張 新，岳園園，曾 好，王 輝，李 濤，王主丁，

（1.重慶大學(xué)電氣工程學(xué)院,重慶市 400044；2.國(guó)網(wǎng)陜西省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,陜西省西安市 710075；3.重慶星能電氣有限公司,重慶市 400039）

0 引言

隨著需求響應(yīng)（demand response,DR）措施的深入開(kāi)展,如何在電網(wǎng)規(guī)劃中考慮DR 的影響是實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展的一個(gè)重要考量。DR 作為需求側(cè)管理中的一項(xiàng)措施,通過(guò)價(jià)格信號(hào)和激勵(lì)機(jī)制來(lái)充分發(fā)揮需求側(cè)資源的作用,涉及削峰填谷、平抑可再生能源波動(dòng)和提高電能使用效率［1］。電網(wǎng)規(guī)劃是根據(jù)電網(wǎng)目前存在的問(wèn)題和資源預(yù)測(cè)確定合理的電網(wǎng)改造建設(shè)方案,其中的資源預(yù)測(cè)涉及具有不確定性的DR 潛力估算,即用戶負(fù)荷總量中的一部分負(fù)荷通過(guò)改變工作班制和出力大小以及采用儲(chǔ)能等綜合手段進(jìn)行合理優(yōu)化后的負(fù)荷調(diào)整量。為避免電網(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行的脫節(jié),應(yīng)將需求側(cè)資源作為新型電力系統(tǒng)的資源納入規(guī)劃,在對(duì)需求側(cè)資源的特性、潛力和成本進(jìn)行評(píng)估的基礎(chǔ)上優(yōu)化電網(wǎng)改造建設(shè)方案。因此,考慮DR 對(duì)電網(wǎng)凈負(fù)荷和相應(yīng)規(guī)劃方案的影響,具有重要的研究意義和現(xiàn)實(shí)意義。

目前,已有眾多文獻(xiàn)分別基于需求彈性、消費(fèi)者心理學(xué)［2］、經(jīng)濟(jì)學(xué)效用函數(shù)［3］、統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等對(duì)用戶響應(yīng)行為的建模進(jìn)行了分析［4］。相應(yīng)的DR 潛力評(píng)估模型可計(jì)算不同類型的DR 項(xiàng)目實(shí)施后的效果或者不同場(chǎng)景下實(shí)施DR 的負(fù)荷調(diào)整能力。然而,不同類型用戶的價(jià)格彈性和用電特性等數(shù)據(jù)難以獲取,且這些數(shù)據(jù)受地區(qū)和時(shí)間等因素影響較大,因此這些評(píng)估方法的實(shí)用性較低,難以在電網(wǎng)規(guī)劃中應(yīng)用。對(duì)于電網(wǎng)規(guī)劃中考慮DR 的相關(guān)研究,通常將DR 視為一種不確定性的影響因素,并結(jié)合相關(guān)規(guī)劃方法建立包含眾多影響因素的復(fù)雜數(shù)學(xué)模型,然后采用理論上可行的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法和智能啟發(fā)式算法求解［5-9］,但這些研究并非直接針對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃中的DR 潛力進(jìn)行評(píng)估,而且存在部分影響因素難以建模、計(jì)算耗時(shí)和計(jì)算不穩(wěn)定等問(wèn)題。因此,新型配電網(wǎng)規(guī)劃工作迫切需要可操作性強(qiáng)且實(shí)用的DR 潛力評(píng)估方法。

本文提出一種在電網(wǎng)規(guī)劃中考慮需求側(cè)資源的響應(yīng)潛力評(píng)估實(shí)用方法。首先,闡述了電網(wǎng)規(guī)劃中DR 潛力評(píng)估的意義,并提出了DR 潛力評(píng)估總體思路；然后,通過(guò)對(duì)影響DR 潛力的可調(diào)節(jié)能力和響應(yīng)度等重要因素進(jìn)行分析,識(shí)別區(qū)域重點(diǎn)需求側(cè)資源,如近期的采暖和降溫負(fù)荷、工業(yè)負(fù)荷,以及遠(yuǎn)期的電動(dòng)汽車和儲(chǔ)能；最后,針對(duì)用戶響應(yīng)行為的不確定性,采用靈敏度法進(jìn)行分析,即結(jié)合電網(wǎng)規(guī)劃中的高、中、低負(fù)荷預(yù)測(cè)方案提出對(duì)應(yīng)的低、中、高3 種響應(yīng)度的潛力測(cè)算方法,涉及預(yù)測(cè)區(qū)域近期和未來(lái)的DR 潛力測(cè)算。

1 DR 潛力評(píng)估總體思路

本章基于DR 潛力評(píng)估對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃的意義及其在電網(wǎng)規(guī)劃中的不確定性分析方法,提出了電網(wǎng)規(guī)劃中DR 潛力評(píng)估的總體思路。

1.1 DR 潛力評(píng)估意義

研究顯示,針對(duì)中國(guó)普遍存在的短時(shí)尖峰負(fù)荷需求（如某省年95%以上的尖峰負(fù)荷持續(xù)時(shí)間僅為50.75 h,僅占全年8 760 h 的0.579%）,在供給側(cè)建設(shè)調(diào)峰電廠和配套電網(wǎng)的投資成本高達(dá)約1 萬(wàn)元/kW,而在需求側(cè)開(kāi)展DR 削減尖峰負(fù)荷的投資成本僅為前者的14%～20%［10］?？梢?jiàn),采取DR解決短時(shí)用電需求可以在有效解決供需矛盾的同時(shí),大大減少全社會(huì)整體投資。因此,計(jì)及DR 的電網(wǎng)規(guī)劃的重點(diǎn)不在于DR 的成本（如中斷負(fù)荷補(bǔ)償費(fèi)用）多少,而應(yīng)關(guān)注DR 措施對(duì)負(fù)荷調(diào)節(jié)能力的大小,從而在傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上考慮DR 可能存在的實(shí)施效果,將由此獲得的凈負(fù)荷或網(wǎng)供負(fù)荷（主要為其最大值）用作后續(xù)電網(wǎng)規(guī)劃的依據(jù)［11］,并使DR實(shí)施者能夠經(jīng)濟(jì)、有效地針對(duì)用戶或電網(wǎng)需求提出優(yōu)化的DR 實(shí)施策略［12］。因此,DR 潛力評(píng)估對(duì)提高電網(wǎng)投資效益具有重要意義,同時(shí)也有助于推動(dòng)將DR 作為常態(tài)化資源納入電網(wǎng)規(guī)劃之中。

1.2 DR 潛力評(píng)估的不確定性分析方法

對(duì)于中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)而言,由于存在較多不確定因素,無(wú)論預(yù)測(cè)模型的精度如何改進(jìn),任何相關(guān)因素的實(shí)質(zhì)性改變都將導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際偏離較遠(yuǎn)。在實(shí)際電網(wǎng)規(guī)劃中,通常采用靈敏度分析方法來(lái)處理負(fù)荷預(yù)測(cè)的不確定性,一般涉及高、中、低3 種負(fù)荷預(yù)測(cè)方案。考慮到不同類型的用戶參與DR 的意愿不同,同時(shí)受通信技術(shù)、設(shè)備等因素的影響,用戶的實(shí)際響應(yīng)程度會(huì)存在較大的不確定性。因此,對(duì)DR 潛力的預(yù)測(cè)結(jié)果也不應(yīng)看作是一個(gè)固定值,而應(yīng)是一個(gè)數(shù)值范圍。本文據(jù)此也采用高、中、低3 種方案對(duì)規(guī)劃區(qū)域DR 潛力進(jìn)行評(píng)估,較為簡(jiǎn)潔實(shí)用。

1.3 電網(wǎng)規(guī)劃中DR 潛力評(píng)估的總體思路

DR 主要分為價(jià)格型DR 和激勵(lì)型DR。由于價(jià)格型DR 調(diào)節(jié)能力受國(guó)家相關(guān)峰谷電價(jià)政策影響,難以根據(jù)市場(chǎng)供需關(guān)系進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,在電網(wǎng)規(guī)劃中可近似納入常規(guī)負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行處理,而激勵(lì)型DR 對(duì)于短時(shí)削峰可看作運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題,涉及電網(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行的互動(dòng),而且相較于價(jià)格型DR 能夠降低用戶響應(yīng)的不確定性,更好地引導(dǎo)用戶改變用電行為［13］。因此,本文以現(xiàn)行電價(jià)政策下的激勵(lì)型DR 為研究背景,提出了電網(wǎng)規(guī)劃中DR 潛力評(píng)估的總體思路:首先,對(duì)各類需求側(cè)資源的用電行為特性和DR 特性進(jìn)行分析；其次,基于用戶可調(diào)節(jié)能力和響應(yīng)度識(shí)別重點(diǎn)需求側(cè)資源,其中,可調(diào)節(jié)能力在本文中定義為某類型用戶或負(fù)荷自身可增減或轉(zhuǎn)移負(fù)荷的最大可能值,響應(yīng)度則定義為負(fù)荷實(shí)際響應(yīng)量占可調(diào)節(jié)能力的比例,表示在一定激勵(lì)水平下,各類型用戶參與DR 的積極性（一般來(lái)說(shuō)激勵(lì)水平越高響應(yīng)度越大）；最后,針對(duì)用戶響應(yīng)行為的不確定性,基于高、中、低3 種響應(yīng)度進(jìn)行潛力測(cè)算。

2 重點(diǎn)需求側(cè)資源識(shí)別

資源識(shí)別是潛力測(cè)算的基礎(chǔ),本章通過(guò)對(duì)不同領(lǐng)域需求側(cè)資源的DR 特性分析識(shí)別重點(diǎn)需求側(cè)資源。

2.1 重點(diǎn)領(lǐng)域DR 特性分析

在實(shí)際DR 操作運(yùn)行中,用戶DR 潛力的大小與不同領(lǐng)域負(fù)荷的可調(diào)節(jié)能力和響應(yīng)度密切相關(guān)。

1）工業(yè)領(lǐng)域

目前在中國(guó),工業(yè)負(fù)荷是參與DR 中最重要的一部分。工業(yè)生產(chǎn)負(fù)荷中,非連續(xù)性生產(chǎn)負(fù)荷可以通過(guò)更改生產(chǎn)計(jì)劃等措施進(jìn)行負(fù)荷削減或轉(zhuǎn)移,可調(diào)節(jié)能力大、響應(yīng)度較高；連續(xù)性生產(chǎn)負(fù)荷由于對(duì)供電可靠性要求高,負(fù)荷曲線波動(dòng)不大,響應(yīng)度較低,可調(diào)節(jié)能力較小。非生產(chǎn)性負(fù)荷雖然可調(diào)節(jié)能力較生產(chǎn)性負(fù)荷小,但可調(diào)節(jié)時(shí)段靈活且對(duì)供電可靠性要求不高,具有一定的可調(diào)節(jié)能力。因此,工業(yè)用戶參與DR 的負(fù)荷主要是非生產(chǎn)性負(fù)荷（主要為采暖和降溫負(fù)荷）和非連續(xù)性生產(chǎn)負(fù)荷。

2）建筑領(lǐng)域

建筑領(lǐng)域根據(jù)用戶的特征可分為公共建筑、商業(yè)建筑和居民建筑,主要用電設(shè)備包括空調(diào)、照明、電梯等。其中,包括供熱通風(fēng)與空氣調(diào)節(jié)系統(tǒng)的采暖和降溫負(fù)荷可在不影響用戶舒適度的情況下,通過(guò)適當(dāng)調(diào)節(jié)設(shè)定溫度和輪控的方式來(lái)降低峰荷［14］,具有較大的可調(diào)節(jié)能力。雖然單個(gè)用戶采暖和降溫負(fù)荷的可調(diào)節(jié)能力小于工業(yè)負(fù)荷,但由于負(fù)荷數(shù)量多且具有熱慣性,已日漸成為DR 中最受歡迎的調(diào)控資源之一［15］,且隨著負(fù)荷集合商的出現(xiàn),眾多小用戶的響應(yīng)度還會(huì)得到進(jìn)一步的提升。

3）交通領(lǐng)域

近年來(lái),電動(dòng)汽車充電負(fù)荷不斷上漲,對(duì)電網(wǎng)的影響也會(huì)持續(xù)攀升,需要考慮對(duì)電動(dòng)汽車的充電行為進(jìn)行研究和控制,以實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)削峰填谷。根據(jù)電動(dòng)汽車充電地點(diǎn)和充電需求緊急程度的不同,一般可將其分為目的地充電需求和緊急型充電需求［16］。其中,前者一般發(fā)生在電動(dòng)汽車駕駛的目的地（如居民小區(qū)、工作單位、商場(chǎng)等地的停車場(chǎng)所）,充電方式靈活,具有較大的可調(diào)節(jié)能力；后者需要在較短時(shí)間內(nèi)滿足其充電需求,通常采用直流快充方式,靈活性較低,可調(diào)節(jié)能力較小。

考慮到電動(dòng)汽車與電網(wǎng)的互動(dòng)主要發(fā)生在電動(dòng)汽車目的地充電過(guò)程中,且目的地充電的電動(dòng)汽車中又以私家車為主（電動(dòng)私家車在全部電動(dòng)汽車中的占比大,可達(dá)到80%以上）,本文主要考慮電動(dòng)私家車目的地充電的削峰和填谷DR 潛力。

4）儲(chǔ)能系統(tǒng)

儲(chǔ)能系統(tǒng)兼具供蓄和快速功率調(diào)節(jié)能力,相較于電力系統(tǒng)傳統(tǒng)的調(diào)度控制、需求側(cè)管理等其他可控資源,能夠在不影響各種分布式電源發(fā)電和負(fù)荷用電的情況下實(shí)現(xiàn)平抑波動(dòng)、削峰填谷、延緩電網(wǎng)升級(jí)改造等目的［17］。儲(chǔ)能系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)響應(yīng)資源自身的局限（如可調(diào)節(jié)負(fù)荷占比低和不確定性高）,可調(diào)節(jié)能力大,隨著相關(guān)技術(shù)進(jìn)步和成本下降會(huì)更加適合參與DR。

5）新基建

據(jù)統(tǒng)計(jì),數(shù)據(jù)中心和5G 基站在2025 年的用電量均會(huì)達(dá)到社會(huì)總用電量的2%或以上［18-19］。5G 基站和數(shù)據(jù)中心的響應(yīng)度較高,均可通過(guò)調(diào)節(jié)能耗來(lái)實(shí)現(xiàn)用電優(yōu)化和峰谷差的降低,但在評(píng)估數(shù)據(jù)中心的DR 潛力時(shí),需要量化其在參與DR 時(shí)可能出現(xiàn)無(wú)法滿足其功能性要求的風(fēng)險(xiǎn)［19］,故本文主要考慮5G基站的DR 潛力評(píng)估。雖然單個(gè)5G 基站的可調(diào)節(jié)能力較?。s為1.5～1.6 kW［18］）,但隨著通信網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,5G 基站的數(shù)量將會(huì)變得很龐大,總體的DR 潛力不容小覷。

2.2 需求側(cè)資源分類

通過(guò)總結(jié)國(guó)內(nèi)外DR 的發(fā)展現(xiàn)狀和經(jīng)驗(yàn)［10］,可得到需求側(cè)管理中部分措施在不同電力市場(chǎng)發(fā)展階段下對(duì)需求側(cè)資源的利用與開(kāi)發(fā)情況,如附錄A 表A1 所示［16,19］?；?于表A1 不同的市場(chǎng)發(fā)展 階段,并結(jié)合2.1 節(jié)重點(diǎn)領(lǐng)域需求側(cè)資源的響應(yīng)特性分析,可將需求側(cè)資源分為傳統(tǒng)和新型兩類,如圖1 所示。其中,在中國(guó)具有代表性的傳統(tǒng)需求側(cè)資源為對(duì)應(yīng)冬夏兩季用電高峰時(shí)段的采暖負(fù)荷和降溫負(fù)荷,其比例均可占全部負(fù)荷的30%～50%；工業(yè)負(fù)荷在2020 年用電量中的占比達(dá)66.96%,占據(jù)主導(dǎo)地位；對(duì)于具有代表性的電動(dòng)汽車新型需求側(cè)資源,根據(jù)某省充電基礎(chǔ)設(shè)施“十四五”發(fā)展規(guī)劃,2025 年用電需求將達(dá)到6 740 MW,預(yù)計(jì)占該省當(dāng)年最大負(fù)荷的15.5%；隨著技術(shù)進(jìn)步和市場(chǎng)開(kāi)發(fā),以用戶側(cè)儲(chǔ)能和電動(dòng)汽車為代表的眾多新興負(fù)荷參與DR 的占比將不斷攀升,并逐步成為參與DR 的主要資源。長(zhǎng)期來(lái)看,未來(lái)高比例新能源電力系統(tǒng)的需求側(cè)資源利用規(guī)模有望達(dá)到20%以上的較高水平［10］。

圖1 傳統(tǒng)和新型需求側(cè)資源分類Fig.1 Classification of traditional and new demand-side resources

2.3 重點(diǎn)需求側(cè)資源識(shí)別

基于上文分析,用戶DR 潛力的大小是用戶可調(diào)節(jié)能力和響應(yīng)度共同作用的結(jié)果。本文參考相關(guān)四象限分析法研究［20］,根據(jù)用戶的可調(diào)節(jié)能力和響應(yīng)度因素將重點(diǎn)領(lǐng)域的需求側(cè)資源分為A、B、C、D四種類型,如圖2 所示。由圖2 可見(jiàn),重點(diǎn)需求側(cè)資源主要包括工業(yè)非連續(xù)性負(fù)荷、采暖和降溫負(fù)荷、電動(dòng)汽車和儲(chǔ)能。其中,工業(yè)非連續(xù)性生產(chǎn)負(fù)荷及采暖和降溫負(fù)荷等傳統(tǒng)需求側(cè)資源是近期開(kāi)發(fā)的重點(diǎn),而用戶側(cè)儲(chǔ)能和電動(dòng)汽車等不斷涌現(xiàn)的新型資源將是未來(lái)需求側(cè)資源開(kāi)發(fā)的重點(diǎn)和潛力評(píng)估的主要對(duì)象。

圖2 基于響應(yīng)特性分析的重點(diǎn)需求側(cè)資源識(shí)別Fig.2 Identification of key demand-side resources based on response characteristic analysis

3 重點(diǎn)需求側(cè)資源響應(yīng)潛力測(cè)算方法

本文根據(jù)各重點(diǎn)需求側(cè)資源的特點(diǎn)及其相關(guān)數(shù)據(jù)收集的可行性和便利性,提出了電網(wǎng)規(guī)劃中重點(diǎn)需求側(cè)資源的DR 潛力測(cè)算方法。

3.1 采暖和降溫負(fù)荷

1）可調(diào)節(jié)能力

采暖和降溫負(fù)荷是造成中國(guó)尖峰負(fù)荷不斷增長(zhǎng)的主要原因之一,DR 潛力大。本文將春、冬季節(jié)視為采暖季,將夏、秋季節(jié)視為降溫季,并基于不同季節(jié)的日負(fù)荷曲線,得到最大的采暖和降溫負(fù)荷總量,即

式中:ΔPTw,max,t和ΔPTs,max,t分別為采暖和降溫季所有日負(fù)荷曲線中對(duì)應(yīng)時(shí)刻t的最大值與最小值之差,即最大的采暖和降溫負(fù)荷總量；PTw,max,t和PTw,min,t分別為采暖季對(duì)應(yīng)時(shí)刻t的最大負(fù)荷和最小負(fù)荷；PTs,max,t和PTs,min,t分別為降溫季對(duì)應(yīng)時(shí)刻t的最大負(fù)荷和最小負(fù)荷。

考慮到采暖和降溫季不同日負(fù)荷曲線對(duì)應(yīng)時(shí)刻t的負(fù)荷差異,采用式（1）計(jì)算所得的最大采暖負(fù)荷和降溫負(fù)荷出現(xiàn)的概率通常較小,若將其作為相應(yīng)負(fù)荷的可調(diào)節(jié)能力,則通常會(huì)導(dǎo)致DR 潛力評(píng)估過(guò)大。因此,為獲得大多數(shù)情況下較為合理的最大采暖和降溫負(fù)荷,本文借鑒文獻(xiàn)［21］的思路,基于區(qū)域用戶日負(fù)荷曲線分別計(jì)算采暖和降溫季各時(shí)刻負(fù)荷的均方差,用來(lái)衡量和辨識(shí)相應(yīng)負(fù)荷的波動(dòng)情況以及大概率會(huì)出現(xiàn)的平均可調(diào)節(jié)程度（即平均的采暖和降溫負(fù)荷分別與最大的采暖和降溫負(fù)荷之比）,并提出采用可調(diào)節(jié)系數(shù)來(lái)量化平均可調(diào)節(jié)程度,即

式中:Ew(t)和Es(t)分別為區(qū)域用戶采暖和降溫負(fù)荷在時(shí)刻t的可調(diào)節(jié)系數(shù)；Pw,d(t)和Ps,d(t)分別為采暖和降溫季第d天時(shí)刻t的負(fù)荷；Nw和Ns分別為采暖和降溫季的天數(shù)；P?s,d(t)和P?w,d(t)分別為降溫和采暖季第d天時(shí)刻t的歸一化負(fù)荷；P?s,ave(t)和分別為Ps?,d(t)和Pw?,d(t)在統(tǒng)計(jì)日期內(nèi)的平均值。

某區(qū)域降溫負(fù)荷及其可調(diào)節(jié)系數(shù)如附錄A 圖A1 所示。可見(jiàn),在07:00—10:00 和19:00—22:00時(shí)段,可調(diào)節(jié)系數(shù)保持著相對(duì)較高的水平,說(shuō)明相應(yīng)時(shí)段內(nèi)負(fù)荷波動(dòng)性較大,用戶可選擇不同的用電方式,平均可調(diào)節(jié)程度較大。

基于可調(diào)節(jié)系數(shù),采暖和降溫負(fù)荷的削峰可調(diào)節(jié)能力可近似表示為:

式中:PTw,res和PTs,res分別為采暖和降溫負(fù)荷在削峰時(shí)段的平均可調(diào)節(jié)能力；Ωres為削峰時(shí)段的集合；Nres為集合Ωres中的時(shí)段數(shù)。

2）響應(yīng)度分析及取值

文獻(xiàn)［22-23］研究了空調(diào)設(shè)定溫度與節(jié)能效果之間的關(guān)系,即在人體舒適度范圍內(nèi)將室內(nèi)空調(diào)溫度設(shè)定調(diào)整1 ℃,空調(diào)系統(tǒng)能耗將減少5%～10%。本文考慮空調(diào)溫度調(diào)整幅度為1～3 ℃；溫度每變化1 ℃時(shí),采暖和降溫負(fù)荷的大小可分別改變5%和7%。

3）DR 潛力

現(xiàn)階段采暖和降溫負(fù)荷只能通過(guò)削減的方式參與DR,在電網(wǎng)低谷時(shí)段難以參與響應(yīng)。因此,本文只考慮采暖和降溫負(fù)荷的削峰DR 潛力,即

式中:ΔPTw和ΔPTs分別為采暖和降溫負(fù)荷的DR 潛力；αwtemp和αstemp分別為采暖和降溫負(fù)荷的響應(yīng)度,且有0 ≤αstemp≤1,0 ≤αwtemp≤1。

3.2 工業(yè)負(fù)荷

借鑒文獻(xiàn)［24-25］中負(fù)荷準(zhǔn)線的概念,本節(jié)提出了工業(yè)負(fù)荷DR 潛力測(cè)算思路和方法。

1）可調(diào)節(jié)能力

a）測(cè)算思路

由于工業(yè)連續(xù)性生產(chǎn)負(fù)荷對(duì)工業(yè)整體負(fù)荷曲線的變化特征影響較小,本文主要針對(duì)工業(yè)非連續(xù)性生產(chǎn)負(fù)荷,提出基于負(fù)荷準(zhǔn)線的概念進(jìn)行DR 潛力測(cè)算。其中,負(fù)荷準(zhǔn)線為工業(yè)用戶參與DR 的理想負(fù)荷曲線,通常為工業(yè)典型日負(fù)荷曲線的平均值水平線,準(zhǔn)線以上和以下的負(fù)荷分別對(duì)應(yīng)工業(yè)負(fù)荷的削峰和填谷可調(diào)節(jié)能力,如附錄A 圖A2 所示。

b）削峰可調(diào)節(jié)能力

工業(yè)負(fù)荷削峰可調(diào)節(jié)能力可基于工業(yè)負(fù)荷曲線的最大值和平均值之差估算得到,即

式中:Pind,res為工業(yè)負(fù)荷在削峰時(shí)段的平均可調(diào)節(jié)能力；Pind,t為工業(yè)負(fù)荷曲線在時(shí)刻t的負(fù)荷；Pind,avg為工業(yè)負(fù)荷所有時(shí)段的平均值。

若只有工業(yè)負(fù)荷的用電量數(shù)據(jù)而無(wú)負(fù)荷數(shù)據(jù),可基于用電量和相應(yīng)的最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)估算出最大負(fù)荷,然后計(jì)算出工業(yè)負(fù)荷可調(diào)節(jié)能力,即

式中:Pind,max、Tind,max和Eind分別為某工業(yè)負(fù)荷的最大負(fù)荷、最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)和年總用電量。

c）填谷可調(diào)節(jié)能力

基于負(fù)荷準(zhǔn)線的潛力測(cè)算思路,工業(yè)用戶參與填谷DR 的可調(diào)節(jié)能力為:

式中:P′ind,res為工業(yè)負(fù)荷在填谷時(shí)段的平均可調(diào)節(jié)能力為填谷響應(yīng)時(shí)段的集合；為集合中的響應(yīng)時(shí)段數(shù)。

若沒(méi)有Pind,t數(shù)據(jù),可近似考慮填谷和削峰可調(diào)節(jié)能力相同。

2）響應(yīng)度分析及取值

由于不同行業(yè)的負(fù)荷特性和生產(chǎn)方式會(huì)導(dǎo)致響應(yīng)能力的不同,可通過(guò)對(duì)用電比例較大且具有代表性的典型工業(yè)行業(yè)的分析,以及參考部分地區(qū)工業(yè)用戶參與DR 的情況,得到工業(yè)用戶參與削峰和填谷DR 的響應(yīng)度。例如,削峰和填谷的響應(yīng)度分別在30%～50%和20%～40%的范圍內(nèi)。

3）DR 潛力

結(jié)合工業(yè)非連續(xù)性生產(chǎn)負(fù)荷的可調(diào)節(jié)能力和響應(yīng)度可計(jì)算出其削峰和填谷DR 潛力,即

式中:Dind和Dind,fill分別為工業(yè)用戶的削峰和填谷DR 潛力；αind和αind,fill分別為工業(yè)負(fù)荷的削峰和填谷響應(yīng)度,且有0 ≤αind≤1,0 ≤αind,fill≤1。

3.3 電動(dòng)汽車充電負(fù)荷

電動(dòng)汽車可通過(guò)有序充放電控制實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)基礎(chǔ)負(fù)荷的削峰填谷。

1）電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè)

首先,通過(guò)可獲得基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（如電動(dòng)汽車銷售量占比和電動(dòng)汽車滲透率指標(biāo)等）的趨勢(shì)分析,預(yù)測(cè)不同類型電動(dòng)汽車數(shù)量以及不同充電設(shè)施上不同類型電動(dòng)汽車數(shù)量［26］；然后,基于現(xiàn)有研究成果得到等效的單輛電動(dòng)私家車日充電負(fù)荷曲線［27］；最后,將不同功能區(qū)的單輛私家車日充電曲線乘以對(duì)應(yīng)電動(dòng)汽車數(shù)量后累加得到區(qū)域充電負(fù)荷曲線,即

式中:Pev,t為區(qū)域電動(dòng)私家車在時(shí)刻t的充電功率；nv為區(qū)域內(nèi)汽車總量；λ1為電動(dòng)汽車占汽車總量的比例；λ2為電動(dòng)私家車占電動(dòng)汽車總數(shù)的比例；rre、rwo、rbu分別為電動(dòng)私家車前往居住區(qū)、工作區(qū)、商業(yè)區(qū)進(jìn)行充電的比例（如可分別取0.70、0.10、0.05）；Pre,t、Pwo,t、Pbu,t分別為單輛電動(dòng)私家車在居住區(qū)、工作區(qū)、商業(yè)區(qū)時(shí)刻t的充電功率（見(jiàn)附錄A 圖A3 所示的曲線［27］）。

2）可調(diào)節(jié)能力

本文考慮響應(yīng)時(shí)段的平均充電負(fù)荷為其可調(diào)節(jié)能力,即

式中:Pev,res為電動(dòng)汽車可調(diào)節(jié)能力。

3）響應(yīng)度分析及取值

電動(dòng)汽車充電負(fù)荷可通過(guò)參與激勵(lì)型DR 實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的調(diào)節(jié),但具有較高的不確定性。因此,可基于實(shí)際情況的調(diào)研、預(yù)測(cè)或展望來(lái)近似測(cè)算電動(dòng)汽車的響應(yīng)度,如削峰的響應(yīng)程度可考慮在20%～60%的范圍內(nèi)。

4）DR 潛力

結(jié)合電動(dòng)汽車的可調(diào)節(jié)能力和響應(yīng)度可估算出其削峰和填谷DR 潛力。

a）削峰DR 潛力如下:

式中:Dev為電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的削峰DR 潛力；αev為電動(dòng)汽車充電負(fù)荷響應(yīng)度（不考慮電動(dòng)汽車并網(wǎng)情況下0 ≤αev≤1）。

b）填谷DR 潛力。本文近似將電動(dòng)汽車的填谷DR 潛力考慮為與削峰DR 潛力相等,即

式中:Dev,fill為電動(dòng)汽車的填谷DR 潛力。

3.4 儲(chǔ)能系統(tǒng)

儲(chǔ)能系統(tǒng)憑借其調(diào)節(jié)靈活的優(yōu)勢(shì),在DR 中起到了重要作用。

1）可調(diào)節(jié)能力

儲(chǔ)能系統(tǒng)可通過(guò)不同充放電策略實(shí)現(xiàn)近似相同的削峰效果,即儲(chǔ)能系統(tǒng)出力具有相對(duì)的確定性。因此,儲(chǔ)能可近似以其最大容量響應(yīng)電網(wǎng)的削峰填谷需求。區(qū)域用戶參與DR 的儲(chǔ)能總?cè)萘靠杀硎緸?

式中:Pess為區(qū)域用戶參與DR 的儲(chǔ)能總?cè)萘?；β和γ分別為對(duì)應(yīng)儲(chǔ)能造價(jià)下的配儲(chǔ)用戶數(shù)量占比和峰谷差配儲(chǔ)比例［17］；σ為區(qū)域用戶的平均峰谷差率；Pmax為區(qū)域最大負(fù)荷。

2）響應(yīng)度分析及取值

目前,配電網(wǎng)中的儲(chǔ)能一般為電化學(xué)儲(chǔ)能,響應(yīng)速度快,相比其他需求側(cè)資源響應(yīng)度更高且較為穩(wěn)定?？苫陔娀瘜W(xué)儲(chǔ)能的應(yīng)用場(chǎng)景、放電深度和放電效率近似測(cè)算其響應(yīng)度,如可按70%～90%的范圍進(jìn)行取值。

3）DR 潛力

結(jié)合參與儲(chǔ)能的可調(diào)節(jié)能力和響應(yīng)度可計(jì)算出其DR 潛力,即

式中:Dess和Dess,fill分別為儲(chǔ)能的削峰和填谷DR 潛力；αess為儲(chǔ)能削峰填谷響應(yīng)時(shí)段的響應(yīng)度,且有0 ≤αess≤1。

3.5 5G 基站

未來(lái)5G 基站數(shù)量龐大,將具有可觀的削峰調(diào)節(jié)能力。

1）可調(diào)節(jié)能力

本文基于單個(gè)基站的調(diào)節(jié)功耗和5G 基站的建設(shè)數(shù)量估算其可調(diào)節(jié)能力,即

式中:P5G為區(qū)域5G 基站的可調(diào)節(jié)能力；p5G為單個(gè)基站的可調(diào)節(jié)功耗,如1.5 kW；N5G為區(qū)域5G 基站建設(shè)的數(shù)量。

2）響應(yīng)度分析及取值

5G 基站的所有權(quán)較為集中,使得基站參與DR時(shí)的調(diào)度更加快速和統(tǒng)一。因此,5G 基站響應(yīng)度明顯高于常規(guī)電力用戶,如可按50%～70%考慮其響應(yīng)程度。

3）DR 潛力

結(jié)合5G 基站的可調(diào)節(jié)能力和響應(yīng)度可計(jì)算出其削峰DR 潛力,即

式 中:D5G為 區(qū) 域5G 基 站 的 削 峰DR 潛 力；α5G為5G基站削峰響應(yīng)時(shí)段的響應(yīng)度。

4 算例分析

本章算例為中國(guó)某省需求側(cè)資源的DR 潛力評(píng)估及其簡(jiǎn)要分析,相應(yīng)的重點(diǎn)需求側(cè)資源及其響應(yīng)度如表1 所示。

表1 重點(diǎn)需求側(cè)資源及其響應(yīng)度Table 1 Key demand-side resources and their responsiveness

采用本文方法,計(jì)及電動(dòng)汽車和5G 基站的發(fā)展以及用戶側(cè)儲(chǔ)能造價(jià)的降低等因素,并結(jié)合某省2023 年、2025 年和2030 年的負(fù)荷預(yù)測(cè),對(duì)其相應(yīng)年份的削峰和填谷總DR 潛力進(jìn)行了估算（本文總的DR 潛力僅考慮了重點(diǎn)資源,且近似為削峰填谷相應(yīng)響應(yīng)時(shí)段各重點(diǎn)資源DR 潛力直接相加）,結(jié)果如表2 所示。

表2 某省DR 總潛力預(yù)測(cè)結(jié)果Table 2 Prediction results of total DR potential in a province of China

1）對(duì)于采暖和降溫負(fù)荷,根據(jù)式（2）計(jì)算得到的采暖和降溫負(fù)荷可調(diào)節(jié)系數(shù)如附錄A 圖A4 所示,再由式（4）計(jì)算得到2020 年采暖和降溫負(fù)荷的可調(diào)節(jié)能力和相關(guān)占比,并基于這些占比以及負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果估算相應(yīng)年份采暖和降溫負(fù)荷的可調(diào)節(jié)能力。

2）對(duì)于工業(yè)負(fù)荷,先采用式（7）和式（8）計(jì)算工業(yè)負(fù)荷的削峰和填谷可調(diào)節(jié)能力,再采用類似1）中的方法分別計(jì)算將來(lái)年份的可調(diào)節(jié)能力。

3）基于式（11）,可得如附錄A 圖A5 所示的充電負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線,并根據(jù)式（12）計(jì)算將來(lái)年份的電動(dòng)私家車響應(yīng)時(shí)段的平均充電負(fù)荷（即可調(diào)節(jié)能力）。

4）由于用戶側(cè)儲(chǔ)能受成本和場(chǎng)地的限制,本文僅考慮工業(yè)用戶的配儲(chǔ),根據(jù)式（15）求得將來(lái)年份的配儲(chǔ)容量（即可調(diào)節(jié)能力）。

5）經(jīng)調(diào)研分析,獲得將來(lái)年份5G 基站的預(yù)計(jì)建成數(shù)量（分別為7 萬(wàn)個(gè)、11 萬(wàn)個(gè)和21 萬(wàn)個(gè)）,根據(jù)式（17）計(jì)算相應(yīng)的可調(diào)節(jié)能力,并結(jié)合表1 計(jì)算各重點(diǎn)資源的DR 潛力。

經(jīng)調(diào)研,截至2021 年某省已儲(chǔ)備了占最大負(fù)荷7.8%的可調(diào)節(jié)負(fù)荷資源,預(yù)計(jì)2023 年儲(chǔ)備的DR 資源池總量與本文中方案預(yù)測(cè)結(jié)果較為接近,在一定程度上表明了本文方法的有效性和合理性。

本算例中響應(yīng)度方案下各重點(diǎn)需求側(cè)資源的DR 潛力變化如附錄A 圖A6 所示。由圖A6 和表2可見(jiàn),2030 年及以前的工業(yè)負(fù)荷一直是削峰DR 潛力的主要資源；在2025 年及以前,工業(yè)負(fù)荷及采暖和降溫負(fù)荷是DR 潛力開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵。由于目前電動(dòng)汽車總體負(fù)荷占比小和儲(chǔ)能應(yīng)用規(guī)模有限,對(duì)當(dāng)前的DR 潛力貢獻(xiàn)較小,但到2030 年時(shí)電動(dòng)汽車與儲(chǔ)能將達(dá)到較高的DR 潛力水平,其中儲(chǔ)能甚至將達(dá)到與傳統(tǒng)需求側(cè)資源相當(dāng)?shù)腄R 潛力水平。

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出的高、中、低DR 潛力測(cè)算方法簡(jiǎn)單實(shí)用,對(duì)于計(jì)及DR 影響的區(qū)域電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)具有一定的參考價(jià)值。

1）針對(duì)采暖和降溫負(fù)荷的DR 潛力,基于本文提出的可調(diào)節(jié)系數(shù)概念和計(jì)算公式進(jìn)行估算；針對(duì)工業(yè)用戶削峰和填谷DR 潛力,提出基于負(fù)荷準(zhǔn)線的思想進(jìn)行估算；此外,針對(duì)新興負(fù)荷中具有一定代表性的電動(dòng)汽車、儲(chǔ)能和5G 基站也給出了相應(yīng)的DR 潛力估算模型。

2）對(duì)某省電網(wǎng)近期和未來(lái)的重點(diǎn)需求側(cè)資源響應(yīng)潛力的計(jì)算與分析表明,本文方法所需數(shù)據(jù)的獲取難度不大,可操作性較強(qiáng)；近期的DR 潛力主要貢獻(xiàn)為工業(yè)非連續(xù)性生產(chǎn)負(fù)荷及采暖和降溫負(fù)荷,未來(lái)DR 潛力主要貢獻(xiàn)將包括電動(dòng)汽車和儲(chǔ)能。

3）5G 基站和數(shù)據(jù)中心等數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施是潛在的靈活性資源,為在電網(wǎng)規(guī)劃中更好地量化其DR 潛力,還需要做進(jìn)一步的深入研究。此外,各重點(diǎn)需求側(cè)資源的響應(yīng)度應(yīng)根據(jù)區(qū)域DR 工作開(kāi)展情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

附錄見(jiàn)本刊網(wǎng)絡(luò)版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），掃英文摘要后二維碼可以閱讀網(wǎng)絡(luò)全文。