盛四清，李亮亮，劉　夢(mèng)

(華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，河北保定　071003)

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考慮多重不確定因素的含風(fēng)電場(chǎng)低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度

盛四清，李亮亮，劉夢(mèng)

(華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，河北保定071003)

0引言

我國(guó)的傳統(tǒng)的能源發(fā)電格局是以火力發(fā)電為主，但是大量煤炭的燃燒產(chǎn)生了大量CO2的排放，這加劇了全球氣候變暖。風(fēng)電作為新能源發(fā)電中最具前景的發(fā)電方式已經(jīng)獲得人們?cè)絹?lái)越多地重視，但是風(fēng)電的波動(dòng)性和間接性也給電力系統(tǒng)構(gòu)成了巨大的威脅。

伴隨著低碳經(jīng)濟(jì)的持續(xù)升溫，碳交易機(jī)制引入調(diào)度系統(tǒng)。碳交易的引入給電力調(diào)度帶來(lái)了巨大的影響，由于風(fēng)力出力預(yù)測(cè)的不確定性，再加上負(fù)荷預(yù)測(cè)的不確定性和碳交易價(jià)格的不確定性，電力調(diào)度系統(tǒng)成為了一個(gè)含有多重不確定因素的復(fù)雜系統(tǒng)，忽略這些不確定因素，應(yīng)用確定的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)度，顯然會(huì)給電網(wǎng)帶來(lái)很大的風(fēng)險(xiǎn)。

目前關(guān)于含風(fēng)電調(diào)度系統(tǒng)的不確定性研究主要的集中在風(fēng)電預(yù)測(cè)出力的不確定性和負(fù)荷預(yù)測(cè)不確定性上。文獻(xiàn)[1]將模糊理論引入到含風(fēng)電的調(diào)度系統(tǒng)中，用梯形模糊數(shù)來(lái)表示風(fēng)電場(chǎng)每個(gè)時(shí)段的出力。文獻(xiàn)[2]中將間歇式電源出力和負(fù)荷預(yù)測(cè)出力都表示成模糊變量，建立了基于可信性理論的模糊機(jī)會(huì)約束機(jī)組組合模型。文獻(xiàn)[3-4]在調(diào)度模型中,針對(duì)風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差和負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差分別預(yù)留風(fēng)電預(yù)測(cè)出力和負(fù)荷預(yù)測(cè)值的一定比例作為的旋轉(zhuǎn)備用,保證系統(tǒng)的安全運(yùn)行,但是這樣的做法具有一定的盲目性,容易造成備用的浪費(fèi)。文獻(xiàn)[5]中將風(fēng)電的預(yù)測(cè)出力視作隨機(jī)變量，通過(guò)控制機(jī)會(huì)約束中的置信水平的變化實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)電不確定性風(fēng)險(xiǎn)的管理。文獻(xiàn)[6]將風(fēng)電的不確定性表示成風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差的不確定性，并且用模糊變量表示誤差變量，并據(jù)此建立了考慮旋轉(zhuǎn)備用的模糊機(jī)會(huì)約束模型。綜上所述，研究含風(fēng)電調(diào)度系統(tǒng)的不確定性主要是將風(fēng)電出力的不確定性和負(fù)荷預(yù)測(cè)的不確定性表示成隨機(jī)變量或者模糊變量或者同時(shí)含有模糊變量和隨機(jī)變量[7]，利用機(jī)會(huì)約束在滿足一定風(fēng)險(xiǎn)要求的情況下為預(yù)測(cè)誤差預(yù)留一部分的旋轉(zhuǎn)備用，使得電力系統(tǒng)可以安全、穩(wěn)定運(yùn)行。

由于日前調(diào)度碳交易價(jià)格是不確定的，所以碳交易的引入給調(diào)度系統(tǒng)增加了新的不確定因素。文獻(xiàn)[8]將碳交易引入到調(diào)度系統(tǒng)中，應(yīng)用隨機(jī)規(guī)劃理論構(gòu)建模型，充分地考慮了風(fēng)力出力的不確定性。文獻(xiàn)[9]在含大規(guī)模光伏發(fā)電的調(diào)度系統(tǒng)中引入碳交易，利用場(chǎng)景技術(shù)考慮光伏發(fā)電的不確定性，但文章僅考慮了光伏出力的不確定性。文獻(xiàn)[10]通過(guò)引入風(fēng)電的廣義成本，充分地考慮了風(fēng)電的成本，解決了碳交易背景下含風(fēng)電系統(tǒng)接納多少風(fēng)電合適的問(wèn)題，但文章沒(méi)有考慮碳交易價(jià)格的預(yù)測(cè)誤差。文獻(xiàn)[11]通過(guò)場(chǎng)景概率技術(shù)充分的考慮了風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差、負(fù)荷的預(yù)測(cè)誤差、碳交易價(jià)格預(yù)測(cè)誤差，但是模型的求解過(guò)程中將誤差統(tǒng)一地表示成隨機(jī)變量，顯然這是一種簡(jiǎn)化處理方式?，F(xiàn)實(shí)中，不確定因素具有不同的特點(diǎn)，其對(duì)調(diào)度系統(tǒng)的影響也不相同。風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差和負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差主要的對(duì)電網(wǎng)的安全性構(gòu)成威脅，碳交易價(jià)格的預(yù)測(cè)誤差主要的對(duì)調(diào)度的經(jīng)濟(jì)性造成影響。傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差一直存在，人們?cè)陬A(yù)測(cè)負(fù)荷時(shí)有更多的資料、數(shù)據(jù)可以參考，所以負(fù)荷的預(yù)測(cè)誤差表現(xiàn)為一定的隨機(jī)性，有一定的規(guī)律可循。而由于風(fēng)電預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的缺乏，風(fēng)電波動(dòng)性、間歇性較強(qiáng)，所以風(fēng)電的預(yù)測(cè)誤差表現(xiàn)為一定的模糊性。碳交易價(jià)格主要受到碳排放交易機(jī)制、碳排放權(quán)供求總量、氣象條件、低碳技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及碳減排的投資風(fēng)險(xiǎn)的影響[12]，波動(dòng)巨大但是其總是在某一值附近波動(dòng)，所以碳交易價(jià)格預(yù)測(cè)值不是唯一的表示成一個(gè)隨機(jī)變量更加的合理。

本文在前人研究的基礎(chǔ)上，充分地考慮到調(diào)度系統(tǒng)預(yù)測(cè)誤差的多樣性和不同特性，將負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差和風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差分別表示成隨機(jī)變量和模糊變量，碳交易價(jià)格預(yù)測(cè)值表示成隨機(jī)變量。將碳交易價(jià)格預(yù)測(cè)值的隨機(jī)性通過(guò)多場(chǎng)景技術(shù)體現(xiàn)，將風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差和負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差通過(guò)含模糊變量和隨機(jī)變量的混合機(jī)會(huì)約束控制的旋轉(zhuǎn)備用約束來(lái)體現(xiàn)。通過(guò)引入碳交易，使得碳排放量成為調(diào)度系統(tǒng)中新的決策變量，減少了系統(tǒng)的碳排放量，建立了考慮開(kāi)停機(jī)的含火電機(jī)組運(yùn)行成本最小和碳交易成本最小的多目標(biāo)調(diào)度模型，并通過(guò)算例分析突出所提模型的有效性和實(shí)用性。

1碳交易模型

1.1碳交易及其影響

碳交易是通過(guò)建立合法的碳排放權(quán)并允許這種權(quán)利進(jìn)行買(mǎi)賣(mài)，從而實(shí)現(xiàn)碳排放量減少的交易機(jī)制。當(dāng)排放源的實(shí)際排放量小于所分到的排放額度時(shí)，就可以將剩余的額度拿到市場(chǎng)出售獲利；而當(dāng)排放源的實(shí)際排放量超過(guò)所分配的排放配額時(shí)，就必須在碳交易市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)超出的部分，否則將會(huì)面臨高額的罰款[13]。

由于現(xiàn)實(shí)的情況下風(fēng)電的發(fā)電成本要高于火電成本，為了鼓勵(lì)新能源發(fā)電的發(fā)展，國(guó)家會(huì)對(duì)風(fēng)電的并網(wǎng)給予一定的補(bǔ)貼，但是依靠國(guó)家的政策提高風(fēng)電的競(jìng)爭(zhēng)力不是一個(gè)好的選擇。由于風(fēng)力發(fā)電具有不產(chǎn)生碳排放的優(yōu)勢(shì)，所以碳交易的引入有利于降低風(fēng)力發(fā)電的成本，提高風(fēng)電的競(jìng)爭(zhēng)力，還有利于增加節(jié)能減排機(jī)組的出力，有利于新技術(shù)的推廣。

1.2碳交易模型的建立

若以Ep表示調(diào)度系統(tǒng)的碳排放量，Eq表示系統(tǒng)分配到的碳排放配額，則

(1)

(2)

系統(tǒng)的碳交易成本可以表示為

(3)

式中:T為研究周期的時(shí)段數(shù)目，本文取24；N為常規(guī)火力發(fā)電機(jī)組數(shù)目；ζ為機(jī)組i的碳排放強(qiáng)度，t/(MWh)；κi為單位電量的碳排放配額，t/MWh；Pit為機(jī)組i在t時(shí)間段的出力；PDt為t時(shí)間段總的機(jī)組出力，包括火電和風(fēng)電出力；uit為機(jī)組的開(kāi)停機(jī)狀態(tài)，1表示開(kāi)機(jī)0表示關(guān)機(jī)；P為某天的碳交易價(jià)格，當(dāng)Fet>0時(shí)，表示調(diào)度系統(tǒng)支付碳交易成本；當(dāng)Fet<0時(shí)表示調(diào)度系統(tǒng)獲得碳交易收益。

1.3碳交易價(jià)格波動(dòng)模型及多場(chǎng)景處理策略

由于碳交易的價(jià)格只有在每天收盤(pán)后才能確定，而日前調(diào)度卻要在前一天確定機(jī)組的出力計(jì)劃，因此碳交易價(jià)格需要由預(yù)測(cè)獲得。碳交易價(jià)格的預(yù)測(cè)模型有多種，本文采用更好地反映碳交易價(jià)格波動(dòng)性的AR-廣義自回歸條件異方差(AR-GARCH)模型[12]，預(yù)測(cè)原理簡(jiǎn)介如下：

(4)

式中：St和St-1為第t日和t-1日的碳交易價(jià)格；rt為碳交易價(jià)格對(duì)數(shù)的一階方差；δt和σt為中間變量；μt為服從正態(tài)分布的獨(dú)立隨機(jī)變量，可以表示為μt～N(0,1)；c、k、λ、η、θ為常數(shù)，其估計(jì)值見(jiàn)文獻(xiàn)[14]。

若已知t-1、t-2、t-3日的碳交易價(jià)格分別是St-1、St-2、St-3，則根據(jù)(4)式由St-2、St-3、μt-1可以求得δt-1、σt-1，然后再根據(jù)(4)式由碳交易價(jià)格St-1、St-2和δt-1、σt-1、μt，獲得交易日的碳交易價(jià)格St。由于μt和μt-1為隨機(jī)變量，所以求得的碳排放權(quán)價(jià)格也為隨機(jī)變量，在多場(chǎng)景下考慮碳交易價(jià)格波動(dòng)可以通過(guò)蒙特卡羅模擬抽樣估計(jì)得到各個(gè)場(chǎng)景下的碳交易價(jià)格。多場(chǎng)景碳交易價(jià)格求解過(guò)程表述如下：

假設(shè)抽樣的規(guī)模為n,隨機(jī)變量的個(gè)數(shù)為z個(gè),則第i個(gè)樣本表示成X=[xi1,xi2,…,xiz]，i=1,2,…,n， 多場(chǎng)景產(chǎn)生的過(guò)程如下：

① 假設(shè)區(qū)間[xwd,xwu]內(nèi)的值xw的概率分布函數(shù)為Fw(xw),其中w=1,2,…,z；

② 將[xwd,xwu]分成NN個(gè)等距離的區(qū)間；

③ 計(jì)算各個(gè)區(qū)間段對(duì)應(yīng)的概率值εwj,將每一區(qū)間和累積概率相聯(lián)系，利用輪盤(pán)賭確定被選中的區(qū)間。隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)介于0和1的隨機(jī)數(shù)，當(dāng)此數(shù)小于或者等于某一區(qū)間的累積概率時(shí)，該區(qū)間被選中，然后利用蒙特卡洛抽樣確定樣本值；

④ 求取每個(gè)場(chǎng)景下的場(chǎng)景概率。在本模型中z取2，則標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景概率為

(5)

式中：Ps為場(chǎng)景概率值，j、k分別為兩個(gè)隨機(jī)變量被選中的區(qū)間代號(hào)；j=1,2,…,NN；k=1,2,…,NN。

參考文獻(xiàn)通過(guò)上述過(guò)程產(chǎn)生的場(chǎng)景數(shù)一般比較多，需要利用場(chǎng)景縮減技術(shù)得到規(guī)定的場(chǎng)景數(shù)，具體的場(chǎng)景縮減技術(shù)[15]。

2碳交易環(huán)境下含多重不確定性因素的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型

2.1目標(biāo)函數(shù)

本文取多場(chǎng)景下火電運(yùn)行成本最小和碳交易成本最小為目標(biāo)函數(shù)，其表述如下：

(6)

式中：Sit為第i臺(tái)機(jī)組在第t時(shí)段的啟動(dòng)成本；Ns為場(chǎng)景個(gè)數(shù)；Ps為第s個(gè)場(chǎng)景的場(chǎng)景概率值；f(Psit)為第i臺(tái)機(jī)組在第s個(gè)場(chǎng)景下第t個(gè)時(shí)段的煤耗成本，其表達(dá)式可以表示為

(7)

式中：ai、bi、ci為第i臺(tái)機(jī)組的煤耗系數(shù)；Psit為第i臺(tái)機(jī)組在場(chǎng)景s下第t時(shí)段的出力值。

(8)

式中：Pds為場(chǎng)景s下的碳交易價(jià)格；Esp為場(chǎng)景s下的碳排放量。

2.2約束條件

調(diào)度系統(tǒng)約束條件可以分為系統(tǒng)約束條件和機(jī)組約束條件?；痣姍C(jī)組出力、機(jī)組啟停時(shí)間約束、機(jī)組的爬坡約束參考文獻(xiàn)[15]。

在實(shí)際的調(diào)度運(yùn)行中，根據(jù)風(fēng)電預(yù)測(cè)值和負(fù)荷預(yù)測(cè)值對(duì)負(fù)荷進(jìn)行分配，然后對(duì)預(yù)測(cè)誤差預(yù)留旋轉(zhuǎn)備用，保證調(diào)度系統(tǒng)的安全。則系統(tǒng)的功率平衡可以表示為

(9)

式中：Pwt為t時(shí)段風(fēng)電的預(yù)測(cè)值；Plt為t時(shí)段負(fù)荷預(yù)測(cè)值。

由于本文中考慮到負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差和風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差的不同特性，約束條件同時(shí)出現(xiàn)模糊變量和隨機(jī)變量，本文借鑒文獻(xiàn)[7]處理方式應(yīng)用混合機(jī)會(huì)約束條件處理旋轉(zhuǎn)備用約束：

(10)

3模型的求解策略

本文模型分成兩部分求解，即：組合的確定和機(jī)組出力的求取。由于本文的調(diào)度系統(tǒng)中考慮多重不確定因素的不確定性，而不確定因素對(duì)調(diào)度系統(tǒng)的影響不同，負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差和風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差主要的影響是機(jī)組的旋轉(zhuǎn)備用進(jìn)而決定組合，而碳交易價(jià)格的不確定性影響是機(jī)組的出力分配，所以模型的求解分兩步進(jìn)行。

步驟一：首先根據(jù)旋轉(zhuǎn)備用約束和機(jī)組開(kāi)停機(jī)時(shí)間約束獲得可行的機(jī)組組合方式。

① 隨機(jī)生成N×T的0、1矩陣，0代表機(jī)組的關(guān)閉，1代表機(jī)組的開(kāi)啟；

② 計(jì)算機(jī)組的優(yōu)先排序指標(biāo)，值越小的越優(yōu)先啟動(dòng)，指標(biāo)公式如下：

(11)

③ 根據(jù)混合模擬檢驗(yàn)策略[9]檢驗(yàn)生成的機(jī)組開(kāi)停機(jī)狀態(tài)是否滿足旋轉(zhuǎn)備用條件。若滿足，進(jìn)行冗余機(jī)組的處理，按照機(jī)組的排序，值大的優(yōu)先關(guān)機(jī)，直到滿足備用約束條件；若不滿足，按照排序指標(biāo)，值小的優(yōu)先開(kāi)機(jī)，直到滿足旋轉(zhuǎn)備用約束條件。

④ 檢驗(yàn)是否滿足開(kāi)停機(jī)時(shí)間約束，此處利用文獻(xiàn)[14]的啟發(fā)式調(diào)整策略進(jìn)行調(diào)整。滿足開(kāi)停機(jī)時(shí)間約束后重新判斷是否滿足旋轉(zhuǎn)備用約束，若滿足保留開(kāi)停機(jī)方案，否則舍棄。重復(fù)步驟1得到滿足條件的開(kāi)停機(jī)方案Npop個(gè)。

步驟二：多場(chǎng)景下考慮碳交易價(jià)格波動(dòng)的機(jī)組出力分配。

① 利用輪盤(pán)賭方法計(jì)算相應(yīng)場(chǎng)景的概率，利用蒙特卡洛抽樣方法得隨機(jī)變量值進(jìn)而計(jì)算出碳交易價(jià)格，經(jīng)場(chǎng)景縮減得到場(chǎng)景數(shù)為Ns個(gè)；

② 對(duì)于每個(gè)場(chǎng)景下進(jìn)行機(jī)組的出力分配，每個(gè)場(chǎng)景除碳交易價(jià)格不同外，其它參數(shù)相同，機(jī)組的出力水平的確定利用多目標(biāo)粒子群算法求解；

③ 比較目標(biāo)函數(shù)值，確定最小成本下其機(jī)組組合方式作為最優(yōu)機(jī)組組合。

4算例分析

本文引用10機(jī)組算例，機(jī)組參數(shù)參見(jiàn)表1,模糊置信水平取0.75,隨機(jī)置信水平取0.9，機(jī)組啟停費(fèi)用及機(jī)組啟停時(shí)間約束參考文獻(xiàn)[9]。交易日前三天的碳交易價(jià)格分別為18、19、17USD/t，每種機(jī)組組合方式下縮減后場(chǎng)景數(shù)取50，電網(wǎng)的基準(zhǔn)線排放因子由邊際排放因子和容量邊際排放因子加權(quán)各占50%求得，取值為0.76t/MWh。負(fù)荷預(yù)測(cè)值參考文獻(xiàn)[16]，風(fēng)電的預(yù)測(cè)值參考文獻(xiàn)[17]。

表1　常規(guī)火電機(jī)組參數(shù)

表注：Uup/Udown表示火電機(jī)組單位時(shí)間內(nèi)最大上升/下降速率。

在最優(yōu)的啟停計(jì)劃下，50個(gè)場(chǎng)景分別對(duì)應(yīng)著不同碳交易價(jià)格預(yù)測(cè)值下的機(jī)組出力情況，可以利用式(12)，確定最優(yōu)機(jī)組組合方式下的機(jī)組最優(yōu)出力。

(12)

式中：Ps代表第s個(gè)場(chǎng)景下的碳交易價(jià)格Pds被選中的概率；F為總成本，即碳交易成本與火電運(yùn)行成本的和；Fs代表的是第s個(gè)場(chǎng)景下的系統(tǒng)調(diào)度總成本；min{F}為最優(yōu)機(jī)組組合方式下50個(gè)價(jià)格場(chǎng)景中系統(tǒng)調(diào)度總成本最小值。

公式(12)中的Ps代表價(jià)格Pds被選中的概率，由公式(4)知碳交易價(jià)格的預(yù)測(cè)值是在某一值附近波動(dòng)，而這個(gè)值是最有可能的碳交易價(jià)格的真實(shí)值，越靠近真實(shí)值其被選中的概率也就越大，倒數(shù)也就越?。欢?12)的第二項(xiàng)是指第s個(gè)場(chǎng)景下總成本值與總場(chǎng)景最小總成本值之差占總場(chǎng)景最小總成本值的比重，其值越小，說(shuō)明第s場(chǎng)景的總成本越小，考慮的是場(chǎng)景的經(jīng)濟(jì)、環(huán)保性。綜上，公式(12)既考慮碳交易價(jià)格預(yù)測(cè)的合理性，也考慮了調(diào)度的經(jīng)濟(jì)、環(huán)保性，其值最小的場(chǎng)景出力值作為最終最優(yōu)的調(diào)度結(jié)果，最終得到的日前24時(shí)段的機(jī)組出力結(jié)果見(jiàn)表2，最優(yōu)機(jī)組組合方式下總成本最小為638 310＄，這是兼顧50種場(chǎng)景下總成本期望最小值。

表2　50場(chǎng)景下最優(yōu)機(jī)組出力

保持表2機(jī)組的組合方式不變，模式1僅考慮目標(biāo)函數(shù)1，模式2為考慮碳交易下的調(diào)度模式。兩種模式下清潔機(jī)組3、4、5的出力變化情況如圖1所示。

圖1　不同模式下清潔機(jī)組出力情況

由圖1可知，在系統(tǒng)負(fù)荷比較大的12時(shí)段和20時(shí)段，此時(shí)是負(fù)荷的峰值階段，機(jī)組出力都達(dá)到較大值，出力變化不明顯；在其他階段，模式2下的機(jī)組出力明顯高于模式1下的機(jī)組出力，清潔機(jī)組出力的增加有利于減少碳排放量，帶來(lái)碳收益，降低系統(tǒng)成本。

表3列出來(lái)碳交易的引入對(duì)傳統(tǒng)調(diào)度成本的影響。

表3　不同調(diào)度模式調(diào)度成本對(duì)比

碳交易的引入，使得火電機(jī)組的運(yùn)行費(fèi)用有所增加，但是碳排放量的降低使得模式2在碳交易市場(chǎng)可以獲得13 260＄的收益，這使得總的調(diào)度成本降低2.03%。

圖2和圖3分別表示保持機(jī)組最優(yōu)組合方式不變的情況下，隨機(jī)置信水平、模糊置信水平變化下火電運(yùn)行成本和碳交易成本變化趨勢(shì)。

圖2　火電成本、碳交易成本隨隨機(jī)置信水平的變化

圖3　火電成本、碳交易成本隨模糊置信水平的變化

由圖2所示，伴隨隨機(jī)變量置信水平的提高，火電運(yùn)行成本上升，碳交易成本稍微提高，這是由于，隨機(jī)變量置信水平越高說(shuō)明，系統(tǒng)能量供給越穩(wěn)定，安全性越好，在負(fù)荷高峰時(shí)為保證安全性會(huì)啟動(dòng)更多的機(jī)組保證能量的供給，這使得火電機(jī)組的成本有所上升，由于所開(kāi)機(jī)組數(shù)量的增加，清潔機(jī)組的出力會(huì)有所減少，碳交易成本會(huì)有所上升。

由圖3所示，伴隨著模糊變量置信水平的增加，火電運(yùn)行成本有所降低，碳交易成本也有所降低。模糊變量置信水平越高說(shuō)明風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差可信度比較高，系統(tǒng)沒(méi)有必要開(kāi)啟太多機(jī)組來(lái)應(yīng)對(duì)風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差，則調(diào)峰時(shí)開(kāi)啟的機(jī)組少，火電的運(yùn)行成本降低，清潔機(jī)組的出力得到增加，碳交易成本降低。

本文模型中，通過(guò)控制隨機(jī)變量置信水平、模糊變量置信水平的變化，可以在風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)成本中找到一個(gè)平衡點(diǎn)，從而達(dá)到調(diào)度系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、環(huán)保、安全的統(tǒng)一。

5結(jié)束語(yǔ)

本文考慮到碳交易引入含風(fēng)電調(diào)度系統(tǒng)中多重不確定因素，針對(duì)多重不確定因素區(qū)別建模。風(fēng)電預(yù)測(cè)和負(fù)荷預(yù)測(cè)的不確定性轉(zhuǎn)換成各自預(yù)測(cè)誤差的不確定性并分別體現(xiàn)到旋轉(zhuǎn)備用中去，碳交易價(jià)格的不確定性應(yīng)用多場(chǎng)景技術(shù)處理，建立了考慮風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差、負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差、碳交易價(jià)格預(yù)測(cè)誤差的低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。模型的建立考慮了多種機(jī)組組合方式、多種價(jià)格場(chǎng)景下的調(diào)度成本最小化，最終的調(diào)度結(jié)果兼顧50種碳交易價(jià)格場(chǎng)景，根據(jù)場(chǎng)景評(píng)價(jià)指標(biāo)選出最優(yōu)調(diào)度計(jì)劃。算例分析顯示，碳交易的引入可以有效地降低系統(tǒng)的碳排放，考慮多重不確定因素下的含風(fēng)電低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度可以更加符合實(shí)際的調(diào)度情況，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、環(huán)保、安全的統(tǒng)一。

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盛四清(1965-)，男，教授，博士，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行、分析與控制，E-mail:hdbdssq@163.com；

李亮亮(1989-)，男,碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行、分析與控制，E-mail:lilianglinag412@163.com；

劉夢(mèng)(1990-)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行、分析與控制，E-mail:15733227850@163.com。

(責(zé)任編輯：林海文)

Low-carbon Economic Dispatch of Power System Integrated with Wind Farms by Considering Uncertainties FactorsSHENG Siqing, LI Liangliang, LIU Meng

(School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China)

摘要：碳交易引入含風(fēng)電的調(diào)度系統(tǒng)中,由于碳交易價(jià)格的不確定性增加了含風(fēng)電系統(tǒng)的不確定因素的數(shù)量。針對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度中的多重不確定因素，根據(jù)其不同的特性和對(duì)調(diào)度系統(tǒng)的不同影響區(qū)別對(duì)待，將風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差和負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差表示成模糊變量和隨機(jī)變量，并用混合機(jī)會(huì)約束考慮其對(duì)調(diào)度系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用的影響，應(yīng)用多場(chǎng)景技術(shù)根據(jù)碳交易價(jià)格的波動(dòng)模型建立考慮碳交易價(jià)格波動(dòng)下的低碳調(diào)度模型。模型的求解通過(guò)機(jī)組組合方式的確定和機(jī)組出力分配兩部分進(jìn)行，通過(guò)場(chǎng)景評(píng)價(jià)指標(biāo)得到最優(yōu)機(jī)組組合方式下的最優(yōu)機(jī)組出力。最后通過(guò)10機(jī)組算例證明了模型的有效性和合理性。

關(guān)鍵詞：碳交易；碳交易價(jià)格；混合機(jī)會(huì)約束；場(chǎng)景概率；低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度

Abstract：Because of the uncertainty of the price of carbon trading, carbon trading is introduced in dispatching system integrated with wind power system, which increases the number of uncertain factors. In view of the multiple uncertainties of low-carbon economic dispatching, in this paper, according to their different characteristics and their different influence on the dispatching system, wind power forecast error and load forecast error are expressed as fuzzy variables and random variables, and a hybrid chance-constrained condition is used to consider its influence on spinning reserve of dispatching system. According to carbon trading price volatility model, multiple scenarios technology is used to establish low-carbon dispatching model by considering the carbon trading price fluctuation. The model is solved through the determining of the unit on/off status and the dispatching of unit power output, and the optimal power output is determined under the optimal unit on/off status by using scenario evaluation index. A ten-unit test system is used to verify the rationality and effectiveness of proposed model.

Keywords：carbon trading; price of carbon trading; mixed chance constraint; scenario probability; low-carbon economic dispatch

作者簡(jiǎn)介：

收稿日期：2015-05-14

中圖分類(lèi)號(hào)：TM734

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1007-2322(2016)02-0077-07