摘要

【意义】在“双碳”目标下，实现虚拟电厂经济与环境效益协同优化是能源绿色转型的关键。【背景】当前研究仍面临关键挑战：虚拟电厂优化模型难以协同兼顾经济与环境效益，求解方法保守性强、收敛性差。为此，提出一种碳-绿证交易机制下计及分布式储能的虚拟电厂低碳经济调度模型。【方法】首先，突破单一交易机制局限，构建考虑风险的碳-绿证协同交易机制，实现最大化减排收益与经济效益；其次，考虑分布式储能在提升经济效益和新能源消纳率方面的优势，进一步挖掘碳-绿证机制的潜力，建立含分布式储能的多元电源虚拟电厂优化模型；最后，为解决传统求解方式存在保守性强、收敛性差问题，引入黑翅鸢算法提升求解效率。【结果】仿真结果表明，该模型在显著提升可再生能源消纳率与系统净收益、有效降低碳排放的同时，相对于单一碳交易机制可实现净利润提升33.9%、碳排放量下降16.6%，且算法迭代速度更快、收敛稳定性强。

（来源：《中国电力》作者：张敏, 郭翔宇, 常潇, 等）

研究背景

虚拟电厂（virtual power plant，VPP）为分布式能源参与电力市场运营提供了创新解决方案。VPP在不改变分布式电源原有并网方式的基础上，利用智能控制、精准计量和高效通信等技术，实现对分布式电源、储能系统和可控负荷等多样化分布式能源（distributed energy resource，DER）的聚合管理。

碳交易机制（carbon emissions trading，CET）与绿色证书交易机制（green certificate trading，GCT）作为关键性的市场化调控手段，在促进能源结构转型、提高清洁能源利用率以及助力虚拟电厂商业化运营等方面发挥着重要作用。

在求解方法方面，VPP经济调度所面临的高维非线性规划问题具有显著的复杂性，这主要体现在其多维决策变量、非线性约束条件以及多目标优化需求上。针对这一挑战，现有研究提出了多种解决方案，但各类方法均存在固有的局限性。相比之下，黑翅鸢算法（black-winged kite algorithm，BKA）通过模拟猛禽狩猎的智能搜索策略，在求解效率、全局搜索能力和参数易用性方面展现出显著优势，尤其适用于解决VPP运行调度中的多目标优化难题，其在保证求解精度的同时大幅降低了计算复杂度，可以为VPP经济调度提供更高效的解决方案。

综上现有关于虚拟电厂的研究存在以下问题：1）现有研究多聚焦单一碳交易或绿证机制，未能充分挖掘碳-绿证联合交易的潜在收益，导致减碳效果和经济效益提升受限；2）分布式储能系统具有调峰填谷能力，可提升经济效益和新能源消纳率，与碳-绿证交易机制存在天然协同效应，但相关协同优化的设计研究仍然不足；3）当前虚拟电厂经济调度求解方法存在早熟收敛、计算效率低下或过度保守等问题，需要兼顾收敛性、精度和效率的新型算法。

碳-绿证联合交易机制

1.1  绿色证书交易机制

可再生能源配额制（renewable portfolio standard，RPS）作为政府主导的强制性政策工具，通过立法形式明确规定电力供应商必须达到的可再生能源发电占比目标。为保障RPS的有效实施，GCT应运而生。该机制构建了市场化调节平台：当责任主体的实际可再生能源发电量未达配额要求时，可通过购买绿色证书履行义务。而对于超额完成配额的可再生能源发电企业，则可通过出售富余证书获得额外经济收益，具体运营流程如图1所示。

图1  绿色证书市场运作流程

Fig.1  Green certificate market operation process

1.2  碳交易机制

碳交易市场运作流程如图2所示。在本研究建立的虚拟电厂架构中，燃气轮机是唯一的碳排放源。因此，虚拟电厂在t时段的碳排放量为

图2  碳交易市场运作流程

Fig.2  Carbon trading market operation process

本研究参考国内碳排放权配额分配机制，基于基准线法为虚拟电厂设定碳配额。具体而言，虚拟电厂的碳配额量与其调度周期内的总电能需求呈正相关关系，同时基于在模型中引入跨日配额结转机制，允许未使用的日配额部分结转至后续周期使用，并设置结转上限。

对于传统火电厂，当其实际碳排放量低于排放限额时，可将剩余配额在碳市场出售。当传统火电厂的实际碳排放量超过配额限额时，若选择不购买碳排放权则需为超额排放部分缴纳罚金。

结论

本文提出的碳-绿证交易机制计及分布式储能系统的虚拟电厂低碳经济调度模型，在提升经济性与环境效益方面展现出显著优势，主要结论如下。

1）CET-GCT联合机制通过碳价与绿证价格联动，显著降低系统运行成本，并实现碳排放与可再生能源消纳的协同优化。与单一碳交易机制相比，联合机制使碳排放降低16.6%，运行成本减少31%，净利润提升33.9%；相比单一绿证机制，碳排放下降12.4%，成本降低25%，净利润增长14.2%。

2）分布式储能系统通过提升可再生能源消纳率15.2%和降低碳排放9%，进一步强化协同效益，推动运行成本下降11.6%，净利润提高36%，验证了“储能+CET-GCT”模式的倍增效应。

3）关键参数配置对系统性能影响显著，可再生能源配额系数与绿证价格的合理匹配有助于在促进可再生能源消纳的同时保持经济性。

4）所采用的黑翅鸢优化算法在求解速度与精度上优于传统算法，为多市场机制下的实时调度提供了可靠支撑。

同时，本研究也存在碳排放源设定单一、市场环境假设过于理想化等局限。未来研究可进一步构建融合多元清洁能源的复杂VPP模型，集成考虑不确定性的先进优化方法，开展跨区域差异化政策场景下的对比验证，并探索VPP参与多重电力市场的协同博弈策略。