Page 30 - 2023年第54卷第10期

Ｔ
Ｐ ∑
Ｅ ＝ ε Ｐ ｇ （７）
ｉ，ｔ
ｔ ＝１
式中：Ｅ 为系统总的碳排放额；Ｔ为一个运行周期时长；ε 为单位电量排放额。
Ｐ
２）阶梯式碳交易成本。根据碳排放量与碳交易的价格，为更好地控制系统碳排放量，对联合运行
系统采用阶梯式碳交易机制，即通过碳排放每上一个阶梯碳交易价格增长一个幅度，如图 ３所示，分
析碳排放量对联合系统储能优化配置的影响。具体计算为：

{ μ Ｅ ，Ｅ ＜Ｅ Ｌ
Ｐ
Ｐ
ｃ ＝ μ ｄ ＋ （１ ＋ ｋ） μ （Ｅ － ｄ），Ｅ≤Ｅ ≤Ｅ ＋ ｄ （８）
ＣＯ ２ Ｐ Ｌ Ｐ Ｌ
（１ ＋ ｋ） μ ｄ ＋ （１ ＋ ｋ） μ （Ｅ － Ｅ － ｄ），Ｅ ＞Ｅ ＋ ｄ
Ｐ Ｌ Ｐ Ｌ
式中：ｃ 为碳排放的成本；Ｅ 为系统总的碳排放额；Ｅ 为
ＣＯ ２ Ｐ Ｌ
第一阶梯的碳排放配额；μ为碳交易的价格；ｄ为碳排放量的
区间长度；ｋ为碳交易价格的增长幅度，每升高一个阶梯碳交
易就增长基准成本的 ２５％。
２．２ 约束条件
２．２．１ 模糊机会处理功率平衡约束
１）联合运行系统的功率平衡等式为：
Ｌ
Ｓ
Ｇ
ＰＶ
Ｈ
Ｗ
Ｐ － Ｐ － Ｐ － Ｐ － Ｐ ＋ Ｐ ＝ ０ （９） 图 ３ 阶梯型碳排放成本示意图（本次计算分三阶）
ｔ ｔ ｔ ｔ ｔ ｔ
Ｌ
Ｗ
式中：Ｐ 为 ｔ时段的负荷值；Ｐ 为 ｔ时段风电的出力；Ｐ ＰＶ
ｔ
ｔ
ｔ
Ｇ
Ｈ
为 ｔ时段光伏的出力；Ｐ 为 ｔ时段火电的出力；Ｐ 为 ｔ时段抽蓄的发电功率。
ｔ
ｔ
２）采用模糊机会约束处理调度问题的方法是：允许调度结果满足不等式约束条件，在调度结果成
立时不小于某一置信区间，融入模糊变量的单目标规划 ［２７］ 如：
ｍｉｎｆ（ｘ，ξ ）
{ （１０）
ｓ．ｔ．Ｐ｛ｇ（ｘ，ξ ） ≤０｝ ≥α
ｒ
式中：ｘ为决策变量；ξ 为参数向量；ｍｉｎｆ（ｘ，ξ ）为目标函数；ｇ（ｘ，ξ ）为约束条件；α为系统的置信
度水平。当 α≥０．５，式（１０）的约束清晰等价为下式：
ｔ ｔ
－
＋
－
＋
（ ２－２ α ） ∑ ( ｒｈ（ｘ） － ｒｈ（ｘ） ) ＋ （２ α－１） ∑ ( ｒｈ（ｘ） － ｒｈ（ｘ） ) ＋ ｈ（ｘ）≤ ０ （１１）
ｋ２ ｋ
ｋ４ ｋ
ｋ１ ｋ
０
ｋ３ ｋ
ｋ ＝１ ｋ ＝１
＋ －
式中：ｈ（ｘ）、ｈ（ｘ）为假设的 ２个函数；ｈ（ｘ）为 ｇ（ｘ，ξ ）的一部分；ｒ—ｒ（ｋ ＝ １ ，２，３，…，ｔ，ｔ ∈
ｋ１
ｋ
ｋ
ｋ４
０
Ｒ）为隶属度数值。
３）采用一种模糊机会处理方法，将风光在 ｔ时刻的预测值作为模糊参数，表征风光并入电网值的
误差，采用模糊参数等价风光的并网值：
ｋ
珔 { Ｐ ｋ （ ，ω ２ ，ω ３ ） ＝Ｐ（ｒ，ｒ，ｒ） （１２）
，ω ２
ｗ
珔 （ ω １
３
ｗ，ｔ
２
１
ｋ
ｋ
） ＝Ｐ （ｒ，ｒ，ｒ）
Ｐ
ｐｖ，ｔ ω １
，ω ３
ｋ
ｋ
ｋ
式中：Ｐ 、Ｐ 分别为风电和光伏的预测值； 珔 、 珔 ｋ ｐｖ １ ２ ３ 和
Ｐ
Ｐ
ｗ ｐｖ ｗ，ｔ ｐｖ，ｔ 分别为风电和光伏并入电网的值；ω １ —ω ３
ｒ—ｒ分别为并网值和预测值的比例系数。
１ ２
根据式（ １２）将风光的预测出力参数化，如下式：
１ － α １ α
珔
ｋ
Ｐ → Ｐ ＋ Ｐ ＋ Ｐ
ｗ，ｔ ｗ １ ，ｔ ｗ ２ ，ｔ ｗ ３ ，ｔ
２ ２ ２
（１３）
１ － α １ α
珔
ｋ
Ｐ → Ｐ ＋ Ｐ ＋ Ｐ
ｐｖ，ｔ ｐｖ １ ，ｔ ｐｖ ２ ，ｔ ｐｖ ３ ，ｔ
２ ２ ２
式中 Ｐ 、Ｐ （ｉ ＝ １ ，２，３）分别为风电和光伏的预测值模糊化参数。
ｗ ｉ ，ｔ
ｐｖ ｉ ，ｔ
４）将式（９）中的风光预测误差松弛为某一置信水平 α条件下的功率约束平衡，使该平衡约束条件
成立的可能性不小于 α ，构造不确定因素集：
６
— １ １ ６ —