王艷松 王毓鐸

收稿日期：2023-05-11

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2018YFB0904800）；山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2019GGX103045）

第一作者：王艷松（1965-），女，教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榫C合能源規(guī)劃與運(yùn)行控制、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、配電自動(dòng)化等。E-mail： wys91517@163.com。

通信作者：王毓鐸（1998-），男，碩士研究生，研究方向?yàn)榫C合能源規(guī)劃與運(yùn)行控制。E-mail： 1435072507@qq.com。

文章編號(hào)：1673-5005（2024）02-0142-09??? doi：10.3969/j.issn.1673-5005.2024.02.016

摘要：“碳達(dá)峰，碳中和”目標(biāo)對(duì)綜合能源系統(tǒng)提出了低碳高效的新要求。針對(duì)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)的源-網(wǎng)-荷-儲(chǔ)聯(lián)合規(guī)劃問題，基于Bellman最優(yōu)理論將系統(tǒng)凈收益最大化的規(guī)劃模型進(jìn)行分解，建立“風(fēng)光儲(chǔ)協(xié)同-多能互聯(lián)耦合-能源消納制氫-最優(yōu)碳捕集”的多階段動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型并求解設(shè)備的最佳配置方案。結(jié)果表明，該模型在經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，電制氫收益可觀并促進(jìn)電能就地消納，碳捕集降低了系統(tǒng)碳排放并具有售賣CO2氣體和碳配額的雙重收益，同時(shí)在動(dòng)態(tài)規(guī)劃過程中達(dá)到了最佳的電制氫配置和最優(yōu)的碳捕集比例。

關(guān)鍵詞：園區(qū)綜合能源系統(tǒng)； 低碳； 動(dòng)態(tài)規(guī)劃； 電制氫； 碳捕集

中圖分類號(hào)：TM 715??? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

引用格式：王艷松，王毓鐸.計(jì)及電制氫和碳捕集的園區(qū)綜合能源系統(tǒng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃［J］. 中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2024，48（2）：142-150.

WANG Yansong， WANG Yuduo. Dynamic programming of? park-level integrated energy system considering? electricity hydrogen production and carbon capture ［J］. Journal of China University of Petroleum （Edition of Natural Science），2024，48（2）：142-150.

Dynamic programming of? park-level integrated energy system

considering electricity hydrogen production and carbon capture

WANG Yansong， WANG Yuduo

（New Energy College in China University of Petroleum （East China）， Qingdao 266580， China）

Abstract： "Carbon peaking and carbon neutrality goals" puts forward new requirements for low-carbon and high-efficiency integrated energy systems. Aiming at the joint programming problem of source-network-load-storage of the park-level integrated energy system，? the programming model of maximizing the net income of the system based on the Bellman optimal theory

was decomposed， and a multi-stage dynamic programming model of "wind-solar-storage synergy-multi-energy interconnection coupling-energy consumption hydrogen production-optimal carbon capture"? was established， and? the optimal configuration scheme of the equipment was solved. The results show that the model has significant advantages in the aspects of economy and environmental protection. The benefits of electric hydrogen production are considerable and the local consumption of electric energy is promoted. Carbon capture reduces the carbon emissions of the system and achieves the dual benefits of selling CO2 gas and carbon quota. At the same time， the optimal configuration of electric hydrogen production and the optimal carbon capture ratio are achieved in the process of dynamic programming.

Keywords：park-level integrated energy system; low carbon; dynamic programming; electricity hydrogen production; carbon capture

能源是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈，是人類賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)。面對(duì)日益嚴(yán)重的能源短缺和環(huán)境污染等問題［1］，綜合能源系統(tǒng)（integrated energy system，IES）等概念相繼被國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出并研究，以其對(duì)能源利用的整體規(guī)劃設(shè)計(jì)和運(yùn)行優(yōu)化［2］，通過不同能源間轉(zhuǎn)化實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和高效利用［3］，逐漸成為能源領(lǐng)域變革的必然要素。園區(qū)綜合能源系統(tǒng)（park-level integrated energy system，PIES）是一種直接面向用戶的終端供能系統(tǒng)，作為用戶側(cè)多種能源的耦合與供應(yīng)對(duì)象，可提升可再生能源的消納和能源利用效率，因此得到廣泛應(yīng)用［4］。為加強(qiáng)綜合能源系統(tǒng)建設(shè)的合理性，已有學(xué)者對(duì)其規(guī)劃問題進(jìn)行了深入研究。孫強(qiáng)等［5］建立了分層經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化和可靠性校驗(yàn)?zāi)Ｐ?，以兼顧可靠性和?jīng)濟(jì)性；馬國(guó)真等［6］通過分析源荷多重不確定性構(gòu)建魯棒-隨機(jī)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)性與可靠性的協(xié)調(diào)優(yōu)化；王瑞等［7］在博弈模型中引入碳交易來限制各主體碳排放量，均衡經(jīng)濟(jì)與環(huán)境效益；陳志等［8］考慮建設(shè)時(shí)序和階梯碳交易機(jī)制建立多階段規(guī)劃模型，在有序建設(shè)的同時(shí)降低了碳排放量。這些是從IES規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)性、可靠性和環(huán)保性等多方面進(jìn)行研究，對(duì)于減排手段更局限于依靠碳交易機(jī)制，而近年來碳捕集技術(shù)逐漸發(fā)展成為減少碳排放的重要手段。趙東亞等［9-10］建立了碳捕集工藝的運(yùn)行流程，定性分析了與能耗相關(guān)的影響因素并進(jìn)行優(yōu)化；

盛四清等［11］建立含碳捕集裝置的多目標(biāo)優(yōu)化模型，緩解了經(jīng)濟(jì)性與低碳性的矛盾；陳伯達(dá)等［12］建立碳捕集電廠與電轉(zhuǎn)氣協(xié)同利用框架，并通過儲(chǔ)氣裝置解決CO2的捕集和利用在時(shí)間上不匹配的問題。綜上，碳捕集的有效配置對(duì)IES建設(shè)具有積極作用，但往往受制于其過高的運(yùn)行成本，使得CO2捕集比例不高，或以政策規(guī)定其最低捕集比例，未能兼顧其經(jīng)濟(jì)性。碳捕集結(jié)合碳交易機(jī)制是實(shí)現(xiàn)減排的有效方式，并通過配置可再生能源和推動(dòng)能源優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)最終建立低碳綠色的綜合能源系統(tǒng)［13］。筆者構(gòu)建含電制氫和碳捕集的園區(qū)綜合能源系統(tǒng)架構(gòu)，提出一種PIES多階段規(guī)劃模型并利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解，仿真分析系統(tǒng)內(nèi)各設(shè)備最佳運(yùn)行方案；通過對(duì)算例的求解驗(yàn)證所提方法的有效性，在提升系統(tǒng)整體凈收益的同時(shí)達(dá)到較高的最優(yōu)碳捕集比例，促進(jìn)園區(qū)綠色低碳轉(zhuǎn)型。

1? 園區(qū)綜合能源系統(tǒng)的架構(gòu)

園區(qū)綜合能源系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。PIES外部依托電網(wǎng)和天然氣網(wǎng)，內(nèi)部通過可再生能源和能源耦合設(shè)備滿足負(fù)荷的需求，并通過電制氫和碳捕集設(shè)備消納電能和售賣氣體。主要設(shè)備包括風(fēng)電（wind power， WP）、光伏 （photovoltaic， PV）、電儲(chǔ)能（electricity storage， ES）、熱電聯(lián)供（combined heat and power， CHP）、燃?xì)忮仩t（gas boiler， GB）、電制氫（power to hydrogen， P2H）和碳捕集系統(tǒng)（carbon capture system， CCS）。

2? 能源耦合設(shè)備模型

2.1? 熱電聯(lián)供

熱電聯(lián)供設(shè)備燃燒天然氣帶動(dòng)發(fā)電機(jī)發(fā)電，同時(shí)將剩余熱能輸送到余熱鍋爐回收利用，是耦合氣-電-熱三種能源的轉(zhuǎn)換設(shè)備，其產(chǎn)電和產(chǎn)熱數(shù)學(xué)模型可近似描述為

PCHP（t）=ηe，CHPδgasVCHP（t），

HCHP（t）=ηh，CHPδgasVCHP（t）.（1）

式中，PCHP和HCHP分別為熱電聯(lián)供設(shè)備輸出的電和熱功率，kW；ηe，CHP和ηh，CHP分別為發(fā)電和產(chǎn)熱效率；δgas為燃?xì)鉄嶂担琸W/m3；VCHP為耗氣速率，m3/h。

2.2? 燃?xì)忮仩t

燃?xì)忮仩t通過燃燒天然氣為鍋爐中的水加熱，輸送給用戶提供熱能，是耦合氣-熱能源的轉(zhuǎn)換設(shè)備，其數(shù)學(xué)模型可近似描述為

HGB（t）=ηGBδgasVGB（t）.（2）

式中，HGB為燃?xì)忮仩t輸出的熱功率，kW；ηGB為產(chǎn)熱效率；VGB為耗氣速率，m3/h。

2.3? 電儲(chǔ)能

電儲(chǔ)能設(shè)備可根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行狀況動(dòng)態(tài)調(diào)整自身充放電狀態(tài)，其數(shù)學(xué)模型［14］可表示為

WES（t）=WES（t-1）+［ηcPc，ES（t）-Pd，ES（t）/ηd］Δt. （3）

式中，WES為電儲(chǔ)能存儲(chǔ)的電量，kW·h；Pc，ES和Pd，ES分別為充、放電功率，kW；ηc和ηd分別為充、放電過程中的損耗系數(shù)。

2.4? 電制氫

電制氫設(shè)備以水為原料，利用電能將水電解為氫氣和氧氣，數(shù)學(xué)模型［15］表示為

VH2（t）=ηP2HPP2H（t）λH2 .（4）

式中，VH2為電制氫制取氫氣的體積，m3；PP2H為輸入的電功率，kW；ηP2H和λH2分別為制氫效率和氫氣熱值。

2.5? 碳捕集

碳捕集設(shè)備可將化石燃料燃燒生成氣體中的CO2分離封存，以實(shí)現(xiàn)減少溫室氣體排放的目的，其能耗函數(shù)［16］為

PCCS（t）=PCCS，B+

PCCS，R（t），（5）

其中

PCCS，R（t）=λCCSVCCS（t）.

式中，PCCS為碳捕集輸入的電功率，由固定功率PCCS，B和工作功率PCCS，R構(gòu)成，kW；VCCS為處理的CO2量，m3；λCCS為運(yùn)行能耗系數(shù)。

3? 園區(qū)綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃模型

規(guī)劃模型以PIES凈收益最大為目標(biāo)，綜合考慮售能和售氣收益、投資成本、運(yùn)行成本、維護(hù)成本和碳交易成本，建立目標(biāo)函數(shù)可概括為

maxF=E-C，（6）

其中

E=EOpe+EGas，

C=CInv+COpe+CMai+CCt.

式中，E和C分別為PIES的收益和成本，元；EOpe和EGas分別為售能和售氣收益，元；CInv、COpe、CMai和CCt分別為等額年投資成本、運(yùn)行成本、維護(hù)成本和碳交易成本，元。

對(duì)于不同設(shè)備等額年投資成本和維護(hù)成本的計(jì)算可概括為

CInv，x=cInv，xQx×

r（1+r）Nx（1+r）Nx-1 ，

CMai，x=∑8 760t=1cMai，xPx（t）.（7）

式中，CInv，x和CMai，x為x型設(shè)備的等額年投資及維護(hù)成本，元；cInv，x和cMai，x分別為單位投資成本和可變維護(hù)成本，元/kW；Qx為投資容量，kW；r為貼現(xiàn)率，常取0.08；Nx為使用壽命，a；Px為輸入功率，kW。

3.1? 多階段規(guī)劃思想

針對(duì)式（6）所示目標(biāo)函數(shù)，基于Bellman最優(yōu)理論［17］可采用多階段決策方法將總目標(biāo)F分解為多個(gè)子目標(biāo)fk，并根據(jù)遞推關(guān)系逐段尋優(yōu)，以提升求解過程的有序性，便于探究各規(guī)劃階段對(duì)整體的影響，并減少每階段的決策數(shù)量從而降低求解難度。多階段決策過程如圖2（uk和sk分別為第k階段決策變量和狀態(tài)變量；決策后狀態(tài)變量轉(zhuǎn)為sk+1；fk為第k階段以u(píng)k和sk計(jì)算出的指標(biāo)函數(shù)）所示。

利用多階段決策方法對(duì)式（6）進(jìn)行合理劃分，建立“風(fēng)光儲(chǔ)協(xié)同-多能互聯(lián)耦合-能源消納制氫-最優(yōu)碳捕集”多階段規(guī)劃模型：

maxF=f1+f2+f3+f4.（8）

式中，f1～f4分別為階段1～4的指標(biāo)函數(shù)。

各階段的劃分依據(jù)為：階段1規(guī)劃配置可再生能源及電儲(chǔ)能，充分發(fā)展清潔能源；階段2根據(jù)多元負(fù)荷需求配置能源耦合設(shè)備，實(shí)現(xiàn)能源互補(bǔ)利用；階段3通過配置電制氫消納可再生能源并提升系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性；階段4配置碳捕集設(shè)備降低碳排放，構(gòu)建低碳綠色園區(qū)。整體規(guī)劃過程如圖3所示。

3.2? 多階段規(guī)劃數(shù)學(xué)模型

3.2.1? 風(fēng)光儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃

階段1為風(fēng)光儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃f1。該階段綜合考慮新能源-電儲(chǔ)能協(xié)同運(yùn)行收益、等額年投資成本和維護(hù)成本的凈效益最大化，建立該階段的指標(biāo)函數(shù)為

f1=max（ENE+EES-CInv，NE-CInv，ES-CMai，1），（9）

其中

ENE=∑8760t=1JNE（PWP（t）+PPV（t）），

EES=∑8760t=1Je，sell（t）Pd，ES（t）+Je（t）Pc，ES（t），

CInv，NE=CInv，WP+CInv，PV，

CMai，1=CMai，WP+CMai，PV+CMai，ES.

式中，ENE和EES分別為新能源和電儲(chǔ)能的售電收益，元；CInv，NE、CInv，ES和 CMai，1分別為新能源設(shè)備等額年投資成本、電儲(chǔ)能設(shè)備等額年投資成本和維護(hù)成本，元；PWP和PPV分別為風(fēng)電和光伏的并網(wǎng)功率，kW；JNE、Je，sell和Je分別為風(fēng)光并網(wǎng)、售電和分時(shí)電價(jià)，元/（kW·h）。

3.2.2? 多能互聯(lián)耦合規(guī)劃

階段2為多能互聯(lián)耦合規(guī)劃f2。該階段綜合考慮CHP和GB售能收益、等額年投資成本、運(yùn)行成本和維護(hù)成本的綜合供能收益最大化，建立該階段的指標(biāo)函數(shù)為

f2=max（Een-CInv，2-

COpe，2-CMai，2），（10）

其中

Een=∑8 760t=1

Je，sell（t）PCHP（t）+JhHL（t），

CInv，2=CInv，CHP+CInv，GB，

COpe，2=8 760t=1

Jgas（VCHP（t）+VGB（t）），

CMai，2=CMai，CHP+CMai，GB.

式中，Een、CInv，2、COpe，2和CMai，2分別為CHP和GB的售能收益、等額年投資成本、運(yùn)行成本和維護(hù)成本，元；Jh為售熱價(jià)格，元/（kW·h）；Jgas為購(gòu)氣價(jià)格，元/m3。

3.2.3? 能源消納制氫規(guī)劃

階段3為能源消納制氫規(guī)劃f3。該階段以計(jì)及年售氫收益、制氫成本、等額年投資成本和維護(hù)成本的制氫凈收益最大為目標(biāo)，建立該階段的指標(biāo)函數(shù)為

f3=max（EH2-COpe，P2H-CInv，P2H-CMai，P2H），（11）

其中

EH2=∑8 760t=1JH2VH2（t），

CInv，P2H=∑8 760t=1Je（t）PP2H（t）.

式中，EH2、COpe，P2H、CInv，P2H和CMai，P2H分別為售氫收益、制氫成本、P2H等額年投資成本和維護(hù)成本，元；JH2為售氫價(jià)格，元/m3。

3.2.4? 最優(yōu)碳捕集規(guī)劃

階段4為最優(yōu)碳捕集規(guī)劃f4。該階段以計(jì)及售CO2收益、等額年投資成本、運(yùn)行成本、維護(hù)成本和碳交易成本的最大化為目標(biāo)，建立該階段的指標(biāo)函數(shù)為

f4=max（EC-CInv，CCS-COpe，CCS-CMai，CCS-CCt），（12）

其中

EC=∑8 760t=1JCO2VCCS（t），

COpe，CCS=∑8 760t=1

Je（t）PCCS（t）.

式中，EC、CInv，CCS、COpe，CCS、CMai，CCS和Cct分別為售CO2效益、CCS設(shè)備等額年投資成本、運(yùn)行成本、維護(hù)成本和碳交易成本，元；JCO2和Je分別為售CO2和單位碳配額價(jià)格，元/t；CCt的具體計(jì)算方式參考文獻(xiàn)［18］。

3.2.5? 約束條件

（1）能量平衡約束。各類能源的生產(chǎn)和消耗應(yīng)保持平衡，表示為

PL（t）+PP2H（t）+PCCS（t）+Pc，ES（t）=

PPV（t）+PWP（t）+Pnet（t）+

Pd，ES（t），

HL（t）=HCHP（t）+HGB（t）.（13）

（2）設(shè)備出力和爬坡約束。燃?xì)庠O(shè)備的出力及變化速率應(yīng)受其相關(guān)的上下限約束，可概括為

Vx，min≤Vx（t）≤Vx，max，

0≤Vx（t）-Vx（t-1）≤ΔVx，max.

（14）

式中，x為CHP或GB；Vx，max和Vx，min分別對(duì)應(yīng)耗氣速率的上、下限，m3/h；ΔVx，max為最大爬坡速率，m3/h。

（3）交換功率約束。PIES與外界進(jìn)行電能交換需滿足傳輸線的功率約束，可表示為

-Po，max≤Pnet（t）≤Pi，max.（15）

式中，Pi，max和Po，max分別為外部電網(wǎng)輸入和PIES向外網(wǎng)輸出功率的極限，kW。

（4）電儲(chǔ)能約束。電儲(chǔ)能的運(yùn)行應(yīng)滿足其充放電功率上下限和所儲(chǔ)存能量的上下限約束，可表示為

WES，min≤WES（t）≤

WES，max，

PES，min≤PcES（t）≤PES，max，

PES，min≤PcES（t）≤PES，max.（16）

式中，WES，max和WES，min分別為電儲(chǔ)能儲(chǔ)存能量的上下限，kW·h；PES，max和PES，min分別為電儲(chǔ)能充放電功率的上下限，kW。

4? 動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解方法

動(dòng)態(tài)規(guī)劃（dynamic programming，DP）是解決多階段決策過程最優(yōu)化的一種數(shù)學(xué)方法［19］，根據(jù)建立的多階段規(guī)劃模型，各階段決策變量為

u1=［QNE，QES］，

u2=［QCHP，QGB］，

u3=［QP2H］，

u4=［QCCS］.（17）

式中，QNE、QES、QCHP、QGB、QP2H和QCCS分別為各類設(shè)備的規(guī)劃容量。

設(shè)狀態(tài)變量為前k階段的所有設(shè)備累積配置容量，則狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程為

Sk+1=Sk+uk.（18）

采用順序解法的遞推方程為

Fk（Sk+1）=max{fk（Sk+1，uk）+Fk-1（Sk）}.（19）

動(dòng)態(tài)規(guī)劃的求解流程如圖4所示。

5? 算例及結(jié)果

5.1? 算? 例

以華北地區(qū)某園區(qū)為例，四季典型日電、熱負(fù)荷預(yù)測(cè)及風(fēng)電、光伏出力標(biāo)幺值曲線如圖5、6所示，設(shè)備參數(shù)如表1所示。能源價(jià)格如下：

購(gòu)電為0.323元/（kW·h）（0～7時(shí)、23～24時(shí)）、

0.612元/（kW·h）（7～8時(shí)、11～14時(shí)、21～23時(shí)）和

0.891元/（kW·h）（8～11時(shí)、14～21時(shí)），

氫氣3.28元/m3，天然氣2.5元/m3，熱蒸汽0.33元/（kW·h）、

0.291元/（kW·h）（0～7時(shí)、23～24時(shí)），

售電為0.497元/（kW·h）（7～8時(shí)、11～14時(shí)、21～23時(shí)）和

0.795元/（kW·h）（8～11時(shí)、14～21時(shí)），

CO2為42.5元/t，碳配額為135元/t。

5.2? PIES規(guī)劃方案

針對(duì)算例利用MATLAB編程求解。利用提出的多階段規(guī)劃模型求解作為方案Ⅰ，另以PIES凈收益最大為目標(biāo)的常規(guī)方法求解作為方案Ⅱ。各方案容量配置結(jié)果如表2所示。

由表2可知，提出的多階段動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法和常規(guī)方法的計(jì)算結(jié)果相近，差別約為3%，驗(yàn)證了所提規(guī)劃方法的有效性。

5.3? 多階段經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

對(duì)方案Ⅰ進(jìn)行不同階段下各設(shè)備相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的計(jì)算，如表3所示。

由表3可知：風(fēng)電和光伏運(yùn)行中無一次能源消耗，且有較高的售電收益，屬于經(jīng)濟(jì)環(huán)保的發(fā)電設(shè)備；電儲(chǔ)能利用購(gòu)售電價(jià)差值實(shí)現(xiàn)可靠盈利；CHP和GB工作中消耗大量天然氣，運(yùn)行成本高。對(duì)比不同情景：經(jīng)“能源消納制氫”階段后，設(shè)備年運(yùn)行成本和收益分別增加約380萬元和705萬元，總計(jì)凈收益提升約7%；經(jīng)“最優(yōu)碳捕集”階段后，CCS運(yùn)行凈花費(fèi)153萬元，設(shè)備總計(jì)凈收益下降約5%。PIES成本及收益的指標(biāo)計(jì)算結(jié)果如表4所示。

由表4可知：經(jīng)“能源消納制氫”階段后，P2H設(shè)備通過售賣氫氣獲得了可觀的收益，約占總收益的8%，并使PIES凈收益提升約7.8%；經(jīng)“最優(yōu)碳捕集”階段后，碳交易成本扭虧為盈，由花費(fèi)189萬元扭轉(zhuǎn)為交易碳配額收益35萬元，凈提升224萬元，且對(duì)售電、售熱收益影響不大，PIES凈收益進(jìn)一步提高約2.5%。不同P2H配置容量下的相關(guān)指標(biāo)變化如圖7所示。

由圖7可知：P2H配置容量為2.27 MW時(shí)PIES凈收益達(dá)到最優(yōu)點(diǎn)；P2H年凈收益與等額年投資成本之差在最優(yōu)點(diǎn)以前隨配置容量的增加而逐漸擴(kuò)大，最優(yōu)點(diǎn)后幾乎不變，經(jīng)濟(jì)性受限，且PIES凈收益略有下降。

5.4? 多階段環(huán)保指標(biāo)

為探究各階段設(shè)備配置對(duì)環(huán)保性的影響，分別進(jìn)行不同階段下的相關(guān)環(huán)境指標(biāo)的計(jì)算，結(jié)果如表5所示。

由表5可知，經(jīng)“能源消納制氫”階段規(guī)劃后電能就地消納率提升13.5%，效果明顯，對(duì)PIES整體碳排放量和碳交易額度基本無影響；經(jīng)“最優(yōu)碳捕集”階段規(guī)劃后電能就地消納率進(jìn)一步提升5.6%，并使得年碳排放量降低166萬t，碳交易配額由年購(gòu)買1.4萬t扭轉(zhuǎn)為出售0.26萬t，減排效果顯著；所配置的風(fēng)電及光伏年總發(fā)電量約4610.8 MW，等效減少使用煤電的碳排放量約0.44萬t，促進(jìn)園區(qū)的低碳綠色轉(zhuǎn)型。針對(duì)不同的碳捕集率，相關(guān)指標(biāo)變化如圖8所示。

由圖8可知：隨著碳捕集率增加，CCS的配置容量相應(yīng)增加，其等額年投資成本、凈運(yùn)行成本逐漸上升；碳交易成本逐漸下降，約在碳捕集率為47.5%處實(shí)現(xiàn)盈利；電能就地消納率由92.7%逐漸升至106.8%，PIES轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)外凈吸收電能；在碳捕集率為44.8%時(shí)PIES取得最大凈收益889.7萬元。

5.5? 仿真分析最優(yōu)運(yùn)行方案

此處以春季典型日為例分析設(shè)備運(yùn)行情況，春季典型日電、熱能平衡如圖9所示。

對(duì)圖9（a）中的設(shè)備運(yùn)行情況進(jìn)行分析：在0～7時(shí)電價(jià)較低，P2H和CCS設(shè)備工作效率較高，電儲(chǔ)能多處于充電狀態(tài)，CHP機(jī)組售賣電能的收益較低，故基本處于最低出力，PIES整體電能供應(yīng)不足而需外部電能輸入；9～11時(shí)電價(jià)較高，P2H的制氫成本過高故基本不工作，CCS也處于較低的固定能耗下運(yùn)行，電儲(chǔ)能放電進(jìn)行盈利，CHP機(jī)組售電價(jià)格高使得出力增加，PIES電能供應(yīng)過剩而向外輸送電能。其余時(shí)段的設(shè)備運(yùn)行情況同理。

對(duì)圖9（b）的設(shè)備運(yùn)行情況進(jìn)行分析：CHP機(jī)組供熱功率的變化受電價(jià)的間接影響，GB主要為熱負(fù)荷的補(bǔ)充供熱，其出力變化受CHP供熱功率和熱負(fù)荷影響。

6? 結(jié)? 論

（1）電制氫可提升系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性并有效促進(jìn)電能的就地消納；碳捕集可使PIES整體碳排放顯著降低，并實(shí)現(xiàn)售賣CO2氣體和碳配額的雙重收益。

（2）在電制氫和碳捕集的動(dòng)態(tài)規(guī)劃過程中實(shí)現(xiàn)了電制氫的合理配置并解決CO2捕集率由于成本限制不高的問題。

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（編輯? 沈玉英）