楊康, 楊蘋, 曾憲鍇, 劉璐瑤, 蔣建香, 袁金榮

〔1.華南理工大學(xué) 電力學(xué)院,廣東 廣州 510640; 2.國創(chuàng)能源互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中心(廣東)有限公司,廣東 珠海 519000〕

0 引 言

為實(shí)現(xiàn)國家“碳達(dá)峰,碳中和”的戰(zhàn)略目標(biāo),需要構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)［1］,大規(guī)模新能源并網(wǎng)后,解決多類資源共同支撐新型電力系統(tǒng)的實(shí)時平衡問題及大規(guī)模新能源消納問題將成為新的挑戰(zhàn)。虛擬電廠將容量小、地理位置分散的分布式能源聚合成為獨(dú)立調(diào)控主體,通過參與電力現(xiàn)貨市場交易,為大規(guī)模新能源并網(wǎng)帶來的系統(tǒng)沖擊問題提供新的解決手段。

目前對電力現(xiàn)貨市場環(huán)境下虛擬電廠參與市場交易的優(yōu)化調(diào)控策略研究主要集中于虛擬電廠參與單交易品種的優(yōu)化調(diào)控。文獻(xiàn)［2］建立虛擬電廠參與調(diào)峰輔助服務(wù)的最優(yōu)調(diào)度模型,顯著提高調(diào)峰經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)［3］針對虛擬電廠內(nèi)部風(fēng)光資源的不確定性,提出基于條件風(fēng)險價值理論的VPP日前優(yōu)化運(yùn)行模型。然而,虛擬電廠單獨(dú)參與單品種交易無法充分發(fā)揮其內(nèi)部資源的響應(yīng)能力,不利于資源的充分利用。因此,文獻(xiàn)［4］中虛擬電廠同時參與多品種交易,建立含電動汽車虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)［5］考慮虛擬電廠同時參與日前電能量市場和旋轉(zhuǎn)備用市場,提出虛擬電廠二階段最優(yōu)調(diào)度策略。

上述文獻(xiàn)研究僅考慮了虛擬電廠參與電能量等品種交易的優(yōu)化調(diào)控。隨著需求響應(yīng)市場建設(shè)的不斷完善,研究虛擬電廠參與含需求響應(yīng)市場在內(nèi)的多品種交易尤為必要。文獻(xiàn)［6］提出考慮需求響應(yīng)及虛擬電廠調(diào)頻性能指標(biāo)的日前投標(biāo)魯棒優(yōu)化策略。文獻(xiàn)［7］建立了一種綜合考慮分布式清潔能源和綜合儲能設(shè)備等因素的虛擬電廠兩階段優(yōu)化運(yùn)行模型。然而上述文獻(xiàn)很少考慮虛擬電廠參與多品種交易的考核機(jī)制及多重不確定性因素帶來的影響,且很少涉及含需求響應(yīng)市場在內(nèi)的多品種交易研究。

在上述研究的基礎(chǔ)上,本文將風(fēng)電機(jī)組、燃?xì)廨啓C(jī)、儲能和負(fù)荷聚合為虛擬電廠,考慮虛擬電廠參與含電能量市場、需求響應(yīng)市場及調(diào)頻市場組成的多品種交易,建立考慮考核機(jī)制和多重不確定性因素影響的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)控模型,并通過算例證明所提策略的經(jīng)濟(jì)性和優(yōu)越性。

1 電力現(xiàn)貨市場環(huán)境下虛擬電廠的優(yōu)化調(diào)控模型

1.1 電力現(xiàn)貨市場環(huán)境下虛擬電廠的優(yōu)化調(diào)控流程

電力現(xiàn)貨市場環(huán)境下虛擬電廠可參與的交易品種包括需求響應(yīng)、調(diào)頻輔助服務(wù)以及現(xiàn)貨電能量市場交易。虛擬電廠參與多品種交易的優(yōu)化調(diào)控流程如圖1所示。

圖1 虛擬電廠參與多品種交易的優(yōu)化調(diào)控流程示意圖

首先,虛擬電廠于日前階段接收需求響應(yīng)日前邀約,結(jié)合次日內(nèi)部各類資源及市場信息預(yù)測,向市場申報次日24個時段的能量曲線、日前需求響應(yīng)量及調(diào)頻容量。本文假設(shè)虛擬電廠參與電力市場交易時按市場出清價格結(jié)算相關(guān)成本與收益。其次,實(shí)時階段,虛擬電廠根據(jù)需求響應(yīng)實(shí)時邀約信息、自身容量裕度及實(shí)時電價波動,確定1 h內(nèi)5 min時間尺度的各階段具體的向上或向下調(diào)頻策略。

1.2 電力現(xiàn)貨市場環(huán)境下虛擬電廠的優(yōu)化調(diào)控模型

根據(jù)虛擬電廠內(nèi)部各類資源功率以及市場需求之間的關(guān)系,建立相應(yīng)的多時間尺度優(yōu)化調(diào)控模型,如式(1)所示。

(1)

2 電力現(xiàn)貨市場環(huán)境下虛擬電廠的優(yōu)化調(diào)控策略

2.1 日前階段

2.1.1 目標(biāo)函數(shù)

(2)

(3)

(4)

2.1.2 約束條件

1) 燃?xì)廨啓C(jī)約束

式(5)為燃?xì)廨啓C(jī)等式約束,式(6)為燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組出力上下限約束,式(7)表示燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組調(diào)頻容量約束,式(8)為燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組爬坡約束,式(9)為燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組常規(guī)備用容量約束。

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

2) 儲能約束

式(10)和式(11)為儲能充放電功率約束,式(12)為儲能SOC值變化約束,式(13)、式(14)為儲能調(diào)頻容量與常規(guī)備用容量約束。

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

3) 風(fēng)電機(jī)組約束

式(15)為風(fēng)電機(jī)組功率約束。

(15)

4) 虛擬電廠約束

虛擬電廠整體容量申報約束及內(nèi)部能量平衡約束如式(1)所示。CvaR約束如式(16)所示。

(16)

2.2 實(shí)時階段

2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

目標(biāo)函數(shù)式如(17)所示。

(17)

(18)

(19)

(20)

2.2.2 約束條件

1) 燃?xì)廨啓C(jī)約束

式(21)為燃?xì)廨啓C(jī)調(diào)頻里程約束。

(21)

式中:Δtfr,rt為實(shí)時階段5 min調(diào)頻時間尺度。

2) 儲能約束

式(22)為儲能調(diào)頻里程約束,式(23)為儲能在實(shí)時階段的SOC約束。

(22)

(23)

3) 風(fēng)電機(jī)組約束

式(24)為風(fēng)電機(jī)組的向下調(diào)頻里程約束。

(24)

4) 虛擬電廠約束

虛擬電廠整體容量申報約束及內(nèi)部能量平衡約束如式(1)所示,CvaR約束如式(16)所示。

2.3 模型策略求解

本文所提虛擬電廠參與多品種交易的優(yōu)化調(diào)控模型中,日前-實(shí)時階段涉及0～1變量與連續(xù)變量相乘項(xiàng)及絕對值項(xiàng),使模型成為復(fù)雜的混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型。為方便調(diào)控策略求解,需將調(diào)控模型中涉及的非線性項(xiàng)轉(zhuǎn)化成線性。0～1變量與連續(xù)變量相乘項(xiàng)線性化方法見文獻(xiàn)［8］。本文中絕對值項(xiàng)分別包括max|x|與min|x|兩種形式,對于max|x|,引入兩組輔助變量x1與x2,其中,x1=max{0,x},x2=max{0,-x},且x1與x2滿足約束x=x1-x2和|x|=x1+x2即可。對于min|x|,引入輔助變量y=|x|,并且加入約束y≥x及y≥-x即可。

按上述方法將非線性項(xiàng)轉(zhuǎn)化成線性后,選用Cplex求解所構(gòu)建的虛擬電廠參與多品種交易的優(yōu)化調(diào)控模型。

3 算例分析

3.1 算例參數(shù)設(shè)置

為驗(yàn)證策略有效性,針對某地區(qū)新型電力系統(tǒng)設(shè)計(jì)虛擬電廠參與多品種交易算例:該地區(qū)源-荷曲線如圖2所示。各類設(shè)備的相關(guān)參數(shù)如表1所示。其中,風(fēng)電機(jī)組功率和負(fù)荷的預(yù)測誤差服從正太分布,燃?xì)廨啓C(jī)的污染氣體數(shù)據(jù)見文獻(xiàn)［9］,燃?xì)廨啓C(jī)爬坡限值為60 MW/h,儲能充放電成本為380 元/MWh,充放電效率取0.95,自放電率為0.05%,燃?xì)廨啓C(jī)及儲能備用容量最小比例均取0.1。為模擬電力市場環(huán)境,本文通過2019年美國PJM市場的運(yùn)行數(shù)據(jù)模擬得到購售電電價、調(diào)頻容量以及調(diào)頻里程價格,價格曲線如圖3所示,需求響應(yīng)價格參考《廣州市虛擬電廠實(shí)施細(xì)則》,同時假設(shè)虛擬電廠在0∶00—3∶00以及14∶00—16∶00時段參與需求響應(yīng)市場。本算例中置信度取0.95,風(fēng)險偏好系數(shù)取0.7。

圖2 虛擬電廠內(nèi)部源-荷出力曲線

圖3 不同市場價格曲線圖

3.2 算例結(jié)果分析

通過蒙特卡洛模擬得到多組場景后,取發(fā)生概率最大的場景8進(jìn)行結(jié)果分析。

3.2.1 日前結(jié)果分析

日前階段虛擬電廠參與多品種交易的仿真結(jié)果如圖4所示。由仿真結(jié)果可知,時段22∶00—24∶00以及時段0∶00—3∶00,虛擬電廠內(nèi)部燃?xì)廨啓C(jī)接近最大出力,同時風(fēng)電機(jī)組功率被滿額消納,由于此時段電能量市場價格高于調(diào)頻容量價格,在滿足內(nèi)部功率平衡需求后,虛擬電廠內(nèi)部燃?xì)廨啓C(jī)和風(fēng)電機(jī)組選擇將大部分功率出售至電能量市場實(shí)現(xiàn)利潤最大化。相反,時段4∶00—12∶00以及時段16∶00—22∶00,由于調(diào)頻容量價格高于電能量市場價格,此時段內(nèi)燃?xì)廨啓C(jī)在滿足內(nèi)部功率平衡需求的基礎(chǔ)上,盡可能地減小功率,從而最大化地利用多余容量來參與調(diào)頻市場獲取更多利潤。風(fēng)電機(jī)組在滿足內(nèi)部功率平衡需求的基礎(chǔ)上同時參與電能量市場和調(diào)頻市場,實(shí)現(xiàn)了風(fēng)電功率的滿額消納,表明虛擬電廠參與多品種交易有利于新能源的消納。

圖4 虛擬電廠參與多品種交易仿真結(jié)果

日前階段虛擬電廠內(nèi)部儲能參與調(diào)頻市場及需求響應(yīng)市場交易的仿真結(jié)果如圖5所示。由仿真結(jié)果可知,在需求響應(yīng)時段0∶00—3∶00或14∶00—16∶00,為實(shí)現(xiàn)利潤最大化,儲能在該時段內(nèi)盡可能地放電或充電以獲取更多的填谷或削峰需求響應(yīng)量,在此基礎(chǔ)上,儲能同時參與調(diào)頻市場。結(jié)果表明,虛擬電廠參與多品種交易有利于內(nèi)部儲能的靈活調(diào)控,在獲取更多利潤的同時能夠承擔(dān)削峰填谷的任務(wù),有利于系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

圖5 儲能參與需求響應(yīng)及調(diào)頻市場仿真

3.2.2 實(shí)時結(jié)果分析

為充分分析實(shí)時階段虛擬電廠內(nèi)部各類資源參與調(diào)頻市場的交易結(jié)果,因時段6∶00—7∶00燃?xì)廨啓C(jī)、儲能和風(fēng)電機(jī)組均參與調(diào)頻市場,取該時段內(nèi)的調(diào)頻里程分解結(jié)果進(jìn)行分析,如圖6所示。

圖6 各類資源實(shí)時調(diào)頻里程分解結(jié)果

由圖6分析可知,當(dāng)調(diào)度中心下達(dá)5 min實(shí)時調(diào)頻指令后,由于燃?xì)廨啓C(jī)爬坡約束的存在,虛擬電廠內(nèi)部的儲能及風(fēng)電機(jī)組承擔(dān)了大部分的調(diào)頻里程任務(wù)。其中,向上調(diào)頻里程首先由燃?xì)廨啓C(jī)承擔(dān),當(dāng)燃?xì)廨啓C(jī)達(dá)到爬坡上限時,儲能參與承擔(dān)剩余的調(diào)頻里程任務(wù);向下調(diào)頻里程大部分由運(yùn)行成本較低且容量足夠的風(fēng)電機(jī)組承擔(dān),且風(fēng)電機(jī)組首先承擔(dān)調(diào)頻里程的任務(wù)。風(fēng)電機(jī)組參與調(diào)頻里程任務(wù)達(dá)到日前確定的向下調(diào)頻容量限值時,調(diào)節(jié)成本較低的燃?xì)廨啓C(jī)參與調(diào)頻,當(dāng)燃?xì)廨啓C(jī)調(diào)節(jié)出力達(dá)到爬坡限制后,剩余部分再由儲能承擔(dān)。結(jié)果表明風(fēng)電機(jī)組在調(diào)頻任務(wù)上可以扮演更重要的角色,可以滿足新型電力系統(tǒng)的實(shí)時平衡調(diào)節(jié)需求。

3.3 算例對比分析

為分析虛擬電廠參與多交易品種的優(yōu)越性,分別對比分析日前階段虛擬電廠參與不同市場交易的經(jīng)濟(jì)收益。表2為虛擬電廠參與單-多交易品種的收益對比,“√”代表虛擬電廠參與該市場交易,“×”代表虛擬電廠未參與該市場交易,序號1～7代表虛擬電廠參與市場交易的七種場景。

由表2可知,隨著虛擬電廠參與交易品種種類的增多,虛擬電廠經(jīng)濟(jì)性不斷提高,表明虛擬電廠參與多市場交易有利于內(nèi)部資源的充分利用。分析序號3場景時發(fā)現(xiàn)當(dāng)虛擬電廠只參與需求響應(yīng)市場交易時,風(fēng)電機(jī)組出現(xiàn)大量棄風(fēng)現(xiàn)象;分析序號5、6及序號7場景時發(fā)現(xiàn)虛擬電廠內(nèi)部風(fēng)電機(jī)組功率被滿額消納,無棄風(fēng)現(xiàn)象發(fā)生,同時虛擬電廠經(jīng)濟(jì)性得到大幅度提高。以上對比表明虛擬電廠參與多品種交易不僅有利于經(jīng)濟(jì)性的提高,同時有利于可再生能源的消納。分別對比分析序號1及序號5場景、序號2及序號6場景、序號4及序號7場景發(fā)現(xiàn),虛擬電廠經(jīng)濟(jì)性大幅度提高,表明當(dāng)虛擬電廠參與包括需求響應(yīng)市場在內(nèi)的多交易品種時,不僅提高經(jīng)濟(jì)性,同時減小系統(tǒng)的削峰填谷壓力,提高系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。

表3為虛擬電廠參與多品種交易的收入分布情況。分析燃?xì)廨啓C(jī)收入時發(fā)現(xiàn),由于出力成本的存在,燃?xì)廨啓C(jī)更傾向于參與調(diào)頻市場。分析儲能收入時發(fā)現(xiàn),盡管儲能存在出力成本,儲能仍更傾向于參與價格更高的需求響應(yīng)交易以獲取最大利潤。結(jié)合圖1分析風(fēng)電機(jī)組收入時發(fā)現(xiàn)在時段0∶00—5∶00時,售電價格高于調(diào)頻容量價格,因此為實(shí)現(xiàn)利潤最大化,風(fēng)電機(jī)組功率基本參與電能量市場,其余時段參與調(diào)頻市場。由上可知,虛擬電廠參與多品種交易時內(nèi)部各類資源相互配合以實(shí)現(xiàn)利潤最大化。

表3 虛擬電廠參與三交易品種收入分析

4 結(jié)束語

本文根據(jù)廣東省電力現(xiàn)貨市場交易相關(guān)規(guī)則,構(gòu)建虛擬電廠參與電力現(xiàn)貨市場交易的優(yōu)化調(diào)控模型并求解得到最優(yōu)調(diào)控策略。通過算例仿真分析,得到如下結(jié)論。

(1) 日前-實(shí)時多時間尺度下仿真結(jié)果表明,虛擬電廠參與多品種交易不僅有利于自身經(jīng)濟(jì)效益的提高,還有利于新能源消納,減小系統(tǒng)削峰填谷壓力。

(2) 實(shí)時階段仿真結(jié)果表明,虛擬電廠收到系統(tǒng)下發(fā)的調(diào)頻指令后,優(yōu)先調(diào)控風(fēng)電和燃?xì)廨啓C(jī)完成調(diào)頻任務(wù),儲能則負(fù)責(zé)余下的調(diào)頻里程缺額,三者共同協(xié)作保障虛擬電廠的調(diào)頻精度。

(3) 通過多市場交易對比發(fā)現(xiàn),虛擬電廠在參與多品種交易時調(diào)頻市場和需求響應(yīng)市場對比電能量市場發(fā)揮更加重要的作用,說明虛擬電廠參與多品種交易時以輔助服務(wù)市場為主,能量市場為輔。