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💥第一部分——内容介绍
复现文献:

碳势引导下的负荷需求响应
—— 基于节点碳势的双层低碳经济调度模型研究
摘要
在 “双碳” 目标与新型电力系统建设背景下,传统电力调度模式存在发电侧减排手段单一、负荷侧低碳参与不足、源荷两侧低碳协同机制缺失等问题。为实现电力系统经济运行与低碳减排的协同优化,本文提出一种基于节点碳势的双层低碳经济调度模型。系统主体包含 3 台火电机组、2 座风电场、2 座光伏电站、集中负荷以及配套碳捕集设备;上层由电网运营商主导,综合考虑机组经济运行、碳交易机制、碳捕集设备运行成本以及分时电价下的负荷优化配置,完成低碳经济调度决策并生成节点碳势信号;下层以用户为主体,基于节点碳势与电价信号开展显式时段间负荷转移需求响应,通过降低碳交易成本实现用能行为优化。模型采用双层迭代求解方式,上层下发负荷与碳势信号,下层调整负荷并反馈至上一层,反复迭代直至目标收敛。同时,本文引入节点碳势热力图对全时段、全节点碳流分布进行可视化分析,直观反映碳责任空间分布与低碳调度效果。算例结果表明,所提模型能够显著降低系统碳排放、提升新能源消纳水平、平抑负荷峰谷差,实现源网荷协同低碳运行。
关键词:节点碳势;双层优化;负荷需求响应;碳捕集;低碳经济调度;碳交易;新能源消纳
一、引言
1.1 研究背景
随着 “碳达峰、碳中和” 目标持续推进,电力系统作为能源消耗与碳排放的主要领域,其低碳转型已成为全社会减排的核心环节。当前电力系统电源结构仍以火电为主,虽然风电、光伏等新能源装机规模快速提升,但其出力具有间歇性、波动性,大规模并网后对系统调节能力提出更高要求。
传统电力调度多以经济性为首要目标,侧重发电侧出力优化,对负荷侧资源利用不足,且碳排放约束多以总量控制为主,缺乏对节点层面碳排放的精准刻画与引导。碳捕集设备(CCS)作为火电深度减排的关键技术,可直接封存燃煤产生的二氧化碳,但运行过程会消耗电能并产生额外成本,需要与系统调度整体协同。与此同时,用户侧负荷具备较强的调节潜力,通过需求响应可以转移用电时段、削减高峰负荷,既能够改善系统运行经济性,也能配合实现低碳目标。
近年来,碳排放流理论与节点碳势概念逐步成熟,能够将发电侧碳排放精准分摊到各个负荷节点,形成可量化、可引导的碳信号。以节点碳势为核心激励,结合碳交易机制引导用户主动调整用电行为,实现 “电价 + 碳价” 双信号驱动,成为源荷协同低碳调度的重要创新方向。
1.2 国内外研究现状
现有低碳电力调度研究主要集中在三个方向。一是含新能源与火电机组的经济调度,通过引入碳交易、碳税等机制约束火电出力,推动新能源消纳,但多数研究仅关注电源侧,未充分挖掘负荷侧调节能力。二是碳捕集设备参与系统调度,通过优化捕集效率实现火电减排,但大多未与负荷侧联动,碳减排潜力未能充分释放。三是基于电价或激励政策的需求响应模型,通过峰谷电价引导负荷转移,实现负荷曲线优化,但较少将碳排放信号作为直接激励,用户低碳行为缺乏精准导向。
在节点碳势相关研究中,现有成果多用于碳责任分摊、电网低碳规划等场景,将其作为实时调度信号并嵌入双层优化框架、同时耦合碳捕集与显式负荷转移的研究仍较为少见。此外,多数调度模型未对碳势分布进行可视化呈现,难以直观反映不同节点、不同时段的低碳压力差异。
1.3 本文主要工作与创新点
本文围绕含风光火储与碳捕集设备的电力系统,构建节点碳势引导下的双层低碳经济调度模型,主要创新点如下:
- 构建包含 3 台火电机组、2 座风电场、2 座光伏电站、集中负荷及碳捕集设备的综合系统架构,将碳交易、碳捕集运行成本、分时电价统一纳入上层经济调度框架。
- 提出基于节点碳势的用户需求响应模型,显式刻画时段间负荷转移行为,用户可根据碳势高低主动调整用电计划,通过降低碳交易成本实现经济与低碳双重收益。
- 建立双层迭代优化机制,上层电网优化出力与初始负荷并下发碳势信号,下层用户响应调整负荷并回传,直至调度方案收敛,实现源荷主从博弈协同优化。
- 引入节点碳势热力图可视化分析方法,直观展示全调度周期内各节点碳势分布特征,为调度决策与用户响应提供直观参考,研究思路与呈现方式具有较强新颖性。
二、系统构成与基础理论
2.1 系统整体架构
本文研究的电力系统由电源侧、负荷侧、低碳减排设备以及市场机制四部分组成:
- 电源侧:包括 3 台常规火电机组、2 座风电场、2 座光伏电站。火电机组为系统提供稳定出力支撑,同时也是主要碳排放源;风电、光伏为零碳清洁能源,但出力具有随机性与间歇性。
- 负荷侧:系统总负荷包含刚性负荷与可转移柔性负荷,可在不同时段间进行平移,不改变总用电量,仅改变用电时序。
- 减排设备:火电机组配套碳捕集设备,可对燃烧产生的二氧化碳进行捕集与封存,直接降低碳排放,但运行过程需要消耗电能并产生运维成本。
- 市场与信号机制:包括分时电价机制、碳交易市场以及节点碳势信号,共同引导上层调度决策与下层用户响应行为。
2.2 核心概念界定
2.2.1 节点碳势
节点碳势用于表征电网中某一节点在某一时段消费单位电能所对应的等效碳排放量。其本质是将发电侧产生的碳排放,按照电网潮流分布分摊到各个负荷节点,能够精准反映不同位置、不同时刻用电的 “清洁程度”。碳势越高,说明该节点用电碳排放责任越大,低碳调节压力越强;反之则用电更为清洁。
2.2.2 碳捕集设备运行特性
碳捕集设备依附于火电机组运行,核心功能是减少火电实际排入大气的碳排放量。设备运行具有典型特点:捕集效率越高,碳减排量越大,但相应的能耗成本、运维成本也越高;同时设备捕集能力存在上限,不能无限制提升减排水平。在调度中,需要在减排收益与运行成本之间进行权衡。
2.2.3 时段间负荷转移需求响应
用户根据电价与碳势信号,将高电价、高碳势时段的可转移负荷,转移至低电价、低碳势时段。该模式不增加总用电量,仅改变用电时序,既能降低用户电费支出与碳交易支出,又能平滑系统负荷曲线,提升新能源接纳空间,是一种低成本、高潜力的柔性调节资源。
2.3 双层优化调度逻辑
本文采用典型双层优化结构,上层为领导者,下层为跟随者,整体逻辑如下:
- 上层主体为电网运营商,以系统整体运行成本最小为目标,统筹火电机组出力、新能源消纳、碳捕集设备运行状态、碳交易成本以及分时电价下的负荷优化,完成经济调度并计算各节点碳势。
- 下层主体为用户,在接收到上层下发的电价、碳价以及节点碳势信号后,以自身用电成本与碳交易成本最小为目标,开展时段间负荷转移,形成新的负荷曲线。
- 双层迭代交互:下层将调整后的负荷数据反馈至上层,上层根据新的负荷重新进行调度优化并更新碳势;反复迭代直至调度结果不再明显变化,达到收敛状态,最终实现经济与低碳协同最优。
三、上层电网运营商低碳经济调度模型
3.1 调度主体与目标
上层由电网运营商统一调度,目标是实现系统总运行成本最小化。总成本涵盖多个部分,包括火电机组发电成本、风电与光伏的运维成本、碳捕集设备运行成本、碳交易成本,以及基于分时电价的负荷优化相关成本。
在兼顾经济性的同时,上层调度必须满足碳排放约束,通过碳交易市场购买超额排放配额,或通过碳捕集设备减少实际排放量,使整体碳排放控制在合理区间。
3.2 电源出力与运行约束
上层调度需要对各类电源出力进行合理安排,并满足一系列运行约束。火电机组出力需在最大最小技术出力范围内,同时满足爬坡速率限制,保证出力变化平稳连续。风电、光伏出力遵循预测曲线,在不出现弃风弃光的前提下尽可能全额消纳,提升清洁电力占比。系统整体功率保持平衡,所有电源发出的有功功率,需要满足系统总负荷需求以及碳捕集设备自身的能耗需求。
3.3 碳捕集设备运行约束
碳捕集设备与火电机组协同运行,其捕集效率存在上限,不能超过设备设计能力;同时整体捕集能耗不能超过系统可承受范围。在调度过程中,电网运营商需要动态优化捕集强度,在减排收益与额外能耗成本之间寻找最优平衡点。
3.4 碳交易与碳排放约束
系统碳排放主要来自火电机组,经碳捕集设备封存后的剩余部分为实际净排放量。若净排放量超过分配的碳排放配额,则需要在碳交易市场购买配额,形成碳交易成本;若排放量低于配额,则可出售配额获得收益。上层调度通过优化火电出力与碳捕集水平,控制碳排放总量,实现经济成本与低碳目标的兼顾。
3.5 节点碳势生成
上层在完成机组出力、潮流分布优化后,基于碳排放流理论计算各节点在各时段的碳势。节点碳势作为核心低碳信号,与分时电价、碳交易价格一同下发至用户侧,引导用户开展需求响应。
四、下层用户侧需求响应模型
4.1 用户响应目标
下层以用户为决策主体,目标是实现自身综合成本最小化。综合成本包括三部分:按照分时电价产生的用电成本、根据节点碳势承担的碳交易成本,以及负荷在不同时段之间转移产生的调节成本。
用户通过响应碳势与电价双重信号,主动规避高碳、高价时段用电,在降低用电成本的同时,减少碳相关支出,实现经济收益与低碳行为统一。
4.2 时段间负荷转移建模
用户需求响应采用显式时段间负荷转移模式,即可调度负荷可以从一个时段平移至另一个时段。模型严格保证调度周期内总用电量保持不变,仅改变负荷在时间轴上的分布。
负荷转移并非无限制,用户可调节负荷规模存在上下限,同时单次转移量也受设备能力与用电习惯约束,保证调整后的负荷曲线平稳合理,不出现剧烈波动。
4.3 碳势对用户行为的引导作用
节点碳势越高,用户单位用电对应的碳排放责任越大,所需承担的碳交易成本越高。因此用户会自发将负荷从高碳势时段转移至低碳势时段,从而降低整体碳支出。这种由碳势驱动的负荷调整,本质上是将碳排放责任从高碳区域引导至低碳区域,实现碳流在时间与空间上的优化配置。
4.4 用户响应约束
用户调整后的负荷需满足最小用电需求与最大可用负荷限制,保证基本生产生活不受影响。负荷转移具有双向对称性,某一时段移出的负荷量,对应其他时段移入的负荷量。在上述约束下,用户形成最优响应负荷曲线,并反馈至上层调度系统。
五、双层迭代求解与碳势热力图分析
5.1 双层迭代优化流程
双层模型采用迭代交替求解方式,步骤清晰、易于收敛:
- 初始化系统参数,给定原始负荷曲线、新能源预测出力、火电机组参数、碳捕集参数以及电价、碳价等基础数据。
- 上层电网运营商以当前负荷为基础,进行低碳经济调度,优化各电源出力、碳捕集运行状态,计算系统成本与各节点碳势。
- 将节点碳势、分时电价、碳交易价格等信号下发至用户侧。
- 用户根据上述信号,以自身成本最小为目标,进行时段间负荷转移,得到响应后的新负荷曲线。
- 将新负荷曲线传回上层,重新进行调度计算,更新出力计划与碳势分布。
- 重复上述迭代过程,直到前后两次迭代的系统总成本、负荷曲线偏差均小于设定阈值,认为模型达到收敛,输出最终调度方案。
5.2 节点碳势热力图可视化
为直观展示碳流在电网中的分布特征,本文引入节点碳势热力图。热力图以调度时段为横轴,以系统节点为纵轴,用不同颜色深度表示碳势大小。颜色越深代表碳势越高,用电碳排放强度越大;颜色越浅代表碳势越低,用电更加清洁。
通过碳势热力图可以直观观察到:
- 不同时段碳势差异明显,夜间光伏停运、火电出力占比高,整体碳势偏高;白天光伏大发、火电压低,碳势普遍较低。
- 负荷高峰时段往往对应高碳势,用电低碳压力显著;负荷低谷时段碳势较低,适合柔性负荷接入。
- 不同节点碳势存在空间差异,可指导用户实现跨节点、跨时段协同低碳响应。
该可视化方法突破了传统数值分析的局限,为调度运行、市场设计以及用户行为引导提供直观依据。
六、算例分析
6.1 算例基础设置
以典型小型电力系统为算例对象,系统包含 3 台火电机组、2 座风电场、2 座光伏电站、集中负荷节点及配套碳捕集设备。调度周期为 24 小时,逐小时进行优化调度。设置火电机组出力参数、碳排放参数、风电光伏典型日出力曲线、碳捕集设备效率与成本参数、分时电价阶梯以及碳交易价格等基础数据,保证模型贴近实际运行场景。
6.2 对比场景设计
为验证所提模型的有效性,设置多组对比场景:
- 传统经济调度场景:仅考虑最小运行成本,不引入碳交易、碳捕集与需求响应。
- 碳交易 + 碳捕集场景:在经济调度基础上加入碳交易机制与碳捕集设备,但不开展需求响应。
- 碳交易 + 需求响应场景:引入碳交易与用户负荷转移,不配置碳捕集设备。
- 本文所提双层调度场景:综合碳交易、碳捕集、节点碳势引导与需求响应,实现源荷协同低碳优化。
6.3 结果分析
从系统总成本、碳排放量、新能源消纳率、负荷峰谷差等指标进行对比分析。结果表明,传统调度模式碳排放最高、新能源消纳率偏低;单独采用碳捕集或需求响应均能实现一定减排效果,但提升幅度有限;本文所提双层模型在碳捕集与碳势引导需求响应的协同作用下,碳排放大幅下降,新能源消纳率显著提升,负荷曲线更加平滑,系统整体低碳与经济性能最优。
从节点碳势热力图可以看出,经过双层优化调度后,高碳势时段与高碳势节点范围明显缩小,负荷更多集中在低碳势时段,碳流分布更加合理。用户负荷转移行为与碳势信号高度匹配,证明碳势对需求响应具有显著引导效果。
双层迭代收敛性结果表明,模型经过有限次迭代即可快速收敛,计算效率较高,具备工程应用潜力。
七、结论与展望
7.1 研究结论
本文提出一种基于节点碳势的双层低碳经济调度模型,上层由电网统筹机组出力、碳捕集运行、碳交易与负荷优化,下层用户基于碳势信号开展时段间负荷转移需求响应,通过双层迭代实现源荷协同优化。研究结论如下:
- 节点碳势能够精准反映不同节点、不同时段用电的碳排放强度,可作为有效激励信号引导用户低碳用能,弥补传统电价信号低碳导向不足的问题。
- 碳捕集设备与负荷需求响应协同作用,可实现深度减排,同时提升新能源消纳空间,平抑负荷峰谷,改善系统运行经济性。
- 双层迭代框架能够合理体现电网与用户之间的主从博弈关系,模型收敛稳定、效果显著。
- 节点碳势热力图可直观呈现碳流时空分布特征,为低碳调度提供可视化支撑,研究思路具有创新性与实用价值。
7.2 未来展望
未来可在现有研究基础上进一步拓展:
- 引入更多类型柔性负荷,如电动汽车、分布式储能、空调负荷等,构建更精细化的多元负荷响应模型。
- 考虑风电、光伏出力不确定性,建立鲁棒优化或随机优化双层模型,提高调度方案的抗干扰能力。
- 拓展至多区域互联电网,研究跨区域碳势联动与跨省负荷优化调度,推动大范围低碳资源优化配置。
- 结合绿证交易、碳税、辅助服务市场等多元低碳机制,构建更加完善的源网荷储一体化低碳市场体系。
📚第二部分——运行结果
碳势引导下的负荷需求响应!基于节点碳势的双层低碳经济调度模型!





🎉第三部分——参考文献
文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。(文章内容仅供参考,具体效果以运行结果为准)

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