燃气掺氢和储液式碳捕集系统耦合电转气的虚拟电厂低碳经济调度

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.260214

摘要/Abstract

摘要：

目的在实现“双碳”目标的过程中，虚拟电厂作为新型能源管理系统，能够提升电网灵活性和能源效率。但电转气(power to gas，P2G)、碳捕集系统(carbon capture system，CCS)耦合失效，能量利用率低，可再生能源波动性高，以及减排政策激励不足等问题影响了虚拟电厂的经济性，为此，基于储液式CCS和燃气掺氢设备提出一种兼顾低碳性和经济性的优化调度模型。方法从新型低碳设备和碳交易政策2个角度出发，首先建立了储液式碳捕集耦合电转气设备、燃气轮机、电热炉以及储能设备等的数学模型；其次，针对不同碳排量设计了阶梯式碳交易价格，并引入价格补偿因子和价格增长因子来激励虚拟电厂减排，提出了以经济性和低碳性为目标函数的优化调度策略；最后，使用线性化方法处理了模型以便高效求解。算例分析设置了不同掺氢比场景、不同耦合设备场景，以及不同碳交易机制场景以验证所提模型的有效性。结果与改动之前的虚拟电厂相比，变掺氢运行和储液式P2G-CCS耦合设备分别使得运行成本降低了6.21%、12.62%，阶梯式碳交易价格使得虚拟电厂碳排量减少了12.96%。结论该调度模型可以有效实现低碳排放，提升风电的消纳能力以及降低虚拟电厂的运行成本。

关键词: 虚拟电厂, 低碳调度, 碳捕集, 阶梯式碳交易, 燃气掺氢

Abstract:

Objectives In the process of achieving the “dual carbon” goals, virtual power plants, as a new energy management system, can enhance the flexibility and energy efficiency of the power grid. Issues such as the failure of coupling between power-to-gas (P2G) and carbon capture system (CCS), low energy utilization efficiency, high volatility of renewable energy, and insufficient incentives from emission reduction policies have affected the economic viability of virtual power plants. Therefore, an optimized scheduling model that balances low-carbon and economic considerations is proposed based on liquid storage CCS and gas hydrogen blending equipment. Methods From the two perspectives of innovative low-carbon equipment and carbon trading policy, mathematical models are first established for the liquid-storage carbon capture system coupled with power-to-gas equipment, gas turbines, electric heating furnaces, and energy storage equipment. Secondly, tiered carbon trading prices are designed for different carbon emission levels, and price compensation factors and price growth factors are introduced to incentivize virtual power plants to reduce emissions. Optimized scheduling strategies with economic and low-carbon objectives as the target functions are proposed. Finally, the model is processed using a linearization method for efficient solution. Case analysis sets different hydrogen blending ratio scenarios, different coupled equipment scenarios, and different carbon trading mechanism scenarios to validate the effectiveness of the proposed model. Results Compared with the virtual power plant before modification, variable hydrogen blending operation and the liquid-storage P2G-CCS coupling equipment reduce operating costs by 6.21% and 12.62%, respectively, and the tiered carbon trading price reduces carbon emissions of the virtual power plant by 12.96%. Conclusions The proposed scheduling model can effectively achieve low-carbon emissions, enhance wind power integration capability, and reduce operating costs of virtual power plants.

Key words: virtual power plants, low-carbon scheduling, carbon capture, tiered carbon trading, hydrogen-blended gas

中图分类号:

TK 01

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图/表 13

图1 储液式CCS-P2G和燃气掺氢的VPP结构

Fig. 1 VPP structure of liquid storage CCS-P2G and hydrogen-blended gas

图2 储液式碳捕集系统

Fig. 2 Liquid-storage carbon capture system

表1 参数设置

Tab. 1 Parameter settings

设备	参数	数值
火电机组	最大(最小)发电功率/MW	85(0)
火电机组	爬坡功率上限(下限)/MW	100(-100)
电转气机组	甲烷化效率	0.75
	电转氢效率	0.85
	最大(最小)耗电功率/MW	125(0)
碳捕集设备	最大耗电功率/MW	135
	贫液存储设备最大(最小)容量/m³	27 000(0)
	富液存储设备最大(最小)容量/m³	27 000(0)
燃气轮机	最大(最小)发电功率/MW	350(0)
	最大(最小)产热功率/MW	300(0)
	爬坡功率上限(下限)/MW	150(-150)
	产电(热)效率	0.5(0.45)
燃气锅炉	最大(最小)产热功率/MW	80(0)
燃气锅炉	爬坡功率上限(下限)/MW	25(-25)
电热炉	最大(最小)产热功率/MW	45(0)
电热炉	爬坡功率上限(下限)/MW	10(-10)
其他	燃煤价格/(元/t)	500
	碳封存成本/(元/t)	50
	天然气价格/(元/m³)	3.5
	初始碳价/(元/t)	205
	再生塔处理CO₂能耗系数/(MW⋅h/t)	0.269

表2 不同掺氢场景的调度结果 (万元)

Tab. 2 Scheduling results under different hydrogen blending scenarios

成本	场景1	场景2	场景3
总成本	502.12	484.54	472.76
启停成本	15.62	15.52	15.01
购气成本	419.28	412.18	410.06
碳交易成本	1.76	-2.55	-10.49
碳封存成本	0	1.02	2.38
弃风成本	25.02	16.21	11.42
燃煤成本	40.44	42.16	44.38

表3 不同掺氢场景的设备出力

Tab.3 Equipment output under different hydrogen blending scenarios

机组设备出力	场景1	场景2	场景3
火电机组功率/MW	1 228.09	1 346.99	1 382.05
燃气轮机电功率/MW	3 809.51	3 789.344	4 102.06
燃气轮机热功率/MW	4 353.72	4 326.67	4 330.69
燃气锅炉热功率/MW	1 910.49	1 913.14	1 920
电热炉电功率/MW	920.21	940.839	934.13
CCS设备消耗电功率/MW	110.39	113.51	177.39
P2G设备消耗电功率/MW	1 564.12	1 636.59	1 456.56

图3 不同掺氢比例的耗氢功率

Fig. 3 Hydrogen consumption power under different hydrogen blending ratios

图4 不同设备场景的调度结果

Fig. 4 Scheduling results under different equipment scenarios

图5 阶梯式碳交易下的CO2排放量和总成本

Fig. 5 CO2 emissions and total costs under a tiered carbon trading system

图6 固定式碳交易的CO2排放量和总成本

Fig. 6 CO2 emissions and total costs under a fixed carbon trading system

表4 不同碳交易价格下碳排放来源及其排放量变化

Tab. 4 Variation in carbon emission sources and their quantities under different carbon trading prices

碳价格/元	阶梯式		固定式
碳价格/元	$m t C O 2, g a s$ /t	$m t C O 2, C C S, g a s$ /t	$m t C O 2, g a s$ /t	$m t C O 2, C C S, g a s$ /t
140	3 232.47	53.21	3 289.21	54.34
160	3 204.23	52.35	3 285.14	54.32
180	3 198.24	53.98	3 283.96	55.48
200	3 087.24	49.21	3 271.04	52.19
220	3 012.65	48.82	3 182.34	52.22
240	2 823.25	48.82	3 166.12	52.23
260	2 822.98	48.83	3 163.08	51.75
280	2 820.76	48.81	3 161.28	52.72

表4 不同碳交易价格下碳排放来源及其排放量变化

Tab. 4 Variation in carbon emission sources and their quantities under different carbon trading prices

碳价格/元	阶梯式		固定式
碳价格/元	$m t C O 2, g a s$ /t	$m t C O 2, C C S, g a s$ /t	$m t C O 2, g a s$ /t	$m t C O 2, C C S, g a s$ /t
140	3 232.47	53.21	3 289.21	54.34
160	3 204.23	52.35	3 285.14	54.32
180	3 198.24	53.98	3 283.96	55.48
200	3 087.24	49.21	3 271.04	52.19
220	3 012.65	48.82	3 182.34	52.22
240	2 823.25	48.82	3 166.12	52.23
260	2 822.98	48.83	3 163.08	51.75
280	2 820.76	48.81	3 161.28	52.72

图7 阶梯式碳交易下的碳交易量和所处交易区间

Fig. 7 Carbon trading volumes and trading intervals under a tiered carbon trading system

图8 碳基价和价格增长率对碳排放的影响

Fig. 8 Effect of base price and price growth rate on carbon emissions

图9 碳基价和补偿系数对碳排放的影响

Fig. 9 Effect of base price and compensation coefficient on carbon emissions

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