随着全球能源与环境问题的日益严峻,传统的以发电成本为单一目标的经济负荷调度,已难以满足国家“节能减排”的宏观战略要求,而同时能兼顾环境保护和经济效益的环境经济调度,已逐渐成为电力系统优化运行领域的研究热点。此外,由于以风电为代表的清洁能源、以及环保高效的电动汽车在调整能源结构、减少污染气体排放等方面的巨大优势,相关产业近年来也得到了快速发展。在此背景下,本文以环境经济调度问题为研究框架,针对静态、动态,以及考虑风电及电动汽车接入因素的电力系统优化调度模型及方法展开研究,论文的主要工作归纳如下。(1)提出了一种基于多目标优化与多属性决策理论的环境经济调度新解法。求解过程分两步,第一步,将基于分解的多目标进化算法应用于电力调度领域,利用分解和进化策略将调度问题最优前沿的逼近,转化为一定数量且基于种群邻域资源共享的单目标优化子问题,并对算法进行改进,嵌入针对复杂约束的有效处理机制,最终建立基于MOEA/D的环境经济调度Pareto最优解集获取方法;第二步,采用基于模糊目标满意度量化机制的多属性决策方法,辅助决策者确定最优折中调度方案。该部分内容是全篇调度问题的求解算法基础。(2)建立了以系统的燃料费用和污染气体排放为调度目标,并综合考虑负荷调度中的有功功率平衡、机组出力、支路传输功率以及机组爬坡速率等约束的电力系统静态环境经济调度模型,以及充分考虑不同时段变量间耦合关系的动态调度模型;在本文环境经济调度求解框架的基础上,提出基于分类调整的启发式约束动态处理方法以及相关进化控制策略,以获得静态、动态模型的最优调度方案。算例结果表明,本文所提算法不仅能为决策者提供调度的辅助决策指导,且较之以往其它优化方法,具有很好的收敛速度和求解精度。(3)针对风电并网给电力调度带来的影响,提出了一种考虑风电不确定性接入的动态环境经济调度新模型。模型在兼顾费用及排放目标最优的同时,通过设置相关正、负旋转备用容量约束,来应对风电功率及其预测误差的随机波动性,同时模型还计及了系统的网络损耗、阀点效应等因素,以使最终的调度结果更符合实际需求。通过对算例的仿真研究表明,风电的加入确实有利于提高系统的经济和环境效益,但随着风电规模的不断增大,其随机性对系统备用容量的要求也越来越高,最终会影响电网的安全可靠运行。(4)针对电动汽车的规模化接入问题,提出了一种考虑电动汽车V2G模式的动态环境经济调度新模型。模型综合考虑了车辆交通属性与能量属性的耦合,并计及了车主的出行需求、电池的充放电特性等因素,在满足系统能量约束及用户需求的前提下,动态管理电动汽车的V2G行为,以兼顾经济和环境效益。同时,针对模型的复杂约束,提出新型的决策变量分步动态处理方法。算例结果表明,电动汽车以“车-网”互动模式参与电网调度,在一定的接入水平内能显著改善系统的经济环境指标及负荷特性;此外,风电等可再生能源与电动汽车的协同能量调度,也有助于电网的节能减排。