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碳排放交易机制下的节能发电调度研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:06:57
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碳排放交易机制下的节能发电调度研究【摘要】:我国电力行业以火电为主,并且正处于高速发展期,在能源日益枯竭的背景下,对于消耗大量一次能源的电力行业,提高其能源利用效率是我国现阶段能源

【摘要】:我国电力行业以火电为主,并且正处于高速发展期,在能源日益枯竭的背景下,对于消耗大量一次能源的电力行业,提高其能源利用效率是我国现阶段能源政策的迫切需求。 电力系统优化调度作为电力行业的重要一环,是实现电力行业节能减排的一种重要途径。低碳经济为我国电力系统优化调度提出了新的挑战,目前我国实行的节能发电调度对节能减排工作起到了积极的推动作用,但节能发电调度没有考虑市场机制的调节作用。碳排放权交易机制(Emissions Trading Scheme, ETS)的实施给节能发电调度带来了新的变化,也将对我国电力行业节能减排产生一定的影响,本文以此为背景,探讨了ETS与节能发电调度的关系和新环境下电力市场与节能发电调度相结合的模式。 结合我国火电机组大多为燃煤机组的国情,考虑到调度中心无法直接从发电机组获得机组煤耗函数的具体情况,提出了一种兼顾节能减排的竞价交易模式。由于CO_2排放水平具有双重意义,它既是排放量指标,又是能耗指标,故该模式根据机组CO_2排放参数计算出平均单位电能CO_2排放量,以各机组的单位电能CO_2排放量与此平均值的比值作为修正因子来修正报价,以修正后的报价作为调度依据。算例分析表明,该模式有效控制了发电侧的CO_2排放,并且优先调度了采用先进减排技术的机组,从而达到了节能减排的社会效益。 电力系统优化调度问题大多以最大化或最小化的单目标函数进行建模求解,然而追求单个目标最优不完全符合优化调度的实际情况。针对此现状,本文提出了多目标节能发电调度优化模型,并采用最大满意度法将其转化为单目标优化模型,然后利用粒子群优化算法进行求解,该方法克服了一般多目标优化问题难以获得全局最优的问题和转化为单目标过程中目标权重难以确定的问题。IEEE 39节点系统算例仿真表明,多目标节能发电调度模糊优化模型可以实现发电侧的CO_2减排和降低电网公司购电费用的双重目的,对于我国现阶段的节能发电调度具有一定的参考价值。 发电权交易和碳排放权交易都可以促进电力行业节能减排,本文详细探讨了两者给电力行业带来的社会效益和CO_2减排效益,以社会效益最大化为目标建立了短期发电权交易模型,在此基础上建立了考虑碳排放权交易的新短期发电权交易模型,并给出了求解方法。为使低排放受让机组和高排放出让机组优先交易,本文采用CO_2修正因子修正各机组的报价。算例分析表明,该模型能带来更大CO_2减排效益,ETS引入后,发电权交易量和其带来的社会效益都明显增加,CO_2减排效益也显著增加,进一步实现了电力系统的节能减排。 【关键词】:电力市场 碳排放权交易 节能发电调度 发电权交易 最大满意度 粒子群算法
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TM73
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-17
  • 1.1 课题背景及研究的目的和意义10-11
  • 1.2 国内外发展和研究现状11-15
  • 1.2.1 碳排放交易的研究现状11
  • 1.2.2 电力市场竞价交易的研究现状11-12
  • 1.2.3 节能发电调度研究现状12-14
  • 1.2.4 发电权交易研究现状14-15
  • 1.3 本文的主要研究内容15-17
  • 第2章 碳交易机制下的竞价交易模式研究17-28
  • 2.1 引言17
  • 2.2 碳排放权交易机制研究17-20
  • 2.2.1 碳排放权初始分配方式17-18
  • 2.2.2 碳排放权交易方式18-19
  • 2.2.3 碳排放权交易对发电侧的影响19-20
  • 2.3 改进的竞价交易模式20-22
  • 2.3.1 数学模型20-22
  • 2.3.2 模型分析22
  • 2.4 ETS 的实施对该模式的影响22-23
  • 2.5 算例分析23-27
  • 2.5.1 改进后的竞价交易模式24-25
  • 2.5.2 ETS 的实施对所提模式的影响25-27
  • 2.6 本章小结27-28
  • 第3章 短期多目标节能发电调度研究28-44
  • 3.1 引言28
  • 3.2 短期节能发电调度模型28-30
  • 3.3 多目标模糊优化方法30-32
  • 3.3.1 基于模糊算法的最大隶属度原则30
  • 3.3.2 多目标节能发电调度模型的模糊优化30-31
  • 3.3.3 模型求解步骤31-32
  • 3.4 数学模型求解算法32-36
  • 3.4.1 粒子群优化算法32-35
  • 3.4.2 粒子群算法求解单目标模型35
  • 3.4.3 粒子群算法求解模糊最大满意度模型35-36
  • 3.4.4 约束条件的处理36
  • 3.5 算例分析36-42
  • 3.5.1 单目标优化调度仿真结果及分析38-40
  • 3.5.2 多目标模糊优化调度仿真结果及分析40-42
  • 3.6 本章小结42-44
  • 第4章 碳交易机制下的短期发电权交易研究44-55
  • 4.1 引言44
  • 4.2 短期发电权交易概述44-45
  • 4.3 发电权报价修正方法45-47
  • 4.4 短期发电权交易模型研究47-49
  • 4.4.1 短期发电权交易模型47-48
  • 4.4.2 修正报价后的短期发电权交易模型48
  • 4.4.3 考虑碳排放权交易的短期发电权交易模型48-49
  • 4.5 发电权交易模型求解49-51
  • 4.6 算例分析51-53
  • 4.7 本章小结53-55
  • 结论55-56
  • 参考文献56-61
  • 攻读学位期间发表的学术论文及其它成果61-63
  • 致谢63


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