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基于能源消耗追溯的居民社區(qū)動態(tài)碳減排量核算技術(shù)研究*

2022-04-28 08:59恒,力,莉,
電器與能效管理技術(shù) 2022年3期
關(guān)鍵詞:電量基準(zhǔn)時(shí)段

吳 恒, 尹 力, 黃 莉, 傅 萌

(1.江蘇智臻能源科技有限公司, 江蘇 南京 210008;2.國網(wǎng)湖北省電力有限公司 武漢供電公司, 湖北 武漢 430000)

0 引 言

在“雙碳”目標(biāo)背景下,以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)已成為電力行業(yè)的時(shí)代使命,“數(shù)字化”與“雙碳”必然是未來電力發(fā)展的兩大方向。而“雙碳”目標(biāo)的落實(shí)需要從不同的低碳業(yè)務(wù)維度入手進(jìn)行指標(biāo)解耦,同時(shí)還要從逐步由國家到區(qū)域進(jìn)行細(xì)化指標(biāo)分解。

作為城市建設(shè)中的重要一環(huán),居民和一般工商業(yè)能耗占社會能源總消耗量的比例迅速增加,根據(jù)《國際能源署2020年全球能源消費(fèi)報(bào)告》顯示,全球能耗的30%來自住宅、商用和公共服務(wù)建筑。居民臺區(qū)未來將改變原來單一“消費(fèi)端”的供電形態(tài),形成包含源網(wǎng)荷儲充等綜合能源的“產(chǎn)銷并存”模式,并逐漸呈現(xiàn)高清潔能源滲透、高峰谷差、高波動性的“三高”特性,有必要分析綜合能源高比例滲透社區(qū)趨勢,以形成“碳流”與“能源流”相輔相成的應(yīng)用模式。通過將居民社區(qū)作為“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)主體,可以為國家和城市的“雙碳”目標(biāo)分解提供最小管理單元支撐,也可以為社區(qū)提供安全化、便捷化的智慧用能服務(wù)。

目前,國內(nèi)外有學(xué)者對綜合能源的低碳和規(guī)劃開展了前瞻性研究。文獻(xiàn)[1]從主動配電網(wǎng)能量損耗和出力的角度,提出主動配電網(wǎng)碳凈增量模型和碳交易機(jī)制,以支撐電動汽車充換儲一體站與主動配電網(wǎng)協(xié)調(diào)規(guī)劃。文獻(xiàn)[2]提出計(jì)及碳中和效益及清潔能源消納的虛擬電廠雙層協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[3]提出了社區(qū)級綜合能源系統(tǒng)(Cooounity Integrated Energy System,CIES)的基本架構(gòu)和運(yùn)營策略,從經(jīng)濟(jì)性和碳排放兩方面進(jìn)行分析,建立了包含直接運(yùn)行成本和綜合碳成本的目標(biāo)函數(shù)。也有學(xué)者開始低碳行為的分析和探索。文獻(xiàn)[4]構(gòu)建了居民低碳行為驅(qū)動力模型,用來考察居民低碳行為驅(qū)動力的影響程度和影響路徑,以便為推進(jìn)低碳社區(qū)建設(shè)提供政策與決策依據(jù)。文獻(xiàn)[5]定性分析了碳排放影響因素,明確調(diào)控城鄉(xiāng)融合型村鎮(zhèn)社區(qū)的空間形態(tài)。在系統(tǒng)層面的碳排放系數(shù)設(shè)定方面,文獻(xiàn)[6]提出了多供能主體碳交易成本計(jì)算模型,明確各類型能源供應(yīng)商的碳排放系數(shù)值。綜上,現(xiàn)有文獻(xiàn)缺少系統(tǒng)的社區(qū)碳計(jì)量方法,尚未建立科學(xué)完善的碳量測體系,對于居民社區(qū)的碳管理相關(guān)技術(shù)尚未研究,存在源端數(shù)據(jù)模糊、顆粒度低,模型架構(gòu)簡單、置信度差等問題。因此在居民側(cè)實(shí)踐碳排放精準(zhǔn)管理意義重大[7]。

為支撐更加科學(xué)的碳排放核算,本文提出一種考慮清潔能源就地消納和電網(wǎng)能源輸出占比的動態(tài)碳排放因子計(jì)算方法,并提出碳減排量計(jì)算模型,為社區(qū)“雙碳”目標(biāo)管理和居民社區(qū)碳普惠提出技術(shù)支撐。

1 動態(tài)電力碳排放因子計(jì)算方法

傳統(tǒng)的電力碳排放計(jì)量方法一般采用固定的碳排放因子,無法反映電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)能源供給影響下的碳排放構(gòu)成[8-10]。同時(shí)在新型電力系統(tǒng)的建設(shè)背景下,可再生能源的就地消納也會影響區(qū)域電網(wǎng)的電力碳排放因子,極端情況下如果區(qū)域負(fù)荷100%采用就地消納的清潔能源,則理論上該區(qū)域的碳排放因子為零。

因此,為解決以上傳統(tǒng)電力碳排放計(jì)算方式的缺陷,提出動態(tài)碳排放因子的計(jì)算方法。動態(tài)碳排放因子通過區(qū)域電網(wǎng)的調(diào)度數(shù)據(jù)為參考,得到不同電力碳排放因子的源端構(gòu)成,實(shí)時(shí)計(jì)算電網(wǎng)整體動態(tài)碳排放因子,并計(jì)及區(qū)域新能源就地消納因素,計(jì)算得出區(qū)域?qū)崟r(shí)的動態(tài)碳排放因子。該碳排放因子能夠更科學(xué)的反映在區(qū)域用電所產(chǎn)生的碳排放。

區(qū)域動態(tài)碳排放因子EFarea,t的計(jì)算式為

EFarea,t=EFgrid,t×αt

(1)

其中,αt=Egrid/Earea,βt=1-αt。

式中: EFgrid,t——外部電網(wǎng)的碳排放因子;

αt——區(qū)域由外部電網(wǎng)供電的分時(shí)段占比;

Egrid——全部由內(nèi)部清潔能源供電;

Earea——社區(qū)清潔能源發(fā)電上網(wǎng);

βt——區(qū)域由內(nèi)部就地新能源供電的分時(shí)段占比。

其中,

(2)

式中: EFk,t——區(qū)域k發(fā)電廠(或外來電)在t時(shí)段的動態(tài)碳排放因子;

γk,t——區(qū)域k發(fā)電廠(或外來電)在t時(shí)段的發(fā)電總區(qū)域發(fā)電量的比值。

2 不同社區(qū)側(cè)低碳行為的減排量分析

2.1 低碳行為分析

電力碳排放的計(jì)量通過使用電量乘以碳排放因子得到,而在雙碳背景下,核心目標(biāo)是要實(shí)現(xiàn)碳減排的引導(dǎo)和計(jì)量,其難度在于不同低碳行為的識別和科學(xué)計(jì)量。因此,提出社區(qū)碳減排量的計(jì)算方法,結(jié)合多源數(shù)據(jù)對社區(qū)碳排放影響因素,涉及包括源網(wǎng)荷儲充等社區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施、居民居家能源構(gòu)成信息、居民出行方式等。從“能源生產(chǎn)就地化清潔化”、“能源消費(fèi)電氣化高效化”、“能源流轉(zhuǎn)可調(diào)度精準(zhǔn)化”、“社區(qū)管理線上化綠色化”4個(gè)維度進(jìn)行分析,構(gòu)建需求側(cè)響應(yīng)、居民節(jié)約用電、電動汽車充電、新能源發(fā)電四大類低碳用電行為。

(1)電力需求響應(yīng)行為針對居民家庭和電動汽車充電用戶,通過激勵措施暫時(shí)改變用戶固有的習(xí)慣用電模式,減少或推移某時(shí)段的家庭用電負(fù)荷,或采用電動汽車有序用電的方式,保證電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,降低二氧化碳排放,同時(shí)還可以減少電網(wǎng)高峰時(shí)高電力碳排放系數(shù)和額外運(yùn)維運(yùn)營導(dǎo)致的高額碳排放量。

(2)居民節(jié)約用電行為指通過對各類居民用電行為,采用非侵入式辨識等負(fù)荷識別方式,鑒別居民行為模式的改變,實(shí)現(xiàn)電能消費(fèi)量的降低,從而減少二氧化碳排放。包括空調(diào)、電熱水器、洗衣機(jī)、電冰箱等電器的節(jié)約用電情況。

(3)電動汽車充電行為指的是通過出行使用電動汽車的方式,降低燃油的消費(fèi),而使用排放量較低的電力替代,從而減少二氧化碳排放。

(4)新能源發(fā)電行為通過分布式光伏系統(tǒng)發(fā)電,以部分自用,余電上網(wǎng)的方式,減少自身和區(qū)域電網(wǎng)的電量,降低電網(wǎng)中火力發(fā)電的使用,從而減少二氧化碳排放[11]。

2.2 基于能源消耗追溯的碳減排量計(jì)算模型

2.2.1 區(qū)域碳減排量基礎(chǔ)模型

區(qū)域碳減排量ER計(jì)算式為

(3)

式中: PREi——低碳行為i在考核時(shí)段碳排放的碳排放量;

BREi——低碳行為i的基準(zhǔn)碳排放量。

(4)

(5)

式中: PEFarea,t——t時(shí)段的考核碳排放因子;

EPi,t——低碳行為i在t時(shí)段的考核能量值;

BEFarea,t——t時(shí)段的基準(zhǔn)碳排放因子;

EBi,t——低碳行為i在t時(shí)段的基準(zhǔn)能量值;

TP——考核時(shí)段時(shí)間集合;

TB——基準(zhǔn)時(shí)段時(shí)間集合。

以上每個(gè)變量在不同的低碳行為時(shí),取值方法是不同的。

2.2.2 不同低碳行為變量取值方法

為避免不同低碳行為的交互影響,本文針對每類低碳行為進(jìn)行計(jì)算時(shí),默認(rèn)其他低碳行為不發(fā)生改變。

(1)參與需求側(cè)響應(yīng):基準(zhǔn)時(shí)段TB取考核時(shí)段TP相似日同時(shí)段??己四芰恐礒P1,t取考核時(shí)段的區(qū)域總負(fù)荷電量乘以額外因子,基準(zhǔn)能量值EB1,t取基準(zhǔn)時(shí)段的區(qū)域總負(fù)荷電量乘以額外因子,額外因子與高峰時(shí)段的運(yùn)營成本增加系數(shù)相關(guān),本文設(shè)置一個(gè)默認(rèn)值為1.2,以后研究中可以按照實(shí)際運(yùn)營情況綜合研究。碳排放因子均選用對應(yīng)時(shí)段的實(shí)際區(qū)域電力動態(tài)碳排放因子EFarea,t。

(2)居民節(jié)約用電:基準(zhǔn)時(shí)段TB取考核時(shí)段TP相似日同時(shí)段,基準(zhǔn)時(shí)段和考核時(shí)段均不包含開展需求響應(yīng)的時(shí)段??己四芰恐礒P2,t取考核時(shí)段的區(qū)域總負(fù)荷電量,基準(zhǔn)能量值EB2,t取基準(zhǔn)時(shí)段的區(qū)域總負(fù)荷電量。碳排放因子均選用對應(yīng)時(shí)段的實(shí)際區(qū)域電力動態(tài)碳排放因子EFarea,t。

(3)電動汽車充電與綠色出行:基準(zhǔn)時(shí)段TB與考核時(shí)段TP相同。考核能量值EP3,t為總充電量累加電動車輛充電的電力的技術(shù)傳輸與分配的平均損失,即

EP3,t=ECt·(1+TDLt)

(6)

式中: ECt——t時(shí)段區(qū)域總充電量;

TDLt——t時(shí)段電動車輛充電的電力技術(shù)傳輸與分配的平均損失,采用交流充電的平均損失取12%,采用直流充電的平均損失取7%。

考核碳排放因子選擇對應(yīng)時(shí)段的實(shí)際區(qū)域電力動態(tài)碳排放因子EFarea,t。

基準(zhǔn)能量值EB3,t為電動車輛的單位里程耗電量,按照相同歷程的油耗情況進(jìn)行轉(zhuǎn)化[12]。即

(7)

式中: SFCelec,m——單位里程電耗值,采用全國常見車型的平均百公里電耗12.99 kWh/(100 km);

SFCfuel,m——單位里程油耗值,取2020年銷量前10的乘用車的平均燃料經(jīng)濟(jì)性為計(jì)算值,為4.358 kg/(100 km);

NCVfuel——燃料凈熱值,取0.044 8 GJ/kg。

基準(zhǔn)碳排放因子BEFarea,t選擇用燃油車輛消耗燃料的CO2排放因子,根據(jù)國家文獻(xiàn)數(shù)據(jù)或 IPCC 缺省值,取67.9 kg/GJ CO2。

(4)新建可再生能源發(fā)電:考核能量值EP4,t為光伏發(fā)電量[13],考核碳排放因子PEFarea,t為考核時(shí)段的實(shí)際區(qū)域電力動態(tài)碳排放因子EFarea,t,基準(zhǔn)能量值EB4,t為0。

3 案例分析

選擇一個(gè)含光伏和充電樁的典型居民臺區(qū)作為案例。該臺區(qū)含17 kW的交流充電樁8臺,光伏裝機(jī)容量75 kWp。選擇典型日的整體臺區(qū)能源數(shù)據(jù)作為案例進(jìn)行分析,該臺區(qū)進(jìn)行節(jié)能建議推送和節(jié)約用電宣傳,并在該日的12∶00~14∶00進(jìn)行了2 h的需求響應(yīng),居民可在該時(shí)段降低自身負(fù)荷的使用,并通過開展有序充電,在該時(shí)段停用所有的充電樁。根據(jù)實(shí)際能源數(shù)據(jù)情況,案例臺區(qū)分時(shí)段電量如圖1所示。所有電量數(shù)據(jù)為15 min時(shí)段電量。

圖1 案例臺區(qū)分時(shí)段電量

3.1 光伏發(fā)電碳減排放量

光伏在該日總發(fā)電量378.2 kWh,完全臺區(qū)內(nèi)消納,因?yàn)槿鄙僬{(diào)度的數(shù)據(jù),電網(wǎng)碳排放因子取華中區(qū)電網(wǎng)碳排放因子(0.525 3 kg/kWh),得到動態(tài)碳排放因子。光伏發(fā)電情況及動態(tài)碳排放因子如圖2所示。

圖2 光伏發(fā)電情況及動態(tài)碳排放因子

由圖2可見,臺區(qū)動態(tài)碳排放因子變化趨勢與光伏發(fā)電量相關(guān)。

根據(jù)新建可再生能源的碳減排量計(jì)算式,得到該日的光伏發(fā)電減排量為160.108 kg CO2。

3.2 居民節(jié)約用電碳減排放量

居民節(jié)能和需求響應(yīng)情況如圖3所示。虛線選相似日作為基準(zhǔn)負(fù)荷,12∶00~14∶00的需求響應(yīng)時(shí)段不包含在內(nèi),相對基準(zhǔn)負(fù)荷,實(shí)際負(fù)荷實(shí)際節(jié)約電量318.488 kWh。

圖3 居民節(jié)能和需求響應(yīng)情況

考慮到節(jié)能將導(dǎo)致碳排放因子響應(yīng)變化,不改變光伏發(fā)電量,基準(zhǔn)動態(tài)碳排放因子與實(shí)際碳排放因子對比如圖4所示。最終可以得到節(jié)能碳減排量為161.216 kg CO2。

圖4 基準(zhǔn)動態(tài)碳排放因子與實(shí)際碳排放因子對比

3.3 參與需求響應(yīng)碳減排放量

圖3中陰影面積即為參與需求響應(yīng)核算的電量,合計(jì)為255.131 kWh,根據(jù)需求響應(yīng)碳減排計(jì)算模型,可以得到需求響應(yīng)的合計(jì)減排量為128.723 kg CO2。

3.4 電動汽車充電碳減排放量

電動汽車總充電電量為2 676.903 3 kWh,根據(jù)電動汽車充電碳減排計(jì)算模型,得到等效里程2.067萬km、等效燃油車排放量2 731.86 kg CO2,核算總減排量為1 370.588 kg CO2。

以上計(jì)算總量均根據(jù)分時(shí)段的碳排放因子累加得到,4種低碳行為分時(shí)段的碳減排量如圖5所示。

圖5 4種低碳行為分時(shí)段碳減排量

4 結(jié) 語

通過將居民社區(qū)作為“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)主體,可以為國家和城市的“雙碳”目標(biāo)分解提供最小管理單元支撐,聚合零散資源的碳減排和碳普惠應(yīng)用將是大趨勢,而目前社區(qū)側(cè)缺少科學(xué)的碳排放計(jì)量方法。

本文提出一種考慮清潔能源就地消納和電網(wǎng)能源輸出占比的動態(tài)碳排放因子計(jì)算方法,實(shí)時(shí)計(jì)算電網(wǎng)和區(qū)域動態(tài)碳排放因子,能夠更科學(xué)地反映在區(qū)域用電所產(chǎn)生的碳排放。

考慮不同低碳行為的交互影響,進(jìn)一步探討居民社區(qū)側(cè)潛在的碳減排模式。通過能源消耗追溯提出包括節(jié)約用電、參與需求響應(yīng)、電動汽車充電和光伏發(fā)電4類低碳行為的碳減排量計(jì)算模型,通過典型居民臺區(qū)的應(yīng)用分析,驗(yàn)證了所提方法的可行性。

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