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【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

美国劳伦斯伯克利2019-02-10 12:41:45


分布式能源?

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)。


图1. 有效控制区域能源系统需要兼顾发电侧的分布式能源以及用电测的用能灵活度


最新成果展示


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,以往的方案大多需要一些额外的激励措施或中央调控,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。



“鸭子曲线”的案例分析


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。


结语



分布式能源发展的路到底怎么走,是如今电网智能化、信息化、绿色化所亟待解决的问题。优化零售方的售电方案优化策略,提供了新的角度探索如何促进分布式能源的有效并网。工具包的开发和应用可以更有效的将解决方案落到实处,更快产生环保经济效益。 


【1】   Ming Jin, Wei Feng,Chris Marnay, Costas Spanos, “Microgrid to enable optimaldistributed energy retail and end-user demand response”, Applied Energy(2017),  doi: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.05.103

【2】   Ming Jin, Wei Feng, Ping Liu,Chris Marnay, Costas Spanos, “MOD-DR: Microgrid optimal dispatch with demandresponse”, Applied Energy, 187, 758 - 776 (2017)



论文联系人: 

Ming Jin (jinming@berkeley.edu) 

或 Wei Feng (weifeng@lbl.gov )


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