【精彩论文】新型电力系统下储能参与电力调峰调频辅助市场的竞标策略

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郁海彬, 董帅, 陆增洁, 周毅, 文光磊, 张宇, 高亦凌, 李雪妍

（国网上海市电力公司市北供电公司, 上海 200070）

摘要：能源绿色低碳转型下，电力系统调峰调频缺口日益增大，储能凭借灵活爬坡和双向调节特性，可作为独立主体或虚拟电厂（virtual power plant，VPP）内部成员参与协调解决调峰调频及新能源消纳问题。分析了国内外储能参与电力市场概况，建立VPP聚合多分布式能源（distributed energy resource，DER）的调峰竞标模型及整体效益最大的调峰竞标策略；在以发电、调频成本最小化为目标的电能量和调频市场联合出清模型基础上，引入效率因子体现快速调频资源的优势。算例验证了VPP竞标策略下储能分配的收益优于独立运营模式；传统和快速调频交易品种参与日前市场设计的火-储联合出清模型较顺次出清模式具备更高的社会效益，引入效率因子能提升优质调频资源参与市场的积极性和节约电网总调频成本的目的。

引文信息

郁海彬, 董帅, 陆增洁, 等. 新型电力系统下储能参与电力调峰调频辅助市场的竞标策略[J]. 中国电力, 2023, 56(8): 48-60.

YU Haibin, DONG Shuai, LU Zengjie, et al. Bidding strategy of energy storage participating in the auxiliary market of peak and frequency modulation in new power system[J]. Electric Power, 2023, 56(8): 48-60.

引言储能凭借其灵活爬坡、快速启停及双向功率调节特性，在源、网、荷侧分别具有存储超发电量、平抑出力波动、缓解调峰压力、提升电能质量、错峰用电节约电费和充当后备电源等功能，可作为灵活性调峰调频资源有效解决高比例新能源接入系统带来的电网调峰能力不足、系统惯量下降、频率鲁棒性下降等问题^[1]。电改背景下，储能迅速响应的物理特性决定其参与源-网-荷-市场侧价值分析、交易机制方面的研究很有必要。国际上，美国841法案下各独立运营商在能量、辅助服务、容量市场等方面探索适应储能参与特性的机制，2016年开始，加州独立系统运营商（CAISO）在实时市场引入了一种新的辅助服务产品“灵活爬坡产品”以应对新能源发电出力的不确定性。PJM辅助服务市场主要包含调频、备用、黑启动、无功电压控制和不平衡电量5个品种，市场运营的辅助产品主要有调频、初级备用、黑启动，其中调频与初级备用（包含同步备用和非同步备用）采用集中式市场化交易，与电能量市场联合优化运行。澳大利亚调频市场采取申报充电和放电报价，依靠尖峰电价套利。英国市场在双边交易比重占比攀升的情况下设立平衡机制来提升系统调度效率，且系统运营商接受所有市场参与者的报价及投标来实现实时平衡，市场允许储能作为独立主体参与并适当降低装机准入门槛，保证储能参与市场的资格、方式和价格机制。中国现行的辅助服务品种划分依据主要为2021年修订的《电力辅助服务管理办法》，且储能参与辅助服务市场存在大多数地区市场主体地位不明确、容量准入受限制、调频收益下限过低、调频容量价值体现难等不足。适时降低准入门槛使分布式小容量储能参与提供调频服务，设计两部制价格机制价值以反映储能调频的容量价值并保障储能调频最低收益^[2-4]，引入新型储能提升系统调节能力，明确新型储能的市场定位、成本分摊和价格机制，有助于引导其健康、有序、高效发展^[5]。截至2022年底，中国电力辅助服务实现了6大区域、33个省区电网的全覆盖，基本形成统一的辅助服务规则体系。通过辅助服务市场化机制，2022年全国共挖掘全系统调节能力超过9000万kW，年均促进清洁能源增发电量超过1 000亿kW·h；煤电企业因为辅助服务获得补偿收益约320亿元。交易品种方面，除传统调频、调峰市场外，山西增加一次调频辅助服务市场，华北、西北分别建设了调峰容量市场、备用市场等。参与主体方面，除常规电源外，18个网省公司推动储能、虚拟电厂（virtual power plant，VPP）等新型市场主体。山东独立电储能参与现货市场提出以自调度模式参与的运行机制，促进新能源消纳及提升电力保供能力^[6]。山西和广东两省调频市场以性能和报价两方面因素来确定调频资源，并按实际调频贡献和效果支付补偿费用^[7-8]。其中广东调频市场交易频次为每小时出清一次，山西允许机组按高峰、低谷以及新能源大发等5个时段进行申报并出清，两省的调频市场与电能量市场分开独立运行。文献[9]建立系统总收益最大目标联合优化模型及策略，削减电负荷来降低尖峰时段有功，调动需求响应资源参与市场；文献[10]制定储能在中长期合约转让交易中的参与原则，从技术、经济、政策3个方面分析了储能参与合约转让交易的可行性。文献[11]提出风险规避的新能源和储能协同参与市场的运行模型，申报策略具有更高的综合效益；文献[12]提出储能资源作为独立市场主体提供调频服务构建了上层以储能电站收益最大化目标的报价策略，下层实现电能量市场和调频辅助服务市场的联合出清的双层交易决策模型，策略性报价在市场中可获得更高效益。文献[13-14] 建立了分布式储能聚合商以竞价形式参与电网调峰调度的优化模型，按阶梯报价策略参与竞价；从而减少电网调峰调度成本及达到削峰填谷效果。据文献[15-17]统计，储能资源的爬坡速率约为燃煤机组的53倍、燃气轮机的4.9倍、水电机组的3.1倍，因此，储能资源能够快速、精确地在秒级时间内响应调频信号。

本文根据国内外储能参与市场的研究现状及调研美国、澳大利亚、英国和广东的业界实践；调峰市场中，储能作为VPP内部成员参与电力市场和建立电能量和调频市场的联合出清模型，以发电和调频成本最小化为目标的调峰竞标策略，能够提高VPP整体和内部各成员的经济性。调频市场中，采用传统和快速调频交易品种，分别由火-储资源参与竞价，建立火-储系统总发电成本和调频成本最小，适应储能参与的电能量和调频交易品种联合优化出清的模型；在此基础上，设置多个优质调频资源个体，并引入效率因子参与日调频辅助服务市场，鼓励市场积极引入储能类优质调频资源来优化配置系统中的调频资源。储能调频的收益取决于市场对调频辅助服务的结算机制，所以合理设计储能参与调频辅助服务的市场机制具有重要的意义。

1  交易策略1.1  调峰市场本文仅考虑储能作为VPP内部成员参与电力市场，完成市场信息的获取、竞标计划等工作以获取最大收益，对内与各成员协调互动来保证各成员的经济效益^[18]，功能如下。1）提升对风、光出力消纳。确定储能资源在调峰市场和电能量市场的竞标电量，从而确定VPP 在2个市场的竞标计划。竞标决策流程为：风、光向VPP申报期日前出力预测并根据日前出力预测制定发电计划来实现风、光的全额消纳，保证VPP经济效益最优。2）对储能的运行补偿。储能在电能量市场可以实现负荷转移来降低购电成本，通过充电提供填谷调峰服务、放电提供削峰调峰服务，从而参与调峰市场获得补偿。竞标决策流程为：VPP根据市场和内部成员信息，制定储能的充放电计划和运行补偿价格，储能参与调峰市场时，VPP给予储能一定的调峰补偿价格，根据调峰竞标电量获得相应的调峰收益。3）VPP利益分配。

将电能量和调峰市场的收益进行分配。VPP获得电能量市场收益后，向内部电源风、光及可控分布式电源（controllable distribution generation，CDG）分配售电收益；向储能和柔性负荷付出补偿；VPP获得调峰市场收益后，向储能和柔性负荷分配调峰收益，VPP利益分配如图1所示。

图1  VPP利益分配

Fig.1  VPP benefit distribution

1.2  调频市场

梳理国内部分省份的调频辅助服务市场规则对比如表1所示。

表1  调频市场规则对比

Table 1  Comparison of frequency modulation market rules

1.2.1  储能参与自动发电控制（automatic generation control，AGC）调频

传统一、二次调频受机组爬坡速率的影响，无法适应新能源大规模并网装机容量，储能凭响应迅速优势可以有效地改善这一问题，储能联合火电机组响应AGC指令调频原理如图2所示。

图2  储能联合火电机组调频原理

Fig.2  Frequency modulation principle of energy storage combined thermal power unit

1.2.2  调频市场组织流程

市场组织流程如图3所示，市场主体提交调频容量和里程报价，并综合考虑调频性能及效率因子对出清价格进行调整，设置的效率因子不会影响资源报价，而是通过效用容量的概念进一步衡量资源调频容量的差异，达到减少参与调频资源容量的目的，相当于性能好的资源承担更多的调频任务，降低市场的边际价格和系统的总调频成本。根据日调频容量需求分别计算出每个时段下各资源的效率因子，如表2所示，将实际的物理容量换算成调频资源的效用容量，以此作为容量的出清依据。当效率因子大小取值为 0时代表资源在某时段不参与调频辅助服务市场，效率因子可将快速和传统调频资源的调频性能具体量化，市场内调频资源之间的性能差异越大则效率因子的作用越明显。

图3   调频市场组织流程

Fig.3  Process of frequency modulation market organization

表2  调频资源效率因子

Table 2  Resource efficiency factors of frequency modulation

以广东省电力市场为例，运营机构采用日前集中竞价和预安排、日内统一出清的模式组织调频市场交易，包括发布调频市场信息、机组里程报价、日前预出清、日内正式出清^[19-25]，交易流程如图4所示。具体到时段为：1）10:00前，发布次日24小时各时段调频控制区的调频容量需求和调频资源分布区的调频容量需求及里程报价等信息；2）10:00—12:00，对次日24时段里程报价；3）12:30，预出清形成次日发电计划的边界条件，电力调度机构编制次日发电计划时为各时段预出清中标的发电单元预留调频容量；4）实际运行时段起始时间点30 min前，根据调频补偿政策，结合正式出清边际价格，计算相应的补偿费用。

图4  广东调频市场交易流程

Fig.4  Guangdong frequency modulation market trading process

浙江调频市场在调频市场机制设计时，除了考虑报价因素外，也将调频性能指标纳入调频资源的选取标准中来激励市场主体。调频资源集中出清阶段，可根据调频资源的历史调频表现（历史综合调频性能指标）结合其申报价格进行排序；实际调用后，性能指标应根据其实际表现进行实时测算更新，并以此为依据进行补偿。1.2.3   交易品种设计

本文选取火电机组为传统调频资源，具有响应幅度大、延续时间长特性；选取储能为快速调频资源，包括抽水蓄能、水电等，具有响应变化幅度小、周期短、快速响应特性。将2个交易品种面向调频资源开放，实现以下优势。1）减少机组频繁调节出力造成的寿命损失，储能快速响应调频信号，解决调频电量不足问题。2）较佳的调频交易品种能以较小调频成本实现最佳的调频效果。3）引入效率因子后系统调频容量需求减少，提升调频效率，出清价格有明显下降，且退出调频辅助市场的资源还可运用在其他市场，实现资源节约。

2  竞标模型

本章建立各DER的数学竞标模型。

2.1  数学模型

1）风电场向调度上报发电出力预测值为

式中：P_W,s为风电出力日前预测值；P_W,t为风电实际出力；ε_W为风电预测误差。2）光伏电站的预测出力为式中：P_PV,s为光伏发电出力预测值；P_PV,t为光伏发电实际出力值；ε_PV为光伏发电预测误差。3）CDG中，燃气轮机在运行阶段的发电成本为式中：f_MT,i为第i台燃气轮机在一个调度周期内的发电成本；P_MT,t,i为第i台燃气轮机在时段t的输出功率；a_MT,i、b_MT,i和c_MT,i分别为第i台燃气轮机发电成本的二次项系数、一次项系数和常数项；T为调度总时段数。4）储能具有充电与放电2种模式，约束为式中：P_ES,t为储能在时段t的充放电功率；P_ES,c、P_ES,d分别为其充、放电功率；P_ES,max为储能充放电功率的最大值。5）柔性负荷分为可转移负荷、可平移负荷及可中断负荷，约束为式中：P_SL,t为可转移负荷在时段t的实际负荷； P_SL,0,t 为可转移负荷在时段t的初始负荷；ΔP_SL,t为时段t的调整量；ΔP_SL,max、ΔP_SL,min分别为可转移负荷在时段t的调整上、下限；P_IL,t为可中断负荷在进行削减后时段t的实际负荷；P_IL,0,t为可中断负荷在时段t的初始负荷；ΔP_IL,t、ΔP_IL,max为可中断负荷在时段t的削减量和削减量的上限值。2.2  目标函数以VPP的整体经济效益最大化为目标，即式中：F_VPP为虚拟电厂整体经济效益；C_VPP为VPP的总成本；B_energy为VPP参与电网交易的收益；P_b,t为VPP在时段t从电网购电的功率；ρ_b,t为VPP从电网购电的价格；P_s,t为VPP在时段t向电网售电的功率；ρ_s,t为VPP向电网售电的价格；C_CDG为CDG的发电成本；C_W为风电的惩罚成本；C_PV为光伏的惩罚成本；C_FL为VPP向柔性负荷付出的补偿费用；P_CDG,t为CDG在时段t的发电量；a、b、c分别为C_CDG的二次项系数、一次项系数和常数项。以总发电成本和调频成本最小为目标，建立电能量和调频市场的联合出清模型，即式中：G为火电机组集合；S为储能集合；T为调度时段集合；为火电机组i在时段t的电能量中标电量；为火电机组的运行成本；为火电机组i的启动成本；y_i,t、s_i,t分别为火电机组i在时段t的工作和启动状态变量；分别为火电机组i在时段t的调频容量报价和调频市场中标容量；分别为火电机组i在时段t的调频里程报价和调频市场中标里程；分别为储能资源i在时段t的调频容量报价和调频市场中标容量；分别为储能资源i在时段t的调频里程报价和调频市场中标里程。2.3  约束条件1）功率平衡约束。VPP与电网交互功率与风电与光伏的发电量、柔性负荷、CDG的发电量和储能的充放电计划决定，即式中：P_load,t为柔性负荷调整后在t时段的实际负荷。2）风、光功率约束为3）CDG的发电功率要满足功率上、下限约束，即式中：P_CDG,max、P_CDG,min分别为CDG出力的上、下限；R_CDG,up,t 、R_CDG,down,t为CDG在时段t提供的正、负备用。4）柔性负荷约束为式中：P_load0,t为柔性负荷初始值。5）储能约束。储能的荷电状态要满足上、下限约束和始末状态相同约束，即式中：S_OC,t为储能在时段t的荷电状态；S_OCt0为储能的初始荷电状态；S_OC,T为储能在最终时段的荷电状态；S_OCmax、S_OCmin分别为储能荷电状态的最大值和最小值；η_c、η_d为储能充电、放电效率；E为储能的额定容量。6）传统和快速调频里程需求约束，2种调频容量和调频里程分别由火电机组和储能资源提供，火电机组层面约束为式中：为火电机组i在时段t的调频市场申报容量；分别表示火电机组i的最大、最小技术出力；为火电机组i在时段t的里程调用率； r_u,i 、 r_d,i 分别为火电机组i在一个调度时段爬坡、滑坡容量。储能资源考虑中标调频容量和调频里程的上下限约束，不考虑储能资源的荷电状态约束，即式中：为储能资源i在时段t的调频市场申报容量；为储能资源i在时段t的里程调用率。7）效用容量与物理容量在概念上有差异，即

式中：C_{i, t,e}为调频资源的效用容量；C_i,t为调频资源实际的AGC容量即物理容量；f_i,t为效率因子。引入效用容量概念可对调频资源的性能进行更直观表达，如：当储能的f=2.5时，可视为1 MW的储能提供的调频服务需要2.5 MW的火电机组容量才能达到性能一样的调频效果。

3  算例分析

以IEEE-30节点系统来验证储能参与调频市场出清模型，系统含10台机组，6台为火电机组（G1~G6），4台储能（C1~C4），参数如表3~5所示。由VPP聚合的灵活性资源（储能、CDG、柔性负荷、光伏与风电）在01:00—09:00参与填谷调峰，在09:00—13:00和18:00—22:00参与削峰调峰，全天24时段可参与电能量市场。风电、光伏出力预测如图5所示，日前预测出力误差为10%，可调控柔性负荷区间为2~6 MW，VPP内CDG和储能相关参数如表6所示。

表3  火电机组技术参数

Table 3  Technical parameters of thermal power unit

表4  火电机组报价数据

Table 4  Thermal power unit quotation data

表5  储能运行参数

Table 5  Energy storage operating parameters

图5  风电与光伏预测出力

Fig.5  Forecast output of wind power and photovoltaic

表6  CDG和储能的相关系数

Table 6  Parameters of CDG and energy storage

3.1  调峰辅助服务设定调峰市场的准入条件^[26-28]为竞标电量不小于2.5 MW·h，同时VPP须考虑需求侧灵活性资源储能和柔性负荷在调峰和电能量市场的竞标计划，根据两市场的价格、时段等信息进行日前竞标决策。

规定可转移负荷为柔性负荷在各时段负荷的25%；预测误差的上限为10%，允许削减时段为峰时段09:00—13:00和18:00—22:00，VPP通过配网进行购售电，峰谷时间段划分与电价如表7所示。

表7  峰平谷电价

Table 7  Power price of different time

图6为储能参与电能量平衡情况，可以看出，新能源出力全部得到消纳，解决了弃风、光问题，满足绿色低碳要求；储能几乎全时段参与电能量平衡过程，具有双向特性，与内部成员CDG等联合，根据内部负荷与外部市场价格的情况综合制定合适的发电功率，削减高价时段负荷，增加低价时段负荷，从而使VPP在购电价格较高的13:00—18:00、22:00—次日01:00和18:00—22:00不进行购电，在09:00—13:00进行售电，最大程度节省购电成本。

图6  储能参与电能量平衡情况

Fig.6  Energy storage participating in electric energy balance

储能收益由聚合DER后的VPP分配，收益如表8所示，可知VPP聚合分配后储能效益优于独立运营收益。

表8  VPP内部成员收益

Table 8  VPP internal member income

VPP在峰谷电价进行电能量市场购售电；储能与柔性负荷来参与调峰，在01:00—09:00可参与填谷调峰，在09:00—13:00和18:00—22:00可参与削峰调峰，设定5种案例来进行算例分析。1）调峰市场有填谷、削峰调峰两种需求；2）调峰市场在01:00—09:00时段发布填谷调峰需求；3）调峰市场在09:00—13:00和18:00—22:00时段发布削峰调峰需求；4）调峰市场在01:00—05:00和05:00—09:00时段以不同价格发布填谷调峰需求；5）调峰市场在不同时段以不同价格发布削峰调峰需求。

给定的电能量市场和调峰市场信息，具体参数如表9所示。

表9  调峰市场中的不同案例

Table 9  Different cases in peak modulation market

考虑储能与柔性负荷参与的调峰市场竞标结果如图7~8及表10所示，可以看出：1）在调峰市场发布填谷调峰需求时，调动储能充电及柔性负荷增加负荷来参与填谷调峰。2）在尖峰时的调峰市场发布填谷调峰的需求时，调动储能放电和柔性负荷削减负荷参与削峰调峰。3）在调峰市场需求相同、价格不同时，改变调峰竞标电量来提高收益。4）案例4下VPP的调峰收益和总收益大于案例3。5）在削峰调峰价格不同时，高价时的调峰竞标电量增大，低价时的调峰竞标电量减小，从而使调峰收益和总收益增大。6）案例5下VPP的调峰收益和总收益大于案例2。在填谷调峰价格不同时，VPP使高价时的调峰竞标电量增大，使低价时的调峰竞标电量减小，从而使得调峰收益和总收益增大。

图7   不同案例下调峰竞标电量

Fig.7  Peak modulation bidding quantity of virtual power plant under different scenarios

图8  案例1中储能与柔性负荷的优化结果

Fig.8  Optimization results of energy storage and flexible load in Case 1

表10  不同案例的VPP收益结果

Table 10  Results of VPP income in different cases

为获得最大调峰收益，VPP在参与填谷调峰时，在谷时01:00—09:00中选择柔性负荷可调整量最大的部分时段优先调动储能充电来达到调峰市场准入条件。当调峰竞标电量不满足准入条件时，不能参与调峰，如VPP在案例1的谷时04:00—05:00、案例2的谷时04:00—05:00和案例4的谷时01:00—04:00的调峰市场竞标电量为0，是因为VPP调动储能在满足能量最大约束的条件下选择了其他获利大的时间段进行充电，在这些时间段不进行充电，而仅靠该时段柔性负荷的负荷增加不能达到调峰市场准入条件，使VPP无法参与调峰。VPP制定最多的调峰竞标电量来获得最大调峰收益，同时配网购电成本较低，内部收益受损小。由表10可知，调峰市场需求为填谷、削峰2种调峰的案例1下VPP收益最大。

储能调峰策略为参与调峰时获得VPP调峰补偿，在电能量市场中充电时购电成本由VPP承担，放电时获得VPP补偿。储能的补偿价格会影响VPP制定的储能出力计划，改变VPP与储能的收益，需要协定合适的补偿价格，既保证VPP收益，又能同时提高储能和调峰收益。案例1~3中储能调峰补偿价格如图9所示，可知VPP为了调动储能参与填谷调峰，给予相应的填谷调峰补偿价格；储能在不同场景下的储能调峰补偿价格与调峰市场价格相关，为保证储能参与调峰的利益，VPP制定的储能调峰补偿价格为调峰市场价格的一半。案例1中，储能在填谷和削峰调峰均参与的情况下获益最大。制定的补偿价格可以在保证VPP整体收益下提高储能收益。

图9   案例1~3中储能补偿价格

Fig.9  Energy storage compensation price in Cases 1–3

3.2  调频辅助服务

忽略潮流约束，24个时段的调频容量和里程需求如图10~11所示。

图10  调频里程需求

Fig.10  Frequency modulation mileage requirements

图11  调频容量需求

Fig.11  Frequency modulation capacity requirements

图12~14为传统、快速调频容量和里程价格，以及储能中标结果，由图12~14可知，传统调频和快速调频交易品种在04:00~06:00的容量价格为0，原因是此时段内调频容量需求较低、调频里程需求较高。04:00~07:00内，储能C1~C3中标调频容量，中标容量大于实际需求时，系统调频容量需求增加时并不需要储能提高自身调频容量，若系统仅调用对应容量需求的调频容量26.24 MW，因存在里程调用率限制，该部分调频容量能提供最大调频里程为410.5 MW，无法满足调频里程需求420 MW，从而需额外的调频容量提供调频里程，快速调频交易里程价格约为17元/MW，与图13结果一致。

图12  传统调频容量和里程价格

Fig.12  Traditional frequency modulation capacity and mileage prices

图13  快速调频容量和里程价格

Fig.13  Fast frequency modulation capacity and mileage price

图14  储能在时段4的调频中标结果

Fig.14  Frequency modulation results of energy storage in Period 4

在电能量和调频服务联合优化出清模式下，系统总成本，即发电成本和调频成本之和为1405.22万元，低于顺次出清模式下的总成本为1419.71万元，原因是顺次出清模式下未考虑调频成本，而在联合出清模式下，开机机组的确定综合考虑了电能量、启停和调频成本，总成本更小，联合出清模式下火电机组的电能量出力如图15所示。

图15  联合出清下火电机组电能量出力

Fig.15  Power output of thermal power units under joint clearing

为充分体现各调频资源参与调频的物理性能^[29-30]，设置16个资源个体参与日调频辅助服务市场，实际运行日结合资源的实际运行情况进行各时段的模拟出清，做出如下假设。1）新增2台抽水蓄能资源参与调频，令抽水蓄能1的运行时间为16:00~22:30；抽水蓄能2的运行时间为09:00~12:30，装机容量均为300 MW，AGC可调节容量均为150 MW。2）新增4台水电资源参与调频，装机容量为2台200 MW和2台400 MW；AGC可调节容量为2台70 MW和2台80 MW。3）火电机组的调频容量受开停机时间和当日发电计划约束，水电机组调频容量受到水情及水库调度影响。

设定某24时段的调频总收益为76.3万元，主要由资源实际提供的调频里程来进行衡量。其中储能的调频收入为20.9万元，而所有火电机组的调频收益总和仅为3.7万元，储能和水电等调频性能较好资源所获调频收益远高于传统火电机组。为了避免性能较差的火电机组无限制抬高市场出清的里程价格，资源的报价根据调频性能指标调整后作为调频资源排序的依据，为进一步直观说明效率因子的作用，引入某时段调频容量需求，如图16所示，上调频物理容量需求在加入效率因子后下降了约35%，下调频物理容量需求降幅约45.5%。

图16  考虑效率因子的典型时段调频容量需求变化

Fig.16  Changes of frequency modulation capacity demand in typical periods considering efficiency factors

引入效率因子后系统的调频总成本有较大程度的降低（上、下调频总收益为310878、313395元，合计624273元），相较于未加入效率因子前的收益结果（上、下调频总收益为365200、379312元，合计744512元）节约了16.15%成本。而储能凭借优异的调频能力达到36.7%的收益占比。其中火电因调频性能较差，收益占比进一步降至0.798%，具体的收益变化见表11。

表11  考虑效率因子后调频资源收益

Table 11  Benefits of frequency modulation resources considering efficiency factors

4  结论合理的市场机制能有效引导储能有序提供辅助服务并获得收益，本文在调峰市场中将储能作为VPP成员参与电能量及调峰市场；调频市场中考虑适应储能参与的电能量和调频交易品种联合优化出清模型，引入效率因子，得出以下结论。1）VPP聚合灵活性资源，以整体效益最大为目标对外同时参与电能量市场和调峰市场，通过储能和柔性负荷的协同，实现调峰市场的有效竞标，使VPP及储能获得最佳调峰收益。2）传统和快速调频交易品种联合优化出清模型较顺次出清模型具有更高的社会效益。储能资源有效代替传统的发电容量，减小了系统调频需求，在实现相同调频效果的前提下，单位容量的储能资源能够替代更大容量的传统调频资源从而达到提升调频效率和节约调频资源的目的。

（责任编辑　许晓艳）

作者介绍

郁海彬（1990—），男，通信作者，硕士，工程师，从事电力调度、新能源并网运行、电力通信技术等，E-mail：[e-mail].

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 往期回顾 

编辑：于静茹

校对：王文诗

审核：方彤

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