在此模型中，總發(fā)電成本包含常規(guī)機組發(fā)電成本和需求響應(yīng)補償費用;需求響應(yīng)資源備用容量成本費用只要調(diào)度部門跟需求響應(yīng)用戶簽訂合作互動合同就需要支付，一般可以給予用戶一定電價折扣進行支付;需求響應(yīng)側(cè)響應(yīng)資源可視為零排放，火電機組的碳排放是電力系統(tǒng)碳排放的主要來源;在旋轉(zhuǎn)備用約束中，將需求響應(yīng)資源做系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用來源，類比于傳統(tǒng)火電機組，當需求響應(yīng)資源處于調(diào)用狀態(tài)時，其未被調(diào)用的容量可作為系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用。這在一定程度上既能保障電網(wǎng)穩(wěn)定運行，又可以提高火電機組的發(fā)電效率。
　　4、如何求解多目標優(yōu)化調(diào)度模型?
　　采用基于NSGA-II的改進算法對模型進行求解，主要包括確定機組組合方案和各時段負荷分配。在求解過程中，采用最大滿意度法進行非支配解的折衷決策，決策過程分為兩步：步驟一選取模糊滿意度函數(shù)，分別計算非支配解對應(yīng)目標函數(shù)的滿意度值，對于計及需求響應(yīng)補償費用的總發(fā)電成本和碳排放目標，均希望其越小越好，因此選用降半直線形為滿意度函數(shù);步驟二根據(jù)步驟一計算得到的滿意度，計算各非支配解的標準化滿意度，標準化滿意度最大的非支配解即為最優(yōu)折衷解。
　　5、模型和方法的有效性驗證在某5機系統(tǒng)上進行模擬仿真。
　　首先設(shè)置火電機組的相關(guān)參數(shù)，包括能耗成本系數(shù)、碳排放系數(shù)、爬坡極限、最小持續(xù)開停時間、啟停成本、出力約束等，以及需求響應(yīng)資源參數(shù)。然后在確保風電優(yōu)先調(diào)度的前提下，獲取系統(tǒng)凈負荷曲線。
　　本文討論了兩種情形，即系統(tǒng)中有、無需求響應(yīng)時的雙目標優(yōu)化調(diào)度。NSGA-II優(yōu)化算法迭代1000次后得到多樣性好、分布均勻的Pareto前沿，呈現(xiàn)出兩個目標宏觀相悖的情況。在Pareto前沿中，每個單獨的點表示一組非支配解，因此Pareto解集提供給決策者可供偏好的選擇。采用滿意度決策后，兩種情形的最優(yōu)折中解的對比如下表所示。 　　由上述對比可得，考慮了需求響應(yīng)后機組能耗成本與啟停成本均減少，但由于需要對需求響應(yīng)進行補償，最終導(dǎo)致總發(fā)電成本增加。通過加入需求響應(yīng)資源，在僅僅提高1.3%發(fā)電成本的情況下，實現(xiàn)了19%的二氧化碳減排。在國家大力重視環(huán)保減排的形勢下，本文所提出的多目標優(yōu)化模型能夠有效調(diào)用需求響應(yīng)資源實現(xiàn)節(jié)能減排的要求。
　　此外，調(diào)用需求響應(yīng)資源提高了系統(tǒng)的調(diào)節(jié)能力：通過對機組出力曲線的分析可得，無需求響應(yīng)時，3號機組出力接近其最大限度，5個機組中最大的機組出力峰谷差高達260MW，而采用需求響應(yīng)時，調(diào)度這一資源能夠在峰谷兩種極端負荷時期發(fā)揮效益，使得最大機組出力峰谷差減至228MW;曲線顯示在峰谷時期需求響應(yīng)扮演不同的角色，這種行為能夠很好地達到消納風電的目的;單時段最大調(diào)用功率高達該時段負荷的10%，可以有效地減小負荷的峰谷差;對兩種情形下的碳排分析表明，當加入需求響應(yīng)資源后可帶來明顯的減排效益。
　　6、結(jié)論和展望
　　本文構(gòu)建了一種考慮需求響應(yīng)的含風電電力系統(tǒng)經(jīng)濟低碳日前帕累托優(yōu)化調(diào)度模型，基于NSGA-II和最大滿意度法設(shè)計模型求解方法。通過算例分析驗證了模型和方法的有效性以及需求響應(yīng)資源在節(jié)能減排、消納風電、負荷削峰填谷等多方面的效益。隨著可再生新能源的廣泛滲透，考慮不確定性對風電出力進行合理建模將進一步完善。