考虑储能用户与新能源双边交易调峰服务的电力系统联合运营模式

马 静，沈玉明，荣秀婷，张 辉，凌 孺，杨贺钧，时瑞廷

（1. 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院，安徽合肥 230022；2. 合肥工业大学新能源利用与节能安徽省重点实验室，安徽合肥 230009）

0 引言

随着我国经济的快速发展和能源需求的飞速增长，发展风电、光伏等新能源已逐渐上升为国家能源战略和可持续发展理念的重要组成部分［1-2］。另一方面，大规模新能源出力的不确定性对电力系统的稳定运行带来了严峻的挑战，而新能源装机容量的增加会导致出力过剩而产生大量的弃风、弃光，因此充分挖掘系统的调峰能力是保障系统安全稳定运行和新能源发展的重要手段［3］。

电力储能系统可快速响应电网需求，维持电网供需平衡，具有显著提高电网能量利用效率和稳定性的潜力，且其作为调峰资源主动参与电力市场的运营模式被广泛采用，用于维持系统的功率平衡［4-5］。

目前已有关于电力储能系统参与调峰的运营模式的研究：文献［6］提出了一种储能辅助火电机组深度调峰的分层优化调度方案，建立了多层优化模型，为各机组出力提供最优决策；文献［7］提出了一种计及需求响应的火储深度调峰定价策略和电力系统双层优化调度方法，上层分析了风电出力等不确定因素以最大限度地拟合风电与负荷曲线，下层以火储调峰收益最大为目标构建了火储定价策略，并以二者收益最大为目标安排深度调峰机组的出力；文献［8］提出了储能电站与风电、光伏电源联合运营的虚拟电厂调度优化策略，利用自组织映射聚类生成典型场景，提出虚拟电厂调度指标和评价体系以评估不同典型场景下虚拟电厂的潜在经济收入，并以收入最大为优化目标制定了最优储能调度策略。上述研究虽然提出了电力储能系统的运营模式，但主要针对的是发电侧或新能源侧，缺乏对电网多侧储能系统进行决策优化及电力系统整体调峰运营模式的研究。

随着电力市场的不断完善以及储能技术的不断进步，现有部分研究提出的电力储能系统运营模式已被应用于部分地区的电力市场。文献［9］建立了基于共享储能的优化调度模型，以用户群日运行成本最优为目标，提出了基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度方法；文献［10］提出了云储能（cloud energy storage，CES）的概念，建立了CES 的运营结构体系和运行模型，设计了CES 的商业运营模式并基于算例分析了该运营模式下居民和小型商业用户的盈利能力；文献［11］建立了CES 的研究框架和基本模型，提出了CES 提供商模型控制预测运行决策方法，以减小电力储能系统的运营成本。青海调峰辅助服务市场提出了电池储能系统与新能源电站开展双边交易，剩余容量于日前参与调峰投标并出清，并在日内电网进行调用［12］。上述储能调峰模式考虑了储能参与新能源侧、电网侧和负荷侧的联合运营，但共享储能模式中的用户侧缺少主动调峰积极性；CES 模式则主要分析了用户的经济效益，缺少对调峰市场的详细研究。

为了综合考虑新能源侧、电网侧、用户侧的储能运营模式，充分调动用户侧的调峰积极性，本文提出了考虑储能用户及新能源双边交易调峰服务的电力系统联合运营模式，分别以各侧经济效益最优为目标建立投标模型并提出用户侧的调峰服务机制，建立用户及新能源双边交易调峰服务模型和电力系统调峰服务运营框架，最终电网侧以最大限度地消纳新能源为目标出清投标容量。

1 储能用户及新能源交易调峰服务模型

在传统储能提供辅助服务及现有共享储能的运营模式中，用户侧缺少主动参与调峰的积极性，为此本文提出了面向电网调峰需求的含储能用户及新能源双边交易的调峰机制，有利于用户主动参与调峰以消纳新能源，进一步减小电网的调峰压力。

1.1 用户侧及新能源侧双边交易调峰机制

电力系统的调峰运营机制要求新能源电站、电网侧储能电站和用户侧于日前提交调峰需求容量和调峰投标容量，由调度出清各侧的投标容量、功率。本文所提双边交易调峰机制如图1 所示，其核心思路为：日前由新能源电站申报预测出力曲线及调峰需求容量，负荷侧由负荷聚合商申报整合负荷曲线及可平移负荷转移容量，其中双方申报的调峰容量与负荷转移量是一致的，可直接在日内达成交易，无需经过储能调峰消纳。

图1 双边交易调峰机制Fig.1 Peak regulation mechanism for bilateral transaction

由图1 可知：新能源向下调峰表示新能源的多余功率，即相当于需购入负荷以增加功率，双方投标达成一致的可直接达成交易；新能源向上调峰表示新能源预测出力相对历史出力曲线的需求功率，即相当于需削减负荷以降低功率；用户向上调峰表示用户于该时段投标负荷增加的功率；用户向下调峰表示用户于该时段投标负荷减少的功率。

为了减小电网侧的调峰压力，新能源出力与负荷不确定性一致的可直接交易消纳，这变相地提高了新能源出力预测的准确性，既能推动负荷侧参与调峰的积极性，也无需耗费储能容量以平稳新能源出力。

1.2 双边交易调峰功率成交模型

本文所提双边交易调峰容量成交的意义为：以新能源电站、用户在同一时段t投标容量的较小值直接达成交易并出清，于日内直接调用。

为了保证用户侧参与调峰的意愿，本文建立了基于双边交易调峰机制的用户投标满意度模型，如式（4）和式（5）所示。

式中：cl为用户投标的满意度；dl为用户投标后的负荷功率与历史平均负荷功率Pl，av的均方根偏差；Pl，pr(t)为时段t用户的预测负荷功率；n为总时段数。

2 新能源侧、电网侧及用户侧的运营模型

2.1 新能源电站的日前投标模型

新能源电站在日前向交易中心提交新能源预测出力和调峰需求容量，其中调峰需求容量包括向上调峰需求容量及向下调峰需求容量。新能源电站日前投标的经济效益包括新能源发电上网收益、考核奖惩收益、调峰成本。

1）新能源发电上网收益BNE可表示为：

式中：PNE，pr(t)为时段t新能源电站的预测功率；Δt为单位时段时长；pNE为新能源上网电价。

2）考核奖惩收益Rass可表示为：

式中：αass为考核奖惩因子，由预测出力均方根偏差DRMSE决定；QNE(t)为时段t新能源电站预测功率与购入的调峰功率之和。

3）调峰成本Ctf可表示为：

式中：pNE，tf为新能源电站单位容量调峰报价。

综上，新能源电站的日前投标目标函数可表示为：

2.2 含储能系统的用户日前投标模型

含储能系统的用户于日前投标的目标为最小化周期内的运维成本，用户的经济效益包括用户负荷投标后的用电成本、用户参与调峰的收益、储能系统的谷充峰放收益、储能系统的全寿命周期成本。

1）用户负荷投标后的用电成本Cl可表示为：

式中：pl(t) 为时段t的电价；El，f(t) 为时段t的用电量。

2）用户参与调峰的收益Btf可表示为：

式中：Ta为将储能年均成本转换为研究周期成本的转换系数。

2.3 电网侧储能系统的日前投标模型

电网侧储能系统可进行谷充峰放套利，或提供调峰辅助服务，其日前投标的运营目标为最大化经济效益，主要包括谷充峰放经济收益、调峰辅助服务收益、全寿命周期成本。

3 考虑储能用户及新能源双边交易调峰服务的运营模式

3.1 联合运营模式投标策略

粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法在求解电力系统最优化问题方面具有诸多优势而被广泛采用［15-16］，本文采用PSO 算法求解新能源电站、电网侧和用户侧的投标决策，所用参数和具体求解步骤见附录A。

3.1.1 新能源电站投标优化模型

新能源电站日前投标的运营目标函数见式（11），且需满足如下约束条件。

1）调峰需求功率上下限约束。

2）投标行为约束，即在任意时段t新能源电站只能申请向上调峰投标或向下调峰投标，如式（29）所示。

3.1.2 含储能系统的用户侧投标优化模型

含储能系统的用户侧日前投标的运营目标函数见式（19），且需满足如下约束条件。

3.2 联合运营模式出清策略

本文所提联合运营模式于日前确定各侧实际调用的投标容量，出清依据为新能源出力曲线与负荷曲线的匹配度最高。

本文建立的联合运营模式出清模型为：

3.3 考虑储能用户及新能源双边交易的联合调峰运营

考虑储能用户及新能源双边交易调峰服务的联合运营流程图如图2所示，具体步骤见附录B。

图2 联合运营流程图Fig.2 Flowchart of joint operation

4 算例分析

4.1 基础数据

1）储能系统的价格数据。

本文采用的电网侧和用户侧储能系统的容量、额定功率不同，使用寿命均为10 a，且其他价格参数一致，如附录C表C1所示。

2）新能源侧数据。

本文以地区A 和地区B 为研究对象，其中光伏上网电价均为0.7 元／（kW·h），调峰申报电价为0.1元／（kW·h），地区A 的光伏预测出力与历史数据相近，即调峰需求量较小，而地区B 的调峰需求量较大。设新能源侧投标向上和向下调峰需求功率的最大值为预测出力峰值的1/6。地区A 和地区B 的预测出力和历史平均出力曲线见附录C图C1。

3）电网侧数据。

4）用户侧数据。

用户侧数据主要包括负荷数据、分时电价数据、用户侧储能系统数据。用户侧储能系统的额定容量Eˉess=30 MW·h，额定充放电时间为2 h，荷电状态最大值、最小值分别为0.9、0.2，初始荷电状态为0.5，分时电价数据如附录C 表C2 所示，地区A 和地区B 的负荷曲线如附录C图C2所示。

4.2 调峰服务投标决策分析

本文所提电力系统调峰运营模式首先由新能源电站、电网侧和用户侧根据各自的运营目标和约束条件提交投标策略，地区A 和地区B 新能源电站的调峰投标结果如图3所示。

图3 新能源电站的投标策略Fig.3 Bidding strategy of new energy power station

由图3 可以看出，新能源电站在任意时刻仅能提交向上、向下调峰需求功率中的1 种，且地区A 大部分时段的光伏预测功率略低于历史平均出力，故其新能源电站在大部分时段申请向上调峰，地区B申请向上调峰与向下调峰的次数相近。

地区A 和地区B 电网侧储能系统的投标结果如图4 所示。电网侧的投标策略主要为储能系统的充放电功率和调峰投标功率。由图4 可以看出，储能系统投标的充放电功率与投标功率之和为该时刻投标的实际充放电功率，其中调峰投标功率不得改变储能原本的充放电状态，且储能系统的实际功率不得高于其额定充放电功率。储能系统在24:00 时刻的荷电状态稳定在0.5，即与初始荷电状态一致。最终地区A、地区B 电网侧投标的目标利润分别为7.503、5.989万元。

图4 电网侧储能系统的投标策略Fig.4 Bidding strategy of grid-side energy storage system

用户侧的投标策略和用户侧与新能源电站的双边交易功率如图5 所示，其中双边交易功率为正值表示该时段负荷功率增加，为负值表示该时段负荷功率减少。

图5 用户侧的投标策略和用户侧与新能源电站的双边交易功率Fig.5 Bidding strategy of user side and bilateral transaction power between user side and new energy power station

由图5 可以看出，新能源电站与用户侧的双边实际交易功率由各自的投标策略决定，新能源电站向上调峰功率表示新能源电站需要向外界购入的负荷削减功率，即需求功率；新能源电站向下调峰功率表示向外界购入的负荷增加功率，即多余功率。当某时段负荷侧的投标功率为正，且新能源电站申请向下调峰时，双边直接交易功率为正值，且数值为两者投标功率的较小值，表示该时段增加负荷功率；当某时段负荷侧的投标功率为负，且新能源电站申请向上调峰时，双边直接交易功率为负值，且数值为两者投标功率绝对值较小值的相反数，表示该时段减小负荷功率。最终地区A 含储能系统的用户侧投标满意度为0.90，将储能全寿命周期成本换算为研究周期成本的结果为1.39 万元，地区B 含储能系统的用户侧投标满意度为0.87，将储能全寿命周期成本换算为研究周期成本的结果为1.39万元。

4.3 调峰服务出清结果对比分析

本文所提考虑储能用户及新能源双边交易调峰服务的联合运营模式的优化结果见表1。

表1 联合运营模式的优化结果Table 1 Optimization results of joint operation mode

以地区A 为例：不考虑双边交易和储能优化时新能源出力与日负荷的均方差最大，为23.90 MW，该均方差表示储能充放电功率和调峰功率均为0 时新能源出力曲线与负荷曲线的匹配度；考虑双边交易但不考虑储能优化表示仅考虑新能源电站与负荷侧的双边交易，但不考虑储能系统的充放电功率，此时新能源出力与日负荷的均方差为23.82 MW；考虑双边交易和储能优化时的均方差最小，为23.77 MW，可见本文所提双边交易调峰机制能有效提高新能源出力曲线与日负荷曲线间的匹配度，且考虑了储能系统能在确保电网侧经济效益的同时进一步消纳新能源出力。

本文所提考虑储能用户及新能源双边交易调峰服务联合运营模式和非联合运营模式下的日前出清结果分别见图6和图7。储能功率为正表示放电，为负表示充电，各侧出清功率均不大于投标功率。本文所提考虑储能用户及新能源双边交易调峰服务的电力系统联合运营模式和电力系统非联合运营模式的优化结果对比见表2。

图6 联合运营模式下的出清功率Fig.6 Clearing power under joint operation mode

图7 非联合运营模式下的出清功率Fig.7 Clearing power under non-joint operation mode

由表2 可见，非联合运营模式下地区A、B 的用户侧经济效益都远低于联合运营模式，相较于联合运营模式，非联合运营模式下地区A、B 的用户侧经济效益分别减少了52.79%、72.44%，这是因为用户侧储能系统的容量较小，难以申请提供调峰服务，非联合运营模式单纯以峰谷套利作为回收成本的手段，故经济效益较差，而本文所提联合运营模式可以大幅提高用户侧经济效益，从而提高用户参与调峰服务的积极性。

表2 不同运营模式的优化结果对比Table 2 Comparison of optimization results between different operation modes

此外，联合运营模式下电网侧储能向上、向下调峰总消纳电量相比非联合运营模式较小，其中地区A 在非联合运营模式、联合运营模式下的总消纳电量分别为147.9、158.1 MW·h，地区B 在非联合运营模式、联合运营模式下的总消纳电量分别为140.3、182.9 MW·h，可见本文所提联合运营模式能消纳更多的电量。相较于非联合运营模式，联合运营模式下电网侧储能的调峰电量减少，地区A、B 分别减少了57.3%、25.2%，这表明用户侧主动参与了调峰服务，从而减小了电网侧储能调峰的消纳压力。

5 结论

本文提出了综合考虑储能用户满意度和新能源调峰需求的电力系统双边交易联合运营模式，充分调动了用户侧参与调峰的积极性，基于算例分析验证了所提运营模式的经济性和可行性，所得结论如下。

1）本文所提考虑储能用户及新能源双边交易调峰服务的电力系统联合运营模式能充分考虑新能源侧、电网侧和负荷侧的运营目标和经济效益，有利于分析各侧调峰日前投标决策对电力系统调峰辅助服务出清结果的影响。

2）所提基于双边交易的调峰功率模型能充分调动用户侧参与调峰辅助服务的积极性，使其主动参与调峰服务。算例结果表明：考虑储能用户及新能源双边交易调峰服务的电力系统联合运营模式兼顾了用户侧的满意度和经济效益，保障了其调峰服务的积极性，且减轻了电网侧储能系统的调峰压力，相较于优化前时，调峰运营模式进一步提高了新能源出力曲线与负荷间曲线之间的匹配度，变相地提高了电力系统对新能源的消纳能力。

附录见本刊网络版（http：//www.epae.cn）。