低碳环境下发电优化调度模型与方法研究

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1、万方数据分类号型2鱼UDC621．3博士学位论文密级低碳环境下发电优化调度模型与方法研究刘思东学科专业电左丕统区墓自动丝指导教师简金塞数援论文答辩日期答辩委员会主席学位授予日期论文评阅人㈣万方数据广西大学学位论文原创性和使用授权声明本人声明所呈交的论文，是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除己特别加以标注和致谢的地方外，论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得广西大学或其它单位的学位而使用过的材料。与我一同工作的同事对本论文的研究工作所做的贡献均已在论文中作了明确说明。本人在导

2、师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品，知识产权归属广西大学。本人授权广西大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权保存并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本学位论文属于：口保密，在年解密后适用授权。／日不保密。(请在以上相应方框内打“√”)论文作者签名：专Ij黑．旮、指导教师签名：日期：20f段Io、2,O日期：2．01中．Io-2,0作者联系电话：侈牛2z岁；Dz譬乙。电子邮

3、箱：厶“／衫阜“九园化易、c：o们俑丝·万方数据低碳环境下发电优化调度模型与方法研究摘要考虑低碳环境下的碳交易和碳税政策、权衡鲁棒利润和电价风险、合理制定含风电场发电机组的最优调度方案，以期减少耗煤所排放的二氧化碳、消纳风电波动的影响、降低发电成本，对大力推进节约型社会的建设，促进社会经济效益的进一步提高，具有显著的理论意义和现实价值。然而，极其复杂的低碳政策、电价波动和风电波动等因素，以及它们之间的相互作用，导致现有的相关理论无法有效研究发电优化调度问题。为此，本论文研究了低碳环境下基于成本和利润的机组组合模型求解策略、考虑碳

4、交易和碳税的机组组合建模及求解、计及鲁棒利润和风险价值的发电优化调度模型及求解、风场风电容量的分配方法、以及含风电波动和碳交易的机组组合模型及求解等系列问题。论文共分为六章，第一章为绪论，第二章至第五章为主要研究工作，第六章对全文进行了总结。本文主要研究成果如下：第二章讨论了发电优化调度的基于成本的机组组合模型和基于利润的机组组合模型，并研究了两个模型的求解策略。首先利用一个更紧的二阶锥松弛方法将两个模型的混合整数二次规划形式转化为混合整数二阶锥规划形式。进一步，提出二阶锥线性化方法将混合整数二阶锥规划形式转化为混合整数线性规划

5、形式。仿真结果表明，本文所构造的混合整数线性规划模型是解决机组组合问题更好的求解策略，能获得高质量的次优解。第三章提出考虑碳交易和碳税的发电优化调度模型和求解方法，并对碳交易和碳税机制进行了比较分析。首先，建立了基于碳交易的发电优化调度模型，该模型不仅考虑了碳排放配额约束，同时也考虑了碳排放权交易；基于分段线性化和二阶锥线性化方法，提出一种求解考虑碳交易的发电优化调度问题的新方法。其次，建立了考虑碳税的发电优化调度模型，可分析不同碳税场景对发电商利润和碳排放的影响；利用二阶锥线性化方法将考虑碳税的发电优化调度模型转化为混合整数线

6、性规划进行求解。最后，从减排效果和抑制需求两方面对碳交易和碳税机制进行了比较分析。，j≈’万方数据10机组24时段系统上进行仿真计算，验证了上述模型和方法的有效性。第四章提出计及条件鲁棒利润和碳交易的发电优化调度模型和求解方法。首先，考虑电价波动对发电商利润的影响，定义条件鲁棒利润和最坏情况条件鲁棒利润，将基于利润的机组组合模型拓展到基于条件鲁棒利润和最坏情况条件鲁棒利润的机组组合模型。进一步，考虑碳交易，建立了计及条件鲁棒利润和碳交易的发电优化调度模型。借助蒙特卡罗方法模拟电价场景，将所建模型转化为混合整数二阶锥规划进行求解。

7、通过1O机24时段系统的算例仿真，验证了所建模型和求解方法的有效性。发电商可以利用该模型优化发电，平衡利润和风险，根据碳市场价格的高低做出相应的碳交易策略。‘第五章提出平抑风电波动的多风场风电容量的分配方法，并建立了含风电和碳交易的机组组合模型。首先，运用Copula函数分析了风电场风速的相关关系，并构造了适合风电场的均值．方差模型优化各风场风电容量的分配。进一步，考虑到均值．方差对参数灵敏的特点，提出基于鲁棒优化思想的多风场鲁棒优化模型，并在盒式不确定集和椭球不确定集下将该模型转化为可用内点法计算的线性规划模型和二阶锥规划模型

8、。最后，引入碳总量控制和交易模式，建立了含风电波动和碳交易的机组组合模型，采用二阶锥线性化和分段线性化方法，将模型转化为混合整数线性规划形式进行求解。10台火电机组和1个风电场仿真验证风电波动和碳价的变化对系统运行成本以及碳排放量的影响。关键词：机组组合；混合整