低碳电力系统的设计和评估

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低碳电力技术基础

低碳电力系统的设计与评估总结报告

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【模型背景】

已知某一地区电网2020年的负荷预测情况、现有机组及待建机组的情况，在所给信息的基础上设计该地区2020年的低碳发展方案，在满足各约束条件的情况下，完成下面的任务：

1.电源发展方案设计

分别以碳排放和建设成本最小为目标，设计两种不同的电源规划方案，要求满足负荷电力电量及正负备用等约束条件；

2.机组出力运行评估

在两种所设计的电源规划方案的基础上，依据给定的冬夏两个典型日的日负荷曲线分别安排各类机组的出力序列，使得系统满足负荷平衡条件，同时计算该地区2020年发电侧排放总量和投资总额，并对各电源发展方案下的系统运行情况进行分析。

【电源发展方案设计】

1.以碳排放最小为目标

1.1设计思路

在给定了2020年负荷预测的基础上，所选取的待建电厂和已有电厂在满足了2020年总负荷电力电量和各时段的正负备用约束和对于各机组最大最小出力和利用小时数的约束前提下，应该尽量使碳排放最小，在本模型中认为只有火电才会产生碳排放。这是一个线性规划问题，构造的模型表述如下：

（1）目标函数：

总碳排放最小；

（2）约束条件：

①机组年发电总电量负荷2020年预测；

②机组满足正备用和负备用要求

③机组满足利用小时数的限制

1.2模型建立

决策变量x：向量长度17，用于表示待建的17个电厂，为两值变量只能够取0和1，分别教育资料．

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代表建电厂和不建电厂；

系数向量capacity：向量长度17，为对应17个电厂的装机容量；

系数向量hour：向量长度17，分别对应17个待建电厂的最大利用小时数；

系数向量Pmax：向量长度17，表示17个电厂中可提供备用的电厂的最大出力（其中风电场为0），考虑到冬季对于水电厂的出力限制，取冬季的最大出力；

系数向量Pmin：向量长度17，表示17个电厂中可提供备用的电厂的最小出力（其中风电场为0）；

系数向量emission：向量长度17，表示会产生二氧化碳的电厂的容量，对于不产生二氧化碳的电厂对应为0；

对应的还有已建电厂的相关系数向量，如capacity0，hour0等，其含义与上面相同，只不过对应的是已建电厂的参数，这里不再赘述。

目标函数表达式为：

8500*?x(i)emission(i)

机组年发电总量约束表达式为：

?hour(i)?capacity(i)?x(i)??hour0(j)?capacity0(j)??1400?10000

机组正备用约束为（最大负荷预测为2150万千瓦）：

?P max(i)?x(i)??P0max(j)??2150?1.1

机组负备用约束为（最小负荷预测为1020万千瓦）：

?P min(i)?x(i)??P0min(j)??1020?0.9

1.3模型求解

利用Lingo进行该线性规划的求解，求解程序如下所示（程序中对系数赋值部分不再给出，详细程序见附件，这里只给出求解部分）：

求解得到的结果如下：

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可见在以碳排放最小为目标时，所得到的要建的电厂中水电、风电、核电全部建设了，

所以在建设时会有限建另外还有三个火电。这是由于在本模型中只有火电才会产生碳排放，设非火电的电厂，但由于发电量的限制还是需要建设火电厂。以建设成本最小为目标2. 设计思路2.1

只有目标函数发生了约束条件并没有改变，在以建设成本为最小目标选择建设电厂时，改变，所以可以采用跟上面相同的方法。模型建立2.2

个待建电厂的建设成本；，用于表示17cost系数向量：向量长度17 决策变量和其他的系数向量和上面模型中相同。目标函数：x(i)?t(i)?cos

机组年发电总量约束表达式为：

10000?capacity0(j)???1400capacity(i)??x(i)??hour0(j)?hour(i)

：机组正备用约束为（最大负荷预测为2150万千瓦）1.12150??x(i)?P0max(j)??P?max(i)?：机组负备用约束为（最小负荷预测为1020万千瓦）0.9?P0min(j)???1020??P?min(i)x(i)

模型求解2.3

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同样利用Lingo进行求解，程序中计算部分如下所示：

求解得到的结果如下表所示：

在以建设成本最小为目标时，根据结果可知，所建设的电厂有两个水电厂其余均为火电厂，这是由于火电厂单位容量的造价相比于其他几种电厂低，所以由于建造火电厂，但是由于负备用的约束，只能够加两个水电厂来提高负备用。总的建设成本为540亿元。

【机组出力运行评估】

1. 在碳排放最小方案下的出力运行评估

1.1 设计思路

在电源的发展方案设计中，在碳排放最小的目标下已经确定了将要建设的电厂，一共有10个电厂，所以现在就是规划加上已经有的电厂一共29个电厂的出力序列。由于设计要求中没有给定目标函数，这里可以选取碳排放最少或者发电成本最低作为目标函数，在本次设计中采用碳排

放最少作为目标函数。构造的模型描述如下：

目标函数：

碳排放量最小；

约束条件：

①时刻满足负荷平衡约束；

②各机组的年最大发电量约束；

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③时刻正备用约束；

④时刻负备用约束；

⑤机组爬坡约束；

⑥机组出力大小约束；

1.2 模型建立

机组年最大发电量约束、正负备用约束与在电源发展方案中的相似，不再重复说明。由于发电侧和用电侧的负荷应该时刻相等，所以所有的发电机组出力之和应该和预测负荷相等，则负荷平衡约束的表达式为：

?rate1(i,j)?capacity(j)?load1(i)j2(i)?load2(i,j)?capacity(j)rate?j各机组应该满足最大发电量约束，该约束表达式为：?(185?rate1(i,j)?180?rate2(i,j))?capacity(j)??hour(j)?capacity(j)i 在单位时间内，各机组的出力变化不能超过一个限定值，在本模型中认为在一个小时内，机组的出力变化不能超过该机组最大出力的15%，因此约束表达式为：

|rate1(i,j)-rate1(i+1,j)|<=0.15|rate2(i,j)-rate2(i+1,j)|<=0.15各机组处理大小指，机组出力不能超过此刻机组可出力的最大值，不能够小于机组出力的最小值，此约束的表达式为：

rate1(i,j)??rate_min(j)rate2(i,j)??rate_min(j)（对任意j成立）

rate1(i,j)??rate1_max(j)rate2(i,j)??rate2_max(j)目标函数如下：

??(185?rate1(i,j)?180?rate2(i,j))?capacity(j)?emission(j)ji相关参数的解释如下：

rate1(i,j),rate2(i,j)rate1(i,j)表示在冬季典型日标号决策变量行29列的矩阵，：均为24rate2(i,j)表示夏季典型日里面标而的机组在时间点为ji时刻的出力占最大出力的比例，号为j的机组在时间点i时刻的出力占最大出力的比例，由于每台机组的年发电量存在约束，所以对于冬季典型日和夏季典型日机组的出力序列应该同时考虑；

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load1load2：向量长度为24系数向量，分别表示冬夏两个典型日各个时刻的预测负荷；，wind_max1wind_max2：，向量长度为系数向量24，分别表示冬夏两个典型日的风力特性曲线；rate_min：向量长度为系数向量29，表示各个机组的最小出力比例；

rate1_max rate2_max：24行，29列的系数矩阵，分别表示冬夏两个典型日中系数矩阵各个机组各个时间点的最大允许出力比例；

1.3 模型求解

利用Lingo对上面构造的模型进行最优化求解，程序的求解部分如下所示：