一种风光火储耦合碳捕集利用系统的随机优化调度方法与流程

1.本发明属于低碳能源系统优化调度领域，特别是涉及一种风光火储耦合碳捕集利用系统的随机优化调度方法。


背景技术：

2.随着温室效应及相关气候问题的日益严峻，减排co2已成为国际社会应对气候变化的关键举措。使用可再生能源和碳捕集技术被认为是目前电力行业向低碳转型同时满足电力增长的核心手段。可再生能源，尤其是风能和太阳能在过去的几十年里发展迅速，但其出力的不确定性和间歇性一直对电力系统的可靠性带来挑战。碳捕集技术，尤其是燃烧后co2捕集技术，是目前基于化石燃料的传统电站得以继续使用的唯一途径，但高额的投资和运行成本限制了其大规模应用。可再生能源与碳捕集利用的协同合作为问题的解决开辟了新的思路，碳捕集系统的引入能够提升能源系统的灵活性，帮助电网消纳风光，而使用可再生能源网络中的富余能量进行碳捕捉，能够大大提升碳捕集系统的经济性。同时，对捕集到 co2进行利用而不是储存，也能够降低碳捕集系统的运行成本。
3.然而，电热气碳之间的强烈耦合、不同能源设备之间的相互转化以及风光负荷出力的不确定性都会对能源系统的可靠、高效和低碳运行带来挑战。因此，要想实现整个风光火储耦合碳捕集利用系统的灵活运行，充分发挥可再生能源与碳捕集之间的互惠互利作用，开发一种考虑不确定性的风光火储耦合碳捕集利用系统的随机优化调度方法很有必要。


技术实现要素：

4.本发明的目的是针对现有技术的不足，同时为了解决电热碳之间的强烈耦合、不同能源设备之间的相互转化以及风光负荷出力的不确定性问题，提供了一种风光火储耦合碳捕集利用系统的随机优化调度方法，以充分发挥可调设备的灵活运行优势，实现可再生能源的就地消纳，实现能源系统的低碳排放。
5.为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
6.一种风光火储耦合碳捕集利用系统的随机优化调度方法，所述方法包括：
7.s10基于以运行总成本最小为目标，考虑风光出力和负荷的不确定性，建立基于机会约束规划的风光火储耦合碳捕集利用系统的随机优化调度模型；
8.s20基于步骤s10建立的随机优化调度模型，利用拉丁超立方抽样和 k-means聚类方法对场景进行生成和缩减，基于场景采样方法将不确定性优化问题转化成确定的混合整数线性规划问题，再进行线性规划问题求解，得到风光火储耦合碳捕集利用系统中的各设备在每个时刻的状态出力；
9.s30根据步骤s20获得的各设备在每个时刻的状态出力，对各设备工作进行控制。
10.优选的，所述步骤s10中，所述风光火储耦合碳捕集利用系统模型，包括风力发电模型、光伏发电模型、生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组、天然气联
合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组、电转热设备、电池储能设备、电解水制氢设备及电转气设备；
11.优选的，所述步骤s10中，运行总成本包括燃料成本、设备维护成本、碳排放惩罚成本和功率不平衡惩罚成本，如式(1)所示：
12.min m
ope
＝m
fuel
m
maintenance
m
co2
m
imbalance
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式(1)
13.式(1)中，m
ope
为运行总成本，单位为元；m
fuel
为燃料成本，单位为元； m
maintenance
为设备维护成本，单位为元；为碳排放惩罚成本，单位为元； m
imbalance
为功率不平衡惩罚成本，单位为元；
14.所述燃料成本满足式(2)：
[0015][0016]
式(2)中，为生物质的价格系数，单位为元/吨；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段所消耗的燃料量，单位为kg/s；ε为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的掺烧率，单位为％；为煤炭的价格系数，单位为元/吨；为天然气的价格系数，单位为元/吨；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段所消耗的燃料量，单位为kg/s；为t时刻化学反应生成的甲烷流量，单位为kg/s。
[0017]
所述设备维护成本如式(3)所示：
[0018][0019]
式(3)中，c
m,cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的维修费用，单位为元/mw；c
m,bio
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组掺烧生物质的额外维修费用，单位为元/mw；ε为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的掺烧率，单位为％；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻的对外输出电功率，单位为mw；σ
cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的热电比，单位为％；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻的的对外输出热功率，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的碳捕集系统维修费用，单位为元/吨；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻的的二氧化碳捕集量，单位为kg/s；c
m,ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕
集机组的维修费用，单位为元/mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻的对外输出电功率，单位为mw；σ
ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的热电比，单位为％；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻的的对外输出热功率，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的碳捕集系统维修费用，单位为元/吨；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻的二氧化碳捕集量，单位为kg/s；c
m,w
为风力发电的维护费用，单位为元/mw；p
wind,t
为风力发电机组在t时段发电功率，单位为mw；c
m,p
为光伏发电的维护费用，单位为元/mw；p
pv,t
为光伏发电机组在t时段发电功率，单位为mw；c
m,bess
为电池储能设备充放电出力的维护费用，单位为元/mw；为电池储能设备在 t时段的充电出力，单位为mw；为电池储能设备在t时段的放电出力，单位为mw；c
m,eb
为电转热设备出力单元的维护费用，单位为元/mw；为电转热设备在t时段的输出热功率，单位为mw；为电解水制氢的单位维护费用，单位为元/吨；为电解水制氢设备在t时段h2的生产量，单位为kg/s；为电转气设备的单位维护费用，单位为元/吨；为t时刻化学反应生成的甲烷流量，单位为kg/s；
[0020]
所述碳排放惩罚成本满足式(4)所示：
[0021][0022]
式(4)中，为能源系统co2排放的罚款系数，即碳税，单位为元/吨；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段 co2排放量，单位为kg/s；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段co2排放量,单位为kg/s；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段生物质co2吸收量，单位为kg/s。
[0023]
所述功率不平衡惩罚成本满足式(5)：
[0024][0025]
式(5)中，c
imbalance
为能源系统功率不平衡的罚款系数,单位为元/mw， p
imbalance,t
为能源系统在t时段功率不平衡量，单位为mw；
[0026]
优选的，所述步骤s10中，约束条件包括功率平衡约束与机组运行约束；
[0027]
所述功率平衡约束如式(6)和式(7)所示：
[0028]
电功率平衡约束如式(6)所示：
[0029][0030]
式(6)中，p
load,t
为用户在t时段所需的电负荷，单位为mw；为电解水制氢设备在
t时段的实际耗能，单位为mwh；为电池储能设备在t时段的充电出力，单位为mw；p
teb
为电锅炉在t时段的耗电量，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段压缩co2所消耗电量，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段压缩co2所消耗电量，单位为mw；p
wind,t
为风力发电机组在t时段发电功率，单位为mw；p
pv,t
为光伏发电机组在t时段发电功率，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出电功率，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出电功率，单位为mw；为电池储能设备在t时段的放电出力，单位为mw；
[0031]
热功率平衡约束如式(7)所示：
[0032][0033]
式(7)中，h
load,t
为用户在t时段所需的热负荷，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出热功率，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出热功率，单位为mw；为电锅炉在t时段的产热功率，单位为mw；
[0034]
所述机组运行约束如式(8)至式(16)所示：
[0035]
所述生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组运行约束如式(8)所示：
[0036][0037]
式(8)中，y
2cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在第二运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；y
3cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在第三运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；x
3cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第三运行工况下的抽汽流量，单位为kg/s；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组碳捕集系统在t时刻的抽汽流量，单位为 kg/s；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t 时刻供热所需的抽汽流量，单位为kg/s；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻对外输出电功率，单位为mw；y
4cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第四运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；x
4cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第四运行工况
下的抽汽流量，单位为kg/s；y
1cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第一运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；第一个工况点表示无抽汽下汽机最大连续出力工况点；第二工况点表示无抽汽下50％热耗保证工况点；第三工况点表示最大抽汽下汽机最大连续出力工况点；第四工况点表示最大抽汽下50％热耗保证工况点；
[0038]
碳捕集系统捕集率约束如式(9)所示：
[0039][0040]
式(9)中，为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组碳捕集率下限；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段的碳捕集率，单位为％；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组碳捕集率上限；
[0041]
所述天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组运行约束如式(10)所示：
[0042][0043]
式(10)中，y
2ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在第二运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；y
3ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在第三运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；x
3ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第三运行工况下的抽汽流量，单位为kg/s；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组碳捕集系统在t时刻的抽汽流量，单位为 kg/s；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t 时刻供热所需的抽汽流量，单位为kg/s；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻对外输出电功率，单位为mw；y
4ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第四运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；x
4ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第四运行工况下的抽汽流量，单位为kg/s；y
1ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第一运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；第一个工况点表示无抽汽下汽机最大连续出力工况点；第二工况点表示无抽汽下50％热耗保证工况点；第三工况点表示最大抽汽下汽机最大连续出力工况点；第四工况点表示最大抽汽下50％热耗保证工况点；
[0044]
碳捕集系统捕集率约束如式(11)所示：
[0045][0046]
式(12)中，为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组碳捕集率下限；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段
的碳捕集率，单位为％；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组碳捕集率上限；
[0047]
所述电解水设备约束如式(12)所示：
[0048][0049]
式(12)中，为电解水设备能耗下限，为电解水设备能耗上限；为电解水制氢设备在t时段的实际耗能，单位为mw；
[0050]
所述电转热设备约束如式(13)所示：
[0051][0052]
式(13)中，为电转热设备能耗下限，为电转热设备能耗上限，p
teb
为电锅炉在t时段的耗电量，单位为mw；
[0053]
所述电池储能设备约束如式(14)至式(16)所示：
[0054]
储电容量约束如式(14)所示：
[0055][0056]
式(14)中，为储电容量下限，为储电容量上限，为电池储能设备在t时刻的容量，单位为mwh；
[0057]
充放电功率约束如式(15)所示：
[0058][0059]
式(15)中，为充电功率下限，为电池储能设备在t时段的充电出力，单位为mw，为充电功率上限；为放电功率下限，为电池储能设备在t时段的放电出力，单位为mw，为放电功率上限；u
c,t
为电池储能设备充电状态，为0-1变量；u
d,t
为电池储能设备放电状态，为0-1变量；
[0060]
能量状态约束如式(16)所示：
[0061]sbess
(0)＝s
bess
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式(16)
[0062]
式(16)表示储电容量在初始时刻和调度周期最后时刻保持一致，确保下一个调度周期的使用；s
bess
(0)表示初始时刻电池储能设备的储电容量；s
bess
(t)表示调度周期最后时刻的储电容量。
[0063]
优选的，所述步骤s10中，风光负荷预测误差序列δp
wind,t
、δp
pv,t
、δp
load,t
服从正态分布n(μ,σ2)，因此实际风光负荷出力满足式(17)：
[0064][0065]
式(17)中，p
wind,t
为风力发电机组在t时段发电功率，单位为mw；为风力发电
机组在t时段的预测发电功率，单位为mw；δp
wind,t
为风力发电机组在t时段的预测发电功率偏差，单位为mw；p
pv,t
为光伏发电机组在t时段发电功率，单位为mw；为光伏发电机组在t时段的预测发电功率，单位为mw；δp
pv,t
为光伏发电机组在t时段的预测发电功率偏差，单位为mw；p
load,t
为用户在t时段所需的电负荷，单位为mw；为t时段的预测电负荷，单位为mw；δp
load,t
为t时段的预测电负荷偏差，单位为mw；
[0066]
优选的，所述步骤s10中，所述风光负荷的预测具有不确定性，无法存在某一组决策变量使得在调度周期内电功率平衡约束完全满足，引入松弛因子对电功率平衡约束进行松弛，以此将电功率平衡等式约束松弛为不等式约束，并使用机会约束进行描述，如式(18)所示：
[0067][0068]
式(18)中，pr{}表示括号内事件所发生的概率；p
wind,t
为风力发电机组在 t时段发电功率，单位为mw；p
pv,t
为光伏发电机组在t时段发电功率，单位为 mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t 时段对外输出电功率，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出电功率，单位为mw；为电池储能设备在t时段的放电出力，单位为mw；w为松弛因子；p
load,t
为用户在t时段所需的电负荷，单位为mw；为电解水制氢设备在t时段的实际耗能，单位为mw；为电池储能设备在t时段的充电出力，单位为mw；p
teb
为电锅炉在t时段的耗电量，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段压缩co2所消耗电量，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段压缩co2所消耗电量，单位为mw；β为置信度，表示能源系统的功率输出在该置信度下不会违反所需负荷的上下限，即满足功率平衡约束。
[0069]
优选的，所述步骤s10中，功率不平衡量满足式(19)：
[0070][0071]
式(20)中，p
imbalance,t
为能源系统在t时段的功率不平衡量，单位为mw； p
wind,t
为风力发电机组在t时段发电功率，单位为mw；p
pv,t
为光伏发电机组在t 时段发电功率，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出电功率，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出电功率，单位为mw；为电池储能设备在t时段的放电出力，单位为mw；
p
load,t
为用户在t时段所需的电负荷，单位为mw；为电解水制氢设备在t时段的实际耗能，单位为mw；为电池储能设备在t时段的充电出力，单位为mw；p
teb
为电锅炉在t时段的耗电量，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段压缩co2所消耗电量，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段压缩co2所消耗电量，单位为mw；
[0072]
优选的，所述步骤s20中，利用拉丁超立方抽样和k-means聚类方法对场景进行生成和缩减，得到n个采样场景，通过基于场景采样方法将不确定性优化问题转化成确定的混合整数线性规划问题。
[0073]
优选的，所述步骤s30中，对所得混合整数线性规划模型进行线性规划求解，求解得到风光火储耦合碳捕集利用系统中的各设备在每个时刻的状态出力。
[0074]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0075]
1、本发明基于能源系统设备运行实际运行数据，建立风光火储耦合碳捕集利用系统模型，该模型为可再生能源与碳捕捉协同合作提供了实现平台，可充分发挥可再生能源与碳捕捉之间的互惠互利作用，对于碳中和背景下能源系统的转型具有积极意义。
[0076]
2、本发明为解决能源系统中电热气碳之间的强烈耦合、不同能源设备之间的相互转化以及风光负荷出力的不确定性问题提供了一种可靠的随机优化调度方法，以实现各能量转换设备的协同配合，实现可再生能源的就地消纳，实现能源系统的低碳排放。
附图说明
[0077]
图1为本发明风光火储耦合碳捕集利用系统示意图；
[0078]
图2为本发明提供的实例的仿真参数设置图；
[0079]
图3为本发明提供的实例在90％置信度下电侧调度结果图；
[0080]
图4为本发明提供的实例在90％置信度下热侧调度结果图；
[0081]
图5为本发明提供的实例在90％置信度下生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组和天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的碳捕集率调度结果图；
[0082]
图6为本发明提供的实例确定性调度策略和随机性调度策略下各部分成本比较图；
[0083]
图7为本发明中生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组电热耦合运行约束图；
[0084]
图8为本发明中天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组电热耦合运行约束图。
具体实施方式
[0085]
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细描述。
[0086]
如图1所示，本发明实施例的一种风光火储耦合碳捕集利用系统的随机优化调度方法，包括：
[0087]
s10基于以运行总成本最小为目标，考虑风光出力和负荷的不确定性，建立基于机会约束规划的风光火储耦合碳捕集利用系统的随机优化调度模型；
[0088]
s20基于步骤s10建立的随机优化调度模型，利用拉丁超立方抽样和 k-means聚类方法对场景进行生成和缩减，基于场景采样方法将不确定性优化问题转化成确定的混合整数线性规划问题，再进行线性规划问题求解，得到风光火储耦合碳捕集利用系统中的各设备在每个时刻的状态出力；
[0089]
s30根据步骤s20获得的各设备在每个时刻的状态出力，对各设备工作进行控制。
[0090]
优选的，所述步骤s10中，如图1所示，基于能源设备实际运行数据，拟合所需参数建立风光火储耦合碳捕集利用系统模型用以调度。所述风光火储耦合碳捕集利用系统模型，包括风力发电模型、光伏发电模型、生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组、天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组、电转热设备、电池储能设备、电解水制氢设备及电转气设备。
[0091]
本实例基于所搭建风光火储耦合碳捕集利用能源系统，构建优化调度目标函数，在约束条件下对能源系统中各设备运行优化，确定能源系统中各设备启停状态、运行出力等情况。
[0092]
优选的，所述步骤s10中，运行总成本包括燃料成本、设备维护成本、碳排放惩罚成本和功率不平衡惩罚成本，如式(1)所示：
[0093]
min m
ope
＝m
fuel
m
maintenance
m
co2
m
imbalance
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式(1)
[0094]
式(1)中，m
ope
为运行总成本，单位为元；m
fuel
为燃料成本，单位为元； m
maintenance
为设备维护成本，单位为元；为碳排放惩罚成本，单位为元； m
imbalance
为功率不平衡惩罚成本，单位为元；
[0095]
所述燃料成本满足式(2)：
[0096][0097]
式(2)中，为生物质的价格系数，单位为元/吨；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段所消耗的燃料量，单位为kg/s；ε为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的掺烧率，单位为％；为煤炭的价格系数，单位为元/吨；为天然气的价格系数，单位为元/吨；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段所消耗的燃料量，单位为kg/s；为t时刻化学反应生成的甲烷流量，单位为kg/s。
[0098]
所述设备维护成本如式(3)所示：
[0099]
[0100]
式(3)中，c
m,cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的维修费用，单位为元/mw；c
m,bio
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组掺烧生物质的额外维修费用，单位为元/mw；ε为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的掺烧率，单位为％；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻的对外输出电功率，单位为mw；σ
cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的热电比，单位为％；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻的的对外输出热功率，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的碳捕集系统维修费用，单位为元/吨；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻的的二氧化碳捕集量，单位为kg/s；c
m,ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的维修费用，单位为元/mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻的对外输出电功率，单位为mw；σ
ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的热电比，单位为％；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻的的对外输出热功率，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的碳捕集系统维修费用，单位为元/吨；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻的二氧化碳捕集量，单位为kg/s；c
m,w
为风力发电的维护费用，单位为元/mw；p
wind,t
为风力发电机组在t时段发电功率，单位为mw；c
m,p
为光伏发电的维护费用，单位为元/mw；p
pv,t
为光伏发电机组在t时段发电功率，单位为mw；c
m,bess
为电池储能设备充放电出力的维护费用，单位为元/mw；为电池储能设备在 t时段的充电出力，单位为mw；为电池储能设备在t时段的放电出力，单位为mw；c
m,eb
为电转热设备出力单元的维护费用，单位为元/mw；为电转热设备在t时段的输出热功率，单位为mw；为电解水制氢的单位维护费用，单位为元/吨；为电解水制氢设备在t时段h2的生产量，单位为kg/s；为电转气设备的单位维护费用，单位为元/吨；为t时刻化学反应生成的甲烷流量，单位为kg/s；
[0101]
所述碳排放惩罚成本满足式(4)所示：
[0102][0103]
式(4)中，为能源系统co2排放的罚款系数，即碳税，单位为元/吨；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段 co2排放量，单位为kg/s；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段co2排放量,单位为kg/s；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段生物质co2吸收量，单位为kg/s。
[0104]
所述功率不平衡惩罚成本满足式(5)：
[0105][0106]
式(5)中，c
imbalance
为能源系统功率不平衡的罚款系数,单位为元/mw， p
imbalance,t
为能源系统在t时段功率不平衡量，单位为mw。
[0107]
优选的，所述步骤s10中，约束条件包括功率平衡约束与机组运行约束。
[0108]
所述功率平衡约束如式(6)和式(7)所示。
[0109]
电功率平衡约束如式(6)所示：
[0110][0111]
式(6)中，p
load,t
为用户在t时段所需的电负荷，单位为mw；为电解水制氢设备在t时段的实际耗能，单位为mwh；为电池储能设备在t时段的充电出力，单位为mw；p
teb
为电锅炉在t时段的耗电量，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段压缩co2所消耗电量，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段压缩co2所消耗电量，单位为mw；p
wind,t
为风力发电机组在t时段发电功率，单位为mw；p
pv,t
为光伏发电机组在t时段发电功率，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出电功率，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出电功率，单位为mw；为电池储能设备在t时段的放电出力，单位为mw。
[0112]
热功率平衡约束如式(7)所示：
[0113][0114]
式(7)中，h
load,t
为用户在t时段所需的热负荷，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出热功率，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出热功率，单位为mw；为电锅炉在t时段的产热功率，单位为mw。
[0115]
所述机组运行约束如式(8)至式(16)所示：
[0116]
所述生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组运行区间落在图7所述的斜线框内。图7中，工况点a表示无抽汽下汽机最大连续出力工况点。工况点b示无抽汽下50％热耗保证工况点。工况点c表示最大抽汽下50％热耗保证工况点。工况点d最大抽汽下汽机最大连续出力工况点。生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组运行约束如式(8)所示：
[0117][0118]
式(8)中，y
2cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在第二运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；y
3cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在第三运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；x
3cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第三运行工况下的抽汽流量，单位为kg/s；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组碳捕集系统在t时刻的抽汽流量，单位为 kg/s；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t 时刻供热所需的抽汽流量，单位为kg/s；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻对外输出电功率，单位为mw；y
4cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第四运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；x
4cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第四运行工况下的抽汽流量，单位为kg/s；y
1cbcfbt
为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第一运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；第一个工况点表示无抽汽下汽机最大连续出力工况点；第二工况点表示无抽汽下50％热耗保证工况点；第三工况点表示最大抽汽下汽机最大连续出力工况点；第四工况点表示最大抽汽下50％热耗保证工况点。
[0119]
碳捕集系统捕集率约束如式(9)所示：
[0120][0121]
式(9)中，为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组碳捕集率下限；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段的碳捕集率，单位为％；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组碳捕集率上限。
[0122]
所述天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组运行区间如图8所述的斜线框内。图8中，工况点a表示无抽汽下汽机最大连续出力工况点。工况点b示无抽汽下50％热耗保证工况点。工况点c表示最大抽汽下50％热耗保证工况点。工况点d最大抽汽下汽机最大连续出力工况点。天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组运行约束如式(10)所示：
[0123][0124]
式(10)中，y
2ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在第二运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；y
3ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在第三运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；x
3ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第三运行工况下的抽汽流量，单位为kg/s；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组碳捕集系统在t时刻的抽汽流量，单位为 kg/s；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t 时刻供热所需的抽汽流量，单位为kg/s；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时刻对外输出电功率，单位为mw；y
4ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第四运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；x
4ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第四运行工况下的抽汽流量，单位为kg/s；y
1ngcc
为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组第一运行工况下的对外输出电功率，单位为mw；第一个工况点表示无抽汽下汽机最大连续出力工况点；第二工况点表示无抽汽下50％热耗保证工况点；第三工况点表示最大抽汽下汽机最大连续出力工况点；第四工况点表示最大抽汽下50％热耗保证工况点。
[0125]
碳捕集系统捕集率约束如式(11)所示：
[0126][0127]
式(11)中，为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组碳捕集率下限；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段的碳捕集率，单位为％；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组碳捕集率上限。
[0128]
所述电解水设备约束如式(12)所示：
[0129][0130]
式(12)中，为电解水设备能耗下限，为电解水设备能耗上限；为电解水制氢设备在t时段的实际耗能，单位为mw；
[0131]
所述电转热设备约束如式(13)所示：
[0132][0133]
式(13)中，为电转热设备能耗下限，为电转热设备能耗上限，p
teb
为电锅炉在t时段的耗电量，单位为mw；
[0134]
所述电池储能设备约束如式(14)至式(16)所示：
[0135]
储电容量约束如式(14)所示：
[0136][0137]
式(14)中，为储电容量下限，为储电容量上限，为电池储能设备在t时刻的容量，单位为mwh；
[0138]
充放电功率约束如式(15)所示：
[0139][0140]
式(15)中，为充电功率下限，为电池储能设备在t时段的充电出力，单位为mw，为充电功率上限；为放电功率下限，为电池储能设备在t时段的放电出力，单位为mw，为放电功率上限；u
c,t
为电池储能设备充电状态，为0-1变量；u
d,t
为电池储能设备放电状态，为0-1变量；
[0141]
能量状态约束如式(16)所示：
[0142]sbess
(0)＝s
bess
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式(16)
[0143]
式(16)表示储电容量在初始时刻和调度周期最后时刻保持一致，确保下一个调度周期的使用；s
bess
(0)表示初始时刻电池储能设备的储电容量；s
bess
(t)表示调度周期最后时刻的储电容量。
[0144]
本实施例以正态分布模拟预测偏差，利用拉丁超立方抽样和k-means聚类方法对场景进行生成和缩减，通过基于场景采样方法将不确定性优化问题转化成确定的混合整数线性规划问题，进行线性规划问题求解。
[0145]
所述步骤s10中，风光负荷预测误差序列δp
wind,t
、δp
pv,t
、δp
load,t
服从正态分布n(μ,σ2)，因此实际风光负荷出力满足式(17)：
[0146][0147]
式(17)中，p
wind,t
为风力发电机组在t时段发电功率，单位为mw；为风力发电机组在t时段的预测发电功率，单位为mw；δp
wind,t
为风力发电机组在t时段的预测发电功率偏差，单位为mw；p
pv,t
为光伏发电机组在t时段发电功率，单位为mw；为光伏发电机组在t时段的预测发电功率，单位为mw；δp
pv,t
为光伏发电机组在t时段的预测发电功率偏差，单位为mw；p
load,t
为用户在t时段所需的电负荷，单位为mw；为t时段的预测电负荷，单位为mw；δp
load,t
为t时段的预测电负荷偏差，单位为mw。
[0148]
优选的，所述步骤s10中，所述风光负荷的预测具有不确定性，无法存在某一组决策变量使得在调度周期内电功率平衡约束完全满足，引入松弛因子对电功率平衡约束进行松弛，以此将电功率平衡等式约束松弛为不等式约束，并使用机会约束进行描述，如式(18)所示：
[0149][0150]
式(18)中，pr{}表示括号内事件所发生的概率；p
wind,t
为风力发电机组在 t时段发电功率，单位为mw；p
pv,t
为光伏发电机组在t时段发电功率，单位为 mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t 时段对外输出电功率，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出电功率，单位为mw；为电池储能设备在t时段的放电出力，单位为mw；w为松弛因子；p
load,t
为用户在t时段所需的电负荷，单位为mw；为电解水制氢设备在t时段的实际耗能，单位为mw；为电池储能设备在t时段的充电出力，单位为mw；p
teb
为电锅炉在t时段的耗电量，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段压缩co2所消耗电量，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段压缩co2所消耗电量，单位为mw；β为置信度，表示能源系统的功率输出在该置信度下不会违反所需负荷的上下限，即满足功率平衡约束。
[0151]
所述步骤s10中，功率不平衡量满足式(19)：
[0152][0153]
式(19)中，p
imbalance,t
为能源系统在t时段的功率不平衡量，单位为mw； p
wind,t
为风力发电机组在t时段发电功率，单位为mw；p
pv,t
为光伏发电机组在t 时段发电功率，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出电功率，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段对外输出电功率，单位为mw；为电池储能设备在t时段的放电出力，单位为mw；p
load,t
为用户在t时段所需的电负荷，单位为mw；为电解水制氢设备在t时段的实际耗能，单位为mw；为电池储能设备在t时段的充电出力，单位为mw；p
teb
为电锅炉在t时段的耗电量，单位为mw；为生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段压缩co2所消耗电量，单位为mw；为天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组在t时段压缩co2所消耗电量，单位为mw；
[0154]
利用拉丁超立方抽样和k-means聚类方法对场景进行生成和缩减，最后得到n个采样场景，通过基于场景采样方法将不确定性优化问题转化成确定的混合整数线性规划问题。
[0155]
优选的，所述步骤s30中，求解器为软件matlab-yalmip-gurobi，利用求解器进行
线性规划问题求解得到风光火储耦合碳捕集利用系统中各设备在每个时刻的状态出力。
[0156]
本发明的方法可充分发挥可再生能源与碳捕捉之间的互惠互利作用，对于碳中和背景下能源系统的转型具有积极意义。同时本发明提出的调度方法，为解决能源系统中电热气碳之间的强烈耦合、不同能源设备之间的相互转化以及风光负荷出力的不确定性等问题提供了一种可靠的随机优化调度方法，有利于实现各能量转换设备的协同配合，实现可再生能源的就地消纳，实现能源系统的低碳排放。
[0157]
图2为本发明一具体实例仿真参数设置图。
[0158]
按照图2中的仿真参数，利用matlab-yalmip-gurobi求解本发明的优化调度模型，得到在90％置信度下电侧调度结果，如图3所示；在90％置信度下热侧调度结果，如图4所示；在90％置信度下生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组和天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的碳捕集率调度结果，如图5所示。图6为确定性调度策略和随机性调度策略下各部分成本比较图。图6给出了确定性调度策略和随机性调度策略下各部分成本的比较图，更好地体现了本发明实例的鲁棒性。
[0159]
由图3和图4可以看到无论是电侧还是热侧的调度结果，通过本发明所提方法得到的各设备在每个时刻的状态出力，都能满足电功率平衡约束和热功率平衡约束，即满足用户的电负荷和热负荷需求。同时，由图5给出的燃生物质与煤混燃热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组和天然气联合循环热电联产耦合化学吸收燃烧后碳捕集机组的碳捕集率调度结果可以看到，在负荷峰值时刻，碳捕集系统降低捕集率来提升机组输出以降低系统对外购买电量；在负荷谷值时刻，碳捕集系统提升捕集率使用更多的剩余可再生能源电量来进行碳捕捉，降低碳捕捉的运行成本，这体现了该调度方法能充分发挥碳捕集系统的灵活性。同时图6 给出了确定性调度策略和随机性调度策略下各部分成本的比较图，更好地体现了本发明实例的鲁棒性。
[0160]
通过图3～图6，可以看出本发明方法的有效性。