共享经济视角下分布式灵活资源协调调控理论与方法

宋梦，副教授，博导东南大学，电气工程学院Email: msong seu@seu.edu.cn 宋梦东南大学至善青年学者副教授/博士生导师 >个人简介： 入选江苏省科协青年科技人才托举工程，中国电机工程学会第八届青年人才托举工程。目前主持国家自然科学基金面上/青年项目2项，重点实验室开放基金2项，出版英文专著1部，发表/录用期刊论文40余篇，授权中国专利8项，获得教育部优秀成果科技进步二等奖1项（排2），中国能源研究会技术创新二等奖1项（排1），担任《电 >研究方向： 1、需求侧资源建模调控与虚拟电厂：柔性负荷建模与控制，虚拟电厂聚合建模、优化调控； 2、电力市场：分布式交易市场机制设计与优化运行，共享储能商业运营机制； 3、配电网优化运行：配电网负荷恢复方法及韧性提升技术。 1背景及意义 目CONTENTS录 2广义共享储能聚合优化调度策略（主流模式） 3考虑用户有限理性和电能源的产消者分布式低碳调度方法（探索模式） 4基于产消者能量-备用联合共享的虚拟电厂优化运行方法（未来模式） 1背景及意义 高比例可再生能源接入加剧电力系统供需不平衡 不确定性汇聚至主网： ·影响系统的供需平衡·传统灵活性机组占比下降 要求更高的系统灵活性 配网侧大量可再生能源接入： ·多而分散，功率低，特性各异·资源所有权归属用户·无需承担供需平衡责任 缺乏常态化参与系统运行渠道 高比例可再生能源的接入深刻改变了电力系统的运行模式与平衡机理，电力系统吸需从用户侧海量柔性资源中发掘新能源消纳的新途径 1背景及意义 共享经济背景下，虚拟电厂（VPP）、分布式交易（TE）等新兴技术出现 共享经济理念：将个人闲置资源有偿共享，以实现资源优化配置和高效利用。 优势：不损害灵活资源所有权的同时，实现了中小用户闲置资源的集中调控与本地共享有助于实现源网荷协调运行。一客观上提供了需求侧资源与系统灵活互动的途径 现存局限：“自上而下”垂直管理 ·方式一：直接控制用户资源 ·方式二：发送价格激励信号 ·本地交易未考虑用户有限理性偏好 仍需进一步探索激励灵活性资源主动性的合理方法，以促进可再生能源消纳东南大学电氣工程学院5SCHOOLOFELECTRICALENGINEERING,SEU 1背景及意义 >2广义共享储能聚合优化调度策略（主流模式） 3考虑用户有限理性和电能溯源的产消者分布式低碳调度方法（探索模式 4基于产消者能量-备用联合共享的虚拟电厂优化运行方法（未来模式） 2.1广义储能资源聚合优化模型 广义共享储能聚合表征模型 选取一组统一的参数集来表征各资源的可调潜力和灵活性，简单且易于理解，表示为：FGESDGESDGESPGESDGESEGESmaxmincmaxcmindmaxdminGESRGESGESGES?α 有效降低模型表述所需参数量和变量维度，并能够在保护个体隐私前提下采取统一指令集中调控 聚合参数计算方法 聚合模型约束 2.2基于组合拍卖理论的广义共享储能优化调度框架 共享储能运营商SESO：作为独立的第三方公司，根据用户储能需求，以投资建设集中式储能为主，租赁闲置的虚拟储能和分布式储能资源为辅 口组合拍卖流程：当拍卖开始时，拍卖商收集并汇总储能买家和卖家的报量、报价等投标信息，然后根据拍卖参与者双方的投标信息进行竞胜标决定过程；以最大化社会福利确定中标者后，将资源分配结果和定价结果告知中标者，并进行资金结算，从而完成拍卖过程。 2.2广义共享储能交易品种建模 基于广义储能的储能使用权组合模型 共享储能交易品种 功率使用权：在特定时间内可使用固定量的储能充放电功率的权力，包括充电功率权和放电功率权，灵活性差口 广义储能电量时段耦合约束 EGES ()=αGESS EGESs(t-1)+[E(0+E'()+Q(O]+GESS(0) 充电功率权对应的储能电量：E(t)=BGESpsel(t)A放电功率权对应的储能电量：E()=GEp()At容量权对应的储能电量9()=(BGEsp(t)At+GEsp(t)Az) 容量便用权：在连续特定的时间段内可使用固定容量进行储能的权力，其充放电功率在此时间段内可灵活调整，灵活性较好。 广义储能储能电量上下限约束 EGES"()EGES()SEGES(0) 广义储能充放电功率约束 容量权对应充放电功率上下限： Pc(0)=PGES"(t)·e()/(EGESs(0)-EGESs(0)()()0Pfd (t)= PGESs(t)·esl(0) /(EGESs(0)-EGESs (t) 功率权对应充放电功率上下限： 对于储能需求不确定性较大的用户而言防止最终中标的功率权与现实相，导致成本增加；若用户充放电操作的时间尺度小于储能功率权出售的时间尺度，则用户需同时购买充电和放电功率权，且二者需同时中标。 PGES"()≤p()≤PGES"(t)-P(t)PGES"(O)≤pel(O)≤PGES ()-pd(t) 初始储能量约束 容量权对应初始储能量：E()=E()e()/(EGES()-EGE()功率权对应初始储能量：Ec(t)=E.(t)-E,(t) 2.2基于功率权和容量权的广义共享储能组合拍卖机制 竞胜标决定模型 目标函数：最大化带惩罚项的社会福利 max R.pur （1）全社会福利：买卖双方剩余之和或报价之差（2）惩罚项：确保买卖双方出价一致时，交易顺利达成 (xell+ll+xell)-Cpun =Spun[(1+Npuver)*T *3-Zouy ybunyybu)]EXsll * Osell * ysell 约束条件 （1）决策变量0-1约束 （2）投标价格约束 （3）中标量约束 0≤xellxal、xll ≤1, VteTvel = bh + 2c; (-xel Psel + 3PGEs (t)(1- SOC,))yomyautyhu,e 0.1),Vt e Tbuy,VneN,vel=b,+2c,(xalPall +3PeEs(t)(1-SOC)、vsel、vsel、SOC,E连续变量vell=b, +2c,(xelEsell +3EmEs(t)(1+ SOC,)) pbuyc,tAbuy.nsId,n.tALAf,n,t （4）功率权与容量权模型约束（5）中标时段/品种组合关系约束 资源定价与资金结算机制 定价机制：高低匹配买卖双方申报价格的平均值+ vbuy)/2, vande =(vadl + vaun)/2, vtrade =(veal + vu )/2 结算机制：定价阶段完成后，由拍卖商按照成交价格和中标量向买卖双方进行资金结算 2.3算例分析 共享储能运营商价格曲线参数灵敏度分析 令荷电状态为0.5，以6个时段中广义储能最大充放电功率限值、最大容量限值为例，绘制价格曲线。 当卖家储能使用权的价格曲线过陡时，即卖家投标价格随中标量变化的幅度加大，中标数量将大幅减少若价格设置过高不利于提高SESO储能资源利用率且可能导致最终储能设备的荷电状态过高或过低，不利于SESO的长期交易。 当卖家储能使用权的价格曲线过缓甚至为常数时，卖家投标价格与中标量、荷电状态等均无关，仅凭买卖双方的出价进行竞标，无法通过价格信号来表征共享储诸能资源的稀缺性状况，也无法维持SESO内储能设备荷电状态均衡，不利于SESO的长期交易。 荷电状态为0.5时不同场景下的价格曲线 1背景及意义 目CONTENTS录 2广义共享储能聚合优化调度策略（主流模式） 3考虑用户有限理性和电能溯源的产消者分布式低碳调度方法（探索模式） 4基于产消者能量-备用联合共享的虚拟电厂优化运行方法（未来模式） 3.1考虑碳积分与电能溯源的配电网低碳调度架构 研究框架： ·研究场景：绿色社区低碳能量调度·社区共享产品：能量+碳积分·参与成员：社区经理+社区产消者·时间尺度：日前·外部能量接口：RTP/FiT·外部碳积分接口：碳市场+绿证市场 运行规则： ·基于有限理性行为的差异化定价·碳积分的获取、消耗与流通规则·异质电能的溯源定价方法 基于碳积分激励的社区能量交易机制与产消者低碳能量管理模型基于生产溯源途径与有限理性行为的异质电能差异化定价方法基于ADMM的绿色社区能量-碳积分联合分布式协同优化方法 3.2碳积分的概念，及其获取、消耗与流通规则 定义：一种对环境友好发用电方式进行确认的指标，作为可交易产品且仅在社区内部买卖和流通 流通规则（以绿电为例）： ·净生产/购入：获取碳积分净售出：消耗碳积分·能量交易伴随碳积分的无偿转移 3.3能量-碳积分联合出清模型及求解算法 能量交易模型（电能溯源） 有限理性行为模型 绿色环保型（偏好更多使用绿电）： 碳积分与能量的耦合 碳积分交易模型 伴随能量生产而获取/消耗：ASt.gen (t)=PpP(t)AtASPans(t)=oPPpe(t)At伴随能量交易而流通：ASMen (t) = -OMT pMT (t)AtASMns()=-0.50MT PIMr(0)At 平衡约束对偶变量 电能交易需求 3.4算例分析 与传统模式相比，几乎所有产消者总体成本均得到减少 产消者1、2对本地绿电具有较高补偿意愿，总体成本略有增加 产消者3仅拥有MT电源，传统模式下边际成本已经运行于RTP，成本增加全部来自于碳积分成本 社区内部的环境效益由产生碳排放的产消者向绿色环保型产消者流动 3.4算例分析 碳积分的演化路径+ADMM的扩展性分析 ·现行市场环境下，社区整体仍可通过此模式获利随着REC价格走低与ETS价格升高，碳积分成本将逐渐增加·发展至成熟阶段时，碳积分将跌至负值，表示MT已经接近停机，此时MT面临升级/转型 碳积分的积极作用：从经济层面降低用能成本，物理层面促进终端绿色电能消费替代 所设高精度与成员数量下，ADMM收敛效率仍可满足日前计划需求 1背景及意义 2广义共享储能聚合优化调度策略（主流模式） 3考虑用户有限理性和电能溯源的产消者分布式低碳调度方法（探索模式） 4基于产消者能量-备用联合共享的虚拟电厂优化运行方法（未来模式） 4.1研究框架 能量-备用联合共享的虚拟电厂优化运行架构： 》研究框架： ·研究场景：主-配网市场协同运行·交易产品：能量+备用·市场成员：VPP+产消者·时间尺度：日前·外部能量接口：能量/备用批发市场·交易模式：主从博奔+P2P交易 运行规则： ·产消者之间能量/备用联合共享·VPP可参与批发市场·VPP设置与产消者的交易价格 ：考虑光伏不确定性的产消者备用需求量化模型基于机会约束的产消者交易决策模型本地能量-备用联合交易市场分布式出清方法（P2P交易） 本章主要工作 4.2能量-备用联合共享的产消者备用需求量化模型 考虑光伏不确定性的产消者备用量化模型： 正备用：在一定失负荷率LOLP下所需最小正备用量（Minimumpositivereserve，MPR）LOLP, = fRRt f(e,)de,MPRLoLP, = min (R : P[F(e,)>MPR] > LOLP) 负备用：在一定弃光率LOPP下所需最小负备用量(Minimum negative reserve,MNR)LOPP, =f" f(e,)de,MNRLopP =min(R:P[F(e,), MNR], LOPP,) 光伏预测偏差分布与备用量化 将不确定性影响量化为产消者最小备用需求量 通过发电可靠性与失负荷损失引入产消者的成本-收益分析模型 负备用：弃光期望（Expectedenergywasted,EEWt)EEW, = f" (MNR, -e,)f(e,)de, 正备用：失负荷期望(Expected energy not served,EENS)EENS, = fepp+ (e, -MPR,)f(e )de,