面向数据驱动碳排放追踪的碳感知最优潮流方法
系统与控制
2025-10-29 v1 系统与控制
摘要
量化电力网中的 locational carbon 排放对于实施有效的碳减排策略至关重要，尤其是依赖电力的客户。本文提出一种碳感知最优潮流（OPF）框架，集成数据驱动的碳追踪，实现对电负荷的 nodal carbon 排放的快速估计。通过数据驱动技术开发 generator-to-load carbon 排放分布因子，可推导出 average 和 marginal carbon 排放的解析公式，并无缝集成到 DC OPF 模型中作为线性约束。该碳感知 OPF 模型使市场运营商能够在减少温室气体排放的同时优化能源调度。在 IEEE 测试系统上的仿真确认了该方法的准确性和计算效率，凸显了其在实时碳感知系统操作中的适用性。
引用
@article{arxiv.2510.23877,
title = {Carbon-Aware Optimal Power Flow with Data-Driven Carbon Emission Tracing},
author = {Zhentong Shao and Nanpeng Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.23877},
year = {2025}
}