基于儲能靈活能量狀態的現貨電能量-輔助服務市場聯合出清機制

代江，朱思霖，田年杰，程蘭芬，蘇祥瑞

（1.貴州電網有限責任公司電力調度控制中心，貴陽 550005；2.南方電網科學研究院，廣州 510663）

0 引言

新型電力系統背景下發電側新能源發電占比的不斷提高使電力系統的間歇性和不可預測性愈發明顯，需要額外的靈活資源維持電力系統穩定運行［1］。以電化學儲能為代表的儲能等新型靈活性資源憑借精確、快速的響應能力而被寄予厚望并逐漸參與到電力系統運行中，其產業規模也在迅速擴大［2-4］。

電力市場化改革的不斷推進允許儲能作為獨立市場主體參與市場化交易，有望實現通過市場手段優化新型靈活性資源的配置，最大程度發揮其作用，滿足新型電力系統發展需求。針對儲能參與電力市場，學界已有大量文獻開展了相關的研究。文獻［5］證明了儲能同時提供多種類型服務相比單一類型服務更有助于提高其盈利能力，但需要留意不同類型服務間的相互影響。為了進一步研究儲能參與不同類型市場時的最優參與策略，文獻［6］研究了儲能同時參與電能量、調頻的不同機制，分析不同機制下效能和儲能參與市場過程存在的特殊問題和解決方案，通過算例分析研究了各機制的實用性以及儲能對市場的影響。文獻［7］研究了儲能同時參與電能量、備用及調頻市場時的聯合投標問題。文獻［8］引入投資組合理論對儲能在參與多市場時容量配置進行研究以實現收益最大化和風險最小化。文獻［9］基于馬爾科夫框架研究了儲能的日內市場的交易策略。文獻［10］則關注儲能裝置容量配置環節，利用智能算法進行用戶側儲能的優化配置。以上文獻均在現有市場機制的背景下從儲能運營商的角度進行考慮，但現有的市場機制主要面向傳統發電結構而設計，不能很好地兼容儲能的參與［11］。

區別于傳統發電資源，儲能由于具有能量有限性，其充放電能力受儲能容量和現時段剩余可用容量的雙重約束，如何核定儲能在不同時間段、不同類型市場中的能量狀態價值并進行能量狀態（state of energy，SOE）的優化管理是儲能參與電力市場的關鍵問題。而原先用于傳統發電機組與用電負荷的市場機制未能充分體現儲能的靈活性優勢與能量價值，使得儲能無法對SOE進行高效管理并更好地參與到電力市場中。此外，文獻［12］從儲能主體的角度研究儲能參與電能量調頻市場的策略性行為。文獻［13］從儲能投標的角度提出了在市場價格不確定性的條件下儲能主體利潤最大化的運營決策優化模型。文獻［14］研究了儲能主體如何利用有限資源在市場中獲取最大收益。文獻［15］還從投標結構的角度指出了現有市場機制在考慮儲能參與時的不足，基于充放電成本的申報形式未充分考慮充放電成本間的聯系，無法真實反映儲能的運行特性。

為此，部分文獻從市場機制角度開展了相關的研究。文獻［16］提出了變動成本報價曲線，用以反映儲能末時段的能量狀態價值，文獻［17］提出了以SOE 為標的制定儲能在能量市場中的報價。文獻［15］從報價和結算角度對市場機制進行改進，允許儲能在投標時申報單位里程充放電成本和末時段能量狀態估值函數。文獻［18］設計了考慮儲能靈活能量狀態的新型日前電能量市場報價機制，建立了市場調度模型。文獻［19］則從定價角度出發，基于現有的節點電價設計出更加適合儲能的定價機制。文獻［20］在配網側開展相應的市場模式探索，引入了聚合商作為儲能參與批發市場的媒介。

上述文獻中只考慮了儲能參與電能量市場時SOE 的靈活性，但儲能同時參與不同類型市場時的能量管理是相互影響的。更重要的是，在基于效果補償的調頻機制下，調頻補償收入構成了儲能市場收益的主要來源［21］。因此，針對儲能的市場設計關鍵在于設計儲能調頻市場參與模式。然而，調頻信號的實時不確定性給市場出清過程中的儲能SOE管理帶來了挑戰。

為此，本文在文獻［18］的基礎上設計了基于儲能靈活能量狀態的現貨電能量-輔助服務市場聯合出清機制（以下簡稱新型市場機制），建立了聯合出清數學模型。相對于文獻［18］，本文提出了新的SOE 管理方法，使得儲能的調頻價值直接反映到最終SOE調整成本上。由此進一步研究了輔助服務市場與儲能靈活能量狀態之間的相互影響，建立了更能反映儲能綜合成本的多市場聯合報價模式，對儲能靈活能量狀態理論的落地和推廣起到了重要作用。

此外，本文還通過引入調頻能量損耗系數來描述儲能因參與調頻輔助服務而導致的能量損失，提供了一種解決儲能在同時參與多類型市場時的能量管理問題的方案；針對文獻［18］未解決的SOE能量調整成本曲線非單調問題展開研究，給出了市場出清優化時針對該問題的可行求解方法。相比文獻［18］，本文采用更準確的模型和更真實的算例驗證了所述機制的有效性，進一步論證了所述概念的可行性。

1 適合儲能的市場機制探索

在現有的集中式電力市場中儲能通常被要求申報連續的能量投標［18］，同時缺乏靈活的SOE 管理機制，這嚴重限制了儲能的利潤空間。

1.1 靈活能量狀態

目前與儲能相關的大部分研究中都默認設定儲能在運行日末時段的能量狀態設為初始值以方便調度管理［5，15］。但對于電力市場中的商業儲能而言，這種后續可操作性未能有效平衡當前時段與未來時段的潛在獲利機會，不利于儲能實現利潤最大化，阻礙了儲能作用的發揮。因此文獻［22］著重關注了儲能這一特殊的時間耦合特性，通過考慮預期利潤與風險來優化運行日末的儲能SOE，論證了解除末時段能量狀態的固定約束的可行性以及對于提高儲能盈利能力的有效性。

儲能的靈活能量狀態特點允許儲能根據其SOE使用效益或機會成本進行靈活儲能SOE管理，實現自身利潤最大化，進而實現總社會福利最大化。為此，本文采用SOE調整成本曲線來輔助系統運營商完成考慮系統與儲能個體的最優決策。SOE 調整成本曲線由儲能主體在參與申報時提供，用以反映儲能在自身優化決策下的預期最優能量狀態以及服務于系統最優調度時的偏離個體最優狀態值的期望補償。從優化角度看，儲能靈活能量狀態的運行方式對應為將原有的關于最終能量狀態的等式約束進行松弛處理，而在目標函數中加入與SOE調整成本相關的罰函數項，賦予了目標函數更大的優化空間，進而在提高儲能運營商收益的同時增加社會福利。

不同于文獻［18］中所提的能量狀態調節成本曲線僅考慮電能量市場，本文所提的SOE調整成本曲線還將由于調頻引起的能量偏差所造成的儲能SOE管理成本考慮在內，在考慮電能量市場末時刻偏差成本的基礎上進一步考慮調頻引起的能量偏差的調節成本，引入調頻能量損耗系數計算此前未被考慮的調頻能量狀態偏差，最終得到反映儲能在參與多個市場時的多元價值特性的SOE調整成本曲線。

儲能成本的核定是目前在研究儲能參與電力市場過程中廣泛受到關注的問題之一。由于儲能技術自身的特殊性，成本核定困難也在一定程度上給市場監管帶來了挑戰。基于這一問題，本文引入了儲能SOE調整成本，允許儲能主體在參與市場時申報接受偏離目標狀態的系統調節意愿，這將有利于明確儲能的系統價值，進而有助于核定儲能成本。在度量調節成本時由于儲能SOE調節曲線反映的是儲能接受系統調節的意愿，當系統無法滿足儲能的目標能量狀態時通常意味著需要犧牲儲能的部分收益來優化系統運行，理應將收益差額補償給為優化系統運行做出貢獻的儲能主體。對于該項成本的度量可以通過不同方式進行，本文僅提出一種核定方法作為參考。調整成本可通過偏離儲能目標能量狀態前后的收益差額進行度量，而最優能量狀態和收益測算由儲能主體自行利用歷史負荷水平、電價預測、風險偏好等數據進行計算，從而得到不同能量狀態下的收益，確定最優能量狀態值后不難得出儲能SOE調整成本。

1.2 聯合出清市場中的SOE管理

在技術上儲能可以同時參加電能量與輔助服務市場，提供多種服務。但由于兩類市場的出清結果均對儲能運行方式產生影響且相互限制，當兩類市場獨立出清時，儲能將面臨很大的決策壓力。因此，為了最大程度發揮儲能的作用，應設計聯合出清市場機制，允許儲能同時參加不同類型市場并真實反映出儲能交易成本。

為此，本文研究了儲能在調頻過程中的SOE管理問題，創新性地給出了同時考慮輔助服務和靈活能量狀態的儲能SOE優化方法，實現了基于儲能靈活能量狀態的多市場聯合出清。

儲能部分運行約束如式（1）—（3）所示。

式中：下標t為時段；上標ch、dc、up 和dn 分別為表（能量市場）充電、放電、上調頻和下調頻；P、Pˉ、E、η和e分別為功率、最大功率、SOE、效率和調頻能量損耗系數。

上式反映了兩個問題：1） 一定時段內儲能的（最終）SOE、可用調頻容量和電能量功率三者是相互影響的。為了實現利潤最大化，應協調考慮儲能最終SOE效益、能量套利收益和調頻收益，統一優化儲能的運行計劃，這在基于效果補償的調頻機制下顯得尤為重要。2） 儲能在提供實際調頻輔助服務過程中會產生計劃外的SOE增量。然而，由于調頻信號的不確定性［23］，調頻市場交易標的（容量、里程）與能量之間不存在確定的映射，無法在市場出清過程中對SOE增量進行直接管理。實際市場中的處理方法包括：（PJM）保證調頻指令能量中性［24］、市場主體自行管理、（CAISO）調度機構代理參與實時電能交易［25］。本文針對傳統調頻指令下的集中式聯合出清市場（典型代表為CAISO），引入調頻能量損耗系數反映調頻過程中的能量變化，進而在出清過程中對儲能的SOE進行優化管理。

調頻損耗系數指儲能在響應單位調頻信號值時所造成的能量損耗。如圖1 所示，在某一調頻時段內儲能響應AGC 信號調節出力，由于調頻信號的不規律特性，無法建立調頻容量、調頻里程等標的物與電能量間的直接聯系。

圖1 調頻能量損耗系數Fig.1 Energy loss coefficient due to frequency regulation

因此，本文嘗試通過引入調頻能量損耗系數這一概念等效建立電能量和調頻里程二者間的聯系，在出清過程中提前對儲能SOE進行初步管理。儲能向上調頻可視為充電，向下調頻可視為放電，但在調頻過程中的等效充放電功率無法具體得知，因此本文借助統計學方法建立調頻里程與充放電功率間的近似映射關系，如式（4）—（5）所示。

考慮到調頻信號的不規律特性，本文參照文獻［26］中對AGC 信號的小時等效處理方法等效建立二者間的數學關系，對一段時間間隔內的調頻信號按照調節方向分類統計后分別取平均作為該時段內的上、下調節信號值，結合基準功率和時間長度便可計算出因調頻引起的能量偏差，進而將調頻能量偏差納入市場間的聯合出清，優化儲能的能量狀態管理。

2 新型市場機制

2.1 市場申報

理想市場機制的申報應能有效體現市場主體的運行特性及市場參與成本。儲能參與市場的成本主要體現在充放電損耗成本和SOE調整成本，后者是指儲能在交易過程中因SOE 發生變化而產生的成本。值得注意，SOE 調整是相對傳統機制中的固定SOE 而言的［18］。在傳統機制中，儲能通常將SOE保持在使自身利潤最大化的位置上，否則將承擔一定的機會成本，因此調整成本通常為正。SOE 調整成本的產生可以概括為以下幾方面：1） 市場機會成本：由于能量有限性，儲能的市場交易受到SOE的約束，該約束不僅限制了儲能在多類型市場中的獲利機會，而且限制著儲能未來交易周期的潛在獲利。2） SOE 使用成本：如電動汽車等負荷側儲能，對電能量具有使用效益。

本文在以CAISO 為代表的集中式聯合出清市場機制背景下不改變傳統的申報方式僅增加儲能最終SOE調整成本申報項，并作為一種輔助服務給予儲能補償。這使得新機制具備良好的可操作性。具體而言，儲能參與日前市場時需要申報最終SOE調整成本曲線、電能量市場充放電成本、提供輔助服務成本、調頻充（放）電率以及其一些必要的物理運行參數（如充放電效率、SOE 上下限、功率上下限等）。其中，儲能的最終SOE 調整成本曲線，如圖2 所示為儲能在優化時段末刻SOE 偏離期望SOE（也稱目標SOE）時的成本曲線。

圖2 SOE調整成本曲線Fig.2 Cost curve of state of energy adjustment

當預期SOE 調整成本為0 且最優能量狀態值屬于該區間時，意味著此時儲能主體在該調節區間內可以達到最優能量狀態，且收益保持不變，無條件接受系統調度。此時系統具備了無需額外支付儲能能量狀態偏差成本即可在更大范圍內優化系統運行的手段，允許系統在更大的優化空間中得到系統的更優運行調度方案。SOE 調整成本曲線可以結合反映儲能運營商在不同能量狀態下獲利情況的SOE效益曲線計算得出。SOE 調整成本曲線是儲能在目標SOE 狀態下接受系統運營商調整時的補償期望，是儲能SOE的管理成本。對該成本的申報實現了儲能目標SOE 約束的松弛，發揮了儲能最終SOE 彈性，實現了報價反映成本的市場功能。此外，由于不同儲能的調頻充（放）電率不盡相同，屬于市場主體私有信息，應由市場主體自行統計、預測和申報。

2.2 市場出清

新機制下出清環節由ISO 同時對電能量和調頻輔助服務市場聯合出清，在出清過程中考慮備用預留容量和區分上下調的調頻預留容量約束，調頻輔助服務采用固定里程比，考慮不同主體性能系數。出清考慮最小化生產成本，包括儲能申報的SOE調整成本和充放電成本，計算得到日前各時段電能量和輔助服務市場的中標量和價格，作為儲能收益結算的依據。在實時市場中，儲能和其他主體一樣根據日前出清結果申報實時功率調整成本，對實時增量進行出清。

2.3 市場結算

新機制下電能量市場采用基于日前出清和日內增量交易結果進行結算的方式，調頻輔助服務市場則采用調頻里程、調頻容量分開結算的兩部制結算機制。儲能的市場收入如式（4）所示，分為三部分。

第一部分（第一項）來自電能量市場的能量時空套利，T為時段和時段數量，pt為電能量價格。第二部分（第二、三項）來自提供調頻輔助服務的收益，由容量收益和里程收益兩部分組成，C、M和P分別為容量價格、里程價格和中標量，上標c、m分別為調頻容量和調頻里程。第三部分（第四項）來自儲能SOE 的調整補償收益，其中En為運行日末時段的最終SOE，Etar為運行日末時段目標SOE，λ(En)為對應調整成本。

從結果來看，當儲能最終SOE發生調整時，本質是利用了儲能的靈活性為整個系統做貢獻，降低了系統運行成本。此時應按照儲能在增加總社會福利上的貢獻給予一定的經濟補償，該部分費用應按一定市場原則進行分攤，以確保每個主體的收益都不少于傳統機制下的出清結果，從而實現帕累托改進（Pareto improvement）。

3 數學模型

本文設計了新機制的聯合出清安全約束機組組合（security-constrained unit commitment， SCUC）模型，考慮火電和新能源機組的參與，其中新能源機組認為是義務消納。具體數學模型如下。

1） 目標函數。

式（7）以最小化負的社會福利為目標，考慮了儲能的各項成本和SOE效益。

2） 火電約束（?b∈Ng）。

觀察可知模型中SOE 調整成本可能存在如圖2所示的非單調情況［18］，為方便出清計算需要進行合理轉換，轉換前后應滿足以下兩個原則：1）需涵蓋原有SOE調整曲線的所有信息及相關約束；2）確保在優化過程中偏移量的分攤優先從最優能量狀態兩側最近的報價段開始。具體的轉換過程如下所示。

首先，擬參考火電機組報價采用多段階梯型曲線的形式，因此對于SOE調整成本曲線可以通過式（41）進行表示。

在前述步驟的基礎上，現假設位于最優能量狀態同側的報價段區間長度相同，則每段報價段中能量狀態偏移量的分攤需滿足以下區間段的上下限約束。

不難看出，當末時段SOE位于最優能量狀態的某一側時，上述兩式中只有一個會起到約束作用。對于不起約束作用的對側報價段則不會被調用用于滿足調節需求，進而使原本的非單調形式的SOE調節曲線轉化為單調增減的線性表達式參與優化。在最小化系統購電成本的優化過程中，對于需要滿足的調節偏差量會優先從調節成本低的報價段開始分攤，當達到該段最大偏移量時調用次低價段繼續分攤，從而以最小的調節成本滿足系統調節需求。

經上述處理后，SOE 調整成本可轉換化為如下約束添加到優化模型中。

4 算例分析

4.1 參數設置

系統供需情況如圖3 所示。基于如圖4 所示的改進的高可再生能源滲透率的38 節點系統（38-bus system with high renewable penetration， HRP-38）對新機制模型進行算例分析［27］，該系統由38 個節點、45臺發電機、47條輸電線路和3個儲能電站組成。

圖3 系統供需情況Fig.3 System supply and demand

圖4 HRP-38系統接線圖Fig.4 HRP-38 wiring diagram

發電機的成本分布如圖5—6 所示，其中發電成本采用二次函數形式［28］，機組報價采用階梯報價形式。

圖5 機組發電成本系數a分布Fig.5 Distribution of unit generation cost coefficient a

圖6 機組發電成本系數b分布Fig.6 Distribution of unit generation cost coefficient b

為直觀展示新機制原理，面向未來情景，儲能運行參數設置如表1，輔助服務參數設置如表2。最終SOE 變動成本補償曲線如圖7 所示，其中各儲能的初始目標SOE為可用容量的50%，最終目標能量狀態設定為可用容量的75%，并設有±2%的允許誤差，即最終SOE 值在73%～77%之間的補償價格為0。調頻能量損耗系數基于PJM 電力市場2022 年某月的調頻輔助服務市場的Reg D 信號數據進行等效計算處理。

表1 儲能參數Tab.1 Parameters of energy storage

表2 儲能輔助服務成本設置Tab.2 Auxiliary service cost setting for energy storage

圖7 SOE變動成本補償Fig.7 Compensation for the costs of SOE adjustments

4.2 計算結果

4.2.1 新機制出清結果

新機制下各儲能的出清結果如圖8—10 所示，可見電能量與輔助服務市場中標量相互影響，印證了聯合出清的必要性。結果表明，儲能主要提供輔助服務的同時，可以兼顧高效的電能量套利。由圖11 可知：在新機制下儲能對SOE 的利用較為充分且體現了彈性，這有利于發揮儲能靈活調節的特點。

圖8 1號儲能市場出清結果Fig.8 Market clearing results of energy storage 1

圖9 2號儲能市場出清結果Fig.9 Market clearing results of energy storage 2

圖10 3號儲能市場出清結果Fig.10 Market clearing result of energy storage 3

圖11 儲能的SOE變化Fig.11 SOE change of energy storage

4.2.2 傳統機制出清結果對比

為對比新機制的有效性，本節計算了傳統聯合出清市場的出清結果，在該模型下儲能將其最終SOE 固定為目標SOE，在能量市場采用價差投標的方式參與。

系統結算對比統計如表3 所示，其中“總生產成本”表示為滿足負荷需求而實際消耗的電力生產成本，包含電量成本、輔助服務成本、SOE 變動補償成本及火電機組啟停成本。“SOE 變動成本/補償”為儲能最終SOE變動的成本，在新機制下儲能將獲得等額的補償。

表3 系統結算對比Tab.3 System settlement comparison 元

由結果可見，新機制下總生產成本降低了11 744 元（約占儲能利潤的8.04%），驗證了新機制的有效性。該結果表明，在新機制下由于目標SOE約束得到了松弛，儲能可以更靈活地發揮其調節作用，創造更大的效益。對于儲能而言，SOE 調整成本可以通過市場機制保障回收，導致其利潤穩定增加。

儲能結算對比統計如表4 所示，新機制下的儲能最終SOE得到松弛，其結果是儲能電站對電能量和輔助服務市場的獲利做出了新的權衡，通過犧牲少部分輔助服務利潤來增加電能量利潤，最終增加了總利潤。

表4 儲能整體結算對比Tab.4 Energy storage overall settlement comparison 元

對于算例中的3 個儲能電站在新、舊機制下的具體收益分析如表5所示。

表5 各儲能電站結算對比Tab.5 Each energy storage power station settlement comparison 元

分析表5 可知，在新機制下儲能的整體收益顯著上升，各儲能電站均有較為顯著的收益提升，其中儲能電站3 號由傳統機制下的虧損狀態轉為盈利狀態，證明了該機制能使儲能在參與市場過程中做到不虧損。進一步從機制設計角度分析可得，這一現象符合系統整體變優的同時系統中的個體也會相應受益的激勵相容規律。系統購電成本的降低和運行效率的提高能使在此過程中做出貢獻的市場主體獲得與其貢獻相匹配的收益，證明了這一機制的有效性。

5 結語

儲能對最終SOE的需求是具有彈性的，該特點不僅影響儲能的能量市場參與方式，而且會影響輔助服務市場尤其是調頻市場的參與方式。考慮儲能靈活能量狀態特性的電能量與輔助服務市場聯合出清可以最大程度發揮儲能的作用，實現電力資源的優化配置。本文設計了考慮儲能靈活能量狀態的聯合出清市場模型，并設置算例對比說明了新機制的有效性。結果表明，在新機制下儲能可以更好體現其靈活性特點，發揮調節作用，實現社會福利最大化。

本文研究側重于市場出清過程，以揭示靈活能量狀態運行方式的機理和效果為主。而市場中出清和結算并非同一過程，后續可以側重于新機制下對各類市場主體的結算機制研究，從而構建完善的、適合儲能參與的電力市場體系。