考虑隐含碳的园区综合能源系统预调度与再调度低碳经济优化模型 张玉华、张明轩

《Energies》：Low-Carbon Economic Optimization Model for Pre-Scheduling and Re-Scheduling of Park Integrated Energy System Considering Embodied Carbon Yuhua Zhang and Mingxuan Zhang

　　摘要：为了解决碳交易未能覆盖产品全生命周期的问题，以及由于在低碳转型期间公园集成能源系统（PIESs）中缺乏准确的碳强度反馈而导致传统需求响应减排效果不佳的问题，本研究提出了一种双层最优调度方法，该方法结合了生命周期分步碳交易和低碳需求响应（LCDR），以平衡低碳性能和经济效率。首先，基于生命周期理论，将新能源设备制造和运输过程中的隐含碳纳入核算，并设计了一种分步碳交易机制。其次，构建了修正后的电力和供热网络的动态碳排放因子，以量化实时碳强度。建立了一个双重驱动的LCDR模型（电力价格和碳因子），以协调可调节和可削减的电热负荷，并结合了一个双层调度模型（预调度和重新调度），以实现最低的总运营成本。对华南一个公园的模拟结果表明，生命周期分步碳交易使排放量减少了16.7%，而LCDR进一步减少了4.05%。这种协同作用在成本略有增加的情况下实现了显著的碳排放减少，而补充的敏感性分析进一步证实了所提出框架在不同负荷水平和需求响应能力下的可扩展性和鲁棒性。

1. 引言
随着全球“双碳”目标（碳峰值和碳中和）的深入推进，作为多能源协同优化和低碳转型的核心载体，公园集成能源系统（PIES）在运营优化中需要平衡能源利用效率、经济成本和碳排放减排目标[1]。目前，PIES的低碳转型面临两个核心问题：一方面，碳交易机制主要关注能源消费阶段，忽略了新能源设备制造、能源运输等环节中的隐含碳核算，导致碳排放量化误差较大，减排激励不够精确[2]；另一方面，传统需求响应机制严重依赖单一价格信号，缺乏对碳强度动态变化的准确反馈。此外，单一阶段的调度模式难以协调基本负荷优化和深度脱碳需求，导致低碳目标与经济运营之间的不平衡[3]。碳交易机制是推动PIES低碳转型的有效途径[4]。以往的研究从不同角度探讨了碳交易在集成能源系统中的应用：参考文献[5]分析了鲁棒优化对碳交易的影响；参考文献[6]提出了一种结合碳交易和斯塔克伯格博弈的调度方法，以降低高能源消耗和碳排放；参考文献[7]建立了一个基于碳交易的多区域集成能源系统协同调度模型，通过跨区域能源互助提高了减排效率；参考文献[8]将碳交易与能源储存优化相结合，并验证了能源储存配置对减排成本的缓解作用。然而，现有研究中仍存在局限性和不足：参考文献[9]将碳交易模型引入风力发电集成电力系统的调度中，但未考虑能源的全生命周期；参考文献[10]提出了分步碳交易模型，但仅考虑了能源消费阶段的碳排放；参考文献[11]研究了碳交易和需求响应的协同效应，但未形成完整的系统来动态量化碳强度和进行分层调度，导致减排潜力未得到充分利用；参考文献[12]构建了一个涉及碳交易的集成能源系统优化框架，但未涉及多能源耦合场景下碳足迹的精确核算。总之，传统的碳交易机制由于缺乏生命周期视角，导致碳排放核算不完整[13]，无法满足PIES的深度脱碳要求。

需求响应作为激活负荷侧灵活资源的关键措施，已从单一电力系统扩展到集成能源领域，但仍存在许多不足。大多数现有研究仅关注基于价格或激励类型的单一响应模式：参考文献[14]通过分时电价引导负荷转移；参考文献[15]设计了基于激励补偿的需求响应策略；参考文献[16]考虑了需求侧不确定性的影响；参考文献[17]考虑了集成需求响应和多重不确定性对系统的影响；参考文献[18]考虑了灵活负荷的能源协调作用。然而，这些研究均未整合碳强度信号。参考文献[19]试图将碳价格纳入需求响应，但未能建立动态碳排放因子的量化方法；参考文献[20]提出了多时间尺度需求响应框架，但无法解决单阶段调度中低碳目标与经济目标之间的不平衡问题。传统的需求响应机制缺乏“碳强度量化—双重驱动响应—分层调度”的完整逻辑，使得负荷侧与系统的低碳目标无法精确匹配。

针对传统碳交易中碳核算不完整以及PIES中需求响应与低碳目标协调不足的核心问题，本文提出了一种双层最优调度框架，将生命周期碳交易与低碳需求响应结合在一起。与通常分别优化碳交易、需求响应或分层调度的现有研究不同，所提出的方法在生命周期碳核算、动态碳强度反馈和多阶段运营调整之间建立了闭环协调机制。本文的主要贡献如下：
(1) 通过将设备制造、运输和运营过程中的隐含碳纳入碳核算框架，开发了一种生命周期分步碳交易机制。这样，所提出的模型将传统碳交易从运营阶段排放扩展到整个过程的碳核算，从而提供了更精确的碳约束和更强的减排激励。
(2) 构建了修正后的电力和供热网络的动态碳排放因子，以表征多能源系统的时变碳强度。基于这些信号，建立了结合电力/热价信号和碳强度信号的双重驱动低碳需求响应模型，使灵活的电热负荷不仅能对经济激励作出响应，还能满足低碳运营要求。
(3) 进一步提出了由预调度和重新调度组成的双层调度架构，将上述两种机制结合成一个集成优化框架。预调度层确定基础能源调度和初始碳分配，而重新调度层在碳超量风险下动态调整负荷和能源流。通过这种设计，所提出的框架实现了碳定价、碳强度感知需求响应和分层调度之间的协调互动，从而提高了经济性能与深度脱碳之间的平衡。

2. PIES的运行框架
为了研究所提出的生命周期碳交易和双层低碳需求响应，本文建立了一个电力-热能-燃气-氢能耦合的多能源系统（PIES）。其能源供应结构如图1所示。该系统包括两种类型的负荷，即电负荷和热负荷。具体来说，电负荷由氢混合燃气轮机（GT）、电能存储（ES）设备、上级电网、光伏（PV）单元和风力涡轮机（WT）单元共同供应。热负荷由氢混合燃气锅炉、电加热锅炉（EHB）和热能存储（HS）设备满足。同时，碱性电解槽（AEL）、氢燃料电池（HFC）、甲烷反应器（MR）和氢存储设备共同构成了电力到燃气（P2G）的关键环节，可以生产氢气和甲烷以满足燃气负荷的需求。图1. PIES的结构图。

2.1. 氢能的多环节建模
2.1.1. AEL
考虑到AEL的电解特性，其产生的氢气纯度较高，杂质含量相对较低。因此，本文采用AEL并在其电解过程中引入了废热回收技术：
$$
\begin{align*}
\.mul{\{ \{ \{ \{ \{\n\{\n\{\n\){\n\{\n\{\n\{\n\{\n\nn\mathbf{T}_tAEL,H^2 &= \mathbf{\eta}_{ael}\mathbf{T}_tAEL,e}\mathbf{T}_tAEL,h=\mathbf{\eta}_{ael,2}\mathbf{T}_tAEL,e+\mathbf{\gamma}_{ael}\mathbf{T}_tAEL\mathbf{T}_{\min AEL,e}\leq\mathbf{T}_tAEL,e}\leq\mathbf{T}_{\max AEL,e}\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\nnAEL,e-\n\mathbf{T}_tAEL,e}\leq\Delta_{\text{max AEL,e}}\n\}
\}
\end{align*}
$$
其中，$\mathbf{T}_tAEL,H^2$和$\mathbf{T}_tAEL,h$分别表示时间$t$时AEL的氢气生产功率和热能生产功率；$\mathbf{T}_tAEL,e$是时间$t$流入AEL的电力；$\mathbf{T}_{\min AEL,e}$和$\mathbf{T}_{\max AEL,e}$分别是AEL的功率消耗上限和下限；$\Delta_{\text{max AEL,e}}$和$\Delta_{\text{min AEL,e}}$分别是AEL的功率上升速率上限和下限。

2.1.2. HFCHFC
HFCHFC能够实现氢能与热能之间的耦合，以及氢能与电能之间的耦合：
$$
\begin{align*}
\mul{\{ \{ \{ \{ \{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\nn\mathbf{T}_tHFC,e}=\mathbf{\eta}_{HFCe,\mathbf{T}_tHFC,in}\mathbf{T}_tHFC,in}\mathbf{T}_{\min HFC,in}\leq\mathbf{T}_{\max HFC,in}\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\}\n\n\mathbf{T}_{\min HFC,in}\leq\Delta_{\text{max HFC,in}\n\}\n\{\n\{\n\}\n\}\n\n\mathbf{\eta}_{\min HFC,h^2/\mathbf{T}_tHFC,e}\leq\mathbf{\eta}_{\text{max HFC,e}}\n\}
\end{align*}
$$
其中，$\mathbf{T}_tHFC,e$是时间段$t$内HFC的发电功率；$\mathbf{T}_{\min HFC,in}$是时间段$t$内HFC的热能生成量；$\mathbf{\eta}_{HFCe,\mathbf{T}_t$和$\mathbf{\eta}_{HFCh,\mathbf{T}_t}$分别是HFC的发电效率和热能生成效率；$\mathbf{T}_{\max HFC,in}$和$\mathbf{T}_{\min HFC,in}$分别是氢气消耗功率的上限和下限；$\Delta_{\text{max HFC,in}}$和$\Delta_{\text{min HFC,in}}$分别是HFC的功率上升速率上限和下限；$\mathbf{\eta}_{\max HFC}$和$\mathbf{\eta}_{\min HFC}$分别代表HFC热点比率的上限和下限。

2.1.3. MR
MR利用电解槽产生的氢气催化甲烷化反应，将氢气转化为甲烷，在此过程中起到关键作用：
$$
\mathbf{T}_tMR=\mathbf{\eta}_{MR}\mathbf{T}_tMR,h
$$

2.1.4. 氢混合燃气轮机
研究表明，当天然气中的氢气混合比例在10%到20%之间时，燃气轮机的燃烧器可以保持安全稳定的燃烧特性。氢混合燃气轮机的数学模型如下：
$$
\begin{align*}
\mul{\{ \{ \{ \{ \{ \{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\}\n\nn\mathbf{T}_tCHP}=(\mathbf{Q}_tCH_4,CHP+\mathbf{Q}_tH_2,CHP)\mathbf{\eta}_{CHP}\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\}\n\nn\mathbf{T}_tCHP}=\mathbf{Q}_tCH_4,CHP+\mathbf{Q}_tH_2,CHP)\mathbf{\eta}_{T}_tCHP\mathbf{T}_{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\nn\mathbf{Q}_tH_2,CHP}=\mathbf{T}_tH_2,CHP\mathbf{L}_{H_2}\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\}\n\nn\mathbf{T}_tCHP}=\mathbf{T}_tH_2,CHP\mathbf{L}_{H_2}-(\mathbf{Q}_tCH_4,CHP\mathbf{L}_{H_2}+\mathbf{Q}_tH_2,CHP)\n\}
\end{align*}
$$
其中，$\mathbf{T}_tCHP$和$\mathbf{T}_{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\}\n\n\n\mathbf{Q}_tCHP}$分别是时间段$t$内CHP单元的发电和热能输出；$\mathbf{Q}_tCH_4,CHP$和$\mathbf{Q}_tH_2,CHP$分别是时间段$t$内CHP单元的天然气消耗功率和氢气消耗功率；$\mathbf{\eta}_{CHP}$和$\mathbf{\eta}_{T}_tCHP}$分别是CHP单元的发电效率和热能生成效率；$\mathbf{L}_{H_2}$和$\mathbf{L}_{H_2}$分别代表天然气的低位热值和氢气的低位热值；$\mathbf{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\}\n\{\n\{\n\}\n\nn\mathbf{Q}_tH_2,CHP}$是时间段$t$的氢气混合比例。

2.1.5. 氢混合燃气锅炉
研究表明，氢混合燃气锅炉的安全氢化比例应控制在2%到20%之间，以确保运行性能。建模如下：
$$
\begin{align*}
\mul{\{ \{ \{ \{ \{ \{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\{\n\常规发电机组的碳排放归因于购买的电力，这些电力主要由燃煤电厂中的常规发电机组提供。?{ { { { { { { {?{ { { { { { { { {???PIES=????,????????+??CHP+??GB??e,?buy=??e???∑??=1????e,?buy??CHP=??g???∑??=1(???????GT+??HB?,??)??GB=??g???∑??=1????GB (6) 其中 ??PIES、????、????????、??CHP 和 ??GB 分别代表 PIES、上级电网、CHP 单元和 GB 的碳排放配额；??e 和 ??g 分别表示每单位电力和热量的碳排放分配系数；?? 代表电力到热量的转换系数；????e, buy 是在时间 t 从上级电网购买的电力；T 是调度周期。3.2. 基于生命周期机制的实际碳排放模型本文将通过生命周期评估方法计算出的标准化碳排放系数纳入实际碳排放模型。构建的集成能源系统框架涵盖了主要的碳排放源，包括燃煤电厂、CHP 单元、氢混合 GB 和 P2G 系统。对于风力发电（WT）和光伏（PV）系统，碳排放主要来自其制造、运输和运行阶段；对于 CHP 单元和燃气锅炉，重点在于设备制造、运输和运行过程中的碳排放。此外，P2G 系统中的储能装置（MR）可以在运行过程中吸收部分二氧化碳，从而降低系统的整体碳排放强度。?{ { { { { { { { { { { { { { { { { { { { { { { { { {???PIES,a=??e,buy,a+??G,a+??WT/PV,a???MR,a????,buy,a=???????∑??=1????e,?buy????,???=Eg???∑t=1(??g-gb?????GB+??e-CHP?P??CHP+??h-CHP?????CHP)??MR,??=??∑??=1???????MR,????WT/PV,a=??prod+??trans+?????????????,?????/????? (7) 其中 ??PIES,a、??G,a、??MR,a 和 ??WT/PV,a 分别代表时间 t 从外部电网购买的电力、CHP 单元、MR 和 WT/PV 系统的实际碳排放；?? 是 MR 在将氢转换为天然气过程中的二氧化碳吸收参数；??prod、??trans 和 ?????????????,?????/????? 分别表示 WT/PV 系统在制造、运输和运行阶段的碳排放。因此，碳交易市场的交易量为：Δ???PIES=??PIES,a???PIES (8) 3.3. 分阶梯度的碳交易模型分阶梯度的碳交易机制是基于“惩罚性定价以激励减排”的原则设计的。其核心在于将碳排放区间划分并设置递增的碳价格，从而实现碳排放成本的非线性增长。本文采用基于基准的配额分配方法，并以第 3.2 节中通过生命周期碳排放核算得出的交易量为交易基础。成本框架如下构建：?{ { { { { { { { { { { { { { { { { { { { { { { { { { {?????(1+??)?(?Δ???PIES???)??????,0≤Δ???PIES
6.2. 双层低碳需求响应对PIEST影响分析
图4展示了在低碳需求响应下的电力负荷调度结果。从23:00到次日8:00的时段是高风力输出时段，在此期间修正后的动态碳排放因子相对较低，综合电价保持在较低范围内。在低碳强度和低电价的双重激励下，用户倾向于将灵活的电力负荷转移到这些时段，从而导致非高峰时段的需求显著增加。相比之下，11:00–14:00和19:00–22:00是典型的高碳时段，尤其是11:00–12:00和19:00–20:00，此时动态碳排放因子和综合电价都较高。在这些时段，用户会自愿削减可削减的负荷，并将可转移的负荷转移到低碳时段。图4显示，在实施LCDR后，高碳时段的平均电力负荷减少了约11.56%。这表明LCDR不仅有助于实现的4.05%的减排目标，还通过减少高碳时段的电力消耗和将部分灵活负荷转移到低碳时段，显著重构了电力需求的时间分布。

图5显示了在低碳需求响应下的热负荷调度结果。热需求也呈现出类似的响应模式。1:00–7:00和18:00–19:00是非高峰时段，动态碳排放因子和综合热价格较低，这鼓励用户将灵活的热负荷转移到这些时段。相比之下，11:00–14:00和20:00–22:00是典型的热负荷高峰时段，此时动态碳排放因子较高，因为热供应主要由传统热源提供。因此，用户倾向于削减可削减的热负荷，并将部分灵活需求转移到这些高碳时段之外。图5显示，在实施LCDR后，高碳时段的平均热负荷减少了约13.11%，峰值热负荷减少了约14.18%。这证实了所提出的LCDR机制不仅减少了总碳排放，还通过使用户侧的热消耗与系统变化中的碳强度相匹配，改善了热需求的时间分布。

6.3. 生命周期碳交易与低碳需求响应之间的协同效应对PIEST的影响
为了全面评估PIEST的低碳性能和经济效率，本研究以整个系统的调度和运营成本作为优化目标函数，并对以下四种典型情景进行了比较分析：
情景1：不考虑生命周期碳交易和低碳需求响应，采用传统的需求响应模型和传统的碳交易机制。
情景2：应用传统的阶梯式碳交易与低碳需求响应机制。
情景3：结合使用传统的需求响应模型和生命周期阶梯式碳交易机制。
情景4：协同实施生命周期阶梯式碳交易和低碳需求响应；电力、热能、天然气和氢气的最优调度结果分别显示在图6、图7、图8和图9中。
从图6可以看出，在从23:00到次日7:00的时段内，由于电价较低，系统以风能为主要电源，燃气轮机和氢燃料电池作为辅助电源。多余的电力通过电力转氢和电池储能来消化。同时，碳捕获设备在非高峰时段消耗电力以完成低碳预处理，从而实现了经济效率和减排的双重目标。
在10:00到17:00期间，光伏电力进入其峰值输出阶段，并与风能和燃气轮机协同工作以满足中等程度的负荷需求。在此阶段，储能设备的充放电保持平衡状态以平滑电力波动；电力转氢设备在较低负荷下运行，电锅炉优先消耗多余的光伏电力，碳捕获设备连续运行以确保减排的连续性。
为了应对高峰负荷，系统在白天和晚上采用不同的调度策略。从8:00到12:00，系统通过协调光伏输出和多能源联合供应来优先消化清洁能源。从18:00到22:00，风能、燃气轮机、电池储能和氢燃料电池协同放电以实现低碳电力供应。总体调度策略不仅提高了可再生能源的利用率，还通过非高峰运行和多设备协同运营实现了低碳排放和经济成本的优化。

图7中的热力平衡图分析表明，在清晨1:00–5:00期间，热负荷保持在相对较高的水平。受低热价激励，热电联产（CHP）单元（包括EHB）、高温燃料电池（HFC）和热储存单元都投入运行。同时，电加热器（AELs）通过充分利用电解过程中的废热将电能转化为热能，燃气轮机也通过废热回收提供热量，以维持其基本输出。这不仅利用了供暖网络的热惯性保证了热供应的稳定性，还储存了热能以备后续高峰负荷使用。
当热负荷处于中等水平时，与光伏峰值输出时段重叠，优先使用EHB消耗多余的光伏电力进行加热，CHP单元通过废热回收提供加热。热储存单元根据供暖网络的温度波动进行灵活的充放电，以抵消供需偏差并提高可再生能源的热转换效率。
图8中的燃气平衡图分析表明，在研究的情景中，燃气供应模式包括从主电网购买的天然气和甲烷生成的天然气。在清晨时段，甲烷反应器利用低电价窗口消化多余电力，实现电能向天然气的有效转换。同时，从主电网购买的天然气作为基本支持和紧急备用，以满足燃气锅炉和燃气轮机的燃气需求。
从图9的结果分析中可以看出，双层低碳需求响应的引入对整个系统的氢流产生了显著影响。与没有低碳需求响应的情景相比，系统倾向于在23:00–8:00期间调度氢储存设备释放氢气，导致系统的总氢需求增加。主要原因是：首先，以减排为约束，低碳需求响应促使系统优先消化风能和光伏能等低碳可再生能源；其次，它引导终端用户采用氢能替代天然气和煤炭等高碳能源，从而促进了氢需求的增长，进而提升了氢生产部门的电力输出。同时，氢储存设备的充电和放电调度变得更加活跃，进一步扩大了氢能的运营规模，最终提高了系统的总氢能水平。

表1展示了四种不同情景的最优调度结果。如表1所示，与情景1相比，情景2减少了9.46%的碳排放，但其能源采购成本和运营维护成本分别增加了12.8%和6.4%。原因如下：首先，精细化的氢模型考虑了设备的运行条件，更符合实际情况；其次，燃气轮机和锅炉在氢混合燃烧中消耗的氢是由电解器产生的，导致电力消耗增加。根据调度结果，与线性化模型相比，精细化的氢模型可以在略微增加总成本的情况下有效减少碳排放。
与情景1相比，情景3的能源采购成本增加了2.9%，生命周期碳交易（LCCT）成本增加了7.9%，但由于差别化的碳交易机制，其碳排放减少了16.7%。这表明LCCT机制可以在成本增加不多的情况下有效减少碳排放。与情景2相比，两种情景都有助于减少系统的碳排放，而基于生命周期碳足迹的LCCT机制在减少碳排放方面取得了更为显著的效果。

情景4代表了本文提出的系统低碳经济调度的最优方案。与情景1相比，情景4减少了27.8%的碳排放，总成本增加了9.1%。这表明精细化的氢模型和LCCT机制的协同实施更有利于提高综合能源系统的低碳性能和经济效率。从工程角度来看，这一9.1%的总成本增加可以被视为一个潜在可接受的低碳溢价，因为它伴随着在碳约束下的27.8%的碳排放减少。

6.4. LCCT机制的有效性分析
通过比较情景1和情景3，对手动碳交易（LCCT）机制对PIEST的影响进行了深入分析。图10和图11展示了在不同碳交易基准价格下不同碳交易策略的碳排放和总成本。从图10和图11可以看出，从碳排放的角度来看，传统碳交易机制下的总碳排放总体呈下降趋势，并随着碳交易价格的逐步增加而减少，在交易价格达到每吨160人民币时趋于稳定。相比之下，阶梯式碳交易下的碳排放首先呈现快速下降趋势，随后稳定并进一步减少，在200人民币/吨的价格下达到最低。此外，在相同的交易价格下，阶梯式碳交易的碳排放低于传统碳交易。这是因为单位碳交易价格的增加提高了电力系统的投资和PIES承担的碳交易成本，导致碳交易成本在PIES总成本中的比例逐渐增加。此类成本上升加剧了对碳排放的限制，从而降低了系统的总碳排放量。从总成本的角度来看，Scenario 1和Scenario 3的总成本都会随着基础碳交易价格的上涨而增加。然而，由于考虑了新能源设施的设备磨损等因素，Scenario 3的总成本相对较高。此外，碳排放量的增加使系统面临更高的违约罚款。总之，将LCCT机制纳入最优调度模型能够在不损害经济效率的情况下有效减少系统的总碳排放量。

6.5. 所提出的两级优化方法的敏感性分析
为了进一步验证所提出的两级优化框架的可扩展性和鲁棒性，针对负载波动和需求响应能力的变化进行了敏感性分析。由于所提出的方法通过预调度和再调度结构明确协调电力和热负荷，而低碳需求响应模型依赖于负荷侧的灵活性，因此选择了这两个因素作为代表性的不确定参数。如图12所示，当负载比例因子从0.8增加到1.2时，总运营成本从229.26 × 10^4人民币增加到486.90 × 10^4人民币，而总碳排放量从1455吨增加到3096吨。平稳的变化趋势表明，所提出的方法能够很好地适应不同的负载水平，因此表现出良好的可扩展性。

6.6. 实际意义、局限性和未来工作
所提出的框架通过在一个统一的优化架构内协调生命周期碳交易和低碳需求响应，为园区集成能源系统提供了一个实际的低碳调度解决方案。从工程角度来看，这种双层结构适用于日前调度和滚动调度，其中预调度层可以确定基线调度计划，而再调度层可以在碳超量风险下进一步调整灵活负荷和能源流动。尽管最近的研究探讨了强化学习、分布式优化和混合数据驱动方法用于集成能源调度，但本研究的重点在于构建一个可解释的协调框架，该框架明确地将生命周期碳核算、动态碳强度反馈和双层运营调度联系起来。因此，本研究的主要贡献在于机制整合和低碳调度的可解释性，而不是对所有解决方案范式进行详尽的基准测试。

然而，也应承认一些局限性。首先，本研究是在确定性调度框架下进行的。设备故障、计划维护和老化效应没有在模型中明确模拟，所有设备的基本功能假设在调度期间保持稳定。其次，风能/光伏输出和负载曲线由典型日数据表示，而没有将可再生能源的间歇性和负载预测误差明确纳入优化模型。第三，动态碳排放因子假设具有足够的准确性，但在实际系统中，这些信息可能受到测量不确定性、更新延迟和地区数据可用性的影响。第四，尽管P2G链条和甲烷反应器被纳入了系统级碳核算和运营模型，但它们的组件级生命周期贡献在本研究中没有单独分解。此外，氢转换链（包括电解、氢储存、甲烷化和燃料电池利用）的效率损失通过调度模型中相应的设备效率参数隐含地反映了出来，尽管它们对整体系统性能的边际影响在研究中没有单独量化。因此，目前的工作应被视为在代表性运营条件下对所提出的协调框架的方法学验证。未来的研究将重点整合随机可再生能源不确定性、负载预测误差、考虑退化的设备模型和特定地区的实际运营数据到所提出的框架中。此外，进一步的研究将探讨将当前模型与鲁棒优化、分布式优化或数据驱动调度方法结合使用，以提高其在大规模实际部署中的适用性。此外，基于成本的优化在碳约束下应被视为实际低碳运行的一个重要过渡范式，而未来的深度脱碳系统可能需要考虑碳、成本、韧性和政策约束的更广泛的多目标公式。

7. 结论
针对传统需求响应在低碳转型期间存在的碳交易核算不完整和缺乏碳维度协同的问题，本文提出了一种两级最优调度方法，该方法强调了生命周期阶梯式碳交易与低碳需求响应之间的协同作用。基于理论建模和案例验证，主要结论如下：
(1) 基于生命周期理论建立的阶梯式碳交易机制将新能源设备制造、运输和运营整个过程中的固有碳纳入核算系统，弥补了传统碳交易仅关注能源利用阶段的缺陷。案例研究结果表明，这一机制可将系统的碳排放量减少16.7%。逐步上涨的碳价设计加强了了对高碳排放活动的限制和激励，为园区集成能源系统的深度脱碳提供了精确的成本导向。
(2) 为电力和供暖网络构建了修订后的动态碳排放因子，并结合了预调度和再调度双层模型，使得多能源系统的实时碳强度能够得到准确量化。在此基础上，电价和碳因子双重驱动的低碳需求响应模型有效释放了电力和热负荷侧的灵活调节潜力，进一步将碳排放量减少了4.05%。需求响应的实施显著优化了负载曲线：高碳期间的负载高峰得到了有效抑制，而低碳期间的负载得到了合理提升，实现了能源消费行为与低碳目标之间的精确对齐。
(3) LCCT与低碳需求响应之间的协同作用实现了园区集成能源系统的低碳发展与经济效率之间的良好平衡。与传统调度模式相比，在最优情景下，系统碳排放量减少了27.8%，总成本仅增加了9.1%。这表明所提出的方法可以在保持经济可行性的同时提高集成能源系统的低碳性能。此外，针对负载波动和需求响应能力的补充敏感性分析进一步证实，所提出的框架在不同运营条件下的可扩展性和鲁棒性良好。