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王泽森等：计及多时间尺度碳排放因子的虚拟电厂-配电网协同调度 2026 年第 3 期

放 ， 将 传 统 “ 静 态 零 碳 ” 信 号 升 级 为 “ 动 态 负 导致配电网碳排放量违反双控约束。
碳”信号，精准反映不同时段新能源消纳的减排 VPP 调度结果如图 8 所示。可以看出，VPP 1
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潜力。改进后的碳排放因子为负值时，其绝对值 在配电网出现弃风现象的时段通过储能充电将原
越 大 表 示 消 纳 该 时 段 弃 电 的 减 排 潜 力 越 高 。 例 本可能被弃用的风电进行消纳，这一过程体现为
如，图 5 中 05:00—07:00 时段负值碳因子表明此 VPP 调度结果中的有功强制改变量和购电功率。
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时段弃风消纳的减排效益显著，系统可通过调度 当配电网碳排放因子为负值时，VPP 优先利用弃
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优先消纳这些时段的新能源。VPP 则根据动态碳 风电量进行供能，多余电量被储能系统储存，同
信号优化光伏与储能运行策略，优先消纳高减排 时 减 少 燃 气 轮 机 出 力 以 降 低 碳 排 放 成 本 。 由 于
效益的弃电。同时，碳排放双控约束进一步限制 VPP1 以光伏发电为主要能源，VPP1 呈现出午间
高碳机组运行空间，强化低碳调度效果。在表 1 碳排放因子较低，夜间碳排放因子较高的趋势，
中，系统碳排放量减少 17.5%，碳排放成本同步 与配电网相反。在 VPP 中碳排放因子较高的时段，
降低 17.5%，在采用改进的碳排放因子后，系统 则通过储能放电替代高碳电力。这种响应动态碳
在提升新能源消纳效率的同时，实现了环境效益 信号的调度策略使得 VPP 在消纳配电网弃风的同
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与经济性的协同优化。 时，其内部光伏和储能资源也得到优化利用。协

4.3 协同调度结果分析 同调度后，配电网总碳排放量降低了 17.5%。

4.3.1 日前调度
燃气轮机； 光伏； 有功强制改变量；
为方便展示，仅以配电网和 VPP 为例进行算 2.0
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风电； 购电； 放电功率；
例分析，配电网日前调度结果如图 7 所示。结合 1.5 充电功率； 负荷
图 5、图 6，可以从图 7 中看出，在 01:00—09:00 1.0
和 18:00—24:00 时段，风电出力水平较高，因此 功率/MW 0.5
碳排放因子均处于较低水平。随着风电出力的下
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降，配电网选择购电以及增加燃煤机组出力，碳
排放因子也随之上升。然而，配电网在 05:00— −0.5
07:00 和 18:00—20:00 时段风电出力水平达到最 −1.0
00:00 05:00 10:00 15:00 20:00 24:00
大，因此第 1 次求解问题式（49）时碳排放因子 时刻
为负，出现弃风现象。按照图 2 所示求解流程逐 图 8 VPP 1 调度结果
步进行，VPP 被考虑到系统调度中，配电网中的 Fig. 8 Dispatch results of VPP1

弃风电量被 VPP 消纳，负值的碳排放因子随着风
含 3 个 VPP 的系统采用不同碳排放因子时的
电 的 消 纳 逐 渐 归 零 。 值 得 注 意 的 是 ， 配 电 网 在
整体调度成本对比如表 3 所示。
10:00—16:00 高电价时段购电，原因在于碳排放
从表 3 可以看出，采用改进的碳排放因子后，
的双控约束，若减少购电增加燃煤机组出力，会
系统碳排放量和碳排放成本均显著下降。同时由
于 VPP 的存在，传统碳排放因子中未能识别出的
燃煤机组； 购电； 负荷；

风电； 与VPP交互功率 风光消纳高效益时段被有效利用，弃风弃光成本
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为零。然而，原本被配电网舍弃的风电被 VPP 以
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有功强制改变量和购电功率消纳，因此购电成本
功率/MW 表 3 系统调度成本对比
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Table 3 Comparison of the power system dispatch costs
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碳排放因子 碳排放 碳排放 弃风/弃光 购电成 机组发电 总成本/
−1 计算方法 量/t 成本/元 成本/元 本/元 成本/元 元
00:00 05:00 10:00 15:00 20:00 24:00
时刻 传统碳排 49.2 3 600.7 1 201.4 7 913.3 5 963.7 18 679.1
放因子
图 7 配电网调度结果 改进的碳 39.9 2 921.1 0.0 8 137.7 5 879.1 16 937.9
Fig. 7 Dispatch results of DN 排放因子

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