基于碳交易的含风电系统低碳经济调度.pdf

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1、第37卷第10期电网技术Vol.37No.102013年10月PowerSystemTechnologyOct.2013文章编号：1000-3673（2013）10-2697-08中图分类号：TM721文献标志码：A学科代码：470·4051基于碳交易的含风电系统低碳经济调度张晓辉，闫柯柯，卢志刚，何守龙（河北省电力电子节能与传动控制重点实验室(燕山大学)，河北省秦皇岛市066004）CarbonTradingBasedLow-CarbonEconomicDispatchingforPowerGridIntegratedWithWindPowerSystemZHANGXiaohui,YANKe

2、ke,LUZhigang,HEShoulong(KeyLabofPowerElectronicsforEnergyConservationandMotorDriveofHebeiProvince(YanshanUniversity),Qinhuangdao066004,HebeiProvince,China)ABSTRACT:Alongwiththecontinueddevelopmentof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low-carboneconomy,thesustainabledevelopmentofboth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e

3、conomyandsocietyrisesmakearequestforlow-carbon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developmentofelectricpowersector.Asoneofthemost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competitivecleanenergy,thewindpowergenerationpromotes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thedevelopmentcourseoflow-carbonelectricity,meanwhilea规划理论构建模型，提出了一种同时兼顾电能生产

4、经济性和higherrequirementongridreservecapacityisdrawnduetothe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randomnessofwindpoweroutput.Tomakethecarbon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emissionbecomingschedulableresourcewitheconomicvalue,求解，通过算例验证所提模型与算法的合理性。alow-carbondispatchingobjectiveisestablishedandinwhich关键词：碳交易；风力发电；优化模型；随机

5、规划；混合粒thecarbontradingisled;thecompensationcostofspinning子群算法reserveisledintoeconomicdispatchingobjectivetocopewiththeinfluencescausedbythepredictionerrorofwindpower0引言generation,andthecompensationcostfornegativeefficiencyoperationofwindfarmisledintomakeupthelossdueto可持续发展是关乎国家未来的重大战略，“十technicalwin

6、denergycurtailmentinwindfarm.Using二五”规划纲要指出，到2015年单位国内生产总stochasticprogrammingtheory,anovellow-carboneconomic值CO2排放达到比2010年下降17%的目标，这是dispatchingmodel,inwhichtheeconomyofelectricenergy[1]我国第一次将温室气体排放指标纳入五年计划。productionandlow-carbonemissioncanbesimultaneously作为碳排放的主要来源之一，电力行业具有巨大的considered,ispropose

7、dtotransformthemulti-objective减排潜力和明显的优化空间，大力发展低碳电力对problemintosingle-objectiveproblem.Thestochasticsimulationbasedhybridparticleswarmoptimizationalgorithm于低碳经济的实施与电力可持续发展具有重要意[2]isappliedtooptimizean