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碳交易驱动的风电系统低碳经济调度优化模型
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更新于2024-08-28
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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。
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基于碳交易的含风电系统低碳经济调度
ABSTRACT: Along with the continued development of
low-carbon economy, the sustainable development of both
economy and society rises make a request for low-carbon
development of electric power sector. As one of the most
competitive clean energy, the wind power generation promotes
the development course of low-carbon electricity, meanwhile a
higher requirement on grid reserve capacity is drawn due to the
randomness of wind power output. To make the carbon
emission becoming schedulable resource with economic value,
a low-carbon dispatching objective is established and in which
the carbon trading is led; the compensation cost of spinning
reserve is led into economic dispatching objective to cope with
the influences caused by the prediction error of wind power
generation, and the compensation cost for negative efficiency
operation of wind farm is led in to make up the loss due to
technical wind energy curtailment in wind farm. Using
stochastic programming theory, a novel low-carbon economic
dispatching model, in which the economy of electric energy
production and low-carbon emission can be simultaneously
considered, is proposed to transform the multi-objective
problem into single-objective problem. The stochastic
simulation based hybrid particle swarm optimization algorithm
is applied to optimize and solve the proposed model. Results of
numerical examples show that the proposed model and
algorithm are reasonable.
KEY WORDS: carbon trading; wind power generation;
optimization model; stochastic programming; hybrid particle
swarm optimization
摘要:随着“低碳经济”发展的持续升温,经济和社会的可
持续发展对电力行业提出了低碳化发展的需求。风电作为最
具竞争力的清洁能源之一,促进了电力低碳化的发展进程,
基金项目:国家自然科学基金项目(61374098)。
Project Supported by National Natural Science Foundation of China
(61374098).
同时风电出力的随机性对系统备用提出了更高的要求。建立
低碳调度目标并引入碳交易,使碳排放成为赋有经济价值的
可调度资源;在经济调度目标中引入旋转备用补偿成本以应
对风电预测误差对系统带来的影响,引入风电场负效率运行
补偿成本以弥补风电场技术弃风造成的经济损失。应用随机
规划理论构建模型,提出了一种同时兼顾电能生产经济性和
系统排放低碳性的新型低碳经济调度模型,实现多目标问题
的单目标化。利用基于随机模拟的混合粒子群算法进行优化
求解,通过算例验证所提模型与算法的合理性。
关键词:碳交易;风力发电;优化模型;随机规划;混合粒
子群算法
0 引言
可持续发展是关乎国家未来的重大战略,“十
二五”规划纲要指出,到 2015 年单位国内生产总
值 CO
2
排放达到比 2010 年下降 17%的目标,这是
我国第一次将温室气体排放指标纳入五年计划
[1]
。
作为碳排放的主要来源之一,电力行业具有巨大的
减排潜力和明显的优化空间,大力发展低碳电力对
于低碳经济的实施与电力可持续发展具有重要意
义
[2]
。同时,随着可再生能源发电的不断发展,风
电作为推动低碳经济发展的重要力量受到越来越
多的关注。
传统电力调度模型
[3-6]
以调度周期内的总费用
最小作为目标对含风电系统进行建模,未考虑碳排
放等外部环境问题。文献[7-10]引入了环境惩罚成
本,构建了含风电机组的环境经济调度模型,但未
考虑系统排放的低碳性因素。文献[11]在调度模型
中引入碳排放约束的条件,但未考虑碳排放的经济
价值。文献[12-15]在电网规划中引入碳排放成本,
限制了发电系统的 CO
2
排放,并且优先调度采用先
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tianguichun
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