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华北电力王飞:需求侧资源参与电网互动运行的若干问题探讨

作者:中国储能网新闻中心 来源:中国储能网 发布时间:2021-06-10 浏览:

中国储能网讯:5月24日,由中国化学与物理电源行业协会主办,200余家机构共同支持的第十一届中国国际储能大会在杭州洲际酒店召开。此次大会主题是“坚守储能安全底线,推动产业创新发展”。来自行业主管机构、国内外驻华机构、科研单位、电网企业、发电企业、系统集成商、金融机构等不同领域的718家产业链企业,1952位嘉宾参加了本届大会,其中88家企业展示了储能产品。

在5月25日下午的“储能电池技术与应用”专场,华北电力大学教授、博士生导师王飞分享了主题报告《新型电力系统与储能的电力电子化解决方案探索与实践》。经演讲人本人授权同意,小编整理了演讲速记,并将速记内容分享如下:

王  飞:谢谢,大家下午好!

前面听了很多专家讲储能、车网互联的理念、概念,我们对行业发展广阔前景的信心是越来越强,也有很多公司同事介绍了很多落地的项目,还有很多经验,应该说让我们对储能和车网互联的实施有了更多的了解。

我来自高校,今天和大家分享三部分内容:一是关于需求响应,它也是一种柔性储能,需求侧与电网互动运行研究的背景和我们面临的挑战;二是需求响应实施的关键,即用户基线负荷的估计方法;三是源网荷协同的关键技术。

今天是很好的交流场合,先做个自我介绍,我来自华北电力大学电力工程系,是华北电力大学电气工程“双一流”学科科研团队负责人,也担任多个IEEE、IET国际权威学术期刊的副主编和编委,也在国际电工委员会IEC国际标准工作组做专家委员。我团队的中文名字叫:智慧能源网络综合运营研究团队,英文是Smart Energy Network Integrated Operation Research Center,缩写是SENIOR。我团队的主要研究方向是新能源和需求侧两个方向,与V2G、虚拟电厂、储能的联系非常紧密。

一、背景和挑战

我们国家去年提出来“双碳”的发展目标,今年3月15号习主席在中央财经委第九次会议上提出来要建设以新能源为主体的新型电力系统,对我们国家能源行业的发展,电力行业的发展,包括储能的发展,应该说既是非常大的机遇、也面临严峻的挑战。为什么这么说呢,我们可以看一下这张图。

(图示)在过去十多年,我们光伏发电发展过程中增速是前半截的斜率。根据现在的发展目标,后10年、20年即后半段的斜率,比前面要大得多,发展要快得多。我们可以看一个数据,在“双碳”目标引领下,到2050年我们光伏风电装机加起来接近57亿千瓦。这个占比已经超过了2/3,这是真正以新能源为主体的新型电力系统。这种情况下,就会出现很多问题或者挑战。因为电力系统主要是三部分组成,包括电源、电网和负荷。要保证电力系统正常运行,就要保证电源和负荷在一个合理的平衡范围之内。虽然说现在储能发展很快,但还没有出现一种大规模低成本的存储技术替代互联电网,所以还要保持实时的源荷平衡。

现在面临一个什么严峻问题呢?我们说了一方面电源侧的新能源渗透率越来越高,造成“源”端风光发电带来的随机性、波动性、间歇性越来越强,另一方面负荷侧分布式光伏的渗透率越来越高,导致负荷曲线在白天时段的随机性大大增加,两端都出现了很强的随机性。这种情况就会导致高峰时段供应紧张和低谷消纳困难的突出问题,高峰时段我们供电供不上,因为新能源的装机虽然多,容量占比虽然高,但它的实际发电量比较少。我们电力系统有两个平衡:电力平衡(功率平衡)、电量平衡,风光实际发电量和火电相比要低得多。另外是低谷消纳困难,很多时候在负荷低谷时,比如夜间风电大发时,但这时候电网负荷很小,没有办法吸收那么多风电,就有可能造成弃风弃光,包括供电安全等等一系列问题就出现了。风都弃掉了,那么多投资在新能源厂站上都白白浪费了。这种情况下怎么办呢,我们可以把负荷侧,负荷端(用户侧,都是一个意思)的灵活性资源能够引入进来。过去电网的模式是只调发电侧,不管负荷侧。现在这种情况下如果我们还调发电侧已经调不动了,我们看到2050年新能源风光占了75%以上,没法调,它是随机的,调不了,负荷变化波动也在增加。

这时候我们通过引入“荷”侧灵活性,让“网”侧调节能力增强,保证系统很好的平衡。比如电动汽车,刚才很多专家分享的,包括分布式光伏或者空调等等一些储能的资源。包括我们商业和工业的负荷,这种灵活的负荷,可调度、可平移的负荷都是灵活性资源。我们在这一块之前做了很多工作,比如说在新能源预测方面,我们在2018年和中国电科院、英利集团合作针对“源”侧不确定性做了很多研究,针对“源”侧的不确定性,怎么降低它,我们获得精准预测。然后提供给调度信息,能够帮助我们更好的平衡电源和负荷。经过十多年积累获得了河北省技术发明一等奖,题目是“光伏发电功率多时空尺度预测关键技术及应用”。

但光这样肯定是不够的,所以我们持续研究,又在2020年和国网河北省电力公司和国网冀北电力公司合作,大家知道在河北有两个电网公司:一个是保定及以南的,叫河北电力公司。还有一个是围绕北京市的北部城市,像张家口、承德、唐山、秦皇岛、廊坊,叫冀北电力公司,河北电力加冀北电力合起来是整个河北省,河北有一个特点,它的风和光的特点都非常突出,冀北,地区的风电资源非常丰富,是全国风电装机容量和占比排名很靠前的电网。包括保定及以南的河北南网分布式光伏占比又是全国电力系统中最高的之一,各自都有非常鲜明的特点。我们高校和这两个电网公司合作,围绕高比例新能源电力系统发电的有效消纳,源、网、荷协同互动做了很多工作,2020年我们获得了河北省科技进步一等奖,上面这两个奖都是我本人牵头。

二、用户基线负荷估计方法

我们谈到“源”侧很多研究工作,随着技术的发展,如果想把更多的负荷侧资源吸收进来,实际上面临非常多关键技术挑战。如果这些难题不解决,这个事就干不成。比如我们讨论的用户基线负荷估计问题,这是个什么问题呢,我们先看一个图。

图中蓝色的线是我们负荷所安装智能电表采集的数据,任何一条负荷都有蓝色的线。需求响应的概念是什么呢,在两条虚线之间特定时间段内,用户主动让负荷降低,就给你一定的经济补偿,这样的话“负的负荷”相当于“正的发电”,等于增强了电网灵活调节能力,保证更多新能源接入时系统能获得很好的平衡,是这样一个理念。但大家注意,这种用户改变自己用电行为的行为,叫需求响应,和过去有区别,过去叫需求侧管理,或者直接负荷控制,这两个是完全不一样的。管理是一个控制行为,你必须要听我的。响应是一个主动行为,用户有这个意愿主动去降低用电负荷。但是这里面一定要有激励,没有激励他不会去降低,这种激励可以有很多种方式。比如我们谈到根据电价,给到价格的刺激信号。这段时间价格比较高,有一个时段比较低,有一部分用户倾向于高的时候少用电,低的时候多用电。但这种方式无法精准把需求侧资源根据我们需要在特定的时段引入进来,还有另外一种激励型需求响应,你在特定时间段发出需求响应触发指令,最关键的一个问题,用户响应了有什么好处,会得到什么。得到的是什么呢?这根红色的线是这段期间如果不响应用户会用多少电,就是它的功率曲线。蓝色是响应之后,这两个曲线的差在这段时间累加和或者积分是电量,再乘单价就是我们需求响应聚合商支付给用户的激励。

实际当中如果用户参与了需求响应,在这个虚线之间只有这条蓝色的线,这根红色的,原来不参加需求响应这条线永远没有了,所以这根线在现实当中,这个基线是不存在的。我们又必须知道,怎么办,就必须要找合理的、科学的、精准的方法去估计出来。没有准确的基线负荷计算,需求响应激励型就无法有效实施,因为你不知道该给用户多少,这是一个最基本的问题。这个问题困扰了电网公司、需求响应聚合商,电力市场改革实践很多年,这是一个制约需求响应发展技术上最大的难点之一。

如果有一点误差、估计的不准,是不是大概算一算就可以呢?不行的,最左边是估计的非常合理,很准确,聚合商给用户补偿也是很科学的,没有问题。中间这张图,红色是估计的结果,黑色的是实际的baseline,红色是过高估计了基线,面积肯定就比原来多了,那么聚合商要多付给用户钱,就要赔本。那估计低一点行不行,这样少给用户一点钱,那聚合商不就赚了吗?但大家记住用户不是傻子,而且需求响应聚合商也不是只有一家。经过一段时间运行之后用户就会发现这个基线估计是有问题的,就会离你而去,客户就没有了。所以需求响应,特别是激励型需求响应基线负荷估计,是实现所有那些网荷互动、车网互联、需求资源聚合需要解决的最根本问题。

过去有很多种方法来做这个事,最简单就叫平均法,平均法非常简单,大家看这三个公式:HighXofy、LowXofy、MidXofy,这个“Y”就是指过去多少天,比如说10天,“X”是10天你选一个X小于等于Y的数,可以是8,可以是6,可以是5,都可以。比如5天,第一种方法HighXofY,就是说我在过去10天找出最高5天,算一个平均就作为基线。当然LOW或者Mid,最低或者中间的都可以,都差不多,用这种方法。还有用回归的方法,用一个线性函数通过环境参数来拟合基线等等,这些方法被国内外聚合商和电网公司广泛采用。比如世界上最成熟的电力市场运营商美国的PJM都是这么算的。

这么算会有什么问题,其实对于工业用户、商业用户还好,为什么?因为工业用户、商业用户特性比较稳定,误差没有那么大,有一点误差还可以接受。但是对于居民用户误差就会非常大,这里问题又出在哪儿呢,工业用户、商业用户单体容量大,但数量没有那么多,和居民用户海量相比差很多。未来需求侧灵活资源增长点还是在海量的居民用户侧,但用户侧五花八门,各种各样,而且受天气影响很大。这时候如果是用户侧的基线负荷,用我刚才说的常规方法,平均法或者回归法等去估计就会出现很大的问题。

举个例子,我们看最右边是第二种负荷模式,为什么进行需求响应,一定是那天和平时有些区别,不一样,我们才需要进行需求响应。很大概率会出现,当天负荷模式和之前的负荷模式是不一样的。这时候如果你还用以前的数据来估计,比如说High、Low,那一定会产生比较大的误差,对于居民需求响应基线估计存在很大问题。一些具体的算法我们就来不及展开说了,总之我们提出了一种非常好的方法,叫同步模式匹配。这样的方法有什么好处呢,我们不需要任何历史数据,大家知道用历史数据就带来很多限制,有没有、存了多少、有没有权限获取,因为一般聚合商有时候无法获取,新用户刚刚进来时也没有,它有很多前提,限制很多。而我们用一种聚类和同步的概念,把不同用户聚成不同类,建立两个组,用当天数据就可以把基线估计出来。

这是基本的流程图。

还有方法内部的一些技巧,怎么用优化的权重把对照组里基本用户赋予不同权重进行计算,最后有三个指标来衡量基线估计是不是准确,我们可以看一下,这是我们提出方法的那篇论文,发表在智能电网、电力系统领域国际顶级期刊,2018年发表的,目前被引了很多次,属于领域TOP期刊和高被引论文。

三、源网荷协同互动关键技术

如果想把需求侧资源,把用户资源连进来,首先你要对用户有了解,他到底是什么样的用户,用多少电、有什么特点等等。首先要做的是需求侧营销电量预测以及客户的画像,因为用户是五花八门的,什么样的都有,这是必须要做的工作,我们跟国网在这方面进行合作。比如过去针用户特性大多都是定性的研究,,没有定量方法,我们现在提出科学定量的方法做这个工作。

前面很多专家也提到了我们把需求侧柔性负荷聚合起来,参与电网互动等都非常好,也是我们未来的方向。但是有一个最关键的问题,我们把海量负荷聚合起来之后参与市场,就两个基本问题:你怎么交易,这是市场上的事;你手里有多少东西,就像你卖货,你卖白菜土豆,手里有多少东西,这个东西可不像过去火电厂、水电厂,发多少电,怎么控制是百分之百听电网调度的。但需求侧所有这些资源随时在变化,你怎么估计海量用户实时可用的响应资源呢,没有这个就像我们说基线问题一样,你都不知道是多少、怎么报,报了之后提供不了怎么办,搞不好交易越多赔钱越多,这也是一个最基本的问题,就是怎么来估计海量柔性资源的时空分布。

分布式光伏,这个事更有意思,因为分布式光伏量太大,很多是表后的。表后的分布式光伏有什么特点,你无法单独得到它的计量数据,电网公司也得不到。怎么办,它对负荷又有很大影响,我们就提出了解耦的思路,我们通过新颖的对偶优化数学方法,能够把表后的分布式光伏和实际负荷分开,可以把用户实际负荷曲线和光伏曲线分出来,这样光伏的容量和出力就可以计算出来,这就非常有用了。特别是对电力系统负荷预测,我们都知道江浙地区分布式光伏,包括河北南网,它的渗透率很高之后,负荷预测也就非常不准了,这是一个亟待解决的大问题。

我们聚合商参与电力市场的优化报价,你要参与电力市场就需要知道日前的电价、电价的预测,以及什么策略等等,包括参与的是什么市场,都有关系。这里有很多不确定性,很多信息不对称的问题等。    

还有一个也是和我们论坛的主题相关,综合能源。实际上将来不是就电能一种能量,还包括热能和很多种其他形式的能量。我们怎么从电力系统角度把源网荷协同起来,怎么从能量角度把多种不同能源协同优化起来,也是非常重要的问题,也是我们在做的一个重要方向。

最后把我们目前做的一些工作简单列举一下。

比如说对于风电,今天上午我过来高铁上,我们在和中国XXXX集团合作,他们在XXX建设全世界最大的风光储项目,其中新能源光伏发电功率预测工作是我们团队负责,还有比如基于风过程模式识别的新能源预测,风的过程是有模式的,各种模式下出力特点是不一样的,如果拿一个统一模型去预测是准不了的。还有含不可见分布式光伏的主动负荷概率预测,大家知道我们估计的表后分布式光伏是一个概率估计方法,不是一个点估计。包括我们新能源厂站如果成了片、成了群之后,出力的时空分布和相互之间关联特性也是非常重要的。还有包括运行态势感知、数字智慧运营技术。还包括“双碳”目标下电源形态趋势,多场景的可视化分析。和需求侧资源密切相关的虚拟电厂优化运营,聚合商在市场环境下优化报价策略,数据驱动的用户画像等。还有我们越来越多的分布式光伏出来之后,配电网从过去单向的配电网变成有源的配电网,它的运行风险、状态估计也是一个新的挑战,我们也在做这方面研究工作。

时间关系就分享这些,谢谢大家!

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