1、0引言我国提出的野双碳冶目标袁从总体上确定了能源系统深化改革的方向袁促进多种形式清洁能源替代传统化石能源袁 从而加大节能减排力度袁发展清洁高效的能源体系遥 以电力系统为主要结构的能源体系需要进一步提升灵活性资源的可用性和可靠性袁从而在系统运行管理上实现节能减排的野双碳冶目标遥 为此袁本文针对该目标下的灵活性资源多维度实时调控模型进行研究遥关于灵活性资源调控的研究成果较为丰富遥文献1提出了考虑需求侧灵活性资源参与的国内外电力辅助服务市场机制遥 文献2研究了考虑灵活性收益的需求侧资源可行域聚合方法遥 文献3 设计了面向高比例新能源接入的源-荷-储灵活性资源协调规划机制遥 文献4说明了野双碳冶目标下
2、提升电力系统灵活性的市场机制遥 文献5研究了考虑多种灵活性资源协调调度的配电网新能源消纳策略遥 上述文献从灵活性资源的市场尧运行机制进行分析袁主要说明在需求侧的参与形式袁而关于具体的多维度的调度方法和调度模型有待进一步深入研究遥本文说明了灵活性资源的调度结构和调度流程关系袁建立了以微电网和微电网集群为主要能源体系的调度模型袁同时优化与主网和天然气网络的功率交换关系袁实现多种形式能源多维度的清洁高效低碳调度遥1灵活性资源调度与野双碳冶目标1.1 灵活性资源分类电力系统的灵活性主要是指电力系统运行能力尧电力系统资产尧负荷储能设备和发电机组能够改变或完善其有限时间内运行方式尧 响应外部需求信号而不中
3、断供电计划的性能遥 灵活性资源是在体量尧时间尧可用性尧成本等方面能够承担服务请求能力的资源遥 灵活性资源具备技术和经济两方面的性能袁前者主要包括定量尧定性和可控性3个方面袁后者主要包括投资经济性和运行经济性6遥目前袁针对灵活性资源的定义和分类尚未统一袁本文将灵活性资源分为灵活性资产和运行灵活性资源遥灵活性资产主要包括需求侧管理的负荷尧储能资源和灵活性发电设备遥 运行灵活性资源主要是指网络重构以及其他潮流控制技术遥本文研究参与调控的灵活性资源和灵活性资产袁将储能资源尧可调节负荷尧分布式电源等作为灵活性资源调度优化模型的主要内容进行分析袁具体包括上述内容在目标函数和约束条件中的作用机理和模型分析遥
4、1.2 野双碳冶目标对灵活性资源的要求淤促进可再生能源消纳实现野碳中和冶袁就要提高可再生能源电力消费占比遥 电力零售平台须配合清洁能源市场化交易机制袁提供可再生能源出力预测袁为市场主体提供决策参考袁同时满足客户对于绿色电力的需求遥收稿日期院 2022-12-08遥基金项目院 国家电投集团五凌电力有限公司项目渊320115FW0420210083冤遥作者简介院 黄超渊1990-冤袁男袁工程师袁经济师袁研究方向为电力辅助服务市场等遥 E-mail院野双碳冶目标下灵活性资源的多维度实时调控模型黄超1袁 陈湘岳1袁 周琳1袁 金泽心1袁 方鑫宇2袁 尤洋3渊1.五凌电力有限公司袁 湖南长沙410004
5、曰 2.北京清大科越股份有限公司袁 北京100025曰 3.清华大学电机工程与应用电子技术系袁 北京100084冤摘要院 基于我国提出的野双碳冶目标袁针对多主体可调控灵活性资源的多维度实时调控进行建模遥分析了灵活性资源的基本含义和分类袁说明了野双碳冶目标对灵活性资源的要求袁提出了包含若干微电网的灵活性资源调度结构袁阐述了多层级资源优化协调的流程关系遥 建立了灵活性资源优化调度的双层模型袁下层模型负责微电网内部优化袁上层模型确定与主网和天然气网络的交换功率遥说明了能量管理系统与微电网集群管理商的信息交换模型在数据传输过程中数据与能量管理系统的匹配度遥 利用仿真分析验证了文章提出模型的有效性遥关键
6、词院 野双碳冶目标曰 灵活性资源曰 实时调控曰 双层优化中图分类号院 TK51曰 TM72文献标志码院 A文章编号院 1671-5292渊2023冤09-1255-08窑1255窑可再生能源Renewable Energy Resources第 41 卷 第 9 期2023 年 9 月Vol.41 No.9Sept.2023降低市场主体进入壁垒袁促进优质尧低价清洁能源资源大规模尧大范围流动袁促进可再生能源消纳袁实现效率更高的野碳中和冶遥于增强市场流动性目前我国电力市场虽然得到了一定的发展袁但是碳市场却缺乏市场流动性袁市场主体活跃度较低袁难以通过市场化的手段进行资源调配遥 电力零售平台须降低相关
7、主体进入壁垒袁提供多元化的产品组合袁满足多种用户的电-碳需求袁增强市场流动性袁促进野清洁替代冶尧野电能替代冶袁降低终端用能成本袁提升碳中和效益遥盂满足用户交易需求能源管理平台通过公布交易信息袁实时追踪价格变化袁 尽可能减少交易中信息不对称的问题遥 在平台上进行交易袁能够有效提升交易效率袁降低交易成本袁 为用户提供更加便捷的电-碳服务袁真正实现透明尧简洁尧高效的电力交易遥 同时进行多市场尧多品种尧多交易模式的灵活扩展袁满足用户多元化的交易需求7遥1.3 灵活性资源调度结构含有灵活性资源的电网可包含若干微网袁微网可独立运行和控制遥 在微网之间进行灵活性资源调配袁可提升系统可靠性袁降低系统整体运行成
8、本遥 多微网系统在降低运行成本袁保证运行约束方面的目标是一致的遥 因此袁本文提出如下的分层结构8遥由于单微网体量较小袁参与调度的资源不成规模袁因此调度经济性欠佳袁本文不考虑单微网调度的分析遥 另外袁微网集群之间的能量交互须要通过微网集群管理商实现袁因此本文的调度结构适用于多微网之间的交互运行渊图1冤遥图1 中袁 多微网与全系统之间具有分层关系袁整体系统由天然气网尧微网集群和传统网架构成遥 微网集群与子微网系统通过能源管理系统进行数据传输和调度遥另外袁天然气网络与电网能够通过电气耦合机组实现电转气和气转电遥 在这种结构下袁能源管理商负责对微网资源的协调优化遥能源管理商仅考虑与主网进行交易的电价袁
9、 因而可能发生不满足主网灵活性约束的条件遥因此袁微网集群管理商即微网能源管理系统袁 负责协调主要微网的运行情况袁最小化系统运行成本遥 其中袁电网运行商根据所需要的网络灵活性资源确定主网所需的微电网负荷变动上下限遥 微网能源管理系统通过对可再生能源尧电池储能系统尧气电耦合系统等灵活性资源的调度实现微电网的优化运行遥 基于上述分析袁在下层优化中袁子微网系统将独立调度内部资源袁 而微网能源管理系统则在第二阶段以总系统效益最大化为目标进行再次调度遥在这种情况下袁将基于子微网调度结果进行第二阶段优化遥根据本文提出的灵活性资源调度优化策略袁微网能源管理系统须要同时优化天然气网络尧主网之间与微网之间的功率交
10、换和运行成本袁 确定微网集群净负荷的波动范围遥将能源管理商与主网功率交换的条件确定为电网能源调度初步结果遥 与主网的功率交换价格分为购买价格和售卖价格两种形式遥一方面袁系统运行约束以及资源运行成本约束使得微电网从主网购买电能袁当微电网面临发电量紧缺时袁须要从其他微电网或主网购买电能满足供需平衡需求曰另一方面袁当微电网功率剩余时袁可以向其他非电网或主网售卖电能袁从而获得一定收益遥 另外袁微电网运行价格可能介于售卖电能和购买电能价格之间袁导致向主网进行功率交换的经济性不高遥微电网可以在理性价格区间袁 根据双边协议向具有功率缺额的邻近微电网售卖电能袁 此时双方均产生一定收益遥 接受电能售卖的微电网会
11、减少向主网购买的电能袁降低主网输出的功率袁提升系统的灵活性遥在能源管理商进行第一阶段优化之后袁 得到的调度结果发送至微电网集群管理商袁 进行微电网与主网之间的功率交换优化遥此时袁微电网集群管理商进行第二阶段的微电网集群优化袁 主要考虑多微电网之间电池储能的位置尧 微电网运行成图 1系统构架图Fig.1 Illustration of the system structure气网微网集群管理商微网集群子微网微网能源管理商1微网能源管理商2微网能源管理商n窑1256窑可再生能源2023袁41渊9冤本尧与天然气网络的功率交换成本尧与主网的功率交换成本以及由主网提供的灵活性爬坡等因素遥最终袁优化结果将
12、返回微电网袁调整第一阶段的调度结果袁具体流程如图2 所示遥2灵活性资源调度优化模型2.1 下层优化在微网层级袁系统能源管理商负责日前资源的调用管理袁其目标函数为成本最小袁表达式如下院F1=min渊1-茁冤E渊Fs袁k冤+茁CVaR琢渊Fs袁k冤渊1冤式中院琢 为置信因子曰茁 为风险因子曰CVaR琢渊 窑 冤为在置信因子琢 条件下的条件风险价值函数曰E渊 窑 冤为成本函数曰F1为目标函数曰Fs袁k为综合成本遥综合成本Fs袁k包括可调度分布式电源尧 电池储能尧负荷削减尧与主网功率交换的成本遥Fs袁k=Tt=1移i沂IDG移ciDG袁kPi袁t袁sDG袁k+i沂IESS移cidch袁kPi袁t袁sd
13、ch袁k+cLS袁kPt袁sLS袁k+仔tbPt袁sb袁k-仔tsPt袁ss袁k晌尚上上上上上上上上上上上裳捎梢梢梢梢梢梢梢梢梢梢梢渊2冤式中院 ciDG袁k袁cidch袁k袁cLS袁k分别为分布式机组的发电成本尧 储能电池的放电成本尧 微网的负荷削减成本曰 Pi袁t袁sDG袁k袁Pi袁t袁sdch袁k袁Pt袁sLS袁k袁Pt袁sb袁k袁Pt袁ss袁k分别为第k 个微网中第i 个机组在t 时刻s 场景下的分布式电源机组出力尧电池储能的放电功率尧微网系统的削减负荷功率尧 微网从主网购电以及微网向主网售电功率曰仔tb袁仔ts分别为购电电价和售电电价遥下层优化模型约束条件如下遥淤风险价值约束式渊1冤
14、中的条件风险价值函数计算式和约束条件如下9院CVaR琢渊Fs袁k冤=孜s+11-琢s移籽s窑 渍渊3冤渍逸渊Fs袁k-孜s冤渊4冤渍逸0渊5冤式中院孜袁渍 为辅助变量遥于供需平衡约束i沂IDG移Pi袁t袁sDG袁k+i沂IRES移Pi袁t袁sRES袁k+i沂IESS移Pi袁t袁sdch袁k+Pt袁sLS袁k+Pt袁sb袁k=i沂IL移Pi袁t袁sL袁k+i沂IESS移Pi袁t袁sch袁k+Pt袁ss袁k渊6冤式中院Pi袁t袁sRES袁k袁Pi袁t袁sL袁k分别为k 个微网中第i 个可再生能源机组在t 时刻s 场景下的有功出力和负荷需求遥盂与主网交换功率约束Pmintb袁k臆Pt袁sb袁k臆Pm
15、axtb袁k渊7冤Pmints袁k臆Pt袁ss袁k臆Pmaxts袁k渊8冤式中院Pmaxtb袁k袁Pmintb袁k分别为购电功率上限和下限曰Pmaxts袁k袁Pmints袁k分别为售电功率上限和下限遥榆DG 机组发电约束Pminikxi袁t袁sk臆Pi袁t袁sDG袁k臆Pmaxikxi袁t袁sk渊9冤式中院xi袁t袁sk为k 个微网中第i 个机组在t 时刻s 情景下的机组启停状态遥虞DG 机组爬坡约束Pi袁t袁sDG袁k-Pi袁t-1袁sDG袁k臆RUmaxiDG袁k渊10冤Pi袁t-1袁sDG袁k-Pi袁t袁sDG袁k臆RDmaxiDG袁k渊11冤式中院RUmaxiDG袁k袁RDmaxiDG
16、袁k分别为机组爬坡上限和下限遥愚配网机组启停时间约束渊Ti袁t-1袁son-TiMU冤渊xi袁t-1袁sk-xi袁t袁sk冤逸0渊12冤渊Ti袁t-1袁soff-TiMD冤渊xi袁t-1袁sk-xi袁t袁sk冤逸0渊13冤xi袁t袁sk-xi袁t-1袁sk臆yi袁t袁sSUk渊14冤xi袁t-1袁sk-xi袁t袁sk臆yi袁t袁sSDk渊15冤xi袁t袁sk-xi袁t-1袁sk臆yi袁t袁sSUk-yi袁t袁sSDk渊16冤式中院Ti袁t-1袁son袁Ti袁t-1袁soff分别为机组i 在t-1 时刻s 场景下连续开启和停止时间段数曰TiMU袁TiMD分别为机组i 的最小上爬坡时间和最大下爬坡时间曰 yi袁t袁sSUk袁yi袁t袁sSDk分别为机组开启和停止状态变量遥图 2优化流程图Fig.2 Flow chart of the optimization微网能源管理商购电价格售电价格传统DG袁BESS袁RES 运行数据调度优化袁结果发送至微网集群管理商电价尧灵活性爬坡约束微网集群管理商微网集群运行数据微网调度结果考虑主网爬坡灵活性约束的微网集群约束黄超袁等野双碳冶目标下灵活性资源的多维