基于實(shí)時(shí)多步優(yōu)化的批發(fā)市場(chǎng)大規(guī)模電力用戶存儲(chǔ)調(diào)度模型

趙文娜 賀衛(wèi)華 趙金 朱星偉 薛艷軍 毛文照

【關(guān)鍵詞】分布式存儲(chǔ);能量轉(zhuǎn)移;優(yōu)化;調(diào)度

在過(guò)去十年中，世界各地的發(fā)電方式發(fā)生了重大變化。可再生能源市場(chǎng)滲透率的增加改變了能源市場(chǎng)的整體行為，甚至開始出現(xiàn)負(fù)電價(jià)。負(fù)能源價(jià)格代表供應(yīng)大于市場(chǎng)需求。當(dāng)需求處于最低水平時(shí)，大多數(shù)負(fù)價(jià)格時(shí)段出現(xiàn)在夜間。在供電端，由于風(fēng)力等能源的間歇性運(yùn)行（在夜間不需要時(shí)產(chǎn)生最大功率）以及核電廠的不靈活發(fā)電出現(xiàn)了問(wèn)題。電網(wǎng)規(guī)模的存儲(chǔ)可用于解決上述問(wèn)題。同時(shí)，通過(guò)將剩余能源從非高峰時(shí)段轉(zhuǎn)移到高峰時(shí)段，實(shí)現(xiàn)套利獲利。在這種情況下，需要適當(dāng)?shù)姆椒ê湍Ｐ蛠?lái)為消費(fèi)者聚合存儲(chǔ)的各種好處。

在本節(jié)中，介紹了所提出的負(fù)載存儲(chǔ)系統(tǒng)的最優(yōu)調(diào)度模型，模型的總體框架如圖1所示。該模型旨在：1、降低大規(guī)模消費(fèi)者的電力成本;2、降低存儲(chǔ)運(yùn)營(yíng)成本;3、調(diào)整存儲(chǔ)電荷狀態(tài)（SOC）以創(chuàng)建儲(chǔ)備邊際;采用軟約束、松弛變量和懲罰機(jī)制，在優(yōu)化調(diào)度算法中引入了適合大規(guī)模負(fù)荷的實(shí)時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)器;在電網(wǎng)停電的情況下，預(yù)留的能量可以部分供給負(fù)荷。模型中，存儲(chǔ)與大型負(fù)荷聯(lián)合運(yùn)行。在配電層，負(fù)荷由存儲(chǔ)器和電網(wǎng)提供，負(fù)載存儲(chǔ)系統(tǒng)只是一個(gè)消費(fèi)者，因?yàn)樗幌螂娋W(wǎng)注入任何電力。存儲(chǔ)控制器由負(fù)荷預(yù)測(cè)和市場(chǎng)價(jià)格提供，明確了預(yù)測(cè)方法的選擇不會(huì)影響模型的有效性。通過(guò)實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度算法確定存儲(chǔ)設(shè)備的充放電時(shí)間。以T小時(shí)為間隔，對(duì)下一個(gè)T小時(shí)進(jìn)行最優(yōu)調(diào)度。以T小時(shí)時(shí)間間隔在每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)上重新運(yùn)行預(yù)測(cè)器和優(yōu)化問(wèn)題，更新預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和最優(yōu)決策。這個(gè)過(guò)程，在本文中稱為實(shí)時(shí)調(diào)度，是為了考慮負(fù)載和市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù)的時(shí)變性質(zhì)。通過(guò)使用實(shí)時(shí)更新的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，可以更準(zhǔn)確地安排存儲(chǔ)。因此。存儲(chǔ)不是在實(shí)時(shí)市場(chǎng)中運(yùn)行的。相反，它被安排在每個(gè)優(yōu)化周期的下一個(gè)T小時(shí)（即本文中的24小時(shí)）。

需強(qiáng)調(diào)的是負(fù)載存儲(chǔ)系統(tǒng)的調(diào)度和操作由用戶來(lái)處理。這是因?yàn)榧僭O(shè)消費(fèi)者投資于存儲(chǔ)，并將直接受益于從高峰到非高峰期間的負(fù)載轉(zhuǎn)移和在停電情況下的電力可用性。通過(guò)調(diào)峰和降低電網(wǎng)擁塞的概率，電網(wǎng)也間接受益于存儲(chǔ)操作。

作為一個(gè)真實(shí)的案例研究，我們選擇了我國(guó)某一試點(diǎn)省份的一個(gè)大型機(jī)構(gòu)電力消費(fèi)者。一般情況下，大型用戶可以從當(dāng)?shù)嘏潆姽净螂娏εl(fā)市場(chǎng)購(gòu)買電力。在本研究中，假設(shè)被選擇的大規(guī)模消費(fèi)者直接從批發(fā)市場(chǎng)購(gòu)買電力，并以小時(shí)為基礎(chǔ)進(jìn)行實(shí)時(shí)定價(jià)。

為了評(píng)價(jià)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性，對(duì)選定的實(shí)際負(fù)荷計(jì)算了預(yù)測(cè)誤差的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。概率密度函數(shù)（PDF）和預(yù)測(cè)誤差的概率如圖2所示。從圖2可以看出，在大多數(shù)情況下，預(yù)測(cè)誤差的均值和標(biāo)準(zhǔn)差都很低，即在超過(guò)50%的情況下，誤差小于5%。這揭示了預(yù)測(cè)模型的可行性和有效性。仿真結(jié)果表明，這種程度的負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差對(duì)調(diào)度模型的最優(yōu)運(yùn)行影響不大。為了比較儲(chǔ)能對(duì)電網(wǎng)吸收總功率的影響。圖3為三種不同情況下，負(fù)荷存儲(chǔ)系統(tǒng)從電網(wǎng)吸收的總功率以及存儲(chǔ)的預(yù)定充電（正功率）和放電（負(fù)功率）情況。如圖3（a）所示，由于存儲(chǔ)操作，在情形1和情形2中，載荷分布都比情況0更平坦。然而，在情形1和情形2之間有一個(gè)小的區(qū)別，在情形2中，在高峰時(shí)期吸收的功率更少。如圖3（b）和（d）所示，負(fù)荷分布和存儲(chǔ)運(yùn)行受到市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)誤差的影響。由于情形1和情形2在非高峰時(shí)段都吸收了更多的電能，因此與情形0相比，電力成本降低。然而，在高峰期，由于價(jià)格預(yù)測(cè)錯(cuò)誤，存儲(chǔ)運(yùn)行不是最優(yōu)的。該模型在每個(gè)時(shí)間步更新存儲(chǔ)計(jì)劃，減少了市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)誤差的不利影響。

本文提出了一種新型實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度模型，以匯總大型電力消費(fèi)者的存儲(chǔ)收益。將所提出的模型應(yīng)用于我國(guó)某一試點(diǎn)省份的一個(gè)真實(shí)世界的大型電力負(fù)載進(jìn)行了驗(yàn)證，并與文獻(xiàn)中提出的自調(diào)度模型進(jìn)行了比較。采用所提出的實(shí)時(shí)模型，負(fù)荷用電成本降低3.9%，而基于自調(diào)度模型的成本降低了3.3%，從而節(jié)約了0.6%?？紤]到與DAM價(jià)格相關(guān)的不確定性，使用提出的和自調(diào)度模型的成本分別降低了2.4%和0.6%，從而節(jié)省了1.8%。此外，與自調(diào)度模型相比，該模型在完美價(jià)格預(yù)測(cè)和不完美價(jià)格預(yù)測(cè)下分別減少了4.1%和8.3%的倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)營(yíng)時(shí)間。因此，所提出的實(shí)時(shí)模型不僅更有利于負(fù)荷，降低了電力成本;它還降低了存儲(chǔ)運(yùn)營(yíng)成本，并通過(guò)減少操作時(shí)間延長(zhǎng)了存儲(chǔ)壽命。結(jié)果表明，2012-2014年儲(chǔ)能降低電費(fèi)的趨勢(shì)呈上升趨勢(shì)。因此，預(yù)計(jì)在不久的將來(lái)，大規(guī)模消費(fèi)者的存儲(chǔ)投資收益性將會(huì)提高。數(shù)值評(píng)估存儲(chǔ)對(duì)負(fù)荷和網(wǎng)格的進(jìn)一步好處，例如為負(fù)荷提供預(yù)留能量和減少網(wǎng)格擁塞的可能性是未來(lái)研究的主題。