考慮虛擬電廠可調能力的綜合需求響應市場出清策略

龔超，張軒，趙越，趙晨，肖云鵬，李明濤

(1.廣東電網有限責任公司電力調度控制中心，廣州510080；2.西安交通大學能源與動力工程學院動力工程多相流國家重點實驗室，國際可再生能源研究中心，西安710049)

0 引言

隨著需求側資源在多能配網中的滲透率不斷增加，配網的運行在靈活性得到增強，輔助服務的形式也更為多樣，但也面臨著市場機制設計的挑戰[1-2]。虛擬電廠(virtual power plant, VPP)因其對需求側靈活性資源的聚合優勢而受到廣泛關注[3-5]。VPP利用先進的通信技術，將所轄分布式電源、可削減電負荷、供暖型熱負荷和儲能設備等靈活資源整合，對外呈現為一個虛擬的可控整體，可以參與上級配網的綜合需求響應(integrated demand response, IDR)市場[6-8]。因此，研究虛擬電廠與上級能源網互動的綜合需求響應市場機制及出清策略，對能源網發揮需求側的輔助服務優勢、建立需求側市場具有重要意義。

虛擬電廠運營商作為連接上級配網運營商與綜合需求響應資源的中介，是配網需求響應得以實施的有效途徑，而綜合需求響應則是虛擬電廠參與電力市場獲得收益的主要方式[9]。隨著電/熱耦合的應用越來越廣，綜合需求響應強調多能互補滿足上級配網削峰填谷等需求，具有經濟性和可行性[10]。本文將針對虛擬電廠參與綜合需求響應機制提出適用于多主體互利共贏的市場出清策略。

目前，國內外學者針對我國的綜合需求響應市場進行了部分研究和規劃，但大多處于規劃階段[11-14]。現階段對于虛擬電廠參與綜合需求響應市場研究剛剛起步，大多從調度控制策略、用戶側需求響應方法等方面展開研究[15-17]。文獻[18]建立了基于系統調峰指數、電網運行成本以及用戶補償成本的電源側與需求側協同調峰的多目標優化模型，為虛擬電廠聚合需求側資源提供了方法支撐。文獻[19]提出了售電側放開環境下計及需求響應的虛擬電廠競價策略，建立了含虛擬電廠的電力市場競價模型。但這些文獻只停留在虛擬電廠的內部聚合和能量市場，并未將其與綜合需求響應市場相結合。在綜合需求響應市場出清方面，文獻[20]設計了工業用戶、園區能量管理系統和上級電網的集中-分布式交互機制，進而借鑒現行的兩部制電價和統一價格機制，提出了一種園區內部用戶間的綜合需求響應市場機制。文獻[21]提出了一種基于區塊鏈的需求響應資源信用管理方法，并搭建了集中交易和雙邊交易下考慮信用值的需求響應資源交易機制。文獻[22]建立了基于隨機森林回歸的市場出清電價預測模型，驗證了方法的優越性。文獻[23]提出了一種線性松弛的交流最優潮流模型，以此模型建立了考慮無功約束和輸電網費率的日前市場出清模型。考慮電/熱多能源互補，文獻[24-25]提出了一種電/熱綜合能源市場出清機制，建立了電-熱聯合市場競價雙層模型，研究了計及供應側策略投標的市場均衡。可以發現，上述文獻未充分考慮虛擬電廠的可調能力，也缺乏上級配網與虛擬電廠的互動機制。

針對以上問題，本文提出了一種考慮虛擬電廠可調能力的電/熱綜合需求響應市場機制及出清策略。首先，分析了虛擬電廠參與綜合需求響應市場的機制和基本框架。然后，考慮虛擬電廠內部資源的物理特性，建立了包含可削減電負荷、供暖型熱負荷、儲能設備、能量轉換設備的綜合需求響應資源模型。然后，提出了虛擬電廠可調能力數學模型，并通過改進粒子群算法進行求解。最后，基于虛擬電廠的可調能力，提出考慮虛擬電廠可調能力的綜合需求響應市場出清策略，設計了多主體行為的互動出清方法。算例通過3個場景分析可知，綜合需求響應市場機制能夠在保證虛擬電廠運營商利益的基礎上降低總成本，上級配網、VPP運營商兩者能夠實現互利共贏，出清結果有效實現了削峰填谷和新能源消納。

1 VPP參與綜合需求響應市場機制

本文研究虛擬電廠在考慮自身調節能力下參與綜合需求響應市場的出清策略，首先需要建立VPP參與的綜合需求響應市場整體框架，如圖1所示。其中，綜合需求響應市場參與的主體包括上級配電網以及各VPP運營商、聚合用戶，上級配電網在輔助服務方面主要以削峰填谷為目標，計及各VPP的實際調節能力，與各VPP簽訂需求響應合同，其中包括分時電價/熱價、上調補償、下調補償。VPP在上級配網提供的價格信號的引導下，通過協同控制內部能量轉換設備、儲能設備、新能源、可削減電負荷、供暖型熱負荷等，調節與配網的電交換功率和熱交換功率，使VPP自身總收益最大。用戶通過與VPP運營商簽訂需求響應合同，利用自身的需求響應資源滿足VPP對上級配電網的響應，同時獲得一定的經濟激勵。本文的重點是在考慮VPP最大可調能力的情況下建立與上級電網的出清機制和策略。

圖1為VPP參與綜合需求響應市場的步驟，描述了各主體行為之間的先后關系和方向關系。

圖1 VPP參與綜合需求響應市場結構

2 虛擬電廠綜合需求響應資源建模

在電力物聯網飛速發展的背景下，虛擬電廠將分布式電源、儲能、柔性負荷等需求響應資源通過通信設備統籌、聯系起來，統一調度、統一運營，能夠有效提高資源利用率，為促進需求側有效參與電力市場打下基礎。虛擬電廠運營商能夠通過聚合需求響應資源參與上級能源網的綜合需求響應市場，獲得盈利的同時實現上級能源網的削峰填谷。首先，設計了包含多種能源形式的VPP參與上級能源網的框架，如圖2所示。在本文所討論的含電/熱綜合需求響應市場出清機制下，VPP一般包含熱電聯產機組(combined heating and power, CHP)、熱泵等能源轉換設備，包括電儲能、熱儲能等儲能設備，包括風電等分布式電源，可削減電負荷、供暖型熱負荷等需求側資源。

圖2 VPP框架

2.1 可削減電負荷模型

本文在VPP中考慮可削減電負荷模型如式(1)—(2)所示。

(1)

(2)

2.2 供暖型熱負荷模型

供暖型熱負荷主要包括用暖建筑物，其建模方法主要為等效熱參數法(equivalent thermal parameters, ETP)。由于篇幅原因，這里參考文獻[26]的推導方法，得到供暖型熱負荷的ETP一階熱力學模型如下。

(3)

ΔQt=Q0,t-Q1,t

(4)

式中：Tin,t+1、Tin,t分別為t+1時段、t時段的室內溫度；Tout,t為t時段的室外溫度；τ為時間常數；R為建筑物等效熱阻；Q1,t為t時段的熱負荷；Q0,t為削減前t時段的熱負荷；ΔQt為削減的熱負荷。

同時，為保證供暖型熱負荷用戶的舒適度，在熱負荷響應虛擬電廠運營商的削負荷指令時，溫度Tt不能低于最低限值Tmin，即滿足如下約束。

Tt≥Tmin?t∈T

(5)

2.3 儲能設備

本文研究的虛擬電廠環境下的綜合需求響應市場出清包含電儲能和熱儲能兩種儲能資源，儲能資源能夠被較好地控制，便于調度，在市場出清時需要考慮儲能資源的物理特性。由于電儲能和熱儲能在物理特性上類似，這里統一表達，不再贅述。

(6)

(7)

2.4 能量轉換設備

本文研究的虛擬電廠內部包含有CHP、熱泵兩種能量轉換設備，需要建立其能量轉化模型。CHP的輸入是天然氣燃燒功率，輸出為電功率和熱功率，熱泵的輸入為電功率，輸出為熱功率，其簡化模型如下。

Pchp,e=ηchp,ePgas

(8)

Pchp,h=ηchp,hPgas

(9)

Php,h=ηhpPhp,e

(10)

式中：Pchp,e、Pchp,h、Php,h分別為虛擬電廠中的CHP輸出電能、CHP輸出熱能、熱泵輸出熱能；Pgas、Php,e分別為CHP輸入的天然氣燃燒功率、熱泵輸入的電功率；ηchp,e、ηchp,h、ηhp分別為CHP的電轉換功率、CHP的熱轉換功率、熱泵的轉換功率。

3 虛擬電廠可調能力優化模型

3.1 虛擬電廠可調能力建模

由第1節可知，虛擬電廠參與綜合需求響應市場是通過與用戶簽約需求響應合同，進而通過價格信號進行信息交互。虛擬電廠需要向上級配電網上報其可調能力，主要包括VPP可為配網提供的最大可調功率、可調功率最大爬坡速率和最大儲能容量。同時，考慮虛擬電廠內部的電/熱能源，建立6個約束式如下。其中，式(11)—(16)形式上與常規機組相一致，式(11)—(12)為電/熱交換功率上下限約束，式(13)—(14)為電/熱交換功率爬坡約束，(15)—(16)為電/熱儲能容量上下限約束。

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

3.2 虛擬電廠可調能力范圍優化模型

由3.1節可以得到，各VPP的可調能力其實在數學上等價于電/熱交換功率、電/熱爬坡功率、電/熱儲能容量的上下限范圍。然而，其上下限約束需要優化計算得到。優化的過程中需要保證給定這一范圍內的任意一組賣電或購電功率計劃與賣熱或購熱功率計劃Pd(t)、Hd(t)，VPP都可以在自身收益最大的優化問題中找到最優解。也就是說，可調能力范圍越大，VPP響應上級配電網的能力就越強，但是需要保證自身最優收益。進一步地從0至NT時段建立各VPP的優化目標。

(17)

maxC

(18)

s.t.

(19)

式(18)—(19)式約束條件除了各需求響應資源的約束模型，還包括了能量輸入輸出平衡關系。其中，Ψ、Φ為耦合矩陣；P為能量轉換器的輸入功率，下標e、h、CHP分別為配網電能接入點、配網熱能接入點、CHP；S為所有類型的外界能量輸入，下標e、h、g分別表為電、熱、天然氣。

3.3 改進粒子群算法求解VPP可調能力

虛擬電廠可調能力范圍的優化計算是虛擬電廠參與綜合需求響應市場出清所必須首要解決的問題。虛擬電廠運營商需要尋找合適的優化算法求解。該可調能力優化問題包含了大量不等式約束和等式約束，若采用動態規劃、分支定界法等精確算法則求解速度慢，不適用于工程應用。

粒子群算法在優化邊界參數和虛擬電廠定價方面具有一定的優勢，故本文將粒子群算法應用于虛擬電廠可調能力求解。為了提高粒子群算法的全局收斂效果，本文對慣性權重系數w進行改進，在搜索開始期望其值較大以增強全局搜索能力，在搜索后期期望其值不能過大，以確保收斂性得到全局最優解，具體方法參考文獻[27-28]，這里不再贅述，其中改進慣性權重系數w采用如式(20)所示。

(20)

式中：n為當前的迭代次數；w為慣性權重系數；下標max、min為慣性權重系數取值上下限；p為調節因子。

4 考慮VPP可調能力的綜合需求響應市場出清模型

4.1 VPP優化策略

虛擬電廠運營商以自身收益最大化為目標，其表達式為：

maxCSELL,d+CCOM,d-CM,d-CBUY,d

(21)

(22)

(23)

(24)

(25)

4.2 上級配網運營商優化策略

在綜合需求響應市場中，控制轄區VPP內的CHP及新能源出力，并調用轄區內各VPP擁有的可調資源，由上級配網運營商負責制定各VPP接入點的交換功率日前計劃和提供給VPP的分時電價，使得主網接入點的交換功率峰谷差最小。建立其目標函數表達式為：

minCDIFF+CCUR+CCOM

(26)

(27)

(28)

(29)

上級配網運營商包含有3項成本項，分別為主網連接點峰谷差的懲罰CDIFF、新能源不完全消納的懲罰成本CCUR、配網支付給VPP的功率調整補償費用CCOM。

上級配網運營商在制定優化出清策略時需要考慮熱網和電網的拓撲約束、阻塞約束。在電網的拓撲約束方面，本文采用常用的交流潮流二階錐松弛模型。

(30)

(31)

Wsij(t)-Wrij(t)=2RijPj(t)+2RijPij(t)+

(32)

(33)

(34)

(1-ρ)V02≤Wd,i(t)≤(1+ρ)V02

(35)

0≤Pd,j(t)≤Pd,jmax

(36)

在熱網的拓撲約束方面，采用工程上常用的熱網建模方法，對原始熱網復雜模型進行線性化，形成易于優化求解的節點熱量平衡方程和熱損平衡方程。

(37)

(38)

本文在上級配電網和上級熱網中考慮新能源和CHP機組的影響，使得多種能源之間能夠互補協同。

CHP的物理特性約束如下。

(39)

(40)

Hφ(t)=kφPφ(t)

(41)

-RDφ≤(Pφ(t)-Pφ(t-1))/Δt≤RUφ

(42)

表征新能源不完全消納的約束如下。

(43)

由上述建模過程，得到VPP的報價更新策略為：

(44)

(45)

(46)

(47)

4.3 綜合需求響應市場出清流程

由4.1和4.2節得到的虛擬電廠優化策略和上級配網優化策略，可以進行綜合需求響應市場統一價格出清，考慮到一對多的競價問題，采用迭代求解出清價格和功率的方法。具體流程如圖3所示。

圖3 綜合需求響應市場出清流程

5 算例分析

5.1 仿真參數

本文在算例中設計上級配電網和上級配熱網，配電網為修改后的IEEE-14節點系統，連接有1臺CHP機組、一個風電場、3個VPP；配熱網為修改后的10節點系統，連接有1臺CHP機組和3個VPP。系統拓撲結構如圖4和圖5所示。

圖4 配電系統拓撲

圖5 區域供熱系統拓撲

VPP的內部資源及各部分參數如表1所示。為比較不同類型VPP對綜合需求響應市場出清的影響，VPP所含資源在算例中設置為不一致。其中，VPP1包含有12幢供暖的辦公樓，不含可削減負荷；VPP2包含有6幢供暖的辦公樓，不含可削減負荷；VPP3包含有12幢供暖的辦公樓,且包含可削減負荷。其余設備種類及參數三者保持一致。參考廣東省某地實際數據，配網峰谷差懲罰系數kDIFF為50元/MW，棄風懲罰系數kCUR為40元/MWh，平滑因子為0.1。

表1 VPP的內部參數

該算例在Python環境中進行了驗證，采用改進粒子群算法和CPLEX求解器對各VPP的可調能力以及綜合需求響應市場出清進行求解。

5.2 VPP可調能力結果分析

根據上文的分析，VPP的可調能力包含電/熱交換功率、電/熱爬坡功率、電/熱儲能容量的上下限范圍。由于篇幅原因，這里僅列出VPP和綜合需求響應市場最關心的電/熱交換功率求解結果并給予分析，如圖6—8所示。

圖6 VPP1電熱交換功率可調能力

圖7 VPP2電熱交換功率可調能力

圖8 VPP3電熱交換功率可調能力

可以發現，VPP以經濟性最優為目標得到的電/熱交換功率計劃可調能力范圍的上下界。其中，電交換功率計劃主要受上級配電網的分時電價驅動，在谷時段0:00—7:00與電交換功率上界重合，而在峰時段15:00—20:00與電交換功率下界重合，也反映了削峰填谷的效果。而熱交換功率計劃在本算例中主要受室外溫度影響，在室外溫度較低的時段0:00—11:00及20:00—24:00與熱交換功率上界重合，而在溫度室外較高的時段12:00—19:00與熱交換功率下界重合。

對比VPP1和VPP3，兩者的區別在于可削減電負荷的有無。VPP3由于包含有部分可削減電負荷，電交換功率的下界得到進一步擴寬，相較VPP1擴寬了約0.6 MW。同時，對比VPP2和VPP3，由于VPP2中供暖型熱負荷數量為VPP3中的一半，使得整體調節能力變弱，并且熱負荷總量變小，影響了熱交換功率計劃。而且，由于CHP和熱泵的參與，使得電熱的影響是交互的而不是單一的。

可以發現，在VPP中包含可削減電負荷和供暖型熱負荷可以擴大VPP的可調能力。

5.3 綜合需求響應市場出清結果分析

為對比分析VPP的可調能力與綜合需求響應市場的融合機制，研究考慮VPP可調能力的綜合需求響應出清策略，從經濟性角度進行驗證本文方法的可行性，建立了3個算例場景，分別如下。

場景1：上級配網固定價格，只以VPP自身收益最大化進行優化；

場景2：上級配網獲得VPP的資源情況，統一優化調度；

場景3：上級配網和VPP采用互動的方式進行迭代算法出清，考慮VPP可調能力。

按照本文上述模型對3個算例場景進行分別求解，結果如表2所示。

表2 不同場景下結果對比

分析3種算例場景可以發現，場景2 和場景3均降低了總成本，因此無論是否考慮VPP的可調能力進行綜合需求響應市場出清，均能夠減少各主體的總成本，增加社會剩余。由于場景2 和場景3是通過上級配網進行總體優化結算，棄風情況得到大幅好轉。對比場景2和場景3，場景3考慮了各VPP的可調能力，雖然增加了一部分總成本、峰谷差、棄風量，但是相較場景1仍然有了較大的改進，而且顧及了各VPP運營商的收益。因此，只有在這種模式下才能促進VPP運營商的積極性從而真正應用在實際市場中，實現了上級配網與VPP運營商的互利共贏。

同時，對本文上述建模進行求解，得到綜合需求響應市場的出清結果圖9—11所示，其中圖11僅給出VPP3的市場出清價格，VPP1和VPP2的出清價格趨勢與VPP3類似。

圖9 出清前后主網連接點功率計劃

圖10 出清前后風電場出力計劃

圖11 VPP3綜合需求響應市場出清價格

在考慮虛擬電廠的可調能力后，綜合需求響應市場出清時上級配網的峰谷差得到明顯降低，同時出清后風電場的棄風量有所減少，這意味著該市場機制有效利用了VPP的靈活性資源。

具體定量分析，將圖9—10的結果與圖11的出清價格進行對比，在負荷低谷期0:00—01:00，出清后主網連接點功率增加，而對應的熱功率下調價格為優先選擇的出清價格，此時上級配網運營商購買VPP的熱功率下調資源；在負荷高峰期07:00及11:00，出清后的主網連接點功率減小，電功率下調價格和熱功率上調價格為選擇的出清價格，此時上級配網運營商購買VPP的電功率下調資源以及熱功率上調資源；而在風電出力過剩的時段18:00及22:00，電功率上調價格和熱功率下調價格為選擇的出清價格，此時上級配網運營商購買VPP的電功率上調資源以及熱功率下調資源。

由出清結果可見，綜合利用電/熱聯合出清，考慮虛擬電廠的可調能力出清后的電網整體實現了削峰填谷的目的，具體體現在0-1時段、6-8時段、10-12時段。同時，棄風量也得到充分消納，實際出力和預測值較為接近，發揮了虛擬電廠對新能源消納的積極作用。在可調能力方面，上級配網運營商購買VPP靈活性資源受其自身可調能力的限制，因此對在0:00—8:00，由于VPP3的電交換功率已達到可調能力上限，上級配網運營商無法購買其電功率上調資源。從整體上來說，上級配網、VPP運營商、用戶均能在自身用能不受較大影響、保證電網良好運行的情況下獲得經濟收益，實現多方互利共贏。

6 結論

本文為解決配網峰谷差及新能源消納的問題，研究了虛擬電廠參與綜合需求響應市場的機制，并考慮其可調能力，建立了考慮可削減電負荷、供暖型熱負荷、儲能設備的VPP模型，并設計了考慮VPP可調能力的綜合需求響應市場出清策略。通過算例分析驗證說明了以下結論。

引入虛擬電廠能夠有效統籌可削減電負荷、供暖型熱負荷、儲能設備等靈活資源，從而提高其可調能力，提高配網調用需求側資源的能力。

考慮虛擬電廠VPP的可調能力后對于配網來能夠更為精確刻畫與上級配網出清的能力，驗證了上級配網、VPP運營商兩者能夠實現互利共贏。

綜合需求響應市場機制能夠在保證虛擬電廠運營商利益的基礎上降低總成本，實現靈活資源更大范圍的調用。

考慮虛擬電廠可調能力的綜合需求響應市場出清策略能夠有效實現削峰填谷和新能源消納，綜合利用電/熱資源互補特性。

下一步，本文將進一步深化虛擬電廠和上級配網的互動機制，采用合適的博弈模型對其進行市場出清機制設計，并考慮各VPP之間的聯系。