本发明属于综合能源系统调度领域，尤其涉及一种考虑阶梯式碳交易机制的综合能源系统鲁棒调度方法。
背景技术：
1、当前社会的快速发展伴随着化石能源的大量消耗，而综合能源系统耦合了多种能源子系统，并综合考虑了各能源之间的相互作用，因此可以解决化石能源枯竭和能源利用结构亟待转型的问题。与此同时，氢能等优质二次能源技术和风能、太阳能等可再生能源技术的日益成熟，为综合能源系统的低碳化发展提供了技术保障和绿色化的能源选择。
2、传统综合能源系统中并未考虑氢能、碳流与原有能源之间的相互作用，且系统中源(风电、光伏出力等)、荷(电、热、气网络负荷等)的不确定性与碳-氢能流间的协同优化研究还不成熟。现有研究大多独立地研究考虑阶梯式碳交易机制和考虑风电、光伏出力不确定性的综合能源系统优化调度。
技术实现思路
1、本发明的目的，在于提供一种考虑阶梯式碳交易机制的综合能源系统鲁棒调度方法，实现含氢综合能源系统碳排放的降低和经济最优调度。
2、为了达成上述目的，本发明的解决方案是：
3、一种考虑阶梯式碳交易机制的综合能源系统鲁棒调度方法，包括如下步骤：
4、步骤1，建立考虑阶梯式碳交易机制的含氢综合能源系统鲁棒调度架构；
5、步骤2，建立含氢综合能源系统鲁棒调度的目标函数；目标函数包括两个模块，分别为基准场景下日前调度成本和最恶劣场景下调整成本；
6、步骤3，设置含氢综合能源系统鲁棒调度的约束条件；约束条件包含电网网络约束、热网网络约束、混氢天然气网网络约束、电母线功率平衡约束、热母线功率平衡约束、气母线功率平衡约束、电制氢机组模型约束、储氢罐模型约束、混氢天然气管道模型约束、阶梯式碳交易机制约束、热电联产机组模型约束、蓄电池模型约束；其中，阶梯式碳交易机制约束包含碳排放权配额模型、实际碳排放模型和阶梯式碳排放交易模型；
7、步骤4，构造鲁棒不确定性集合，联立含氢综合能源系统调度架构、目标函数和约束条件，构建考虑阶梯式碳交易机制的含氢综合能源系统自适应鲁棒优化调度模型；采用列约束生成算法处理模型并求解；根据调度结果调整含氢综合能源系统的运行方式。
8、上述步骤1中，考虑阶梯式碳交易机制的含氢综合能源系统鲁棒调度架构包括上级电网、风机机组、光伏机组、蓄电池、电负荷、电制氢机组、储氢罐、天然气源、气负荷、热电联产机组、热源、热负荷、碳交易市场。
9、上述步骤2中，基准场景下日前调度成本的目标函数表示如下：
10、fb＝min(ce+ch+cg+cwt+cpv+cw)
11、其中，fb表示基准场景下日前调度成本；ce表示购电成本；ch表示购热成本；cg表示购气成本；cwt表示弃风罚金；cpv表示弃光罚金；cw表示阶梯式碳交易排放成本。
12、上述步骤2中，最恶劣场景下调整成本的目标函数表示如下：
13、fw＝min(cδwt+cδpv)
14、其中，fw表示最恶劣场景下调整成本；cδwt表示弃风调整成本；cδpv表示弃光调整成本。
15、上述步骤3中，碳排放权配额模型表示如下：
16、wies,q＝web,q+wchp,q
17、
18、其中，z表示时段序号；n表示调度周期；wies,q、web,q、wchp,q分别表示分配给综合能源系统、上级电网购电、热电联产机组的碳排放权配额；χe、χg分别表示单位燃煤、燃气分配的碳排放权配额；pe,b、pchp,e、pchp,h分别表示购电功率、热电联产机组输出的电功率和热功率。
19、上述步骤3中，实际碳排放模型表示如下：
20、wies,r＝web,r+wchp,r
21、
22、其中，z表示时段序号；n表示调度周期；wies,r、web,r、wchp,r分别表示综合能源系统、上级电网购电、热电联产机组产生的实际碳排放量；ke,1、ke,2、ke,3表示燃煤设备的碳排放计算参数；kg,1、kg,2、kg,3表示燃气设备的碳排放计算参数；pe,b、pchp,e、pchp,h分别表示购电功率、热电联产机组输出的电功率和热功率；pchp表示热电联产机组的输出功率。
23、上述步骤3中，阶梯式碳排放交易模型表示如下：
24、wies,t＝wies,r-wies,q
25、
26、其中，wies,t表示综合能源系统的碳排放权交易额；wies,r表示综合能源系统产生的实际碳排放量；wies,q表示分配给综合能源系统的碳排放权配额；cw表示阶梯式碳排放交易成本；λ表示碳排放权交易价格；β表示价格增长率；l表示碳排放量区间长度。
27、上述步骤4中，构造的鲁棒不确定性集合表示如下：
28、
29、其中，上标t表示矩阵的转置；下标i表示迭代编号，t表示时刻；г表示不确定性集合；p表示不确定性变量的向量；θ表示二进制变量的向量；pwt,r、ppv,r分别表示风电、光伏机组的实际出力；pwt,p、ppv,p分别表示风电、光伏机组的预测出力；pwt,e、ppv,e分别表示风电、光伏机组的最大出力波动，取预测出力的10％；θwt、θpv为二进制变量，分别表示风电、光伏机组的出力波动状态；κwt、κpv分别表示风电、光伏机组的不确定性调节参数，表示风电、光伏机组发生出力波动的总时段数。
30、上述步骤4中，采用列约束生成算法处理模型并求解，包括，
31、步骤a，设定基准场景，包括风电、光伏机组的实际出力p1r，设定模型下界lb＝－∞，模型上界ub＝+∞；
32、步骤b，在给定基准场景下求解主问题，得到最优解，将其作为新的下界lb；其中，主问题表示如下：
33、
34、
35、式中，η表示第一阶段问题中的其他变量，包含购电成本、购热成本、购气成本及阶梯式碳交易排放成本之和，也即基准场景下日前调度成本减去弃风罚金、弃光罚金的部分；δ为第一阶段问题中的一个特殊变量，表示当前场景下第二阶段成本；v表示不确定性场景的数量或不确定性集合的大小；a，b，g，h均表示一维的系数矩阵；c，d，e，f均表示二维的系数矩阵；piwt,a、pipv,a分别表示第i个设备的弃风、弃光功率；
36、分别表示第w种不确定性场景下第y个设备的弃风调整成本、弃光调整成本，二者均为第二阶段变量；分别表示第w种不确定性场景下第k个设备的风电机组实际出力、光伏机组实际出力，二者均为不确定性变量；
37、步骤c，基于步骤b得到的新的下界lb，以及第一阶段问题中的弃风、弃光功率pa、当前场景下第二阶段成本δ，求解子问题得到最优解，并与当前的上界进行比较，选取最小值作为新的上界ub；其中，子问题表示如下：
38、
39、式中，г表示不确定性集合；分别表示风电、光伏机组的实际出力，即不确定性变量；分别表示第二阶段变量的对偶变量；分别表示第一阶段问题弃风、弃光功率的最优解；
40、步骤d，判断当前ub和lb的大小，若ub≤lb则结束迭代，并输出最后一次迭代获得的最优解；若ub>lb，基于第二阶段子问题求解后得到的结果，更新最新的最恶劣场景，重复步骤b-d。
41、采用上述方案后，本发明具有如下有益效果：
42、一、本发明构建含氢综合能源系统架构，建立了2个目标函数并设置约束条件，构造鲁棒不确定性集合，建立考虑阶梯式碳交易机制的含氢综合能源系统自适应鲁棒优化调度模型，采用列约束生成算法处理模型并求解，对系统中的设备进行鲁棒优化调度，使各设备能够根据优化调度结果调整其运行方式，从而实现碳排放的降低和经济最优调度。
43、二、碳交易机制是一种建立在碳交易市场中，供各生产商进行碳排放权交易的规则，可以达到减少碳排放的作用。阶梯式碳交易机制是在传统碳交易机制的基础上发展出来的一种更具环保性的定价交易机制，从而实现碳排放的降低。
44、三、鲁棒优化模型相较于随机优化模型最大的特点是没有假设不确定性参数的分布，因此可以面向最恶劣的情况，在应对光伏、风电机组的随机性、波动性和间歇性方面有着广泛的应用。自适应鲁棒优化模型，相较于传统鲁棒优化模型，可以对基准场景负荷调度方案进行补充，可以限制在修正调度方案时调度结果的改变量。这样既可以减少系统的运行成本，也可以改善鲁棒优化调度模型的保守性。
1.一种考虑阶梯式碳交易机制的综合能源系统鲁棒调度方法，其特征在于包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤1中，考虑阶梯式碳交易机制的含氢综合能源系统鲁棒调度架构包括上级电网、风机机组、光伏机组、蓄电池、电负荷、电制氢机组、储氢罐、天然气源、气负荷、热电联产机组、热源、热负荷、碳交易市场。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2中，基准场景下日前调度成本的目标函数表示如下：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2中，最恶劣场景下调整成本的目标函数表示如下：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤3中，碳排放权配额模型表示如下：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤3中，实际碳排放模型表示如下：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤3中，阶梯式碳排放交易模型表示如下：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤4中，构造的鲁棒不确定性集合表示如下：
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤4中，采用列约束生成算法处理模型并求解，包括，
