考慮多主體電能交易的云儲能服務機制

王苗苗, 李華強, 何永祥

(1.智能電網四川省重點實驗室(四川大學), 成都市 610065；2.國網四川省電力公司遂寧供電公司, 四川省遂寧市 629000)

0 引 言

隨著十四五期間“雙碳”目標的提出[1]，電力體制改革正如火如荼地進行，加快構建新型電力系統勢在必行[2]。未來30年內，電力系統將逐漸進入高比例可再生能源和大規模儲能的時代[3]。與此同時，大規模新能源并網且消納能力不足等問題亟待解決[4-5]。而儲能因發用電的時空解耦性，能緩解可再生能源發電與負荷用電之間的矛盾[6-7]，在電力系統的地位和價值與日俱增，成為一種廣泛應用的資源。在此發展大趨勢下，因儲能行業缺乏多元化商業模式，必然存在儲能容量利用率不足等問題[8]。同時，近年來共享經濟的理念在能源行業有效地促進了資源的高效利用?；谏鲜霰尘?，云儲能概念的提出對于提升儲能資源利用率、降低用戶用能成本等方面具有重要意義。

目前，對于云儲能領域的研究已涵蓋多方面的成果。文獻[9-10]將云儲能定義為一種基于已建成的現有電網的共享式儲能技術，由集中式或分布式的儲能設施構成，并對云儲能概念的運行機制和商業模式進行了詳細的理論闡述，證明了云儲能業務的合理性和發展潛力。文獻[11]從最大化投資回報率和最大化利潤率角度做云儲能經濟效益分析，對比原來配備光伏發電的單個分布式儲能，得出電力消費者和產消者購買云儲能服務會使多方獲利的結論。文獻[12]從售電公司的角度研究共享模式下的儲能優化配置方案，并建立了基于售電公司貢獻度的利益分配機制，驗證了售電公司共享儲能的經濟性。文獻[13]從共享儲能電站的角度，建立了基于納什談判理論的各主體合作運行模型，實現了系統收益最大化和電能交易談判支付。文獻[14]提出一種基于共享儲能電站的工業用戶日前優化經濟調度方法，從服務收益、投資回收期及定價等方面分析其商業化運營模式。文獻[15]提出了社區清潔電力的共享機制且考慮了居民用電總費用和清潔能源消納量雙目標。文獻[16]在微電網架構中引入云儲能為用戶提供“虛擬分布式儲能”服務，以博弈的方式完成多智能體優化調度，實現多方共贏。文獻[17]提出一種以云儲能平臺為核心的商業模式，設計了儲能盈余資源和儲能需求用戶的匹配機制和存儲容量及功率容量的定價機制，有效驗證平臺經濟下儲能資源交易的可行性。文獻[18-19]設計了考慮峰谷電價的云儲能服務方案，將儲能分為僅能量型儲能、僅功率型儲能和兩者的混合形式儲能三種模式進行租賃，并從用戶的角度分析了方案的經濟性。文獻[20]將云儲能租賃機制引入輔助服務市場，得到風儲聯合最優競價策略以及云儲能的最優電力市場投標策略，以多途徑競標實現云儲能租賃服務的價值。

從研究現狀來看，目前云儲能業務在發展路徑、容量配置、運營模式、交易機制等方面已有一定程度探索，但多數研究集中于對儲能資源共享模式的規劃性研究，鮮有針對云儲能平臺的市場化服務機制及商業模式在具體實施時的細節探討，在一定程度上阻礙了云儲能平臺的規模化發展。具體而言，存在以下不足之處：1)聚焦于用戶效益的研究居多，弱化了云儲能平臺的角色，缺乏云儲能服務業務的商業化實施指導；2)采用博弈的方式實現個體效益最大化，無法達到全局最優的效果；3)云儲能的服務方案多限于儲能資源的轉讓使用，未發掘存儲電能可交易的潛在價值；4)缺乏必要的競爭機制來提升平臺運行效率，目前的效益分配方案多采用貢獻度固定的分配機制，會使用戶在平臺上的自主性不高，沒有起到激勵作用，不利于參與主體通過提升競爭力提高整體的經濟效益。

針對上述問題，本文從參與主體、服務設計、運營策略展開對云儲能服務機制的設計。具體而言，首先對用戶用能行為及特征進行分析，搭建云儲能服務架構并設計詳細的業務流程；其次，依據供需雙方情況，以保證用戶整體效益最優為目的構建日前電能調度模型及策略；然后，引入競爭機制建立供需雙方的電能交易競價及匹配策略；此外，設計違約處理及費用結算模型，明確各參與主體的效益情況；最后，以某園區為例驗證所提服務機制的可行性及有效性。結果表明，該機制有利于挖掘儲能資源與可再生能源匹配的價值，促進可再生能源最大程度就地消納，降低用戶用能成本，提升各主體積極性和自主性，實現用戶間良性競爭與多方共贏。

1 云儲能服務平臺架構及業務流程

1.1 總體架構

本文所提的云儲能服務機制架構計及參與主體包含四類，分別為：云儲能服務商(以下簡稱“服務商”)、園區可再生能源發電商(以下簡稱“發電商”)、園區可再生能源產消用戶(以下簡稱“產消用戶”)、無任何分布式發電設備的電力用戶(以下簡稱“純負荷用戶”)。參與主體間的關系可表現為：以云儲能服務商為核心，其余主體為其服務業務開展的靶向目標用戶。云儲能服務商基于云儲能服務平臺，在發電商、產消用戶、純負荷用戶之間搭建具有價值的信息通道，充分利用用戶之間對電能需求的差異性及互補性提供虛擬儲能服務。同時，發電商、產消用戶、純負荷用戶在云儲能服務商的信息決策下，通過云平臺實現各主體之間的電能交易。該服務機制以區域內最大程度消納可再生能源為目的，因此在云儲能的最優決策下用戶行為表現為：內部交易不能完全滿足負荷時用戶從電網購電僅限于自用，不進行套利即從整體上減少電網購電量，或由服務商在容量、經濟性等限制下規定用戶的出清電量，使這部分與電網交互的費用由服務商墊付或代收，并在日內結束時進行費用結算?；诟鲄⑴c主體間的關系，提出云儲能服務平臺架構，如圖1所示。

圖1 云儲能服務平臺架構Fig.1 Architecture of cloud energy storage platform

此外，目前園區的用戶設備種類不一、用能特征多樣，同一用戶其電能的供需關系也會根據自身產用能狀況隨時變化產消角色。因此，為方便研究，本文將產消用戶既歸為供給用戶，又歸為需求用戶。

1.2 云儲能服務機制業務流程

平臺經濟的有效實現離不開業務流程的設計。云儲能服務商需要規范的業務流程助力平臺在開展服務時高效運行[21]。本文構建的云平臺服務機制業務流程劃分為說明、申報、簽約、供需提交、信息決策、競價匹配、運行、違約處理、費用結算，如圖2所示。

圖2 云儲能服務機制業務流程Fig.2 Business process of cloud platform service mechanism

1) 說明階段：云儲能服務商制定儲能資源服務條款，條款內容包括服務商與用戶方的權力、義務及租賃單價等，并向園區內所有目標用戶告知。

2) 申報階段：在充分了解服務條款且愿意參與云儲能服務的用戶需申報自己的用戶類型和參與服務的時限(至少1天)等。

3) 簽訂階段：云儲能服務商審核用戶提交的申報材料，并與合格的用戶簽訂云儲能服務業務合同。

4) 供需提交階段：已參與服務的用戶在日前向云平臺提交的信息包括：供給用戶對運行日每時段的預測發電量；需求用戶的用電負荷需求。

5) 信息決策階段：云儲能服務商梳理每時段總供給電量、總需求電量，根據電網電價及云儲能資源的實際容量，進行信息決策并將日前電能調度策略的結果進行發布。

6) 競價匹配階段：云儲能服務商撮合各主體進行集合競價，確定匹配的供需雙方、成交電量和成交價格，以此實現多主體電能交易。需強調的是供給用戶整體必須履行滿足供給總量的義務，否則服務商有權依據合同條款對用戶采取強制性懲罰措施(如剝奪用戶參與服務的權利)。

7) 運行階段：在實際運行日開始，云儲能服務商將日前預交易計劃傳達給相應的參與用戶，用戶根據收到的指令對虛擬云儲能資源進行控制，實現電力交割。若有用戶不能遵守日前預交易計劃，則采取違約處理。此階段是為了激勵用戶精準預測、誠信上報，為平臺營造信譽良好的運營環境。

8) 費用結算階段：在實際運行日后，云儲能服務商與參與用戶進行租賃費用、電能墊付和代收費用及競拍費用的結算。

2 日前電能調度模型及策略

鑒于實際情況中可再生能源發電設備種類繁多，本文從普適性角度出發，主要考慮了園區內常見的光伏(photovoltaic，PV)、風機(wind power generator，WPG)和蓄電池類型的儲能設備(energy storage device，ESD)。在此基礎上，本節針對前述內容進行全方位電能優化，展開模型及策略構建。

日前電能調度模型由目標函數、涉及的約束條件及云儲能租賃服務定價構成，日前電能調度策略由發布的決策變量制定。

2.1 目標函數

云儲能服務商以四類主體的整體凈用能成本(用電成本、出清收入和云儲能服務成本)最小為目標制定決策，即以可再生能源最大程度就地消納的方式實現整體利益最大化。建立的目標函數如下：

(1)

2.2 約束條件

2.2.1 各用戶的電力平衡約束

四類主體包含的用戶在各時刻都應保證功率平衡約束。按照與電能的供需關系，可做具體細分。其中，需求用戶約束可描述為：

(2)

供給用戶約束可描述為：

(3)

供需雙方功率平衡約束可描述為：

(4)

2.2.2 云儲能約束

本文所述的云儲能服務考慮的設備約束主要包括云儲能充放電行為約束、充放電功率約束、容量連續變動約束、云儲能狀態約束、日凈充電量約束，分別可描述為：

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

2.3 云儲能租賃服務價格

各時刻用戶使用云儲能的功率變化表現為其在儲能設備中存儲的能量狀態，因此采用一種對各用戶各時段占用云儲能資源的能量容量狀態的模式進行收取服務費。該計價模式不同于將固定容量的虛擬儲能按日整租的方式，而是從類似于“流量”的角度對能量按時間計費，體現了“用多少、付多少”的定價模式，以用戶間靈活使用儲能設備的方式促進利用率，并且制定的單價須使云儲能服務商能夠收回成本且還有利潤空間。

蓄電池儲能的全壽命周期成本包括初始投資成本、輔助設施成本、運維成本、更新成本、報廢處理成本和剩余殘值[11]。由于儲能成本較高，并且云儲能租賃服務的定價方法不作為本文的研究重點，本文僅考慮儲能的初始投資成本、運行維護成本。初始投資成本是設備投建初期一次性投入的固定資金，由額定功率容量成本及能量容量成本共同構成，且計及貼現率[22]。運行維護成本主要受儲能的額定功率影響[8]。具體可用如下公式表示:

(10)

(11)

式中：Cinv為初始投資成本；Com為運行維護成本；ppinv為儲能單位功率容量投資費用；pcinv為儲能單位能量容量投資費用；pop為儲能單位功率容量維護費用；ε為貼現率；y為儲能系統的額定壽命。

儲能系統的運行壽命受其多次充放電導致的容量損耗過程影響[23]，本文不作為研究重點，采用儲能系統額定運行壽命。儲能系統在每天的實際運行中可將各時刻荷電狀態等效表示為全天平均荷電狀態，從而根據全天平均荷電狀態、額定運行壽命和盈利系數計算服務單價，即可表示為：

(12)

式中：δ為全天各時刻平均荷電狀態；G為服務商設置的盈利系數。

2.4 日前電能調度策略

求解2.1—2.3節的日前電能調度模型，可以得到四類用戶在云儲能資源支撐下能夠發布的日前電能調度計劃，并下發公布給參與用戶，作為后續競價匹配階段的信息條件。具體可劃分為需求用戶需求策略，產消用戶自給策略，需求用戶購電策略，供給用戶總電能調度策略。首先是需求用戶的需求策略，該策略為其余策略制定的前提，即以必須滿足需求用戶各時刻需求為目標：

(13)

其次是產消用戶的自給策略，即各時段產消用戶從實時自發自用和提取自存電量跨時段自用的總量策略：

(14)

再次是需求用戶日前各時段的購電策略，作為參與競價匹配階段后仍不能滿足負荷需求且考慮服務成本的經濟最優方案：

(15)

最后是供給用戶總電能調度策略：

(16)

(17)

3 電能交易競價及匹配策略

針對2.4節已發布的日前電能調度策略，云儲能服務平臺上以滿足fSTR1為目標，在既定的決策下撮合雙方自主進行電能交易，由競價機制及供需匹配兩方面共同確定各時段成功交易的匹配對象、成交電量、成交價格。具體的交易競價及匹配過程如下：

1) 供需競價階段：此階段競價主體參與報價。本文采用類似于金融市場的集合競價模式，在各時段進行多輪次集合競價。

首先設定競價主體的出價規則。市場運營參數有：需求用戶直接從電網購電的實時電價pb,t；供給用戶將余電上網的出清價格ps。假設供需用戶都采取理性報價，即所有用戶的報價區間為[ps,pb,t]。將區間[ps,pb,t]做R等分，表明競價交易過程有R+1個競拍價格可供選擇，分別是：ps,ps+(pb,t-ps)/R,…,pb,t；其中，可用F表示競價價格變化的最小步長，F=(pb,t-ps)/R。供需雙方的報價可用式(18)描述：

(18)

式中：pSUP(r)、pDEM(r)分別為供、需用戶選擇的競價價格；r表示報價區間等分后的價格序號，r∈{0,1,…,R}。

對于供給用戶，假設首輪報價為pSUP(r)，若其首輪交易失敗，則下輪報價價格將以上輪報價為基礎根據用戶意愿下調一個或多個步長F，依此類推，直至報價下限ps。同理，對于需求用戶，假設首輪報價為pDEM(r)，若其首輪交易失敗，則下輪報價價格將以上輪報價為基礎根據用戶意愿上調一個或多個步長F，依此類推，直至報價上限pb,t。

各參與用戶按照訂單的形式上報“意愿競價，意愿電量”，云平臺記錄各訂單的上報時間，訂單最后被確認的信息用式(19)表示：

(19)

2) 供需匹配階段：此階段確定供需雙方的匹配信息。首先根據各用戶的訂單信息按價格和時間的優先級順序排序形成供需匹配隊列。供給價格按“由低到高”以低價在前排列；需求價格按“由高到低”以高價在前排列，分別計算出每個價位上位于隊列前方的供給和需求訂單上報總電量，作為累積供給量和累積需求量。某個價格的可成交電量是取該價格及以下的累積供給量和該價格及以上累積需求量二者中的較小值。集合競價以最大成交量為原則，選取成交價格，確保以此價格成交能夠得到最大的成交量[24]。集合競價規則示意圖如圖3所示。

圖3 集合競價規則Fig.3 Collective bidding rules

(20)

集合競價規則只產生一個成交價格，用戶之間的電量不同匹配方式沒有實質的差異，本文只簡單采用訂單時間順序進行匹配。云平臺根據該價格和成交量確認在此輪競價中可交易的訂單。需要注意的是有的訂單只部分成交，因此平臺發布最終成交的訂單信息為:

(21)

本輪報價中成功匹配的用戶退出隊列，未成功匹配的用戶調整報價步長繼續按“意愿競價，待匹配電量”為信息上報，云平臺記錄上報時間。以此方式進行下一輪競價，直至第H輪需求量全部被滿足，此輪未匹配成功的供給競拍量按2.4節的fSTR4決定上網出清情況，從而結束集合競價。

以此方式，從某一初始時刻開始進行連續時段的多輪次集合競價，最終確定包含用戶成交訂單信息的日前電能交易競價結果及匹配策略。

4 違約處理及費用結算模型

4.1 違約處理模型

可再生能源出力預測誤差和用戶負荷預測誤差的客觀存在，使供需雙方需要承擔由于自身預測誤差帶來的影響，以維護市場運營秩序及可持續性[25]。因此，云儲能服務商需制定必要的違約處理方法。本文設計的違約處理形式較一般懲罰機制或直接上網出清不同，而是采取訂單轉移優先的方式。具體流程如下:

1) 需求用戶若預判自身存在違約情況，需在下一時刻進行電力交割前提交用電申請“剩余/超額電量”；供給用戶若預判自身存在違約情況，需在下一時刻進行電力交割前提交發電申請“缺額電量”，需要強調的是供給用戶可能存在超額發電量，也可提交申請“超額發電量”至平臺，但其超額發電量本不屬于違約而是潛在利潤。這些信息由云平臺集中撮合處理。

2) 對于需求側用戶，當存在需求用戶的實際需求電量少于得拍量即有剩余電量時，若同時存在超額用電的需求用戶，則可優先在需求用戶之間進行電能訂單的轉移。訂單轉移規則為：按本時刻有剩余電量的需求用戶其最高訂單成交價格轉移，且剩余電量按超額電量需求的比例進行分配。若訂單轉移后仍存在有剩余電量的需求用戶，則由其自行上網出清并承擔競價訂單差價。若訂單轉移后仍存在超額用電的需求用戶，如果同時有超額供給用戶，即可由平臺組織下一輪競價及匹配電量，否則由需求用戶自身從電網購電。

3) 對于供給側用戶，當存在供給用戶的實際供給量少于成交量即有缺額電量時，若同時存在超額發電的供給用戶，則可優先在供給用戶之間進行電能訂單的轉移。訂單轉移規則為：按本時刻有缺額電量的供給用戶其最高訂單成交價格轉移，且超額發電量按缺額電量的比例分配。若訂單轉移后仍存在供給缺額用戶，則由其自身從電網實時購電并按簽訂的訂單成交價格與需求用戶交易。

在以訂單轉移為主的違約處理措施下，給可再生能源就地消納又提供了途徑，而預測誤差帶來的經濟成本增量也完全由相關主體在合理范圍內承擔，不存在惡意懲罰的行為，從而能夠有效穩固交易市場秩序。

4.2 費用結算模型

實際運行日前，各用戶結算金額如式 (22)所示：

(22)

式中：φfinal(i)表示供給用戶i在競價匹配、向電網購電、上網出清、使用云儲能服務后的日前收益。

(23)

式中：φfinal(j)表示需求用戶j在競價匹配、上網出清、使用云儲能服務后的日前支出。

實際運行日當日，各用戶最終費用結算需通過4.1節模型處理其違約情況，在日前金額的基礎上核算最終交易金額并與同電網墊付和代收的云儲能服務商結算。

5 算例分析

5.1 算例設置

為驗證本文所提考慮多主體電能交易的云儲能服務機制的可行性和有效性，本文選取某園區5家工商業用戶作為算例對象，以冬季某典型日為運行日。用戶間的用能習慣存在差異性，本文將用戶1、2設置為產消用戶，用戶3、4設置為純負荷用戶，用戶5設置為可再生能源發電商。附錄A給出了該典型日內用戶1—4的用電負荷數據。用戶1、2、5的分布式設備容量及服務商選用的集中式儲能設備容量設置如表1所示。

表1 參與用戶的設備容量信息Table 1 Capacity information of each user’s devices

結合所在地區的溫度、光照、風速等歷史數據[26]，風光機組的功率比曲線如附錄B所示。該地區的一般工商業分時電價：在時段1—6、23—24為0.416 0元/(kW·h)，在時段7—10、19—22為1.248 2元/(kW·h)，在時段11—18為0.832 1元/(kW·h)；上網出清電價采用0.401 2元/(kW·h)。儲能設備運行時荷電狀態取0.05～0.95，充放電效率η取95%，儲能單位功率容量投資費用ppinv、儲能單位能量容量投資費用pcinv分別為3 500元/kW、1 000元/(kW·h),單位儲能功率容量維護費用pop為40元/kW，貼現率為3%[8]，儲能系統額定壽命一般取8年，全天最低平均荷電狀態δ設定為60%，租賃服務的盈利系數G設為5%，則云儲能租賃服務單價為每時段0.03元/(kW·h)。在進行競價匹配的過程中，用戶的報價行為和匹配順序受自身的成本優勢、風險偏好、訂單上報時間等多種因素影響，并由實際的匹配結果自行決定最終交易結果。本文為實驗方便，假設供給用戶中其競爭力排序由高到低是按照用戶1、2、5排序。本文采用MATLAB軟件進行編程，并調用YALMIP工具箱對目標函數進行優化求解。

5.2 電能調度結果分析

根據用戶負荷情況(見附錄A)進行算例求解。云儲能設備的充放電反映了用戶使用云儲能設備的電能調度情況。云儲能設備運行日內的實際充/放電情況、設備能量容量情況如圖4所示。

圖4 云儲能設備的實際運行情況Fig.4 Actual operation scheme of the cloud energy storage

可以看出用戶1—5在平、谷時段租用云儲能進行充電，且集中在峰時段放電，符合利用儲能實現“低充高放”的特點。并且，受儲能設備充/放電效率的物理因素影響，在以最小化全體凈用能成本為目標時，不會存在同一時段不同用戶同時有充/放電需求，即用戶間的電能交互由所提的競價匹配交易機制直接完成，因此每時段的充/放電情況在圖4中表現為單一方向。此外，該算例參數下運行日內云儲能設備的平均能量容量利用率可達71.76%，此結果超過預設的全天最低平均荷電狀態。因此，隨著用戶數量及類型的增多，云儲能設備的利用率將更高，服務商在此機制下存在潛在且可觀的商業價值。

用戶1—5整體參與服務前后的電網購電量情況如圖5所示。

圖5 用戶1—5參與服務前后總電網購電量對比Fig.5 Comparison of total grid electricity purchases before and after users 1 to 5 participate in the service

用戶側方面，參與云儲能服務前，用戶群體每天需從電網購買的電能總量為7 861.48 kW·h，而參與服務后從電網的購電量為2 779.61 kW·h，顯著下降了64.64%，說明在用電負荷需求不改變的情況下，該云儲能服務提高了分布式設備的整體利用率。用戶只在平、谷時段購電體現了可租賃云儲能的經濟性優勢，其中平段總量較小、谷段總量較大，并且明顯減少了與主網交互的頻次。電網側方面，用戶在峰時段不從電網購電，為電網削峰做出了一定貢獻。用戶群體的出清電量對比情況如附錄C所示，可見通過參與云儲能服務，能夠最大程度實現可再生能源就地消納。

可見，通過此云儲能服務機制，能有效減少因可再生能源利用率不高帶來與主網頻繁交互的問題，同時降低用戶用能成本，促進可再生能源最大程度就地消納，挖掘了儲能資源與可再生能源匹配的價值。

5.3 交易匹配及價格分析

電能交易過程中采用的是多輪次集合競價的形式，實際應用場景中，競價匹配結果由參與交易的主體自主決定。本文為了方便展示競價匹配結果，假定供給用戶按照1、2、5從低到高的順序出價，且價格連續分布。結合附錄D給出的每時段競價匹配結果，可分析每時段供需雙方的具體成交訂單信息并計算每時段的平均成交價格，如圖6所示。以時段11為例，結合圖6給出的此時段參與競價的總需求量為154.9141 kW·h，總潛在可供給量為313.5607 kW·h，該時段的具體交易匹配結果如表2所示。

圖6 電能交易的成交價格情況Fig.6 The transaction price of electricity trading

對該時段成交訂單信息簡要分析如下：第1輪競價成功時，用戶1與用戶3以當前的最大成交量60.139 9 kW·h成交，而用戶1的供給量仍有約24 kW未滿足。用戶1將再與需求隊列中的下一位用戶4在第2輪競價中匹配，以滿足其24.135 8 kW·h的待售出電量需求，由此得到表2中

表2 交易匹配結果Table 2 Trade marketing results

前兩行的匹配結果。用戶4的剩余需求電量在第3、4輪競價中分別與用戶2、5匹配，由此得到此時段的最終完整交易匹配結果。運行日內的其余時段以相同方式確定成交信息。

由圖6可見，每時段的成交均價都介于分時電價和出清價格之間。在時段1—5、23—24由于谷時段電價和上網出清電價接近，成交價格都為0.408 6元/(kW·h)。結合圖4，在時段14—18的成交均價與上網出清電價相當，而此時段將達到全天的最大存儲容量狀態，且在時段17—18總需求量趨于零，說明在總潛在可供給量遠大于需求量的買方市場下，此競價機制可為買方爭取最大程度價格優勢。對比兩個峰時段的成交均價情況，時段19—22較時段7—10的總潛在可供給量與總需求量之比減小得更快，因此時段19—22較時段7—10的價格變化更大，且在時段22達到全天最高成交價格0.824 6元/(kW·h)。

由此可見，通過競爭機制的引入，使市場供需間的變化關系合理地體現在成交價格上，實現了供需雙方的公平交易。本文的交易控制方法以保證用戶提交的需求電量為前提，若賣方各時段競價都失敗，將按日前電能調度策略被強制出清，因此會積極參與競價，從而降低了用戶購電的單價。同時，交易匹配產生的成交價格可引導用戶調整可再生能源的配置，提升市場效率。

5.4 費用結算結果及效益分析

業務流程的費用結算階段，將明確用戶1—5和服務商在內的各主體的各項收支情況及其參與服務后的收益。各參與主體的費用結算情況如表3所示，其中待支出的成本項用正值表示，相對應的收入項用負值表示。服務商在一個運行日內可獲得服務費為503.09元；而用戶1—5參與服務后雖都支付了服務費，但整體上均節約了日用能成本，其下降幅度分別為：82.83%、51.64%、32.92%、35.98%、28.56%。用戶1成本降幅最大，一方面是因為參與服務前獨立運行時的凈用能成本基數最低，大約為523元，另一方面是因為在競價交易過程中用戶1最具競爭力且配置的光伏容量較大，加之云儲能與其他用戶的用能行為互補性較強等多種因素，使其競價交易收入在需求用戶中最大。用戶1—5最終只需與服務商統一進行各項費用的結算，體現了云儲能服務機制的簡潔友好性。

表3 各參與主體費用結算情況Table 3 Fee settlement of each participant

6 結 論

本文基于園區級別的應用場景，對考慮多主體電能交易的云儲能服務機制展開研究，基本結論如下：

1)基于用戶用能行為所提出的云儲能服務架構和業務流程，可為云儲能服務機制的商業化推廣與實施奠定基礎。

2)云儲能服務商以日前電能調度模型及發布的策略為依據，制定各參與主體的電能調度計劃，有效提升了全體用戶的用能經濟性，保證了可再生能源最大程度就地消納，充分挖掘了儲能資源與可再生能源匹配的價值。

3)基于電能交易競價及匹配策略可實現用戶間的互利共贏，為用戶參與服務商對整體規劃的同時，創造了效益競爭空間，提高了用戶自主性和交易效率，有助于激勵用戶調整可再生能源的資源配置并提升競爭力，促進用戶間的良性競爭。

本文提出的考慮多主體電能交易的云儲能服務機制，為云儲能商業化業務提供了一種新的思維方式。考慮更全面的分布式儲能資源和集中式儲能相結合的方式，以套餐方式針對不同類型用戶制定更多元的云儲能服務形式，以及搭建基于充分競爭的可再生能源價格發現和交易市場，是下一步研究的方向。