考虑清洁能源参与的跨区域能源配置优化模型

张立辉　熊俊　鞠立伟　吴鸿亮　谭忠富

摘 要：分别以区域发电成本最优、区域碳排放最优以及综合效益最优为目标，结合区域能源优化中涉及的经济效率、碳排放以及输电约束等问题，构建了含清洁能源的跨区域发电计划优化模型.利用GAMS软件进行模拟分析，结果表明模型能在一定程度上优化区域间的发电成本和环境成本；对比清洁能源参与、不参与区域能源优化的结果可知：清洁能源在优化中的贡献度明显高于化石能源；区域间碳排放价格的差异将影响清洁能源与化石能源所实现的能源置换效益.

关键词：发电计划；清洁能源；碳排放价格；区域能源配置

中图分类号：TM 734 文献标识码：A

我国经济的区域发展呈现东部优于西部的格局，然而支撑经济发展所需的能源，不管是煤炭、石油等化石能源，抑或是风能、太阳能等清洁能源均主要分布于西部内陆地区.资源与负荷逆向分布的基本国情已经成为制约我国经济持续发展的瓶颈.智能电网以及先进输电技术的推广应用为负荷与能源的跨区域协调优化从技术层面、经济层面提出了可行方案，以特高压、超高压输电网络作为突破口调度西部能源，以输电替代输煤维系国家能源安全.

根据国家“十二五”能源科技规划，未来五年国家将推进坚强特高压网架建设.在华北、华东、华中地区形成“三横三纵”的特高压主网架；在西北地区建设覆盖西北重要负荷中心及电源基地的750千伏电网；在南方地区形成“八交八直”的送电通道，促进云贵地区西电东送.区域间电力输送在社会经济层面满足区域间优势互补、协调经济发展的要求；在能源效率层面保障西部地区风能、光伏等可再生能源发电的接入与消纳，透过发电置换优化电源发电效率，降低供电煤耗；在环境层面则总体上减少温室气体、污染气体的排放总量，区域间降低东部人口密集地区的环境成本.

湖南大学学报（自然科学版）2015年

第4期张立辉等：考虑清洁能源参与的跨区域能源配置优化模型

电力优化配置的问题本质上是机组组合（Unit Commitment）问题，其试图通过优化不同能源类别、不同容量、不同地域分布的电源的发电计划，在满足社会用电需求的同时实现电力供应经济性、环保性的目标.文献[1-4]针对机组组合问题分别提出了人工蜂群算法[1]、混合整数二次约束规划[2]、帝国主义竞争算法[3]、粒子群算法[4]等优化算法；文献[5]则将风电出力纳入发电调度计划进行经济调度.上述文献针对电力资源的优化主要以经济效益以及电力安全为目标，对于环境问题的考虑较少.而为了优化发电资源与减少环境污染，2007年国务院颁布了《发电节能调度办法（试行）》[6]，因此部分研究围绕环境效益展开.文献[7-8]提出了适应节能调度的优化算法；文献[9]则以节能减排为向导，构建出发电侧与售电侧峰谷分时电价联合优化模型；文献[10-11]则分别从行政手段以及市场机制两种途径设计节能调度的经济补偿机制；文献[12]则兼顾能源的环境效益，针对含有风电的电力系统提出低碳调度的优化模型.

上述研究主要针对区域内电源进行优化配置，而关于区域间能源协调发展的研究，文献[13-14]构建了区域间最大功率交换能力的求解模型，并利用连续型潮流计算方法进行求解；文献[15]基于电力市场机制构建了多区域电力交易模型；文献[16]基于电力潮流以及机组启停的约束构建了跨区域机组发电计划优化模型，并借助广义Benders分解算法对模型进行求解；文献[13-16]均未涉及环境因素的优化，文献[17]基于减排与输电成本的约束对区域间发电功率互换提出了优化模型，其研究主要针对燃煤机组，并未体现出新能源机组参与区域能源优化的效益.

本文综合考虑跨区域能源优化配置过程中涉及的发电成本、输电费用以及排放成本等要素，构建不同优化目标下的跨区域发电计划模型.利用GAMS软件对模型进行求解，发掘跨区域能源优化配置的经济与环境效益.另外，通过对比清洁能源参与、不参与区域能源优化配置下模型的求解，研究清洁能源参与区域能源优化所带来的效益.最后，通过设置送电与受电区域的碳排放价格函数研究碳排放价格对清洁能源与化石能源参与跨区域能源配置价值的影响程度.

1 区域能源优化配置模型

1.1 区域发电成本优化模型

假设各区域电厂的发电成本函数为[18-19]：

fgt=af+bf×gt+cf×gt2. （1）

式中，gt为t时段电厂的发电量，af，bf和cf分别为函数系数.受电区域往往远离化石能源产地，因此受电区域边际发电成本将高于送电区域.而风电这类可再生能源电厂发电变动成本很少，加之通过高压输电线路外送消纳的电能属于弃风发电，因此其发电变动成本可视为零[20]，即bf=cf=0.

假设受电区域清洁能源不参与跨区域能源优化，在不考虑环境约束的情况下构建区域发电成本以及输电成本的优化模型P1：

min Z1=∑t∑mftrm（gtrm，t+Δgtrm，t）+∑nftrn（gtrn，t+Δgtrn，t）+∑kfrek（grek，t-Δgrek，t）+ptrΔDtrt；（2）

s.t. Dtrt+ΔDtrt=∑m（gtrm，t+Δgtrm，t）（1-θtrm）+

∑n（gtrn，t+Δgtrn，t）（1-θtrn）；（3）

Dret-ΔDret=∑k（grek，t-Δgrek，t）（1-θrek）；（4）

ΔDtrt-Ltrt=ΔDret； （5）

Ltrt=Δ“Dtrtτ； （6）

gtr-m≤gtrm，t+Δgtrm，t-gtrm，t-1≤gtr+m；（7）

gre-k≤grek，t-Δgrek，t-grek，t-1≤gre+k；（8）

0≤gtrm，t+Δgtrm，t≤gtrm； （9）

0≤gtrn，t+Δgtrn，t≤gtrn；（10）

0≤grek，t-Δgrek，t≤grek；（11）

Δgtrm，t≥0；Δgtrn，t≥0；Δgrek，t≥0. （12）

目标函数中，gtrm，t为送电区域内化石能源电厂m在t时段的计划发电量，Δgtrm，t为满足跨区域优化所增加的发电量；gtrn，t为送电区域内清洁能源电厂n在t时段的计划发电量，Δgtrn，t为满足跨区域优化所增加的发电量；grek，t为受电区域内化石能源电厂k在t时段的计划发电量，Δgrek，t为相应减少的发电量；ptr为单位输电费用，ΔDtrt为送电区域增加的供电需求.式（3）～（4）为送电区域与受电区域电力需求平衡约束；其中，Dtrt和Dret分别为t时段送电区域与受电区域的计划供电量；θtrm和θtrn分别为送电区域内化石能源电厂m及清洁能源电厂n的厂用电率；ΔDret为受电区域减少的供电需求；θrek为受电区域化石能源电厂k的厂用电率.式（5）～（6）为区域间电力输送的损耗约束；其中，Ltrt为电能输送过程中的损耗；τ为线损率.式（7）～（8）为机组出力的爬坡约束，相邻时间内机组的出力变化幅度受机组参数的限制；其中，gtr+m和gre+k为机组爬坡约束的上限；gtr-m和gre-k为机组爬坡约束的下限；式（10）～（12）为机组出力上下限约束；gtrm，gtrn和grek为机组单位时间内的最大出力.

求解上述模型可得发电与输电总成本优化目标下各电厂的发电变化量Δgtr1m，t，Δgtr1n，t和Δgre1k，t，从而得出跨区域能源成本优化发电组合.

1.2 区域环境效益优化模型

假设各区域电厂的CO2排放函数为：

E（gt）=bE×gt+cE×（gt）2. （13）

式中，bE，cE为排放函数系数；对于清洁能源而言，其排放量可视为零，即bE=cE=0.

以往基于环境约束的机组发电计划优化的研究一般都以排放总量最少为目标，如此构建模型将丢失区域间减排效益差异的相关信息.温室气体、污染气体排放的影响往往与区域人口、人均GDP、环境价值等因素相关[21].这些因素的综合作用将最终通过价值机制以影子价值的形式体现出来，一般经济发达地区价值较高，经济欠发达地区价值较低.因此，本文引入区域减排价格变量作为优化区域减排目标优化的参数，体现减排的综合价值.另外，现阶段我国脱硫、脱硝技术已经趋于成熟，化石能源电厂安装脱硫、脱硝装置后处理能力达到90%以上.本文仅以CO2的排放成本作为优化目标，构建区域减排约束优化模型P2：

min Z2=

∑tψtrt（∑mEtrm（gtrm，t+Δgtrm，t）-Etrt0）+ψret（∑kErek（grek，t-Δgrek，t）-Eret0）；（14）

s.t.式（3）～（12）

ψtrt=αtr∑mEtrmgtrm，t+Δgtrm，t+βtr； （15）

ψtet=αre∑kEtekgtek，t+Δgrek，t+βre. （16）

目标函数中，ψtrt和ψret分别为送电区域及受电区域的碳排放价格.本文设定价格高低与碳排放总量线性相关，碳排放价格参数分别为（αtr，βtr），（αre，βre）；Etrt0和Eret0为CO2排放初始分配额度.

求解上述模型可得环境效益最优目标下各电厂的发电变化量Δgtr2m，t，Δgtr2n，t和Δgre2k，t，从而得出跨区域环境效益优化发电组合.

1.3 区域综合优化模型

为同时满足发电成本以及环境效益优化的需求，联合模型P1，P2构建综合优化模型P3：

min Z3=Z1+Z2； （17）

s.t.式（3）～（12），式（15）～（16）.

求解上述模型可得综合优化目标下各电厂的发电变化量Δgtr3m，t，Δgtr3n，t和Δgre3k，t，从而得出跨区域综合优化发电组合.通过优化结果可以得出送电与受电区域相应的综合发电成本：

Ctr*=

∑t∑mftrmgtrm，t+Δgtr3m，t+∑nftrngtrn，t+Δgtr3n，t+ψtrt∑mEtrmgtrm，t+Δgtr3m，t-Etrt0；（18）

Cre*=∑t∑kfrekgrek，t-Δgre3k，t+ψret∑kErekgrek，t+Δgre3k，t-Eret0. （19）

送电与受电区域平均发电成本：

ptr*=Ctr*/∑t∑mgtrm，t+Δgtr3m，t+∑ngtrn，t+Δgtr3n，t； （20）

pre*=Cre*/∑t∑kgrek，t+Δgre3k，t. （21）

t时段送电与受电区域的均衡碳排放价格：

ψtrt=αtr∑mEtrmgtrm，t+Δgtr3m，t+βtr；（22）

ψret=αre∑kErekgrek，t-Δgre3k，t+βte. （23）

2 模拟分析

2.1 基础数据

假设送电区域与受电区域各有6个电厂参与能源优化配置，其中送电区域有1个风电厂，其余均为火电厂.碳排放价格系数如表1所示.区域间机组未来一小时发电计划、机组状态、发电成本系数、CO2排放系数的模拟数据如表2所示.输电价格为0.008万元/MWh，输电线损率为3%.

2.2 不同目标模型优化结果对比分析

利用GAMS软件对上述三个模型进行求解，求解结果见表3.由于风电变动成本接近于零且发电过程不会排放CO2，因此，在电力系统允许的前提下可考虑尽可能多地接纳风电.而在三个目标模型下，由于风力发电的变动成本及环境成本为零，风电均被全部纳入生产发电计划.对于燃煤机组而言，其发电成本、CO2排放量与机组效率相对一致，而一般而言大机组效率优于小机组，因此机组发电计划的优化基本上是通过大机组代替小机组发电来实现.模型优化的结果也与此优化策略相一致，利用送电区域的大机组取代受电区域小机组，满足受电区域的负荷需求.对于机组个体而言，送电区域机组的综合成本随着发电量的增加而增加，受电区域机组的综合成本随着发电量的减少而减少.值得注意的是，部分机组虽然发电计划没有发生变化，但由于区域内发电总量的变化引致区域碳排放价格的同向变化，其所承担的环境成本也随之同向变化.

图1为不同目标下综合发电成本构成的对比.总体而言，三个优化模型的综合发电成本相当，相差幅度在100元以内.然而，对比初始发电计划与优化后的综合成本，可以发现优化效果明显，综合成本最多可减少7.40万元，为初始成本的4.73%.关于发电成本，通过优化机组的发电成本最多可降低8.39万元，为初始发电成本的5.72%；关于环境成本，通过优化机组总体环境成本最多可降低1.81万元（模型P2），为初始环境成本的18.65%；另外，区域能源优化将产生输电费用，三个目标下的输电成本分别为2.59，2.49和2.78万元.

2.3 清洁能源参与区域能源优化效益分析

从表3可知，不同优化目标下风电均被全额纳入发电计划，为了研究其在区域能源优化中的影响程度，现考虑风电不参与区域能源优化，并对模型P3进行求解，结果如表5所示.送电区域大部分机组发电出力均达到出力上限，总发电量增加220 MWh，少于风电参与区域能源优化情况下送电区域增加的发电量364.5 MWh.而从发电成本优化的角度来看，风电不参与区域优化的情况下，两区域总综合成本为145.64万元，优化后总综合成本为144.98万元，仅减少0.66万元.相反，若仅有风电参与区域能源优化，两区域总综合成本将由96.90万元下降至90.92万元，节省成本5.98万元.如果按风电与火电机组各自对成本的节省水平作为权重，那么风电对区域能源优化的贡献率为90.06%，可见清洁能源在区域能源优化中具有举足轻重的作用.

2.4 碳排放价格对能源置换价值的影响

算例中送电区域与受电区域初始的碳排放价格分别为79.27，104.04元/t，随着区域间CO2排放的取代，在模型P3中分别变为83.29，99.58元/t.区域间能源的优化配置影响着碳排放价格的水平，事实上区域间碳排放的定价也影响着区域能源置换的价值.为研究碳排放价格对区域能源置换效益的影响，测算出不同碳排放价格组合下跨区域能源置换所节省的综合成本，如图2所示.当区域间初始碳排放价格趋于相等时，此时区域间的电力输送量较少，区域间电力置换所节省的综合成本较少；而随着送电区域与受电区域碳排放价格的差距的扩大，送电区域输出的电量将逐步增加，区域间电力置换也就实现了更高的价值.

为进一步区分清洁能源与化石能源机组对能源置换的贡献程度，针对不同碳排放价格组合下，清洁能源参与、不参与能源置换所实现的价值作对比.如图3所示，在各种碳排放价格组合下，清洁能源对能源置换价值贡献度保持在80%以上；而随着区域间碳排放价格差距的扩大，贡献度呈现出下降趋势.原因在于送电区域的化石能源机组能够通过置换受电区域较高成本的碳排放实现一定的环境价值，从而淡化清洁能源对区域能源置换价值的贡献度.这在一定程度上说明在缺乏碳排放价格机制支撑的情况下，化石能源进行跨区域能源配置的效益相对有限；而清洁能源实现能源置换价值对于碳排放价格机制的依赖程度较低，其较低的发电变动成本优势能够在能源置换过程中大幅度降低受电区域的发电成本，从而提高区域间的总体发电经济效益.

综上所述，碳排放价格的区域差异设置将影响能源跨区域置换的实施深度，影响能源跨区域置换的价值实现.而从清洁能源与化石能源机组的优化置换效果对比来看，化石能源跨区域的深度置换需要碳排放价格的协调推进，而清洁能源则可更多依靠自身的变动成本优势实现更高的跨区域能源置换价值.

3 结 论

东西部能源与负荷逆向分布制约我国经济的发展，传统的输煤模式需耗费巨额的运输费用，而特高压输电线路为我国能源传输提供了另一途径.然而，通过输电协调区域能源供应需解决输送多少、如何设置发电计划等问题，不合理的输电计划将影响区域能源优化的经济性，同时无法协调相关区域的环境发展.基于上述背景本文构建了发电成本最优、环境效益最优以及综合效果最优的决策模型，通过模拟分析得出以下结论：

1）跨区域能源优化主要通过送电区域清洁能源以及高效率的大机组将替代受电区域小机组向受电区域提供负荷来实现，同时机组总体的综合成本将下降，为机组创造更多的利润.

2）对比风电参与、不参与区域能源优化配置的结果可知：清洁能源对于能源优化的贡献率很高.结合我国的国情，特高压输电线路应在满足线路安全的条件下充分调度西部风电，低碳化电源结构，降低我国经济发展的化石能源强度，通过丰富电源结构维系国家能源安全.

3）碳排放价格对区域间能源优化具有显著的引导作用.我国碳排放交易市场尚处于试点阶段，碳交易法律法规、碳排放权分配、碳排放价格的定位等问题都亟待解决.在碳排放机制尚不完善的情景下，仅化石能源参与跨区域能源配置所能实现的效益较少，而清洁能源参与跨区域能源优化配置有利于保障跨区域能源配置的整体效益的实现.参考文献

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