文檔簡介
1、電力行業(yè)在減少CO2排放方面有很大的潛力,并且擁有較大的可優(yōu)化空間。碳交易機制加快了電力行業(yè)減排的步伐,促進電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度向低碳方向發(fā)展。另外,風電作為清潔能源之一,減少了溫室氣體排放,促使電力行業(yè)低碳化發(fā)展。但是,由于風電功率具有隨機性,且風電的計劃出力往往與真實風電出力有誤差,因而,給系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)度帶來了挑戰(zhàn)。本課題主要對碳排放權交易機制(Carbon emissions trading mechanism,簡稱CETM)下的含風
2、電的電力系統(tǒng)低碳經(jīng)濟調(diào)度問題進行深入研究。
首先,簡述了幾種經(jīng)典的電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度模型,運用隨機規(guī)劃的方法解決風電出力不確定性,并分析了風電不確定性對電力調(diào)度的影響。分析了碳交易機制中的三種碳排放權初始分配方案,通過仿真驗證了本文所提分配方案的優(yōu)越性,并分析了目前三種主要的碳排放權初始分配方式。
其次,給出了一種基于多輪一階密封拍賣的碳交易機制下的含風電的電力系統(tǒng)低碳經(jīng)濟調(diào)度多目標調(diào)度模型。對碳排放權交易中的拍賣機制
3、進行改進,建立了一種新型拍賣方式下的碳排放權交易機制下的低碳調(diào)度目標,并在經(jīng)濟調(diào)度目標中加入柔性負荷成本,建立計及柔性負荷的經(jīng)濟調(diào)度目標。利用隨機模擬混合粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,簡稱PSO)仿真,通過對比不同模式的仿真結(jié)果,說明本文提出模型的優(yōu)越性。研究了柔性負荷和多輪一階密封拍賣對優(yōu)化調(diào)度的影響,通過仿真對比分析,驗證了本文所提新型低碳經(jīng)濟模型同時具有低碳性和經(jīng)濟性。
最后,給
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