基于阶梯碳交易成本的含电转气-碳捕集（P2G-CCS）耦合的综合能源系统低碳经济优化调度，采用（Matlab+Yalmip+Cplex） 考虑P2G设备、碳捕集电厂、风电机组、光伏机组、CHP机组、燃气锅炉、电储能、热储能、烟气存储罐。
最近在搞综合能源系统优化调度的项目，发现引入电转气（P2G）和碳捕集（CCS）的耦合确实能玩出不少花样。尤其是叠加阶梯式碳交易成本后，调度策略变得贼有意思。这里用Matlab+Yalmip+Cplex搭了个模型，把风电、光伏、热电联产这些设备揉在一起调，过程踩坑无数，记录几个关键点。
先说P2G和碳捕集的"联动作业"。电转气设备吃的是风电光伏的弃电，吐出合成天然气。这时候碳捕集电厂逮住排放的CO₂，直接给P2G当原料用。代码里这两个设备的耦合约束特别有意思：
% P2G消耗CO₂约束 Constraints = [Constraints, P2G_CO2in == CCS_captured * eta_CCS2P2G]; % 燃气锅炉排放约束 Constraints = [Constraints, CO2_emission == (GB_gas*CO2_gas - CCS_captured)*step_cost];这里etaCCS2P2G是捕集效率系数，stepcost对应阶梯碳价的断点。调试时发现当风电出力突然下降时，P2G的CO₂补给如果跟不上，整个碳循环链条会崩，后来加了个烟气存储罐做缓冲池才算稳住。
储能设备的充放电策略也够折腾。电储能和热储能的充放时序必须跟碳交易成本联调，特别是当碳价进入高阶区间时，宁可让储能多放能也要压碳排放。用Yalmip写时序约束时搞了个状态矩阵：
% 储能状态递推 for t = 2:T Constraints = [Constraints, EES_SOC(t) == EES_SOC(t-1) + EES_in(t)*eta_in - EES_out(t)/eta_out, HES_SOC(t) == HES_SOC(t-1) + HES_in(t)*eta_hin - HES_out(t)/eta_hout]; end开始没考虑充放电效率的非对称性，结果模型总是给出"充电宝式调度"——频繁充放吃效率差，加了效率系数后才符合物理特性。
最头秃的是处理多能流耦合。CHP机组的热电比要和燃气锅炉、P2G产气量联动。这里用了个取巧的办法——把各设备出力转换成等效碳排放当量，再用线性加权做目标函数：
% 目标函数构成 Objective = sum( (C_grid + C_gas) ... % 运行成本 + CO2_cost ... % 阶梯碳成本 + 0.1*sum(EES_cycle) ); % 储能折旧成本调试时发现如果单纯追求经济性最优，系统会疯狂使用碳捕集设备，反而导致总成本更高。后来在目标函数里加了碳捕集能耗惩罚项才平衡过来。
算例跑下来有个反直觉的现象：在中午光伏大发时，系统宁愿让P2G低效运行也要多产气，因为此时电网电价低谷叠加碳配额宽松，综合成本反而更低。这也解释了为什么实际项目中P2G布局要靠近光伏电场。
最后提一嘴模型求解的坑。用Cplex处理2000多个变量时，遇到整数变量导致收敛慢的问题。后来把CHP机组的启停状态改成连续变量+爬坡约束，计算速度直接起飞。看来在精度和效率之间，有时候得做点妥协。
代码仓库里放了几个典型日的调度曲线，明显看到当碳价超过300元/吨时，系统会触发"减排模式"，碳捕集设备出力瞬间拉满，P2G的合成气产量同步上升，整个响应过程跟心电图似的带劲。下次试试把碳交易市场预测模型接进来，应该能整出更骚的操作。
