裝 機(jī)容量，Iw(pw，PTi i)表示風(fēng)電裝機(jī)容量為Pw且火電裝機(jī)容量為PTi i下風(fēng)電的收益，IT(PWi i，Pt) 表示電裝機(jī)容量為PWij且火電裝機(jī)容量為P 火電的收益；
[0047] 步驟D33 :判斷系統(tǒng)是否找到Nash均衡點(diǎn)。若相鄰兩次得到的最優(yōu)解相同，BP
[0048] (Pw，j+i，Pt, j+i) = (Pw，j，Pt, j) = (f*w，Pt )
[0049] 其中，Pw, j+1表示第j+1輪優(yōu)化后風(fēng)電的裝機(jī)容量，P T, j+1表示第j+1輪優(yōu)化后火電 的裝機(jī)容量，Pwi j表示第j輪優(yōu)化后風(fēng)電的裝機(jī)容量，P Ti j表示第j輪優(yōu)化后火電的裝機(jī)容 量，P/表示納什均衡點(diǎn)對(duì)應(yīng)的風(fēng)電裝機(jī)容量，P /表示納什均衡點(diǎn)對(duì)應(yīng)的火電裝機(jī)容量；
[0050] 則根據(jù)Nash均衡點(diǎn)的定義，認(rèn)為該策略組合下博弈達(dá)到Nash均衡點(diǎn)，即求得風(fēng)力 發(fā)電和火力發(fā)電的裝機(jī)容量。
[0051] 進(jìn)一步的，步驟F具體包括步驟Fl-步驟F5 :
[0052] 步驟Fl :火電機(jī)組單位電量的溫室氣體排放量為：
[0053]
[0054] 其中，Eheat為火電機(jī)組溫室溫室氣體總排放量，單位為噸；Wheat為火電機(jī)組總發(fā)電 量，單位為千瓦時(shí)；
[0055] 步驟F2 :電動(dòng)汽車(chē)耗電量對(duì)應(yīng)的溫室氣體排放量為：
[0056]
[0057] 其中，Wwind為風(fēng)電發(fā)電量，單位為兆瓦時(shí)；W EV為電力系統(tǒng)內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)的耗電量，單 位為兆瓦時(shí)；
[0058] 步驟F3 :電動(dòng)汽車(chē)代替燃油車(chē)行駛里程對(duì)應(yīng)的溫室氣體排放量為：
[0059]
[0060] 其中，Wev為電力系統(tǒng)內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)的耗電量，單位為兆瓦時(shí)；W1。。為電動(dòng)汽車(chē)百公里 耗電量，單位為千瓦時(shí)；O1。。為燃油車(chē)百公里耗油量，單位為升；EtnS每升油油的溫室氣體 排放，單位為千克每升；E。的單位為噸；
[0061] 步驟F4 :風(fēng)力發(fā)電代替火電機(jī)組產(chǎn)生的溫室氣體減排數(shù)量為：
[0062]
[0063] 其中，Wwind為風(fēng)電發(fā)電量，單位為兆瓦時(shí)；
[0064] 步驟F5 :電動(dòng)汽車(chē)和風(fēng)電產(chǎn)生的溫室氣體減排數(shù)量為：
[0065] E = (E0-Eev)+EwindO
[0066] 有益效果：
[0067] 本方法的技術(shù)方案采用靜態(tài)博弈方法模擬各利益相關(guān)方的市場(chǎng)博弈行為及其對(duì) 政策數(shù)據(jù)的響應(yīng)機(jī)制，利用電力系統(tǒng)生產(chǎn)運(yùn)行模擬方法計(jì)算出政策數(shù)據(jù)下的實(shí)際減排數(shù) 據(jù)，進(jìn)而計(jì)算出各政策場(chǎng)景下各利益相關(guān)方的溫室氣體減排數(shù)量，并根據(jù)所述溫室氣體減 排數(shù)量對(duì)溫室氣體進(jìn)行減排控制。本發(fā)明的技術(shù)方案遵循電力系統(tǒng)生產(chǎn)運(yùn)行實(shí)際情況，充 分考慮政策作用下各利益相關(guān)方之間的市場(chǎng)博弈行為及其政策響應(yīng)機(jī)制，能夠?yàn)檎贫?政策提供理論依據(jù)，避免政策實(shí)施效果不明顯或溫室氣體減排訴求難以滿足的不足，提高 政府政策制定的針對(duì)性和政策實(shí)施的效果。
【附圖說(shuō)明】
[0068] 圖1是本發(fā)明方法的流程框圖。
[0069] 圖2是本發(fā)明方法中電動(dòng)汽車(chē)充電曲線修正系統(tǒng)凈負(fù)荷流程框圖。
[0070] 圖3電動(dòng)汽車(chē)使用模式概率分布圖。
[0071] 圖4電動(dòng)汽車(chē)用戶分類(lèi)概率分布。
[0072]圖5目標(biāo)電力系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖。
[0073] 圖6政策溫室氣體減排定量關(guān)系圖。
【具體實(shí)施方式】
[0074] 下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的解釋和說(shuō)明。
[0075] -種基于電力系統(tǒng)的溫室氣體減排控制方法，具體包括以下步驟：
[0076] 步驟A :對(duì)利益相關(guān)方的政策數(shù)據(jù)空間進(jìn)行劃分，從而得到劃分后的政策數(shù)據(jù)空 間；
[0077] 步驟B :根據(jù)全社會(huì)電動(dòng)汽車(chē)保有量，采用Monte Carlo方法模擬電動(dòng)汽車(chē)用戶用 車(chē)行為，得到電動(dòng)汽車(chē)的充電負(fù)荷曲線，將電動(dòng)汽車(chē)的充電負(fù)荷曲線與電力系統(tǒng)負(fù)荷曲線 相加，從而得到系統(tǒng)的總負(fù)荷曲線；
[0078] 步驟C :從所述政策數(shù)據(jù)空間中選取一個(gè)政策場(chǎng)景數(shù)據(jù)；
[0079] 步驟D :針對(duì)目標(biāo)電力系統(tǒng)，根據(jù)所述政策場(chǎng)景數(shù)據(jù)和所述系統(tǒng)的總負(fù)荷曲線，采 用靜態(tài)博弈方法計(jì)算出對(duì)應(yīng)于所述政策場(chǎng)景數(shù)據(jù)的風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量和火力發(fā)電裝機(jī)容 量；
[0080] 步驟E :采用基于電力系統(tǒng)生產(chǎn)模擬的機(jī)組組合和經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法，計(jì)算出風(fēng)力發(fā) 電和火力發(fā)電的實(shí)際發(fā)電量、電動(dòng)汽車(chē)的實(shí)際耗電量和火電機(jī)組溫室氣體總排放量；
[0081] 步驟F :根據(jù)步驟D和步驟E的計(jì)算結(jié)果，采用電力系統(tǒng)溫室氣體減排計(jì)算方法， 計(jì)算在所述政策場(chǎng)景數(shù)據(jù)下的溫室氣體減排數(shù)量；
[0082] 步驟G :重復(fù)步驟D到步驟F，遍歷所述政策數(shù)據(jù)空間中所有的政策場(chǎng)景數(shù)據(jù)，從而 得到所有政策場(chǎng)景數(shù)據(jù)下溫室氣體的減排數(shù)量；根據(jù)上述所有政策場(chǎng)景數(shù)據(jù)下溫室氣體的 減排數(shù)量對(duì)溫室氣體進(jìn)行減排控制。
[0083] 進(jìn)一步的，步驟A具體為：
[0084] 將某一類(lèi)政策作用于某一個(gè)利益相關(guān)方視為一個(gè)獨(dú)立政策數(shù)據(jù)，根據(jù)I個(gè)利益相 關(guān)方與J類(lèi)政策數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，得到N個(gè)獨(dú)立政策數(shù)據(jù)，并設(shè)定所述N個(gè)獨(dú)立政策數(shù)據(jù) 的合理可調(diào)區(qū)間；將每個(gè)獨(dú)立政策數(shù)據(jù)在其可調(diào)區(qū)間內(nèi)離散地劃分為K段，每一段對(duì)應(yīng)一 個(gè)實(shí)際的獨(dú)立政策數(shù)據(jù)值；N個(gè)獨(dú)立政策的所有的段構(gòu)成了所有利益相關(guān)方的政策數(shù)據(jù)空 間，所述政策數(shù)據(jù)空間共包含K n個(gè)點(diǎn)。
[0085] 進(jìn)一步的，步驟B具體包括步驟B1-B13 :
[0086] 步驟Bl :建立電動(dòng)汽車(chē)用戶充電行為的概率模型，包括用車(chē)模式、行駛里程、平均 車(chē)速、單車(chē)容量、充電行為、充電方式的概率分布模型；
[0087] 步驟B 2:令m = 1，其中m表示第m次Monte Carlo模擬；
[0088] 步驟B 3 :按照電動(dòng)汽車(chē)使用模式的概率分布隨機(jī)抽樣出用車(chē)模式，進(jìn)而得到總 里程數(shù)L，并令i = 1，其中i表示第i個(gè)里程；
[0089] 步驟B 4 :根據(jù)早晨、午間、傍晚、夜間用車(chē)時(shí)間的概率分布隨機(jī)抽樣用車(chē)時(shí)間點(diǎn)；
[0090] 步驟B 5 :根據(jù)里程的概率分布和平均車(chē)速的概率分布分別隨機(jī)抽樣得到里程和 車(chē)速；
[0091] 步驟B 6 :根據(jù)電動(dòng)汽車(chē)用戶類(lèi)型的概率分布隨機(jī)抽樣獲得電動(dòng)汽車(chē)用戶類(lèi)型；
[0092] 步驟B 7 :根據(jù)抽樣得到的第i個(gè)里程的用車(chē)時(shí)間、里程、平均車(chē)速、每百公里耗電 量即可計(jì)算出第i個(gè)里程的用車(chē)結(jié)束時(shí)間和剩余電量；
[0093] 步驟B 8 :根據(jù)用戶類(lèi)型，選擇充電行為；
[0094] 步驟B 9 :進(jìn)而得到一個(gè)里程的充電曲線，以及充電結(jié)束后或者下一里程開(kāi)始時(shí) 的電動(dòng)汽車(chē)剩余電量狀態(tài)；令i = i+Ι ;
[0095] 步驟B 10 :重復(fù)步驟B 7-B 9,直到i = L，進(jìn)而得到一次模擬的充電曲線；
[0096] 步驟B 11 :令m = m+l，重復(fù)B 3-B 10直到m = M，其中M表示所有M次Monte Carlo模擬；
[0097] 步驟B 12:求所有M次Monte Carlo模擬得到的充電曲線的數(shù)學(xué)期望，并乘以電 動(dòng)汽車(chē)保有量，即可得到最終的電動(dòng)汽車(chē)充電曲線；
[0098] 步驟B 13 :將電動(dòng)汽車(chē)充電曲線與電力系統(tǒng)負(fù)荷曲線相加得到系統(tǒng)的總負(fù)荷曲 線。
[0099] 進(jìn)一步的，步驟D通過(guò)如下方式實(shí)現(xiàn)：以政策場(chǎng)景數(shù)據(jù)和所述系統(tǒng)的總負(fù)荷曲線 作為輸入量，通過(guò)建立風(fēng)力發(fā)電和火力發(fā)電的博弈數(shù)據(jù)模型，來(lái)模擬風(fēng)力發(fā)電和火力發(fā)電 對(duì)政策數(shù)據(jù)的響應(yīng)，從而獲得風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量和火力發(fā)電裝機(jī)容量。
[0100] 進(jìn)一步的，步驟D具體包括步驟D1-D3 :
[0101] 步驟Dl :設(shè)所述政策數(shù)據(jù)空間的子集中可選政策數(shù)據(jù)集合為風(fēng)力發(fā)電上網(wǎng)電價(jià) 補(bǔ)貼和火力發(fā)電碳稅，上述政策數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的利益相關(guān)方為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、火力發(fā)電機(jī)組，分 別用W和T表示兩個(gè)利益相關(guān)方，并作為博弈參與者參與兩方博弈，博弈參與者的策略：
[0102]
[0103]
[0104] 其中，P為裝機(jī)容量，S為策略空間，下標(biāo)表示不同的利益相關(guān)方，上標(biāo)min表示裝 機(jī)容量的最小值，上標(biāo)max表示裝機(jī)容量的最大值。為風(fēng)電裝機(jī)容量的最小值，Zf ax為 風(fēng)電裝機(jī)容量的最大值，為火電裝機(jī)容量的最小值，/Tax為火電裝機(jī)容量的最大值；
[0105] 步驟D2 :博弈參與者W和T的收益為其收入與費(fèi)用之差，分別記為1￥和I τ;參與 者的收益具體表現(xiàn)為：
[0106]
[0107] 其中，下標(biāo)i表示風(fēng)力發(fā)電和火力發(fā)電兩個(gè)不同的利益相關(guān)方，即i e {w，T}。Iisa 為售電收益和補(bǔ)貼收益、I1D為報(bào)廢收入、I lAUX為輔助服務(wù)收益，C lINV為投資建設(shè)費(fèi)用、C 1()M為 運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用、Cifue為燃料費(fèi)用、C lEENS為停電補(bǔ)償費(fèi)用、C lPUR為購(gòu)電費(fèi)用；
[0108] 步驟D3 :采用粒子群算法迭代求解上述博弈論模型，進(jìn)一步包括步驟D31-步驟 D33 ：
[0109] 步驟D31 :設(shè)定均衡點(diǎn)初值（PWiQ，