【论文发表】价格调控优化成为分布式能源并网福音-弃风弃光成为过去式

所谓“分布式能源”（distributed energy resources）是指分布在用户端的能源综合利用系统，包括一次能源（如气体燃料）、可再生能源和二次能源（如热、电、冷联产）。分布式能源的有效利用能够提高梯级能源利用的灵活性和安全性，并且有效降低长距离输送能源的损失和CO2排放量。

分布式能源并网存在诸多挑战，比如风、光发电的“不可控”会对输电网安全稳定运行带来影响。如何促进分布式能源有效并网？现在的技术包括微网技术 (microgrid)，旨在通过能量管理维持功率的局部优化和平衡；智能电网 (smart grid)，通过电网运行和控制的信息化改善能源的利用效率。最近几年，分布式能源零售（energy retail）成为可能：零售商可以对设备所发的电、冷、热源进行定价，而用户可以从零售商买电满足能源需求（图1）。

最近一篇发表在应用能源杂志 (Applied Energy)的文章 “Microgrid to enable optimal distributed energy retail and end-userdemand response” 【1】提出了 “如何对分布式能源零售定价” 并且同时“如何协调调度发电”的最优方案MR-POD，以达到经济效益最大化并维护电网稳定的目的（图2）。与以往所提出的解决方案不同之处的在于，，这对于独立的用户来讲并不可行，而通过价格调控是经济学中常见并且有效的方式，可以达到市场稳定平衡，所以适用面更广，效果更明显。

图2. 微网的运行示意图：最新的研究核心在于如何调度（Optimal dispatch）并且如何定价（Optimal energy retail）

具体来讲，零售商通过对未来24小时天气、微电网的设备状态和电网的批发电价的预测，估算发电成本、可再生能源的分时电量、及用户的需求响应潜力。这些信息作为优化问题的输入，目标是增加零售商的收益和降低碳排放，而要求则是微网的供求平衡和稳定性。优化得到的则是零售电、冷、热的价格，同时如何分时调配分布式能源如热、电联产和储能设备。优化的价格提前24小时公布给用户，而设备的调度方案则在当天执行并根据当时情况进行微调。

图3. 分布式能源零售的关键步骤，包括数据获取，预测分析，统筹优化，价格公示，和当天的运行控制。

对于优化环节，研究提出的方案基于三点关键创新：

1.    建立分布式能源，包括电、热、冷出力技术的有效模型

2.    分析用户能源需求对价格的弹性响应

3.    提出能源价格规划的方案以保证竞争力和有效的需求调控

研究的成果在于，零售商知道应根据具体情况调整电价，但拿不准该如何调整，调整到多少算合适？价高了，不行；低了，也不行。研究提出了制定最佳电价的方法，在保证收益的同时维护了电网的稳定。

文章对于加州的能源现状进行了案例分析。“鸭子曲线”是加州独立系统运营商（CAISO）指出的由于可再生能源并网所产生的现象。由于中午阳光充足，太阳能发电过剩，导致净电力负荷（电力需求减去电力制造）显著下降，增加供需平衡的维持难度，进而影响整个电网的稳定（图4）。现有的“弃风”、“弃电”措施虽然可以短暂维持稳定，但长期来说增加能源浪费，并且经济性无法保障。

图4. “鸭子曲线”指出可再生能源对电网稳定性的潜在影响。

针对此现象，研究所提出的MR-POD提供了相应的最优策略。优化后的售电价格在正午达到最低，以促进用户用能。同时调控相应的设备正午时间降低出力，并且储能设备进行充电，吸收多余的产能，用以在晚上释放能量降低能源消耗。实验表明，MR-POD的解决方案有效的利用了分布式能源的灵活性和用户端的弹性需求，可以解决未来的“弃风”“弃电”问题，进而有效的促进可再生能源的并网。