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1、资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除。低碳电力技术基础低碳电力系统的设计与评估总结报告【模型背景】已知某一地区电网2020年的负荷预测情况、 现有机组及待建机组的情况, 在所给信息的基础上设计该地区2020年的低碳发展方案, 在满足各约束条件的情况下, 完成下面的任务: 1. 电源发展方案设计分别以碳排放和建设成本最小为目标, 设计两种不同的电源规划方案, 要求满足负荷电力电量及正负备用等约束条件; 2. 机组出力运行评估在两种所设计的电源规划方案的基础上, 依据给定的冬夏两个典型日的日负荷曲线分别安排各类机组的出力序列, 使得系统满足负荷平衡条件, 同时计算该地区2020
2、年发电侧排放总量和投资总额, 并对各电源发展方案下的系统运行情况进行分析。【电源发展方案设计】1. 以碳排放最小为目标1.1 设计思路在给定了2020年负荷预测的基础上, 所选取的待建电厂和已有电厂在满足了2020年总负荷电力电量和各时段的正负备用约束和对于各机组最大最小出力和利用小时数的约束前提下, 应该尽量使碳排放最小, 在本模型中认为只有火电才会产生碳排放。这是一个线性规划问题, 构造的模型表述如下: （1） 目标函数: 总碳排放最小; （2） 约束条件: 机组年发电总电量负荷2020年预测; 机组满足正备用和负备用要求 机组满足利用小时数的限制1.2 模型建立决策变量x: 向量长度17
3、, 用于表示待建的17个电厂, 为两值变量只能够取0和1, 分别代表建电厂和不建电厂; 系数向量capacity: 向量长度17, 为对应17个电厂的装机容量; 系数向量hour: 向量长度17, 分别对应17个待建电厂的最大利用小时数; 系数向量Pmax: 向量长度17, 表示17个电厂中可提供备用的电厂的最大出力( 其中风电场为0) , 考虑到冬季对于水电厂的出力限制, 取冬季的最大出力; 系数向量Pmin: 向量长度17, 表示17个电厂中可提供备用的电厂的最小出力( 其中风电场为0) ; 系数向量emission: 向量长度17, 表示会产生二氧化碳的电厂的容量, 对于不产生二氧化碳的
4、电厂对应为0; 对应的还有已建电厂的相关系数向量, 如capacity0, hour0等, 其含义与上面相同, 只不过对应的是已建电厂的参数, 这里不再赘述。目标函数表示式为: 机组年发电总量约束表示式为: 机组正备用约束为( 最大负荷预测为2150万千瓦) : 机组负备用约束为( 最小负荷预测为1020万千瓦) : 1.3 模型求解利用Lingo进行该线性规划的求解, 求解程序如下所示( 程序中对系数赋值部分不再给出, 详细程序见附件, 这里只给出求解部分) : 求解得到的结果如下: 选建电厂名称容量( 万千瓦) 年最大利用小时数建设投资HP-0A25300025HP-0B150150HP-
5、0C200200HP-0D180180TP-0H60600025TP-0I15055TP-0J15055WP-0A20 20WP-0B2020NP-0A1008000100可见在以碳排放最小为目标时, 所得到的要建的电厂中水电、 风电、 核电全部建设了, 另外还有三个火电。这是由于在本模型中只有火电才会产生碳排放, 因此在建设时会有限建设非火电的电厂, 但由于发电量的限制还是需要建设火电厂。2. 以建设成本最小为目标2.1 设计思路在以建设成本为最小目标选择建设电厂时, 约束条件并没有改变, 只有目标函数发生了改变, 因此能够采用跟上面相同的方法。2.2 模型建立系数向量cost: 向量长度1
6、7, 用于表示17个待建电厂的建设成本; 决策变量和其它的系数向量和上面模型中相同。目标函数: 机组年发电总量约束表示式为: 机组正备用约束为( 最大负荷预测为2150万千瓦) : 机组负备用约束为( 最小负荷预测为1020万千瓦) : 2.3 模型求解同样利用Lingo进行求解, 程序中计算部分如下所示: 求解得到的结果如下表所示: 选建电厂名称容量( 万千瓦) 年最大利用小时数建设投资HP-0B150300025HP-0D200150TP-0A1506000200TP-0C150180TP-0D6025TP-0E6055TP-0F6055TP-0I15020在以建设成本最小为目标时, 根据
7、结果可知, 所建设的电厂有两个水电厂其余均为火电厂, 这是由于火电厂单位容量的造价相比于其它几种电厂低, 因此由于建造火电厂, 可是由于负备用的约束, 只能够加两个水电厂来提高负备用。总的建设成本为540亿元。【机组出力运行评估】1. 在碳排放最小方案下的出力运行评估1.1设计思路在电源的发展方案设计中, 在碳排放最小的目标下已经确定了将要建设的电厂, 一共有10个电厂, 因此现在就是规划加上已经有的电厂一共29个电厂的出力序列。由于设计要求中没有给定目标函数, 这里能够选取碳排放最少或者发电成本最低作为目标函数, 在本次设计中采用碳排放最少作为目标函数。构造的模型描述如下: 目标函数: 碳排
8、放量最小; 约束条件: 时刻满足负荷平衡约束; 各机组的年最大发电量约束; 时刻正备用约束; 时刻负备用约束; 机组爬坡约束; 机组出力大小约束; 1.2模型建立机组年最大发电量约束、 正负备用约束与在电源发展方案中的相似, 不再重复说明。由于发电侧和用电侧的负荷应该时刻相等, 因此所有的发电机组出力之和应该和预测负荷相等, 则负荷平衡约束的表示式为: 各机组应该满足最大发电量约束, 该约束表示式为: 在单位时间内, 各机组的出力变化不能超过一个限定值, 在本模型中认为在一个小时内, 机组的出力变化不能超过该机组最大出力的15%, 因此约束表示式为: 各机组处理大小指, 机组出力不能超过此刻机
9、组可出力的最大值, 不能够小于机组出力的最小值, 此约束的表示式为: ( 对任意j成立) 目标函数如下: 相关参数的解释如下: 决策变量: 均为24行29列的矩阵, 表示在冬季典型日标号为j的机组在时间点i时刻的出力占最大出力的比例, 而表示夏季典型日里面标号为j的机组在时间点i时刻的出力占最大出力的比例, 由于每台机组的年发电量存在约束, 因此对于冬季典型日和夏季典型日机组的出力序列应该同时考虑; 系数向量, : 向量长度为24, 分别表示冬夏两个典型日各个时刻的预测负荷; 系数向量, : 向量长度为24, 分别表示冬夏两个典型日的风力特性曲线; 系数向量: 向量长度为29, 表示各个机组的
10、最小出力比例; 系数矩阵, : 24行29列的系数矩阵, 分别表示冬夏两个典型日中各个机组各个时间点的最大允许出力比例; 1.3模型求解利用Lingo对上面构造的模型进行最优化求解, 程序的求解部分如下所示: 利用Lingo中的函数将得到的机组出力序列输出到Excel表中, 详细结果见附表。在该出力序列下, 该地区电厂年总碳排放为7791.4万吨。2. 在建造成本最低方案下的出力运行评估2.1设计思路由于两种电源规划方案不同的地方就是电厂选取的不同, 在该方案下, 计算处理序列时依然以碳排放最小作为目标函数, 求解方法与上面求解相同。2.2 模型建立由于在这种方案下, 电厂选择与低碳方案下的选
11、择不同, 可是对于各个机组的各种约束条件并没有改变, 因此只需修改相关系数的值, 约束条件跟上一种方案下的相同, 故不再重复。2.3 模型求解由于约束条件均没有改变, 因此利用LINGO计算的程序只是相关的系数向量或者系数矩阵发生了变化, 因此程序的求解部分相同。同样将求解得到的各机组的发电出力序列输出到EXCEL中, 在建设成本最小电源方案下, 得到的目标函数的最优解为9176.9万吨。【不同电源方案评估】由机组出力运行评估中已经计算得到了两种不同的电源发展方案对应的年碳排放。在考虑两种发展方案的2020年投资总额时, 分为两部分: 建设成本和发电成本。其中建设成本能够根据所建的电厂计算得出
12、。对于发电成本, 首先应该知道各类发电机组的单位发电成本, 在进行计算时, 我从网上找了一些各类发电机组的发电成本, 以此作为计算依据, 如下所示( 假设2020年的各类发电机组的成本不变) : 类型水电火电风电核电成本( 元/KWh) 0.10.390.390.24另外, 考虑到2020年可能的低碳政策, 这里发电成本计算碳排放成本, 由给出的数据碳价取50元/吨。由此, 计算得到的两种电源发展方案下的2020年投资额和碳排放总量汇总如下: 碳排放总量建设成本发电成本投资总额碳排放最小方案7791.4万吨830亿元459.3亿元1289.3亿元建设成本最小方案9176.9万吨540亿元500
13、.0亿元1040亿元因此得到如下结论: 1.虽然建设成本最小的电源方案电厂的建设成本要比碳排放最小方案的建设成本小, 可是当考虑了碳价时碳排放最小方案对应的发电成本反而较小; 2.碳排放最小的电源发展方案优点在于后期发电成本较小, 相对于另一种方案更加环境友好复合未来电厂的发展方向, 可是由于电厂的建设成本较高因此电厂建设前期相对投资较多也是其一个缺点; 3.建设成本最小的电源规划方案有点在于其电厂的建设成本较低, 可是其在碳交易体系下的后期发电成本则相对另一种方案成本较高。【电网电源规划发展建议】电网电源的发展方向主要包括这两种方案, 从上面计算得到的结果来说, 若从长远来看, 在火电的碳处理技术没有太大改变的前提下, 应该按照碳排放最小方案方向发展。虽然电厂的建设成本较高, 可是该类电厂结构后期的发电成本较低, 当电厂持续运行几年之后, 总成本则会低于另一种方案。另外, 从电厂的建造结果中发现, 在这种方案下, 水电风电建造较多, 由于水电的处理水平没有较大的限制, 能够提供足够大的备用负荷, 而且发电成本较低, 这也是这种发展方案的一种优势。相正确, 如果在未来几年内, 碳捕集技术能够取得较大的发展, 如果能够有效降低火电厂的碳排放强度, 则可能即使在碳交易体系的影响下, 这种发展方案的后期发电成本也不会太高, 则也是一种可行的方案。
