售电公司需求侧响应策略研究

王 伟，范娟娟，俞 静，严清心

（浙江华云信息科技有限公司，杭州 310008）

0 引言

国网公司2019 年两会提出了建设“三型两网”企业的重大战略目标，泛在电力物联网将成为支撑公司战略发展的重要基础。要求在用户侧要进一步完善需求侧管理系统功能，支持企业、居民用户以互动化的方式参与电网需求侧响应，全面支持新形势下有序用电和主动需求响应业务需求，提升电网运行弹性和经济性。

在电力需求响应方面，已有多位学者进行了相关研究。文献[1]对美国和欧盟需求响应市场进行详细分析，并对我国需求响应发展提出建议，指出定价结构要由分时电价逐步走向实时电价的演变路线。文献[2]总结分析了不同电力市场环境下需求侧响应的关键问题，并建立相应模型分析证明需求响应中可中断负荷项目的作用。文献[3]通过分析不同电力市场环境下需求侧响应参与方式，进一步理清了需求侧响应实施的效益，并创新设计了需求侧响应的商业模式和市场框架。文献[4]结合广东电力市场发展现状和国家政策，研究并设计了广东近几年电力市场发展的时序路线规划图，提出了广东电力市场需求侧响应交易品种与交易机制。在具体的需求侧响应实施策略和建模研究方面，文献[5]针对现阶段用户报量不报价的现货市场模式，设计基于日前预出清的需求响应方案，并提出考虑需求弹性的日前安全校核模型。文献[6-8]都从用户用电满意度的角度进行建模分析，设计需求侧响应方案。但多数有关需求侧响应的研究内容都没有引入售电公司这一新兴市场主体。

在零售市场逐渐开展和现货市场逐步启动的市场环境下，本文将采用案例分析、建模分析的方法，响应国网公司“三型两网”战略内容，总结国内外需求侧响应实施进展，研究探讨以售电公司为载体的需求响应策略。

1 美国电力市场需求响应模式

需求侧响应作为能源调节和支持新能源接入的重要电网安全性手段，在国外电力市场已有较为成熟的技术和项目积累[9-11]。美国PJM 电力市场的需求侧响应可分为可调度需求侧响应和不可调度需求侧响应，见图1。其中针对不可调度需求响应则主要通过分时电价、峰荷电价、实时电价、系统峰荷电价等多种手段，切合用户的用电需求弹性，提高用户参与需求响应的积极性[1，12]。

图1 美国电力市场需求响应分类

但随着需求侧响应技术和理念的不断发展，美国电力市场一直致力于将需求响应无缝对接到其市场中，以实现PRD（价格响应负荷）。是将基于价格和激励的需求侧响应统一起来，促使原不可控的基于价格的需求响应成为可控资源，使基于激励的需求响应统一到对价格的响应，以实现批发市场和零售市场的结合，将市场的经济性、系统的安全性和输电规划及长期容量可靠性很好的结合起来。

2 国内需求侧响应实施进展

2017 年9 月发布的《电力需求侧管理办法（修订版）》对电力市场改革环境下的电力需求侧响应的主要内容进行了详细阐述。同时结合电力市场建设情况和电力体制改革初衷，要求新时期的需求侧响应要支持、激励各类电力市场参与方开发和利用需求响应资源，提供有偿调峰、调频等服务，逐步实现需求侧机动调峰能力达到年度最大用电负荷的3%左右，以保障非严重缺电情况下的电力供需平衡。部分电力需求侧管理综合试点如天津、河南以及江苏需求侧响应项目都取得了较好的成效，见表1。同年4 月18 日，广东省能源局下发《广东省2019 年电力需求响应方案（征求意见稿）》，意见内容见表2。

表1 2018 年各地区需求侧响应项目

将竞价模式应用于需求侧响应，给予负荷集成商（售电公司）和电力用户结合区域、自身负荷特性、用电习惯进行需求侧响应报价或补偿报价，有利于进一步发现需求侧响应价格，更有利于发挥市场作用，让市场引导资源优化配置进一步激发用户参与响应的积极性[13]。试点地区竞价模式的成功实施，标志着我国需求响应市场化程度有了进一步提升。

3 售电公司需求侧响应策略

作为负荷集成商的售电公司，利用区域内电力用户的大量用电数据，掌握区域用户的用电习惯，可以进一步精细化用户用电管理策略，打包负荷资源参与需求响应项目，进行需求响应竞价。

表2 广东省2019 年电力需求响应方案

3.1 激励型需求响应策略

售电公司清楚了解售电区域内可调负荷和储能装置容量的大小，以此参与辅助服务市场交易、电力需求侧响应，进行辅助服务报价，介入电力需求响应考核。在拿下订单后可进行辅助服务订单容量分解，将分解后的辅助服务容量交易给区域内的电力用户，签订保供电协议、可中断负荷协议等，约定电力辅助服务权利与义务。使用户在合理用电的同时可以根据所降电量获得一定合同奖励，可参考各区域《电力需求侧响应方案》中有关市场化交易电力用户参与需求侧响应服务费价格标准制定零售侧用户奖励，以此提高用户参与需求侧响应的自主性。

3.2 价格型需求响应策略

针对用户实时需求价格弹性问题，售电公司可以通过日前市场预出清价格等重要相关数据进行出清价格预测，根据用户需求弹性、用电习惯、需求响应效果、系统边际条件等进行价格信号的预处理，在通过媒介平台提前将这一价格信号传递给代理电力用户，使用户能够提前响应[14-15]。针对日前市场预出清价格信号进行预处理，可以根据用户满意度建模、系统约束条件、目标函数和大量历史数据进行优化测算。

3.2.1 日前市场预出清量价信息预处理

（1）用户满意度建模

如何在不影响甚至提高用户用电满意度的情况下实施需求侧响应一直是需求侧响应的主要目标之一，由于用户的用电习惯改变和用电费用支出直接影响到用户的用电满意度，因此在进行需求侧响应时要保证用户用电满意度才能达到最佳的削峰填谷的目的。本文从用户用电的舒适度和经济度2 个方面构建用户满意度模型来进一步表示用户用电的成本效益问题。

舒适度：在未进行需求侧响应时，用户会根据自身的价格弹性和用电需求，采用最舒适的用电行为，即需求侧响应前的用户用电负荷曲线便是用户最舒适的用电方式。用户参与需求侧响应后，负荷曲线的挑战也就直接反应用户用电舒适度的变化，可以表示为：

式中：C0为用户用电舒适度；为实施需求侧响应前后每小时电量改变量绝对值的和;qt为原负荷情况下的用电总量。

经济度：售电公司实施需求侧响应可以根据日前预出清价格制定次日电力用户的电价方案，同时电力用户依据自身对电价的需求弹性，调整自身用电行为，改变负荷曲线，以此减少电费支出，具体经济效益可以用经济度EC来进行衡量，公式如下：

式中：pt，qt分别为原负荷曲线的时段电价和负荷值；p1t，q1t分别为实施需求侧响应后的时段电价和负荷值。

假定日前预出清时的经济度和舒适度为1，优化后整个用户用电满意度可以用公式表示：

（2）区域电网稳定性参数模型

日负荷率及日最小负荷率是可反映当天负荷分布的均衡性，较高的日负荷率表示当天电能利用率较高，因而高日负荷率有利于电力系统的高效经济运行，可表示为：

式中：η1表示日负荷率；表示日平均负荷；qmax为日最大负荷。

负荷波动系数反应日负荷或周负荷的波动程度，表现电网负荷的稳定性，可表示为：

式中：qi表示不同时间段的负荷；q 表示日平均负荷；η2即为优化后的负荷波动系数。

式中：η01为预出清情况下的日负荷率；η02为预出清情况下的负荷波动系数。

（3）需求侧响应负荷优化目标函数

依据上节对售电公司参与电力需求响应中多个参与方的效益建模表示，因此在进行负荷曲线优化时的目标函数可以设计为以售电公司效益最优为主的兼顾用户用电满意度和大电网稳定性的目标函数。

总目标函数：

式中：γ1，γ2为修正参数，可依据修正参数判定售电公司、用户、电网的效益重要程度。本次优化的目标函数初始值标准化后，将参数γ1，γ2统一设为0．5。

（4）需求响应负荷优化约束函数

在进行电力需求侧负荷优化时也要考虑到电网系统的运营特点、日前预出清电量以及需求侧响应中负荷转移的前后特点。因此本文采用市场能量守恒约束、移峰填谷约束、售电公司效益变动约束等3 个约束函数：

市场能量守恒约束。售电公司实施需求响应只是通过有效手段改变用户用电习惯和用电时段，为保证售电公司收益稳定，要确定需求响应前后售电公司所代理的区域电量不变，及保证日前预出清的总电量不变。公式如下：

移峰填谷约束模型。因发生需求响应，当负荷发生移峰填谷变化必须满足一定的要求，具体如下：

存在填谷情况时，新的谷段负荷不可小于原有对应谷段负荷：

存在移峰情况时，新的谷段负荷不可大于原有对应峰段负荷：

优化后的峰谷差不可大于原有峰谷差。

售电公司效益变动约束。以保证售电公司开展需求响应后收益为正：

式中：q1t为日前预出清的每小时负荷值；p1t为日前预出清每小时电价值；qt，pt为负荷调整后的负荷电价值；ΔBDR为售电公司需求响应收益，由需求响应奖励政策决定。

3.2.2 优化算法选择

针对日前预出清量价数据的电力需求侧响应优化是一个非线性函数的寻优问题，由于蚁群算法自反馈、收敛性和鲁棒性上的优点本文选自利用蚁群算法进行电力需求响应电价及负荷优化求解，参考文献[16-17]进行蚁群算法建模。

3.2.3 日前市场预出清量价信息需求响应优化案例

由于国内现货市场启动较晚，缺少现货市场交易出清、结算以及售电公司实际运营数据，将选取澳大利亚电力市场中新南威尔士州NSW 地区的历史时期每天每1 h 负荷和电价数据来代替日前预出清的量价信息，并假定售电公司需求侧响应奖励标准2$/（kW·天），进行模型验证。

在维持用户用电满意度和确保电网稳定性的基础上，可以利用用户对电价的弹性实现日前预出清数据的需求响应优化，优化后的电价、负荷变化如图2、图3 所示，数据如表3 所示。售电公司可以据此方法提前制定相应价格型需求响应，通过媒介提前传递给用户，同时也可作为实时出清和电网安全校核的参考。

通过对日前市场预出清量价信息需求响应优化后可以进一步测算出，模型目标函数的变化如表4 所示。

可见进行需求侧响应优化后，虽然居民用户的用电舒适度有所下降，但由于居民用电经济度的提升，其总体用电满意度有所提高，同时进行需求侧响应优化，有效提高了电网日负荷率，降低了系统负荷波动情况。在该案例数据测算过程中，整体需求侧响应目标效益提升了5．06%（目标函数变化量）。

图2 需求响应优化价格对比

图3 需求响应优化负荷对比

4 结语

随着国网公司“三型两网”建设不断推进，以泛在电力物联网为主的电力物联技术的成熟将会对市场主体参与实施需求侧响应提供更多的便利。现阶段各试点区域如天津、江苏、上海等地都在开展需求侧响应项目，创新需求侧响应模式。为进一步研究电力市场环境下售电公司参与需求侧响应的模式策略，本文通过对美国PJM 需求响应模式，国内各试点区域需求响应项目实施现状进行梳理，提出了售电公司开展需求侧响应的2 种模式：激励型需求响应策略，通过售电公司进行需求响应合约订单分解，与区域用户签订协议；价格型需求响应策略，从经济度和舒适度构建用户用电满意度模型，完善价格制定的电网约束条件和售电公司效益约束条件，对市场日前预出清量价信息进行优化，得出基于用户满意度的价格数据，售电公司可以此制定次日电价方案，通过价格信号影响用户用电行为。我国电力现货市场建设的初期尚缺少有效的历史数据支撑，随着市场的不断发展，本文中所提出的售电公司价格型需求响应策略也将会不断完善改进，进一步探究适合中国电力市场和能源互联网发展的PRD 模式。

表3 引入需求响应前后的电价负荷数据

表4 需求响应优化后模型参数变化