(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210680115.4 (22)申请日 2022.06.16 (71)申请人 国网江苏省电力有限公司经济技 术 研究院 地址 210000 江苏省南京市 鼓楼区中山路 251号 (72)发明人 周洪伟　宗炫君　王伟亮　邹盛　 郭莉　沈源　冯伟　沈高锋　张敏　 吴晨　杨凯　孔欣悦　 (74)专利代理 机构 南京合砺 专利商标代理事务 所(普通合伙) 32518 专利代理师 刘渊 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01)G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 30/20(2020.01) G06N 3/00(2006.01) G06F 111/04(2020.01) (54)发明名称 基于改进粒子群算法的阶梯型碳交易机制 参数优化方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于改进粒子群算法的 阶梯型碳交易机制参数优化方法， 所述方法在首 先获取园区综合能源系统信息与运行数据， 然后 建立园区综合能源系统设备模型及约束； 且建立 阶梯型碳交易模 型。 进而将园区综合能源系统的 低碳优化调度过程封装为一个输入量为碳交易 机制参数， 输出量为系统碳排放量的适应度函 数； 最后， 针对该适应度函数， 引入改进粒子群算 法进行寻优， 并输出算法寻优后的结果信息。 本 发明通过算例分析验证该模型和方法对在园区 综合能源系统中充分发挥阶梯型碳交易机制作 用的有效性和合理性， 可为在园区综合能源系统 中如何合理有效地制定阶梯型碳交易机制参数 提供方案 。 权利要求书6页 说明书15页 附图4页 CN 115146834 A 2022.10.04 CN 115146834 A 1.一种基于改进粒子群算法的阶梯型碳交易机制参数优化方法， 其特征在于： 包括以 下步骤： (1)采集园区综合能源系统信息及运行数据， 包括园区综合能源系统拓扑架构、 园区综 合能源系统设备容量和效率、 燃气 轮机碳排放系数、 燃气锅炉碳排放系数、 上级购电等效碳 排放系数、 园区综合能源系统运行成本、 园区综合能源系统安全运行约束条件和电热气负 荷信息； (2)建立园区综合能源系统设备的数学模型， 包括P2G设备模型， 燃气轮机模型、 燃气锅 炉模型、 蓄电池 模型、 储气罐模型和蓄热槽模型； (3)建立阶梯型碳交易模型， 包括园区综合能源系统无偿碳排放权配额模型和园区综 合能源系统实际碳排放模型， 阶梯型碳排放交易模型， 据此得到的阶梯型碳交易成本的数 学表达式为： 式中： 为阶梯式碳交易成本； λ为碳交易基价； l为碳排放量区间长度； σ 为碳交易价 格增长率； EXp为园区综合能源系统的碳 排放权交易 额； (4)以园区综合能源系统的系统运行成本Crun和碳交易成本 总体成本最小为低碳经 济优化调度目标， 同时封装该园区综合能源系统低碳经济优化调度过程为一个适应度函 数， 所述适应度函数 的输入量包括碳交易基价、 碳排放量区间长度和碳交易价格增长率三 个阶梯型碳交易机制参数， 输出量 为园区综合能源系统碳 排放量； (5)引入改进粒子群算法对步骤(4)中适应度函数进行寻优， 包括以S型函数、 三角函 数、 随机函数为载体对粒子群算法中的惯性权重进行调整和以三角函数为依 托对粒子群算 法中的加速因子进行寻优， 寻优过程包括以最大迭代次数为终止条件， 以系统碳排放量最 低为目标对适应度函数进 行迭代寻优； 寻优结果信息包括碳交易基价、 碳排放量区间长度、 碳交易价格增长率和园区综合能源系统碳 排放量。 2.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的阶梯型碳交易机制参数优化方法， 其 特征在于： 步骤(2)建立园区综合能源系统设备模型包括如下 各模型： (2a)P2G设备模型 数学模型如下式： 式中： 分别为t时刻P2G 设备的输出、 输入量； ηp2g为P2G转换效率； (2b)燃气轮机数 学模型如下式： 权　利　要　求　书 1/6 页 2 CN 115146834 A 2式中： 分别为t时刻燃气轮机的输出电量、 输出热量、 输入气量； ηgte、 ηgth分别为燃气轮机气转电效率、 气转热效率； (2c)燃气锅炉数 学模型如下式： 式中： 为t时刻燃气锅炉的输出、 输入量， ηgb为燃气锅炉转换效率； (2d)储电/气/热模型包括蓄电池、 蓄热槽、 储气罐3种储能设备， 用统一的通用模型进 行处理， 包括存储能量平衡约束、 存储能量上下限约束、 存储能量周期始末等量约束以及充 放能功率约束， 其数 学表达式如下： 式中： x表示能量类型， 取电、 热、 气； 为单位时段t内储能系统的存储能量； 分别为储能系统 的充、 放能功率； ηxchar、 ηxdis分别为储能系统 的充、 放能效率； 分 别为储能系 统的存储能量的上、 下 限； 分别为储能系 统一日调度开始时刻和结束 时刻的存储能量， 要求经过一日调度， 储能系统的存储能量可以回到原始 值； 分 别为储能系统的充、 放能功率上限； nx为0‑1变量， 确保储能系统在各时间段内不同时充、 放 能， 当nx为1时进行储能， 为0时进行放能。 3.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的阶梯型碳交易机制参数优化方法， 其 特征在于： 步骤(3)建立阶梯型碳交易模型包括如下子模型： (3a)碳排放权配额模型的数 学表达式如下： 式中： EXPIESo、 EXeo,buy、 EXgto、 EXgbo分别为园区综合能源系统、 上级购电、 燃气轮机、 燃气 锅炉的碳排放权配 额； μe、 μh分别为产生 单位电功率、 单位 热功率的碳排放权配 额； δe,h为电、 热功率转换参数； 分别为t时刻的上级购电量、 燃气轮机输入功率、 燃气锅炉输 入功率； ηgte、 ηgth、 ηgb分别为燃气轮机的气转电效率和气转热效率、 燃气锅炉的转换效率， T 为调度周期； (3b)实际碳 排放模型的数 学表达式如下：权　利　要　求　书 2/6 页 3 CN 115146834 A 3