分布式资源在电力辅助服务市场的参与机制研究

成谦　易潇然　夏敏丽

摘  要：随着我国能源发展战略的转型，分布式资源未来将会成我国能源结构的主体。因此研究分布式资源在电力辅助服务市场的参与机制是十分必要的。结合辅助服务和分布式资源的发展需求提出了分布式资源聚合商的概念，首先分析了DRA的特点及优势，然后阐述了DRA的架构，接着对DRA的关键技术进行分析，最后对DRA未来的发展进行了展望。

关键词：分布式资源;聚合商;电力市场;辅助服务

中图分类号：TP311.1  文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）17-0172-03

Abstract： With the transformation of my countrys energy development strategy， distributed resources will become the main body of my countrys energy structure in the future. Therefore， it is very necessary to study the participation mechanism of distributed resources in the power auxiliary service market. This paper puts forward the concept of Distributed Resource Aggregator （DRA） in combination with the development needs of ancillary services and distributed resources. Firstly， the characteristics and advantages of DRA are analyzed， then the architecture of DRA is described， then the key technologies of DRA are analyzed， and finally the future development of DRA is prospected.

Keywords： distributed resource; aggregator; power market; ancillary service

0  引  言

电力辅助服务是指为维护电力系统的安全稳定运行，除正常电能生产、输送、使用外，由发电企业、电网经营企业和电力用户提供的服务，包括：一次调频、自动发电控制（AGC）、调峰、无功调节等。

不断完善电力辅助服务补偿机制，持续推动电力辅助服务市场建设，是国家能源局深化电力体制改革、推进电力市场建设方面的重要工作之一。近年来，随着全球环境恶化，许多国家都相继提出向能源清洁化转型的目标，我国也在联合国大会上提出了双碳目标及构建以新能源为主体的新型电力系统的目标。这将重塑电网传统结构，且大大提高系统的运行复杂性，同时也对系统的稳定运行提出了更高要求。因此研究分布式资源参与电力辅助服务市场机制是十分必要的。

对于单一的分布式资源来说，由于其自身容量较小且部分分布式資源出力具有随机性，因此单一的分布式资源参与电力辅助服务市场具有一定的难度。部分学者提出了分布式资源聚合商（Distributed Resource Aggregator， DRA）的概念，即聚合商通过对一定区域内分布式资源进行聚合，代理其参加电力辅助服务市场。因此本文首先介绍了DRA的特点及优势，接着分析了DRA的架构组成，最后对DRA参与电力辅助服务的关键技术进行分析。

1  DRA的特点及优势

DRA的主要目标是对电源侧分布式资源进行聚合优化出力，通过加密通信技术，人工智能，大数据处理等技术对区域内分布式资源进行运行管理。

DRA作为响应电网及协调分布式资源的中间层级发挥着重要的作用，其具有以下特点：

（1）多元性：区域内分布式资源类型差异大，因此DRA接入的分布式资源具有多元化。

（2）智能性：DRA接入分布式资源后为保证其协调优化运行，在接入其运行数据后需要通过数据清洗、数据挖掘、深度学习等人工智能技术充分挖掘分布式资源价值。

（3）可扩展性：DRA通过通信设备将区域内一定数量分布式资源接入，但随着分布式资源的增加，DRA也需具备一定的可扩展性来接纳分布式资源。

DRA具有以下优点：

（1）对分布式资源而言，单一的分布式资源容量小且出力随机难以参与电力市场辅助服务，通过DRA聚合区域内分布式资源则使其参与电力市场辅助服务成为可能。

（2）对电网而言，区域内接入大量分布式资源后由于其出力的随机性导致其可能影响电网的安全稳定运行。通过DRA聚合区域内分布式资源进行聚合引导则大大降低对电网的威胁。

（3）对DRA而言，DRA无须大量投资建设分布式资源即可参与电力辅助服务市场，只需对接入的分布式资源进行聚合管理参与电力市场获取收益。

2  DRA的架构

DRA的架构如图1所示，主要包括数据采集层、数据分析层、平台决策层。

数据采集层主要是对区域内接入的不同类型分布式资源的，获取其运行关键数据，如设备运行电压、电流及功率等，同时为保证设备运行安全，还需要获取设备的环境信息，如设备运行温度、环境温度、烟雾报警等安防环境信息。

数据分析层主要对采集到的设备数据进行基础展示及相关分析。由于不同分布式资源负荷特性存在差异，因此首先对不同类型分布式资源进行建模，对分布式资源出力特性归一化处理，以便于进行能效分析等高级分析功能，以便于DRA掌握各分布式资源运行效率。同时数据分析层需根据各分布式资源的历史收益对不同类型分布式资源进行收益分析，可为DRA在接入分布式资源时提供参考。

平台决策层，首先需要对区域内接入的分布式资源进行整合以发挥最大效用，如对光伏和储能进行协调配合发挥其最大效用以达到经济效益最大化，因此需要建立相应的数学优化模型。同时平台决策层在参与电力辅助服务市场时可通过需求响应的形式进行参与，而在DRA和电力辅助服务市场，DRA和接入的分布式资源之间在需求响应时之间的交互流程也是顺利参与的关键。DRA作为中间层发挥着十分重要的作用。最后DRA平台决策层还需具备收益结算的功能，对上对接入的分布式资源参与电力辅助服务进行收益结算，对下则对参与电力辅助服务的分布式资源进行收益结算。

3  DRA的运营模式

DRA作为电网和分布式资源之间的中间层级。在电网和DRA之间，首先电网侧和DRA之间要建立相关的通信通道以支撑两者之间的业务数据通信;其次双方需签订的相应的辅助服务合同，明确各种辅助服务补贴明细，其中包括补偿电量、补偿时间、响应速度、结算流程等;接着在电网侧有调峰调频等运行需求时向DRA发起相关申请指令，DRA则根据自身情况进行响应，最后双方根据合同明细进行补贴结算;DRA针对电力系统发电侧、输电侧及用户侧的不同需求提供相应不同的不同部分相应提供不同的辅助服务，具体如图2所示。

在DRA和分布式资源用户之间，DRA首先需要与不同类型的分布式资源用户达成相关代理合同，主要就DRA操作权限、结算补贴金额、结算方式等达成一致;其次DRA需要对各个分布式资源安装智能数据采集终端以获取分布式资源运行数据;接着DRA在响应电网侧辅助服务时协调区域内分布式资源参与响应;最后双方根据合同内容进行补贴结算。因此，总体而言分布式资源聚合商与分布式资源用户之间主要根据电力辅助服务市场需求跟随聚合商指令，内部资源收益分配，并基于不同类型分布式资源的历史运行数据进行相应分析进而为其提供能效收益分析。

在完成对电网侧和分布式资源侧的相关业务后，对DRA来说自身不仅是负荷集成商，更是数据集成商。DRA掌握着大量的不同类型分布式资源运行数据和电网侧运行需求数据，DRA要运用大数据、人工智能等技术挖掘分布式资源侧潜力，为电网侧开发相关增值业务，充分发挥作为数据集成商的优势。

4  DRA关键技术

4.1  多源数据采集

数据采集是分布式资源聚合商建立最为基础也是最为重要的一个环节。分布式资源由于类型及生产厂家的差异，导致各分布式资源数据接口，通信协议等复杂，因此需要开发适应不同类型的分布式资源数据采集终端（Distributed Resource Data Collection Terminal， DRDCT）。

同时由于分布式资源每天运行产生的数据量大，因此对DRDCT的数据处理及数据通信能力提出一定的要求，同时具备一定的边缘计算能力以缓解平台数据处理压力。

为保证DRA数据安全性及稳定运行，DRDCT对上通信过程对通信数据也需对通信数据具备加密功能以保障平台数据安全，同时DRDCT需具备后备电源以保证在分布式资源因故障断电时DRDCT仍具备数据出力及通信能力。

4.2  多源数据融合分析

多源数据融合指利用相关手段将调查、分析获取到的所有信息全部综合到一起，并对信息进行统一的评价，最后得到统一的信息的技术。多源数据融合技术的目的是将各种不同的数据信息进行综合，吸取不同数据源的特点然后从中提取出统一的，比单一数据更好、更丰富的信息。

分布式资源由于负荷特性各异且数据差异化大，对采集到的多源数据进行有效分析获取有价值的信息是关键。因此需要采用多源数据分析技术，通过对多源数据进行数据清洗、数据挖掘、数据分类等数据处理技术来深挖分布式资源大量运行数据后的潜在价值。通过对大量多源化数据进行处理挖掘有价值的信息，为运行分析、设备运维及故障处理等提供有价值的参考信息。

4.3  数据加密通信

目前我国的电力系统已与网络信息系统完成高度连接，网络信息能否安全管理直接影響着电力系统的正常运行。但是实际情况是信息网络系统属性存在一定的问题，其在信息安全保护方面相对较弱，这就使得电力网络极易被入侵发生信息泄露等危险事故。而引起信息安全的主要原因有在日常网络管理工作中出现安全隐患最终将客户信息外泄。

分布式资源由于空间分散较为随机，所处环境复杂，考虑现实及经济因素数据传输一般通过无线进行通信，而通过无线通信一般先经过公网的通信基站传输至信息中心防火墙，之后经过交换机进入内网。在此背景下，从数据整体通信来看，分布式资源数据采集经过公网的部分存在较大的数据泄露风险，为了提高计算机网络通信安全，必须加强加密技术研发与创新。

4.4  优化决策模型

在现实经济工程场景中，由于受制约因素，不同主体的目标也不相同，因此需要研究在既定目标下，如何最有效地利用各种资源，或者在资源有限制的条件下，如何取得最好的效果。也即首先要确定决策变量和目标变量，接着确定目标函数的表达式，最后寻找约束条件。

接入的分布式资源由于负荷特性差异导致其出力特性也存在差异，因此为充分发挥分布式资源的价值，首先需要对区域内分布式资源进行组合优化，根据不同的电力市场交易场景目标，利益主体等情况建立针对数学优化模型，以使分布式资源协调配合达到最优的目标。

5  结  论

分布式资源由于其空间分布随机且部分类型分布式资源出力随机，因此单一的分布式资源难以有效参与电力市场辅助服务。本文提出了分布式资源聚合商（Distributed Resource Aggregator， DRA）的概念分析了DRA的特点及优势、DRA的架构及DRA的关键技术。

由于我国双碳目标的提出及构建以新能源为主体的新型电力系统目标的提出，分布式资源未来一定呈现爆发式增长，而其参与电力市场较未可行的方式即为通过DRA的方式。未来DRA应更加聚焦于多源数据融合分析及改善优化决策模型，基于数据开发更多应用功能，对分布式资源进行精细化管理以更加充分挖掘电源侧分布式资源的潜力。

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作者简介：成谦（1993—），男，汉族，陕西西安人，售电管理工程师，本科，研究方向：电力市场与电力改革;易潇然（1990—），女，汉族，湖北宜昌人，能源技术工程师，硕士研究生，研究方向：新能源与电力市场;夏敏丽（1981—），女，汉族，吉林榆树人，电力市场工程师，本科，研究方向：新能源与电力市场。