文章摘要
牛文娟,谈 健,陈 琛,葛 毅,韩 俊,高赐威,明 昊,黄 河.基于半正定规划的商业园区微网电-碳联合分布式交易方法[J].电力需求侧管理,2025,27(1):08-13
基于半正定规划的商业园区微网电-碳联合分布式交易方法
Electricity-carbon joint distributed trading for microgrid of business park based on semidefinite programming
投稿时间:2024-10-08  修订日期:2024-11-15
DOI:10. 3969 / j. issn. 1009-1831. 2025. 01. 002
中文关键词: 商业园区  电碳联合交易  分布式鲁棒机会约束  半正定规划
英文关键词: business park  electricity-carbon joint trading  distributed robust chance constraint  semidefinite programming
基金项目:国家自然科学基金(51577028)
作者单位
牛文娟 国网江苏省电力有限公司 经济技术研究院,南京 210008 
谈 健 国网江苏省电力有限公司 经济技术研究院,南京 210008 
陈 琛 国网江苏省电力有限公司 经济技术研究院,南京 210008 
葛 毅 国网江苏省电力有限公司 经济技术研究院,南京 210008 
韩 俊 国网江苏省电力有限公司 经济技术研究院,南京 210008 
高赐威 东南大学 电气工程学院,南京 210096 
明 昊 东南大学 电气工程学院,南京 210096 
黄 河 东南大学 电气工程学院,南京 210096 
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中文摘要:
      “双碳”目标的提出促进了绿色生产与低碳发展相结合的需求。围绕着商业园区的能量共享与低碳运行这一问题,提出了一种充电站、商业楼宇、光储电站的电-碳交易模型,研究了园区主体与电力交易中心、微网运营商、碳交易中心之间能量和信息流动关系。在模型求解上,运用分布式鲁棒优化将商业园区电-碳分布式调度模型的非凸的机会约束问题转化为半正定规划问题。通过设定的3种方案从运营成本、碳排放量2个方面验证了所提方法在降成本、降碳排方面的有效性。最后,将所提方法与基于条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)模型的线性规划方法对比,结果表明分布式鲁棒在决策结果方面更符合实际调度情况。
英文摘要:
      The proposal of dual carbon target has significantly accelerated the integration of green production and low-carbon development.Addressing the challenges of energy sharing and low-carbon operations in commercial parks, an electricity-carbon trading model tailored for charging stations, commercial buildings, and photovoltaic energy storage power stations is proposed. It highlights the complex energy and information flow dynamics among park entities, power trading centers, microgrid operators, and carbon trading centers. Distributed robust optimization is utilized to address the non-convex chance constraint problem in the electricity-carbon scheduling model for commercial parks, reformulating it as a semidefinite programming problem. The proposed method’s effectiveness in cost reduction and carbon emissions mitigation is validated using three distinct schemes. Finally, the proposed method is compared with the Conditional Value at Risk(CVaR)based linear programming approach. Results demonstrate that the distributed robust approach achieves superior alignment with actual scheduling scenarios in terms of decision-making accuracy.
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