任 景，薛 晨，馬曉偉，劉友波，王瀟笛，王富陽

（1.國家電網(wǎng)公司西北分部，陜西省西安市 710000；2.四川大學(xué)電氣工程學(xué)院，四川省成都市 610000）

0 引言

近年來，新能源裝機(jī)容量爆發(fā)性增長，新能源的全額消納需大量調(diào)峰容量提供輔助支撐，高占比新能源并網(wǎng)使得電網(wǎng)在負(fù)荷低谷時段對調(diào)峰容量的需求劇烈增加［1］。電網(wǎng)調(diào)峰作為新能源健康發(fā)展的保障性工作，如何提升高占比新能源電網(wǎng)的調(diào)峰能力已成為一個亟待解決的關(guān)鍵問題。

用戶側(cè)自動化水平的提升使得負(fù)荷側(cè)靈活性資源具備提供輔助服務(wù)技術(shù)的經(jīng)濟(jì)可行性，引導(dǎo)用戶靈活可控負(fù)荷主動參與新能源消納，是提升電網(wǎng)調(diào)峰能力的重要途徑之一［2］。文獻(xiàn)［3］提出在智能電網(wǎng)背景下用戶側(cè)響應(yīng)的關(guān)鍵技術(shù)，并進(jìn)一步闡述了用戶側(cè)需求響應(yīng)項目的管理機(jī)制與實施機(jī)制。文獻(xiàn)［4-7］的模型算例皆證明了用戶側(cè)需求響應(yīng)項目的實施與開展，有利于提升新能源并網(wǎng)能力、促進(jìn)清潔能源的消納。但是，用戶由于用能模式、接入電壓等級、可調(diào)節(jié)容量的不同，具備差異化的響應(yīng)特性，且柔性負(fù)荷的需求側(cè)響應(yīng)行為具有極大不確定性及分散性，電網(wǎng)難以直接實現(xiàn)大規(guī)模分布式資源的集中管控與調(diào)度［8］。因此，負(fù)荷聚合商（load aggregator，LA）［9］作為整合用戶資源的商業(yè)個體應(yīng)運(yùn)而生。負(fù)荷聚合商不僅可以為中、小分布式負(fù)荷提供參與主能量市場及輔助服務(wù)市場的途徑，還可基于整合的負(fù)荷資源向市場系統(tǒng)運(yùn)營商提供調(diào)峰、調(diào)頻等輔助服務(wù)產(chǎn)品［10］。終端用戶可通過與負(fù)荷聚合商簽訂調(diào)峰響應(yīng)合約，基于自身響應(yīng)意愿實現(xiàn)不同激勵補(bǔ)貼下的差異化用能行為調(diào)整。

此外，多類型電源/負(fù)荷具有不同時空分布特性，采用源網(wǎng)荷協(xié)同優(yōu)化及靈活互動的模式為電網(wǎng)提供更多調(diào)峰空間［11］。前期研究結(jié)合不同類型的荷側(cè)調(diào)節(jié)資源，分別提出了日前［12］、日內(nèi)［13］、實時［14］等多時間尺度下的電網(wǎng)調(diào)度模型，實現(xiàn)對源側(cè)常規(guī)可控機(jī)組的滾動協(xié)調(diào)優(yōu)化，以提升電網(wǎng)的調(diào)峰調(diào)控能力。但上述研究多以集中調(diào)度的框架實現(xiàn)機(jī)組與負(fù)荷的調(diào)度，以解決新能源出力的不確定性問題。為促使源荷調(diào)峰供需的高效匹配，引入合理的市場機(jī)制及靈活的交易品種有利于全面提升市場效率［15］。然而，現(xiàn)階段針對源荷聯(lián)動調(diào)峰輔助服務(wù)市場的建設(shè)尚存在價格機(jī)制不完善、調(diào)控模式不清晰的問題。

在此背景下，本文通過建立負(fù)荷聚合商參與的源荷聯(lián)動調(diào)峰輔助服務(wù)市場框架，提出一種以負(fù)荷聚合商為中介者的“源-網(wǎng)-荷”兩階段市場調(diào)峰調(diào)度模式。在第1階段，針對新能源出力的高不確定性易帶來實時調(diào)峰容量缺額的問題，系統(tǒng)運(yùn)營商在日前源側(cè)調(diào)峰機(jī)組調(diào)度安排既定的情況下，組織時前源荷聯(lián)動調(diào)峰輔助服務(wù)市場的開展?？紤]負(fù)荷聚合商及源側(cè)機(jī)組的商業(yè)效益訴求，提出一種基于邊際效用的負(fù)荷聚合商調(diào)峰競價決策模型及基于邊際成本的火電機(jī)組調(diào)峰競價模型，實現(xiàn)面向系統(tǒng)運(yùn)營商的考慮調(diào)峰需求不確定性的源荷聯(lián)動調(diào)峰市場出清。在第2階段，基于負(fù)荷聚合商簽約用戶的用能特性及價格敏感性，考慮零售電價及激勵價格對用戶的協(xié)同影響，負(fù)荷聚合商為用戶提供優(yōu)化的激勵價格及零售價格等價格信號，實現(xiàn)價格驅(qū)動下的用戶側(cè)集群調(diào)峰資源的主動響應(yīng)調(diào)控，為新能源提供更多的消納空間。最后，基于仿真算例對所提市場框架、結(jié)算規(guī)則及主體效益等多方面進(jìn)行有效性驗證。

1 時前源荷聯(lián)動調(diào)峰市場機(jī)制設(shè)計

新能源出力具有強(qiáng)不確定性，系統(tǒng)運(yùn)營商在日內(nèi)調(diào)用調(diào)峰資源時，若沒有其余靈活性資源作為輔助支撐，區(qū)域內(nèi)某些時段會產(chǎn)生一定的調(diào)峰容量缺額，難以保障實時新能源的充分消納。因此，系統(tǒng)運(yùn)營商在系統(tǒng)調(diào)峰出現(xiàn)缺額時開展考慮負(fù)荷聚合商參與的時前源荷聯(lián)動調(diào)峰市場，避免在低谷時段由于實時調(diào)峰容量不足而產(chǎn)生新能源棄電。本文提出負(fù)荷聚合商參與的源荷聯(lián)動調(diào)峰輔助服務(wù)市場實施框架，如圖1所示。

圖1 時前源荷聯(lián)動調(diào)峰市場框架及交易流程Fig.1 Framework and transaction process of slot-ahead peak regulation market with source-load interaction

其中，市場競標(biāo)主體包括源側(cè)火電機(jī)組、荷側(cè)負(fù)荷聚合商。系統(tǒng)運(yùn)營商作為運(yùn)營機(jī)構(gòu)基于時前預(yù)測的系統(tǒng)調(diào)峰容量缺額，在特定時段開展時前源荷聯(lián)動調(diào)峰市場。該市場競價、出清與結(jié)算規(guī)則如下。

1）市場競價規(guī)則：在時前源荷聯(lián)動調(diào)峰輔助服務(wù)市場中，負(fù)荷聚合商與源側(cè)火電機(jī)組分別基于其邊際效用及邊際成本報價，提前1 h申報下一小時4個點(diǎn)（每15 min一個點(diǎn)）的“調(diào)峰容量-調(diào)峰價格”曲線。

2）市場出清規(guī)則：為滿足市場公平性，本文采用統(tǒng)一邊際出清的方式［16］，將負(fù)荷聚合商、火電機(jī)組申報電價從低到高排序，直至滿足該時段的系統(tǒng)運(yùn)營商調(diào)峰需求，最終確定市場出清點(diǎn)。出清電價為最后中標(biāo)的負(fù)荷聚合商或火電機(jī)組的申報價格。

3）市場結(jié)算規(guī)則：在統(tǒng)一邊際出清的結(jié)算模式下，當(dāng)系統(tǒng)調(diào)峰容量滿足系統(tǒng)調(diào)峰容量需求時調(diào)用到的最后一臺發(fā)電機(jī)組/負(fù)荷聚合商的報價則為市場邊際出清價格。

2 市場主體決策模型

2.1 面向新能源消納的系統(tǒng)運(yùn)營商調(diào)峰決策模型

源荷聯(lián)動調(diào)峰市場的出清模型應(yīng)以系統(tǒng)運(yùn)行成本（提供給負(fù)荷聚合商的調(diào)峰補(bǔ)償、火電機(jī)組的調(diào)峰補(bǔ)償）最小及最小化新能源調(diào)峰缺額為目標(biāo)。

然而，考慮到新能源出力及系統(tǒng)運(yùn)營商時前預(yù)測系統(tǒng)調(diào)峰缺額的不確定性，本文進(jìn)一步基于隨機(jī)機(jī)會約束規(guī)劃方法，建立了考慮調(diào)峰需求不確定性的源荷聯(lián)動調(diào)峰市場出清模型，通過約束置信水平，保障源荷聯(lián)動調(diào)峰市場出清后系統(tǒng)提升的調(diào)峰容量成立概率不小于約束置信水平?；谙到y(tǒng)運(yùn)營商目標(biāo)函數(shù)式（1），t時刻其出清模型可變更為基于目標(biāo)置信水平τt的決策函數(shù)。

式中：Pr(·)為調(diào)峰市場出清后系統(tǒng)提升的調(diào)峰容量大于需求偏差的概率函數(shù)。

2.2 火電機(jī)組深調(diào)競價模型

火電機(jī)組深度調(diào)峰是在機(jī)組最小技術(shù)出力的基礎(chǔ)上進(jìn)一步下調(diào)機(jī)組出力，機(jī)組深度調(diào)峰的單位成本隨著調(diào)峰深度增加而非線性增加。將深度調(diào)峰狀態(tài)下火電機(jī)組出力點(diǎn)以離散形式表征［17］，如附錄A圖A1所示?；痣姍C(jī)組深度調(diào)峰邊際成本測算方法詳見文獻(xiàn)［18］，在此不贅述。

1）火電機(jī)組競價模型

假設(shè)市場內(nèi)參與競價的火電機(jī)組基于其邊際成本采用分段申報調(diào)峰容量與補(bǔ)償價格的報價模式，故其機(jī)組中標(biāo)調(diào)峰容量為各段中標(biāo)量的累加，如式（5）和式（6）所示。

2）機(jī)組報價區(qū)間約束

將火電機(jī)組深度有償調(diào)峰服務(wù)劃分為3檔，其定價區(qū)間如附錄A表A1所示。

2.3 負(fù)荷聚合商調(diào)峰競價模型

設(shè)負(fù)荷聚合商i將簽約Ni個用戶，其簽約用戶n=1，2，…，Ni。負(fù)荷聚合商為滿足其盈利需求，會

2）機(jī)會約束線性化

考慮到所建立的系統(tǒng)運(yùn)營商的市場出清模型為一個隨機(jī)機(jī)會約束規(guī)劃問題，如式（2）所示，難以直接求解。因此，考慮將隨機(jī)機(jī)會約束規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為確定性問題進(jìn)行求解。研究表明：新能源功率預(yù)測誤差的概率分布可采用威布爾分布、正態(tài)分布等分布模型進(jìn)行建模分析［19］，本文采用正態(tài)分布進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)峰需求預(yù)測誤差建模，即ΔP～Dt～N(0，δ2)，其中δ為該正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差。進(jìn)而，利用Cornish-Fisher展開式來擬合調(diào)峰需求預(yù)測誤差的分位數(shù)［20］，進(jìn)一步基于分位數(shù)描述機(jī)會約束的概率水平及置信度。由于調(diào)峰需求預(yù)測誤差函數(shù)分位數(shù)與其累積分布函數(shù)（cumulative distribution function，CDF）的逆函數(shù)呈單調(diào)關(guān)系，因此可將式（3）表征為：

式中：q(·)為基于Cornish-Fisher展開式的分位數(shù)函數(shù)，考慮置信度τt下的5階分位數(shù)可表述為

式中：ξ為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)；kv為第v階的累積量。由此，可將機(jī)會約束式（3）轉(zhuǎn)化為線性約束式（45），利用內(nèi)點(diǎn)法等優(yōu)化算法直接求解。詳細(xì)的算法流程可參考文獻(xiàn)［21］。

4 算例分析

4.1 算例參數(shù)

某區(qū)域系統(tǒng)運(yùn)營商針對系統(tǒng)負(fù)荷低谷調(diào)峰資源不足的問題，基于高占比新能源實時滾動預(yù)測值計算時前系統(tǒng)調(diào)峰需求，預(yù)判所轄區(qū)域的下一時段調(diào)峰容量缺額，并于時前開展源荷聯(lián)動調(diào)峰輔助服務(wù)市場，向所轄區(qū)域的4個負(fù)荷聚合商(LA1，LA2，LA3，LA4)及3臺火電 機(jī)組(G1，G2，G3)購買調(diào) 峰響應(yīng)容量，以增加低谷時段可調(diào)機(jī)組向下調(diào)整空間及用戶側(cè)向上調(diào)整空間為目標(biāo)。其中，火電機(jī)組的裝機(jī)容量分別為150、200、180 MW，各臺機(jī)組的深調(diào)下限為額定容量的30%。假定每個負(fù)荷聚合商皆簽約200個可響應(yīng)用戶（包含可轉(zhuǎn)移負(fù)荷及可調(diào)增負(fù)荷），其中可轉(zhuǎn)移負(fù)荷用戶在每時刻點(diǎn)的負(fù)荷轉(zhuǎn)移率不超過其基準(zhǔn)負(fù)荷的30%、可調(diào)增負(fù)荷用戶增用率不超過其基準(zhǔn)負(fù)荷的25%。以某典型日為例，系統(tǒng)負(fù)荷運(yùn)營商的日前調(diào)峰計劃曲線與小時前調(diào)峰需求預(yù)測曲線如圖2所示，系統(tǒng)調(diào)峰容量缺額為圖2陰影部分，用戶側(cè)調(diào)峰輔助服務(wù)市場將在當(dāng)天04：00—08：00、09：00—15：00、18：30—24：00開放，各負(fù)荷聚合商及火電機(jī)組將在以上時間段在該源荷聯(lián)動調(diào)峰輔助服務(wù)市場平臺上競標(biāo)，系統(tǒng)運(yùn)營商基于實時調(diào)峰容量缺額，根據(jù)市場主體投標(biāo)量價實現(xiàn)市場的出清及調(diào)峰資源的統(tǒng)一調(diào)控。設(shè)定初試系統(tǒng)運(yùn)營商的置信水平τt為0.9，當(dāng)日批發(fā)市場的購電價格為0.8元/（kW·h），各個負(fù)荷聚合商簽約用戶的基準(zhǔn)曲線及其余詳細(xì)仿真參數(shù)見附錄A圖A3和表A2，火電機(jī)組日前調(diào)度計劃出力見附錄A圖A4。

圖2 系統(tǒng)運(yùn)營商調(diào)峰需求預(yù)測Fig.2 Prediction for peak regulation capacity demand of system operator

4.2 算例結(jié)果

1）源荷主體的投標(biāo)決策分析

以20：00—21：00時間段為例（15 min一個點(diǎn)），該時段基于時前系統(tǒng)調(diào)峰需求預(yù)測的調(diào)峰資源缺額分別為131.4、142.2、148.9、152.8 MW（對應(yīng)時刻分別為20：00、20：15、20：30、20：45）。負(fù)荷聚合商與火電機(jī)組申報對應(yīng)4個時刻點(diǎn)的調(diào)峰競標(biāo)“容量-價格”曲線和市場主體的競標(biāo)量價詳見附錄A表A3和表A4。其中，火電機(jī)組分段申報調(diào)峰容量曲線如附錄A圖A4所示。在20：00—21：00時間段，源荷聯(lián)動調(diào)峰市場出清結(jié)果如附錄A表A5所示。

20：00—20：45時段負(fù)荷聚合商的投標(biāo)總量分別為91.03、101.90、104.20、92.41、92.41 MW·h，火電機(jī)組的最大投標(biāo)量分別為78.53、79.13、79.22、76.94 MW·h。由附錄A表A5可知，在系統(tǒng)運(yùn)營商進(jìn)行該時段出清時綜合考慮系統(tǒng)的調(diào)峰需求及運(yùn)營成本，由于LA4及G3機(jī)組的整體報價較高，不滿足系統(tǒng)調(diào)峰經(jīng)濟(jì)性，故LA4及G3機(jī)組的中標(biāo)量較少。

2）市場出清量價分析

該日源荷聯(lián)動調(diào)峰輔助服務(wù)市場的調(diào)峰出清價格如圖3所示，各個負(fù)荷聚合商及火電機(jī)組競得的調(diào)峰容量分別如附錄A圖A5和圖A6所示。

圖3 市場出清結(jié)果Fig.3 Market clearing results

總之，高占比新能源電網(wǎng)源側(cè)火電機(jī)組大多處于深調(diào)模式，調(diào)峰價格偏高、市場競爭力較弱，因此，負(fù)荷聚合商調(diào)峰競標(biāo)成功總量大于火電機(jī)組。此外，調(diào)峰出清價格與調(diào)峰市場調(diào)峰需求成正相關(guān)，在20：00—24：00時段，系統(tǒng)調(diào)峰缺額較大，因此，在該時段調(diào)峰市場出清價格較高，最高可達(dá)0.882元/（kW·h）。但是，由于日前系統(tǒng)調(diào)峰容量備用與時前調(diào)峰容量需求預(yù)測誤差較大，市場調(diào)峰容量需求超出了源荷調(diào)峰資源的總供給容量。因此，在部分時段（22：00—24：00）存在系統(tǒng)運(yùn)營商調(diào)峰容量不足的情形，如圖3陰影部分所示。

3）用戶負(fù)荷響應(yīng)模式分析

各個負(fù)荷聚合商通過給用戶提供一定的激勵價格，引導(dǎo)用戶參與調(diào)峰響應(yīng)。其中，各負(fù)荷聚合商的典型可轉(zhuǎn)移用戶、可調(diào)增用戶的響應(yīng)模式如附錄A圖A7所示，各負(fù)荷聚合商提供給對應(yīng)用戶的零售價格和激勵價格如附錄A圖A8所示。

由附錄A圖A7和圖A8可知，不同負(fù)荷聚合商的可調(diào)控負(fù)荷受到其自身調(diào)度時間段、可調(diào)度容量等差異化約束。接收到負(fù)荷聚合商提供的調(diào)峰激勵后，各類用戶基于激勵價格主動進(jìn)行了不同程度的用能調(diào)節(jié)。就可轉(zhuǎn)移負(fù)荷而言，合理的激勵價格將引導(dǎo)可轉(zhuǎn)移負(fù)荷在負(fù)荷聚合商中標(biāo)時段增用電量，在未中標(biāo)時段減少用電量，以保障用戶在參與調(diào)峰響應(yīng)過程中日用電量保持不變；就可調(diào)增負(fù)荷在中標(biāo)時段的增用量而言，與負(fù)荷聚合商提供的激勵價格明顯成正相關(guān)。

除此之外，負(fù)荷聚合商基于其簽約用戶的總負(fù)荷為用戶提供靈活的零售電價。在負(fù)荷聚合商中標(biāo)時段，較高的零售價格將促使用戶在該時段減少自身的用電負(fù)荷，由此需要較高的激勵價格協(xié)同優(yōu)化以激勵用戶增加用電負(fù)荷。零售電價與激勵價格的協(xié)同優(yōu)化可以有效約束負(fù)荷聚合商的市場收益。

4）市場主體經(jīng)濟(jì)效益分析

進(jìn)一步分析系統(tǒng)運(yùn)營商、火電機(jī)組、負(fù)荷聚合商及其簽約用戶的全天經(jīng)濟(jì)效益。開展負(fù)荷聚合商參與下的源荷聯(lián)動調(diào)峰輔助服務(wù)市場后，系統(tǒng)運(yùn)營商的新能源消納空間大幅提升，系統(tǒng)調(diào)峰缺額由初始的1 101.00 MW·h減少至30.99 MW·h。此外，由表1可知，4個負(fù)荷聚合商及3臺火電機(jī)組的經(jīng)濟(jì)效益都有較大提升，負(fù)荷聚合商收益分別增加了5.2%、0.6%、32.3%、46.3%，火電機(jī)組收益分別提升6.3%、12.5%、4.0%及2.2%；負(fù)荷聚合商簽約用戶用能成本有所下降，降幅分別為7.1%、6.7%、3.3%及6.3%。基于建立的負(fù)荷聚合商參與的源荷聯(lián)動調(diào)峰市場可有效調(diào)動市場主體參與的積極性，通過構(gòu)建多方共贏的平臺，引導(dǎo)多主體主動參與新能源的調(diào)峰消納過程。

表1 市場主體經(jīng)濟(jì)效益分析Table 1 Economic benefit analysis of market participants

5 結(jié)語

基于負(fù)荷聚合商整合負(fù)荷側(cè)調(diào)峰資源，可以有效促進(jìn)風(fēng)電、光伏等新能源的就地消納。為全面提升電力系統(tǒng)調(diào)峰靈活性，本文從源荷聯(lián)動調(diào)峰市場框架、出清規(guī)則、結(jié)算規(guī)則、激勵機(jī)制及調(diào)度模式等多方面入手，提出了一種負(fù)荷聚合商參與的源荷聯(lián)動調(diào)峰市場的兩階段市場調(diào)度方案。所搭建的源荷聯(lián)動調(diào)峰市場平臺可高效協(xié)調(diào)系統(tǒng)運(yùn)營商、源側(cè)機(jī)組、負(fù)荷聚合商及終端負(fù)荷多主體的利益關(guān)系，且本文所建立的調(diào)峰市場機(jī)制可引導(dǎo)用戶側(cè)合理調(diào)整用能模式，為系統(tǒng)消納新能源提供更多的上調(diào)容量空間，有效保障未來新能源的健康發(fā)展。

然而，本文暫未考慮負(fù)荷聚合商及火電機(jī)組在源荷聯(lián)動調(diào)峰市場平臺中競標(biāo)的博弈行為以及用戶側(cè)對不同負(fù)荷聚合商的動態(tài)選擇行為，未來將進(jìn)一步針對以上問題展開研究。

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