随着环境问题越来越被关注,风电作为清洁能源的主要形式之一,得到了迅速的发展。但是风电出力具有随机性、波动性和间歇性的特点,对系统具有反调峰特性,并且由于风电场并网规模的不断增大,风电给电力系统的经济调度带来了不可忽视的影响。此外,我国在联合国气候变化大会上确立了明确的碳减排目标,电力企业的减排将对我国减排目标的实现起着至关重要的作用。因此本文将研究基于碳交易的含风电并网的电力系统经济调度问题。首先,为适应即将建立的碳交易市场,引入了碳排放权交易的概念,计算碳交易所获得的利润,从而将碳交易与发电商的效益相结合；然后构建风电场模型,通过参数辨识法,构建了双馈风机组成的风电场的辨识模型,与详细模型和聚合模型相比较,验证了所得风电场模型的有效性及优越性；通过风电场辨识模型预测风电出力,然后根据负荷和风电预测结果,通过场景分析及消减,解决备用容量的设置问题；为了使备用容量更加市场化,计算备用容量的成本,包括容量成本、机会成本,并对不同的备用分配方案做了经济性比较。在未来,电力市场必将更加完善,更加充满了竞争力。因此,本文将构建以发电厂商综合效益最大为目标函数的模型,在满足一定约束条件下,计及发电机组的爬坡效应,对电力系统进行动态经济调度研究。本文所建立的目标函数,有效地综合了发电厂商在主电能市场、备用市场以及碳交易市场的经营成本与收益,更加适应未来电能市场的要求：最后,本文提出了解决基于碳交易含大规模风电场的电力系统经济调度问题的方法,即改进粒子群算法,算法通过MATLAB编程实现,将简化梯度法与粒子群算法相融合,对电力系统的约束条件进行处理,同时引入了以一定概率接受一个较差解的思想,使算法逐步趋于稳定最优解。经简单五机系统验证,改进后的算法具有效率高,结果稳定的特点,同时避免了早熟和陷入局部最优解的缺陷。最后以实际的山东电网为例,对大规模风电并网的电力系统经济调度进行计算,验证本文的理论。经过对所得结果分析,随着碳交易权价格的上升,系统的运行收益将减小,但同时也会使碳排放量减小；在风电可以全额上网的前提下,备用分配的经济合理方案为全部由火电提供；风电接入电力系统对系统运行收益具有显著效果,尤其在风电充足,并且负荷较低时,贡献率更高。希望借本文的研究,为未来的节能减排、风电发展以及电力市场不断完善提供一定的借鉴意义。