基于分段竞价的售电侧需求响应策略-张炜.pdf

《基于分段竞价的售电侧需求响应策略-张炜.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于分段竞价的售电侧需求响应策略-张炜.pdf（6页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、DOI：10，7500AEPS20170218006电力泰统自动化Atttomation of Eieotric Power Systems基于分段竞价的售电侧需求响应策略张 炜，王秀丽(西安交通大学电气工程学院，陕西省西安市710049)摘要：需求响应可以有效改善负荷曲线，提高系统可靠性。在分段竞价模式基础上，提出了用户可平移负荷参与需求响应的方式。根据发电成本随连续生产时间的增加而有所降低的特性，建立了负荷段组合优化模型，提出售电公司将用户不同的可平移负荷组合为长负荷段参与市场交易，以获得较低的发电成本。在此基础上以购电费用最小为原则建立了市场出清模型，计算出清价格。采用合作博弈双边Sha

2、pley值方法，解决用户合作后的购电费用合理分配问题。基于某地区实际负荷数据的算例计算表明，通过售电公司对用户可平移负荷资源的优化组合，可有效降低机组发电成本，减少用户购电费用，实现发电企业和用户的共赢。关键词：分段竞价；需求响应；可平移负荷；优化组合；双边Shapley值0 引言电力市场交易模式对于电力系统健康稳定发展有着重要影响。目前，由于原理简单、易于操作的特点，分时竞价模式被各国电力市场普遍采用。在分时竞价模式下，电价随着时间的变化而改变，同一时间点价格相同。但是分时电价忽略了电能连续生产的物理特性，随时间变化的价格方式无法准确反映出电能的生产成本。例如：对火电机组，其不同运行方式下的

3、发电成本存在着较大差异。在用电高峰时段，部分发电机组不得不短时启停以追踪增加的负荷，而一些机组则保持全天持续稳定的发电出力，这两种机组在峰时的发电成本存在差异，但却以相同的电价结算。针对这一问题，文献E1在分析了分时电价的弊端后，提出了分段竞价方式。分段竞价基于电能同质同价的思想，按照负荷的连续持续时间进行分段，不同持续时间的电力段应具有不同的价格。发电企业可以根据其发电成本按照负荷段进行报价，用户则按照负荷段进行结算心“。在电力系统实际运行中，由于部分高峰时期负荷量增加较大，对发电成本和系统运行成本都产生了很大影响。学者研究表明，用户侧需求响应可以有效缓解峰谷差大的问题，减少发电成本，降低系

4、统运行费用。近年来，随着电力市场的不断完善和智收稿El期：2017 02 18；修回日期：20l 7 0427。上网日期：2017 06 01。国家电网公司科技项目(DZNl7201600244)。24能控制技术的进步，用户的用电方式更加灵活，大量的可平移负荷可以参与到需求响应市场。可平移负荷是指用电时间可以按照计划变动的负荷，如开始大量普及的电动汽车、蓄冷蓄热设备、部分工业用电及一些家用电器等。在需求响应领域，许多学者都开展了相关研究，主要集中在响应的价格、机制及负荷调度等方面。文献5研究了在分段竞价模式下，发电侧与需求侧均采用分段报价，使得灵活负荷的用户具有一定的价格响应能力；文献68研究

5、了分时电价下用户对价格信号的响应行为，通过建立需求弹性与电力价格的函数关系，计算合理的分时电价；文献9分析了市场结构对电力需求弹性的影响；文献10一13在实时电价背景下，就电动汽车、热水器等具体电器设备的响应策略和用电计划进行了研究；文献1416研究了基于实时电价的需求响应机制中，灵活负荷的调度策略。目前在需求响应方面的研究大多基于分时竞价机制，对于分段竞价机制下需求响应的运行方式研究较少。本文在分段竞价模式基础上，提出了负荷侧用户参与需求响应的方法。售电公司根据发电机组运行时间越长发电成本越低的特性建立模型，通过对用户不同持续时间的可平移负荷段进行优化组合，整合为持续时间较长的负荷段，以获得

6、较低的发电成本，降低购电费用。随后以购电费用最小为原则建立出清模型，计算出清价格。针对用户合作后的购电费用分配问题，利用合作博弈方法予以解决。为避免随着用户数量增多带来的组合爆炸问题，采用双边Shapley值方法获得用户的分摊费用。万方数据1 市场结构随着中国电力体制改革的不断推进，售电业务逐步开放。在成熟的电力市场化机制中，发电企业和售电公司通过批发市场进行电能交易。售电公司承担中间商的角色，从批发市场中购得电能，再出售给所管理的用户。售电公司作为市场的参与者，不仅可以进行电能中介交易，还可对其用户的需求侧响应资源进行统筹管理。当用户拥有提供需求响应的意愿和能力时，通过售电公司进行整合，参与

7、到市场中来，为系统提供需求响应服务。在市场交易中。参与方为发电侧的发电企业、电力交易中心(PX)和负荷侧的售电公司。其中，发电企业参与市场竞价，并按照交易结果提供电能。PX负责市场交易和出清管理。售电公司作为负荷侧的市场参与者，负责收集整理用户可平移负荷信息，整合需求响应资源，参与市场竞价，并将交易结果反馈给用户，管理用户进行需求响应。2 需求响应负荷分段及报价方式21负荷分段方式分段竞价与分时竞价不同，把电能按照连续生产或连续消费的时间分段，然后按段进行平衡和买卖。这一机制能更好地体现电能同质同价的思想，更加具有市场公平性。系统的各类负荷中，除了用电时问与负荷大小无法变动的固定负荷之外，往往

8、还存在一些可平移负荷，可以参与系统的需求响应，如工业负荷中生产车间的倒班制、居民负荷中家用电器的错峰使用等。这些可平移负荷往往在用电时间上较为灵活，但是负荷大小和持续时间则难以较大变动，这便形成了可平移的负荷段。这些功率为p、持续时间为h的负荷段，与分段竞价机制中负荷段的划分相对应。可以看出，采用分段竞价可以更加直接、准确地反映用户可平移负荷的特点，也利于发电企业根据发电成本参与市场竞价。在单边分段竞价机制下，用户将可平移负荷信息报送给售电公司，售电公司整合用户资源，以需求响应提供者的身份参与市场交易。售电公司按照可平移负荷的功率和持续时间形成需求响应负荷段，发电企业提供不同负荷段的报价，由P

9、X按负荷段拍卖出清。不同负荷的用电特性各异，用电持续时间也不尽相同，但为了便于发电企业报价和系统出清，需要对各类用户的用电特性进行研究，并给出一系列可供用户选择的负荷段，以供市场参与者竞价。文献张 炜等基于分段竞价的售电侧需求响应策略15对分段合同中的负荷分段问题进行了相关研究，认为在电力交易中，可以对负荷按持续时间简单地分为若干段，以体现出各负荷段之间的差异。根据文献1j对负荷特性的分析，本文将参与需求响应的负荷划分为2，4，8，12，24 h这5段。用户可以按照不同负荷段上报可平移负荷大小。22市场参与者报价方式市场参与者包含提供需求响应的售电公司和提供发电出力的发电企业。售电公司整合用户

10、可平移负荷资源，按照负荷段的划分上报需求响应负荷大小及持续时间两个维度信息。对于发电企业而言，由发电机组运行原理可知，不同的发电出力持续时间所带来的成本也会存在差异。例如：对于火电机组，其启停成本在发电成本中占有相当比例，因而发电持续时间越长，单位时间的发电成本越低；对于水电机组，其启停能力强的特性使得发电成本与发电持续时间的关联性稍弱；对风电机组而言，往往不具备长时间稳定发电的能力，所以主要参与持续时间较短的负荷段的竞价。根据前文分析，将参与需求响应的负荷段划分为2，4，8，12，24 h这5段。因此发电企业根据自身机组特性，核算机组发电成本，采用“价格一负荷段”的方式，对不同持续时间的负荷

11、段分别提出报价信息。各类发电机组报价如图1所示。8 12负荷段h图1发电机组报价示意图Fig1 Bidding diagram of power generators3用户负荷段组合由前文分析可知，大部分发电机组的发电成本随着连续生产时间的增加而不断降低，用户侧可平移负荷资源可以响应这一价格规律，通过将可平移负荷信息报送给售电公司参与需求响应。售电公司将这些资源加以整理，在不改变用户用电持续时间和负荷大小的情况下，通过将管理的多个可平移负荷段加以组合，合并为持续时间更长的负荷段来参与需求响应市场，这样可有效降低购电成本。http tf wwaepsinfocorn 25万方数据前文根据用户负荷

12、特性将负荷划分为2，4，8，12，24 h段。本文讨论参与需求响应的可平移负荷为持续用电时间分别是2，4，8，12 h这4类负荷段。考虑发电机组发电成本特性，售电公司应当将需求响应负荷段按照持续时问最大的原则进行组合，如图2所示。功率P1 习24h负荷段 负荷段 负荷段(a)(b) (c)图2负荷组合示意图Fig2 Load blocks integration对不同持续时间的负荷段进行组合，由于最长的负荷段为24 h，且根据发电机组运行原理可知，机组启停次数越少发电成本越低，即负荷段越长购电成本越少。因此，负荷段组合问题可以看成是将宽度分别为2，4，8，12的矩形填入宽度为24的箱内，使箱底

13、优先铺满。采用优化方法解决这一问题，建立表示箱体的行，+1个m24阶矩阵X(其中x。表示总的箱体，其余咒：个矩阵x，(z一1，2，咒。)用以记录每个负荷段的位置)，其中m为所有用户负荷段容量总和。每一个参与需求响应的可平移负荷段表示为一个矩形，矩形的宽为负荷段的持续用电时间，矩形的高为负荷段的负荷大小。矩阵x的元素用以表示可平移负荷段的位置，如果该位置被负荷段覆盖则元素值为1，否则为0。为使负荷段矩阵优先铺满箱底组合为如图2(c)所示的持续时间24 h的长负荷段，对矩阵元素的纵坐标设置权重值(本文暂设定为100)，使得越靠近矩阵底部值越小，负荷段优先铺满“箱体”矩阵底部，建立目标函数为：m 2

14、4min(100i+j)x。(i，J) (1)i=1 J一1约束条件：i+Pl j+h rx，(i，歹)一矗，P。 2_1，2，船z (2)i Jm，X。(i，j)一芝：X z(i，j) (3)f=1771 24 ”lX。(i，歹)一h，p， (4)i一1，=1 2=1X。(i，i)1 (5)式中：i和J分别为箱体矩阵元素的纵坐标和横坐标，i一1，2，m，J一1，2，24；咒。为参与需求响26售电市场关键问题研究应的可平移负荷段数；h，和P。分别为负荷段z的持续用电时间和容量。约束条件式(2)表示箱体中可以找到每一块矩形负荷段；式(3)表示将各个负荷段的位置汇总到总的箱体矩阵；式(4)表示箱体

15、中被填充的总面积等于矩形负荷段面积总和；式(5)表示箱体矩阵中每个负荷段不能重合。通过负荷段优化模型，可以得到售电公司组合后的负荷段数据，以此优化结果参与分段市场竞价。4市场出清方式售电公司对用户可平移负荷进行优化组合后，将需求响应参与信息上报独立系统运营商(ISO)。发电企业则对各负荷段进行报价。ISO负责根据电能进行出清，机组物理约束问题由发电企业自行解决。在分段单边竞价市场下，ISO根据发电企业的报价，从持续时间最长的负荷段开始，逐段开展竞价。对每一负荷段，将满足负荷需求的边际价格作为该段的统一出清价格，此负荷段内的中标机组容量均按照此价格结算。基于分段竞价方式的出清模型，以购电费用最低

16、为目标函数，数学表述如下：L NGminh。PG(g，1)q。(g，z) (6)=l g一1负荷平衡约束：L NG L NDh，PG(g，z)一hi户。(r，z) (7)l一1 gl Z=1 r一1负荷段约束：NG NDPG(g，z)一户。(r，z) 扣1，2，L(8)g=1 rl发电出力约束：OPG(g，1)pG。(g，Z)g一1，2，NG；Z一1，2，L (9)L户G，。2j乡G(g，z)fo。 g一1，2，NG=1(10)式中：NG和Nn分别为发电企业和售电公司总数；L为组合后的负荷段数；下标G和D分别表示发电企业和售电公司；乡。(g，z)和qG(g，z)分别为发电企业g在负荷段z所竞得

17、的段容量和价格；乡D(r，1)为售电公司，在负荷段z的需求响应段容量；Pc，。(g，z)为发电企业g在负荷段z所报送的最大出力；PG。和万G。分别为发电企业g的总出力最大万方数据张炜，等基于分段竞价的售电侧需求响应策略值和最小值。负荷平衡约束式(7)表示出清的总发电电量应当与参与需求响应的总负荷电量相等；负荷段约束式(8)表示对于各个负荷段出清的发电出力应当满足各分段负荷的需求；发电出力约束式(9)表示发电企业g在负荷段z的出清发电出力不大于其在该负荷段报送的最大出力上限；约束式(10)表示发电企业g在所有负荷段的总出清发电出力满足其机组出力约束。5费用分配方式参与需求响应用户的不同负荷段，通

18、过售电公司进行组合后参与市场竞价，以在电力市场中获得更低的购电费用。在负荷组合过程中，各可平移负荷段的持续用电时间和负荷量各不相同，按照组合之后的新负荷段进行竞价产生的购电费用无法直接分配给各个用户，因此需要寻找方法解决这一问题。从博弈论角度，用户之间通过合作参与市场竞价的行为构成了合作博弈问题，因此本文采用合作博弈中Shapley值方法进行费用分摊。Shapley值的分配方法是基于一种假设：联盟中各个参与者所应承担的费用是由这个参与者参加进联盟后所产生的费用增量所决定的。由于参与者进入联盟的次序会影响费用的增量值，Shapley值平等考虑所有的排序并赋予所有排序相等的权值，因此Shapley

19、值的分配结果对每个用户都是公平的。利用Shapley值计算用户k所分得的费用西e(v)被定义如下：击(v)一 生坐￥盟s)舳)疋焉L 行! J(11)式中：s为联盟s中的用户数；起为总用户数；特征函数v(S)为包含用户是的联盟S的分摊费用；v(S)v(S一是)表示用户走加入联盟Sk)给该联盟带来的费用增加值。但随着参与用户数量逐步增多(Y10)，Shapley值方法存在组合爆炸问题，为解决这一问题，Ketchpel提出了双边Shapley值(bilateralShapley value，BSV)方法。该方法基于Shapley值，通过将联盟双边化来解决问题。设用户集合为N一1，2，钾)，N的任意

20、子集S为一个联盟，SN，其中SS。，U S船N且S。，n S。一够，则S为一个S。，和S。：不相交联盟的双边联盟。在这个双边联盟中S。，的BSV结果为：1 1乒Ski 7(v)一-41-v(S女1)+(v(S)一v(S2) (12)J 厶则S。，和S。两个联盟称为5的基础联盟。在用户费用分摊问题中，把九个用户的分摊分别转化为用户k和N尼)两个联盟的分摊问题。此时，用户忌所分得的费用西。7(v)为：1 1西。7(v)一v(是)+(v(N)一v(N一k)(13)厶 已该分摊方法的计算结果可能会产生不平衡量，将不平衡量按照式(13)计算的比例进行分摊。BSV方法相较于传统的Shapley值方法能够显

21、著降低组合计算次数。由于参与者组成的联盟总数为2”一1个，当参与需求响应的用户数为10个时，Shapley值的计算次数将达到1 023次，而且随着用户数的增多，计算量将成指数增加，因此BSV方法对于实际系统存在众多用户的情况，具有很强的实际意义。6 算例分析某售电公司管理的用户负荷曲线如图3所示。对其进行分段处理，小于24 h的负荷段中，假设存在10的可平移负荷，按照2，4，8，12 h这4种负荷段划分方式，共有17个可平移负荷段可参与需求响应市场，具体数据见附录A表Al。重茧时刻图3售电公司原负荷曲线Fig3 Original load carve of load agent参与单边竞价发电

22、企业，按照电源类型不同分为火电、水电和风电3类。其中风电机组由于无法长时间稳定发电，因此只参与2，4，8 h时段报价，具体报价结果见附录A表A2。根据用户的可平移负荷资源，售电公司按照第3节所述组合方法对17个负荷段进行组合，组合结果如下：负荷段分别为2，4，8，12，24 h时，其容量分别为3。4，6。4，18，10。2，578 MW。可以看出，用户原本大量持续时间较短的可平移负荷资源，通过售http：wwwaepsinfocom 27姗批坳咖枷姗叭万方数据电公司组合为持续时间较长的负荷段，有效地减少了发电机组启停次数、降低了发电成本。售电公司通过对用户需求响应负荷段优化组合，将购电费用从5

23、9543万元降低到47375万元，下降了2044。这说明在分段竞价机制下，本文提出的售电公司的需求响应管理方式对减少发电机组启停、降低用户购电成本等方面效果显著。用户直接参与市场竞价时，购电费用通过市场出清可以直接获得。当用户不同需求响应负荷段组成联盟以降低购电费用时，无法直接计算各自的购电费用。根据第5节所述的BSV方法，计算各个用户应当分配的购电费用，计算结果如表1所示。表1用户购电费用Table 1 Power purchase cost of loads用户 直接购电 合作后购电 用户 直接购电 合作后购电序号费用万元 费用万元 序号费用TY元 费用万元1 1267 0585 10 3

24、024 22452 1651 0872 1l 3461 26053 1478 0734 12 5861 50674 1690 0902 13 6867 57795 1440 0707 14 4558 37796 1594 0821 15 5328 45927 1814 1225 16 7920 73588 2722 2002 17 6415 63509 2453 1754从表1中用户购电费用对比可以看出，在进行合作组成联盟后，所有用户的购电费用均有所下降。对比不同用户可以看出，持续时问越短的负荷段，通过售电公司组合后购电费用下降越多，这是因为其单独竞价时，需要承担由于负荷持续时间短而造成的较高

25、的发电成本，负荷段越短，其购电费用也越高。在用户相互组合为持续时间长的负荷段后，以长负荷段参与市场竞价，则可以获得较低的出清价格，进而降低购电费用。7 结语本文提出了基于分段竞价的用户需求响应交易模型，并对其交易原理和机制进行了较为详细的介绍。分段竞价按照电力同质同价原则进行报价，更加符合电力生产特性。负荷侧用户拥有可平移负荷资源时，直接参与市场竞价，无法利用负荷的可平移性获得收益。本文提出的需求响应组合方法，通过建模将用户需求响应负荷段进行优化组合，整合为持续时间较长的负荷段，以获得较低的发电成本，降低购电费用。随后以购电费用最小为原则建立出清模型，计算出清价格。针对用户合作后的购电费用28

26、售电市场关键问题研究分配问题，利用合作博弈方法予以解决。为避免随着用户数量增多所带来的组合爆炸问题，采用BSV方法获得用户的分摊费用。本文提出的分段竞价用户需求响应交易模型，能够有效利用可平移负荷特性，通过负荷段组合减少发电机组的随机启停，节约发电成本，同时也降低了需求响应参与用户的购电成本，提高其参与的积极性，实现发电企业和用户共赢。本文主要针对用电时问能够自由调整的可平移负荷。在实际系统中，存在部分可平移负荷的用电时间并不完全灵活，只能在某一限定时间段内调整的问题，后续可以针对这一类负荷开展进一步的研究工作。附录见本刊网络版(http：wwwaepsinfocomaepsehindexas

27、px)。参考文献1王锡凡分段竞价的电力市场J中国电机工程学报，2001，21(12)：1-6WANG XifanBlock bidding model based power marketJProceedings of the CSEE，2001，21(12)：1_6E2王建学，张成刚，王秀丽，等电力市场混合竞价模式及其出清算法J电力系统自动化，2011，35(7)：2833WANG Jianxue，ZHANG Chenggang，WANG Xiuli，et a1Amixed bidding mode and its clearing algorithm for electricitymark

28、et applicationsJAutomation of Electric Power Systems，2011，35(7)：2833E3王锡凡，耿建分段竞价与分时竞价的比较EJ电力系统自动化，2003，27(7)：22-26WANG Xifan，GENG JianComparisons between hourlybidding and block bidding rulesJAutomation of ElectricPower Systems，2003，27(7)：222643耿建，王锡凡，丁晓莺，等电力市场分段竞价模型与分时竞价的比较EJ中国电机工程学报，2003，23(9)：222

29、7GENG Jian，WANG Xifan，DING Xiaoying，et a1Models ofblock bidding in power market and comparisons with hourlybiddingJProceedings of the CSEE，2003，23(9)；22275杜超，王锡凡，王秀丽，等双边分段竞价的电力市场EJ电力系统自动化， 2014， 38(13)： 2832DOI： 107500AEPS20130910007DU CHAO，WANG Xifan，WANG Xiuli，et a1Power marketbased on bilateral b

30、lock biddingJAutomation of ElectricPower Systems，2014，38(13)：2832DOI：107500AEPS2013091000763丁伟，袁家海，胡兆光基于用户价格响应和满意度的峰谷分时电价决策模型J电力系统自动化，2005，29(20)：1014DING Wei，YUAN Jiahai，HU ZhaoguangTime of use pricedecision making model based on price response and satisfactionJAutomation of Electric Power Systems，

31、2005，29(20)：10147李晖，康重庆，夏清考虑用户满意度的需求侧管理价格决策模万方数据型J电网技术，2004，28(23)：卜6LI Hui，KANG ChongqingXIA QingPrice based decisionmaking for demand side management considering customersatisfaction indexJPower System Technology，2004，28(23)：1678胡福年，汤玉冬，邹云考虑双边价格联动的峰谷分时电价机理研究J中国电机工程学报，2007，27(25)：6166HU FunianTANG

32、Yudong，ZOU YunThe mechanism of theTOU price based on the bilinkage of purchase and sale pricesJProceedings of the CSEE，2007，27(25)：6166r9KIRSCHEN D S，STRBAC G，CUMPERAYOT PFactoringthe elasticity of demand in electricity pricesJIEEE Trans onPower Systems，2000，15(2)：612617r10CONEJ0 A J，MORALES J M，BAR

33、INGO LRealtimedemand response modelJIEEE Trans on Smart Grid，2010，1(3)：236-24211ROTERING N，ILIC MOptimal charge control of pluginhybrid electric vehicles in deregulated electricity marketsJIEEE Trans on Power Systems，2011，26(3)：10211029r12MOHSENIANRAD A，LEONGARCIA A Optimalresidential load control w

34、ith price prediction in realtimeelectricity pricing environmentsJIEEE Trans on SmartGrid，2010，1(2)：120一133张炜，等基于分段竞价的售电侧需求响应策略r13CHEN X，WEI T，HU SUncertaintyaware householdappliance scheduling considering dynamic electricity pricing insmart homeJIEEE Trans on Smart Grid，2013，4(2)：932941-14MOHSENIANR

35、AD A，LEONGARCIA A Optimalresidemial load control with price prediction in realtimeelectricity pricing environmentsJIEEE Trans on SmartGrid2010，1(2)：120一133r15REN D，LI H，儿YHome energy management system for theresidential load control based on the price predictioncIEEE C)nline Conference on Green Comm

36、unications，September 2630。201l，New York，NY，USA：6pr16KIM T，POOR HScheduling power consumption with priceuncertaintyJIEEE Trans on Smart Grid，2011，2(3)：59527张 炜(1988一)，男，通信作者，博士研究生，主要研究方向：电力市场、电力系统规划。E-mail：zwai163com王秀丽(1961一)，女，博士，教授，主要研究方向：电力系统规划、可靠性和电力市场。(编辑章黎)Block Bidding Based Demand Response S

37、trategy for Power Sales SideZHANG WeiWANG Xiuli(School of Electrical Engineering，Xian Jiaotong University，Xian 710049，China)Abstract：Demand resDonse can effectively make better load curve and system reliability A method for translational load toDarticipate in demand response is proposed based on the

38、 block model For the case of the short duration load segment has tobear the high cost of power generation，an optimization model of load segment combination is proposedIn the model，the loadagent integrates the load as a long duration segment to get cheaper purchase On this basis， a market clearing mo

39、del isproposedTo s01ve the problem of electricity purchase cost allocation，the bilateral Shapley value(BSV) method of gamecooDerati。n is usedThe method is applied to an actual caseThe results show that the integration of load can reduce the COStof generation，get a cheaper buy，and achieve a winwin situation for both power producers and usersThis work is supported by State Grid Corporation of China(NoDZNl7201600244)Kev words：block biddirlg；demand response；translational load；optimization integration；bilateral Shapley valuehttp：wwwaepsinfocom 29万方数据