技术领域
[0001] 本发明涉及电力市场技术领域，具体为基于碳市场体系的可再生能源消纳责任评估方法。
相关背景技术
[0002] 在当前全球能源转型的背景下，整合可再生能源进入电力系统成为一项紧迫任务。尽管可再生能源如风能和太阳能对于减少碳排放至关重要，但其不稳定和不可预测的特性给电网的调度和管理带来了显著挑战。此外，现有的电力市场机制往往未能充分激励可再生能源的使用，碳排放管理也缺乏足够的灵活性和精确性，这限制了低碳技术的推广和应用。
[0003] 在碳排放交易市场方面，虽然已建立了碳交易机制，但市场参与者往往面临碳价格波动大、交易规则不透明等问题，这不利于企业进行长期投资和规划。同时，对于碳排放的监测和报告系统通常缺乏与电力市场动态相适应的灵活性，导致碳排放数据与实际情况有时不同步，影响了碳市场的有效运行。
[0004] 针对可再生能源的消纳责任，现有的评估和监管机制通常较为静态，难以应对可再生能源输出的高度波动性，这阻碍了可再生能源更高比例的接入和利用。因此，现有技术在提高能源利用效率、优化碳排放管理以及促进可再生能源更广泛应用方面存在明显的不足。
具体实施方式
[0094] 下面将结合本发明说明书附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0095] 请参阅附图1，本发明实施例提供基于碳市场体系的可再生能源消纳责任评估方法，包括以下步骤：
[0096] S1、数据获取、清洗和预处理
[0097] 在步骤S1中，需要从多个渠道获取气象数据、电网数据和电力负荷数据，这些数据将用于后续的发电量预测和碳排放计算。具体的数据获取来源包括气象站、卫星遥感、SCADA系统和电网调度中心。获取到的数据需要经过清洗和预处理，以确保其质量和一致性。这一步骤包括检测并处理异常值，填补缺失值，从而确保数据的完整性和准确性。
[0098] 本实施例中，数据获取、清洗和预处理包括以下具体步骤：
[0099] 1.数据获取：
[0100] 气象数据获取：从气象站和卫星遥感系统获取与可再生能源发电相关的气象数据，包括太阳辐射强度、风速、风向、气温和湿度等。这些数据对太阳能和风能发电的预测至关重要。
[0101] 电网数据获取：从SCADA系统和电网调度中心获取电网运行状态数据，包括发电功率、输电线路负荷和电网频率等。这些数据有助于了解电网的实时运行情况和负荷分布。
[0102] 电力负荷数据获取：从电力市场运营机构获取各用电地区的历史负荷数据和预测负荷数据。这些数据将用于预测未来的电力需求。
[0103] 2.数据清洗：
[0104] 检测异常值：对获取到的数据进行异常值检测，采用统计学方法(如3σ原则、箱线图法等)识别数据中的异常值。异常值可能是由于传感器故障、数据传输错误等原因导致的，需要进行处理。
[0105] 处理异常值：对于检测到的异常值，可以采用插值法、回归分析法等进行修正，或者根据实际情况进行删除。具体方法包括：
[0106] 线性插值法：对于连续数据，可以使用前后相邻数据的线性插值来填补异常值。
[0107] 回归分析法：对于多变量数据，可以建立回归模型，根据其他变量的值来估计异常值。
[0108] 3.数据预处理：
[0109] 填补缺失值：对于数据中的缺失值，可以采用插值法、均值填补法、KNN填补法等进行处理。具体方法包括：
[0110] 均值填补法：用数据集的均值填补缺失值。
[0111] KNN填补法：利用K近邻算法，根据与缺失值最相似的K个数据点的值进行填补。
[0112] 数据标准化：对数据进行标准化处理，使得不同量纲的数据具有可比性。
[0113] 数据归一化：对数据进行归一化处理，使数据的取值范围在[0，1]之间。
[0114] 通过上述数据获取、清洗和预处理步骤，可以有效地提高数据的质量和一致性，减少噪声和异常数据对后续分析的影响。这为基于碳市场体系的可再生能源消纳责任评估提供了可靠的数据基础，有助于提高预测模型和优化模型的准确性和可靠性，从而更好地实现可再生能源的消纳目标。
[0115] S2、可再生能源发电量预测
[0116] 在步骤S2中，首先需要进行特征工程，提取与可再生能源发电相关的时间特征、环境特征和历史发电特征。这些特征将作为预测模型的输入数据。接下来，选择合适的机器学习预测模型，并对模型进行训练和验证，以确保预测结果的准确性和可靠性。
[0117] 本实施例中，可再生能源发电量预测包括以下具体步骤：
[0118] 1.特征工程：
[0119] 时间特征提取：时间特征包括季节、月份、星期几、时间段等，这些特征反映了时间对发电量的影响。例如，冬季和夏季的太阳辐射强度和风速可能会有明显的差异。具体方法包括：
[0120] 提取季节特征：将时间戳转换为对应的季节(春、夏、秋、冬)。
[0121] 提取月份特征：将时间戳转换为对应的月份(1‑12)。
[0122] 提取星期几特征：将时间戳转换为对应的星期几(1‑7)。
[0123] 提取时间段特征：将一天分为若干时间段，如凌晨、早晨、下午、晚上。
[0124] 环境特征提取：环境特征包括气温、湿度、风速、风向、太阳辐射强度等，这些特征直接影响可再生能源的发电量。具体方法包括：
[0125] 从气象数据中提取上述环境特征，并对其进行标准化处理。
[0126] 对风速和风向进行分解，提取出水平和垂直风速分量。
[0127] 历史发电特征提取：历史发电特征包括过去的发电量数据，这些数据可以帮助预测未来的发电趋势。具体方法包括：
[0128] 提取前一天、前一周、前一个月的发电量数据作为特征。
[0129] 计算发电量的移动平均值，作为平滑后的历史发电特征。
[0130] 2.选择预测模型：
[0131] 模型选择：选择适合时间序列预测的机器学习模型，包括但不限于长短期记忆网络(LSTM)、支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等。具体选择可以根据数据特征和预测精度要求进行。
[0132] LSTM模型适用于处理时间序列数据，能够捕捉长期依赖关系。
[0133] SVM模型适用于处理高维数据，具有良好的泛化能力。
[0134] 随机森林模型适用于处理非线性关系，具有较强的鲁棒性。
[0135] 模型训练和验证：
[0136] 训练集和验证集划分：将数据集划分为训练集和验证集，例如按8:2的比例进行划分。训练集用于模型训练，验证集用于模型验证。
[0137] 模型训练：使用训练集数据对选定的模型进行训练。
[0138] 模型验证：使用验证集数据评估模型的预测精度，常用的评价指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)等。
[0139] 通过上述步骤，可以获得高精度的可再生能源发电量预测结果，为后续的碳排放计算和优化模型设计提供可靠的基础数据支持。这一过程确保了数据特征的全面性和预测模型的准确性，能够有效提升可再生能源消纳责任评估的科学性和合理性。
[0140] S3、碳排放量计算与调整
[0141] 在步骤S3中，首先需要计算每个发电厂的碳排放量，根据预先定义的排放因子和发电量进行计算。接着，根据电力平衡约束对计算结果进行调整，确保供需平衡。最后，将调整后的碳排放数据与碳配额进行对比，计算出超额或不足的碳排放量。这一过程确保了碳排放计算的准确性，并为后续的碳市场交易提供了基础数据。
[0142] 本实施例中，碳排放量计算与调整包括以下具体步骤：
[0143] 1.计算碳排放量：
[0144] 根据每个发电厂的发电量和对应的排放因子，计算出各发电厂的碳排放量。计算公式如下：
[0145]
[0146] 其中，ECO2为碳排放量，Pgen，i为第i个发电厂的发电量，EFi为第i个发电厂的排放因子。
[0147] 2.电力平衡约束调整：
[0148] 确保计算的发电量满足电力平衡约束，即总发电量(包括常规发电和可再生能源发电)必须大于或等于负荷需求。调整公式如下：
[0149] Pgen(t)+Prenew(t)≥Pload(t)
[0150] 其中，Pgen(t)为常规发电量，Prenew(t)为可再生能源发电量，Pload(t)为负荷需求。
[0151] 3.超额或不足的碳排放量计算：
[0152] 将调整后的碳排放数据与分配的碳配额进行对比，计算出超额或不足的碳排放量。计算公式如下：
[0153] ΔECO2＝ECO2‑Equota
[0154] 其中，ΔECO2为超额或不足的碳排放量，Equota为分配的碳配额。
[0155] 本实施例中，首先从气象数据、电网数据和电力负荷数据中提取相关特征并进行清洗和预处理。然后，利用这些数据进行可再生能源发电量的预测，并根据预测结果计算每个发电厂的碳排放量。通过引入电力平衡约束，确保计算结果的合理性和准确性。最后，通过对比调整后的碳排放量和碳配额，计算出超额或不足的碳排放量，为后续的碳市场交易和责任评估提供可靠的数据支持。
[0156] 这一过程不仅保证了碳排放量计算的科学性和精确性，还能有效地帮助管理和控制不同区域的碳排放，促进可再生能源的消纳和利用，进而提升整体碳市场的运行效率和公平性。
[0157] S4、优化模型设计与最优调度方案求解
[0158] 在步骤S4中，首先需要基于可再生能源预测和碳排放计算结果，设计优化模型。接着，确定优化目标和约束条件，并采用优化算法求解最优调度方案。通过该优化过程，可以在满足各种约束条件的同时，最小化系统的综合成本，包括发电成本和碳排放成本，从而实现碳排放控制和能源利用效率的提升。
[0159] 本实施例中，优化模型设计与最优调度方案求解包括以下具体步骤：
[0160] 1.设计优化模型：
[0161] 优化模型的设计基于系统的发电和碳排放情况，旨在通过合理的调度方案最小化系统的综合成本。优化目标的数学表达式为：
[0162]
[0163] 其中，Cgen(t)为第t时段的发电成本，Pgen(t)为第t时段的发电量，Ccarbon为碳排放成本，ECO2(t)时段的碳排放量。
[0164] 2.确定优化目标和约束条件：
[0165] 设置约束条件，确保优化模型在实际操作中的可行性和合理性。主要的约束条件包括：
[0166] 1)电力平衡约束：
[0167] Pgen(t)+Prenew(t)＝Pload(t)
[0168] 其中，Prenew(t)为可再生能源发电量，Pload(t)为负荷需求。
[0169] 2)发电能力约束：
[0170]
[0171] 其中， 和 分别为最小和最大发电量。
[0172] 3)碳排放约束：
[0173] ECO2(t)≤Equota(t)
[0174] 其中，Equota(t)为第t时段的碳配额。
[0175] 3.求解最优调度方案：
[0176] 采用优化算法进行求解，常用的方法包括线性规划、混合整数规划和遗传算法等。通过优化算法，可以得到每个时段的最优发电量和碳排放量分配方案，从而实现系统综合成本的最小化和碳排放的有效控制。
[0177] 本实施例中，通过设计优化模型并确定优化目标和约束条件，利用预测的可再生能源发电数据和碳排放计算结果，能够合理调度发电资源，最小化综合成本。优化模型不仅考虑了发电成本，还将碳排放成本纳入其中，确保了碳排放控制和能源利用效率的双重目标。同时，通过引入电力平衡、发电能力和碳排放等约束条件，保证了优化模型的实际可操作性，最终通过优化算法求解得到了最优调度方案。
[0178] 这一过程在实现碳排放控制和可再生能源高效利用方面具有显著的优势，能够为碳市场体系下的可再生能源消纳责任评估提供科学、有效的技术支持。
[0179] S5、碳配额分配与碳市场交易
[0180] 步骤S5的主要任务是基于优化后的碳排放数据，设计碳配额分配方法，确定可交易的碳配额量，并在碳市场中进行交易。通过这一过程，不仅可以实现企业碳排放目标，还能通过市场机制优化碳排放成本，促进可再生能源的消纳与发展。
[0181] 本实施例中，碳配额分配与碳市场交易包括以下具体步骤：
[0182] 1.确定可交易的碳配额量：
[0183] 根据优化结果，确定每个企业的实际碳排放量，并与分配的碳配额进行对比，计算可交易的碳配额量。计算公式如下：
[0184] Etrade＝Equota‑Eactual
[0185] 其中，Etrade为可交易的碳配额量，Equota为分配的碳配额量，Eactual为实际碳排放量。
[0186] 2.选择交易方式：
[0187] 在碳市场中，企业可以选择直接交易或拍卖交易两种方式进行碳配额的买卖。
[0188] 1)直接交易：
[0189] 企业根据市场实时碳价进行碳配额的买卖，交易公式如下：
[0190] Ptrade＝Ccarbon·Etrade
[0191] 其中，Ptrade为交易金额，Ccarbon为市场碳价。
[0192] 2)拍卖交易：
[0193] 企业在市场平台上进行碳配额拍卖，通过竞价机制确定最终交易价格。拍卖交易有助于发现市场价格，确保交易的公平性和透明度。
[0194] 4.记录交易信息：
[0195] 在交易完成后，企业需要详细记录交易信息，包括交易时间、交易金额、交易量等。同时，更新碳配额账户，确保碳配额的流动性和可追溯性。
[0196] 5.调整碳排放策略：
[0197] 根据交易结果，企业可以调整其碳排放策略和配额分配，优化后续生产和排放计划。通过碳市场交易，企业可以灵活应对碳排放约束，实现经济效益和环保效益的双赢。
[0198] 本实施例中，首先通过计算公式Etrade＝Equota‑Eactual确定可交易的碳配额量。当企业的实际碳排放量低于分配的碳配额量时，企业可以将剩余的碳配额在市场中进行出售；反之，当实际碳排放量高于分配的碳配额量时，企业需要在市场中购买额外的碳配额以满足排放要求。
[0199] 在选择交易方式时，企业可以根据实际情况选择直接交易或拍卖交易。直接交易中，根据市场实时碳价Ccarbon进行交易，交易金额通过公式Ptrade＝Ccarbon·Etrade计算。而在拍卖交易中，企业通过市场平台竞价获取或出售碳配额，确保交易价格的合理性和市场价格的发现功能。
[0200] 所有交易完成后，企业需要记录详细的交易信息，并及时更新碳配额账户，确保交易的透明性和可追溯性。同时，根据交易结果，企业可以灵活调整其碳排放策略，优化后续生产和排放计划，以更好地应对碳市场的变化和监管要求。
[0201] 通过上述步骤，企业可以有效地利用碳市场机制，优化碳配额的使用，实现碳排放控制目标和经济效益的最大化。同时，促进可再生能源的消纳与发展，为实现碳中和目标做出积极贡献。
[0202] S6、计算各地区的可再生能源消纳责任，制定消纳责任目标和考核标
[0203] 在前几个步骤中，通过获取数据、预测发电量、计算碳排放、设计优化模型及进行碳市场交易，初步实现了对碳排放和可再生能源发电的优化管理。最后一步是计算各地区的可再生能源消纳责任，制定消纳责任目标和考核标准，以确保各地区能够合理承担并完成可再生能源的消纳任务。这一步骤通过详细的计算和分析，确定各地区的消纳责任，并对其进行动态调整，以优化整体的可再生能源消纳效果。
[0204] 本实施例中，计算各地区的可再生能源消纳责任，制定消纳责任目标和考核标准包括以下具体步骤：
[0205] 1.计算各地区的可再生能源消纳比例：
[0206] 根据各地区的能源消费总量和可再生能源发电量，计算可再生能源消纳比例，计算公式如下：
[0207]
[0208] 其中，Rconsumption为可再生能源消纳比例，Erenewable为可再生能源发电量，Etotal为能源消费总量。
[0209] 2.确定基准消纳比例：
[0210] 根据国家或地区的政策目标，确定基准消纳比例Rbaseline。
[0211] 3.计算各地区的消纳责任量：
[0212] 根据计算出的消纳比例和政策目标，确定各地区的消纳责任量，计算公式如下：
[0213] Dregion＝Etotal·(Rtarget‑Rbaseline)
[0214] 其中，Dregion为各地区的消纳责任量，Rtarget为目标消纳比例。
[0215] 4.分析各地区的消纳能力和资源潜力：
[0216] 结合各地区的消纳能力和资源潜力，对消纳责任分配方案进行调整和优化。
[0217] 5.制定消纳责任目标和考核标准：
[0218] 根据各地区的消纳责任量Dregion，制定年度和长期的消纳责任目标，并制定具体的考核标准和指标。
[0219] 作为示例，具体考核标准包括：
[0220] 1.年度消纳量达成率：
[0221]
[0222] 其中，Aannual为年度消纳量达成率，Econsumed_annual为年度实际消纳的可再生能源量，Dregion_annual为年度消纳责任量。
[0223] 2.可再生能源装机容量增长率：
[0224]
[0225] 其中，Gcapacity为装机容量增长率，Cnew为新增装机容量，Ctotal为总装机容量。
[0226] 3.碳减排量达成率：
[0227]
[0228] 其中，Rreduction为碳减排量达成率，Ereduced为实际碳减排量，Etaret_reduction为目标碳减排量。
[0229] 6.动态调整消纳责任：
[0230] 根据电网实时运行情况和可再生能源发电波动性，动态调整消纳责任目标和分配方案。
[0231] 采用调整系数对各地区的消纳责任进行实时修正，计算公式如下：
[0232]
[0233] 其中，Radjust，i为第i个地区的调整后消纳责任，Rtarget，i为第i个地区的初始消纳责任目标，β为调整系数，Prenew，i为第i个地区的实际可再生能源发电量， 为第i个地区的预测可再生能源发电量。
[0234] 通过上述步骤，本实施例能够有效计算各地区的可再生能源消纳责任，并通过动态调整确保各地区合理承担消纳任务，促进可再生能源的发展和碳排放的有效控制。
[0235] 本发明基于碳市场体系的可再生能源消纳责任评估方法，通过获取和处理气象、电网及电力负荷数据，利用机器学习模型预测可再生能源发电量，结合发电数据和排放因子计算碳排放量，设计优化模型确定最优调度方案，并通过碳配额分配和交易规则实现碳市场交易，最终计算各地区的可再生能源消纳责任并制定消纳责任目标和考核标准。该方法提高了可再生能源消纳的精准性和公平性，优化了电力系统的调度和碳排放管理，促进了可再生能源的高效利用和碳减排目标的实现。
[0236] 下文描述的基于碳市场体系的可再生能源消纳责任评估装置与上文描述的基于碳市场体系的可再生能源消纳责任评估方法可相互对应参照。
[0237] 请参阅附图2，本发明还提供一种基于碳市场体系的可再生能源消纳责任评估装置，包括：
[0238] 数据采集模块100，用于从气象站、卫星遥感、SCADA系统和电网调度中心获取数据；
[0239] 数据处理模块200，用于对获取的数据进行清洗和预处理；
[0240] 预测模块300，用于基于处理后的数据预测未来的可再生能源发电量；
[0241] 计算模块400，用于计算碳排放量和可再生能源消纳责任；
[0242] 优化调度模块500，用于设计优化模型并求解最优调度方案；
[0243] 交易模块600，用于进行碳市场交易；
[0244] 动态调整模块700，用于动态调整消纳责任目标和配额。
[0245] 本实施例装置可以用于执行上述方法实施例，其原理和技术效果类似，此处不再赘述。
[0246] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
