基于碳排放等效重构的综合能源系统模型-数据混合驱动调度

王继东; 唐浩宇; 刘建新

doi:10.7500/AEPS20251119001

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基于碳排放等效重构的综合能源系统模型-数据混合驱动调度

学术研究 | 更新时间：2026-10-14

- 基于碳排放等效重构的综合能源系统模型-数据混合驱动调度
- Hybrid Model-data-driven Scheduling for Integrated Energy System Based on Carbon Emission Equivalent Reconstruction
- 电力系统自动化 2026年50卷页码：46-60
- 作者机构：
  
  1.智能配用电装备与系统全国重点实验室（天津大学），天津市 300072
  2.智能电网教育部重点实验室（天津大学），天津市 300072
- 作者简介：
  
  王继东(1977—)，男，博士，教授，主要研究方向：分布式发电与微网、智能配用电、电能质量监测。E-mail：jidongwang@tju.edu.cn
  唐浩宇(2000—)，男，通信作者，硕士研究生，主要研究方向：综合能源系统。E-mail：1514278326@qq.com
  刘建新(1997—)，男，博士研究生，主要研究方向：综合能源系统。E-mail：jianxinliu@tju.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2022YFB4200703)
- DOI：10.7500/AEPS20251119001
  中图分类号：
- 收稿：2025-11-19，
  
  修回：2026-04-14，
  
  网络首发：2026-08-17，
  
  纸质出版：2026-11-25
- 稿件说明：
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王继东,唐浩宇,刘建新.基于碳排放等效重构的综合能源系统模型-数据混合驱动调度[J/OL].电力系统自动化, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20251119001.

WANG Jidong,TANG Haoyu,LIU Jianxin.Hybrid Model-data-driven Scheduling for Integrated Energy System Based on Carbon Emission Equivalent Reconstruction[J/OL].Automation of Electric Power Systems, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20251119001.
王继东,唐浩宇,刘建新.基于碳排放等效重构的综合能源系统模型-数据混合驱动调度[J/OL].电力系统自动化, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20251119001. DOI：

WANG Jidong,TANG Haoyu,LIU Jianxin.Hybrid Model-data-driven Scheduling for Integrated Energy System Based on Carbon Emission Equivalent Reconstruction[J/OL].Automation of Electric Power Systems, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20251119001. DOI：

摘要

针对综合能源系统日内调度中储能设备的时序耦合问题，以及无法直接衡量碳-绿证联动交易成本的难题，提出基于模型-数据混合驱动和碳排放等效重构的优化调度方法。首先

计及碳-绿证联动交易，以碳排放强度为桥梁，将日前碳排放成本进行等效重构，实现碳排放成本的日内量化。然后，提出模型-数据混合驱动调度方法：针对简单变量，采用模型驱动进行优化；针对储能等涉及强时序耦合的变量，则基于历史数据离线训练最优荷电状态经验库。在日内调度中结合日内数据，采用

范数和结构相似性指数评估其与历史数据的相似性，利用局部加权核回归动态生成荷电状态参考轨迹，从而实现时序解耦。最后，提出碳价系数自适应更新机制，以保障所提方法的工程实用性。仿真结果表明，所提方法实现了碳-绿证联动交易成本在日内短时间尺度的有效量化，并提升了日内调度的准确性与灵活性。

Abstract

To address the temporal coupling issue of energy storage devices in the intraday scheduling of integrated energy systems

as well as the challenge that carbon-green certificate linked transaction costs cannot be directly measured

an optimal scheduling method based on hybrid model-data-driven and equivalent reconstruction of carbon emission is proposed. First

considering carbon-green certificate linked transactions

the day-ahead carbon emission cost is equivalently reconstructed using carbon emission intensity as a bridge

so as to realize the intraday quantification of carbon emission cost. Then

a hybrid model-data-driven scheduling method is developed. Model-driven optimization is adopted for simple variables. And for variables with strong temporal coupling such as energy storage

an empirical library of optimal state of charge is trained offline based on historical data. In intraday dispatch

combined with intraday data

the Frobenius norm and structural similarity index are used to evaluate the similarity between current and historical data

and locally weighted kernel regression is applied to dynamically generate the reference trajectory of the state of charge

thereby achieving temporal decoupling. Finally

an adaptive updating mechanism of the carbon price coefficient is put forward to guarantee the engineering practicability of the proposed method. Simulation results demonstrate that the proposed method can effectively quantify carbon-green certificate linked transaction costs on the short intraday time scale and improve the accuracy and flexibility of intraday scheduling.

关键词

Keywords

references

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