这两大手段单一引入对于风电消纳的贡献度有限。研究需求侧与碳交易协同机制双管齐下的大背景下，风电能源如何克服自身资源、技术瓶颈扩大其消纳程度具有较强的研究价值。此外，在新电改以及严峻环境背景下，其对于加大可再生能源开发利用程度也具有积极的促进作用。需求响应是供需双侧联动推进可再生能源开发利用过程中重要的促进工具，多年来，始终是国内外专家研究的热点，文献45引入需求响应和储能系统来分析风电的系统优化调度问题，并得出利用需求响应和储能系统的协作效应，可以抑制风电功率的不确定性，提高系统风电利用效率。文献6则在输电规划中引入需求侧响应机制，优化用户用电行为，提升系统容纳风电随机性能力。此外，国内为专家提出碳交易市场对于提高可再生能源市场竞争能力的巨大贡献能力，也致力于相关领域的研究，其中，文献910梳理了碳排放权交易的衍化过程，介绍了碳排放权交易组织机构的运作特点，归纳总结了国外碳排放权交易市场的基本现状，并对未来进行了展望。文献1112则从绿色证书交易机制着手，析了合约电量、绿色证书价格、绿色能源波动等关键因素对市场均衡以及可再生能源发电发展促进的影响。然而，随着电改对可再生能源的支持力度的加大，国内外学者注意到无论是需求侧还是碳交易机制的单一引入，对风电消纳水平提高能力有限，多种技术联合使用促进风能开发则成为了新的关注热点，关于碳交易机制促进风电消纳，文献13具体阐述了引入碳交易机制以及储能系统后期对电力系统的风电消纳能力的促进作用。关于需求响应对风电消纳的影响，文献14进行了详细的描述，其考虑在输电系统规划中引入需求侧响应以及以可中断电价为主的电价激励举措，以此来应对风电出力波动与随机。基于上述分析，本文分别基于需求响应协助风电调度模型以及碳交易机制协助风电调度优化模型，逐步引出与构建需求响应、碳交易协助机制以及风电并网三者共同参与下的风电消纳优化调度模型。最后。选用10台火电机组和2800MW的风电装机容量构成仿真系统，对比分析了需求响应以及碳交易协助机制引入后系统消纳风电能力提升的效果。1需求响应下风电调度优化模型111需求响应模型电力需求响应主要是反映电能终端用户对电力价格的响应程度，电能终端用户根据电力价格改变自身用电行为。从经济学角度来说，提高电价会减少用户用电量，这部分电量可能会直接削减或转移至其他时段。电力需求响应对负荷的作用效果，一般分为转移和削减两个部分，设未实施需求响应时，峰平谷3个时段的电力需求分布为G、GNAI、G枷，则电力需求G为GG1IEPEAKGG2IELLATGIEYG3此时，考虑提升峰时段电价导致的减少负荷需求比例为，其中，削减负荷与转移负荷的比例分别为1一。和。，则转移负荷由转移至谷时段1一和峰时段构成。同样，考虑降低电价导致增加负荷需求比例为3，转移负荷和新增负荷的比例分别为1一JB，、卢，其中，转移负荷主要由峰时段转移负荷卢和谷时段转移负荷1一组成，则需求响应实施后各时段用电负荷为GKGKGK01一GVALLEY卢1卢24GNALG丑G。KLA2一G。1一卢5G1L。YGLLYG丑LL。Y卢GPK0C。11一26此时，若设处于同一时段内各时点的负荷同比例变化，则各时点负荷为，G，GGPEHKTPEAK7PEAKGGNLTFLAT8LRNATGGGTVALLEY9LVVALLEY12需求响应协助风电调度模型引入需求响应能改变用户用电负荷，调整社华北电力大学学报会负荷分布情况，影响系统调度计划安排方案。为了促进系统接纳风电，以系统参与发电调度利润最大化为目标，建立需求响应协助风电调度模型LNLAXZL7R7R。10式中仃为风电发电利润；7R为火电发电利润。7RP10一OM一D11I7RP。1一一C一ILOM一D12式中P和P分别为风电和火电发电上网电价；0和0分别风电机组、火电机组I的厂用电率；OM和OM为发电机组投运后的运维成本；D和D为发电机组投运后的折旧成本；C为火电机组发电燃煤成本；Q“为机组I在时刻T的并网电量。，P。U，1,BI,T1一“。JSU“一1一SD13Q06QCIQ14式中P。为机组发电燃煤价格；为01变量，U0时，机组停运，发电成本为0。A、B、C均为火电机组发电煤耗系数。SU和SD分别为火电机组启停成本。需求响应下风电机组调度模型需要综合考虑系统供需约束、系统备用约束和机组运行约束，具体如下1系统供需平衡约束引入需求响应前，系统供需平衡约束为Q嚣RAINU一1Q，Q一AQ；“一18，RQQ，19，QQ一Q“1一OIR2OQ。MAXQ，Q一QU21JBQ22式1719和式2022分别为系统的上下旋转备用约束。Q和QM,“分别为机组I最大、最小可能出力；R和FJS，分别为系统的上下备用需求；Q和QI分别为机组I发电量上下限；Q和Q分别为机组的上坡和下坡发电功率；卢和分别为火电机组和风电机组发电备用比例。3机组发电功率约束QQFI“I1QF234机组爬坡功率约束QQ一Q一。Q245火电机组启停约束一。一MO“一U。，。025篡一一MO“FFM一026式中一。和为时刻T一1机组I的运行和停机时间；“和O“为机组I的最短运行和停机时间。6风电出力约束风电实时发电功率需要满足风电场装机容量约束Q6P27式中6为时刻T风电场的等效利用率；P为风电场总装机容量。，“1一OIQWI1一OWG1一Z2碳交易机制协助风电调度优化模I115型引入需求响应后，系统供需平衡约束为，UI,T1一OIQ，10G1一ZLL162系统发电备用约束为了满足系统供需平衡约束，发电机组出力需要具备调整裕度，可进行上旋转备用和下旋转备用。，U一1011721火电机组发电的碳排放成本碳交易的引人能够将环境效益转变为经济成本，影响机组的发电成本。若机组二氧化碳排放量高于获得的初始配额，就需要从碳交易市场中购买相应的碳排放权，导致发电成本变动为CCFU。LC。，28CE一E0P29式中C为机组发电的碳排放成本；E和E。分别为火电机组的碳排放量和碳排放配额；P为碳第1期陈俐，等计及碳排放权交易与需求响应的风电并网调度优化模型107交易价格，其与碳交易的需求相关。火电机组的碳排放量一般可以通过历史数据回归如下EL口II0，IBOO2,QCEO2,I3O，EELQ31F1F1式中A。、6。、C。为机组发电的碳排放系数。22碳交易机制下风电消纳优化模型碳交易的引入能够影响火电机组的发电成本，改变系统发电调度计划。与12节相同，本节仍以系统整体发电利润最大化为目标，建立碳交易机制下风电调度模型。碳交易引入后，机组发电利润变动如下1R，仃QF，1一一CO一，一D，1JT1111132碳交易机制下风电消纳优化模型需要考虑供需平衡、火电机组运行约束、风电机组运行约束以及碳排放约束等，具体见公式15、1727，29一31。3需求响应与碳交易协同作用风电调度优化模型需求响应的实施缓和了系统负荷的波动水平，降低火电为风电机组调峰的难度，碳交易机制改变了火电机组的边际发电成本。在需求响应和碳交易协同作用下，风电机组发电成本基本不发生变化，而火电机组发电成本需要综合考虑燃煤成本、启停成本、碳排放成本，具体如下，仃。P1一一ZLC一C一OM一D33需求响应和碳交易机制协同作用下的风电消纳优化模型需要考虑供需平衡、火电机组运行约束、风电机组运行约束、需求响应约束和碳排放约束等，具体见公式15、17一27，29一31。4算例分析41基础数据为了分析需求响应和碳交易对系统调度的影响，本文以10台火电机组和装机容量为2800MW的风电机组构成仿真系统。其中，火电机组相关参数、典型负荷日系统负荷、风电可用出力参照文献15选取示，其中，风电等效利用率见表1所示。若风电机组和火电机组的发电上网电价分别为540元MWH和380元MWH，机组运维与折旧成本为600万元，火电机组的发电燃煤价格为800元T引表1风电机组等效利用率TAB1WINDPOWERUNITSEQUIVALENTUTILIZATION时段负荷MW利用率时段负荷MW利用率时段负荷MW利用率11L0O33923002817170032212OO551O25OO111819OO29314006811260026192100174L60076L2250023202500L35L7OO67132400122L23OO2361900511423002O2219003872000361521000923L500338210032L6L8002124L30038参照文献15，划分负荷曲线的峰时段、谷时段和平时段，具体见表2所示。其中，、的分别为095、070；、IB的分别为090、040。O、均为5。表2分时电价时段划分TAB2PERIODDIVISIONOFTOU42算例分析421需求响应对风电消纳的影响为了分析需求响应对风电并网的影响，设定3种仿真情景。情景1为基础情景，不引入需求响应；情景2和情景3引入需求响应，与口分别取3和5。可以得到3种情景下的系统负荷分布情景，具体见图1所示。根据图1，情景1、情景2和情景3的峰谷差LO8华北电力大学学报善柱斌图1不同情景下系统负荷FIG1SYSTEMLOADUNDERDIFFERENTSCENARIOS分别为1400、1252、1153MW，峰谷比分别为217、2O0、190。可见，需求响应实施程度越深，负荷曲线越平滑，三种情景下的系统调度结果见表3所示。可见，需求响应的引入能够降低风电弃风，情景1中弃风率约为2368；情景2和情景3中的弃风率分别为2311和1969，风电机组利用率随弃风率的降低而提升。进一步，分析火电机组发电煤耗情况，需求响应的引入平滑了用电负荷曲线，风电并网电量的增加挤占了火电发电量，但系统对火电机组的调峰需求也相应降低，使得火电发电煤耗有所降低。相比情景1，情景2和情景3的发电煤耗分别为33139KGMWH和32870KGMWH表3不同情景下电力系统调度优化结果TAB3DISPATCHINGOPTIMIZATIONRESULTSOFPOWERSYSTEMUNDERDIFFERENTSCENARIOS最后，分析系统利润水平，情景1中的系统利润为31824万元，引入需求响应后，情景2和情景3的系统利润分别为32053万元和32845万元，可见，需求响应的引入能够提升系统发电利润，且随着实施程度的加深，提升效果也更加显著。422碳交易对风电消纳的影响为了分析碳交易对风电消纳的影响，设定3个仿真情景。情景4作为基础情景，不考虑碳排放交易，碳排放配额为总排放量290797T的98，即初始碳排放权为284981T。情景5和情景6引入碳排放交易，且碳排放价格分别为80元和100元T。3种情景下的系统调度优化结果如表4所示。表4不同情景下电力系统调度优化结果TAB4DISPATCHINGOPTIMIZATIONRESULTSOFPOWERSYSTEMUNDERDIFFERENTSCENARIOS根据表4，分别3种情景的系统调度优化结果。在情景4中，不引入碳排放交易的风电发电量为1767082MWH；情景5和情景6中引入碳排放交易后，风电并网电量有所提升。其中，在碳交易价格为80元T时，风电发电量提升了616MWH，在碳交易价格为100元T时，风电发电量提升了47021MWH，弃风率下降至I812。图2为不同碳交易价格下火电机组发电量对比结果。根据图2分析碳交易引入对火电机组的影响，由于碳交易的引入提高了火电机组的发电成本，系统调度计划发生了相应的变动。碳排放系数较高的2号和3号机组发电量有所降低，碳排放系数较低的5号机组发电量有所提升。423优化结果为了对比分析，需求响应和碳排放权交易对风电调度的影响，设定3中仿真情景进行对比分析。情景7仅引入需求响应，相关参数参照情景3；情景8仅引入碳排放交易，相关参数参照情景踟伽枷姗咖湖伽枷枷第1期陈俐，等计及碳排放权交易与需求响应的风电并网调度优化模型1096；情景9同时引入需求响应和碳排放交易，相关参数参照情景2和情景5。三种情景下系统调度优化结果见表5所示。瓣碳交易价格100元T图2不同碳交易价格下火电机组发电量对比FIG2CONPARISONOFTHERMALPOWERGENERATIONUNDERDIFFERENTCARBONPRICES对比3种情景系统调度结果，情景7仅引入需求响应时的弃风率约为1565，情景8仅引入碳排放交易的弃风率约为1812，情景9中同时引入需求响应和碳排放交易的弃风率约为1427。可见，需求响应和碳排放交易具有较强的协同性，同时引入后有利于提升风电并网电量，供电煤耗下降至32698KSMWH。进一步，就系统发电利润而言，情景7和情景8下的系统利润分别为32845万元和29338万元，碳交易的引入导致火电发电成本增加较多，系统利润降低明显，但在情景9中同时引入两者后的系统利润接近情景7，表明碳交易和需求响应同时引入后的协同效应明显，此时的碳排放量也达到最低，系统的减排潜力进一步提高。表5系统调度运行结果TAB5SYSTEMOPTIMIZATIONRESULTS5结论新电改环境下，可再生能源发展迎来了发展契机，其中，受制于随机性和间歇性，风电弃风现象是我国风电发展的主要瓶颈，为了解决该问题，本文引入了碳交易机制，提升可再生能源的市场竞争力，进而促进其进一步开发，同时，引入了需求侧响应理论，以优化用户用电行为，提升电网承受风电不确定性能力，有利于促进风电并网，降低风电弃风电量。此外，本文构建了需求响应、碳交易协助机制以及风电并网三者共同参与下的风电消纳优化调度模型并进行了算例仿真，得出如下结论1通过需求响应单途径、碳交易机制单途径以及需求响应与碳交易机制组合途径协助风电消纳三重情景对比分析，在利润层面，风电消纳中单一引入需求响应，系统利润达到32845万元，单一引入碳交易机制系统利润则仅为29338万元，而同时引入需求响应和碳交易机制系统利润也达到了36778万元。2通过需求响应单途径、碳交易机制单途径以及需求响应与碳交易机制组合途径协助风电消纳三重情景对比分析，在风电弃风层面，由单一引入需求响应的1969以及单一引入碳交易机制的1812的弃风率下降至1427，风能利用效率得到提升。3对比了需求响应单途径、碳交易机制单途径以及需求响应与碳交易机制组合途径协助风电消纳三重情景。得出需求侧与碳交易机制组合途径优化下，供电煤耗有所下降，由单一引入需求响应的3287KGMWH以及单一引入碳交易机制的33062KGMWH下降至32698KSMWH，系统的减排潜力进一步提高。参考文献1朱凌志，陈宁，韩华玲风电消纳关键问题及应对措施分析J电力系统自动化，2011，352229342别朝红，胡国伟，谢海鹏考虑需求响应的含风电电力系统的优化调度J电力系统自动化，2014，38131151193何勇琪，张建成，鲍雪娜并网型风光储混合发电11O华JE电力大学学报2016年系统中储能系统容量优化研究J华北电力大学学报，2012，394154鞠立伟，于超，谭忠富计及需求响应的风电储能两阶段调度优化模型及求解算法J电网技术，2015，395128712935燕跃豪，鲍薇，李光辉，等基于混合储能的可调度型分布式电源控制策略J华北电力大学学报，2014，41228356曾鸣，吕春泉，邱柳青，等风电并网时基于需求侧响应的输电规划模型J电网技术，2011，3541291347李婷，李成武，何剑锋国际碳交易市场发展现状及我国碳交易市场展望J经济纵横，2010，776808郑静，文福拴，周明磊，等计及需求侧响应的含风电场的输电系统规划J华北电力大学学报，2014，41342489柴大鹏，李钰龙，马明娟，等低碳背景下风电与输电网综合协调投资规划模型研究J华北电力大学学报，2014，41410711210曾呜，马向春，杨玲玲电力市场碳排放权可调分配机制设计与分析J电网技术，2010，3451411451