智能电网中的低碳电力调度：需求响应、虚拟机组与碳交易

"这篇研究论文探讨了在智能电网和低碳电力环境下，如何考虑需求响应虚拟机组和碳交易机制，以优化含风电电力系统的调度。作者卢志刚、郭凯、闫桂红和何良策来自河北省电力电子节能与传动控制重点实验室。他们提出了一种新的调度模型，该模型结合了需求侧管理、虚拟机组和碳交易策略，旨在降低火电机组发电成本、减少碳交易成本，并优化虚拟机组运行成本。通过细菌群体趋药性算法求解该模型，并通过仿真算例证明了模型的有效性和优势。该研究受到国家自然科学基金和高等学校博士学科点专项科研基金的支持。" 文章详细介绍了在应对气候变化和碳排放问题时，电力系统调度的重要性。传统电力系统的调度方式已经不能满足现代对低碳电力的需求。为此，作者提出了一个创新的优化调度模型，其中包括两个关键要素：需求响应虚拟机组和碳交易。 需求响应虚拟机组是模型中的一个重要组成部分，它将需求侧资源划分为可调度资源和不可调度资源。对于可调度资源，研究者建立了价格需求响应虚拟机组和激励需求响应虚拟机组模型。这两种虚拟机组有助于调整负荷，响应电力市场变化，从而降低整体运营成本。 同时，模型还引入了碳交易概念，设立碳减排目标和阶梯型碳排放权价格，以限制碳排放量。这种机制鼓励电力企业减少碳排放，通过经济手段促进减排。通过功率平衡约束、机组出力及爬坡约束、虚拟机组运行约束等条件，建立了一个综合考虑碳交易成本、火电机组成本和虚拟机组运行成本的优化调度模型。 为了求解这个复杂的优化问题，作者采用了细菌群体趋药性（BCC）算法，这是一种生物启发式算法，能够有效地搜索全局最优解。通过仿真计算，研究者分析了不同场景下的风电消纳情况和系统的综合运行成本，结果显示，所提出的模型和求解方法在实际应用中具有可行性和优越性。 这篇研究论文为电力系统的低碳调度提供了新的思路，即通过整合需求响应、虚拟机组和碳交易，实现经济效益和环保效益的双重提升。这一方法对于未来电力行业的可持续发展和碳排放控制具有重要意义。