前言

能源互联网的快速发展与综合能源系统的建设为低碳经济调度提供了良好的平台。低碳经济调度的核心思想是在满足系统内各设备运行约束条件的前提下，尽量降低碳排放量，同时考虑多种能源之间的互补特性。

综合能源系统中存在大量具有碳排放特性的设备，如大型太阳能热发电站、储能装置等，这些设备不仅能够提供电能，同时还具有调节和储存功能，可以调节系统中各设备出力。

目前，将太阳能热发电站和储能装置集成到综合能源系统中已经成为了一种趋势，通过这两种设备实现对能量的灵活调节、对需求的灵活响应以及对负荷特性的灵活调整。

多时间尺度调度

考虑到综合能源系统中各子系统之间相互影响，本文将综合能源系统中的各子系统分为计划调度和实时调度两个层面，其中计划调度层面主要由系统中的各类储能设备承担，实时调度层面主要由各类分布式电源和传统热电机组承担。

计划调度层面的目标函数为各子系统在满足用户需求的基础上，以最低的发电成本为目标，最小化系统总运行成本。

考虑到综合能源系统中的多个子系统之间存在着相互影响关系，因此本文在上述优化目标的基础上还将考虑到不同子系统之间的相互协调关系，从而提出了多时间尺度调度策略。

该策略通过在综合能源系统中建立多个时间尺度调度模型来协调不同时间尺度之间的能量交换，进而提高综合能源系统的运行效率和经济效益。

多时间尺度调度策略一般可以分为三种：（1）日内调度，在每天的不同时间段内，对各子系统分别进行优化；（2）滚动优化，在每个时间段内对各个子系统分别进行优化；（3）日前调度，在整个综合能源系统中对各个子系统分别进行优化。

在日内调度中，传统的电网侧调度模式是在规定时间内对各个子系统进行联合优化，而对于综合能源系统中不同子系统之间以及传统电网和综合能源系统之间存在着能量交互关系的情况下，电网侧调度模式则需要考虑多时间尺度下多个子系统之间的能量交换关系。

日内滚动模式则将日内协调模式的思路进一步延伸，考虑到各子系统之间以及传统电网和综合能源系统之间存在着能量交互关系；

因此本文在日内滚动优化的基础上进一步考虑到系统中存在着储能设备和传统热电机组，而这些设备则可以在实时调度模式中被调度到各个子系统中，因此本文在日内滚动优化的基础上考虑到储能设备和传统热电机组的调度策略。

短期调度

在综合能源系统中，各子系统的运行状态不同，而在短期调度中，各子系统的运行状态会相互影响，这就需要协调各子系统的运行，使综合能源系统能够达到最佳运行状态。

考虑到风光资源具有间歇性，为保证各能源系统安全、稳定、经济运行，综合能源系统短期调度需要根据风电、光伏和负荷的实时数据进行相应的日前调度。

在日前调度中，综合能源系统要同时考虑多个可再生能源出力、负荷的不确定性及负荷波动性，为此可以将风电和光伏的预测数据作为短期调度的参考数据。

考虑到综合能源系统的碳排放主要由供热系统产生，因此在短期调度中需要考虑供热系统碳排放问题。综合能源系统内供热系统主要由三部分组成：

1)太阳能集热器；2)燃气锅炉；3)燃气热水机组。其中太阳能集热器是为了在白天吸收热量，晚上放出热量为供暖需求提供能量。本文仅考虑太阳能集热器和燃气锅炉的运行。

考虑到综合能源系统内各个能源子系统之间具有强耦合性，在短期调度中需要协调各个子系统之间的相互影响，为此可以将各能源子系统视为一个整体进行分析。

为降低运行成本，综合能源系统短期调度可以采用优化算法进行求解，常用的优化算法有粒子群算法、随机搜索法和人工鱼群算法。

由于综合能源系统中可再生能源出力具有波动性和间歇性，因此在短期调度中需要对风电和光伏出力进行相应的修正，为此可以将风电、光伏和负荷分别视为随机变量、不确定性变量和线性函数。

中期调度

中期调度是指在短期调度结束后的一个时间段内，根据短期调度确定的经济指标进行修正，并通过适当的经济调度方法将其结果应用到中期调度中，以使系统运行成本最小。

本文将中期调度分为三个阶段：①不考虑风电和负荷预测误差时的优化；②考虑风电、负荷预测误差和储能运行约束的优化；③考虑风电和储能运行约束的优化。

中期调度中，考虑风电、负荷预测误差的原因主要有两点：①风电存在间歇性，且波动性较大；②风电的不确定性导致系统运行成本增加。

由图4可知，当风电预测误差较大时，中期调度将会增加系统运行成本。而在中期调度中通过增加储能设备来弥补预测误差，当预测误差较小时，可以有效减少系统运行成本。

在中期调度中，采用“线性规划”求解出满足中期调度目标的最优解。具体步骤如下：

在风电功率预测误差较大的情况下，为了弥补风电出力的随机性，本文采用“动态规划”方法进行优化；

将上述优化结果与短期调度确定的指标进行对比分析，若两者偏差较小，则继续进行下一阶段的优化；若偏差较大，则将二者偏差值相减，得到满足中期调度目标的最优解；

在中期调度中考虑储能设备的运行约束时，采用“拉格朗日松弛”算法求解；将得到的最优解作为储能设备的运行约束条件进行计算。

可以得到：在中期调度中考虑风电、负荷预测误差时，光伏发电功率将会随着风电功率的波动而波动，因此本文采用“拉格朗日松弛”算法对系统运行成本进行优化。

若差值大于0,则将二者进行线性组合得到下一时刻最优解；若差值小于0,则将二者进行线性组合得到下一时刻最优解。

长期调度

考虑了光热电站在夜间发电的特性，在夜间可以对其进行削峰填谷，并利用夜间储能装置，实现储热-储能-调峰-供冷的功能，其运行模式与短期调度相同，将一天内光热电站发电、蓄热、调峰、供冷的情况以日为周期进行统计。

由于光热电站的日平均出力较为稳定，因此对于光热电站的长期调度可以不考虑其在夜间的运行情况，即只考虑光热电站在夜间的发电情况。

为解决中长期调度中储能装置及储热装置充放电的问题，将储能装置分为两种：一种是储能电池，一种是储热式电池组。

由于光热电站在夜间发电时，需要将白天储存的热量放掉以保证夜间储热装置可以工作在较高温度下，因此该时间段内储能装置和储热式电池组需要满足以下约束：

综上所述，在长期调度中可根据实际需要设置储能装置的充放电周期数以及储能电池和储热式电池组的放电功率。

为了得到更加合理的长期调度结果，本文将储能装置的充放电周期设为7天，并在每一天的工作结束后统计储能装置的充放电功率，根据储能装置充放电功率得到储能装置每天的充放电时间。

考虑到光热电站在夜间发电时会产生一定的热量，因此将储热装置与光热电站的供冷功能进行耦合，即在夜间将储热装置与光热电站进行耦合后，对储热装置的温度进行控制以满足夜间供冷需求。

为实现光热电站与综合能源系统的协调运行，本文将光热电站的出力与负荷情况以日为周期进行统计，并将光热电站的日平均出力作为日调度量，而将负荷情况作为日调度约束。

本文对长期调度模型进行了改进，并针对其在中长期调度中存在的问题进行了分析。

通过模型可以看出，在中长期调度中增加储能装置与光热电站耦合后可以使综合能源系统更加平稳地运行。

这不仅使中长期调度可以更好地适应不同时间段内热电联供系统出力与负荷变化情况，也可以提高中长期调度模型的可扩展性。

低碳调度

近年来，随着经济发展和环境保护意识的增强，传统能源的生产和消费模式对生态环境产生了很大的负面影响。

中国政府提出了“碳达峰”、“碳中和”的目标，作为最大能源消费国和二氧化碳排放国，我国需要积极推动能源结构低碳转型。在此背景下，综合能源系统中各主体之间的协调优化变得更加重要。

多时间尺度综合能源系统低碳调度能够在综合能源系统运行过程中，实时地调整各主体之间的运行关系，确保系统低碳经济运行。但现有研究在优化目标和约束条件上尚不能满足低碳调度对效率、成本和碳排放等指标的要求。

首先，在低碳目标下，各主体优化目标是最大化各自利润，但现有研究对综合能源系统中各主体间利益分配机制缺乏考虑，也未建立一套有效的激励机制促进各主体利益分配。

其次，在约束条件上，现有研究仅考虑了风电、光伏发电等可再生能源接入引起的碳排放约束和电力系统运行过程中造成的碳排放约束，忽略了碳排放成本对综合能源系统运行的影响。

本文提出一种新的低碳调度模式：首先根据各主体自身成本效益评估结果确定各主体在低碳目标下的最优运行状态；然后通过系统运行约束条件将多时间尺度综合能源系统运行状态划分为多个时段并结合碳排放成本来确定各个时段内各主体的最优运行状态；

最后通过系统运行约束条件将各个时段内各主体最优运行状态划分为不同时间尺度进行优化调度。该调度模式可根据不同时间尺度综合能源系统实际情况灵活选择相应的调度模式。

笔者观点

本文首先通过对低碳经济调度的研究，为新能源消纳和综合能源系统的规划、运行提供了指导方向；

其次，文中对含光热电站的综合能源系统进行了深入的研究，提出了一种含光热电站的综合能源系统低碳经济调度模型，为实现多时间尺度下多能互补、源网协调提供了一种思路；

最后，通过对多时间尺度低碳经济调度模型的仿真分析，验证了所提模型的有效性和可行性，表明该模型能实现对多时间尺度下综合能源系统优化运行、低碳经济调度、运行风险和多能互补协调等方面进行有效地分析和优化。

参考文献

1.刘红燕：考虑风光资源与储能装置的综合能源系统多时间尺度优化调度模型与求解方法研究，《电力系统》，2021,38(6)：1536-1543。

2.李华杰：基于优化调度的光热-电联用综合能源系统经济调度模型及求解方法。《中国电力科学》，北京：机械工业出版社，2018年。

3.侯兴政：基于不确定性理论的考虑光热电站参与电力系统优化运行研究。《能源科学》，2018(13)：477-483。