新型电力系统居民分布式资源管理综述

陈心宜，胡秦然，石庆鑫，崔翰韬，李 雪，李方兴

（1.东南大学电气工程学院,江苏省南京市 210096；2.华北电力大学电气与电子工程学院,北京市 102206；3.俄克拉荷马州立大学电气与计算机工程系,斯蒂尔沃特 74078,美国；4.东北电力大学电气工程学院,吉林省吉林市 132012；5.田纳西大学电气工程与计算机科学系,诺克斯维尔 37996,美国）

0 引言

随着全球气候变化对生态环境、社会经济、人类活动的影响日益加剧,推动全球能源清洁低碳转型迫在眉睫。2021 年3 月15 日,中央财经委员会第九次会议对能源电力发展作出了系统阐述,首次提出构建新型电力系统［1］。2022 年8 月20 日召开的国际标准化大会上,国际电工委员会提出由中国牵头制定全球首个新型电力系统关键技术国际标准框架体系,加快建设新型电力系统,推动能源清洁低碳转型［2］。新型电力系统以清洁低碳为核心目标,以高比例新能源供给消纳体系建设为主线任务,是新型能源体系的重要组成和实现“碳达峰·碳中和”目标的必由之路。

构建新型电力系统是一项具有高度复杂性和挑战性的系统工程,也是新能源逐步从发电量增量主体演变为发电量结构主体的动态建设过程。新型电力系统建设过程分为3 个阶段：加速转型期（当前—2030 年）、总体形成期（2030—2045 年）和巩固完善期（2045—2060 年）［1］。整个建设过程中,新型电力系统的关键特征可以概括为安全高效、清洁低碳、柔性灵活和智慧融合。作为终端用户侧的重要组成部分,居民分布式资源具备快速响应、灵活调节、经济环保的优势,依托微电网［3］、虚拟电厂［4］和主动配电网［5］等不断涌现的终端业态,基于“云大物移智链边”［6］等新一代数字技术,可以主动响应新型电力系统运行需求,实现从“源随荷动”的传统电力平衡模式向“源荷互动”的新模式的转型,从而提升能源利用效率、降低温室气体排放、减少新增发电和电网建设投资［7］。然而,大规模分散分布的居民分布式资源若不加以有效管理,也存在威胁电力系统安全和稳定的不利因素,如反向潮流、电压越限、故障电流等［8］。因此,需要采取有效的管理措施,确保居民分布式资源在新型电力系统中充分发挥保障电网安全高效运行、推动能源清洁低碳转型、实现电力柔性灵活调控、助力智慧融合系统建设的积极作用。

目前,关于居民分布式资源管理的综述,其关注点往往较为分散,未能充分贴合新型电力系统建设需求。本文以新型电力系统建设的四大关键特征为导向,以更为全面的视角综述居民分布式资源管理在新型电力系统建设中应重点关注的问题。具体而言,首先,介绍了居民分布式资源的主要类别,并阐述了居民分布式资源管理的基本概念及其发展历程；其次,围绕新型电力系统安全高效、清洁低碳、柔性灵活和智慧融合的四大关键特征,探讨了居民分布式资源管理在新型电力系统建设中的重要价值；随后,对分布式资源管理的核心要素进行了综述,并从内部和外部两个层面分析了居民分布式资源管理的重要影响因素和相应优化方案；最后,对新型电力系统居民分布式资源管理未来发展方向进行了展望,并对全文进行了总结。

1 居民分布式资源管理概念及发展

1.1 居民分布式资源主要类型

居民分布式资源通常是指分散在居民家庭或居民区域的小型能源生产、储存和消费单元［9-10］,主要类型包括分布式发电资源、储能、电动汽车和柔性负荷,如图1 所示。

图1 新型电力系统居民分布式资源示意图Fig.1 Schematic diagram of residential distributed energy resources in new power system

1.1.1 户用光伏

随着太阳能光伏发电技术和光伏制造业的迅猛发展,光伏并网成本急剧下降,加上能源政策、市场盈利等因素推动,国内外分布式户用光伏装机容量不断攀升。中国国家能源局数据显示,2022 年户用光伏新增装机容量25.246 GW［11］,美国2005—2022年户用光伏新增装机容量如图2 所示［12］。据美国能源信息署发布数据,2022 年美国住宅太阳能净发电量达37 350.657 GW∙h,同比增长23.75%［13］。清洁低碳的户用分布式光伏发电能够有效利用居民侧的土地资源和太阳能资源,实现清洁电能的自发自用,并将多余的电能注入电网。这不仅降低了居民侧对主网供电的依赖性,帮助居民节省用电成本并避免能源价格波动造成的不利影响,还能对电网起到灵活、经济、高效的支撑作用。

图2 2005—2022 年美国居民侧年度新增光伏装机容量Fig.2 Annual increase in installed photovoltaic capacity in residential sector of the United States from 2005 to 2022

1.1.2 户用储能

目前,电价上涨、光伏上网电价下降、新能源本地消纳需求攀升等因素,均刺激着户用储能配置需求的增长。图3 展示了以美国为例的居民侧储能装机容量及预测情况［14］。居民户用储能一般是指功率量级低于5 kW、容量在13.5 kW∙h 以下的小型储能［15］。在电网层面,户用储能的配置可以实现电能的跨时存储,即在电力低谷或光伏发电高峰期储存电能,并在电网电力紧张时将储存的电能反送给系统,以满足调峰调频等电网平衡需求,从而大幅提升电力系统安全性、稳定性、经济性和运行效率［16-18］。在用户层面,户用储能不仅可以提升家庭电力应急和容灾能力,避免供电中断,还可以促进户用光伏自发自用,从而提升用能效率、节省用电成本［19-20］,或向电网提供辅助服务套利。

图3 2018—2024 年美国居民侧年度新增储能装机容量及预测Fig.3 Annual increase in installed energy storage capacity and forecast in residential sector of the United States from 2018 to 2024

1.1.3 电动汽车

根据国际能源署的数据,如图4 所示,全球电动汽车市场正在经历快速扩张［21］。电动汽车作为能源终端电气化的关键组成部分,与传统的燃油汽车相比,其环保性能更加出色。电动汽车的普及可以显著降低温室气体的排放,从而有助于减缓全球气候变化的影响。此外,电动汽车还能帮助居民减少对化石燃料的依赖,实现更加环保和可持续的交通方式,提高能源利用效率,降低能源消费成本。除了环保和节能方面的优势外,电动汽车还具备类储能特性,这一特性使得电动汽车可以为电网运行优化提供灵活调节能力。

图4 2016—2022 年全球使用中的纯电动汽车数量Fig.4 Number of pure electric vehicles in use worldwide from 2016 to 2022

1.1.4 柔性负荷

数十年来,急速攀升的全球家用电器规模体现出终端用能电气化的大趋势［22］,如图5 所示。智能家电的不断普及和发展,在为人们提供更为便捷和舒适的生活体验的同时,也可以实现与电力系统的互联互通。研究表明,基于先进的信息和通信技术,对以温控负荷、照明系统、洗衣机等可中断、可调节或可转移负荷进行智能管理和调控,可以提升居民侧用电节能性和用电效率［23］,也将为电力系统运行优化提供更为灵活低碳的源荷互动方案。

图5 2017—2027 年全球不同类型家用电器用户数量及预测Fig.5 Number of global users of different types of household appliances and forecast from 2017 to 2027

1.2 居民分布式资源管理基本概念

20 世纪70 年代,两次石油危机让美国、日本、德国等工业化发达国家开始意识到能源供应的不可靠性。因此,开始将节能和提升能效列为能源政策制定的重要议题［24］。1973 年,美国出台了含需求侧管理在内的一系列能源管理举措［25］。需求侧管理是指电力消费者收到电网运营商调控或电力市场价格信号,从而改变用电水平或模式。随着户用光伏、户用储能等居民分布式能源规模的攀升和远程通信控制技术的发展,居民分布式资源管理的潜力和重要性日益凸显。

居民分布式资源管理可以描述为通过技术手段和管理策略,对居民侧的分布式资源进行规划、配置、监测、调度等一系列活动。这个过程旨在提高居民侧能源自给自足能力和利用效率,促进可再生能源发展,减小居民侧对于传统化石能源的依赖,降低居民能源使用成本和温室气体排放。在新型电力系统建设目标下,居民分布式资源管理还需满足安全、可靠、经济和环保等方面要求。

1.3 居民分布式资源管理发展

1977 年,美国能源部与华盛顿州安吉利斯港合作开展了首次居民需求响应实践［26］,旨在为干旱后的西北部寻找高效且经济的电力中断问题解决方案。该试点激发了其他地区十年间公用事业单位对于居民分布式资源管理计划的兴趣,其中,许多实践通过调节居民热水器负荷来帮助稳定电压,一些实践项目至今仍在运营。20 世纪90 年代,中国开始引入电力需求侧管理技术,并在实践中不断完善。2012 年,中国居民分布式资源管理试点实践首次在中新天津生态城开展［27］。2013 年,中国正式启动了第1 批包括北京、苏州、佛山等城市的需求响应试点建设［28］。2017 年,国家发改委颁布了《电力需求侧管理办法（修订版）》［29］,标志着中国电力需求侧管理进入新阶段。截至2022 年6 月,全国已累计有23 个省份出台了需求响应试点支持政策［27］。2023年9 月15 日,国家发改委等部门发布了《电力需求侧管理办法（2023 年版）》［30］和《电力负荷管理办法（2023 年版）》［31］（以下简称“两份办法”）。两份办法明确提出,拓宽需求响应主体范围,鼓励新型储能、分布式电源、电动汽车、空调负荷等主体依托负荷聚合商和虚拟电厂等服务机构参与需求响应。同时,两份办法提出了支持增量配电网、微电网开展需求响应,支持乡村符合条件的分布式资源参与需求响应,支持智能小区、智能家居等发展建设。以上政策均为居民分布式资源管理提供了强有力支撑。

此外,由于不同国家的城市化进程所处阶段和城市规划不同,各地区居民分布式资源管理模式与最小单元往往存在差异。区别于欧美国家多以独立住所作为最小管理单元的分布式资源管理模式,中国城市居住密集度较高,楼宇级和社区级管理模式和能源共享方案有利于实现更高效的能源利用［32］。在欧美国家,独幢住所的分布式资源管理主要关注问题包括如何闭环优化个体用户的能源生产和消费［33］,以及如何促进用户参与能源交易［34］,但电网可能会同时面临海量居民分布式资源协调管理困难导致的稳定性问题,以及能源交易的监管和信任问题。在中国,集中式居民分布式资源管理模式主要聚焦问题包括如何实现社区或建筑内的能量优化、如何协调不同类型用户的能量管理需求,以及如何实现社区内的能源共享。集中式的管理模式往往可能面临能源分配公平性、社区能源共享机制设计及用户接受意愿等挑战［35-36］。

总体来说,国内外居民分布式资源管理均朝着更为灵活化、智能化和常态化方向不断迈进。灵活化首先体现在能源资源从被动控制［37］向主动参与市场［38］的转变,这种趋势提升了资源管理效率。其次,还体现在调控方向由单一的降负荷调节拓展到能量的双向流动,以更好地满足电力系统运行的多元需求［39］。同时,调节时间尺度从长时段逐渐转向快速实时,以应对电力市场和电力系统运行的短时变化［40］。

居民分布式资源管理智能化发展主要体现在数据量测与分析、自动化控制系统和用户友好交互等方面。基于先进计量技术、机器学习和人工智能技术,居民能源使用数据得以实时用于模式识别和资源优化分配。自动化控制系统可以方便居民分布式资源自动或个性化响应电网需求,调节电能消费模式。此外,由于居民分布式资源管理需要消费者的在环参与,而消费者意愿与经济与技术因素、教育程度与环保理念等诸多因素密切相关［41-44］。因此,居民分布式资源的智能化发展同样体现在支撑用户与管控系统友好互动的软硬件技术发展层面。

同时,常态化调节是居民分布式资源管理的重要发展方向之一。美国能源信息署公布的需求响应数据显示,2022 年各州参与居民需求响应用户总数超过1 004 万人,年负荷峰值时刻居民实际需求响应功率达4 605.931 MW,同比增长20.07%［45］。当前阶段,绝大多数的居民分布式资源管理项目中,用户全年参与需求响应的次数通常小于10 次［46］。然而,随着气候变化导致的极端天气事件频发［47］,以及具有随机性、波动性的可再生能源持续并网,居民分布式资源管理面临着从备用方案向常态化手段的转型需求。此转变有助于提高电力系统对极端天气事件和可再生能源波动的适应性,促进电力系统需求侧安全高效、清洁低碳发展。

2 面向新型电力系统关键特征的居民分布式资源管理

2023 年6 月2 日,国家能源局组织发布《新型电力系统发展蓝皮书》［1］,提出了新型电力系统的总体架构和重点任务,并提出新型电力系统具有安全高效、清洁低碳、柔性灵活、智慧融合四大关键特征。居民侧庞大的分布式资源依托需求响应、能效管理等手段,可以为促进电网安全高效运行、推动能源清洁低碳转型、实现电能柔性灵活调控、助力智慧融合系统建设提供有力抓手。本章将围绕新型电力系统关键特征,探讨居民分布式资源管理助力新型电力系统建设的具体优势所在。

2.1 安全高效

新型电力系统的建设必须以确保电力安全供应和系统高效运行作为基本前提。在电力安全方面,国际局势、能源价格、极端天气等复杂因素,伴随不断攀升的电力负荷、占比逐渐增大的高比例可再生能源和高比例电力电子设备［48］,使得系统惯性和抗干扰能力削弱,源荷供需平衡难度加大,给电力系统带来重大安全挑战。在高效运行方面,电力系统同样面临着复杂而严峻的挑战,如并网可再生能源优化管理、负荷调度和能源合理配置、设备节能和能源效率提升等。围绕安全高效这一基本前提,居民分布式资源管理作为提升需求侧与电网互动能力的重要举措,其从荷端缓解电力系统供需平衡压力、降低电力系统安全风险等方面的作用不容忽视。

具体应用层面,在调峰方面,文献［49］通过分析单体中央空调的工作原理,将中央空调负荷参与调峰的最优控制模型建立为混合整数线性规划形式,并通过仿真结果验证了中央空调参与调峰的可行性。文献［50］通过对日本九州典型家庭住宅光储系统开展仿真实验,验证了户用光伏电池系统可以实现1.1%的净峰值负荷削减。文献［51］计算表明,基于适当的调控和激励策略,每户2 kW∙h 的户用储能电池可能将英国低压变电站当前峰值需求减少50%以上；每户3 kW∙h 的储能配置可以在不额外增加峰值负荷的情况下,确保空间供暖和热水循环完全由热泵供能。文献［52］在实验室环境下测试了居民热泵主动控制对建筑物电力负荷的调峰能力,在气温最冷周,住宅百分之一峰值负荷（one percent peak,OPP）下降了2%～5%,平均周OPP 下降了约17%。

在调频方面,图6 总结了不同种类分布式资源提供惯量支撑、一次、二次和三次调频的相关研究。虽然基于电力电子设备并网的分布式资源无法像具有机械旋转部件的传统发电机一样,为电力系统提供直接的惯量支撑,但基于虚拟惯量控制方法的分布式资源可以表现出类似传统同步发电机的动态特性。文献［53］通过仿真研究了不同虚拟惯量对频率稳定性的影响,在3 机9 节点仿真系统中,虚拟惯量在0～20 250 kg·m2区间内增大有助于提升频率变化最低点,并降低频率最大变化率,但超过区间的进一步增大会导致频率振荡情况恶化,不利于系统频率安全稳定。文献［54］提出分布式资源协同传统发电机组参与惯量支撑和一次调频优化方法,基于降阶的系统频率动态模型,设计了分布式资源的虚拟惯量和一次调频下垂控制系数,以满足频率超调和稳态调节等时域调频性能需求。

图6 居民分布式资源参与调频时间轴及相关研究Fig.6 Timeline of residential distributed energy resources participating in frequency regulation and related research

在一次调频和二次调频方面,前者通常是在几秒钟内,发电机通过自动增加或减少其输出功率来快速抵抗系统频率偏移,后者主要是在数十秒至数分钟内,通过控制中心的自动控制系统对各机组下发功率调节指令来恢复频率。文献［55］通过在发电功率为300 MW 的系统中开展仿真验证表明,在计及车辆限制和用户需求的前提下,3 000 辆电动汽车参与电网可以有效降低系统21.6% 的频率波动。文献［56-57］表明,依托可靠的通信、传感和自动化设备,电动汽车移动储能、分布式光伏、柔性负荷等居民分布式资源可以提供快速、可持续和低成本的一次频率响应。文献［58-59］分别提出了将分布式储能和电动汽车应用于二次调频的控制方案,并通过仿真结果验证了其有效性。三次调频则是在频率基本恢复至额定值时,对调频储备进行再调度［60］。文献［61］表明,具有热储能特性的户用热水器非常适合提供三次调频服务。

在调压方面,文献［62］在德国电气工程师协会提出的无功功率控制策略基础上,提出了光伏并网逆变器向电网提供无功支撑的策略,以维持电网电压稳定在安全区间。文献［63］采用无模型优化策略来实现对分布式资源输出功率的有效控制。实验结果表明,所提方法可以在降低20%系统容量使用量前提下实现理想的调压效果。文献［64］提出一种住宅区分布式储能参与电压调节的协调控制方法。仿真结果表明,在确保每个储能均运行在理想荷电状态值情况下,所提控制方法可以解决高光伏渗透率低压配电网的节点电压越限问题。

2.2 清洁低碳

清洁低碳是新型电力系统建设的核心目标。在“低碳化”和“零排放”趋势下,电力系统运行需要完成从传统的“电视角”向“碳视角”的转变,即在保障电网安全、高效、经济运行的同时,将清洁低碳纳入考量［65］。在电力供给侧能源结构转型的同时,用户侧也承担着推动碳减排的重要责任。居民分布式资源管理允许居民用户与智能电网之间进行双向互动,意味着可以通过价格信号或者其他激励模式降低用户对于高碳排电源的依赖。从具体实施来说,对需求侧碳排放足迹进行追踪和计量,让用户能够切实感知自身用电行为对应碳排放,并通过政策法规和教育宣传推动居民清洁低碳用能模式的普及,可以鼓励居民更多使用清洁能源。在此基础上,应用居民分布式资源优化管理技术,可以更加智能、高效地增加居民侧的降碳能力,为新型电力系统建设提供清洁低碳的可行路径。

文献［66］提出的碳排放流理论为如何追踪电网从源侧到荷侧的碳排放责任提供了可行思路,为分析居民用户用电行为与碳排放之间的关系奠定了基础,有利于居民用电行为的引导和减碳政策的实施。基于潮流分析追踪碳排放流的研究主要可以分为 有 功 潮 流 追 踪［67-68］和 复 功 率 潮 流 追 踪［69-70］。其中,文献［67］基于比例共享原则,提出了每一台发电机供应的特定负荷、对输电线占用情况和对潮流影响的计算方法,为追踪虚拟碳流提供了理论依据。文献［70］提出一种基于复功率潮流追踪碳流模型,该模型考虑了电力网络中的网损和无功功率对有功功率的间接作用,可以全面分析电网碳流伴随潮流自源向荷的流动。除碳计量和碳排放流理论分析外,还需要配套的硬件设备实现碳排放的可测可量。文献［71-72］分别从理论层面和系统设计层面,研究了可以满足多电压等级全环节碳计量的分布式碳表系统。碳排放流追踪数据和电力系统全环节精准碳计量结果能够帮助政府相关部门更好地制定能源清洁低碳转型政策,调整能源结构；能够帮助能源公司和电网运营商优化碳排放相关商业模式和分布式资源管理方案；能够引导居民更好地理解其能源消费行为对于碳排放的影响,从而积极响应低碳政策和管理方案。

在机制设计和优化调度方面,文献［73］建立了碳价引导型需求响应机制下两阶段源-荷协调低碳优化调度模型,将传统归算在发电侧的碳排放责任分摊至负荷侧,并在IEEE 118 节点系统验证了所提方案在日经济调度周期内,较考虑需求响应前方案降低了3.1 万美元碳排放成本和6.6 tCO2碳排放量。此外,文献［74］在对5 个高收入、高排放西欧国家（英国、德国、意大利、西班牙和瑞典）的10 109 名受访者调查中发现,家庭供暖清洁低碳转型需要首先关注系统设备的使用便捷性,以及配套低碳技术服务的专业性。

2.3 柔性灵活

柔性和灵活性是电力系统响应电力波动、实现能源平衡调度和优化配置的一种能力,对新型电力系统起到重要支撑作用。新型电力系统的柔性主要体现在柔性输电技术［75］、柔性电网互联［76］,以及柔性负荷与源网储的互动新模式［77］等方面。其中,居民分布式资源管理是探索源网荷储互动新模式的重要举措。通过柔性调节居民分布式资源电力生产和消费,能够缓解系统短时、长时平衡调节压力,为电网提供不同时间尺度、不同响应规模的灵活性。

户用光伏协同储能系统或新型逆变器控制方法,可以实现对输出功率的柔性灵活调节；柔性负荷可以通过负荷削减或负荷转移,完成功率或能量调节；户用储能、电动汽车等具有双向调节功能的分布式资源则可以在电力生产者和消费者角色之间灵活切换,以适应多种电网工况。文献［78］显示,关于居民分布式资源柔性灵活调控的研究对象,目前主要包括中央空调、电热水器、水相关电器、冰箱和照明设备,对应占比分别为36.7%、25.7%、14.7%、9.2%和8.3%。

居民分布式资源的灵活性量化评估,是当前研究的重点领域之一。以往研究通常采用白盒、灰盒和黑盒3 种模型对住宅灵活性资源调控潜力进行量化评估,从而生成最优的调度控制方案。居民分布式资源灵活性量化指标主要聚焦于容量、能量、效率、时间等维度,具体主要包括可调功率、可调能量、可调方向、可用时间和可维持时长等［79］。文献［80］提出一种用来量化评估分布式资源在能量或者功率调节方面灵活性和持续性的范式：最大功率时间比tr。tr可由能量/功率比值得到,表征了分布式资源维持其最大功率变化的时长,可以用来帮助分布式资源选择相应提供的服务。其中,功率型资源（tr较小）更适合参与短期市场,而能源型资源（tr较大）则更适合参与长期市场。

此外,随着配电网对于电压稳定、降低网损、阻塞管理等灵活性需求增大,本地灵活性市场（local flexibility market,LFM）应运而生。居民分布式资源通过聚合商或虚拟电厂参与LFM,可以向配电系统运营商（distribution system operator,DSO）、输电系统运营商（transmission system operator,TSO）和平衡负责方等市场主体售卖灵活性服务产品［81-82］。传统配电网通常对所有节点实行统一电价政策,但此定价模式难以适应分布式资源大量并网的发展趋势,也未能充分反映配电网的固有特性,如高阻抗比、网络损耗、相间不平衡及局部电压调节需求。分布式节点边际电价机制的提出为解决上述问题提供了一个针对性的解决方案,对于构建未来配电网竞争性市场至关重要［83］。

相较于发电侧可以快速爬坡的灵活性机组或在电网侧加装的集中式灵活性调节设备,一方面,居民分布式资源管理可以实现本地的能量平衡和新能源消纳,降低长距离输配电能量耗损；另一方面,可以增加电网韧性,即使单点的分布式资源设备发生故障,也可以依赖庞大的资源池完成调控目标。然而,与其他灵活性资源相比,居民分布式资源的经济性、可靠性和可持续性是其成为系统可信任调节资源的重要考量标准。

2.4 智慧融合

新型电力系统广泛应用“云大物移智链边”等智能数字信息技术,充分吸纳太阳能、核能、氢能等多种能源形式,优化调控需求侧优质分布式资源,深度融合数字、物理、社会、生态等各类系统,逐步完成向全面感知、协同互动、智能高效运作模式的演变［84］。在居民分布式资源管理过程中,新型电力系统向智慧融合方向转型的趋势逐渐体现,其中,集成化、跨领域、跨系统的数据共享和协同优化,是新型电力系统建设的必然要求。具体而言,电力网与信息网、交通网、建筑网和人文网等复杂网络的互联互通为居民分布式资源管理支撑新型电力系统建设提供了基础保障。同样,居民分布式资源管理的发展也推动了庞大智慧融合系统的建设。

首先,居民分布式资源的智慧化管理需要以信息网作为基础保障。智能电表和能源管理系统可以依托信息网将居民分布式资源运行状态数据传输到监控中心、调度中心和保护设备中,以进行分析、处理和控制；也可以将上级电网指令或市场信息传递至本地。其次,车-站-网一体化运行框架将电动汽车、充电站和交通网紧密融合在一起,5G 通信［85］、云计算、区块链等技术的迅猛发展也正在为“交通网-信息网-电力网”协同发展赋能。在此基础上,一系列相关研究得以展开。例如,文献［86］分析了车-站-网一体化运行交互特性,并总结了三者互动响应技术相关研究。文献［87］提出一种计及车-站-网协同运行的电动汽车充放电时空优化调度策略。结果表明,所提策略可以实现充电桩负荷时空均匀分布,改善路网交通流量并降低电动汽车充电成本。同时,文献［88］还探讨了仅存在风、光、氢和燃料电池电动汽车的100%可再生能源系统是否能可靠且高效益地运行。

此外,建筑网是容纳居民分布式资源的主要载体,居民分布式资源则是建筑网的能源生产和消费主体,居民分布式资源管理对于城市建筑智能化、低碳化改造和可持续发展具有重要意义。为此,文献［89］设计了一套智能建筑能量管理（smart building energy management,SBEM）系统,并在奥地利和西班牙的楼宇进行了实验验证。该系统综合考虑了设备运行层面和建筑物与外部能源供应之间的接口,以更好地应对可能导致建筑物能源供应发生变化的政策影响。文献［90］综述了深度强化学习在SBEM中的应用研究,并提供了一些结论。例如,综述中介绍的方法相较于传统调控方法在提升智慧建筑性能方面均具有优势,但由于算法探索时间和成本的限制,现有基于无模型深度强化学习的SBEM 方法仍暂时无法用于实际应用。

同时,居民分布式资源管理促进了人文网与电网的深度耦合。目前的分布式资源管理方法本质上均依赖于用户能源使用模式的调整,它们赋予居民能源自主权,使得居民参与到能源管理的决策过程中,并为居民提供了能够满足不同需求和偏好的灵活化和定制化能源解决方案。以往大量研究就环境因素［91］、经济因素［92］、社会政治因素［93］、社会心理学因素［94］、社区因素［95］等对居民能源消费行为的影响进行了广泛的讨论,这种关联性研究有助于更好地了解和引导居民的能源使用行为,对于制定分布式资源管理相关政策和策略,引导居民朝可持续发展方向迈进具有重要意义。此外,有学者提出了低碳智能人体电网概念［96］,通过优化管理人体所穿戴的智能设备上发生的能源生产、消费、储存、交换等过程,协同外界复杂环境,构建一个以人体为核心的智能、低碳、安全、灵活的人体微网。它本质上是信息-物理-社会系统（cyber-physical-social system,CPSS）向下的延伸拓展,是生命系统、物理系统和信息系统的有机融合。

综上所述,首先,居民分布式资源管理可以通过为新型电力系统提供调峰、调频、调压等服务来保障电网安全高效运行；其次,可以通过电力系统全环节碳排放流追踪和计量,依托低碳需求响应机制推动居民用电方式清洁低碳转型；再者,可以利用不同类型资源在可调功率、可调能量、可调方向等灵活性关键指标上的特异性,依托开放高效的市场环境,实现电力柔性灵活调控；最后,可以通过与信息网、交通网、建筑网、人文网等复杂网络的融合互通,助力建设一个庞大的智慧融合系统。

3 居民分布式资源管理核心要素

3.1 政策制度与管理机制

政策制度和管理机制构成了居民分布式资源管理的基础框架,并为其提供了规则和指导。目前,居民分布式资源管理在全球范围内呈现出快速发展的趋势,不同国家根据自身能源需求和挑战,制定了一系列政策来进一步推动居民分布式资源管理的发展。

美国联邦能源监管委员会颁发的2222 号命令（FERC Order No.2222）允许地方政府与第三方聚合商合作,构建居民社区分布式资源聚合体,并准许其参与批发市场获利［97］。2022 年8 月16 日,美国政府出台了降低通膨法案（Inflation Reduction Act,IRA）［98］。该法案是美国历史上对气候和能源投资最大的法案,其中,法案调整了户用储能投资税抵免（investment tax credit,ITC）政策,取消了必须搭配100%太阳能的要求,允许独立储能纳入补贴范围,将ITC 从最高26%提高至30%,并延长10 年。同时,参与小区太阳能发电计划的用户未来也能在家中独立配置储能。

世界其他各国也正陆续出台有利于推进居民分布式资源管理发展的政策法规。2019 年11 月,南澳大利亚决定强制要求未来在该国销售的住宅空调、电热水器、游泳池泵控制器和电动汽车充/放电器4 种家用电器必须支持需求响应标准AS4755,其中,要求在2023 年7 月1 日之后,新装的部分空调必须做好需求响应准备［99］。这为南澳居民分布式资源参与电网服务提供了全国适用的公开标准,但统一的标准会限制产品制造和市场自由。同时,AS4755 不支持互操作,使得居民分布式资源的管理无法实现运营商和消费者的双向互动,从而无法精准评估和验证需求响应结果［100］。2022 年5 月18 日,欧 盟 委 员 会 宣 布 了REPowerEU 计 划［101］,其 中 的《太阳能屋顶倡议》要求欧盟成员国建立国家支持计划,以促进大规模的太阳能屋顶项目建设,同时确保到2029 年,所有新建住宅需安装屋顶太阳能电池板。2022 年12 月15 日,日本东京都议会全体会议表决通过了首例针对个人住宅的条例,要求自2025年4 月起在东京都内新建住宅必须安装太阳能电池板［102］。

分布式资源管理在全球部分地区的实践项目如表1 所示。主要的管理机制可以分为两大类：电价型［103］和激励型［104-108］。电价型分布式资源管理机制是以电价作为驱动信号来激励用户改变用电模式,包括分时电价（time-of-use price,TOU）、尖峰电价（critical peak price,CPP）、实时电价（real-time price,RTP）等［109］。TOU 旨在鼓励用户在高峰时段外用电,从而平滑电网负荷曲线,其定价反映了电力供应成本在一天内不同时段的变化,且通常在季节内保持静态［110］。CPP 中电价变动由电力高峰事件触发,在电力尖峰时刻电价会显著上涨,此种情况下电力公司会提前通知用户尖峰时段的开始和结束时间,方便用户做出调整,如转移负荷［111］；RTP 中电价会根据批发市场价格（实时供需关系）不断浮动,并会提前几小时或一天告知用户,用户可以根据动态更新的价格信号相应调整用电量,但也可能会给价格敏感程度低或排斥频繁接收通知的消费者带来一定困扰［112］。电价型管理机制有限的应用程度表明,其部署和大范围应用必须有智能电表［113］、通信网络［114］等配套支持,且较为考验居民对变化电价的接受程度和响应能力。后续章节将进一步阐述硬件设备与软件平台在居民分布式资源管理中的作用,以及如何通过市场化方式或技术手段激励居民用户更好地发挥分布式资源在助力新型电力系统建设中的潜力。

表1 国内外居民分布式资源管理部分实践项目Table 1 Partial practical projects of residential distributed energy resource management at home and abroad

激励型分布式资源管理主要包括以下几种计划：直接负荷控制、可中断可削减计划、需求招标/回购计划、容量市场计划、辅助服务市场计划以及紧急需求响应计划。在直接负荷控制机制下,用户需与系统运营商或聚合服务提供商签订合约,同意在短时间内接受远程中断或调整负荷,以获取相应的奖励［37］。可中断可削减计划是指负荷聚合商向客户提出预先设定的负荷削减请求,未响应者将受到惩罚［115］。需求招标/回购计划则是指用户在电力市场中开展日内或日前竞标来提供特定的负荷削减［116］。此外,激励型分布式资源管理还包括容量市场计划［117］、辅 助 服 务 市 场 计 划［118］和 紧 急 需 求 响 应 计划［119］。这些计划旨在让用户提供不同时间范围内的调节储备,包括长时间、短时间和超短时间。对于需要大型响应能力的计划项目,可以通过聚合居民负荷来实现。总之,无论是价格型还是激励型管理机制,用户可通过主动竞标或被动激励,为新型电力系统提供更为清洁低碳的运行方案。

3.2 硬件设备与软件平台

硬件设备和软件平台是实现居民分布式资源管理的基础。硬件设备提供了必要的物理基础,而软件平台则支持数据处理、智能决策和资源调度等功能。为满足新型电力系统的分布式资源管理对于精准量测、智能遥控、双向通信等的需求,传统老旧的户用电表和家居设备等基础设施亟待改造升级。文献［120］通过分析美国加州两个最大公用事业（PG&E 和SCE）服务区域的新兴分布式资源管理现状,发现部分地区电网容量约束限制了电动汽车和空调等资源规模的扩增,制约了用电终端电气化进程。在英国监管机构Ofgem 的一项调查中,67%的受访者提到了对TOU 机制中费率转换的实践性表示担忧,具体体现在担忧运营商采用错误的仪表读数［121］。文献［122］介绍了英国智能电表实施计划可以为TOU 项目费率结算提供更准确的计费数据,但截至2022 年12 月,英国智能电表统计数据显示,目前仍有45%英国家庭和小型商业使用传统电表,且加装的智能电表中有5.6% 运行在传统模式［123］。此外,文献［124］介绍了家庭能量管理系统的概念、架构和基础设施。家庭能量管理系统能够实时分析家庭内部能源消耗模式,基于外界环境和电价等信息,自动调度住宅能量以确保最大能效,完成与电网的主动互动。

对于负荷聚合商和虚拟电厂等分布式资源管理运营商,需要智能决策和交易平台来提供具有竞争力和可靠保障的管理服务。文献［34］提出了基于区块链技术的虚拟电厂能量管理平台,以激励住宅用户之间的能源交易活动。该平台采用去中心化优化方法,在尊重用户独立性和隐私性的同时,优化用户之间的能量调度、能源交易和网络服务。在系统层面,居民分布式资源参与调频、调压等辅助服务以保障电网安全高效运行,需要网侧频率、电压量测装置和通信网络的配合。此外,居民分布式资源聚合管理不仅要在电力系统内部实现智能管理和优化,还需要在软硬件层面具备与交通、建筑和综合能源系统耦合的接口,以确保多能流和复杂耦合系统运行效率达到最优。

3.3 管理技术与优化方法

对居民分布式资源动态可调能力进行精准评估和预测是分布式资源管理的重要前提。评估预测的关键环节主要包括对设备运行状态的评估、对居民负荷曲线的预测、对用户聚合整体动态趋势的预估。评估和预测技术通常需要采用气象数据、地理信息、建筑参数、居民及社区信息和社会经济数据等作为特征数据［125］。目前,常用于居民分布式资源评估与预测的方法包括统计和时间序列方法［126］、概率预测方法［127］、机器学习和其他人工智能方法［128］、组合和集成预测方法［129］等。这些方法考虑了历史数据、日历信息、特殊事件、设备信息、用户行为等重要因素,在不同数据可用性和所需预测精度场景下发挥各自优势,为居民分布式资源管理策略生成和优化调度算法制定提供了基础。而优化管理策略的部署也会反作用于评估预测的结果。文献［130］考虑了分布式资源管理措施对负荷预测的影响,通过将需求响应信号视为预测模型的外部输入来提升预测准确性。

居民分布式资源最优管理策略的制定通常旨在实现资源主体个人利益或集体利益的最大化,涵盖经济效益、环保效益、用户舒适度等多个方面。个体利益主体包括居民用户和服务机构（如聚合商、虚拟电厂运营商、售电公司、系统运营商等）,而集体利益可从社区微网范围拓展至全社会。具体来说,针对居民用户,管理优化目标主要需要考虑能源消费成本、居民被控状态下的舒适度、设备生命周期和可再生能源利用率等方面［131-132］；针对服务机构,主要优化目标包括运营效益与风险、策略可持续性、调度可靠性和环保性等方面。在集体利益层面,居民分布式资源管理优化目标则涵盖社会总福利、能源配置结构、系统安全性和稳定性及系统碳排放等方面［133］。针对以上优化目标,常见的建模方法可分为多目标建模、确定性建模、随机性建模、数据驱动建模［134］等,根据优化问题的不同性质和求解需求,主流的求解方法涵盖线性规划、混合整数规划、动态规划、非线性规划、模糊理论、机器学习、强化学习等［135-136］。

居民分布式资源管理涉及多重主体,如常规发电厂、TSO、DSO、各类服务提供商（如能源社区、微网、负荷聚合商）和居民用户等,其中,每个市场主体（含参与者和市场运营者）都有各自的利益目标［133］。在这样一个多主体环境中,某些主体之间会开展合作以共同提高社会总福利和降低成本,但也可能存在竞争关系。为了平衡不同参与者的利益,需要设计合适的价格机制、交易规则或补贴政策。同时,高效的数据交换和通信机制对于涉及多个参与者和复杂优化目标的问题不可或缺,既需要高度的数据精度,又需要保证数据的安全性和隐私性。另外,需求侧居民分布式资源和电网的双向互动模糊了传统的源荷边界,也对主配网联合调度提出了新的要求,需要TSO 和DSO 确定协同优化目标和运行约束,从而生成最优调度策略。

总体而言,全球居民分布式资源相关政策制度和管理机制为激发各类资源灵活性指明了发展方向和可行路径；硬件设备和软件平台为实现居民分布式资源可观、可测和可调提供了关键基础；管理技术和优化方法为居民分布式资源管理提供了强有力的实现手段。以上三大核心要素共同推动了新型电力系统居民分布式资源管理的快速发展。随着居民与社区不断参与分布式资源的集成和协同管理,电力系统安全高效、清洁低碳、柔性灵活和智慧融合特征将更为鲜明。

4 居民分布式资源管理影响因素

4.1 内部影响因素分析

居民分布式资源因本身产能波动、设备性能限制和用户行为影响具有不确定性,从而易影响分布式资源管理效率和可靠性。具体而言,光伏发电量受天气条件（如阳光照射、云层覆盖）和季节变化的影响存在波动,且光伏设备的转换效率和寿命也会影响其产能。户用储能的容量、放电深度、充放电速率以及使用寿命均会影响其能量管理效率。电动汽车的充电模式（慢充、常规、快充）、电池类别和车主行为会对其管理效率产生影响。柔性负荷的管理则与居民用户用电行为息息相关,同时,柔性负荷的控制设备和传感器性能可能影响资源管理的准确性和效率。

居民分布式资源的管理往往是以单个家庭或者社区为基本单位开展的。因此,优化能源资源管理的重点通常包括光储配套优化规划［137-138］、家庭能量管理与净负荷预测［139-140］、面向管理的用户用电行为建模［141］和社区能源共享［142-143］等。

随着电价峰谷差的增加和光伏上网电价补贴的逐渐减少,光储系统的必要性进一步凸显。文献［144］分析了在没有需求侧补贴的前提下,何时、何种情境下为居民光伏配备储能是经济可行的。此外,该研究还提出了一个技术经济模型,用来计算德国2013—2022 年与户用光伏配套的储能运行经济性,并考虑未来技术成本和电价发展的不确定性,分析了在不同电价场景下最优光储规模以及储能的盈利能力。类似地,文献［145］通过对替换成本、电费、简单回报、净现值、折现回收期、度电成本等经济性指标进行评估,证明了投资光储系统的价值。此外,文献［146］对并网住宅光储系统优化规划相关研究进行了全面的综述,并阐述了影响光储系统优化规划的关键,主要包括经济技术数据、目标函数、能量管理系统、设计约束、优化算法和电价方案等。

家庭能量管理可以帮助住宅统一管理和协调调度具有互补运行特性的多种分布式资源,从而降低家庭能源消费成本,最大限度地利用可再生能源,为家庭提供智能、舒适、环保和便捷的用能方式［147］。同时,能量管理系统可以帮助居民知悉家庭能源消耗模式,从而优化调整设备运行设定时间或模式,在需求响应、分布式能源资源交易等方面作出更明智的决策,也可为电网运营商制定管理策略提供更细粒度的数据信息。此外,面向管理的用户用电行为模型通常包括幂函数、指数函数、对数函数和线性函数［141］等,用于处理用户响应管理信号随机性的技术方法主要包括随机规划［148］、概率建模［149-150］、鲁棒优化［151］、深度学习［152-153］、强化学习［154-156］等。

同时,社区能源资源共享旨在保障可再生能源自主消费者进行生产、消费、储存和销售等活动的公平性和平等性,如赋予公寓居民（弱势消费者/租户）共享光伏的权利,降低其用电成本［36］。受共享经济模式和云服务理念启发,共享储能作为一种储能发展新业态,为用能需求互补的多个居民之间共享储能服务提供了新思路［35］。如表2 所示,共享储能主体对象包括由社区居民用户共建或第三方投资运营的实体储能［157-158］,以及通过虚拟化的方式将分散的居民储能装置集中至云端,从而实现资源虚拟化共享的云储能［159-160］。社区能源资源共享可以提高设备使用效率和可再生能源利用率,显著降低装置配备成本和电力消费成本。

表2 能源共享模式下居民侧实体共享储能与云储能对比Table 2 Comparison of on-site shared energy storage and cloud energy storage under energy sharing paradigm

4.2 外部影响因素分析

市场环境和能源交易模式作为外部因素,对于保障居民分布式资源管理的有序开展影响重大。良性的市场环境和能源交易应包括合理的定价信号、有吸引力的激励补贴、公平的准入原则、科学的评价体系和高效的市场框架等。目前,中国统一的电力市场体系尚未建成,关于市场框架和交易模式构建更多体现在理论研究层面,缺乏实际落地应用经验。

国外理论与实践经验表明,居民分布式资源可以参与的主流市场包括容量市场［161-162］、现货市场［163-164］和辅助服务市场［165］等。这些市场为分布式资源在不同时间尺度上释放调节潜力奠定了基础。在容量市场中,尽管分布式资源所具有的不确定性会给系统规划运行增加一定隐患,但引入分布式资源可以提升市场竞争效率和灵活性,促进新能源消纳和清洁能源替代。因此,传统的容量市场需要更新运作模式,以促进分布式资源的积极参与。例如,确切的投资回报和聚合的参与方式可以分别提升服务提供方和市场运营者的信心,而对于不同类型资源的差异化补偿方式也有益于充分激发市场参与主体潜力。同时,分布式资源加入日前或日内市场也将增加市场活力,降低电能供需形势波动对于电价的影响,而更高效、有活力的市场也将反作用于促进分布式资源灵活能源生产和消费模式,实现更优化的管理。对于辅助服务市场,短时调节灵活性的需求将直接激发居民分布式资源的投资建设积极性。降低市场准入门槛和完善结算补贴机制有助于更多居民分布式资源参与提供调频、调压、爬坡、平衡和阻塞管理等辅助服务。

在居民分布式资源交易方面,在集中式市场框架中,市场运营商往往需要求解一些市场模型来作出运营决策。然而,随着市场参与主体规模不断扩大,集中式求解的计算成本和参与主体隐私相关隐患不断攀升［166］。但是,要想保障此类市场化交易结果接近全局最优,避免市场中欺骗或恶意操纵行为,仍需要设计良好的能源交易模式。

5 居民分布式资源管理未来展望

居民分布式资源管理是助力新型电力系统朝着安全高效、清洁低碳、柔性灵活、智慧融合四大特征迈进过程中的一大重要任务,需要与系统中多个关键环节进行协同配合。本章根据前文所述居民分布式资源管理重要作用和核心要素,结合该领域理论研究及实践进展情况,面向新型电力系统建设关键特征,对居民分布式资源管理研究作出以下展望。

5.1 政策机制层面

首先,考虑到新型电力系统居民分布式资源管理工作仍大多停留于大量的理论研究和试点验证层面,为将其落实到大规模实践,确保广泛居民参与度,政策制定应针对居民准入门槛进一步细化完善,例如,参与规模和响应频次要求、具体结算方法等。政策制定者应从长远角度出发,考虑如何将居民分布式资源管理常态化,并涉及主体从中持续受益、多方共赢。

其次,在管理机制设计上,应追求简洁性和闭环性。这意味着机制应当容易理解和执行,能够让用户对调控信号迅速响应。同时,机制还应该具有即时的效果评估和结算功能,确保居民能够及时了解自身贡献和收益,增强其参与积极性。

最后,在考虑政策和机制设定公平性时,需要充分考虑到不同地区、不同经济水平和不同建筑类型存在的诸多差异,例如,农村与城市、经济发达地区与发展中地区差异化的能源供需情形。因此,政策和机制应当因地制宜,确保各类主体的权益得到保障,实现能源的公平分配和使用。

5.2 基础设施层面

首先,尽管如智能电表、家庭能量管理系统等软硬件设施不断更新迭代,其普及率仍然有限,原因包括用户对新设备使用存在接纳顾虑或操作壁垒。因此,服务管理机构需要深入理解用户对于新兴设备技术的接受度,通过多渠道教育和宣传,提高用户对新设备的认知,增强其使用信心,确保推广技术与用户需求和心理预期相匹配。

其次,居民用户对新设备的疑虑和担忧往往与数据隐私和安全问题有关。因此,智能设备的设计和制造需要充分考虑数据加密和保护,增加系统网络安全风险监测、防范、预警和响应能力,确保用户的数据不被非法获取和利用；还需要提供专业的隐私保护技术服务,增强用户对新技术的信任。

最后,为确保电网与用户之间的双向通信和数据交互的高效与安全,需要建立实时且可靠的通信网络。此外,新型电力系统与其他耦合系统统一的数据信息交换设施也必不可少。

5.3 市场交易层面

首先,随着庞大数量的居民分布式资源和多种类型服务提供商的加入,市场可能需要引入新的交易机制和定价策略来适应分布式资源运行特性和不同利益主体的需求。同时,随着市场规模的扩大和参与者的增多,市场监管和合规性将变得更加重要。需要建立有效的监管机制,确保市场的公平性和透明性,同时防止操纵和欺诈行为。

其次,如前所述,容量市场、现货市场和辅助服务市场等可以加大吸纳居民分布式资源参与,释放其在不同时间尺度上的柔性灵活调节潜力。同时,考虑到居民分布式资源是通过新型配电网接入电力系统,为此可以引入配电网节点边际电价机制,并加大区域化、本地化灵活性市场建设力度。

最后,随着人工智能技术的发展,在新型电力系统智慧高效演变的进程中,可以预见一个更加智能的能源交易市场,主要体现在基于深度学习模型的市场交易决策建议生成,基于用户需求和风险偏好的个性化交易策略制定,以及交易策略的在线更新与动态优化等。

5.4 技术方法层面

首先,居民分布式资源管理涉及大量的数据采集、传输、处理和分析,而集中式分析与调度需要高效的通信和计算平台,以及可以适应爆炸增长数据的技术和算力。分布式的解决方式则需要设计快速、有效的求解算法,并保证求解结果的可信度和可验证性。此外,由于电力系统的运行关系到国计民生,新兴理论技术需要经过全面的评估和测试方可落地到实际应用,数字孪生等技术可对分布式资源管理全流程进行全场景复现,帮助政策制定者、运营商和居民用户共同作出更理性的决策。

其次,传统“源随荷动”向新型“源荷互动”的变革,使得仅主网或配网优化调度视角无法满足新型电力系统的复杂性和动态性。因此,未来的电力调度策略必须考虑主网和配网的联合优化调控,确保整个系统的稳定性和效率。TSO 和DSO 需要加强合作,通过共享数据、技术和资源共同制定和执行调度策略。只有这样,才能在满足各种系统约束的同时,实现电力系统的最大联合效益。

最后,在新型电力系统建设过程中,随着电力、交通、建筑等复杂系统的深度耦合,居民分布式资源管理正逐渐转向一个多系统跨领域智慧融合的范式。传统围绕单一系统运行约束和优化目标的管理模型在耦合系统中不再适用。因此,新的管理技术方法必须能够综合考虑各个子系统的复杂交互作用和耦合约束,以确保复杂系统整体的协同优化和稳定运行。此外,人在环路这一因素不容忽视,用户不再是被动的消费者,更是主动的市场参与者和决策制定者。因此,未来的调度方法必须在设计之初就充分考虑用户的行为模式和偏好,重点考虑人与智慧融合物理系统的交互性。

6 结语

构建以新能源为主体的新型电力系统是实现能源清洁低碳转型的必由之路。作为新型电力系统建设的重要一环,居民分布式资源管理对保障电网高安全高效运行、推动能源清洁低碳转型、实现电力柔性灵活调控、助力智慧融合系统建设具有重要作用。本文从新型电力系统四大关键特征出发,对居民分布式资源管理进行了全面的阐述和分析,并展望了未来研究方向。在未来的发展中,居民分布式资源管理可以进一步完善居民参与需求响应的准入细则,提升软硬件基础设施的安全性、隐私性和用户友好性,设计市场化、智能化的能源交易机制,增强前沿优化控制理论方法与实际应用的紧密结合,通过可靠、灵活、绿色、智能的分布式资源管理,为新型电力系统建设发展赋能。