仝新宇,张宇泽,张长生,杨乔川,杨白洁
(1. 国网天津市电力公司 城西供电分公司,天津 300190;2. 智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津 300072)
生态文明和美丽中国建设加快推进,要求能源与环境绿色和谐发展,同时,我国明确提出2030 年实现碳达峰,2060 年实现碳中和的目标,为实现双碳目标,各个部门提出了一系列提高可再生能源消纳能力的相关举措,以确保完成2030年非化石能源占比的目标[1]。然而,由于分布式可再生能源发电出力具有随机性和波动性,供电可靠性不能得到保障,尤其在电力市场中参与调度的能力有限[2—4]。另一方面,随着负荷终端再电气化水平的提高,负荷侧电采暖的比重呈不断上升的趋势,电采暖负荷通常通过“打捆”进行交易。电力市场背景下,针对源网荷多主体制定公平、可靠、有效的交易机制,是提高DG的消纳和配电网供电可靠性的有效措施。
由于电采暖负荷主要集中冬天,同时,风力发电在此阶段出力也较大,两者具有一定的互补特性,因此将多个DG 和电采暖负荷形成小微电能交易联盟,可提高电网在故障时的应对能力[5]。同时,当DG 的出力大于电采暖负荷需求时,联盟可以作为一个整体与电网进行交易,向电网出售多余的电量;相反,当DG 不能保证电采暖负荷需求时,联盟需要向配电网购买缺额电量以保证电采暖负荷用电可靠性。DG 与电采暖负荷组成联盟后,联盟内部不仅存在交易,联盟与配电网之间也存在交易。
目前,不少学者对于联盟交易模式做了大量的研究[6—9]。如文献[7]基于激励相容原理,提出了源网荷互动交易的双层市场架构;文献[8]提出了基于非合作博弈的规划模型,可提高参与建设综合体的利益3方收益及分布式电源利用率,减少碳排放;文献[9]提出了由配电网运营商(distribution system operator,DSO)组织中远期的电量合约市场模型,以提高系统新能源消纳能力;文献[10—11]运用了合作博弈理论证明了DG和负荷组成供电联盟利大于弊,在联盟出现电量缺额时,通过成本分摊减小风险损失。考虑系统自动化程度限制,各主体之间的信息共享能力不足,DG和负荷之间的交易需要由聚合商或中间商协助才能完成[12—13]。
同时,在中间商撮合DG 和负荷组成供电联盟方面,一些学者也做了一定的研究。文献[14]以最大化整体的社会利益为目标函数,运用售电商参与DG和负荷组成的供电联盟交易中;文献[15]提出了以联盟的整体效益最优为目标,即在中间商的引导下,DG 优先为联盟内负荷供电,多余电量售卖给配电网。虽然以上文献引入了中间商,但是对中间商自身利益缺少考虑,不能很好的体现其撮合的倾向性作用。
为反映由DG和电采暖负荷组成的供电联盟同电网交易的收益问题,需要研究联盟与配电网之间的定价机制,文献[12]基于Berge-NS 均衡模型提出了电力市场多主体非合作博弈竞争策略和竞价策略,但是缺少对该定义方法的研究。文献[14]和文献[16]在确定供电联盟的购电电价时,将配电网在电能输送时的网损计及在内。由此可知,配电网与供电联盟之间的定价机制受多方面因素的影响,配电网与供电联盟之间合理的定价机制对研究DG和电采暖负荷参与市场交易具有重要意义。
针对以上问题,本文首先提出DG 和电采暖负荷组成的供电联盟参与电力市场的交易模式,并分析了由配电网、售电商和供电联盟3 方加入市场的前提条件;其次,运用合作博弈理论,制定了此交易模式下的定价机制,并提出了各参与方利益的计算方法;然后,以售电商利益最优为目标,构建了售电商日前联盟撮合和报价的决策模型;最后,通过对所提联盟交易模式运行仿真和分析,证明了所提出的联盟交易模式的可行性和有效性。
本文所建立的配电系统源网荷市场化联盟交易模式中的主要参与者有配电网、售电商、DG 和电采暖组成的供电联盟3部分组成,如图1所示。
图1 联盟交易模式中市场参与者Fig.1 Market participants in the alliance transaction mode
如图1所描述的,DG和电采暖负荷通常组成供电联盟参与市场化交易,考虑DG 和电采暖负荷用户以及与市场信息交互能力较弱,一般无法自发形成供电联盟[17],本文借助第3方售电商进行组织,该组织除负责收集DG 和电采暖负荷信息,撮合它们形成供电联盟,为供电联盟内成员制定交易电价外;还负责代理供电联盟与配电网之间的电能交易。售电商通过赚取供电联盟和配电网交易额之差获取盈利。交易模式中配电网主要负责与联盟之间的电能传输和能量平衡,考虑输电网的支撑,其功率认为可以始终保持平衡。
本文所提的配电侧联盟交易模式分为日前市场和实时市场,日前市场中供电联盟根据联盟内电量需求进行报价,在实时市场中进行交易和决算[15]。售电商撮合联盟和配电网之间交易,具体模式如图2所示。
图2 源网荷联盟交易模式Fig.2 Transaction mode of source-grid-load alliance
售电商在日前市场根据供电联盟内DG和电采暖用户负荷出力预测值,估算供电联盟与配电网的交易电量,确定负荷聚合商向配电网的计划买电价格以及出售给供电联盟的卖电价格。与此同时,售电商通过获得的联盟成员上报的信息,撮合特性互补的DG 和电采暖用户组成供电联盟,确定供电联盟内的交易价格。售电商通过调整报价和交易过程,在保证联盟稳定的前提下,谋求自身最大收益。在实时市场中,DG和电采暖用户根据自身的实际出力值完成联盟内部的电能交易。然后,联盟作为整体,与配电网进行实时电能交易。售电商负责确定供电联盟同配电网及联盟内部交易电量和电价,进而计算各方的收益。
(1)供电联盟成立和稳定的条件
考虑DG和电采暖用户合作以谋求自身利益最大,在此采用合作博弈理论分析其结盟的策略。若使得联盟稳定则在交易中联盟没有拆分的可能,需满足以下超可加性和分配收益两个条件,具体公式如下
式中:N为一个联盟;UN为收益;Ui为联盟中第i个成员分配到的收益;US为成员组成的最小收益,即联盟的收益不能低于该值,低于该值该联盟就无法形成。
(2)售电商收益限制
售电商通过撮合DG和电采暖负荷用户组成联盟,并指导其与配电网进行交易,其收益主要来自于向配电网的批发电量和向联盟零售电量的费用之差。
若批发电量电价不变,则售电商可通过调整零售电价提升收益,降低联盟成员收益,但是若过度提升价格,将破坏联盟稳定条件,导致交易终止。
(3)配电网收益限制
配电网收益主要来自于与联盟的电量交易,联盟交易可以减少DG和电采暖负荷不确定性对电网的冲击,降低配电网备用容量,提高配电网供电可靠性。为此,考虑配电网为低盈利收益的服务者,参与交易的收益大于其最低投资和运行成本。
供电联盟内DG 和电采暖负荷用户进行交易时,双方均是以各自利益最优来确定买卖电量,内部电价即为零售价格,其定价依据在满足联盟成立条件下,遵守公平和效率约束,反映成员贡献水平。
联盟成员贡献水平主要与成员的发用电量有关,即,若假设G和L分别DG和电采暖负荷用户构成的集合,Gt、Lt分别为联盟在第t个时间段的DG的发电量和电采暖负荷用电量(Gt>0,Lt<0),成员贡献水平由Gt和Lt决定。
联盟与配电网之间的交易电价主要分为3 部分:能量电价、源荷出力波动补偿电价和过网费,具体计算如下。
2.2.1 能量电价
能量电价主要体现在配电网向用户供给和自身可调资源的运行维护费用,考虑配电网最低收益,具体计算公式如下
式中:P、P分别为联盟向配电网买卖电价;P为配电网向上级电网批发电价;P为配电网单位电量的设备运行维护费。
2.2.2 源荷出力波动补偿电价
源荷出力波动补偿电价为联盟内部出力波动的消纳成本,若联盟内部供需电量差距过大,将增加配电网运行费用,为此增加了此部分费用以在能量电价基础上增加或减少交易电价。为此引入源荷出力波动系数,如下
式中:当α<αˉ时,买卖电价按式(3)计算。
2.2.3 过网费
为体现电能传输成本,本文认为其主要体现在线路损耗上,为了简化问题,认为线损仅和传输的能量有关,在t时段内由于电能传输而产生的费用Closs,t计算公式如下
式中:c为网损费率,为定值;Pt=min(|Gi|, |Li|)为供电联盟内部电量的盈缺额。联盟和电网之间的网损考虑在配电网的运行维护费用中。
考虑DG 出力和电采暖负荷需求的不确定性,可采用抽样和统计的方法分析零售商、电采暖负荷、DG以及负荷聚合商的收益期望值。
配电网参与联盟交易模式后,其收益可用式(7)计算得到
式中:EDN为配电网一天内的收益;P为式(7)计算得到的交易电价;( )Gt+Lt为联盟与配电网的交易电量,大于0表示向配电网卖电,反之为买电。
本文根据收益公平分配的原则,确定DG 和电采暖负荷的收益,含DG 与电采暖负荷的供电联盟收益可用DG 和电采暖负荷节点的收益分别表示。联盟中第i个成员的收益δi和联盟的总收益ELM可由式(8)和式(9)计算得到
售电商收益为供电联盟和配电网交易额收益之间的差价,其收益ESE的计算公式如下
售电商在日前市场通过预测各DG的出力值和电采暖用户负荷值,选择特性互补的DG和电采暖负荷协商,撮合其组成供电联盟,并且提前确定联盟的买卖电量与电价,售电商的优化决策模型如下
式中:E(ESE)为售电商的期望收益;UGmin为配电网的最低收益。约束条件中包括了配电网的最低收益和供电联盟稳定判据约束。
售电商优化定价的求解流程如图3所示。其中包括3 个主要部分:①说明外部条件,也就是优化问题的边界条件,包括配电网结构和组成、市场出清价格、参与者收益约束,以及分布式电源和负载出力预测和误差分布函数等;②根据式(11)生成满足电网约束的候选供电联盟的集合;③抽样产生一天24 h的DG出力和电采暖负荷需求连续变化的场景。
图3 求解式(11)优化问题的流程Fig.3 Solution optimization process of formula(11)
本算例测试网络的拓扑结构中有4 个DG 和4个打捆电采暖负荷可参与联盟交易模式,其中DG出力预测值可参考文献[14],电采暖负荷的预测值参考文献[15],由于DG 的出力和电采暖负荷的负荷值均有不确定性[14—15],为此本算例中假设DG 出力和电采暖负荷需求的预测误差服从正态分布。
给定UGmin=500 元,、P,c分别为0.50,0.05,0.05 元∕kWh,用β表示DG 出力和电采暖负荷需求分布的标准差占该时段预测出力∕需求的百分比。在本算例中,β=10%。
该配电网内共有8 个可能的联盟成员,可形成28=256 种联盟组合。经过筛选,有125 个联盟可以满足式(11)中配电网允许最低收益的要求。
最终可以满足式(11)中所有约束条件的供电联盟个数为5,将这些联盟称为候选联盟,候选联盟数量用Nc表示,如表1所示,其中0∕1代表了是否选入联盟。可以看出,第5号联盟的ESE最大,对应优化联盟和零售电价为:N={DG2,DG3,DG4,电采暖负荷1,电采暖负荷2,电采暖负荷3},E(ESE)=421.82 元,售电商零售电价Pd=[0.420,0.421,0.430,-0.590,-0.600,-0.590]元∕kWh。
表1 符合限制条件的解Table 1 Solutions satisfying constraints
若DG 和电采暖负荷单独与配电网交易,DG 卖电价格P=P-P=0.450 元∕kWh,而电采暖负荷用户买电价格PPP=0.550 元∕kWh。组成联盟后成员电价Pd和上述分析结果对比可知,组成供电联盟的DG和电采暖负荷较两者单独与配电网交易时获得更优惠的电价,同时售电商也能获得可观的收益。
联盟成员DG 发电的不确定性、电采暖负荷用电的不确定性β以及电网最低盈利UGmin均会对联盟与售电商市场化交易的过程产生影响。那么在算例中调整相关的算例参数,即可分析上述诸多因素的变化对联盟与配电网市场化交易的过程产生影响,具体的分析结果如表2 所示,其中Nc表示满足式(13)的联盟数量,即候选联盟数。
表2 不同因素对联盟交易模式的影响Table 2 Influences of external changes on coalition trading mode
算例1至算例3,配电网最低盈利UGmin相同,DG出力和电采暖负荷需求的不确定性依次增加。可以看出,随着不确定性的增加,满足式(7)的候选联盟数量减少,售电商的收益也逐渐减少,这是由于不确定性的增加会使原本稳定的联盟变得不稳定,进而影响市场化交易过程,导致负荷聚合商的期望收益减小。
比较算例1、算例4 和算例5,3 方关于DG 出力和电采暖负荷需求的不确定性相同,但是电网最低盈利UGmin依次增加,可候选的供电联盟的个数依次减小。当配电网最低盈利UGmin=1 500元,会出现没有满足式(13)要求的供电联盟。并且从算例1和算例4中可以发现,虽然电网的最低盈利增加了,但是售电商依然会找到最优的联盟组合并且售电商的最大收益不会发生变化。
本文研究了基于合作博弈的配电系统源网荷间市场化交易方法,通过提出的第三售电商对DG和电采暖负荷进行撮合形成供电联盟,并参与供电联盟和配电网作为零售商交易的运行模式。应用合作博弈理论和联盟交易模式下3 方收益模型,以售电商利益最优为目标,构建了售电商日前联盟撮合和报价的模型,并提出解决方案。算例表明,合理电价机制下,供电联盟参与交易的模式可使DG、电采暖负荷用户分别获得较传统交易模式更高的收益。售电商通过撮合供电联盟最优组合和制定合理报价机制,在保障联盟和配电网收益可行的运行模式下,获得最大利益。D