随着全球能源需求的不断增长,煤炭、石油等化石燃料的消耗日益增加,由此引发的气候、环境等问题愈加严重,发展低碳经济,改善能源结构,构建人类美好的生存环境已经成为各国在发展过程中的共识。在能源低碳化的背景下,风电、光伏发电等可再生能源的发展十分迅速,尤其是光伏发电,在近些年来有着飞速的发展。与常规火电相比,光伏发电以太阳能作为能量来源,在运行中无污染、无碳排放,对响应国家节能减排的政策要求,促进电力工业低碳化发展具有重要的作用,但是光伏发电出力具有很大的波动性,如果其他具有调节功能的机组不能快速响应,其波动性就会破坏有功平衡,严重影响系统的安全运行。在低碳经济下,控制电力工业产生的碳排放具有经济价值,可以将其在市场上进行交易。在此背景下,如何合理考虑碳交易机制的引入对电力系统优化运行产生的影响,使系统运行效益最大化,具有重要的研究价值。本文研究了低碳经济下含光伏发电的系统优化运行问题。首先分析了光伏发电的出力特性;针对光伏发电预测精度仍然偏低的现状,在光伏发电出力概率特性的基础上,结合拉丁超立方抽样,基于场景分析法描述光伏发电的波动性;对于K-means算法的缺陷,引入基于Huffman树的改进K-means算法,对拉丁超立方抽样生成的初始场景进行聚类,有效地提高了聚类质量;在此基础上,提出了含光伏发电的机组组合优化模型,以系统在各场景下的期望运行成本最低为目标,除系统发电成本之外,引入由于光伏发电波动性而导致的弃光惩罚费用和失负荷惩罚费用,通过合理的机组组合,一方面提高了系统对光伏发电的接纳率,另一方面保证了系统对负荷的供电可靠率;在分析相关碳交易理论的基础上,研究了碳交易机制的引入对电力系统优化运行的影响,基于电网基准线排放因子,对初始碳排放额度进行分配,进而提出低碳经济下含光伏发电的优化调度模型,考虑了机组碳排放的影响,以系统在各场景下的综合运行成本最低为目标,充分兼顾了系统运行的经济性、可靠性与低碳性,对国家减少温室气体排放的要求有着很好的适应性,并通过10机系统算例进行了仿真验证。