system: [SYSTEM]

user: 3. 方法 (一) 案例分析 本研究考虑了我国8种传统电力转换技术，即煤电、天然气发电、燃油发电、水电、生物质发电(生物质发电以及垃圾发电统称为生物质发电)、核电、风电、太阳能发电。本研究主要研究时期为2020、2025和2030年，即t = 1为2020年，t = 2为2025年，t = 3为2030年。本研究通过统计年鉴、政府报告、相关文献等资料获取模型左端所需的输入数据(表1) [ 1 ] [ 2 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。表2为污染物排放系数，通过参考相关论文得到 [ 3 ] [ 4 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。本研究中，煤电、天然气发电、燃油发电、水电、生物质发电、核电、风电、太阳能发电的运行时间参照中国电力年鉴 [ 1 ] ，分别为4747、2340、859、3477、4748、6633、1654、950小时。 Table 1 Economic data for each power plan 2020 2025 2030 燃料价格 煤炭(元/吨) [464.3， 500.0] [533.7， 550.0] [600.0， 600.0] 天然气(元/m 3 ) [2.51， 3.25] [2.61， 3.20] [2.71， 3.15] 燃料油(元/吨) [2550， 2650] [2600， 2720] [2700， 2800] 单位发电能源消耗量 煤电(吨标煤/万kWh) 3.05 3.00 2.98 气电(m 3 /万kWh) [1428.0， 1528.0] [1420.0， 1520.0] [1400.0， 1500.0] 油电(吨柴油/万kWh) [1.70， 2.10] [1.65， 2.05] [1.60， 2.0] 表1. 经济和技术输入数据 Table 2 Air-pollutants emissions coefficient 2020 2025 2030 SO 2 煤炭 [185.0， 193.8] [180.0， 185.8] [175.0， 180.8] 天然气 1.0 1.0 1.0 油品 [55.0， 58.3] [54.0， 57.3] [53.0， 56.3] NO X 煤炭 [105.0， 112.0] [100.0， 107.0] [86.5， 102.0] 天然气 [40.0， 44.0] [39.0， 43.0] [38.0， 42.0] 油品 [54.0， 58.6] [52.0， 56.2] [50.0， 54.2] 烟尘 煤炭 [50.0， 55.0] [48.0， 53.0] [46.0， 50.0] 天然气 [2.2， 2.4] [2.1， 2.3] [2.0， 2.2] 油品 [0.26， 0.29] [0.25， 0.28] [0.24， 0.27] 表2. 污染物排放系数 (二) 模型的形成 本研究充分考虑电力、能源和环境系统中的区间不确定性，基于区间不确定优化方法，构建了不确定性电力–能源与环境系统优化模型(UEEEOM)。所构建的模型在满足系统电力需求、资源配置、扩容以及环境约束的基础上，以系统成本最小化为目标。模型主要考虑4种成本，即系统燃料成本、运行维护成本、投资成本和污染物控制成本。本模型旨在研究我国中长期内电力能源结构调整对于环境的影响，生成发电以及资源配置方案，并且深入分析系统所需的成本。所构建的模型如下所示： 模型目标： min f ± = ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 P C E M k t ± ⋅ C C k t ± + ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 E C M k t ± ⋅ O M k t ± + ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 N C E k t ± ⋅ I C k t ±     + ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 [ P C E M 1 t ± ⋅ G E S 1 t ± + P C E M 3 t ± ⋅ G E S 3 t ± ] ⋅ η S t ± ⋅ C T S t ±     + ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 [ P C E M 1 t ± ⋅ G E N 1 t ± + P C E M 3 t ± ⋅ G E N 3 t ± ] ⋅ η N t ± ⋅ C T N t ±     + ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 [ P C E M 1 t ± ⋅ G E D 1 t ± + P C E M 3 t ± ⋅ G E D 3 t ± ] ⋅ η D t ± ⋅ C T D t ± 式中： 为系统成本； c o s t ( 1 ) ± = ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 P C E M k t ± ⋅ C C k t ± 为燃料成本； c o s t ( 2 ) ± = ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 E C M k t ± ⋅ O M k t ± 为运行维护成本； c o s t ( 3 ) ± = ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 N C E k t ± ⋅ I C k t ± 为投资成本； c o s t ( 4 ) ± = f ± − c o s t ( 1 ) ± − c o s t ( 2 ) ± − c o s t ( 3 ) ± 为污 染物控制成本。k为电力转换方式， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， 8 ；k = 1代表煤电，k = 2为气电，k = 3为油电，k = 4为水电，k = 5为生物质发电，k = 6为核电，k = 7为风电，k = 8为太阳能发电。t时期，t = 1，2，3；t = 1为2020年，t = 1为2025年，t = 1为2030年。 C C k t ± 为第t时期第k种电力方式燃料价格； O M k t ± 为第t时期第k种电力方式运行维护成本； I C k t ± 为第t时期第k种电力方式投资成本； P C E M k t ± 为第t时期第k种电力方式需要的燃料量； E C M k t ± 为第t时期第k种电力方式发电量； N C E k t ± 为第t时期第k种电力方式新增容量； G E S k t ± 为第t时期第k种电力方式SO 2 产生率(吨/万吨标煤)； G E N k t ± 为第t时期第k种电力方式NO X 产生率(吨/万吨标煤)； G E D k t ± 为第t时期第k种电力方式烟尘产生率(吨/万吨标煤)； η S t ± 为第t时期SO 2 处理效率(%)； η N t ± 为第t时期NO X 处理效率(%)； η D t ± 为第t时期烟尘处理效率(%)； C T S t ± 为第t时期SO 2 处理成本(元/吨)； C T N t ± 为第t时期NO X 处理成本(元/吨)； C T D t ± 为第t时期烟尘处理成本(元/吨)。 模型约束： 1) 资源配置约束： E C M k t ± ⋅ P C E A k t ± = P C E M k t ± ， ∀ k = 1 ， 2 ， 3 ; P C E M k t ± ≤ E R L A k t ± ， ∀ k = 1 ， 2 ， 3 ; 2) 电力供需约束： ∑ k = 1 8 E C M k t ± ≥ E D t ± ， ∀ t = 1 ， 2 ， 3 ; 3) 发电约束： ∑ k = 1 8 E C M k t ± ≥ L ± ⋅ E C T k t ± ⋅ O P k t ± ， ∀ t = 1 ， 2 ， 3 ; ∑ k = 1 8 E C M k t ± ≤ U ± ⋅ E C T k t ± ⋅ O P k t ± ， ∀ t = 1 ， 2 ， 3 ; 4) 新增装机容量约束： ∑ k = 1 8 N C E k 1 ± = E C M k 1 ± / O P k 1 ± − R C k 2014 ± ∑ k = 1 8 N C E k 2 ± = E C M k 2 ± / O P k 2 ± − E C M k 1 ± / O P k 1 ± ∑ k = 1 8 N C E k 3 ± = E C M k 3 ± / O P k 3 ± − E C M k 2 ± / O P k 2 ± 5) 环境约束： ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 P C E M k t ± ⋅ G E S k t ± ⋅ ( 1 − η S t ) ≤ S C L t ± ， ∀ i ， t ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 P C E M k t ± ⋅ G E N k t ± ⋅ ( 1 − η N t ) ≤ N C L t ± ， ∀ i ， t ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 P C E M k t ± ⋅ G E D k t ± ⋅ ( 1 − η D t ) ≤ D C L t ± ， ∀ i ， t 式中， P C E A k t ± 为第t时期第k种电力方式单位发电量需要的燃料； E R L A k t ± 为第t时期第k种发电方式的资源供给上限； E D t ± 为第t时期电力需求量，由logistic预测得到； E C T k t ± 为第t时期第k种电力方式装机容量； O P k t ± 为第t时期第k种电力方式运行时间； L ± 为第t时期第k种电力方式发电量下限限制； 为第t时期第k种电力方式发电量上限限制； R C k 2014 ± 为2014年第k种电力方式装机容量； S C L t ± 为第t时期SO 2 排放上限约束； N C L t ± 为第t时期NO X 排放上限约束； D C L t ± 为第t时期烟尘排放上限约束； P C E M k t ± = P C E A k t ± ⋅ ( E C M k t ± + N C E k t ± ) 为第为t时期第k种电力方式所需要的资源配量(万吨标煤)； T S t ± = ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 [ P C E M 1 t ± ⋅ G E S 1 t ± + P C E M 3 t ± ⋅ G E S 3 t ± ] ⋅ ( 1 − η S t ± ) 为第t时期SO 2 排放量； T N t ± = ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 [ P C E M 1 t ± ⋅ G E N 1 t ± + P C E M 3 t ± ⋅ G E N 3 t ± ] ⋅ ( 1 − η N t ± ) 为第t时期第k发电方式的NO X 排放量； T D t ± = ∑ k = 1 8 ∑ t = 1 3 [ P C E M 1 t ± ⋅ G E D 1 t ± + P C E M 3 t ± ⋅ G E D 3 t ± ] ⋅ ( 1 − η D t ± ) 为第t时期第k发电方式的烟尘排放量。 (三) 模型的求解 根据Huang [ 5 ] ，该模型可以拆分为上限 f + 和下限 f − 两个子模型。对于区间算法，当模型目标为求解最小值时，先拆解 f − ，同时可以得到决策变量 P C E M k t − 、 E C M k t − 、 N C E k t − 、 T S k t − 、 T N k t − 、 T D k t − 、 c o s t ( 1 ) − 、 c o s t ( 2 ) − 、 c o s t ( 3 ) − 、 c o s t ( 4 ) − 。第二步，拆解上届 ，相应于目标函数 ，同时可以得到决策变量 P C E M k t + 、 E C M k t + 、 N C E k t + 、 T S k t + 、 T N k t + 、 T D k t + 、 c o s t ( 1 ) + 、 c o s t ( 2 ) + 、 c o s t ( 3 ) + 、 c o s t ( 4 ) + 。将下届模型 f − 和 f + 得到结果相结合，即是模型(1-1) f ± 的解：[ P C E M k t − ， P C E M k t + ]、[ E C M k t − ， E C M k t + ]、[ N C E k t − ， N C E k t + ]、[ T S k t − ， T S k t + ]、[ T N k t − ， T N k t + ]、[ T D k t − ， T D k t + ]、[ c o s t ( 1 ) − ， c o s t ( 1 ) + ]、[ c o s t ( 2 ) − ， c o s t ( 2 ) + ]、[ c o s t ( 3 ) − ， c o s t ( 3 ) + ]和[ c o s t ( 4 ) − ， c o s t ( 4 ) + ]。所构建的模型将通过lingo软件进行求解。