东南大学：2024共享经济视角下分布式灵活资源协调调控理论与方法研究报告

東南大學電氯工程学院共享共享经济视角下分布式灵活资源协调调控理论与方法宋梦，副教授，博导东南大学，电气工程学院 宋梦东南大学至善青年学者副教授/博士生导师>个人简介：入选江苏省科协青年科技人才托举工程，中国电机工程学会第八届青年人才托举工程。目前主持国家自然科学基金面上/青年项目2项，重点实验室开放基金2项，出版英文专著1部，发表/录用期刊论文40余篇，授权中国专利8项，获得教育部优秀成果科技进步二等奖1项(排2),中国能源研究会技术创新二等奖1项(排1),担任《电>研究方向：1、需求侧资源建模调控与虚拟电厂：柔性负荷建模与控制，虚拟电厂聚合建模、优化调控；分布式交易市场机制设计与优化运行，共享储能商业运营机制；3、配电网优化运行：配电网负荷恢复方法及韧性提升技术。東南大學電氯工程學院SCHOOLOFELECTRICALENGINEERING.SEU21背景及意义2广义共享储能聚合优化调度策略(主流模式)3考虑用户有限理性和电能溯源的产消者分布式低碳调度方法(探索模式)4基于产消者能量-备用联合共享的虚拟电厂优化运行方法(未来模式)1背景及意义高比例可再生能源接入加剧电力系统供需不平衡要求更高的系统灵活性配网侧大量可再生能源接入：·资源所有权归属用户缺乏常态化参与系统运行渠道主网平衡配网高比例可再生高比例可再生能源的接入深刻改变了电力系统的运行模式与平衡机理，电力系统亟需从用户侧海量柔性资源中发掘新能源消纳的新途径4SCHOOLOFELECTRICALENGINEERING,SEU1背景及意义共享经济背景下，虚拟电厂分布式交易(TE)等新兴技术出现◆共享经济理念：将个人闲置资源有偿共享，以实现资源优化优势：不损害灵活资源所有权的同时，实现了中小用户闲置资源的集中调控与本地共享，“自上而下”垂直管理直接控制用户资源·本地交易未考虑用户有限理性偏好·无法同时兼顾社会效益与个人效益·分布式资源地理位置优势淹没系统运行批发市场系统运行聚合主体聚合控制+本地共享·集中式管理涉及隐私安全问题分布式储能蓄冷空调电动汽车分布式光伏分布式储能蓄冷空调电动汽车仍需进一步探索激励灵活性资源主动性的合理方法，以促进可再生能源消纳東南大學電氯工程学院SCHOOLOFELECTRICALENGINEERING,SEU1背景及意义2广义共享储能聚合优化调度策略(主流模式)3考虑用户有限理性和电能溯源的产消者分布式低碳调度方法(探索模式)4基于产消者能量-备用联合共享的虚拟电厂优化运行方法(未来模式)少心聚合参数计算方法的可调潜力和灵活性，简单且易于理解，表示为：夕有效降低模型表述所需参数量和变量维度，并能够在保护个体隐私前提下采取统一指令集中调控,少心聚合参数计算方法的可调潜力和灵活性，简单且易于理解，表示为：夕有效降低模型表述所需参数量和变量维度，并能够在保护个体隐私前提下采取统一指令集中调控,’广义储能资源广义储能资源实体储能乡实体储能虚拟储能*集中式储能集中式储能广义储能资源类型图聚合模型约束能量时段耦合约束功率上下限约束能量上下限约束7SCHOOLOTELECTRICALENGINEERING,SEU∑arct+2a+ZaaE⁸S=i=1—2.2基于组合拍卖理论的广义共享储能优化调度框架储能买家用户3用户n用户3用户n上报投标信息下发中标和结算信息买卖双方储能中标量和资金结算买卖双方储能中标量和资金结算拍卖商>卖家储能服务品种及价格上报投标信息下发中标和结算信息共享储能运营商马分布式储能马分布式储能宫集中式储能基站备用储能集中式储能基站备用储能空调资源定价组合拍卖流程竞胜标决定资金结算□共享储能运营商SESO:作为独立的第三方公司，根据用户储能需求，以投资建设集中式储能为主，租赁闲置的虚拟储能和分布式储能资源为辅。口组合拍卖流程：当拍卖开始时，拍卖商收集并汇总储能买家和卖家的报量、报价等投标信息，然后根据拍卖参与者双方的投标信息进行竞胜标决定过程；以最大化社会福利确定中标者后，将资源分配结果和定价结果告知中标者，并进行资金结算，从而完成拍卖过程。8東南大学電氯工程学院8SCHOOLOFELECTRICALENGINEERING,SEU2.2广义共享储能交易品种建模共享储能交易品种基于广义储能的储能使用权组合模型储能充放电功率的权力，包括充电功率权和口容量使用权：在连续特定的时间段内可使用固定容量进行储能的权力，其充放电功率在广义储能电量时段耦合约束广义储能电量时段耦合约束E⁶ES(1)=a⁶ESEES(t-1)+[E(I)+E√放电功率权对应的储能电量：此时间段内可灵活调整，灵活性较好。口对于储能需求不确定性较大的用户而言，防止最终中标的功率权与现实相悖，导致成本增加；口若用户充放电操作的时间尺度小于储能功率权出售的时间尺度，则用户需同时购买充电和放电功率权，且二者需同时中标。√容量权对应的储能电量广义储能储能电量上下限约束广义储能储能电量上下限约束广义储能充放电功率约束广义储能充放电功率约束初始储能量约束初始储能量约束9(2)投标价格约束(1)全社会福利(1)全社会福利：买卖双方剩余之和或报价之差(2)惩罚项：确保买卖双方出价一致时，交易顺利达成(3)中标量约束Vt∈T(4)功率权与容量权模型约束(5)中标时段/品种组合关系约束资源定价与资金结算机制◆定价机制：高低匹配买卖双方申报价格的平均值,SCHOOLOTELECTRICALENGINEERING,SEU交价格和中标量向买卖双方进行资金结算。2.3算例分析共享储能运营商价格曲线参数灵敏度分析不同场景下SESO价格曲线成本系数设置不同场景下的中标情况和社会福利/00场景充电权放电权容量权合计充电权放电权容量权/元 场景二场景三场景四场景五场景六场景七令荷电状态为0.5,以6个时段中广义储能最大充放电功率限值、最大容量限值为例，绘(a)功率权价格(b)容量权价格東南大學電氯工程掌院格随中标量变化的幅度加大，中标数量将大幅减少，若价格设置过高，不利于提高SESO储能资源利用率，且可能导致最终储能设备的荷电状态过高或过低，不家投标价格与中标量、荷电状态等均无关，仅凭买卖双方的出价进行竞标，无法通过价格信号来表征共享储能资源的稀缺性状况，也无法维持SESO内储能设1背景及意义2广义共享储能聚合优化调度策略(主流模式)3考虑用户有限理性和电能溯源的产消者分布式低碳调度方法(探索模式)4基于产消者能量-备用联合共享的虚拟电厂优化运行方法(未来模式)3.1考虑碳积分与电能溯源的配电网低碳调度架构>研究框架：社区经理社区经理全体净需求全体净需求>运行规则：·基于有限理性行为的差异化定价异质能量与碳积分协同调度·碳积分的获取、消耗与流通规则异质能量与碳积分协同调度能量流碳积分流·异质电能的溯源定价方法能量流碳积分流·基于碳积分激励的社区能量交易机制与产消者低碳能量管理模型·基于生产溯源途径与有限理性行为的异质电能差异化定价方法·基于ADMM的绿色社区能量-碳积分联合分布式协同优化方法SCHOOLOFELECTRICALENGINEERING,SEU3.2碳积分的概念，及其获取、消耗与流通规则生产侧的碳减排激励机制碳市场绿证市场降低碳排放量补贴新能源用户目标相似但彼此独立不考核/补贴终端用户协同运行有助于环境成本进一步合理分摊传统电力交易产消者1同质同价产消者1产消者2异质电能：·来自上级电网·来自分布式光伏·来自排碳电源异质电能有不同的碳标签与环境价值定义：一种对环境友好发用电方式进行确认的指标，作为可交易产品且仅在社区内部买卖和流通产生2wPV東南大学電氯工程学院SCHOOLOFELECTRICALENGINEERING,SEU仅为电能付费转移碳积分wPV产消者2流通规则(以绿电为例):·净生产/购入：获取碳积分·净售出：消耗碳积分·能量交易伴随碳积分的无偿转移共生产2kWh绿电，共获取2kWh绿电对应的碳积分奖励，与其产生的环境效益相匹配 3.3能量-碳积分联合出清模型及求解算法能量交易模型(电能溯源)绿色环保型(偏好更多使用绿电):本地消费型(偏好更多使用本地电能):外价值享受型(偏好更舒适的用能体验):3.4算例分析所述机制对产消者的经济激励产消者传统模式场景1(元)无碳积分场景4(元)所提模式能量成本碳积分成本合计1-51.9-79.6·与传统模式相比，几乎所有产消者总体成本均得到减少·产消者1、2对本地绿电具有较高补偿意愿，总体成本略有增加·产消者3仅拥有MT电源，传统模式下边际成本已经运行于RTP,成本增加全部来自于碳积分成本·社区内部的环境效益由产生碳排放的产消者向绿色环保型产消者流动SCHOOLOFELECTRICALENGINEERING,SEU碳积分成本(元)3.4算例分析碳积分成本(元)碳积分的演化路径+ADMM的扩展性分析将逐渐增加·发展至成熟阶段时，碳积分将跌至负值，表示REC与ETS价格变动下的社区碳积分成本本，物理层面促进终端绿色电能消费替代员数量下，ADMM收敛效率仍可满足日前计划需求迭代次数产消者数量迭代次数基于ADMM的残差收敛过程不同产消者规模的迭代次数1背景及意义2广义共享储能聚合优化调度策略(主流模式)3考虑用户有限理性和电能溯源的产消者分布式低碳调度方法(探索模式)4基于产消者能量-备用联合共享的虚拟电厂优化运行方法(未来模式)4.1研究框架能量-备用联合共享的虚拟电厂优化运行架构：批发市场(能量/备用)产消者i产消者n备用能量备用虚拟电厂多元资源聚合产消者2产消者1价格信号>研究框架：>运行规则：·VPP设置与产消者的交易价格本章·考虑光伏不确定性的产消者备用需求量化模型東南大学電氯工程学院SCHOOLOFELECTRICALENGINEERING.SEUWe(a₂;K,S)←aF-1(a₂)F¹(a₁)We(a₂;K,S)←aF-1(a₂)F¹(a₁)负备用：弃光期望负备用：弃光期望·采用基于偏度S与峰度K的Cornish-Fisher偏分布通用高斯模型计算MPR/MNR与EENS/EEWSCHOOLOFELECTRICALENGINEERING,SEUP2P交易：结合期望最大化理论，每个产消者以能量-备用总成本最小为决策目标约束条件：(1)能量平衡约束PSCHOOLOTELECTRICALENGINEERING,SEU4.2本地能量-备用联合交易市场分布式出清方法基于自适应ADMM的本地能量-备用市场出清方法：市场出清以最大化社会福利为目标保护产消者隐私的前提下获得本地市场出清结果Y+Y=0,Vt∈T,i/j∈Ωi≠jX,=Y,Vt∈T,i/j∈Ω,i≠j1)更新本地决策变2)更新辅助变量3)更新拉格朗日乘子原始残差对偶残差增大步长促进加快收敛速度；以减少目标函数的震荡SCHOOLOFELECTRICALENGINEERING,SEU负备用价格(元/kWh)价格(元kwh) 4.3算例分析价格(元kwh)产消者P2P的交易结果分析P2P交易价格处在VPP购售价格之间——本地市