考慮輔助服務含儲能區域電網運行優化

孔昱凱 溫步瀛 唐雨晨

（1. 福州大學電氣工程與自動化學院，福州 350108；2. 國網福建省電力有限公司經濟技術研究院，福州 350012）

0 引言

隨著儲能相關技術的不斷發展，儲能系統在電力系統中的應用更加廣泛，其對電網的重要性也日益提高[1-3]。負荷側儲能通過低儲高放、充當應急備用電源、平抑電網波動[4-5]等提升電能質量；電網側儲能通過削峰填谷[6-7]、調節網絡傳輸能力、增加電網備用等提高電網運行穩定性；電廠側儲能通過促進可再生能源消納[8-9]、平滑出力、降低棄風棄光現象等提升電網運行經濟性。儲能系統因其自身反應迅速、調節靈活的特性在電網中提供不同的服務，已成為電力網絡中不可或缺的一部分。

目前，我國有關儲能系統在電網中的運行政策并不完善，相關的市場化體系仍在逐步搭建，而儲能的運行方式大多為單一市場交易，即儲能系統僅參與某一種市場交易模式，諸如能量市場或調頻輔助服務市場。該模式簡單便捷，但并未充分發揮儲能的調節能力。國外的儲能電站已經形成較為完善的市場化機制，存在聯合市場交易模式，即儲能系統在同一時間內同時參與能量市場、輔助服務市場的模式。文獻[10]從能量、備用市場角度出發，提出兩階段出清模型，實現了日前日內的有效過渡。文獻[11]考慮系統中各資源最優分配，并以系統成本最小為目標構建模型，但未注重儲能系統在輔助服務市場中的貢獻。文獻[12]考慮儲能參與電力市場直接收益與間接收益，并以此建立考慮多目標的儲能優化配置雙層決策模型。上述文獻均將儲能電站視為電網的能量、備用資源，未考慮到儲能電站參與輔助服務市場的優越性。

針對該問題，文獻[13]考慮儲能參與能量、調頻市場，分析其出清電價耦合性，并提出考慮調頻的市場出清模型。文獻[14]中儲能電站參與二次調頻與可再生能源協調運行，以此構建風儲優化模型，在提高儲能利用率的同時，增加風儲聯合運行效益。文獻[15]針對儲能電站反應迅速的特性，建立儲能跟蹤自動發電控制（automatic generation control,AGC）變化的調度模型。文獻[16-17]考慮儲能與可再生能源的協調運行，量化儲能系統運行收益，降低系統總運營成本。上述文獻中儲能系統參與調頻服務，但未考慮儲能系統同時參與調峰服務、調頻服務與能量市場的運行模式。

綜上所述，儲能電站以聯合市場交易模式參與運行，是電網運行的必然趨勢。本文考慮區域電網運行過程中儲能系統對區域電網運行的作用，考慮儲能電站同時參與調峰服務、調頻服務、能量市場運行，從日前與日內兩個角度出發，以區域電網運行收益最大化為目標，構建區域電網運行優化模型，并通過算例分析儲能不同運行模式、運行狀態對區域電網運行的影響。

1 求解思路

區域電網運行過程中，儲能系統可提供多種多樣的服務，包括參與輔助服務市場、控制系統頻率、儲能系統與可再生能源的協調運行等。其中，可再生能源的不確定性與波動性是造成電網頻率不穩定的重要因素，通常通過預留一定百分比備用容量予以應對，這種方法相對粗放、保守，并在一定程度上增加了備用成本，儲能系統可以更有效地解決上述問題。本文考慮獨立儲能電站，通過其參與輔助服務市場，可有效提升電網運行的穩定性與經濟性。

對于某一區域電網而言，調峰與調頻是由調度根據出力曲線進行調節，儲能系統也是備用容量，參與調峰調頻服務可以帶來一定的經濟效益。除儲能系統外，區域電網中各機組也參與調峰調頻，均在一定范圍內提供相應的備用容量來滿足電網的需求。

根據文獻[18]中關于備用響應時間的劃分，調峰的時間間隔一般為h 級，調頻的時間間隔為min級，以此進行調峰與調頻的劃分。結合電網運行中日前與日內運行的預測功率的偏差，本文將區域電網的優化過程分為兩部分，日前優化以1h 為時間間隔，主要考慮調峰輔助服務市場；日內以15min 為時間間隔，在日前優化的基礎上進行調頻輔助服務以滿足電網的需求。具體的求解流程如圖1 所示。

圖1 求解流程

在日前優化過程中，電網系統參與調峰輔助服務，根據負荷與可再生能源的預測曲線，優化儲能與機組的計劃運行狀況。

日內優化過程中，在日前優化的基礎上，考慮可再生能源與負荷的預測偏差，通過調節儲能剩余的容量與調頻機組，進一步優化儲能與機組的出力情況，并根據最終的運行曲線，確定區域電網的運行方案。

2 目標函數

2.1 日前優化

日前優化中，以1h 為時間間隔，儲能電站以聯合市場交易模式（同時參與調峰服務與能量市場）運行，考慮可再生能源消納、火電機組調峰等因素，制定區域電網日前運行方案。

1）目標函數

針對區域電網的日前優化，以區域電網運行經濟性最優為目標。利用儲能降低機組參與深度調峰的情況，并增大可再生能源利用率。綜上，區域電網運行經濟性以區域電網日前運行總效益Fs最大為目標，包括可再生能源運行收益、儲能電站運行收益、火電機組運行收益及外購電成本，構建優化模型為

（1）可再生能源的運行收益F1

式中：PW(t) 為風電上網功率；ptime(t)為t時段峰谷電價；Δt為時間間隔；T為運行周期。

（2）電化學儲能運行收益F2

儲能同時參與能量市場與調峰輔助服務。

式中：PB,dis(t)、PB,cha(t)為t時段的儲能系統充、放電功率；PB,cost為儲能系統運行成本。

式中，Ps為儲能電站單位電量運行損耗。

（3）火電機組運行收益F3

火電機組的運行獲利包括上網電量收益Fen,n(t)與深度調峰的補償收益Fdeep,i,n(t)，運行成本包括燃料成本Ffuel,n(t)與深度調峰損耗Floss(t)。

①火電機組運行電量收益

式中：PG,n(t)為t時段第n臺火電機組出力；ponline為火電機組上網電價；N為火電機組臺數。

②火電機組深度調峰分段補償收益

式中：I為深度調峰區間集合；λi,min,n為第n臺深度調峰階段i最大負荷率；PGN,n為第n臺火電機組的額定容量；pdeep,i為階段i深度調峰補償單價。

③火電機組運行成本

常規調峰階段，機組運行成本主要為燃料成本

式中：pcoal為燃料價格；a、b、c為火電機組耗量特性函數的系數。為便于計算分析，將二次函數式分段線性化為分段的一次函數進行表示。

④機組損耗成本

深度調峰階段，除了燃料成本外，機組成本還包括損耗成本和投油成本，即

其中損耗成本為

式中：Loss為火電機組運行損耗系數；Cth,n為火電機組的購買成本；Zth,n(t)為t時段第n臺火電機組的轉子致裂周次，該值與機組出力有關，即

投油成本為

式中：poil為油價；On(t)為t時段第n臺火電機組的投油量。

（4）外購電成本F4

式中，Pbuy(t)為區域電網與主網連接線傳輸功率。

2）約束條件

（1）功率平衡約束

式中：PL(t)為t時段的負荷功率；PB(t)為t時段的儲能充放電功率；Pbuy(t)為外購電功率。

（2）儲能系統約束

①功率約束

由于儲能同一時段只能有一種狀態，引入二進制變量對其充放電狀態進行約束，即

式中：Ucha(t)、Udis(t)均為0-1 變量，Ucha(t)取值為1代表儲能處于充電狀態，Udis(t)取值為1 代表儲能處于放電狀態；PB,chamax、PB,dismax為儲能充、放電的最大功率。

②荷電狀態約束

將儲能的剩余能量定義為荷電狀態（state of charge, SOC），其數值為儲能剩余容量和額定容量的比值。充放電時要考慮剩余電量，則荷電狀態約束為

式中：SOC(t)為t時段儲能荷電狀態；EB(t)為t時段儲能剩余儲存能量；EBN為儲能額定容量；SOCmin、SOCmax為荷電狀態最小值、最大值。

③儲能系統SOC 與充放電功率的關系

式中，ηc、ηd分別為儲能充、放電效率。

④末狀態約束

式中，SOC(T)、SOC(1)為決策范圍內電化學儲能初始和末尾時段的荷電狀態。

（3）可再生能源的出力約束

式中，PWmax為可再生能源的出力上限。

（4）連接線路的傳輸約束

式中，Pbuymax為與主網聯絡線交互功率上限。

2.2 日內優化

而隨著時間的不斷推進，對可再生能源與負荷的預測準確性也不斷提高，為了適應負荷與可再生能源發電的不確定性，需要各電源參與調頻服務，以保證電網的平穩運行，日內優化取15min 為時間間隔，以日前優化中確定儲能系統日前充放電計劃與調峰機組的運行狀況為基礎進行。

儲能電站參與調頻輔助服務市場的收益分為兩部分，即備用收益與里程收益。備用容量是指儲能功率介于最大充、放電功率之間時具有的上、下可調動裕量，如圖2 所示，某時段儲能參與調峰輔助服務的運行出力為P1，此時儲能仍可以向上調節P2c，向下調節P2d參與調頻輔助服務市場。對于里程收益，目前或使用實際運行數據，或采用歷史數據確定其余備用容量的比例，這里通過參與調頻運行電量進行計算。儲能系統同時參與調頻服務與能量市場，以充分調動儲能的調節能力，提高儲能系統運行收益。

圖2 調頻備用容量

1）目標函數

以日內運行收益最高為目標，目標函數為

式中：Ff為日內運行總效益；FGf,n為調頻機組參與調頻運行效益；FBf為儲能系統參與調頻服務與能量市場的運行效益。

（1）儲能電站運行收益FBf

式中：PBf,r(t)為t時段儲能系統參與調頻備用的充放電功率；PBfs(t)、PBfx(t)為t時段儲能系統調頻過程中充、放電功率；pfr為調頻容量補償價格；pfl為調頻里程補償價格。運維成本與前文一致。

（2）調頻機組運行收益FGf,n

①火電機組運行電量收益

②火電機組調頻收益

式中：PG,nr調頻火電機組備用容量；PG,nl調頻火電機組調頻里程。

③第n臺火電機組運行成本

主要為燃料成本，見式（8）。

2）約束條件

（1）功率平衡約束

電化學儲能系統參與調峰的常規機組出力、儲能出力、可再生能源及負荷功率之間的功率平衡。

式中：ΔPL(t)為t時段的負荷的預測誤差；ΔPW(t)為t時段的風電的預測誤差。

（2）儲能系統約束

儲能系統的約束與日前優化目標中的儲能約束相同，這里不再贅述，具體如式（15）～式（19）所示。

2.3 模型求解

上述模型中存在0-1 變量與整數變量相乘，或分段函數等非線性部分，通過文獻[19]中的線性化方式將其線性化處理后，利用商業優化軟件CPLEX與YALMIP 求解工具箱在Matlab 中編程求解。

3 算例分析

3.1 算例參數

本文以某虛擬區域電網為例進行計算，區域電網中包括儲能電站、燃煤火電機組、可再生能源發電廠與負荷。由于電廠側儲能的部分收益歸算到火電機組側，無法明確計算儲能的收益，本文儲能設置為電網側的獨立儲能裝置。本文負荷上限為200MW·h，風電機組的最大發電量為40MW·h，火電機組的最大出力為100MW·h，儲能系統參數和火電機組參數分別見表1 和表2。典型日負荷、風電出力日前預測曲線如圖3 所示。日內預測誤差主要為可再生能源與負荷的不確定性影響所致，本文通過在日前預測曲線疊加正態分布的白噪聲模擬預測誤差。

表1 儲能系統參數

表2 火電機組參數

圖3 典型日負荷、風電出力日前預測曲線

儲能電站設定不同的工作模式，在深充深放模式下，在調峰交易的初始階段，儲能處于最小荷電狀態，在交易周期內，儲能進行單次充電，當儲能系統處于最大荷電狀態時停止充電。在淺充淺放模式下，儲能在每個交易日的初始運行荷電狀態要求其SOC 在0.5 左右波動。

火電機組在正常調峰范圍之外，采用分層報價確定其深度調峰補償，以機組有償調峰基準負荷率為起點，采用下調容量比例形式報價。以下調機組5%的額定容量比例作為一個報價區間，隨調峰深度增加依次遞增報價，而深度調峰到達一定程度需要進行投油。設置火電機組有償調峰補償基準負荷率為60%，投油調峰的負荷率為45%。有償調峰補償價格見表3。

表3 有償調峰補償價格表

針對調頻過程，調頻里程與調頻容量的報價分別取12 元/(MW·h)、960 元/MW/月進行計算。

研究對象所在區域售電分時電價見表4。

表4 售電分時電價

3.2 算例分析

1）不同運行模式對比

儲能在區域電網中以不同運行目標運行的收益不同，見表5。

表5 不同運行目標收益計算

為了體現儲能系統不同運行目標所帶來的經濟效益的差異，設置對比場景進行分析：①場景1，儲能電站僅參與能量市場；②場景2，儲能電站參與調峰服務、能量市場；③場景3，儲能電站參與調頻服務、能量市場；④場景4，儲能電站參與調頻服務、調峰服務、能量市場多目標的角度出發，優化儲能運行。

對比不同的儲能運行模式對運行效益、儲能利用效率的影響，分析儲能參與運行的效益。上述不同場景中，儲能的收益計算方式并不相同，計算儲能電站參與不同運行目標收益見表6。

表6 場景1、場景2、場景3、場景4 優化結果

從系統運行的角度出發，由場景1 與場景2、場景3、場景4 的對比看出，儲能在能量市場的基礎上，參與調峰輔助服務市場或調頻輔助服務市場時，其運行總收益均有一定的下降（-0.28 萬元、-15.69 萬元），儲能以多目標運行時，系統總的運行收益增加（+0.58 萬元），表明考慮多目標運行的優化方式有利于提升系統運行效益；外購電的收益中場景4 略大于場景3，處于較低的水平，表明考慮多目標運行的優化方式有利于降低聯絡線路的傳輸功率；可再生能源收益方面，場景4 大于場景3，多目標運行可適度提升可再生能源的消納。綜合考慮，儲能以多目標運行是更優的選擇。

從儲能自身的角度出發，場景3 的運行電量最小，場景1、場景2 至場景4 中運行電量逐步降低，場景4 中的儲能運行電量較小，表明同時參與多個不同運行目標的情況下，有效降低運行電量，提升運行效率；而場景3 中儲能運行電量較低，加上從成本收益中看出，儲能參與調頻有額外的補償，場景3 中儲能的運行效益遠大于其他場景，就目前而言，儲能參與調頻自身獲利最大。

綜合來看，儲能系統參與不同的市場交易模式帶來的運行收益不同，而儲能系統以聯合市場交易模式參與運行，可充分利用不同市場之間時間差異性，充分調度儲能電站的調節能力，增加儲能電站參與不同市場的運行量，提升儲能電站的利用率，為系統穩定運行提供優質服務，同時降低聯絡線傳輸功率，提升可再生能源的消納量，增加系統運行的經濟性與穩定性。

2）儲能不同運行狀態對比

目前，儲能系統參與調頻輔助服務市場有補償機制，推動儲能系統參與調頻市場。儲能參與調峰輔助服務市場時，系統總運行成本也有下降，也應給予相應補償，以激勵儲能參與調峰輔助服務市場。本文增加儲能參與輔助服務補償以促進儲能參與調峰服務，分析儲能調峰補償對于儲能運行優化的影響，統一采取500 元/(MW·h)時的補償價格。并考慮儲能系統不同的運行狀態，增設3 個場景，分析儲能調峰補償、狀態改變對儲能運行的影響。

場景5 為在儲能多目標優化的基礎上，考慮儲能調峰補償進行系統優化。

場景6 中進一步對儲能進行限制，令儲能在淺充淺放的狀態下運行，第一階段充放電深度50%～75%，第二階段充放電深度50%～75%。

場景7 為電池儲能電站深充深放的運行狀態，第一階段充放電深度75%～90%，第二階段充放電深度50%～75%。不同場景優化結果見表7。

表7 場景4、場景5、場景6、場景7 優化結果

對比場景4、場景5 可以看出，在儲能調峰補償顯著增加系統運行收益，刺激儲能參與調峰過程，儲能運行電量提升，同時其運行收益顯著增加；對比場景6 和場景7，場景7 儲能以深充深放的運行模式運行，會導致運行電量的小幅度上升（1.92%），增加儲能運行成本，但儲能運行收益增長約50%，反而場景6 中儲能電站以淺充淺放的狀態運行導致經濟性下降，表明深充深放的運行模式經濟性更好。

綜上所述，增加儲能調峰補償后，可以提升儲能參與調峰的積極性，而深充深放的模式在提升儲能利用率的同時，增加區域電網運行效益，可以參照火電機組深度調峰梯級補償政策，制定儲能參與調峰梯級補償措施，充分發揮儲能運行的特性，提升區域電網運行經濟性與穩定性。

4 結論

由于儲能系統具有響應速度快、調節范圍廣等優點，其已經成為電力系統中不可缺失的一部分，而目前儲能系統運行方式單一，并未發揮儲能系統運行全部潛力。本文考慮儲能電站同時參與調峰服務、調頻服務、能量市場聯合市場交易，從日前日內兩個時間尺度構建含儲能區域電網優化模型，并通過算例分析證明所提方案有效性，得到以下結論：

1）聯合市場交易模式是儲能系統未來的發展趨勢，本文所提的儲能系統同時參與調峰服務、調頻服務與能量市場的運行模式，可以提升儲能電站的利用率，并增加區域電網的運行效益。

2）目前儲能參與調頻輔助服務收益較高，導致儲能更偏向于調頻輔助服務，需建立調峰服務補償機制，促進儲能電站參與調峰服務，更充分地發揮儲能電站參與輔助服務市場的潛力。

3）儲能電站深充深放的運行狀態，更有利于區域電網的經濟性?？蓞⒖蓟痣姍C組深度調峰補償，構建儲能電站調峰梯級補償機制，進一步提升儲能電站容量的利用率。