随着全球气候变暖等问题逐渐引起重视,我国正加快能源转型的步伐,努力实现低碳的目标。针对目前机组碳排放量较多、“三北”地区弃风率仍较高的现象,本文主要对碳排放交易机制、源荷协同过程、多时间尺度滚动调度策略及风电不确定性进行研究,以达到低碳、经济的调度目标,并进一步提高风电消纳能力,减小调度计划偏差,提升调度效果的可靠性。首先,分析了碳排放交易过程的作用机理,建立了包含火电机组和热电机组的碳排放交易模型,采用纯凝火电机组深度调峰改造、热电机组调节范围扩展及可中断电锅炉实现了源荷协同过程,考虑热网特性并引入碳排放交易成本函数,构建了低碳环境下的电热联合系统源荷协同模型。算例仿真证明了模型可提高风电消纳能力,能优先减少碳排放强度高机组的电出力,实现了低碳、低成本的梯级消纳。然后,分析了多时间尺度滚动调度策略,提出了滚动计划和实时计划能进一步释放热电机组调度灵活性及调节灵活性的特点,建立了日前计划、滚动计划及实时计划的滚动修正模型。算例仿真表明随着预测精度增加,单一热负荷或风电出力滚动时弃风率降低、调度计划偏差减小,而电负荷滚动呈现部分相反特性,同时证明了多时间尺度调度能进一步提高风电消纳率并缩小调度计划偏差,且滚动计划可减小风电消纳效果对碳交易价格的敏感性,使各区域总能保持良好的消纳水平。最后,提出了基于K-means聚类技术的风电典型场景生成方法,构建了计及风电不确定性的源荷协同模型,并通过PFS指标验证了聚类结果的有效性。算例仿真表明,风电不确定性会大大增加系统弃风率和总煤耗,而本文模型能够有效减轻其造成的不良影响,抑制弃风率上升幅度,降低碳排放量,有利于达到低碳、消纳好的调度目标。