matpower碳排放流

### 使用 MatPower 进行电力系统碳排放流分析

#### 3.1 潮流计算与碳排放流的关系

在电力系统中，潮流计算是确定各节点电压、支路功率分布的基础过程。对于碳排放流的计算，在完成常规潮流计算之后，需进一步考虑各个发电单元的具体情况及其对应的碳排放因子。基于 IEEE14 节点系统的案例可以发现，当已知网络结构参数以及电源和负荷数据后，通过执行潮流算法能够得到详细的功率分配状况[^2]。

#### 3.2 发电机组特性对碳排放的影响

考虑到不同类型发电机组所使用的燃料差异显著影响着最终产生的CO₂总量。例如燃煤电厂相较于天然气联合循环电站具有更高的单位电量碳足迹。因此，在利用MatPower工具包开展仿真之前，应当准备好关于参与调度的所有机组的相关资料，特别是它们各自的效率曲线及平均或边际碳强度指标[^4]。

#### 3.3 整合碳排放因素到MatPower框架内

为了使标准版MatPower支持碳排放流的研究工作，可能需要扩展原始功能集：

- **修改目标函数**：除了追求最低购电费用外，还需加入减少温室气体释放这一项约束条件；

- **引入额外输入变量**：如前所述，这涉及到收集并录入各类电源装置特有的环境性能统计数据；

- **调整输出报告格式**：确保结果展示不仅限于传统意义上的物理量度数，还应包括由本次运行引起的累积性大气污染物增量估计值。

% 假设已经加载了一个IEEE14测试用例作为基础场景
mpc = loadcase('case14');

% 添加新的字段用于存储每台发电机的碳排放系数 (g/kWh)
for i=1:length(mpc.gen(:,1))
    mpc.gen(i,NG+1) = rand()*0.8; % 随机生成示例数值
end

function f = cost_function(x,...)
    ...
    carbon_emission = sum(x .* gen_carbon_factors); % 计算总的碳排放量
    f = fuel_cost + penalty * carbon_emission;
end

上述代码片段展示了如何向现有的`mpc.gen`矩阵增加一列来保存每个发电机的特定碳排放率，并相应地更新成本评估子程序以反映新增加的目标维度。