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刘海涛,仲聪,马佳伊,王宇昊,张效诚.考虑条件风险价值和阶梯碳交易的综合能源系统优化调度[J].电测与仪表,2024,61(4):100-108.
Liu Haitao,Zhong Cong,Ma Jiayi,Wang Yuhao,Zhang Xiaocheng.Optimal dispatch of integrated energy systems considering conditional value at risk and ladder carbon trading[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2024,61(4):100-108.
考虑条件风险价值和阶梯碳交易的综合能源系统优化调度
Optimal dispatch of integrated energy systems considering conditional value at risk and ladder carbon trading
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.04.015
中文关键词:  综合能源系统  条件风险价值  阶梯碳交易  碳捕获  电转气
英文关键词:Integrated energy system, Conditional value at risk, Ladder carbon trading, Carbon capture, Power to gas
基金项目:国家自然科学基金资助项目( 51777197);江苏省高等学校自然科学研究重大项目(22KJA470005)
              
作者中文名作者英文名单位
刘海涛Liu Haitao南京工程学院、江苏省配电网智能技术与装备协同创新中心
仲聪Zhong Cong南京工程学院
马佳伊Ma Jiayi南京工程学院
王宇昊Wang Yuhao南京工程学院
张效诚Zhang Xiaocheng南京工程学院
摘要点击次数: 681
中文摘要:
      为进一步提升综合能源系统环境效益,减少新能源出力不确定性所带来的潜在风险,提出了计及条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)以及阶梯碳交易的综合能源系统优化调度模型。考虑到系统风电和光伏出力不确定性可能带来的影响,采用条件风险价值量度不确定性带来的潜在风险,并将碳捕获技术、电转气设备以及阶梯式碳交易机制引入系统调度模型,构建了综合考虑系统运行成本和碳交易成本的优化调度目标函数,由于所建立模型为混合整数规划问题,采用CPLEX求解器进行求解,设置4种场景进行验证分析,算例表明所提模型可有效减少二氧化碳排放,在兼顾经济性和环境性的同时引入CVaR可避免由于忽略风光不确定性所带来的较为乐观的调度结果,使系统最终调度结果更为合理。
英文摘要:
      In order to further improve the environmental benefits of the integrated energy system and reduce the potential risks caused by the uncertainty of new energy output, an optimal dispatch model of the integrated energy system considering the conditional value at risk (CVaR) and ladder carbon trading is proposed. Considering the potential impact of the uncertainty of wind power and photovoltaic output, a conditional value at risk is used to measure the potential risk caused by the uncertainty, and carbon capture technology, electricity to gas equipment and ladder carbon trading mechanism are introduced into the system scheduling model. An optimal scheduling objective function that takes into account system operating costs and carbon trading costs is developed.The proposed model is a mixed-integer programming problem, which is solved using the CPLEX solver. Four scenarios are set up for validation analysis, and the examples show that the proposed model can effectively reduce CO2 emissions, and the introduction of CVaR can avoid the optimistic scheduling results brought about by ignoring scenery uncertainty while taking into account the economic and environmental aspects, making the final scheduling results of the system more reasonable.
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