基于时序生产模拟的电力需求响应优化配比研究

葛 毅，李 琥，刘国静

（国网江苏省电力有限公司 经济技术研究院，南京 210000）

0 引言

从电力系统运行角度来看，需求响应(demand response，DR)可使用户在短时间内减少电力需求，改善系统负荷曲线，等效增加电力系统备用容量，确保了电力系统可靠性运行［1］。在系统紧急情况下，可以通过实施各种需求响应项目，避免大规模停电事故的发生。除了可缓解电力系统容量不足情况外，需求响应资源同发电资源一样可以参与电力市场交易，确保供需实时保持平衡，提高电网可靠性［2］。目前国内北京、江苏、上海、广东、天津、河南、浙江及江西等地已成功实施电力需求侧响应综合试点工作。可以预见，未来需求响应项目在中国的建设将进一步开展，有必要在电源优化或电力系统运行分析中考虑需求响应的影响，因此在进行电力系统生产模拟时引入需求响应，具有十分重要的现实意义。

生产模拟是研究现代电力系统运营的一个重要工具，能够提供系统在最优运行方式下生产成本的期望值、可靠性及新能源消纳率等重要指标，在电力行业已取得广泛应用［3］。文献［4］从电源侧多种能源共同并网的实际特点出发，基于时序负荷曲线对系统进行生产模拟；文献［5］考虑光热机组的运行特性，建立了含光热聚合等效模型的电力系统运行模拟模型；文献［6］—文献［7］研究了含有可再生能源系统的生产模拟特点及模拟方法。文献［6］建立了计及大规模风能和太阳能发电并网的年度时序仿真模型，实现了新能源并网后电网的低碳效益的评估；文献［7］所提的多能互补电力系统时序运行模拟模型，考虑了可再生能源出力的随机性，能够有效分析风/光/水/火协同运行对促进可再生能源消纳的效果。但上述研究均未考虑电力系统生产模拟时，引入需求响应对电力系统的影响。文献［8］将需求响应资源作为部分系统备用参与生产模拟，用于应对风电的反调峰特性和间接性。文献［9］从电力系统用电负荷角度入手，考虑电能与其他形式能量转换过程中较强的可中断性与可时移性，将电力多元化转换（power⁃to⁃X，P2X）视作为理想的需求响应资源，可根据电力供需形势变化进行负荷的实时增减。但是文献［8］—文献［9］在考虑需求响应激励成本时，将激励成本视为各时刻各用户的参与需求响应最大容量与单位补贴价格的乘积［8］或参与需求响应的电量与单位补贴价格的乘积［9］，与当前国内开展需求响应的省份提供的补贴政策存在差异，其生产模拟结果不能准确反映系统在最优运行方式下生产成本的期望值。

已开展需求响应试点工作中的部分省份明确提出，工业负荷的补贴方式大多直接根据工业用户参与需求响应的电量进行补贴。居民负荷通过需求响应临时性减少的高峰电力最终获得的补贴与响应次数相关，响应次数不足会导致补贴减少，甚至无补贴。该奖惩机制是年度制，随着需求响应市场化越来越成熟，可采用月度制或考核制，预先给定一定的补贴标准，根据用户实际的表现给予奖惩，在保证响应容量的同时，鼓励更多的用户参与其中。因此，构建一种新的面向生产模拟的需求响应模型，用以确定居民用户参与需求响应的补贴价格，进而计算居民负荷与工业负荷在需求响应中的配比，是当前亟待解决的问题。

在此背景下，本文研究了电力系统生产模拟引入需求响应后，从负荷调控方式市场化的角度分析了居民负荷和工业负荷在需求响应中的角色与价值，构建了电力系统运行成本和需求响应补贴成本最低的时序生产模拟优化模型。通过模型可求解出电力系统在运行周期内生产成本的期望值和工业负荷与居民负荷参与需求响应的配比，并结合我国东部某省的实际数据进行了实证研究，验证了所提方法的实用性与正确性。

1 电力系统时序生产模拟模型

1.1 可再生能源时序出力模型

时序生产模拟仿真中将新能源发电看作随时间变化的序列，其序列的变化特性需与所在地区的新能源资源变化特性一致。与常规能源相比，新能源具有出力随机多变、不可控的特点。因此在调度运行中，需要根据日前测值，将新能源实际出力控制在预测值或者以下的范围内运行［10］；同时根据电网运行环保与节能的要求，在电网能够接纳的情况下要求新能源全额上网。本文对新能源的建模中引入可再生能源出力预测变量，并在运行模拟模型中引入切除新能源机制，使模型在系统无法提供调峰容量，系统备用容量不足或新能源送出受阻情况下切除部分可再生能源出力。该机制的引入使模型能够真实反映系统承载大规模新可再生能源的能力，利用该模型，能够实现大规模新可再生能源接入情况下电源与电网适应性与经济性的全面评估。

1.2 区外来电模型

区外来电送端为火电和风电机组，考虑实际调度运行情况，区外来电并不适合按常规机组方式进行建模。针对区外来电的建模已有相关研究［11］，本文将在此研究的基础上，确定各时刻区外来电的送电量。区外来电在参与生产模拟的建模思路如图1所示。

图1 区外来电三段式出力生产模拟建模思路Fig.1 Three⁃stage output production simulation modeling ideas for incoming electricity from outside the district

1.3 目标函数

为了适应于不同调度运行方式的需要，目标函数可选择系统运行成本、可再生能源消纳率等各种目标。为提高电网的经济效益，本文选定的系统目标函数为电力系统运行经济性最优，为

式中:T为优化周期内时段总数；j为发电机组编号；Nj为机组总数；Cj为机组j对应的发电成本曲线；Pj,t为t时刻机组j的发电量为t时刻机组j的启停成本；voll为系统的单位切负荷损失；LS(t)为系统t时刻的切负荷功率；Pout(t)为区外来电电量；C(t)为t时刻区外来电对应单位电价。

1.4 约束条件

1.4.1 新能源时序出力约束

新能源时序出力的约束为

式中:为t时刻新能源出力；为t时刻切新能源功率；为t时刻新能源预测出力值。

1.4.2 储能约束

储能电站作为电力系统中的重要设备，能够通过平衡机组出力与用户需求在时间上的差异，实现削峰填谷，从而提高系统的经济性以及稳定性［12］。同时，电力系统中引入了大量的可再生能源，储能设备也可平抑可再生能源的功率波动。储能电站充放电模型为

式中:Wt为t时刻储能电站中存储的电量；μloss为储能电站自身的能量损耗率；ηch、ηdis分别为储能电站充电效率与放电效率；Pch,t、Pdis,t分别为t时刻储能电站充电功率与放电功率；Δt为时间间隔；、分别为储能电站的最大充、放电功率；U、Uch,tdis,t为0-1变量，分别为t时刻储能电站充、放电状态。

1.4.3 火电机组出力约束

火电机组的出力约束主要包括出力的上下限约束、机组的爬坡、滑坡约束以及最小启停时间约束，即

式中:Pcmin、Pcmax分别为不可启停机组的最小、最大出力；Pfmin、Pfmax分别为可启停机组的最小、最大出力；、分别为不可启停机组和可启停机组在t时刻的出力值；Ic为日内不可启停机组状态变量；为日内可启停机组t时刻的状态变量；分别为不可启停机组、可启停机组的爬坡、滑坡率；TO、TS分别为可启停机组的最小开机、停机时间。

1.4.4 功率平衡约束

式中:DR(t)、VF(t)分别为t时刻电力系统内参与削峰响应和填谷响应的电量，其数值大小由负荷曲线和需求响应政策决定；Nc、Nf分别为不可启停机组和可启停机组的机组总数；load(t)为t时刻系统的负荷大小；Pnu(t)为t时刻核电机组的出力，由于核电机组的运行费用较低和安全性限制，正常运行时核电机组不参与系统的调峰，各个机组满负荷运行。

1.4.5 备用约束

2 需求响应优化配比模型

根据上文构建的电力系统时序生产模拟模型，可以得到系统的最优运行状态、运行成本以及各时刻系统内参与需求响应的电量。本节将在上述结果的基础上，以需求响应补贴成本最低为目标，研究居民负荷和工业负荷在需求响应中的优化配比方法。

2.1 居民负荷需求响应特性

在需求侧资源中，居民用户用电量占社会总用电量的36.6%［13］，居民负荷具有负荷变化大、负荷同时率高和负荷功率因数低等特点。可将居民负荷分为不可控负荷、可转移负荷和可削减负荷3 大类［14］。不可控负荷如照明类设备，其通断电将影响居民正常生活，一般不参与需求响应；可转移负荷如电热水器、洗碗机等设备，用电时间较为灵活，在某一时间内完成工作需求即可；可中断负荷短时断电不影响居民的正常生活，因此可转移负荷与可中断负荷可作为主动负荷参与需求响应，满足分布式电源消纳需求［15］。系统内居民负荷在各时刻可提供的最大可参与削峰响应的容量为

式中:Rtotal为电力系统内居民用户总数；r为居民用户参与需求响应的比例，其大小与补贴价格正相关；Pav为单个居民用户可控负荷装机量的平均值；sim(t)为t时刻可控负荷的同时使用率；lp为居民用户使用可控负荷的平均负载率；cmax为可控负荷的最大切负荷率。

2.2 工业负荷需求响应特性

大型工业负荷的数量很少，用电量却很大，在国民经济中具有举足轻重的地位［16］。工业负荷由于生产设备、工艺流程、电价敏感度等因素不同，提供需求响应的潜力及经济性存在较大差异［17］。

在仅考虑负荷提供调频和非旋转备用服务的系统中，参与需求响应的工业负荷在调度周期内时刻t的可提供最大可参与削峰响应的容量为［18］

式中:Prmax(t)为t时刻参与需求响应的工业企业可提供的最大调频容量；τiPnsmax(t)为t时刻系统负荷可提供的最大旋转备用折算容量。

2.3 目标函数

式中:T为系统优化周期的时段总数；T′为居民负荷参与需求响应的补贴周期，一般为按年补贴，随着需求响应市场化越来越成熟，可采用月度制或考核制；cost1、cost2分别为工业负荷参与削峰响应和填谷响应时对应的每千瓦时电量的补贴价格；subsidy(i)为此参与率下对应的居民每周期补贴价格；DR2(t)、VF2(t)分别为t时刻参与削峰与填谷需求响应的工业负荷。

2.4 约束条件

式中:DR1(t)、VF1(t)分别为t时刻参与削峰和填谷响应的居民负荷。

3 算例分析

3.1 算例介绍

为验证本文所提方法与模型的正确性，以下通过算例说明。基于2025 年东部某省的电源规划方案，采用所提的时序运行模拟方法，对2025年该省电网进行生产模拟。在算例中，时序生产模拟的总时长为8 760个时段，模拟的时间间隔为1 h。算例中的系统电源包括火电机组、储能电站、核电机组、可再生能源以及区外来电。电源装机组成如表1所示。

表1 2025年东部某省电源装机容量Table 1 Installed power capacity of a certain eastern province in 2025 MW

模拟采用的时序负荷曲线和可再生能源预测出力分别如图2、图3所示。

图2 模拟系统时序负荷曲线Fig.2 Simuluaion system time series load curve

据该省的需求响应政策，在削峰方面，考虑全时序负荷曲线5%全省最大负荷的需求响应；在填谷方面，对负荷曲线特性中日峰谷差率大于35%的天进行日内填谷。工业负荷的补贴方式为按参与需求响应的用电量进行补贴，据该省最新发布的电力需求响应实施细则，工业负荷参与削峰响应的补贴电价如表2所示。

图3 模拟系统新能源预测功率时序曲线Fig.3 Simulation system new energy forecast power time series curve

表2 需求响应可中断负荷电价标准对照Table 2 Demand response interruptible load electricity price standard comparison

对通过需求响应临时性增加（填谷）负荷，促进可再生能源电力消纳，执行可再生能源消纳补贴。约定响应谷时段可再生能源消纳补贴为5元/kW，平时段补贴为8 元/kW。居民负荷的补贴方式则是对自愿参与需求响应的居民按月给予补贴。据该省对居民用户参与需求响应期望补贴的调研报告，对报告中所得数据做二次拟合，得到该省居民用户期望的补贴与参与需求响应的比例折线图如图4所示。

图4 居民期望的补贴与参与需求响应比例折线图Fig.4 Line chart of residents’expected subsidies and participation demand response ratio

3.2 算例求解

根据第1节所建立的电力系统时序生产模拟模型，结合该省的预测数据，得到全省2025年全年各时刻需求响应的削峰和填谷电量，如图5所示。通过统计优化后的2025年全时序负荷曲线可知，全年通过需求响应完成削峰60 h、最大响应容量750万kW，共计电量2.16亿kWh；通过需求响应完成填谷15 h、最大响应容量218万kW，共计电量0.123亿kWh。

依照第2 节建立的需求响应优化配比模型，可进一步得到全省全年各时刻居民负荷和工业负荷参与需求响应的电量，其中居民负荷如图6所示，工业负荷如图7所示。

图5 全省各时刻需求响应电量Fig.5 Demand response power at all times in the province

图6 全省各时刻居民负荷参与削峰、填谷响应电量Fig.6 Resident loads participating in peak shaving and valley filling in response to electricity at all times in the province

图7 全省各时刻工业负荷参与削峰、填谷响应电量Fig.7 Industrial loads participating in peak shaving and valley filling in response to electricity at all times in the province

依据该省的需求响应政策，结合上述仿真结果，可以看出2025 年该省在3—5 月、9—11 月无需开展需求响应。其余各月居民负荷和工业负荷参与需求响应电量、配比及补贴成本如表3所示。

由表3所示的仿真结果可以得出，7—8月需求响应次数较多，应当在7月和8月分别对11.3%和24.9%的居民用户给予补贴，以激励这部分用户参与需求响应，补贴价格分别为每户47元/月和56元/月。而在其他月份，由于响应次数较少，宜仅调度工业负荷参与响应，从而使所需的补贴成本更少。为进一步说明所提方法的经济性，引入2个对比场景:场景1为各月仅有工业负荷参与需求响应；场景2为7—8月居民用户参与需求响应比例均不大于11.3%，其余设置不变。本文所提优化配比方法作为场景3，对比结果如表4所示。结果表明，采用本文所提的需求响应配比优化方法，能够有效减少电力系统运行优化的成本。

表3 全省开展需求响应月份补贴情况Table 3 Demand response month subsidy situation in the province

表4 不同场景下需求响应补贴对比Table 4 Comparison of demand response subsidies in different scenarios亿元

4 结束语

需求响应作为一种需求侧管理的解决方案，不仅可以有效缓解我国发电和输电容量迅速扩建的步伐，对可再生能源的消纳也有较好的促进作用。本文开展了含需求响应的时序生产模拟模型研究，在此基础上求解居民负荷和工业负荷在需求响应中的配比。得到结论如下:

（1）含需求响应的时序生产模拟模型综合考虑新能源出力特性、负荷特性、机组调峰特性等因素，以电力系统运行成本最低为目标，模拟各发电机组全年运行状况，模型将系统负荷、新能源出力、常规机组出力、需求响应电量看作随时间变化的时间序列，能够计及时序变化特性。

（2）居民负荷和工业负荷的最优配比与所研究电力系统的负荷曲线和需求响应政策等因素有关。该优化配比方法可为电力系统调度和确定需求响应补贴价格提供指导。