孫勇,李寶聚,時(shí)雨,楊瑞,付小標(biāo),王堯

(1.國網(wǎng)吉林省電力有限公司,長春市 130000;2.國網(wǎng)吉林省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,長春市 130021,3.北京清能互聯(lián)科技有限公司,北京市 100084)

0 引 言

近年來,國家能源局等電力監(jiān)管部門逐步引入競爭機(jī)制來改善電力行業(yè)壟斷分配模式,以促進(jìn)電力企業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展[1-2]。電力市場的建立為電力行業(yè)的內(nèi)部競爭奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),也為供需平衡、消納新能源提供了新思路[3-4]。隨著時(shí)間推移,傳統(tǒng)火電機(jī)組將逐步被淘汰,在引導(dǎo)新能源發(fā)電平價(jià)上網(wǎng)的過程中,出現(xiàn)了電網(wǎng)用戶高度依賴新能源機(jī)組供電的新形式[5]。在此背景下,如何在保證電力供應(yīng)的前提下建立更為合理的電價(jià)平衡機(jī)制、保障電力供應(yīng)也成為了現(xiàn)階段重點(diǎn)關(guān)注問題[6-7]。

我國電力大用戶是指用電電壓等級較高、用電容量超過一定規(guī)模、用電負(fù)荷比較穩(wěn)定的用戶。在配電網(wǎng)中,電力大用戶特指10 kV以上可直接參與電力市場的用戶。電力大用戶在運(yùn)營期間會配備儲能裝置以預(yù)防突發(fā)的電力中斷、電壓質(zhì)量較低等問題。但在實(shí)際生產(chǎn)中,其儲能裝置往往處于閑置狀態(tài),若能引導(dǎo)電力大用戶參與電力市場進(jìn)行售電,對改善電力市場環(huán)境、激勵(lì)儲能發(fā)展、保障電力供應(yīng)具有重要意義[8]。為此,英國、德國、法國等業(yè)界開展了諸多探索與實(shí)踐,針對儲能設(shè)備在能量市場、輔助服務(wù)市場、容量市場、電能質(zhì)量方面進(jìn)一步開展探索工作[9]。

在探索如何引導(dǎo)電力大用戶參與售電交易及電力保供的過程中,文獻(xiàn)[10]提出了一個(gè)考慮配電和輸電批發(fā)市場之間相互作用的配電市場清算機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了兼顧配電系統(tǒng)運(yùn)營商和獨(dú)立系統(tǒng)運(yùn)營商的批發(fā)市場清算,但尚未考慮新能源機(jī)組參與市場的售電行為;文獻(xiàn)[11]為了提高電能質(zhì)量提出了一種獎(jiǎng)懲規(guī)則與分級規(guī)則,但研究過程中尚未考慮博弈主體的物理特殊性;文獻(xiàn)[12]設(shè)計(jì)了一種兼顧現(xiàn)貨交易與中長期實(shí)物合同的市場出清模型,考慮了電網(wǎng)阻塞協(xié)同管理優(yōu)化方法,提高了日前市場和實(shí)時(shí)平衡兩階段出清交易方的收益;文獻(xiàn)[13]提出了考慮電源類型、發(fā)電補(bǔ)貼、過網(wǎng)費(fèi)和售電商相互影響的非合作博弈模型,發(fā)現(xiàn)當(dāng)系統(tǒng)達(dá)到納什均衡狀態(tài)時(shí),可提高售電商運(yùn)營收益;文獻(xiàn)[14]提出了一種配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)統(tǒng)一出清的主從博弈雙層調(diào)度模型,對緩解網(wǎng)絡(luò)阻塞有著積極作用;文獻(xiàn)[15]研究了在考慮分時(shí)電價(jià)的基礎(chǔ)上,如何兼并冷機(jī)外殼制造商的工業(yè)負(fù)荷控制和氣候控制方案,可通過優(yōu)化調(diào)度在高峰時(shí)段減少額外需求;文獻(xiàn)[16]提出了一個(gè)帶有平衡約束的數(shù)學(xué)模型,以研究能源系統(tǒng)整合背景下電力和供熱市場以盈利為目的的聯(lián)合市場模型,但研究過程尚未考慮儲能裝置的影響;文獻(xiàn)[17]針對風(fēng)-光-氫多主體能源系統(tǒng)的合作運(yùn)行展開研究,通過求解合作博弈模型得到了電能交易方式,但合作博弈模型與市場的實(shí)際出清存在一定差異。綜上所述,以往研究對電力市場的運(yùn)行機(jī)制及參與方的報(bào)價(jià)策略進(jìn)行了初步探索。而現(xiàn)階段針對棄風(fēng)與缺電并存的現(xiàn)象,如何引導(dǎo)電力大用戶參與售電,推進(jìn)電能平價(jià)上網(wǎng)、保障電力供應(yīng),是亟待解決的關(guān)鍵問題。

本文設(shè)計(jì)了一種引導(dǎo)大用戶參與電力保供的市場交易機(jī)制,著重解決風(fēng)電等新能源機(jī)組并網(wǎng)引起的分時(shí)缺電問題,該方法適用于含儲能設(shè)備的多類型電力大用戶。首先,建立考慮電力大用戶參與電力保供的配電市場出清模型;在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建各參與主體的最大化收益模型,將提升電力保供能力的市場出清問題轉(zhuǎn)化為多主體非合作博弈問題;其次,采用自適應(yīng)交替方向乘子法(self-adaptation alternating direction method of multipliers,SA-ADMM)針對子問題進(jìn)行迭代求解,并得到市場出清結(jié)果及參與主體的最佳調(diào)度策略;最后,通過算例驗(yàn)證所提模型的有效性,并進(jìn)一步分析電力大用戶的市場行為。

1 面向電力保供的配電市場交易機(jī)制分析

由于可再生能源機(jī)組出力具有一定隨機(jī)性,因此電網(wǎng)公司制定的輸電計(jì)劃與實(shí)際運(yùn)行存在一定偏差,若能引導(dǎo)電力大用戶在配電市場中售電,對于特殊時(shí)段的電力保供尤為重要。下面針對配電市場多主體交易機(jī)制及電力保供策略進(jìn)行分析。

1.1 提升配電網(wǎng)電力保供能力的點(diǎn)對點(diǎn)交易策略

本文提出的提升配電網(wǎng)電力保供能力的策略為:電網(wǎng)公司引導(dǎo)電力大用戶在風(fēng)電大發(fā)期間存儲更多的電能,并鼓勵(lì)其在市場上售電。電力大用戶則會自發(fā)地調(diào)整儲能設(shè)備的調(diào)度方式,并在電力缺口期間售電。其策略調(diào)整如圖1所示。

圖1 電力大用戶參與電力保供的儲能調(diào)度Fig.1 Energy storage scheduling for large power users to participate in power supply preservation

如圖1所示,電力大用戶調(diào)度儲能在日常運(yùn)營中充電,既能配合電網(wǎng)公司保障電力供應(yīng),還可在配電市場中套利。

1.2 基于電力保供的配電市場多主體交易機(jī)制分析

本文所提出的交易機(jī)制是基于日前市場開展的,售電公司和購電公司隸屬于不同利益主體,電力市場出清過程為多方博弈過程,交易流程如圖2所示。

圖2 電力大用戶參與市場交易的過程Fig.2 The process of participation of large electricity users in market transactions

如圖2所示,電力市場點(diǎn)對點(diǎn)交易的參與主體包括:小型火電機(jī)組、新能源機(jī)組等售電商及居民用戶、電力大用戶等。其中電力大用戶配備儲能單元,在電力交易過程既可從售電公司購電存儲進(jìn)行生產(chǎn)備用,也可利用儲能裝置放電在特定時(shí)段參與電力保供。

2 面向電力保供的配電市場出清模型

配電市場出清的目的是為了實(shí)現(xiàn)電力資源的最大化社會福利,使系統(tǒng)供需達(dá)到平衡,下面針對電力市場日前交易出清及電力保供參與方開展建模。

2.1 面向電力保供的配電市場出清模型

配電市場出清模型的實(shí)質(zhì)是滿足電力公司運(yùn)行要求下的多主體最大化利益納什均衡模型,出清過程目標(biāo)函數(shù)可表示為:

(1)

式中:S為配電市場最大化社會效益函數(shù);Pd、Pg分別為一般用戶負(fù)荷與發(fā)電側(cè)的功率;πd、πg(shù)分別為一般負(fù)荷與發(fā)電側(cè)的報(bào)價(jià);Mu為電力大用戶的購電/售電總支出。

根據(jù)電力市場交易規(guī)則,上級電力調(diào)度機(jī)構(gòu)會將次日負(fù)荷預(yù)測曲線進(jìn)行公布,在此情況下,電力大用戶參與電力市場有兩種模式:電力儲備模式(S1)和電力保供模式(S2),可表示為:

(2)

本文方法適用于多類電力大用戶,為方便研究本文主要考慮包括電制氫機(jī)組(power to gas,P2G)、儲熱式電鍋爐機(jī)組(storage electric boiler,SEB)在內(nèi)的兩類典型電力大用戶,P2G與SEB在制造天然氣與熱力過程中配備大容量儲能,符合點(diǎn)對點(diǎn)交易機(jī)制的需求。兩階段市場出清的目的是使電能達(dá)到供需平衡,可表示為:

(3)

第一階段交易根據(jù)預(yù)測結(jié)果開展交易,第二階段則主要考慮在實(shí)際運(yùn)行中可能出現(xiàn)的電力缺口進(jìn)行電力交易。最終出清結(jié)果會以輸電方案的形式上報(bào)電網(wǎng)公司,并制定輸電計(jì)劃,下面針對不同參與主體構(gòu)建優(yōu)化運(yùn)行模型。

2.2 新能源機(jī)組運(yùn)行模型

新能源機(jī)組作為電力市場中的主要售電主體,主要表現(xiàn)為以下特點(diǎn):新能源機(jī)組上網(wǎng)電價(jià)基本恒定;新能源機(jī)組出力存在不確定性,需考慮出力的概率特征。

1) 新能源機(jī)組的最大化利益模型為:

(4)

2) 新能源機(jī)組的功率平衡約束為:

(5)

3) 新能源機(jī)組運(yùn)行約束可表示為:

(6)

2.3 火電機(jī)組運(yùn)行模型

電力市場中小型火電機(jī)組采用階梯式電價(jià)參與出清,其收益主要來源于售電。

1) 小型火電機(jī)組收益函數(shù)為:

(7)

2) 火電機(jī)組功率約束為:

(8)

除功率限額約束外,火電機(jī)組運(yùn)行時(shí)機(jī)組出力及機(jī)組爬坡過程也存在約束。

3) 火電機(jī)組出力約束為:

(9)

4) 火電機(jī)組爬坡約束為:

(10)

2.4 P2G機(jī)組運(yùn)行模型

P2G利用電解水技術(shù)制造氫氣進(jìn)行銷售,能量轉(zhuǎn)換效率可達(dá)到70%,利用電能制造氫氣及甲烷并銷售給居民用戶、氫氣站等賺取收益,其內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 P2G機(jī)組結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Diagram of P2G equipment

1) P2G機(jī)組收益可表示為:

(11)

2) P2G內(nèi)部電能平衡約束可表示為:

(12)

(a)電解槽運(yùn)行模型。

P2G機(jī)組穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí),電解槽的產(chǎn)氫速率和電解槽的耗電功率線性近似關(guān)系可表示為:

(13)

電解槽功率約束可表示為:

(14)

(b)壓縮機(jī)運(yùn)行模型。

為進(jìn)一步將氫氣轉(zhuǎn)化為甲烷,需利用壓縮機(jī)將氫氣進(jìn)行壓縮,壓縮機(jī)耗的電功率需滿足:

(15)

(c)甲烷化反應(yīng)器運(yùn)行模型。

將壓縮后的氫氣與二氧化碳與一氧化碳進(jìn)行反應(yīng)可制成甲烷,其耗電量可表示為:

(16)

其中甲烷量和氫氣量之間的關(guān)系可表示為:

(17)

式中:vc為甲烷化反應(yīng)器轉(zhuǎn)化效率。

3) 蓄電池模型。

儲能系統(tǒng)運(yùn)行模型可表示為:

(18)

2.5 SEB主體運(yùn)行模型

SEB是在電鍋爐基礎(chǔ)上增加蓄熱罐及蓄電池以代替熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組進(jìn)行供熱的新型裝置,轉(zhuǎn)化效率可達(dá)90%,其內(nèi)部結(jié)構(gòu)及組成如圖4所示。

圖4 SEB機(jī)組示意圖Fig.4 Diagram of the SEB equipment

SEB機(jī)組通過消耗電能生產(chǎn)熱能,并銷售給居民用戶,還可在配電市場中售電賺取額外收益。

1) SEB最大化效益模型可表示為:

(19)

2) SEB熱能平衡約束可表示為:

(20)

3) 電熱爐模型。

電熱爐是主要發(fā)熱設(shè)備,其模型可表示為:

(21)

式中:ηEB為電轉(zhuǎn)熱的效率。

電熱爐運(yùn)行過程能量平衡約束為:

(22)

SEB蓄電池功能及模型與P2G中的蓄電池相似,此處不再贅述。在建立電力市場中各參與主體數(shù)學(xué)模型及市場出清模型的基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步采用合適的算法求解該模型,得到市場的出清結(jié)果。

3 基于SA-ADMM的多主體市場出清模型求解

本文所提電力市場的兩階段出清過程為非合作博弈過程。由于各參與主體間存在信息壁壘,故市場出清的過程中,需針對多目標(biāo)函數(shù)開展分布式求解計(jì)算。本文利用SA-ADMM形式一致性原理分解目標(biāo)函數(shù)并對其進(jìn)行迭代求解,既保證了兩階段市場出清模型的最優(yōu)解,又保護(hù)了各參與者的隱私信息。

3.1 自適應(yīng)交替方向乘子法

SA-ADMM的主體思想是將原始目標(biāo)函數(shù)擴(kuò)展為拉格朗日函數(shù),以保證優(yōu)化過程變量間的約束關(guān)系,原函數(shù)可表示為:

(23)

式中:f1,…,fn為目標(biāo)函數(shù);a1,…,an,B為等式約束條件系數(shù);x1,…,xn為待優(yōu)化變量。

進(jìn)一步構(gòu)建擴(kuò)展拉格朗日函數(shù)為:

(24)

式中:λ為拉格朗日乘子;ρ為懲罰因子。

與ADMM不同的是,SA-ADMM在迭代過程中針對兩階段市場出清增加了罰函數(shù)更新項(xiàng),可提升算法的收斂效果,SA-ADMM的迭代過程可表示為:

(25)

式中:r為一階段懲罰因子系數(shù);k為迭代次數(shù)。可見,算法在進(jìn)行一階段計(jì)算后,立即開展二階段計(jì)算,保證了SEB機(jī)組與P2G機(jī)組的交易中保持最優(yōu)策略。

3.2 基于SA-ADMM一致性的電力市場出清子問題

式(23)市場出清問題為多目標(biāo)條件極值問題,且變量間存在復(fù)雜線性約束條件,可利用SA-ADMM方法的形式一致性原理進(jìn)行分解計(jì)算。

1) 第一階段交易子問題:

新能源機(jī)組的市場出清最優(yōu)子問題:

(26)

火電機(jī)組的市場出清的最優(yōu)子問題:

(27)

2)第二階段交易子問題:

P2G市場出清利益最大化子問題:

(28)

SEB市場出清利益最大化子問題:

(29)

3.3 SA-ADMM迭代計(jì)算流程

利用SA-ADMM求解電力市場出清目標(biāo)函數(shù)計(jì)算流程如圖5所示。

圖5 電力市場出清模型計(jì)算流程Fig.5 Electricity market clearing model calculation process

市場出清迭代過程即可認(rèn)為是多參與主體的博弈過程,具體計(jì)算流程可表示為:

1) 建立電力市場交易目標(biāo)函數(shù)式(26)—(29)。

2) 設(shè)置收斂精度ξ=10-4,初始化迭代次數(shù)k=0,設(shè)置第一次迭代前火電機(jī)組和新能源發(fā)電的售電量,以及拉格朗日乘子λ=0、γ=0。

3)根據(jù)第一階段交易規(guī)則,求解火電機(jī)組、風(fēng)電機(jī)組、SEB、P2G的最優(yōu)子問題得到期望購電量與售電量,其中SEB、P2G機(jī)組儲電裝置可視為負(fù)荷。

4) 更新拉格朗日乘子。

5) 根據(jù)第二階段交易規(guī)則,求解SEB、P2G的售電量。

6) 再次更新拉格朗日乘子。

7) 更新迭代次數(shù),判斷是否收斂;若收斂,則輸出結(jié)果,若不收斂則返回步驟3)直至滿足收斂條件。

4 算例分析

以圖6所示的多參與主體組成的配電市場為例,來說明本文提出的提升電力保供能力的市場博弈模型的有效性。本文主要目標(biāo)為設(shè)計(jì)提升電力保供能力的配電網(wǎng)點(diǎn)對點(diǎn)交易機(jī)制,故限定SEB機(jī)組、P2G機(jī)組的報(bào)價(jià)。

圖6 電力市場交易主體Fig.6 Electricity Market Trading Subjects

圖6中P2G參數(shù)詳見文獻(xiàn)[18],SEB參數(shù)見文獻(xiàn)[19],儲能容量為2 000 kW·h,風(fēng)電機(jī)組額定容量為2 MW,參數(shù)詳見文獻(xiàn)[20],負(fù)荷如圖7所示。

圖7 電源及負(fù)荷基本參數(shù)Fig.7 Power and load basic parameters

4.1 居民用戶的電能交易結(jié)果

居民用戶根據(jù)電力價(jià)格及電力大用戶的報(bào)價(jià)選擇交易對象,得到電力市場的出清結(jié)果,如圖8所示。

圖8 居民用戶的市場出清結(jié)果Fig.8 Market clearing results for residential customers

由圖8(a)可知P2G與SEB的售電價(jià)格較低,介于風(fēng)電和火電價(jià)格之間,當(dāng)風(fēng)電功率不足時(shí),居民用戶可從電力大用戶處購電維持生活用電需求。由圖8(b)的結(jié)果可知:居民用戶主要從火電機(jī)組和風(fēng)電機(jī)組處購電,而在某些時(shí)段會選擇從P2G以及SEB機(jī)組處購電。尤其在15:00—16:00時(shí)段,風(fēng)電機(jī)組發(fā)出功率較低,P2G機(jī)組將存儲的電能銷售給居民用戶,保障了電能供給,該結(jié)果證明了本文所提模型可實(shí)現(xiàn)電力大用戶利用儲能設(shè)備保障用戶售電的基本要求。

風(fēng)電出力較低時(shí),電力大用戶憑借價(jià)格優(yōu)勢,可在配電市場中套利。而居民用戶購電成本明顯降低。

4.2 風(fēng)電、火電機(jī)組市場出清結(jié)果

本文利用SA-ADMM迭代求解得到面向電力保供的配電市場的出清模型的優(yōu)化結(jié)果如圖9所示。

圖9 電力市場發(fā)電商與居民用戶的出清結(jié)果Fig.9 Outcome of electricity market generators and residential customers

圖9(a)和9(b)分別給出了不同類型電力用戶從風(fēng)電和火電處的購電結(jié)果?？梢钥闯?風(fēng)電機(jī)組與電力大用戶的交易量明顯高于居民用戶,負(fù)荷與功率差額則是由火電機(jī)組進(jìn)行補(bǔ)充。15:00—16:00時(shí)段,風(fēng)電出力較小,僅能夠滿足SEB機(jī)組的需求,出現(xiàn)了明顯的缺電現(xiàn)象,而P2G機(jī)組需從火電機(jī)組進(jìn)行購電滿足電制氫需求。

4.3 SEB、P2G的能源管理策略分析

電力大用戶的能量管理策略行為反映了其運(yùn)行特性及其在市場出清過程中的調(diào)度方式,SEB、P2G機(jī)組的能量流調(diào)度結(jié)果如圖10所示。

圖10 電力大用戶能量調(diào)度策略Fig.10 Energy dispatching strategy for large power users

圖10(a)及圖(b)可以看出:SEB機(jī)組、P2G機(jī)組在運(yùn)行過程中各時(shí)刻總供電功率與總用電功率保持平衡,在保證用電需求的同時(shí)參與市場售電,進(jìn)一步驗(yàn)證本文算法的有效性及正確性。電力大用戶在01:00—06:00時(shí)刻利用蓄電池充電,在電價(jià)高的時(shí)刻參與市場進(jìn)行售電。其中,15:00—16:00時(shí)段,P2G機(jī)組售電量明顯增加,主要原因是由于此時(shí)段風(fēng)電功率下降,P2G、SEB機(jī)組將存儲的電能進(jìn)行銷售。

SEB和P2G參與電力市場出清后的收益結(jié)果如表1所示。由表1可知:利用儲能裝置進(jìn)行合理的優(yōu)化調(diào)度可為P2G機(jī)組以及SEB機(jī)組分別節(jié)省了4.8%和3.9%的購電成本,并提升5.4%和4.2%總收益,進(jìn)一步證明本文所提模型的有效性。

表1 電力大用戶收益對比Table 1 Comparison of revenue for large power users 元

4.4 算法收斂性分析

本文采用SA-ADMM算法計(jì)算了考慮電力大用戶售電的電力市場出清問題,收斂結(jié)果如圖11所示。

圖11 電力市場參與主體計(jì)算收斂特性Fig.11 Computational convergence characteristics of power market participants

圖11給出了電力市場出清迭代過程中各參與主體最大化子問題的計(jì)算收斂結(jié)果,在經(jīng)過38次迭代后,所有子問題實(shí)現(xiàn)收斂。

5 結(jié) 論

在電力市場體制深化改革,積極推進(jìn)市場競爭的背景下,本文建立了提升電力系統(tǒng)保供能力的點(diǎn)對點(diǎn)交易機(jī)制模型,并利用SA-ADMM算法將其分解為參與主體最大化利益子問題,最后進(jìn)行迭代求解得到市場出清結(jié)果,主要得出以下結(jié)論:

1)本文所提方法即使在新能源出力較小時(shí),依然可保證配電網(wǎng)的源荷平衡。居民用戶在購電過程中存在更多的選擇,當(dāng)其無法從新能源機(jī)組處購買低價(jià)電能時(shí),可從大用戶購買足夠的電能,降低其購電成本。

2)對于電力大用戶而言,所提面向電力保供的電力市場出清模型及SA-ADMM算法可進(jìn)一步挖掘P2G、SEB等儲能設(shè)備的電能利用能力,提升了其靈活性,參與市場過程中既提升了收益,又降低了購電成本。

3)基于SA-ADMM一般一致性原理分解得到的電力市場出清模型子問題計(jì)算收斂性好,可實(shí)現(xiàn)博弈問題的高效求解。

本文所提交易機(jī)制以配電網(wǎng)源荷平衡為基礎(chǔ)開展研究,所提出的交易機(jī)制通用性強(qiáng),適用于含儲能的多類型電力用戶。下一步將針對從經(jīng)濟(jì)性角度進(jìn)行分析,考慮主網(wǎng)供電成本和配網(wǎng)內(nèi)部發(fā)電成本等一系列問題,并從發(fā)電可靠性角度研究電力保供的最佳舉措。