考慮調(diào)頻績效機制下儲能在多市場中的最優(yōu)投標(biāo)策略研究

蘇峰，張賁，史沛然，何冠楠，陳啟鑫

(1. 國家電網(wǎng)華北電力調(diào)控分中心，北京市 100053；2. 電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國家重點實驗室(清華大學(xué)電機系)，北京市 100084)

考慮調(diào)頻績效機制下儲能在多市場中的最優(yōu)投標(biāo)策略研究

蘇峰1，張賁1，史沛然1，何冠楠2，陳啟鑫2

(1. 國家電網(wǎng)華北電力調(diào)控分中心，北京市 100053；2. 電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國家重點實驗室(清華大學(xué)電機系)，北京市 100084)

輔助服務(wù)對于保證電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行至關(guān)重要。隨著具有間歇性和波動性的可再生能源的比例不斷增大，電網(wǎng)的調(diào)峰調(diào)頻需求和壓力不斷增加。儲能具有快速響應(yīng)調(diào)節(jié)能力，是優(yōu)質(zhì)的調(diào)頻資源?；诳冃У恼{(diào)頻市場機制可以為儲能提供經(jīng)濟激勵，合理補償其成本，調(diào)動儲能提供調(diào)頻的積極性。建立了在基于績效的調(diào)頻市場機制下儲能的日前多市場最優(yōu)投標(biāo)決策模型。該模型可以指導(dǎo)儲能優(yōu)化資源配置，在能量與輔助服務(wù)市場收益之間進行權(quán)衡，實現(xiàn)利潤的最大化；還可以作為估計儲能收益潛力的工具，進而引導(dǎo)儲能的投資決策。最后通過算例分析驗證了所建模型的有效性。

儲能; 電力市場; 調(diào)頻績效; 輔助服務(wù); 最優(yōu)投標(biāo)策略

0 引 言

為了保證電網(wǎng)的穩(wěn)定可靠運行，調(diào)峰、調(diào)頻等輔助服務(wù)是不可或缺的。隨著我國新能源裝機的快速增長，電網(wǎng)可再生能源滲透率的不斷提高，風(fēng)電與光伏的間歇性與波動性將對電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行、電能質(zhì)量帶來重大挑戰(zhàn)。此外，系統(tǒng)的可再生能源消納能力也將受到系統(tǒng)調(diào)峰調(diào)頻能力的制約。

儲能將在未來的智能電網(wǎng)中扮演極其重要的角色。其靈活性和快速響應(yīng)能力能夠極大地緩解系統(tǒng)調(diào)峰調(diào)頻的壓力，提高系統(tǒng)的安全穩(wěn)定性，促進可再生能源的消納。與常規(guī)火電機組相比，儲能尤其適合參與系統(tǒng)調(diào)頻[1]。文獻[2]提出了儲能系統(tǒng)提供自動發(fā)電控制(automatic generation control, AGC)服務(wù)的控制策略。文獻[3]研究了電池儲能調(diào)頻的仿真模型與協(xié)調(diào)控制。

儲能大規(guī)模商業(yè)運營的最大障礙在于其經(jīng)濟性。而對于其提供輔助服務(wù)的經(jīng)濟性評估的研究則比較少。2006年起，依據(jù)國家電力監(jiān)管委員會發(fā)布的《并網(wǎng)發(fā)電廠輔助服務(wù)管理暫行辦法》等文件，各區(qū)域電網(wǎng)已基本擬定了有關(guān)輔助服務(wù)調(diào)用與補償?shù)摹皟蓚€細則”，初步建立起輔助服務(wù)的補償機制，嘗試調(diào)動電廠提供輔助服務(wù)的積極性。隨著我國電力體制改革的進一步深化，充分借鑒國外成熟電力市場構(gòu)建模式與運行實踐，因地制宜地設(shè)計電力市場機制，促進電力資源的優(yōu)化配置，調(diào)動電網(wǎng)各主體提供輔助服務(wù)的積極性，是我國電力系統(tǒng)的發(fā)展方向。

此外，諸如儲能之類優(yōu)質(zhì)的快速調(diào)頻資源能夠大大減少電網(wǎng)調(diào)頻容量的需求，提高系統(tǒng)調(diào)頻的整體效率和經(jīng)濟性[4]。為了給具有快速調(diào)頻能力的資源提供合理的經(jīng)濟激勵，充分反映優(yōu)質(zhì)調(diào)頻資源的價值，合理補償其成本，提高其積極性，彌補已有制度的缺陷[5-6]，美國聯(lián)邦能源監(jiān)管委員會(Federal Energy Regulatory Commission, FERC)于2011年發(fā)布法案755《批發(fā)電力市場的調(diào)頻服務(wù)補償》[7]，提出根據(jù)調(diào)頻資源的實際績效來提供補償。在這一法案的要求下，PJM市場設(shè)計了基于績效的調(diào)頻市場機制(performance-based regulation)，應(yīng)用該機制后系統(tǒng)的調(diào)頻需求容量降低了約30%[8]。

在市場環(huán)境下，儲能作為市場成員需要采取合適的投標(biāo)策略以實現(xiàn)利潤最大化。文獻[9-12]研究了儲能在能量及輔助服務(wù)市場中的聯(lián)合投標(biāo)策略，但是均沒有考慮基于績效的調(diào)頻市場機制以及儲能的績效收入。

在電力市場環(huán)境下，考慮基于績效的調(diào)頻市場機制，研究儲能如何優(yōu)化資源配置，進行投標(biāo)和運行策略的決策，在能量與輔助服務(wù)市場收益之間進行權(quán)衡，對于指導(dǎo)儲能運營、估計儲能收益和引導(dǎo)儲能投資具有重大的意義和價值。本文首先介紹基于績效的調(diào)頻市場機制，接著建立儲能的日前能量市場套利模型以及基于績效的調(diào)頻市場機制下儲能的日前多市場最優(yōu)投標(biāo)模型。儲能基于多場景的電價預(yù)測信息，以利潤最大化為目標(biāo)，在日前的能量、調(diào)頻和旋轉(zhuǎn)備用市場中聯(lián)合投標(biāo)?；谶@一模型可以將儲能的容量在3個市場中進行最優(yōu)配置，并估計其最大日利潤。最后，本文通過算例分析驗證模型的有效性，分析在考慮基于績效的調(diào)頻市場機制下儲能的主要收入來源，并與儲能在能量市場中的套利收入進行比較。

1 基本市場框架

本文采用了具有普遍意義的美國電力市場基本框架，以研究儲能在市場中的投標(biāo)策略。

本文假設(shè)儲能可同時參與能量、調(diào)頻和旋轉(zhuǎn)備用這3個市場。儲能需要在運行日的前一天(日前)在市場交易平臺中申報運行日每小時的投標(biāo)。交易中心或調(diào)度中心則根據(jù)負荷預(yù)測及可靠性要求確定能量和輔助服務(wù)的需求，在滿足安全約束的條件下根據(jù)投標(biāo)情況排序，聯(lián)合出清能量和輔助服務(wù)市場，得到各市場邊際電價和市場成員的中標(biāo)容量?？紤]到儲能的容量較小，對市場邊際電價的影響也很小，因而可以合理地假設(shè)儲能是價格接受者。作為價格接受者，儲能在日前根據(jù)對市場電價的多場景預(yù)測信息，在滿足自身運行約束的條件下優(yōu)化配置每小時在能量、調(diào)頻和旋轉(zhuǎn)備用這3個市場中的日前投標(biāo)容量，以最大化市場利潤。儲能在提供能量的基礎(chǔ)上必須為調(diào)頻和旋備預(yù)留足夠的功率和能量以響應(yīng)系統(tǒng)的指令。

2 基于績效的調(diào)頻市場機制

美國聯(lián)邦能源監(jiān)管委員會法案755要求下屬各獨立調(diào)度機構(gòu)(ISO)或區(qū)域輸電組織(RTO)設(shè)計“為績效付費(pay for performance)”的調(diào)頻市場機制和費率。目前所有FERC下的ISO/RTO均已設(shè)計相關(guān)機制并已投入運行。該機制為具有較高調(diào)頻性能的資源提供合理的經(jīng)濟激勵，提高系統(tǒng)的調(diào)頻資源利用效率。

以PJM為例，該市場采用了基于績效的調(diào)頻機制。在該機制下，調(diào)頻服務(wù)提供者獲得兩部制補償。第1部分為容量補償，即對資源為了提供調(diào)頻而預(yù)留出來的容量進行補償，由市場容量電價πcap、調(diào)頻中標(biāo)容量breg和績效分數(shù)Kperf決定：

(1)

第2部分為績效補償，即根據(jù)調(diào)頻資源實際完成的調(diào)頻任務(wù)量和品質(zhì)進行補償，由市場績效電價πperf、調(diào)頻中標(biāo)容量breg、績效分數(shù)Kperf以及里程比R決定：

(2)

調(diào)頻里程是指在提供調(diào)頻服務(wù)中，一段時間內(nèi)出力的絕對變化量之和，單位通常為MW。PJM在傳統(tǒng)的較慢的調(diào)頻信號(RegA)之上引入了較快的動態(tài)調(diào)頻信號(RegD)。里程比則是一種調(diào)頻信號的里程與RegA的里程之比。RegD的里程大約為RegA里程的3倍，因此，RegD為諸如儲能之類具有快速響應(yīng)能力的資源提供了大展拳腳的機會，挖掘了它們的潛力，同時也提供了更高的績效補償(約3倍)，激勵它們提供快速響應(yīng)的調(diào)頻服務(wù)。

RegD每2s變化1次，而電池儲能的全功率響應(yīng)時間通常為s甚至ms級，如液流電池、鋰離子電池等，因而十分適合提供快速調(diào)頻服務(wù)。RegD的另一個有利于電池儲能的特點是它對能量的要求較低。PJM要求RegD能量中立，即在h甚至更小的時間尺度內(nèi)能量均值約為0，因此十分適合電池儲能這種能量有限的資源。

3 儲能能量市場套利模型

(3)

(4)

(5)

式(6)表示了儲能能量市場的凈投標(biāo)量。式(7)表示儲能的能量市場購售電量不能超過其最大功率bm。

(6)

(7)

任意t時刻的能量水平Et也不能超過其能量上下限，如式(8)—(9)所示，其中η為儲能的充(放)電效率。

(8)

(9)

儲能t+1時刻的能量水平Et+1由t時刻的能量水平Et以及t時段的能量變化值ΔEt決定，如式(10)所示，其中α為儲能的自放電速率。

Et+1=(1-α)Et+ΔEt

(10)

t時段的能量變化值ΔEt如式(11)所示：

(11)

4 儲能多市場聯(lián)合投標(biāo)優(yōu)化模型

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

儲能必須為調(diào)頻中標(biāo)容量(上調(diào)頻與下調(diào)頻各一半)與旋轉(zhuǎn)備用中標(biāo)容量預(yù)留足夠的容量，如式(20)—(21)所示：

(20)

(21)

除了容量，儲能為中標(biāo)的輔助服務(wù)預(yù)留能量也是必須的，且其任意t時刻的能量水平Et也不能超過其能量上下限，如式(22)—(23)所示：

(22)

(23)

對于旋轉(zhuǎn)備用，儲能必須預(yù)留能量足夠保持hres(通常為1h)的中標(biāo)容量出力。對于調(diào)頻，儲能也須預(yù)留能量足夠保持hreg(通常為15min)的中標(biāo)容量出力。

儲能t+1時刻的能量水平Et+1由t時刻的能量水平Et以及t時段的能量變化值ΔEt決定，如式(24)所示：

Et+1=(1-α)Et+ΔEt

(24)

(25)

盡管調(diào)頻信號RegD是能量中立的，由于儲能在充放電過程中的能量損失，提供調(diào)頻仍然會消耗一定能量，計算如式(26)所示：

(26)

5 算例分析

本文采用CPLEX求解上述線性優(yōu)化模型。分別采用了2014年6月PJM和ERCOT的歷史電價數(shù)據(jù)生成各市場電價場景，其平均日電價曲線如圖1所示，電價均值及RegD的平均里程比如表1所示。旋備調(diào)用概率設(shè)為5%[12]。據(jù)統(tǒng)計，PJM的RegD每h上調(diào)或下調(diào)的平均電量約為0.13 (MW·h)/MW。

圖1 所生成場景的平均市場電價曲線Fig.1 Average market price curve in generated scenario

算例中的儲能考慮為一個30 MW，30 MW·h的電池，充放電循環(huán)效率為70%，自放電忽略不計，調(diào)頻績效分數(shù)設(shè)為0.9。不同類型的儲能具有不同的容量-能量比以及充放電效率，但均可采用本文的模型優(yōu)化其投標(biāo)策略并估計其日收益。

圖2和圖3分別為該儲能在能量市場中的套利策略以及在能量、調(diào)頻和旋備市場中的最優(yōu)聯(lián)合投標(biāo)策略。柱長代表各市場中的投標(biāo)量，曲線代表儲能一天中的能量變化曲線。

對比圖2與圖3，不難發(fā)現(xiàn)，如果僅在能量市場中套利，儲能的利用率極低，僅在電價高峰和低谷時刻分別進行放電和充電。在多市場最優(yōu)聯(lián)合投標(biāo)策略下，儲能的大部分容量均用來進行調(diào)頻。只有當(dāng)電價較低的時候才會在能量市場中購電以補充提供調(diào)頻時的能量損耗。在補充能量的時候，儲能必須減少調(diào)頻容量以騰出一部分充電容量，而由于調(diào)頻容量是上下調(diào)頻各一半(PJM市場的規(guī)則)，此時也相應(yīng)地騰出了一部分放電容量，正好可用于提供旋轉(zhuǎn)備用服務(wù)。

圖2 儲能能量市場套利策略Fig.2 Arbitrage strategy of energy storage markets

圖3 儲能多市場最優(yōu)聯(lián)合投標(biāo)策略Fig.3 Optimal joint bidding strategy of energy storage in multi-markets

表2總結(jié)了儲能多市場最優(yōu)聯(lián)合投標(biāo)策略下在各市場中的日收入情況，并將其與能量市場套利收入進行了對比?？梢钥吹?，在多市場聯(lián)合投標(biāo)下，儲能的絕大部分收入來源于調(diào)頻市場。由于需要在能量市場購電補充能量，其能量市場收入為負。此外，調(diào)頻市場收入要遠遠高于能量市場套利收入。

表2 儲能日收入情況 Table 2 Daily revenue of energy storage $

6 結(jié) 論

具有快速響應(yīng)能力的儲能在未來含高比例可再生能源的電網(wǎng)中具有巨大的應(yīng)用潛力?；诳冃У恼{(diào)頻市場機制可以為儲能這樣的優(yōu)質(zhì)調(diào)頻資源提供合理的市場激勵，增強其提供調(diào)頻服務(wù)的積極性。本文建立了在基于績效的調(diào)頻市場機制下儲能的多市場投標(biāo)模型。結(jié)果表明，在最優(yōu)投標(biāo)策略中，儲能將大部分容量用于提供調(diào)頻服務(wù)，其收入也將主要來源于調(diào)頻市場。本文提出的最優(yōu)投標(biāo)模型將有利于優(yōu)化儲能電站在電力市場中的投標(biāo)決策，并更好地估計儲能的經(jīng)濟收入，為其投資決策提供參考。

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(編輯 劉文瑩)

Optimal Bidding Strategy of Energy Storage in Power Market with Performance-Based Regulation Mechanism

SU Feng1, ZHANG Ben1, SHI Peiran1, HE Guannan2, CHEN Qixin2

(1. State Grid North China Power Dispatching and Control Centre, Beijing 100053, China;2. Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)

Auxiliary services are essential to the reliable operation of power systems. As the penetration of intermittent and variable renewable energy increases, the requirements of reserve and regulation in power grid rise correspondingly. Energy storage is a high-quality regulation resourcs, because of its fast ramping and responding capability. Performance-based regulation mechanism can provide economic incentive for energy storage and reasonable compensation for its cost, which can arouse the enthusiasm of energy storage. This paper constructs the optimal bidding strategy model for energy storage in current power market with considering performance-based regulation mechanism, which can guide the optimal resource allocation of energy storage, and help make a trade-off for energy storage between revenues from energy markets and auxiliary service markets to achieve the maximization of profits. The proposed model can also help estimate the profit potential of energy storage, and in turn help its investment decision. The validity of the proposed model is verified by example analysis.

energy storage; power market; performance-based regulation; auxiliary service; optimal bidding strategy

TM 91

A

1000-7229(2016)03-0071-05

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.03.011

2015-12-28

蘇峰(1983)，男，工程師，研究方向為電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度與經(jīng)濟運行、輔助服務(wù)、新能源；

張賁(1983)，男，工程師，研究方向為電力系統(tǒng)分析、電力系統(tǒng)調(diào)度運行；

史沛然(1982)，男，高級工程師，研究方向為電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度與經(jīng)濟運行、輔助服務(wù)、新能源發(fā)電與消納；

何冠楠(1991)，男，碩士研究生，主要研究方向為儲能優(yōu)化運行、電力市場、新能源消納；

陳啟鑫(1982)，男，博士，副教授，IEEE高級會員，主要研究方向為低碳電力、電力市場、電力規(guī)劃，能源互聯(lián)網(wǎng)。