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近期, Applied Energy期刊发表了一篇题为"Optimal long-term planning of CCUS and carbon trading mechanism in offshore-onshore integrated energy system"的研究论文。该文创新性地提出了应用于海上-陆上综合能源系统中碳捕集、利用和封存和碳交易机制的长期优化规划方法。
近年来，化石燃料的大量开采和使用大大加剧了全球温室效应。据估计，到2050年，发电和油气行业将分别占全球碳排放量的34%和15%。海上-陆上综合能源系统包括海上原油开采、海上风电场发电、陆上石油初馏和陆上燃煤/燃气发电，具有减排潜力。
碳捕集、利用和封存（CCUS）是化石能源使用过程的碳减排的必然选择。据估计，中国近海沉积盆地的二氧化碳封存能力为573-779 Gt，可封存中国沿海地区140-190年的二氧化碳排放量。2022年12月7日，亚洲最大的海上采油和二氧化碳回注平台“恩平15-1”平台投入运行，最大封存能力为每年300 kt CO2。这一在中国南海的尝试引发了关于二氧化碳提高海上油藏采收率（CO2-EOR）可行性的讨论。目前所遇到的机遇与挑战如下：
1）CCUS在实现中国碳达峰和碳中和目标方面发挥着重要作用。然而，目前学界对CCUS在海洋石油勘探开发后续长期作业中二氧化碳减排和经济效益的研究仍显不足。并且，由于地质模型的复杂性和非凸性，在优化规划中对CO2-EOR的动态地质演化过程进行建模的研究仍然很少。
2）碳交易机制（CTM）是减缓全球变暖和管理碳排放的最有效战略之一。然而，目前学界广泛采用的阶梯型CTM在履约年度内只有一个配额价格，企业无法灵活套利和管理风险。并且，随着越来越多的排放企业参与进中国碳交易市场，市场价格的波动会变得更加剧烈和不可控，企业在参与碳交易市场时需要衡量和管理风险。
3）海上-陆上综合能源系统中市场价格和风力发电具有高度的不确定性，使得开发更精确的风险度量和灵活的风险管理策略变得至关重要。风险价值（VaR）具有简单明了的定义，然而它并不总是满足次可加性，因此不能用于衡量组合投资的风险；条件风险价值（CVaR）满足次可加性，但过于关注肥尾效应导致结果保守。组合风险价值（GlueVaR）可以通过调整参数来平衡VaR的简单性和CVaR的次可加性，实现VaR和CVaR之间的任意风险度量，更便于规划者在风险管理中使用。然而，在最优规划问题中使用GlueVAR管理风险的研究却很少。
为解决上述问题，本文提出了应用于海上-陆上综合能源系统中CCUS和CTM的长期优化规划方法。主要贡献有两个方面：
1）提出了一个包含CO2-EOR和甲烷再利用的CCUS模型，其中黑油模型用于描述向储层注入二氧化碳时的原油置换过程。根据现有的碳交易法规提出了基于价格的碳交易机制模型，并通过AR-GARCH(1,1)模型生成了不确定的碳排放配额（CEA）、核证自愿减排量（CCER）和重油的价格信号。采用多带区间数（MBI）描述具有不确定性的CEA价格、CCER价格、重油价格以及海上风电场的最大可获得出力。采用组合风险价值来度量不确定性对系统造成的风险，并将其用于搭建包括风险聚合和风险分散的风险管理框架。在该框架下，搭建海上-陆上综合能源系统中CCUS和价格型CTM的长期优化规划模型。
2）采用隐式压力显式饱和度方法获得黑油模型偏微分方程组的数值解，采用基于ReLU的多层感知凸包络（MLPCE）方法将模型中的非线性约束为混合整数线性约束。采用多带区间可能度方法和GlueVaR的一致性将原不确定性优化模型转化为混合整数线性规划模型，该模型可由商业求解器CPLEX高效求解。在一个珠江口东岸的实际海上-陆上综合能源系统验证了所提模型和求解方法的有效性。
海上-陆上综合能源系统包括发电企业和油气企业。煤炭/天然气发电企业通过燃烧煤炭/天然气发电并排放二氧化碳。海上风力发电场利用风能生产清洁电力。油气企业通过海上石油开采平台开采原油，并将其运输到石油蒸馏厂生产天然气和重油，同时排放二氧化碳。燃气锅炉燃烧天然气，为石油初馏和二氧化碳汽提提供热量，同时排放二氧化碳。各种能源，包括热水、原油/重油、二氧化碳、天然气和电力，通过管道或电缆实现能源生产设备和负载之间的输送。海底综合管道系统由二氧化碳和原油输送管道以及海底电缆组成，它连接着海上石油生产设施和陆上系统。
图1 海上-陆上综合能源系统的结构
在CCUS中，石油初馏过程中产生的甲烷被重新利用于燃气锅炉加热和燃气发电。发电和油气企业生产过程排放的CO2可以通过CO2捕获、压缩、运输和注入的方式储存在海上油藏中，在实现减排的同时提高采油率。30%的乙醇胺（MEA）溶液被用于化学吸收燃煤/燃气发电机、石油初馏厂和燃气锅炉排放的二氧化碳。
图2 30% MEA溶液化学捕获二氧化碳工艺示意图
根据中国广东省的现行政策和市场机制，本文提出了包括碳净排放量（NCE）和碳减排量（CER）测算、一级市场、二级市场和年度碳核算在内的CTM模型。在一级市场，政府向排放控制企业免费发放CEA，碳减排项目自愿申请CCER。在二级市场上，控排企业和减排企业根据市场价格交易CEA和CCER。每年年底，政府对控排企业的碳排放量进行核算。
图3 碳交易机制示意图
采用MBI来描述价格和风电不确定性。将不确定量的区间平均分成NB个子区间，并通过累积分布函数描述各不确定量概率。每个子区间的概率可通过该子区间的历史数据样本数与总样本数的比值来计算。针对现有风险度量方法的不足，采用了GlueVaR来度量价格和风电不确定性造成的投资组合风险。进一步，根据风险管理领域巨擘J. C. Hull提出的包括风险聚合和风险分解的风险管理策略来管理不确定性造成的风险：风险聚合通过多样化来降低风险，包括建立多样化的投资组合、风险对冲或将风险成本转化为无风险成本；风险分解通过管理每笔金融交易的风险来降低系统风险。
图4 MBI示意图
采用基于ReLU的多层感知器拟合黑油模型中的经验公式。对于拟合后输出变量和另一个变量相乘这样的连续变量相乘项，学界通常使用McCormick技术进行凸松弛，但经常导致较大的松弛间隙。将最后一个隐层中每个神经元的输出分别与相乘变量包络，从而有效减少冗余可行区域并减少松弛间隙。转化后的模型为混合整数线性优化问题，通过直接调用CPLEX商业求解器求解。
图5 传统McCormick包络和基于ReLU的多层感知器包络方法示意图
本文所提方法被用于珠江口东岸的海上-陆上综合能源系统。
图6 珠江口东岸海上-陆上综合能源系统
图7给出了石油开采和二氧化碳注入量结果。在不使用CO2-EOR的情况下，持续采油会导致整个油藏压力下降，从而降低采油量。如蓝色虚线所示，随着采油量减少，压力下降速度减慢，从而使采油量减少速度减慢。在CO2-EOR的情况下，由于投资了更多的压缩机，注入油藏的CO2增加了。注入的二氧化碳提高了注入井的储层压力，并逐渐向开采井扩散，从而减缓了压力下降和石油开采率下降的速度，并在后期提高了开采率。
图7 石油开采和二氧化碳注入量
为了分析风险聚合的机理，图8显示了不同风险权重下各风险成本和无风险成本的期望值和GlueVaR值，其中设定权重为1的成本为基数。可以看出，弃风成本的期望值和GlueVaR值都不随权重的变化而变化，这表明其并不是风险聚合的工具。当权重在1到0.7之间时，随着权重的减小，CTM成本的期望值和GlueVaR值都有较大的减小，此时CTM是风险聚合的主要工具。与预期值相比，它的GlueVaR值大幅降低，因为通过调整两个CTM交易产品（即CEA和CCER）的交易量，可以在保持经济性的同时实现更多样化的风险聚合。当权重在0.7到0.4之间时，无风险成本的期望值随着权重的减小而大幅增加，这表明随着计划者更加厌恶风险，风险成本转移到了无风险成本上。当权重介于0.4和0之间时，重油销售的期望值和GlueVaR值随着权重的减小而大幅增加，此时CTM逐渐耗尽，重油销售成为风险聚合的主要工具。因此，通过调整风险权重，所提出的基于GlueVaR的风险管理长期优化规划模型可以使规划者灵活地修改风险聚合方案，实现经济与风险的平衡。
图8 不同风险权重下每种风险成本和无风险成本的预期值和GlueVaR值
本文提出了一种包括CCUS和CTM的长期优化规划方法，以提高海上-陆上综合能源系统的经济效益和减碳效益。通过对珠江口东岸的实际系统进行案例研究，证明了所提方法的有效性。主要结论如下：
1）所提出的CCUS模型可提高经济效益并减少碳排放。与不采用CCUS相比，总成本的期望值和GlueVaR值更低，二氧化碳排放量更低，石油开采量更高。
2）所提出的基于价格的CTM具有良好的经济性和规避风险的能力。与阶梯型CTM相比，减排量相近，但期望值和总成本GlueVaR值均小于阶梯型CTM。与不采用CCUS和CTM的结果相比，所提方法的结果减少了13.28%的CO2排放，总成本的期望值和GlueVaR值也分别减少了2.381%和22.480%。
3）所提出的长期优化规划模型采用MBI描述不确定性并采用基于GlueVaR的风险管理框架，设置了合理的风险权重，实现了经济性和风险性的平衡。风险权重从只考虑期望值变为只考虑GlueVaR变化的过程中，风险聚合的变化顺序为CTM成本、无风险成本和重油销售利润，而风电削减成本基本不变。
4）与传统的线性插值法和McCormick包络法相比，所提出的基于ReLU的多层感知器包络方法可以减少松弛间隙，提高计算精度。
盛煊：博士研究生，主要研究方向为电力系统和综合能源系统的建模，规划，优化运行与控制等。在Applied Energy、CSEE Jounal of Power and Energy Systems、Journal of Modern Power System and Clean Energy、中国电机工程学报等能源电力领域期刊以一作和除导师外一作发表论文4篇。
林舜江：华南理工大学副研究员，博士生导师，IEEE Senior Member (国际电气与电子工程师协会高级会员)，中国电机工程学会高级会员，中国电机工程学会电力系统专业委员会学组委员，IEEE PES中国区直流电力系统技术委员会直流系统规划与设计技术分委会常务理事，IEEE PES中国区青年专家委员会委员，广东高校“千百十人才培养工程”第八批培养对象。主要研究方向为新能源电力系统优化调度，综合能源系统优化调度，新能源电力系统稳定分析与优化控制，电力系统动态负荷建模等。主持国家自然科学基金面上项目1项、国家自然科学基金青年科学基金项目1项、国家重点研发计划项目子课题1项、广东省自然科学基金项目3项、国家/全国重点实验室开放基金重点项目2项、广东高校优秀青年创新人才培养计划项目1项、中央高校基本科研业务费项目3项、华南理工大学科研启动项目1项和企业委托科技项目12项(其中经费超过200万元的项目3项)。获得中国机械工业科学技术奖二等奖1项，中国南方电网公司科技进步奖二等奖1项。已在科学出版社出版专著2部。已发表学术论文160多篇，其中SCI收录50多篇，EI收录的第一或通信作者论文100余篇。已获得授权发明专利12项。
刘明波：华南理工大学电力学院教授，博士生导师，IEEE Member，华南理工大学广东省绿色能源技术重点实验室主任，广东电力交易中心有限责任公司独立董事，中国电机工程学会荣誉理事，广东省能源研究会副理事长，广州市能源学会副理事长，《电力系统自动化》、《电网技术》、《电力设备自动化》、《电力系统保护与控制》和《广东电力》期刊编委，电力系统智能化调度与控制科研团队负责人。主持973和863项目课题各1项、国家自然科学基金面上项目4项、省部级项目4项及其它项目50余项；出版专著5本和标准2本，发表论文310余篇，授权发明专利30余项；获广东省科技进步三等奖2项，中国电力科技进步三等奖1项，南方电网公司科技进步一和二等奖各1项、三等奖2项，广东电力科学技术奖一等奖1项，IEEE标准协会“国际标准贡献奖“2项，1篇论文入选2021年度F5000论文。在电力系统集中式和分布式优化理论和算法、高比例可再生能源电力系统优化调度、博弈论应用于电力市场分析、电压稳定分析与控制、线损理论计算及工程应用等均取得了创造性的研究成果。
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