考慮碳交易成本及區(qū)域能源優(yōu)化的配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃研究

李楠， 王煒， 馬雪， 李芳， 楊帆， 李雪男

(1.浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院， 杭州 310058； 2.國網(wǎng)青海省電力公司清潔能源發(fā)展研究院， 西寧 810008； 3.清華四川能源互聯(lián)網(wǎng)研究院， 成都 610000)

隨著國家“碳達(dá)峰和碳中和”中長期目標(biāo)提出，加快了低碳清潔的能源體系建設(shè)的步伐，可再生能源發(fā)電技術(shù)作為低碳能源轉(zhuǎn)型重要手段逐漸受到世界各國的廣泛關(guān)注[1]，越來越多的可再生能源投入使用，在促進(jìn)能源轉(zhuǎn)型的同時也增加了電網(wǎng)調(diào)節(jié)難度，隨著自動化和電力通信等技術(shù)的飛速發(fā)展，區(qū)域綜合能源系統(tǒng)(regional integrated energy system，RIES)應(yīng)運(yùn)而生，其會對原有配電網(wǎng)組成和結(jié)構(gòu)進(jìn)行改變，形成特有的利益主體、用能特點(diǎn)和功能方式等，在此背景下，配網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃面臨著新的挑戰(zhàn)和要求。

近年來，許多學(xué)者對含分布式電源(distributed generation, DG)的配電系統(tǒng)擴(kuò)展規(guī)劃問題進(jìn)行了大量的研究，文獻(xiàn)[2]提出了一種基于主動管理的配網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃方法，該方法對含DG配電網(wǎng)中的無功補(bǔ)償調(diào)節(jié)、有載調(diào)壓變壓器分接頭調(diào)節(jié)和電源出力等主動管理進(jìn)行充分考慮，最終得到規(guī)劃方案。文獻(xiàn)[3]以配電網(wǎng)損耗及新建線路成本為目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建含DG配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃模糊模型，進(jìn)行配電網(wǎng)規(guī)劃研究。文獻(xiàn)[4]對電源側(cè)出力所呈現(xiàn)出的不確定性進(jìn)行充分考慮，構(gòu)建含DG配電網(wǎng)規(guī)劃規(guī)劃方案。文獻(xiàn)[5]在滿足輸配電系統(tǒng)信息相互交互一致性的基礎(chǔ)上，通過分解優(yōu)化建模相關(guān)理論，將含DG混合輸配電網(wǎng)整體優(yōu)化規(guī)劃問題劃分為兩個獨(dú)立的優(yōu)化規(guī)劃子問題。文獻(xiàn)[6]提出了一種主動配網(wǎng)雙層機(jī)會約束模型，該模型能夠?qū)珼G的主動配電網(wǎng)進(jìn)行目標(biāo)規(guī)劃。文獻(xiàn)[7]以運(yùn)行和線路投資費(fèi)用最小為目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建含DG配電網(wǎng)多目標(biāo)規(guī)劃模型，最終得到最佳的新建線路及接入配單網(wǎng)中DG的最佳容量與位置。文獻(xiàn)[8]運(yùn)用混合整數(shù)算法，構(gòu)建配電網(wǎng)規(guī)劃模型，得到含DG配電網(wǎng)短期最優(yōu)規(guī)劃方案。

隨著電網(wǎng)智能化和清潔化的高速發(fā)展，逐漸有微電網(wǎng)和區(qū)域綜合能源接入配電網(wǎng)中，專家學(xué)者同樣也對該類型的配電網(wǎng)的規(guī)劃問題進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[9]首先對微電網(wǎng)用電與發(fā)電特性進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上提出含微電網(wǎng)的配電網(wǎng)的規(guī)劃方法，為配電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)規(guī)劃建設(shè)提供依據(jù)。文獻(xiàn)[10]以能源利用率和綜合成本為目標(biāo)，構(gòu)建RIES雙層優(yōu)化模型，對系統(tǒng)日前調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[11]以減排率、成本節(jié)約率及年度節(jié)能效率為模型目標(biāo)，構(gòu)建分布式能源系統(tǒng)的優(yōu)化模型，研究系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化策略。文獻(xiàn)[12]建立儲能、新能源及冷熱點(diǎn)連供所構(gòu)成的RIES系統(tǒng)聯(lián)合調(diào)度模型，通過仿真計(jì)算得到系統(tǒng)總運(yùn)行成本、機(jī)組組合及每個單元的最佳出力。文獻(xiàn)[13]建立含工業(yè)、商業(yè)及居民類RIES系統(tǒng)雙層優(yōu)化模型，在對配網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃的同時對RIES系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化進(jìn)行充分考慮，提升新能源的消納率和能源利用率，降低規(guī)劃的整體成本，但是該規(guī)劃未考慮碳排放成本。

綜上所述，針對含DG、微電網(wǎng)及綜合能源系統(tǒng)的配電網(wǎng)規(guī)劃進(jìn)行了大量的研究，當(dāng)配電網(wǎng)中存在RIES時，對RIES內(nèi)部運(yùn)行影響配網(wǎng)后期規(guī)劃的研究是十分有必要的，構(gòu)建運(yùn)行與規(guī)劃聯(lián)合優(yōu)化模型[14-15]，從而使能源供給和RISE中多種能源更好的耦合，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)規(guī)劃成本和能源利用的最優(yōu)。

基于此，首先對區(qū)域綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行概述，介紹典型區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的構(gòu)成及特點(diǎn)；其次，將碳交易成本、棄風(fēng)棄光成本和需求響應(yīng)引入配電網(wǎng)擴(kuò)展模型中，綜合考慮系統(tǒng)的碳排放、棄風(fēng)棄光和需求側(cè)響應(yīng)，并加入過排懲罰機(jī)制，促進(jìn)系統(tǒng)整體的優(yōu)化運(yùn)行。在上述基礎(chǔ)上構(gòu)建配網(wǎng)擴(kuò)展優(yōu)化雙層模型，采用改進(jìn)粒子群算法(improved particle swarm optimization，IPSO)和預(yù)測校正內(nèi)點(diǎn)法(prediction correction interior point method，PCIP)求解規(guī)劃層和運(yùn)行層模型。最后，運(yùn)用算例系統(tǒng)對構(gòu)建的模型和方法進(jìn)行驗(yàn)證。

1 區(qū)域綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

RIES處于能源的需求側(cè)，利用信息通訊與能量轉(zhuǎn)換裝置將電、氣、熱和交通等不同網(wǎng)絡(luò)集合于一體，從而滿足用戶側(cè)的不同用能需求，實(shí)現(xiàn)各種能源的耦合互補(bǔ)和梯級利用，并在不用時間尺度上具備互補(bǔ)性與相關(guān)性，達(dá)到多時間尺度的能量傳遞和轉(zhuǎn)換。如圖1所示，所構(gòu)建的RIES主要由可再生能源、電動汽車、蓄電池儲能裝置、電制冷裝置、電轉(zhuǎn)氣裝置(P2G)、熱電聯(lián)產(chǎn)裝置、電鍋爐、吸收式制冷裝置、儲氣裝置、燃?xì)庋b置、蓄熱裝置組成。

2 區(qū)域綜合能源系統(tǒng)碳交易成本模型

為了對碳交易市場進(jìn)行規(guī)范，監(jiān)管部門專門制定了碳排放機(jī)制，在該機(jī)制下，碳資產(chǎn)作為一種商品可以自由交易。監(jiān)管部門對參與碳排放交易的排放源進(jìn)行排放量標(biāo)準(zhǔn)預(yù)分配，即碳交易配額。各個碳排放源基于分配的配額量來對其生產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行制定與調(diào)整，若排放源實(shí)際的排放量大于分配的配額量，則需要購買超出配額量部分的碳排放量；如果配額量大于實(shí)際排放量，則可以將剩余額度的碳排放量進(jìn)行出售，從而獲得收益。

對于RIES來說，整個天然氣生產(chǎn)運(yùn)輸過程中產(chǎn)生的碳排放量相對較小，故在后面討論的過程中不考慮氣網(wǎng)和氣源所產(chǎn)生的碳排放。負(fù)荷側(cè)與電網(wǎng)側(cè)的碳排放成本能夠在電源側(cè)中進(jìn)行有效體現(xiàn)，所以后面不會單獨(dú)計(jì)算該部分的碳排放成本。因此主要對燃煤機(jī)組、熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組(combined heat and power,CHP)和燃?xì)忮仩t所產(chǎn)生的碳排放成本進(jìn)行考慮。

圖1 區(qū)域綜合能源系統(tǒng)示意圖Fig.1 Schematic diagram of regional integrated energy system

2.1 燃?xì)忮仩t和CHP碳排放成本模型

2.1.1 燃?xì)忮仩t碳排放成本模型

燃?xì)忮仩t碳排放量為

(1)

采用基準(zhǔn)線法來進(jìn)行碳配額的分配，則燃?xì)忮仩t碳配額為

(2)

則燃?xì)忮仩tt時刻的碳交易成本為

(3)

2.1.2 熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組碳排放成本模型

熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組的碳排放成本計(jì)算與燃?xì)忮仩t大體相同，唯一不同之處是需要將電能折算為熱能來進(jìn)行分析。CHP碳排放量為

(4)

CHP碳配額為

(5)

則CHP在t時刻的碳交易成本為

(6)

2.2 燃煤機(jī)組碳排放成本模型

燃煤機(jī)組在t時刻的碳排放量為

(7)

燃煤機(jī)組在t時刻碳排放配額為

(8)

當(dāng)燃煤機(jī)組碳排放配額高于機(jī)組實(shí)際排放量時，可以通過出售多余的配額量來獲得收益，此時燃煤機(jī)組碳排放交易成本為

(9)

當(dāng)燃煤機(jī)組碳排放配額低于機(jī)組實(shí)際排放量，且購買的碳權(quán)高于超額的碳排放量時，超額部分僅需按照碳交易的價格進(jìn)行購買，此時機(jī)組碳排放交易成本為

(10)

當(dāng)燃煤機(jī)組碳排放配額低于機(jī)組實(shí)際排放量，且購買的碳權(quán)低于超額的碳排放量時，除需支付購買碳排放權(quán)部分金額外，還要支付超額部分所對應(yīng)的高額罰金，此時機(jī)組碳排放交易成本為

(11)

(12)

則RIES在一個調(diào)度周期內(nèi)的碳交易成本為

(13)

3 配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃框架和模型

3.1 雙層擴(kuò)展規(guī)劃框架

由于系統(tǒng)運(yùn)行和規(guī)劃兩個問題是相互響應(yīng)的，故選用雙層優(yōu)化方法對RIES系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，雙層優(yōu)化方法是一種相互遞進(jìn)的系統(tǒng)雙層優(yōu)化方法，其將原有優(yōu)化問題劃分為兩個遞進(jìn)的優(yōu)化問題，即上下兩層優(yōu)化，每層分別具有獨(dú)立的目標(biāo)函數(shù)、約束條件和決策變量?？紤]區(qū)域綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化的配電網(wǎng)擴(kuò)展雙層規(guī)劃框架如圖2[16]所示，上層為規(guī)劃層，以電網(wǎng)線路建設(shè)的合理性為優(yōu)化對象，年綜合費(fèi)用最小為規(guī)劃目標(biāo)，最終得到配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃的具體方案；下層為運(yùn)行層，在規(guī)劃層確定規(guī)劃方案的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)下， 以RIES為優(yōu)化對象，以系統(tǒng)運(yùn)行成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，最終得到系統(tǒng)中各設(shè)備調(diào)度計(jì)劃，即設(shè)備啟停和單元出力，并將運(yùn)行費(fèi)用返回至規(guī)劃層，該費(fèi)用作為年綜合費(fèi)用中的一部分來進(jìn)行下一次優(yōu)化，通過上述流程的不斷迭代循環(huán)，直至尋找到符合全局的最優(yōu)解為止[17-19]。

3.2 規(guī)劃層模型

3.2.1 目標(biāo)函數(shù)

規(guī)劃層主要從經(jīng)濟(jì)性的角度來對配電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使規(guī)劃方案總成本最小，則目標(biāo)函數(shù)為

minF=Fcon+ZFries

(14)

(15)

式中：Fcon為配電網(wǎng)擴(kuò)建年投資成本；F為年綜合費(fèi)用；Fries為一個調(diào)度周期內(nèi)RIES運(yùn)行費(fèi)用；xfl,i為線路i是否建設(shè)，其值為0表示該線路不被建設(shè)，其值為1表示該線路建設(shè)；Sfl,i為配電網(wǎng)建設(shè)線路i的成本；d為折現(xiàn)率；y為使用年限；n為運(yùn)行場景數(shù)目；Z為時間，取1年。

3.2.2 約束條件

規(guī)劃層模型的約束條件如下。

(1)線路潮流約束：

(16)

(2)配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓約束：

Uimin

(17)

(3)線路傳輸流量約束：

Ik≤Ikmax

(18)

圖2 考慮區(qū)域綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化的配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃框架圖Fig.2 Distribution network expansion planning framework considering regional integrated energy system optimization

式中：Pi為配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)i處注入的有功功率；Qi為配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)i處注入的無功功率；Ui為節(jié)點(diǎn)i的電壓幅值；Uj為節(jié)點(diǎn)j的電壓幅值；Gij、Bij、θij分別為節(jié)點(diǎn)i、j之間的電導(dǎo)、電納和電壓相角差；Uimin為節(jié)點(diǎn)i的電壓最小值；Uimax為節(jié)點(diǎn)i的電壓最大值；Ik為第k條線路電流值；Ikmax為第k條線路電流最大值。

3.3 運(yùn)行層模型

3.3.1 目標(biāo)函數(shù)

運(yùn)行層以RIES日運(yùn)行成本最小為目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化調(diào)度周期T為24 h，即T=24 h，優(yōu)化調(diào)度間隔Δt為1 h，即Δt=1 h，為了進(jìn)一步鼓勵可再生能源的消納，減少棄風(fēng)棄光現(xiàn)象，引入棄光棄風(fēng)懲罰成本，則目標(biāo)函數(shù)為

minFries=FE+FG+Fcb+FDR+Fcurtail+

FOP+FST+FP2G

(19)

式(19)中：FE為購電成本；FG為購氣成本；Fcb為碳交易成本；FDR為需求響應(yīng)成本；Fcurtail為棄風(fēng)棄光懲罰成本；FOP為運(yùn)行成本；FST為儲能成本；FP2G為P2G原料成本。

(20)

(21)

(22)

Fcurtail=FWT+FPV

(23)

(24)

(25)

(26)

3.3.2 約束條件

(1)系統(tǒng)功率平衡約束：由圖1中所示，各個能量流(電、熱及冷功率)輸入、轉(zhuǎn)換、輸出之間保持功率平衡的狀態(tài)。

(2)天然氣網(wǎng)絡(luò)約束：為了保障天然氣官網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，對天然氣網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相關(guān)約束，天然氣傳輸模型如圖3所示。

Pi、Pn、Pj分別為節(jié)點(diǎn)i、n、j的氣壓值；Lij為節(jié)點(diǎn)i、j之間天然氣的傳輸流量；Lnj為節(jié)點(diǎn)n、j之間天然氣的傳輸流量；Lc為加壓站消耗的天然氣流量圖3 天然氣傳輸模型Fig.3 natural gas transmission model

由天然氣傳輸模型可以得到天然氣網(wǎng)絡(luò)約束，主要包含：節(jié)點(diǎn)流量平衡、管道流量限制、節(jié)點(diǎn)氣壓限制和加壓站約束，即

(27)

(28)

(29)

pmin,i≤pi,t≤pmax,i

(30)

(31)

(32)

(33)

(34)

P=HGVL

(35)

(3)可控設(shè)備出力約束：

(36)

(4)儲氣裝置約束：系統(tǒng)中的儲氣設(shè)備應(yīng)該保證儲氣平衡和儲氣容量約束，并且不能一個在同一周期內(nèi)同時進(jìn)行充放氣，其約束條件為

(37)

(38)

(39)

(40)

0≤φstore,t+φrelease,t≤1

(41)

Ws,T=Ws,0

(42)

(5)需求響應(yīng)約束：需求響應(yīng)前后用電負(fù)荷相同，可表示為

(43)

式(43)中：Pload,i、Pload,i0分別為需求響應(yīng)前后總負(fù)荷。

(6)任意時段負(fù)荷轉(zhuǎn)移約束：

(44)

(7)需求響應(yīng)前后電費(fèi)支出約束：

(45)

4 雙層規(guī)劃模型求解算法

所構(gòu)建的雙層模型中規(guī)劃層的決策變量為配網(wǎng)擴(kuò)展線路，其實(shí)質(zhì)是離散變量下的整數(shù)規(guī)劃問題；運(yùn)行層的決策變量為系統(tǒng)內(nèi)各個設(shè)備的出力及啟停，實(shí)質(zhì)上是連續(xù)變量下的非整數(shù)規(guī)劃問題。針對雙層模型所構(gòu)成的復(fù)雜混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題，提出一種PCIP和IPSO嵌套來求解上述問題。其中預(yù)測校正內(nèi)點(diǎn)法應(yīng)用于運(yùn)行層，改進(jìn)粒子群法應(yīng)用于規(guī)劃層。整體計(jì)算流程如圖4所示。

步驟1輸入配電網(wǎng)的相關(guān)參數(shù)，構(gòu)建配電網(wǎng)雙層擴(kuò)展模型。

步驟2基于預(yù)測數(shù)據(jù)，并充分考慮負(fù)荷、光照及風(fēng)速的不確定，建立配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃場景。

步驟3對改進(jìn)粒子群算法的種群進(jìn)行初始化，基于整數(shù)編碼的方式進(jìn)行編碼，最終生成Np個初始個體，每個個體表示配電網(wǎng)的線路。

步驟4采用PCIP對每個個體進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，得到運(yùn)行層目標(biāo)函數(shù)下，各個預(yù)想場景的最優(yōu)運(yùn)行方案。

圖4 雙層配網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃流程圖Fig.4 Flow chart of double layer distribution network expansion planning

步驟5將下層運(yùn)行方案返回至上層，進(jìn)行規(guī)劃層目標(biāo)函數(shù)計(jì)算。

步驟6對改進(jìn)粒子群算法的收斂性進(jìn)行判斷，若滿足收斂條件，則將規(guī)劃方案輸出，退出循環(huán)，否則進(jìn)入下一步。

步驟7對粒子群的文字及速度進(jìn)行更新，生成下一代種群，之后轉(zhuǎn)入步驟4，再次進(jìn)行循環(huán)。

5 算例分析

5.1 參數(shù)設(shè)置

選用IEE11節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)和7節(jié)點(diǎn)天然氣網(wǎng)絡(luò)耦合而成的RIES進(jìn)行算例仿真分析，其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖5所示。配電系統(tǒng)與天然氣各個階段的參數(shù)見文獻(xiàn)[20]。系統(tǒng)光伏機(jī)組的額定光照強(qiáng)度為1 kW/m2，風(fēng)電機(jī)組的額定風(fēng)速為10 m/s、切入風(fēng)速為4 m/s、切出風(fēng)速為21 m/s。配電網(wǎng)所處 區(qū)域內(nèi)的負(fù)荷、光照和風(fēng)速在一年四季典型日的變化如圖6所示。

1～11為配電網(wǎng)的11個節(jié)點(diǎn)；1～7為天然氣網(wǎng)絡(luò)中的7個節(jié)點(diǎn)圖5 仿真拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖Fig.5 Simulation topology

圖6 典型日風(fēng)速、光照和負(fù)荷的變化曲線Fig.6 Variation curves of typical daily wind speed, light and load

上述算例當(dāng)中天然氣管道中壓縮比的范圍為1.1～2，燃?xì)庀到y(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓的范圍為0.8～1.2，電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓的范圍為0.9～1.2。天然氣的熱值選用39.5 MJ/m3，平均單價為3.75元/m3，電能和天然氣流量之間的轉(zhuǎn)換系數(shù)為10.81 kW·h/m3。配電網(wǎng)的購電單價為0.55元/(kW·h)，折現(xiàn)率選取7%。綜合能源系統(tǒng)中電動汽車停駛?cè)鐖D7所示。

電動汽車額定充放電功率均為5 kW，充放電效率為90%，電池的額定容量為25 kW·h，容量系數(shù)范圍為0.2～0.8；儲氣設(shè)備容量為5 MW·h。利用IPSO和PCIP混合算法對雙層模型進(jìn)行求解，

其中IPSO算法設(shè)定初始種群數(shù)為100，最大的迭代次數(shù)為150；PCIP最大迭代次數(shù)為50，算法收斂條件為ε(全局最優(yōu)位置的最小界限)選取10-6。

圖7 電動汽車停駛率Fig.7 Stopping rate of electric vehicles

5.2 結(jié)果分析

5.2.1 規(guī)劃層結(jié)果分析

規(guī)劃層針對兩種不同的情形對配電網(wǎng)進(jìn)行擴(kuò)展規(guī)劃：情形1為考慮RIES優(yōu)化運(yùn)行的配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃；情形2為常規(guī)配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃。兩種情形的規(guī)劃結(jié)果如表1所示。分析可知，雖然情形1(考慮RIES優(yōu)化)中考慮系統(tǒng)需求響應(yīng)會使需求響應(yīng)成本提升，但其削峰填谷的效果將配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃的優(yōu)

表1 不同情形下配電網(wǎng)規(guī)劃結(jié)果Table 1 results of distribution network planning under different conditions

化空間進(jìn)一步擴(kuò)大，使整體投資費(fèi)用、購電成本、購氣成本、棄風(fēng)棄光成本等得到降低，綜合成本數(shù)據(jù)分析，情形1下所得到的擴(kuò)展規(guī)劃方案，年綜合費(fèi)用較低，可再生能源消納較高，碳交易成本較低，需求響應(yīng)效果較好，表明在含RIES的配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃時充分考慮RIES優(yōu)化運(yùn)行，能夠提升可再生能源的利用效果，得到的整體擴(kuò)展方案更優(yōu)。

利用PSO和IPSO對情形1進(jìn)行優(yōu)化模擬計(jì)算，以綜合成本為對象，所得到的求解收斂情況如圖8所示?？梢钥闯?，PSO在迭代約25次時提前陷入局部最優(yōu)，最終得到綜合成本約為615萬元；而IPSO因?yàn)椴捎梦懦夂徒徊孀儺悪C(jī)制，提升種群的多樣性，能夠有效規(guī)避早熟現(xiàn)象，獲取比PSO更優(yōu)的解，在迭代約55次時找到最優(yōu)解，最終優(yōu)化方案的綜合成本為606.7萬元。由此證明IPSO算法的優(yōu)越性。

圖8 PSO與IPSO迭代收斂曲線Fig.8 PSO and Ipso iterative convergence curve

5.2.2 運(yùn)行層結(jié)果分析

為驗(yàn)證RIES優(yōu)化結(jié)果是否能夠提升可再生能源消納和能源利用效率，降低碳排放強(qiáng)度，選取兩種不同場景進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化分析。

場景1按照運(yùn)行層優(yōu)化模型，即考慮負(fù)荷響應(yīng)、再生資源消納和碳排放交易成本進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)行。

場景1電熱冷負(fù)荷均由相關(guān)設(shè)備單供應(yīng)，并且不考負(fù)荷響應(yīng)、再生資源消納和碳排放交易成本。

對場景1和場景2進(jìn)行算例分析，最終得到四季典型日電/熱/冷總輸出負(fù)荷，通過核算得到典型日兩種場景的能源利用率，如表2所示。

表2 兩種場景典型日能源利用率Table 2 Typical daily energy utilization rate in two scenarios

由表2可知，按照運(yùn)行層優(yōu)化模型，即考慮負(fù)荷響應(yīng)、再生資源消納和碳排放交易成本進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)行，能夠有效實(shí)現(xiàn)RIES內(nèi)部不同能源的互補(bǔ)利用，呈現(xiàn)出較高的能源利用率。

場景1與場景2可再生能源在典型日的出力如圖9所示(以風(fēng)電在夏季典型日為例)?？梢钥闯觯L(fēng)電在白天用電高峰期基本上可以被消納，而在夜間RIES棄風(fēng)較為嚴(yán)重，場景1較場景2在夜間風(fēng)電接納能力得到一定程度提升。由RIES優(yōu)化模型(即場景1)可知，能源利用率及可再生能源消納均高于場景2。

圖9 夏季典型日兩種場景風(fēng)電出力圖Fig.9 Wind power output in two scenarios on a typical summer day

6 結(jié)論

針對含RIES配網(wǎng)，提出考慮RIES優(yōu)化運(yùn)的雙層配網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃模型，該模型對碳交易成本、棄風(fēng)棄光成本和需求響應(yīng)進(jìn)行充分的考慮，并采用IPSO和PCIP混合算法求解雙層規(guī)劃模型，得出如下結(jié)論。

(1)在配網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃時，充分考慮RIES優(yōu)化運(yùn)行，從而得到更多的配網(wǎng)擴(kuò)展方案，能夠得到綜合建設(shè)最低的擴(kuò)展規(guī)劃方案，提升電網(wǎng)整體運(yùn)行的環(huán)保性、可靠性及經(jīng)濟(jì)性。通過綜合考慮需求響應(yīng)、可再生資源消納和碳排放交易成本，可以有效減少棄風(fēng)棄光現(xiàn)象，提高可再生能源的消納，降低整體碳排交易成本，提升需求側(cè)資源的靈活性。

(2)隨著碳達(dá)峰與碳中和政策的推進(jìn)，國家碳排放交易市場逐漸開放，在考慮經(jīng)濟(jì)性和需求響應(yīng)的基礎(chǔ)上，考慮綜合能源系統(tǒng)全生命周期碳排放強(qiáng)交易最優(yōu)調(diào)度控制成為未來綠色電網(wǎng)發(fā)展的重點(diǎn)方向。