碳+绿证如何能源匹配?考虑碳交易和绿证交易制度的电力批发市场能源优化程序代码!
前言
近年来,面对日益受到全社会关注的气候变化问题,国外尤其是欧美等发达国家和地区针对电力行业制定了一系列碳减排组合机制。其中,碳排放权交易(以下简称“碳交易”)和绿色电力证书交易(以下简称“绿证交易”)制度组合已经在美国、加拿大、英国、日本以及欧盟等国家和地区的电力行业广泛应用,并对推动地区清洁低碳发展发挥了重要作用。2017年,中国国家发展改革委选择以发电行业为突破口在全国范围内开展碳交易体系建设。同年,国家发展改革委联合财政部、国家能源局启动绿证自愿认购交易制度,并计划适时开展绿证强制约束交易。因此,在碳交易和绿证交易制度双重约束下,管制机构如何合理确定最优碳配额系数和绿证比例组合从而既实现电力行业碳减排目标又确保区域内发电商利益成为摆在管制机构面前亟待解决的重点问题。
碳市场与绿证市场的区别
第一,实现的具体目标有所差异。碳市场是管制机构根据一定的规则,设置不同地区不同行业(或企业)碳配额上限,控排企业根据自身实际排放水平与管制机构分配给企业的碳配额之间差异来决定其在碳市场中的交易策略以履行控排义务,其最终目的是实现区域内碳减排成本的最小化和碳排放总量的控制。而绿证市场主要以电力市场为基础,按照一定的规则对参与市场竞争的电力企业制定约束性的非水可再生能源电力配额指标,并通过绿证交易制度实现配额指标的交易。我国绿证市场建设的主要目的是为了促进清洁能源发展和高效利用,以及降低国家财政资金对可再生能源发展的直接补贴强度。虽然二者具体目的不同,但实际上如果实现绿证市场与电力市场的协调,清洁电力的消纳比例必然会上升,也将间接减少二氧化碳等温室气体排放。
第二,涵盖行业范围及参与主体不同。目前,我国碳市场主要涵盖石化、化工、建材、钢铁、有色、造纸、电力、航空8个重点排放行业,其参与主体为这些行业中年综合能源消费总量达到1万吨标准煤以上(含)的重点企业。相较碳市场而言,我国绿证市场仅限于电力行业,参与主体中绿证出售方为陆上风电和光伏发电项目(不含分布式光伏项目),购买方主要为各大发电企业、电网企业和售电公司。
第三,碳配额和绿证分配方式不同。我国碳市场建设初期大多数碳交易试点地区采用碳配额免费发放方式,但是广东等少数地区采用免费发放为主,有偿拍卖发放为辅的方式。而在绿证市场中,虽然目前政府主管部门采用绿证自愿认购的方式,但是按照规划会适时启动绿证强制约束交易。在强制约束交易方式下,非水可再生能源发电量配额指标不存在免费分配这一说法,每个发电企业均要求完成政府部门分配给本企业的最低非水可再生能源发电量配额考核指标的义务。
第四,组织模式不同。目前全国各碳交易地区均由国家发展改革委批准成立了相应的省级碳交易机构,独立地承担着本地区碳交易。在全国统一碳市场尚未完全建立的情况下短期内依然会存在多个省级碳市场。而绿证市场自建设之初就被定位为全国统一性的市场,各市场参与主体要求集中在全国绿证认购平台上开展绿证交易。
市场的影响机理
在分析碳交易与绿证交易制度对电力市场影响机理前,首先需要对发电机组参与单一碳市场或绿证市场交易的机理进行分析。其中,在碳市场中管制机构首先设定区域范围内的碳排放总量目标,然后根据总量目标采用基准线法核定不同机组类型不同装机容量发电机组单位发电量的碳排放初始配额。在基准线交易体系下,不同碳排放强度发电机组获得的免费碳配额总量会随着自身发电量的变化而变化。在不考虑发电机组自身发电边际成本的情况下,当发电机组单位发电量的实际碳排放量大于管制机构核定的配额基准线时,该高排放机组需要在碳市场中买入对应自身发电量的碳排放配额,以满足管制机构配额考核要求。相反,当发电机组单位发电量的实际碳排放量小于管制机构核定的碳排放初始配额上限时,该低排放机组可将对应自身电量的富余碳配额在碳市场中售出从而获得一部分收益。
区别于碳市场在绿证市场中管制机构首先按照一定的规则核定出区域内不同类型发电机组需承担的非水可再生能源发电量指标配额比例。由于火电机组发出的电全部为火电,因此为了满足自身非水可再生能源配额指标考核要求,火电机组需在可再生能源发电项目信息管理平台上购买数量为非水可再生能源发电量指标配额比例乘以自身实际发电量相对应的绿证。相反,可再生能源发电商发出的全部为非水可再生能源电量,因此其可以将数量为(1-非水可再生能源发电量指标配额比例)乘以自身实际发电量的绿证在可再生能源发电项目信息管理平台上售出从而获得一部分收益。
但是,在发电行业同时实施碳交易和绿证交易制度后,不同类型发电机组既要参与电力市场交易,同时还要考虑管制机构对碳配额系数和绿证比例的分配方案。因此,在三个市场相互作用下,区域范围内不同类型发电机组需要根据管制机构对碳市场和绿证市场的具体方案、自身机组发电类型、自身及其他发电机组的发电成本、碳排放强度等因素进行综合决策。下图显示了碳交易和绿证交易制度对电力市场不同类型发电机组的影响机理。
程序介绍
电力行业参与碳交易与绿证交易是解决电力生产负外部性的有效市场化手段。近年来,国家发展改革委先后在电力行业推行碳交易和绿证交易制度以期达到碳减排目标。在分析碳市场和绿证市场区别及对电力批发市场影响机理的基础上,构建了考虑碳交易和绿证交易制度的电力批发市场能源优化模型并进行数值仿真分析,碳交易与绿证交易制度协调对于优化电源结构、促进电力行业碳减排具有积极作用;在管制机构既定碳排放总量目标下存在一个满足各发电商总利润最大化的最优碳配额和绿证比例组合。。程序中算例丰富,注释清晰,干货满满,创新性和可扩展性很高,足以撑起一篇高水平论文!下面对程序做简要介绍!
程序适用平台:Matlab+Yalmip+Cplex
程序结果
部分程序
%% 模型参数(碳配额基准系数和绿证比例系数均为优化变量,采用二进制展开法+大M法线性化,采用matlab+cplex求解)
para_PG1=[0.076,23.588,0];%火电1发电成本系数
para_PG2=[0.076,23.588,0];%火电2发电成本系数
para_PG3=[0.1085,45.889,0];%风电发电成本系数
ra_emis=[0.78,0.825];%火电1、2碳排放基准系数,t/MWh
N_rabase=10; %线性化处理分段数-碳
N_raG=10; %线性化处理分段数-绿证
ra_bamin=0; %碳配额基准系数下限ra_bamax=1.2; %碳配额基准系数上限
ra_Gmin=0; %绿证比例系数下限ra_Gmax=1; %绿证比例系数上限
del_PGc=(ra_bamax-ra_bamin)*2^-N_rabase;%碳配额基准系数分段步长
del_G=(ra_Gmax-ra_Gmin)*2^-N_raG;%绿证比例系数分段步长
M=2e3; %大M法数
%% 定义优化变量
PG=sdpvar(1,3);%发电机组电量(1、2为火电机组,3为可再生能源发电机组)
ra_baseline=sdpvar(N_rabase+1,1);ra_G=sdpvar(N_raG+1,1);
yc_base=binvar(N_rabase+1,1);%碳交易状态变量
yG_base=binvar(N_raG+1,1);%绿证交易状态变量
Pc_base=sdpvar(N_rabase+1,1);%碳配额基准系数分段0-1变量与火电机组出力乘积项
PG_base=sdpvar(N_raG+1,1);%绿证比例系数分段0-1变量与火电机组出力乘积项
PWG_base=sdpvar(N_raG+1,1);%绿证比例系数分段0-1变量与风电机组出力乘积项
% PGc=sdpvar(2,N_rabase);% q_co2=sdpvar(1,2);%火电1、2机组碳交易量
部分内容源自网络,侵权联系删除!
欢迎感兴趣的小伙伴关注并私信获取完整版代码,小编会不定期更新高质量的学习资料、文章和程序代码,为您的科研加油助力!
相关文章:

碳+绿证如何能源匹配?考虑碳交易和绿证交易制度的电力批发市场能源优化程序代码!
前言 近年来,面对日益受到全社会关注的气候变化问题,国外尤其是欧美等发达国家和地区针对电力行业制定了一系列碳减排组合机制。其中,碳排放权交易(以下简称“碳交易”)和绿色电力证书交易(以下简称“绿证…...

【原创】springboot+mysql海鲜商城设计与实现
个人主页:程序猿小小杨 个人简介:从事开发多年,Java、Php、Python、前端开发均有涉猎 博客内容:Java项目实战、项目演示、技术分享 文末有作者名片,希望和大家一起共同进步,你只管努力,剩下的交…...

envi5.6+SARscape560安装(CSDN_20240623)
envi和SARscape的版本必须匹配,否则有些功能不能使用。 Envi5.6安装 1. 点击安装程序. 2. 进入安装界面,点击“Next”. 3. 选择“I accept the agreement”,点击“Next”。 4. 选择安装路径,建议直接安装在默认路径下࿰…...

基本循环神经网络(RNN)
RNN背景:RNN与FNN 在前馈神经网络中,信息的传递是单向的,这种限制虽然使得网络变得更容易学习,但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。 在生物神经网络中,神经元之间的连接关系要复杂的多。前馈神经网络可以看着…...

win32API(CONSOLE 相关接口详解)
前言: Windows这个多作业系统除了协调应⽤程序的执⾏、分配内存、管理资源之外,它同时也是⼀个很⼤的服务中⼼,调⽤这个服务中⼼的各种服务(每⼀种服务就是⼀个函数),可以帮应⽤程式达到开启视窗、描绘图形…...

python爬虫学习笔记一(基本概念urllib基础)
学习资料:尚硅谷_爬虫 学习环境: pycharm 一.爬虫基本概念 爬虫定义 > 解释1:通过程序,根据URL进行爬取网页,获取有用信息 > 解释2:使用程序模拟浏览器,向服务器发送请求,获取相应信息…...

MyBatis映射器:一对多关联查询
大家好,我是王有志,一个分享硬核 Java 技术的金融摸鱼侠,欢迎大家加入 Java 人自己的交流群“共同富裕的 Java 人”。 在学习完上一篇文章《MyBatis映射器:一对一关联查询》后,相信你已经掌握了如何在 MyBatis 映射器…...

100多个ChatGPT指令提示词分享
当前,ChatGPT几乎已经占领了整个互联网。全球范围内成千上万的用户正使用这款人工智能驱动的聊天机器人来满足各种需求。然而,并不是每个人都知道如何充分有效地利用ChatGPT的潜力。其实有许多令人惊叹的ChatGPT指令提示词,可以提升您与ChatG…...
vue2和vue3数据代理的区别
前言: vue2 的双向数据绑定是利⽤ES5的⼀个 API ,Object.defineProperty( )对数据进行劫持结合发布订阅模式的方式来实现的。 vue3 中使⽤了 ES6的Proxy代理对象,通过 reactive() 函数给每⼀个对象都包⼀层Proxy,通过 Proxy监听属…...

已解决ApplicationException异常的正确解决方法,亲测有效!!!
已解决ApplicationException异常的正确解决方法,亲测有效!!! 目录 问题分析 出现问题的场景 报错原因 解决思路 解决方法 分析错误日志 检查业务逻辑 验证输入数据 确认服务器端资源的可用性 增加对特殊业务情况的处理…...
「前端+鸿蒙」鸿蒙应用开发-常用UI组件-图片-参数
在鸿蒙应用开发中,图片组件是展示图像的关键UI元素。以下是详细介绍图片组件的三个主要参数:图片尺寸、图片缩放和图片插值,并提供相应的示例代码。 图片尺寸 图片尺寸指的是图片组件在界面上显示的宽度和高度。你可以使用像素(px)或其他单位来指定尺寸。 width: 设置图片…...

Tobii Pro Lab 1.232是全球领先的眼动追踪研究实验软件
Tobii Pro Lab是全球领先的眼动追踪研究实验软件。软件功能强大且拥有友好的用户界面,使眼动追踪研究变得更加简单、高效。该软件提供了很高的灵活性,可运行高级实验,深入了解注意力和认知过程。 获取软件安装包以及永久授权联系邮箱:289535…...

【flink实战】flink-connector-mysql-cdc导致mysql连接器报类型转换错误
文章目录 一. 报错现象二. 方案二:重新编译打包flink-connector-cdc1. 排查脚本2. 重新编译打包flink-sql-connector-mysql-cdc-2.4.0.jar3. 测试flink环境 三. 方案一:改造flink连接器 一. 报错现象 flink sql任务是:mysql到hdfs的离线任务&…...

【Linux】系统文件IO·文件描述符fd
前言 C语言文件接口 C 语言读写文件 1.C语言写入文件 2.C语言读取文件 stdin/stdout/stderr 系统文件IO 文件描述符fd: 文件描述符分配规则: 文件描述符fd: 前言 我们早在C语言中学习关于如何用代码来管理文件,比如文件的…...

【计算机网络篇】数据链路层(6)共享式以太网_网络适配器_MAC地址
文章目录 🍔网络适配器🍔MAC地址🗒️IEEE 802局域网的MAC地址格式📒IEEE 802局域网的MAC地址发送顺序🥚单播MAC地址🥚广播MAC地址🥚多播MAC地址🔎小结 🍔网络适配器 要将…...

导入别人的net文件报红问题sdk
1. 使用cmd命令 dotnet --info 查看自己使用的SDK版本 2.直接找到项目中的 global.json 文件,右键打开,直接修改版本为本机的SDK版本,就可以用了...
LangChain 介绍
In recent times, you would probably have heard of many AI applications, one of them being chatpdf.com. 在最近,你可能听说过很多的AI应用,chatpdf.com就是其中的一个。 On this website, you can upload your own PDF. After uploading, you ca…...
【区分vue2和vue3下的element UI Avatar 头像组件,分别详细介绍属性,事件,方法如何使用,并举例】
在 Vue 2 的 Element UI 和 Vue 3 的 Element Plus 中,Avatar 头像组件可能并没有直接作为官方组件库的一部分。然而,为了回答你的问题,我将假设 Element UI 和 Element Plus 在未来的版本中可能添加了 Avatar 组件,或者我们将使用…...

数据分析必备:一步步教你如何用matplotlib做数据可视化(10)
1、Matplotlib 二维箭头图 箭头图将速度矢量显示为箭头,其中分量(u,v)位于点(x,y)。 quiver(x,y,u,v)上述命令将矢量绘制为在x和y中每个对应元素对中指定的坐标处的箭头。 参数 下表列出了quiver()函数的参数 - x - 1D或2D阵列,…...

Stable Diffusion部署教程,开启你的AI绘图之路
本文环境 系统:Ubuntu 20.04 64位 内存:32G 环境安装 2.1 安装GPU驱动 在英伟达官网根据显卡型号、操作系统、CUDA等查询驱动版本。官网查询链接https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?langen-us 注意这里的CUDA版本,如未安装CUD…...
基于算法竞赛的c++编程(28)结构体的进阶应用
结构体的嵌套与复杂数据组织 在C中,结构体可以嵌套使用,形成更复杂的数据结构。例如,可以通过嵌套结构体描述多层级数据关系: struct Address {string city;string street;int zipCode; };struct Employee {string name;int id;…...
谷歌浏览器插件
项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0:开发环境同步测试 cookie 至 localhost,便于本地请求服务携带 cookie 参考地址:https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来,加在到扩展即可使用FeHelp…...

深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析
今天聊的内容,我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在,当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗",或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时,输入的这句话就是 Prompt。…...

什么是库存周转?如何用进销存系统提高库存周转率?
你可能听说过这样一句话: “利润不是赚出来的,是管出来的。” 尤其是在制造业、批发零售、电商这类“货堆成山”的行业,很多企业看着销售不错,账上却没钱、利润也不见了,一翻库存才发现: 一堆卖不动的旧货…...

【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手
PPT自动生成系统 基于LangGraph的PPT自动生成系统,可以将Markdown文档自动转换为PPT演示文稿。 功能特点 Markdown解析:自动解析Markdown文档结构PPT模板分析:分析PPT模板的布局和风格智能布局决策:匹配内容与合适的PPT布局自动…...
Qt Http Server模块功能及架构
Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块,它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现,主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍: 主要功能 HTTP服务器功能: 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...
Java 加密常用的各种算法及其选择
在数字化时代,数据安全至关重要,Java 作为广泛应用的编程语言,提供了丰富的加密算法来保障数据的保密性、完整性和真实性。了解这些常用加密算法及其适用场景,有助于开发者在不同的业务需求中做出正确的选择。 一、对称加密算法…...

Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)
引言:为什么 Eureka 依然是存量系统的核心? 尽管 Nacos 等新注册中心崛起,但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制,是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...

【Zephyr 系列 10】实战项目:打造一个蓝牙传感器终端 + 网关系统(完整架构与全栈实现)
🧠关键词:Zephyr、BLE、终端、网关、广播、连接、传感器、数据采集、低功耗、系统集成 📌目标读者:希望基于 Zephyr 构建 BLE 系统架构、实现终端与网关协作、具备产品交付能力的开发者 📊篇幅字数:约 5200 字 ✨ 项目总览 在物联网实际项目中,**“终端 + 网关”**是…...
Typeerror: cannot read properties of undefined (reading ‘XXX‘)
最近需要在离线机器上运行软件,所以得把软件用docker打包起来,大部分功能都没问题,出了一个奇怪的事情。同样的代码,在本机上用vscode可以运行起来,但是打包之后在docker里出现了问题。使用的是dialog组件,…...