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盘点准时播|需求侧资源灵活性刻画及其在日前优化调度中的应用

由于分布式能源在配电网的渗透率不断提高以及电力改革对售电侧的放开 ， 充分发挥需求侧资源的灵活性变得愈加重要 。 新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学）的研究人员吴界辰、艾欣、胡俊杰 ， 在2020年第9期《电工技术学报》上撰文 ， 以电动汽车和暖通空调两种典型的需求侧资源为例 ， 在计及设备的物理特性和人为、环境因素的影响下 ， 采用极端能量场景方法建立通用虚拟电池模型用于刻画其资源的灵活性 。
在此基础上 ， 进一步针对交互平台参与日前电力市场情况提出了日前优化调度模型 。 仿真算例表明基于通用VB模型的日前优化调度可以分配日前调度计划及备用容量 。 此外 ， 通过仿真验证了所提模型的有效性 ， 并结合算例结果分析了其在运算效率与信息安全方面的优越性 。
盘点准时播|需求侧资源灵活性刻画及其在日前优化调度中的应用
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随着分布式能源（DistributedEnergyResources,DERs）在配电网渗透率的不断提高以及电力市场改革售电侧的放开 ， 电力系统运行方式从传统的电源追踪负荷转变为源-网-荷-储互动协调运行方式 ， 使能源供应向着清洁、低碳、分布式方向转型 。
但由于高比例的DERs具有间歇性、不确定性以及传统发电机组占比的逐步降低造成系统中可提供的灵活性资源容量受到限制 ， 由此使得系统在局部时段的灵活性严重不足 ， 进一步导致其对灵活性需求的大幅度提升 。 因此目前需要充分发挥其他资源灵活性潜力 ， 实现多时间尺度的灵活性平衡 。
针对上述问题 ， 需求侧资源 ， 包括电动汽车（ElectricVehicle,EV）、储能设施（EnergyStorageSystem,ESS）、热泵、温控负荷（TemperatureControlLoads,TCLs）等在技术可靠性以及运行经济性上可以代替发电侧提供灵活性平衡 ， 给用户和电网带来经济收益 。
但需求侧资源由于分散于系统结构底层导致其对市场的电价信号相对“绝缘”、参与优化调度能力明显不足 ， 同时具有容量小、规模大、种类繁多等特点 。 因此要想充分发挥这些资源的灵活性就必须进行整合与量化 。 目前 ， 整合手段主要分为直接控制策略和间接控制策略 。 其中前者以微电网、虚拟电厂、负荷聚集商（aggregator）作为整合主体参与批发市场 ， 并在市场出清后分摊收益；后者则引入市场竞争 ， 一般通过交互平台以价格或智能合约作为信号激励用户 ， 把灵活性以商品的形式整合到市场运行当中 。
然而 ， DERs的规模不断扩大造成对基于常规的量化模型的整合单元在进行优化求解时出现“维数灾”问题 ， 进一步增加了计算成本 。 如何整合、量化分散的需求侧资源灵活性是市场运营商在优化求解时面临的重要挑战 。
新能源电力系统国家重点实验室的研究人员 ， 以集群EV与TCLs作为需求侧资源中储能单元与似储能单元的典型资源 ， 综合考虑其物理特性、自然与人为影响因素 ， 建立通用VB模型用于表征其灵活性 。 基于此 ， 提出应用于交互平台的日前优化调度模型 ， 以评估资源灵活性参与日前能量与辅助服务市场的经济收益与制定调度计划 。
研究人员通过算例对比分析验证了通用VB模型的有效性 ， 并结合算例结果与运行模式从信息安全和运算效率上说明了提出模型的优越性 。
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图1HVAC的VB建模原理
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图2基于交互平台的市场运行框架
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图3可参与调频的上下调节备用容量分布情况
他们分析得到以下结论：
1）基于通用VB模型刻画的需求侧资源的灵活性可用于制订日前调度计划及旋转备用容量计划 ， 并给出实时调频辅助服务的备用容量的时域分布与裕度 。


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