多能互补下虚拟电厂参与电力市场的思考

申洪涛，陶鹏，高玲玲，张洋瑞，张良

(1.国网河北省电力有限公司营销服务中心，石家庄 050000； 2. 国电南瑞南京控制系统有限公司，南京 211106)

0 引 言

在日益减少的化石能源和日益严重的环境污染的双重压力下[1]，分布式能源(Distributed Energy Resource, DER)因具有高效、绿色环保、输送损失少等优势，一直受到重视[2]。但DER也存在资源分散、单体容量小、随机性强和参与市场成本高等问题，弃风光现象明显，进一步增加了配网运行复杂性和不确定性[3]。作为灵活有效管理DER的重要技术，虚拟电厂(Virtual Power Plant, VPP)[4-5]一直备受关注，基于智能量测、优化决策和精准调控等一揽子解决方案将其所属的小型和微型DER、柔性负荷等组成集成性电厂，实现资源优化配置。随着各国纷纷发展多能互补系统以实现多能源的高效清洁利用[6]，VPP范围也不断扩大，如三联供型VPP[7-8]、电转气型VPP[9]等。

为更好地促进VPP与电网的融合，很多学者重点开展了VPP单体优化[10-12]和协同调度[13-15]等方面的研究，文献[10]计及用户响应意愿，提出了日内VPP互动策略；文献[11]引入碳交易构建了VPP与用户的协同优化方案；文献[12]建立了风电-垃圾焚烧VPP协同调度模型；文献[13]建立计及配电网线路开关重构的VPP优化调度模型；文献[16]建立了核-火-VPP三阶段联合调峰模型。在多能互补这一研究热点下，文献[8-9,17]重点针对三联供型VPP协同互补开展研究，考虑VPP内不同区域间的冷热电交互，以及区域内的电、热、冷互补问题。

与传统发电资源不同，VPP兼具生产者与消费者双重身份，即“产消者”特性[18]，那么如何基于现有电力市场环境，利用VPP灵活控制特性参与多维度电力市场交易，进一步降低用能成本，构建多赢的商业运行模式成为亟需解决的问题。文献[19-20]介绍了基于需求响应(Demand Response, DR)的VPP运营方式、组织框架、市场竞价策略以及博弈模型等方面的研究；文献[21]采用VPP模式聚合热电联产机组等分布式能源作为整体参与市场交易；文献[22]重点考虑了由风电场、光伏电站和负荷组成的VPP集群所构成的社区型能源互联网模型，如何进行多VPP资源的博弈共享；文献[23]考虑风电/价格/备用需求等不确定性等因素下VPP同时参与电能量和辅助服务市场；文献[24]探讨了欧盟排放交易机制下VPP应如何参与碳排放交易。

在多能互补背景下，VPP具有多主体利益关联、多环节耦合和高灵活性等特点，其优化调度能力和参与市场能力都将得到很大提升，市场积极性提高。目前已有文献开展了多能互补下VPP调控及交易技术研究，并取得了一定成果，但未能对多能互补下VPP应如何利用自身资源更好地参与电力市场进行统一刻画。为此，本文以调控和交易为两大突破口，开展多能互补下VPP调控思路和交易架构研究，并从建模、调控、评估和交易等方面提出了需突破的关键技术，为VPP市场化运营提供思路及建议。

1 多能互补型虚拟电厂概述

1.1 核心特征分析

自1997年VPP提出以来，其概念一直未能有统一定义[25]。欧盟虚拟燃料电池电厂项目[4]将VPP定义为一组相互连接的分散微热电联产系统加上安装在多户住宅、小型企业、公共设施等的通信控制技术，可满足用户侧所需的电、冷和热需求。欧洲项目FENIX[26]指出，VPP是一系列DER的聚合，可参与电力批发市场签订合同并向系统操作员提供服务。文献[27]提出VPP是通过信息、通信技术将可调度或不可调度的DER、储能和可控负荷聚合成一个假想电厂，以最小化发电成本或最大收益为目标，计划、监控并协调各资源之间的电力流。2018年3月5日，由国家电网公司主导发起的VPP《架构与功能要求》和《用例》两项国际电工技术委员会标准提案获批正式立项，明确提出：VPP是聚合优化“网源荷”清洁发展的新一代智能控制技术和互动商业模式，能够在传统电网物理架构上，依托互联网和现代信息通讯技术，把DER、储能和负荷等分散在电网的各类资源相聚合，进行协同优化运行控制和市场交易，实现电源侧的多能互补、负荷侧的灵活互动，对电网提供调峰、调频、备用等辅助服务。

不论是上述哪类理解或描述方式， VPP本质仍是统一的，具有两大核心特征：

(1)资源聚合

VPP资源主要包括光伏、风电等分布式可再生发电设备，微燃机、锅炉等气转电/热设备，EV、储热罐和电池等可充可放的储能设备，以及灵活调节的需求响应(Demand Response, DR)资源等。上述资源在调节速度、调节能力、爬坡率、地理位置等方面具有很大差异性，单体运行具有明显劣势，如调控容量小且不稳定，但经聚合后却可形成灵活调控能力，如通过光储系统配合来有效提升光伏出力的不确定性。

(2)双向通信

双向通信系统是VPP进行能量管理、数据采集与监控，以及与外部系统交互的重要渠道。VPP中设备种类和数量更多，覆盖地域范围广，系统运行状态复杂，这对感知技术和传感器装置提出了更高要求[28-29]。

基于上述两大特点，文中构建了多能互补型VPP架构(为便于理解，后续表达时以“VPP”代替“多能互补型VPP”)，如图1所示，VPP在一定区域内协调控制不同供能、储能[30]和用能资源，构建成一台台虚拟能源机组，形成柔性聚合调控资源，实现更大范围的资源互联和共享，并可以作为整体参与电力市场交易。在具体实施时，VPP优化目标包括最小能源成本[27,31]，最大收益[9,26,30,32]、最小运行风险[9]等。

图1 多能互补型VPP示意图

按照功能不同，VPP 可划分为商业型虚拟发电厂(Commercial VPP，CVPP)和技术型虚拟发电厂(Technical VPP，TVPP)两种，其中CVPP侧重于经济角度进行商业性资源聚合，而TVPP侧重于技术角度计及网络运行约束，其在配电网中的作用类似于输电系统调度员在输电网中功能，差异点如表1所示。这里，文献[33]提出一种基于欧盟碳排放市场的环境型VPP交易策略，聚合多微电网进行碳排放交易，可看作CVPP的一种。

表1 CVPP和TVPP对比分析

1.2 与微电网、需求响应异同点

VPP、微电网和需求响应都是位于用户侧的聚合及调控手段，在GB/T 33589-2017《微电网接入电力系统技术规定》中对微电网有如下定义：由DER、用电负荷、监控、保护和自动化装置等组成(必要时含储能装置)，是一个能够基本实现内部电力电量平衡的小型供用电系统。而DR是针对电力需求侧管理如何在竞争市场中充分发挥作用以维持系统可靠性和提高市场运行效率而提出的[26]，被认为是在极端高峰时期管理电力供应和推迟新一代、配电和输电基础设施投资的一种潜在方式，主要包括价格型[36]和激励型DR[37]两类。上述手段在资源类型、应用场景等方面存在差异，表2进行了具体对比分析。

可以看出， VPP融合了微电网和需求响应特点，但与微电网相比，因VPP是基于柔性资源实现聚合，故地理、容量等方面均具有灵活的扩展能力，可形成多层级多区域聚合能力，且更经济。而与需求响应相对“恒定”的调度容量相比，VPP类比传统发电厂输出功率特性，参与各时段电力市场能力更强，可实现常态化运行且调用成本更低，具有广阔应用前景。当然，也有文献开展了上述手段相结合的研究，如基于多微电网的VPP[24]、基于需求响应的VPP调度架构[38]。

表2 VPP、微电网和需求响应对比分析

2 多能互补下虚拟电厂调控实现方式

2.1 VPP调控思路

VPP一体化聚合调控思路如图2所示。

图2 多能互补型VPP一体化聚合调控思路

图2中，自下而上分别是资源层、控制层、通信层和主站层，各层功能定位如下：

(1)资源层为海量资源所在层，包含发、储和用三类设备，如微燃机、光伏/风电、储能、EV和电转气设备等，这里不再赘述；

(2)控制层包含量测传感和控制装置，负责以一定频度(如15 min或1 h)将采集各类设备在线状态、供、储和用能信息等数据传送给主站，或将来自主站层的控制信息下实时发给各设备对应的本地控制单元，实现精准控制。可以预见，多能耦合将扩展控制层的装置种类及规模；

(3)通信层主要是确保主站层和资源层实时交互，实现海量能源节点互联，通信方式包括电力光纤、以太网和GPRS等，需基于现场实际进行设计；

(4)主站层是VPP的“智慧大脑”，具备用能监测、潜力评估、资源优化和交易决策等功能，与外部系统进行能量/交易交互的同时，对内实现多能源统一优化调度。

2.2 VPP调控架构及应用

根据主站层与控制层/资源层的对应关系，将VPP调控架构分为集中控制架构、集中-分散控制架构和完全分散架构：

(1)集中控制架构[4,26,39]：控制中心掌握完整信息且具有完全控制权，负责与外部系统交互。该种模式下，控制中心通信量大，要求高，但兼容性和扩展性差。2018年，澳大利亚南澳洲基于该架构实现了1 000套电池储能跟踪AGC信号；2019年，上海电力公司基于此架构开展了泛在电力物联网场景下的VPP全域综合响应，打造多栋楼宇型VPP，像真正的“电厂”一样在线实时调频运行；

(2)集中-分散控制架构：控制中心将一部分运行控制功能分配到本地控制，控制中心仍负责能源优化调度，满足用户需求和市场规划，这将有效改善了集中控制架构中通信量大和扩展性差的问题。2019年底，冀北泛在电力物联网VPP示范工程投运，一期工程实时接入与控制蓄热式电采暖、可调节工商业、智能楼宇、智能家居、储能、电动汽车充电站和光伏等11类19家泛在可调资源，容量约16万千瓦，涵盖张家口、秦皇岛、廊坊三个地市，秦皇岛作为VPP综合试点，张家口、廊坊分别作为蓄热式电锅炉、大工业负荷专项试点；

(3)分散控制架构：控制中心简化为数据交换和处理中心，子系统通过智能代理的协同，实现控制中心的功能，具有良好的扩展性和开放性，但要求智能代理和子系统具备日常运行管理功能。文献[1-2]提出基于多代理系统的调度架构。2007年荷兰VPP项目对此进行了应用，将10个微型CHP机组基于多代理技术组建成VPP，有效降低了当地配电网峰值需求。

2.3 VPP调控关键技术

2.3.1 VPP广义储能模型

随着多能互补技术的发展，VPP资源类型不断扩大，电转气或气转电热设备纷纷加入，VPP系统中出现了电气热复杂耦合关系和快慢不一的传输动态过程，这给VPP资源精准聚合带来了很大挑战。因此，应在理清多能灵活转换机理基础上，充分考虑气、热传输慢动态过程，基于面向多元资源的单体物理模型(如调控速度、调控容量和调控性能等)，重点不同资源的调控代价(如调控成本、调控敏感度等)，并以楼宇、工业园区、智慧社区等为典型场景建立发-储-用侧的VPP灵活性区间，基于深度学习等算法构建多能互补系统下VPP广义储能模型。

2.3.2 多层级多能源协同调控技术

随着VPP范围和适用性不断扩大，逐渐形成多层级VPP方案，以适应不同电力调控体系和不同能源的VPP应用。此时，多层级多能源协同调控技术成为VPP核心，通过构建分区域分层虚拟电厂调控体系，采用“物理分布、协同控制”的逻辑架构，全面感知源、网、荷、储设备运行状态和环境信息，充分利用多能源互补特性，构建计及时空特性的多主体多能源协同优化体系，实现自上而下的高效运行调控。在优化过程中，应注意市场价格、分布式可再生能源出力、用户响应等不确定性因素的处理。

2.3.3 VPP灵活性评估方法

文献[40]从可靠性、经济性、可调度性三方面提出了由7项指标构成的VPP综合评价指标体系，但是上述指标未能考虑多能源因素的影响，也未能计及灵活性特点。清华大学部分学者将电力系统灵活性定义为：在一定时间尺度下，电力系统通过优化调配各类可用资源，以一定的成本适应发电、电网及负荷随机变化的能力。该定义也同时适用于VPP运行中。应将多能系统运行灵活性资源特性纳入VPP评估体系中，从资源、时间和空间等角度提取VPP灵活性内涵，提出VPP多时空维度运行灵活性评估方法。

3 多能互补下虚拟电厂市场交易方式

3.1 VPP交易架构

与第2节侧重于研究VPP资源优化调控，本节侧重于研究VPP交易行为[31-32]。VPP最具吸引力的功能在于能够聚合DES参与多类型市场运行，为配电网和输电网提供管理和辅助服务，但现有的研究尚缺乏对多能互补下VPP交易机制的完整描述和刻画。

为此，从用户(含多能源)-VPP-电网三个层面构建全面的多能流市场架构，将VPP交易分为外部交易、平行交易和内部交易三类，如图3所示。在外部交易/平行交易方面，包括参与日前市场[27]，能量和备用市场[23]，多VPP分布式交易[34]等。当然，当VPP对下存在用户主体时，还涉及与所属资源/用户的内部交易，这里主要是基于DR实现。

图3 VPP交易类型

一般来说，VPP协调内部资源参与市场运行时，可将富余的能源出售给外部市场或其他VPP，也可选择从市场购能满足负荷需求，实现用能效率和经济性最优。这里，以外部售电交易和内部DR交易为主，具体介绍下VPP交易全流程：

(1)VPP根据历史曲线预估下个交易周期T(如24 h)的发电和负荷数据，假设所有发储资源可调度，并基于价格型或激励型的DR项目的得出在时刻t第i个节点最大响应能力Pmax(i,t)，综合考虑成本、调控可信度和不确定性等因素，构建VPP广义储能模型，得到Pagg(i,t)，即在时刻t第i个节点的聚合调控能力；

(2)VPP向交易中心提交次日24 时段的竞标信息{Pagg(i,1)，…，Pagg(i,t)，Pagg(i,T)}，这里假设VPP为价格接受者，对市场价格无影响力；

(3)交易中心和调度中心基于全网供需情况、各电厂报价、各VPP报价等，进行市场出清和安全校核，确定VPP日前市场竞标电量及电价，并下发给各个VPP；

(4)随着时间推进，对风电等清洁能源出力预测更加精确，VPP进一步更新数据，基于VPP-用户之间的DR合同，VPP主动调整内部资源出力计划，如增大或减小微燃机的热电比、可控负荷增加或减少等，尽可能消除时刻t实际出力Pact(i,t)与竞标出力的偏差ΔP(i,t)，实现VPP效益最大化。

3.2 VPP交易关键技术

3.2.1 VPP参与多重市场交易模型

VPP可看作虚拟能源生产商，即可参与外部市场(如电能量或辅助服务市场)，也可参与P2P交易。VPP可根据外部市场/P2P市场价格进行电能买卖，如以参与P2P市场[41]为主，当仍存在剩余时，继续参与外部市场；或者在现货市场电价较高时[42]，作为发电商提供电能，当现货市场电价较低时作为用户购买电能；或协同参与电能量或辅助服务市场[4]。为在市场中获得最大效益，VPP应针对日前市场、实时市场等多尺度交易方式，研究VPP参与市场交易互动的多种途径；基于多层级能源交易市场的出清规则和方法，融合VPP内部资源，构建典型场景下VPP参与多重市场交易模型。

考虑到VPP本质是为了提升可再生能源消纳能力，有必要开展VPP与绿色市场(如绿色证书市场和可交易的可再生能源信贷市场)的结合问题研究，进一步促进可再生资源进入自由化市场。

3.2.2 考虑用户偏好的VPP内部激励策略

目前，VPP模型中很大程度上忽略了用户的多样化，往往向所有用户提供相同的激励措施。但在实际情况中，因需求用途、响应能力和响应代价的不同，不同用户对激励有不同的态度，需要提供实用灵活的激励费率以考虑用户的独特要求[31]。此时，设计灵活的VPP内部激励策略就显得非常重要，基本思路如下：首先使用数据挖掘技术(例如，集群和分类)来划分用户群体，如基于博弈论的用户竞价机制，将其进行分类；接着，基于DR互动机理，构建基于动态电价或可中断合同等多类型DR的VPP内部激励策略，以最大程度鼓励用户参与VPP聚合；当然，没有一种激励是永恒不变的，应基于实际运行数据对用户偏好及分类进行迭代更新，以设计趋于成本最优的适用于该VPP的激励机制。

4 结束语

多能互补和VPP是相辅相成，共同促进的关系。快速发展的多能互补技术在给VPP资源聚合带来更大、更灵活的调控能力的同时，也给VPP调控及运行带来了更大的不确定性及困难。文中在对多能互补型VPP概述的基础上，从调控和交易两个维度对多能互补下VPP参与电力市场的方式进行了深入探讨，分别提出了相应的调控思路和关键技术，这将为多能源发展形势下VPP技术的设计和运行管理提供指导。