负荷聚合商参与风光消纳调度策略研究_庞贺元.pdf

收稿日期：20220905负荷聚合商参与风光消纳调度策略研究庞贺元（华北水利水电大学 电力学院，郑州450046）摘要：大量分布式电源接入电网导致配电网调度和控制难度大大增加，使电网供需平衡问题越来越严重。为了平抑电网峰谷差，提高风光等分布式电源的就地消纳率，引入另一市场主体负荷聚合商，负荷聚合商提供电网和居民交互的平台，可以充分开发负荷侧的利用价值，为电网提供需求响应资源。以一个经负荷聚合商管辖的居民社区为对象进行调度策略研究，社区中包含风光分布式电源，居民负荷中主要的聚合对象为电动汽车。负荷聚合商将居民用户进行聚合，挖掘其需求响应价值。受居民用户负荷可调度潜力的限制，在最大程度地不影响居民生活的情况下，以负荷聚合商自身收益和风光消纳率最大为目标进行多目标优化。算例仿真结果表明，所提出的风光消纳方案可以有效提高电网对风光电的消纳，缓解电网供需平衡压力。关键词：分布式电源；平抑峰谷差；风光消纳；负荷聚合商；需求响应中图分类号：TM73文献标志码：A文章编号：10099492(2023)02011404Research on Load Aggregators Participation in Wind-solar ConsumptionScheduling StrategyPang Heyuan（School of Electric Power,North China University of Water Resources and Electric Power,Zhengzhou 450046,China）Abstract:A large number of distributed power sources are connected to the power grid,which greatly increases the difficulty of distributionnetwork scheduling and control,and makes the problem of grid supply and demand balance more and more serious.In order to stabilize thepeak-to-valley difference in the power grid and improve the local consumption rate of distributed power sources such as wind and solar,another market subject load aggregator is introduced.The load aggregator provides a platform for the interaction between the power grid andresidents,which can fully develop the utilization value of the load side,and provides demand response resources to the grid.A residentialcommunity governed by a load aggregator was taken as the research object to study the scheduling strategy.The community included wind andwind distributed power,and the main aggregation object of residential load was electric vehicles.Load aggregators aggregated residential usersand tapped their demand response value.Restricted by the schedulable potential of resident user load,the multi-objective optimization wascarried out with the goal of maximizing the self-benefit of the load aggregator and the wind and light consumption rate without affecting the lifeof the residents to the greatest extent.The simulation results of the numerical example show that the proposed wind-solar consumption schemecan effectively improve the grids consumption of wind and photovoltaic power,and relieve the pressure of grid supply-demand balance.Key words:distributed power generation;stabilizing peak-valley difference;wind-solar consumption;load aggregator;demand response2023年02月第52卷第02期Feb.2023Vol.52No.02机电工程技术MECHANICAL&ELECTRICAL ENGINEERING TECHNOLOGYDOI:10.3969/j.issn.1009-9492.2023.02.027庞贺元.负荷聚合商参与风光消纳调度策略研究 J.机电工程技术，2023，52（02）：114-117.0引言对于环境保护的需要，分布式可再生能源的采用无疑是目前最佳的选择，如光伏、风力发电等接入配电网。风光发电本身具有出力不确定性，风光消纳成为一个棘手的问题。电网调度中心对风光发电的调度指令在大多数情况下无法匹配预测的风光的出力情况，甚至存在较大差异。与此同时，负荷峰谷差日益增大，所以如何在消纳风光发电的同时来平衡电网的峰谷差，是当今一个亟需解决的问题。需求响应（Demand Response，DR）是指通过改变电力价格或者其他激励来使居民用户改变日常的生活用电习惯的一种技术手段1，居民用户提供需求响应资源参与到电网的调度当中，与电网互惠互利共赢，自身获得经济收益，还可以实现电网的削峰填谷，增加电网稳定性。然而，普通居民用户并不能提供电网所需要的的需求响应资源，单一的需求侧资源容量较小，所以这个时候需要负荷聚合商参与整合。随着电力系统中的市场观念越来越多，对负荷侧的重视程度和利用程度占比越来越大。在这种情况下，一种新的专业化机构逐渐被提出来，即负荷聚合商（LoadAggregator，LA），为普通居民用户和市场购买者提供一个交互的平台，市场购买者在其中购买需求响应资源，同时为普通居民用户提供接入电网的入口。还可以通过专业的技术手段充分发掘负荷资源，提供市场需要的辅114助服务产品。文献2将LA聚合的需求响应资源交给电网，并且利用日前实时调度策略和非合作博弈来解决各LA之间的投标策略问题。文献3-4以削峰为主要目标，LA聚合居民用户中的需求响应资源，挖掘其利用价值，并使自身和居民用户获得经济收益。目前对于风光消纳问题研究较多。文献5建立基于虚拟电厂的多目标调度模型来应对风力和光伏发电的波动性出力问题，实现多分布式电源并网协调优化运行。文献6聚合用户的柔性负荷，主要为可中断负荷，来解决光伏发电的消纳问题；文献7采用随机场景的方法分析当地的负荷和风光规划容量，通过分析系统馈线来计算最大风光消纳能力。文献8采用基于商业型虚拟电厂的储能系统运行方式来处理可再生能源出力波动性和投资成本过高的问题，采用模拟退火算法，以收益最大化为目标函数，规划风力发电厂和电池储能系统的运行时间。以上文献所提出的 LA调度策略所调控对象各式各样，其中对各种用户负荷调控过程难免忽略用户的用电质量，而电动汽车（Electric Vehicle，EV）兼具可调控负荷和储能的特性，可迅速切换充、放电状态提供瞬时响应，是需求侧重要的潜在备用措施。本文针对风光发电就地消纳的问题，首先根据风光发电出力波动性的问题以及居民用户负荷水平调查结果，以风光发电的消纳量来规划各个时间段削减的负荷量。其次，要保证各个LA的收益，建立LA之间的非合作博弈模型确定各时段向电力市场的投标量，最后，通过具体算例验证了所提风光电就地消纳方案的有效性。1负荷聚合商的调度架构LA对于DR的微观控制方法有两种。根据价格的控制方法是根据微网的指令，分析用户的用电习惯与电价的关系，通过电价的升降引导用户用电习惯，这些指令的效果与用户的意愿正相关，但是这种方法并不能保证调度的稳定性，并且调度潜力不高；第二种是根据合同来控制，就是LA直接与用户签订合同，以此来直接控制用户的用电负荷，用于参与电网调度9。本文采用后者，LA 与用户签订合同，聚合用户的需求响应资源。本文的研究对象中包含光伏、风力发电设备的居民小区，LA作为中介在电网和居民用户之间，整合 DR 资源并提供市场入口10，基于上述内容，负荷聚合商参与风光消纳的市场架构由图1所示。LA参与用户柔性负荷调度的流程如下：（1）电网调度部门进行负荷预测并下发次日的削峰时段；（2）LA采集所聚集的风光分布式电源以及EV的数据；（3）LA计算聚集资源的可调度潜力；（4）LA根据可调度潜力，以各自的利益最大化为目标，对需求响应资源进行最优调度；（5）实时调度阶段LA根据日前电力市场的投标量，在满足各用户的用能需求的前提下，对资源进行功率分配。2微网风光消纳调度模型将聚合后的用户负荷出售给调度部门后，由电网调度部门决定该部分资源在参与电网调度时如何出力。在对负荷削峰填谷量投标时，为保证LA的参与聚合的积极性，要保证LA的利益。本文中参与调度主体较多，应该制定多个主体参与的优化决策，由此建立多目标优化调度模型和约束条件。2.1微网调度部门调度优化模型根据所模拟的风力和光伏的出力能力以及用户侧负荷需求，电网调度中心在制定调度策略时应尽可能地减小负荷峰谷差，同时平滑局部时间段内的负荷曲线。为此本文定义 t 时段的消纳目标函数，表达式如下：minF1=P()t-tTPPV()t+PWT()t-PLA()t（1）式中：PPV()t和PWT()t为微网风、光电在 t 时段内发电量；PLA()t为LA在 t时段内负荷总需求量；P()t为用户侧在t时段内负荷总需求量；T为一天的总时段数。分布式电源出力约束为：0 PPV()t PforePV()t0 PWT()t PforeWT()t（2）本文将风光上网功率预测值作为出力的理论最大值，故实际上网功率应小于该值。2.2负荷聚合商实时调度模型根据所聚合的负荷资源的可调度潜力基础上，各 LA决定当下时间段向电力市场的投标量时，主要以电网调度中心所发布的指令和市场电价为参考。提取居民用户的用电情况和历史电价信息，LA用来制定实时的售电电价，LA的补偿费用由其负荷削减量的多少有关，经过分时电价的形式由电网给出，用户参与调度的补偿费用由LA 给出，其依据是用户参与调度的负荷的可调度潜力11。所以，各 LA参与市场投标会以自身收益最大化为目标进行投标决策，即目标函数是最大化自身的收益。t 时刻 LA 向用户的售电电价根据实时负荷和历史电价信息拟合而成，电网根据LA的负荷削减量来给出补偿费用。LA 的调度目标函数如下：maxS=tTSDR()t-CDR()t-CPV()t-CWT()t（3）式中：S为负荷聚合商收益；SP和SDR()t为第t个时段内图1负荷聚合商调度架构庞贺元：负荷聚合商参与风光消纳调度策略研究115供能和参与需求响应所获收入；CDR(