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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在 “双碳” 目标的大背景下，综合能源系统（IES）作为实现能源高效利用和低碳转型的重要载体，其优化调度对于提高能源利用效率、降低碳排放至关重要。园区级 IES 涵盖多种能源形式和复杂的能源转换设备，通过合理的调度策略，能够有效整合能源资源，实现低碳与经济的双重目标。提出的这种园区级 IES 低碳经济优化调度模型，旨在应对当前能源系统面临的挑战，为实现可持续能源发展提供有力支持。

二、模型关键要素与原理

（一）氢能参与及阶梯式碳交易机制

1. 氢能降碳减排：考虑氢能参与 IES 是实现降碳减排的重要举措。氢能作为一种清洁能源载体，在能源转换和利用过程中几乎不产生碳排放。例如，在园区内，利用可再生能源产生的多余电能通过水电解制氢，储存起来用于后续的能源供应，替代部分高碳能源，从而降低整个系统的碳排放。

2. 阶梯式碳交易机制：引入阶梯式碳交易机制进一步约束碳排放。该机制根据碳排放水平设置不同的碳交易价格，碳排放越高，单位碳排放的交易价格越高。这种机制激励园区在能源生产和消费过程中尽量减少碳排放，通过经济手段促使园区优化能源结构，采用低碳能源技术和设备，以降低碳成本。

（二）P2G - CCS 耦合模型

1. P2G - CCS 系统构成：P2G - CCS 即电转气和碳捕集系统的耦合。电转气（P2G）技术将电能转化为气体燃料（如合成甲烷），实现电能的存储和灵活利用。碳捕集系统（CCS）则捕获能源生产过程中产生的二氧化碳，减少其排放到大气中的量。

2. 模型建立：建立 P2G - CCS 模型，需要考虑电转气的转换效率、气体产量与电能输入的关系，以及碳捕集系统的捕集效率、成本和二氧化碳处理能力等因素。通过该模型，准确描述 P2G - CCS 系统在 IES 中的运行特性，为优化调度提供精确的模型基础。

（三）热电联产与有机朗肯循环

1. 热电联产机组：氢燃料电池与燃气轮机共同实现热电联产，满足园区的电力和热力需求。氢燃料电池通过电化学反应将氢能转化为电能，同时产生废热可供利用；燃气轮机燃烧天然气等燃料发电，并利用余热产生蒸汽或热水。两者结合能够提高能源利用效率，减少能源浪费。

2. 有机朗肯循环：引入有机朗肯循环实现供应侧热电联产机组的灵活响应。有机朗肯循环利用低品位热能（如热电联产产生的废热）驱动有机工质循环，产生额外的电能。这使得热电联产机组在满足不同热电需求比例时更加灵活，进一步优化能源供应结构，提高能源利用效率。

（四）需求侧灵活响应模型

1. 多元负荷特性：需求侧考虑多元负荷的可转移和可替代性。园区内的负荷类型多样，包括工业负荷、商业负荷和居民负荷等。不同类型的负荷具有不同的用电、用热特性，部分负荷可以在一定时间范围内转移，或者在不同能源形式之间进行替代。

2. 模型构建：根据多元负荷的特性，建立需求侧灵活响应模型。该模型考虑负荷的可转移时间窗口、可转移量以及不同能源形式替代的可行性和成本等因素。通过该模型，挖掘需求侧的灵活性潜力，优化能源消费模式，降低系统运行成本。

（五）优化调度模型建立

1. 目标函数：以购能成本、碳成本、需求响应补偿成本、弃风成本之和最小为目标建立 IES 优化调度模型。购能成本包括从外部电网、气网等购买能源的费用；碳成本是根据阶梯式碳交易机制，因碳排放而产生的费用；需求响应补偿成本是对参与需求侧灵活响应的用户给予的经济补偿；弃风成本则是由于风电消纳困难导致的风能浪费所产生的成本。最小化这个目标函数，能够在实现低碳运行的同时，保证系统的经济性。

2. 线性化处理与求解：模型建立后，由于其可能包含非线性项，为便于求解，对模型进行线性化处理。采用 MATLAB + YALMIP 调用 GUROBI 商业求解器进行求解。YALMIP 是一个在 MATLAB 环境下用于建立和求解优化模型的工具包，提供了简洁的语法来描述复杂的优化问题。GUROBI 是一款高效的商业求解器，能够快速准确地求解大规模的线性和混合整数线性规划问题，确保优化调度模型能够得到有效求解。

通过以上全面且细致的模型构建，该园区级 IES 低碳经济优化调度模型能够在 “双碳” 背景下，综合考虑多种因素，实现能源的高效配置和系统的低碳经济运行，为园区能源系统的规划和管理提供科学依据。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

《阶梯碳下考虑P2G和CCS与供需灵活响应的IES优化调度》

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