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【摘 要】分布式储能在未来电网广泛应用是必然趋势，作为需求侧资源，在电力市场环境下，如何参与电网运行是一个重要问题。
【关键词】电力市场;分布式储能;聚合商;调峰;调度模型
中图分类号：TM73文献标识码：A
1分布式储能聚合参与调度架构
分布式储能聚合参与电网调度架构如图1所示。DESAP通过与分布式储能业主签订合同获得其代理权，由DESAP负责在分布式储能侧安装信息采集和控制设备，分布式储能与DESAP之间的数据传递和设备控制都以自动化方式进行。考虑到各个分布式储能在参与调峰过程的贡献差异，DESAP向分布式储能支付费用时应基于分布式储能的调峰效果支付电量费用，包括充电电量费用和放电电量费用。DESAP根据所辖区域内分布式储能充放电行为的历史数据，预测未来一段时间的闲置容量，并将其聚合，根据聚合的可控容量制定报价策略，以独立的市场主体向电力交易中心提交出力和报价信息;按照市场规则出清各市场主体的中标电量，电力交易中心将中标情况交给调度中心进行安全校核及阻塞管理，确定最终的中标电量;调度中心将中标电量以充放电指令反馈给DESAP，再由DESAP下达至区域内分布式储能执行。在这个过程中，DESAP充当中间商，传递信息流，分布式储能执行指令，通过电网实现能量流的传递。
2市场环境下DESAP参与调峰途径
智能电网环境下，需求响应资源控制更加精准，集群作用显著且波动性小，分布式储能将资源响应控制权交给DESAP，具有响应快、成本低的优点，可以为电力市场提供优质的调峰产品。同时DESAP由大量小容量的分布式储能聚合而成，少数分布式储能未及时响应DESAP下达的指令对整体影响很小，提高其提供调峰产品的可靠性。随着电力市场化改革，调峰辅助服务也将不再传统地依靠调度中心决定，而是由各个市场主体主动参与，发挥市场在资源配置中的决定性作用。
新能源消纳与深度调峰资源匮乏的矛盾日益突出，DESAP参与深度调峰辅助服务可以有效缓解该问题。不同于调峰机组在深度调峰交易市场上申报的是深度调峰电量和申报价格，DESAP上报负荷需求调峰电量和申报价格，其中负荷需求调峰电量是指深度调峰辅助服务市场开启时段，DESAP主动申请增加负荷需求的电量。为了避免DESAP在深度调峰资源匮乏的地区哄抬报价获取暴利，对申报价格设置上限约束。电力交易中心对调峰机组和DESAP的申报电量统一对待，按照统一边际成本结算深度调峰补偿费用。DESAP在深度调峰交易市场上竞标成功后，电网按照中标电量对其充电，DESAP需向电网支付充电费用，充电费用按同时段能量市场实时电价结算。因此，DESAP参与深度调峰交易市场既能以低价格对储能设备充电，同时能获得深度调峰补偿费用。尽管我国大部分地区电力供应过剩，然而阶段性、地域性的电力供应紧张仍时有发生，通过需求响应是实现负荷削峰的重要手段。需求侧竞价是实现需求响应的一种机制，是用户通过改变自身用电行为，主动参与市场竞争以获取相应的经济补偿。DESAP以市场竞标的方式参与需求侧竞价，为了削减电网的尖峰负荷，DESAP在需求侧行使发电商的职能，向电力交易中心提供出力和期望价格。与发电商相比，DESAP位于需求侧，直接向负荷供电降低社会成本;与可中断负荷用户相比，DESAP不需要考虑缺电引起的停电损失。电力交易中心按照统一边际成本结算DESAP和可中断负荷用户的中标电量与补偿价格。DESAP按照调度中心的放电指令向负荷供电，电网需向DESAP支付放电费用，放电费用按同时段能量市场实时电价结算。因此，DESAP在需求侧竞价中获得“削峰”补偿费用，同时能以高价格放电。
3模型求解
3.1算法
3.1.1潮流算法
低压主动配电网多DG接入情境下分布式储能容量的配置情况。配电系统有很多与输电系统不同的特征，如系统拓扑结构一般为辐射性树状、电压等级较输电网低、支路电阻不能忽略等，无法应用快速解耦法。同时在进行系统潮流计算时收敛性问题非常突出，使用牛拉法时初值问题可能会导致结果发散。
3.1.2遗传算法
遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。具有并行性、自适应寻优等特点，适合同时对多个储能功率计算的要求，所以这里采用遗传算法作为分布式储能容量优化模型的求解算法。将遗传算法生成的每一个个体用八位二进制数来进行编码，之后带入设定情景进行适应度函数（目标函数）计算，通过遗传操作提高适应度高的个体进入下一代的几率，通过交叉、变异等操作以模仿生物界产生新的个体防止整个种群陷入局部最优的早熟现象。将新一代种群按照上述方法重复实验，直到满足终止条件得出优解。
3.2求解流程
通过采用遗传算法生成储能容量的初始种群，得到对应目标函数值以寻求各分布式储能较优容量解，并保留到算法下一代。通过筛选优化，以寻求不同DG准入容量情景下储能容量的佳配置方案。在遗传算法内采用前推回代方法进行潮流计算，由潮流计算后所得各节点电压幅值等参数作为约束条件，若不满足约束条件，则降低该个体在种群当中的适应度直至淘汰。上述过程模拟为某时间段储能容量求解，若在储能规定的持续运行时间内储能容量约束指标SOC一直符合要求，则保留结果并进行分析，否则仍然需要剔除该组数据。将最后符合约束条件的各时间段所得数据统一整理，选取能够满足DG任何出力下的储能容量作为最优方案。
3.3DESAP实时调度优化模型
DESAP要在深度调峰、削峰时段按照日前中标电量执行充放电行为。当实际的聚合可控容量存在预测偏差时，DESAP对日前调度的执行结果小于中标电量，需要对其进行罚款，以降低电网调度成本。DESAP除了参与深度调峰和削峰获取补偿费用，还可以在其余时段出力，利用能量市场的价格差获利，同时降低因预测偏差带来的罚款。此外，考虑到电池损耗，DESAP需要向分布式储能用户支付补偿费用。
结束语
新能源电力系统的发展对电网调峰能力提出了极大挑战，电网利用储能装置实施削峰填谷，参与需求响应，可以减少电网调峰压力，提高电网运行效率。储能技术进步和需求侧演化发展使得分布式储能在电力系统中广泛应用，然而分布式储能的应用特性决定了其在空间上的接入点布局呈分散性，且其容量较小，难以为电网直接调度利用。通过聚合管理可以充分挖掘分布式储能的利用价值，同时具有调度方式灵活的优点。另一方面，新一轮电力体制改革全面启动，电力市场化建设加速进行，诸多省份已允许电储能资源以独立的市场主体参与电网运行，这也给分布式储能如何在电力市场环境下参与电网调峰带来新的问题。综上所述，以上内容就是对面向电力市场的分布式储能聚合参与电网调峰的论述。
参考文献：
[1]丁小龙.分布式电源和储能融合应用前景分析[J].智能建筑与智慧城市，2018（11）：109-110.
[2]刘辉，张磊，张俊杰，王顺森，谢永慧.基于压缩空气储能的分布式能源系统热力学特性分析[J].节能技术，2018，36（04）：325-330.
[3]李秀磊，耿光飞，季玉琦，陸凌芝.含分布式电源的配电网中电池储能系统运行策略[J].电力自动化设备，2017，37（11）：59-65.
[4]陈卓，杨子龙，郭立东，陈媛媛，王一波.分布式光伏+储能系统的关键技术研究[J].太阳能，2017（10）：39-41.
[5]竺庆茸，黄文杰，徐修华，张韬.分布式能源对主动配电网谐波特性影响的研究[J].电力工程技术，2017，36（05）：93-97+108.
（作者单位：国网山东省电力公司泰安供电公司）
【关键词】电力市场;分布式储能;聚合商;调峰;调度模型
中图分类号：TM73文献标识码：A
1分布式储能聚合参与调度架构
分布式储能聚合参与电网调度架构如图1所示。DESAP通过与分布式储能业主签订合同获得其代理权，由DESAP负责在分布式储能侧安装信息采集和控制设备，分布式储能与DESAP之间的数据传递和设备控制都以自动化方式进行。考虑到各个分布式储能在参与调峰过程的贡献差异，DESAP向分布式储能支付费用时应基于分布式储能的调峰效果支付电量费用，包括充电电量费用和放电电量费用。DESAP根据所辖区域内分布式储能充放电行为的历史数据，预测未来一段时间的闲置容量，并将其聚合，根据聚合的可控容量制定报价策略，以独立的市场主体向电力交易中心提交出力和报价信息;按照市场规则出清各市场主体的中标电量，电力交易中心将中标情况交给调度中心进行安全校核及阻塞管理，确定最终的中标电量;调度中心将中标电量以充放电指令反馈给DESAP，再由DESAP下达至区域内分布式储能执行。在这个过程中，DESAP充当中间商，传递信息流，分布式储能执行指令，通过电网实现能量流的传递。
2市场环境下DESAP参与调峰途径
智能电网环境下，需求响应资源控制更加精准，集群作用显著且波动性小，分布式储能将资源响应控制权交给DESAP，具有响应快、成本低的优点，可以为电力市场提供优质的调峰产品。同时DESAP由大量小容量的分布式储能聚合而成，少数分布式储能未及时响应DESAP下达的指令对整体影响很小，提高其提供调峰产品的可靠性。随着电力市场化改革，调峰辅助服务也将不再传统地依靠调度中心决定，而是由各个市场主体主动参与，发挥市场在资源配置中的决定性作用。
新能源消纳与深度调峰资源匮乏的矛盾日益突出，DESAP参与深度调峰辅助服务可以有效缓解该问题。不同于调峰机组在深度调峰交易市场上申报的是深度调峰电量和申报价格，DESAP上报负荷需求调峰电量和申报价格，其中负荷需求调峰电量是指深度调峰辅助服务市场开启时段，DESAP主动申请增加负荷需求的电量。为了避免DESAP在深度调峰资源匮乏的地区哄抬报价获取暴利，对申报价格设置上限约束。电力交易中心对调峰机组和DESAP的申报电量统一对待，按照统一边际成本结算深度调峰补偿费用。DESAP在深度调峰交易市场上竞标成功后，电网按照中标电量对其充电，DESAP需向电网支付充电费用，充电费用按同时段能量市场实时电价结算。因此，DESAP参与深度调峰交易市场既能以低价格对储能设备充电，同时能获得深度调峰补偿费用。尽管我国大部分地区电力供应过剩，然而阶段性、地域性的电力供应紧张仍时有发生，通过需求响应是实现负荷削峰的重要手段。需求侧竞价是实现需求响应的一种机制，是用户通过改变自身用电行为，主动参与市场竞争以获取相应的经济补偿。DESAP以市场竞标的方式参与需求侧竞价，为了削减电网的尖峰负荷，DESAP在需求侧行使发电商的职能，向电力交易中心提供出力和期望价格。与发电商相比，DESAP位于需求侧，直接向负荷供电降低社会成本;与可中断负荷用户相比，DESAP不需要考虑缺电引起的停电损失。电力交易中心按照统一边际成本结算DESAP和可中断负荷用户的中标电量与补偿价格。DESAP按照调度中心的放电指令向负荷供电，电网需向DESAP支付放电费用，放电费用按同时段能量市场实时电价结算。因此，DESAP在需求侧竞价中获得“削峰”补偿费用，同时能以高价格放电。
3模型求解
3.1算法
3.1.1潮流算法
低压主动配电网多DG接入情境下分布式储能容量的配置情况。配电系统有很多与输电系统不同的特征，如系统拓扑结构一般为辐射性树状、电压等级较输电网低、支路电阻不能忽略等，无法应用快速解耦法。同时在进行系统潮流计算时收敛性问题非常突出，使用牛拉法时初值问题可能会导致结果发散。
3.1.2遗传算法
遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。具有并行性、自适应寻优等特点，适合同时对多个储能功率计算的要求，所以这里采用遗传算法作为分布式储能容量优化模型的求解算法。将遗传算法生成的每一个个体用八位二进制数来进行编码，之后带入设定情景进行适应度函数（目标函数）计算，通过遗传操作提高适应度高的个体进入下一代的几率，通过交叉、变异等操作以模仿生物界产生新的个体防止整个种群陷入局部最优的早熟现象。将新一代种群按照上述方法重复实验，直到满足终止条件得出优解。
3.2求解流程
通过采用遗传算法生成储能容量的初始种群，得到对应目标函数值以寻求各分布式储能较优容量解，并保留到算法下一代。通过筛选优化，以寻求不同DG准入容量情景下储能容量的佳配置方案。在遗传算法内采用前推回代方法进行潮流计算，由潮流计算后所得各节点电压幅值等参数作为约束条件，若不满足约束条件，则降低该个体在种群当中的适应度直至淘汰。上述过程模拟为某时间段储能容量求解，若在储能规定的持续运行时间内储能容量约束指标SOC一直符合要求，则保留结果并进行分析，否则仍然需要剔除该组数据。将最后符合约束条件的各时间段所得数据统一整理，选取能够满足DG任何出力下的储能容量作为最优方案。
3.3DESAP实时调度优化模型
DESAP要在深度调峰、削峰时段按照日前中标电量执行充放电行为。当实际的聚合可控容量存在预测偏差时，DESAP对日前调度的执行结果小于中标电量，需要对其进行罚款，以降低电网调度成本。DESAP除了参与深度调峰和削峰获取补偿费用，还可以在其余时段出力，利用能量市场的价格差获利，同时降低因预测偏差带来的罚款。此外，考虑到电池损耗，DESAP需要向分布式储能用户支付补偿费用。
结束语
新能源电力系统的发展对电网调峰能力提出了极大挑战，电网利用储能装置实施削峰填谷，参与需求响应，可以减少电网调峰压力，提高电网运行效率。储能技术进步和需求侧演化发展使得分布式储能在电力系统中广泛应用，然而分布式储能的应用特性决定了其在空间上的接入点布局呈分散性，且其容量较小，难以为电网直接调度利用。通过聚合管理可以充分挖掘分布式储能的利用价值，同时具有调度方式灵活的优点。另一方面，新一轮电力体制改革全面启动，电力市场化建设加速进行，诸多省份已允许电储能资源以独立的市场主体参与电网运行，这也给分布式储能如何在电力市场环境下参与电网调峰带来新的问题。综上所述，以上内容就是对面向电力市场的分布式储能聚合参与电网调峰的论述。
参考文献：
[1]丁小龙.分布式电源和储能融合应用前景分析[J].智能建筑与智慧城市，2018（11）：109-110.
[2]刘辉，张磊，张俊杰，王顺森，谢永慧.基于压缩空气储能的分布式能源系统热力学特性分析[J].节能技术，2018，36（04）：325-330.
[3]李秀磊，耿光飞，季玉琦，陸凌芝.含分布式电源的配电网中电池储能系统运行策略[J].电力自动化设备，2017，37（11）：59-65.
[4]陈卓，杨子龙，郭立东，陈媛媛，王一波.分布式光伏+储能系统的关键技术研究[J].太阳能，2017（10）：39-41.
[5]竺庆茸，黄文杰，徐修华，张韬.分布式能源对主动配电网谐波特性影响的研究[J].电力工程技术，2017，36（05）：93-97+108.
（作者单位：国网山东省电力公司泰安供电公司）