考虑储能性能差异的新能源场站群共享储能交易模式

郝艺博，杜锡力，李笑竹，陈来军，*

（1.青海大学新能源光伏产业研究中心，青海省 西宁市 810016；2.清华大学电机工程与应用电子技术系，北京市 海淀区 100084）

0 引言

在“双碳”目标下，新能源产业的蓬勃发展已不可阻挡，但当前新能源发电灵活性差、波动性强，给其消纳与并网带来巨大挑战[1-5]。储能作为支撑新能源发展、电网调峰填谷的重要技术和基础设备，其规模化发展已成必然趋势。目前，中国储能应用的场景普遍存在独立、分散、利用率低的情况[6]，而共享储能可利用储能资源在时间、空间上的互补性进一步提升储能的利用率[7-9]。公平高效的共享储能价格机制与收益分配方法是促进多方参与者形成共享储能联盟与保证其联盟稳定的基石，因此亟需研究满足多主体诉求、鼓励促进多方共享储能的交易模式。

目前共享储能的交易模式可归纳为固定价格、双边交易、拍卖、利益或成本分摊等几类。其中，固定价格虽然保证了共享储能的合理收益，但未有效利用价格与储能利益的激励关系，抑制了共享储能参与辅助服务市场交易的主动性与发展潜力[10-12]。双边交易能够利用信息互动，充分调动更多市场主体的积极性，然而，随着参与主体的数量不断增加，双边交易结构的复杂程度呈几何倍数增长，不可避免地带来更多价格与交易量的风险[13-14]。拍卖机制可应对双边交易结算规则复杂[15]、时间独立冗长[16]等问题，文献[17-18]利用4个阶段的双向拍卖机制，应对共享储能中用户的互补性和替代性需求，然而，拍卖存在过度竞争、竞价者不正当合作与非真实信息披露等缺陷。利益或成本分摊机制可在保证整体社会利益的同时提高个体利益，文献[19]提出基于合作博弈的分布式产消者共享储能模型，并根据Shapely值进行收益分配；文献[20]构建多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化模型，利用Shapley值解决成本分摊问题；文献[21]提出分布式储能双层合作共享策略，利用Shapley值分别解决上、下层社区间与社区内的成本分摊问题。但上述研究尚未考虑参与共享的不同储能单元间的技术经济差异，剖析各参与者技术经济特性与共享储能价格机制、收益分配间的复杂耦合关系。因此，在计及储能性能差异的基础上探讨个体利益与整体利益间的交互影响规律，是促进多元储能参与共享的关键。

此外，退役电池再次利用为建设发电侧大规模共享储能、降低储能投资成本提供了新基础，储能电池的健康状态成为其关键技术经济特性之一。文献[22]通过分析储能电池内部的形成机理，提出一种利用储能电池容量估计来表征储能电池健康状态的方法；文献[23]通过使用自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter，AUKF)算法准确估计储能电池的荷电状态和健康状态。在此基础上，文献[24]利用退役电池作为光储微网的储能单元，在降低储能成本的同时缓解大批量电池回收的压力；文献[25]通过对比退役电池与新电池储能的优势，在经济性最优的基础上利用退役电池满足平抑风电功率的需求；文献[26]利用退役电池实现了光伏储能系统中功率的平滑输出与削峰填谷。随着退役电池的广泛应用，设计能够兼顾交易效率与公平性的共享储能价格机制与收益分配方法，来调动更多具有性能差异的储能电池参与共享迫在眉睫。

基于上述分析，本文提出一种考虑储能性能差异的新能源场站群共享储能交易模式，以打破新能源场站在参与储能资源共享互动时的掣肘。在此基础上，构建基于合作博弈的发电侧共享储能价格机制与基于Shapley值多参与者收益分配的方案，厘清参与共享的储能电池的技术经济特性与共享储能价格机制、收益分配间复杂的耦合关系。最后，利用算例对所提模式进行验证。

1 考虑储能性能差异的共享储能交易模式

1.1 新能源场站群共享储能的交易模式

共享储能模式下各新能源场站、电网间能量的交互，不仅实现了能量的高效利用，避免了弃风弃光带来的能量损失，而且已打破新能源场站参与储能资源共享互动的重要掣肘，也对电网的稳定运行提供了安全保障，其具体交易模式如图1所示。其中：Pshare，i，t为在t时刻新能源场站i储能服务于其他新能源场站的功率；μshare，t为在t时刻新能源场站储能服务于其他新能源场站的价格；Pfre，i，t为在t时刻新能源场站i储能参与电网调频的功率；μfre，t为在t时刻新能源场站储能参与电网调频的价格。

图1 新能源场站群共享储能交易模式Fig.1 Shared energy storage trading mode of new energy station group

风电场、光伏电场等新能源场站都含有自配储能装置，电网依据各场站调频能力的大小设定其上网功率与预测功率偏差的允许范围。当新能源场站实际出力与预测出力存在较大偏差时，各场站首先调配自配储能弥补偏差功率，使其恢复到偏差功率的允许范围内；而在自配储能不能完全弥补偏差功率时，共享储能协调参与弥补偏差；当自配储能能够弥补偏差功率且尚有余力时，其可以服务于其他新能源场站；共享储能在必要时能够参与电网调频，以此达到利润最大化。

1.2 储能性能差异表征

储能性能的差异主要表现在储能电池的健康状态程度。储能电池的健康状态不仅直接影响其使用寿命、充放电深度，而且对使用储能电池时的建设成本有决定性作用。储能电池的健康状态由电池的容量保持率来表征。储能电池的容量保持率越大，其健康状态越好，使用寿命越长，充放电深度越深，新能源场站建设成本越高；反之，储能电池的容量保持率越小，其自身的健康状态越差，使用寿命越短，充放电深度越浅，新能源场站建设成本越低。

而储能电池健康状态一般利用储能电池的容量保持率与循环次数之间的关系对其进行评估[27]：

式中：λ为储能电池的容量保持率；n为充放电循环次数。

图2为储能电池不同容量保持率下其健康状态与循环次数的关系。可以看出，储能电池的健康状态随着充放电循环次数的增加不断下降，并且不同容量保持率的健康状态下降趋势总体一致；在相同健康状态下，初始容量保持率较高的储能电池循环次数相对较大。

图2 不同容量保持率下健康状态与循环次数关系Fig.2 Relationship between health status and cycle times under different capacity retention rates

2 共享储能交易模式合作博弈模型

2.1 博弈的基本元素

1）参与者

各个新能源场站作为该模型的参与者，用Ni表示，并记参与者的合集为Ni={N1，N2，…，Ni}。

2）策略

该 模 型 的 决 策 变 量 为μshare，t、Pshare，i，t、μfre，t和Pfre，i，t，策略集为Ω={μshare，t，Pshare，i，t，μfre，t，Pfre，i，t}。

3）支付

该模型的支付为各个新能源场站的收益函数，并将其定义为各个新能源场站的净收益，则该模型的总体支付集合为I={IN1，IN2，…，INi}。

2.2 新能源场站收益

2.2.1 目标函数

1）新能源场站总收益

式中：Isel，i为新能源场站i的上网售电收益；Ishare，i为新能源场站i对其他新能源场站的辅助服务收益；Ifre，i为新能源场站i参与电网调频的收益；Ces，i为新能源场站i自身配置储能的成本；Cpu，i为新能源场站i的实际上网功率在未达到预测上网功率时的惩罚成本。

2）上网售电收益

式中：Pg，i，t为新能源场站i在t时刻的上网功率；kt为当前的市值系数；μg，t为新能源场站在t时刻的上网价格。

3）服务其他新能源场站收益

4）参与电网调频收益

5）投资建设成本

新能源场站在投资建设时，根据储能电池不同健康状态下的使用寿命和储能容量保持率λ的变化情况，决定自身场站储能规模的大小，满足以投资建设成本最小来参与场站间的交易合作，最大化自身利益。储能电池不同健康状态下的投资建设成本表示为

式中：Ees，i为新能源场站i的储能容量；μes，i为新能源场站的单位投资建设成本；容量保持率λ在0～1取值。

6）误差惩罚收益

式中：μpu为新能源场站误差惩罚成本；Pp，i，t为新能源场站i在t时刻的预测发电功率。

2.2.2 约束条件

1）功率平衡约束

式中Ps，i，t为新能源场站i在t时刻自配储能对自身场站服务的充放电功率。

2）储能电池充放电功率约束

式中：fc、fd分 别为充电、放电标志位；Pess，i，t为新能源场站i在t时刻储能电池的充放电状态。Pess，i，t＞0表示储能电池充电，此时fc=1，fd=0；Pess，i，t＜0表示储能电池放电，此时fc=0，fd=1；Pess，i，t=0表示储能电池不工作，此时fc=0，fd=0。

3）储能电池充放电容量约束

式中：Ei，t为储能电池在t时刻的容量；Emini、Emaxi分别为储能电池容量的下限、上限。式(10)表示当前时段Ei，t与当前时段储能充放电功率以及上一时段的储能电量有关。式(11)表示Emaxi与储能规模及储能电池的容量保持率有关。

新能源场站一般使用的储能电池容量保持率最大值为80%，最小值为40%，在储能电池容量保持率λ达到运行的上下限时，储能电池容量上限的取值由储能规模大小决定，且储能电池容量保持率在投资建设后会逐渐减小，储能容量会根据储能电池容量保持率的变化来调整设置的上限值。

2.3 不同储能健康状态下各场站收益分配

新能源场站采用Shapley值法对联盟的利益进行分配，各场站通过自身对联盟的边际贡献分配自身利益。新能源场站i从联盟A总体利益中分得的利益[28]表示为

式中：nA表示联盟A中新能源场站的个数；(nA-1)!(n-nA)!/n!表示新能源i在联盟A中所占的权重；A{i}表示除新能源场站i以外联盟A的集合，B(A)-B(A{i})表示新能源场站i参与不同合作时的边际贡献。

2.4 模型的策略式博弈分析

本文在对所构建模型进行求解时，将新能源场站间的功率、价格等信息公开，即模型的博弈互动关系为完全信息的策略式博弈。本文选取2个风电场与1个光伏电站，因此存在5种不同的策略式博弈模型，具体如表1所示。

表1 新能源场站策略式博弈模型Tab.1 New energy station strategic game model

基于表1，新能源场站间策略式博弈需满足Nash均衡：

式中：μ*share，t、P*share，i，t、μ*fre，t、P*fre，i，t为其他2个新能源场站在决策最优时自身的最优决策；Ω*为最优策略集。

如编号1所示，新能源场站间都不参与合作时，{Ω*1},{Ω*2},{Ω*3}表示在其他2个新能源场站决策最优时自身的最优决策集。

如编号2所示，新能源场站间参与部分合作时，{Ω*1，Ω*2}，Ω*3表示新能源场站1、2参与合作，新能源场站3不参与合作的最优决策集。

如编号5所示，新能源场站间参与完全合作时，{Ω*1，Ω*2，Ω*3}表示3个新能源场站的最优决策集。

新能源场站群的策略式空间集合为Ω={ΩN1，ΩN2，…，ΩNi}，且属于欧式空间非空紧凸集，其收益与决策变量在数学模型上呈线性关系。依据纯策略Nash均衡与混合Nash均衡定理[29]，验证了新能源场站间存在Nash均衡。

3 算例分析

3.1 基础参数

本文选取我国青海省新能源场站在某一典型日的实际运行数据，具体包含2个风电场及1个光伏电站，规模分别为1 000、500、800 MW，基础参数如表2所示。参考文献[30]，并结合新能源场站上网电价的差异，设置风电场与光伏电站的上网电价与误差惩罚成本。为了方便计算与分析，本文研究储能中电池容量保持率分别为80%、60%、40%下的交易模式。参考文献[31]，设置贴现率为3.24%。

表2 基础参数Tab.2 Basic parameters

3.2 新能源场站的调节需求分析

典型日新能源场站出力与负荷情况如图3所示，根据风电场、光伏电站的实际、预测出力，以及实际负荷与预测负荷的变化情况，分析各新能源场站间的调节需求。

从图3可以看出：风电场1出力的主要波动范围集中在09:00—15:00，且整体上实际出力低于预测出力；风电场2出力在典型日24个时段内的波动变化情况均比较明显；光伏电站出力的波动范围主要集中在08:00—18:00，且整体上实际出力大于预测出力，有较大余力可参与到服务其他新能源场站的能量交易中；此外，从新能源场站负荷整体变化趋势来看，实际负荷与预测负荷基本保持一致。

图3 新能源场站出力与负荷情况Fig.3 Output and load of new energy stations

3.3 不同储能性能下共享储能的交易模式分析

3.3.1 储能性能差异对交易价格的影响

以新能源场站间完全合作模式为例，研究容量保持率80%、60%、40%下共享储能服务于其他新能源场站、电网调频的交易价格的变化情况，结果如图4所示。

图4 不同储能性能下共享储能的交易价格变化情况Fig.4 Trading price changes of shared energy storage under different energy storage performances

从图4可以看出，容量保持率下降，造成共享储能服务于其他场站的交易价格、服务于电网调频的交易价格上升，且价格在一定范围波动。这是由于储能电池容量保持率的下降会导致新能源场站中储能的利用率降低，其可进行的能量交易量减少，造成交易价格增加。此外，由于其场站间的调节需求波动较小(见图3)，因此交易价格在05:00—07:00时段变化的波动范围较小，以保证交易模式的稳定性。

不同储能性能下新能源场站总收益变化情况如表3所示。可以看出，随着共享储能电池容量保持率的下降，新能源场站总收益也在逐渐降低，相较于容量保持率为80%，容量保持率为60%下的新能源场站总收益降低了2.7%，下降幅度较低，这是由于共享储能交易价格的上升造成其收益变化的波动范围较小。

表3 不同储能性能下新能源场站总收益变化情况Tab.3 Total income changes of new energy stations under different energy storage performances

结合图4和表3可以看出，在共享储能的电池健康状态变化时，其交易价格也会同步变化，以此来保证新能源场站群的总收益稳定在一个区间范围内，激发场站加入共享储能的主动性与积极性。

3.3.2 储能性能差异对能量交易的影响

以新能源场站间完全合作模式为例，研究容量保持率80%、60%、40%下共享储能服务于新能源场站自身、其他新能源场站、电网调频出力的交易量变化情况，结果分别如图5—7所示。

从图5可以看出，随着储能电池容量保持率的下降，其服务于新能源场站自身出力的交易量呈下降趋势，这主要是由于储能电池容量保持率的下降造成储能可利用能量的下降。结合图6、7可知，共享储能服务于其他新能源场站、电网调频出力的交易量下降趋势均不如其服务于新能源场站自身出力的交易量下降趋势明显，符合1.1节共享储能交易模式的设计，即在新能源场站存在出力偏差时，共享储能优先服务于新能源场站自身，以弥补功率偏差。

图5 不同容量保持率下共享储能服务于新能源场站自身出力的交易量Fig.5 Trading volume of shared energy storage serving new energy stations’own output under different capacity retention rates

图6 不同容量保持率下共享储能服务于其他新能源场站出力的交易量Fig.6 Trading volume of shared energy storage serving other new energy stations output under different capacity retention rates

此外，从图5—7可以看出，在共享储能交易模式中，光伏电站自配储能出力的交易量占比较多，符合3.2节新能源场站的调节需求分析。

图7 不同容量保持率下共享储能服务于电网调频出力的交易量Fig.7 Trading volume of shared energy storage serving grid frequency regulation output under different capacity retention rates

3.4 不同博弈模式下共享储能的交易模式分析

结合2.4节5种策略式博弈模型分析，研究不同博弈模式下考虑储能差异特性的共享储能交易模式变化情况，结果如表4所示。

表4 不同博弈模式下新能源场站的总收益变化情况Tab.4 Total income changes of new energy stations under different game modes

从不同博弈模式下同一储能性能的角度来看，随着新能源场站间合作的程度加深，新能源场站的总收益逐步增加。需要指出的是，在部分合作博弈模式下，新能源场站总收益的变化与不同场站间的规模有关，以容量保持率80%为例，{N1，N3}，{N2}博弈模式下的收益为{N2，N3}，{N1}博弈模式的1.05倍。

从同一博弈模式下不同储能性能的角度来看，储能电池容量保持率的下降会造成新能源场站总收益的下降。需要指出的是，由于交易模式的稳定性与合理性，新能源场站收益变化保持在1%～3%。

综上所述，可以通过增加不同新能源场站间的合作程度以及改善储能电池的健康状态来提高新能源场站参与合作的积极性，保证交易模式的公平性。

新能源场站间交易合作分配前、后收益分别如图8、9所示，从整体来看，新能源场站间交易合作分配后的收益明显高于分配前的收益；在新能源场站交易合作分配收益后，新能源场站在容量保持率80%情况下收益变化的程度较为显著，且比容量保持率60%情况下高0.3%～0.6%，比容量保持率40%情况下高2.0%～2.8%。

图8 新能源场站交易合作分配前收益Fig.8 Revenue before cooperative distribution of new energy station transaction

图9 新能源场站交易合作分配后收益Fig.9 Revenue after cooperative distribution of new energy station transaction

4 结论

为解决新能源场站群在参与共享时因储能性能差异而导致的价格机制、收益分配间复杂的耦合关系，促进发电侧共享储能的可持续性发展，提出了一种考虑储能性能差异的新能源场站群共享储能交易模式，主要结论如下：

1）设计的新能源场站群共享储能交易模式能够打破新能源场站在参与储能资源共享互动时的重要掣肘，实现储能资源的灵活性互补，同时平抑电网的频率波动，提高电网运行的稳定性。

2）建立的共享储能交易模式合作博弈模型能够满足不同主体的利益诉求，构建计及储能单元不同技术经济特性的共享储能交易模型。储能性能变化趋势与能量交易变化趋势一致，与交易价格变化趋势相反。因此，所建模型能够提高各场站参与共享储能的积极性，保证共享储能交易模式的公平性。

3）探讨的共享储能交易模式下新能源场站间储能性能差异、博弈模式等因素，在不同程度上影响了新能源场站间的合作程度及储能资源的共享程度。因此，所提模型能激励共享储能在满足场站自身及其他场站需求的同时向电网提供服务。

下一步，将重点围绕参与者行为不确定性对共享储能交易模式的影响，进一步提高共享储能交易模式的公平性，推动共享储能的发展。