现货环境下的储能容量成本回收机制研究_皇甫奋宇.pdf

第51 卷 第12 期 电力系统保护与控制电力系统保护与控制 Vol.51 No.12 2023年6月16日 Power System Protection and Control Jun.16,2023 DOI:10.19783/ki.pspc.221293 现货环境下的储能容量成本回收机制研究 皇甫奋宇1，李晓鹏1，李 岩1，孙晓新1，赵启新1，何宇俊2(1.内蒙古电力经济技术研究院，内蒙古 呼和浩特 010090；2.清华大学电机系，北京 100084)摘要：针对现货环境下的储能容量成本回收问题，提出了一种考虑容量支撑贡献的储能容量补偿定价方法。首先，通过分析储能顶峰放电时的等效容量，提出基于不同时长储能容量折损系数的容量补偿机制。然后，建立含储能参与的现货市场出清模型来模拟储能运行状态，并建立包含市场随机场景的储能等效容量模型。通过缺供负荷概率指标来计算不同时长储能的容量折损系数和容量电价，使得对储能的容量补偿能够反映储能对系统的实际容量贡献。最后，通过算例验证了该方法能够对不同时长的储能进行有效的容量补偿。关键词：储能；容量成本回收；容量电价；容量折损系数；现货市场模拟 A cost recovery mechanism of storage capacity in the context of the power spot market HUANGFU Fenyu1,LI Xiaopeng1,LI Yan1,SUN Xiaoxin1,ZHAO Qixin1,HE Yujun2(1.Inner Mongolia Electric Power Research Institute,Hohhot 010090,China;2.Department of Electrical Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China)Abstract:A capacity compensation pricing method for storage considering the capacity supporting contribution is proposed for the capacity cost recovery of storage in the spot market.First,on analyzing the equivalent capacity of storage when discharging during peak hours,this paper designs a capacity compensation mechanism based on capacity depreciation factor of storages of varied discharging duration.Then,the spot market model with storage is formulated to simulate operating status of storage as well as the equivalent capacity model of storage with stochastic market scenarios.The capacity depreciation factor and capacity price of storage of different duration can be derived from the loss of the load probability index,so that the capacity compensation of storage can reflect the effective capacity contribution to the system.Finally,the effectiveness of capacity compensation for storage of different duration is verified by a numerical case study.This work is supported by the International Cooperation Project of National Natural Science Foundation of China(No.52161135201).Key words:storage;capacity cost recovery;capacity price;capacity depreciation factor;spot market simulation 0 引言 在我国特别是三北地区的电力市场建设中，促进新能源消纳是电力市场设计重点考虑的关键因素。风、光资源的随机性、间歇性和反调峰出力特点会严重影响电力系统供需平衡，而中国火电多以煤机为主，调节能力较差，亟需更多可调节容量资源的支撑1。建设新型储能、抽水蓄能等灵活性电源可有效缓解调峰压力，满足系统发输配用各环节 基 金 项 目：国 家 自 然 科 学 基 金 国 际 合 作 项 目 资 助(52161135201)；内 蒙 古 自 治 区 科 技 重 大 专 项 资 助(2021ZD0026)的需求2。然而，目前电网投资抽水蓄能电站的容量电费已明确规定纳入输配电价回收，而新型储能尚缺乏明确的商业模式，这成为阻碍社会资本投资储能装机的主要原因3。从国外经验来看，尽管存在关于储能角色定位和市场设计的争论，但各国成熟市场已开始做出有益尝试，并普遍采用支持新型储能容量回收的市场扶持措施4，典型的容量支持机制包括容量市场5、容量补贴6和稀缺定价7等。英国市场中，储能的收益来源包括调频响应、备用、容量市场、Triads机制等，并且建立了反映电力稀缺属性的日前现货市场和平衡市场体系，能够为储能提供稳定的能量套利收益8。美国 FERC841 法案要求储能参与容-38-电力系统保护与控制电力系统保护与控制 量、能量、辅助服务等全体系的市场。美国 PJM 市场中，2019 年储能获得的容量市场收益达到 55.1亿美元，仅次于其在能量市场的收益9。美国德州和澳大利亚没有容量补偿机制，主要通过能量市场的稀缺定价提供容量收益。在容量短缺时段，德州市场现货价格可能飙升到 9000 美元/MWh。澳大利亚国家电力市场为了提供更准确的能量信号，将结算周期调整为 5 min，能够反映极短供需紧张时段内的尖峰价值，从而激励储能的容量支撑作用10。国外容量市场也针对储能的特性进行了相关的机制设计。英国容量拍卖市场中，为了反映储能可用时间长短对电网容量可用性的影响，储能在拍卖容量后，需要给储能的容量乘以容量降级因素。英国国家电网采用等价稳固容量(equivalent firm capacity,EFC)模型来计算能量有限储能的容量降级因数11。EFC模型还给出了不同时长储能容量价值的非线性变化曲线。美国一些市场运营者则采用精细化的市场仿真方法来计算储能的容量价值12。PJM、MISO等市场中将新能源和储能作为非常规资源参与容量市场，并采用有效带负荷能力(effective load carrying capability,ELCC)来衡量储能的容量价值13。ELCC代表系统具有相同失负荷概率(loss of load probability,LOLP)的情况下，非常规容量资源能够承载的有效负荷，并基于基准场景评估不同时长储能的等效容量14。我国目前对储能的市场化支持机制尚不明晰。现阶段中国电力市场处于发展初期，市场体系尚不完善，其体现在现货电能量市场和辅助服务市场出清价格均相对较低，部分市场主体无法回收固定成本，即存在“丢失的费用”。储能建设成本较高，也同样面临上述困境，储能的投资效益也会受系统实际运行情况影响15-16。主流的容量定价机制中，稀缺电价机制可能导致价格监管困难和市场高风险性等问题；容量市场机制对系统容量需求预测能力以及市场管控能力具有较高要求。虽然目前华北等地区已开始组织调峰容量市场，但尚未对现货环境下的容量市场机制进行设计。为了保障系统容量的充裕性，满足现货环境下新型电力系统中对灵活性资源的需求，需要设计针对新型储能的容量补偿机制。国内外对储能的容量成本回收机制已有一定研究基础。文献17提出“按效果”付费的成本回收机制，将储能成本由特定受益对象分摊。文献18-19基于储能代替输配电设施的容量价值，提出电网公司将储能纳入输配电价核算。文献20假设储能执行燃煤机组的容量补偿电价来获取容量收益。文献21通过供电可靠性和减少用户限电损失的收益来核算储能容量的价值。以上文献在设计储能的容量成本回收机制时都直接参考火电机组或需求响应等资源的容量电价机制，而储能与常规机组在运行特性上有明显差异，对容量的支持效果也不相同22。文献23提出一种适应能量有限资源的容量市场竞价模型，将储能的实际容量转化为非强制容量参与容量市场出清。文献24-25提出适应清洁能源的容量市场建设思路，并采用包含储能的现货市场模拟方法测算容量电价，但都以建设容量市场为前提，而不是专门对储能实行补偿。综上，目前计及储能充放电有限能量特性的容量电价补偿机制仍有待深入研究。作为非常规电源，储能的容量价值与火电等常规机组有显著不同，主要包含以下特点：1)储能同时具有充放电双向的容量价值，特别在新能源大发或快速爬坡时段，储能的削峰填谷的容量是对系统的有效容量支撑；2)储能是一种能量有限资源，不同时长储能的容量价值与系统净负荷曲线密切相关；3)储能的容量价值还与系统中的风电、光伏装机等因素密切相关。因此，有必要对储能的容量支撑能力进行精细研究，从而为储能的容量补偿机制设计提供合理依据。本文借鉴国内外电力市场成熟经验，结合国内现货市场改革方向，研究现货环境下的储能容量成本回收机制。通过分析影响储能容量支撑能力的关键因素，本文针对储能具有充放电有限能量的特性，提出基于储能容量折损系数进行容量收益分配的容量补偿机制，并通过基于现货市场模拟的储能等效容量评估模型对储能的等效容量和容量价格进行测算，使得对储能的容量补偿既具有公平性，又能够体现储能的实际贡献度，从而为储能的机制设计提供理论支撑。1 储能容量补偿机制设计 1.1 储能对系统的容量支撑能力分析 储能通过移峰填谷的方式为系统提供容量支撑。与其他发电机组类似，储能可以在负荷高峰时段顶峰放电，从而代替一部分后备容量机组建设，减少了系统的总容量费用，可以参考火电机组进行容量补偿。但由于储能是能量有限资源，即储能具有放电时长约束，因此储能顶峰发电的容量支撑能力受系统实际运行条件的影响。储能顶峰发电对系统容量的支撑作用如图 1 所示。其中，net()Pt代表用电负荷减去新能源出力后的净负荷曲线，maxP代表系统最大容量需求。蓝色阴影部分代表储能顶峰发电，黄色阴影部分代表其他机组发电。假设储能额定功率容量为PC，额定功率容量下的放电时长为h，并假设effC代表储能支撑的系统容量。effC大小皇甫奋宇，等 现货环境下的储能容量成本回收机制研究 -39-与net()Pt的形状有关。若净负荷曲线的尖峰形状比较“陡峭”(如图1(a)，使得储能顶峰发电时段小于或等于它的可放电时长，即21tth-时(其中1t和2t 分别为储能放电开始和结束时刻，且满足net1net2()()PtPt=)，则储能对系统的支撑容量就是它的最大功率容量PC，即effPCC=，代表储能对系统的容量支撑只受功率容量限制。若净负荷曲线的尖峰形状比较“平缓”(如图1(b)，使得储能顶峰发电时段大于它的可放电时长，即21tth-时，则储能只在蓝色阴影部分发电，其中蓝色阴影面积不超过储能的最大能量容量，而棕色阴影表示由其他调峰机组代替储能发电。此时蓝色阴影对应的储能支撑容量effC可表示为 12effmaxnet1,max()t tCPPt=-(1)并满足如下条件：net1net2()()PtPt=,netnet1P()()PtPtC-,12ttt 且21netnet1P()()dttPtPttCh-代表储能的能量容量限制了其容量支撑能力。由式(1)可得，21tth-时，有effPCC，而PC与effC的差值ineffC就代表储能未能支撑的容量。这反映储能的等效容量支撑能力会在能量限制下产生一定比例折损，而具体的折损系数需要通过测算得到。以上分析可得储能的等效容量一方面取决于放电时长h，另一方面也与系统净负荷net()Pt 的曲线形状直接相关。若尖峰时段越陡峭，则储能的容量支撑作用与储能能量容量的相关性不显著，并且主要取决于功率容量；若尖峰时段越平缓，则需要储能放电时间越长，与储能能量容量的相关性也越强。而net()Pt 又受到新能源装机比例及其随机性出力的影响，各变量之间具有复杂的非线性关系和随机因素，难以直接计算。因此，需要在现货环境下进行市场模拟来对不同储能的effC进行测算。图 1 储能对系统净负荷曲线的容量支撑示意图 Fig.1 Illustration of storages capacity support on systems net load curve 1.2 现货环境下的储能容量成本回收情况分析 储能为系统提供容量支撑，能够减少系统的负荷峰谷差，减少部分高成本的灵活性改造机组的开机，从而降低系统的调峰容量需求。值得注意的是，储能接入系统的容量越大，则负荷峰谷差越小。储能减少负荷峰谷差，会使得系统总运行成本降低，社会福利增加，但也导致现货电价峰谷差缩减，导致储能的现货电能量价差套利的收益减少，不能实现激励相容，这说明仅仅通过现货电能量价格信号不能有效引导储能容量的投资建设。因此，需要考虑储能的现货市场收益情况来对储能未回收的容量成本进行合理的补偿，从而激发储能提供容量支撑。设储能 k 的主体设备投资成本invkI主要包括功率容量成本和能量容量成本，如式(2)所示。invPPEP+()kkkkkICh kC=(2)式中：Pk和Ek分别为储能的功率容量和能量容量的单位投资成本；PkC为储能k 的功率容量；()h k为储能k在额定功率容量下的最大持续放电时长。假设设备成本回收年限为RN，资金折现率为ir，则储能设备投资成本的年化值ankI为 RRiianinvi(1)(1)1NkkNrrIIr+=+-(3)设储能k的年运维成本为ankO，储能在现货市场的全年能量收益为ankB，所有储能数量为K，则所有储能当年未回收的容量成本totalR为 totalananan1()KkkkkRIOB=+-(4)1.3 基于储能容量价值的容量补偿机制 考虑储能对系统的容量支撑作用，本文提出对-40-电力系统保护与控制电力系统保护与控制 参与现货市场的独立储能开展容量补偿机制，并以年度为周期核定储能的容量电价。具体计算容量电价时，应首先核定储能未回收的容量成本，然后针对不同放电时长的储能按照不同的容量折损系数分配容量收益。各时长储能的容量折损系数可通过现货市场模拟方法确定。最后，总的储能容量费用可按照“谁收益、谁承担”的原则疏导到用户侧，根据用户的用电量或峰值负荷分摊。在计算储能容量收益时，需要考虑在不同储能之间分配的合理性。对新型储能的容量补偿应基于价值而不是成本进行分配，从而有效激励储能技术进步4。储能容量补偿机制既需要具有公平性，又要体现储能的实际贡献度，因此要符合以下原则：1)相同放电时长和相同功率的储能获得相同单价的容量补偿费用；2)不同时长储能的补偿费用应当与其对系统的容量支撑贡献程度相当。其中，储能不同时长的单位功率容量的实际容量支撑能力不同，本文采用储能容量折损系数的方式将各储能的功率容量折算成等效容量effkC，其代表了储能对系统备用容量需求的支撑能力。然后对各储能按照等效容量进行等比例分配。设时长h的储能的容量价值折损系数为h，且()effP/kkh kCC=，则储能k的容量收益CkR为 total()CP()P1h kkkKkh kkRRCC=(5)式(5)右边表示储能的容量收益等于对应时长的容量电价乘以功率容量，不同储能的等效容量和h需要通过储能的实际运行场景进行测算。2 基于现货模拟的储能等效容量评估模型 2.1 储能参与现货市场出清模型 基于前文分析，储能的容量折损系数与系统实际运行场景有关。以下建立现货市场模型来对储能的容量折损系数以及能量价格进行量化分析。现货市场出清模型包含储能、常规机组、新能源场站等市场主体，储能仅申报自身的放电里程成本，由系统运营商对储能的能量约束进行全局优化。储能参与现货市场时，需要申报参数包括最大可用容量、最大调节速率、最大充放电时间、充放电效率、里程成本等参数。系统运营商进行日前集中出清。日前经济调度的目标函数如式(6)所示。GWbus,GGLDch11111,cutcutlollol1111minNTMTKi t mi t mkk ttimtkNNTTw tj ttwtjCPPPP=+(6)式中：,Gi t mC代表常规机组i在时段t第m段的报价；,Gi t mP代表第m段的中标出力；M为报价分段数；,cutw tP代表新能源场站w在时段t的弃风或弃光功率；,lolj tP代表节点j在时段t的缺供负荷功率；,Dchk tP代表储能k在时段t的放电功率；Lk代表储能k的放电里程成本；cut代表弃风或弃光的惩罚成本；lol代表缺供负荷的惩罚成本；GN和WN分别代表常规发电机组和新能源场站数量；busN代表系统中的节点数量；T代表一天24 h的时段数。系统调度约束条件分别如下。1)常规发电机组约束条件,min,maxGGGGGi tii ti tiPPP (7),GG1Mi ti t mmPP=(8),min,maxGGGi mi t mi mPPP (9),1GGUi ti tiPPRt-(10),1,GGDi ti tiPPRt-(11)其中，式(7)式(9)为机组出力约束。,Gi t代表机组启停状态；,Gi tP代表机组i 在时段t的出力；,maxGiP和,minGiP分别代表机组 i 出力上、下限；,maxGi mP和,minGi mP分别代表机组i 第m 段出力区间的上、下限。式(10)和式(11)为机组爬坡速率约束。UiR和DiR分别代表机组i 的最大上、下爬坡速率；t为时间间隔。2)储能运行约束条件,ChESP0k tk tkPC (12),DchESP0(1)k tk tkPC-(13),ESP0()k tkEh kC (14),1,ESESChChDchDchk tk tk tkk tkEEPtPt-=+-(15),0ESESk TkEE=(16)式中：,Chk tP代表储能k时段t的充电功率；,ESk t代表储能充放电状态；,ESk tE代表储能k 在时段t的电池可用能量；,ESk TE和,0ESkE分别表示储能 k 在tT=和0t=时的电池可用能量；Chk和Dchk分别代表储能的充、放电效率。3)风电/光伏等新能源场站约束条件,Gmax0w tw tPP (17)皇甫奋宇，等 现货环境下的储能容量成本回收机制研究 -41-,cutmaxGw tw tw tPPP=-(18)式中，,Gw tP和,maxw tP分别代表新能源场站w在时段t的中标出力和最大出力。4)系统平衡约束条件 GWbus,GGDchChDlol1111()()NNNKi tw tk tk tj tj tiwkjPPPPPP=+-=-(19)式中，,Dj tP为节点j的用电负荷预测功率。5)系统备用容量约束条件 GW,max,GGmaxPDu111(1)NNKi tiw tkttiwkPPCPr=+(20)G,minGGPDd11(1)NKi tikttikPCPr=-(21)式中：utr和dtr分别代表系统在时段t的正、负备用率；DtP为系统各节点的总用电负荷预测功率。6)线路潮流约束条件 busmax,maxnet1Nj lj tlljPGPP-=-(22)式中：j lG-为节点j对线路l 的输出功率转移分布因子；maxlP为线路l的最大传输功率；,netj tP为节点j在时段 t 的净注入功率，即该节点的用电负荷减去所有发电出力。求解包含储能的经济调度模型得到各传统机组出力、储能充放电功率以及新能源弃风/弃光功率、缺供负荷功率等。并通过求解拉格朗日乘子得到节点j在时段t的节点边际电价,LMPj t。设储能k 所在节点为()j k，这里假设储能充放电量均按接入位置的节点电价结算，则储能k 的全年能量收益ankB为 D,(),anLMPDchCh11()NTkd j k td k td k tdtBPP=-(23)式中：,(),LMPd j k t代表第d日节点()j k 在时段t的节点边际电价；DN 代表全年总天数。2.2 考虑市场随机场景的储能等效容量模型 为了测算储能的容量支撑能力，建立基于系统可靠性指标的储能等效容量模型，采用缺供负荷概率作为系统的可靠性指标，并通过现货市场仿真比较储能参与现货市场前后的缺供负荷容量和现货市场价格变化。市场随机场景包含负荷曲线、新能源出力曲线以及机组的临时性停运检修事件等随机变量。其中，负荷曲线和新能源出力曲线通过采用全年的实际数据来模拟随机性。机组特殊事件采用随机抽样模型。假设各机组的机组停运率和机组修复率分别为i和i，则可以得到机组的平均运行时间1/iiMTTF=和平均修复时间1/iiMTTR=。对机组运行状态随机抽样，可得到各机组一整年的运行/停运时期，并将其作为机组启停的边界条件。首先计算储能参与市场情况下的缺供负荷概率分布曲线。基于现货市场出清模型可以求得一整年各时段的市场出清电量。设,lolj t dP代表节点j在第d日时段t的缺供负荷功率，则该时段的系统总缺供负荷功率sys,lolt dP为 bussys,lollol1Nt dj t djPP=(24)接下来统计全年8760个小时段的缺供负荷功率，得到全年缺供负荷曲线sys,lol|1,2,8760P=?，并得到系统缺供负荷的概率分布曲线：syssys,lollol()Pr(|1,2,8760)fxPx=?(25)式中，syslol()fx代表在全年系统缺供负荷功率大于 x的概率。因此syssys,lollol(0)Pr(0)fP=?代表缺供负荷大于0的概率，也就是全年系统缺电的发生概率。为了分析储能系统缺供负荷的影响，现在假设将所有储能从系统中全部移除，重新运行现货市场模拟，得到不含储能场景下的缺供负荷功率non,lol|1,2,8760P=?以及缺供负荷概率分布曲线nonlol()fx，如图2(a)所示。且有：nonsysnon,sysnon,sysloleffloleffloleff()Pr()Pr(0)fCPCPC=-?(26)不同储能场景对系统缺供负荷概率的影响如图2所示。图2(a)中，式(26)的nonsysloleff()fC可以理解为在不含储能的系统中增加常规机组容量syseffC后，新系统出现缺供负荷的发生概率。其中新增的常规机组容量syseffC可以在任意时刻发电，使得系统的缺供负荷容量减少syseffC。选取合适的syseffC令式(27)成立。nonsysnon,syssyslolefflolefflol()Pr(0)(0)fCPCf=-=?(27)此时新系统的缺供负荷发生概率与有储能系统相同，则可以认为常规机组syseffC与原系统中的所有储能具有等效的负荷支撑能力，因此所有储能的等效容量为syseffC。2.3 储能等效容量及容量折损系数计算方法 基于等效容量的内涵，可以分别对不同时长的储能的等效容量进行测算，图2(b)展示了相同功率容量但放电时长分别为1 h、2 h、4 h储能的等效容量及相应的容量折损系数。具体步骤如下：1)将系统中所有储能保持原有功率容量不变，放电时长均替换为h；-42-电力系统保护与控制电力系统保护与控制 图 2 储能容量的等效支撑能力 Fig.2 Equivalent load carrying capability of storages capacity 2)运行现货市场模拟(模型(6)(22)得到该场景下的缺供负荷功率,lol|1,2,8760hP=?以及缺供负荷概率分布曲线lol()hfx；3)求解nonlollol()(0)hfxf=，得到各时长h 储能对应的等效容量effhC，使得nonlolefflol()(0)hhfCf=；4)将替换为时长h后的所有储能的等效容量effhC与这些储能的总功率容量相除，得到时长h储能的平均容量折损系数h为 effP1hkhkKCC=(28)5)重复以上步骤，得到不同时长h储能的等效容量及容量折损系数。最后，将现货市场模拟得到的ankB以及不同时长储能的容量折损系数h分别代入式(4)、式(5)，即可求得各储能的容量电价和补偿收益。3 算例分析 3.1 基础数据设置 本文采用IEEE标准39节点系统模拟现货市场运行，系统网架结构如图3所示。系统的全年负荷峰值为5458 MW，共包括10台火电机组，总装机容量为5602 MW。此外，在各负荷节点接入一定比例的风电和光伏发电装机容量，风电装机和光伏装机的峰值功率分别为2650 MW和1259 MW。共接入5个独立储能，总功率容量为240 MW。各储能运行参数如表1所示，火电机组参数如表2所示。采用新能源发电设备的年化度电成本作为新能源弃电惩罚，金额设置为1.2元/kWh。系统的缺供负荷成本设置为5元/kWh。储能的功率容量投资成本和能量容量投资成本分别为300元/kW和1500元/kWh。年运维费用为造价的0.2%。储能设备折旧年限为8年，贴现率取3%。为了分析能量限制对不同储能容量价值的影响，将储能的能量容量分别设置为如下场景：1)实际储能场景(如表1所示)；2)将所有储能的放电时长都替换为1 h/2 h/4 h；3)从系统中完全移除储能。为了模拟高比例新能源接入场景，本文将内蒙古自治区全年电力负荷和新能源出力曲线等比例缩放后得到算例场景，其中部分时段曲线如图4所示。从图中可见，在风电、光伏高比例接入后，系统负 图 3 IEEE39 节点系统图 Fig.3 IEEE 39-bus system diagram 表 1 储能运行参数 Table 1 Operating parameters of energy storages 储能编号功率 容量/MW 能量容量/MWh 放电 时长/h 充、放电 能量效率 ES1 60 60 1 0.92 ES2 40 80 2 0.92 ES3 50 100 2 0.92 ES4 40 160 4 0.92 ES5 50 200 4 0.92 皇甫奋宇，等 现货环境下的储能容量成本回收机制研究 -43-表 2 火电机组发电参数 Table 2 Parameters of coal-fired generation 火电机组 节点位置 装机容量/MW 最小出力 百分比/%发电成本 范围/(元/MWh)30 250 50 5601524 31 646 50 469760 32 725 50 310966 33 652 50 310986 34 508 20 3101025 35 687 50 3101000 36 580 50 520905 37 564 50 506760 38 430 50 3201203 39 560 20 3201250 图 4 全年部分时段的负荷、风电、光伏以及净负荷曲线 Fig.4 A slice of annual curves for load,wind,PV and net load 荷去除风/光后的净负荷波动幅度远大于原负荷波动，且净负荷的峰谷曲线形状更为陡峭，说明新能源接入系统后的调峰难度激增。火电机组采用IEEE39节点系统中的机组参数，并将货币单位转换为人民币，其中部分机组通过灵活性改造，可以将出力下压到20%。为了得到机组停运场景，假设各火电机组停运率为0.00050.001次/h，机组修复率为0.020.03次/h。3.2 现货市场模拟结果 本算例采用Matlab的YALMIP工具对现货市场仿真建模，通过Gurobi9.5优化求解工具对出清模型求解。其中某典型日的现货市场出清电量结果如图5所示。从图5中可见，储能在净负荷的高峰时段提供了容量支撑，从而减少了对火电的容量需求。对现货市场全年模拟得到各储能的节点电价以及储能的全年运营情况如表3所示。从表3中可知，由于现货市场收益不足以弥补储能的投资及运营成本，导致储能未能实现成本回收。图 5 某典型日的各类型电源出力曲线 Fig.5 Power curves of all generations for a typical day 表 3 储能在现货市场的运营数据 Table 3 Operating data of storages in spot market 储能编号年化投资折旧成本/万元 年度运维成本/万元 节点电价 范围/(元/kWh)能量收益/(万元/年)未回收容量成本/(万元/年)ES11453.1 20.4 0.340.85 1166.4 307.1 ES21766.5 24.8 0.310.84 1468.8 322.5 ES32208.1 31.0 0.320.83 1836.0 403.1 ES43362.0 47.2 0.320.88 2764.8 644.4 ES54202.5 59.0 0.340.89 3240.0 1021.5 总计12 992.2182.4 10 476.0 2698.6 3.3 不同场景下的储能容量价值分析 在不同储能场景下进行全年现货市场模拟，得到缺供负荷的概率分布曲线如图6所示。图 6 不同时长场景中的全年缺供负荷概率分布曲线 Fig.6 Probability curves of annual loss of load for scenarios with varied duration 其中横坐标代表系统的缺供负荷总量，纵坐标代表全年的系统缺供负荷达到或超过该值的发生概-44-电力系统保护与控制电力系统保护与控制 率。虚线代表在相同的缺供负荷概率下，无储能场景需要在系统中增加的等效容量。得到不同储能装机配置的等效容量及容量折损系数如表4所示。表 4 不同时长储能的等效容量及容量折损系数 Table 4 Equivalent capacity and capacity depreciation factor of storages with varied duration 储能装机 配置 功率 容量/MW 等效 容量/MW 容量折损 系数h 实际储能场景 240 110.1 0.46 1 h 储能场景 240 73.3 0.31 2 h 储能场景 240 95.4 0.40 4 h 储能场景 240 134.0 0.56 其中，不同场景下所有储能功率容量之和均相同，但由于储能有能量限制，其等效容量会低于功率容量。储能容量折损系数取决于系统机组状态、新能源出力和负荷曲线的实际运行场景。储能放电时长越短，其容量支撑能力也越小。另一方面，1 h、2 h时长的储能等效容量分别达到了4 h储能的54.7%和71.2%，这说明在相同容量下，不同时长的储能的容量支撑能力呈非线性关系。这是因为在新能源高比例接入下，净负荷峰谷曲线形状会变得更加陡峭，需要储能提供短时间的容量支撑。基于容量折损系数计算得到各储能的容量电价和补偿收益如表5所示。表 5 储能容量电价和成本回收结果 Table 5 Storages capacity price and cost recovery results 储能 编号 功率 容量/MW 等效 容量/MW 放电 时长/h 容量补偿 单价/(元/(kW年)容量补偿收益/(万元/年)成本差额/(万元/年)ES1 60 18.3 1 79.0 473.9 166.8 ES2 40 15.9 2 102.8 411.2 88.7 ES3 50 19.9 2 102.8 514.0 110.9 ES4 40 22.3 4 144.4 577.5-66.9 ES5 50 27.9 4 144.4 721.9-299.6总计 240 104.4 2698.4 0 由表5可见，不同储能获得的容量补偿收益取决于本身的容量价值，而不是直接基于投资建设成本补偿。容量补偿机制对放电时长更长的储能提供了更高的单位容量补偿费用，体现了长时储能具有更大的容量支撑能力，而短时储能由于容量支撑能力较弱，因此得到的容量补偿费用较少。另一方面，长时储能由于相对成本更高，因此没有完全回收成本。这也说明目前中国储能项目普遍采取的2 h时长配置，相对于更长时的4 h储能，在对系统容量支撑方面更加具有经济性。为了进一步分析新能源接入对储能容量价值的影响，考虑新能源装机容量10%20%的增量，得到不同新能源装机下的储能容量电价如表6所示。一方面，新能源装机提高后，新能源大发时段的边际电价会降低，并拉大峰谷价差，从而提高储能的能量收益，因此会减少对储能的容量补偿费用。另一方面，新能源装机提升会增加系统的调峰压力，则放电时间更长的储能的容量支撑效果会相对更大，容量补偿也相应提高，因此4 h储能的容量价值显得更高，因而激励对长时储能的容量投资。这也充分说明了采用容量补偿机制能够根据系统实际场景需求有效地激励储能的发展建设。表 6 不同新能源装机场景的储能容量补偿价格 Table 6 Capacity price of storages for different renewable energy installation scenarios 放电时长/h容量补偿单价/(元/(kW年)新能源当前 装机容量 新能源装机 增长 10%新能源装机 增长 20%1 79.0 76.4 73.2 2 102.8 100.3 99.5 4 144.4 153.6 162.3 4 结论 在高比例新能源接入的现货市场中，由于系统负荷峰谷差会随储能容量的增长而减少，并且现货价差也会有减少的趋势，导致储能难以仅通过电能量交易实现容量成本回收。本文的主要贡献在于设计了一种考虑储能对系统容量支撑贡献程度的容量成本补偿机制，并构建了基于现货模拟的储能等效容量及容量价值评估模型，从而对不同时长的储能容量进行合理补偿。基于实际的新能源出力和负荷场景，通过现货模拟测算了不同储能的收益及未回收容量成本，并基于不同时长储能对系统缺供负荷概率曲线的影响测算了各时长储能的容量折损系数以及储能应补偿的容量电价。在给定的市场模拟环境下，计算得到1 h储能、2 h储能、4 h储能的等效容量分别相当于31%、40%、56%的常规机组容量，以及分别应得79元/(kW年)、102.8元/(kW年)、144.4元/(kW年)的容量补偿收益，并分析了考虑现货环境的容量补偿收益对不同时长储能成本回收的影响。基于容量补偿对储能发展的有益效果，本文建议在市场发展初期采用含储能参与的容量成本补偿机制，通过提供长期稳定的价格信号激励储能发展。待电力市场运转成熟后，再探索建设储能参与的全体系市场，充分反映储能的能量价值、快速响应价值以及容量价值。皇甫奋宇，等 现货环境下的储能容量成本回收机制研究 -45-参考文献 1 ERDIWANSYAH,MAHIDIN,HUSIN H,et al.A critical review of the integration of renewable energy sources with various technologiesJ.Protection and Control of Modern Power Systems,2021,6(1):37-54.2 文劲宇,周博,魏利屾.中国未来电力系统储电网初探J.电力系统保护与控制,2022,50(7):1-10.WEN Jinyu,ZHOU Bo,WEI Lishen.Preliminary study on an energy storage