考慮需求響應和共享儲能的配電網低碳經濟調度

田壁源，常喜強，張新燕，田 闊，王梓帆

（1.國網新疆電力有限公司 烏魯木齊供電公司，烏魯木齊 830011；2.國網新疆電力有限公司，烏魯木齊 830018；3.新疆大學 電氣工程學院，烏魯木齊 830047；4.國網遼寧省電力有限公司 鞍山供電公司，遼寧 鞍山 114100）

0 引言

經濟社會的持續快速發展使得能源與環境問題愈發突出，因此亟需推動城市能源系統和產業模式的改造。隨著具有清潔特性的分布式電源包括光伏、風電和電動汽車大規模接入配電網，其不確定性與波動性給配網調度帶來了風險及挑戰［1］，需求響應（demand response，DR）、靈活性負荷（flexible load，FL）［1］及儲能（energy storage，ES）等參與配網調度是減少風險的有效手段。因此，探索負荷需求響應與儲能使用權共享的協同調度方法是提升配電網低碳經濟運行的有效手段。

儲能是促進可再生能源高效利用、支撐能源互聯網建設的關鍵技術之一。借鑒共享經濟［2］概念，可將電網側、電源側、用戶側參與共享的儲能電站視為一個整體，并通過整體管控及協調控制實現儲能電量與儲能容量的共享，滿足用戶對儲能的互補性與替代性需求，提高現有儲能設備的利用率，促進可再生能源的并網消納。不同類型的電力用戶也具有一定的互補性，可以通過合理搭配來提高售電公司儲能使用權的利用率。

考慮負荷曲線與分布式可再生能源（distributed renewable energy，DRE）出力曲線在時序上的較大差異，除了在供電側引入儲能系統外，還可以在需求端通過DR引導用戶的用電習慣盡可能地貼近DRE出力。售電公司提前與具備需求響應的用戶簽訂協議，并根據該用戶可削減/轉移負荷情況擬定補償額度。

本文的創新性在于提出一種電網企業（配電運營商）主導和以售電公司、能源公司及共享儲能系統為主體的運營模式。

1 需求響應模型

需求響應的實施有助于提高能源利用率及供電可靠性，能促進節能減排和市場化改革。基于DR的電價激勵機制有分時電價、實時電價、可中斷電價及需求側競價4種?？紤]中小型工商業用戶用電負荷具有較好的可轉移/中斷特性，將該類型用戶作為本文的研究對象，售電公司與其通過事先簽訂的補償合同并根據負荷響應量擬定價格。

（1）可轉移負荷

式中：CDRT為用戶獲得的轉移負荷補償；SDRT,i(t)為售電公司與用戶i簽訂的t時段可轉移負荷補償價格；K1、K2為可轉移負荷的價格系數；Pi(t)、PDRT,i(t)分別為用戶i在t時段參與DR前、后的有功功率；ΔP i(t)為用戶i在t時段負荷變化量；T為負荷需求響應總時段。

（2）可中斷負荷

式中：CDRI為用戶獲得的削減負荷補償；SDRI,j(t)為售電公司與用戶j簽訂的t時段可中斷負荷補償價格；PDRI,j(t)為用戶j在t時段削減的電量；K3、K4為可中斷負荷的價格系數。

2 低碳經濟調度模型

2.1 目標函數

2.1.1 售電公司凈利潤

售電公司凈利潤F1包括售電量收益Cuser、系統成本Ccost及DR補償成本CDRI

式中：Cdis為售電公司購買儲能使用權的支出；CESS為售電公司向用戶出售儲能使用權收益；CSub為電網購電成本；CCO2為碳減排放收益。

（1）儲能使用權收益

式中：SESS(t)為t時段儲能使用權出售價格；PESS(t)為售電公司在t時段內出售的儲能使用權儲能充電總量。

（2）電網購電成本

（3）碳減排收益

本文設定售電公司在谷時段購買清潔能源即可獲得碳減排收益。考慮儲能系統可減少燃煤機組運行時產生的CO2、SO2、NOx及懸浮顆粒的排放，可將上述溫室氣體及污染物排放量折算成當量的CO2進行環境效益計算

式中：ECO2(t)為t時段售電公司購買的清潔能源電量；SCO2為售電公司谷時段購買可再生能源電量獲得的碳減排收益。

2.1.2 儲能運營商收益

儲能運營商收益F2包括出售共享儲能使用權收益Cdis及儲能電站運營成本Ccost,ESS

式中：Pdis(t)為t時段內出售的共享儲能合約儲能充電總量；Bdis(t)為t時段的充/放電狀態；Sc為共享儲能的服務費用。

2.2 約束條件

（1）分布式可再生能源發電利用率

為充分利用配電網DRE出力，需考慮DRE發電利用率，DRE發電利用率R為

（2）用戶電費支出滿意度

式中：Cbefore和Cafter分別為用戶參與DR前與后的用戶用電費用；Ds為用戶用電方式滿意度；PL(t)、cb(t)分別為t時段用戶用電量及電價。

約束條件包括儲能系統運行約束、DRE出力約束、可轉移/中斷負荷約束、配電網運行安全約束以及售電公司購電價格約束，與目標函數共同構成本文的低碳經濟調度模型。

2.3 求解方法

本文以售電公司凈利潤最大、儲能運營商收益最高為優化目標，在可再生能源發電利用率、用戶電費支出滿意度等多個條件約束下利用MO-PSO對調度策略模型進行求解。與常見的求解動態經濟調度的智能算法相比，MO-PSO具有出色的收斂性能以及較強的全局尋優能力，不易陷入局部最優解。有關MO-PSO的流程與細節參考文獻［3］，調度策略模型求解流程如圖1所示。

圖1 調度策略模型求解流程Fig.1 Scheduling strategy model solving process

3 算例分析

3.1 算例參數

考慮一個具體的如圖2所示的配網結構，該配網區域內有4個分布式電源、3個共享儲能電站和3個典型工商業用戶。其中，1節點與主網相連，用電負荷與儲能電站分別接入節點2、3和5，節點4接入分布式光伏，節點6接入分布式風電，風電場、光伏電站、儲能電站參考文獻［4］所示數學模型，風電、光伏有功出力及負荷曲線參考文獻［5］。

圖2 配電網算例示意圖Fig.2 Schematic diagram of the distribution network in case study

參與調度的共享儲能資源總容量為2 400 kWh，各用戶使用共享儲能充電和放電的功率最大值為585 kW，最大和最小荷電狀態分別為0.9和0.1，儲能服務費用為0.62元/kWh。售電公司在日內實時電力市場購買風電/光伏發電可獲得碳減排補貼0.12元/kWh。售電公司以分時電價方式向用戶售電，同時將共享儲能合約拆分為小額度儲能容量使用權，以實時價格的方式出售給用戶，儲能使用權的時間尺度可以“次/時段”為單位。售電公司日前、實時市場購電價格與分時售電價格和儲能使用權出售價格如圖3所示。

圖3 價格曲線Fig.3 Price curve

3.2 仿真結果分析

利用多目標粒子群算法求解得到的售電公司凈利潤和共享儲能運營商收益的Pareto前沿如圖4所示，求解得到售電公司的凈利潤為4 568.2元，共享儲能運營商的收益為2 142.5元。

圖4 MO-PSO得到的Pareto前沿Fig.4 Pareto front obtained by MO-PSO

調度后的負荷曲線如圖5所示，在早/晚用電高峰時段，風光聯合出力及風電出力均小于用電負荷；而在負荷低谷時段14:00—17:00，風電出力及風光聯合出力接近并大于用電負荷。通過調度后的負荷曲線可以看出，儲能電站在負荷低谷時段和風光出力較大的時段進行充電，在早/晚用電高峰期間進行放電，在一定程度上對原始負荷起到了“削峰填谷”的作用。因共享儲能電站最大充電功率限制，在2:00—4:00和15:00出現了少量棄風、棄光現象。

圖5 調度后的有功出力及負荷曲線Fig.5 Active power output and load curve after dispatching

調度后的儲能充放電功率和電量狀態如圖6所示。其中，儲能電站的充放電功率值為負，表示儲能電站充電；若充放電功率值為正，表示儲能電站放電。用戶通過購買售電公司的儲能使用權，在實時電價較低的時段購入電量對儲能電站進行充電，實現負荷時空轉換的同時增加了售電公司可再生能源購入量；用戶根據自身負荷情況選擇在實時電價較高的時段對儲能電量進行利用，這樣不需要對自己的峰值進行削峰，可以帶來更大的用電靈活性，同時降低了峰時段售電公司的購電量，保證了供需平衡?？梢钥闯?，共享儲能電站經過一個周期的運行，在22:00后回到初始運行狀態，保證了儲能系統下一周期的運行正常。

圖6 共享儲能電站充放電功率及電量Fig.6 Charging and discharging power and electric quantity of shared energy storage power station

考慮日前市場電價波動及購電比例等因素對售電公司在當日實時市場調節能力的影響，根據優化調度結果，給出了售電公司每時段在日前市場和日內市場的購電策略，如圖7所示。其中，售電公司總購電量為134 450 kWh，日前市場購電量為71 250 kWh，占比52.66%，均價為0.769元/kWh，實時市場的購電均價為0.701元/kWh，總購電支出為99 175.3元，相比調度前成本降低3.87%；總售電收入為103 743.5元，相比調度前收入降低2.16%，同時獲得5 182.6元碳減排補貼。

圖7 售電公司購電量Fig.7 Electricity purchased by power selling companies

調度前后的相關數據如表1所示?？梢钥闯?，售電公司凈利潤增幅達48.1%，雖然因儲能使用權出售價格低于儲能服務費導致售電公司總收入降低，但售電公司峰時段在實時市場的購電量減少，降低了購電成本，提高了風光發電利用率，增加了碳減排收益，進而提升了售電公司的整體效益。同時驗證了算法的可行性與有效性，響應了國家“節能減排”的號召，實現了系統需求側與供給側的雙贏。

表1 調度前后的相關數據Table 1 Relevant data before and after dispatching

3.3 需求響應實施效果分析

面對日內實時市場電價的大幅波動與零售市場電價基本不變之間的矛盾以及儲能系統可調節性不足等問題，售電公司有強大的動因去實施需求響應項目，調整用戶負荷曲線，降低自身運營成本。根據調度后的棄風、棄光以及電量市場供求情況，售電公司給出需求響應的可轉移/中斷負荷合同價格，引導用戶參與響應。在圖4的典型配電網絡中，節點2接有紡織服裝制造廠；節點3接有專用設備制造廠；節點5接有大型商場。表2、3分別為各負荷用戶可中斷/轉移電量合同。

表2 可中斷負荷響應合同Table 2 Interruptible load response contract

表3 可轉移負荷響應合同Table 3 Transferable load response contract

需求響應前后的用戶DR負荷量曲線如圖8所示。響應結果表明：可中斷負荷合同引導工業用戶在9:00—11:00、18:00—21:00時段參與削減負荷與下行備用，而可轉移負荷合同引導工商業用戶在9:00—13:00、18:00—21:00將負荷移至風光發電豐富時段，使得峰時段用電量減少2 950 kWh，谷時段與平時段用電量分別增加1 050 kWh、1 700 kWh。

圖8 用戶負荷響應Fig.8 Demand side response load

用戶參與需求響應前后的相關數據如表4所示。可以看出，在實施需求響應項目后，進一步挖掘了不同類型用戶的負荷響應潛力，售電公司總體收益增加了559.4元，需求側用戶獲得435.6元補償，而可再生能源發電功率接近100%消納。

表4 響應前后相關數據Table 4 Relevant data before and after response

從整體角度看，“源-網-荷-儲”間的能量流、信息流、業務流形成互動，最大化利用可再生能源并提升負荷體驗，進一步通過DR調整負荷用電需求，提高用電滿意度并降低用電成本，保證了經濟性與系統功率平衡。

4 結束語

本文著重分析了售電公司和儲能電站的運營模式，提出一種以售電公司凈利潤最大和儲能運營商效益最好為目標的低碳經濟調度策略，并利用MO-PSO對模型進行求解，通過一個典型的配電網絡對模型進行了驗證，結果分析表明：①以共享儲能使用權作為用戶側的重要可調度資源，能產生削峰填谷效應；②在共享儲能調控策略的基礎上實施需求響應，可進一步優化配電網用能模式；③文中所提調度策略使兩者的收益最優，保證了分布式可再生能源出力得到充分利用，使經濟性、環境性和用電滿意度等多目標得以協調，為配電網低碳經濟調度提供決策基礎。D