1風電消納與碳捕獲技術有何關聯性？
過量的碳排放（即溫室氣體排放）是造成全球氣候變暖的主要元兇，其中主要的溫室氣體是化石能源利用后產生的二氧化碳。對于電力行業而言，降低碳排放主要有兩大手段，其一是開發低碳甚至零碳排放的新能源、改變能源結構，目前風能、太陽能發電的發展正如日中天；其二是降低現有化石能源發電的單位碳排放量，即應用碳捕獲技術。可以認為改善風電等新能源的消納與發展碳捕獲技術對于低碳電力系統的發展同等重要。
碳捕獲技術中推廣前景較大的一種是在現有化石能源電廠的尾氣排放系統中增加碳捕獲裝置吸收溫室氣體。該裝置本身需要消耗電力，一般一個占裝機容量15%的碳捕獲裝置可實現電廠的近零碳排放，因此一個進行過碳捕獲改造電廠的調峰深度將得到明顯增強，同時由于目前的碳捕獲裝置能夠快速調節碳捕獲速率以改變其消耗的功率，等效于提高了電廠的凈發電功率調節速度，從而電廠的調頻能力也能得到較大提高。
眾所周知，當前大規模風電的消納存在困難的重要原因正是電網調峰調頻能力不足，這一點在火電、熱電等化石能源電廠為主的地區表現得尤其明顯。如果針對此類電廠的碳捕獲技術改造能夠得到推廣、改造后的碳捕獲電廠調節能力能夠得到恰當利用，必將極大地緩解風電消納的困難。
2考慮大規模風電和碳捕獲電廠的機組組合有哪些關鍵點？
機組組合對應于電網調度的日前計劃，需要給定各機組開機方式和出力基點。考慮大規模風電和碳捕獲電廠的機組組合主要有三個關鍵點：
1調度優化目標的衡量
根據節能調度的原則，目前電網調度的優化準則是總煤耗最小化，但如果考慮大規模風電和低碳調度需求，則棄風量和碳排放量也應納入調度成本中予以考慮。很顯然，這三個優化量不一定能夠同時達到最優，因此本文在經濟性層面上進行調節，即考慮根據棄風量對風場進行補償、考慮國家對碳排放費用的征收并計及煤耗成本后進行最小化。
2考慮風電預測不確定性
截至目前，日前風電預測的準確性仍然較為低下，倘若風電裝機規模占全網裝機總量的比例較大，風電實際運行點與日前預測出力值的嚴重偏離，則各機組必然偏離日前設計的出力基點。如果缺乏提前準備和校驗，可能導致傳輸通道阻塞、調峰能力不足甚至令電網進入不安全的運行狀態。為此，本文采用了日前預測值配合預測誤差置信區間（即一個預測誤差帶）的方式。雖然仍是根據風電預測值設計各機組出力基點，但確保了機組開機方式和調節能力能夠充分覆蓋預測誤差帶，使得決策結果具有很強的魯棒性。
3統籌安排電廠、碳捕獲裝置應對風電出力變化的調節比例
本文所提的機組組合模型除了制定機組的日前開機計劃和出力基點機組，同時提出了“調節系數”的概念，即補充計算了當風場出力偏離預測值時，全網所需調節量在各機組、各碳捕獲裝置間的分攤比例。在實際應用中，這可以作為AGC的增強功能實現，從而使得各電廠在實時運行中能夠自動根據調度中心的風電出力反饋自動調整其出力情況，補償全網出力偏差。這樣，在日前調度計劃制定時就能夠全面掌握風電處于任何運行點時電網的具體運行狀況，有效避免出現線路過載、機組調節速度不足等問題，也便于日前計劃初步制定后進行安全校驗，有效緩解電網實時調度的決策壓力。
綜合以上關鍵點，本文提出了一種充分考慮風電預測誤差以及日內出力調節分配的魯棒、低碳的機組組合模型。通過采用魯棒線性優化相關理論進行轉換，該模型與傳統機組組合一樣屬于混合整數線性規劃問題，但魯棒性靈活可控，并能夠利用商業軟件進行高效率求解，具體細節請參見文章原文。
3低碳機組組合的效果如何？
根據所提的調度模型，本文對一個風電裝機比例為25%、碳捕獲改造電廠裝機比例為40%的測試電網進行了計算分析，試驗結果表明：
1)所提方法獲得的日前計劃能夠有效覆蓋風電預測誤差帶。蒙特卡洛測試表明，各機組、碳捕獲裝置日內運行時的調節能夠滿足風電出力在誤差帶內的任意取值，各線路未出現過載現象。
2)碳捕獲裝置為電網提供了超過4%的額外正旋轉備用來消納風電（如圖1所示），并在常規機組調節能力不足時主動降低能量消耗，分攤了約20%的風電出力偏差調節任務（如圖2所示）。
3)由于風電和碳捕獲裝置的加入，全網一日的碳排放分別降低了13.8%和60.4%，效果非常顯著。
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