风能是一类清洁能源,在现今国家大力倡导清洁能源发电的形势下,风力发电获得了快速发展,已然成为我国第三大电源。然而由于技术因素的限制,风电的发展对政府的新能源扶持政策仍有较强的依赖性。2017年2月3日,国家发展和改革委员会、财政局和能源局联合印发了《关于试行可再生能源绿色电力证书核发及自愿认购交易制度的通知》,提出建立全国范围内的可再生能源绿色电力证书(以下简称“绿证”)自愿认购体系,标志着我国的可再生能源补贴政策由原来的固定上网价格补贴政策(feed-in tariff,FIT)开始向绿色电力证书交易制度(tradable green certificate,TGC)转变,并逐步推动风电参与电力市场竞争,以促进其进一步发展。基于绿证交易制度,本文开展了含风电电力系统的负荷优化调度相关研究。首先,针对绿证交易制度施行初期,考虑可再生能源电力配额制,本文以电网侧作为强制配额责任主体,以源网双侧净收益最大为优化目标,构建了计及绿证交易制度的含风电电力系统经济调度模型,采用自适应免疫疫苗算法求解,全面分析了绿证交易制度下,不同配额比重与绿证价格对电力系统的影响。仿真结果表明,适度提高可再生能源电力配额比重,虽然有损双侧净收益,但能够有效提高风电并网量,促进风电消纳;绿证价格不同会直接影响电源侧日前调度计划中风力发电与火电机组的出力情况,随着绿证价格的提高,电源侧会选择逐步提高风电计划出力,以增加绿证产量,获取更多绿证收益。其次,针对负荷与风电出力预测存在的误差,本文基于绿证交易制度,计及负荷、风电出力的预测误差,同时考虑绿证价格的预测误差,采用拉丁超立方采样(Latin hypercube sampling,LHS)生成初始场景集,通过乔里斯基分解法(Cholesky)进行排序,最后利用同步回代法进行场景缩减生成典型场景集。在此基础上,将失负荷惩罚、弃风惩罚与绿证交易成本引入模型中,并引入可靠性约束保证系统安全性,构建了基于典型场景集的含风电电力系统经济调度模型。通过算例分析,验证了所建模型的合理性,并分析了可靠性水平、弃风惩罚系数以及绿证预测价格等因素对系统成本影响,优化制定了电力系统日前调度计划与旋转备用计划。最后,针对国家对低碳电力的要求与风电现有消纳困境,本文基于绿证交易制度,引入碳排放权交易制度,同时把负荷侧高载能负荷纳入含风电电力系统优化调度模型,以发电企业净收益最大为优化目标,建立了计及绿证交易与碳交易的“源-荷”协调优化调度模型。采用自适应免疫疫苗算法求解,以某区域电网实例进行仿真,仿真结果表明,本文所建模型能够有效地促进风电消纳,提高系统绿证产量,降低弃风率与单位发电量平均碳排放量。