考虑绿证-碳联合交易与需求响应综合能源系统经济运行

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1153 文章编号：0254-0096（2023）11-0538-09

摘 要：“30·60”双碳背景下，将现有绿色证书交易、碳交易和需求响应机制实现联动，更能反映可再生能源低碳属性，实现系统低碳经济性。该文提出考虑绿证-碳联合交易与需求响应综合能源系统经济运行策略。首先，引入绿色证书交易和碳交易机制，通过绿色证书碳减排机理，联动绿色证书交易与碳交易；其次，引入需求响应机制，优化用户用能行为，促进可再生能源消纳，提高绿色证书和碳交易收益；最后，提出以购能成本、绿色证书交易成本、碳交易成本和需求响应补偿成本之和最小为目标的经济运行策略。算例结果证明：在综合能源系统中引入绿色证书交易、碳交易和需求响应机制具有优越的低碳经济性。

关键词：绿色证书交易；碳交易；需求响应；低碳经济；综合能源系统

中图分类号：TM732"""""""""""" """""""" """""文献标志码：A

0 引 言

在碳达峰碳中和工作领导小组全体会议中，明确指出加快规划可再生能源发展，建设新能源供给消纳体系，同时要推动“双碳”的市场化机制，完善和健全碳排放权交易市场。为此在综合能源系统［1］（integrated energy system， IES）引入可再生能源配额制度（renewable portfolio standard， RPS）、绿色证书交易（green certificate trading， GCT）机制和阶梯碳交易机制，为提高可再生能源利用度和降低碳排放提供了新的途径。

围绕RPS、GCT和阶梯碳交易制度，大量学者进行了研究。文献［2］将RPS和GCT引入IES优化模型中，分析RPS和GCT可促进新能源消纳和减少运行成本；文献［3］结合中国国情从制度层面论证RPS和GCT的有效性；文献［4-5］引入阶梯碳交易机制，构建了分碳排放量区间的低碳经济调度模型；文献［6-7］在阶梯碳交易模型中引入奖励系数，证明系统在奖励系数和碳交易价格合适下，能有效约束碳排放量降低系统运行成本。但上述文献只单独考虑碳交易机制或RPS和GCT，未研究将上述两种机制联合运行对系统运行的影响。文献［8-9］考虑绿证机制和碳减排机制，构建IES调度模型，分析了绿证交易和碳排放交易价格对系统运行的影响。上述文献尽管考虑在源侧引入GCT、RPS和碳交易机制，但忽略了负荷侧需求响应对系统的影响。

需求响应通过补偿机制，引导用户改变用能行为，实现调度需求侧资源，同时起到削峰填谷和提高系统经济性的作用。文献［10-11］结合电热气负荷的耦合特性，提出计及电热气综合需求响应的IES模型，算例结果证明应用需求响应可提升IES的低碳经济性。文献［12-13］考虑了阶梯碳交易机制和需求响应联合运行对于系统的影响，算例结果证明阶梯碳交易机制和需求响应提升了系统低碳经济性。

系统为获取GCT收益，会优先消纳可再生能源，导致系统减少碳排放，故IES节省碳分配额并将其进行交易获得碳收益；同时IES为消纳更多可再生能源，通过需求响应机制主动调整用能习惯，获取GCT收益，因此有必要研究GCT、阶梯碳交易机制和需求响应三者协同运行对系统的影响。鉴于此，本文提出考虑绿证-碳联合交易与需求响应综合能源系统经济运行模型。首先，引入绿证-碳联合交易模型，构建GCT和阶梯碳交易成本计算模型；然后，考虑IES的负荷特性引入需求响应机制，引导用户改变用能行为；其次，以IES运行成本最小为目标，建立考虑绿证-碳联合交易与需求响应综合能源系统经济运行模型，研究GCT、碳交易和需求响应机制对IES运行成本的影响，以期为促进“双碳”目标实现提供参考。

1 考虑绿证-碳联合交易与需求响应综合能源系统架构

本文所提的考虑绿证-碳联合交易与需求响应综合能源系统架构如图1所示。在IES中主要分为3部分：电源侧、能源转换与储存设备和负荷侧。其中电源侧考虑外部电网、外部气网、风电和光伏。能源转换与储存设备包含冷热电联产机组CHP（燃气轮机、余热锅炉和吸收式制冷机）、电转气P2G、燃气锅炉GB、电制冷为主的多能源转换设备和储电、储热、储冷、储气设备。负荷侧则分别连接电、热、冷、气4种负荷，同时负荷侧引入需求响应。

2 绿证-碳联合交易与需求响应模型

2.1 绿证-碳联合交易机制

2.1.1 绿证机制

1） 绿证机制原理

2019年5月国家发展改革委、国家能源局联合印发《关于建立健全可再生能源电力消纳保障机制的通知》，标志RPS和GCT机制的诞生。通过RPS和GCT相结合，促进售电企业和电力用户消纳绿色电力。

GCT通过市场交易的灵活性来发挥资源配置优化。交易流程为：IES向国家可再生能源信息管理中心提出申请，待审查合格后同意参与GCT，同时分配可再生能源配额；满足可再生能源配额的IES在GCT平台上出售绿色证书，不满足配额要求则需在平台上购买绿色证书以满足考核要求。GCT交易原理如图2所示。

2） 绿证机制模型

根据绿证定义，政府要求IES满足RPS所需的绿证数量和IES所需的绿证数量如式（1）所示。

[NIES.ob=n=1nt=1TPngreen（t）/1000NIES.ne=ψt=1TPsum（t）/1000Ngre=NIES.ob-NIES.ne]"""""" （1）

式中：[NIES.ob]、[NIES.ne]、[Ngre]——IES获得的绿证数量、满足强制配额要求和进行自由交易的绿证数量，个；[Pngreen（t）]——[t]时刻第[n]类可再生能源的实际发电功率，kW；[ψ]——IES分配新能源发电量配额占比；[Psum（t）]——[t]时刻系统实际发功率，kW。

[Fgreen=-ξsGCTNgre"""""""""""""""""""Ngre≥0-ξbGCTNgre-ξfGCTNgre"""Ngre≤0]""""" （2）

式中：[Fgreen]——绿证交易成本，元；[ξsGCT]、[ξbGCT]、[ξfGCT]——单位绿证交易售出、购买、惩罚价格，元。

2.1.2 绿证-碳交易联合交易成本

1） 绿证-碳交易联动原理

由于绿证本身具有碳减排属性，当买方购买绿证时其碳减排效益由卖方转移到买方，为避免碳减排属性的重复计算，本文将卖方所售出绿证的碳减排属性予以扣除，买方的碳减排属性予以增加。明确绿证权益归属后，系统通过持有绿证碳减排量抵消部分碳排放参与到碳交易。此时系统通过绿证参与绿证交易和碳交易，同时借助配额量和价格因素实现两者联动运行［14］。绿证-碳交易联动原理如图3所示。

本文认为外购电力由火电机组承担，将可再生能源发电机组与火电机组的碳排放量做对比，进而得到相应可再生能源所产生的碳减排量。

[Dgc.n=Gh-GnEgc=n=1nDgc.nNIES.ne]"""" （3）

式中：[Dgc.n]——第[n]类绿证体现的碳减排量，kg；[Gh]、[Gn]——火电机组和绿证对应可再生能源机组所产生的碳排放量，kg；[Egc]——绿证所减少的碳排放量，kg。

本文碳交易机制由初碳排放权交易额和阶梯式碳交易两部分构成。

2） 碳排放权交易额

电力行业对初始碳排放额进行无偿分配［15］。IES的碳排放源主要来源有3类：外购电力、冷热电联产机组和燃气锅炉。同时，P2G电转气装置吸收一部分的CO2。故根据上述进行初始分配碳排放权和计算实际碳排放量。

[EIES.f=δet=1TPgrid（t）+δgt=1TPGT.g（t）+PGB.g（t）EIES.a=λet=1TPgrid（t）+λgt=1TPGT.g（t）+PGB.g（t）-Ep2g.aEp2g.a=λp2gt=1TPp2g.a（t）]"""" （4）

式中：[EIES.f]、[EIES.a]——IES碳排放配额和实际碳排放，kg；[δe]、[δg]——单位购电功率、天然气消耗的碳排放权配额，分别为0.728、0.385 t/MWh；[T]——1天内的24时段；[Pgrid（t）]——[t]时段购电功率，kW；[PGT.g（t）]、[PGB.g（t）]——[t]时段冷热电联产机组和燃气锅炉天然气消耗量，kW；[λe]、[λg]——单位购电功率、天然气实际碳排放量，分别为1.08、0.234 t/MWh；[Ep2g.a]——P2G减少的碳排放量，kg；[λp2g]——P2G转换单位天然气减少的CO2量，t/MWh；[Pp2g.a（t）]——[t]时段P2G转换天然气功率，kW。

根据上述的初始碳排放权配额、实际碳排放量和绿证碳减排效益，可求出园区IES实际参与的碳交易额为：

[EIES.t=EIES.a-EIES.f-Egc]"""""" （5）

式中：[EIES.t]——IES参与市场的碳交易额。

3） 阶梯碳交易模型

相比于传统碳交易模式，阶梯碳交易将CO2排放量划分为若干区间，随着碳排放量的增多，单位碳交易价格就越高，相应系统就需花费更多，其成本如式（6）［7］所示：

[Fc=-β（2+3ω）l+β（1+3ω）（EIES.t-2l），EIES.t≤-2l-β（1+ω）l+β（1+2ω）（EIES.t-l），-2llt; EIES.t≤-lβ（1+ω）EIES.t，-llt; EIES.t≤0βEIES.t， 0lt; EIES.t≤lβl+β（1+α）（EIES.t-l），llt;EIES.t≤2lβ（2+α）l+β（1+2α）（EIES.t-2l），2 llt;EIES.t≤3lβ（3+3α）l+β（1+3α）（EIES.t-3l），3 llt;EIES.t ]"""""" （6）

式中：[Fc]——系统碳交易成本；[β]——市场碳交易基价，250元/t；[ω]——奖励系数，取20%；[l]——系统碳排放量的区间长度，取3 t；[α]——价格增长幅度，取25%。

2.2 需求响应机制

本文根据IES的电、热、气、冷负荷特性，将其分为固定负荷、柔性负荷。固定负荷为基础负荷，不可转移、不可转换。柔性负荷分为可转移负荷和可转换负荷［16］。任一时刻系统负荷如（7）所示：

[Pj，load（t）=Pg.bj，load（t）+Pz.bj，load（t）+Pd.bj，load（t）] （7）

式中：[j]——负荷的种类，为{e，h，c，g}；[Pj，load（t）]——需求响应后[t]时段第[j]类负荷值，kW；[Pg.bj，load（t）]——[t]时段第[j]类固定负荷，kW；[Pz.bj，load（t）]、[Pd.bj，load（t）]——需求响应前[t]时段第[j]类负荷的可转移负荷和可转换负荷值，kW。

2.2.1 固定负荷

本文固定负荷不参加需求响应。

2.2.2 柔性负荷

本文中的柔性负荷包含可转移负荷和可转换负荷。

其中可转移负荷［17］在持续时间上并无要求，但需保证转移负荷的转移总量为0，即保证总负荷大小恒定，称为横向平移，如（8）所示：

[Pzj，load（t）=Pz.bj，load（t）+ΔPzj，load（t）ΔPzj，load（t）=ωz.inj（t）Pz.inj，load（t）-ωz.outj（t）Pz.outj，load（t）t=1TΔPzj，load（t）=0ωz.inj（t）+ωz.outj（t）∈（0，1）ΔPminj，load.z≤ΔPzj，load（t）≤ΔPmaxj，load.z]"""" （8）

式中：[Pzj，load（t）]、[ΔPzj，load（t）]——[t]时刻第[j]类可转移负荷的需求响应后负荷和参与需求响应变化负荷量，kW；[ωz.inj（t）]、[ωz.outj（t）]——[t]时刻第[j]类可转移负荷的转入、转出状态标记，其值为0表示停止转入、转出，为[1]表示进行转入、转出；[ΔPmaxj，load.z、][ΔPminj，load.z]——可转移负荷的上、下限，kW。

此外，为保证用户在同一时刻满足自身的供能需求，可选择将此负荷类型转换为其他负荷类型，即实现负荷纵向转移，为可转换负荷。考虑到人体适宜温度为18～24 ℃，通过调节室内温度可实现小范围热、冷负荷转换。但可转换负荷需保证同一时刻可转换的负荷总量不变。参与需求响应纵向平移负荷如式（9）所示：

[Pdj，load（t）=Pd.bj，load（t）+ΔPdj，load（t）ΔPdj，load（t）=ωd.inj（t）Pd.inj，load（t）-ωd.outj（t）Pd.outj，load（t）j=14ΔPdj，load（t）=0ωd.inj（t）+ωd.outj（t）∈（0，1）ΔPminj，load.d≤ΔPzj，load（t）≤ΔPmaxj，load.d]"""""" （9）

式中：[Pdj，load（t）]、[ΔPdj，load（t）]——[t]时刻第[j]类可转换负荷的需求响应后负荷值和参与需求响应变化负荷量；[ωd.inj（t）]、[ωd.outj（t）]——t时刻第j类可转换负荷的转入、转出状态标记，其值为0表示停止转入、转出，为1表示进行转入、转出；[ΔPmaxj，load.d、][ΔPminj，load.d]——可转换负荷的上、下限。

2.2.3 需求响应补偿成本

为激励用户主动参与需求响应，对进行负荷平移以及转换的用户给与费用补贴，则需求响应成本如式（10）所示：

[Fxq=j=14t=1TχzΔPzj，load（t）+χdΔPdj，load（t）]""" （10）

式中：[Fxq]——IES需求响应补贴成本，元；[χz]、[χd]——可平移负荷和可转换负荷的补贴系数。

3 考虑绿证-碳联合交易与需求响应综合能源系统经济运行模型

3.1 目标函数

对于含绿证-碳联合交易与需求响应的并网运行综合能源，以购能成本、绿色证书交易、碳交易成本以及需求响应补偿成本之和最小为目标函数，即：

[minF=Fbuy+Fgreen+Fc+Fxq]"""" （11）

购能成本为：

[Fbuy=t=1TctgridPgrid（t）+ctgasPgas（t）]""""" （12）

式中：[ctgrid]、[ctgas]——[t]时刻购电价格和购气价格，元/kW；[Pgas（t）]——[t]时刻IES的购气量，kW。

3.2 约束条件

3.2.1 功率平衡约束

1） 电功率平衡

[Pgrid（t）+Pwind（t）+Ppv（t）+PGT.e（t）+PeES.S（t）=""""""""""""" Pe.load（t）+Pp2g（t）+Pec（t）+PeES.C（t）]""" （13）

式中：[Pwind（t）]、[Ppv（t）]、[PGT.e（t）]——[t]时刻风、光、冷热电联产机组的发电功率，kW；[Pe.load（t）]——[t]时刻的电负荷，kW；[Pp2g（t）]、[Pec（t）]——[t]时刻输入电转气、电制冷的电功率，kW；[PeES.S（t）]、[PeES.C（t）]——[t]时刻储电设备的放电、充电功率，kW。

2） 热功率平衡

[PGT.h（t）+PGB（t）+PhES.S（t）=Ph.load（t）+PhES.C（t）]"""""" （14）

式中：[PGT.h（t）]、[PGB（t）]——[t]时刻冷热电联产机组、燃气锅炉的输出热功率，kW；[Ph.load（t）]——[t]时刻的热负荷，kW；[PhES.S（t）]、[PhES.C（t）]——[t]时刻储热设备的放、蓄热功率，kW。

3） 冷功率平衡

[Pec.c（t）+PGT.c（t）+PcES.S（t）=Pc.load（t）+PcES.C（t）] （15）

式中：[Pec.c（t）]、[PGT.c（t）]——[t]时刻电制冷、冷热电联产机组的输出冷功率，kW；[Pc.load（t）]——[t]时刻的冷负荷，kW；[PcES.S（t）]、[PcES.C（t）]——[t]时刻储冷设备的放冷、蓄冷功率，kW。

4） 气功率平衡

[Pgas（t）+Pp2g.g（t）+PgES.S（t）=Pg.load（t）+PGT.g（t）+PGB.g（t）+PgES.C（t）]"""""" （16）

式中：[PgES.S（t）]、[PgES.C（t）]——[t]时刻的储气设备的放气、充气功率，kW；[Pg.load（t）]——[t]时刻的气负荷，kW。

3.2.2 能源转换设备约束

1） 冷热电联产机组［18］

[PGT.e（t）=ηeGTPGT.g（t）PGT.h（t）=ηhGTPGT.g（t）PGT.c（t）=ηcGTPGT.g（t）ΔPminGT.g≤PGT.g（t+1）-PGT.g（t）≤ΔPmaxGT.gPminGT.g≤PGT.g（t）≤PmaxGT.g]"""" （17）

式中：[ηeGT]、[ηhGT]、[ηcGT]——冷热电联产机组的发电、制热、制冷效率；[ΔPmaxGT.g]、[ΔPminGT.g]——冷热电联产机组的爬坡上、下限，kW；[PmaxGT.g]、[PminGT.g]——输入冷热电联产机组的气功率上、下限，kW。

2） P2G设备

[Pp2g.g（t）=ηgp2gPp2g（t）ΔPminp2g≤Pp2g（t+1）-Pp2g（t）≤ΔPmaxp2gPminp2g≤Pp2g（t）≤Pmaxp2g]"""" （18）

式中：[ηgp2g]——P2G的电转气的转换效率；[ΔPmaxp2g]、[ΔPminp2g]——P2G的爬坡上、下限，kW；[Pmaxp2g]、[Pminp2g]——输入P2G的电功率上、下限，kW。

3） 燃气锅炉

[PGB（t）=ηGBPGB.g（t）ΔPminGB.g≤PGB.g（t+1）-PGB.g（t）≤ΔPmaxGB.gPminGB.g≤PGB.g（t）≤PmaxGB.g]""""" （19）

式中：[ηGB]——燃气锅炉的电转气的转换效率；[ΔPmaxGB.g]、[ΔPminGB.g]——燃气锅炉的爬坡上、下限，kW；[PmaxGB.g]、[PminGB.g]——输入燃气锅炉的气功率上、下限，kW。

4） 电制冷

[Pec.c（t）=ηecPec（t）ΔPminec≤Pec（t+1）-Pec（t）≤ΔPmaxecPminec≤Pec（t）≤Pmaxec] （20）

式中：[ηec]——电制冷的转换效率；[ΔPmaxec]、[ΔPminec]——电制冷的爬坡上、下限，kW；[Pmaxec]、[Pminec]——输入电制冷的电功率上、下限，kW。

5） 储能约束

[ωjES.S（t）Pj.minES.S≤PjES.S（t）≤ωjES.S（t）Pj.maxES.SωjES.C（t）Pj.minES.C≤PjES.C（t）≤ωjES.C（t）Pj.maxES.CEjES（t）=EjES（t-1）+ηjES.CPjES.C（t）-PjES.S（t）/ηjES.SΔtPminj≤EjES（t）Ej.capES≤PmaxjEES（1）=EES（24）ωjES.S（t）+ωjES.C（t）∈（0，1）]"""" （21）

式中：[ωjES.C（t）]、[ωjES.S（t）]——[t]时刻储能设备充、放状态标记，为1时进行充、放，为0时则为停止充、放；[Pj.minES.C]、[Pj.minES.S]——第[j]类储能设备的充、放最小功率，kW；[PjES.C（t）]、[PjES.S（t）]——[t]时刻第[j]类储能设备的充、放功率，kW；[Pj.maxES.C]、[Pj.maxES.S]——第[j]类储能设备的充、放最大功率，kW；[Ej.capES]——第[j]类储能设备的额定容量，kWh；[ηjES.C]、[ηjES.S]——第[j]类储能设备的充、放能效率；[EjES（t）]——[t]时刻第[j]类储能设备储存的能量；[Pmaxj]、[Pminj]——第[j]类储能设备的容量上、下限约束，kW。

3.2.3 外部交互能量约束

1） 购能约束

[0≤Pgrid（t）≤Pmaxgrid0≤Pgas（t）≤Pmaxgas]"" （22）

式中：[Pmaxgrid]、[Pmaxgas]——外部电网、气网的最大购能功率，kW。

2） 风光出力约束

[0≤Pwind（t）≤Pmaxwind（t）0≤Ppv（t）≤Pmaxpv（t）]" （23）

式中：[Pmaxwind]、[Pmaxpv]——[t]时刻风电、光伏预测出力，kW。

3.2.4 可再生能源利用率

[η=t=1TPwind（t）+Ppv（t）t=1TPmaxwind（t）+Pmaxpv（t）×100%]""""" （24）

式中：[η]——可再生能源利用率。

3.3 模型求解

本文所建模型虽包含多种类型的能源耦合设备，但仍是混合整数线性规划问题，为此本文通过Matalb中的工具包YALMIP调用GUROBI进行求解。

4 算例分析

本文案例于文献［16，19］基础上进行改进，通过算例验证所提低碳经济运行策略的有效性。以一天（24 h）为调度周期，单位调度时长为1 h，系统风光出力和电、热、气、冷负荷如图4所示；天然气价格取0.35元/kWh，外部购电采用分时电价［20］，峰、平、谷时段购电价格分别为1.20、0.68、0.38元/kWh，其中峰时段为12：00—14：00、19：00—22：00，平时段为08：00—11：00、15：00—18：00，谷时段为01：00—07：00、23：00—24：00；各种负荷的可转移、可转换负荷分别占总负荷的10%和5%；绿证购买、售出价格为100元/本，惩罚价格为300元/本；IES内各设备运行参数如表1所示。

为验证本文所提考虑绿证-碳联合交易与需求响应IES经济运行策略有效性，假设绿证-碳联合交易和需求响应机制都能顺利进行，设置5种情景进行对比分析。

情景1：不考虑GCT、阶梯碳交易和需求响应。

情景2：仅考虑GCT，不考虑阶梯碳交易和需求响应。

情景3：同时考虑GCT和阶梯碳交易机制，不考虑GCT与阶梯碳交易联动运行和需求响应机制。

情景4：在情景3的基础上，考虑GCT与阶梯碳交易联动运行，不考虑需求响应机制。

情景5：在情景4的基础上，考虑需求响应。

4.1 IES优化结果分析

5种情景经济运行结果如表2所示。由表2可知：与情景1相比，情景2～情景5的IES运行成本分别减少505、2012、4159、6589元；与仅考虑绿证情景2相比，情景4的碳交易收益增加3908元，运行成本降低3654元；与情景3相比，情景4的碳排放量下降125 kg，运行成本降低2147元。这是由于情景3未考虑绿证所具有的碳减排效益，而情景4考虑GCT和阶梯碳交易联动运行后，系统可通过绿证所具有的可再生能源低碳排量抵消部分碳排放从而参与碳交易，故系统获取绿色证书收益和绿证所具有的碳减排效益，使得IES的碳交易成本大幅度下降。此外，与情景3相比，情景4

的可再生能源利用率提高1.07%，体现绿证-碳交易联动运行有助于IES绿色转型。与情景4相比，情景5的碳排放量减少3576 kg，绿色证书收益增加220元，可再生能源利用率提高12.27%，运行成本降低2430元，表明需求响应可改善IES低碳经济性，这是由于价格信息会引导用户在保证自身用能正常的情况下追求经济效益，合理调整或降低各类负荷的需求，显著提升系统灵活性，提高可再生能源利用率，同时获得GCT和碳减排效益。

为了分析IES在绿证-碳交易联动运行和需求响应机制下协调运行，以情景3、4、5进行对比分析。图5为3种情景的电、热功率平衡图。

由图5可知，情景5相较于情景3、4可通过需求响应机制风、光功率全部被消纳；在夜间时段，由于电价较低和风电能源丰富，系统通过可转换和可平移机制，使得电、热负荷曲线尽可能地切合风电功率，在实现就地消纳的同时，减少了白天时段的电负荷需求，系统减少购电成本；由于白天时段电价较高，系统通过需求响应后电负荷相应减少，此时系统受到纵向转换限制，热负荷功率增多，但此时燃气轮机处于固定效率限制，为满足热负荷需求，故由效率更高的燃气锅炉出力增大，进而使煤电机组即购电量的高碳排放状态得到了缓解。

结合表2和图5可知，绿证可联动绿证-碳交易运行，促进IES能源向绿电转型，同时需求响应通过利用负荷侧灵活性资源，降低碳排放量，有效提升可再生能源利用率，降低碳排放，进一步提高IES低碳经济性，验证了本文所提考虑绿证-碳交易联动运行和需求响应IES经济运行的有效性。

4.2 绿证-碳交易价格对IES运行影响

绿证价格相当于IES运行中可再生能源消纳的权重，故绿证价格的大小会决定可再生能源出力；同时碳交易价格相当于IES中低碳目标的权重，故碳交易价格的大小会决定机组出力；同时绿证与碳交易价格通过改变可再生能源出力和机组出力互施影响，进而影响IES运行，如图6、图7所示。

图6给出了不同绿证价格和碳交易基价下IES碳排放量和运行成本。如图6所示，随着绿证价格的增加，绿证对IES的影响增大，系统为获取绿证收益大量消纳可再生能源，平

抑系统的购能需求，从而减少系统的碳排放量和运行成本，但由于本系统可完全消纳可再生能源，故碳排放量减少不明显；随着碳交易基价增加，系统的碳排放量和运行成本逐渐降低，这是由于通过绿证-碳联动交易，导致系统分配的碳配额大于系统实际碳排放量，能通过售出碳排放权获得收益，同时随着碳交易基价的升高系统获得收益增加，故系统主动降低碳排放量来获取碳收益；但碳交易基价增加到一定值时，系统供能机组碳减排空间很小，进一步提高碳交易基价会削弱碳排的调节作用。

通过绿证-碳联动交易导致IES实际碳排放量小于碳排放分配额，可通过售出碳排放权获得收益，此时奖励系数的介入显著影响系统的碳减排积极性，即售出的碳排放权越多，则售出价格越高。图7为碳交易基准为250元时，不同的绿证价格和奖励系数下的系统碳排放量和运行成本。

如图7所示，随着奖励系数的升高，系统运行成本逐渐降低，但碳排放量由下降趋于上升。这是由于奖励系数的大小改变了系统对碳排放量的敏感度，即奖励系数越大敏感程度升高，可是受机组出力的约束，碳排放量下降缓慢；同时由于系统一直处于出售碳排放权，奖励系数一直增大会导致系统为进一步获取碳排放配额致使碳排放量进一步增大；在不同奖励系数下绿证价格对系统影响与不同碳交易基价下绿证价格对系统影响类似。

以上分析可知，随着绿证价格的升高，系统的碳排放降低并趋于稳定，是由于风光出力已完全消纳，仅通过绿证价格无法降低碳排放量；碳交易基准价格大于一定值时，系统低碳机组出力已经满发，碳排放量无法降低；补偿系数在绿证-碳联动交易时发挥重要作用，能显著增加碳收益，极大调动企业的碳减排主动性，合理解决碳排放和经济性之间的矛盾。因此，在制定绿证-碳交易联动交易模型参数时，需将绿证价格和碳交易基价与奖励系数的取值进行匹配，以便更好地提高系统低碳经济性。

4.3 需求响应负荷特性分析

场景5引入需求响应机制前后用户的电、热、冷、气负荷曲线如图8所示。

由图8对比实施需求响应前后的负荷可看出，在电价高峰时段，系统选择一部分电、冷负荷平移到电价低谷时段，冷热电联产机组的出力受到固定效率限制，故热、冷负荷随电负荷平移；由于燃气锅炉效率较高，系统通过可转换热负荷，替代一部分电、冷负荷，且天然气通过冷热电联产机组和燃气锅炉会有一部分能量损耗，系统通过可转换负荷选择用气负荷替代一部分电、冷负荷，此外减少购电需求相当于减少购电成本和高碳排放量机组出力，从而系统运行成本减少。在电价低谷时段，系统为获取绿证-碳交易联动收益，同时受到热负荷碳排放和机组出力约束，将电、冷负荷替代部分的热负荷，使系统有效消纳可再生能源。

综上所述，IES通过需求响应机制通过可平移负荷，部分高峰负荷被平移到低谷时段，降低了机组供能压力，通过可替代负荷，系统根据能源的性价选择合适的能源满足自身用能行为，发挥了各种能源的互补互济作用，同时使可再生能源近乎完全消纳，减少了碳排放量，与绿证-碳联合交易之间实现良性联动，提高了系统低碳经济性。

5 结 论

本文基于GCT、碳交易和需求响应机制，建立考虑绿证-碳联合交易与需求响应低碳经济运行模型。综合考虑GCT、碳交易和需求响应机制的特点，比较不同的IES经济运行策略和分析不同GCT价格、碳交易价格和需求响应机制对IES运行成本的影响，得到如下主要结论：

1）通过GCT机制联动运行GCT和碳交易机制实现能源转型和节能减排，激励IES主动消纳可再生能源获取收益，具有优越的低碳经济性。

2）分析了绿证-碳联动交易参数对系统碳排放和运行成本的影响。合适的绿证价格、碳交易价格和奖励系数能有效约束系统碳排放量和运行成本。

3）本文在考虑绿证-碳联动交易基础上，通过引入需求响应，引导用户主动改变用能行为，实现负荷侧灵活性资源的充分利用和源侧最大可能消纳可再生能源，进一步降低IES碳排放量和经济成本。

综上，考虑GCT、碳交易和需求响应机制不仅符合国家“30·60”目标、降低碳排放量以及优化IES能源结构等要求，且算例结果证明本文的研究结果可为未来IES的低碳化发展提供一定的参考。

［参考文献］

［1］"""" 王永真， 康利改， 张靖， 等. 综合能源系统的发展历程、典型形态及未来趋势［J］. 太阳能学报， 2021， 42（8）： 84-95.

WANG Y Z， KANG L G， ZHANG J， et al. Development history， typical form and future trend of integrated energy system［J］. Acta energiae solaris sinica， 2021， 42（8）： 84-95.

［2］"""" 骆钊， 秦景辉， 梁俊宇， 等. 含绿色证书跨链交易的综合能源系统运行优化［J］. 电网技术， 2021， 45（4）： 1311-1320.

LUO Z， QIN J H， LIANG J Y， et al. Operation optimization of integrated energy system with green certificate"" cross-chain"" transaction［J］."" Power"" system technology， 2021， 45（4）： 1311-1320.

［3］"""" 董福贵， 时磊. 可再生能源配额制及绿色证书交易机制设计及仿真［J］. 电力系统自动化， 2019， 43（12）： 113-121.

DONG F G， SHI L. Design and simulation of renewable portfolio standard and tradable green certificate mechanism［J］. Automation of electric power systems， 2019， 43（12）： 113-121.

［4］"""" 陈锦鹏， 胡志坚， 陈颖光， 等. 考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化［J］. 电力自动化设备， 2021， 41（9）： 48-55.

CHEN J P， HU Z J， CHEN Y G， et al. Thermoelectric optimization of integrated energy system considering ladder-type" carbon"" trading" mechanism" nd" electric hydrogen" production［J］." Electric power" automation" equipment， 2021， 41（9）： 48-55.

［5］"""" 秦婷， 刘怀东， 王锦桥， 等. 基于碳交易的电-热-气综合能源系统低碳经济调度［J］. 电力系统自动化， 2018， 42（14）： 8-13， 22.

QIN T， LIU H D， WANG J Q， et al. Carbon trading based low-carbon economic dispatch for integrated electricity-heat-gas energy system［J］. Automation of electric power systems， 2018， 42（14）： 8-13， 22.

［6］"""" 张晓辉， 刘小琰， 钟嘉庆. 考虑奖惩阶梯型碳交易和电-热转移负荷不确定性的综合能源系统规划［J］. 中国电机工程学报， 2020， 40（19）： 6132-6142.

ZHANG X H， LIU X Y， ZHONG J Q. Integrated energy system planning considering a reward and punishment ladder-type carbon trading and electric-thermal transfer"" load uncertainty［J］. Proceedings of the CSEE， 2020， 40（19）： 6132-6142.

［7］"""" 杨欢红， 谢明洋， 黄文焘， 等. 含废物处理的城市综合能源系统低碳经济运行策略［J］. 电网技术， 2021，45（9）： 3545-3552.

YANG H H， XIE M Y， HUANG W T， et al. Low-carbon economic operation of urban integrated energy system"" including"" waste"" treatment［J］."" Power"" system technology， 2021， 45（9）： 3545-3552.

［8］"""" 骆钊， 秦景辉， 梁俊宇， 等. 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［J］. 电力自动化设备， 2021， 41（9）： 248-255.

LUO Z， QIN J H， LIANG J Y， et al. Day-ahead optimal scheduling of integrated energy system with carbon-green certificate coordinated trading mechanism［J］. Electric power automation equipment， 2021， 41（9）： 248-255.

［9］"""" 袁桂丽， 刘培德， 唐福斌， 等. 计及绿色电力证书与碳交易制度的“源-荷”协调优化调度［J］. 太阳能学报， 2022， 43（6）： 190-195.

YUAN G L， LIU P D， TANG F B， et al. Source-load coordination optimial scheduling considering green power"" certificate"" and"" carbon"" trading" mechanisms［J］." Acta energiae solaris sinica， 2022， 43（6）： 190-195.

［10］""" 杨冬锋， 徐扬， 姜超. 考虑多类型需求响应的电-热联合系统多时间尺度协调调度［J］. 太阳能学报， 2021， 42（10）： 282-289.

YANG" D" F，" XU" Y，" JIANG" C." Multiple" time-scale coordinated scheduling of combined electro-thermal system considering multi-type demand response［J］. Acta energiae solaris sinica， 2021， 42（10）： 282-289.

［11］""" 张涛， 郭玥彤， 李逸鸿， 等. 计及电气热综合需求响应的区域综合能源系统优化调度［J］. 电力系统保护与控制， 2021，49（1）： 52-61.

ZHANG T， GUO Y T， LI Y H， et al. Optimization scheduling of regional integrated energy systems based on electric-thermal-gas"" integrated"" demand"" response［J］. Power system protection and control， 2021， 49（1）： 52-61.

［12］""" 邱彬， 宋绍鑫， 王凯， 等. 计及需求响应和阶梯型碳交易机制的区域综合能源系统优化运行［J］. 电力系统及其自动化学报， 2022， 34（5）： 87-95， 101.

QIU B， SONG S X， WANG K， et al. Optimal operation of regional integrated energy system considering demand response"" and"" ladder-type"" carbon"" trading"" mechanism［J］. Proceedings of the CSU-EPSA， 2022， 34（5）： 87-95， 101.

［13］""" 王瑞， 程杉， 刘烨， 等. 基于综合需求响应和奖惩阶梯碳交易的能源枢纽主从博弈优化调度［J］. 电力系统保护与控制， 2022， 50（8）： 75-85.

WANG R， CHENG S， LIU Y， et al. Master-slave game optimal scheduling of energy hub based on integrated demand response and areward and" punishment ladder carbon trading mechanism［J］. Power system protection"" and control， 2022， 50（8）： 75-85.

［14］""" 崔杨， 沈卓， 王铮， 等. 考虑绿证-碳排等价交互机制的区域综合能源系统绿色调度［J］. 中国电机工程学报， 2023， 43（12）： 4508-4517.

CUI Y， SHEN Z， WANG Z， et al. Green dispatch of regional integrated energy system considering green certificate-carbon"""" emission" """equivalent"""" interaction"" mechanism［J］. Proceedings of the CSEE， 2023， 43（12）： 4508-4517.

［15］""" 崔杨， 曾鹏， 仲悟之， 等. 考虑阶梯式碳交易的电-气-热综合能源系统低碳经济调度［J］. 电力自动化设备， 2021， 41（3）： 10-17.

CUI Y， ZENG P， ZHONG W Z， et al. Low-carbon economic dispatch of electricity-gas-heat integrated energy system based on ladder-type carbon trading［J］. Electric power automation equipment， 2021， 41（3）： 10-17.

［16］""" 陈锦鹏， 胡志坚， 陈嘉滨， 等. 考虑阶梯式碳交易与供需灵活双响应的综合能源系统优化调度［J］. 高电压技术， 2021， 47（9）： 3094-3106.

CHEN J P， HU Z J， CHEN J B， et al. Optimal dispatch of integrated energy system considering ladder-type carbon trading and flexible double response of supply and demand［J］. High voltage engineering， 2021， 47（9）： 3094-3106.

［17］""" 郑浩， 崔双喜， 郑娟强， 等. 考虑负荷响应的冷电联供双层调度策略［J］. 太阳能学报， 2022， 43（3）： 323-329.

ZHENG H，CUI S X，ZHENG J Q， et al. Double dispatching strategy of combined cooling and power system considering load response［J］. Acta energiae solaris sinica， 2022， 43（3）： 323-329.

［18］""" 孙强， 谢典， 聂青云， 等. 含电-热-冷-气负荷的园区综合能源系统经济优化调度研究［J］. 中国电力， 2020，53（4）： 79-88.

SUN Q， XIE D， NIE Q Y， et al. Research on economic optimization scheduling of park integrated energy system with electricity-heat-cool-gas load［J］. Electric power， 2020，53（4）： 79-88.

［19］""" 徐岩， 张建浩， 张荟. 含冷、 热、 电、 气的园区综合能源系统选址定容规划案例分析［J］. 太阳能学报， 2022， 43（1）： 313-322.

XU Y， ZHANG J H， ZHANG H. Case analysis on site-selection""" capacity-determination""" planning""" of""" park integrated energy system with cold， hot， electricity and gas［J］. Acta energiae solaris sinica， 2022， 43（1）： 313-322.

［20］""" 李鹏， 王子轩， 侯磊， 等. 基于重复博弈的区域综合能源系统优化运行分析［J］. 电力系统自动化， 2019，43（14）： 81-89.

LI P， WANG Z X， HOU L， et al. Analysis of repeated game based optimal operation for regional integrated energy system［J］. Automation of electric power systems，，" 2019，" 43（14）： 81-89.

CONSIDERING GREEN CERTIFICATE-CARBON JOINT TRADING AND DEMAND RESPONSE INTEGRATED ENERGY SYSTEM

ECONOMIC OPERATION

Li Yafeng，Wang Weiqing，Kou Yang，Zhu Shulin

（Engineering Research Center of Education Ministry for Renewable Energy Power Generation and Grid Technology（Xinjiang University），

Urumqi 830047， China）

Abstract：Under the“30·60”dual carbon background， the existing green certificate trading， carbon trading and demand response mechanisms will be linked， which can better reflect the low-carbon attributes of renewable energy and achieve low-carbon economy of the system. This paper constructs an economic operation strategy for an integrated energy system considering green certificate-carbon joint trading and demand response. Firstly， the green certificate trading and carbon trading mechanism is introduced， through the green certificate carbon emission reduction mechanism， the green certificate trading and carbon trading are linked； then the demand response mechanism is introduced to optimize the user’s energy consumption behavior， promote the consumption of renewable energy， and improve the profitability of green certificate and carbon trading. Finally， an economic operation strategy aiming at minimizing the sum of energy purchase cost， green certificate transaction cost， carbon transaction cost and demand response compensation cost is proposed. The calculation example results prove that the introduction of green certificate trading， carbon trading and demand response mechanisms in the integrated energy system has superior low-carbon economy.

Keywords：green certificate trading； carbon trading； demand response； low carbon economy； integrated energy system

收稿日期：2022-08-01

基金项目：国家自然科学基金（52067020）；新疆维吾尔自治区教育厅重点项目（XJEDU2019I009）

通信作者：王维庆（1959—），男，硕士、教授、博士生导师，主要从事风能高效利用与智能电网方面的研究。wwq59@xju.edu.cn