新型電力系統(tǒng)下考慮風(fēng)電消納的共享儲能定價模型研究

齊彩娟，車彬，陳寶生，靳盤龍

（國網(wǎng)寧夏電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，寧夏 銀川 750004）

0 引 言

目前，構(gòu)建新型電力系統(tǒng)已成為貫徹落實國家能源安全新戰(zhàn)略、實現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)的重大需要[1]。文獻(xiàn)[2]提出傳統(tǒng)能源逐步退出必須建立在新能源安全可靠的替代基礎(chǔ)上。因此，新能源在電力系統(tǒng)中的重要性與安全可靠性日益提升。近年來，風(fēng)電裝機(jī)容量迅速增長，其不確定性給電網(wǎng)運行帶來的安全問題也逐漸增多。但是，儲能可通過在時間尺度上轉(zhuǎn)移負(fù)荷來達(dá)到削峰填谷，能有效解決新能源的反調(diào)峰特性。在2021年，風(fēng)光配置儲能逐漸成為帶有一定“強(qiáng)制性”的配置[3]。其中，寧夏發(fā)布了《關(guān)于加快促進(jìn)儲能健康有序發(fā)展的通知》，力爭到2025年全區(qū)儲能設(shè)施容量不得低于新能源裝機(jī)規(guī)模的10%、且連續(xù)儲能時長2 h 以上。然而，電池儲能的投資成本使得它的應(yīng)用受到限制，因此，可通過建設(shè)共享儲能來實現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組共同使用儲能單元?？蓪⒃痉稚⒌膬δ芗衅饋?，為風(fēng)電機(jī)組提供儲能服務(wù)，使其更好地應(yīng)用儲能資源、跟蹤出力曲線，達(dá)到充分利用新能源的目的。

共享儲能發(fā)展的快慢和其自身能獲得多少利潤密不可分，而利潤的多少主要取決于共享儲能的定價機(jī)制與商業(yè)模式，在此方面，目前已經(jīng)有一些研究。例如，文獻(xiàn)[4]提出多微電網(wǎng)并網(wǎng)系統(tǒng)租賃共享儲能組成微電網(wǎng)聯(lián)盟參與配電網(wǎng)調(diào)峰調(diào)度的模型，實現(xiàn)多主體利益共贏。文獻(xiàn)[5]提出了公寓式廠房共享儲能服務(wù)模式，在保證參與者獲得適當(dāng)利潤的同時，實現(xiàn)共享儲能服務(wù)提供商利潤最大化。文獻(xiàn)[6]提出了家庭共享社區(qū)儲能的合作模型，使家庭和公用事業(yè)公司都能從社區(qū)儲能中受益。

不管是對于共享儲能的投建者或是使用者，儲能服務(wù)的定價顯得尤為重要。本文介紹共享儲能在新型電力系統(tǒng)中的應(yīng)用，設(shè)計了一種可供風(fēng)電場使用儲能服務(wù)的共享儲能運營商。首先，建立了一種以運營商為領(lǐng)導(dǎo)者，風(fēng)電場為跟從者的主從博弈共享儲能定價模型，雙方目標(biāo)函數(shù)均為收益最大；其次，利用Gurobi 求解器與粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合進(jìn)行迭代求解，找到運營商對不同風(fēng)電場各自的最優(yōu)定價與運行策略。最后，對算例仿真結(jié)果進(jìn)行了相關(guān)分析，驗證模型的有效性與合理性。

1 共享儲能介紹及其應(yīng)用

1.1 共享儲能四大基本構(gòu)架

當(dāng)前，共享儲能的基本構(gòu)架主要有圖1中(a)、(b)、(c)、(d)四種，分別為私有儲能、互聯(lián)儲能、通用儲能與獨立儲能四種[7]。

1.1.1 私有儲能

圖1(a)中的儲能稱為私有儲能，即每個儲能作為用戶的私有財產(chǎn)且獨立運行[8]，用戶與用戶之間的儲能沒有直接的能量聯(lián)系。帶有儲能的用戶與用戶之間間接共享儲能。在這種結(jié)構(gòu)中，用戶之間的私有儲能并不是共享的資源，而是支持用戶之間能源交換的內(nèi)部能源設(shè)施[9]。

1.1.2 互聯(lián)儲能

圖1(b)中的儲能稱為互聯(lián)儲能，即互聯(lián)儲能用戶所屬的儲能與儲能間有直接的能量聯(lián)系，可直接共享[10-11]。結(jié)構(gòu)(b)用戶可以通過在其儲能中創(chuàng)建用于交易的容量塊，與他人共享其儲能的容量，可解決單個儲能規(guī)模可能導(dǎo)致的低效率問題。在實際應(yīng)用中，互聯(lián)儲能已應(yīng)用于基于儲能的虛擬電廠項目中。

1.1.3 通用儲能

圖1(c)中的儲能稱為通用儲能，在結(jié)構(gòu)(c)中，將所有需要使用儲能的用戶聚合在一起，為所有用戶安裝了一個共享儲能以共同使用。該結(jié)構(gòu)是儲能共享系統(tǒng)的主流結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)在現(xiàn)實世界中的應(yīng)用之一是社區(qū)型儲能，即在用戶聚集的能源社區(qū)中安裝一個共享儲能以供不同家庭使用儲能服務(wù)。通用儲能可以直接給每個用戶劃定一定容量以供使用[12-13]。

1.1.4 獨立儲能

圖1(d)中的儲能稱為獨立儲能，共享儲能是由獨立的第三方的運營商進(jìn)行投建并管理，即共享儲能運營商，本文將主要結(jié)構(gòu)(d)展開研究。首先，共享儲能的價格由共享運營商決定，它根據(jù)用戶對共享系統(tǒng)容量請求和能量交換的決策來控制共享系統(tǒng)。與結(jié)構(gòu)(c)中共享儲能的聚合器相比，結(jié)構(gòu)(d)中的共享儲能運營商對共享儲能進(jìn)行投資，并向用戶提供儲能服務(wù)。然而，結(jié)構(gòu)(d)需要設(shè)計一個有效處理共享儲能與儲能用戶之間相互作用的能源交易與服務(wù)定價模型。

圖1 共享儲能的四大基本構(gòu)架

1.2 共享儲能的應(yīng)用價值

1.2.1 減少棄風(fēng)，充分利用新能源

據(jù)國家能源局統(tǒng)計，全國棄風(fēng)棄光總量在2019年時達(dá)到16.8 TW·h，2020年為16.6 TW·h，因此，由“棄風(fēng)”問題造成的經(jīng)濟(jì)損失仍然很大，中國所面臨的風(fēng)電的消納問題也相對嚴(yán)峻，因此，減小“棄風(fēng)”率，提高電網(wǎng)消納能力仍是首要任務(wù)。為此，風(fēng)電場可以在風(fēng)力充足時向共享儲能系統(tǒng)充電，以減少由于風(fēng)力等新能源出力具有波動性而造成的棄風(fēng)現(xiàn)象，達(dá)到充分利用新能源的目的[14-15]。

1.2.2 平抑風(fēng)電出力波動

共享儲能系統(tǒng)不僅可以在風(fēng)電場出力尖峰時吸收功率，在其出力低谷時輸出功率,實時地調(diào)整跟蹤風(fēng)電場的出力,在風(fēng)電場實際出力加上共享儲能出力后的聯(lián)合功率曲線變得平滑，從而友好化新能源并網(wǎng)[16]，以支撐新能源電力外送持續(xù)發(fā)展。

1.2.3 跟蹤計劃出力曲線

根據(jù)風(fēng)電場出力預(yù)測曲線，不僅可以合理協(xié)調(diào)安排電力系統(tǒng)調(diào)度部門高效配合，以達(dá)到及時調(diào)整調(diào)度計劃的目的，還可以降低風(fēng)電等隨機(jī)電源的接入的不良影響。除此之外，隨著新能源逐步深入?yún)⑴c我國電力市場，風(fēng)電功率預(yù)測也是報量、報價的重要基礎(chǔ)。但是，目前的新能源預(yù)測技術(shù)仍舊有一定的限制，較大的誤差依舊不可避免[16]。然而，利用共享儲能系統(tǒng)對風(fēng)電實際出力與計劃出力間的差額進(jìn)行補(bǔ)償跟蹤，可高效大力地縮小實際出力與計劃出力曲線之間的偏差。

2 共享儲能運營商定價模型

2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文以基本構(gòu)架中的獨立儲能形式為研究基礎(chǔ)，考慮共享儲能為獨立的運營商，以發(fā)電側(cè)共享儲能為例，建立了主從博弈模型，又稱為斯塔克爾伯格[17]（Stackelberg）模型，參與博弈的主體包括共享儲能運營商與風(fēng)電場。

首先，由共享儲能運營商制定一天內(nèi)的不同風(fēng)電場的服務(wù)使用費，風(fēng)電場組結(jié)合定價和自身利益，調(diào)整服務(wù)使用量。于是，運營商基于風(fēng)電場的策略再次調(diào)整自身的價格使自身收益達(dá)到最大，如此循環(huán)，直至尋找到同時滿足兩者最優(yōu)定價策略。

顯然，兩者收益沖突，且決策都受對方影響并有先后順序。由于“強(qiáng)制配儲”等政策要求，風(fēng)電場需調(diào)用儲能實現(xiàn)目標(biāo)，因此運營商在博弈中占主導(dǎo)地位，即領(lǐng)導(dǎo)者為共享儲能運營商，跟隨者為風(fēng)電場。為使求解過程清晰，將模型分為上層和下層進(jìn)行描述，博弈框架如圖2所示。

圖2 基于主從博弈的共享儲能運營商定價模型博弈框架

2.2 上層模型

2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

模型中由共享儲能運營商投資獨立儲能，并將分散的能源設(shè)備聚合在一起，為需要使用儲能的風(fēng)電場提供及時有效的儲能服務(wù)，在提高設(shè)備整體的利用率的同時，賺取風(fēng)電場的服務(wù)使用費。

若風(fēng)電場功率缺額，需要共享儲能放電[18]，則需要向共享儲能運營商繳納一定費用。為了跟蹤計劃出力曲線而不受電網(wǎng)懲罰，在發(fā)電充足時風(fēng)電場向共享儲能充電，也將向共享儲能運營商繳納一定費用。

共享儲能運營商的目標(biāo)函數(shù)為自身獲利最大，在不考慮設(shè)備投建成本與壽命損耗的情況下，運營商的總收益為向風(fēng)電機(jī)組售電的總收益減去運行成本，如式（1）所示：

式中：FSES為共享儲能運營商總收益；t為時間索引；T為時間段總數(shù)；u為共享儲能設(shè)備索引；U為共享儲能設(shè)備總數(shù)；w為風(fēng)電場索引；W為風(fēng)電場總數(shù)；、分別為風(fēng)電場w 在t時段向共享儲能u的充、放電功率；、分別是t時段共享儲能u向電網(wǎng)購、售電的功率；與分別為風(fēng)電場w在t時段的充放電功率單價；λCC與λDC分別為運營商的充、放電單位成本；λsale、λbuy分別是運營商向電網(wǎng)售、購電的單位成本。

2.2.2 共享儲能系統(tǒng)模型

2.2.2.1 儲能水平約束

共享儲能系統(tǒng)u的容量在一天內(nèi)第t+1 個時段的容量可表示為

式中：Eu,t+1、Eu,t分別表示共享儲能u在t+1、t時段的容量；表示共享儲能u的充放電功率；ηCu和ηDu分別表示使用者的充、放電效率；Δt為t至t+1 的時間間隔；Eumin、Eumax分別表示共享儲能u容量上下限。

2.2.2.2 充放電功率約束

任何時段，每個共享儲能的充放電不可同時進(jìn)行，且充放電的功率應(yīng)在限定范圍內(nèi)：

式中：ICu,t為儲能系統(tǒng)充電的狀態(tài)變量；IDu,t為儲能系統(tǒng)放電的狀態(tài)變量，均為0～1 變量；為t時段從共享儲能u的充電功率；PuC,min、PuC,max分別為共享儲能系統(tǒng)u的最小、最大充電功率；為t時段共享儲能u充電的功率；PuD,min、PuD,max分別為共享儲能u的最小、最大放電功率。

2.2.2.3 系統(tǒng)購售電約束

共享儲能u在t時段向電網(wǎng)購電或售電的功率也受到如下約束：

2.2.2.4 共享儲能運營商服務(wù)持續(xù)性約束

為保證共享儲能系統(tǒng)能夠持續(xù)為風(fēng)電場提供服務(wù)，令每個共享儲能u的初末容量相等，即：

2.3 下層模型

2.3.1 目標(biāo)函數(shù)

風(fēng)電場為本文主從博弈模型的跟隨者，其主要收益來自風(fēng)電上網(wǎng)收益。但若上網(wǎng)風(fēng)電偏離預(yù)測風(fēng)電時，將會向電網(wǎng)繳納一筆懲罰費用。風(fēng)電上網(wǎng)偏差懲罰的計算公式如式（8）所示：

式中：λg為風(fēng)電上網(wǎng)功率實際與預(yù)測出力不符合的價格懲罰系數(shù)；Pw,t表示t時段風(fēng)電場w 的實際出力，Pfw,t表示t時段風(fēng)電場w的預(yù)測出力。

模型中，需要進(jìn)行如下約束處理以去掉目標(biāo)函數(shù)中的絕對值：

所以，fg可轉(zhuǎn)換為

風(fēng)電場需利用共享儲能系統(tǒng)以逼近當(dāng)日發(fā)電功率目標(biāo)。每個風(fēng)電場的目標(biāo)函數(shù)均為各自收益最大，目標(biāo)函數(shù)如下所示：

式中：λw為風(fēng)電場w 的上網(wǎng)電價；λg為風(fēng)電上網(wǎng)功率實際與預(yù)測出力不符懲罰系數(shù)，為了使總出力逼近出力預(yù)測曲線，λg一般設(shè)置的較大；Pw,t表示t時段風(fēng)電場w的實際出力；表示t時段風(fēng)電場w的預(yù)測出力。

2.3.2 風(fēng)電場模型

2.3.2.1 功率波動約束

風(fēng)電場功率波動存在一定約束：

式中：m表示最大功率波動百分比，Pw是風(fēng)電場w的裝機(jī)容量。

2.3.2.2 風(fēng)電場充放電功率約束

同樣，風(fēng)電場使用儲能充電、放電功率也有一定的限制，約束(13)為充放電功率守恒約束，約束(14)為風(fēng)電場的充放電功率上下限限制。

3 模型的求解

本文模型選用Gurobi 求解器與粒子群優(yōu)化算法（particle swarm optimization，PSO）相結(jié)合在MATLAB2018B下進(jìn)行求解。

3.1 粒子群優(yōu)化算法

PSO 是一種進(jìn)化計算技術(shù)。源于鳥群捕食，基本思想為通過群體中個體之間的協(xié)作和信息共享來尋找最優(yōu)解[19]。PSO 簡單、容易實現(xiàn)、需調(diào)節(jié)參數(shù)少，已被廣泛應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等應(yīng)用[20]。因為能夠完整保存并更新全局最優(yōu)解，PSO 對于價格的優(yōu)化具有一定優(yōu)勢[21-22]，所以，本文上層的共享儲能運營商價格的優(yōu)化采用PSO。

3.2 求解步驟

本模型的求解流程如圖3所示。

圖3 求解流程

具體步驟如下：

1)首先，輸入風(fēng)電場與共享儲能系統(tǒng)的已知相關(guān)參數(shù)；

2)設(shè)置PSO的相關(guān)參數(shù)、求解的迭代次數(shù)；

3)利用PSO初始化運營商的價格數(shù)據(jù)；

4)利用Gurobi求解下層風(fēng)電場需求與上層優(yōu)化策略，并計算雙方收益，得到起始最優(yōu)策略；

5)令迭代次數(shù)r=1，進(jìn)入迭代優(yōu)化部分；

6)根據(jù)當(dāng)前下層風(fēng)電場的充放電服務(wù)使用策略，利用PSO生成新的價格策略；

7)根據(jù)當(dāng)前上層共享儲能運營商的價格策略，利用Gurobi 求解下層風(fēng)電場的充放電服務(wù)使用量；

8)計算此段共享儲能運營商收益，保存當(dāng)前迭代最優(yōu)解。

9)判斷當(dāng)前迭代次數(shù)是否大于最大迭代次數(shù)R。若未達(dá)到最大迭代次數(shù)，重復(fù)步驟(6)—(8)的迭代過程，直到達(dá)到最大迭代次數(shù)R的時候，輸出當(dāng)前最優(yōu)解。

4 仿真分析

4.1 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置

假設(shè)周期為一天，分為24 個時段，即t=24，共享儲能運營商擁有兩個共享儲能，并且，有三個風(fēng)電場需要使用儲能服務(wù)，系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置算例場景如圖4所示。

圖4 共享儲能與風(fēng)電場算例場景設(shè)置

4.1.1 風(fēng)電場系統(tǒng)參數(shù)

三個風(fēng)電場分別為W1、W2、W3，圖5所示為三個風(fēng)電場的預(yù)測出力曲線。

圖5 風(fēng)電場預(yù)測出力曲線

W1、W2、W3的裝機(jī)容量分別為100 MW、120 MW、150 MW。由圖可見W1功率預(yù)測曲線在三者中最為平穩(wěn)，僅在午間時刻出力稍有波動；W2在凌晨時刻預(yù)測出力逐漸減小，但波動不大，從午間過后開始較大幅度的波動；W3則與W2相反，在凌晨與上午出力波動較為劇烈，而中午過后出力逐漸平緩。

4.1.2 共享儲能系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置

算例中，考慮共享儲能運營商有兩個共享儲能，具體參數(shù)如表1所示。

表1 共享儲能系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置

4.1.3 價格參數(shù)設(shè)置

算例中，價格相關(guān)參數(shù)設(shè)置如表2所示。

表2 模型相關(guān)價格設(shè)置（元/MW）

4.2 算例分析

4.2.1 風(fēng)電場運行策略分析

如圖6所示，分別為最優(yōu)價格策略下的三個風(fēng)電場運行策略。

由圖6（a）可知，虛線為出力W1、W2、W3的預(yù)測出力曲線，實線分別為使用儲能后的實際出力與實際出力加上使用儲能后的實際上網(wǎng)曲線，每個風(fēng)電場使用共享儲能需求如圖6(b）所示。0：00—12：00 期間W2的充放電需求強(qiáng)烈，而12：00 以后為W3的需求時段。對于波動較小的W1僅在午間時段有所需求。

圖6 風(fēng)電場運行策略

可以明顯看出，通過使用共享儲能的服務(wù)，W1、W2、W3分別在不同時刻使用儲能以滿足自身需求，具有良好的互補(bǔ)性，實際出力曲線也得到了一定程度的平滑化，并且在使用了共享儲能后的上網(wǎng)曲線也能夠很好地逼近出力預(yù)測曲線。

4.2.2 最優(yōu)價格求解結(jié)果

圖7、圖8為共享儲能運營商的運行策略與對三個不同風(fēng)電場最優(yōu)定價求解結(jié)果。將圖8的定價求解結(jié)果曲線結(jié)合圖6與圖7的運行策略進(jìn)行分析。

圖7中，共享儲能運營商針對下層W1、W2、W3的充放電需求對共享儲能資源進(jìn)行了合理的分配，并在當(dāng)容量無法滿足風(fēng)電場需求時，將向電網(wǎng)購電，并在容量充裕時向電網(wǎng)售電。

圖7 共享儲能運營商運行策略

如圖8所示，在W1波動的午間時段共享儲能放電價格達(dá)到高峰，后半時間段則價格較低，W2、W3的價格曲線也在隨需求波動，可以明顯看出，在需求最大的后半時間段，W3的充放電價格在輪流持續(xù)達(dá)到最高。

圖8 共享儲能運營商定價策略求解結(jié)果

當(dāng)風(fēng)電場必須使用儲能以跟蹤出力曲線或平抑波動時，運營商在該時段的服務(wù)定價將會達(dá)到較高的位置。而在不需要使用服務(wù)的時段，價格會在一個較低位置以鼓勵風(fēng)電場積極使用儲能服務(wù)。其余時刻，共享儲能的定價受到了該時段容量的一定影響，如在午間容量最小的時刻，對于三個不同的風(fēng)電場，充放電定價都處于較高位置。

4.2.3 定價策略對比分析

表3所示為在運營商不同定價策略下的W1、W2、W3的收益與共享儲能運營商的收益對比情況。表中設(shè)置了各方的最低定價與最高定價，平均定價則取兩者的平均值500 元/MW。

表3 二次調(diào)頻綜合指標(biāo)對比

雖然模型的求解定價下的雙方收益并不是各自的最優(yōu)收益，但卻是博弈的最優(yōu)解。

由表3可知，對于出力較為平緩的W1，共享儲能運營商對它的收益影響不大。然而對于W2與W3這類風(fēng)電場，隨著定價升高，他們的收益逐漸減小，而運營商的收益猛烈增長。當(dāng)定價過高與過低時，總有一方收益較低。在本文模型的求解定價下，雙方受益均衡，運營商收益達(dá)到9.80萬元/天，而W1、W2、W3的收益處于一個相對較優(yōu)的位置。

5 結(jié) 論

1）針對儲能投資成本高、回報周期長等問題，設(shè)計了可供風(fēng)電場使用的發(fā)電側(cè)共享儲能運營商，并建立了一種以共享儲能運營商為領(lǐng)導(dǎo)者、風(fēng)電場為跟從者的主從博弈共享儲能定價模型，目標(biāo)函數(shù)均為自身收益最大。

2）利用本文模型，針對不同需求的風(fēng)電場，共享儲能運營商將制定不同的最優(yōu)價格曲線，不僅可提升自身收益，也可減小風(fēng)電場的上網(wǎng)功率偏差，平滑風(fēng)電出力曲線，在一定程度上提升風(fēng)電場收益。

3）在本文模型中，共享儲能運營商的充放電價格曲線不僅與風(fēng)電場的實際需求相關(guān)，還受到儲能此時的容量的影響。即當(dāng)風(fēng)電場必須使用儲能以跟蹤出力曲線或平抑波動時，運營商在該時段的服務(wù)定價較高，反之，價格會在一個較低位置；另外，若共享儲能的當(dāng)前容量處在較低值時，運營商的充電定價應(yīng)定的較低以鼓勵風(fēng)電場積極使用儲能服務(wù)向共享儲能充電。