电力系统及其自动化学报ProceedingsoftheCSU-EPSAISSN1003-8930,CN12-1251/TM《电力系统及其自动化学报》网络首发论文题目：基于改进用电碳计量的绿电市场-碳市场联动交易作者：周汝鑫，赵勇，胡斐，黄成DOI：10.19635/j.cnki.csu-epsa.001282收稿日期：2023-03-30网络首发日期：2023-06-30引用格式：周汝鑫，赵勇，胡斐，黄成．基于改进用电碳计量的绿电市场-碳市场联动交易[J/OL]．电力系统及其自动化学报.https://doi.org/10.19635/j.cnki.csu-epsa.001282网络首发：在编辑部工作流程中，稿件从录用到出版要经历录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿等阶段。录用定稿指内容已经确定，且通过同行评议、主编终审同意刊用的稿件。排版定稿指录用定稿按照期刊特定版式（包括网络呈现版式）排版后的稿件，可暂不确定出版年、卷、期和页码。整期汇编定稿指出版年、卷、期、页码均已确定的印刷或数字出版的整期汇编稿件。录用定稿网络首发稿件内容必须符合《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》的有关规定；学术研究成果具有创新性、科学性和先进性，符合编辑部对刊文的录用要求，不存在学术不端行为及其他侵权行为；稿件内容应基本符合国家有关书刊编辑、出版的技术标准，正确使用和统一规范语言文字、符号、数字、外文字母、法定计量单位及地图标注等。为确保录用定稿网络首发的严肃性，录用定稿一经发布，不得修改论文题目、作者、机构名称和学术内容，只可基于编辑规范进行少量文字的修改。出版确认：纸质期刊编辑部通过与《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司签约，在《中国学术期刊（网络版）》出版传播平台上创办与纸质期刊内容一致的网络版，以单篇或整期出版形式，在印刷出版之前刊发论文的录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿。因为《中国学术期刊（网络版）》是国家新闻出版广电总局批准的网络连续型出版物（ISSN2096-4188，CN11-6037/Z），所以签约期刊的网络版上网络首发论文视为正式出版。网络首发时间：2023-06-3010:59:39网络首发地址：https://kns.cnki.net/kcms2/detail/12.1251.TM.20230629.1822.002.html基于改进用电碳计量的绿电市场-碳市场联动交易周汝鑫1，赵勇1，胡斐1，黄成2（1.华中科技大学人工智能与自动化学院，武汉430074；2.国网江苏省电力公司电力科学研究院，南京211103）摘要：为充分发挥绿电消纳的减碳作用，本文从用电侧碳减排的角度，提出用电碳排放核算与绿电交易的认证方法，构建实现碳交易与绿电交易联动的日前零售市场交易模型。首先，明确用电侧的碳排放责任，通过区分不同属性电力的用电碳排放因子改进用电侧的碳计量方法；然后，提出以绿色证书为纽带的绿电交易与用电碳排放的互认机制，通过绿色证书抵消碳排放实现碳市场与绿电市场的联动交易；最后，构建考虑绿电市场和碳市场联动的日前零售市场交易主从博弈模型，并给出求解方法。算例仿真表明，该方法可以激励用户调整用电结构，主动促进新能源电力消纳，从而降低碳排放。关键词：碳计量；碳交易；绿电交易；电力零售市场；主从博弈中图分类号：TM73文献标志码：ADOI：10.19635/j.cnki.csu-epsa.001282LinkageTradingBetweenGreenElectricityMarketandCarbonMarketBasedonImprovedElectricityConsumptionCarbonMeasurementZHOURuxin1，ZHAOYong1，HUFei1，HUANGCheng2(1.SchoolofArtificialIntelligenceandAutomation,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074,China；2.StateGridJiangsuElectricPowerCompanyResearchInstitute,Nanjing211103,China）Abstract：Inordertomakefulluseofthecarbonreductioneffectofgreenelectricityconsumption，fromtheperspectiveofcarbonemissionreductionontheconsumerside，thispaperproposesacertificationmethodforcarbonemissionaccountingandgreenelectricitytrading，andconstructsaday-aheadretailmarkettradingmodeltorealizethelinkagebetweencarbontradingandgreenelectricitytrading．Firstly，theresponsibilityofcarbonemissionontheelectricityconsumptionsideisclarified，andthecarbonmeasurementmethodontheelectricityconsumptionsideisimprovedbydistinguishingthecarbonemissionfactorsofelectricityconsumptionofdifferentattributesofelectricity．Then，amutualrecognitionmechanismbetweengreenelectricitytradingandcarbonemissionsofelectricityconsumptionlinkedbygreencertificatesisproposed，andthelinkagetradingbetweencarbonmarketandgreenelectricitymarketisrealizedbyoffsettingcarbonemissionwithgreencertificates．Finally，amaster-slavegamemodelofday-aheadretailmarkettransactionthatconsidersthelinkagebetweengreenelectricitymarketandcarbonmarketisconstructed，andthesolutionisgiven．Thesimulationresultsshowthattheproposedmethodcanmotivateconsumerstoadjusttheirpowerconsumptionstructure，andactivelypromotetheconsumptionofnewenergy，andreducecarbonemissions．Keywords：Carbonmetering；Carbontrading；Greenelectricitytrading；Electricityretailmarket；Stackelberggame收稿日期：2023-03-30；修回日期：2023-06-02基金项目：国家电网公司科学技术项目（1400-202099523A-0-0-00）近年来，温室气体排放导致的气候变化问题已成约之间的关系尚未厘清，这些方法未能与现行的绿电为全球关注的一个焦点。2021年两会上，我国政府提交易进行有效融合，导致用户不能通过主动消费绿电出了“碳达峰、碳中和”的承诺。作为占全国总碳排来节约碳配额，限制了碳市场与绿电市场的衔接。因放近五成的高排行业，发电行业被列入2021年全国碳此，建立相关机制体现绿电的减碳价值以联动碳市场交易市场的首批覆盖行业[1]。目前，尽管发电侧是二氧与绿电市场，具有积极的现实意义。化碳的直接排放者，但用电侧却也具备促进降碳减排的潜在能力。为了降低电力的碳排放，需明确用电侧鉴于此，本文拟改进用电碳计量方法，通过设计碳排放的责任，完善用电侧碳排放的核算体系，统筹绿电交易与用电碳排放核算的互认机制来联动绿电市考虑绿电交易与碳排放核算间的关系，从市场的角度场与碳市场，构建考虑电碳联动和需求响应的聚合商出发建立电力市场和碳市场的联动交易机制，并调动与用户日前零售市场交易的主从博弈模型，并借助算用户消费绿色电力的积极性，促进电碳市场协同降碳例仿真分析绿电市场-碳市场联动机制下碳交易价格、减排。碳交易限额等对用户用电结构的影响。目前，关于电力系统降碳减排的研究大多基于“源1基于绿证-碳排互认机制的绿电-碳市场联侧”视角，从电源投资规划、低碳调度等角度展开。动交易在电源规划领域，文献[2]-[3]通过构建实物期权模型及鲁棒IO-LP（Input-OutputLinearProgramming，投入产现行的区域平均用电碳排放因子法使得用户只能出线性规划）模型，分析了电源侧投资对电力系统碳排放的影响，认为投资清洁发电技术可有效降低系统通过减少用电来控制碳排放量，不能通过市场化交易碳排放。但针对电源侧投资改造通常需要较长周期，减碳的时效性不高。在低碳调度方面，文献[4]-[6]考虑手段——消费绿电来降低碳排放，因此需构建绿电交碳捕集电厂的“削峰填谷”特性和碳排放特性，研究了含碳捕集电厂的电力系统低碳优化调度问题。然而，易与碳减排间的认证机制。目前，我国绿色电力交易碳捕集设备的投资及运行成本较高，在降低碳排放的同时牺牲了一定的经济性。从市场的角度出发，文献正处于起步阶段，用户购买光伏、风电等新能源电力，[7]-[8]进一步考虑了参与碳交易的经济效益，在源侧引入碳交易机制，分别针对含大规模光伏及储能的电力可同时获得相应的绿色证书。绿证包含了新能源上网系统、区域电-热综合能源系统等构建优化调度模型。以上研究均从“源侧”角度出发，通过电源投资规划的全部信息，因此在明确其绿色权益的归属后，可凭或低碳调度等手段实现碳减排。但是，传统电力系统具有显著的“源随荷动”特征，上述调度模型没有考绿证中新能源供能的碳减排量在碳排放核算时抵消部虑用户的主动用能行为对电力系统碳减排的影响。分碳排放，用户再依据核算后碳排量在碳市场进行碳随着全国碳交易市场的不断发展，碳排放核算将逐渐聚焦用电企业。考虑到用户用能行为对电力系统配额交易，实现绿电市场与碳市场间的联动。碳排放的作用，部分学者将研究视角转移到“荷侧”，例如文献[9]引入碳交易和需求侧响应，建立了配电网1.1绿证-碳排互认机制的低碳经济规划方法；文献[10]在源侧引入碳捕集电厂的综合灵活运行方式、在荷侧考虑需求响应，提出了首先，将区域平均碳排放因子[14]的计量周期改为源荷互补的电力系统低碳实现机制；文献[11]提出了一个碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运月度等短时间尺度，用户用电碳排放因子CO2按所在行模型，实现了系统经济性和低碳性的协同。这类研区域的化石燃料发电商平均发电的碳排放因子计量：究考虑了需求响应对电力系统碳减排的作用，但减碳的效果体现在节能上，忽视了用户侧主动减碳的重要CO2SC(1)激励信号——用电碳排放因子。用电碳排放因子用于QC反映用户单位用电量对应产生的源侧直接碳排放量[12]，目前主要是由区域电网辖内年度发电产生的直接SC(LF,nn)(2)碳排放量与总发电量相除得到的。随着高比例新能源的接入，现行用电碳排放因子核算的不足之处逐渐显nF现：一是计量误差较大，数据更新不及时；二是不具有差异性，不能反映用户不同用电结构的碳排放情况；式中：CO2表示某区域电网的用电侧碳排放因子，Q三是只具有统计意义，不能激励用户消纳更多绿色电C力[13]。鉴于此，文献[14]提出了低碳需求响应机制，以实时动态碳排放因子为信号来引导用户主动响应，并和SC分别表示计量周期内该区域电网覆盖的地理范达到减碳目的。但是，由于绿电交易与碳配额清缴履围内化石燃料发电企业总发电量及发电产生的CO2直接排放总量，F表示化石燃料集合，LF,n表示计量周期内该区域电网覆盖的地理范围内用于发电的化石燃料n的消费量，而n表示化石燃料n的碳排放因子。如果用户只购买火电，那么不考虑网损时，其用电碳排放等于火电发电的直接碳排放。实际上，用户除了购买火电，还可能购买绿电，在绿电交易中用户已经支付了清洁属性费用，于是用电碳排放核算时不应重复计入。因此，建立绿证-碳排互认机制，用户可以凭借绿电交易获得的绿证抵消部分碳排放。由于绿色电力生产过程中几乎不产生碳排放，因此可设定其单位电量碳减排量等价于火电发电的碳排放量。也就是说，绿证-碳排互认机制相当于为不同属性能源的电力设置了不同的用电碳排放因子，因此在碳排放核算时可通过绿证持有量区分用户不同属性电力的消费量，从而调动用户消费绿电的积极性。21.2绿电市场-碳市场联动交易本节讨论在绿电市场-碳市场联动机制下，日前零售市场中电力聚合商和用户的交易问题。这里，电力绿电市场与碳市场联动交易过程如图1所示。用聚合商是指参与电力市场交易的一类特定的、可统一管理调度中小型分布式发电的市场实体，如管理光伏、户在电力市场中决定异质性电力的购电量，在碳市场风电、小型机组以及储能设备等。作为电力批发市场和零售市场间的中介，电力聚合商承担着提供电力服中购买或出售碳配额以完成碳排放考核。通过绿证实务和新能源消纳的责任。假设用户由于能力限制，无法直接从批发市场购买电力，其购电需求可委托电力现绿电市场与碳市场联动：用户参与绿电市场购买绿聚合商提供。考虑到用户可通过购买绿电抵消碳排放来参与碳交易市场获得额外收益，即用户具有差异化色电力获得绿证，并凭借绿证对应的碳减排量在碳排的电力需求，电力聚合商可提供两种异质性电力：火电和绿电。其中绿电的环保属性由绿色证书体现，用放核算时抵消部分碳排放，进而影响其在碳市场中的户每消耗1单位绿色电力即获得1单位绿色证书，作为使用绿色电力的证明。由于我国绿色电力交易试点交易量。采取“证电统一”的交易方式，因此实际操作中，电力聚合商出售绿电可采取“证电统一”的方式，用户以绿色证书为纽带，可以实现“证电统一”和“证的碳支付按式(3)计算。市场结构如图2所示。电分离”两种模式下的绿电市场-碳市场联动交易。“证电统一”模式下，用户每购买1单位绿电，将同时获得1单位绿证以证明其绿色电力属性，此时绿电价格包括电能价值和环保价值。这一模式下用户的碳交易成本或收益CCO2如式(3)所示[15]。CCO2PCO2(CO2QK)(3)式中：Q表示用户的火电购买量，绿电用量不纳入碳排放考核；PCO2表示碳排放权价格，K表示用户分配的免费碳配额。“证电分离”模式下，可将绿证明确定位为环境批发市场权益凭证，绿电与火电的电能价值无差异，若要抵消购电合同{QtGb,QtRb}{QtGs，QtRs}售电合同碳排量则需额外购买绿证。此时，用户持有的绿证数量并不一定表明实际消耗的绿电，绿证仅作为消耗绿聚合商电的一种间接证明。当用户购买Q单位电力、并同时零售价格{PjG,tU,PjR,tU}{QGj,tU,QRj,Ut}用户需求购买相当于Qg单位电力的绿色证书时，碳排放考核可将相应数量的绿电量予以扣减，用户参与碳市场的成零售市场用户本或收益CCO2可表示为碳配额碳交易市场CCO2PCO2[CO2(QQg)K](4)式中，Qg为所购绿证对应的电量。于是，用户购买绿图2市场结构图色电力节约的碳交易成本（或增加的碳交易收益）为CCO2CCO2CCO2PCO2QCO2g(5)Fig.2Structureofthemarket可知，当绿证价格PgPCO2CO2时，用户可通过参假设用户j在t时段分别以{PGU,PRU}的价格从聚与绿电市场-碳市场联动交易获得额外碳减排收益。j,tj,t合商处购买火电和绿电，购电量分别为{QGj,tU,QRj,Ut}。这里，聚合商所售电力主要来自于小型火电机组及中小型分布式可再生能源。在t时段，当聚合商自身发电能新能源机组化石能源机组力不足时，分别以给定的并网价格{PGb,PRb}从批发市tt对应化场购买火电和绿电，购电量为{QGb,QRb}；当发电过剩tt绿色电力绿色证书绿电碳减排石能时，则分别以给定的价格{PGs，PRs}向批发市场出售，tt源碳化石能源电力售电量分别为{QGs，QRs}。除了基本的电能量价格，绿tt排电还存在环境溢价，因此可假设无论在批发还是零售市场，绿电价格均高于传统火电价格。碳实实该小型零售市场中，决策过程如下：首先，电力配际碳际额碳出售购买配碳聚合商作为电力供应者提前发布日前报价；然后，用额排排碳交易市场户综合考虑电价、碳价以及绿电对碳排放的抵消作用，用户2用户1以最小化购电成本和碳交易成本之和为目标制定相应图1绿电市场与碳市场联动交易示意图的最优火电、绿电购电计划；最后，电力聚合商根据Fig.1Diagramoflinkagetradingbetweengreenelectricity用户提供的购电计划以利润最大化为目标，决定火电marketandcarbonmarket机组发电计划和批发市场交易量。2基于绿电-碳市场联动的日前零售市场博上述决策中，电力聚合商需要解决的问题是制定弈模型次日各时段的火电/绿电电价、批发市场交易量以及机组发电计划，其收益取决于用户购电方案，而用户的3购电方案又受电力聚合商的定价以及碳市场收益影PRUNTPˆjRUjJ,tT(10d)响。可见，两个市场主体间正好构成了一主多从的j,tStackelberg博弈，其中电力聚合商为上层领导者，用tT户为下层跟随者。通过求解该主从博弈，可得到零售市场的结算价格和用户的购电方案，进而得到电力聚式中：N表示交易的总时段数，PGUMAX和PGUMIN分别T合商的调度计划和批发市场交易量。下面，构建具体j,tj,t的绿电-碳市场联动交易模型（GreenElectricity-CarbonMarketLinkageTradingModel，记作GECMLT）。表示t时段聚合商对火电定价的上下限，而PRUMAX和2.1上层模型：电力聚合商收益最大j,tPRUMIN分别表示t时段绿电定价的上下限。此外，为了j,t保证用户的利益，避免聚合商一直采取PGUPGUMAX,PRUPRUMAX的上限定价策略，限定火电j,tj,tj,tj,t和绿电日平均价格的上限PˆjGU和PˆjRU，且满足1）目标函数PRUMINPˆRUPRUMAX电力聚合商的目标为最大化总收益，即：，。PGUMINPˆGUPGUMAXj,tjj,tj,tjj,tFmaxfffCMG(6)（2）火电机组发电量上下限约束1PGU,PRU,QRs,QGs,QGMINQtGQGMAXtT(11)j,tj,tttQtGb,QtRb,QtG式中：QGMAX、QGMIN分别表示发电量的上下限。式中：fC表示聚合商在用户侧的售电收入，fM表示（3）交易电量约束电力聚合商在能源批发市场的交易限量如下：其在批发市场的并网收益，fG为其发电成本。PGU、j,tPRU分别表示t时段聚合商对用户j的火电和绿电报价，0QtGbzQGGbMAXtT(12a)j,tttQRs、QRb、QGs和QGb分别表示t时段在批发市场销售tttt0QtRbzQRRbMAXtT(12b)tt绿电电量、购买绿电电量、销售火电电量以及购买火0QtGs(1ztG)QGMAXtT(12c)电电量，QG表示t时段火电机组发电量，以上变量为t0QtRs(1ztR)QtNEWtT(12d)聚合商的决策变量。式中：QGbMAX、QRbMAX分别表示t时段火电和绿电购电tt（1）用户侧的售电收入量上限，QNEW表示t时段绿电发电能力；zG是0-1变fC(PjG,tUQGj,tUPjR,tUQRj,Ut)(7)tttTjJ量，限制了电力聚合商在t时段内不能从批发市场同时式中：T表示交易时段集合，J表示用户集合，QGj,tU、购买和出售火电。同理，0-1变量ztR限制了其在t时段QRj,Ut分别表示t时段用户j的火电和绿电购电量，是用内不能同时购买和出售绿电。户的决策变量。每个用户根据聚合商的报价决定其各（4）电量平衡约束时段异质性电力的购电量，那么QGU可视为PGU的函QtGQtGbQGUQtGstT(13a)j,tj,tj,tjJ数，即QGU(PGU)，同理QRU也可视为PRU的函数。此时，QNEWtj,tj,tj,tj,tQtRbQRUQtRstT(13b)j,tfC中出现了两个连续变量相乘，可视为双线性的[16]。jJ（2）对上级批发市场的并网收益2.2下层模型：用户购电及碳交易成本最小化聚合商在批发市场的电力交易包括购买和销售电力两部分，其利润函数可表示为：用户具有一定比例的可转移负荷，即在满足总负荷需求的前提下，用户可决定每时段可转移负荷的消fM(PtRsQtRsPtRbQtRbPtGsQtGsPtGbQtGb)(8)费量，这与聚合商的报价{PGU,PRU}有关。此外，绿证j,tj,ttT-碳排互认机制的引入建立了绿电市场与碳市场间的式中各项依次表示聚合商向批发市场销售/购买绿电的联系，用户需考虑以上联系做出决策。用户j∈J的决收入/成本、销售/购买火电的收入/成本。其中，PRs、策模型如下所示：tPRb、PGs和PGb分别表示t时段给定的绿电并网价格、ttt1）目标函数绿电购买价格、火电并网价格以及火电购买价格。Fmin[(PQPQ)GUGU2QGj,Ut，QRj,UttTj,tj,tRURUj,tj,t（3）火电机组发电成本PCO2(CO2QGUKj)](14)j,t假设火电的单位发电成本是其发电量的函数[17]，tT表述如下：式中：第一项表示用户j的购电总成本，包括火电购电fG(aGbGQtG)QtG(9)成本和绿电购电成本；第二项表示用户j的碳交易成tT本，其中PCO2表示碳排放权价格，Kj表示分配给用户式中：aG和bG表示火电机组的成本系数。j的免费碳配额。2）约束条件（1）售电价格约束2）约束条件PGUMINPGUPGUMAX（1）参与需求响应的柔性负荷约束j,tj,tj,tjJ,tT(10a)QUMINQGUQRUQUMAXtT(15)j,tj,tj,tj,tPGUNTPˆjGUjJ,tT(10b)式中：QUj,tMIN表示用户j在t时段的最小负荷，QUj,tMAX表j,ttTPRUMINPRUPRUMAXjJ,tT(10c)示用户j在t时段的最大负荷。j,tj,tj,t（2）负荷总量约束4(QGj,tUQRj,Ut)QCjtT(16)PGUUMINUMAXUj(19)j,tj,tj,ttTtTMINCO2MAXCO2PCO2CO2式中：QCj表示用户j的总负荷。0tT(20)jj(21)（3）碳交易限额约束PRUUMINUMAXUj0tT(22a)采用“证电统一”的方式刻画绿电-碳市场联动关j,tj,tj,t系，用户j购买绿电可抵消碳排放量。对用户碳配额交易限制如下：(QGj,tUQRU)QC0j,tjtT0UMIN(QGj,tUQRUQUj,tMIN)0j,tj,tKjCO2QGUEsMAXtT(17a)0UMAX(QGj,tUQRUQUj,tMAX)0tT(22b)j,tjj,tj,ttTCO2QGUKjEbMAXtT(17b)MINCOGUEsjMAX)j,tjjj,t0(2QKj0(23a)tTtT式中：EsjMAX为用户j碳配额的出售上限，表示当实际MAXCOGUEbjMAX)jj,t0(2QKj0(23b)碳排小于免费配额时，用户可出售的多余配额上限，tT若用户j只购买绿电则可将免费配额Kj全部出售；约束式(22a)-(23b)是互补松弛条件，其中，EbjMAX为用户j碳配额的购买上限，表示当实际碳排高0xy0的含义是标量x和y中至多有一个可以严于免费配额时，用户为完成碳排放考核购买额外碳配格大于0。可以看到，将下层模型用KKT条件（式(19)-(23)）代替后，目标函数式(6)和互补松弛条件式(22a)额的上限。该约束不仅表示对用户碳配额购买/出售量-(23b)仍然是非线性的。下面，进一步讨论如何对GECMLT模型进行线性转化。的限制，也体现了电力市场与碳市场间的制约关系。3.2单层模型线性化在进行碳配额清缴时，用户所持有的碳配额应不小于用电产生的碳排放，因此制约用户的购电选择；而反1）目标函数的线性化目标函数的非线性来自于电价与购电量的乘积。过来，用户在电力市场中的绿电购电量会抵消碳排放基于凸优化的对偶理论[18]，在最优解处对偶问题与原问题的目标函数值相等。对于线性规划式(14)-(17)，可进而影响其最终碳交易量。得如下等式：3GECMLT主从博弈模型的求解方法下层用户决策时，购电价格已知，用户的决策是(PjG,tUQGj,tUPjR,tUQRj,Ut)PCO2(CO2QGUKj)一个线性规划问题，因此可将下层模型用Karush-j,tKuhn-Tucker(KKT)条件代替，作为上层模型的约束，将双层模型转化成单层模型求解。另外，由于上层电tTtT力聚合商的目标函数中存在双线性项，可以运用强对偶理论进行线性化处理，并采用big-M法将非凸的互jMIN(KjEsjMAX)jMAX(KjEbjMAX)(24)补约束线性化，于是可将该双层模型转化为单层MIQP(MixedIntegerQuadraticProgramming，混合整数QUMINUMINQ)UMAXUMAX二次规划问题)，利用Cplex等商业求解器进行求解。(j,tj,tj,tj,t3.1主从博弈模型的单层转化tTUjQCjPCO2Kj因此目标函数F可转化为以下公式：1Fmax[(PQPQPQPQ)RsRsGsGsGbGbRbRbtttt1PGU，PRU，QRs，QGs，ttttj,tj,ttttTQtGb，QtRb，QtG下层用户j∈J决策时，购电价格是既定的，可将(UjQCjPCO2Kj)(aGbGQtG)QtG下层模型(14)-(17)式用KKT条件代替。引入对偶变量jJtT得到下层模型的拉格朗日函数：QUMINUMINQ)UMAXUMAX(j,tj,tj,tj,ttTjJL(QGj,tU,QRj,Ut,Uj,tMIN,Uj,tMAX,Uj,jMIN,jMAX)[jMIN(KjEsjMAX)]jJUjQCj(PjG,tUQGj,tUUjQGj,tUPQRURUUjQRj,Ut)j,tj,t[jMAX(KjEbjMAX)]jJtT[UMIN(QGUQRUQUj,tMIN)](CO2QGUKj)PCO2](25)j,tj,tj,tj,ttT[UMAX(QGUQRUQUj,tMAX)]jJtTj,tj,tj,t2）互补松弛条件的线性化tTMIN(CO2QGUKjEsjMAX)(18)由于互补松弛条件约束式是非凸、且非线性的，jj,ttTMAXCO2GUEbjMAX)目前没有商业求解器能够直接求解，通常采用文献[19]jj,t(QKjtT提出的big-M法将互补松弛条件进行线性化处理。具PCO2(CO2QGUKj)j,t体地，引入一个极大值M和0-1整数变量vUj,MtIN，vUj,MtAX，tT其中，Uj,tMIN、Uj,tMAX是柔性负荷约束(式(15))的对偶变vCj,MtIN和vCj,MtAX，将式(22a)-(23b)分别转化为以下不等式：量，Uj是负荷总量约束(式(16))的对偶变量，jMIN、0QGUQRUQUj,tMINMvUj,MtINtT,jJ(26a)j,tj,tjMAX是碳交易限额约束(式(17a)和式(17b))的对偶变0UMINM(1vUj,MtIN)tT,jJ量。其KKT条件如下：j,t5(26b)MvUj,MtAXQGUQRUQUj,tMAX0tT,jJ50.3518130.6935211.1609j,tj,t(27a)60.3420140.7137221.1407M(1vUMAX)UMAX0tT,jJ(27b)70.3518150.7036230.3617j,tj,t0CO2QGUKjEsMAXMvCj,MtINjJ(28a)81.1508160.7036240.3419j,tjtT0MINM(1vCj,MtIN)tT,jJ(28b)绿电绿电绿电j时段时段时段MvCj,MtAXCO2QGUKjEbMAX0jJ(29a)价格/元价格/元价格/元j,tjtT10.391791.2210170.7738M(1vCj,MtAX)MAX0tT,jJ(29b)20.4119101.2109180.7334j由约束(26a)-(26b)可知，若QGj,tUQRj,UtQUj,tMIN0，30.4018111.2311191.2311则vUj,MtIN1，Uj,tMIN0；反之，若Uj,tMIN0，则40.4116121.1907201.2109。即，和至QGUj,tQRUQUMIN0QGUQRUQUj,tMINUMIN50.4018130.7435211.2109j,tj,tj,tj,tj,t多只有一个严格大于0。式(27a)-(29b)同理。因此，当60.3920140.7637221.1907M足够大时，式(26a)-(29b)与互补松弛条件(22a)-(23b)等价。70.4018150.7536230.4117通过上述变换，GECMLT模型最终转化为MIQP81.2008160.7536240.3919问题，目标函数为式(25)，约束条件为式(10a)-(13b)，(19)-(21)及(26a)-(29b)。表2火电机组参数4算例分析Tab.2Parametersofthermalpowerunits成本系数发电量限制(kWh)4.1算例设置aGbGQGMINQGMAX考虑拥有一个电力聚合商和三个用户的小型工业0.150.00320500园区的电力交易市场，交易周期设为一天。（1）批发市场的分时电价见表1；（2）绿电的发电预测值如图3表3碳交易参数所示，绿电和火电的并网价格设置为批发市场价格的90%[20]；（3）火电机组成本参数见Table3Parametersofcarbontrading用户KjEsMAXEbMAXPCO2CO2jj1(元/t)(t/MWh)2(t/d)(t/d)(t/d)31.21.20.60.80.80.4500.880.60.60.3表4电力聚合商零售市场定价参数Tab.4Parametersofelectricityaggregator'spricingintheretailmarketPˆjUG(元/kWh)PˆjUR(元/kWh)图3绿电各时段发电量预测0.80360.8536Fig.3Generationforecastofgreenpowerineachperiod用户的初始用电计划如图4所示。根据电力聚合商给出的报价，用户形成新的用电计划。其中可转移表2[20]；（4）碳市场交易的参数见表3，考虑到输负荷设置参考文献[20]，在8:00-12:00及19:00-22:00，电安全，规定电力聚合商每个交易时段从批发市场购最低负荷需求为计划用电量的80%，其余20%为可转买电力的最大量为500kWh，聚合商的报价限制见表4，移负荷；在13:00-18:00，最低负荷需求为计划用电量同时最小报价设置为批发市场分时电价的0.9倍，最大的90%，其余10%为可转移负荷；其他时段，最低负报价为1.2倍。荷需求与最初用电计划相同。可转移负荷对电价非常敏感，因此用户会将可转移负荷重新安排到价格较低表1批发市场电价的时段来减少用电成本。此外，为防止过度用电造成电网阻塞，规定每个时段的最大用电量不大于计划用Tab.1Electricitypriceofthewholesalemarket电量的1.5倍。火电火电火电时段时段时段价格/元价格/元价格/元10.341791.1710170.723820.3619101.1609180.683430.3518111.1811191.181140.3616121.1407201.16096聚合商火电机组的发电量如图7所示，其变化趋势与批发市场分时价格基本一致。这表明，当火力发电的成本大于批发市场交易价格时，对聚合商来说直接从批发市场购电以满足负荷需求更加经济。因此，火电机组的出力计划与批发市场分时电价具有较强的关联性。图4用户各时段初始用电计划图7火电机组发电量Fig.4InitialpowerconsumptionplanofConsumersineachFig.7Outputofthermalpowerunitsperiod每个用户的购电组合如图8所示。可以看到，3个用户都有相应的绿电消耗。这是因为，当用户侧承4.2仿真分析担碳排放责任时，若仍全部购买火电满足负荷需求，本文采用MATLAB环境下的CPLEX优化求解器则会面临碳配额考核付出相应的碳成本。因此在绿电市场-碳市场联动机制下，用户将调整用电结构，通过对GECMLT模型进行求解。主动购买绿电降低碳配额履约成本。4.2.1可行性分析基于绿电-碳市场联动交易的电力聚合商零售市场定价如图5所示。可以看出，GECMLT模型实现了火电和绿电的日前定价，其分时段价格与时序负荷特征相符，即在8:00-12:00以及19:00-22:00的负荷高峰期价格较高，在0:00-7:00等负荷低谷期价格较低，体现了电力作为商品的“物以稀为贵”属性。图5电力聚合商零售市场定价策略图8用户购电组合Fig.5PricingstrategyforretailmarketofpoweraggregatorsFig.8Purchasecombinationofconsumer聚合商在批发市场的交易量如图6所示。在整个图9表示了采用绿电市场-碳市场联动交易机制前交易周期中，聚合商在批发市场的绿电购买量为0，且后用户的碳排放量变化。相较于原始碳计量方法，改出售量较少，意味着新能源发电大部分都用于满足用进用电侧碳计量的电-碳联动交易有效降低了碳排放，户购电需求，这是因为用户可以通过购买绿电获得低促进了新能源消纳。这是因为，基于绿证-碳排互认机碳效益。此外，聚合商火电出售量为0，且需额外购买制的用电碳计量相当于在“碳视角”上“以用定发”，火电满足用户需求，在价格较高的高峰期，如8：00-12：荷侧根据不同属性电力的用电碳排放决定其相应消纳00，聚合商的火电购买量相对较低。量，对绿电的需求增长从而降低了碳排放。图6电力聚合商批发市场交易量Fig.6Tradingvolumeofpoweraggregatorsinthewholesalemarket7图9用户碳排放量对比Fig.10Consumer1'spowerpurchasecombinationchangeswiththecarbonpriceFig.9Comparisonofcarbonemissionsbetweenconsumers随着碳排放权价格的提高，用户电力消费中绿电4.2.2绿电市场-碳市场联动交易分析的占比不断提升。一方面，用户消耗火电将产生碳排放，当碳排放量大于免费配额量时，用户需要从碳交考虑以下情景：易二级市场购买相应碳配额以满足碳考核。当碳排放权价格提高，碳配额购买成本随之提高，因此降低了情景一：无碳市场，用户不参与碳市场交易；对火电的需求；另一方面，通过绿电市场-碳市场联动机制，用户消耗绿电节省的碳配额可以在碳交易二级情景二：用户参与碳市场，无绿证-碳排互认机制市场中出售获利，调动了用户主动消耗绿电的积极性。联动绿电市场与碳市场；4.2.4碳交易限额的影响情景三：用户参与碳市场，通过绿证-碳排互认机对于面临碳考核的用户，碳交易限额对其用电结制联动绿电市场与碳市场。构将产生重要影响。表5所示为碳价取65元/t时四种情景下用户1的图11中子图(a)和子图(b)显示了对用户1的碳配额交易情况。可以看出，情景三的购电成本高于情景一最大购买量进行限制时，其用电结构变化趋势。随着和情景二，这是因为，情景一中用户不参与碳市场，碳配额最大购买量的降低，用户的绿电消费量将会增相较于价格更高的绿电，用户更倾向于购买价格便宜加。这是因为，当碳排放权价格较低时，对用户来说，的火电；情景二中用户虽参与碳市场，但未引入绿证-购买火电并支付碳配额购买成本要比购买价格相对较碳排互认机制联动绿电市场与碳市场，即仍采用现行高的绿电更为经济。因此，当碳排放权价格较低时，区域平均用电碳排放计量方法，对用户来说，火电和通过限制用户碳配额的最大购买量，既可以实现碳排绿电均纳入碳排放考核，购买价格较低的火电更为经总量的控制，又能促进新能源消纳。济；情景三中用户参与碳市场，且通过绿证-碳排互认机制联动绿电市场与碳市场，由于消耗绿电可以抵消图11中子图(c)和子图(d)显示了当用户1的碳配额碳排放，用户将增加绿电购电量，因此购电成本提高，最大出售量改变时，其用电结构变化趋势。随着碳配但用户可以将购买绿电节省的碳配额进行出售获得额额最大出售量的提高，用户1的绿电购买量将会增加。外碳减排收益，碳成本的降低幅度更大，因此，相较这是因为，当碳排放权价格较高时，对用户来说，购于情景二总成本降低。由此可知，相较于现行区域平买绿电并出售节约的碳配额要比购买火电更为经济。均用电碳计量方法，通过绿证-碳排互认机制改进碳计量联动绿电市场与碳市场，可以提高用户消费绿电的图11碳交易限额对用户1购电结构的影响积极性，减少对火电的需求从而降低电力碳排放。Fig.11Impactofcarbontradinglimitonconsumer'spower表53种情景下用户1交易情况purchasestructureTab.5Transactionsituationofconsumer1underthree4.2.5批发市场分时电价的影响电价会影响用户的购电组合，进而影响其碳交易scenarios情况。图12和图13分别表示了碳价取65元/t时在原绿电购买火电购买购电成碳成本/总成本/始绿电价格（见表1）和较高绿电价格（见表6）两种情景情况下用户碳交易情况和购电情况，其中碳交易量为正表示购买碳配额，为负表示出售碳配额。可以看到，总量/kWh总量/kWh本/元元元当绿电价格较高时，用户对绿电需求量降低，相应可抵消的碳排放量也降低，因此需要额外购买碳配额完情景一030992609.3602609.36成碳排放考核；当绿电价格较低时，用户绿电需求量较大，因此抵消的碳排放量也较大，用户碳配额购买情景二030992609.3699.262708.62量减少，或可出售碳配额。情景三1787.131311.872644.05-2.962641.094.2.3碳排放权价格的影响以用户1为例，设置碳排放权价格分别为45元/t，85元/t及125元/t，得到三种情况下异质性电力的总购电量，如图10所示。图10用户1购电组合随碳价变化趋势8影响，根据不同的碳价合理设置用户碳配额的交易限额，将有助于进一步降低电力系统碳排放，促进新能源消纳。参考文献：[1]杨威，龚学良，曾智健，等（YangWei，GongXueliang，图12原始绿电价格下用户碳交易情况及购电情况ZengZhijian，etal）.碳排放交易市场机制对电力市场Fig.12Carbontradingandelectricitypurchasestatusof的影响：基于碳价需求响应的电力市场用户行为分析（ImpactsofETSmechanismonelectricitymarket:consumersattheoriginalgreenelectricitypricebehavioranalysisofmarketcustomersbasedoncarbon-orienteddemandresponse）[J].南方电网技术（SouthernPowerSystemTechnology），2022，16(8)：59-67.[2]张新华，黄天铭，甘冬梅，等（ZhangXinhua，HuangTianming，GanDongmei，etal）.考虑碳价下限的燃煤图13绿电价格较高时用户碳交易情况及购电情况发电碳减排投资及其政策分析（Carbonemissionreductioninvestmentforcoal-firedpowerplantsandFig.13Carbontradingandelectricitypurchasingsituationofpolicyanalysisconsideringcarbonpricefloor）[J].中国管理科学（ChineseJournalofManagementconsumerswhengreenelectricitypricesarehighScience），2020，28(11)：167-174.表6绿电分时电价[3]KangJidong，NgTsanSheng，SuBin.OptimizingelectricitymixforCO2emissionsreduction:ArobustTab.6Timeofuseelectricitypriceforgreenelectricityinput-outputlinearprogrammingmodel[J].EuropeanJournalofOperationalResearch，2020，287(1)：绿电绿电绿电280-292.[4]赵冬梅，王浩翔，陶然（ZhaoDongmei，WangHaoxiang，时段时段时段TaoRan）.计及风电-负荷不确定性的风-火-核-碳捕集多源协调优化调度（Amulti-sourcecoordinatedoptimal价格/元价格/元价格/元schedulingmodelconsideringwind-loaduncertainty）[J].电工技术学报（TransactionsofChina10.491791.3210170.8738ElectrotechnicalSociety），2022，37(3)：707-718.20.5119101.3109180.833430.5018111.3311191.331140.5116121.2907201310950.5018130.8435211.310960.4920140.8637221.290770.5018150.8536230.511781.3008160.8536240.49195结论[5]LuSiyu，LouSuhua，WuYaowu，etal．Powersystemeconomicdispatchunderlow-carboneconomywith用电侧具备降碳减排的潜在能力，为了更好地发carboncaptureplantsconsidered[J]．IETGeneration，挥绿电的减碳价值，调动用户侧消费绿电的积极性，Transmission&Distribution，2013，7(9)：991-1001．本文提出了一种基于改进用电碳计量的绿电-碳市场[6]JiZhen，KangChongqing，ChenQixin，etal．Low-carbon联动交易机制，并构建主从博弈模型，研究了用电侧powersystemdispatchincorporatingcarboncapture承担碳排放责任背景下日前零售市场中聚合商和用户powerplants[J]．IEEETransonPowerSystems，2013，的交易问题。主要贡献包括：1）提出了绿电交易与用28(4)：4615-4623．电碳排放的互认机制，为异质性电力设置了差异化的[7]车泉辉，吴耀武，祝志刚，等（CheQuanhui，WuYaowu，用电碳排放因子以刻画用户不同用电偏好的碳排放情ZhuZhigang，etal）.基于碳交易的含大规模光伏发电况；2）设计了绿电市场-碳市场联动交易机制，建立系统复合储能优化调度（Carbontradingbasedoptimal了绿电市场与碳市场之间的衔接关系；3）构建了基于schedulingofhybridenergystoragesysteminpower绿电-碳市场联动机制的双层博弈模型，实现了聚合商systemswithlarge-scalephotovoltaicpower的定价策略、调度计划及用户对异质性电力购电量的generation）[J].电力系统自动化（Automationof最优化。算例分析表明，本文所提绿电-碳市场联动交ElectricPowerSystems），2019，43(3)：76-82，154.易模型可以有效降低电力系统碳排放，同时碳市场交[8]林卓然，王守相，王绍敏，等（LinZhuoran，Wang易价格和碳配额交易限额对用户的购电选择具有重要9Shouxiang，WangShaomin，etal）.考虑阶梯型碳交易统及其自动化学报（ProceedingsoftheCSU-EPSA），2019，机制的区域电-热综合能源系统分布协同调度方法31(10)：66-72.（Coordinateddispatchingofdistrict[16]Al-KhayyalF.Generalizedbilinearprogramming:Partelectric-thermalintegratedenergysystemI.Models,applicationsandlinearprogrammingconsideringladder-typecarbontradingmechanism）relaxation[J].EuropeanJournalofOperational[J].电网技术（PowerSystemTechnology），2023，47(1)：Research，1992，60(3)：306-314.217-229.[17]MeiShengwei，WeiWei.Hierarchalgameandits[9]Melgar-DominguezOD，Pourakbari-KasmaeiM，applicationsinthesmartgrid[J].JournalofSystemsLehtonenM，etal．AneconomicenvironmentalassetScienceandMathematicalSciences，2014，34(11):planninginelectricdistributionnetworks1331-1344.consideringcarbonemissiontradinganddemand[18]BoydS，VandenbergheL.ConvexOptimization[M].response[J]．ElectricPowerSystemsResearch，2020，Cambridge：CambridgeUniversityPress，2004.181：106202.1-106202.12.[19]Fortuny-AmatJ，McCarlB.Arepresentationand[10]崔杨，邓贵波，赵钰婷，等（CuiYang，Deng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