一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法

1.本发明属于综合能源系统技术领域，具体讲，涉及一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法。


背景技术：

2.随着温室气体的日益增加，在传统产业中进行低碳革命已成为一种世界性的意识。为了应对这一趋势，许多发达国家和组织都发布了他们的节能计划，碳排放峰值和中和也是当前全世界都共同努力实现达到的目标。
3.为此，能源工业，特别是综合能源系统(ies)因其在减少碳排放方面的进步而受到越来越多的关注。一般来说，二氧化碳的消耗技术包括两大类，即主动和被动方式。iess中的主动方式通过整合集中式/分布式可再生能源，在源侧/负荷侧作为替代能源进行处理。此外，利用碳捕集、利用和储存(ccus)等碳回收技术改造能源工厂也被认为是另一种主动的方式。ccus是一项很有前途的co2净化和再利用技术，已被国际组织标准化，并应用于co2驱油领域。对于被动式方式，它表现为一种联合策略，以更高的能源效率运营和规划ies。在此过程中，共同优化源-网-荷-储等柔性资源，如多储能、需求侧管理(dsm)、拓扑重构等。然而，上述研究都面临着两个问题：
①
低碳化并没有被明确地规定到iess的整个产业链上。只有部分环节，即发电厂和住宅管理，实行低碳化版本；其他(网络、存储设备等)没有被建模来直接减少碳排放。
②
一些碳循环技术，如co2驱油和有机朗肯循环(orc)，在低碳化环境中尚未得到很好的讨论。因此，有必要对全产业链低碳进行整体的优化建模，鉴于此，本发明提出一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提出一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法，通过对iess中主要的灵活性资源进行重塑，引入了co2驱油和orc等新技术，并对其进行建模，以进一步实现低碳化。
5.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
6.一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法，包括如下步骤：
7.s1、对综合能源系统在不同层面上的关键技术和可用的灵活性资源进行综述；
8.s2、基于s1中所述内容，在综合能源系统中提出“全碳链”的概念，对源、网、荷、储中的灵活性资源进行改造重塑；
9.s3、基于s2中重构后的综合能源系统，将输网级层面和配网级层面的低碳模型结合起来，构建一个双层运行模型。
10.优选地，所述综合能源系统在不同层面上的关键技术包括有：可再生能源消费、多能流、多能量存储、拓扑扩展、分布式优化、能源市场、dsm和电动汽车管理；所述综合能源系统中可用的灵活性资源分为源、网、荷、储四组。
11.优选地，s2中所述源重塑具体包括以下内容：
12.1)可再生能源重塑：在能源替代方面，通过火电厂的替代功率来计算可再生能源消耗的碳汇，具体计算公式为：
[0013][0014][0015]
式(1)和式(2)为可再生能源的统一模型，式中，表示可再生能源碳汇；表示煤耗曲线反函数；ω
co
表示未采用任何碳回收技术的单位煤的co2排放量；表示可再生能源机组的设置；能源机组的设置；和分别为单位n的输出功率、等式约束和不等式约束；其中，用风能光伏、水电站、生物质能、氢能或热泵的发电量来表示；
[0016]
2)含有碳捕集技术的热电厂重塑：将碳捕集技术引入热电厂以捕获和回收co2，通过最小化碳排放以实现对热电厂的重塑，具体公式表示为：
[0017][0018][0019]
式中：表示热电厂的碳排放量；为热电厂/ccus装置的集合；和分别是{输出功率，消耗功率}，{热电厂n，碳捕集装置n}的等式约束和不等式约束；为碳捕集装置n的捕获效率；
[0020]
3)含有碳捕集技术的天然气井重塑：碳捕集技术在天然气井中的应用具体指co2驱油，对co2驱油进行重新建模以提高天然气井中储存的碳，具体公式表示为：
[0021][0022]
式(5)描述了考虑co2扩散的渗流过程，式中，表示储碳浓度；d0和ξ分别为液态co2流动的速度、扩散系数和粘度；μ是一个比例常数；表示co2流动的距离；
[0023]
假设则式(5)可变换为：
[0024][0025]
在式(6)中，由于是时变的，因此放弃解整合其他解决方案，获得低碳版天然气井，如下：
[0026][0027][0028]
式中：表示天然气井组；和分别为n气井的速度、等式约束和不等式约束；
[0029]
4)含有有机朗肯循环的热电联供机组重塑：所述有机朗肯循环实现将废热转化为
电能，其由蒸发器、发电机、水轮机、冷凝器和水泵组成，具体工作原理为：在蒸发器中利用余热蒸发工液，然后通过旋转发电机和水轮机来发电；之后，气态工作流体被冷凝器和水泵进行循环利用；在此过程中，工质的温度t和比熵s保持循环变化，基于上述内容构建稳态模型：
[0030][0031]
式中，η
orc
和分别为orc的转化效率和消耗的余热；η
hc
为传热效率；h1、h2和h4分别为节点1、2、4的比焓(kj/kg)；p3和p4分别为节点3、4的压力(mpa)；{p
ttb
，η
tb
}和{p
twb
，η
wb
}分别表示水轮机和水泵的{输出/消耗功率、效率}；
[0032]
根据式(9)，将具有有机朗肯循环的热电联供机组进行重构：
[0033][0034][0035]
式中：表示热电联产机组中的碳排放量；表示一套chp机组/orc系统；表示单位天然气排放的co2(t/m3)；表示机组n的输出功率；和分别是{chp机组n，orc系统n}的转换效率、等式约束和不等式约束；
[0036]
5)电转气站重塑：电转气技术化学步骤处理表示为：
[0037][0038]
根据式(12)，将电转气站低碳化模型表示为：
[0039][0040][0041]
式中：和分别为p2g站的碳汇和集合；和σ
co
分别为单位h2和煤的发热量；表示电解电源，为0-1变量，当p2g为可再生能源供电时，1变量，当p2g为可再生能源供电时，表示ch4的密度；表示p2g站n消耗的co2；和分别为p2g站n的输出功率、效率、等式约束和不等式约束；式(13)中，用于评价h2的等效节煤量。
[0042]
优选地，s2中所述网重塑具体包括以下内容：
[0043]
对中和能源系统的拓扑结构在不同的运行和规划时间尺度上进行优化，将能量损失从非碳化建筑成本中分离出来，并使用以下模型重新计算：
[0044][0045]
[0046][0047]
式中：表示展开拓扑的碳排放量；γ表示碳捕集发展的折现率；de是一个阶段内的当量天数；和ω
γ
分别表示母线组、热管组、规划阶段组；和分别表示功率损失和热损失；表示加热效率；和分别为0-1变量，表示母线、燃气节点、热管是否{添加、扩展、接入耦合装置}；和分别表示{总线、节点、管道}的等式约束和不等式约束。
[0048]
优选地，s2中所述荷重塑具体包括以下内容：
[0049]
提出数字表面模型策略，通过控制柔性负荷与可停负荷来处理低碳化，具体公式表示为：
[0050][0051][0052]
式中，表示dsm碳汇；和分别表示灵活负载和可停负载的集合；表示可再生能源的渗透率；表示柔性负载n的功率{上、下}；为可停负载m的切断功率，其状态标志变量为当它工作时，和分别为dsm的等式约束和不等式约束。
[0053]
优选地，s2中所述储重塑具体包括以下内容：
[0054]
所述储重塑体现在不同的能量形式和不同的响应时间尺度上，具体包括：
[0055]
1)电池重塑：将电池存储的可再生能源等效转化为燃煤量以评估其削减co2的效益，具体公式表示为：
[0056][0057][0058]
式中：和分别为碳汇和电池组；和表示电池n的输入和输出电量，其效率分别为和δt和δtb分别表示所需响应时间和电池响应时间；和分别为电池n的等式约束和不等式约束；
[0059]
2)天然气塔/罐重塑：对模型进行修改以减少co2排放并耦合不同的时间尺度，具体为：
[0060][0061][0062]
式中：和分别为气塔/储气罐的碳汇和集合；和表示塔/罐n的输入量和输出量，其效率分别为和δt
gt
表示塔/罐响应时间；为代表塔/罐类型的0-1变量，当塔/罐n用于存储h2时时时和分别为塔/罐n的等式约束和不等式约束；式(22)中，组合表示天然气燃烧产生的碳排放量；
[0063]
3)热水塔/水箱重塑：将热水塔/水箱改造为低碳版本以适应联合操作，具体公式
表示为：
[0064][0065][0066]
式中：和分别为热水塔/水箱的碳汇和集合；表示塔/水箱n的输入水量，其效率为η
p-h
为电加热效率；h
n,t
为塔/罐n的比焓；δt
wt
表示塔/罐的响应时间；表示h2o的密度；和分别表示塔/罐n的等式约束和不等式约束。
[0067]
优选地，s3中所述双层运行模型具体包括以下内容：
[0068]
上层：
[0069][0070][0071]
下层：
[0072][0073][0074]
式中：和分别为{排放碳量、dsm的最优碳汇}第k次迭代时上层和下层；c
δ(k)
表示第k次迭代时两层的碳偏置；
[0075]
式(26)-式(29)中，对模型的上下两层进行迭代优化和交互以减小c
δ(k)
，直到满足c
δ(k)
《error；其中，c
δ(k)
通过以下方式更新：
[0076][0077]
式中：为学习收敛速度。。
[0078]
与现有技术相比，本发明提供了一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法，具备以下有益效果：
[0079]
(1)相较于现有的综合能源系统综述，本发明首次对综合能源系统在不同层面(输网、配网和用户)上的关键技术和可用的灵活性资源进行了综述。
[0080]
(2)相较于现有的低碳模型，本发明的低碳模型不增加优化负担，弱凸更新公式。
[0081]
(3)相较于现有的传统ies和低碳ies，本发明提出了全碳链的概念，可以获得最少的碳排放。
[0082]
(4)本发明得益于优化各子目标的碳标记，可以洞察碳源溯源，更具有指导低碳进化的功能。
附图说明
[0083]
图1为本发明提出的一种不同层面的综合能源系统全产业链；
[0084]
图2为本发明提出的不同层面的iess关键技术；
[0085]
图3为本发明提出的源-网-荷-储中的灵活性资源组；
[0086]
图4(a)为本发明提出的一种orc系统指示图；
[0087]
图4(b)为本发明提出的一种t-s工作曲线图；
[0088]
图5为本发明提出的一种横跨输/配网层面的大型iess图；
[0089]
图6(a)为本发明提出的一种每日最优碳排图；
[0090]
图6(b)为本发明提出的一种18：00碳收敛演化图；
[0091]
图7为本发明提出的一种18：00ies算例的全碳链图。
具体实施方式
[0092]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0093]
实施例1：
[0094]
本发明提出一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法，包括如下步骤：
[0095]
s1、iess中的关键技术和可用的灵活性资源综述：
[0096]
(1)iess不同层次的关键技术
[0097]
目前，研究重点主要集中在输网级、配网级和用户级三个层面。不同层次的iess全产业链分别如图1所示。
[0098]
i)输网级：能源系统在其输网层面上耦合以形成广泛的ies区域。由于供电距离远，只能用电和天然气进行耦合。
[0099]
ii)配网级：能源系统在配网层面是耦合的，在该配网层面上有更多的灵活性资源和能源可以利用。例如，热/冷开始在这个层面供应。然而，电网也面临着来自源端和负荷端的更多挑战，例如分布式能源和储能管理困难、电动汽车充电干扰、能源市场带来的不确定性以及网络攻击风险。
[0100]
iii)用户级：能源系统在其用户层是耦合的，由集中管理器操作。在这个层面上，ies包括了房屋或智能建筑中的微小尺寸，因此可以省略拓扑结构。表1详细比较了不同的iess层面。
[0101]
表1iess的不同层面比较
[0102][0103]
(2)关键技术
[0104]
不同层面的iess面临着不同的问题。然而，由于能量耦合的形式相似，低碳化的目的相同，因此可以总结出运营和规划iess的几种常见技术，如图2所示。
[0105]
在图2中，由于有更多的灵活性资源可以利用，配网级iess获得了更多的关键技术，这将在接下来进行回顾。iess的关键技术包括：
[0106]
可再生能源消费：各级开展不同规模的可再生能源消费，面临精准预测和不确定性应对的挑战。
[0107]
多能流：多能流是为统一分析iess中多能流而从跨学科发展而来的，但在平衡高精度和低复杂度的竞争指标方面仍需付出更多的努力。
[0108]
多能量存储：研究用于管理不同响应时间的各种集中式和分布式存储设备。
[0109]
拓扑扩展：提出规划策略，共同优化不同能源系统的拓扑结构，其中建设成本和能源转换起着至关重要的作用。
[0110]
分布式优化：适用于处理海量数据、多智能体或大型系统的情况，在提高计算效率方面有很大的进步。目前，加速趋同的问题仍备受关注。
[0111]
能源市场：可以提供各种能源和多种服务(例如，峰值频率调制)的交易场所。然而，能源交易中的信息安全、统一标准、商业壁垒等问题仍有待解决。
[0112]
dsm：根据分时电价优化可控负荷，节约成本、提高能源效率或减少碳排放。近年来，云计算和区块链技术正在dsm中得到广泛应用。
[0113]
电动汽车管理：专为管理电动汽车而设计，让iess免于随意充电。在这一过程中，电动汽车通常要平衡电动汽车的竞争目标(充电成本和等待时间最小化)和iess(经济利润最大化)。
[0114]
(3)综合能源系统中可用的灵活性资源
[0115]
为了推动低碳革命，我们计划使用更多的可再生能源，并通过上述关键技术提高能源效率。可用于操作和规划的链条被统称为“灵活资源”，这在某种程度上表明了减少碳排放的潜力。
[0116]
在图3中，将灵活资源分为源、网、荷和储四组。
[0117]
i)源：协调火电厂、风能光伏、水电站、生物质能、氢能、天然气井、热电联产机组、p2g站、热泵等多种能源，就地或跨区域实现多能互补。这有助于iess在平滑产出波动和消
耗可再生能源方面发挥更大的潜力。
[0118]
ii)网：低碳化网络有三个特点：
①
能源网络的拓扑结构可以重新配置和规划，以最大限度地减少能量损失。
②
热/气管道通过储存能量，为提高能源供应可靠性和平稳负荷波动提供了重要途径。而且，储存的能量可以通过运输网络(陆地运输或航运)传输，以加速可再生能源的消耗，特别是对于海上风力发电场。
[0119]
iii)荷：得益于5g需求侧响应，充电设施、智能家电、停车设备等可控负载可以在削峰填谷方面发挥巨大潜力。同时，空间和时间的互补性使得多能供给效率更高，这被认为是一种被动的方式来帮助iess更加环保。
[0120]
iv)储：各种各样的存储设备，如电动汽车、电池、煤气塔/罐、热水塔/罐，可用于主动和被动低碳化iess。一方面，更多的可再生能源可以通过转化为其他形式的能源来储存；另一方面，多能的转换和存储有助于提高能源效率。
[0121]
到目前为止，这些灵活的资源已经很好地协调了低碳化iess。然而，其中只有少数，即发电厂和用户管理，享受低碳版本；其他(网络、存储设备等)没有被建模来直接减少碳排放。
[0122]
s2：综合能源系统全产业链重塑
[0123]
在iess中提出“全碳链”，主要是对源、网、荷和储中的灵活性资源进行改造重塑，更直接地减少碳排放。由于篇幅所限，这里只介绍简单/统一的方程式。
[0124]
(1)源重构
[0125]
可再生能源：
[0126]
在能源替代方面，可再生能源消耗的碳汇可以用火电厂的替代功率来计算：
[0127][0128][0129]
式中：表示可再生能源碳汇；表示煤耗曲线反函数；ω
co
表示未采用任何碳回收技术的单位煤的co2排放量；ω
tre
表示可再生能源机组的设置；和分别为单位n的输出功率、等式约束和不等式约束。
[0130]
式(1)和式(2)为可再生能源的统一模型，其中，可以用风能光伏、水电站、生物质能、氢能或热泵的发电量来表示。
[0131]
含有碳捕集技术的热电厂：
[0132]
从理论上讲，ccus可以应用于所有使用化石燃料的电厂，即火电厂和天然气井等。到目前为止，ccus已经被引入热电厂来捕获和回收co2。在这里，本发明通过最小化碳排放来改造它，因为(每个热电厂对应一个ccus设备)：
[0133][0134][0135]
式中：表示热电厂的碳排放量；为热电厂/ccus装置的集合；和分别是{输出功率，消耗功率}，{热电
厂n，碳捕集装置n}的等式约束和不等式约束；为碳捕集装置n的捕获效率。
[0136]
同时，ccus在天然气井中的应用，即二氧化碳驱油，也获得了成功的商业化。然而，相关学科的现有模型很少以最小化碳排放为目标。因此，为了最大限度地提高天然气井中储存的碳，本发明在这里用以下公式对co2驱油进行重新建模：
[0137][0138]
式中：表示储碳浓度；d0和ξ分别为液态co2流动的速度、扩散系数和粘度；μ是一个比例常数；表示co2流动的距离。
[0139]
式(5)描述了考虑co2扩散的渗流过程。假设式(5)可变换为：
[0140][0141]
在式(6)中，由于是时变的，因此放弃解整合其他解决方案，获得低碳版天然气井，如下：
[0142][0143][0144]
式中：表示天然气井组；和分别为n气井的速度、等式约束和不等式约束。
[0145]
含有orc的chp机组：
[0146]
除了ccus外，orc是另一项有效的二氧化碳减排技术，它将废热转化为电能。orc由蒸发器、发电机、水轮机、冷凝器和水泵组成，如图4(a)所示。在蒸发器中利用余热蒸发工液，然后通过旋转发电机和水轮机来发电。之后，气态工作流体将被液化(冷凝器)和加压(水泵)进行循环利用。在此过程中，工质的温度t和比熵s保持循环变化，如图4(b)所示。
[0147]
为了描述图4，本发明提出如下稳态模型：
[0148][0149]
式中：η
orc
和分别为orc的转化效率和消耗的余热；η
hc
为传热效率；h1、h2和h4分别为节点1-2-4的比焓(kj/kg)；p3和p4分别为节点3-4的压力(mpa)；{p
ttb
，η
tb
}和{p
twb
，η
wb
}分别表示水轮机和水泵的{输出/消耗功率、效率}。
[0150]
根据式(9)，可以将具有orc的热电联产机组重构为(每个热电联产机组对应一个orc系统)：
[0151][0152][0153]
式中：表示热电联产机组中的碳排放量；表示一套chp机组/orc系统；表示单位天然气排放的co2(t/m3)；表示机组n的输出功率；
和分别是{chp机组n，orc系统n}的转换效率、等式约束和不等式约束。
[0154]
p2g站：
[0155]
p2g经过以下化学步骤处理：
[0156][0157]
根据式(12)，p2g站低碳化模型可表示为：
[0158][0159][0160]
式中：和分别为p2g站的碳汇和集合；和σ
co
分别为单位h2和煤的发热量；表示电解电源，为0-1变量，当p2g为可再生能源供电时，1变量，当p2g为可再生能源供电时，表示ch4的密度；表示p2g站n消耗的co2；和分别为p2g站n的输出功率、效率、等式约束和不等式约束。
[0161]
在式(13)中，用来评价h2的等效节煤量。
[0162]
(2)网重构
[0163]
在综合能源系统中，能源系统的拓扑结构可以在不同的运行和规划时间尺度上进行优化。对于长时间尺度，可以通过联合扩展规划优化拓扑，以最大限度地减少能量损失。在这里，本发明将能量损失从非碳化建筑成本中分离出来，并使用以下模型重新计算：
[0164][0165][0166][0167]
式中：表示展开拓扑的碳排放量；γ表示碳捕集发展的折现率；de是一个阶段内的当量天数；和ω
γ
分别表示母线组、热管组、规划阶段组；和分别表示功率损失和热损失；表示加热效率；和分别为0-1变量，表示母线、燃气节点、热管是否{添加、扩展、接入耦合装置}；和分别表示{总线、节点、管道}的等式约束和不等式约束。
[0168]
由于假设建筑是无碳的，故式(15)中的没有折现为碳排放。式(17)给出了扩展的逻辑约束，即在所有阶段中只增加一次新的总线/节点/管道，在单个阶段中不能重新扩展总线/节点/管道，在同一阶段内不能重新构建耦合设备。
[0169]
同时，对于较短的时间尺度，式(15)和式(16)也可以用于解决操作问题，如分析综
合能源系统中的多能流，只要设置τ＝1、de＝1、和
[0170]
(3)荷重构
[0171]
近年来，负荷/需求方在主动和被动减少碳排放方面得到了足够的重视。考虑到这一事实，这里不介绍详细的低碳模型，只提出dsm的策略来处理低碳化。
[0172]
dsm是通过控制两大类负荷来实现的，即柔性负荷和可停负荷。灵活的等级可以根据使用时间的价格进行移动，而不可停止的负荷通常会被削减，并通过长期或提前一天的合同进行补偿。
[0173][0174][0175]
式中：表示dsm碳汇；和分别表示灵活负载和可停负载的集合；表示可再生能源的渗透率；表示柔性负载n的功率{上、下}；为可停负载m的切断功率，其状态标志变量为当它工作时，和分别为dsm的等式约束和不等式约束。
[0176]
在式(18)中，碳汇是在两个假设下得到的：减少灵活负荷或可停负荷有助于降低煤炭成本；增加灵活负荷将促进可再生能源的消费。
[0177]
(4)储重构
[0178]
存储重构将集中在不同的能量形式和不同的响应时间尺度上。
[0179]
电池：
[0180]
电池在储存和释放电力方面具有快速的响应时间。为了评估其削减二氧化碳的效益，将电池储存的可再生能源等效转化为燃煤量，为：
[0181][0182][0183]
式中：和分别为碳汇和电池组；和表示电池n的输入和输出电量，其效率分别为和δt和δtb分别表示所需响应时间和电池响应时间；和分别为电池n的等式约束和不等式约束。
[0184]
天然气塔/罐：
[0185]
由于气体扩散的滞后性，气塔/气罐的响应时间相对较低。为了实现多种存储设备的联合运行，为了最大限度地减少二氧化碳排放并耦合不同的时间尺度，修改了以下模型：
[0186][0187][0188]
式中：和分别为气塔/储气罐的碳汇和集合；和表示塔/罐n的输入量和输出量，其效率分别为和δt
gt
表示塔/罐响应时间；为代表塔/罐类型的0-1变量，当塔/罐n用于存储h2时时和分别为塔/罐n的等式约束和不等式约束。
[0189]
在式(22)中，组合表示天然气燃烧产生的碳排放量。
[0190]
热水塔/水箱：
[0191]
由于其显著的传输延迟，热拥有最低的响应时间。同样，为了适合联合操作，热水塔/水箱被改造成低碳版本。
[0192][0193][0194]
式中：和分别为热水塔/水箱的碳汇和集合；表示塔/水箱n的输入水量，其效率为η
p-h
为电加热效率；h
n,t
为塔/罐n的比焓；δt
wt
表示塔/罐的响应时间；表示h2o的密度；和分别表示塔/罐n的等式约束和不等式约束。
[0195]
实施例2：
[0196]
基于实施例1但有所不同之处在于，为了验证所提出的方法，采用了跨输电和配电级别的大规模ies，如图5所示。在输网层面，28总线电力系统与实际的22节点天然气系统(比利时布鲁塞尔)相结合。这里有几个集中的发电厂和气井。在配网层面，采用曼彻斯特大学的驱动式ies，其中电力、天然气和供暖系统由chp机组和p2g站耦合。表2列出了案例ies所包含的链条。
[0197]
表1在案例ies中包含灵活的资源
[0198][0199]
对于表2，将提出的低碳模型结合起来，可以构建一个双层运行模型，如下所示：
[0200]
上层：(由输网级ies运营商优化)
[0201][0202][0203]
下层：(由区域ies运营商优化)
[0204][0205][0206]
式中：和分别为{排放碳量、dsm的最优碳汇}
第k次迭代时上层和下层；c
δ(k)
表示第k次迭代时两层的碳偏置。
[0207]
在式(26)-式(29)中，对模型的上下两层进行迭代优化和交互以减小c
δ(k)
，直到满足c
δ(k)
《error(例如10-6)，c
δ(k)
可以通过以下方式更新：
[0208][0209]
式中：为学习收敛速度。表3列出了双层模型中涉及的所有参数：
[0210]
表2参数设置
[0211][0212]
具体实例：
[0213]
运行建立的双层模型，时间间隔为1h，总成本时间为15.83s，平均(每个时间间隔)成本时间为0.66s。0：00-24：00各槽迭代收敛次数如表3所示。
[0214]
表4每个槽处的迭代收敛次数
[0215][0216]
注：在同一列中，迭代数从上到下依次列出
[0217]
在表4中，迭代收敛数从11到44排列，波动较大。这是因为更高的多能负荷需要更灵活的资源来进行联合优化，从而提升了求解规模，扩大了可行空间。柔性资源的日碳排放量如图6(a)所示。
[0218]
在图6(a)中，源和网的碳排放主要受负荷水平的影响，负荷和储能控制仅在负荷低谷时减排。在图6(b)中，到第44次迭代时，碳偏差c
δ(k)
＝5.54
×
10-7
＜10-6
(设定误差)，说明图6(a)中得到的结果是最优的。
[0219]
此外，得益于优化各子目标的碳标记，如式(26)和式(28)所述，所提出的方法可以提供碳源溯源的洞察视图，如图7所示。
[0220]
在图7中，通过输网和配网层面的碳流可追踪碳源，其中co2被削减或急剧排放。当co2减少时，碳流量标记为负数；而当co2增加时，该值为正。以p2g电站为例，当co2转化为ch4时，可减少0.30t碳排放。同时，由于燃烧生成的ch4，将排放0.14吨碳。所有这些值都是通过所提出的低碳模型来评估和获得的，这使得更容易呈现有针对性的低碳演变和量化低碳贡献。因此，所提出的方法在推动整个综合能源系统全产业链的低碳进化方面具有更大的潜力。为了说明这一结论，提出了进一步的比较。
[0221]
表5从运行成本、碳排放和功能三个方面对四种方法进行了比较。得益于低碳化的
技术和目标，ies-i、ies-ii和全碳链与传统ies相比，具有更低的运营成本和碳排放。其中，全碳链要求各环节尽量减少自身的碳排放，有利于获得最少的碳排放(14.64t)，作为一种牺牲，全碳链的运行成本相对高于ies-i(4.01
×
104$)和ies-ii(1.86
×
104$)。在此基础上，通过提供低碳化、碳源溯源、低碳定向演进、低碳贡献量化等服务，全碳链将在全产业链低碳化中发挥更大的作用。
[0222]
表5不同方法的比较
[0223][0224]
综上所述，与其他方法相比，本发明所提出的全碳链具有更优异的低碳化能力。
[0225]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法，其特征在于，包括如下步骤：s1、对综合能源系统在不同层面上的关键技术和可用的灵活性资源进行综述；s2、基于s1中所述内容，在综合能源系统中提出“全碳链”的概念，对源、网、荷、储中的灵活性资源进行改造重塑；s3、基于s2中重构后的综合能源系统，将输网级层面和配网级层面的低碳模型结合起来，构建一个双层运行模型。2.根据权利要求1所述的一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法，其特征在于，所述综合能源系统在不同层面上的关键技术包括有：可再生能源消费、多能流、多能量存储、拓扑扩展、分布式优化、能源市场、dsm和电动汽车管理；所述综合能源系统中可用的灵活性资源分为源、网、荷、储四组。3.根据权利要求1所述的一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法，其特征在于，s2中所述源重塑具体包括以下内容：1)可再生能源重塑：在能源替代方面，通过火电厂的替代功率来计算可再生能源消耗的碳汇，具体计算公式为：的碳汇，具体计算公式为：式(1)和式(2)为可再生能源的统一模型，式中，表示可再生能源碳汇；表示煤耗曲线反函数；ω
co
表示未采用任何碳回收技术的单位煤的co2排放量；表示可再生能源机组的设置；机组的设置；和分别为单位n的输出功率、等式约束和不等式约束；其中，用风能光伏、水电站、生物质能、氢能或热泵的发电量来表示；2)含有碳捕集技术的热电厂重塑：将碳捕集技术引入热电厂以捕获和回收co2，通过最小化碳排放以实现对热电厂的重塑，具体公式表示为：小化碳排放以实现对热电厂的重塑，具体公式表示为：式中：表示热电厂的碳排放量；为热电厂/ccus装置的集合；和分别是{输出功率，消耗功率}，{热电厂n，碳捕集装置n}的等式约束和不等式约束；为碳捕集装置n的捕获效率；3)含有碳捕集技术的天然气井重塑：碳捕集技术在天然气井中的应用具体指co2驱油，对co2驱油进行重新建模以提高天然气井中储存的碳，具体公式表示为：式(5)描述了考虑co2扩散的渗流过程，式中，表示储碳浓度；d0和ξ分别为液态co2流动的速度、扩散系数和粘度；μ是一个比例常数；表示co2流动的距离；假设则式(5)可变换为：
在式(6)中，由于是时变的，因此放弃解整合其他解决方案，获得低碳版天然气井，如下：天然气井，如下：式中：表示天然气井组；和分别为n气井的速度、等式约束和不等式约束；4)含有有机朗肯循环的热电联供机组重塑：所述有机朗肯循环实现将废热转化为电能，其由蒸发器、发电机、水轮机、冷凝器和水泵组成，具体工作原理为：在蒸发器中利用余热蒸发工液，然后通过旋转发电机和水轮机来发电；之后，气态工作流体被冷凝器和水泵进行循环利用；在此过程中，工质的温度t和比熵s保持循环变化，基于上述内容构建稳态模型：式中，η
orc
和分别为orc的转化效率和消耗的余热；η
hc
为传热效率；h1、h2和h4分别为节点1、2、4的比焓(kj/kg)；p3和p4分别为节点3、4的压力(mpa)；{p
ttb
，η
tb
}和{p
twb
，η
wb
}分别表示水轮机和水泵的{输出/消耗功率、效率}；根据式(9)，将具有有机朗肯循环的热电联供机组进行重构：根据式(9)，将具有有机朗肯循环的热电联供机组进行重构：式中：表示热电联产机组中的碳排放量；表示一套chp机组/orc系统；表示单位天然气排放的co2(t/m3)；表示机组n的输出功率；表示机组n的输出功率；和分别是{chp机组n，orc系统n}的转换效率、等式约束和不等式约束；5)电转气站重塑：电转气技术化学步骤处理表示为：根据式(12)，将电转气站低碳化模型表示为：根据式(12)，将电转气站低碳化模型表示为：式中：和分别为p2g站的碳汇和集合；和分别为单位h2和煤的发热量；表示电解电源，为0-1变量，当p2g为可再生能源供电时，1变量，当p2g为可再生能源供电时，表示ch4的密度；表示p2g站n消耗的co2；和分别为p2g站n的输出功率、效率、等式约束
和不等式约束；式(13)中，用于评价h2的等效节煤量。4.根据权利要求3所述的一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法，其特征在于，s2中所述网重塑具体包括以下内容：对中和能源系统的拓扑结构在不同的运行和规划时间尺度上进行优化，将能量损失从非碳化建筑成本中分离出来，并使用以下模型重新计算：非碳化建筑成本中分离出来，并使用以下模型重新计算：非碳化建筑成本中分离出来，并使用以下模型重新计算：式中：表示展开拓扑的碳排放量；γ表示碳捕集发展的折现率；d
e
是一个阶段内的当量天数；和ω
γ
分别表示母线组、热管组、规划阶段组；和分别表示功率损失和热损失；表示加热效率；和分别为0-1变量，表示母线、燃气节点、热管是否{添加、扩展、接入耦合装置}；和分别表示{总线、节点、管道}的等式约束和不等式约束。5.根据权利要求4所述的一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法，其特征在于，s2中所述荷重塑具体包括以下内容：提出数字表面模型策略，通过控制柔性负荷与可停负荷来处理低碳化，具体公式表示为：为：式中，表示dsm碳汇；和分别表示灵活负载和可停负载的集合；表示可再生能源的渗透率；表示柔性负载n的功率{上、下}；为可停负载m的切断功率，其状态标志变量为当它工作时，当它工作时，和分别为dsm的等式约束和不等式约束。6.根据权利要求5所述的一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法，其特征在于，s2中所述储重塑具体包括以下内容：所述储重塑体现在不同的能量形式和不同的响应时间尺度上，具体包括：1)电池重塑：将电池存储的可再生能源等效转化为燃煤量以评估其削减co2的效益，具体公式表示为：体公式表示为：
式中：和分别为碳汇和电池组；和表示电池n的输入和输出电量，其效率分别为和δt和δt
b
分别表示所需响应时间和电池响应时间；和分别为电池n的等式约束和不等式约束；2)天然气塔/罐重塑：对模型进行修改以减少co2排放并耦合不同的时间尺度，具体为：排放并耦合不同的时间尺度，具体为：式中：和分别为气塔/储气罐的碳汇和集合；和表示塔/罐n的输入量和输出量，其效率分别为和δt
gt
表示塔/罐响应时间；为代表塔/罐类型的0-1变量，当塔/罐n用于存储h2时＝0；和分别为塔/罐n的等式约束和不等式约束；式(22)中，组合表示天然气燃烧产生的碳排放量；3)热水塔/水箱重塑：将热水塔/水箱改造为低碳版本以适应联合操作，具体公式表示为：为：式中：和分别为热水塔/水箱的碳汇和集合；表示塔/水箱n的输入水量，其效率为η
p-h
为电加热效率；h
n,t
为塔/罐n的比焓；δt
wt
表示塔/罐的响应时间；表示h2o的密度；和分别表示塔/罐n的等式约束和不等式约束。7.根据权利要求1或6所述的一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法，其特征在于，s3中所述双层运行模型具体包括以下内容：上层：上层：下层：下层：式中：和分别为{排放碳量、dsm的最优碳汇}第k次迭代时上层和下层；c
δ(k)
表示第k次迭代时两层的碳偏置；式(26)-式(29)中，对模型的上下两层进行迭代优化和交互以减小c
δ(k)
，直到满足c
δ(k)
<error；其中，c
δ(k)
通过以下方式更新：
式中：为学习收敛速度。

技术总结
本发明公开了一种面向全产业链的低碳化综合能源系统灵活建模方法，属于综合能源系统技术领域。具体包括以下内容，首先，对综合能源系统在不同层面(输网、配网和用户)上的关键技术和可用的灵活性资源进行了综述；然后，对源-网-荷-储中的灵活性资源进行重构，以更直接地减少碳排放，通过这种方式，可以对综合能源系统全产业链中的CO2进行标记和追踪，这里以“全碳链”命名；此外，作为本发明的原创内容，进一步介绍了CO2驱油和有机朗肯循环(ORC)等新技术对低碳化综合能源系统的影响；最后，采用实际的大规模综合能源系统从输电和配电层面验证所提出的方法。本发明使综合能源系统实现了更有针对性的进化。更有针对性的进化。更有针对性的进化。


技术研发人员：杨文涛 范睿智 靳奥晨 程敏 周政雷
受保护的技术使用者：广西大学
技术研发日：2023.05.26
技术公布日：2023/8/14