周啟航,陳 晨,茍 競
(1.四川電力科學(xué)研究院,四川,成都 610072;2.四川大學(xué)電氣信息學(xué)院,四川,成都 610065)
負(fù)荷響應(yīng)(demand response,DR)是指電力用戶基于電價信號或激勵機(jī)制作出響應(yīng)并改變傳統(tǒng)電力消費(fèi)模式的參與行為。當(dāng)電力供應(yīng)不足時,電力公司可以通過激勵機(jī)制使用戶減少用電負(fù)荷,用戶可以自行決定是否參與這類機(jī)制,讓那些愿意支付高電價的用戶,按他們的“正常”水平繼續(xù)用電,而那些愿意降低用電量或愿意將用電時間轉(zhuǎn)移到低電價時段使用的用戶將從此類機(jī)制獲益。
在美國,DR的基本理念已經(jīng)得到廣泛接受和認(rèn)同,目前美國是世界上實施DR項目最多、種類最齊全的國家。美國的激勵型DR包括直接負(fù)荷控制、可中斷負(fù)荷、負(fù)荷側(cè)投標(biāo)和回購、容量及輔助服務(wù)市場等手段。2009年美國國家能源部向美國國會提交的智能電網(wǎng)研究報告[1]顯示,如果美國電網(wǎng)技術(shù)能使所有具有響應(yīng)能力的負(fù)荷均參與DR,可削減的高峰負(fù)荷量相當(dāng)于全美10年內(nèi)的高峰負(fù)荷增長。美國電力市場通過鼓勵DR,吸引更多的電力市場參與者,分散市場風(fēng)險,有效地促進(jìn)美國電網(wǎng)系統(tǒng)及其市場的良性發(fā)展。
DR、分布式電源(distributed generation,DG)和分布式能源儲備(distributed energy storage,DES)是目前新興的智能電網(wǎng)概念中的重要組成部分。為了簡便起見,現(xiàn)把這些資源統(tǒng)一稱為分布式能源資源(distributed energy resources,DER)。盡管智能電網(wǎng)框架下更多關(guān)注的是DER這一整體概念,但DR資源作為穩(wěn)定輸電網(wǎng)運(yùn)作的重要組成部分,更是整個電力批發(fā)市場的重要元素,因此在智能電網(wǎng)領(lǐng)域中具有重要意義。事實上,從輸電網(wǎng)和電力批發(fā)運(yùn)作模式來看,術(shù)語“虛擬發(fā)電廠”就是專指這些DR資源[2]。
在電能及其配套服務(wù)市場中,在獨(dú)立系統(tǒng)運(yùn)營商(independent system operator,ISO)/區(qū)域輸電機(jī)構(gòu)(regional transmission organization,RTO)進(jìn)行中心控制與協(xié)調(diào)的環(huán)境下,DER/DR依據(jù)ISO/RTO市場設(shè)計和使用的運(yùn)營標(biāo)準(zhǔn)提供電能供應(yīng)、輔助服務(wù)、電力儲備等產(chǎn)品[4]。下面簡要介紹美國電力界推動智能電網(wǎng)發(fā)展的主要動因和智能電網(wǎng)框架下各種不同形式的DER。
不同的ISO/RTO應(yīng)用及控制DR資源的規(guī)則不同,具有不同的DR服務(wù)產(chǎn)品市場。另外,基于不同ISO/RTO的市場機(jī)制,DR/DER服務(wù)可以由一家或者多家市場參與者提供,包括負(fù)荷服務(wù)商(load serving entities,LSE)、配電公司(utility distribution companies,UDC)、電力服務(wù)提供商(electricity service providers,ESP)、終端用戶、負(fù)荷整合器和負(fù)荷削減服務(wù)提供商(curtailment service providers,CSP)。部分參與者擁有負(fù)荷、發(fā)電資源或發(fā)電備用資源。DR資源的擁有者、操作者和整合者之間如何協(xié)調(diào)合作是DR服務(wù)產(chǎn)品市場的一個重要研究領(lǐng)域。
當(dāng)前美國電力市場擁有多個ISO/RTO,包括紐約ISO(NYISO),賓州—新澤西—馬里蘭地區(qū)的ISO(PJM),新英格蘭地區(qū)ISO(ISO-NE),中西部ISO(MISO),加州ISO(CAISO),德州電力系統(tǒng)委員會(ERCOT),和西南電網(wǎng)(SPP)。在美國電力工業(yè)市場化的過程中,ISO/RTO形成了各自的電力市場。這些電力市場通常包括更加細(xì)化的電力服務(wù)市場:電能市場(日前及實時)、電能備用市場及發(fā)電容量市場等。
智能電網(wǎng)建設(shè)的涉及面非常廣泛,其利益相關(guān)者主要包括國家、電網(wǎng)公司、用戶、設(shè)備制造商、電建公司等。美國智能電網(wǎng)的利益相關(guān)者主要包括:電力終端用戶(工業(yè)用戶、商業(yè)用戶和居民用戶)、電力服務(wù)零售商、輸配電服務(wù)提供商、政府相關(guān)的協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu)、大型的電力交易商/經(jīng)紀(jì)人/市場、可靠性協(xié)調(diào)委員會、產(chǎn)品服務(wù)提供商、能源政策制定者、政府監(jiān)管部門、智能電網(wǎng)倡導(dǎo)者、標(biāo)準(zhǔn)化組織和相關(guān)金融機(jī)構(gòu)。圖1所示為美國智能電網(wǎng)利益相關(guān)者示意圖。
圖1 美國智能電網(wǎng)的利益相關(guān)者
根據(jù)現(xiàn)有的技術(shù)和市場設(shè)計狀況,電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)營方在近期(2~5年)內(nèi)將有更多的工作需要完成,尤其是DR在居民用戶區(qū)域內(nèi)如何應(yīng)用的問題。不僅系統(tǒng)運(yùn)營方需要一個支持DR的具有足夠靈活性的電力系統(tǒng)平臺,發(fā)電側(cè)各方也對系統(tǒng)的靈活性有著高度的要求,其中代表性的是風(fēng)能和太陽能的發(fā)電方。支持DR技術(shù)的發(fā)展和實踐驗證可以提高風(fēng)能與太陽能安全并網(wǎng)的可行性與靈活性,從而實現(xiàn)更多的可再生能源配置。其他的DR利益相關(guān)者,包括技術(shù)開發(fā)人員和各類用戶,必須協(xié)調(diào)合作,保證技術(shù)發(fā)展?jié)M足所有DR參與者的利益和需求。
電能消費(fèi)者的主要類別包括工業(yè)用戶、商業(yè)用戶和居民用戶。對于工業(yè)和商業(yè)用戶,他們對能源管理的了解程度比較高,針對這些用戶的DR技術(shù)也是相對成熟的。但對于居民層面的情況就不一樣了,居民層面的負(fù)荷分析還沒有成熟的商業(yè)模式,還需要更多的分析和通信設(shè)施以使得居民用戶與智能電網(wǎng)進(jìn)行互聯(lián)。
在傳統(tǒng)電網(wǎng)中,居民用戶一般來說不能自由選擇電力服務(wù)類型或者基于電價來調(diào)整他們的用電方式,從而無法管理他們的電能消耗。智能電網(wǎng)具有非常良好的前景,那是因為它提供給居民用戶以自由選擇電力服務(wù)類型和基于電價來調(diào)整用電方式的能力,從而使廣大居民用戶智能用電,同時也為用戶節(jié)省了更多的金錢。北美電力公司中常用的兩種用戶政策是:用戶反饋與差異化服務(wù)定價[10]。
用戶反饋政策的原則在于讓用電客戶更直觀地看到其節(jié)能效果及經(jīng)濟(jì)效益,從而讓用戶更好地理解和改變他們的用電行為。用戶反饋可以通過很多方式來提供,從每個月的賬單到即時的消費(fèi)與電價讀數(shù),其中一些方式的成本較高。
當(dāng)前北美電力公司的用戶反饋政策還存在一些問題。由于目前用戶反饋項目的參與用戶知道電網(wǎng)及電力公司提供的技術(shù)和激勵機(jī)制是針對短期用電行為的,所以調(diào)查結(jié)果僅反映出用戶是如何應(yīng)對短期的用電行為激勵的。而只有在用戶認(rèn)識到激勵機(jī)制將會是長期的,并且能使長期的理性用電策略得到最優(yōu)回報時,整個電網(wǎng)(包括用戶端的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè))才可能發(fā)生積極的變化。這也是各地不同時期的用戶反饋調(diào)查項目結(jié)果不一致的原因之一。當(dāng)前的調(diào)查項目的設(shè)計不能充分控制漸進(jìn)性的基礎(chǔ)設(shè)施改變對調(diào)查結(jié)果造成的影響,導(dǎo)致項目針對DR的長期影響的結(jié)論不準(zhǔn)確,可能被高估或者低估。
不論是靜態(tài)定價還是動態(tài)定價,電力定價都反映了實際的發(fā)電與輸電成本。所謂差異化服務(wù)定價,就是指不同需求的用戶可以自由選擇不同級別的服務(wù)方式,而電力供應(yīng)商根據(jù)用戶的選擇提供差異化的服務(wù),并根據(jù)這些服務(wù)所消耗的不同成本來決定從靜態(tài)定價到動態(tài)定價的差異化定價方式。傳統(tǒng)電網(wǎng)沒有用戶端的響應(yīng)機(jī)制,無法提供用戶端的實時的動態(tài)定價與反饋。而智能電網(wǎng)的一個主要好處就是可以動態(tài)定價,而非單純的靜態(tài)定價,但是這一點(diǎn)又引出了很多與電力價格息息相關(guān)的重要問題,包括電價是否應(yīng)該反映實時的真實價格,是否提供用戶選擇等等。許多智能用戶問卷項目顯示分時定價可以將高峰用電量降低15%左右,而在用戶側(cè)應(yīng)用一些智能電網(wǎng)的新興技術(shù)可以將這一數(shù)字翻倍。研究表明知情程度和消費(fèi)行為存在著關(guān)系,當(dāng)用戶可以更快更詳細(xì)地知曉實時電價信息的時候,用戶為了節(jié)省開支而傾向于在高峰時段減少用電,從而實現(xiàn)高峰期的負(fù)荷削減。一般稱這樣的用戶為“智能用戶”。美國加州的電力提供商估計,基于DR技術(shù)的智能用戶所節(jié)省的能源將會占智能電網(wǎng)所節(jié)省的能源總量三分之一到二分之一。因此,智能用戶是智能電網(wǎng)配置的一個重要部分。
從實際操作角度講,差異化服務(wù)定價政策主要包括平價電價政策、實時電價政策與混合政策3種。對于平價電政策,用戶白天與晚上用電價格是相同的。這導(dǎo)致用戶在非高峰時段被多收了錢,而在高峰時段又被少收了錢。該策略并不鼓勵用戶從高峰時段改變到非高峰時段用電,因此無法減少設(shè)施的壓力。對于實時電價策略,電價的制定基于實時的供需關(guān)系和發(fā)電、輸電、配電的實際成本。因此,電價沒有被多收取或者少收取,但用戶可能并未在高峰時段減少電能使用,這將導(dǎo)致高昂的電費(fèi)。第3種定價方式是用戶在兩個極端之間妥協(xié),通過分時計價的策略來使得用戶和電力公司都受益。分時計價減小了用戶在高峰時段用電被收取高昂費(fèi)用的可能,而且還鼓勵用戶進(jìn)行用電模式的轉(zhuǎn)移。
分析者認(rèn)為只有創(chuàng)造了一個無縫全自動化電網(wǎng)與用戶互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò),才有可能實現(xiàn)智能電網(wǎng)的全部潛力。用戶不可能也不必時時關(guān)注電價,而是提前設(shè)置用電偏好的參數(shù),在電價變動或者需要響應(yīng)的時候系統(tǒng)會根據(jù)用戶設(shè)置的參數(shù)自動進(jìn)行用戶反饋。利用全自動的技術(shù)可以在許多領(lǐng)域讓房屋所有人、建筑管理人和商業(yè)操作員來根據(jù)電價自動調(diào)整需求。這種自動終端用戶負(fù)荷調(diào)節(jié)與響應(yīng)的潛力已經(jīng)在多種情況下被證明。比如,在美國加州,當(dāng)電價超過一定程度時,許多供電商與工廠合作來配置能源管理系統(tǒng)以減小各種負(fù)荷(包括照明、電梯、加熱、通風(fēng)和制冷)。
智能電網(wǎng)和智能儀表項目在自動負(fù)荷響應(yīng)和能效方面提供了最優(yōu)實踐的經(jīng)驗。把這些成功方法從工業(yè)領(lǐng)域擴(kuò)展到居民領(lǐng)域,還有許多問題需要進(jìn)一步的研究,如:用戶反饋和自動化計數(shù)的最優(yōu)結(jié)合點(diǎn)問題;ICT選項對自動DR的影響;不同用戶類型對自動DR設(shè)計的最優(yōu)要求[11]等問題。
隨著實現(xiàn)智能電網(wǎng)的相關(guān)技術(shù)(尤其是先進(jìn)的電表測量和信息通信技術(shù))的成熟,這里基于文獻(xiàn)[12]提出一個基于激勵機(jī)制的DR協(xié)議設(shè)計方案,該方案利用自動調(diào)溫器控制的負(fù)荷(thermostatically-controlled load,TCL)來吸收可再生能源發(fā)電中的間斷性。典型的TCL包括商業(yè)制冷和空調(diào)負(fù)荷。
圖2 TCL協(xié)議設(shè)計
負(fù)荷服務(wù)商(load serving entity,LSE)設(shè)計協(xié)議,為終端用戶提供激勵機(jī)制并鼓勵用戶參與。這個協(xié)議提供了不同層次的設(shè)置點(diǎn)調(diào)整極限和潛在的折扣,據(jù)此將用戶分在不同的控制組。用戶閱讀協(xié)議的條款和報價,然后決定簽訂哪一種協(xié)議。用戶的決定依賴于自身的效用函數(shù),所謂效用函數(shù),是指權(quán)衡舒適度高低和省錢多少的函數(shù)。LSE隨后觀察簽訂各個合約的人群,跟隨可再生能源的輸出。圖2為該模式的主要框架。
該方案使用預(yù)測控制(model predictive control,MPC)的方法來進(jìn)行最優(yōu)控制,因為MPC具有很好的表現(xiàn)和性質(zhì)。它可以處理線性二次型控制中的不等式約束,而且僅僅需要一步的風(fēng)能信號預(yù)測。該方案應(yīng)用了一個博弈論模型來解決LSE和簽訂調(diào)溫器控制協(xié)議的終端用戶之間的互動行為。LSE和用戶可以不斷地尋找針對對方的最佳行為,然后使用迭代來尋找雙方都滿意的平衡狀態(tài)。
這一機(jī)制可以讓LSE控制用戶的TCL,因此顯著地提升了LSE的靈活性。若LSE希望有更多的負(fù)荷被釋放,則僅需要改變協(xié)議中的參數(shù)來改變控制組的結(jié)構(gòu)。文獻(xiàn)[12]中的案例分析證實了TCL在合適的參數(shù)下可以非常準(zhǔn)確地跟蹤給定的風(fēng)能輸出。LSE可以改變協(xié)議參數(shù)來達(dá)到目標(biāo),比如最小化最大跟蹤誤差,或?qū)嵭袇f(xié)議的總費(fèi)用等。TCL協(xié)議設(shè)計作為一種新的DR模式,是一個靈活有效的方法,可以幫助LSE減少可再生能源的多變性和間斷性。這一新模式可以被電網(wǎng)運(yùn)營方用于匹配可再生能源,從而使可再生能源安全并網(wǎng)運(yùn)行。
智能化的電網(wǎng)能夠支持更大規(guī)模的和更豐富靈活的DR機(jī)制。在電力系統(tǒng)中,DR所扮演的角色正在由最初的調(diào)峰工具轉(zhuǎn)變成為具有更為多元化功能的角色。提出了一種專門匹配可再生發(fā)電資源(如風(fēng)力發(fā)電廠)的DR機(jī)制,可以使負(fù)荷良好地實時匹配風(fēng)電發(fā)電量變化,從而為大規(guī)模風(fēng)電安全并網(wǎng)運(yùn)行的實現(xiàn)提供了技術(shù)支持。創(chuàng)新的多元化DR機(jī)制可以幫助智能電網(wǎng)充分實現(xiàn)其經(jīng)濟(jì)和社會效益最大化。
[1]DOE(U.S.Department of Energy),Smart Grid System Report[R],2009.
[2]Ipakchi A.,Albuyeh F.Grid of the Future[J].IEEE Power and Energy Mag.,2009(9):52-62.
[3]NETL(National Energy Technology Laboratory),Understanding the Benefits of Smart Grids[R].Pittsburgh,2010.
[4]Lightner E.M.,Widergren S.E.An Orderly Transition to a Transformed Electricity System[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2010,1(1):3-10.
[5]Rahimi F.,Ipakchi A.Demand Response as a Market Resource Under the Smart Grid Paradigm[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2010,1(1):82-88.
[6]Parvania M.,F(xiàn)otuhi-Firuzabad M.Demand Response Scheduling by Stochastic SCUC[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2010,1(1):89-98.
[7]Yunfei Wang,Pordanjani,I.R.,Xu,W.An Event-Driven Demand Response Scheme for Power System Security Enhancement[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2011,2(1):23-29.
[8]Saele H.,Grande O.S.Demand Response From Household Customers:Experiences From a Pilot Study in Norway[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2011,2(1):102-109.
[9]Le-Ren Chang-Chien,Luu Ngoc An,Ta-Wei Lin,et al.Incorporating Demand Response With Spinning Reserve to Realize an Adaptive Frequency Restoration Plan for System Contingencies[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2012,3(3):1145-1153.
[10]Samadi P.,Mohsenian-Rad H.,Schober R.,et al.Advanced Demand Side Management for the Future Smart Grid Using Mechanism Design[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2012,3(3):1170-1180.
[11]Logenthiran T.,Srinivasan D.,Tan Zong Shun.Demand Side Management in Smart Grid Using Heuristic Optimization[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2012,3(3):1244-1252.
[12]Xu Li.,Deng S.J.An Incentive-based Demand Response Contract Design for Themostatically Controlled Loads[D].Working Paper,Georgia Institute of Technology,2012.