(國網(wǎng)浙江省電力有限公司臺州供電公司,浙江 臺州 318000)
DR(需求響應(yīng))是指電力用戶改變其用電行為,減少/增加用電負(fù)荷,從而促進(jìn)電力供需平衡的行為[1]。間歇性新能源持續(xù)接入、用電高峰持續(xù)增長,對電力系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力提出了前所未有的要求。而發(fā)電側(cè)的調(diào)節(jié)潛力已利用得較為充分,且電源對沖式調(diào)節(jié)能效低、排放高,新增容量受到限制[2]。與此同時(shí),電力需求側(cè)調(diào)節(jié)潛力卻非??捎^,以浙江省為例,空調(diào)總?cè)萘恳呀咏龒{電站裝機(jī)容量。
電價(jià)是電力市場中的經(jīng)濟(jì)杠桿,其實(shí)時(shí)波動(dòng)可引導(dǎo)用戶調(diào)整需求,促進(jìn)資源優(yōu)化配置,基于價(jià)格機(jī)制的需求側(cè)響應(yīng)是世界電力行業(yè)的熱點(diǎn)和前沿。2009 年,美國加州在小型商業(yè)建筑中測試了自動(dòng)需求響應(yīng)系統(tǒng)OpenADR,結(jié)果證明基于該系統(tǒng)動(dòng)態(tài)發(fā)布電價(jià)的響應(yīng)項(xiàng)目是完全可行的[3]。2010 年,美國發(fā)布了需求響應(yīng)的國家行動(dòng)計(jì)劃[4]。文獻(xiàn)[5]分析了美國各州需求響應(yīng)潛力,預(yù)計(jì)如果所有美國電力用戶都采用實(shí)時(shí)電價(jià)和智能計(jì)量裝置,需求響應(yīng)資源可以達(dá)到188 GW(約20%高峰負(fù)荷)[6]。在英國,對于用電需求較大的工業(yè)用戶,已實(shí)行根據(jù)系統(tǒng)備用需求而變化的電價(jià)項(xiàng)目。2011 年10 月,霍尼韋爾在蘇格蘭進(jìn)行了歐洲首個(gè)工商業(yè)設(shè)備自動(dòng)需求響應(yīng)試點(diǎn)項(xiàng)目[7]。在挪威,利用智能電表和遠(yuǎn)程負(fù)控設(shè)備削減了4.2%的峰荷[8]。
我國目前尚未建立RTP(實(shí)時(shí)電價(jià))機(jī)制,而是采用相對折中的TOU(峰谷分時(shí)電價(jià))推動(dòng)小時(shí)級別的系統(tǒng)供需平衡。例如,深圳電網(wǎng)采用優(yōu)化的兩部制電價(jià)推動(dòng)需求側(cè)管理,電價(jià)政策向環(huán)保傾斜,試行可靠性電價(jià),推行峰谷電價(jià)政策[9]。江蘇電網(wǎng)公司積極推動(dòng)省物價(jià)、經(jīng)信部門出臺靈活的季節(jié)性尖峰電價(jià)政策,7—8 月若中央氣象臺發(fā)布的南京次日最高溫度超過35 ℃,全省大工業(yè)客戶上午10:00—11:00 執(zhí)行尖峰電價(jià),在原電價(jià)政策的基礎(chǔ)上增加0.1 元/kWh。通過經(jīng)濟(jì)杠桿調(diào)配負(fù)荷需求,有效轉(zhuǎn)移用電尖峰負(fù)荷,并為需求響應(yīng)的實(shí)施提供資金來源[10]。
關(guān)于峰谷電價(jià)體系,學(xué)術(shù)界研究主要集中在峰谷段劃分[11]、分時(shí)定價(jià)[12]和用戶行為分析[13]方面。峰谷分段和定價(jià)一方面直接影響著對負(fù)荷削峰填谷的效果,另一方面對電網(wǎng)公司、電力用戶和全社會(huì)3 個(gè)參與方的利益分配具有決定性作用,是研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[12]分析了供定價(jià)所用的電力需求價(jià)格彈性矩陣;文獻(xiàn)[14]在峰谷分時(shí)電價(jià)實(shí)施方案的設(shè)計(jì)中考慮了銷售電價(jià)與上網(wǎng)電價(jià)的區(qū)別;文獻(xiàn)[15]研究了基于電網(wǎng)和用戶博弈的峰谷分時(shí)電價(jià)最優(yōu)制定策略。
在我國尚缺乏實(shí)時(shí)電價(jià)體系的背景下,通過峰谷分時(shí)電價(jià)促進(jìn)需求響應(yīng)顯得尤為重要,但是目前的研究大多從高峰高價(jià)、低谷低價(jià)的定性邏輯出發(fā),尚無法提出系統(tǒng)性的量化模型,指導(dǎo)峰谷分時(shí)定價(jià)。此外,現(xiàn)有研究方法未充分統(tǒng)籌考慮各參與方利益變化,定價(jià)方案無法實(shí)現(xiàn)多方共贏,阻礙需求響應(yīng)開展[16],不利于需求側(cè)調(diào)節(jié)潛力的最大化釋放。本文采用運(yùn)籌學(xué)方法,對分時(shí)定價(jià)策略進(jìn)行優(yōu)化分析,以實(shí)現(xiàn)各方利益均衡。
在經(jīng)濟(jì)學(xué)中,常用需求的價(jià)格彈性來反映商品需求量對價(jià)格變動(dòng)的敏感程度,典型的需求-價(jià)格曲線如圖1 所示,用數(shù)學(xué)表示為需求量變化率除以價(jià)格變化率,用下式表示[17]:
圖1 典型需求-價(jià)格曲線
式中:ε 為某商品的需求價(jià)格彈性系數(shù);q 為商品需求量;p 為商品價(jià)格。ε 越大表示該商品的需求對價(jià)格的靈敏度越高;ε=0 表示價(jià)格完全不能影響需求。彈性系數(shù)分為自彈性和交叉彈性。自彈性系數(shù)表示商品i 的需求量對本商品價(jià)格變化的反應(yīng)程度。交叉彈性系數(shù)表示商品j 的需求量對其他商品價(jià)格變化的反應(yīng)程度。式(2)和式(3)分別為自彈性系數(shù)和交叉彈性系數(shù)定義。
電力是一種具有強(qiáng)時(shí)效性的商品,其價(jià)格變動(dòng)是實(shí)時(shí)的,且電力需求可以實(shí)現(xiàn)時(shí)間上的轉(zhuǎn)移。因此對于電量電價(jià)彈性,式(2)和(3)中的i和j 分別表示2 個(gè)不同的時(shí)段。εii表示i 時(shí)段電價(jià)變化對i 時(shí)段內(nèi)負(fù)荷的影響;εij表示j 時(shí)段電價(jià)變化對i 時(shí)段內(nèi)負(fù)荷的影響[10]。對于單時(shí)段響應(yīng),εij=0;對于多時(shí)段響應(yīng),存在εij≠0;。
將考察時(shí)長T(T 可以是1 天)劃分成n 個(gè)時(shí)段,建立n 維的負(fù)荷電價(jià)彈性矩陣E[18]:
影響負(fù)荷響應(yīng)特性的因素有很多,主要有用戶類型、電價(jià)、系統(tǒng)自動(dòng)化程度、通信水平以及用戶對價(jià)格響應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)等。國內(nèi)外關(guān)于電力需求價(jià)格彈性已有諸多研究。文獻(xiàn)[19]采用成本函數(shù)模型個(gè)性化分析大型工業(yè)用戶的電價(jià)響應(yīng)行為,在小時(shí)時(shí)間尺度上得出具有較高分辨率的彈性矩陣。文獻(xiàn)[20]基于物聯(lián)網(wǎng)智能終端獲取啟停時(shí)間、使用時(shí)長、平均功率等設(shè)備用電特征,從可調(diào)整性上將用電設(shè)備分為剛性、功率可變、可轉(zhuǎn)移、可中斷等4 類,采用模糊推理建立價(jià)格激勵(lì)下的設(shè)備用電調(diào)整分析模型,測算得到居民用戶的價(jià)格彈性矩陣。
不同用戶的負(fù)荷電價(jià)彈性矩陣結(jié)構(gòu)有較大差異。剛性負(fù)荷只能實(shí)現(xiàn)單時(shí)段響應(yīng),其交叉彈性系數(shù)都為零,彈性矩陣中僅對角元素非零。柔性負(fù)荷能在一定時(shí)間范圍內(nèi)轉(zhuǎn)移,可以實(shí)現(xiàn)多時(shí)段響應(yīng),例如熱水器用電。因此,其彈性矩陣中的非零元素沿對角線分布,每行非零元素?cái)?shù)量與負(fù)荷可轉(zhuǎn)移時(shí)段長度D(D>1)有關(guān)。例如,對于D=2的負(fù)荷,彈性矩陣結(jié)構(gòu)如下:
定義彈性影響權(quán)因子ωij為時(shí)段j 的電價(jià)變化在時(shí)段i 所產(chǎn)生的負(fù)荷變化Δqij占時(shí)段i 總負(fù)荷變化比例,表示為:
可轉(zhuǎn)移時(shí)段為D 的負(fù)荷,可向彈性矩陣對角線兩側(cè)轉(zhuǎn)移,轉(zhuǎn)移時(shí)段總長度為2D-1。因此,自彈性影響權(quán)為:
式中:φi,D=qi,D/qi為可轉(zhuǎn)移時(shí)段為D 的柔性負(fù)荷在時(shí)段i 內(nèi)的用電量占該時(shí)段總用電qi的比例。
交叉彈性影響權(quán)為:
引入彈性影響權(quán),經(jīng)過修正,得到改進(jìn)后的自彈性系數(shù)、交叉彈性系數(shù)和電量電價(jià)彈性矩陣E′如下:
基于以上變量及參數(shù)定義,可得實(shí)行分時(shí)電價(jià)后的用電負(fù)荷qi′為:
據(jù)此,可通過一定的歷史數(shù)據(jù)測算分時(shí)電價(jià)對用電負(fù)荷的量化影響。
負(fù)荷響應(yīng)指用戶根據(jù)電價(jià)變化來調(diào)整自身用電方式,當(dāng)電價(jià)偏高時(shí),用戶會(huì)減少用電;當(dāng)電價(jià)偏低時(shí),用戶會(huì)增加用電。當(dāng)用戶對電價(jià)變化做出積極響應(yīng)時(shí),價(jià)格型需求響應(yīng)才能達(dá)到預(yù)期的削峰填谷效果。但如果用戶響應(yīng)程度過大,可能使峰谷時(shí)段漂移,甚至出現(xiàn)峰谷倒置情況,導(dǎo)致調(diào)峰失敗。
完善需求響應(yīng)電價(jià)機(jī)制,制定更小的時(shí)間尺度、能反應(yīng)系統(tǒng)狀態(tài)的電價(jià)體系,是提高需求響應(yīng)成效的關(guān)鍵。有必要在現(xiàn)行單峰單谷分時(shí)電價(jià)的基礎(chǔ)上,在一些時(shí)段增加尖峰電價(jià)和凹谷電價(jià),從而將峰谷電價(jià)轉(zhuǎn)化為較小時(shí)間尺度的分時(shí)電價(jià),如圖2 所示。圖2 中,實(shí)線為原峰谷電價(jià)曲線,虛線為增加尖峰電價(jià)和凹谷電價(jià)的分時(shí)電價(jià)曲線。其中,ph為原峰谷電價(jià)的高峰電價(jià);,Δth分別為高峰電價(jià)的起始、結(jié)束時(shí)刻以及持續(xù)時(shí)間;pl為原峰谷電價(jià)的低谷電價(jià);,Δtl分別為低谷電價(jià)的起始、結(jié)束時(shí)刻、持續(xù)時(shí)間;pH,k為第k 個(gè)尖峰電價(jià);k=1,…,K 為尖峰個(gè)數(shù);,ΔtH,k分別為第k 個(gè)尖峰電價(jià)的起始時(shí)刻、結(jié)束時(shí)刻、持續(xù)時(shí)間;pL,m為第m 個(gè)凹谷電價(jià),m=1,…,M 為凹谷個(gè)數(shù);,ΔtL,m分別為第m 個(gè)凹谷電價(jià)的起始時(shí)刻、結(jié)束時(shí)刻、持續(xù)時(shí)間。
峰谷時(shí)段劃分的原則是:實(shí)施峰谷電價(jià)前后,時(shí)段劃分都能夠準(zhǔn)確地反映實(shí)際負(fù)荷曲線的峰谷特性[21]。圖3 給出了某地區(qū)典型的日負(fù)荷曲線,曲線上特征點(diǎn)a 和b 分別為負(fù)荷最低點(diǎn)和最高點(diǎn),特征點(diǎn)c 為次高點(diǎn)。明顯地:a 點(diǎn)100%需處于凹谷段;a 點(diǎn)周圍的點(diǎn),其具有與a 點(diǎn)相似的性質(zhì),處于凹谷時(shí)段的概率較大;b 和c 點(diǎn)100%應(yīng)處于尖峰時(shí)段;同理,其余的點(diǎn)應(yīng)仍按照峰谷時(shí)段劃分。
圖2 尖峰/凹谷分時(shí)量化因素
圖3 某地區(qū)典型日負(fù)荷曲線
由此可將圖2 的日負(fù)荷曲線初步劃分出一個(gè)凹谷時(shí)段和2 個(gè)尖峰時(shí)段。對于每個(gè)電價(jià)時(shí)段的持續(xù)時(shí)間(即電價(jià)發(fā)布周期)的設(shè)定,理論上周期越短,響應(yīng)削峰填谷效果越好。但Δt≤30 min 即可視為實(shí)時(shí)電價(jià)[21],對于通信系統(tǒng)的傳輸速率和智能電網(wǎng)的技術(shù)水平都有很高的要求,因此現(xiàn)階段持續(xù)時(shí)間不宜過小。本文假設(shè)每個(gè)電價(jià)時(shí)段的持續(xù)時(shí)間滿足Δt≥η≥1 h。結(jié)合前文提出分時(shí)量化因素,可以得到各時(shí)段約束如下:
按照上述原則,假設(shè)共有X 種尖峰/凹谷時(shí)段的劃分方式,每種劃分方式記為fx,則總的峰/谷時(shí)段劃分集為F={fx,x=1,2,…,X}。在每種時(shí)段劃分模型fx下,建立相應(yīng)的尖峰/凹谷電價(jià)優(yōu)化模型,比較優(yōu)化后的負(fù)荷曲線特性和用電成本,在集合F 中選出最優(yōu)的時(shí)段劃分方案,從而得到最優(yōu)的尖峰/凹谷分時(shí)電價(jià)模型。
分時(shí)電價(jià)的主要目的是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)削峰填谷,降低峰谷差,因此以最小化負(fù)荷的峰值和峰谷差、最大化谷值為目標(biāo),考慮供電企業(yè)和用戶的經(jīng)濟(jì)效益約束,建立分時(shí)電價(jià)決策的運(yùn)籌模型。
2.2.1 目標(biāo)函數(shù)
最小化日峰荷,即削峰,表達(dá)式為:
最大化日谷荷,即填谷,表達(dá)式為:
最小化峰谷差,表達(dá)式為:
上述3 個(gè)目標(biāo)函數(shù)之間存在一定冗余,若同時(shí)滿足Z1和Z2,則峰谷差也會(huì)最低;同理,若同時(shí)滿足Z1和Z3,則谷荷也會(huì)相應(yīng)最高。任選2 個(gè)進(jìn)行組合優(yōu)化,可達(dá)同樣效果。本文選取和進(jìn)行雙目標(biāo)優(yōu)化。
2.2.2 約束條件
(1)供電企業(yè)獲利
實(shí)行峰/谷分時(shí)電價(jià)后供電方的售電收入RT應(yīng)不小于實(shí)行前的售電收入R0與節(jié)約的投資成本c′之差,即:
(2)用戶受益
原則上,用戶必須從新的電價(jià)政策中獲利,才能主動(dòng)參與需求響應(yīng)。因此實(shí)行前后用戶的單位購電成本不能增加,即:
式中:c0和cT分別為實(shí)行分時(shí)電價(jià)前后的平均購電成本;Q0和QT為實(shí)行分時(shí)電價(jià)前后用戶的全天總用電。
(3)成本約束
尖峰電價(jià)應(yīng)不高于小型發(fā)電機(jī)組的發(fā)電成本Cc,凹谷電價(jià)應(yīng)不低于系統(tǒng)在凹谷時(shí)段的邊際成本Ce,即:
通過考慮一定的權(quán)重因子,將Z1和Z3的雙目標(biāo)Pareto 優(yōu)化轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化。綜上,可以得到峰/谷分時(shí)電價(jià)優(yōu)化決策模型如下所示:
由于收益項(xiàng)涉及電價(jià)與時(shí)段雙變量相乘,因此模型為MINP(混合整數(shù)非線性規(guī)劃)形式。
由于分時(shí)電價(jià)制定屬于中長期層面事務(wù),對決策時(shí)間實(shí)時(shí)性要求不高,因此采用智能算法對其進(jìn)行優(yōu)化?;谇拔模汕蟪龈倪M(jìn)后的負(fù)荷電價(jià)彈性矩陣E′。根據(jù)用戶的負(fù)荷響應(yīng)特性,可以得到用戶響應(yīng)峰/谷分時(shí)電價(jià)后的負(fù)荷q′與電價(jià)變化量Δp 之間的函數(shù)關(guān)系。
對于式(18)所示MINP 問題,目前尚無在線閉合解算方法。此處,采用GA(遺傳算法)求解。遺傳算法由美國John holland 于20 世紀(jì)70 年代提出,參考自然界生物體進(jìn)化規(guī)律而設(shè)計(jì)。在求解較為復(fù)雜的組合優(yōu)化問題時(shí),相對一些常規(guī)的優(yōu)化算法,通常能夠獲得較好的優(yōu)化結(jié)果。但作為一種啟發(fā)式方法,遺傳算法容易過早收斂且求解相對不穩(wěn)定[22]。本文通過多次求解取平均的方式盡限提升求解穩(wěn)定性。
采用GA 求出決策模型的較優(yōu)解,設(shè)遺傳算法的種群規(guī)模為Np,最大迭代世代數(shù)上限為G,交叉率為Pc,變異率為Pm[23]。遺傳算法優(yōu)化流程如圖4 所示。
圖4 遺傳算法用于分時(shí)定價(jià)決策優(yōu)化流程
選取華東某發(fā)達(dá)地區(qū)的夏季典型日負(fù)荷曲線作為分析對象,原負(fù)荷線如圖5 所示。該地區(qū)現(xiàn)行峰谷電價(jià)政策為:高峰電價(jià)ph=0.53 元/kWh,;低谷電價(jià)pl=0.37 元/kWh,。如圖6 所示。
根據(jù)國外需求響應(yīng)經(jīng)驗(yàn),假設(shè)該地區(qū)用戶的負(fù)荷電價(jià)彈性系數(shù)如表1 所示[18]。
可轉(zhuǎn)移時(shí)段為的柔性負(fù)荷在時(shí)段i 內(nèi)的負(fù)荷占比φi,D如表2 所示。
該地區(qū)的日負(fù)荷曲線包含2 個(gè)高峰和1 個(gè)低谷,因此本算例中尖峰/凹谷時(shí)段劃分目標(biāo)為在原峰谷分時(shí)電價(jià)時(shí)段劃分的基礎(chǔ)上,再劃分出1個(gè)凹谷和2 個(gè)尖峰時(shí)段。遺傳算法設(shè)置種群數(shù)量200,最大允許迭代數(shù)400,交叉率0.90,變異率為0.20。
圖5 華東某發(fā)達(dá)城市夏季典型日負(fù)荷曲線
圖6 該地區(qū)現(xiàn)行的峰谷電價(jià)曲線
表1 用戶的電量電價(jià)彈性系數(shù)
表2 不同可轉(zhuǎn)移時(shí)段的柔性負(fù)荷占比
通過MATLAB 求解,得到最優(yōu)的分時(shí)電價(jià)策略,具體如下。
最優(yōu)的尖峰/凹谷分時(shí)電價(jià)定價(jià):
高峰段電價(jià)為ph=0.53 元/kWh;
尖峰電價(jià)1 為pH,1=0.53 元/kWh;尖峰電價(jià)2為pH,2=0.65 元/kWh;
低谷段電價(jià)為pl=0.37 元/kWh;
凹谷電價(jià)1 為pL,1=0.15 元/kWh。
優(yōu)化所得峰/谷分時(shí)電價(jià)曲線如圖7 所示。
圖7 優(yōu)化后的峰/谷分時(shí)電價(jià)曲線
實(shí)施峰/谷分時(shí)電價(jià)前后,日負(fù)荷曲線對比如圖8 所示。
圖8 優(yōu)化前后該地區(qū)日負(fù)荷曲線
選取評價(jià)指標(biāo),對尖峰/凹谷分時(shí)電價(jià)的實(shí)施效果進(jìn)行評估,結(jié)果如表3 所示。
表3 日負(fù)荷曲線的評價(jià)指標(biāo)
實(shí)施優(yōu)化的峰/谷電價(jià)機(jī)制后,用戶的日負(fù)荷峰值和峰谷差均明顯降低,其中峰荷從7 580.4 MW 降至7 040.5 MW,下降7.67%;峰谷差從2 669.9 MW 降至1 516.30 MW,下降76.08%,可見新的分時(shí)電價(jià)機(jī)制可以顯著提高用戶的負(fù)荷響應(yīng)程度,促進(jìn)峰時(shí)段負(fù)荷向谷時(shí)段轉(zhuǎn)移,有效地實(shí)現(xiàn)負(fù)荷削峰填谷。同時(shí),用戶的平均用電成本也降低了6.98%,減少了用戶的用電費(fèi)用。可見,峰/谷電價(jià)優(yōu)化可有效節(jié)約用戶用電成本,從而實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)公司與電力用戶的雙贏。
針對我國目前峰谷電價(jià)格體系時(shí)間顆粒度和定價(jià)理論依據(jù)不足的問題,建立了優(yōu)化峰谷電劃分時(shí)段和對應(yīng)價(jià)格水平的運(yùn)籌模型,得到了資源配置引導(dǎo)能力更強(qiáng)的優(yōu)化峰谷分段和差異化價(jià)格體系。算例分析表明,實(shí)施該優(yōu)化的電價(jià)機(jī)制后,負(fù)荷峰谷差下降了76.08%,同時(shí)用戶度電用電成本也降低了6.98%,從而實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)公司與電力用戶的雙贏。本分時(shí)定價(jià)方法能考慮各參與方的利益,保障需求側(cè)調(diào)節(jié)潛力的最大化釋放。