基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法

技术领域

本发明涉及电交通耦合网络碳排放计算领域，具体是基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法。

背景技术

全球气候变暖是当今世界各国面临的主要挑战。据统计，电力系统是我国碳排放的主要来源，其二氧化碳排放约占全社会碳排放总量的40％左右，面临着前所未有的减碳压力。为了实现电力低碳发展，开展碳排放的分析统计工作尤为重要。目前，电力系统的碳排放计算主要是宏观统计法。宏观统计法从宏观数据出发，根据一段时间内(通常以年为单位)的能源消耗总量进行统计，具有计算简单、使用方便等优点，因此被广泛应用于较长时间跨度的碳排放计算。但是该方法的自身缺陷也同样较为明显，其主要表现在宏观统计法提供的计算结果具有一定的滞后性且过于粗放，无法细致描述各项碳指标的微观变化过程，以及难以准确追踪碳排放具体流向等3个方面。

尤其是电动汽车的低碳性取决电动汽车充电的一次能源结构，中国的能源结构依然以火电为主，如果电动汽车在充电过程中使用的火电，其低碳性就不能得到良好的发挥。因此建立交通系统的碳排放流模型，精确测算交通系统的碳排放量以及精准衡量电动汽车的清洁程度，对于电交通耦合网络的碳计量是具有重要意义的。

发明内容

本发明的目的是提供基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法，包括以下步骤：

1)建立混合用户平衡模型和二阶锥支路潮流模型；

2)基于混合用户平衡模型和二阶锥支路潮流模型，建立电-交通耦合网络的碳排放流模型；

3)对电-交通耦合网络的碳排放流模型进行解算，得到电-交通耦合网络初步碳排放量；

4)建立剩余碳排放流模型，并对剩余碳排放流模型进行解算，得到剩余碳排放量；

5)令电-交通耦合网络初步碳排放量减去剩余碳排放量，得到电-交通耦合网络精确碳排放量。

进一步，所述二阶锥支路潮流模型用于描述配电网潮流分布；

所述混合用户平衡模型用于描述交通网流量。

进一步，所述交通网包括若干节点和路段，记为G

所述路段包括常规路段

起始点r的集合记为T

进一步，所述二阶锥支路潮流模型如下所示：

式中：

进一步，所述混合用户平衡模型如下所示：

式中，F

其中，混合用户平衡模型的目标函数如下所示：

式中，E

若当前路段为常规路段，则通行时间t

式中，

若当前路段为充电路段，则通行时间t

式中，1/μ表示电动汽车的充电时长；

混合用户平衡模型的约束条件如下所示：

式中，

式中，

式中，

进一步，建立电-交通耦合网络的碳排放流模型的步骤包括：

1)根据电动汽车的分布，建立电动汽车充电负荷分布矩阵P

其中，在第i个充电站的充电功率p

式中，p

2)更新电网负荷分布矩阵P

N为电交通耦合网络节点数量；

其中，电网负荷分布矩阵中第j个元素P

式中，p

3)计算电交通耦合网络节点碳势分布向量E

式中，P

4)计算负荷碳流率向量R

R

5)根据充电站的碳排放强度以及电动汽车的分布，计算电动汽车使用电力所产生的碳排放

式中，t

6)计算路段a上的燃油车碳排放

式中，

7)计算配电网的总碳排放量EM

8)计算计算交通网的碳排放EM

9)建立电交通耦合网络的碳排放流模型，即：

式中，

进一步，电交通耦合网络的碳排放流模型中的时间t

1)计算燃油汽车在起始点r-到达点s之间的路径k上的旅行时间

式中，ω为出行用户的单位时间成本。

2)计算电动汽车在起始点r-到达点s之间的路径k上的旅行时间

式中，

3)建立交通流分布均衡状态方程，即：

式中，

4)目标函数积分计算，即：

其中，燃油汽车的时间成本函数如下所示：

式中，θ为积分变量；

电动汽车的时间成本函数如下所示：

式中，

5)对燃油汽车的时间成本函数和电动汽车的时间成本函数进行解算，得到时间t

进一步，所述剩余碳排放量根据剩余流量确定；

计算剩余流量的步骤包括：

1)建立剩余流量计算式，即：

式中，r

2)假设剩余流量被分成两等份，分别添加到当前和未来时间段的O-D需求中，进而计算修改后的需求，即：

式中，

3)将修改后的需求

式中，D

4)基于公式(33)，更新公式(31)中的需求d

值得说明的是，本发明首先建立电交通耦合网络调度模型，在得到功率流/交通流的分布之后，构建耦合网络的碳排放流模型，通过跟踪耦合网络的能量流来量化整个网络的碳排放分布，特别是交通侧的碳排放流模型能够较为准确的描述电动汽车的“清洁程度”。此外，为了更精确的刻画耦合网络的碳排放，建立多时段耦合网络模型，考虑了能量流和碳排放流在时段之间的耦合。

本发明的技术效果是毋庸置疑的，本发明方法所提出的电交通耦合网络的碳排放计算方法，可以计算当前时段内耦合网络的精确碳排放。同时，对于电动汽车来说，选择不同碳排放强度的充电站意味着不同的碳排放，这将会在充电站的选择上引导电动汽车用户选择更清洁低碳的充电站去充电，有助于降低系统的碳排放。

附图说明

图1为比较24h内OD1和OD2的需求量、剩余流量和剩余碳排放流

图2为IEEE-33节点系统与环形交通系统耦合的拓扑图；

图3为主网24小时碳势；

图4为电网24小时负荷曲线；

图5为24小时OD需求曲线；

图6为24小时风电功率预测曲线。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。

实施例1：

参见图1至图6，基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法，包括以下步骤：

1)建立混合用户平衡模型和二阶锥支路潮流模型；

2)基于混合用户平衡模型和二阶锥支路潮流模型，建立电-交通耦合网络的碳排放流模型；

3)对电-交通耦合网络的碳排放流模型进行解算，得到电-交通耦合网络初步碳排放量；

4)建立剩余碳排放流模型，并对剩余碳排放流模型进行解算，得到剩余碳排放量；

5)令电-交通耦合网络初步碳排放量减去剩余碳排放量，得到电-交通耦合网络精确碳排放量。

实施例2：

基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法，技术内容同实施例1，进一步的，所述二阶锥支路潮流模型用于描述配电网潮流分布；

所述混合用户平衡模型用于描述交通网流量。

实施例3：

基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法，技术内容同实施例1-2任一项，进一步的，所述交通网包括若干节点和路段，记为G

所述路段包括常规路段

起始点r的集合记为T

实施例4：

基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法，技术内容同实施例1-3任一项，进一步的，所述二阶锥支路潮流模型如下所示：

式中：

实施例5：

基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法，技术内容同实施例1-4任一项，进一步的，所述混合用户平衡模型如下所示：

式中，F

其中，混合用户平衡模型的目标函数如下所示：

式中，E

若当前路段为常规路段，则通行时间t

式中，

若当前路段为充电路段，则通行时间t

式中，1/μ表示电动汽车的充电时长；

混合用户平衡模型的约束条件如下所示：

式中，

式中，

式中，

实施例6：

基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法，技术内容同实施例1-5任一项，进一步的，建立电-交通耦合网络的碳排放流模型的步骤包括：

1)根据电动汽车的分布，建立电动汽车充电负荷分布矩阵P

其中，在第i个充电站的充电功率p

式中，p

2)更新电网负荷分布矩阵P

其中，电网负荷分布矩阵中第j个元素P

式中，p

3)计算电交通耦合网络节点碳势分布向量E

式中，P

4)计算负荷碳流率向量R

R

5)根据充电站的碳排放强度以及电动汽车的分布，计算电动汽车使用电力所产生的碳排放

式中，t

6)计算路段a上的燃油车碳排放

式中，

7)计算配电网的总碳排放量EM

8)计算计算交通网的碳排放EM

9)建立电交通耦合网络的碳排放流模型，即：

式中，

实施例7：

基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法，技术内容同实施例1-6任一项，进一步的，电交通耦合网络的碳排放流模型中的时间t

1)计算燃油汽车在起始点r-到达点s之间的路径k上的旅行时间

式中，ω为出行用户的单位时间成本。

2)计算电动汽车在起始点r-到达点s之间的路径k上的旅行时间

式中，

3)建立交通流分布均衡状态方程，即：

式中，

4)目标函数积分计算，即：

这里的目标函数包括燃油车的出行时间成本、电动汽车的出行时间成本和充电成本；

其中，燃油汽车的时间成本函数如下所示：

式中，θ为积分变量；

电动汽车的时间成本函数如下所示：

式中，

5)对燃油汽车的时间成本函数和电动汽车的时间成本函数进行解算，得到时间t

实施例8：

基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法，技术内容同实施例1-7任一项，进一步的，所述剩余碳排放量根据剩余流量确定；

计算剩余流量的步骤包括：

1)建立剩余流量计算式，即：

式中，r

2)假设剩余流量被分成两等份，分别添加到当前和未来时间段的O-D需求中，进而计算修改后的需求，即：

/>

式中，

式中，D

3)基于公式(33)，更新公式(31)中的需求d

本发明的多时段耦合即通过剩余流量耦合，如公式31-32所示。

实施例9：

基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法，技术内容同实施例1-8任一项，进一步的，剩余碳排放量是通过剩余流量进行计算的，在计算当前时段的实际交通流时，会减去剩余流量，得到精确的交通流量之后再计算碳排放。

实施例10：

基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法，该方法首先建立考虑EV(电动汽车)负荷的配电网碳排放流模型，将在快充站充电的EV转化为接在对应电网节点的负荷，然后通过碳排放流计算，可以得到各充电站的碳排放强度。

然后建立交通网碳排放流模型，使用宏观碳排放模型计算燃油车的碳排放，电动汽车的碳排放由充电站的碳排放强度决定。

最后考虑时段之间的耦合网络的耦合，建立剩余碳排放流模型。将单时段内的碳排放减去剩余碳排放后得到电交通耦合网络在特定时段内的精确碳排放。

所述方法的具体步骤如下：

1.电交通耦合网络的碳排放流模型

在一个含有N个节点的系统中，有K个节点为单位注入节点，M个负荷节点，L个充电站连接到电网的不同节点，网络拓扑结构已知。

由EV的分布可以得到EV充电负荷分布矩阵P

p

在此基础上，更新电网负荷分布矩阵P

若该节点只有电力系统负荷，则P

然后计算出系统节点碳势分布向量E

式中，P

得到系统节点碳势分布以后，计算负荷碳流率向量R

R

根据充电站的碳排放强度以及电动汽车的分布计算电动汽车使用电力所产生的碳排放

t

为精确计算燃油车的碳排放量，体现出路段拥挤情况对碳排放量的影响，引入考虑了路段通行时间的宏观碳排放模型来计算路段a上的燃油车碳排放。

其中，

配电网的总碳排放量包括电动汽车负荷和电网其他负荷产生的碳排放量。

在交通网中，仅计算燃油车产生的碳排放，EV在行驶过程中视为绿色交通工具不产生碳排放。由此可以计算交通网的碳排放EM

将电网和交通网的碳排放汇总得到耦合网络的总的碳排放EM

2.交流最优潮流模型

本文采用二阶锥形式的DistFlow模型来描述电力系统中的潮流分布情况。其中，(10)和(11)分别涉及节点有功和无功平衡。(12)表示节点电压幅度与支路潮流之间的关系。约束(13)和(14)分别是线路传输功率和节点电压限制。约束(15)对DG输出施加上限/下限。总有功功率需求由(16)给出。

/>

式中：

3.交通网碳排放流模型

1)交通网模型

交通网是由若干节点和路段构成的连通图，可以表示为G

目标函数：

GV、EV旅行时间：

对于常规路段

为常规路段的自由通行时间；c

1/μ表示EV的充电时长；

路段-路径流量关系约束(EV+GV)：

和/>

GVOD需求守恒：

为OD对r-s之间GV的总体出行需求。

EVOD需求守恒：

为OD对r-s之间EV的总体出行需求。

GV在OD对(r-s)的路径k上的旅行时间和成本：

ω为出行用户的单位时间成本。

EV在OD对(r-s)的路径k上的旅行时间和成本：

为出行用户的充电站基准电价

假设出行用户在选择出行路径时，均以最小化自身的行驶成本为目标，那么交通流分布最终将达到一个稳定的用户均衡状态，以至于所有用户均无法通过调整自身的路径选择来降低其出行成本。该均衡状态的数学表述如下：

和/>

目标函数积分计算：

GV的时间成本函数：

EV的时间成本函数：

多时段用户均衡需要考虑时段之间的耦合，也就是剩余流量。描述剩余流量的一种简单方法是需求修正法。假设出行需求在该期间均匀离开，剩余流量定义为：

式中，r

需求修正法假设剩余流量被分成两等份，分别添加到当前和未来时间段的O-D需求中。因此，修改后的需求由下式给出

式中，

式中，D

实施例11：

基于碳排放流理论的电-交通耦合网络碳排放计算方法的验证实验，内容如下：

如图1所示的IEEE-33节点系统与环形交通系统耦合的拓扑图，采用改进的IEEE-33节点配电网测试系统和环形交通系统进行仿真计算，保持原有系统线路结构参数不变。交通网的路段参数如表1所示配电网的基础负荷为3775kW+2300kvar，基准功率为100MW。电动汽车充电站位于节点5、10、17、19、25、31。三台可再生能源发电机组分别位于节点18、25、33。

表1交通路网参数

表2 O-D需求

选取中午12点的交通流量和主网碳排放强度来进行计算，考虑以下四个案例：

M1：使用宏观碳排放计算方法计算燃油车碳排放，EV的碳排放由主网碳排放强度决定。

M2：使用宏观碳排放计算方法计算燃油车碳排放，EV的碳排放由各充电站碳排放强度决定。

M3：使用宏观碳排放计算方法计算燃油车碳排放，EV的碳排放由各充电站碳排放强度决定。在此基础上考虑时段之间的耦合。

试验效果

表3O-D需求

由表3可以看出，使用传统方法计算碳排放时，由于所有充电站的碳排放强度跟主网保持一致，对于电动汽车来说，充电所产生的碳排放跟所在充电站无关，均为所消耗电力转化为的碳排放。在使用碳排放流计算碳排放时，各充电站的碳排放强度不再一致，对于绿电比例高的充电站，其碳排放强度较低，对于火电比例高的充电站，其碳排放强度较高。由于网络中只有主网碳排放强度不为0，其余均为清洁能源发电，碳排放强度视为0，所以M2充电站整体的碳排放强度要低于M1，因此，计算出的碳排放总量也小于M1。在M3中，本发明考虑了时段之间的剩余流量，因为在实际情况中，当前交通需求过高时，会存在部分车辆不能在当前时段离开路网，因此，这一部分车辆的碳排放不能计算在当前时段，而是要在实际离开的时段内计算，因此，在考虑了剩余流量之后，是当前时段的碳排放计算更加精确。其碳排放相比于M2降低了0.15t。

图1中，Q1、Q2分别为两个OD对对应的交通需求，Qr1、QR2分别为对应的剩余流量，Cr1、Cr2分别为对应的剩余碳流。OD1和OD2分别为所有OD对中需求量最小和最大的OD对。从图中可以看出，由于OD1的需求量较小，几乎没有剩余流量，相应地，剩余碳流量也很小。但对OD2的需求是OD1的4倍，高峰时段对应的剩余流量达到500辆/h，剩余碳流量超过5kg/h。如果不考虑时段间的剩余流量和碳排放流，当OD需求较高时，尤其是高峰时段，将导致当前时段的交通和碳成本存在显著误差。因此，采用CEF方法计算碳排放，并考虑时段间的剩余碳流，可以保证时段内碳排放计算的准确性和公平性。

结论分析

本发明提出了一种精确计算电动汽车碳排放成本的新方法。所提方法基于多时段耦合网络碳排放流模型，考虑了不同充电站的碳排放强度。以及时段间的剩余流量和剩余碳流，使耦合网络的碳排放计算更加准确和公平。