考虑换电站的综合能源系统低碳经济调度

2023-10-20焦昊东于艾清王育飞

储能科学与技术 2023年10期

焦昊东，于艾清，王育飞

（上海电力大学电气工程学院，上海 200090）

随着化石能源的日益枯竭和环境污染的不断加剧，全球能源格局正面临巨大挑战。综合能源系统(integrated energy system，IES)作为多能耦合的重要载体[1-2]，集成了电能、天然气、热能和冷能等多种形式的能量。它是实现各种能源之间协调规划和统一调度，促进高效梯级利用，并降低污染排放量、增加资源利用率的有效途径之一。因此在当前“双碳”目标背景下，有必要深入探究IES 低碳经济调度。

电动汽车的发展是缓解能源和环境压力的有效方式，电动汽车在行驶时能够实现“零排放”，因此电动汽车在减少碳排放方面具有巨大潜力。然而目前仍存在一些限制电动汽车发展的重要因素，例如高昂的电池购买费用、充电时间长、充电设施不足[3-5]。为有效解决上述问题，换电站(battery swap station，BSS)作为一种为电动汽车充电的替代方式，不仅能够解决电动汽车充电时间长的问题，同时电动汽车换电技术也为实现远程出行提供了理想的解决方案，并且BSS 的闲置电池也可以实现电池到电网[6](battery to grid，B2G)的交互。与车到网[7](vehicle to grid，V2G)相比，B2G 不受用户车辆运行状态的影响，更加便于集中控制，从而减少调度过程中的不确定性。到目前为止，对BSS的规划[8-9]、换电服务[10-11]、充电策略[12-13]以及削峰调频任务[14-15]已有了大量研究。对于BSS参与微电网优化运行，文献[16]提出了一种考虑电动汽车充换储一体化站的微电网最优运行模型，减小了电网峰谷差，降低了微电网日总运行成本。文献[17]提出了双层最优调度模型，以协调微电网和电动汽车换电站之间的调度问题，所提模型能够有效促进BSS参与调节微电网经济运行。对于BSS参与IES优化运行，文献[18]在IES 中考虑将换电站、电动汽车和中央空调作为灵活性响应资源来协同系统优化运行，实现“削峰填谷”和降低综合用能成本。文献[19]提出IES 双层优化模型，考虑将具有B2G功能的换电站作为可转移负荷参与综合需求响应。然而，上述文献在强调获得系统运行经济效益的同时，却忽视了低碳运行。碳交易作为一种绿色发展的手段，体现了低碳经济的理念。它旨在寻求环境与经济的共存共赢，通过有效的方式解决多重危机，确保经济的可持续发展。通过碳交易机制，各方可以根据自身的碳排放情况进行交易，以达到碳减排的目标。这种市场化的方式能够有效地引导企业采取低碳的行为。最终，碳交易的实施将推动经济的绿色转型，促进可持续发展的实现。因此，碳交易作为一种低碳经济的手段，具有重要的意义和应用价值。

目前研究主要分为传统碳交易机制和阶梯型碳交易机制。文献[20]在IES中引入碳交易机制可以有效减少系统碳排放，降低系统运营成本。文献[21]在阶梯型碳交易机制下，建立了热-电-气综合需求响应的IES调度模型，提高了系统的经济效益和环境效益。文献[22]与传统碳交易机制相比，引入阶梯型碳交易机制可有效减少碳排放，验证了阶梯型碳交易机制在减少碳排放方面的有效性，并且合理设置阶梯碳交易价格和可交易碳排放比例可显著减少碳排放，提高企业经营利润。上述研究为IES的低碳经济运行提供了一定的理论依据，对IES的低碳经济调度具有重要意义。

现有研究已实现IES的经济运行，并验证了换电站可以合理安排电池充放电时间，实现“削峰填谷”，提高运营利润，但对于含换电站的综合能源系统的经济性与低碳性综合分析较少，缺少换电站对系统低碳运行的关注。基于此，本文首先提出了考虑换电站的综合能源系统拓扑结构；其次，建立了一种以奖励系数进行激励的奖惩阶梯型碳交易机制，并将其引入调度模型，综合考虑了系统的运行成本、碳交易成本和换电站的电池损耗，建立了适用于含换电站的综合能源系统(IES-BSS)低碳经济调度模型；最后，通过不同场景下的算例结果，验证了所建模型的有效性。

1 IES-BSS结构

IES-BSS可以实现能源的高效供应和用户的用能需求平衡，提高能源利用的效率和可靠性。本文给出了IES-BSS结构图，如图1所示，其中电负荷由光伏、风电、燃气轮机和上级电网满足；热负荷由燃气轮机、燃气锅炉和余热锅炉满足；冷负荷由吸收式制冷机和电制冷机满足。冷、热、电储能在能源需求低谷时将多余的能源储存起来，以备高峰时使用，减轻系统的供能压力。BSS为系统提供额外的储能资源，通过电池储存实现能源的储存和平衡，将多余的电能储存在电池中并在需要时释放电能，提高系统的灵活性和稳定性。

图1 IES-BSS结构Fig.1 IES-BSS structure

1.1 IES设备模型

（1）燃气轮机(micro gas turbine，MT)

（2）燃气锅炉(gas boiler，GB)

（3）余热锅炉(recovery heating boiler，RHB)

（4）吸收式制冷机(absorption chiller，AC)

（5）电制冷机(electric chiller，EC)

（6）储能设备(ES)

1.2 BSS模型

如图2所示，在满足用户换电需求情况下，换电站内满电量的闲置电池可通过B2G，即电池到电网实现电动汽车换电站和综合能源系统的协调运行，因此电动汽车换电站具有“源荷”两种特性，协助系统“削峰填谷”，实现低碳性和经济性。

图2 BSS运行方式Fig.2 BSS operation mode

通过应用Monte Carlo方法，可以模拟并计算电动汽车在每个时段的换电需求概率，从而得出准确的换电需求量，由文献[23]可求出各时段的换电需求量。

为此，本文对BSS 模型假设如下：①不考虑电池更换时间，用户的电池每次仅更换一块电池；②换电电池容量相同，电池采用恒功率充放电，转换效率为95%；③处于充电状态和放电状态的电池不参与用户换电，即只有满电量电池可用于换电服务。换电站模型如下：

式中，CtBSS、CtEV,l、CtEV,d分别为t时段BSS 存储的电池电量、从用户EV 卸载的电池剩余电量和用于交换的电池电量；PtBSS,cha、PtBSS,dis分别为BSS充、放电功率；ηc、ηd分别为电池充、放电效率；Pcha、Pdis分别为充电机的充、放电功率；Ntcha、Ntdis和NtEV分别为t时段内BSS 的充电电池数目、放电电池数目和用户的换电需求；λ为用户换电电池的平均电量系数，取0.3；Eb为电池容量。

2 碳交易机制的数学模型

碳交易机制是一种市场化机制，将碳排放作为可交易商品。监管部门制定排放规则并分配碳配额，激励能源供应商优先采取节能减排措施，以减少总体碳排放。该机制旨在促使能源产业转型，实现环保和可持续发展。通过引入市场机制和经济激励，碳交易机制为企业提供奖励和惩罚措施，推动减排和能效提升。企业需在规定碳配额内运营，确保控制碳排放，推动低碳经济。

2.1 碳排放初始配额

在碳交易机制下，实际的碳排放量可以自由交易，其数量取决于政府分配的碳排放量和实际排放量之间的差异。本文采用基线法确定系统无偿碳排放配额[24]。IES 的碳排放源包括购买的电力即上级煤电机组、燃气锅炉和燃气轮机，其碳排放初始配额如下：

式中，EIES、Ebuy,e、EGB、EMT分别为IES、火电机组、GB 和MT 的无偿碳排放配额；δe和δh分别为单位发电量和单位供热量碳排放配额。

2.2 实际碳排放量

式中，E、T,GB、uy,e分别为IES、MT 与GB 和火电机组实际产生的碳排放量[25]；PtMT,GB为MT与GB等效输出功率；ai、bi、ci(i=1，2)为耗气型设备和煤电机组的碳排放计算系数。

2.3 奖惩阶梯型碳交易成本模型

基于奖惩阶梯型碳交易机制，建立了碳交易价格体系。如图3所示，当系统的实际碳排放量超过初始分配限额时，IES应以阶梯型碳交易价格购买相应数量的碳排放权，从而增加其成本。反之，当系统的实际碳排放量低于初始分配额度时，IES可以按照阶梯型碳交易价格出售剩余的碳排放权，并获得相应收益。

图3 奖惩阶梯型碳交易成本模型Fig.3 Carbon trading cost model with rewards and punishments

碳交易成本为

式中，c为碳交易价格；ω为碳排放的间隔长度；γ为碳交易价格的增长率；ρ表示碳交易激励系数。

3 考虑换电站的综合能源系统低碳经济调度模型

3.1 目标函数

考虑BSS和奖惩阶梯型碳交易的IES最优运行模型的目标是在满足系统约束条件下使系统总运行成本最小化。系统总运行成本包括碳交易成本、设备运行维护成本、购能成本和BSS电池折旧成本。目标函数为：

式中，fCO2为碳交易成本；fom为设备运维成本；fbuy为能源购买成本；fBSS为BSS放电电池损耗成本。

（1）碳交易成本见式(10)

（2）设备运维成本

式中，i取1，2…8，分别代表设备1至设备8；为设备i的运行维护成本系数；为t时段设备i的出力。

（3）系统购能成本

（4）BSS电池折旧成本

式中，α0为BSS电池折旧系数。

3.2 约束条件

（1）功率平衡约束

式中，PPV和PWT分别为光伏、风机输出的电功率；Pe、Ph和Pl分别为用户的电负荷、热负荷以及冷负荷需求。

（2）设备出力的上下限约束

（3）购能功率约束

（4）BSS容量约束

（5）电池数量约束

（6）换电约束

（7）电池充、放电数量约束

式中，Npos,max为充电机数量。

3.3 模型转化及求解方法

本文建立了在奖惩阶梯型碳交易机制下考虑BSS的IES优化调度模型，是一个带约束的非线性数学规划问题。本文中，碳排放模型和约束条件为非线性约束，经过线性化[18]后的模型属于混合整数线性规划问题(mixed integer linear programming，MILP)。在MATLAB 中可调用Cplex 求解器对优化模型进行求解，得到最优的运行结果。求解模型的标准形式为式(22)，求解过程如图4所示。

图4 IES-BSS优化调度流程图Fig.4 Flowchart of IES-BSS optimization scheduling

其中，优化变量x包括供能设备输出、能量耦合设备输出、储能设备输出、电网购电和换电站充放电计划；等式约束包括系统能量平衡方程、储能设备能量平衡方程和BSS电池约束。不等式约束包括系统中每个设备的运行约束和BSS运行约束。

4 算例分析

4.1 算例参数

为验证本文所提模型及优化策略的可行性，本文选取华北某地区典型的IES作为仿真对象。调度周期为每天24 h，以1 h 为调度时长。IES 中各种负荷和风电、光伏出力的预测曲线如图5所示。天然气价取0.35元/(kW·h)，主网采用分时电价如表1所示，表2 为储能参数，IES 中各能量转换设备的参数和换电站参数如表3、表4 所示，碳排放参数和实际碳排放模型参数如表5、表6所示。

表1 主网分时电价Table 1 TOU price of main network

表2 储能参数Table 2 Energy storage parameters

表3 设备参数Table 3 Device parameters

表4 BSS参数Table 4 BSS parameters

表5 碳排放参数Table 5 Carbon emission parameters

表6 实际碳排放模型参数Table 6 Actual carbon emission model parameters

表7 不同场景下系统的碳排量和成本Table 7 The system's carbon emissions and costs exhibit variations under different scenarios.

图5 负荷及风光出力预测曲线Fig.5 Load and wind power prediction curve

4.2 算例结果分析

为了验证所提在奖惩阶梯型碳交易机制下考虑换电站的综合能源系统低碳经济调度模型的有效

场景1：考虑换电站无序充电的IES 经济运行模型。

场景2：在传统碳交易机制下考虑换电站有序充电的IES低碳经济运行模型。

场景3：在阶梯型碳交易机制下考虑换电站有序充电的IES低碳经济运行模型。

场景4：在奖惩阶梯型碳交易机制下考虑换电站有序充放电的IES低碳经济运行模型。

（1）场景1和场景2的对比分析

场景2相比于场景1，系统的碳排放量比场景1减少了7.22%，系统总成本降低了5.75%，这是因为在目标函数中需要考虑碳交易成本，并且场景2换电站在低谷时刻充电相比于场景1无序充电在负荷高峰时段能够减少系统的供电成本。

（2）场景2和场景3的对比分析

相较于传统固定碳价的碳交易机制，阶梯型碳交易机制通过设置阶梯碳价，能够进一步限制系统的碳排放，阶梯型碳交易机制的引入使碳排放量减少了848.6 kg，即减少了11.20%。碳交易成本减少了267.41元。

（3）场景3和场景4的对比分析

场景4 相比于场景3，系统的碳排放量减少了618.7 kg，即减少了9.19%，碳交易成本为负，表明此时系统获得碳收益，即碳排放成本可以盈利221.47元，并且系统的总成本减少了230元，即减少了2.21%。奖惩型碳交易机制通过奖励措施鼓励系统降低碳排放量，同时通过对高排放行为进行处罚的方式来激励系统减少碳排放，而换电站在负荷高峰期利用闲置满电量电池放电为系统提供电能，减少系统购电，虽然BSS 通过B2G 使得电池折旧成本升高，但系统的购能成本的减少和碳交易的碳收益使得总运行成本降低。

4.3 系统供需平衡分析

以场景4 的调度结果进行具体供需平衡分析。考虑BSS和奖惩阶梯型碳交易机制下，IES的供能最优运行结果如图6～图8所示。

图6 电功率供需平衡Fig.6 Power supply and demand balance

图7 热功率供需平衡Fig.7 Thermal power supply and demand balance

图8 冷功率供需平衡Fig.8 Cold power supply and demand balance

（1）在00∶00—07∶00 时间段内电价较低，主要由向上级电网购电和风电以及光伏提供电能来满足用户的电负荷需求和BSS 的电池充电需求，并且将多余的电能储存在EES 中，充分消纳新能源。在12∶00—14∶00和19∶00—22∶00这2个负荷高峰时段内，考虑到电价升高，MT增加出力，并且EES 和BSS 进行放电，减少系统设备的供电压力。BSS在参与IES优化运行中充分利用了风光资源，同时，与系统的耦合设备协同运行，减少了向上级电网的购电量和MT 的输出，相当于实现了碳排放量的减少，从而实现运行成本的降低，使IES更加经济低碳运行。因此换电站参与系统运行可有效缓解供能设备在用能高峰期的供能压力，增强系统的运行灵活性，在能源使用高峰期，它可以将充电电池转移至低谷时段，以保持系统的稳定性，降低系统的运营成本。

（2）热能供给主要由GB和RHB提供。在热负荷需求较低时，主要由GB 提供热量，在满足用户热负荷需求下，多余的热能被HES 收集起来，在热负荷高峰期释放热能，提高系统的稳定性。

（3）冷能供给主要由AC 和EC 提供。在电价低谷期，冷负荷主要由EC 提供冷能满足，在电价高峰期，AC增加出力，EC减少出力，以此来减少系统运行成本，并且在满足系统冷负荷需求的同时，将多余的冷能存储在CES 中，CES 在系统供冷高峰或供冷不足时释放冷能，缓解系统中设备的供冷压力，实现能量的梯级利用。

4.4 BSS运行方式分析

结合表8和图9、图10可知，当换电站的运行方式是无序充电时，即在传统的换电模式下，用户到站即进行换电和充电操作，而没有考虑对换电负荷进行优化调度。用户换电需求的高峰期和基本电负荷高峰期相互叠加，BSS的充电时间主要集中在负荷的峰时段和平时段，增加了系统的电负荷峰值，即升高了14.58%。这种充电模式与电负荷的叠加进一步增加了系统供电负担。

表8 不同场景下系统的电负荷峰谷差情况Table 8 The peak-valley difference of system electrical load in different scenarios

图9 BSS不同运行方式下充放电功率Fig.9 Charging and discharging power of BSS under different operating modes

图10 BSS不同运行方式下负荷曲线Fig.10 Load curve of BSS under different operating modes

当换电站的运行方式转变为有序充电时，换电站将合理安排站内电池的充电计划，在分时电价的激励下，换电站将峰时段和平时段的充电电池转移至谷时段进行电池充电，降低系统在峰时段的供电压力，实现“填谷”，即峰谷差减少了22.9%。

当换电站的运行方式转变为有序充放电时，由图10 可以看出，基本电负荷在10∶00—12∶00、18∶00—22∶00 时段出现峰值，为充分利用换电站内闲置的满电量电池，在满足用户换电需求下，换电站可以参与IES优化运行，实现低价充电、高价放电的运行策略，降低系统中设备的供电压力，从而减少系统的运行成本，并且系统在电力高峰期减少了电网的购电量，即减少了煤电机组产生的碳排放量，IES可以将多余的碳配额出售，提高环境效益，降低运营成本。因此换电站可以合理引导系统向低碳经济方向发展，优化设备出力。

4.5 碳交易价格参数分析

在系统的低碳经济调度中，不同碳交易价格对IES的用能消耗和碳排放量有很大影响，如图11所示，随着碳交易价格的增加，IES 优化能源组合，增加低碳能源的比例，IES的购电量减少、购气量增加，这是因为较高的碳交易价格会使系统向上级电网购电的成本增加，而系统为了降低碳排放量和运行成本，会减少高排放的火电机组的电能供应，为了替代其出力，系统通过增加购气量，即增加燃气设备的出力以减少碳排放并提高环保性，当碳交易价格超过250 元/t 时，继续增加碳交易价格对系统的运行影响较小，这是因为系统已经通过调整用能消耗和能源组合来实现经济性和环保性的平衡，此时的设备功率已经趋于稳定，购买电力和天然气的成本相对稳定。