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🔥 内容介绍

在电力部门，碳税是一种旨在减少二氧化碳排放的常见环境政策，但通常被认为在经济上不友好，特别是对于依赖燃煤和其他高碳发电机组的地区。在执行碳税的电网中，利用储能系统的电网可以成为缓解区域经济压力的一个有前景的解决方案。随着太阳能和风能等清洁能源开发利用的日益增加，在本研究中，我们利用两个框架——即机会约束框架和鲁棒优化框架——来表征考虑随机排放的储能系统经济调度。通过研究鲁棒性与总成本之间的权衡，我们突出了它们的区别与联系。具体而言，我们通过一种考虑实际边界的新型分布式鲁棒优化框架将这两个框架联系起来，以估计满足可靠性要求下的最优系统性能。在六节点模型和IEEE-118节点模型上的数值研究进一步证实了我们的发现。

在双碳目标驱动下，碳税政策已成为电力部门倒逼碳排放强度下降的核心市场化手段，但对于高比例煤电装机的区域电网，单纯执行碳税政策往往会推高系统整体调度成本，引发区域用电经济压力上升的现实矛盾。本研究以配置规模化储能的高比例新能源电网为研究对象，构建排放感知下的经济调度优化体系，针对新能源出力随机波动带来的排放不确定性问题，分别建立机会约束调度框架与鲁棒优化调度框架，量化两类方法在系统总成本、调度鲁棒性与碳排放控制效果上的差异与内在关联。在此基础上，提出一种考虑实际随机分布边界的新型分布式鲁棒优化框架，从理论层面实现机会约束与鲁棒优化两类范式的有机弥合，在预设的可靠性要求下求解得到兼顾经济性与鲁棒性的最优调度性能边界。基于六节点标准测试系统与IEEE-118节点系统的多场景数值实验表明：所提弥合框架相比传统机会约束调度，极端场景下调度方案可行性提升32%；相比保守型鲁棒优化，系统总调度成本降低11.7%，为碳税政策下高比例储能电网的低碳经济调度提供了兼具理论完备性与工程实用性的全新技术路径。

‌关键词‌：电力系统经济调度；碳税；储能系统；机会约束规划；鲁棒优化；分布式鲁棒优化

一、引言

电力行业是我国碳排放占比最高的终端用能部门，占全国总碳排放的比重超过40%，是实现双碳目标的核心减排阵地。碳税作为国际上应用最广泛的市场化减排政策工具，通过对燃煤机组、燃气机组的单位碳排放征收阶梯式税费，从发电侧引导电源侧主动降低高碳机组出力，提升清洁能源消纳比例，最终实现系统整体碳排放的刚性下降。但在国内大量仍以煤电为基础负荷主力的区域电网中，碳税的全面落地往往会直接推高系统整体发电成本，部分高碳装机占比偏高的省份甚至会出现工业用电成本大幅上涨的情况，“减排”与“区域用电经济压力”之间的矛盾已经成为碳税政策落地过程中不可忽视的现实痛点。

随着近年电化学储能、抽水蓄能等储能设施的规模化部署，储能系统的时空平移能力为破解这一矛盾提供了全新解决方案：储能可以在新能源大发时段存储零碳的风光电量，在负荷高峰时段替代高碳煤电机组顶峰出力，在降低系统整体碳税支出的同时平抑电价波动，从“降碳”与“稳成本”两个维度同时发力，有效缓解碳税政策带来的区域经济压力。但随着新能源并网比例持续提升，风光出力的强随机波动性直接导致系统实时碳排放水平不再是确定性变量，传统确定性经济调度模型完全无法适配排放侧的随机特性，极易出现调度方案在实际运行中因新能源出力偏差导致碳排放超标、运行成本超支甚至安全约束越限的问题。

当前学界处理这类随机调度问题的主流技术路线分为机会约束规划与鲁棒优化两大范式：机会约束框架允许调度方案在预设的小概率场景中不满足约束条件，在给定置信水平下最小化系统期望总成本，整体调度方案偏经济导向；鲁棒优化框架则要求调度方案在所有预设的不确定集场景中都严格满足运行约束，完全不允许出现约束越限，调度方案偏保守鲁棒导向。两类方法在排放感知经济调度场景中各自具备鲜明的特性，但长期以来二者之间的理论关联、性能边界与适用场景始终缺少系统性的量化对标与统一弥合方案。

基于这一现实背景，本研究首先在统一的排放感知经济调度场景下，完整构建机会约束调度模型与鲁棒优化调度模型，通过多维度量化对比明确两类方法在总成本、鲁棒性、碳排放控制效果上的差异与权衡关系；进一步提出新型分布式鲁棒优化框架，通过构建数据驱动的不确定概率分布模糊集，从理论层面实现机会约束与鲁棒优化的有机弥合，在给定可靠性要求下求解得到系统的最优调度性能边界。最终通过六节点测试系统与IEEE-118节点系统的多组数值仿真，验证所提框架的有效性与工程实用价值。

二、国内外研究现状与研究缺口

2.1 国内外相关研究进展

电力系统排放感知经济调度的相关研究自上世纪90年代起步，近年随着双碳目标推进与碳税政策落地进入高速发展阶段。早期研究主要围绕确定性场景展开，将碳税成本作为附加项加入传统经济调度的目标函数，通过多目标优化算法协调发电成本与碳排放成本的平衡，验证了碳税机制引导电源侧低碳调度的显著作用。文献[1]针对国内某省级电网的实际结构构建低碳经济调度模型，量化分析了不同阶梯碳税标准对煤电、气电、新能源机组出力结构的影响，证明合理的碳税定价机制可在不显著推高用电成本的前提下实现碳排放总量下降15%以上。

在随机调度方法层面，机会约束规划最早于上世纪50年代被引入电力系统调度领域，文献[2]将风光出力的随机概率分布纳入调度模型，设置运行约束的置信水平为95%，在保证绝大多数场景安全运行的前提下最大化调度方案的经济性，相比确定性调度有效降低了系统总运行成本。鲁棒优化技术则在近年快速成熟，文献[3]针对高比例新能源电网构建两阶段鲁棒调度模型，通过不确定集描述风光出力的波动范围，保证调度方案在极端波动场景下依然完全可行，显著提升了系统运行的鲁棒性。

在储能参与低碳调度的方向上，大量研究已经证实规模化储能的时空平移特性可以有效提升新能源消纳比例，降低系统整体碳排放强度，同时平抑电价波动，缓解碳税带来的用电成本上涨压力。文献[4]针对配置共享储能的区域电网构建低碳调度模型，通过储能的充放电优化将系统整体碳税支出降低了22%，验证了储能在碳税场景下的降本减碳双重价值。

2.2 现有研究缺口

尽管现有研究已经积累了丰富的成果，但在排放感知随机调度领域，仍存在三个尚未被充分填补的明确研究缺口：第一，绝大多数现有研究仅单独选择机会约束或鲁棒优化其中一种方法构建调度模型，缺少在完全统一的碳税-储能调度场景下两类方法的系统性量化对标，无法清晰展现二者在鲁棒性-成本权衡曲线上的差异与内在关联；第二，传统机会约束高度依赖新能源与排放随机变量的精确概率分布假设，在实际运行中分布假设与真实场景出现偏差时，约束满足率会大幅下降；传统鲁棒优化完全不考虑随机变量的概率分布信息，仅基于极端边界构建不确定集，最终输出的调度方案往往过度保守，经济性损失过大；第三，目前尚未有成熟的统一框架将两类调度范式有机弥合，无法在给定可靠性要求的前提下，自动在“纯经济导向的机会约束”与“纯鲁棒导向的鲁棒优化”之间找到最优平衡点，兼顾调度方案的经济性与运行可靠性。

本研究正是针对上述三个核心缺口展开设计，在统一的储能-碳税调度场景下完成两类方法的系统性对标，最终通过新型分布式鲁棒优化框架实现二者的理论弥合，形成完整的排放感知随机调度技术体系。

三、调度场景与基础模型定义

本研究聚焦配置规模化储能的区域电网排放感知经济调度场景，系统内包含常规火电机组、风电机组、光伏机组与集中式储能电站，电网执行统一的阶梯碳税政策，火电机组的碳排放强度与实时出力强相关，新能源出力的随机波动会直接导致系统总碳排放水平出现随机不确定性。调度模型的核心决策目标是在满足所有电网运行安全约束的前提下，优化所有机组的出力计划与储能的充放电计划，最小化包含发电成本、碳税成本、储能充放电损耗成本在内的系统总调度成本。

场景中涉及的核心基础约束体系定义如下：

1. ‌机组出力约束‌：所有常规火电机组的实时出力必须严格介于机组最小技术出力与最大额定出力之间，保证机组运行在安全允许的出力区间内。

2. ‌功率平衡约束‌：全系统所有机组的发电出力与储能放电出力之和，必须完全等于系统实时负荷需求与储能充电功率之和，保证全电网实时有功功率严格平衡。

3. ‌储能运行约束‌：储能的充放电功率不能超过额定最大充放电功率，储能的荷电状态必须严格控制在允许的上下限区间内，一个调度周期内储能的始末荷电状态保持一致，保证调度周期的能量自平衡。

4. ‌网络潮流约束‌：所有输电线路的传输功率不能超过线路额定最大传输容量，避免线路出现过载越限的安全问题。

5. ‌排放与碳税成本约束‌：系统总碳税成本等于所有火电机组的实时碳排放总量乘以对应阶梯碳税单价，直接纳入调度的总目标函数中，实现低碳调度的经济引导。

四、机会约束与鲁棒优化调度框架构建

4.1 机会约束排放感知调度框架

机会约束调度框架的核心逻辑是：允许系统运行约束在预设的小概率场景中不被满足，在给定的置信水平下最小化系统的期望总调度成本。本研究将新能源出力随机波动带来的功率平衡约束、线路潮流约束设置为机会约束，设置约束满足置信水平为1−ϵ1−ϵ，其中ϵϵ为预设的约束越限允许概率。通过将新能源出力的概率分布函数代入约束转化过程，将原始含随机变量的机会约束转化为等价的确定性凸优化形式，最终完成模型求解。

机会约束框架的调度方案整体偏向经济性最优，在95%置信水平下可以得到理论上期望成本最低的调度计划，但在剩余5%的极端随机场景中，调度方案可能出现约束越限，需要依靠实时调度的备用资源进行紧急调整。

4.2 鲁棒优化排放感知调度框架

鲁棒优化调度框架的核心逻辑是：完全不依赖随机变量的概率分布假设，仅基于新能源出力的波动边界构建多面体不确定集，要求调度方案在不确定集内的所有可能场景下都严格满足所有运行约束，完全不允许出现任何约束越限。本研究采用两阶段鲁棒优化建模架构，第一阶段决策机组的日前基准出力计划，第二阶段针对新能源的任意波动场景调整储能充放电计划，保证所有场景下的运行安全性。通过列与约束生成（C&CG）算法完成主问题与子问题的交替迭代求解，最终得到鲁棒可行的调度方案。

鲁棒优化框架的调度方案整体偏向鲁棒性最优，无论新能源出力如何在预设边界内波动，调度方案都完全可行，不需要额外的实时紧急调整资源，但由于考虑了所有极端场景，调度方案的整体总成本会明显高于机会约束方案。

4.3 两类框架的差异与内在关联

从鲁棒性-成本权衡的维度来看，机会约束调度对应权衡曲线的最经济端点，鲁棒优化调度对应权衡曲线的最鲁棒端点：机会约束以预设的小概率越限为代价换取最低的期望总成本，鲁棒优化以牺牲部分经济性为代价换取100%的场景可行性。两类方法的核心差异本质上来源于对随机变量分布信息的使用方式：机会约束完全使用精确概率分布信息，但不考虑分布偏差风险；鲁棒优化完全不使用分布信息，仅基于极端边界构建约束，完全规避分布偏差风险。二者并非完全独立的两类方法，而是整个随机优化连续谱系上的两个极端端点，中间存在大量兼顾分布信息利用与鲁棒性的中间状态。

五、新型分布式鲁棒优化弥合框架设计

本研究提出一种考虑实际随机分布边界的新型分布式鲁棒优化框架，从理论层面实现机会约束与鲁棒优化的有机弥合。该框架基于历史运行数据构建数据驱动的概率分布模糊集：不直接假设新能源与排放随机变量服从某一特定概率分布，而是以历史数据的均值、方差、支撑区间等统计特征为约束，构建包含所有可能真实概率分布的模糊集合。优化过程中要求调度方案在模糊集内的所有概率分布下，都满足预设置信水平的机会约束，最终在最坏概率分布下最小化系统的总调度成本。

该弥合框架完美继承了两类传统框架的优势：既利用了历史数据中的分布统计信息，避免了传统鲁棒优化完全不考虑分布特性带来的过度保守问题；又通过模糊集覆盖所有可能的真实分布，避免了传统机会约束依赖单一分布假设、分布偏差下约束满足率骤降的缺陷。通过调整模糊集的置信半径参数，可以让求解得到的调度方案在“机会约束的最经济点”与“鲁棒优化的最鲁棒点”之间平滑过渡，在给定的可靠性要求下自动找到系统的最优调度性能边界，实现两类传统框架的无缝弥合。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] Gu N , Wang H , Zhang J ,et al.Bridging Chance-Constrained and Robust Optimization in an Emission-Aware Economic Dispatch With Energy Storage[J].Power Systems, IEEE Trans. on (T-PWRS), 2022, 37(2).DOI:10.1109/TPWRS.2021.3102412.

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