基于電力現(xiàn)貨市場(chǎng)仿真的海上風(fēng)電接入對(duì)廣東省電力行業(yè)碳減排影響評(píng)估

文章來(lái)源:全球能源互聯(lián)網(wǎng)期刊碳交易網(wǎng)2020-10-12 10:28

基于電力現(xiàn)貨市場(chǎng)仿真的海上風(fēng)電接入對(duì)廣東省電力行業(yè)碳減排影響評(píng)估

宋怡,林晨韻,梁高琪*,趙俊華

本+文+內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

(香港中文大學(xué)(深圳),廣東省 深圳市 518172)

本文+內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳+排.放_(tái)交^易=網(wǎng) t a n pa ifa ng .c om

摘 要為應(yīng)對(duì)全球氣候變化,電力行業(yè)低碳化能源轉(zhuǎn)型迫在眉睫。針對(duì)2019—2028年廣東省的能源規(guī)劃,搭建廣東省電力系統(tǒng)簡(jiǎn)化模型,依據(jù)安全約束經(jīng)濟(jì)調(diào)度原理仿真電力現(xiàn)貨市場(chǎng),評(píng)估大規(guī)模海上風(fēng)電的接入對(duì)廣東省電力行業(yè)碳排放的影響。仿真結(jié)果表明,按廣東省海上風(fēng)電發(fā)展規(guī)劃接入海上風(fēng)電后:電力行業(yè)總碳排量和系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度均有不同程度的降低;海上風(fēng)電減排貢獻(xiàn)百分比逐年提升,最高可達(dá)20%;A類(lèi)機(jī)組碳排放量和碳排放強(qiáng)度基本不變;B類(lèi)機(jī)組相關(guān)碳排放數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)與廣東省基本一致;對(duì)于接入海上風(fēng)電場(chǎng)的節(jié)點(diǎn),少數(shù)節(jié)點(diǎn)在有海上風(fēng)電時(shí)碳排放強(qiáng)度明顯減小;對(duì)于未接入海上風(fēng)電場(chǎng)的節(jié)點(diǎn),在有海上風(fēng)電情況下其碳排放強(qiáng)度增加、不變、減少都可能出現(xiàn)。 本+文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) ta np ai fan g.com

關(guān)鍵詞海上風(fēng)電;碳減排;碳排放因子;電力系統(tǒng);電力現(xiàn)貨市場(chǎng);市場(chǎng)仿真 本文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放-交易&*網(wǎng)-tan pai fang . com

文章編號(hào):2096-5125 (2020) 04-0363-11

本文`內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_交^易=網(wǎng) tan pa i fa ng . c om

中圖分類(lèi)號(hào):TM614;X24

本%文$內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳|排 放_(tái)交-易^網(wǎng)^t an pa i fang . c om

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

本@文$內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放^交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.c om

DOI:10.19705/j.cnki.issn2096-5125.2020.04.005

內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)/碳-排*放^交%易#網(wǎng)-tan p a i fang . com

基金項(xiàng)目國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃(91746118)。

本*文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳^排-放*交-易^網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

Assessing the Impacts of Large-scale Offshore Wind Power Integration on Carbon Emission Reduction in Guangdong Province Based on Electricity Spot Market Simulation 本+文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) ta np ai fan g.com

SONG Yi,LIN Chenyun,LIANG Gaoqi*,ZHAO Junhua
(The Chinese University of Hong Kong,Shenzhen 518172,Guangdong Province,China)

內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_0排放¥交-易=網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

Abstract:Decarbonizing the current power industry is essential for mitigating global warming.Based on Security-Constrained Economic Dispatch,the simplified power system model is established to evaluate the impacts of large-scale offshore wind power on carbon emission of Guangdong Province from 2019 to 2028.The simulation results show that under the scenario of offshore wind power,both the total carbon emissions and carbon emission intensity of Guangdong Province will drop; the emission reduction contribution of offshore wind power will increase every year,up to 20%.The total carbon emissions and carbon emission intensity of Class A units will remain unchanged.The relevant data of Class B units presents trend similar to that of Guangdong Province.For nodes connected with offshore wind farms,the carbon emission intensity of different nodes decreases,whereas for nodes not connected with offshore wind farms,the carbon emission intensity may increase,remain unchanged,or decrease. 本+文+內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

Keywords:offshore wind power; carbon emission reduction; carbon emission factor; power system; electricity spot market; market simulation 本文`內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_交^易=網(wǎng) tan pa i fa ng . c om

Major Research Plan of the National Natural Science Foundation of China (91746118).

本文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放-交易&*網(wǎng)-tan pai fang . com

  禸*嫆唻@洎:狆國(guó)湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

0 引言

氣候變化是近年來(lái)全球致力解決的熱點(diǎn)問(wèn)題之一,主要原因在于人類(lèi)活動(dòng)所產(chǎn)生的溫室氣體已經(jīng)逐漸威脅到地球的自然環(huán)境,并給人類(lèi)社會(huì)發(fā)展帶來(lái)巨大考驗(yàn)。氣候變化所導(dǎo)致的諸如海平面上升、冰蓋融化、極端天氣、干旱等已成為全球性影響。聯(lián)合國(guó)在《2019年全球氣候狀況聲明》中指出,2019年是有記錄以來(lái)溫度第二高的年份,平均溫度比工業(yè)化前高出1.1 ℃,且溫室氣體濃度持續(xù)升高。溫室氣體主要包括二氧化碳、甲烷、氧化亞氮、氫氟碳化物、全氟化碳和六氟化硫。其中二氧化碳對(duì)溫室氣體排放的貢獻(xiàn)率最高,2018年全球二氧化碳濃度約為0.040 78%,是工業(yè)化前水平的147%,占溫室氣體總排放量的80%以上[1]。根據(jù)Global Carbon Atlas匯總的碳排放數(shù)據(jù),2018年全球碳排放總量為36 573 Mt,中國(guó)為碳排放量最多的國(guó)家,共排放10 065 Mt,美國(guó)(5416 Mt)、印度(2654 Mt)分列第二、第三位。中國(guó)全年人均碳排放量達(dá)到7 t,排名第49位[2]。主觀(guān)減少碳排放是緩解氣候變化的重要舉措?;诼?lián)合國(guó)氣候變化框架公約,1997年84個(gè)國(guó)家簽署通過(guò)《京都議定書(shū)》,該協(xié)議以穩(wěn)定溫室氣體含量為目標(biāo),規(guī)定發(fā)達(dá)國(guó)家從2005年 開(kāi)始承擔(dān)減少碳排放量的義務(wù),發(fā)展中國(guó)家從2012年開(kāi)始履行減排合約[3]。作為繼《京都議定書(shū)》之后的第二份全球減排協(xié)定,《巴黎協(xié)定》確立了一個(gè)相對(duì)靈活的氣候應(yīng)對(duì)國(guó)際體系,從2016年至今全球已有195個(gè)締約方簽署,該協(xié)定鼓勵(lì)各方以“自主貢獻(xiàn)”的形式參與,加速和加強(qiáng)可持續(xù)低碳未來(lái)所需的行動(dòng)和投資,確定到本世紀(jì)末將全球平均溫升保持在相對(duì)于工業(yè)化前2 ℃以?xún)?nèi)[4]。 本+文+內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

電力行業(yè)是碳排放的最主要來(lái)源,根據(jù)國(guó)際能源署(International Energy Agency,IEA)公布的數(shù)據(jù),2018年全球能源相關(guān)碳排放量高達(dá)33 Gt,發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體電力行業(yè)的碳排放量占能源相關(guān)總碳排放量的36%[5]。為解決碳排放日益增加的問(wèn)題,構(gòu)建可持續(xù)性發(fā)展能源體系,全球電力行業(yè)加快向清潔低碳能源轉(zhuǎn)型迫在眉睫。中國(guó)作為以傳統(tǒng)化石能源發(fā)電為主導(dǎo)的國(guó)家,已積極開(kāi)展低碳能源戰(zhàn)略,重點(diǎn)解決經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)之間的矛盾。中國(guó)國(guó)務(wù)院在《能源發(fā)展戰(zhàn)略行動(dòng)計(jì)劃(2014—2020年)》(國(guó)辦發(fā)〔2014〕31號(hào))中指出,要“加快構(gòu)建清潔、高效、安全、可持續(xù)的現(xiàn)代能源體系。堅(jiān)持綠色低碳戰(zhàn)略,著力優(yōu)化能源結(jié)構(gòu),把發(fā)展清潔低碳能源作為調(diào)整能源結(jié)構(gòu)的主攻方向”[6]。

本/文-內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放-網(wǎng)-tan pai fang . com

近年來(lái),中國(guó)電力系統(tǒng)的低碳化持續(xù)進(jìn)行,發(fā)電企業(yè)作為減排主力軍,現(xiàn)階段主要采用以下4種方式:工程減排、管理減排、市場(chǎng)減排和結(jié)構(gòu)減排。工程減排是以提高機(jī)組能效或采用捕集與封存技術(shù)作為主要方法。管理減排是指采用管理手段減少工廠(chǎng)用電并促進(jìn)發(fā)電權(quán)交易等。市場(chǎng)減排主要通過(guò)促進(jìn)碳排放在市場(chǎng)中的交易,如現(xiàn)如今正在進(jìn)行的清潔發(fā)展機(jī)制(clean development mechanism)[7]。結(jié)構(gòu)減排以提高可再生能源發(fā)電上網(wǎng),優(yōu)化電力結(jié)構(gòu)為主,要求在保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的前提下,優(yōu)先調(diào)度可再生和清潔發(fā)電資源,如水電、核電、光伏以及風(fēng)電。目前結(jié)構(gòu)減排在4種方式中較為有效。據(jù)REN21統(tǒng)計(jì),到2030年,中國(guó)可再生能源發(fā)電量占總發(fā)電量的目標(biāo)為35%,美國(guó)加利福尼亞州為50%,德國(guó)達(dá)到65%[8]。風(fēng)電作為能源轉(zhuǎn)型的重要組成部分,各國(guó)政府正在努力加強(qiáng)風(fēng)電行業(yè)管理和完善政策體系,其中海上風(fēng)電為重點(diǎn)發(fā)展對(duì)象。2019年全球風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量(海上和陸上)超過(guò)651 GW,比2018年增長(zhǎng)10%。其中,陸上風(fēng)電新增裝機(jī)容量,中國(guó)以23.76 GW位居首位,其次是美國(guó)(9.14 GW)和印度(2.34 GW)[9],2019年中國(guó)海上風(fēng)電新增裝機(jī)容量2.39 GW。根據(jù)中國(guó)《風(fēng)電發(fā)展“十三五”規(guī)劃》,預(yù)計(jì)到2020年,中國(guó)風(fēng)電年發(fā)電量將占全國(guó)總發(fā)電量的6%[10]。

夲呅內(nèi)傛萊源亍:ф啯碳*排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńpāīfāńɡ.cōm

相較于其他新能源,風(fēng)電成本較低,技術(shù)成熟,是目前應(yīng)用規(guī)模最大的新能源發(fā)電方式,其中,海上風(fēng)電憑借風(fēng)機(jī)利用率高、市場(chǎng)消納空間大、風(fēng)能質(zhì)量好等優(yōu)點(diǎn)成為建設(shè)清潔低碳能源體系的重要途徑。一方面,中國(guó)正處于能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期,隨著風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)一步增強(qiáng),發(fā)展海上風(fēng)電可以提高清潔能源供應(yīng),推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化。另一方面,風(fēng)力、光伏等可再生能源在發(fā)電過(guò)程中可近似為無(wú)碳排放,因此,采用海上風(fēng)電來(lái)逐步替代化石能源,可以有效應(yīng)對(duì)氣候變化、保護(hù)生態(tài)環(huán)境[11]。 內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)*碳-排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fa ng.com

風(fēng)電對(duì)減少電力行業(yè)碳排放的作用在許多研究中都得到了驗(yàn)證。文獻(xiàn)[12]量化了2006—2017年印度地區(qū)因風(fēng)電并網(wǎng)而減少的總碳排放量;文獻(xiàn)[13]基于最優(yōu)潮流模型和蒙特卡洛仿真,研究風(fēng)電的預(yù)測(cè)誤差對(duì)電力系統(tǒng)碳排放的影響;文獻(xiàn)[14]則評(píng)估了在不同風(fēng)電出力功率的情景下,碳排放配額和不同類(lèi)型機(jī)組發(fā)電利潤(rùn)之間的關(guān)系;文獻(xiàn)[15-16]結(jié)合生命周期評(píng)價(jià)(life cycle assessment),評(píng)估了風(fēng)電項(xiàng)目的實(shí)際碳減排效果和潛力;為了增加風(fēng)電的減排效益,文獻(xiàn)[17-20]均采用協(xié)同調(diào)度的方式,其中,文獻(xiàn)[17-18]選取風(fēng)電-儲(chǔ)能聯(lián)合運(yùn)行為研究對(duì)象,文獻(xiàn)[19]定量分析電動(dòng)汽車(chē)充電與風(fēng)電協(xié)同調(diào)度的碳減排效益,文獻(xiàn)[20]選用碳捕集火電機(jī)組來(lái)克服風(fēng)電的波動(dòng)對(duì)電力系統(tǒng)的不利影響;此外,文獻(xiàn)[21]驗(yàn)證了引入碳捕集電廠(chǎng)可以減少接入風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)碳排放;就海上風(fēng)電而言,文獻(xiàn)[22-25]肯定了海上風(fēng)電在不同國(guó)家能源轉(zhuǎn)型和碳減排中的重要作用,但并未對(duì)其具體減排效益進(jìn)行量化。

內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_0排放¥交-易=網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

針對(duì)區(qū)域電力行業(yè)的碳排放計(jì)算,基于政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)提出的碳排放因子法[26],文獻(xiàn)[12,27-28]計(jì)算不同地區(qū)電力或能源系統(tǒng)的碳排放數(shù)據(jù),其中,文獻(xiàn)[27-28]發(fā)現(xiàn)中國(guó)安徽省和重慶市能源相關(guān)碳排放量逐年上升,碳排放強(qiáng)度則呈下降趨勢(shì);文獻(xiàn)[29-30]提出了一種電力系統(tǒng)碳排放流分析法,從消費(fèi)側(cè)來(lái)衡量電力系統(tǒng)的碳排放,被廣泛應(yīng)用,例如文獻(xiàn)[31]根據(jù)此方法計(jì)算中國(guó)各省化石能源碳排放,文獻(xiàn)[32]研究電網(wǎng)互聯(lián)的碳減排效益;為了評(píng)估碳排放的影響因素,文獻(xiàn)[33-34]基于對(duì)數(shù)平均權(quán)重分解法[35],比較能源效率、經(jīng)濟(jì)規(guī)模、電源結(jié)構(gòu)等因素對(duì)電力行業(yè)碳排放的作用;文獻(xiàn)[36-38]分別以英國(guó)、羅馬尼亞和中國(guó)為例,指出提高清潔能源比例是電力行業(yè)低碳化的重要途徑。 禸嫆@唻洎:狆國(guó)湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

綜上所述,目前有關(guān)風(fēng)電和碳減排的研究主要集中在如何增加風(fēng)電的減排效益,且基本通過(guò)簡(jiǎn)化的小型電力系統(tǒng)模型來(lái)驗(yàn)證,但考慮到實(shí)際大型電力系統(tǒng)的運(yùn)行特性、區(qū)域阻塞、政策細(xì)節(jié)等因素,這些方法是否適用于實(shí)際大型電力系統(tǒng)仍有待評(píng)估。針對(duì)電力行業(yè)的碳排放計(jì)算,相關(guān)研究主要從宏觀(guān)層面對(duì)省市級(jí)及以上單位進(jìn)行分析,但并未將市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)考慮在內(nèi)。由于電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的運(yùn)行可能會(huì)大幅度影響不同能源的實(shí)際并網(wǎng)電量,從而影響電力系統(tǒng)的碳排放,因此相關(guān)結(jié)論是否適用于中國(guó)部分已經(jīng)運(yùn)行電力市場(chǎng)的地區(qū)仍需進(jìn)一步研究。本文基于安全約束經(jīng)濟(jì)調(diào)度(security-constrained economic dispatch,SCED)原理,結(jié)合不同能源類(lèi)型的歷史數(shù)據(jù)和投資規(guī)劃,仿真廣東省電力現(xiàn)貨市場(chǎng),評(píng)估2019—2028年大規(guī)模海上風(fēng)電的接入對(duì)廣東省電力行業(yè)碳排放的影響。

本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳排0放_(tái)交-易=網(wǎng) t an pa ifa ng . c om

1 廣東省電力系統(tǒng)及預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

1.1 基本情況

截至2019年12月底,廣東省電網(wǎng)規(guī)模位居全國(guó)第一,共有220 kV及以上輸電線(xiàn)路41 614 km(含電纜),通過(guò)“八交九直”高壓輸電線(xiàn)路與中西部電網(wǎng)相聯(lián),受西電最大能力3944萬(wàn)kW[39],廣東電網(wǎng)統(tǒng)調(diào)裝機(jī)容量1.26億kW(煤電、氣電、水電、核電、風(fēng)電占比分別為48.2%、17.5%、7.4%、12.8%、3.1%),同比增長(zhǎng)8.5%,全省發(fā)受電量6 581.6億kWh,同比增長(zhǎng)6.5%[39]。一方面,廣東省及其所聯(lián)電網(wǎng)用電量大,電源及負(fù)荷分布不均勻,供能不足問(wèn)題持續(xù)存在;另一方面,廣東省能源結(jié)構(gòu)仍以煤、油等化石能源為主,面臨巨大的資源和環(huán)境壓力。因此,發(fā)展海上風(fēng)電既可以緩解南方區(qū)域的用電壓力,又可以推動(dòng)廣東省能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化轉(zhuǎn)型。同時(shí),南方(以廣東起步)的電力市場(chǎng)改革和宏觀(guān)政策環(huán)境也為海上風(fēng)電產(chǎn)業(yè)提供了良好的發(fā)展機(jī)遇和廣闊的市場(chǎng)空間[40]

本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳0排0放^交-易=網(wǎng) ta n pa i fa ng . co m

1.2 廣東省全社會(huì)用電量及裝機(jī)容量預(yù)測(cè)

針對(duì)系統(tǒng)負(fù)荷,本文以2009—2018年廣東省全社會(huì)用電量為基礎(chǔ),運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS和Python中sklearn模塊的線(xiàn)性回歸模型對(duì)2019—2028年的廣東省全社會(huì)用電量進(jìn)行預(yù)測(cè),如表1所示。 本文`內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_交^易=網(wǎng) tan pa i fa ng . c om

表1 2019—2028年廣東省全社會(huì)用電量預(yù)測(cè)
Table 1 Forecast of total electricity consumption in Guangdong Province from 2019 to 2028億kWh 內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)/碳-排*放^交%易#網(wǎng)-tan p a i fang . com

廣東省現(xiàn)貨市場(chǎng)目前采用“部分機(jī)組計(jì)劃調(diào)度+部分機(jī)組全電量調(diào)度”的模式。其中,按計(jì)劃調(diào)度發(fā)電的機(jī)組劃分為A類(lèi),按全電量調(diào)度參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的機(jī)組為B類(lèi)。A類(lèi)機(jī)組包含水電、核電以及部分火電,其余大部分火電機(jī)組為B類(lèi)機(jī)組。本文中,新增機(jī)組包括火電、海上風(fēng)電、核電和水電機(jī)組,未考慮太陽(yáng)能及其他類(lèi)型機(jī)組,其中,火電和風(fēng)電機(jī)組歸類(lèi)為B類(lèi)機(jī)組參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),核電和水電機(jī)組歸類(lèi)為A類(lèi)機(jī)組提前出清。以2009—2018年廣東省各類(lèi)型機(jī)組裝機(jī)容量為基礎(chǔ),對(duì)2019—2028年以上4種類(lèi)型機(jī)組的裝機(jī)容量進(jìn)行預(yù)測(cè),并結(jié)合政府公布的能源規(guī)劃加以調(diào)整,最終得到結(jié)果如表2所示。 本@文$內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放^交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.c om

表2 2019—2028年廣東省各類(lèi)型機(jī)組裝機(jī)容量預(yù)測(cè)
Table 2 Forecast of installed capacity in Guangdong Province from 2019 to 2028萬(wàn)kW

本*文`內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放“交|易^網(wǎng)-tan pai fang . c o m

新增火電機(jī)組接入節(jié)點(diǎn)分散在廣東省內(nèi)各市,如廣州、東莞、汕尾、湛江等。新增風(fēng)電機(jī)組接入節(jié)點(diǎn)集中于陽(yáng)江、珠海、湛江、汕頭等地。新增核電廠(chǎng)集中于陽(yáng)江、江門(mén)、汕尾等地。新增水電站集中于深圳和陽(yáng)江。 本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳0排0放^交-易=網(wǎng) ta n pa i fa ng . co m

1.3 海上風(fēng)電發(fā)展規(guī)劃

中國(guó)海岸線(xiàn)遼闊,海上風(fēng)能資源規(guī)模巨大,近海(不包括臺(tái)灣?。?0 m等深線(xiàn)及淺海域10 m高度風(fēng)能儲(chǔ)量約為9.4億kW [41]。雖在海上風(fēng)電開(kāi)發(fā)利用方面起步較晚,但依靠豐富的海上風(fēng)能資源,近年來(lái)中國(guó)海上風(fēng)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,具有極大潛力。預(yù)計(jì)2020年全國(guó)海上風(fēng)電開(kāi)工建設(shè)規(guī)模達(dá)到1000萬(wàn)kW,重點(diǎn)推動(dòng)江蘇、浙江、福建、廣東等省的海上風(fēng)電建設(shè),到2020年四省海上風(fēng)電開(kāi)工建設(shè)規(guī)模均達(dá)到百萬(wàn)kW以上級(jí)別[10]。

本文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放-交易&*網(wǎng)-tan pai fang . com

中國(guó)南方電網(wǎng)覆蓋廣東、廣西、云南、貴州、海南五?。▍^(qū)),并與香港、澳門(mén)地區(qū)以及東南亞國(guó)家的電網(wǎng)相聯(lián)。2019年,南方五省區(qū)全社會(huì)用電量 11 338億kWh,同比增長(zhǎng)7.3%。為響應(yīng)國(guó)家能源發(fā)展戰(zhàn)略要求,南網(wǎng)區(qū)域廣東、海南、廣西三省區(qū)均制定了海上風(fēng)電發(fā)展目標(biāo),其中,海南爭(zhēng)取投產(chǎn)東方近海風(fēng)電裝機(jī)共35萬(wàn)kW,同時(shí)開(kāi)展近海風(fēng)電前期研究和海島風(fēng)電利用研究[42],廣西著力優(yōu)化能源結(jié)構(gòu),重點(diǎn)推進(jìn)風(fēng)力資源富集、消納條件好的地區(qū)風(fēng)電開(kāi)發(fā),探索北部灣地區(qū)海上風(fēng)電開(kāi)發(fā)[43]。

內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳#排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai f an g.com

根據(jù)《廣東省海上風(fēng)電發(fā)展規(guī)劃(2017—2030)(編修)》,全省規(guī)劃海上風(fēng)電場(chǎng)址23個(gè),總裝機(jī)容量6685萬(wàn)kW,包括:近海淺水區(qū)(35 m水深以?xún)?nèi))海上風(fēng)電場(chǎng)址15個(gè),裝機(jī)容量985萬(wàn)kW,其中粵東海域415萬(wàn)kW,珠三角海域150萬(wàn)kW,粵西海域420萬(wàn)kW;近海深水區(qū)(35~50 m水深)規(guī)劃海上風(fēng)電場(chǎng)址8個(gè),裝機(jī)容量5700萬(wàn)kW,分布在粵東、粵西海域(如表3所示)[40]。到2020年底,開(kāi)工建設(shè)海上風(fēng)電裝機(jī)容量1200萬(wàn)kW以上,其中建成投產(chǎn)200萬(wàn)kW以上;到2030年底,建成投產(chǎn)約3000萬(wàn)kW[40]。 本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳排0放_(tái)交-易=網(wǎng) t an pa ifa ng . c om

表3 2017—2030年廣東省海上風(fēng)電布局規(guī)劃
Table 3 Offshore wind planning in Guangdong Province from 2017 to 2030 本文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放-交易&*網(wǎng)-tan pai fang . com

續(xù)表 本@文$內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放^交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.c om

2 現(xiàn)貨市場(chǎng)仿真原理及參數(shù)

為了評(píng)估大規(guī)模海上風(fēng)電對(duì)廣東省碳減排的影響,本文以歷史數(shù)據(jù)和以往經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),搭建廣東省電力現(xiàn)貨市場(chǎng)簡(jiǎn)化模型,依據(jù)SCED對(duì)2019—2028年的現(xiàn)貨市場(chǎng)進(jìn)行出清仿真,并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析。具體地,輸入系統(tǒng)負(fù)荷、西受電量、A類(lèi)和B類(lèi)機(jī)組 4個(gè)變量,分別仿真春、夏、秋、冬各季節(jié)典型日在接入海上風(fēng)電和未接入海上風(fēng)電兩種情況下的A、B類(lèi)機(jī)組出力,依據(jù)不同機(jī)組碳排放系數(shù),計(jì)算并分析系統(tǒng)及各節(jié)點(diǎn)碳排放量和碳排放強(qiáng)度。圖1表示電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的仿真流程。 本文+內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳+排.放_(tái)交^易=網(wǎng) t a n pa ifa ng .c om

圖1 市場(chǎng)仿真流程
Fig.1 Market simulation process 內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)/碳-排*放^交%易#網(wǎng)-tan p a i fang . com

2.1 現(xiàn)貨市場(chǎng)出清模型

2.1.1 SCED

禸*嫆唻@洎:狆國(guó)湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

SCED是電力現(xiàn)貨市場(chǎng)運(yùn)行的一種調(diào)度模型,指在一定約束條件下(發(fā)電機(jī)功率約束、系統(tǒng)安全約束、節(jié)點(diǎn)電壓約束、線(xiàn)路潮流約束等)以全系統(tǒng)運(yùn)行成本最小為目標(biāo),輸出滿(mǎn)足預(yù)計(jì)負(fù)荷的發(fā)電結(jié)果,包括各機(jī)組發(fā)電量、各節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)、全系統(tǒng)潮流等[44]。SCED的目標(biāo)函數(shù)為

本*文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳^排-放*交-易^網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

式中:F為系統(tǒng)運(yùn)行成本;T為調(diào)度時(shí)間段數(shù);n為發(fā)電機(jī)組個(gè)數(shù);PGi(t)為機(jī)組i在時(shí)間t的有功功率;Ci[PGi(t)]為機(jī)組i在時(shí)間t的運(yùn)行成本函數(shù),其公式為

本`文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fan g.com

式中:ai、bi、ci分別為二次函數(shù)的3個(gè)系數(shù)。

本+文+內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放(交—易^網(wǎng)-tan pai fang . com

各機(jī)組的發(fā)電功率約束可表示為

禸嫆@唻洎:狆國(guó)湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

式中:PGiminPGimax分別為機(jī)組i的最小及最大有功功率約束;QGiminQGimax分別為機(jī)組i的最小及最大無(wú)功功率約束;QGi(t)為機(jī)組i在時(shí)間t的實(shí)際無(wú)功功率。

內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_0排放¥交-易=網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

各節(jié)點(diǎn)供給平衡約束條件為 本+文+內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

式中:PDi(t)和QDi(t)分別為節(jié)點(diǎn)i在時(shí)間t的有功負(fù)荷和無(wú)功負(fù)荷;Gij、Bij、θij分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j間的電導(dǎo)、電納、相位角;Vi(t)和Vj(t)分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn) j在時(shí)間t的電壓。 禸嫆@唻洎:狆國(guó)湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

各節(jié)點(diǎn)的電壓約束條件為

本`文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)^碳-排-放^*交*易^網(wǎng)-tan pai fang. com

式中:ViminVimax分別為節(jié)點(diǎn)i可承受的電壓下限和上限。 本`文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fan g.com

輸電線(xiàn)路的潮流約束為 禸*嫆唻@洎:狆國(guó)湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

式中:PijminPijmax分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn) j間輸電線(xiàn)路潮流有功功率的下限和上限;QijminQijmax分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j間輸電線(xiàn)路潮流無(wú)功功率的下限和上限;Pij(t)和Qij(t)為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn) j間輸電線(xiàn)路的實(shí)際潮流有功功率和無(wú)功功率。 夲呅內(nèi)傛萊源?。骇鎲┨?排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńpāīfāńɡ.cōm

目前,中國(guó)南方(以廣東起步)區(qū)域的電力市場(chǎng)可分為電力批發(fā)市場(chǎng)和電力零售市場(chǎng)。電力批發(fā)市場(chǎng)包括電能量市場(chǎng)和輔助服務(wù)市場(chǎng)。電能量市場(chǎng)包括基于差價(jià)合約的日以上周期的中長(zhǎng)期電能量市場(chǎng)和全電量競(jìng)價(jià)的日前、實(shí)時(shí)現(xiàn)貨電能量市場(chǎng)。電力零售市場(chǎng)在近階段通過(guò)電力銷(xiāo)售公司與用戶(hù)之間的電力交易協(xié)議來(lái)實(shí)施完成[45]?,F(xiàn)階段,現(xiàn)貨交易在日前市場(chǎng)和實(shí)時(shí)現(xiàn)貨電能量市場(chǎng)中進(jìn)行。在日前交易中,B類(lèi)機(jī)組全電量申報(bào)分時(shí)段報(bào)價(jià)信息,以社會(huì)福利最大化為目標(biāo)通過(guò)SCED進(jìn)行集中優(yōu)化出清,得到分時(shí)各機(jī)組發(fā)電量以及各節(jié)點(diǎn)的電價(jià)。在實(shí)時(shí)交易中,以日前交易結(jié)果為基礎(chǔ),運(yùn)用SCED以發(fā)電機(jī)組成本最小為目標(biāo)進(jìn)行超短期優(yōu)化出清[45]。

本+文`內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放-網(wǎng)-tan pai fang . com

2.1.2 輸入變量及參數(shù) 夲呅內(nèi)傛萊源?。骇鎲┨?排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńpāīfāńɡ.cōm

輸入的4個(gè)變量分別為系統(tǒng)負(fù)荷、西受電量、A類(lèi)和B類(lèi)機(jī)組。針對(duì)系統(tǒng)負(fù)荷,本文采用表1所預(yù)測(cè)系統(tǒng)負(fù)荷,依據(jù)歷史數(shù)據(jù)按比例分配到各節(jié)點(diǎn)。西受電量一般設(shè)為系統(tǒng)總負(fù)荷的三分之一,并依據(jù)歷史數(shù)據(jù)將總輸送電量按比例分配到各輸電線(xiàn)路。針對(duì)A類(lèi)和B類(lèi)機(jī)組,新增機(jī)組裝機(jī)容量參考表2所預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)??紤]到風(fēng)電機(jī)組的短期邊際成本基本為零,且通過(guò)分析國(guó)外現(xiàn)貨市場(chǎng)中風(fēng)電場(chǎng)的競(jìng)價(jià)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),風(fēng)電場(chǎng)在現(xiàn)貨市場(chǎng)中的理性報(bào)價(jià)策略為通過(guò)報(bào)地板價(jià)增大現(xiàn)貨交易量。因此,各風(fēng)電場(chǎng)報(bào)價(jià)設(shè)為地板價(jià)(假定地板價(jià)為150 元/MWh,天花板價(jià)為1000 元/MWh),報(bào)量為該風(fēng)電場(chǎng)的總輸出功率?;痣姍C(jī)組的報(bào)量報(bào)價(jià)參考接入同一節(jié)點(diǎn)的原火電機(jī)組的報(bào)量報(bào)價(jià)。

內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)/碳-排*放^交%易#網(wǎng)-tan p a i fang . com

2.2 海上風(fēng)電出力模型和參數(shù)

由于風(fēng)電機(jī)組需要上報(bào)電量參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),本文基于所選風(fēng)機(jī)機(jī)型和相關(guān)環(huán)境參數(shù),計(jì)算出單臺(tái)機(jī)組每個(gè)季節(jié)每日發(fā)電量。根據(jù)單臺(tái)機(jī)組的發(fā)電量與各海上風(fēng)電場(chǎng)規(guī)劃裝機(jī)容量,得到每個(gè)風(fēng)電場(chǎng)每個(gè)季節(jié)每日總發(fā)電量。

本@文$內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放^交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.c om

本文采取的數(shù)據(jù)基于規(guī)劃中海上風(fēng)電場(chǎng)所在地區(qū)日24 h風(fēng)速平均值。風(fēng)電機(jī)組選取明陽(yáng)智能MySe5.5-155-IB,是中廣核陽(yáng)江南鵬島40萬(wàn)kW海上項(xiàng)目所用風(fēng)機(jī)。該機(jī)型采用半直驅(qū)技術(shù),葉片長(zhǎng)76.6 m,切入風(fēng)速為3 m/s,切出風(fēng)速為25 m/s,額定風(fēng)速為10.5 m/s,額定功率為5.5 MW。該機(jī)型單臺(tái)機(jī)組的輸出功率為

本+文`內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

風(fēng)輪的輸出功率為 夲呅內(nèi)傛萊源?。骇鎲┨?排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńpāīfāńɡ.cōm

式中:G為單臺(tái)機(jī)組的輸出功率;Gt為風(fēng)輪的輸出功率;η1 為齒輪箱與發(fā)電機(jī)效率;η2 為變頻器效率;ρ為空氣密度;v為風(fēng)速;S為掃風(fēng)面積;CP為貝茲系數(shù)。

本+文+內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放(交—易^網(wǎng)-tan pai fang . com

2.3 碳排放數(shù)據(jù)計(jì)算

衡量系統(tǒng)或機(jī)組的碳排放強(qiáng)度時(shí),本文采用IPCC提出的排放因子法來(lái)核算碳排放量[26]。發(fā)電機(jī)組的碳排放因子(t/MWh),即碳排放系數(shù),指機(jī)組每發(fā)一單位(MWh)電所產(chǎn)生的碳排放量(t),該系數(shù)與發(fā)電機(jī)組類(lèi)型有關(guān)。本文中風(fēng)電、核電、水電機(jī)組的碳排放系數(shù)均設(shè)置為0,火電機(jī)組的碳排放系數(shù)根據(jù)火電機(jī)組類(lèi)型來(lái)設(shè)定,取值0.6~1.2 t/MWh。

內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳#排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai f an g.com

各機(jī)組碳排放量的計(jì)算方法為

本+文+內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

式中:Mi為機(jī)組i的碳排放量,t;Ri為機(jī)組i的碳排放系數(shù),t/MWh;Wi為機(jī)組i的出力,MWh。 夲呅內(nèi)傛萊源亍:ф啯碳*排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńpāīfāńɡ.cōm

系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度E

本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳排0放_(tái)交-易=網(wǎng) t an pa ifa ng . c om

式中:n為系統(tǒng)的發(fā)電機(jī)組數(shù)量。

本文+內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳+排.放_(tái)交^易=網(wǎng) t a n pa ifa ng .c om

為了對(duì)碳排放在空間尺度上進(jìn)行細(xì)化,本文還計(jì)算了節(jié)點(diǎn)碳排放強(qiáng)度。不同于以往文獻(xiàn)[46-48]中采用節(jié)點(diǎn)碳排放量關(guān)于負(fù)荷的導(dǎo)數(shù)來(lái)衡量碳排放對(duì)負(fù)荷變化的反應(yīng)程度,本文通過(guò)實(shí)際節(jié)點(diǎn)碳排放量除以總出力來(lái)計(jì)算節(jié)點(diǎn)碳排放強(qiáng)度。節(jié)點(diǎn) j的碳排放強(qiáng)度Ej

本+文+內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

式中:nj為節(jié)點(diǎn) j接入的發(fā)電機(jī)組數(shù)量。 本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳排0放_(tái)交-易=網(wǎng) t an pa ifa ng . c om

在仿真出清2019—2028年各季節(jié)有無(wú)海上風(fēng)電兩種情況下的電力現(xiàn)貨市場(chǎng)后,得到每個(gè)季節(jié)典型日24 h的A、B類(lèi)機(jī)組出力,根據(jù)不同機(jī)組的碳排放系數(shù),計(jì)算每種情形下系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度和各節(jié)點(diǎn)碳排放強(qiáng)度。

本+文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) ta np ai fan g.com

3 結(jié)果分析

3.1 系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度

仿真系統(tǒng)每15 min出清一次,得到A類(lèi)、B類(lèi)各機(jī)組出力。根據(jù)2.3節(jié)的計(jì)算公式得到系統(tǒng)總碳排放量和碳排放強(qiáng)度。由于A(yíng)類(lèi)機(jī)組按計(jì)劃調(diào)度提前出清,而包含海上風(fēng)電機(jī)組的B類(lèi)機(jī)組按全電量競(jìng)價(jià)參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),兩類(lèi)機(jī)組在海上風(fēng)電接入后碳排放的變化趨勢(shì)不同,故本文除了以廣東省全省為研究對(duì)象,還分別考慮A類(lèi)和B類(lèi)機(jī)組兩種情況,分析海上風(fēng)電的接入對(duì)系統(tǒng)碳減排的影響。 本@文$內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放^交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.c om

在有海上風(fēng)電情況下,廣東省電力系統(tǒng)總碳排放量及碳排放強(qiáng)度變化明顯。圖2表示廣東省2019—2028系統(tǒng)總碳排放量、系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度、海上風(fēng)電減排貢獻(xiàn)百分比、中標(biāo)電量占比及裝機(jī)容量占比,一小格表示一年春夏秋冬四季。 本%文$內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳|排 放_(tái)交-易^網(wǎng)^t an pa i fang . c om

圖2 2019—2028年廣東省碳排放與海上風(fēng)電仿真結(jié)果
Fig.2 Simulation of carbon emission and offshore wind power in Guangdong Province from 2019 to 2028

本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳0排0放^交-易=網(wǎng) ta n pa i fa ng . co m

從圖2所示仿真結(jié)果可以得出: 本+文+內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

1)在無(wú)海上風(fēng)電情況下,廣東省全省電力行業(yè)系統(tǒng)總碳排放量逐年增加。接入海上風(fēng)電后,系統(tǒng)總碳排放量降低,且隨著海上風(fēng)電裝機(jī)容量增加,其減排貢獻(xiàn)百分比呈上升趨勢(shì),自2021年起基本超過(guò)10%,最高可達(dá)20%。這是因?yàn)轱L(fēng)電機(jī)組優(yōu)先出清,且碳排放系數(shù)為0,所以會(huì)降低系統(tǒng)總碳排放量。

內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)*碳-排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fa ng.com

2)未接入海上風(fēng)電時(shí),廣東省系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度基本在0.7~0.8 t/MWh,接入海上風(fēng)電后,系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度降低,基本在0.6~0.75 t/MWh。 本%文$內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳|排 放_(tái)交-易^網(wǎng)^t an pa i fang . c om

3)海上風(fēng)電減排貢獻(xiàn)百分比及其中標(biāo)電量具有明顯的季節(jié)特征,同一年份春冬兩季相應(yīng)數(shù)值略大于夏秋兩季。這是因?yàn)轱L(fēng)電機(jī)組優(yōu)先出清,在夏秋兩季負(fù)荷高的情況下,需額外調(diào)動(dòng)更多的火電機(jī)組,因此海上風(fēng)電中標(biāo)電量占比降低,且海上風(fēng)電減排貢獻(xiàn)百分比小于春冬兩季。

內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳#排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai f an g.com

3.1.1 A類(lèi)機(jī)組

本+文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) ta np ai fan g.com

在有海上風(fēng)電情況下,A類(lèi)機(jī)組總碳排放量和系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度均基本不變。圖3表示2019—2028年A類(lèi)機(jī)組系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度,一小格表示一年春夏秋冬四季。 禸嫆@唻洎:狆國(guó)湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

圖3 2019—2028年A類(lèi)機(jī)組碳排放強(qiáng)度
Fig.3 Average carbon emission intensity of Class A units from 2019 to 2028

內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放*交…易-網(wǎng)-tan pai fang . com

從圖3所示仿真結(jié)果可以得出:

本文+內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳+排.放_(tái)交^易=網(wǎng) t a n pa ifa ng .c om

1)不同年份不同季節(jié),A類(lèi)機(jī)組碳排放強(qiáng)度基本一致,取值0.23~0.25 t/MWh。因?yàn)榛痣姍C(jī)組上網(wǎng)電量?jī)H占A類(lèi)機(jī)組總發(fā)電量的25%左右,其余發(fā)電量由碳排放系數(shù)為0的核電和水電機(jī)組承擔(dān),因而A類(lèi)機(jī)組碳排放強(qiáng)度遠(yuǎn)低于火電機(jī)組的碳排放強(qiáng)度。 本文`內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_交^易=網(wǎng) tan pa i fa ng . c om

2)接入海上風(fēng)電后,A類(lèi)機(jī)組碳排放強(qiáng)度基本不變。因?yàn)锳類(lèi)機(jī)組新增僅考慮核電和水電,新增裝機(jī)容量相對(duì)較小,系統(tǒng)發(fā)電功率和碳排放強(qiáng)度保持不變,同時(shí),因?yàn)锳類(lèi)機(jī)組提前出清,所以基本不受有無(wú)海上風(fēng)電的影響。 本%文$內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳|排 放_(tái)交-易^網(wǎng)^t an pa i fang . c om

3.1.2 B類(lèi)機(jī)組 本+文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) ta np ai fan g.com

在有海上風(fēng)電情況下,B類(lèi)機(jī)組總碳排放量和系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度變化明顯。圖4表示2019—2028年B類(lèi)機(jī)組總碳排放量和海上風(fēng)電減排貢獻(xiàn)百分比,一小格表示一年春夏秋冬四季;圖5表示2019—2028年B類(lèi)機(jī)組系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度,一小格表示一年春夏秋冬四季。 禸嫆@唻洎:狆國(guó)湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

圖4 2019—2028年B類(lèi)機(jī)組總碳排放量和海上風(fēng)電減排 貢獻(xiàn)百分比
Fig.4 Total carbon emissions and emission reduction contribution of offshore wind power of Class B units from 2019 to 2028

本文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放-交易&*網(wǎng)-tan pai fang . com

圖5 2019—2028年B類(lèi)機(jī)組碳排放強(qiáng)度
Fig.5 Average carbon emission intensity of Class B units from 2019 to 2028 禸*嫆唻@洎:狆國(guó)湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

從圖4、圖5所示仿真結(jié)果可以得出:

本`文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)^碳-排-放^*交*易^網(wǎng)-tan pai fang. com

1)有無(wú)海上風(fēng)電情況下,B類(lèi)機(jī)組總碳排放量逐年增加,且夏秋兩季高于春冬兩季,變化趨勢(shì)與廣東省系統(tǒng)總碳排放量一致(如圖2所示)。因?yàn)楹I巷L(fēng)電為B類(lèi)機(jī)組,在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中優(yōu)先出清,且碳排放系數(shù)為0,所以會(huì)降低系統(tǒng)總碳排放量。 本`文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fan g.com

2)未接入海上風(fēng)電時(shí),B類(lèi)機(jī)組碳排放強(qiáng)度基本在0.92~0.94 t/MWh,接入海上風(fēng)電后,碳排放強(qiáng)度明顯降低,基本在0.75~0.9 t/MWh。

本@文$內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放^交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.c om

3.2 節(jié)點(diǎn)碳排放強(qiáng)度

由于海上風(fēng)電機(jī)組全部為B類(lèi)機(jī)組,研究節(jié)點(diǎn)碳排放強(qiáng)度時(shí)僅考慮B類(lèi)機(jī)組。仿真系統(tǒng)中共有節(jié)點(diǎn)169個(gè),接入海上風(fēng)電場(chǎng)的節(jié)點(diǎn)12個(gè)。本文以是否接入海上風(fēng)電場(chǎng)節(jié)點(diǎn)的碳排放強(qiáng)度為研究對(duì)象。 禸*嫆唻@洎:狆國(guó)湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

3.2.1 接入海上風(fēng)電場(chǎng)的節(jié)點(diǎn)

本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳0排0放^交-易=網(wǎng) ta n pa i fa ng . co m

在接入海上風(fēng)電場(chǎng)的節(jié)點(diǎn)中,揭陽(yáng)站和雙寨_1站在加入海上風(fēng)電后碳排放強(qiáng)度變化明顯;其他節(jié)點(diǎn)在有無(wú)海上風(fēng)電情況下碳排放強(qiáng)度皆為0。從仿真結(jié)果看,由于各節(jié)點(diǎn)春冬、夏秋季節(jié)變化規(guī)律分別類(lèi)似,此處以秋冬季節(jié)為代表,圖6—圖9分別表示揭陽(yáng)站和雙寨_1站2019—2028年秋冬季節(jié)碳排放強(qiáng)度,一小格表示一天24 h。 本+文`內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

圖6 2019—2028年秋季揭陽(yáng)站排放強(qiáng)度
Fig.6 Carbon emission intensity from 2019 to 2028 in autumn at Jieyang 本+文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) ta np ai fan g.com

圖7 2019—2028年冬季揭陽(yáng)站碳排放強(qiáng)度
Fig.7 Carbon emission intensity from 2019 to 2028 in winter at Jieyang

內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_0排放¥交-易=網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

圖8 2019—2028年秋季雙寨_1站碳排放強(qiáng)度
Fig.8 Carbon emission intensity from 2019 to 2028 in autumn at Shuangzhai_1 內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)/碳-排*放^交%易#網(wǎng)-tan p a i fang . com

圖9 2019—2028年冬季雙寨_1站碳排放強(qiáng)度
Fig.9 Carbon emission intensity from 2019 to 2028 in winter at Shuangzhai_1

內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳#排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai f an g.com

從圖6—圖9所示仿真結(jié)果可以得出:

本+文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) ta np ai fan g.com

1)一定年份接入海上風(fēng)電后,揭陽(yáng)站和雙寨_1站碳排放強(qiáng)度大幅度降低。雙寨_1站于2021年接入海上風(fēng)電場(chǎng),所以2020年及以前有無(wú)海上風(fēng)電情況下碳排放強(qiáng)度相等;揭陽(yáng)站于2022年接入海上風(fēng)電場(chǎng),所以2021年及以前有無(wú)海上風(fēng)電情況下碳排放強(qiáng)度相等。 本`文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fan g.com

2)多數(shù)節(jié)點(diǎn)如壩基頭、平地、金鶴等,在有無(wú)海上風(fēng)電情況下碳排放強(qiáng)度皆為0。這些節(jié)點(diǎn)之前未接入機(jī)組,同時(shí)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電過(guò)程中無(wú)碳排放,所以有無(wú)海上風(fēng)電情況下碳排放強(qiáng)度皆為0。 內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)/碳-排*放^交%易#網(wǎng)-tan p a i fang . com

3.2.2 未接入海上風(fēng)電場(chǎng)的節(jié)點(diǎn) 本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳排0放_(tái)交-易=網(wǎng) t an pa ifa ng . c om

在未接入海上風(fēng)電場(chǎng)的節(jié)點(diǎn)中,不同節(jié)點(diǎn)接入海上風(fēng)電后變化情況不同。圖10代表大多數(shù)無(wú)變化趨勢(shì)節(jié)點(diǎn)的碳排放強(qiáng)度情況(以小漠廠(chǎng)站為例),圖11、圖12代表少數(shù)出現(xiàn)變化趨勢(shì)的節(jié)點(diǎn)(以中山站和海門(mén)站為例)2019—2028年碳排放強(qiáng)度。由于變化規(guī)律無(wú)明顯季節(jié)特征,此處選取春季為代表,一小格表示一天24 h。

本+文+內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放(交—易^網(wǎng)-tan pai fang . com

從仿真結(jié)果可以得出:接入海上風(fēng)電后,多數(shù)節(jié)點(diǎn)碳排放強(qiáng)度無(wú)明顯變化(如圖10所示);部分節(jié)點(diǎn)如中山、海門(mén)、琴江等,無(wú)海上風(fēng)電時(shí)有碳排放強(qiáng)度,接入后部分時(shí)段減小,部分時(shí)段增大(如圖11、圖12所示)。

本文`內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_交^易=網(wǎng) tan pa i fa ng . c om

圖10 2019—2028年春季小漠廠(chǎng)站碳排放強(qiáng)度
Fig.10 Carbon emission intensity from 2019 to 2028 in spring at Xiaomochang 本+文+內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

圖11 2019—2028年春季中山站碳排放強(qiáng)度
Fig.11 Carbon emission intensity from 2019 to 2028 in spring at Zhongshan 本文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放-交易&*網(wǎng)-tan pai fang . com

圖12 2019—2028年春季海門(mén)站碳排放強(qiáng)度
Fig.12 Carbon emission intensity from 2019 to 2028 in spring at Haimen 本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳排0放_(tái)交-易=網(wǎng) t an pa ifa ng . c om

4 結(jié)論

全球碳排放持續(xù)增加,由此帶來(lái)的全球氣候變化問(wèn)題亟待解決,電力系統(tǒng)作為碳排放最大來(lái)源,實(shí)現(xiàn)電源結(jié)構(gòu)低碳化具有重要的戰(zhàn)略和現(xiàn)實(shí)意義。風(fēng)電作為技術(shù)成熟的清潔能源成為近年來(lái)南網(wǎng)地區(qū)發(fā)展重點(diǎn),其中海上風(fēng)電的開(kāi)發(fā)與發(fā)展在未來(lái)十年將會(huì)是廣東省能源轉(zhuǎn)型的方向。本文基于廣東省電力現(xiàn)貨市場(chǎng)簡(jiǎn)化模型,研究2019—2028年大規(guī)模海上風(fēng)電的并網(wǎng)對(duì)廣東省碳排放的影響,得出結(jié)論如下。

本+文+內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放(交—易^網(wǎng)-tan pai fang . com

1)2019—2028年廣東省全省電力行業(yè)系統(tǒng)總碳排放量逐年增加。接入海上風(fēng)電后,系統(tǒng)總碳排放量降低,且隨著海上風(fēng)電裝機(jī)容量增加,其減排貢獻(xiàn)百分比呈上升趨勢(shì),自2021年起基本超過(guò)10%,最高可達(dá)20%。

夲呅內(nèi)傛萊源亍:ф啯碳*排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńpāīfāńɡ.cōm

2)未接入海上風(fēng)電時(shí),廣東省系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度約0.7~0.8 t/MWh,接入海上風(fēng)電后,系統(tǒng)碳排放強(qiáng)度降低至0.6~0.75 t/MWh。 內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放*交…易-網(wǎng)-tan pai fang . com

3)海上風(fēng)電的接入對(duì)A類(lèi)機(jī)組在不同年份不同季節(jié)的總碳排放量和碳排放強(qiáng)度均無(wú)明顯影響。針對(duì)B類(lèi)機(jī)組,接入海上風(fēng)電后,其碳排放量和碳排放強(qiáng)度變化趨勢(shì)與廣東省全省基本一致。

本文`內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_交^易=網(wǎng) tan pa i fa ng . c om

4)對(duì)于接入海上風(fēng)電的節(jié)點(diǎn),多數(shù)節(jié)點(diǎn)由于之前未接入發(fā)電機(jī)組,因此碳排放強(qiáng)度在有無(wú)海上風(fēng)電情況下皆為0,少數(shù)節(jié)點(diǎn)接入海上風(fēng)電后碳排放強(qiáng)度減??;對(duì)于無(wú)海上風(fēng)電接入的節(jié)點(diǎn),接入海上風(fēng)電后碳排放強(qiáng)度增加、不變、減少都可能出現(xiàn)。 禸嫆@唻洎:狆國(guó)湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

針對(duì)電力行業(yè)碳排放,以往研究通常以年為時(shí)間單位、以省市級(jí)及以上范圍為地區(qū)單位,側(cè)重于從整體層面對(duì)碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,這種研究對(duì)多種因素進(jìn)行了簡(jiǎn)化或忽略,得到的數(shù)據(jù)對(duì)碳減排有一定的指導(dǎo)作用,但無(wú)法與具體政策的落實(shí)聯(lián)系起來(lái)。本文有關(guān)系統(tǒng)總碳排放的研究結(jié)果量化了海上風(fēng)電的減排效益;有關(guān)節(jié)點(diǎn)碳排放的研究結(jié)果可應(yīng)用于低碳電力的規(guī)劃和電力行業(yè)的低碳運(yùn)行,未來(lái)在建設(shè)海上風(fēng)電和實(shí)現(xiàn)碳減排時(shí),可參考以上結(jié)論,將碳排放與經(jīng)濟(jì)、氣象、電廠(chǎng)選址、企業(yè)經(jīng)營(yíng)策略等結(jié)合起來(lái)制定區(qū)域性和分時(shí)性的減排政策。 本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳0排0放^交-易=網(wǎng) ta n pa i fa ng . co m

海上風(fēng)電對(duì)廣東省實(shí)現(xiàn)碳減排具有重要意義,為推動(dòng)海上風(fēng)電等可再生能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展,應(yīng)完善相關(guān)政策措施、推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、提高可靠性,從而實(shí)現(xiàn)向清潔低碳能源體系的轉(zhuǎn)型。為實(shí)現(xiàn)總的碳減排目標(biāo),應(yīng)從時(shí)間和空間兩個(gè)維度對(duì)碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)化,以制定更有效的減排政策,如促進(jìn)碳排放權(quán)交易、逐步開(kāi)放水電進(jìn)入市場(chǎng)、鼓勵(lì)用戶(hù)側(cè)節(jié)能減排等。 本+文`內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

參考文獻(xiàn) 本%文$內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳|排 放_(tái)交-易^網(wǎng)^t an pa i fang . c om

[1]郝靜,宛霞.《2019年全球氣候狀況聲明》全方位聚焦氣候變化影響[N].中國(guó)氣象報(bào),2020-03-19(3). 本文+內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳+排.放_(tái)交^易=網(wǎng) t a n pa ifa ng .c om

[2]GILFILLAN D,UNFCCC,BP.Fossil fuel emissions[DB/OL].(2019) [2020].http://www.globalcarbonatlas.org/cn/CO2-emissions.

本`文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fan g.com

[3]United Nations Treaty Collection.A Kyoto protocol to the United Nations framework convention on climate change [EB/OL].(1997-12-11)[2020].https://treaties.un.org/Pages/ViewDetails.aspx?src=TREATY&mtdsg_no=XXVII-7-a&chapter=27&lang=en.

本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳排0放_(tái)交-易=網(wǎng) t an pa ifa ng . c om

[4]侯方心,張士寧,趙子健等.實(shí)現(xiàn)《巴黎協(xié)定》目標(biāo)下的全球能源互聯(lián)網(wǎng)情景展望分析[J].全球能源互聯(lián)網(wǎng),2020,3(1):34-43.

本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳0排0放^交-易=網(wǎng) ta n pa i fa ng . co m

HOU Fangxin,ZHANG Shining,ZHAO Zijian,et al.Global Energy Interconnection Scenario outlook and analysis in the context of achieving the Paris Agreement goals [J].Journal of Global Energy Interconnection,2020,3(1):34-43 (in Chinese). 本`文-內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)^碳`排*放*交^易^網(wǎng) ta np ai fan g.com

[5]International Energy Agency.Global energy & CO2 status report [R/OL].(2019-03)[2020-03].https://webstore.iea.org/download/direct/2461?filename=global_energy_and_co2_status_report_2018.pdf. 內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)*碳-排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fa ng.com

[6]國(guó)務(wù)院辦公廳.能源發(fā)展戰(zhàn)略行動(dòng)計(jì)劃(2014—2020年)[EB/OL].(2014-06-07) [2020-03].http://www.gov.cn/zhengce/content/2014-11/19/content_9222.htm. 本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳排0放_(tái)交-易=網(wǎng) t an pa ifa ng . c om

[7]杜姣,萬(wàn)玉秋,張漢文.清潔發(fā)展機(jī)制(CDM)實(shí)踐及理論研究進(jìn)展[J].環(huán)境保護(hù)科學(xué),2007,33(4):121-124. 本*文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳^排-放*交-易^網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

DU Jiao,WAN Yuqiu,ZHANG Hanwen.Study progress in practice and theory of clean development mechanism(CDM)[J].Environmental Protection Science,2007,33(4):121-124(in Chinese).

本文`內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_交^易=網(wǎng) tan pa i fa ng . c om

[8]REN21.Renewables 2019 global status report[R/OL].(2019-05)[2020-03].https://www.ren21.net/wp-content/uploads/2019/05/gsr_2019_full_report_en.pdf.

本文`內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_交^易=網(wǎng) tan pa i fa ng . c om

[9]Global Wind Energy Council.Global wind report 2019 [R/OL].(2019-04)[2020-03].https://gwec.net/global-wind-report-2019. 本*文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳^排-放*交-易^網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

[10]國(guó)家能源局.風(fēng)電發(fā)展“十三五”規(guī)劃[EB/OL].(2016-11) [2020-03].http://www.nea.gov.cn/135867633_14804706797341n.pdf.

本`文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fan g.com

[11]李翔宇,Gayan Abeynayake,姚良忠,等.歐洲海上風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀及前景[J].全球能源互聯(lián)網(wǎng),2019,2(2):116-126.

本文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放-交易&*網(wǎng)-tan pai fang . com

LI Xiangyu,ABEYNAYAKE G,YAO Liangzhong,et al.Recent development and prospect of offshore wind power in Europe[J].Journal of Global Energy Interconnection,2019,2(2):116-126(in Chinese). 本文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放-交易&*網(wǎng)-tan pai fang . com

[12]CHOUHAN B S,RAO K V S,KUMAR SAXENA B.Reduction in carbon dioxide emissions due to wind power generation in India[C]//2017 International Conference on Smart Technologies for Smart Nation (SmartTechCon).17-19 Aug.2017,Bangalore,India.IEEE,2017:257-264. 本+文+內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放(交—易^網(wǎng)-tan pai fang . com

[13]ANDERSON C L,CARDELL J B.The impact of wind energy on generator dispatch profiles and carbon dioxide production[C]//2012 45th Hawaii International Conference on System Sciences.4-7 Jan.2012,Maui,HI,USA.IEEE,2012:2020-2026. 內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_0排放¥交-易=網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

[14]EBRAHIMI M,HASANPOUR S.Cournot equilibrium analysis for influence of wind power on Genco’s profit considering carbon emission market[C]//2014 International Congress on Technology,Communication and Knowledge (ICTCK).26-27 Nov.2014,Mashhad,Iran.IEEE,2014:1-5. 本`文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fan g.com

[15]熊紹隆.碳減排交易市場(chǎng)化背景下的新能源風(fēng)電企業(yè)價(jià)值評(píng)估[D].昆明:云南大學(xué),2019.

本+文+內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放(交—易^網(wǎng)-tan pai fang . com

XIONG Shaolong.Value evaluation of new energy wind power enterprises under the background of marketization of carbon emission reduction trading[D].Kunming:Yunnan University,2019(in Chinses). 本*文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳^排-放*交-易^網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

[16]吳凡.基于LCA理論的風(fēng)電項(xiàng)目碳減排效果分析[D].北京:華北電力大學(xué),2019.

本+文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) ta np ai fan g.com

WU Fan.Research on carbon emission reduction benefit of wind power project based on LCA theory[D].Beijing:North China Electric Power University,2019(in Chinese).

內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳#排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai f an g.com

[17]曾鳴,杜楠,劉曉立,等.風(fēng)電與儲(chǔ)能聯(lián)合運(yùn)行的碳減排效果[J].水電能源科學(xué),2013,31(3):232-235.

本`文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fan g.com

ZENG Ming,DU Nan,LIU Xiaoli,et al.Carbon emissions effect of joint operation of wind power and energy storage[J].Water Resources and Power,2013,31(3):232-235(in Chinese).

內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳#排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai f an g.com

[18]ZHANG Y,IU H H C,FERNANDO T,et al.Cooperative dispatch of BESS and wind power generation considering carbon emission limitation in Australia[J].IEEE Transactions on Industrial Informatics,2015,11(6):1313-1323.

本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳0排0放^交-易=網(wǎng) ta n pa i fa ng . co m

[19]于大洋,黃海麗,雷鳴等.電動(dòng)汽車(chē)充電與風(fēng)電協(xié)同調(diào)度的碳減排效益分析[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2012,36(10):14-18.

本+文+內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放(交—易^網(wǎng)-tan pai fang . com

YU Dayang,HUANG Haili,LEI Ming,et al.CO2 reduction benefit by coordinated dispatch of electric vehicle charging and wind power[J].Automation of Electric Power Systems,2012,36(10):14-18(in Chinese). 本`文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fan g.com

[20]劉鎧誠(chéng),何桂雄,孫洪,等.碳減排約束下風(fēng)火發(fā)電商市場(chǎng)效益的協(xié)調(diào)優(yōu)化[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào),2019,31(9):89-95.

內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_0排放¥交-易=網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

LIU Kaicheng,HE Guixiong,SUN Hong,et al.Coordinated optimization of market benefit of wind-fire power generator under carbon reduction constraint[J].Proceedings of the CSUEPSA,2019,31(9):89-95(in Chinese). 本@文$內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放^交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.c om

[21]YANG W H,LIU J P,LI J,et al.Optimization dispatch of wind power integrated power system under carbon market environment[C]//2013 2nd International Symposium on Instrumentation and Measurement,Sensor Network and Automation (IMSNA).23-24 Dec.2013,Toronto,ON,Canada.IEEE,2013:375-378.

內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放*交…易-網(wǎng)-tan pai fang . com

[22]ESTEBAN M D,DIEZ J J,LÓPEZ J S,et al.Why offshore wind energy?[J].Renewable Energy,2011,36(2):444-450.

夲呅內(nèi)傛萊源?。骇鎲┨?排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńpāīfāńɡ.cōm

[23]APPIOTT J,DHANJU A,CICIN-SAIN B.Encouraging renewable energy in the offshore environment[J].Ocean & Coastal Management,2014,90:58-64.

本@文$內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放^交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.c om

[24]KOTA S,BAYNE S B,NIMMAGADDA S.Offshore wind energy:a comparative analysis of UK,USA and India[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews,2015,41:685-694.

本+文`內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放-網(wǎng)-tan pai fang . com

[25]DVORAK M J,ARCHER C L,JACOBSON M Z.California offshore wind energy potential[J].Renewable Energy,2010,35(6):1244-1254. 禸*嫆唻@洎:狆國(guó)湠棑倣茭昜蛧 τāńpāīfāńɡ.cōm

[26]IPCC.Good practice guidance uncertainty management in national greenhouse gas inventories [R/OL].(2000)[2020-03].https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/gp/english. 內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)/碳-排*放^交%易#網(wǎng)-tan p a i fang . com

[27]張樂(lè)勤,李榮富,陳素平,等.安徽省1995年-2009年能源消費(fèi)碳排放驅(qū)動(dòng)因子分析及趨勢(shì)預(yù)測(cè)—基于STIRPAT模型[J].資源科學(xué),2012,34(2):316-327.

本@文$內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放^交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.c om

ZHANG Leqin,LI Rongfu,CHEN Suping,et al.Trend prediction and analysis of driving factors of carbon emissions from energy consumption during the period 1995-2009 in Anhui Province based on the STIRPAT model[J].Resources Science,2012,34(2):316-327(in Chinese).

本+文`內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放-網(wǎng)-tan pai fang . com

[28]陳立泰,張軍委,萬(wàn)麗娟.重慶市碳排放量測(cè)度及影響因素分析:1998~2008[J].探索,2010(3):106-110. 內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_0排放¥交-易=網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

[29]KANG C Q,ZHOU T R,CHEN Q X,et al.Carbon emission flow from generation to demand:a network-based model[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2015,6(5):2386-2394.

本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中^國(guó)_碳0排0放^交-易=網(wǎng) ta n pa i fa ng . co m

[30]周天睿,康重慶.基于碳排放流的配電系統(tǒng)低碳優(yōu)化運(yùn)行方法研究[J].全球能源互聯(lián)網(wǎng),2019,2(3):241-247. 本@文$內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放^交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.c om

ZHOU Tianrui,KANG Chongqing.Research on low-carbon oriented optimal operation of distribution networks based on carbon emission flow theory[J].Journal of Global Energy Interconnection,2019,2(3):241-247(in Chinese). 夲呅內(nèi)傛萊源亍:ф啯碳*排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńpāīfāńɡ.cōm

[31]汪鋒,豆南南,喻冬梅.基于電力系統(tǒng)碳排放流的分省化石能源消費(fèi)CO2排放量測(cè)算[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2014,38(17):105-112.

內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放*交…易-網(wǎng)-tan pai fang . com

WANG Feng,DOU Nannan,YU Dongmei.Measurement of provincial CO2 emission from fossil energy consumption based on carbon emission flow in power systems[J].Automation of Electric Power Systems,2014,38(17):105-112(in Chinese). 本+文+內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放(交—易^網(wǎng)-tan pai fang . com

[32]譚新,劉昌義,陳星,等.跨國(guó)電網(wǎng)互聯(lián)情景下的碳流及碳減排效益研究—以非洲能源互聯(lián)網(wǎng)為例[J].全球能源互聯(lián)網(wǎng),2019,2(3):210-217. 本*文`內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放“交|易^網(wǎng)-tan pai fang . c o m

TAN Xin,LIU Changyi,CHEN Xing,et al.Carbon flow and emission reduction benefits based on grid interconnection:a case study on Africa energy interconnection[J].Journal of Global Energy Interconnection,2019,2(3):210-217(in Chinese).

本`文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)^碳-排-放^*交*易^網(wǎng)-tan pai fang. com

[33]ANG B W,SU B.Carbon emission intensity in electricity production:a global analysis[J].Energy Policy,2016,94:56-63. 本`文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fan g.com

[34]王常凱,謝宏佐.中國(guó)電力碳排放動(dòng)態(tài)特征及影響因素研究[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境,2015,25(4):21-27.

內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放*交…易-網(wǎng)-tan pai fang . com

WANG Changkai,XIE Hongzuo.Analysis on dynamic characteristics and influencing factors of carbon emissions from electricity in China[J].China Population,Resources and Environment,2015,25(4):21-27(in Chinese).

內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放*交…易-網(wǎng)-tan pai fang . com

[35]ANG B W,ZHANG F,CHOI K.Factorizing changes in energy and environmental indicators through decomposition[J].Energy,1998,23(6):489-495.

本+文+內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放(交—易^網(wǎng)-tan pai fang . com

[36]ZHENG Z H,LI F R.Assessment of carbon dioxide efficiencies for UK’s electricity generation[C]//2011 IEEE Power and Energy Society General Meeting.24-28 July 2011,Detroit,MI,USA.IEEE,2011:1-5.

本*文`內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放“交|易^網(wǎng)-tan pai fang . c o m

[37]CIUP?GEANU D A,L?Z?ROIU G,TÎR?U M.Carbon dioxide emissions reduction by renewable energy employment in Romania[C]//2017 International Conference on Electromechanical and Power Systems (SIELMEN).11-13 Oct.2017,Iasi,Romania.IEEE,2017:281-285. 本*文`內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放“交|易^網(wǎng)-tan pai fang . c o m

[38]LI A J,LI Z.Integrated analysis of carbon dioxide emissions mitigation through energy efficiency for coal-fired power industry in China[C]//2013 Third International Conference on Intelligent System Design and Engineering Applications.16-18 Jan.2013,Hong Kong,China.IEEE,2013:891-893.

夲呅內(nèi)傛萊源?。骇鎲┨?排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńpāīfāńɡ.cōm

[39]廣州電力交易中心.廣東電力市場(chǎng)2019年年度報(bào)告[R/OL].(2020-02)[2020-03].http://news.bjx.com.cn/html/20200227/1048396.shtml.

本/文-內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放-網(wǎng)-tan pai fang . com

[40]廣東省發(fā)展改革委.廣東省海上風(fēng)電發(fā)展規(guī)劃(2017—2030年)(修編)[EB/OL].(2018-04-11) [2020-03].http://drc.gd.gov.cn/gkmlpt/content/1/1060/post_1060661.html#876. 本文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放-交易&*網(wǎng)-tan pai fang . com

[41]趙世明,姜波,徐輝奮,等.中國(guó)近海海洋風(fēng)能資源開(kāi)發(fā)利用現(xiàn)狀與前景分析[J].海洋技術(shù),2010,29(4):117-121.

夲呅內(nèi)傛萊源?。骇鎲┨?排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńpāīfāńɡ.cōm

ZHAO Shiming,JIANG Bo,XU Huifen,et al.Exploration and application of ocean wind energy resources in coastal sea of China [J].Ocean Technology,2010,29(4):117-121(in Chinese).

本`文@內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳排0放_(tái)交-易=網(wǎng) t an pa ifa ng . c om

[42]海南省人民政府.海南省“十三五”能源發(fā)展規(guī)劃[EB/OL].(2017-03-20)[2020-04].http://www.hainan.gov.cn/hainan/38957/201704/b24d78a4a79c41579e9eaacb8d6003a3.shtml. 本+文+內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

[43]廣西壯族自治區(qū)人民政府.廣西能源發(fā)展“十三五”規(guī)劃[EB/OL].(2016-09-05) [2020-04].http://d.gxzf.gov.cn/file/2017/05/17/1495010854.pdf. 本%文$內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳|排 放_(tái)交-易^網(wǎng)^t an pa i fang . c om

[44]ZHU J.Security-constrained economic dispatch[M]//Optimization of power system operation.Hoboken,NJ,USA:John Wiley & Sons,Inc,2015:145-214.DOI:10.1002/9781118887004.ch5. 本+文`內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放-網(wǎng)-tan pai fang . com

[45]馬輝,陳雨果,陳曄,等.南方(以廣東起步)電力現(xiàn)貨市場(chǎng)機(jī)制設(shè)計(jì)[J].南方電網(wǎng)技術(shù),2018,12(12):42-48.MA Hui,CHEN Yuguo,CHEN Ye,et al.Mechanism design of Southern China(starting from Guangdong Province)electric spot market[J].Southern Power System Technology,2018,12(12):42-48(in Chinese). 內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_0排放¥交-易=網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

[46]RUIZ P A,RUDKEVICH A.Analysis of marginal carbon intensities in constrained power networks[C]//2010 43rd Hawaii International Conference on System Sciences.5-8 Jan.2010,Honolulu,HI,USA.IEEE,2010:1-9. 本*文`內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放“交|易^網(wǎng)-tan pai fang . c o m

[47]ZHOU Q,SUN T,DING T,et al.Application of carbon intensity in generation expansion planning:a comparative study[C]//2015 IEEE Power & Energy Society General Meeting.26-30 July 2015,Denver,CO,USA.IEEE,2015:1-5. 本`文-內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)^碳`排*放*交^易^網(wǎng) ta np ai fan g.com

[48]VAN HORN K E,APOSTOLOPOULOU D.Assessing demand response resource locational impacts on system-wide carbon emissions reductions[C]//2012 North American Power Symposium (NAPS).9-11 Sept.2012,Champaign,IL,USA.IEEE,2012:1-6.

夲呅內(nèi)傛萊源亍:ф啯碳*排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńpāīfāńɡ.cōm

 

本+文`內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

收稿日期2020-04-17; 本*文`內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳^排-放“交|易^網(wǎng)-tan pai fang . c o m

修回日期:2020-06-08。

本/文-內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)-碳-排-放-網(wǎng)-tan pai fang . com

作者簡(jiǎn)介

本`文@內(nèi)/容/來(lái)/自:中-國(guó)^碳-排-放^*交*易^網(wǎng)-tan pai fang. com

宋怡 本`文內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fan g.com

宋怡(1998),女,本科生,主要研究方向?yàn)榭稍偕茉础㈦娏κ袌?chǎng),E-mail:yisong@link.cuhk.edu.cn。

內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳#排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai f an g.com

林晨韻(1997),女,本科生,主要研究方向?yàn)殡娏κ袌?chǎng)仿真與分析、能源經(jīng)濟(jì)與政策,E-mail:chenyunlin@link.cuhk.edu.cn。

內(nèi)-容-來(lái)-自;中_國(guó)_碳_0排放¥交-易=網(wǎng) t an pa i fa ng . c om

梁高琪(1989),女,博士后,主要研究方向?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)信息物理安全、電力市場(chǎng)、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估及提高。通信作者,E-mail:lianggaoqi@cuhk.edu.cn。

本+文`內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳`排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai fan g.com

趙俊華(1980),男,副教授,主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析與計(jì)算、智能電網(wǎng)、電力市場(chǎng)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能,E-mail:zhaojunhua@cuhk.edu.cn。

內(nèi).容.來(lái).自:中`國(guó)`碳#排*放*交*易^網(wǎng) t a np ai f an g.com

【版權(quán)聲明】本網(wǎng)為公益類(lèi)網(wǎng)站,本網(wǎng)站刊載的所有內(nèi)容,均已署名來(lái)源和作者,僅供訪(fǎng)問(wèn)者個(gè)人學(xué)習(xí)、研究或欣賞之用,如有侵權(quán)請(qǐng)權(quán)利人予以告知,本站將立即做刪除處理(QQ:51999076)。

省區(qū)市分站:(各省/自治區(qū)/直轄市各省會(huì)城市碳交易所,碳市場(chǎng),碳平臺(tái))

華北【北京、天津、河北石家莊保定、山西太原、內(nèi)蒙】東北【黑龍江哈爾濱、吉林長(zhǎng)春、遼寧沈陽(yáng)】 華中【湖北武漢、湖南長(zhǎng)沙、河南鄭州】
華東【上海、山東濟(jì)南、江蘇南京、安徽合肥、江西南昌、浙江溫州、福建廈門(mén)】 華南【廣東廣州深圳、廣西南寧、海南??凇?/span>【香港,澳門(mén),臺(tái)灣】
西北【陜西西安、甘肅蘭州、寧夏銀川、新疆烏魯木齊、青海西寧】西南【重慶、四川成都、貴州貴陽(yáng)、云南昆明、西藏拉薩】
關(guān)于我們|商務(wù)洽談|廣告服務(wù)|免責(zé)聲明 |隱私權(quán)政策 |版權(quán)聲明 |聯(lián)系我們|網(wǎng)站地圖
批準(zhǔn)單位:中華人民共和國(guó)工業(yè)信息部 國(guó)家工商管理總局? 指導(dǎo)單位:發(fā)改委 生態(tài)環(huán)境部 國(guó)家能源局 各地環(huán)境能源交易所
電話(huà):13001194286
Copyright@2014 tanpaifang.com 碳排放交易網(wǎng) All Rights Reserved
國(guó)家工信部備案/許可證編號(hào)京ICP備16041442號(hào)-7
中國(guó)碳交易QQ群:?6群碳交易—中國(guó)碳市場(chǎng)??5群中國(guó)碳排放交易網(wǎng)