含碳捕集电厂与氢能多元利用的综合能源系统低碳经济调度

刘 妍，胡志坚，陈锦鹏，翁菖宏，高明鑫，刘盛辉

（1.武汉大学电气与自动化学院，湖北省武汉市 430072；2.国网漳州供电公司，福建省漳州市 363000；3.国网福州供电公司，福建省福州市 350009）

0 引言

2021 年，国务院印发纲领性文件《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》，提出要大力发展可再生能源、促进燃煤清洁高效利用。同年发布的“十四五”规划指出，要加快推动氢能技术创新与多元利用。由于中国仍将长期处于以煤炭为主导的能源结构，有必要考虑如何推动可再生能源、氢能生产利用与燃煤清洁发电共存，促进高碳能源和低碳能源协同发展，助力实现综合能源系统（integrated energy system，IES）低碳经济转型［1］。

碳捕集技术的出现为燃煤清洁发电提供了解决方案，传统燃煤电厂通过引入碳捕集装置可改造为碳捕集电厂（carbon capture power plant，CCPP）。现有文献对碳捕集电厂的运行机制进行了大量研究。文献［2-3］建立碳捕集电厂的基础模型，对其内部能量流进行分析，指出碳捕集电厂具有良好的灵活运行特性。文献［4］研究了碳捕集电厂的典型运行方式，结果表明储液式运行方式相比分流式运行方式有效扩大了运行范围。不少学者对碳捕集电厂参与系统优化调度也进行了研究。文献［5］考虑碳捕集电厂与风电联合运行，结果表明碳捕集电厂能够减小风电波动对系统运行的影响。文献［6］建立碳捕集电厂与电转气（power-to-gas，P2G）协同模型，结果表明二者联合运行可促进风电消纳、实现碳循环利用。然而，上述文献多考虑分流式而较少考虑储液式碳捕集电厂。文献［7］指出分流式碳捕集电厂的碳吸收与再生环节存在耦合现象，该文献引入储液装置对其进行改造并与风电联合调度，极大地提升了风电消纳水平。文献［8］提出一种储液式碳捕集-电转气-热电联产（combined heat and power，CHP）协同运行模型并计及碳交易成本，取得了良好的低碳经济效益。总体来看，现有研究对碳捕集电厂参与综合能源系统的运行方式考虑较为单一，未充分发挥其灵活运行优势，且多与能效较低的电转气进行结合，未考虑引入氢能对用能环节进行优化。

若能充分挖掘电转气中间环节的氢能利用价值，则有利于提高能源利用效率，实现对传统化石能源的供能替代［9］。氢能可借由储氢设备进行灵活转移，与用氢设备联合将具备极大的调度潜力［10］，不少学者已对氢能参与系统优化调度进行了研究。文献［11］利用可再生能源协同电解槽（electrolyzer，EL）制氢，实现了风光灵活消纳。文献［12］对储氢罐进行精细化建模，将电转气细化为电解槽和甲烷反应器（methane reactor，MR），并配合氢燃料电池（hydrogen fuel cell，HFC）运行，解决了系统源荷供需不平衡的问题。文献［13］考虑电解槽、储氢罐、燃气掺氢构建电-氢-热多能互补系统，在实现运行成本和弃风最小化的同时优化了能源利用效率。然而，现有研究多针对一种或两种用氢场景进行研究，未涉及电解槽、甲烷反应器、储氢罐、氢燃料电池以及燃气掺氢的制氢-储氢-多元用氢全环节研究，多以提高运行经济性或可再生消纳率为目标对用氢设备进行调度，较少考虑碳减排目标，且未能充分发掘与其他供能设备尤其是碳捕集电厂的协同运行潜力。

碳交易市场对于推动能源低碳转型具有关键作用［14-15］。文献［16］提出考虑奖惩机制的阶梯碳交易模型，结果表明阶梯定价对碳排放的约束相比传统机制更为严格，能引导供能结构由高碳机组向低碳机组转移。文献［17］将阶梯碳交易机制引入含电制氢的综合能源系统优化调度模型，在保证运行经济性的同时取得了显著的低碳效益。文献［18］的研究指出，碳价的提升能够激励发电商参与碳捕集，而目前对碳交易机制作用于含碳捕集电厂的综合能源系统的影响探讨较少。

为此，本文在碳市场背景下对考虑碳捕集电厂与氢能多元利用的综合能源系统进行低碳经济调度研究，依次建立考虑储液罐的碳捕集电厂灵活运行模型以及氢能多元化利用结构，充分挖掘系统的灵活运行优势及高效用能潜力。在此基础上，建立以总成本最小为优化目标的综合能源系统调度模型，并在目标函数中引入基于阶梯定价的碳交易成本。最后，通过算例仿真验证了所提模型的低碳经济效益，并分别就碳捕集电厂灵活运行特性、氢能多元利用效益及碳交易机制对系统运行的影响展开了探讨。

1 含碳捕集电厂与氢能多元利用的综合能源系统

本文提出的综合能源系统框架如图1 所示。系统的用电需求由上级电网、碳捕集电厂、风力发电机组、热电联产机组以及氢燃料电池提供，用热需求由热电联产机组、燃气锅炉（gas boiler，GB）以及储热罐提供，用气需求则由电转气装置和外购天然气提供。

图1 综合能源系统框架示意图Fig.1 Schematic diagram of IES framework

鉴于系统中含有出力波动性较大的风电，本文未考虑向上级电网售电，各设备产能仅在系统内部进行消纳。同时，为充分发挥系统的运行潜力，本文优先考虑系统内部机组进行供能，当系统内部出力无法满足负荷需求或遭遇极端运行情况时，再考虑通过上级电网购电以维持系统的安全稳定运行。

1.1 碳捕集电厂灵活运行模型

典型的碳捕集流程包括碳吸收、再生和压缩3 个环节，具体流程见文献［7］。由于物理结构限制，分流式碳捕集电厂在碳吸收与再生环节相互耦合，当供电需求较高时，燃煤机组的碳生成量较多。此时，若加大碳吸收力度，会使再生与压缩环节的能耗提高，从而导致电厂净出力水平下降，无法较好地兼顾捕碳与供电需求。

本文对传统碳捕集电厂进行灵活性改造，见附录A 图A1，在吸收塔和再生塔之间加装一组储液罐（含贫、富液罐各一个），通过储液罐来平衡进出吸收塔和再生塔的溶液量，再生塔所处理的碳量不再需要与吸收塔所吸收的碳量相匹配。

碳捕集电厂灵活运行模型如式（1）所示。其中，碳捕集能耗由基础能耗和运行能耗构成，基础能耗不随碳捕集状态变化而变化，视作定值；运行能耗近似正比于再生塔所需处理的CO2量。本文将再生处理完成后的CO2量定义为实际的CO2捕获量。

式中：PG(t)为t时段燃煤机组的总发电功率；PCCPP，e(t)、Pcapture(t)分别为t时段碳捕集电厂的净输出功率、碳捕集能耗；Pbase为碳捕集电厂的基础能耗；Pope(t)为t时段碳捕集电厂的运行能耗；ϖ为碳捕集运行能耗系数；EG(t)为t时段燃煤机组的CO2总生成量；εG为燃煤机组的碳排放强度；λ(t)为t时段烟气分流比；Ec1(t)、Ec2(t)分别为t时段吸收塔的CO2吸收量和再生塔所需处理的CO2再生量；μ1、μ2分别为吸收和再生效率；Erich(t)为t时段富液罐的CO2流出量，正值表示从富液罐流向再生塔，负值表示从吸收塔流向富液罐；Ecapture(t)为t时段的实际CO2捕获量。

储液罐的数学模型表示如下：

式中：ξCO2为富液罐的CO2溶液密度；vpoor(t)、vrich(t)分别为t时段贫、富液罐的溶液流出量（若为负则为流入量），同一时刻贫液罐流入量与富液罐流出量保持一致；Vpoor(t)、Vrich(t)分别为t时段贫、富液罐的溶液储量；Vmaxpoor、Vmaxrich分别为贫、富液罐的最大储液体积；T为一个调度周期。

1.2 氢能多元化利用结构

本文提出的氢能多元化利用结构如图2 所示。将电转气细化为电解槽和甲烷反应器，并在中间环节引入储氢罐。制氢环节在电解槽中进行，产生的氢气除可以作为甲烷反应器的原料之外，还可以进行燃气掺氢热电联产及氢燃料电池发电，储氢罐则可以将过剩的风电以氢能的形式存储起来，并在负荷需求较高的时段为系统分担供能压力。

图2 氢能多元化利用结构Fig.2 Multi-utilization structure of hydrogen energy

1.2.1 电转气两段式模型

1）电解槽

电解槽的能量转换效率约为75%～85%，其模型表达式为：

式中：Pe，EL(t)、PEL，H2(t)分别为t时段电解槽的输入、输出功率；ηEL为电解槽的能量转换效率。

2）甲烷反应器

甲烷反应器可将氢气与CO2结合生成甲烷，该过程的能量转换效率约为70%～80%。经过上述两级反应，电转气的整体能量转换效率仅剩55%左右［19］。甲烷反应器的模型表达式为：

式中：PH2，MR(t)、PMR，g(t)分别为t时段甲烷反应器的输入、输出功率；ηMR为甲烷反应器的能量转换效率。

1.2.2 氢燃料电池模型

氢燃料电池可将氢气燃烧产生的能量转换为电能输出，模型表达式为：

式中：PH2，HFC(t)、PHFC，e(t)分别为t时段氢燃料电池的输入、输出功率；ηHFC为氢燃料电池的发电效率。

1.2.3 储氢罐模型

参考文献［12］的建模方法，储氢罐的模型需考虑储存容量约束、单次储氢/释氢约束、储释状态互补约束以及周期储量守恒约束，表达式如下：

1.2.4 燃气掺氢热电联产模型

为进一步丰富氢能利用场景，本文引入燃气掺氢装置使得热电联产机组的燃料来源更加清洁化。相关研究表明，天然气掺氢体积比在20%以内可保证燃气轮机安全稳定运行［20］。燃气掺氢装置的模型表达式如下：

式中：κ(t) 为t时段的燃气掺氢比；PH2，CHP(t)、Pg，CHP(t)分别为t时段通过燃气掺氢装置输入热电联产机组的氢气和天然气功率；PCHP(t)为t时段输入热电联产机组的混合燃气功率；LH2、LCH4、Lmix分别为氢气、天然气和混合燃气的低位热值。

本文参考文献［17］对热电联产机组进行建模，认为产电和产热效率之和为常数，热电比在一定范围内可调，从而能够根据实时的电热需求灵活调整电热出力比例：

式中：PCHP，e(t)、PCHP，h(t)分别为t时段热电联产机组的输出电、热功率；ηCHP为热电联产机组的综合效率，等于电、热转换效率之和；κmaxCHP、κminCHP分别为热电比可调上、下限。

2 综合能源系统低碳经济调度模型

2.1 基于阶梯定价机制的碳交易成本

1）初始碳排放配额

依据中国碳交易相关实施方案［21］，将碳排放配额作为可交易的商品，本文纳入碳配额管理的主体包括碳捕集电厂和热电联产机组，燃气锅炉虽有碳排放产生，但其不具备发电能力，故不予发放碳配额。热电联产机组由供电和供热量共同分配碳配额；碳捕集电厂由供电量分配碳配额。不同机组的碳排放基准值见附录A。综合能源系统初始碳排放配额计算式如下：

2）实际碳排放量

综合能源系统的实际碳排放量EIES为碳捕集电厂、热电联产机组和燃气锅炉的实际碳排放量之和：

其中，碳捕集电厂的实际碳排放量ECCPP为调度周期内各时段碳捕集电厂的净碳排放量之和，即

式中：EG(t)、Ecapture(t)分别为t时段碳捕集电厂的CO2总生成量和CO2捕获量。

本文参照文献［22］对热电联产机组和燃气锅炉的实际碳排放量ECHP、EGB进行计算：

式中：Pg，GB(t)为t时段燃气锅炉的输入气功率；λCH4为天然气的单位热值含碳量；φCH4为天然气的碳氧化率；44/12 表示CO2与碳的相对分子质量之比。

3）基于阶梯定价机制的碳交易成本

本文基于阶梯定价机制［23-24］对碳交易成本进行核算。附录A 图A2 直观展示了阶梯定价机制的原理：碳交易成本位于第一象限表示实际碳排放量大于初始碳排放配额，系统需支付一定的碳排放费用；位于第三象限表示实际碳排放量小于初始碳排放配额，系统可以将盈余的碳配放配额出售来获利，此时碳交易成本为负值。

碳交易成本的计算式见附录A 式（A1），其中，碳交易量ΔE为实际碳排放量EIES与初始碳排放配额的差值：

2.2 目标函数

1）燃煤及购气成本

式中：ccoal为燃煤机组的单位发电成本；Pg，buy(t)为t时段系统的购气功率，系统的用气需求优先由电转气提供，当电转气产能不足时，系统将从天然气市场购气进行补充；cgas为天然气购买单价。

2）碳封存成本

当完成整个捕集流程后，还需进行碳封存处理。碳捕集电厂处理完成的CO2先提供给电转气作为反应原料，剩余部分再进行封存，不仅可以促进碳循环利用，同时还能节省碳封存成本。由甲烷化反应的化学公式可知，理想情况下反应消耗的CO2体积与生成的甲烷体积相等，则碳捕集电厂提供给电转气的CO2利用量为：

式中：EP2G(t)为t时段电转气运行所需的CO2量；ρCO2为CO2气体密度。

各时段的碳封存量等于经再生塔处理后的实际碳捕集量减去电转气的CO2利用量。因此，一个调度周期结束后的碳封存成本可表示为：

式中：δcs为封存单位CO2所需的成本。

2.3 约束条件

2.3.1 功率平衡约束

综合能源系统内部的电、热、气、氢功率需分别满足如下平衡约束：

2.3.2 风力发电约束

2.3.3 碳捕集电厂运行约束

燃煤机组的总出力上下限及爬坡约束如下：

碳捕集系统可以通过调节烟气分流比来控制各时段碳捕集量的多少，即

式中：λmax、λmin分别为烟气分流装置的分流比λ(t)的上、下限。

碳捕集系统的运行能力受到再生塔和压缩机的最大运行工况制约。本文假定最大运行工况为电厂满出力状态下再生塔刚好能够处理吸收塔所吸收的全部CO2，则碳捕集系统的运行能耗需满足如下约束：

式中：τ为再生塔和压缩机的最大运行工况系数。

2.3.4 能量转换设备运行约束

本文涉及的能量转换设备包括电解槽、甲烷反应器、氢燃料电池、热电联产机组和燃气锅炉，输入功率均需满足设备容量约束。同时，考虑到能量转换过程存在响应速度以及快速功率变化会导致设备运行安全问题，输入功率还需满足爬坡约束：

2.3.5 储能设备运行约束储液罐和储氢罐约束见式（2）和式（6），储热罐模型与储氢罐形式类似，此处不再赘述。

2.3.6 联络线功率约束

综合能源系统与配电网和天然气网直接相连，联络线的功率交换需限制在一定的范围内以确保运行安全，本文参考文献［16］对该约束进行设置，此处不再赘述。

2.4 模型的线性化处理与求解

本文建立的综合能源系统低碳经济调度模型为混合整数非线性模型，直接求解较为困难，需先对模型中的非线性项进行线性化处理。对于形为分段函数的碳交易成本（见附录B 式（B1）），采用分段线性化方法进行处理，具体见附录B 线性化方法1；对于含有两个决策变量相乘形式的式（1）和式（8），线性化过程见附录B 线性化方法2。在对模型进行线性化处理后，利用MATLAB 调用商业求解器CPLEX对混合整数线性模型进行求解即可。

3 算例仿真分析

本文以T=24 h 为一个调度周期对系统进行算例仿真，负荷需求曲线及风电出力预测曲线见附录B 图B1，各设备参数见表B1，低碳成本参数见表B2。天然气和氢气低位热值分别取39 MJ/m3和11 MJ/m3，热电转换系数为3 600 MJ/（MW·h），单位体积天然气的购买价格为3.79 元/m3。

3.1 综合能源系统低碳经济调度效益验证

首先，对考虑碳捕集电厂与氢能多元利用的综合能源系统低碳经济调度模型进行效益验证。设置如下4 组验证方案：

方案1：不考虑碳捕集系统，以传统燃煤电厂参与系统运行；

方案2：不考虑储液罐，以传统分流式碳捕集电厂参与系统运行；

方案3：考虑储液罐，以灵活运行的碳捕集电厂参与系统运行；

方案4：在方案3 的基础上考虑氢能多元化利用结构，即本文所提低碳经济调度模型。

上述4 种验证方案的优化结果如表1 所示。

表1 方案1～4 的优化结果Table 1 Optimization results of schemes 1 to 4

由表1 可知，在经济指标和低碳指标上，考虑了碳捕集电厂与氢能多元利用的方案4 均取得了最优结果，其相比方案1 的总成本和碳排放量降幅分别达17.41%和70.37%，充分证明本文建立的综合能源系统调度模型具有显著的低碳经济效益。

对比前3 种方案可知，方案3 相比方案1 与方案2 的净碳排放量和总成本明显降低，验证了碳捕集电厂灵活运行模型在低碳经济调度方面的有效性。3 种方案的弃风率依次下降，说明考虑储液罐的碳捕集电厂相比传统碳捕集电厂的间接消纳风电能力更强。

此外，方案3 与前两种方案相比，燃煤成本明显增加、购气成本明显减少，说明方案3 倾向于强制提高燃煤出力并降低燃气出力。方案4 在方案3 的基础上加入氢能多元利用结构，燃煤成本显著降低，节省费用达36.31 万元，净碳排放量减少327.84 t，弃风率从20.23%直接减为0，说明氢能多元利用结构不仅能够配合碳捕集电厂深度消纳弃风，而且能抑制燃煤机组强制出力，改善了供能结构，从而进一步优化了系统的经济和低碳效益。

由于碳捕集设备和氢能利用设备的投资成本同样会对系统的决策造成影响，本文在附录B 中对相关新增设备的投资成本进行评估，并与投资前后的经济效益变化进行对比。结果证明，本文模型所涉及的改进措施具备一定的经济可行性。

3.2 碳捕集电厂灵活运行特性分析

为深入探究碳捕集电厂的灵活运行特性，本文对方案1～3 的调度出力情况进行分析。3 种方案下的碳捕集电厂净出力、风电出力及热电联产机组出力分别见附录B 图B2 至图B4。由图B4 可知，热电联产机组在风电高发期出力较为稳定。观察图B2和图B3 可知，在风电高发期，3 种方案下的电厂净出力下限依次降低，风电出力依次提高，其中，方案2 的净出力下限相比方案1 下降26.67%，弃风现象略有改善；方案3 的净出力下限相比方案1 下降91.33%，弃风现象明显改善。在不计及热电联产机组出力小幅波动的情况下，可认为方案2 和方案3在风电高发期的电厂净出力减少量基本对应风电出力增量，说明碳捕集电厂能够通过降低净出力下限提高风电消纳量。

为进一步探究方案3 的电厂净出力下限更低的原因，本文对碳捕集电厂的功率分配及碳流分配情况进行分析，如图3 所示。

图3 碳捕集电厂的运行结果Fig.3 Operation results of carbon capture power plants

由图3（a）可知，负荷低谷期风电高发，电厂会保持最低总出力并提高碳捕集能耗以最大限度压缩净出力水平；负荷高峰期风电低发，电厂会加大总出力并最大限度降低碳捕集能耗（仅维持基础能耗）以提高净出力水平，说明碳捕集电厂通过调节碳捕集能耗实现了净出力水平的灵活调控。

由图3（b）可知，吸收塔和再生塔的CO2处理量几乎在所有时段均为非同步调节，原因就在于储液罐的解耦作用。负荷高峰期，电厂不进行碳再生，吸收塔将负荷高峰期产生的CO2全部吸收至富液罐暂存；负荷低谷期，富液罐暂存的CO2和吸收塔吸收的CO2一同流入再生塔，此时电厂加大碳再生力度，碳捕集能耗得以大幅提高。

方案2 下电厂受制于吸收塔与再生塔耦合，碳捕集能耗提升空间有限；方案3 由于含有储液罐，使得电厂即使在发电量较小的情况下也有足够的碳储备可用来提高碳捕集能耗，从而使得净出力下限进一步降低。这也解释了为何方案3 下电厂在负荷高峰期存在强制出力现象（见附录B 图B3），因为强制出力能够增加捕碳量，一方面可以获得更多碳配额以换取碳交易收益，另一方面也能换取更低的净出力下限以提高风电消纳量。

上述分析充分说明了储液罐对于碳捕集电厂灵活运行的贡献，其不仅解决了供电与捕碳需求之间的矛盾，而且通过调节碳捕集能耗降低了净出力下限，从而可容纳更多风电。储液罐转移CO2的实质是对碳捕集能耗的转移，具有类似储能的能量时移功能，只不过其储存的是“负能量”，吸收CO2可储备碳捕集能耗，输出CO2可释放碳捕集能耗，从而使得碳捕集电厂的出力能够跟随风电灵活变化，是风电的理想配合电源。

3.3 氢能多元利用结构对系统运行的影响

为深入分析氢能多元利用结构对系统运行的影响，本文将方案3 和方案4 的调度出力结果进行对比。图4 和图5 分别为电功率和氢功率平衡图。

图4 方案3 和方案4 的电功率平衡图Fig.4 Electric power balance diagrams of schemes 3 and 4

图5 方案4 的氢功率平衡图Fig.5 Hydrogen power balance diagram of scheme 4

附录B 图B5、图B6 给出了两种方案的热功率和气功率平衡图。其中，热功率无明显变化特征，热电联产机组全时段供热，燃气锅炉在热负荷高峰时段满出力运行，储热罐在热负荷低谷时段储热、高峰时段放热；气功率的变化主要体现在购气量，可看到方案4 的甲烷化反应节省了部分购气功率，故其系统购气成本有所降低。

由图4 可知，方案3 的碳捕集电厂在风电高发时段已将净出力压缩至极低水平，但系统仍不能完全消纳风电，存在弃风缺口。而方案4 的电解槽可以利用富余风电进行电解水制氢，进而将碳捕集电厂调节能力以外的弃风全部吸收转换，分担了碳捕集电厂的风电消纳压力，电厂不再需要通过强制出力换取更多风电消纳量，高峰期削减的燃煤发电被氢燃料电池的绿电所替代，改善了系统的供能结构，使得燃煤成本大幅降低。

由图5 可知，电解槽制取的氢气大部分被送入储氢罐，只有少部分被送入甲烷反应器。储氢罐在负荷高峰时段将氢气全部供给氢燃料电池，这是因为相比氢转甲烷再进行燃气供能，氢燃料电池直接发电减少了一个转换环节，能源利用效率更高，同时氢燃料电池产电清洁，故系统会优先将氢能分配给氢燃料电池使用。这里的储氢罐同样具有能量时移能力，其转移氢气的实质是对风电进行转移，将风电高发时段的富余风电以氢气的形式转移至风电低谷时段进行释放，实现了风电的移峰填谷，平抑了风电的波动。

此外，热电联产掺氢与氢燃料电池有错峰运行的倾向。在负荷低谷时段，电解槽制氢直接送入热电联产机组代替部分天然气供能，此时热需求较高，氢气用于热电联产机组更符合经济决策；在负荷高峰时段，考虑到电负荷远大于热负荷需求，将氢气优先用于氢燃料电池发电能够获得更大的收益。

为进一步验证氢能多元利用相比氢能单一利用的低碳经济优势和能效优势，本文根据氢能利用方式的多元化程度不同，设置以下4 组对比方案：

方案5：不考虑氢能利用（同方案3）；

方案6：只考虑甲烷反应器用氢；

方案7：考虑甲烷反应器和氢燃料电池用氢；

方案8：考虑甲烷反应器、氢燃料电池、热电联产掺氢，即本文的氢能多元利用结构（同方案4）。

由表2 可知，随着氢能利用结构的不断完善，系统的总成本和净碳排放量逐渐降低，能源利用效率不断被优化，证明氢能多元利用结构相比氢能单一利用结构更具低碳经济效益和高效供能优势。

表2 方案5～8 的优化结果Table 2 Optimization results of schemes 5 to 8

方案6 只有电-氢-气-电/热这一氢能利用路径，存在较大的能量转换损耗，但由于利用的是原本被弃置的风电，即使存在一定损耗，能源利用效率依然比方案5 要高；方案7 加入氢燃料电池，增加电-氢-电这一利用路径，减少了能量转换环节，不仅能源利用效率得到提高，成本和碳排放也因氢燃料电池对煤电的绿电替代得到明显优化；方案8 加入热电联产掺氢，增加了电-氢-电/热这一利用路径，通过对制氢-储氢-多元用氢设备的合理调度，实现了电-热-气-氢多能源耦合，能源利用效率进一步提高。结合图5 可知，系统整体掺氢功率并不高，这是因为现有的掺氢技术对掺氢比存在较大限制，故成本和碳排放只得到小幅优化，但可以预见的是，随着燃气掺氢技术的进步，掺氢带来的经济和环境收益将进一步得到提高。

3.4 碳交易基准价格对系统运行的影响

为探究碳交易基准价格的变化对系统运行的影响，本文基于方案4 对不同碳交易基准价格下系统的净碳排放量、碳交易成本、碳捕集率及煤电占比变化趋势进行分析。

由图6 可知，当碳交易基准价格低于30 元/t 时，系统减排动力不足，此时碳捕集率为0，净碳排放量不变，故碳交易成本随碳价的提高而增加。当碳交易基准价格在［30，150］元/t 时，随着碳价的提高，系统净碳排放量呈阶梯下降，碳捕集率呈阶梯上升，两者的变化趋势呈对称关系，说明增大碳价能提高碳捕集水平，且碳捕集水平会对整个系统的碳排放水平产生决定性作用；煤电占比呈下降趋势，这是因为碳捕集水平的提高促进了风电消纳，清洁电力占比得到提高。当碳交易基准价格超过40 元/t 时，碳交易成本变为负值，说明此时系统已经能够通过碳捕集换取多余配额在碳市场中获利，此后随着碳价的提高，碳交易收益不断增加。当碳交易基准价格达到130 元/t 时，受限于碳捕集系统的最大捕碳能力，碳捕集率达到上限，系统的净碳排放量不再随碳价变化，煤电占比则先保持不变，但在碳交易基准价格超过150 元/t 时，煤电占比出现小幅反弹。这是因为此时碳交易正向收益过大，系统倾向于增发燃煤机组出力在碳交易市场中套利。

图6 碳交易基准价格对系统运行的影响Fig.6 Impact of carbon trading benchmark price on system operation

综上所述，碳交易基准价格过低会导致系统丧失碳捕集意愿，过高则会导致因碳捕集而强制提高燃煤出力，均不符合低碳经济要求，而其处于［30，150］元/t 这一区间则能获得较好的运行效果。在该范围内合理增加碳交易基准价格能够提高系统的捕碳积极性，从而进一步降低碳排放水平。这也说明本文模型选取140 元/t 这一基准价格是合理、有效的，在无强制出力的情况下充分发挥了碳捕集电厂的捕碳能力。

4 结语

本文在碳交易市场下建立了考虑碳捕集电厂和氢能多元利用的综合能源系统低碳经济调度模型。仿真结果充分证明了所提模型的优越性，在优化经济成本的同时能够实现深度脱碳减排，以及风电消纳率和能源利用效率的提升。同时，本文研究还得出如下结论：

1）储液式碳捕集电厂具备明显的灵活运行优势，是风电的理想配合电源。这是因为储液罐能够对碳捕集能耗进行转移，兼顾了负荷高峰时段电厂的供电与捕碳需求，同时使得电厂能够跟随风电灵活调整净出力水平。

2）氢能多元利用结构通过对制氢-储氢-多元用氢的合理调度，不仅可以配合碳捕集电厂深度消纳弃风，还能抑制因碳捕集造成的强制出力并对煤电进行绿电替代，提升了系统的低碳经济效益。同时，以氢能为桥梁促进了电-热-气与可再生能源的深度融合，有效提升了系统能效。

3）碳交易机制对碳捕集有正向引导作用，在合理的范围内增加碳交易基准价格有利于提高碳捕集水平，促进供能结构清洁化转型，降低系统的碳排放水平。但需注意的是，碳价过高或过低均不利于系统的低碳经济运行。

本文研究仅考虑了综合能源系统独立运行的优化场景，旨在验证所提模型在经济低碳调度方面的优势性。由于实际情形下综合能源系统会与电网产生能量交互，进而影响系统内部的出力计划，后续研究可在本文基础上进行完善，重点考虑综合能源系统并网互联的运行优化问题，分别对独立运行与联网运行的系统安全稳定性以及低碳经济性展开分析。

附录见本刊网络版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），扫英文摘要后二维码可以阅读网络全文。