分布式抽水蓄能电站与新能源发电联合参与现货市场的两阶段优化运行策略

2023-03-09刘军李凌阳吴梦凯陈翰陈鸿鑫

浙江电力 2023年2期

刘军，李凌阳，吴梦凯，陈翰，陈鸿鑫

（1.国网浙江省电力有限公司经济技术研究院，杭州 310007；2.浙江大学电气工程学院，杭州 310007；3.国网浙江省电力有限公司丽水供电公司，浙江丽水 323300）

0 引言

随着“双碳”目标下的新型电力系统建设不断推进，以风光为代表的新能源发电在电力系统中的渗透率快速提升。同时随着我国电力市场的持续发展，新能源发电从保障性全额上网变为与常规电源一样参与市场竞争是大势所趋［1］。2017年8月，国家发展改革委选择了8个省级地区作为第一批电力现货市场改革的试点地区［2］。通过对试点地区的新能源参与现货市场方式现状的调研发现，目前大部分试点地区为落实“可再生能源保障性收购”的政策要求，将新能源作为现货市场的边界条件［3］。现阶段新能源参与现货市场的主要问题在于：相比于常规发电等其他市场主体，新能源由于出力的不确定性及波动性，其在实时运行时容易出现偏差而导致较大的实时平衡成本，会影响新能源在现货市场中的竞争力，不利于新能源的市场化消纳［4］。而抽水蓄能电站作为目前公认的技术最为成熟、应用最为广泛且经济性较好的储能电源［5］，其与新能源协同运行乃至联合参与电力市场是未来重要的发展方向。2021 年8 月，国家能源局提出了“支持风光蓄多能互补基地等新业态发展”［6］；同月，国家发展改革委发布了《关于鼓励可再生能源发电企业自建或购买调峰能力增加并网规模的通知》，鼓励可再生能源发电企业与新增抽水蓄能电站等调节资源签订新增消纳能力的协议或合同［7］，为抽水蓄能电站与新能源发电联合运行提供了政策支持。调研发现，相较于大型抽水蓄能电站［8］，以“削峰填谷”为主要功能的分布式抽水蓄能电站具有站点资源丰富、布局灵活等优点，也面临着因容量有限而在两部制电价机制下容量效益受限、运行成本无法回收等问题［9-10］，其有条件也有必要与新能源、常规水电等组成联营体。因此，有必要研究在电力市场放开后，中小容量的分布式抽水蓄能电站与新能源发电联合参与电力市场的运营机制，以市场化途径实现分布式抽水蓄能电站和新能源发电双方运营效益的提升。

现阶段，国内外学者对于抽水蓄能电站与新能源发电联合运行乃至联合参与市场的机制开展了广泛研究。文献［11］提出了一种在峰谷电价机制下，以风电与抽水蓄能联合运行效益最大化为目标的优化方法，验证了二者联合运行可有效降低风电出力波动对电网运行的影响并降低出力偏离惩罚。文献［12］研究了不同场景下抽水蓄能电站和风电机组联合参与日前电量市场的可行性。文献［13-14］分析了市场机制下抽水蓄能电站与各类新能源联合运行参与市场的可行性，证明抽水蓄能电站的调节能力可有效平抑新能源的出力波动并提高联营体收益。文献［15］在联营体运行优化的基础上，进一步研究了联营体内部收益分配机制。然而，上述文献多为联营体在单结算机制下的日前市场投标优化，而较少关注现货市场双结算机制下的日前-实时两阶段优化，也并未关注抽水蓄能电站的容量规模对于联营体收益的影响。

综上，本文提出一种现货市场双结算模式下，中小容量的分布式抽水蓄能电站与新能源发电组建联营体参与日前-实时市场的两阶段优化模型。模型中采用了CVaR（条件风险价值）来量化新能源出力和市场电价的不确定性对于联营体收益的影响。最后，通过算例验证所提出方法的有效性及合理性。

1 抽水蓄能与新能源发电联合参与现货市场

1.1 国内电力现货市场双结算机制

目前，国内各试点地区的电力现货市场通常由一个日前市场和多个实时市场构成，部分地区会引入日内市场［16］。以广东电力现货市场规则为例：日前市场阶段，发电机组在运行日前一日（D-1 日）13：00 前进行日前电能量市场交易申报，D-1日17：30前，出清得到日前电能量市场交易结果，形成每15 min 的节点电价；实时市场阶段，运行日（D日）内以15 min为周期，实时市场进行滚动出清，形成实时节点电价等信息［17］。

双结算机制下，在日前市场出清后，市场运营机构向各个发电主体发布各时段中标电量及日前的节点边际电价，日前市场阶段的中标电量按日前节点边际电价进行结算，实时市场阶段的物理交割与日前中标的偏差平衡电量按实时节点边际电价进行结算。同时，偏差考核是保障电力市场健康发展、避免市场主体过度投机的重要手段［18］，有利于我国由中长期电量市场向现货市场平稳过渡，将长期存在于我国现货市场当中。本文对于超出偏差考核裕度的电量，采用一定偏差考核系数的节点日前边际电价进行惩罚结算［19］。

在此机制下，不考虑中长期合约时，发电市场主体在双结算机制下参与现货市场的总收益F包括日前市场的收益FDA与实时市场的收益FRT，即：

1.2 抽水蓄能与新能源发电组建联营体

本文提出一种国内现货市场双结算机制下，新能源发电与分布式抽水蓄能电站组建联营体参与日前-实时市场的两阶段优化策略，如图1 所示。在联合运行模式下，抽水蓄能电站和新能源发电可以更灵活地安排市场行为：当新能源发电量过多或当前电价较低时，新能源可以将部分或全部的电量输送给抽水蓄能电站进行存储；当负荷需求较高或电价较高时，抽水蓄能电站工作在发电状态以获得较高收益。联合运营模式使抽水蓄能电站可以充分发挥调节能力，平抑新能源出力的不确定性与波动性［20］，新能源可以通过该途径规避偏差考核，减少平衡成本，降低弃电量。

图1 联营体参与日前-实时市场两阶段优化策略Fig.1 Two-stage optimization strategy for joint-venture participating in day-ahead-real-time markets

在日前市场阶段中，联营体基于市场电价预测及新能源出力预测的多个不确定性场景构建随机优化模型，模型的优化目标为联营体在日前市场的期望收益与CVaR 之和的最大化，优化结果为联营体在日前市场的电量申报曲线。

在实时市场阶段，日前市场的中标曲线与日前节点边际电价为已知量。对于第t个时段的实时市场，为避免短时域内的最优而影响后续的出力安排，模型的优化目标为联营体在第t—T时段的实时市场总收益最大化。

在构建联营体参与日前-实时市场两阶段优化模型之前，为简化问题分析且不失一般性，做如下假设及规定：

1）新能源发电与分布式抽水蓄能电站连接在同一电力节点上，具有共同的节点边际电价。

2）为了保证中标、防止弃风，联营体在日前市场阶段申报运行日的功率-价格曲线时设置零价，且认为申报电量全部中标。

3）对于优化过程中考虑的新能源出力及电价的不确定性，在日前市场阶段表征为多个新能源出力预测场景和节点边际电价预测场景，预测误差各自符合一定的正态分布［21］。运行日实际的新能源出力以及实时节点边际电价为日前预测值的均值再各自加上一定的波动性误差。

4）对于第t个时段的实时市场，需基于预测情况进行滚动优化，预测结果距离预测点越近越准确。新能源出力的预测时域与节点边际电价的预测时域略有不同：对于新能源出力，由于已经接近实时运行，可认为第t个时段的新能源出力情况已知；对于节点边际电价，则需要等到第t个实时市场出清后才进行披露，即第t个时段的节点边际电价仍为预测值。

5）为便于计算，在实时市场阶段令每个时段的时间间隔为1 h，即运行日中的实时市场总时段数T为24。

2 联营体参与日前市场的随机优化模型

2.1 目标函数

在日前市场阶段，联营体优化其申报策略以实现日前市场的期望收益与CVaR 之和的最大化。联营体策略优化过程中考虑新能源出力的不确定性以及电力市场价格不确定性，采用CVaR 对不确定风险进行度量，并将其考虑进优化决策中，即：

式中：第1项为联营体在日前市场的期望收入；第2项为联营体在不确定性场景下的收益风险；pw为描述不确定性场景w的概率；N为不确定性场景的总数量；为联营体在场景w下t时段内的日前市场收益；ζCVaR为CVaR的值；β为风险偏好系数（非负数），β＞0时表示联营体厌恶风险而追求收益的稳定性，β=0时联营体仅以日前市场预期收益最大为目标。

2.1.1 联营体期望收益

联营体在日前市场中场景w下t时段的收益为售电收益与运行成本的差值，即：

联营体的运行成本主要考虑抽水蓄能电站的抽水成本、发电成本、启停成本和偏差考核成本，即：

式中：cH和cP分别为抽水蓄能电站的单位发电成本和单位抽水成本；分别为日前优化阶段，抽水蓄能电站在场景w下t时段内的发电量和抽水耗电量；cy为抽水蓄能电站的启动成本；yt为0-1 变量，表征抽水蓄能电站在t时段内有无启动；为场景w下t时段内的偏差考核电量。

期望偏差考核成本由偏差考核电量和节点边际电价共同决定。需要特别说明的是，在日前市场优化阶段考虑期望偏差考核成本是为了尽量避免后续实时市场阶段的偏差考核，在最终结算中偏差考核是按照实时市场的交割情况确定的。按照前文所述，偏差考核电量QD为：

式中：δ为偏差考核裕度；QDA和QDA′分别为发电商在日前市场中标的发电量和实际物理交割时的发电量。

在本文构建的随机优化模型中，场景w下t时段内联营体期望实际交付电量为：

2.1.2 CVaR

在离散的收益分布情景中，CVaR对应于在置信水平α下，小概率（1-α）场景集合的期望收益，即：

式中：ζVaR为VaR（风险价值）的值，在本文中表示在给定的置信度α下，联营体在不确定性场景中取得的收益；ηw为场景w下联营体的收益Fw与VaR的差值。在给定的置信度α下，VaR和CVaR的值越大表示风险越小。在连续的收益分布下，CVaR与VaR的关系如图2所示。

图2 置信度α下CVaR与VaR的关系Fig.2 Relationship between CVaR and VaR at confidence level α

相较于VaR 无法捕捉利润尾部情况、无法考虑到越过分位点下方的风险的缺陷，CVaR具有一致性、次可加性、正齐次性等特性［22］，且保留了优化模型的凸性，便于模型求解。

2.2 约束条件

优化模型中考虑的运行约束包括联营体运行决策约束、抽水蓄能电站运行约束和新能源运行约束。

2.2.1 联营体运行决策约束

新能源发电与抽水蓄能电站联合运行，其运行决策包括：新能源发电可以将部分或全部发电量输送给抽水蓄能电站，如式（9）所示；抽水蓄能电站的抽水电量既可来源于联营体中的新能源发电，也可来源于市场购电，如式（10）所示；抽水蓄能电站的发电电量一部分按计划投入市场进行交易，另一部分用于平抑新能源出力波动，如式（11）所示。

2.2.2 新能源运行约束

新能源发电制定日前市场阶段的售电曲线申报计划时需基于出力预测结果，即各时段的计划售电量不应超过相应时段在各个日前预测场景中的新能源预测最大出力：

2.2.3 抽水蓄能电站运行约束

1）出力约束为：

2）连续抽水、发电时间约束为：

式中：TH和TP分别为抽水蓄能电站的连续发电时间和连续抽水时间；分别为抽水蓄能电站的最大允许连续发电时间和最大允许连续抽水时间。

3）水库容量约束。抽水蓄能电站在运行过程中需保证水库容量在允许范围内，如式（17）所示；水库容量在一天的起始、终末时刻应保持一致，如式（18）所示；抽水蓄能电站水库容量与抽水、发电运行状态的关系如式（19）所示。

式中：Sw，t为场景w下t时段内折算为可发电量的水库容量；Smax为水库最大容量等值发电量，即允许最高水位情况下水库的等值可发电量；Smin为水库最小容量等值发电量；xt为表征抽水蓄能电站状态的0-1 变量，0 表示抽水状态，1 表示发电状态；μ为抽水蓄能电站的抽发效率，常见为75%，即“抽四发三”。

2.2.4 CVaR约束

除式（8）外，CVaR的相关约束还包括：

3 联营体参与实时市场的滚动优化模型

3.1 目标函数

联营体在实时市场第i时段需基于其在日前市场的中标结果以及滚动更新的预测情况，调整联营体在i—T时段的市场决策，以实现实时阶段收益的最大化，并将i时段的市场决策实际付诸运行，目标函数可表示为：

对于偏差平衡电量和偏差考核电量，有：

3.2 约束条件

联营体在实时市场阶段的运行约束条件与日前市场阶段相似，包括联营体运行决策约束、新能源出力约束、抽水蓄能电站的出力约束、连续抽水/发电时间约束和库容约束，仅约束时段有所减少，在此不再赘述。

4 算例验证

本文提出的优化模型为MILP（混合整数线性优化）问题，在MATLAB 2018b 中进行建模，并采用Cplex求解器进行求解。

4.1 算例数据

算例中包含1个风电场和1个分布式抽水蓄能电站，风电装机容量为80 MW，分布式抽水蓄能电站参数如表1所示。

表1 分布式抽水蓄能电站运行参数Table 1 Operating parameters of distributed pumped storage power plants

本文分析了华东某地实际风电场的历史出力数据并进行缩放处理，参考当地的历史节点边际电价数据，得到相应的风电出力概率密度函数以及电价概率密度函数。在此基础上，采用蒙特卡洛抽样方法生成节点边际电价不确定场景和风电出力不确定场景，并采用场景削减方法分别得到10个日前典型预测场景，如图3所示。

图3 日前典型预测场景Fig.3 Typical day-ahead prediction scenarios

在实时市场阶段，节点边际电价与新能源出力的预测精度随预测时间尺度的减小而逐步提高，利用蒙特卡洛方法生成预测场景，预测误差的标准差在预测时域与优化时域分别取5%和10%。以第5时段为例，得到预测场景如图4所示。

图4 实时典型预测场景Fig.4 Typical real-time prediction scenarios

对于实时市场阶段的偏差考核系数k以及偏差考核裕度δ，本文选取k=2，δ=5%。

4.2 联营体两阶段优化结果分析

4.2.1 市场收益比较

本节对比分析分布式抽水蓄能电站和新能源发电各自单独参与日前市场与组建联营体参与日前市场的期望收益。先不考虑CVaR 对于联营体运营决策的影响，即令β=0，得到对比结果如表2所示。

表2 两种运营模式在现货市场收益对比Table 2 Comparison of spot market revenues under two operating modes

联营体运营模式下的市场收益高于二者单独运营的收益之和，日前市场整体运营收益提高约13.16%。在联营体运营模式下，由于抽水蓄能电站的灵活调节作用，偏差考核电量和新能源弃电量明显降低。

4.2.2 市场行为比较

为进一步分析联营体模式下收益提升的机制，对比了抽水蓄能电站和新能源发电在两种运营模式下的日前市场行为，结果如图5所示。

图5 两种运营模式下抽水蓄能电站与新能源发电的日前市场申报曲线Fig.5 Day-ahead market declaration curves of pumped storage power plant and new energy generation under two operation modes

在联营体运营模式下，新能源发电的售电计划可追踪市场电价变化：在电价高峰时段售电量较多；电价低谷时段售电量较少，甚至完全输送给抽水蓄能电站进行储存而不外售。相比之下，新能源发电单独运营时，其计划售电无法有效追踪市场电价变化，而与出力预测的变化趋势更为接近。结果说明，在联营体运营模式下，新能源发电可应对市场电价变化安排售电计划以获得更大收益。

4.3 风险偏好系数对联营体收益的影响

4.3.1 日前市场收益影响分析

风险偏好系数β反映联营体对于市场风险的厌恶程度。为比较不同β值的设置对联营体市场选择及收益的影响，选取置信度α为0.95，计算不同β取值下联营体的日前市场期望收益及CVaR 有效前沿，结果如图6所示。

图6 不同β值下的CVaR与日前市场期望收益Fig.6 CVaR and day-ahead market expected return with different β values

可以看出：随着风险偏好系数的增加，联营体在日前市场的预期总收益逐渐减少，而CVaR逐渐增加。当风险偏好系数较小时，联营体日前市场预期总收益随CVaR 的增加而缓慢减少；当风险偏好系数较大时，联营体日前市场预期总收益随CVaR的增加而快速减少。

4.3.2 实时市场收益影响分析

不同风险偏好系数下的实时市场期望收益及实时市场CVaR有效前沿如图7所示。

图7 不同β值下的CVaR与实时市场期望收益Fig.7 CVaR and real-time market expected return with different β values

可以看出：随着风险偏好系数的增加，联营体在实时市场的预期总收益逐渐增加，与日前市场的收益变化趋势相反。当风险偏好系数较小时，联营体实时市场总收益随CVaR 的增加而缓慢增加；当风险偏好系数较大时，联营体日前市场预期总收益随CVaR的增加而快速增加。

4.4 分布式抽水蓄能电站容量对联营体收益的影响

分布式抽水蓄能电站与新能源发电的容量配比是组建联营体时需要考虑的问题。为分析分布式抽水蓄能电站的库容对联营体运营效益和新能源弃电量的影响，本文设置了抽水蓄能电站的多个最大库容情况，且初始库容随之等比例缩放；设置风电装机容量80 MW，出力预测误差仍为10%，出力特性参考4.1节，不考虑风险偏好系数的影响，结果如图8所示。

图8 抽水蓄能电站库容对联营体运营收益的影响Fig.8 Impact of storage capacity of pumped storage plant on the operating income of the joint venture

可以看出：随着分布式抽水蓄能电站最大库容的降低，联营体在现货市场的收益逐渐降低，而新能源弃电量与偏差考核电量逐渐增长。具体而言，当分布式抽水蓄能电站的最大库容等值发电量与新能源（风电）装机容量之比大于1.875时，新能源弃电量随着库容的减小而增长缓慢，此时分布式抽水蓄能电站的调节能力仍能较好地平抑新能源发电的波动性与不确定性；当最大库等值发电量与新能源（风电）装机容量之比小于1.875时，新能源弃电量随着最大库容的减少而快速增长，此时分布式抽水蓄能电站的调节能力已经达到其上限。