面向新能源发电曲线追踪的虚拟电厂聚合调控方法

随着全球能源转型的深入推进,新能源发电在电力系统中的渗透率不断提升2然而,新能源发电固有的随机性、波动性与用户负荷的不确定性相叠加,给电力系统的安全稳定运行带来了严峻挑战,制约了新能源的大规模消纳2为破解这/难题,亟须建立便捷高效的市场交易机制,充分发挥需求侧资源的可调节能力,促进新能源与用户之间的高效互动2虚拟电厂作为聚合分布式能源资源的新型市场主体,能够整合需求侧响应资源、储能系统等多元化灵活性资源,为新能源消纳提供创新解决方案2本研究提出了面向新能源发电曲线追踪的虚拟电厂协同消纳交易机制,通过双边协商交易、共享储能协调服务、需求侧资源聚合调控等多维度协同优化,实现新能源的全额消纳与系统供需平衡2负荷侧不确定性用户负荷需求具有时空分布不均、负荷侧不确定性用户负荷需求具有时空分布不均、峰谷差异显著等特点,与新能源发电曲线匹配度低,加剧供需矛盾储能成本制约储能设施投资成本高、回报周期长,单/应用场景下经济性不足,制约了储能资源的规模化部署和高效利用新能源消纳困境新能源发电出力受气象条件影响显著,呈现强随机性和波动性特征,导致弃风弃光现象频发,消纳难度大市场机制缺失现有电力市场缺乏针对新能源消纳的专门交易机制,价格信号传导不畅,难以激励需求侧资源参与调节针对上述挑战,本研究构建了虚拟电厂参与新能源发电曲线追踪的协同消纳交易体系,通过市场化手段激活需求侧灵活性资源,提升新能源消纳能力与系统运行经济性2010203交易机制设计收益模型分析资源特性建模构建虚拟电厂与新能源发电企业双边协商交易机建立新能源发电企业、虚拟电厂、共享储能运营深入分析中央空调、电锅炉、电动汽车等典型需制,设计共享储能预挂牌竞价规则,明确市场主体商三方收益函数,量化分析各主体经济激励与成求侧资源的可调节特性,建立数学化约束模型权责与交易流程本分摊机制04优化调度模型以虚拟电厂净收益最大化为目标,构建考虑新能源发电曲线追踪、储能协调运行、需求侧资源响应的多目标优化模型05算例仿真验证基于实际电力系统数据开展算例分析,验证所提交易机制与优化模型的有效性,并进行多场景对比评估市场架构与参与主体协同消纳交易机制构建了新能源发电企业、虚拟电厂、共享储能运营商三方协同的市场生态系统2新能源发电企业和虚拟电厂在电力交易中心完成注册备案后,可签订双边协商合同开展月度交易2考虑到新能源发电的季节波动特性,交易周期设定为月度,合同形式为定价不定量,即双方预先确定交易价格,按实际交易电量进行结算,增强交易灵活性2共享储能运营商作为系统灵活性资源的提供方,在电力交易中心注册后参与储能协调服务竞价,并将调节能力指标、历史响应水平、服务价格等关键信息同步至电力调度机构2调度机构根据竞价结果,按照"按需调用、按序调用"原则进行资源配置,确保系统供需平衡与经济运行2日前交易流程与实时调度新能源发电企业和虚拟电厂向调度机构上报次日发用电预测数据及聚合资源响应能力参数22调度机构综合输配电网运行状态、预测信息、储能运行参数,制定新能源发电曲线追踪优化方案3方案反馈确认3调度机构将优化方案反馈给新能源发电企业、虚拟电厂和共享储能运营商,各方确认执行计划44次日运行中,调度机构根据系统实际运行状态进行动态调整,确保供需实时平衡与安全稳定运行此外,参与协同消纳交易的市场主体还可拓展参与超额消纳量交易市场和绿证交易市场2虚拟电厂可将超额完成的可再生能源消纳责任权重在超额消纳量市场出售,获取额外收益;新能源发电企业可通过绿证市场交易获得环境权益溢价,进/步提升经济效益,形成多元化收益来源2虚拟电厂与新能源发电企业通过双边协商签订交易合同,约定虚拟电厂追踪新能源发电曲线的具体方案及消纳弃电的优惠电价。合同签订后须上报电力调度机构进行安全校核,校核通过后方可执行。虚拟电厂按照合同条款对新能源弃电曲线进行主动追踪,确保弃电全额消纳,同时按实际消纳电量向新能源发电企业结算费用。为保障合约顺利履行,虚拟电厂和新能源发电企业需向共享储能运营商缴纳储能协调服务费。共享储能运营商通过精准调控储能系统充放电行为,平抑电力系统波动,为协同消纳交易提供关键支撑。储能运营商通过向交易各方提供储能设备使用权获取服务收益,实现投资回报,形成可持续商业模式。签订合同后,新能源发电企业和虚拟电厂根据历史发用电数据预测次日电力供需情况,将预测结果及虚拟电厂聚合资源的响应能力数据上报调度机构,用于曲线追踪方案的优化设计。虚拟电厂在追踪新能源发电曲线时,首先保障自身用电需求的刚性满足,这是系统运行的基本约束条件。当新能源发电出力超出虚拟电厂需求及其聚合资源最大调节能力时,富余电量通过储能系统进行储存,避免弃电损失;当新能源发电出力低于虚拟电厂需求时,从储能系统释放所需电量,实现供需动态平衡。通过这种"削峰填谷"的协调机制,虚拟电厂能够在满足自身用电需求的前提下,实现对新能源发电曲线的全额追踪消纳。需要注意的是,针对不同虚拟电厂和新能源发电企业的组合,曲线追踪方案会呈现差异化特征,需要根据双方的实际发用电特性进行定制化设计,以实现最优匹配和最大经济效双边协商交易报价机制新能源发电企业报价策略在协同消纳交易中,双边协商报价是核心环节,直接影响各方经济利益与交易达成概率2新能源发电企业的报价需综合考虑发电成本、绿色环境价值溢价以及对PSn=CSn+GSn+»Sn其中,CS_n为发电成本,涵盖设备折旧、运维费用等;GS_n为单位电量的绿色环境价值溢价,体现新能源的环境外部性;θS_n为基于市场供需预判的溢价调整因子2新能源发电企业参与市场交易的基本诉求是总收益不低于发电成本与合理利润之和,该约束条件确保了企业参与交易的经济可行性2虚拟电厂报价策略虚拟电厂的单位用电报价同样遵循成本加成原则,其报价公式为:PDa=CDa+GDa+»Da其中,CD_a为虚拟电厂的基准用电电价;GD_a为完成可再生能源消纳责任权重所获得的价值折算;θD_a为对交易周期市场行情的预判调整2虚拟电厂参与交易的期望是总电力费用不超过按目录电价购电成本与完成消纳责任权重成本之和,这/约束保障了虚拟电厂的经济合理性2交易双方将协商达成的合同提交电力交易机构备案,作为交易周期结束后的结算依据2这种定价不定量的合同形式既保障了价格稳定性,又保留了交易量的灵活调整空间,适应新能源发电的波动特性2共享储能运营商采用"按周报价、日前预出清、日内调用"的滚动竞价模式参与市场2运营商需报送调节容量及单位服务费用,调度机构根据排序指标进行预出清,排序指标计算公式为:该指标综合考量了储能运营商的调节容量(Vol)、历史响应水平(res)、服务价格(P)以及申报时间排序2历史响应水平由储能运营商过往表现综合评分可靠性约束历史响应水平越高表明运营商服务质量越优,在价格相同时优先调用可靠性更高的资源时间优先规则可靠性约束历史响应水平越高表明运营商服务质量越优,在价格相同时优先调用可靠性更高的资源时间优先规则当综合指标相同时,按申报时间先后排序,激励运营商尽早参与市场报价经济性原则在调节能力相同的情况下,服务价格越低的储能运营商排序指标越高,优先获得调用机会预出清按照"按需调用、按序调用"原则执行,依次调用排序靠前的储能资源,直至中标主体容量总和满足次日最大调节需求2调节费用按中标主体实际报价结算,避免统/出清价格可能导致的市场扭曲2次日最大调节需求容量是储能预出清的关键参数,由两部分构成:协同消纳交易的预用调节容量和系统安全裕度2预用调节容量源于新能源发电与虚拟电厂用电的供需不匹配2新能源发电受气象条件影响,难以完全满足用户需求的时空分布特征;虚拟电厂用电呈现明显的峰谷差异和刚性特点,需要储能系统参与平衡供需缺口2通过共享储能的协调响应,可实现新能源与负荷的动态匹配,促进协同消纳交易持续稳定进行,使新能源发电企业和虚拟电厂均获得经济收益;同时,共享储能运营商通过提供市场化服务获取收益,形成多方共赢的商业生态2系统安全裕度/般依赖电力调度的专家经验与历史数据分析,通常在预用调节容量基础上按/定比例(如10%-20%)进行上浮,以应对预测误差、设备故障等不确定性因素,保障系统供电可靠性2这/裕度设置体现了电力系统运行的安全性与经济性的平衡原则2新能源发电企业的收益来源包括双边协商合同的电量销售收入和绿证交易收入两部分2假设市场中有n个新能源发电企业参与交易,其总收益M可表示为:其中,Qi为企业i的实际消纳电量(kWh);μi为单位电量收益(元/kWh),主要受双边合同报价策略影响;Ni为获得的绿证张数;ηi为绿证价格(元);Ci为储能使用成本(元)2电量销售收入影响因素单位收益主要受双边合同交易报价策略影响2对于新能源弃电量,发电企业可选择将多余电量打包出售给电网或参与协同消纳交易2交易价格受双方磋商及市场供需关系影响,/般以用户市场购电价格或现货市场出清电价中的较小者为上限,确保用户侧经济性2绿证交易收益绿证交易为新能源发电企业提供了额外的环境权益变现渠道2绿证价格受政策支持力度、市场供需关系、企业绿色用能意愿等多重因素影响,具有/定波动性,但为发电企业提供了稳定的长期收益预期2虚拟电厂参与协同消纳交易的收益来源包括双边协商合同报价与市场电价的价差收益,以及出售超额消纳量获取的额外收益。假设虚拟电厂聚合了m个用户,其单日总收益Rm可表示为:超额消纳量交易超额完成的可再生能源消纳责任权重可在专门市场交易,获取额外收益,相关激励政策已逐步形成储能成本分摊虚拟电厂需承担/定比例的储能使用成本,该成本通过合理分摊机制在各参与主体间分配,确保公平性其中,Pi1为虚拟电厂购电电价(元/MWh);Pi2为参与协同消纳交易的单位电价(元/MWh);Qi为日消纳量(MWh);Ri*为出售超额消纳量的收益(元);CiESN超额消纳量交易超额完成的可再生能源消纳责任权重可在专门市场交易,获取额外收益,相关激励政策已逐步形成储能成本分摊虚拟电厂需承担/定比例的储能使用成本,该成本通过合理分摊机制在各参与主体间分配,确保公平性虚拟电厂通过协商获得的优惠电价低于目录电价,价差空间构成主要收益来源,激励用户积极参与消纳共享储能运营商收益模型储能产业是实现能源互联网的关键环节,在发电侧、输配电侧、需求侧、辅助服务等领域具有广阔应用前景2然而,储能设施投资成本高、回报周期长、投资风险较大,市场前景不明朗制式提高储能设备利用率,可显著改善储能运营商的经济效益2投资成本计算方案n的初始投资成本Cn0与储能容量Pesn存在线性关系:C=Pesn×Dess其中,Dess为储能单位容量成本(元/kW)2方案n在第t期的运营维护成本Cnt为:C=(Cmp+Cmv)×Pesn其中,Cmp为储能每年的单位运行费用(元/kW);Cmv为储能每年的单位维护费用(元/kW)2净现值评价模型设方案n投资周期为Tn,共享储能运营商的期望收益率为I,按照净现值法评价投资方案的经济性:其中,(CI-CO)t为第t期净现金流量2基于该模型可计算得到储能运营商的最低收益R:当固定成本、变动成本、期望收益率为定值时,计算得到的收益R为共享储能运营商的收益下限2低于此收益水平本越高、期望收益率越大,收益下限越高,反映了投资风险与收益的匹配关系2虚拟电厂参与聚合调控的积极性对新能源发电曲线追踪的协同消纳交易模式至关重要。基于虚拟电厂收益分析,建立其参与新能源发电曲线追踪的聚合调控优化模型,建模流程包括以下关键步骤:数据预测与资源分析123新能源出力预测通过历史数据和气象信息,采用机器学习、时间序列等方法预测次日新能源发电出力曲线负荷需求预测根据历史负荷数据、用户用电特性,预测虚拟电厂内部聚合资源的次日负荷曲线资源特性分析分析需求侧资源的可调节范围、响应时间、调节约束条件确定根据需求侧资源特性分析结果,确定虚拟电厂可调节范围的上下限,建立系统运行约束条件,包括功率平衡约束、容量约束、响应时间约束等2目标函数构建根据新能源消纳量及协同交易模式的合同电价与目录电价的价差,建立虚拟电厂收益函数2同时,根据共享储能的市场情况和分摊机制,确定各主体承担的储能设备使用成本函数2综合考虑收益与成本,建立净收益最大化目标函数2优化求解以净收益函数最大化为优化目标,在系统约束条件下,采用CPLEX等成熟优化工具求解对既定新能源发电曲线的最优追踪方案,得到虚拟电厂各聚合资源和共享储能的目标出力曲线2新能源发电出力预测是协同消纳交易的基础环节,直接影响交易方案的制定与执行效果2国内新能源发电出力预测领域正处于快速发展阶段,预测方法按形式可分为概率预测、区间预测和点预测,其中点预测给出确定的出力预测值,应用最为广泛211物理方法基于数值气象预报和物理模型,通过风速-功率曲线或辐照-功率关系预测发电出力,适用于短期预测33机器学习方法采用神经网络、支持向量机、随机森林等算法,通过数据驱动方式建立预测模型22统计学方法利用时间序列分析、回归分析等统计技术,挖掘历史数据中的规律性特征进行预测44组合预测方法集成多种单/模型的优势,通过加权或集成学习提高预测精度和鲁棒性随着计算工具的不断更新发展,采用机器学习的元启发式学习方法和集合各种模型优势的组合式学习方法受到越来越多关注,成为当前研究热点2这些方法能够更好地捕捉新能源发电的非线性、时变性特征,显著提升预测精度2虚拟电厂内部聚合资源的负荷预测是电力系统研究领域的重点问题2按时间尺度划分,负荷预测可分为中长期预测(年度、月度)、短期预测(周预测、日前预测)和超短期预测(15分钟预测、实时预测)等多个层次,不同时间尺度的预测服务于不同的决策需求2《电力系统负荷预测(第二版)》对负荷预测的相关模型和研究成果进行了全面系统的总结,是集成负荷预测模型的经典著作2近年来,负荷预测技术不断创新,大数据技术在负荷预测中的应用成为主流方法2通过整合海量用户用电数据、气象数据、社会经济数据等多源信息,利用深度学习、集成学习等先进算法,可显著提升预测精度2准确预测虚拟电厂内部聚合资源的负荷曲线,为分析虚拟电厂参与协同消纳交易的可调节容量奠定了坚实基础2高精度的负荷预测不仅能够提升交易方案的经济性,还能降低系统运行风险,增强供需平衡能力2中央空调是虚拟电厂聚合的重要需求侧资源,具有良好的负荷可调节特性2在满足用户舒适度的前提下,中央空调可根据调度指令进行功率调节,为系统提供灵活性支撑2功率调节特性中央空调的可调节功率主要与空调额定功率PCAC和设定温度T相关,温度调节范围T∈[T1,T2],此区间为用户的舒适温度区间2在该温度范围内,空调功率可在/定范围内连续调节:P2≤PAC≤P1,T1≤T2其中,较高的设定温度对应较低的功率需求,反之亦然2容量计算模型中央空调的可调节容量QCAC主要与空调数量N、使用时长TCAC相关:该容量指标反映了中央空调在特定时段内能够为系统提供的总调节能力,是制定优化调度方案的重要依据2需要注意的是,中央空调的调节需要在保障用户热舒适度的前提下进行,温度调节范围不宜过大,/般控制在2-3℃以内,以免影响用户体验2同时,频繁的功率调节可能影响设备寿命,需要合理设置调节频率和幅度2容量计算方法可调节容量QEB由锅炉数量N和使用时长TEB决定蓄热式电锅炉是工业和建筑领域的重要用能设备容量计算方法可调节容量QEB由锅炉数量N和使用时长TEB决定功率调节机制电锅炉可调节功率与额定功率PEBr和设定温度T相关,温度范围T∈[T1,T2]为用户舒适区间P1≤PB≤P2,T1≤T2电锅炉的蓄热特性使其能够在新能源发电高峰时段增加用电负荷进行储热,在用电高峰或新能源发电低谷时段减少用电负荷释放热量,实现"移峰填谷"的效果。这种时间解耦特性为系统提供了宝贵的灵活性资源,是协同消纳交易的重要参与主体。电动汽车可调节特性分析电动汽车作为移动储能单元,具有独特的可调节特性。在不影响用户出行需求的前提下,可对电动汽车充放电行为进行灵活管理,其负荷具有可转移特性。充电功率模型单/电动汽车的充电功率PEVt可表示为:其中,PEV为电动汽车电池额定充电功率;tin为电动汽车接入电网时刻;tend为充电结束时刻。充电结束时刻由接入时刻和所需充电时长决定:tend=tin+t△t△=(SOCe—SOC0)E/(·PEV)其中,SOCe为车主期望的电池荷电状态;SOC0为接入时刻的电池荷电状态;E为电池容量;η为充电效率。可调节容量计算电动汽车的可调节容量QEV与车辆数量N和充电时间tΔ相关:电动汽车的充电时间和充电地点具有较大灵活性,可根据电价信号或调度指令进行优化调整,是虚拟电厂聚合的优质可调节资源。通过有序充电管理,既能满足用户出行需求,又能为系统提供灵活性服务,实现用户与系统的双赢。储能系统运行特性储能系统是协同消纳交易的核心支撑资源,通过精准调控充放电行为平抑系统波动。储能系统的实时功率PESNt可表示为:其中,P(t)+为储能系统的瞬时充电功率;P(t)-为储能系统的瞬时放电功率。容量与功率约束考虑到需要对新能源发电曲线进行全量追踪,为避免偏差考核,储能系统的充放功率和系统容量需满足以下约束:PESNgmax(#PSN#)第/个约束表明储能系统的最小充放功率需满足运行过程中的最大充放电功率需求;第二个约束表明储能系统最小容量须满足最大储存量,以保障新能源足额消纳和用户用电安全;第三个约束表明储能系统的充电量与放电量相等,即在交易周期结束时储能系统恢复初始状态,不存在电量结余,确保能量守恒与公平结算。虚拟电厂参与协同消纳交易的核心目标是实现净收益最大化2基于前述收益分析,建立优化目标函数:maxRm=(P12P2)Qm+R72CESN功率平衡约束任意时刻新能源发电出力等于各类负荷和储能系统出力之和,确保供需实时平衡收益约束虚拟电厂净收益需大于预期收益(峰谷分时电价下的节省额),确保方案经济可行性其中,P1为虚拟电厂购电电价;P2功率平衡约束任意时刻新能源发电出力等于各类负荷和储能系统出力之和,确保供需实时平衡收益约束虚拟电厂净收益需大于预期收益(峰谷分时电价下的节省额),确保方案经济可行性新能源电量由用户基荷、空调负荷、电锅炉负荷、电动汽车负荷消纳,运行周期末储能系统无电量结余Qm=QU+QCAC+QEB+QEV上述优化模型中的决策变量为中央空调、电锅炉、电动汽车、储能系统各时刻的出力值,约束条件均为关于这些变量的线性表达式,构成标准的线性规划问题2模型可使用目前已广泛应用的CPLEX、Gurobi等商业优化求解器进行高效求解2CPLEX等成熟优化工具基于单纯形法、内点法等经典算法,能够快速求解大规模线性规划问题,获得全局最优解2对于更复杂的混合整数线性规划问题(如考虑设备启停状态时),CPLEX也能提供高效的分支定界算法求解2求解过程通常包括预处理、初始化、迭代优化、解的验证等步骤,确保结果的准确性和可靠性2本研究选取国内某省作为典型算例区域,该省积极响应国家清洁低碳发展战略,大力扶持风电、光伏产业发展2截至研究时点,省内风电装机容量突破10GW,光伏装机容量突破7GW,新能源装机规模位居全国前列,为开展协同消纳交易提供了良好基础2新能源消纳挑战尽管该省新能源装机规模较大,但消纳水平相对滞后,新能源发电量占省内总用电量比重不足10%,远低于国家规定的可再生能源消纳责任权重目标2消纳不足的主要原因包括:新能源发电与负荷时空分布不匹配、调峰资源不足、市场机制不完善等2交易参与主体为促进省内清洁能源消纳,组织新能源发电企业、共享储能运营商和虚拟电厂开展协同消纳交易试点2参与交易的新能源发电企业共2家:A为光伏发电企业,B为风力发电企业;参与储能服务竞价的供应商共10家;虚拟电厂聚合的需求侧资源包括农贸批发市场、高级写字楼、制药工厂、大型商超、学校和电动汽车站枢纽中心等多元化主体2根据历史数据和气象预报,采用机器学习方法对参与交易的新能源发电企业次日增量发电出力进行预测。预测结果显示,光伏发电出力的波动区间为[0,15520]kW,呈现明显的日内峰谷特征,发电高峰集中在10:00-15:00时段;风力发电出力的波动区间为[3290,12950]kW,夜间风力资源较为丰富,发电高峰集中在21:00-次日6:00时段。新能源总发电出力曲线由光伏和风电叠加而成,波动区间为[4500,18810]kW。值得注意的是,光伏发电与风力发电在时间分布上存在/定互补性:光伏主要在白天发电,风电夜间出力较高,二者叠加后的总发电曲线波动性较单/光伏曲线有所减缓,在/定程度上降低了系统调节压力。然而,由于光伏发电出力时段更加集中且峰值功率较高,新能源总发电曲线仍明显受光伏发电影响,呈现峰谷差异显著的特点。这要求虚拟电厂聚合的需求侧可调资源积极参与响应,同时需要共享储能运营商提供充足的调节服务,以实现系统供需的动态平衡。虚拟电厂聚合资源负荷预测对虚拟电厂聚合的5类典型需求侧资源次日负荷曲线进行预测,各类用电负荷在用电特性上呈现显著差异。农贸批发市场(用户1)用电时间集中在21:00-次日5:00,符合农产品批发的经营时段特点,负荷曲线相对平稳,日用电量约20000kWh制药工厂(用户3)生产设备24小时连续运行,负荷分布十分均匀,几乎无波动,日用电量最大,占虚拟电厂总用电量的44.27%学校(用户5)用电时间段集中在7:00-22:00,涵盖教学和生活时段,负荷波动相对平稳,日用电量约35000kWh223445高级写字楼(用户2)用电时间集中在13:00-16:00,对应办公高峰时段,负荷波动幅度较大,空调系统是主要用电设备大型商超(用户4)用电时间段集中在19:00-21:00,对应晚间购物高峰,负荷波动幅度较大,照明和空调是主要用电负荷需求侧资源可调节能力分析参与协同消纳交易的可调节资源主要包括中央空调和电动汽车,各用户的响应资源在负荷可变动范围、总调节容量方面存在较大差异2用户401,0002,0003,000负荷下限(kW)负荷上限(kW)农贸批发市场(用户1)的需求侧响应资源负荷变动范围最大(700kW),调节灵活性最强;用户2、用户3、用户5的负荷变动范围大致相当(300-400kW);大型商超(用户4)负荷变动范围最小(200kW),但其负荷下限最高,基础负荷需求刚性较强2电动汽车作为特殊响应资源,其负荷无变动范围,充电功率恒定为500kW,但充电时间可灵活调整,总调节容量最大(12000kWh)2各类用电主体的销售目录电价存在差异,反映了不同用户类型的电价政策:农贸批发市场:0.5090元/kWh(/般工商业电价)写字楼、制药工厂、商超:0.6664元/kWh(大工业电价)学校:0.8183元/kWh(非居民照明电价)电动汽车:0.8283元/kWh(充电服务电价)协同消纳交易价格双边协商后的交易价格显著低于目录电价,光伏发电交易价格区间为0.3472-0.5462元/kWh,风电交易价格区间为0.2998-0.5245元/kWh2交易价格的差异化反映了各用户的议价能力和市场供需关系2相较于目录电价,协同消纳交易为用户提供了30%-40%的电价优惠空间,有力激励了用户参与新能源消纳的积极性2值得关注的是,风电交易价格普遍低于光伏发电价格,这与该省风电产业发展较为成熟、装机规模大、平均成本较低有关2在市场竞争中,风电企业能够以更大的优惠力度争取客户,体现了新能源产业发展阶段对交易价格的影响2共享储能竞价结果分析参与储能服务竞价的10家运营商,按照排序指标从高到低依次为:3号(150000)、9号(58190.48)、10号(41652.89)、6号(32307.69)、2号(28125)、8号(18666.67)、7号(12934.78)、5号(7894.74)、4号(6274.51)、1号(5714.29)2排序靠前的储能运营商在容量、价格、历史响应水平等综合指标上更具优势7,5005,0002,5000容量(kW)价格(元/kWh)3号储能运营商凭借最大的容量(7000kW)和最低的价格(0.042元/kWh)获得最高排序指标,体现了规模经济优势2而容量较小的运营商(如1号、4号、5号)虽然报价相对较低,但受容量限制排名靠后2这/竞价机制既鼓励储能运营商扩大投资规模,又通过价格竞争促进服务成本下降,有利于储能产业的健康发展2根据优化模型求解得到系统各主体的出力调度方案2在储能运营商的协调作用下,新能源发电富余时段(0:00-17:00)系统进行电量储存,发电短缺时段(18:00-23:00)储能系统释放电量,实现了供需动态平衡2多类用户参与协同消纳交易显著增强了系统平衡能力2用户1的用电时间集中在夜间,与风力发电高峰时段高度吻合,有效缓解了增量风电对系统的冲击;用户2、4、5的用电时间集中在白天,与光伏发电时段匹配度较高,消纳了大量光伏发电增量2制药工厂(用户3)虽然负荷平稳、调节能力有限,但其用电量占比最高(37%),对新能源充分消纳起到了基础性支撑作用2不同类型用户的用电特性互补,形成了协同效应,提升了虚拟电厂整体的新能源消纳能力和系统运行经济性2新能源消纳电量分解分析光伏发电消纳分解光伏发电高峰时段,用户2和用户4对光伏电量进行了及时消纳;储能系统在6:00-16:00进行电量储存,在17:00-22:00用电高峰时释放电量,发挥了"削峰填谷"的关键作用2风力发电消纳分解风力发电高峰时段,用户1和用户3对风电进行了主要消纳;储能系统在0:00-5:00储存富余风电,在21:00-23:00用电高峰时释放电量,保障供需平衡2用户的用电时间特性对电量分解结果产生决定性影响2用户1夜间用电,其风电消纳量占自身总消纳量的93%;用户2、4、5白天用电,光伏消纳量占自身总消纳量的60%左右2用户3负荷平稳,其消纳电量分解主要受系统供给状态影响,风电消纳量略高于光伏2电动汽车作为灵活负荷,主要在系统富余时段充电,风电消纳占比57.31%,充分发挥了移峰填谷作用2各储能系统按排序依次调用,前/个储能系统达到容量上限后启用下/个系统放电采用"先进后出"原则,前/个储能系统电量释放完毕后启用下/个这种充放电顺序策略最大限度地保证了系统的安全性、稳定性和经济性2优先调用容量大、价格低、可靠性高的储能系统,确保在满足系统需求的前提下实现成本最优2"先进后出"的放电策略保障了储能资源的高效利用,避免了频繁切换带来的能量损失和设备磨损2储能系统总费用包括容量费用和度电费用两部分,合计45026.84元2其中,容量费用为37000元,按照各主体收益比例进行分摊;度电费用为8026.84元,根据各时刻充放电状态和电量在发用两侧动态分摊250%发电侧分摊比例新能源发电企业承担50%的度电费用,其中光伏发电企业承担80.81%,风电企业承担50%用电侧分摊比例虚拟电厂承担50%的度电费用,按各用户在系统供小于求时段的用电量比例分摊64.25%容量费用分摊发电侧承担64.25%的容量费用,体现了新能源消纳对储能资源的更大需求发用两侧度电费用1:1分摊的结果与结算机制设计紧密相关2本研究设定交易周期结束后储能系统无电量结余,充电量与放电量相等,在储能运营商对发用两侧不实行价格歧视的情况下,度电费用自然按1:1分摊2光伏与风电分摊比例悬殊(约4:1)主要由于光伏发电高峰时容量大、价格经济的储能系统已被风电占用,光伏只能使用价格较高的剩余储能资源,导致承担更多成本2各主体收益结算结果协同消纳交易共促进新增新能源发电量297120kWh的消纳,为新能源发电企业增加电费收入129618.17元,为虚拟电厂节省电费开支72130.33元,为储能运营商创造收入45026.84元,实现了多方共赢2新能源发电企业光伏发电净收益54090.70元,风电净收益47742.51元新能源发电企业光伏发电净收益54090.70元,风电净收益47742.51元,合计101833.21元2在消纳量相同情况下收益差异源于产业发展阶段和成本结构不同储能运营商3号、9号、10号储能运营商收益最高,分别为7588元、6073.60元、7514.92元,体现了容量大、价格优的竞争优势虚拟电厂用户用户3和用户5收益改善最显著,分别节省30902.86元和17580.19元,得益于较低的协商电价和较大的用电量与仅储能响应模式的对比经济性对比协同消纳模式用户节省13.72元电费支出,体现了需求侧灵活性的经济价值为验证需求侧资源参与的重要性,经济性对比协同消纳模式用户节省13.72元电费支出,体现了需求侧灵活性的经济价值消纳电量对比协同消纳模式用户增加消纳14kWh清洁能源电量,虽然增幅有限但反映了需求侧资源参与的积极作用储能利用效率需求侧资源参与响应使储能系统减少出力,节省储能费用,提高了储能资源配置效率对比结果表明,虚拟电厂聚合需求侧资源参与后,储能系统在多个时段减少了充放电功率,降低了储能资源的调用强度。这不仅节省了储能成本,还延长了储能设备使用寿命,提升了系统整体经济性和可持续性。与峰谷分时电价模式的对比将协同消纳交易模式与传统峰谷分时电价模式进行效益对比。该省峰谷分时电价为:高峰时段(8:00-11:00,15:00-21:00)1.0697元/kWh,平时段(12:00-16:00,22:00-23:00)0.6418元/kWh,低谷时段(0:00-7:00)0.3