The ambitious CO2 emission targets of the Paris agreements are achievable only with renewable energy, CO2-free power generation, new policies, and planning. The main motivation of this paper is that future green fuels from power-to-X assets should be produced from power with the lowest possible emissions while still keeping the cost of electricity low. To this end we propose a power-to-X scheduling framework that is capable of co-optimizing CO2 emission intensity and electricity prices in the day-ahead electricity market scheduling. Three realistic models for local production units are developed for flexible dispatch and the impact on electricity market scheduling is examined. Furthermore, the possible benefits of using CO2 emission intensity and electricity prices trade-off in scheduling are discussed. We find that there is a non-linear trade-off between CO2 emission intensity and cost, favoring a weighted optimization between the two objectives.


翻译:巴黎协议的雄心勃勃的二氧化碳排放目标只有在可再生能源、无二氧化碳发电、新政策和规划的情况下才能实现,本文件的主要动机是,电力对电资产的未来绿色燃料应该以尽可能低的排放量从电力生产出来,同时保持低电成本。为此,我们提议一个电对电列表框架,能够在日电市场排期中同时优化二氧化碳排放强度和电价。为当地生产单位开发了三种现实的模式,以便灵活发送,并审查了对电力市场排期的影响。此外,还讨论了在排期中使用二氧化碳排放强度和电价交易的可能好处。我们发现,二氧化碳排放强度和成本之间存在非线性平衡,有利于在两个目标之间实现加权优化。

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
88+阅读 · 2020年12月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
计算机类 | 低难度国际会议信息6条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月28日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月14日
Arxiv
4+阅读 · 2021年1月14日
VIP会员
相关VIP内容
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
88+阅读 · 2020年12月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
计算机类 | 低难度国际会议信息6条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月28日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员