雙碳目標下的新型電力系統關鍵技術研究

王文龍

（國網黑龍江省電力有限公司電力科學研究院，黑龍江 哈爾濱 150030）

在國內社會發展和大眾生產、生活中，電力系統是非常重要和必要的組成部分，并且國內人口基數比較大，消耗資源眾多，其中之一就是電能資源，而電能資源的消耗會造成大量的碳排放，這明顯不符合國內可持續發展戰略和綠色環保原則。在該形勢下，我剛對電力系統和相關技術提出了更高要求，不僅需要滿足當下基本的社會發展和大眾生產、生活供電，同時還需要有效降低碳排放，最終達成雙碳目標。這也意味著，雙碳目標下的新型電力系統關鍵技術的研發和應用也需要從雙碳目標這一基礎上著手。該文以雙碳目標為切入點，圍繞新型電力系統進行了討論。首先介紹了該系統的特征，其次對系統規劃框架進行了說明，最后對該系統所使用的關鍵技術進行了深入探究，包括低碳市場機制、精細化預測等，希望可以為相關部門和技術工作人員提供一定參考。

1 新型電力系統的主要特征

新型電力系統主要特征的表達如公式（1）所示。

式中：P代表功率，W；η代表效率，無單位；V代表電壓，V；I代表電流，A。

公式（1）表示功率與效率、電壓和電流之間的關系。新型電力系統通常具有更高的效率，能夠在給定的電壓和電流下提供更大的功率輸出。

1.1 可再生能源的廣泛應用

雙碳目標下的新型電力系統的主要特征是可再生能源的廣泛應用，進而減少碳排放，實現雙碳目標。為實現雙碳目標，電力系統需要減少對傳統化石燃料的依賴，轉向更多元化和可再生能源的利用。新型電力系統技術將以太陽能、風能和水能等可再生能源為核心，通過多種技術手段實現其高效利用。例如太陽能光伏發電技術正在迅速發展，光伏電池的效率不斷提高，同時與儲能技術相結合，以實現可再生能源的平穩供應。

1.2 智能化和數字化管理

與傳統系統相比，新型電力系統的主要特征是更智能化和數字化，以實現對電力系統的精確監控、優化調度和靈活管理[1]。例如通過智能電網技術，電力系統可以實時監測電力需求和供給情況，進行動態調整，最大限度地提高能源利用效率。智能電網還可以實現與用戶的互動，通過需求響應和時間定價等方式引導用戶在高峰期間降低用電負荷，進一步減少碳排放。

1.3 儲能技術的創新和應用

為了解決可再生能源的間斷性和波動性問題，新型電力系統技術將側重于儲能技術的創新和應用。多種儲能技術被廣泛應用于電力系統，例如電池儲能技術、氫能儲能技術和壓縮空氣儲能技術等。這些技術可以將過剩的能源儲存起來，有需要時釋放出來，平衡電力系統的供需關系。例如電動汽車電池可以作為移動儲能裝置參與電力系統的調度，實現能源的靈活轉移和利用[2]。

2 新型電力系統規劃框架

無論是雙碳目標下的新型電力系統還是原有的電力系統，在對系統進行規劃工作的過程中，其主要切入點都是邊界條件和規劃對象，并以此為基礎建立對研究對象所呈現出的運動特點進行描述并求解的模型，從而獲得對應的科學指標。新型電力系統是以確保能源電力安全為基本前提，以滿足經濟社會高質量發展的電力需求為首要目標，以高比例新能源供給消納體系建設為主線任務，以源網荷儲多向協同、靈活互動為堅強支撐，以堅強、智能及柔性電網為樞紐平臺，以技術創新和體制、機制創新為基礎保障的新時代電力系統。從中也可以發現，在雙碳目標下的新型電力系統關鍵技術研究工作中，需要明確約束條件、規劃目標和具體應用場景，這對系統的規劃、研究具有重要現實意義[3]。新型電力系統基本規劃模型一般是一個以投資變量為主要決策變量的規劃問題，如公式（2）所示。

研究工作人員和技術人員需要以電力系統涉及的要素和特征，以規劃對象為具體切入點，對系統規劃環節進行劃分。其中，雙碳目標下的新型電力系統關鍵技術目標是為了使系統的消納及傳輸新能源的能力得到提升，源網荷儲規劃目標則是對配網的支撐能力得到增強，進而使現代社會生產、電力用戶負荷需求得到最大程度上的滿足，后續結合多能流規劃，在確保電力系統穩定供能的基礎上，使清潔能源所具備的消納率得到提升，這也有利于賦予系統預期多能互補的能力，這也是雙碳目標下的新型電力系統的一個必然趨勢。該系統所對應規劃模型的本質是以投資為變量的基本規劃問題，相關表達式，如公式（2）所示。

式中：T代表規劃時間尺度；M代表設備類型；N代表設備建設數量；αt代表成本在第t年所對應折算系數；IC代表物理參數投資邊界，涉及系統容量和網絡拓補等；ED代表運行參數邊界；EENS代表系統穩定運行對應邊界。該模塊涉及的角色變量較多，包括投建、運行和設備容量變量，分別采用（Ii，j，t，Oi，j，t，Pi，j，t）進行表示。

在目標函數應用過程中，通常情況下需要對規劃方案自身所具備的可靠性、經濟性和所能達到的低碳水平加以考量，約束條件則分為投資、運行以及可靠約束。

上述雙碳目標下的新型電力系統模型明確了系統的規劃問題的常規形式，技術人員在對其進行應用的過程中，需要對實際所面臨的問題的應用場景加以考量，并以此為基礎對目標函數、約束條件和決策變量進行調整。同時，為了使模型自身所具備的所有功能得到最大程度的發揮，研究人員和技術人員還需要根據原有的規劃模型，例如需要對低碳評估方式和多時間尺度模型等技術進行實際應用。

3 雙碳目標下的新型電力系統關鍵技術

3.1 碳水平評價技術

在雙碳目標下的新型電力系統關鍵技術中，碳核算是非常重要的一點，也是系統進行量化評價的核心基礎和依據，此時碳水平評價技術變得十分重要，有助于構建一個更科學合理的評價體系，對雙碳目標下的新型電力系統的針對性優化和完善有重要意義。目前，雙碳目標下的新型電力系統應用的評價方法主要有3 種，分別是實測法、排放因子法和質量平衡法，這3 種方法基本上可以滿足系統微觀和宏觀方面的要求。

實測法的應用主要以現有的監測數據和信息為基礎，具體需要根據雙碳目標下的新型電力系統的碳排放量來確定[4]。

與實測法不同，排放因子法強調以碳排放清單所標明的排放因子為依據進行計算，從而直接得到量化的碳排放量，以此可以具象化評價雙碳目標下的新型電力系統，如公式（3）所示。

式中：E代表碳排放量；AC代表燃料消耗量；NCV代表燃料低熱值；C代表碳排放因子。

在具體的計算過程中，由于聯合國政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）所發布的指南和由國際標準化組織（International Organization for Standardization，簡稱為ISO）所發布的標準均對排放因子進行了明確規定，因此在具體計算方面可以得到一定的指導。但是世界各國使用方式和能源品位上存在顯著差異，因此相關工作人員在進行計算的工作過程中，需要根據實際情況調整排放因子，使其更具有實際意義和價值。

質量平衡法的重要基礎是質量守恒原則，工作人員可將雙碳目標下的新型電力系統的生產行為，也就是其中的投入數據和產出數據作為參考，對碳排放量進行估算。

低碳評估體系要求雙碳目標下的新型電力系統明確碳排放的激勵、系統的快速運用，同時對關鍵要素進行總結，幫助相關工作人員快速掌握技術途徑對雙碳目標下的新型電力系統具有重要的作用和價值。目前亟待解決的一個重點問題其實就是如何對碳排放指標進行定量分析，使新型電力系統的具體水平得到全方位的評估。結合目前研究的結果來看，要想對新型電力系統的碳排放水平進行有效評估，需要注重將空間和時間尺度納入低碳評價體系中，真正意義上做到以反饋控制為依托，對日后規劃方案的制定提供理論指導。

3.2 源-荷預測技術

源-荷預測技術的一個主要組成部分是建立預測模型。該模型通常涉及統計和機器學習方法，例如線性回歸、神經網絡或支持向量機。一個簡單的源-荷預測模型如公式（4）所示。

式中：y是預測的電力需求或供應；X是影響電力需求或供應的各種因素（如時間、天氣條件和歷史數據等）；θ是預測函數，是預測模型的參數。

預測模型的參數可以通過最小化預測誤差來估計，例如可以將均方誤差（MSE）作為損失函數，其形式如公式（5）所示。

式中：yi是實際的電力需求或供應；n是觀察點的數量。

通過最小化損失函數可以找到最優參數，使模型的預測盡可能接近實際的電力需求或供應。上述為源-荷預測技術的一個簡單介紹。實際上，該領域還涉及許多復雜的技術和方法，例如深度學習、時間序列分析和優化理論等。該項技術主要用于預測電力系統的供需變化，從而有效地實現電力系統的運行和調度，滿足碳達峰和碳中和目標。例如大型電力系統管理工作包括化石能源發電站和可再生能源發電站（如風能和太陽能），在雙碳目標的驅動下，在系統設計和技術應用方面應盡可能多地利用可再生能源，同時滿足電力需求[5]。具體的源-荷預測的步驟如下所示。1）收集數據。收集過去的電力供需數據和可能影響電力供需的各種因素的數據，如天氣條件（對風能和太陽能影響很大）、時間（電力需求在一天中的不同時間會有所變化）等。2）建立預測模型。使用機器學習方法（如神經網絡）建立預測模型。模型的目標是預測未來一段時間內的電力供需。3）訓練模型。使用歷史數據訓練模型，找到最能準確預測電力供需的模型參數。4）進行預測。使用訓練好的模型對未來一段時間內的電力供需進行預測。

在電力系統調度中，源-荷預測技術的應用有助于更好地理解預計的電力需求和可利用的可再生能源供應。例如如果預測到明天的太陽能供應會很豐富，而電力需求相對較低，就可以減少化石能源的使用，更多地依賴太陽能。反之，如果預測到明天的太陽能供應不足，而電力需求又很高，可以提前調度化石能源發電站，確保電力供應。從中不難看出，通過源-荷預測技術可以更有效地利用可再生能源，減少對化石能源的依賴，有助于實現碳達峰和碳中和目標。同時，源-荷預測技術也有助于提高新型電力系統的運行效率和可靠性，滿足用戶的電力需求。

3.3 可再生能源技術

隨著對環境影響的關注，風能、太陽能、水能和其他可再生能源的開發和利用越來越重要。提高這些能源的發電效率、穩定性和儲能技術的發展都是實現雙碳目標的關鍵。這些技術的共同特點是能源的來源是無限的，并且在轉化過程中的碳排放極低，非常符合雙碳目標的要求。目前，可再生能源技術的發展主要集中在提高能源轉化效率、提升能源穩定性和發展儲能技術3 個方面。以下是一些可再生能源技術的實例。

太陽能電池技術：太陽能電池是一種將太陽能轉化為電能的設備，其中最常見的是硅基太陽能電池。隨著技術的發展，新型的太陽能電池，如染料敏化太陽能電池、鈣鈦礦太陽能電池等正在不斷提高轉化效率并降低成本。

風力發電技術：風力發電是利用風能驅動風力發電機轉動，進而轉化為電能。風力發電技術的關鍵在于風力發電機的設計和風力發電系統的優化。例如通過優化風力發電機的葉片設計可以提高風能的利用效率。

水力發電技術：水力發電是將水的勢能或動能轉化為電能。其中，梯級發電是水力發電的一種重要方式，它通過在河流上建設多座水電站，對水能進行最大化利用。

儲能技術：儲能技術是指將多余的電能轉化為其他形式的能量儲存起來，然后在需要時再轉化回電能。常見的儲能技術包括電池儲能、飛輪儲能和壓縮空氣儲能等。儲能技術對提高可再生能源的利用率和保證電力系統的穩定運行具有重要意義。

3.4 捕獲和存儲技術

碳捕獲和存儲（Carbon Capture and Storage，CCS）技術是指在大型碳排放源（如煤電廠、天然氣電廠等）的排煙中捕獲二氧化碳，并把二氧化碳通過管道輸送到地下特定地質結構中進行長期儲存，避免其排放到大氣中的技術。CCS 技術主要有3 個步驟，及碳捕獲、碳輸送和碳儲存，該技術應用主要包括如下方面的流程。

3.4.1 碳捕獲

碳捕獲是CCS 技術的第一步，主要目標是從排煙中分離出二氧化碳。常用的碳捕獲技術主要有吸收法、吸附法和膜分離法。以吸收法為例，其工作原理是利用吸收劑（如胺類化合物）吸收煙氣中的二氧化碳。該過程通常在一個叫作吸收塔的設備中進行。在吸收塔中，含有二氧化碳的煙氣和吸收劑進行反應，二氧化碳被吸收劑吸收，從而實現二氧化碳的捕獲[6]。

3.4.2 碳輸送

碳輸送是CCS 技術的第二步，其目標是把捕獲的二氧化碳輸送到儲存地點。常用的輸送方式主要有管道輸送和船舶輸送。以管道輸送為例，其工作原理與輸送天然氣類似，先把捕獲的二氧化碳壓縮成高壓態，然后通過管道把高壓二氧化碳輸送到預定的儲存地點。

在公式（3）的基礎上，電能在傳輸過程中的碳排放Qc如公式（6）所示。

式中：p為化石燃料發電量占總發電量的比例；G0為用戶側需電量；ρ為線路網損；η為單位電量所需化石燃料；f0為單位化石燃料完全燃燒所產生的碳排放量。

3.4.3 碳儲存

碳儲存是CCS 技術的第三步，其目標是把輸送到儲存地點的二氧化碳長期儲存在地下。常用的儲存方式主要有地質儲存和礦物碳化。以地質儲存為例，其主要是把二氧化碳儲存到地下的油氣田、煤層或鹽水層中。這些地質結構具有良好的封閉性，可以防止二氧化碳泄漏到大氣中。

綜上所述，雖然CCS 技術在某些方面還面臨著挑戰，例如捕獲成本高、儲存安全等，但仍是實現雙碳目標的一種重要途徑，特別是在不能完全避免使用化石能源的情況下，說明該項技術仍具有較大的優化空間。

3.5 新型電力系統優化技術

多能流協同運行的配網規劃對新型電力系統十分重要，在多能流協同運行的配網規劃過程中，主要涉及描述電力系統中的潮流分布和評估系統中各個參數對潮流分布和電壓裕度的影響程度。

在描述電力系統中潮流的分布和流動中主要用到的是潮流方程，如公式（7）、公式（8）所示。

式中：Pi和Qi分別為節點i的有功功率和無功功率；Vi和Vj分別為節點i和節點j的電壓；Gij和Bij分別為節點i和節點j之間的導納；θij為節點i和節點j之間的相角差。

在評估系統中，各個參數對潮流分布和電壓裕度的影響程度需要用到靈敏度分析公式，如公式（9）所示。

式中：Si為節點i的靈敏度；Pi為節點i的有功功率；x_j為參數j。

目標函數如公式（10）所示。

式中：Ci、Cj分別代表發電機和負荷的成本系數；Pi、Pj分別代表發電機和負荷的有功功率；Ui、Uj分別代表節點i和節點j的電壓；ΔUmax代表允許的電壓偏差上限；Iij、Sij分別代表線路i-j的潮流和視在功率；Imax代表允許的線路功率限制上限。

約束條件如下：∑Pi-∑Pj=0（功率平衡）；Ui-Uj≤ΔUmax（電壓穩定性）；Iij-Sij≤ΔImax（線路功率限制）；Pi≥0，Pj≥0（功率非負性）。

優化技術的目標是通過調整發電機和負荷的功率分配使目標函數最小化，同時滿足約束條件，這樣可以實現電力系統的經濟性、可靠性和穩定性的優化。

電力系統調度是電力系統運行中的一個重要環節，其目標是在滿足電力需求和電力系統運行約束的前提下，使電力系統的運行成本最小化。以一種常見的優化方法——混合整數線性規劃（Mixed Integer Linear Programming，MILP）為例，電力系統調度的優化過程如圖1所示。

圖1 電力系統調度的優化過程

首先，數據收集：收集電力系統的基礎數據（如各種發電機的參數、電網的拓撲結構等）、預測數據（如電力需求預測、風力和太陽能供應預測等）和市場數據（如電價、燃料價格等）。

其次，建立模型：根據電力系統的運行規則和優化目標建立混合整數線性規劃模型。該模型的目標函數通常是電力系統的最小化運行成本，約束包括電力平衡約束、發電機運行約束等。

再次，求解模型：使用混合整數線性規劃求解器（如CPLEX、GUROBI 等）求解模型，得到最優的發電調度方案。

最后，實施方案：以求解得到的最優方案指導電力系統的實際運行。

4 結論

綜上所述，不難發現，新型電力系統關鍵技術的研究有助于推動能源轉型，從以化石燃料為主向可再生能源為主的能源結構轉變。例如源-荷預測技術可以優化電力系統的運行過程，提高可再生能源的利用率，可再生能源技術可以提高可再生能源的發電效率和穩定性等。因此需要對一系列的雙碳目標下的新型電力系統關鍵技術的研究、開發、應用和優化保持高度關注和重視。