云储能模式下用户侧储能协调优化调度机制研究

崔金栋，汪羽晴

（东北电力大学 经济管理学院，吉林 吉林 132012）

0 引言

2020 年9 月22 日，在第七十五届联合国大会一般性辩论上，我国宣布“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和”［1］。实现“双碳”目标的要点是推进实施“两个替代”，即能源生产清洁替代和能源消费电能替代［2］。一方面，受气象和地理因素影响，风能、太阳能等清洁能源发电系统出力具有随机性、不确定性、不连续性等特点。而储能技术可以调节清洁能源发电出力，使其可靠、稳定地进行能源供应［3-5］。另一方面，根据企业用电负荷特点，通过配置新能源加储能等方式扩展用电容量、提升用能弹性，这样既满足了降低能耗的政策要求，也保障了企业正常的经营与生产活动［6-9］。但目前储能容量利用率不足，储能行业的商业化模式有待探索。同时，共享经济理念在能源行业的应用实现了对资源的有效利用。上述背景下，提出云储能模式，对实现储能资源优化配置以及调整用电负荷等方面具有重要意义。

近年来，云储能模式受到学者广泛关注。目前，关于云储能的研究主要集中在云储能统一控制调度和提升储能效益等方面。（1）云储能统一控制调度：协调聚合多个储能系统用于削峰填谷、需求响应等场景，有利于提高新能源的利用率，减小电能损耗，达到节能降耗的目的。马云聪等［10］提出一种云储能形式的点对点（P2P）交易模式，将各方面信息紧密耦合在一起，引入合作博弈理论，构建云储能运营商-社区-用户的双层P2P 两阶段交易优化模型，实现多方间公平利益分配。吴盛军等［11］分析现行储能系统的运行模式，建立考虑时间尺度的双层规划模型，证明所提出的机制能够降低用户用电成本，节约储能资源。刘静琨等［12］分析了云储能的运行机制与商业模式，建立云储能控制预测运行决策模型，能满足用户使用云储能服务时充电需求的随机性。朱国海［13］分析云储能与微电网联合运行的能源协调优化机制，以系统成本最低为目标函数，利用云储能协调调度技术实现对输出功率波动的快速抑制。（2）提升储能效益方面：云储能模式有利于降低储能装置成本和运行维护成本，并能提升意外安全事故处理效率。李咸善等［14］提出了以共享储能成本最小为目标的优化模型，实现共享储能充放电以及容量有效配置的优化目标。杨艳红等［15］推导出储能蓄电池单次放电损耗的数学模型，研究了日前优化调度的目标函数，提出基于动态规划的模型求解，实现了对日前调度的良好优化。康重庆等［16］分析了云储能现行的运营模式与定价机制，总结了云储能的研究进展和未来发展的着力点与趋势。张巍［17］提出一种云储能租赁机制，引入鲁棒优化模型，研究了租赁机制以及风-储协调的最佳优化策略。李淋等［18］通过协调优化用户使用共享储能的充放电功率，实现了降低用户群日运行成本的目的。

综上所述，学者在云储能的研究与探索集中在对储能站资源的规划调度和共享储能配置等方面，很少对云储能平台的商业模式以及联合用户侧小储能装置参与电网调峰调频服务机制进行详细探讨［19-20］，因此目前的云储能存在以下不足。（1）分散式的储能装置难以形成规模效应。目前的用户侧小装置储能多为分散式的储能，容量小、技术水平低、没有互联互通，更谈不上联合调度。（2）没有良好的市场价格机制。用户侧小储能装置创造价值主要是依据峰谷电价差，但是目前国内电价市场峰谷价格并没有达到理想的差距，充放电过程带来的收益不明显，投资性价比较低［21］。（3）没有良好的调度机制。配电网与小储能装置之间缺乏智能通信系统，无法根据配电网负荷的需求实现经济调度［22］。

针对上述不足之处，建立云储能系统架构以及运营模式设计服务机制；其次，依据用户侧小储能装置和配电网双方的需求与供给情况，以保证系统整体效益最优为目的，构建日前电能调度模型及匹配策略；最后，以某综合能源智慧园区为例，通过算例分析验证所提出机制的合理与有效性。

1 云储能服务系统架构及服务机制

1.1 系统架构

以用户侧小储能装置为能量提供方，充分考虑新能源大规模并网和源网荷储一体化，基于电池储能，结合物联网、5G通信、大数据、云服务、区块链等先进技术，构建云储能生态系统，开发云储能综合服务平台。平台主体包括3类，云储能服务商、参与云共享的用户侧小储能装置、配电网：系统以云储能服务商为核心，配电网和用户侧小储能装置为服务业务的目标客户群体；基于云储能服务系统平台，云储能系统在小储能装置、配电网之间搭建具有价值的信息传递渠道，以实现储能的灵活调度；小储能装置、配电网在云储能服务商的信息决策下，通过云平台实现各主体之间的电能交易。

在储能站内部管理层面：在用户侧储能装置内部安装电压互感器、电流传感器、温湿度传感器等数据监测接口，构建小型储能装置的电池管理模块，以获取各电池模组的各项参数，监测储能装置的电池情况与运行状态。在多储能装置互联管理层面：采集小型储能装置运行数据并实时上传云端，根据用户侧小型储能装置集群构建多储能装置云管理模块，依据储能装置的电能状况进行联合调度。在三方主体协调调度方面：通过多储能装置云管理模块获取储能装置集群的运行状态后，利用配电网侧的用电信息制定联合调度的最优策略，借助大数据、云计算、物联网等技术构建云储能综合管理平台，以实现云储能的综合服务和电力能源的最优配置。云储能综合管理服务系统框架如图1所示。

图1 云储能综合管理服务系统框架Fig.1 Overall framework of the cloud energy storage integrated management and service system

1.2 服务机制

云储能运营商的主要客户是期望通过负荷峰谷差获取利益的用户侧小型储能以及想向储能装置购电的配电网。电池储能装置富电时，将能参与调度的电量上报到云储能服务平台，云储能服务商汇聚到各个小型储能装置可参与调度的电量，并按照最优调度模式制定各个储能电站的调度方案，向配电网需求侧供电。云储能服务平台的具体的运营模式如图2所示。

图2 云储能平台的服务机制Fig.2 Service mechanism of the cloud energy storage platform

首先，云储能服务商制定平台运行规则，包括云储能服务商、小型储能装置与配电网在云储能综合管理服务系统中拥有的权力、交易规则、服务流程、规章制度等，小型储能装置与配电网如果要与云储能服务商合作需要签具体合约。然后，开始进行竞价匹配，云储能平台要审查参与匹配的供需双方的竞价资质，合格后储能装置和配电网双方主体正式参与云储能平台运行调度，用户侧小型储能装置以及电网需要提交日前供给/需求电量信息，平台方需要将梳理的每时段总供给电量、总需求电量信息进行整合并发布。其次，云储能平台根据小型储能装置的报价进行集中竞价，根据匹配策略以及储能方所有报价判断储能装置i竞价是否成功，成功则确定匹配的供需双方、成交电量以及成交价格，实现最优调度策略并发布最终成交的订单信息，即各个储能装置的最终调度结果。在合约执行之前，云储能服务平台将交易计划发送给电能实际传输方，以便对充放电进行控制，并生成实际传输电能的信息凭证，实现电力交割。最后，根据云储能平台中小型储能装置和配电网双方交易电量的信息，完成结算各方收益。云储能平台收益即服务费是按用户侧储能装置和配电网成交订单额的一定比例来收取，用户侧储能装置收益主要是负荷高峰时期向配电网出售电能的收入与负荷低谷期向配电网购电的成本之差。

2 云储能系统日前优化调度模型

2.1 目标函数

云储能系统运行首先需利用小型储能装置的数据监控模块得到某时刻储能实时容量，其次根据储能装置能出售的电能功率以及配电网高峰时期的负荷需求，进行电能综合调控与规划。

以云储能服务商运行调度过程系统总成本最小为目标。

式中：CALL为运行控制过程总成本；t为时间；CW(t)为云储能平台运行维护成本；CZ(t)为小型储能装置向配电网购电成本；CD(t)为配电网向小型储能装置的购电成本。

（1）云储能平台运行维护成本

式中：CW，i为第i个小型储能装置单位出力运行维护成本；Pi(t)为该装置在t时刻的输出功率。

（2）配电网在负荷高峰期购电的成本

式中：CPd(t)为t时段配电网购电价；Pgpe(t)为配电网t时段购买的电功率。

（3）小型储能装置在负荷低谷期购电的成本

式中：CPz(t)为t时段储能装置购电价；Pdpe(t)为储能装置t时段购买的电功率。

2.2 约束条件

（1）系统功率平衡约束。考虑云储能运营商的作用，整个系统应保持功率平衡约束，即

式中：PLOA，t为t时段配电网高峰负荷需求；PCES，t为t时段在云储能平台完成的电能交易总量；PESS，t为t时段参与云平台调度的小型储能装置出力之和。

（2）小型储能装置电量上/下限约束。基于对小型电池储能装置的研究，为保护电池寿命，需要设置最高和最低电量限制，即

式中：ESOC，min，ESOC，max为最低、高电量；Ei，t为电池剩余电量。

（3）小型储能装置充放电功率约束为

式中：Pc，max为小型储能装置最大充电功率；Pf，max为小型储能装置最大放电功率；Pi，t为小型储能装置实时充电功率。

（4）配电网安全运行时电量调度约束为

式中：Psafe，t为配电网安全运行时能承载的最大功率。

2.3 日前电能调度依据

在云储能资源支撑下对配电网和小型储能装置提交的信息进行整合，发布日前电能调度计划，下发公布给参与主体，作为后续竞价匹配阶段的信息条件。计划具体可划分为配电网购电以及小型储能装置总电能调度的依据。

首先，小型储能装置的需求函数为其余函数制定的前提，即以必须满足储能约束为目标

配电网的需求函数，即以必须满足需求配电网各时刻需求为目标

最后，云储能平台的调度函数为

式中：dgrid，z为小型储能装置到负荷侧的距离。

系统总电能调度函数为

此依据可为后续竞价匹配提供指导。

2.4 云储能调度匹配策略

平台调度匹配策略的具体交易步骤如下。

（1）储能服务商收集已签约的小型储能装置的功率、容量监测数据以及负荷距离，并对全网发布预测的可租赁储能、购电的信息、小型储能装置周期（TN）、可租赁与求购储能的电量信息。信息云记录是根据用户实际租赁储能后存储的电能，由云储能信息管理模块实时记录的小型储能装置租赁与购电以及配电网在高峰时期向小型储能装置购电的数据。

式中：UESA，i为云储能服务商向全网发布各类信息数据的集合；QiZL，T为小型储能装置i在TN周期时可租赁储能的电量；QiZM，T为小型储能装置i在TN周期时求购储能的电量；piZL，T为小型储能装置i在TN周期时租赁单位储能电量的价格；piZM，T为小型储能装置i在TN周期时求购单位储能电量的价格。

式中：QiZrem，TN-1为小型储能装置i在TN-1周期时实际剩余储能电量；QiZsel，TN-1为小型储能装置在TN-1周期时求购储能电量。

式中：KESA为通过对多个同一时段周期交易数据分析得到的云储能服务商i的预测系数。

（2）根据云储能平台整合双方上报的信息进行智能筛选，为配电网发布最优购电策略，配电网对订单进行确认，合作达成。平台服务商以云存储的方式记录每笔交易，以便后续进行数据处理。

此阶段云储能服务平台要确定供需双方的匹配信息。首先根据配电网的购电需求，按小型储能装置用户报价的价格排序形成供需匹配队列。供给价格按“由低到高”顺序，报价较低的小型储能装置排前列，计算出位于队列前方的供给订单总电量，最后每个订单的成交价格取各时段的最小值。

云储能综合服务平台根据价格以及成交量确认再次轮竞价中可交易的电量，并发布各个储能装置调度结果，即各个储能装置与配电网最终成交的订单信息，即

本轮报价中成功匹配的供需双方主体退出队列，未成功匹配的主体继续调整报价将信息发布在平台上参与下一轮竞价，匹配迭代到第N轮直到所有需求量被满足。总结来说，从t时刻开始储能装置进行多轮次的竞价，最终平台确定日前电能交易竞价结果以及最优匹配策略。

（3）将供需双方签约的订单发送给物理传输服务方进行电能传输，传输费用由需求方承担。电能传输完成后，将实际传输的电量上报给云储能平台，并发放电能交易凭证。

式中：QiSL，T为小型储能装置i在T周期时实际出售的储能电量；piSL，T为小型储能装置i在T周期时出售的单位储能电量价格。

（4）根据云储能平台交易电量的信息，结算各方收益。云储能平台在t时段收益是多个储能装置在平台成交的电量与完成单位储能电量平台抽取的价格系数的乘积。各个储能装置收益是负荷高峰时期向配电网出售电能的售电收益减去负荷低谷期向配电网买电的购电成本，具体结算过程如下。

式中：φfinal，Y为云储能平台收益；k为完成单位储能电量平台抽取的价格系数；φfinal，ES为小型储能装置收益；QiSL，t为小型储能装置负荷高峰期售出的电量；piSL，t为售出单位电量的价格；QiZM，t为负荷低谷期小型储能装置购入的电量；piZM，t为单位购电价格。

3 云储能系统日前优化调度算例分析

3.1 算例参数设置

为验证所提出的考虑云储能模式下配电网电能协调优化调度机制的可行性和有效性，选取某综合能源智慧园区5 个用户侧小型储能装置作为算例。分布式小型储能装置1—5的容量见表1。基本电费按变压器容量计费，基本容量电费为当地容量电费，储能电池类型取磷酸铁锂电池。

表1 储能装置系统参数Table 1 Parameters of Energy storage devices

3.2 云储能日内充放电调度结果分析

以18：00—19：00 为例，分析在该能源智慧园区场景下，云储能平台调度上述5 个储能装置帮助该园区配电网在此时段调频、调峰。首先，储能装置上报给云储能平台在18：00—19：00 可以供给的电量，见表2。此时段配电网方需求电量为675 kW·h，储能装置上网竞价过程见表3。该时段供需双方的具体交易匹配结果见表4。

表2 储能装置可供给的电量Table 2 Electricity supplied by energy storage devices

表3 不同竞价轮次的价格Table 3 Bidding prices in different rounds 元·（kW·h）-1

表4 匹配调度结果Table 4 Matching and scheduling results

结合表3 和表4 可以看出：第1 轮竞价，储能装置1 的报价最低，其在此轮竞价中成功与配电网匹配。但此时在该时段配电网的电能需求量与供给量没有达到平衡，所以配电网仍需在下一轮竞价中与报价最低的储能装置进一步进行匹配，以此类推直至配电网的需求量被满足，此时竞价结束。

基于上述研究，对所选取的5 个用户侧小型储能装置，采集其参加云储能服务前后24 h 的电能出售数据。储能装置参与云储能服务后，向配电网出售的日电能总量比参与服务前的日电能总量增加了19.06%，如图3 所示。对比结果反映出，在负荷侧需求不变的情况下，云储能服务商完成了资源优化调度，提高了小型储能装置的调用效率。小型储能装置仅在配电网负荷低谷期购电，即保证了储能方的经济效益，也帮助配电网完成负荷侧削峰填谷。各储能装置整体接入配电网时，储能装置的售电水平明显低于云储能调度模式下的售电水平。可见，云储能平台作为储能装置和配电网的信息桥梁，提高了供需双方电能交换效率，储能设备利用率也更高。

图3 小型储能装置参与服务前后出售电量对比Fig.3 Electricity sales from small energy storage devices before and after the participating in the services

需求侧负荷优化之后的结果如图4所示。优化后，小型储能装置在负荷低谷时期向配电网购电，给储能装置自身供电，加大了需求侧低谷时期负荷。小型储能装置在高峰时向配电网出售电能，以调节需求侧负荷用电高峰，减少高峰时期负荷。用户侧储能装置用户在电价高的时候放电，电价低的时候充电，实现云储能调度优化，帮助电网削峰填谷，达到储能方经济收益最优的目的。

图4 负荷优化结果Fig.4 Load optimization results

根据储能装置接入云储能平台调度前后的负荷优化结果，可以看出云储能模式不仅为电能调度提供了稳定有序的交易匹配平台，也充分发挥了储能装置价值。对比传统模式下储能装置整体直接接入配电网的调度方式，云储能平台的储能调度帮助电网削峰填谷的效果更显著，同时，可以避免储能装置调度过程中产生不稳定的情况。

进一步比较分析用户侧小型储能装置与云储能服务商合作前后的电力交易收益，收益对比如图5 所示。云储能的优化调度模式可以充分提高用户侧储能装置的利用率，让储能装置中的电能低价买、高价卖，以获得交易的经济收益。由图5 可知，在单位周期中，小型储能装置参与服务之后的周期收益大于小型储能装置参与云服务之前的周期收益。对比传统模式下储能资源成本高昂、利润微薄的现象，有序稳定的云储能平台可充分调度储能资源，提升利用率，同时降低单位储能成本，提高储能方收益。

图5 小型储能装置参与云服务前后收益比较Fig.5 Benefits of small energy storage devices before and after participation in cloud services

云储能服务机制能以最大效率调度用户侧各小型储能装置，实现资源利用最大化。同时，小型储能装置在高峰时期向配电网售电，低谷时期向配电网购电能，利用峰谷电价差能最大程度获得经济效益，降低用能成本。云储能平台充分挖掘了分散储能装置资源参与电网负荷调控的价值。

4 结论

本文提出了一种云储能模式下用户侧储能协调优化调度机制。基于云储能理念，对云储能服务平台的系统架构、服务机制进行设计，保证以用户侧小型储能装置与配电网整体调度最优为目构建小型储能装置的集群调度策略模型。最后，通过设计算例分析验证了机制的可行性。云储能服务帮助电网优化了负荷峰谷差，也充分提高了用户侧小型储能装置资源的利用率与收益，最大程度地挖掘了分散储能资源的利用价值。