Page 11 - 《中国电力》2026年第3期

魏震波等：考虑负荷低碳响应能力的多区互联电力系统低碳经济调度模型 2026 年第 3 期

光伏发电； 负荷L1；
多系统间 开始 风力发电WT2； 负荷L2；
600 风力发电WT1； 负荷L3
输入系统参数、负荷侧数据、风光预测出力数据 500

400
功率/MW 300
基于纳什议价的多区域电力系统合作博弈模型:
子问题1(合作成本最小化子问题)
储 200
输出调度后的潮流结果及系统间电能交互量 能
充 100
放
电 0
系统内部
计 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 24:00
计算基线负荷下节点碳势、边际碳排放因子 划 时刻
图 4 系统 1 的新能源出力及负荷预测功率
求解用户侧储能充放电计划 Fig. 4 Renewable energy output and load forecasting
of system1

储能充放电 是 储能1； 储能2； 储能3； 分时电价
计划是否调整 100 1.5
否 75
输出成本、系统碳排放量、储能出力 50 1.2
充放电功率/MW 0 0.9 分时电价/(元·(kW·h) −1 )
25
基于纳什议价的多区域电力系统合作博弈模型:
子问题2(能源交付支付子问题) −25
−50 0.6
结束

−75
图 2 考虑负荷低碳响应的多区互联系统低碳
−100 0.3
经济调度求解流程 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 24:00
Fig. 2 Solution process for low carbon economic 时刻
dispatch of multi-region interconnected systems
图 5 系统 1 的储能日前出力及分时电价
considering low carbon response of load
Fig. 5 Day-Ahead energy storage output and time of
use electricity price of system1

5 4
G4
G5 PV 期为 24 h，每时段长度为 1 h。
ES3
5.2 单区系统低碳经济优化调度模型
WT2
以电力系统 为例，构建以下 种场景验证
L3 1 4
本文所提基于耦合碳排放因子的减碳有效性。
场景 1：不考虑低碳引导，各用户侧储能按
1 2 3
G2 G3 日前充放电计划。
WT1
G1 ES1 ES2 场景 2：基于节点碳势的用户侧低碳引导。
场景 3：基于边际碳排放因子的用户侧低碳
L1 L2

引导。
图 3 系统 1 拓扑
场景 4：基于耦合碳排放因子的用户侧低碳
Fig. 3 Topology of system 1
引导。
1 台光伏电厂，其拓扑如图 3 所示；系统 2 包含 1）低碳引导信号的计算与分析。
5 台火电机组、1 座风电场、1 台光伏电厂；系统 通过风光出力、负荷的预测值，计算得到系
3 包含 3 台火电机组、2 座风电场。针对模型采用 统中各用户节点的边际碳排放因子、节点碳势、
Matlab 软件调用 CPLEX 求解器进行求解，调度周 耦合碳排放因子的热力图分别如图 6~8 所示。

7