考虑碳捕集和电转气的综合能源系统优化调度

2023-12-29王菁慧赵伟杰杨林燕

电力自动化设备 2023年12期

骆钊，王菁慧，王华，赵伟杰，杨林燕，沈鑫

（1.昆明理工大学电力工程学院，云南昆明 650500；2.昆明理工大学冶金与能源工程学院，云南昆明 650500；3.中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局，云南昆明 650220；4.云南电网有限责任公司计量中心，云南昆明 650051）

0 引言

为应对全球环境污染和化石能源危机，我国承诺2030 年前实现碳达峰，2060 年前实现碳中和［1］。综合能源系统（integrated energy system，IES）耦合电、热、气网，实现了电、热、气及可再生能源间的多源互补与梯级利用，为碳减排提供了有效的途径，现已成为研究的热门领域［2-4］。

碳捕集技术的快速发展为IES 的低碳经济运行提供了契机。碳捕集、利用与封存（carbon capture，utilization and storage，CCUS）装置捕集到的CO2可作为电转气（power-to-gas，P2G）反应过程中所需碳源，文献［5］将碳捕集电厂及P2G设备作为一个整体联合运行，建立了P2G -碳捕集电厂协调优化模型。文献［6］将碳捕集与封存（carbon capture and storage，CCS）、P2G 及热电联产（combined heat and power，CHP）机组耦合，解除了CHP机组“以热定电”运行特性的约束。文献［7］在IES中加入碳捕集和电-氢-气双向转换模型，建立了一种电氢碳协同运行的低碳经济调度模式，但对碳捕集建模时，未考虑CO2再生环节与吸收过程之间的耦合。文献［8］将CCUS 捕集到的CO2作为P2G 反应过程中所需碳源，提出了一种含CCUS 及P2G 的IES 低碳经济调度模型。随着能源革命的推进和绿色能源利用技术的不断发展，氢能的精细化利用逐渐成为IES 优化调度过程中的重要一环。文献［9］指出P2G 的运行过程包含电制氢和甲烷化2 个环节。文献［10］基于荷侧用能替代，提出了一种电、热、气联产模型，对P2G甲烷化反应过程中的余热回收进行了研究，但未分析碳捕集技术对系统运行低碳性及经济性的影响。文献［11］通过研究氢能的多方面效益，实现了制氢环节中氢能的高效、清洁利用。以上文献从碳利用的角度研究了碳捕集、P2G 技术耦合对系统低碳运行的影响，但未考虑P2G的电制氢环节，忽略了甲烷化反应效率低对系统运行的影响，同时甲烷化反应过程中所需的CO2增加了系统的运行成本，且天然气在燃烧时释放的CO2降低了系统的环保性能。

在市场机制层面，碳交易机制的设立与推行也为IES 的低碳化提供了有效的途径［12］。文献［13］建立了含碳交易机制的IES 调度模型，降低了系统的碳排放量。文献［14］将减排努力值指标引入碳交易机制中，提高了碳交易的安全性及高效性。文献［15］利用光热电站充当“CHP 机组”，建立了含P2G及“CHP机组”的IES，并引入碳交易机制约束系统的碳排放量。上述文献采用的碳交易机制均为传统型碳交易机制，在一定程度上降低了系统的碳排量。为进一步挖掘系统的低碳特性，阶梯式碳交易机制成为新的研究热点，文献［16］构建了阶梯碳交易机制下的碳交易费用计算模型。文献［17］对电力系统三阶段最优阶梯碳价机制进行了分析，提出了一种基于区域碳排放均衡性的综合指标碳排放权分配方案。文献［18］基于燃气掺氢的虚拟电厂，采用阶梯式碳交易机制，实现系统的低碳化及经济性运行。

鉴于此，本文从低碳技术和市场机制2 个层面出发，提出了一种含CCUS-P2G-CHP 耦合的IES 低碳经济调度方法。建立含储液装置的CCUS 模型，解除了CO2捕集与再生环节的耦合，又将传统的P2G模型细化为电制氢和甲烷化两阶段，精准反映P2G的运行工况。将CCUS、两段式P2G 及CHP 机组作为一个整体联合运行，CCUS 装置捕集CHP 机组及微型燃气轮机（microturbine，MT）产生的CO2，一部分进行驱油封存，另一部分作为两段式P2G 甲烷化反应过程中所需碳源。引入阶梯式碳交易机制，并分析各参数不同取值对系统运行结果的影响。提出以IES运行总成本最小为目标函数的优化调度策略，对比不同运行情景下CCUS、两段式P2G及阶梯式碳交易机制对IES优化调度的影响。

1 含CCUS-P2G-CHP耦合的IES结构

本文构建的含CCUS-P2G-CHP 耦合的IES 由风电机组、光伏单元、CCUS、CO2驱油封存装置、两段式P2G、CHP 机组、MT、电制冷机、天然气网及冷、热、电、气负荷构成，具体框架图如图1 所示。CCUS 捕集CHP 及MT 产生的CO2，一部分进行驱油封存，另一部分作为两段式P2G 甲烷化反应过程中所需碳源。两段式P2G 中，电能经电解槽（electrolyzer，EL）转化为氢能，其中一部分氢能输入甲烷转换器（methane reactor，MR）与CCUS 捕集到的CO2进行甲烷化反应，甲烷化反应合成的天然气供应给气负荷及MT，另一部分氢能经氢燃料电池（hydrogen fuel cell，HFC）直接转化为电能和热能。

图1 IES框架图Fig.1 Frame diagram of IES

1.1 CCUS-P2G-CHP耦合机理

1.1.1 CCUS建模

CCUS技术含CO2捕集、利用与封存3个环节，技术路线图见附录A图A1。CCUS消耗的电功率PCCUS，t包含基本耗能PB，t和运行耗能PR，t，基本耗能与碳捕集系统运行状态无关，可视为常数［19］。

式中：σ为捕获单位CO2所需能耗［19］；EZST，t为t时刻CCUS中再生塔处理的CO2量。

由于CO2再生环节与吸收过程存在耦合，且CCUS能耗主要集中于再生塔［19］，因此，本文在CCUS上加设储液装置，解除碳捕集过程中CO2再生环节与吸收过程的耦合。

式中：Ir，t为t时刻富液储液装置的容量；ir，in，t、ir，out，t分别为t时刻流进、流出富液储液装置的流量；Ip，t为t时刻贫液储液装置的容量；ip，in，t、ip，out，t分别为t时刻流进、流出贫液储液装置的流量。

单位体积富液与吸收的CO2之间的关系为：

式中：br为单位体积富液所能吸收的CO2量倍数；ECCUS，t为t时刻CCUS 捕集到的CO2量；EJZ，t为t时刻机组排放的CO2量；Eair，t为t时刻排入大气中的CO2量；μcc为CCUS 的捕集效率，本文取0.9［18］；ρ1为CO2的密度；χ为CO2量的计算系数；PCHP，t为t时刻CHP 输出的电功率；PMT，t为t时刻MT输出的电功率。

CCUS的电功率约束为：

式中：PCCUS，min、PCCUS，max分别为CCUS电功率的下、上限。

1.1.2 两段式P2G建模

为了精准反映P2G 的运行工况，本文用EL、MR、HFC 替换传统的P2G 模型，将其细化为电制氢和甲烷化2个过程，EL将电能转化为氢能，其中一部分氢气输入MR与CCUS捕集到的CO2进行甲烷化反应，另一部分氢气经HFC直接转化为电能和热能。

EL产生的氢能与其消耗的电能之间的关系为：

式中：HEL，t为t时刻EL输出的氢功率；ηH2为氢能转化效率［11］；PP2G，t为t时刻输入P2G的电功率。

P2G的电功率约束为：

式中：PP2G，min、PP2G，max分别为P2G电功率的下、上限。

MR转化的气功率QMR，t表示为：

式中：ηMR为MR 转化效率［11］；HMR，t为t时刻MR 消耗的氢功率。

甲烷化过程中所需的CO2量EMR，t为：

式中：T为调度时间。

甲烷化反应过程中所需CO2由CCUS提供，即：

式中：Estorage，t为t时刻进行驱油封存的CO2量。HFC输出的电功率和热功率分别为：

式中：PHFC，t、RHFC，t分别为t时刻HFC 产生的电功率、热功率；分别为HFC 的电、热转化效率［11］；HHFC，t为t时刻输入HFC的氢功率。

1.1.3 CCUS-P2G-CHP耦合模型

基于上述研究，本文将CCUS、两段式P2G 及CHP 机组耦合，作为一个整体联合运行，建立CCUSP2G-CHP 耦合模型。CHP 机组可为CCUS 和P2G 提供电能，在电负荷低谷时期，CHP机组通过P2G将电能转换为天然气，实现热电解耦，为风电消纳提供空间；CHP、MT在运行过程中产生的CO2一部分经烟气排入大气，另一部分被CCUS 捕集，捕集到的CO2一部分作为两段式P2G 甲烷化反应过程中所需碳源，另一部分进行驱油封存，实现碳循环利用。

CHP的热电特性表示为：

式中：PCHP，min和PCHP，max分别为CHP 输出电功率的下限和上限；Zv1和Zv2分别为最小和最大输出功率对应的热电转化系数；RCHP，t为t时刻CHP 输出的热功率；RCHP0为CHP 机组热功率的最小值；Sm为CHP 输出电功率和热功率的线性供给斜率；PE，t为t时刻CHP 机组的上网功率。

CHP的电功率约束为：

CHP的热功率约束为：

式中：RCHP，min和RCHP，max分别为CHP 输出热功率的下限和上限。

由式（7）、（9）和式（16）可得含CCUS 及P2G 技术的CHP向电网提供的电功率范围为：

式中：PE，min和PE，max分别为CCUS-P2G-CHP 模型中电网供应功率的下限和上限。

将式（15）进一步化简，CCUS-P2G-CHP 的热电耦合特性可表示为：

将式（7）、（9）代入（19），CCUS-P2G-CHP 的热电耦合特性可进一步改写为：

由式（17）、（18）和式（20）可知，将CCUS 和P2G技术引入CHP，CHP 机组的最小电功率从PCHP，min减小到PE，min，电功率输出范围增大，可调节能力增强，耦合特性降低。

将式（8）代入式（9），CCUS-P2G-CHP 模型中的氢功率范围表示为：

式中：HEL，min和HEL，max分别为CCUS-P2G-CHP 模型中的氢功率的下限和上限。

由式（20）、（21）可知，在CCUS-P2G-CHP 模型中，氢功率受CHP 向电网提供的电功率限制，当电网电功率取最小值时，EL 产生的氢功率达到最大值；当电网电功率取最大值时，EL 产生的氢功率最小。

将式（1）、（8）代入式（20），不计CCUS 基本能耗对系统运行的影响，令PCCUS，t=PR，t，则CCUS-P2GCHP模型中电、热、氢之间的关系表示为：

由式（20）—（22）可知，含CCUS 及P2G 的CHP，可调节范围增大，耦合特性降低。

2 阶梯式碳交易机制

阶梯式碳交易机制在传统碳交易机制的基础上，采用阶梯定价机制，将购买区间划分开，随着碳排放配额需求的增多，购买价格逐步提高，以此约束碳排放。为提高减排积极性，引入补偿系数加大奖励程度，刺激减排。详细建模过程见附录A 式（A1）—（A4）。

3 含CCUS-P2G-CHP 耦合的IES 低碳经济调度模型

3.1 目标函数

本文以IES 运行总成本最小为目标函数，包括碳交易成本、CCUS-P2G-CHP 耦合模型运行成本、MT燃料成本、弃风惩罚成本、弃光惩罚成本、电制冷机运行成本和碳交易成本，具体如下：

式中：F为系统运行总成本；FCO2为碳交易成本；FCHP为CCUS-P2G-CHP 耦合模型的运行成本；FMT为MT的燃料成本；Fcwind为弃风惩罚成本；Fcpv为弃光惩罚成本；FER为电制冷机的运行成本。

P2G运行成本FP2G为：

式中：m1为P2G 的运行和维修成本系数；r1为P2G 中甲烷化反应过程所需CO2的成本系数。

CCUS运行成本FCCUS为：

式中：m2为CCUS 设备的运行和维修成本系数；s1为驱油封存成本系数［20］。

CCUS-P2G-CHP的运行成本FCHP为：

式中：a、b、c为CCUS-P2G-CHP 耦合系统的运行成本系数。

碳交易机制、MT、电制冷机等常见设备的运行成本及弃风、弃光惩罚成本的具体表达式见附录A式（A5）—（A10）。

3.2 约束条件

1）电功率平衡。

任意时刻系统的总发电量等于负荷的用电量，即：

式中：Pwind，t为t时刻风电机组出力；Ppv，t为t时刻光伏机组出力；PL，t为t时刻的电负荷；Per，t为t时刻电制冷机的耗电功率。

2）热功率约束。

考虑热惯性、热损失与热时滞，热功率约束为：

式中：ar，max、ar，min分别为热网中调整比例的上、下限［7］；RMT，t为t时刻MT 输出的热功率；RL，t为t时刻的热负荷。

3）冷功率约束。

考虑冷惯性、冷损失与冷时滞，冷功率约束为：

式中：ac，max、ac，min分别为冷网中调整比例的上、下限［7］；CMT，t为t时刻MT 输出的冷功率；Cer，t为t时刻电制冷机输出的冷功率；CL，t为t时刻的冷负荷。

4）气功率平衡。

两段式P2G 设备输出的天然气与气源共同为MT及气负荷供气，即：

式中：QL，t为t时刻的气负荷；Qs，t为t时刻气源输出的气功率；QMT，t为t时刻MT消耗的气功率。

5）氢功率平衡。

式中：Hs，t为t时刻输入储能装置的氢能。

6）CCUS-P2G-CHP功率约束。

式中：λu、λl分别为CCUS-P2G-CHP 耦合系统的爬坡功率上、下限。

7）CCUS的CO2捕集约束。

CCUS 捕集到的CO2小于等于IES 的碳排放量，即：

式中：ε1—ε3为CHP 的二氧化碳排放系数；ε4为MT的CO2排放系数。

8）EL运行约束。

式中：λu，EL、λl，EL分别为EL的爬坡功率上、下限［11］。9）MR运行约束。

式中：HMR，max、HMR，min分别为输入MR 的氢功率上、下限；λu，MR、λl，MR分别为MR的爬坡功率上、下限［9］。

10）HFC运行约束。

式中：HHFC，max、HHFC，min分别为输入HFC 的氢功率上、下限；λu，HFC、λl，HFC分别为HEC 的爬坡功率上、下限；Kmax、Kmin分别为HFC的热电比上、下限［11］。

其他常见设备约束见附录A式（A11）—（A14）。

4 算例分析

以我国云南某地区的某工业园区IES 为例进行算例分析，验证所提调度方法的可行性，电、热、气、冷负荷及风光预测出力见附录A 图A2，系统各机组参数见附录A表A1。

为验证CCUS-P2G-CHP 耦合的经济效益及环保效益，设置了如下4 种不同的情景进行对比分析，其中情景4 采用本文所提的调度方法：情景1，不含CCUS、P2G 的CHP；情景2，含CCS、传统P2G 的CHP；情景3，含CCS、两段式P2G 的CHP；情景4，含CCUS、两段式P2G的CHP。

4.1 CCUS-P2G-CHP耦合模型分析

本文考虑上述4 种情景下的IES 低碳经济调度情况，验证所提模型的可行性及优势，表1 为4 种情景的调度结果。

表1 各情景的调度结果Table 1 Scheduling results in each scenario

4.1.1 CCUS效益分析

由表1可知，当IES中不含CCUS时，系统总运行成本及碳排放量最高，风、光消纳能力最差。情景3基于两段式P2G，引入CCS 技术，CCS 捕获CHP 及MT 产生的CO2，为P2G 的甲烷化反应过程提供碳源，在降低系统碳排量的同时，减少了P2G的购碳成本，从而降低了系统的总运行成本。情景4 耦合CCUS、两段式P2G 及CHP，将三者作为一个整体联合运行。与CCS 相比，CCUS 增加了碳的利用环节，CCUS 捕获到的CO2，一部分作为两段式P2G 甲烷化反应过程中所需碳源，剩余部分进行驱油封存，进一步降低系统的碳排放量，使得碳排放权的可交易量增加，进而降低系统的总运行成本。通过上述分析可知，相较于CCS技术，CCUS技术具有更高的经济、环境效益，更有利于系统的低碳经济运行。

4.1.2 两段式P2G效益分析

由表1 可知，当IES 中不含P2G 时，系统总运行成本及碳排放量最高，风、光消纳能力最弱。情景2引入P2G 技术，相较于情景1，系统总运行成本下降了11.79 %，碳排放量下降了8.98 %。情景3细化P2G两阶段运行过程，系统总运行成本及碳排放量进一步下降，相较于情景2，总成本下降了24.63 %，碳排放量下降了18.85 %。通过上述分析可知，将P2G 模型细化为EL、MR、HFC 及储氢装置的组合，实现了氢能的高效利用，减少了天然气的燃烧，从而降低了系统的运行费用及碳排放量，与传统P2G模型相比，具有一定的优势。

4.1.3 情景4运行结果分析

情景4 的IES 电、热、冷、气、氢功率运行结果见附录A图A3 — A7。

由图A3 可知，电负荷及电制冷机所需电能由CHP、MT、风光机组及HFC 提供。（00:00，05:00］、（10:00，15:00］和（22:00，24:00］时段为可再生能源出力高峰期，风光机组为用电单元提供大部分电能；P2G 将CHP 的电能进行转化，减弱CHP 的电热耦合特性，为清洁能源的消纳提供了上网空间；电制冷机消耗电能为冷负荷供冷，增大电负荷，减少MT 的电功率输出，以此提高可再生能源的消纳率，具体见图A6。在可再生能源出力低谷期，电负荷需求增大，为保证供电稳定性，CHP、HFC的电功率输出增加。

由图A4 可知，热负荷所需热能由MT、CHP 及HFC提供，在可再生能源出力高峰期，CHP输出热功率，在可再生能源出力低谷期，由于风光机组难以满足电负荷需求，CHP输出电功率，以确保系统供电可靠性，此时热负荷所需热能主要由HFC 提供。由图A5 可知，在可再生能源出力高峰期，P2G 将电功率转化为气功率，为MT 及气负荷提供气源，此时气网输出功率减小，运行费用降低，提高了系统运行的经济性。由图A7 可知，在可再生能源出力高峰期，EL产生的氢气经MR 转化为天然气供应给气负荷，或存储到储氢设备中，在可再生能源出力低谷期，储氢设备释放氢能。

4.2 新能源消纳能力分析

各情景在各时刻的风能消纳情况如图2（a）所示。可见在（00:00，05:00］、（22:00，23:00］时段，风电出力处于高峰期，热负荷需求相对较高，电负荷需求又相对较低，由于CHP 机组的热电特性，CHP 机组出力增加，清洁能源的上网空间减小，导致弃风产生。情景2、3 与情景1 相比，引入碳捕集及P2G 技术，消耗了CHP 的电能，减少了CHP 机组的上网电量，扩大CHP 机组的调节范围，为风电消纳提供空间，将风电的消纳率从64.68 % 提高至90.62 %。

图2 各情景新能源消纳情况Fig.2 Consumption of new energy in each scenario

各情景在各时段的光伏消纳情况如图2（b）所示。可见在（10:00，15:00］时段，光伏出力达到高峰期，情景2、3 和情景1 相比，由于碳捕集和P2G 装置所需电能除光伏外，还来自于CHP，因此CHP 减少了部分上网出力，光伏的利用率从67.96 % 增加至95.41 %，通过对比情景4 和情景3 可知，本文提出的含CCUS-P2G-CHP 耦合的IES 调度模型运行方式灵活，通过实现CHP 的热电解耦，进一步将光伏消纳率提高至99.75 %，从而提升了系统的能源利用率。

4.3 阶梯式碳交易机制分析

4.3.1 阶梯式碳交易机制效益分析

为验证阶梯式碳交易机制的优越性，设置如下3 种情景进行对比分析：情景5，不含碳交易机制的IES；情景6，含传统碳交易机制的IES；情景7，含阶梯式碳交易机制的IES。3种情景的运行结果见表2。

表2 各情景调度结果Table 2 Scheduling results of each scenario

由表2 可知，相较于情景5，情景6 的碳排放量下降了16.98 %，总成本下降了11.61 %；相较于情景6，情景7 的碳排放量下降了29.3 %，总成本下降了22 %。由此可见，阶梯式碳交易机制的碳排放约束能力及经济性高于传统碳交易机制。

由于情景5不考虑碳交易机制，在IES的优化调度过程中，仅以除碳交易成本外的用能总成本为优化目标，此时系统大量燃烧价格较低的天然气进行供能，导致CHP 机组和MT 处于高碳排量状态，因此，情景5 的碳排量最高，碳交易成本及总成本最大；情景6 引入传统碳交易，考虑了碳交易成本对系统运行的影响，相较于情景5碳排量减少了16.98 %，此时碳配额出现盈余，系统售卖额外的碳配额获得了735 元的收益，但传统碳交易机制采用固定碳价，限制了碳减排的作用；情景7 考虑阶梯式碳交易机制，随着碳排放量的提高，碳价呈阶梯式增长，引导系统调整各机组出力，实现低碳运行，且售卖盈余配额所获利益高于采用阶梯碳价而增加的成本，因此情景7 相较于情景6 碳排放量下降了29.3 %，系统总成本下降了22 %。由此可知，在阶梯式碳交易机制下，系统在约束碳排放的同时兼顾了运行的经济性。

4.3.2 阶梯式碳交易参数分析

阶梯式碳交易各参数取值对IES 运行结果存在较大影响，为此，本文针对碳交易基价、区间长度、价格增长率及补偿系数4 个参数，从碳排放量和系统总成本2 个角度出发，分析了各参数灵敏性对系统运行效益的影响，如图3所示。

图3 各参数灵敏性对IES的影响Fig.3 Influences of parameter sensitivity on IES

由图3（a）可知：当碳交易基价小于150 元时，碳排放量随碳交易基价增大而减小，这是因为基价增大导致碳交易成本提高，系统为保障运行的经济性而刺激减排，且此时存在盈余的碳排放配额，售卖碳配额所获利润随基价的增大而增大，该利润大于因阶梯碳价而产生的成本，因此，当基价增大时，总成本呈下降趋势；当基价大于等于150 元时，碳排放量逐渐呈稳定趋势，可见，不同基价对系统碳排放量影响较小。

由图3（b）可知：当区间长度在（0.5，2］ t内时，系统碳排放量最低，总成本最高，原因在于该范围内区间长度相对较小，系统采用阶梯碳价，以牺牲经济性保障低碳性；当区间长度在（2，5］ t内时，以阶梯碳价购入的碳配额较少，因此，总成本减小，系统碳约束能力减弱，碳排放量逐渐升高；当区间长度在（5，8］ t内时，碳排放量逐渐趋于稳定且值最大，总成本最低，这是采用基价及阶梯碳价的起始价格进行碳交易的结果。可见，系统碳排放量与区间长度成正比，运行总成本与区间长度成反比。

由图3（c）可知：当价格增长率在［0，0.45）内时，碳排放量随价格增长率的增大而减小，总成本随价格增长率的增大而增大，为保障系统的经济性，系统调整各机组出力约束碳排放；当价格增长率在［0.45，0.8］内时，各机组出力逐渐稳定，碳排放量也不再变化，系统总成本仍呈上升趋势，上升幅度逐渐减小。

由图3（d）可知，当补偿系数在［0，0.2）内时，系统总成本随补偿系数的增大而减小，碳排放量最大且保持稳定趋势，此时补偿系数对系统刺激较小。当系统处于碳排放量高峰期，CCUS 对CO2进行捕集，系统碳排放量降低，CCUS 运行成本通过售卖碳配额所获利润满足；在碳排放量低谷期，系统转移高峰期捕集的CO2，因此，系统总的碳排放量保持不变，通过售卖碳排放权所获收益大于碳转移所需成本，所以系统总成本呈下降趋势。当补偿系数在［0.2，0.4）内时，补偿系数增大刺激系统减排，因此碳排放量下降，碳交易成本减小，系统运行总成本减小。当补偿系数大于等于0.4时，机组出力变化微乎其微，碳排放量开始呈稳定趋势，由于补偿系数持续增大，系统总成本仍然保持下降。