王建軍，傅 晨，費(fèi) 斐，蘭 莉

（國(guó)網(wǎng)上海市電力公司 經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，上海 200233）

0 引言

近年來(lái)，我國(guó)部分城市經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，以溫控負(fù)荷為代表的尖峰負(fù)荷占比不斷攀升，電力負(fù)荷峰值快速增長(zhǎng)，年最大負(fù)荷功率峰值不斷刷新。尖峰負(fù)荷用電時(shí)間較短，導(dǎo)致電源裝機(jī)利用率降低，給傳統(tǒng)電源容量規(guī)劃帶來(lái)巨大困擾［1—2］。以江蘇電網(wǎng)2020年用電情況為例，超過(guò)95%的年最大負(fù)荷持續(xù)時(shí)間僅為25 h，超過(guò)97%的年最大負(fù)荷持續(xù)時(shí)間僅為10 h，嚴(yán)重影響了江蘇省電源側(cè)的投資效益［3］。另一方面，我國(guó)不斷深化電力市場(chǎng)改革，逐步完善電力市場(chǎng)的市場(chǎng)化競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，將虛擬電廠(chǎng)（virtual power plant，VPP）納入電力市場(chǎng)新型參與主體，降低電力市場(chǎng)新型參與主體的準(zhǔn)入門(mén)檻，推動(dòng)靈活性資源的深度挖掘和充分利用，可有效緩解用電高峰期電力供應(yīng)緊張問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)延緩電源側(cè)電力投資［4］。因此，研究考慮靈活性資源聚合參與調(diào)峰的電源裝機(jī)容量規(guī)劃，具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

VPP 是電力市場(chǎng)的新型參與主體，由地理位置相對(duì)分散的分布式電源、可控負(fù)荷、電動(dòng)汽車(chē)以及儲(chǔ)能等資源聚合形成，通過(guò)一定的優(yōu)化控制策略和數(shù)據(jù)交互通信技術(shù)，在系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的前提下參加電網(wǎng)運(yùn)行［5］。VPP運(yùn)營(yíng)商在接收到調(diào)度中心發(fā)布在電力市場(chǎng)的調(diào)峰需求后，申報(bào)可調(diào)度容量與價(jià)格，根據(jù)市場(chǎng)出清結(jié)果制定發(fā)電計(jì)劃［6］。VPP 運(yùn)營(yíng)商在申報(bào)參與容量前，須對(duì)VPP 內(nèi)部可調(diào)度資源進(jìn)行量化評(píng)估。

目前，在電源容量規(guī)劃方面的研究中，較多學(xué)者關(guān)注新能源的不確定性與相關(guān)性［7—9］、源荷協(xié)調(diào)規(guī)劃［10］，較少考慮VPP 參與調(diào)峰的電源容量規(guī)劃研究。文獻(xiàn)［7］提出了一種考慮風(fēng)-光-荷聯(lián)合時(shí)序場(chǎng)景的分布式電源接入容量規(guī)劃模型。文獻(xiàn)［8］提出了一種基于Copula 理論和風(fēng)光出力概率分布的多維時(shí)空相關(guān)性的電源規(guī)劃方法。文獻(xiàn)［9］利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)對(duì)風(fēng)光出力的不確定性，提出一種基于中長(zhǎng)期時(shí)序生產(chǎn)模擬的電源容量配置模型。文獻(xiàn)［10］研究了負(fù)荷側(cè)通過(guò)需求響應(yīng)參與削峰服務(wù)對(duì)電源容量規(guī)劃產(chǎn)生的影響。

在可調(diào)度容量估計(jì)的研究中，一部分集中在溫控負(fù)荷［11—12］、電動(dòng)汽車(chē)（electric vehicle，EV）［13—14］等單種類(lèi)型可控設(shè)備的聚合模型，另一部分關(guān)注工業(yè)用電［15］、居民用電［16］的可調(diào)度容量評(píng)估，缺少對(duì)城市級(jí)虛擬電廠(chǎng)（city level virtual power plant，CLVPP）可調(diào)度容量估計(jì)的研究。文獻(xiàn)［11］考慮用戶(hù)熱舒適度、意愿度及可控度等多重因素，提出大規(guī)模空調(diào)負(fù)荷近似聚合響應(yīng)潛力評(píng)估模型。文獻(xiàn)［12］提出了一種考慮模型參數(shù)和運(yùn)行狀態(tài)辨識(shí)的溫控負(fù)荷響應(yīng)能力計(jì)算方法。文獻(xiàn)［13］考慮EV 用戶(hù)充電行為，對(duì)住宅小區(qū)EV 有序充電潛力進(jìn)行定量評(píng)估。文獻(xiàn)［14］考慮EV 不確定性的時(shí)空耦合關(guān)系，提出EV 集群的可調(diào)度能力評(píng)估方法。文獻(xiàn)［15］采用共性與個(gè)性結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)大規(guī)模工業(yè)負(fù)荷可調(diào)度容量評(píng)估。文獻(xiàn)［16］提出一種基于用戶(hù)現(xiàn)實(shí)用電數(shù)據(jù)的調(diào)峰潛力評(píng)估方法。

為此，本文做了以下工作：①提出了一種CLVPP 可調(diào)度容量估計(jì)方法。依據(jù)用戶(hù)用電行為差異性將可調(diào)資源進(jìn)行領(lǐng)域劃分，考慮用戶(hù)參與度、收益敏感度、資源可控度、可控規(guī)模4 個(gè)指標(biāo)，基于模糊區(qū)間進(jìn)行可調(diào)度容量評(píng)估；②提出了一種考慮VPP 參與調(diào)峰的電源容量規(guī)劃方法。該方法在滿(mǎn)足電源備用容量的情況下，以電源擴(kuò)展安裝容量最小為目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建規(guī)劃模型，考慮了不同電源結(jié)構(gòu)、新能源出力不確定性、VPP 可調(diào)度容量等多種因素；③以華東地區(qū)某城市電網(wǎng)為背景，進(jìn)行了算例驗(yàn)證。

1 CLVPP可調(diào)度容量估計(jì)

1.1 估計(jì)流程

本文所提出的CLVPP 可調(diào)度容量估計(jì)方法流程如圖1所示，具體步驟如下。

圖1 可調(diào)度容量估計(jì)流程Fig.1 Process of schedulable capacity estimation

步驟1：將CLVPP 可調(diào)度容量估計(jì)任務(wù)分解。由于用戶(hù)用電行為存在差異性，將其進(jìn)行任務(wù)分解，如表1所示。

表1 CLVPP任務(wù)分解Table 1 CLVPP task breakdown

步驟2：可調(diào)度容量評(píng)估指標(biāo)選?。?7—18］。選取評(píng)估指標(biāo)為用戶(hù)參與度、收益敏感度、資源可控度、可控規(guī)模。實(shí)際情況中，所選取的4 個(gè)評(píng)估指標(biāo)可能存在耦合關(guān)系，其相關(guān)性程度難以量化，本文假設(shè)4個(gè)評(píng)估指標(biāo)相互獨(dú)立。

步驟3：指標(biāo)的評(píng)級(jí)設(shè)置及模糊量化。將各指標(biāo)評(píng)級(jí)設(shè)置為低/小、較低/較小、中、較高/較大、高/大，其依據(jù)如表2 所示?？紤]到對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)量化過(guò)程中存高階不確定性，精確量化難以實(shí)現(xiàn)，將各指標(biāo)評(píng)級(jí)量化為模糊區(qū)間［19］，如表3所示。

表2 評(píng)價(jià)指標(biāo)及評(píng)級(jí)依據(jù)Table 2 Evaluation indicators and rating basis

表3 評(píng)價(jià)指標(biāo)模糊量化Table 3 Fuzzy quantification of evaluation indexes

步驟4：CLVPP 可調(diào)度容量估計(jì)。具體計(jì)算過(guò)程如第1.2節(jié)所示。

1.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與估計(jì)模型

CLVPP 可調(diào)度容量估計(jì)分為兩階段處理，分別是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲取和可調(diào)度容量的模糊計(jì)算。以年份n為基準(zhǔn)年份，進(jìn)行某城市VPP 可調(diào)度容量估計(jì)，其過(guò)程如下。

1.2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分別為：①某城市年份為n時(shí)CI、DI、PD、CD、RD面積；②不同類(lèi)型建筑的單位面積負(fù)荷密度參考值；③各評(píng)估指標(biāo)的評(píng)級(jí)設(shè)置及模糊量化結(jié)果；④某城市年份為n時(shí)各類(lèi)EV保有量、充電功率；⑤可調(diào)度容量年增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)值。

1.2.2 估計(jì)模型

分別對(duì)某城市年份為n時(shí)的工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域可調(diào)用容量進(jìn)行估算，模型如下

式中：Cn,ind,min、Cn,bui,min、Cn,ev,min分別為某城市年份為n時(shí)工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域可調(diào)用容量的范圍下限；Cn,ind,max、Cn,bui,max、Cn,ev,max分別為某城市年份為n時(shí)工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域可調(diào)用容量的范圍上限；x，y，z分別為工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域類(lèi)型；cn,x,ind、cn,y,bui、cn,z,ev分別為某城市在年份為n時(shí)工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域內(nèi)不同類(lèi)型資源的總?cè)萘?；αind,min、αbui,min、αev,min分別為某城市工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域可調(diào)用資源容量占比的范圍下限；αind,max、αbui,max、αev,max分別為某城市工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域可調(diào)用資源容量占比的范圍上限。其中

式中：mn,x,ind為第x類(lèi)工業(yè)的場(chǎng)地所占面積；mn,y,bui為第y類(lèi)建筑的面積；mn,z,ev為第z類(lèi)電動(dòng)汽車(chē)的數(shù)量；γx,ind為第x類(lèi)工業(yè)的單位面積負(fù)荷密度；γy,bui為第y類(lèi)建筑的單位面積負(fù)荷密度；γz,ev為第z類(lèi)EV 的功率；δx,ind為第x類(lèi)工業(yè)用電的同時(shí)率；δy,bui為第y類(lèi)建筑用電的同時(shí)率；δz,ev為第z類(lèi)EV充電的同時(shí)率。

用戶(hù)參與度、收益敏感度、資源可控度、可控規(guī)模分別影響可調(diào)度容量在總?cè)萘恐械恼急龋僭O(shè)用戶(hù)參與度、收益敏感度、資源可控度、可控規(guī)模相互獨(dú)立，工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域可調(diào)用容量占比模型如下

式中：wind,min、wbui,min、wev,min分別為工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域可調(diào)用容量下限的修正系數(shù)；wind,max、wbui,max、wev,max分別為工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域可調(diào)用容量上限的修正系數(shù)；dx,q,min、dy,q,min、dz,q,min分別為工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域可調(diào)用容量占比的4個(gè)評(píng)估指標(biāo)模糊范圍的下限；dx,q,max、dy,q,max、dz,q,max分別為工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域可調(diào)用容量占比的4個(gè)評(píng)估指標(biāo)模糊范圍的上限。全部可調(diào)用容量上下限可表示為

式中：Cn,all,min、Cn,all,max分別為某城市年份為n時(shí)全部的可調(diào)用容量的范圍下限和上限；βall為某城市可調(diào)用容量的年增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)值。

2 考慮VPP參與調(diào)峰的城市級(jí)電源容量規(guī)劃

2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

考慮VPP 參與調(diào)峰的城市級(jí)電源容量規(guī)劃所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分別為：①某城市內(nèi)部現(xiàn)有電源裝機(jī)結(jié)構(gòu)及規(guī)模容量；②某城市的外部供電規(guī)模；③某城市內(nèi)部電源機(jī)組退役計(jì)劃安排；④某城市內(nèi)部已有的新能源裝機(jī)計(jì)劃；⑤發(fā)生年最大負(fù)荷功率事件時(shí)刻的新能源出力標(biāo)幺值；⑥某城市向外部供電的

計(jì)劃；⑦VPP 參與調(diào)峰的可調(diào)度容量；⑧某城市年最大負(fù)荷功率預(yù)測(cè)值；⑨備用系數(shù)。

2.2 規(guī)劃模型

以電源擴(kuò)展安裝容量最小為目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建考慮VPP參與調(diào)峰的電源容量規(guī)劃模型，模型如下

式中：Pn,exi為城市內(nèi)部現(xiàn)存電源的可發(fā)電功率；Pn,ins為已有裝機(jī)計(jì)劃的發(fā)電功率；Pn,ret為計(jì)劃退役機(jī)組的發(fā)電功率；Pn,tp、Pn,wp、Pn,wt、Pn,pv和Pn,oth分別為火、水、風(fēng)機(jī)、光伏和其他發(fā)電功率。

由于風(fēng)機(jī)、光伏發(fā)電存在不確定性，發(fā)電功率不穩(wěn)定。為了平抑風(fēng)機(jī)、光伏的隨機(jī)性，取歷史年最大負(fù)荷功率時(shí)刻新能源出力標(biāo)幺值的均值，風(fēng)機(jī)、光伏發(fā)電功率模型為

式中：sn,wt、sn,pv分別為某城市內(nèi)年份為n時(shí)風(fēng)機(jī)、光伏的裝機(jī)容量；uwt、upv分別為歷史年最大負(fù)荷功率時(shí)刻風(fēng)機(jī)、光伏出力標(biāo)幺值的均值。

3 算例分析

以華東地區(qū)A 城市為背景進(jìn)行算例分析。以2019年為基準(zhǔn)年份，電源容量規(guī)劃周期為2020年至2035年，規(guī)劃的時(shí)間尺度為年。

3.1 可調(diào)度容量估計(jì)

3.1.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

根據(jù)A城市2019年度統(tǒng)計(jì)年鑒、新能源汽車(chē)公共數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測(cè)平臺(tái)的報(bào)告可計(jì)算工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域中各類(lèi)型用戶(hù)的用電功率，負(fù)荷密度、充電功率、同時(shí)率系數(shù)均取其均值，如表4 和表5 所示。EV充電模式分為快充和慢充，本文僅考慮慢充模型。

表4 工業(yè)、建筑領(lǐng)域參數(shù)Table 4 Parameters in industrial and construction fields

表5 交通領(lǐng)域參數(shù)Table 5 Parameters in traffic field

參考文獻(xiàn)［20］，并結(jié)合A城市的實(shí)際情況，對(duì)不同領(lǐng)域、不同類(lèi)型的用戶(hù)參與度d1、收益敏感度d2、資源可控度d3、可控資源規(guī)模d4進(jìn)行評(píng)級(jí)，其評(píng)級(jí)結(jié)果如表6 所示，指標(biāo)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)參照表3。工業(yè)、建筑、交通領(lǐng)域可調(diào)用容量范圍上、下限的修正系數(shù)均取1。

表6 評(píng)級(jí)結(jié)果Table 6 Rating results

3.1.2 估計(jì)結(jié)果及分析

將3.1.1 節(jié)中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)運(yùn)用到本文所提出的CLVPP 可調(diào)度容量估計(jì)模型中，可得到A 城市VPP參與調(diào)峰的可調(diào)度容量，如表7所示，并將其結(jié)果與A 城市電力部門(mén)實(shí)際調(diào)研結(jié)果對(duì)比，實(shí)際調(diào)研結(jié)果已在文獻(xiàn)［20］中說(shuō)明。

表7 A城市可調(diào)度容量結(jié)果Table 7 Results of schedulable capacity in city A MW

基于本文所提出的估計(jì)方法，工業(yè)領(lǐng)域擁有可調(diào)度容量702.6～1 501.3 MW，公共建筑領(lǐng)域擁有可調(diào)度容量40.9～144.4 MW，商業(yè)建筑擁有可調(diào)度容量1 381.9～2 569.7 MW，居民建筑擁有可調(diào)度容量2 167.5～4 269.3 MW，交通領(lǐng)域擁有可調(diào)度容量17.5～50.1 MW。由于實(shí)際場(chǎng)景中可調(diào)度資源量化存在的高階不確定性，本文所提方法將可調(diào)度資源量化為模糊區(qū)間，而實(shí)際調(diào)研的結(jié)果均在本文所估計(jì)模糊區(qū)間內(nèi)。因此，可以驗(yàn)證本文所提出估計(jì)方法的有效性。

3.2 電源容量規(guī)劃

3.2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

歷史年最大負(fù)荷功率時(shí)刻風(fēng)機(jī)、光伏出力標(biāo)幺值的均值分別為0.56和0.75，備用系數(shù)為0.3，現(xiàn)有電源容量為26 644 MW，其中火電機(jī)組24 746 MW、風(fēng)機(jī)812 MW、光伏1 086 MW，向城市外部供電規(guī)模為0，年最大負(fù)荷功率預(yù)測(cè)及城市外部電源供電規(guī)模如圖2所示，備用及機(jī)組退役計(jì)劃如圖3所示，風(fēng)機(jī)、光伏安裝計(jì)劃如圖4所示，可調(diào)度容量的年增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)值為3%，CLVPP參與調(diào)峰的可調(diào)度容量如圖5所示。

圖2 年最大負(fù)荷功率預(yù)測(cè)及市外供電功率Fig.2 Annual maximum load power forecasting and external power supply

圖3 備用及機(jī)組退役計(jì)劃Fig.3 Standby and unit decommissioning plan

圖4 風(fēng)機(jī)、光伏安裝計(jì)劃Fig.4 Installation plan of wind turbine and photovoltaic

圖5 CLVPP參與調(diào)峰的可調(diào)度容量Fig.5 Schedulable capacity of CLVPP participating in peak shaving

3.2.2 規(guī)劃結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證所提出規(guī)劃方法的有效性，設(shè)置3 種不同算例，其中算例1為傳統(tǒng)電源容量規(guī)劃方法，算例2和算例3皆為考慮VPP 參與調(diào)峰的電源容量規(guī)劃，其中算例2偏保守型（可調(diào)度容量取模糊區(qū)間內(nèi)的最小值），算例3 偏激進(jìn)型（可調(diào)度容量取模糊區(qū)間內(nèi)的最大值），電源容量規(guī)劃結(jié)果如圖6所示。

圖6 電源容量規(guī)劃結(jié)果Fig.6 Results of power capacity planning

據(jù)圖6 可知，算例1 需要從2021 年開(kāi)始安裝583.2 MW 的電源，算例2 需要從2025 年開(kāi)始安裝2 532.5 MW 的電源，算例3需要從2028年開(kāi)始安裝845.4 MW 的電源。本文所提出的考慮VPP 參與調(diào)峰的電源容量規(guī)劃方法，可有效延緩電源投資4至8年時(shí)間。

在算例1 中，從2020 年至2035 年共需安裝19 638.6 MW電源，在算例2中，從2020年至2035年共需安裝13 720.0 MW電源，在算例3中，從2020年至2035 年共需安裝8 007.5 MW 電源。本文所提出的考慮VPP 參與調(diào)峰的電源容量規(guī)劃方法，在滿(mǎn)足備用的情況下，可有效降低30.1%～59.2%電源安裝容量。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著用電負(fù)荷趨向尖峰化發(fā)展，在進(jìn)行電源容量規(guī)劃時(shí)，如何充分利用靈活性資源來(lái)提升電源利用率是急需考慮的問(wèn)題。因此提出了一種考慮VPP參與調(diào)峰的電源容量規(guī)劃方法。該方法在滿(mǎn)足電力系統(tǒng)備用的情況下，可有效緩解電源投資4 至8年時(shí)間，降低30.1%～59.2%的電源安裝容量，從而提升電網(wǎng)中電源部分的投資效益。

此外，針對(duì)CLVPP參與調(diào)峰的可調(diào)度容量難以精細(xì)化評(píng)估，提出了一種CLVPP可調(diào)度容量模糊量化方法。該方法兼顧考慮了不同領(lǐng)域、不同類(lèi)型的用戶(hù)參與度、收益敏感度、資源可控度和資源規(guī)模，利用城市統(tǒng)計(jì)年鑒等公開(kāi)數(shù)據(jù)，可有效評(píng)估可調(diào)度容量，減少電力部門(mén)對(duì)靈活性資源實(shí)際調(diào)研工作量。

本文在規(guī)劃電源容量時(shí)，僅模糊量化了CI、DI、PD、CD、RD和EV的可調(diào)度容量，市場(chǎng)的交易模型和報(bào)價(jià)策略將作為未來(lái)研究工作。D