基于可再生能源的碳捕集-電轉(zhuǎn)氣協(xié)同運(yùn)行方法

楊建賓，謝麗蓉，宋新甫，李進(jìn)衛(wèi)，章攀釗，卞一帆

（1.新疆大學(xué)電氣工程學(xué)院，新疆烏魯木齊 830047；2.國(guó)網(wǎng)新疆經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，新疆烏魯木齊 830011；3.烏魯木齊市達(dá)坂城海為支油風(fēng)電有限公司，新疆烏魯木齊 830039）

0 引言

“雙碳”背景下妥善解決新能源和傳統(tǒng)火電之間的矛盾，合理實(shí)現(xiàn)不同能源之間的相互耦合具有重要意義。區(qū)域綜合能源系統(tǒng)（Regional Integrated Energy System，RIES）作為能源互聯(lián)網(wǎng)的重要載體，在提高能源利用率、節(jié)能減排方面具有顯著作用[1]。

碳捕集（Carbon Capture and Storage，CCS）技術(shù)為傳統(tǒng)火電低碳運(yùn)行提供了技術(shù)保障，其中燃燒后捕集技術(shù)以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn)得到廣泛應(yīng)用[2]。碳捕集機(jī)組較火電機(jī)組在負(fù)荷跟蹤及調(diào)峰等方面更具優(yōu)勢(shì)[3-4]，目前協(xié)調(diào)CCS 能耗與機(jī)組產(chǎn)能的關(guān)系是CCS 技術(shù)發(fā)展過(guò)程中的關(guān)鍵一環(huán)[5]。文獻(xiàn)[6]通過(guò)煙氣分流與儲(chǔ)液裝置的協(xié)同作用實(shí)現(xiàn)了煙氣處理與產(chǎn)能的解耦。文獻(xiàn)[7-8]考慮可再生能源與火電機(jī)組的聯(lián)合運(yùn)行模式，在實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)低碳運(yùn)行的同時(shí)提高了可再生能源利用率。文獻(xiàn)[9]指出在含CCS 的多源協(xié)調(diào)模型中考慮源荷不確定性有助于提升系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性。CCS 技術(shù)在有效降低火電機(jī)組碳排放量的同時(shí)產(chǎn)生了高昂的碳封存（Carbon Sequestration，CS）和運(yùn)輸成本，在碳捕集電廠（Carbon Capture Power Plant，CCPP）中引入電轉(zhuǎn)氣（Power to Gas，P2G）設(shè)備可平衡二者間的矛盾[10-12]。文獻(xiàn)[10]建立CCS 與P2G 聯(lián)合的循環(huán)運(yùn)行系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了二氧化碳的循環(huán)利用。文獻(xiàn)[11]指出CCPPP2G 聯(lián)合運(yùn)行在提高風(fēng)電消納能力方面具有顯著作用。文獻(xiàn)[12]在綜合能源系統(tǒng)中引入CCS 與P2G有助于減少系統(tǒng)碳交易成本，提升系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)[10-12]雖然對(duì)CCS 裝置和P2G 的運(yùn)行機(jī)理進(jìn)行了研究，但未充分挖掘可再生能源供能方式和滲透率對(duì)CCS 的影響，且對(duì)不同CCS-P2G 協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行模式下系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)理也有待進(jìn)一步深入分析。

綜上所述，本文針對(duì)傳統(tǒng)CCPP 存在的強(qiáng)電碳耦合問(wèn)題，提出基于可再生能源的CCS-P2G 協(xié)同運(yùn)行方法。研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于根據(jù)CCS 裝置供能來(lái)源的不同分別對(duì)CCPP 出力進(jìn)行刻畫，并構(gòu)建計(jì)及源荷不確定性的CCS-P2G 優(yōu)化調(diào)度模型。利用改進(jìn)的綜合能源節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)對(duì)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性、低碳性及綜合評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行分析，算例分析結(jié)果驗(yàn)證了所提系統(tǒng)的有效性。

1 碳捕集-電轉(zhuǎn)氣低碳綜合能源系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)構(gòu)成

本文構(gòu)建了含CCPP、光熱電站（Concentrating Solar Power Plant，CSPP）、P2G 設(shè)備的碳捕集-電轉(zhuǎn)氣低碳綜合能源系統(tǒng)（CCS-P2G-Low Carbon Integrated Energy System，CCS-P2G-LCIES）。為重點(diǎn)分析CCS 裝置與供能途徑的關(guān)系，設(shè)定所有火電機(jī)組為CCS 機(jī)組。在CCS-P2G-LCIES 中，風(fēng)電機(jī)組、CCPP是系統(tǒng)的核心供電部分，燃?xì)廨啓C(jī)（Gas Turbine，GT）和CSPP 是傳統(tǒng)的輔助供電設(shè)備。通過(guò)電網(wǎng)購(gòu)電的方式以保障系統(tǒng)供電穩(wěn)定性，為緩解CCPP 的CCS 能耗與產(chǎn)能之間的矛盾，采用可再生能源為CCS 供電。增設(shè)P2G 單元用于降低CCPP 內(nèi)部的CS 及運(yùn)輸成本，且P2G 的供電全部由風(fēng)電場(chǎng)和CSPP 承擔(dān)。GT 和燃?xì)忮仩t（Gas Boiler，GB）作為熱源供給熱負(fù)荷，儲(chǔ)熱裝置（Heat Storage Tank，HST）作為輔助設(shè)備保障供熱的穩(wěn)定性，電制冷機(jī)協(xié)助吸收式制冷機(jī)進(jìn)行供冷。

1.2 系統(tǒng)設(shè)備出力模型

系統(tǒng)設(shè)備包括靈活綜合運(yùn)行模式下的CCPP，CSPP，P2G 等常規(guī)機(jī)組。其中靈活綜合運(yùn)行模式下的CCPP 包含煙氣分流、儲(chǔ)液裝置2 部分，其在實(shí)現(xiàn)CCS 與產(chǎn)能的解耦方面有一定作用。CCPP 主要模型詳見文獻(xiàn)[4]，按照CCS 供能來(lái)源的不同，可分為CCPP 供能、可再生能源供能和可再生能源+CCPP供能3 類。

1.2.1 CCPP供能模型

CCPP 機(jī)組總出力由CCS 功率、固定功率和電廠凈發(fā)電功率組成，其供能模型為：

1.2.2 可再生能源供能模型

CCS 功率全部由可再生能源提供，CCPP 承擔(dān)基荷，完全實(shí)現(xiàn)了CCS 和CCPP 之間的解耦，其供能模型為：

1.2.3 可再生能源+CCPP供能模型

可再生能源參與協(xié)同CCPP 機(jī)組進(jìn)行CCS 有助于增大CCPP 的出力空間，增加機(jī)組的調(diào)峰靈活性，其供能模型為：

常規(guī)機(jī)組中，氣井、風(fēng)電機(jī)組、常規(guī)火電機(jī)組以及GT，GB，HST，P2G 等設(shè)備建模可參見文獻(xiàn)[13-14]，CSPP 設(shè)備建模參見文獻(xiàn)[15]。

1.3 源荷場(chǎng)景生成

本文以新疆供暖季（10 月15 日—次年4 月15 日）的源荷數(shù)據(jù)為對(duì)象進(jìn)行分析，利用蒙特卡洛抽樣和同步回代法進(jìn)行場(chǎng)景生成。

1.3.1 風(fēng)光出力相關(guān)性

考慮同一區(qū)域臨近風(fēng)光電場(chǎng)出力相關(guān)性可以保證優(yōu)化調(diào)度的合理性[16]，由于核密度估計(jì)采用歷史數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)光出力的概率分布進(jìn)行擬合，具有更高的精準(zhǔn)度[17]，因此本文采用自適應(yīng)帶寬的核密度估計(jì)。Copula 函數(shù)理論在多元隨機(jī)變量的聯(lián)合分布函數(shù)和其邊緣分布函數(shù)之間建立聯(lián)系可對(duì)變量的相關(guān)性進(jìn)行描述[18]，本文選擇Frank-Copula 函數(shù)表征風(fēng)光出力的相關(guān)性。Frank-Copula 函數(shù)f的表達(dá)式為：

1.3.2 負(fù)荷自相關(guān)性

在綜合能源系統(tǒng)中，負(fù)荷的隨機(jī)性服從正態(tài)分布，其概率分布函數(shù)的表達(dá)式為：

為保證負(fù)荷典型場(chǎng)景選取的合理性，根據(jù)各負(fù)荷概率密度函數(shù)，利用蒙特卡洛方法進(jìn)行場(chǎng)景生成并計(jì)算不同季節(jié)的時(shí)序自相關(guān)矩陣[19]，最后對(duì)時(shí)序自相關(guān)性矩陣進(jìn)行Cholesky 分解[20]，消除隨機(jī)抽樣產(chǎn)生的時(shí)序自相關(guān)性影響。

2 CCS-P2G-LCIES優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)及成本

本文所提的基于源荷不確定性的CCS-P2GLCIES 優(yōu)化調(diào)度模型以系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo)，其目標(biāo)函數(shù)F為：

式中：U為場(chǎng)景總數(shù)；φu為各完備場(chǎng)景的概率；Fdev,u，F(xiàn)car,u，F(xiàn)IDR,u，F(xiàn)buy,u，F(xiàn)pun,u分別為場(chǎng)景u下系統(tǒng)設(shè)備運(yùn)維成本、階梯碳交易成本、需求響應(yīng)成本、購(gòu)能成本和懲罰成本。

1）運(yùn)維成本Fdev,u為：

式中：T為運(yùn)行周期總時(shí)長(zhǎng)，本文調(diào)度周期為24 h；分別為場(chǎng)景u下τ時(shí)刻風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行功率、風(fēng)電機(jī)組供給P2G 的功率、CSP 運(yùn)行功率、GB 運(yùn)行功率、P2G 單元運(yùn)行功率、吸收式冷機(jī)運(yùn)行功率、第k臺(tái)GT 運(yùn)行功率、第j臺(tái)電制冷機(jī)運(yùn)行功率；μW，μCSP，μGB，μP2G，μGT，μAb，μE_C分別為風(fēng)電機(jī)組、吸收式制冷機(jī)、電制冷機(jī)以及CSPP，GB，P2G，GT 單元的運(yùn)行成本系數(shù)。

2）階梯碳交易成本Fcar,u：

本文采用免費(fèi)配額的階梯碳交易成本模型，假設(shè)電網(wǎng)購(gòu)電全部來(lái)自火電機(jī)組，具體模型可參照文獻(xiàn)[21]。

3）激勵(lì)型需求響應(yīng)成本FIDR,u為：

4）購(gòu)能成本Fbuy,u為：

5）懲罰成本Fpun,u為：

2.2 約束條件及線性化處理

1）需求響應(yīng)約束為：

2）電力功率平衡約束為：

其中，S的取值為1。

3）熱/冷系統(tǒng)功率平衡約束為：

其中，式（13）、式（14）中S的取值分別為2，4。

4）天然氣平衡約束為：

其中，S的取值為3。

5）電/熱/冷/氣節(jié)點(diǎn)潮流約束：

關(guān)于電、熱、天然氣潮流相關(guān)模型較成熟，文中不再贅述，具體建模可參照文獻(xiàn)[22-23]。

6）CCS 電廠儲(chǔ)液裝置約束：

關(guān)于CCPP 儲(chǔ)液裝置約束的研究已相較完備，具體可參照文獻(xiàn)[6]。

本文所提方法中共有2 處需要進(jìn)行線性化處理，分別為：（1）式（1）涉及煙氣分流比和CCPP 發(fā)電總功率的乘積項(xiàng)，需先轉(zhuǎn)化為平方和的形式再利用分段線性化處理，具體方法可參考文獻(xiàn)[21]；（2）式（9）中CCS 機(jī)組煤耗成本涉及平方項(xiàng)，可直接利用分段線性化進(jìn)行處理。

2.3 模型求解及評(píng)價(jià)

本文利用MATLAB2018b 環(huán)境以CCS-P2GLCIES 總成本最小為目標(biāo)，通過(guò)Yalmip 工具箱調(diào)用CPLEX 進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。CCS-P2G-LCIES 優(yōu)化調(diào)度模型求解流程如圖1 所示，其中m為運(yùn)行模式，本文共劃分6 種運(yùn)行模式。

圖1 CCS-P2G-LCIES優(yōu)化調(diào)度模型求解流程Fig.1 Solving procedure for CCS-P2G-LCIES optimal scheduling model

由圖1 可知，在CCS-P2G-LCIES 優(yōu)化調(diào)度過(guò)程中，利用源荷歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建完備典型場(chǎng)景，以能源價(jià)格、設(shè)備參數(shù)、節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，考慮設(shè)備運(yùn)行約束、潮流約束、能量平衡約束，求解出系統(tǒng)總成本最小時(shí)的設(shè)備出力及網(wǎng)絡(luò)潮流。每種源荷數(shù)據(jù)（風(fēng)、光、電、熱、氣、冷）通過(guò)場(chǎng)景生成的方式分別產(chǎn)生5 個(gè)典型場(chǎng)景及其對(duì)應(yīng)的概率，按照每種源荷典型場(chǎng)景的概率對(duì)5 種場(chǎng)景進(jìn)行排序并編號(hào)，并將各類源荷場(chǎng)景編號(hào)相同的場(chǎng)景劃歸為1 組。當(dāng)各運(yùn)行模式m下的所有典型完備場(chǎng)景均求解出最優(yōu)值后，求解流程結(jié)束。

為全面客觀的分析CCS-P2G-LCIES，依據(jù)求解結(jié)果采用綜合能效、設(shè)備利用率、清潔能源利用率3個(gè)指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)，相關(guān)模型詳見文獻(xiàn)[24]。在此基礎(chǔ)上，本文采用網(wǎng)絡(luò)分析法-變異系數(shù)法的組合權(quán)重模型解決指標(biāo)之間交叉影響導(dǎo)致權(quán)重計(jì)算失準(zhǔn)的問(wèn)題。

3 算例分析

3.1 算例介紹

本文采用改進(jìn)的IEEE 39 節(jié)點(diǎn)測(cè)試系統(tǒng)、20 節(jié)點(diǎn)天然氣系統(tǒng)[23]、44 節(jié)點(diǎn)熱力系統(tǒng)[25]進(jìn)行仿真。綜合能源系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2 所示。

圖2 綜合能源系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.2 Integrated energy system topology

由圖2 可知，電力節(jié)點(diǎn)為黃色區(qū)域的數(shù)字1-39，熱網(wǎng)節(jié)點(diǎn)為紅色區(qū)域的數(shù)字1-44，氣網(wǎng)節(jié)點(diǎn)為藍(lán)色區(qū)域的數(shù)字1-20。2 臺(tái)電制冷機(jī)、1 座風(fēng)電場(chǎng)、上級(jí)電網(wǎng)、1 座CSPP 分別接在電力節(jié)點(diǎn)18，30，33，39上，3 臺(tái)CCPP 機(jī)組分別接在電力節(jié)點(diǎn)31，34，35上，2 臺(tái)GT 分別接在電力節(jié)點(diǎn)36 和38 上，2 臺(tái)GB分別接在熱網(wǎng)節(jié)點(diǎn)22 和44 上，氣網(wǎng)節(jié)點(diǎn)1，2，5，8，13，14 為天然氣氣井，氣網(wǎng)節(jié)點(diǎn)12 上配置的P2G 設(shè)備同時(shí)對(duì)應(yīng)電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)1。CCPP 中經(jīng)CCS 得到的部分CO2供給P2G 設(shè)備，用于制取天然氣。在仿真過(guò)程中，系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷大小按照參考文獻(xiàn)[23]，[25]中的節(jié)點(diǎn)負(fù)荷比例進(jìn)行分配。

綜合能源系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中CCPP 機(jī)組相關(guān)參數(shù)如表1 所示。

表1 CCPP機(jī)組相關(guān)參數(shù)Table 1 Related parameters of units in CCPP

由表1 可知，對(duì)比CCPP 機(jī)組1—3 的相關(guān)參數(shù)，機(jī)組1 的碳排放強(qiáng)度最小，在運(yùn)行構(gòu)成中可優(yōu)先安排其出力；機(jī)組2 最大出力值最高，可以降低用電高峰的電能外購(gòu)壓力；機(jī)組3 最小出力值最低，在用電低谷時(shí)段可以更好地響應(yīng)負(fù)荷需求。由于機(jī)組煤耗成本主要受二次項(xiàng)系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)的影響，在不考慮碳排放成本時(shí)應(yīng)優(yōu)先選擇機(jī)組2 和機(jī)組3 供電。

當(dāng)?shù)氐姆鍟r(shí)電價(jià)為1.025 元/kWh（9:00—1:00；19:00—24:00）；谷時(shí)電價(jià)為0.25 元/kWh（1:00—8:00；15:00—16:00）；平段電價(jià)為0.75 元/kWh（12:00—13:00；17:00—18:00）。源荷典型場(chǎng)景如圖3 所示。

圖3 源荷典型場(chǎng)景Fig.3 Typical source-load scenarios

圖3 中，圖例括號(hào)中的數(shù)字為源荷各典型場(chǎng)景的對(duì)應(yīng)概率，縱坐標(biāo)單位均為歸一化量值。

圖3（a）中的風(fēng)電出力集中在1:00—7:00 和21:00—24:00，與圖3（c）中電負(fù)荷趨勢(shì)相反，表現(xiàn)出了風(fēng)電的反調(diào)峰特性。圖3（b）中光伏出力主要集中在12:00—16:00，與實(shí)際光伏出力時(shí)段吻合。圖3（d）中熱負(fù)荷與圖3（f）中冷負(fù)荷在趨勢(shì)上呈負(fù)相關(guān)性，較好的展現(xiàn)出了熱、冷負(fù)荷的需求特點(diǎn)。由于系統(tǒng)中的天然氣主要用于供暖和供電，圖3（e）中1:00—4:00 和用電高峰時(shí)段天然氣需求量較大。綜上，典型場(chǎng)景能較好展現(xiàn)源荷特征，與實(shí)際情況較為符合，表明典型場(chǎng)景選取具有合理性。

3.2 優(yōu)化調(diào)度結(jié)果及指標(biāo)分析

算例以新疆某區(qū)域的典型風(fēng)光和負(fù)荷為基礎(chǔ)，不同場(chǎng)景經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。為驗(yàn)證所提CCS-P2G-LCIES 的有效性，本文劃分了6 種運(yùn)行模式：（1）風(fēng)電機(jī)組、火電機(jī)組聯(lián)合為CCS 裝置供能；（2）風(fēng)電機(jī)組、CSPP、火電機(jī)組聯(lián)合為CCS 裝置供能[5]；（3）風(fēng)電機(jī)組為P2G 設(shè)備供能，火電機(jī)組為CCS 裝置供能[9]；（4）風(fēng)電機(jī)組、CSPP 為P2G 設(shè)備供能，火電機(jī)組為CCS 裝置供能；（5）風(fēng)電機(jī)組分別為P2G 設(shè)備、CCS 裝置供能；（6）風(fēng)電機(jī)組、CSPP 同時(shí)為P2G 設(shè)備、CCS 裝置供能，即本文所提CCS-P2GLCIES 所對(duì)應(yīng)的考慮源荷相關(guān)性的運(yùn)行模式。

3.2.1 優(yōu)化調(diào)度結(jié)果分析

在不考慮用戶側(cè)需求響應(yīng)的前提下，對(duì)比分析不同場(chǎng)景下的調(diào)度結(jié)果，從經(jīng)濟(jì)性、低碳性等角度驗(yàn)證本文所提CCS-P2G-LCIES 的優(yōu)勢(shì)，6 種運(yùn)行模式下優(yōu)化調(diào)度結(jié)果如表2 所示。

表2 6種運(yùn)行模式下優(yōu)化調(diào)度結(jié)果Table 2 Optimization scheduling results of six operating modes 元

由表2 知，運(yùn)行模式2 中的CSPP 為CCPP 的CCS 設(shè)備供能，減弱了CCPP 的電碳耦合強(qiáng)度，在降碳的同時(shí)保證了CCPP 的供電能力，從而減少了系統(tǒng)的購(gòu)電量，與運(yùn)行模式1 相比，系統(tǒng)總成本下降37.1%，碳交易成本減少92.7%，驗(yàn)證了可再生能源在碳減排過(guò)程中的積極意義；運(yùn)行模式3 在CCPP增設(shè)P2G 單元并利用風(fēng)電制取甲烷，有效緩解了運(yùn)行模式1 購(gòu)氣、CS、運(yùn)輸?shù)瘸杀靖叩膯?wèn)題；運(yùn)行模式4 中CSPP 參與P2G 的供能，P2G 的運(yùn)行可行域被拓寬，較運(yùn)行模式3 可進(jìn)一步降低系統(tǒng)碳排放；與運(yùn)行模式1，2 相比，運(yùn)行模式5，6 中CCPP 不承擔(dān)為CCS 設(shè)備供能的作用，CCS 功率完全由風(fēng)電、CSPP 提供，有效降低了CCPP 機(jī)組的燃料成本。綜合對(duì)比6 種運(yùn)行模式可知，提高系統(tǒng)可再生能源占比、引入P2G 單元、利用可再生能源代替CCPP 機(jī)組進(jìn)行CCS 是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)、低碳運(yùn)行的重要舉措。

3.2.2 綜合評(píng)估指標(biāo)分析

通過(guò)計(jì)算可得6 種運(yùn)行模式的綜合評(píng)估指標(biāo)如表3 所示。

表3 綜合評(píng)估指標(biāo)Table 3 Comprehensive evaluation indexes for six operating modes

由表3 可知，運(yùn)行模式1 中的CCPP 存在強(qiáng)電碳耦合且不考慮用戶需求響應(yīng)的作用，降低了系統(tǒng)的綜合能效；與運(yùn)行模式1 相比，運(yùn)行模式6 在綜合能效方面的優(yōu)勢(shì)相對(duì)突出；由于沒有考慮CSPP的棄光懲罰，運(yùn)行模式5，6 的光熱出力相對(duì)較少，進(jìn)而降低了系統(tǒng)的清潔能源利用率。綜上，運(yùn)行模式6 擁有更好的發(fā)展前景。

3.3 風(fēng)光及負(fù)荷相關(guān)性分析

為驗(yàn)證考慮風(fēng)光和負(fù)荷相關(guān)性場(chǎng)景生成的合理性，在運(yùn)行模式6 的基礎(chǔ)上根據(jù)是否考慮考慮風(fēng)光和負(fù)荷相關(guān)性再劃分出3 組對(duì)照運(yùn)行模式：運(yùn)行模式7，僅考慮風(fēng)光相關(guān)性；運(yùn)行模式8，僅考慮負(fù)荷相關(guān)性；運(yùn)行模式9，不考慮源、荷相關(guān)性。為探究源荷相關(guān)性對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響，分別從經(jīng)濟(jì)性及清潔能源利用率的角度進(jìn)行分析。4種運(yùn)行模式下，源荷相關(guān)性與系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)如表4 所示。

表4 源荷相關(guān)性與系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)Table 4 Indicators for source-load correlation and system economy

由表4 可知，運(yùn)行模式7 在運(yùn)行模式9 的基礎(chǔ)上考慮了風(fēng)光相關(guān)性，提高了清潔能源利用率，明顯降低了棄風(fēng)量。對(duì)比運(yùn)行模式7，8，9 可知，單獨(dú)考慮源荷任意1 側(cè)的相關(guān)性均可提升系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性，但考慮源側(cè)相關(guān)性更有益于降低系統(tǒng)碳排放量，提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性。綜上，考慮系統(tǒng)源、荷之間的相關(guān)性關(guān)系有助于提高系統(tǒng)對(duì)可再生能源的消納能力，降低系統(tǒng)運(yùn)行成本。

3.4 可再生能源滲透率對(duì)系統(tǒng)的影響

可再生能源滲透率是可再生能源裝機(jī)容量與系統(tǒng)最大負(fù)荷的比值[26]。為探究可再生能源滲透率對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響，本文在可再生能源滲透率為10%～80%的區(qū)間內(nèi)以5%的滲透率為步長(zhǎng)對(duì)6 種運(yùn)行模式下的系統(tǒng)進(jìn)行分析?？稍偕茉礉B透率與系統(tǒng)總成本關(guān)系如圖4 所示。

圖4 可再生能源滲透率與系統(tǒng)總成本關(guān)系Fig.4 Relationship between renewable energy penetration and total system cost

由圖4 可知，與運(yùn)行模式2—4 不同，運(yùn)行模式1，5，6 對(duì)可再生能源滲透率區(qū)間有限制，其可行區(qū)間分別為是[30%，80%]和[20%，80%]。隨著可再生能源滲透率的增加運(yùn)行模式1—4 下系統(tǒng)CCPP 機(jī)組燃料成本、碳交易成本等成本快速減少。當(dāng)滲透率超過(guò)50%時(shí)系統(tǒng)總成本緩步下降；當(dāng)可再生能源滲透率小于60%時(shí)，運(yùn)行模式5，6 的總成本受系統(tǒng)購(gòu)能成本影響，下降趨勢(shì)緩慢。

3.5 煙氣分流比下限對(duì)系統(tǒng)影響

為驗(yàn)證不同煙氣分流比下限對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響，在0～0.65 的煙氣分流比下限區(qū)間內(nèi)以0.05 為步長(zhǎng)對(duì)6 種運(yùn)行模式的運(yùn)行狀況進(jìn)行分析。煙氣分流比下限與供碳量關(guān)系如圖5 所示。

圖5 煙氣分流比下限與供碳量關(guān)系Fig.5 Relationship between lower limit of flue gas split ratio and carbon supply

由圖5 可知，隨著煙氣分流比下限的提高，運(yùn)行模式1 下儲(chǔ)液裝置和煙氣供給的二氧化碳量同時(shí)增長(zhǎng)，儲(chǔ)液裝置起主導(dǎo)作用；運(yùn)行模式2—4 下來(lái)自煙氣的二氧化碳量逐步增加，并占據(jù)主導(dǎo)；運(yùn)行模式5，6 下二氧化碳主要源自儲(chǔ)液裝置。綜上，運(yùn)行模式5，6 有效地實(shí)現(xiàn)了CCS 與煙氣的解耦，體現(xiàn)了CCS 的靈活性。

3.6 用戶側(cè)需求響應(yīng)對(duì)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性影響

用戶側(cè)需求響應(yīng)與系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性關(guān)系如圖6 所示。

圖6 用戶側(cè)需求響應(yīng)與系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性關(guān)系Fig.6 Relationship between user side demand response and system economy

由圖6 可知，在需求響應(yīng)的作用下用戶側(cè)通過(guò)負(fù)荷轉(zhuǎn)移、負(fù)荷代替、負(fù)荷削減等方式主動(dòng)參與負(fù)荷調(diào)節(jié)，在實(shí)現(xiàn)負(fù)荷削峰填谷的同時(shí)提高了可再生能源利用率。需求響應(yīng)過(guò)程中CCS 的出力空間增加，購(gòu)能需求下降，提高了系統(tǒng)的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性和低碳性，驗(yàn)證了需求響應(yīng)在CCS-P2G-LCIES 中的積極作用。

4 結(jié)論

針對(duì)傳統(tǒng)碳捕集電廠存在的強(qiáng)電碳耦合問(wèn)題，建立CCS-P2G-LCIES。通過(guò)對(duì)比6 種運(yùn)行模式下系統(tǒng)的運(yùn)行狀況，驗(yàn)證了本文所提模型的有效性。主要結(jié)論如下：

1）可再生能源取代CCPP 機(jī)組供給CCS，有助于實(shí)現(xiàn)CCS 與CCPP 產(chǎn)能之間解耦，拓寬系統(tǒng)對(duì)煙氣分流比下限的適應(yīng)范圍，提升系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性。

2）利用可再生能源進(jìn)行CCS 對(duì)系統(tǒng)可再生能源滲透率的要求較高，但當(dāng)滲透率超過(guò)60%后會(huì)影響系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性。