“雙碳”背景下新型電力系統規劃新問題及主要技術

劉洲紅

（國網湖南省電力有限公司邵陽供電分公司 湖南邵陽 422000）

碳排放問題已成為一項全球性議題，對社會發展形成極大制約。聯合國大會于1992年制定并頒布了《氣候變化框架公約》，由此開始日益加強優化對氣候變化的應對。另外，巴黎氣候變化大會于2015年制定并頒布了《巴黎協定》，提出了讓全球平均氣溫上升幅度小于2℃這一長期目標。當前，許多國家都已明確將“零碳”“碳中和”作為氣候目標，而且上升至國家戰略層面。而作為一項關鍵技術前提，通過規劃新型電力系統，能夠促使電力系統朝著綠色低碳的方向發展。

1 “雙碳”背景下新型電力系統規劃新問題

新型電力系統將新能源作為主體，其特征與優勢鮮明，如高比例新能源、低轉動慣量等。由于源—荷不確定性以及低碳訴求，導致電網結構及其運行模式面臨新的問題，應從不同維度力求技術突破。在新型電力系統規劃方面，需要以其形態特征為依據，綜合分析各種新問題［1］。

1.1 源—荷不確定性加劇

一方面電源側具有波動性，另一方面用戶側含源負荷具有隨機性。由于兩者共同作用，進一步加大不確定性，并且日益擴大在新型電力系統中的影響范圍。對于新型電力系統規劃而言，只有以源—荷不確定性為中心精準建立模型，同時，制定可以展示不同運行場景的負荷預測方法，才可以為其奠定良好基礎。

1.2 低碳電力市場化發展

近年來，我國電力不斷加強市場化改革，而電力系統所提出的低碳要求使其具有全新內涵，基于該背景下，碳交易市場在電力市場中的地位日益提升［2］。對于新型電力系統來說，當下的電力市場與碳市場是其基本應用場景，正因如此，需要全面深入探析兩者的交互方法，科學合理地建立規劃模式，以此達到低碳電力市場場景要求。

1.3 碳水平評估

當使用傳統規劃方法進行電源規劃時，往往在保持電離平衡的基礎上，將經濟性作為目標［3-4］。而電網規劃一般是在達到相應穩定性要求的基礎上，增強方案經濟性。基于碳市場環境下，在實施新型電力系統規劃時，不僅要分析可靠性與經濟性，而且需要將碳水平視為評估體系的一部分，同時，其模型評估決策等同于三方博弈：一是經濟指標；二是可靠指標；三是環境指標。通過有機結合碳水平評估問題和電力系統規劃決策問題，構建科學完善的低碳評價體系，能夠幫助新型電力系統規劃處理新問題［5］。

1.4 新能源的運行模擬

新型電力系統涉及豐富的電源形式，如火、風、水等，并且決策環境具有較強復雜性、物理運行環境類型眾多等，因此，新型電力系統需要進一步提高自身靈活性。在運行方面，要相對精準地掌握規劃方案潛在問題，應當制定針對性較強的運行模擬方法，準確評估方案在多樣化運行場景中的具體運行指標，從而有效處理新型電力系統自身波動性和隨機性帶來的問題。

1.5 多主體協同規劃

傳統電力系統規劃通常單獨實施三方面的規劃工作：一是電源規劃；二是輸電網規劃；三是配電網規劃。但是新型電力系統在各側都可采取具有較強靈活性且豐富的運行對策，包括電源側、電網側及負荷側，同時，眾多利益主體充分參與到電量平衡中。如果只是圍繞某一環節對其規劃思路進行分析考慮，勢必不能達到源網荷儲每一環節的互動深度提出的要求，應當綜合考慮分析多主體協同規劃理論［6］。

2 “雙碳”背景下新型電力系統規劃的主要技術

根據新型電力系統規劃方面出現的新問題，本文分析了新型電力系統規劃的主要技術，包括碳水平評價、源—荷預測、低碳市場機制、大數據理論與運行模擬。

2.1 碳水平評價

以碳水平為對象，在量化評價過程中，一般將碳核算作為最關鍵的依據，合理利用此種方法，對于科學完善評價體系的構建意義重大。當前，利用率較高的評價方法包括實測法、質量平衡法與排放因子法，這些方法既可以達到微觀要求，也可以達到宏觀要求。就實測法而言，其特征為，根據當下掌握的監測數據，基于實地探測碳排放源的條件下，結合得到的數據明確碳排放量。而排放因子法主要是根據碳排放清單中的排放因子，準確計算碳排放量，具體公式為：

上式中，E 表示的是碳排放量，AC 表示的是燃料消耗量，NCV表示的是燃料低熱值，C表示的是碳排放因子。雖然ISO已經在制定的相關標準中對排放因子作出明確規定，并且IPCC 也發布相應指南，但是由于每個國家的能源品味以及使用方法等都有較大差異，所以在實際開展工作的過程中，工作人員需要結合具體情況合理調整排放因子，從而增強其實際意義。此外，質量平衡法始終將質量守恒作為嚴格遵守的依據，一般參照生產行為投入產出數據準確估算碳排放量。

從低碳評估體系的角度來講，首先需要清晰掌握碳排放機理及系統運行特征，然后歸納整合關鍵要素，從而為工作人員以更快速地為把控技術途徑提供極大幫助。現階段，迫切需要解決的問題是采取何種措施完成對指標的定量分析，全面評估系統水平［7］。由當前已得研究成果發現，為在較短時間中有效構建低碳評價體系，需要重視以下內容。以空間尺度和時間尺度為出發點。首先，就時間尺度而言，在此基礎上開展工作，關鍵是分析研究相關影響因素，根據不同空間環節的特征，整合歸納當前既有的指標，在此前提下，結合新型電力系統具體需求，構建起科學完善的評價體系，進而全方位精準評估該系統發展水平，從根本上做到借助反饋控制，在理論上正確指導今后規劃方案的編制［8］。

2.2 源—荷預測

相較于傳統的電力系統，新型電力系統的隨機性更加突出。由于清潔能源的隨機性較強，有利于構建能夠達到準確預測要求的模型。在實際生活中，利用率較高的清潔能源主要有太陽能和風能，它們的出力波動性非常容易受到光照強度及風速的干擾，因為這兩種干擾因素呈現出分布特性，所以需要以清潔能源為基礎構建隨機出力模型。通過出力預測得到的結果，一般能夠直接影響規劃方案是否可以獲取應有成效，如果按照時間尺度，能夠將預測方式分為3 類：一是中長期預測；二是短期預測；三是超短期預測。而第一種預測方式的應用范圍更廣。

針對新型電力系統來說，能源出力的主要影響因素包括區域布局、地理環境等，對于中長期預測，往往使用兩種方法：一種是智能學習法；另一種是統計學法。圍繞光伏發電所進行出力預測分析研究，通常利用LSTM、k-means，但是對于風力發電，若按照輸入數據類型，能夠將其分為兩方面：一方面是推導電量序列；另一方面是分析氣象數據，以這些數據為基礎進行出力預測，一般使用預測模型與多樣化信息。

本文探討的電力系統的消費側大多情況下涉及大量關于電網調度的新型負荷，用能比例以及用戶需求往往會對能源設備配置容量產生影響，在大規模使用儲能的條件下，圍繞負荷特性進行研究分析非常重要。當前，在開展上述工作的過程中，能夠發揮輔助作用的方法一般有3 種：一是小波分析；二是神經網絡；三是支持向量機。隨著近些年大數據以及人工智能不斷發展，越來越倡導應用深度學習預測法，全面應用于預測負荷方面，由此為新型電力系統負荷精準預測打下良好基礎。針對可再生能源的多元負荷與出力數據采取中長期預測方法，十分有利于構建與電力系統相符的模型，另外，通過使用人工智能，能夠大幅增強模型實用性，此為今后研究的重點，相關人員需要高度重視［9］。

2.3 低碳市場機制

低碳市場是電力系統的應用場景，正因如此，應當全面深入分析其互動機制、運營模式及內部交易市場，這自始至終都是全社會范圍內的一大熱點。從京都議定書簽署至今，諸多國家都已經投入碳交易市場建設中。當前，仍舊沒有統一碳交易市場需要遵守的規則。為將碳配額工作落到實處，主要使用兩種方法：一種是拍賣；另一種是免費分配。從2013年開始，中國逐步建立起眾多碳交易試點，這一舉措極大增加碳市場運行經驗。為保證構建的電網架構與電源結構達到碳排放規則，應當根據原先建立的規劃模型，科學合理分析碳排放額度。

例如，有的研究人員立足于“雙碳”目標，以能源互聯網特征為依據，建立起能夠達到需求側在管理方面要求的調度模型；也有的研究人員提出需要有機結合電力系統以往的經濟調度與碳交易機制，保證通過應用所建立的模型，能夠預測二氧化碳排放產生的經濟價值。以上研究都與運行調度相關，很少涉及碳交易影響及規劃方面，為實現所建立模型作用和價值的最大化，應當綜合分析低碳市場各項要素，這也是今后需要重點研究的內容。

2.4 大數據理論與運行模擬

新型電力系統主要依靠于大數據處理分析技術，通過處理分析各項電力數據信息以及環境監測數據，能夠從技術層面幫助降低系統碳水平。我國生態環境部和國家電網于2020年在北京簽署了《電力大數據助力打贏打好污染防治攻堅戰戰略合作協議》，密切結合碳排放監測及核算等，深入探究大數據技術在這些方面的創新應用。與此同時，電網高比例可再生能源應用范圍日益擴大，并且電力電子設備利用率越來越高，從而對電力系統產生極大影響，使其運行形態深刻改變。當前既有的具有代表性的運行場景已經無法反映實際情況，而且面對不可計數的運行數據，相較于方法的選擇，方案的選擇更加難以滿足系統在低碳性、經濟性及安全性方面的需求。在運行方面，為準確辨認規劃方案可能出現的問題，在系統運行分析過程中，應加強對大數據理論的借鑒與應用，針對以數據驅動為基礎的新型電力系統，科學合理地制訂精細化運行模擬方法，準確評估基于海量運行場景的規劃方案相關指標，如清潔能源消納率等，從而有效應對系統不確定性［10］。

對于數據處理分析，相較于傳統電力系統，新型電力系統存在較大差異，以抽樣數據為基礎的規劃運行目前已經不能達到跨能流、跨主體數據融合前提下的多維度數據關于準確性以及時效性的要求。從數據理論體系角度來看，新型電力系統能夠劃分成4個部分：一是數據分析；二是數據處理；三是數據融合；四是數據學習。近些年，通信—物理系統日益提高交互深度，并且數據存儲和數據挖掘同樣能夠適應系統結構，即分布式與扁平化結構，對于海量運行場景，采取分布形式存儲于眾多數據節點中。相關人員先要有效利用數據分析處理技術，以此深入探究數據信息，同時，還原實際運行過程，然后進行局部學習以及模型融合，從而得到具有代表性的技術指標，進一步投入具有代表性的規劃運行場景中。通過使用大數據技術能夠改善優化電力系統，大幅提升其運行管理水平與效率，然而也在技術層面面臨嚴峻挑戰。針對該情況，各方應當明確大數據技術能夠創造極大效益，在此前提下達成共識，做到產學研有機結合，促進以新型電力系統為主體的大數據理論研究及技術發展。

結合新型電力系統實際情況來看，無論是隨機性還是不確定性都日益增強，正因如此，在評估規劃方案的過程中必須應用精細化運行模式。當實施電力系統規劃時，運行模式主要用于模擬以不同時間尺度為切入點的系統運行情況，相對精準的校驗方案所具有的可行性。從2018年至今，中國電科院不斷啟動生產模擬系統，在國家電網展開新能源運行計算時，充分利用新能源生產模擬軟件以及源網荷一體化運行模擬軟件，以此從技術層面改善新能源運行方式。

通過應用以數據驅動為基礎的精細化運行模擬方法，可以及時準確地改進海量運行數據條件下規劃方案的可行性，從而適應新型電力系統多種特征，如穩定機理復雜、運行方式多樣等。今后，迫切需要解決的問題是在加強大數據理論研究的基礎上，構建以數據驅動為前提的生產運行模擬系統，同時，將數學求解和運行模擬集為一體，構建起完善的低碳規劃理論技術體系［5-6］。

3 結語

綜上所述，通過構建科學完善的新型電力系統，不僅可以促進能源結構轉型，還可以加快實現“雙碳”目標。本文根據傳統電力系統模擬，在建立新模型的前提下，立足于碳水平評價、大數據理論與運行模擬等主要技術，參照當前獲得的研究成果整合今后研究重點，希望可以今后支撐電網規劃決策，以更快速地貫徹落實“雙碳”目標。