考虑碳交易与绿证交易的电-热耦合园区低碳规划
时间：2023-06-26 15:05:04 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
曾慧，杜源，李涛，薛屹洵*，孙开元，夏天，孙宏斌
（1.广东电网有限责任公司广州供电局，广州 510620；
2.清华大学 电机工程与应用电子技术系，北京 100084；
3.太原理工大学 电气与动力工程学院，太原 030024）
2020 年9 月，我国领导人在第七十五届联合国大会一般性辩论上宣布中国“二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和”。能源领域的碳排放占总碳排放的60%，因此亟须探索能源行业的低碳转型之路。电-热耦合园区（Park-level Integrated Electric and Heating System，PIEHS）作为能源互联网建设的重要组成部分，被认为是优化能源结构的重要支撑之一［1-2］。为充分发挥异质能流间灵活互补的潜力，PIEHS 能源设备的合理规划至关重要，目前国内外研究者针对PIEHS已开展了广泛研究。文献［3］将规划周期分成若干阶段，提出了一种PIEHS 多阶段规划方法；
文献［4］提出了一种电-热-冷园区的扩展规划方法以辅助电力系统调频；
文献［5］提出了一种含电-热能源枢纽的机组线路联合规划策略。还有一些学者针对系统内源-荷波动对规划的影响展开研究。文献［6］针对电-气互联系统负荷波动可能导致的规划模型适用性低的问题，提出了基于信息间隙决策理论的多目标规划模型；
文献［7］针对PIEHS 中源-荷存在的不确定性，提出了一种随机规划模型。上述研究往往以规划运行的总成本为优化目标，然而“双碳”目标下机组的碳排放量将为系统运行带来额外成本，在规划中忽略碳排放因素可能会超前甚至额外规划高碳排机组，使得规划方案不合理、不经济，难以满足系统低碳转型的现实需求。
全国碳排放权交易（以下简称碳交易）体系与绿色证书交易（以下简称绿证交易）机制作为引导企业控碳减碳的重要手段被相继提出。相关学者针对碳排放权交易机制进行了广泛的研究。文献［8］提出了基于碳交易机制的电-气综合能源系统经济调度策略，证明了碳交易机制可以通过市场引导企业选择兼顾经济性与低碳的调度策略；
文献［9］针对我国碳排放市场存在的问题，提出了基于区块链技术的碳排放交易框架，可以减少系统运行成本，提高交易的效率和信息透明度；
文献［10］对阶梯碳交易机制进行建模，给出了电-热-气综合能源系统考虑碳交易的经济调度策略，分析了碳交易价格对调度策略的影响；
文献［11］从政策和技术两方面入手，提出了结合碳交易机制与碳捕集技术的虚拟电厂低碳调度策略；
文献［12］基于能源中心的建模思想提出了考虑碳交易的综合能源系统分布式调度策略。众多学者针对绿证交易机制也进行了研究。文献［13］提出了基于熵权法的绿证核发评估体系，建立了电力市场及绿证交易市场出清模型；
文献［14］将绿证交易机制与区块链技术结合，提出了考虑绿证跨链交易的综合能源系统运行策略。还有一些研究综合考虑了碳交易机制与绿证交易机制。文献［15］基于绿证交易机制与碳交易机制提出了考虑需求响应的“源-荷”协同调度策略；
文献［16］建立了一个以绿证交易成本、火电发电成本、风电运行维护成本、弃风惩罚成本和碳交易成本为目标的环境经济调度系统模型，分析不同调度情景以及不同可再生能源配额系数对系统的影响；
文献［17］构建了绿证-碳排等价交互的综合能源系统调度模型。然而，上述研究均针对经济调度等短期运行问题，对碳交易及绿证交易在规划问题上的作用亟须进行进一步研究。
本文以减碳降排、提高能效为出发点，提出一种考虑碳交易与绿证交易的PIEHS 规划方法，通过算例分析碳交易与绿证交易对规划策略的影响。
1.1 碳交易机制
目前，全国多地已开展碳交易市场试点建设，通过增加传统产业碳排放成本，促进考核主体通过节能投资等手段实现减碳降排。碳交易机制如图1所示，政府赋予考核主体碳排放配额，当考核主体的碳排放量高于碳排放配额时，需要从碳交易市场购买配额；
当考核主体碳排放配额有盈余时，盈余配额可通过碳交易市场出售。综上所述，碳交易机制主要由碳配额、碳排放量、碳交易量3部分组成。
图1 碳交易机制Fig.1 Carbon trading mechanism
1.1.1 碳排放模型
本文研究的PIEHS 碳排放源包括传统火电机组、热电联产（CHP）机组及外购电力（本文认为外购电力均源于火电）。
式中：Ey为园区碳排放总量；
Ds为第s个典型日的天数；
NS和NT分别为典型日及时段；
分别为传统火电机组、CHP 机组及外购电力的碳排放量；
下标t表示时段，下标s表示典型日序号，下标y表示规划年份。
综合考虑燃料热值、含碳量等，参照文献［11］，确定传统火电机组碳排放量为1.08 t/（MW·h），CHP机组碳排放量为0.065 t/GJ。
1.1.2 碳配额模型
目前国内碳交易市场处于建设初期，碳排放配额主要实行无偿分配，配额计算采用基准线法［18］。单位时刻CHP 机组的热出力；
kE和kH分别为单位发电、发热的碳排放配额，分别取0.728 t/（MW·h）和0.102 t/GJ［8］。考虑到本文CHP 机组热电比大于1，因此将CHP 发电量折算为热量计算碳排放配额，折算系数kE2H取6 GJ/（MW·h）。
1.1.3 碳交易模型
在碳交易机制下，园区的年度碳排放成本可表示为交易价格与年度碳配额购置量的乘积
式中：pE为碳交易价格。
1.2 绿证交易机制
在建设以新能源为主体的新型电力系统背景下，传统电价补贴的方式难以满足新能源消纳和可持续发展的要求，对此，我国于2017 年开始试行可再生能源绿证制度并逐步健全完善“配额制+绿色证书”的政策体系。
与碳交易类似，绿证交易也是在政府指导下通过市场发挥作用。一方面，政府向新能源发电企业发放绿证，使其除参与电力市场外，也可以通过出售绿证获得收益；
另一方面，政府对发售电企业或区域用户的电量中绿电份额进行强制规定，不满足配额要求的企业/用户需要从绿证交易市场购入绿证。绿证交易机制如图2所示。
图2 绿证交易机制Fig.2 Green certificate trading mechanism
绿证交易成本为
式中：pGE为绿证市场价格；
为单位时刻园区内分布式光伏出力；
αGR为可再生能源配额制度下，园区配额指标系数［15］为单位时刻园区电负荷。
2.1 目标函数
本文所建立的PIEHS 规划模型以规划周期内设备投资成本及运行成本之和最小为目标
式中：C为园区整个规划周期的总成本现值；
CINVy和COPEy分别为年度投资与运行成本；
Vs为规划周期末的设备残值；
d为贴现率。
2.1.1 年度投资成本
定义候选设备集合Ω=[ΩTU，ΩCHP，ΩES，ΩPV]，其中ΩTU，ΩCHP，ΩES，ΩPV分别候选传统火电机组、CHP 机组、储能设备、分布式光伏的集合。园区在第y年的设备投资成本为
式中：Cinvi为设备i的投资成本；
Xy，i为设备i在第y年的规划状态。
2.1.2 年度运行成本
园区运行成本包括传统火电机组和CHP 机组的燃料成本CGy、购电成本CBUYy、弃光成本CPENy、碳交易成本CEy及绿证交易成本CGyR
机组燃料成本
式中：cCHP和cTU分别为传统火电机组和CHP 机组的单位燃料成本；
kH2P为CHP机组热电转化系数。
年度购电成本
式中：pBUY为单位时段的电价;为单位时段外购电功率。
年度弃光成本
式中：cPEN为单位时段的弃光惩罚系数，本文取0.5元/（kW·h）；
为单位时段分布式光伏预测出力。
年度碳交易成本计算见式（3），年度绿证交易成本计算见式（4）。
2.1.3 设备残值
考虑到设备在规划末期仍具有使用价值，因此在规划时要考虑设备残值，即
式中：ςi为设备i的年折旧率；
Yi为设备i在规划周期内的使用年数。
2.2 约束条件
2.2.1 设备投资约束
考虑到设备不能重复建设，因此
2.2.2 设备运行约束
（1）传统火电机组约束。传统火电机组需要满足爬坡约束及额定功率约束。
（2）CHP 机组约束。CHP 机组的运行可行域可以用多面体来描述，因此，用CHP 机组的运行可行域中极值点的凸组合表示其电、热出力［19］。
除此之外，CHP 机组还需满足爬坡功率约束及额定功率约束。
（3）分布式光伏约束。分布式光伏i预测出力
2.2.3 系统运行约束
园区运行时，除了需要满足各能源设备的运行约束，还需要满足电网与热网运行约束。
（1）电网运行约束包括电功率平衡与线路传输容量约束。
式中：κbus为母线的集合；
ΨTU，ΨCHP，ΨPV，ΨES分别为
（2）热网运行约束。CHP 所生产的热量通过热流传递给热负荷。
值得注意的是，为保证规划问题的可求解，通常管道中的质量流量是给定的。
3.1 算例设置
选取一个P6H10 系统对所提模型进行验证。P6H10系统由6母线电力系统与10节点热力系统耦合而成，包含1 台传统火电机组（TU1）、2 个分布式光伏电站（PV1—PV2）、2 台CHP 机组（HS1—HS2）、3 个电负荷（D1—D3）与5 个热负荷（HL1—HL5），如图3所示。此外，P6H10系统通过母线1与上级电网相连，单位时刻购电上限为1 MW。
图3 P6H10系统示意Fig.3 Configuration of a P6H10 system
规划周期为15 a，每个规划年中有3 个时间步长为1 h 的典型日数据（夏季、冬季和过渡季节）。其中，夏季和冬季为91 d/a，过渡季节为183 d/a。电、热负荷的年增长率分别为4.0%和3.5%，贴现率为8.0%。候选设备参数见表1。
表1 候选设备参数Table 1 Data of candidate facilities
为说明本文所提模型的有效性，设置以下3 个场景进行对比分析。场景1：基础场景，运行成本中只对机组燃料成本和购电成本进行优化；
场景2：在场景1 的基础上考虑碳交易；
场景3：在场景2 的基础上考虑绿证交易。
3.2 结果分析
3.2.1 规划结果分析
3 种场景下的规划策略及成本见表2、表3。场景1为既不考虑碳交易也不靠虑绿证交易的基础场景。在场景1 中，G1，G2，C1，ES 分别在第1，7，11，6年进行规划，设备投资成本为889.93 万元。在场景1 的运行成本中，只有机组燃料成本和购电成本被优化，分别为4 674.74，574.73 万元，而潜在的碳交易成本和绿证交易成本分别为70.22，363.23 万元，总成本达6 453.57万元。
表2 不同场景下园区设备规划建设时间Table 2 Planned installation time of PIEHS facilities in different scenarios
表3 不同场景成本对比Table 3 Costs in different scenarios 万元
当考虑碳交易时，由于外购电量和传统火电机组碳排量高于CHP 机组，因此CHP 机组的规划和运行优先级提高，故场景2 中C1 提前到第6 年进行规划。此外，考虑到CHP 机组以热定电的调节特性，将ES的规划提前到第1年，以辅助CHP 机组进行调节。在场景2 中，利用储能设备等灵活性资源充分调用低碳高效的CHP 机组，使得机组燃料成本、购电成本和碳交易成本分别降至4 601.24，550.10，5.49 万元，总成本降至6 425.19 万元。
考虑绿证交易后建设分布式光伏的性价比将大大提升，因此选择在第1 年建设PV。与场景2 相比，由于额外规划了PV1，对G2 与C1 等火电机组的规划推迟1 年。此外，由于规划了PV1，园区绿电出力增多，机组燃料成本降至4 355.93 万元，购电成本降至506.69 万元，碳交易成本降至-15.48 万元，绿证成本降至216.48 万元，总成本降至6 344.11万元（节省成本约1.27%）。值得注意的是，在场景3 中，园区实现了从“碳配额短缺”到“碳配额盈余”的重要转变。
综合分析3个场景，最优规划结果显示，在规划问题中考虑碳交易与绿证交易，对规划CHP 机组、分布式光伏等低碳高效设备有积极影响，对PIEHS实现低碳转型有重要意义。
3.2.2 碳交易价格及绿证交易价格灵敏度分析
碳交易机制和绿证交易机制对电热园区的低碳转型有着重要意义，碳交易价格与绿证交易价格的变化将直接影响电热园区规划成本，因此，基于场景3绘制了不同碳交易价格与绿证交易价格下的规划成本，如图4所示。
图4 不同碳交易价格与绿证交易价格下的规划成本Fig.4 Total costs under different carbon trading prices and green certificate trading prices
分析图4可知，当碳交易价格低于75 元/t时，碳交易价格上升导致更多的碳配额购置成本，进而使得总成本上升。当碳交易价格高于75 元/t 时，购置碳配额将给园区运行带来较大的经济负担，因此选择自建CHP 机组、储能等设备为园区负荷提供低碳能源。此时，园区实现从“碳配额短缺”到“碳配额盈余”的转变，随着碳交易价格的上升，园区在碳交易市场的收益上升，总成本下降。
总规划成本随着绿证价格的上升也呈现先上升后下降的趋势。当绿证交易价格低于90 元/本时，绿证交易价格上升导致更多的绿证购置成本，总成本提高；
而当绿证交易价格高于90 元/本时，园区自建分布式光伏将更具有成本优势，此时绿证价格上升将为园区带来更多的收益。
综上所述，碳交易价格和绿证交易价格会直接影响能源设施的规划策略，制定合理的价格将有助于引导能源行业进行低碳转型。
本文结合碳交易机制与绿证交易机制，提出了一种PIEHS 低碳规划模型。所提模型在P6H10 系统上进行验证，结果表明碳交易机制与绿证交易机制有助于CHP 机组、储能设备、分布式光伏等低碳高效设备的规划，对PIEHS 的低碳转型有着积极影响。碳交易价格和绿证交易价格的灵敏度分析结果表明，合理的交易价格可以有效影响能源行业、企业低碳转型。
未来随着碳交易市场及绿证交易的完善，如何通过市场机制进一步发挥其对能源系统低碳转型的作用，可在未来进行进一步研究。
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