含碳-绿色证书联合交易机制的综合能源系统日前优化调度
2021-09-14秦景辉梁俊宇刘泓志王菁慧
骆 钊,秦景辉,梁俊宇,沈 赋,刘泓志,赵 明,王菁慧
(1. 昆明理工大学 电力工程学院,云南 昆明 650500;2. 云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南 昆明 650217)
0 引言
习近平主席在2020 年第七十五届联合国大会上承诺,我国将于2030 年左右使二氧化碳排放达到峰值并争取尽早实现,使非化石能源占一次能源消费比重达到20%左右,努力争取2060年前实现碳中和[1]。国家发改委、国家能源局在“十三五”规划中明确制定了能源发展目标和电力发展目标,旨在增加非化石能源发电占比,依靠清洁能源初步构建现代能源体系[2]。
综合能源系统IES(Integrated Energy System)通过对能源的产生传输、分配转换、存储消费等环节进行协调和优化,整合冷、热、电、天然气等多种能源,实现多能源间的协调规划、优化运行,最终形成能源产、供、销一体化,是实现减排目标的重要技术手段之一[3]。考虑节能减排的IES 调度运行和模型方法的研究已取得了一定进展。文献[4]构建以发电燃煤成本与碳排放成本最小为目标的合同电量节能模型,分析碳排放权交易CET(Carbon Emission Trading)下2种节能调度模式对火电的影响;文献[5]提出一种以系统综合成本最小为目标,考虑多能负荷不确定性的区域电气IES 分布鲁棒扩展规划模型;文献[6]考虑电力、天然气等相关约束,建立以系统投资成本最小为目标的气电互联IES 长期协调规划模型;文献[7]在计算负荷节点和线路等效传输功率的基础上将有损网络转换为无损网络,补充并完善碳排放流理论;文献[8]在低碳经济理念的基础上将阶梯型CET 引入电力系统经济调度中,建立含CET的大规模储能-抽蓄复合优化调度模型;文献[9]考虑多能园区实时环境约束,将历史碳排放量分解为多能园区碳排放量约束,建立含多能园区新型城镇环境约束的优化调度模型。现有研究在IES 中考虑的CET 模型较为简单,且没有考虑可再生能源出力不确定性导致交易存在的市场风险,因此有必要深化CET模型以及引入市场风险度量方法。
可再生能源配额制RPS(Renewable Portfolio Standard)和绿色证书交易GCT(Green Certificate Trading)机制为提高可再生能源发电消纳率以及降低碳排放提供了新的途径。文献[10]建立含CET机制和电转气设备的电-气-热IES 模型,比较不同CET机制下系统的低碳性和经济性;文献[11]基于合作博弈论构建可再生能源发电商与配电商的绿色证书双边交易模型,定量计算GCT 机制实现社会福利最大化的基准参数;文献[12]提出综合考虑能源和绿色证书市场日前预测和实时分析两阶段均衡模型,考虑可再生能源发电的不确定性,利用强对偶定理和二元展开方法将模型进行线性化求解。目前IES中的高占比可再生能源面临消纳率低的问题,政府出台了一系列政策来解决该问题,其中包括RPS 和GCT 机制[13]。相较于传统的电价补贴政策,RPS 和GCT 机制是另一种选择,其实质是将可再生能源政府财政直补方式逐渐过渡到市场化补贴方式[14]。CET 和GCT 机制两者互补,是兼顾电力经济和节能减排的重要手段,可有效减少电力系统的碳排放,系统为获得绿色证书收益会优先消纳可再生能源,从而减少燃气轮机的碳排放量。这既节省了碳配额,又可将剩余碳排放量进行交易获得碳收益,因此有必要将CET和GCT机制引入IES中。
鉴于此,本文提出含碳-绿色证书联合交易机制的IES 优化运行模型。首先,分析CET 和GCT 机制以及在IES中实施该机制的可行性,现阶段IES中可再生能源占比较高,具备实施CET 和GCT 机制的基础;其次,建立计及CET 和GCT 机制的联合交易市场价值风险模型,并将其融入IES 优化模型中,比较不同案例下模型的经济性,CET 和GCT 机制的引入可提高可再生能源消纳率并降低系统运行成本;最后,研究不同的CET价格、绿色证书价格以及天然气价格对IES 运行成本的影响,为CET 和GCT 价格制定及机制落地提供参考。
1 碳-绿色证书联合交易概念
1.1 CET机制
CET 机制指通过建立合法的CET 认定机制并允许对其进行买卖,实现控制碳排放量的交易机制[15]。企业根据政府或者监管部门制定的碳配额调节生产计划。若该过程中产生的碳排放量高于碳配额,则需要从CET 市场中购买碳排放量;若碳排放量低于碳配额,则可出售多余的碳排放量,获得相应收益。
1.2 GCT机制
GCT 是对可再生能源发电商颁发的一种凭证,证明发电商有部分电力源于可再生能源[16]。GCT机制是保证RPS 有效贯彻的配套措施,实施RPS 和GCT机制的目的是将可再生能源发电由政府直补方式逐渐过渡到市场化补贴方式[17]。
1.3 碳-绿色证书联合交易市场
为了完善CET 市场和GCT 机制,提高市场交易的灵活性,本文设计碳-绿色证书联合交易市场框架,如图1 所示。交易流程为:IES 向行政监管部门提出申请,待监管部门审核合格后参与GCT,监管部门为各IES 分配不同的碳配额和可再生能源配额;满足配额要求的IES 在GCT 平台和CET 平台上出售绿色证书和碳配额量,不满足配额制要求的IES 或其他机构可在平台上购买绿色证书和碳配额量,以免被惩罚;IES 确定交易量和交易价格后,在各平台上进行交易结算,获得相应收益。
图1 碳-绿色证书联合交易市场框架Fig.1 Market framework of carbon-green certificate coordinated trading
2 碳-绿色证书成本模型
2.1 CET成本
现阶段国内主要采用免费分配方法来分配碳配额。本文采用基准线法和预分配的方法确定IES 中无偿碳配额[18]。IES 中的碳排放源主要包括燃气轮机和燃气锅炉,其免费碳配额由式(1)确定。
式中:a1、b1、c1为燃气轮机碳排放计算系数;a2、b2、c2为燃气锅炉碳排放计算系数;h为调度总时刻数,h=24。
阶梯型CET成本计算模型[20]为:
式中:CCO2为IES 的CET 成本;λ为市场上的CET 价格;d为碳排放量区间长度;σ为各阶梯CET 价格增长幅度,每上升一个阶梯,CET价格增长σλ。CP 按照1.1 节介绍的可再生能源消纳量和配额量的关系,设计GCT交易模型如式(4)所示。 本文基于以下2点考量,引入条件风险价值CVaR(Condition Value at Risk)方法来量化碳-绿色证书联合交易的市场风险程度[21]:CVaR 由风险价值VaR(Value at Risk)发展而来,在碳-绿色证书联合交易问题中,交易收入能够度量交易量波动风险的影响,反映“增加新能源消纳”和“避免配额标准惩罚”的矛盾关系,是适用于CVaR 的建模对象;CVaR 能够反映碳-绿色证书联合交易决策结果的所有潜在损失,且模型不需要决策收益符合正态分布等对称性分布,在碳-绿色证书联合交易风险度量中表现出极大的优势。 CET方i的市场风险θCVaRi为: 假定共有g个CET 方,其在交易市场的整体风险为: CET方参与交易的市场风险度量约束如下。 1)风险值约束。 2)风险值非负约束。 式中:Sz为市场中允许的风险值限值,CET 方i在第z组历史交易数据下的风险值不得大于该值。 同理,GCT风险度量值可表示为: 假定共有v个GCT 方,其进入交易市场的整体风险为: GCT方参与交易市场风险度量约束如下。 1)风险值约束。 2)风险值非负约束。 式中:Rj为市场中允许的风险值限值,GCT 方i在第j组历史交易数据下的风险值不得大于该值。 综上,本文将碳、绿色证书市场风险分别乘以一个风险偏好系数来表示考虑市场风险价值的交易成本,即: 本文建立基于能源集线器的IES如图2所示[22]。其中能量输入为电网、燃气轮机、风电、光伏和天然气;能量转化设备为燃气锅炉、电制冷机、余热回收装置;能量存储设备为蓄电池、储热装置和储气装置。下文具体介绍含碳-绿色证书联合交易的IES优化调度详细模型。 图2 IES结构图Fig.2 Structure diagram of IES 对于含CET 和GCT 机制的并网运行IES,考虑到配额制要求和存在的市场风险,将2.3 节中考虑CVaR 的碳-绿色证书联合交易模型引入IES 优化模型中,以购电成本、购气成本、CET成本、绿色证书收益和系统中其他设备运维成本最小为目标函数: 式中:C为IES 运行成本,单位为元;Ce为购电成本,单位为元;Cgas为购气成本,单位为元;Ces为蓄电池运行维护成本,单位为元;Chs为储热设备运行维护成本,单位为元。 购电成本为: 购气成本为: 式中:cgas为天然气单位热值价格;ηg、ηb分别为燃气轮机和燃气锅炉的效率。 假设蓄电池的单次充、放电成本相同,购买成本为Cpurchase,无损坏情况下使用次数为Mcycles,则其单次完全充、放电成本Cr为: 则蓄电池运行维护成本为: 1)绿色证书市场最低售价应为可再生能源电价附加资金补贴的资金现值,最高售价不应高于对应电量的可再生能源上网电价与燃气轮机标杆电价差值,则绿色证书市场最低、最高售价限额分别为: 2)绿色证书配额约束。式中:G为量化系数,即生产单位绿色电能可获得绿色证书数量;αi为GCT方i在给定时间内可再生能源发电占比;Pi为GCT方i实际发电量;Ggre为绿色证书数量;ηi为GCT 方i初始分配电量;Pi0为GCT 方i初始分配电量。 9)天然气-热量转换约束。 13)购电功率约束。 16)能量转换装置电制冷机、吸附式制冷机、余热锅炉、电热锅炉以及热交换器的约束分别为: 为了验证所提优化模型的有效性,选择某地区IES 进行算例分析,算例中的设备容量及参数如附录A 表A1 所示。为衡量所提模型的长期效益,本文选取春、夏、秋、冬四季的典型日进行分析比较。设置日前调度为24个时段,调度时长为1 h。求解时将系统碳排放量进行分段线性化处理,将每个区间的调度模型转换为混合整数线性规划MILP(Mixed Integer Linear Programming)问题。本文采用YALMIP+CPLEX进行仿真求解。 考虑到GCT 机制处于发展阶段,设定绿色证书价格为100 元/本,CET 价格为0.15 元/kg,惩罚费用为绿色证书价格或CET 价格的3 倍。系统的冷、热、电负荷如附录A 图A1所示,光伏、风机数据如附录A 图A2 所示,实时电价数据如附录A 图A3 所示。天然气价格为0.35元/(kW·h)。 本文建立5 个场景来分析所提含碳-绿色证书联合交易机制的IES 优化模型的经济性:场景Ⅰ中IES 不考虑CET 和GCT;场景Ⅱ中IES 仅考虑GCT,不考虑CET;场景Ⅲ中IES仅考虑CET,不考虑GCT;场景Ⅳ中IES 同时考虑CET 和GCT;场景Ⅴ中IES 不仅考虑CET 和GCT 且考虑CET 和GCT 的市场风险(CVaR)。冬季算例调度结果如表1 所示。其他季节算例调度结果见附录A 表A2。以冬季典型日为例对调度结果展开分析。 由表1 可知:与场景Ⅰ相比,场景Ⅱ—Ⅴ的IES运行成本分别降低了10 389.79、4 542.78、15 475.70、13 972.22 元;与仅考虑GCT 的场景Ⅱ相比,场景Ⅳ绿色证书收益增加了325.62元,IES运行成本降低了14.1%;与仅考虑CET 的场景Ⅲ相比,场景Ⅳ的碳收益增加了217.51 元,IES 运行成本降低了26.2%;场景Ⅳ的系统运行整体经济性最佳,这是由于考虑CET 和GCT 机制后,系统可通过提高可再生能源消纳来获得绿色证书和碳收益;与场景Ⅳ相比,场景Ⅴ的碳收益减少了450.25 元,绿色证书收益减少了1 053.23 元,IES 运行成本增加了1 503.48 元,这是由于引入CVaR 后,由于可再生能源出力的不确定性,系统减少了对其消纳,且系统对市场风险有一定程度的厌恶,虽然引入CVaR 导致IES 运行成本增加,但尚可接受。由此可见,CET 和GCT 有良好的节能减排作用,将其引入IES中有较好的经济性与可行性。 表1 冬季算例调度结果Table 1 Scheduling results of case in winter 图3为阶梯型CET价格对IES运行成本的影响。由图可知:在CET 价格由0 增至0.25 元/kg 的过程中,系统的外购能源成本增加,IES 运行成本随之增加;在CET 价格由0.25 元/kg 增至0.50 元/kg 的过程中,系统外购能源由电力转向天然气,系统的外购能源成本增加,系统的碳排放量曲线下降速度变缓,这是由于较高的CET 价格激励系统限制碳排放量,CET 价格越高,系统对碳排放量的约束越强,带来的碳收益增加,IES运行成本随之降低。 图3 CET价格对IES运行成本的影响Fig.3 Impact of CET price on operation cost of IES 图4 为不同场景下燃气机组(燃气锅炉+燃气轮机)的功率。图中:场景Ⅰ中燃气机组优先发电以及保证供热平衡,机组功率较多;场景Ⅱ中系统提高了对可再生能源的消纳,燃气机组功率开始减少,并带来额外的绿色证书收益;场景Ⅲ中系统加强碳排放量约束,进一步减少了燃气机组功率,并带来了绿色证书收益;场景Ⅳ中系统加强对碳排放量的约束,且增加对可再生能源电量的消纳,燃气机组功率达到最低;场景Ⅴ中由于可再生能源出力的不确定性,系统减少了对其消纳,电、热负荷由燃气机组承担,燃气机组功率有所增加,但仍低于场景Ⅲ中功率值,保证了系统运行的环保性。 图4 燃气机组功率Fig.4 Power of gas-fired units 图5为绿色证书-天然气价格对IES运行成本的影响。由图可以得出如下结论。 图5 绿色证书-天然气价格对IES运行成本的影响Fig.5 Impact of green certificate-gas price on operation cost of IES 1)当购气价格由0.25 元/kg 增至0.35 元/kg、绿色证书价格为50~70元/本时,IES 运行成本增长速度较快,这是由于较低的绿色证书价格对IES 运行成本的影响较小,系统主要以燃气发电为主。而当绿色证书价格为80~100 元/本时,较高的绿色证书价格平抑了系统的购气成本,IES运行成本增长趋势趋于平缓。 2)当购气价格由0.35 元/kg 增至0.40 元/kg、绿色证书价格为70元/本,及购气价格由0.40元/kg增至0.45 元/kg、绿色证书价格为80 元/本时,IES运行成本上升速度较快,说明此时IES 运行成本对绿色证书价格的变化十分敏感。 3)当购气价格由0.40 元/kg 增至0.50 元/kg、绿色证书价格为50~70元/本时,IES 运行成本上升速度较快,这是由于较高的购气成本和较低的绿色证书收益会导致IES运行成本上升。 图6 为碳-天然气价格对IES 运行成本的影响。由图可以得出如下结论。 图6 碳-天然气价格对IES运行成本的影响Fig.6 Impact of carbon-gas price on operation cost of IES 1)天然气价格的变化会影响系统CET成本的相对权重。当系统的购气价格不变时,IES运行成本随着CET 价格的增加而降低,这是由于当系统的CET价格较高时,CET 成本的相对权重较高,IES 运行成本降低。 2)当CET 价格不变时,IES 运行成本随着购气价格的增加而增加。当购气价格由0.25元/kg增至0.40 元/kg 时,IES 运行成本上升趋势较快,说明此时天然气价格对系统CET成本相对权重的影响较为明显;而当购气价格由0.40 元/kg 增至0.55 元/kg时,随着CET 价格的增加,IES 运行成本变化趋势平缓,说明CET 成本的相对权重与购气价格变化的影响逐渐达到平衡。 本文基于CET 和GCT 机制,建立IES 中考虑CVaR 的碳-绿色证书联合交易低碳经济调度模型。综合考虑CET 和GCT 的特点,比较不同调度模型的结果并分析不同CET价格和绿色证书价格对系统运行成本的影响,主要结论如下: 1)CET和GCT机制以市场化的方式实现节能减排,使得IES 为实现自身利益最大化而优先考虑消纳可再生能源电量,具有良好的经济性与可行性; 2)IES 参与碳和绿色证书市场风险会影响自身收益,可再生能源出力的不确定性导致GCT 数量的变化,对绿色证书收益影响较大; 3)在IES中实施CET和GCT机制,充分考虑CET和GCT 相互激励和互补特性,符合国家“双碳”战略目标,算例证明了该模型在经济和环保上的优越性。 综上所述,CET 和GCT 不仅契合国家“双碳”目标、优化能源结构以及保护环境气候等政策要求,而且算例结果可进一步为CET 和GCT 机制的制度建设及定价提供参考。 附录见本刊网络版(http://www.epae.cn)。2.2 GCT模型
2.3 碳-绿色证书联合交易风险度量
3 含碳-绿色证书联合交易的IES优化模型
3.1 目标函数
3.2 约束条件
4 算例分析
4.1 基础数据
4.2 IES优化结果分析
4.3 CET价格和排放量对IES运行成本的影响
4.4 绿色证书-天然气价格对IES运行成本的影响
4.5 碳-天然气价格对IES运行成本的影响
5 结论