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- [10] Data-Driven Probabilistic Optimal Power Flow With Nonparametric Bayesian Modeling and Inference[J]. IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID, 2020, 11 (02) : 1077 - 1090Sun, WeigaoZamani, MohsenHesamzadeh, Mohammad RezaZhang, Hai-Tao
基于博弈论的可再生能源证书交易双层优化模型
被引：6
|作者：
陶悦川
[1
]
孙荣峰
[2
]
姜建国
[2
]
赖姝颖
[1
]
邱靖
[1
,2
]
机构：
[1] 悉尼大学电气与信息工程学院
[2] 齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省科学院能源研究所山东省生物质气化技术重点实验室
来源：
关键词：
碳交易;
可再生能源证书;
博弈论;
电转气;
大规模可再生能源;
D O I：
10.19705/j.cnki.issn2096-5125.2021.01.009
中图分类号：
F416.2 [能源工业、动力工业];
X196 [环境经济学];
学科分类号：
02 ;
0201 ;
020106 ;
0202 ;
020205 ;
摘要：
碳排放交易体系(emission trading schemes, ETS)作为基于市场机制下控制和减少碳排放的政策工具已被越来越多国家采用,同时可再生能源证书(renewable energy certificates,REC)也是国际上促进可再生能源发展的重要机制,但如何提升REC的购买动机以实现其设计目标是政府和研究人员关注的问题。为探讨2种机制的结合能否提升REC的购买动机以实现进一步减排作用,提出了一种基于博弈论的REC交易双层模型,在与现实接近的寡头电力市场条件下,火力发电厂可以购买REC并将其转换为碳排放配额,同时可再生能源发电厂与新兴的电转气(power-to-gas, P2G)合作以求进一步提高利润。以澳大利亚实际的REC、电力、天然气市场为背景,在IEEE 30节点系统上进行了上述模型验证。仿真结果表明,火电机组与可再生能源机组之间的REC交易可以增加社会总福利并减小碳排放,可再生能源机组与P2G间合作具有结合力;另外通过敏感性分析讨论了碳价对REC价格和减排效果的影响。
引用
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