CN119417171A 一种电-碳-绿证联合市场下矿区综合能源系统主从博弈优化调度方法 （昆明理工大学）

一种电-碳-绿证联合市场下矿区综合能源模型及矿区综合能源系统阶梯绿证交易成本模一目标函数和第一约束条件的上层能源运营商源运营商收益模型与下层矿区综合能源系统成Stackelberg博弈模型并进行求解。仿真结果表21.一种电碳绿证联合市场下矿区综合能源系统主从博弈优化调度方法，其特征在S2、依据交易架构，建立矿区能源利用模型；所述S3、建立矿区综合能源系统阶梯碳交易成本模型及S4、以能源运营商收益最大为目标，建立包括第S5、依据上层能源运营商收益模型与下层矿区综合能源maxFESO＝fcmies+fsmfe,be,b为ESO在能源供应侧的购能成本；3tpminFCMIES＝fcmies+fc+CE,t8.一种电碳绿证联合市场下矿区综合能源系统主从博弈优化调度系统，其特征在4益诉求存在冲突时，如何通过市场机制以及调度策略保证矿区主体用能最优和用能低碳利用地下煤矿的涌水为周边地区的建筑物热负荷供给可再生的热能。文献[3]上述研究为矿区伴生能源的利用提供了途径，但未涉及多元市场交易机制对CMIES低碳经电碳绿证市场的耦合对CMIES的影响以及其交易过程[C]//HIRSCHIJ.AdvancesinProductive，Safe，andResponsibleCoalanalysisofusingminewaterfromabandonedcoalminesinSpainforheating[0009][3]HUANGHongxu,LIANGRui,ZHANGXiaotong,etal.Two一stagemulti一5objectivedeploymentoptimizationofcoalmineintegratedenergysystemconsideringcarbonemissionconstraints[J].PowerSystemTechnology,2022,46optimization一baseddispatchofcoalmineintegratedenergysystemwithflexibleload[J].AppliedEnergy,2022,307:118130.oftradablecarbonemissionpermitsmarketandrenewableelectricitycertificatesmarketinChina,EnergyEconomics,Volume93,2021.[0012][6]ArildHeimvik,EirikS.Amundsen,Pricesvs.percentages:Useoftradablegreencertificatesasaninstrumentofgreenhousegasmitigation,EnergyEconomics,Volume99,2021.收益模型与下层矿区综合能源系统成本模型，建立以上层领导者为ESO、下层跟随者为67[0043]在ESOCMIES主从博弈双层模型的求解中，上层能源运营商收益模型利用遗传算法给出矿区综合能源系统的购能价格，而下层矿区综合能源系统成本模型利用CPLEX求解[0046]本发明的有益效果是：本发明基于奖惩阶梯碳交易机制和奖惩阶梯绿证交易机8pv,tppv,tpv,tppv,tPppv,t为t时刻预测的光伏出力。t时刻MT输出的电功率和热功率；分别为MT电功率和热功率转化系数；为t时刻MT输入的天然气功率；PMT,max为MT的最大输出功率；9t时刻吸收式制冷机输入的余热功率和输出的冷功率；ηAC为t时刻储能设备x的容量；αx为储能设备x的能量自损系数；R、R分别为t时刻储能设备x的充、放功率；分别为储能设备x充、放效率；Sx,Tx,0分别表示储能设备x调度结束和开始的储能。HRTO,max为蓄热氧化装置的最大输出功率；分别为蓄热氧化装置爬坡功率的上、t时刻水源热泵输出的热功率；FWSHP,t为t时刻水源热1、P2为水源热泵制热状态下的拟合系数；HWSHP,max为水源热泵的最大输出功率；[0096]矿区综合能源系统的初始碳排放配额由系统外购能源、伴生能源中瓦斯燃气轮[0098]式中：Ep,t、Eb,t、Eas,t分别为初始碳排放配额、外综合能源系统燃气轮机发电量和蓄热氧化装置产热量；ĸ1为外购火电量的碳排放配额系gbw[0102]在CMIES中，为激励系统的降碳减排能力，采用下式所示的奖惩式阶梯碳交易机Pwind,t为t燃气报价；分别为t时刻ESO在现货市场售/购火电功[0154]式中：HGB,t为t时刻燃气锅炉输出的热功率；HWSHP,t为t时刻水源热泵输出的热功明所提电碳绿证市场联动机制下的主从博弈调度分为2层：上层为ESO进行CMIES定价决[0162]当领导者接受所有跟随者的最优响应反馈而不再改变自身策略时，博弈达到[0170]将CMIES一组最优解代入FESO，并对FESO分别求关于的[0173]在ESOCMIES主从博弈双层模型的求解中，上层能源运营商收益模型利用遗传算法给出矿区综合能源系统的购能价格而下层矿区综合能源系统成本模型λGC为100元/张。[0176]为突出电碳绿证市场联动交易以及考虑奖惩阶梯碳交易和奖惩阶梯绿证交易共降低了2464.761元的成本，且此时相较于另外三种场景，分别降低了16625.829kg、购入功率分别对应蓄电池放电功率对应蓄电池充电功率对应,:风电功率MT电功率对应PMT,t；EC耗电功率对应碳配额Ep,t/kg绿证考核量Cp,t/本碳交易成本FCE,t/元绿证交易成本FGC,t/元————36485.64——30513.9333.0724975.0942.86[0195]在场景四中，奖惩阶梯碳交易机制及奖惩阶梯绿证交易机制的参数将会对CMIES[0196]在图9中，可看出碳交易及绿证交易区间长度对系统总成本的影响较大，在50_