2025年新型配电系统分布式资源灵活性聚合与市场模式报告-合肥工业大学（杨贺钧）

HEFEIUNIVERSITY杨贺钧副教授合肥工业大学电气与自动化工程学院2025年12月HEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGY目录目录AggregationofFlexibilityResoI研究背景研究背景HEFEIUNIVERSITY◆分布式资源具有颗粒度小、数量庞大、类型迥异等特点，其大规模涌入配电系统势必压缩系统安全裕度，增加了配电系统的运行困难，主要体现在：承载力不足、运行复杂性增加、市场机制不完善、灵活性没能充分利用。因此，为提升配电系统安全可靠运行能力，需要挖掘分布式资源的灵活性，通过灵活性调节实现大规模源网荷储协同运行提高资源利用率高灵活高风险提高资源利用率高灵活高风险高韧性高成本高协同第3页HEFEIUNIVERSITYOF风险指标分布式资源储能型风险指标分布式资源储能型备用缺额运行灵活性分析供能可靠性分析备用缺额运行灵活性分析供能可靠性分析分布式资源供需匹配机制群体分层控制策略群体潜力评估供需匹配机制群体分层控制策略群体潜力评估灵活可控高效□灵活可控高效□偏差风险分析偏差风险分析如何激发灵活性?性模型如何激发灵活性?性模型稀缺价格经济性可靠性差异性引导分布式资源发挥其灵活性第4页HEFEIUNIVERSITY源不足可靠分发挥经济第5页HEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGY口分布式资源可调节特性■发电型资源(微型燃气轮机、可调发电机组等)■■供电可靠性运行灵活性缺额风险模型向上灵活性缺额■储能型资源(分布式储能、V2G充电等)*分布式资源运行特性及灵活性表征HEFEIUNIVERSITYOFTE口考虑灵活性缺额的配电系统运行调度模型源弃电惩罚成本、电动汽车放电补偿成本及风险惩罚成本最小化为目标函数：灵活性缺额+可靠性不足灵活性缺额+可靠性不足第7页第8页口运行调度结果口运行灵活性EV充电燃气轮机光伏0每种资源出力都呈现出明显的时段特征，反映了系统在不同负荷需求条件下最优运行调度△一来考怒运价地-Ø-考您造行费地时到时到向上运行灵活性缺额向下运行灵活性缺额考虑系统的运行灵活性后，分布式资源能够合理地预留调节裕度，高缺额风险时段显著减少，并且在负荷高峰期，系统不同方向灵活性缺额均有所改善基于虚拟电池等效的分布式资源灵活性聚合HEFEIUNIVERSITY◆围绕“如何利用分布式资源的灵活性”:双碳目标的驱动下大规模分布式资源接入，促使配电网正加速向新型配电系统演变，间歇性新能源逐渐压缩系统安全裕度，需要系统提供灵活性供给。分布式资源单体容量小、调节能力分散，海量资源的灵活性难以充分发挥，因此需要将海量分布式资源进行灵活性聚合，提升系统运行调度效率分布式资源与配电△能否能否等效等效PP资源增减出力过程资源增减出力过程电池充放电过程第9页HEFEIUNIVERSITYAA上限A储能电池元件由于具有功率双向流动、状态相关性等特点，可以有效地等效表征分布式资源的灵活性上下调节特征。为了精确量化分布式资源的灵活性，用虚拟电池来表征分布式资源的灵活性AA上限A充电充电虚拟电池参数集来表征各类资源的可调潜力和灵活性，HEFEIUNIVERSITYOFTECHNO基于灵活性虚拟电池的可调特性，构建虚拟储能系统模型，实现同类型分布式资源的单体灵活性凝价格凝价格虚拟储能系统参数第11页第12页HEFEIUNIVERSITY预测误差调度指令安全校核配电系统调控层实时调度1↑#体预调度目标函数：最小化群体资源运行成本日内最优调度偏差动态补偿(灵活性平衡日前预决策群体控制层可调度潜力评估集群运行约哀下发1运行特性量灵活性旅拟电池层固有灵活性群体资源参数D!ES型按照功率范围、爬坡速率和能量约束进行群体性能评估群体调度策略群体性能评估群体调度策略特性各异的虚拟储能系统，以集群形式在群体层面参与配电系统调度优化基于虚拟电池等效的分布式资源灵活性聚合与运行调度HEFEIUNIVERSITY口考虑灵活性供需平衡与调度偏差补偿的群体协调调度模型群体可调度潜力群体可调度潜力波动偏差各资源最优出力决策变量各类资源的各类资源的预调度出力决策变量决策变量活性调整量供需平衡参数净负荷波动,供需平衡参数净负荷波动,第13页HEFEIUNIVERSITYOFTECHNO口算例分析一日前可调度域聚合潜力nn4L84L8◆群体具备足够的调节范围来满足系统中不确定性因素带来的灵活性需求，从而保证各时段的实际出力能够满足调度指令的要求◆群体功率边界上限与下限不仅受各资源集群的输出功率和爬坡率约束限制，还受群体最优运行策略和灵活性供给平衡约束的影响◆DES集群与EV集群的能量状态曲线显示出较高的调节灵活性，提供资源调度信息第14页HEFEIUNIVERSITYOF口算例分析：灵活性供需平衡为验证所提灵活性量化与聚合策略的有效性，对群体资源进行日前优化调度，算例表明：日前阶段，分布式健修六6势世负恋元幼汽车光饮0电励专允电柔悟换有风电日前预决策调度计划灵活性供需匹配不同策略的储能系统总调度情况对比基于虚拟电池等效的分布式资源灵活性聚合HEFEIUNIVERSITYOFTECHNOL口算例分析：日内最优调度为补偿日内调度偏差，对群体资源进行最优调控，实现不同虚拟储能系统灵活性潜力充分利用，从调度结果来看聚合的群体资源具有很强的调度灵活性，在应对灵活性需求变化与调度误差时，使灵活性调节范围较大的集群承担更多的激励变化量□紫气轮机□紫气轮机梁性负荷!□电动气半充电[□电动汽牟放电□口风电PA师PA师000燃气机造徐能电动汽率烫性负荷群体最优调度策略电动汽车集群内单体设备的最优调度第16页考虑故障风险与灵活性定价的分布式资源市场优化出清机制HEFEIUNIVERSITYOFT◆围绕“如何激发分布式资源的灵活性”,随着分布式资源大规模接入，系统运行不确定性显著上升，新能源出力波动与设备故障风险加剧了供需调节压力。不合理的机制难以有效激励分布式资源参与，影响其灵活性供给意愿。因此，有必要建立兼顾故障风险与市场公平性的优化出出清优化出清优化资资源n运行特性边际价格运行特性边际价格如何协调配电系统能可靠性高报价。资源报价资源1优化报价指标经济性故障概率修正稀缺价格规则可调容量生成供电可靠性运行灵活性运行灵活性第17页考虑故障风险与灵活性定价的分布式资源市场优化出清机制HEFEIUNIVERSITYOF分布式资源的供能可靠性可以通过故障概率进行度量。传统中长期可靠性评估基于统计平均值描述元件供能可靠性，认为元件故障概率为常数，但实际上，元件发生故障的概率与其运行状态、低载停机低载第18页HEFEIUNIVERSITYOF系统运行所需的调节能力，受负荷波动性、新能源波动与预测偏差、设备随机故障等影响。通过其出力的概率。需求量弃电风险EM需求量净负荷Net足或调节能力缺失，负荷的概率。EM+Net₂EM-下调需求FDEM-时间置信区间时间置信区间第19页HEFEIUNIVERSITYOFT分布式资源预留可调容量维持灵活性平衡，会产生机会成本，而资源的故障可能会引发调度偏差，增加系统成本，为提高参与灵活调节的积极性，价格价价格价格市场力F支-可调度潜力可调容量(b)可调容量(b)辅助服务市场调整报量初始报量诚信度评估第20页HEFEIUNIVERSITYOF口基于供能可靠性评估的分布式资源市场优化调度模型采用日前电能量市场的预出清策略，通过预出清结果进行基于故障风险的资源诚信度评估与稀缺价格-可调容量曲线生成，再通过日内电能量与辅助服务市场联合出清策略，动态调整各类资源功率报量并参与电能量与辅助服务市场实时出清优化基于日前电能量市场预出清的分布式资源风险评估策略供能诚信度模型供能诚信度模型考虑故障风险的日内电能量与辅助服务市场联合优化出清机制约束条件约束条件确定节点点价与资源中标量确定节点点价与资源中标量考虑故障风险与灵活性定价的分布式资源市场优化出清机制HEFEIUNIVERSITYOF口算例分析：市场出清与灵活性供需平衡24必必电绣收年!电绣收年!储能装置□可转移鱼荷□凤电者属电☆下嫣需天可转移鱼荷□凤电者属电☆下嫣需天日前各分布式资源中标电量日内各分布式资源中标电量日内阶段灵活性供需匹配日前阶段，电能量市场出清的目标是根据各类资源的出力和市场需求进行优化调度，由于未考虑资源故障概率，所有资源的报量与报价均基于其正常运行状态下的出力能力进行提交；而日内阶段，考虑到配电系统的实时需求和潜在资源故障风险，电能量与辅助服务市场会根据各类资源的实际报量进行动态调整第22页考虑故障风险与灵活性定价的分布式资源市场优化出清机制HEFEIUNIVERS