论文总字数：26731字

摘 要

在节能减排和低碳经济的背景下，传统的电力能源结构已不再适应今日多元化的要求。国家碳排放权机制和碳交易机制的逐步建立，推动了我国电力系统的改革。为了促进电力系统对风电的消纳能力，降低火电的碳排放量，本文建立了基于碳交易的风火电合作博弈联盟，在满足系统负荷需求的情况下，分析了风火电在博弈后的出力改变，比较了风火电联合参与市场和各自单独运营的情况下及各自所获得利润变化。提出了用shapley值来对火电避让，风电多发后的利益进行分配，建立风火电协调优化方案。

研究电动汽车的充电特性，通过优化电动汽车充电时间，使其与碳交易下的风火电系统协调运行，提出了多目标粒子群智能优化算法，建立以系统碳排放量，风电收益，电网负荷峰谷差为目标函数，求出其帕累托前沿，获得最优的电力调度方案，在负荷需求低，风电可以多发的情况下接入电网进行充电，改善了风电的弃风现状和火电的二氧化碳排放，增强了电力系统运行的安全性。

关键词：低碳，碳交易，合作博弈，shapley值，多目标粒子群优化

Abstract

Under the background of energy saving and emission reduction and low carbon economy, the traditional power energy structure no longer meets the requirements of today's diversification. The gradual establishment of the national carbon emission rights mechanism and carbon trading mechanism has promoted the reform of China's power system. In order to promote the power system's ability to absorb wind power and reduce the carbon emissions of thermal power, this paper establishes a coal-fired thermal-cooperation coalition based on carbon trading. Under the condition of satisfying the system load demand, it analyzes changes in the output of wind power after the game. The comparison of wind power and thermal power in the joint participation in the market and their respective operations and their respective profit changes. The Shapley value was used to allocate the interests of thermal power generation and distribution of wind power, and the optimization plan for thermal power generation was established.

Studying the charging characteristics of electric vehicles, by optimizing the charging time of electric vehicles and making them work in coordination with the thermal power system under carbon trading, a multi-objective particle swarm optimization algorithm was proposed to establish the carbon emissions of the system, wind power gains, and power grid load peaks. The valley difference is the objective function, finds its Pareto front, and obtains the optimal power dispatching plan. When the load demand is low and wind power can be generated, it is connected to the grid for charging, which improves the current situation of wind power abandonment and carbon dioxide of thermal power. Emissions enhance the safety of power system operation.

Key Words：low carbon ,carbon trading mechanism,Cooperative game,Shapley value,Multi-objective particle swarm optimization

目 录

摘 要 Ⅰ

Abstract Ⅱ

第一章 绪论 1

1.1 选题背景和意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 研究内容 2

第二章 基于合作博弈的风火联合上网模型 3

2.1 火电情况概述 3

2.2 火电机组运行和利润模型 3

2.3 风电概述 6

2.4 风电出力特性和利润模型 6

2.5 风火电并网约束 8

2.6 不合作和合作联盟的建立 9

2.7 shapley值处理利益分配 11

2.8 本章小结 12

第三章 碳交易下电动汽车与风火电优化调度 13

3.1 电动汽车充电负荷概率模拟 13

3.2 电动汽车充电约束条件 14

3.3 碳排放权机制 14

3.4 碳交易对风火电利润的影响 15

3.5 电动汽车与风火电协调运行分析 16

3.6 本章小结 16

第四章 基于帕累托最优解的多目标粒子群算法 18

4.1 粒子群算法思想 18

4.2 算法实施步骤 19

4.3 算例描述 22

4.4 多目标模型 24

4.4 结果分析 25

4.5 本章小结 30

第五章 结论与展望 31

致 谢 32

参考文献 33

附录 34

绪论

选题背景和意义

现实世界我们面临着具有挑战性的三个难题：能源危机、气候变化、大气污染。大气污染其中一个很重要的原因是温室气体排放过多。中国、欧盟和美国是全球二氧化碳排放量最大的3个国家，他们所排放的二氧化碳占全球排放总量的一半以上；有关数据表明，全球碳排放量前十的国家的二氧化碳排放量占全总量的75%。在这种情况下如果这些碳排放大国仍然不采取及时有效的减排行动，地球就无法成功地应对日益恶劣的气候变化的挑战，人民将身处水深火热之中。随着全球环境的持续恶化，低碳化经济是人类发展的必然趋势，中国面临着极大的减排压力。我国目前现有的电力系统（主要在火力发电部分）和交通运输系统都主要依赖化石燃料作为能量来源，为有效控制和减少碳排放，推动绿色低碳发展做出新贡献，我国政府大力推行深入改革，发电行业现在是最需要也最具有条件进行调整结构、系统优化的。电力行业的相关数据记录的较为详细，国内的上千家电力企业一年近排放30多亿吨的二氧化碳。

风能作为一种无污染的可再生能源，是可以进行大力发展的电源。我国幅员辽阔，有着漫长的海岸线。这就使我国拥有丰富的风能资源和极大的可开发容量。发展风力发电可以有效的优化电源结构，促进电力生产的低碳化，降低碳排放，同时，将低碳经济发展理念引入电力行业。《风电发展“十三五”规划》指出，在十三五期间实现风电装机容量维持5GW，根据各省的风力资源不同情况，做出不同的相关规划。

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