碳交易驱动的风电系统低碳经济调度优化模型

随着全球经济与社会的持续发展，低碳经济已成为全球关注的重点，电力行业的绿色发展尤其受到重视。风能作为一种清洁且具有竞争力的可再生能源，其大规模应用推动了电力系统的低碳转型。然而，风能的随机性特性对电网稳定提出了更高的需求，特别是对电网储备容量的需求。为了使碳排放成为可以计划和具有经济价值的资源，论文提出了一个基于碳交易的低碳经济调度模型。 该模型的核心目标是实现电力系统的经济生产和低碳排放双重优化。首先，通过引入碳交易机制，将碳排放转化为一种可以买卖的商品，使得发电企业的碳排放行为有了市场约束，从而鼓励它们采取更环保的运营策略。这不仅有助于减少温室气体排放，也符合全球应对气候变化的政策导向。 其次，模型考虑了风能发电预测误差对电网的影响，通过纳入补偿成本到经济调度中，确保在应对风力波动时，系统的稳定性和经济效益得到平衡。这意味着电力调度不仅要考虑经济效益，还要考虑到因风能预测不准确可能导致的额外运行成本，如旋转备用电源的投入。 此外，模型还关注风力发电的负效运营问题，即技术上的风能弃置，这会导致能源浪费和经济损失。因此，通过计算和纳入风力农场的负面效率操作补偿成本，模型能够弥补由于技术原因导致的风能利用不足，进一步提升整体系统的能源效率。 论文采用了随机编程理论，构建了一个全新的低碳经济调度模型，旨在同时优化电力生产的经济性与碳排放的降低，以适应风能电力系统在低碳经济条件下的复杂动态环境。通过这样的方法，研究者希望能够找到一种既能满足清洁能源发展目标，又能有效管理成本和风险的电力调度策略，推动整个电力行业的可持续发展。