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user: 4. 算例分析 4.1. 初始数据 为验证本文所提出的新型优化调度模型的合理性与算法的可行性，以1个装机容量为30 MW的风电场和6台火电机组的测试系统进行仿真计算。调度周期为1天，分为24个时段。火电机组参数如表1所示，风功率预测曲线如图2所示。其中pu为标么值，其基准值为100 MW×h。 风电场的发电成本价格为0.05万元/(MW×h)，旋转备用容量价格为0.02万元/(MW×h)，风电场负效率运行补偿价格为0.03万元/(MW×h)。系统正、负旋转备用容量取系统总负荷的5%，风电机组出力的最大变化率取25%，风电穿透功率系数取22%。置信水平 β 0 ， β 1 ， β 2 ， β 3 ， β 4 均取0.99。该系统的区域电量边际排放因子(OM)为1.002，容量边际排放因子(BM)为0.594，以二者权重各50%加权平均得到该系统的电网基准线排放因子为0.798。系统负荷需求数据见表2。 4.2. 优化调度结果 碳交易成本价格取欧洲交易市场的平均价格136元/t，碳排放权期望出售价格定为150元/t，发电权交易的价格定为20元/MW×h。采用本文所提优化算法对含风电系统的低碳经济调度模型求解。模型优化 图1. BCC算法流程 图2. 风功率预测曲线 Table 1 Thermal power unit parameter 参数 G 1 G 2 G 3 G 4 G 5 G 6 P G i max (MW) 200 80 50 35 30 40 P G i min (MW) 50 20 15 10 10 12 r i u p (MW/min) 5 2 1.25 0.875 0.75 1 r i d o w n (MW/min) 5 2 1.25 0.875 0.75 1 a i 150 25 0 0 0 0 b i 2 2.5 1 3.25 3 3 c i 0 0 0 0 0 0 e i 50 40 0 0 0 0 f i 0.063 0.098 0 0 0 0 δ i (t/MW×h) 0.88 0.96 1.12 0.4 0.98 0.42 g 0 i (MW×h) 1900 1000 700 600 500 600 表1. 火电机组参数 Table 2 Load demand dat 时段 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 总负荷/pu 1.868 1.779 1.721 1.669 1.672 1.712 2.086 2.445 2.678 2.721 2.734 2.694 时段 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 总负荷/pu 2.692 2.692 2.642 2.662 2.801 2.834 2.817 2.732 2.567 2.358 2.046 1.774 表2. 负荷需求数据 调度结果即火电机组和风电场在研究周期的各时段的出力数据如表3所示。 由表3可知，本文的低碳经济调度模型中，在满足各约束条件下实现了风电的全额上网。另外，各火电机组的出力保持了与系统负荷的大小相同的变化趋势，在18至22时段的负荷高峰期，机组2、机组3以及机组4的出力逐渐降低，低排放的机组1出力逐渐增加，获得一定的优先调度权，保证了系统排放的低碳性。而高排放的机组5和机组6，由于进行了发电权交易，在负荷高峰期的18至22时段出力降低速率低于非高峰期的9到12时段，且每个时段出力均小于9到12各时段出力，减少了二氧化碳排放。在19到20时段的负荷高峰期，风电机组出力明显增加，其获得了优先调度权。因此，本文的调度方案 Table 3 System thermal power unit and the optimization of wind farm output result 时段 P G 1 P G 2 P G 3 P G 4 P G 5 P G 6 P W 1 0.5112 0.2036 0.3017 0.2785 0.2457 0.1623 0.2144 2 0.4987 0.2015 0.2602 0.2344 0.1616 0.2487 0.1697 3 0.5003 0.2054 0.2567 0.2634 0.1993 0.1711 0.1161 4 0.5001 0.2007 0.2402 0.1761 0.1711 0.2321 0.1654 5 0.5021 0.2006 0.2334 0.1987 0.1683 0.1976 0.1955 6 0.5068 0.2017 0.2417 0.2097 0.1779 0.1892 0.1723 7 0.5032 0.4787 0.2663 0.2312 0.1822 0.2394 0.1811 8 0.9977 0.5088 0.2344 0.2112 0.2097 0.1816 0.0997 9 1.0311 0.5199 0.2577 0.2791 0.2579 0.3214 0.0388 10 1.0364 0.5084 0.2601 0.3371 0.2566 0.3188 0.0101 11 1.0377 0.5221 0.2779 0.3417 0.2479 0.2977 0.0732 12 0.9871 0.5149 0.2712 0.3117 0.2463 0.2813 0.1161 13 0.9772 0.5177 0.3098 0.3308 0.2197 0.2489 0.0786 14 0.9984 0.5184 0.2611 0.2941 0.2144 0.2717 0.1314 15 1.0013 0.5338 0.2673 0.2473 0.1913 0.2777 0.1783 16 0.9993 0.5201 0.2771 0.3097 0.1997 0.1715 0.2087 17 1.0042 0.5167 0.3011 0.3287 0.2707 0.2041 0.1869 18 0.9778 0.5273 0.2418 0.3232 0.2913 0.2385 0.2277 19 0.9785 0.5269 0.2599 0.3474 0.2611 0.2512 0.1689 20 0.9882 0.5311 0.2414 0.2962 0.2221 0.1499 0.2885 21 0.9844 0.5189 0.2401 0.2617 0.2374 0.1697 0.1693 22 1.0121 0.5167 0.2027 0.1786 0.2416 0.1674 0.0623 23 0.5074 0.5097 0.2797 0.2887 0.1789 0.2579 0.0054 24 0.5066 0.2348 0.2553 0.2716 0.1519 0.2998 0.1112 表3. 系统各火电机组和风电场的优化出力结果 在发电系统安全运行的同时，更大程度地调用了风电和较清洁的火电机组，实现低碳调度与经济调度的平衡。 4.3. 不同模型对比分析 为了分析本文新型优化模型的优势，提出两种模式：模式1为基于碳交易的含风电的低碳经济调度模型，模式2为本文所提考虑发电权交易的低碳经济调度模型，如表4所示。 由表4可知，模式2中二氧化碳排放量仅为5374.56 t，与模式1相比少排放570.79 t，降低了9.6%；考虑发电权交易的碳交易成本为2.192万元，比模式1减少了0.167万元，降低了7.1%；常规发电机组发电成本为11.140万元，比模式1减少了1.155万元，降低了9.4%。因此，本文所提出的考虑发电权交易的低碳经济调度模型兼顾了系统的经济性和系统碳排放的低碳性。 是否考虑发电权交易会对常规发电机组的碳交易成本产生较大影响。当不考虑发电权交易时为模式 1，当考虑发电权交易时为模式2。不同模式下各火电机组碳交易成本对比，如图3所示。 由图3可知，在模式2中，由于机组5和机组6排放高、碳交易收益低，所以优先进行发电权交易，将高排放机组的发电量出售给低排放机组获得收益。但由于出售了机组5和机组6的发电权，其出力减小，其他机组出力会略有增加以确保负荷。因此，在模式2中机组1到机组4的出力反而较模式1有所上升，碳交易成本也会略有上升。但从总体上来看，由于模式2种机组5和机组6的碳交易成本较其他机组与模式1相比有较大降低。模式2碳交易总成本低于模式1。 图4为不同模式下各火电机组二氧化碳排放量对比。模式2中机组5和机组6二氧化碳排放量均远低于模式1，而机组1到机组4的二氧化碳排放量略高于模式1。由图4分析可知，机组5和机组6将大 Table 4 Different model optimization result 模式 E p /t F c /万元 F G /万元 F W /万元 F S /万元 F /万元 1 5945.35 2.359 12.295 0.534 0.120 15.308 2 5374.56 2.192 11.140 0.534 0.120 13.986 表4. 不同模型优化结果 图3. 不同模式下各火电机组碳交易成本对比 图4. 不同模式下各火电机组二氧化碳排放量对比 部分的发电权出售给了低排放机组，这样就节省了大量煤炭，从而大量减少二氧化碳的排放。但为了保证负荷，其他的机组出力会增加，所以二氧化碳排放量均略有增加，但从总体上来看，模式2中总二氧化碳排放量仍低于模式1。因此本文所提考虑发电权交易的含风电电力系统节能低碳经济调度模型兼顾了低碳性与经济性的同时，还节约了能源。 4.4. 碳交易价格对低碳经济调度模式的影响 图5为不同碳排放权交易价格下，系统总运行成本的变化趋势。当碳价为0时，即不考虑低碳调度因素，所得目标结果与单目标的经济调度模型相同；碳价较低时，低碳调度目标对系统总运营成本影响较小，结果基本保持与经济调度相同的结果；随着碳价的提高，系统低碳调度对系统总运营成本的影响越来越大，当碳价增长到80元/t时，系统总运营成本迅速上升；当碳价超过200元/t时，趋近于饱和，系统总运营成本接近于单目标的低碳调度模型的总成本。 由图6可见，当碳排放权购买价格与碳排放权出售价格一致时，常规发电机组的碳交易成本明显低 图5. 系统总运行成本随碳价变化曲线 图6. 模式2下均价与不均价时常规发电机组碳交易成本对比 于不一致时的成本，由于当本文所提出的模型中实行了期望出售碳排放权价格与期望购买碳排放权价格，所以碳排放权可以高价出售，低价购买，获得了多余均价时的收益，从而降低了常规发电机组的碳交易成本。体现了本文所提考虑发电权交易的含风电电力系统低碳经济调度的经济性。