文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《阶梯式碳交易机制下综合能源系统多时间尺度优化调度》

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这篇文章的标题涉及到多个关键概念，让我们逐步解读：

1. 阶梯式碳交易机制：

   • 碳交易机制：?这指的是一种碳市场或碳交易系统，旨在通过限制和交易碳排放权来推动减排。企业或实体可以在这个市场上买卖碳排放权。
   • 阶梯式：?表示这个碳交易机制可能具有分阶段或不同层次的特征，可能随着时间、产量或其他因素而有所变化。

2. 综合能源系统：

   • 这是一个包含多种能源形式（如风能、太阳能、化石能源等）的能源系统。这种系统的特点是综合利用多种能源资源，以满足能源需求。

3. 多时间尺度优化调度：

   • 多时间尺度：?表示在不同的时间尺度上进行考虑和优化，可能涉及到短时、中时和长时的能源调度问题。
   • 优化调度：?涉及到对能源系统进行最优化的调度安排，以达到一定的目标，如降低成本、最大化效益或减少碳排放。

综合起来，文章标题的主题是在一个综合能源系统中，采用阶梯式碳交易机制，并考虑多个时间尺度下进行优化调度。这表明研究的焦点可能包括如何在不同时间段内更有效地利用各种能源资源，同时考虑碳排放权的交易和市场机制。这对于实现可持续能源系统和碳减排目标具有重要意义。

摘要：“双碳”背景下，阶梯式碳交易机制有助于综合能源系统实现低碳经济调度。针对阶梯式碳交易机制下系统在多时间尺度调度中的不同优化周期中难以准确把握碳交易成本的问题，提出一种阶梯式碳交易机制下综合能源系统的多时间尺度优化调度方法。首先，在日前调度中，参照当前阶梯式碳交易机制，以系统运行总成本最小为目标进行优化调度；日内调度以日前调度的碳排放结果为基础建立小周期的碳交易成本函数并求解；实时调度以日内调度的结果建立新的碳交易阶梯成本并根据实际碳排放对碳交易成本函数进行实时修正。算例分析表明，考虑多时间尺度阶梯式碳交易的优化调度方法更贴合当前的阶梯式碳交易机制，降低了运行成本，验证了所提优化调度策略的可行性及有效性。

这段摘要描述了一项关于在“双碳”背景下，利用阶梯式碳交易机制实现综合能源系统低碳经济调度的研究。以下是对摘要的解读：

1. “双碳”背景下：

   • 暗示在应对双碳目标（减缓气候变化和碳中和）的情境下进行研究。这可能包括政府或产业的碳减排和碳中和承诺。

2. 阶梯式碳交易机制的作用：

   • 指出阶梯式碳交易机制对于实现综合能源系统的低碳经济调度具有帮助。这意味着采用碳交易机制，通过碳排放权的交易来引导综合能源系统向低碳方向发展。

3. 问题和提出的方法：

   • 指出在多时间尺度调度中，阶梯式碳交易机制可能难以准确把握碳交易成本。为解决这一问题，提出了一种多时间尺度的优化调度方法。

4. 优化调度方法的步骤：

   • 日前调度：?以系统运行总成本最小为目标进行优化调度，参照当前阶梯式碳交易机制。
   • 日内调度：?基于日前调度的碳排放结果建立小周期的碳交易成本函数，并求解。
   • 实时调度：?根据日内调度的结果建立新的碳交易阶梯成本，并根据实际碳排放对成本函数进行实时修正。

5. 算例分析结果：

   • 表明考虑多时间尺度阶梯式碳交易的优化调度方法更符合当前的阶梯式碳交易机制，降低了运行成本。
   • 验证了所提出的优化调度策略的可行性和有效性。

综合而言，这项研究的核心是提出并验证了一种在阶梯式碳交易机制下实现综合能源系统低碳经济调度的多时间尺度优化方法。这对于适应双碳目标并降低运行成本具有实际应用的潜力。

关键词：?? ?多时间尺度;阶梯式碳交易机制;综合能源系统;优化调度;

1. 多时间尺度：

   • 指涉及不同时间范围或周期的考虑。在这个上下文中，可能是指在多个时间尺度上进行系统调度和优化，以适应不同的需求和变化。

2. 阶梯式碳交易机制：

   • 暗示采用一种碳交易制度，该制度可能根据不同的碳排放水平或其他因素分为不同的阶梯，可能包括不同的碳交易成本或规则。这样的机制通常旨在激励低碳产业和行为。

3. 综合能源系统：

   • 涉及整合多种能源形式和系统，例如电力、热力、气体等，以提供综合的能源服务。在这个上下文中，可能指考虑整个能源系统的优化，以实现低碳经济调度。

4. 优化调度：

   • 涉及通过最大化或最小化特定目标来改进系统调度。在这里，可能是指通过优化考虑多个时间尺度的综合能源系统调度，以降低运行成本或实现其他特定目标。

这些关键词共同指向一个研究领域，即在阶梯式碳交易机制下，通过考虑多个时间尺度来优化综合能源系统的调度。这种研究可能有助于更有效地适应多变的能源需求、碳排放要求，并在整个系统中降低碳排放成本。

仿真算例：

本文建立了阶梯式碳交易机制下综合能源系 统多时间尺度优化调度模型，模型及算法以 Matlab R2021a 编写，并在 CPU 为 Intel-Core-i7-11800H、 内存为 16G 的计算机上运行。该算例分析验证了所 提方法的有效性和正确性。模型的日内和实时调度 的计算时间均在 1s 内，满足快速运行的要求。 本文采用图 1 所示的区域综合能源系统进行算 例分析。系统中各设备参数见附录A表A1所示[2, 18]， 储能设备参数见附录 A 表 A4[19]，分时电价和气价分 别如表 A2 和表 A3 所示[7]；风机、光伏和负荷的预 测曲线是根据真实的曲线和其概率分布生成，假定 风机、光伏和各类负荷均遵循正态分布，其在各时间尺度上相对真实负荷的预测偏差见表 A5[20-21]。 本文认为系统用电所产生的碳排放量由用户侧承 担[2, 17, 22]。 我国目前实行无偿分配碳排放额度的方法，碳 排放额度的分配一般需要综合考虑系统的碳排放 总量和碳排放强度[23]。本文中系统每日获得的无偿 分配碳排放额度为 23.4 t，燃气机组与燃煤电厂的 碳排放强度均为线性函数，燃煤电厂的碳排量为 1.15 t/(MW h)，燃气锅炉的碳排放量为 0.065t/GJ， CHP 等效碳排放量与燃气锅炉相同[24-25]。系统当前 参与的阶梯式碳交易为每日结算，价格为 250 元/t， 区间长度 d ? 2 t ，价格增长率? ? 25% [2]。

仿真程序复现思路：

复现这篇文章的仿真涉及多个方面，包括模型建立、算法实现、参数设置等。由于文章采用 Matlab R2021a 编写，并在特定硬件环境上运行，以下是一个简化的仿真复现思路，以及可能的代码示例。请注意，由于篇幅和详细信息的限制，以下示例可能需要根据具体情况进行调整和扩展。

1. 模型建立：

在 Matlab 中，建立阶梯式碳交易机制下综合能源系统多时间尺度优化调度模型。这可能包括定义能源系统的各个组成部分、考虑碳交易机制、设置优化目标和约束等。

% 假设这是你的主脚本文件 main_simulation.m

% 导入数据和参数
load('system_parameters.mat');  % 从附录A表A1导入设备参数等
load('storage_parameters.mat'); % 从附录A表A4导入储能设备参数
load('price_data.mat');         % 从表A2和表A3导入分时电价和气价数据

% 假设你有一个函数用于构建模型
model = build_energy_system_model(system_parameters, storage_parameters, price_data);

% 调用优化算法
optimized_schedule = optimize_energy_schedule(model);

% 显示结果或保存数据
display_results(optimized_schedule);

2. 优化算法实现：

实现多时间尺度优化调度算法，可以采用 Matlab 中的优化工具箱或其他相关工具。

% 假设这是你的优化函数 optimize_energy_schedule.m

function optimized_schedule = optimize_energy_schedule(model)
    % 使用 Matlab 优化工具箱或其他工具实现优化算法
    options = optimoptions('fmincon', 'Algorithm', 'interior-point');
    optimized_schedule = fmincon(@(x) objective_function(x, model), initial_guess, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon, options);
end

function cost = objective_function(schedule, model)
    % 定义优化目标函数
    % 根据模型和调度计算成本或其他目标
    cost = calculate_cost(schedule, model);
end

3. 参数设置：

根据文章描述，加载系统参数、储能设备参数、价格数据等。

% 假设这是你的参数设置脚本 setup_parameters.m

% 设备参数
system_parameters = load_system_parameters(); % 从附录A表A1读取
storage_parameters = load_storage_parameters(); % 从附录A表A4读取

% 电价和气价数据
price_data = load_price_data(); % 从表A2和表A3读取

4. 结果显示：

根据仿真结果，显示或保存优化的能源调度。

% 假设这是你的结果显示函数 display_results.m

function display_results(optimized_schedule)
    % 显示结果或保存数据
    % 可以包括绘图、输出关键结果等
    plot_schedule(optimized_schedule);
    save_results(optimized_schedule);
end

function plot_schedule(schedule)
    % 绘制能源调度图
    % 使用 Matlab 绘图函数等
end

function save_results(schedule)
    % 保存仿真结果数据
    % 使用 Matlab 保存数据函数等
end

以上只是一个简化的例子，实际的仿真过程可能更为复杂。你需要根据具体的模型和算法要求进行调整。此外，注意确保模型中的参数和约束等与文章描述一致。