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近年來，全球正大力發(fā)展分布式可再生能源發(fā)電，但其隨機(jī)性和間歇性的特點(diǎn)使得并網(wǎng)面臨巨大挑戰(zhàn)，導(dǎo)致棄風(fēng)、棄光率居高不下。如何提高新能源利用率成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。需求響應(yīng)（Demand Response, DR）作為一種靈活性資源參與電力系統(tǒng)的調(diào)峰和備用，通常被認(rèn)為是儲(chǔ)能設(shè)備的低成本替代，充分挖掘DR潛力，通過DR來適應(yīng)可再生能源發(fā)電大規(guī)模接入系統(tǒng)，將成為未來智能電網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)。

分布式發(fā)電技術(shù)的發(fā)展為DR的實(shí)施提供了有利的應(yīng)用平臺(tái)。當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)意外事件時(shí)，通過采用先進(jìn)的測(cè)量技術(shù)和通信系統(tǒng)，需求側(cè)資源能夠及時(shí)做出反饋，調(diào)整用電需求，實(shí)現(xiàn)源荷之間的供需平衡。同時(shí)將DR項(xiàng)目納入電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度中，能夠達(dá)到削峰填谷、節(jié)能減排等效果。

當(dāng)前形勢(shì)下，國(guó)內(nèi)外已有諸多學(xué)者對(duì)計(jì)及DR的優(yōu)化調(diào)度問題進(jìn)行了研究。

在國(guó)內(nèi)，有學(xué)者以最大消納風(fēng)電和系統(tǒng)運(yùn)行成本最小為目標(biāo)，建立了計(jì)及大規(guī)模風(fēng)電和需求響應(yīng)參與的電力系統(tǒng)隨機(jī)調(diào)度模型，用以解決風(fēng)電出力的不確定性；有學(xué)者利用分布式系統(tǒng)內(nèi)部需求側(cè)負(fù)荷來解決電力市場(chǎng)交易時(shí)所面臨的新能源出力波動(dòng)問題，證明了對(duì)負(fù)荷進(jìn)行調(diào)度，能夠很好地抵消新能源機(jī)組的隨機(jī)性，使系統(tǒng)獲得更高收益。

國(guó)外電力市場(chǎng)較國(guó)內(nèi)更為開放，其研究目標(biāo)更多地聚焦在緊急需求響應(yīng)、能量市場(chǎng)等方面。有學(xué)者提出了一種DR資源對(duì)系統(tǒng)短期充裕性影響分析的評(píng)估模型，研究了緊急需求響應(yīng)在削減高峰負(fù)荷、提高負(fù)載因數(shù)等方面取得的成效，說明了DR資源能夠有效提高系統(tǒng)的可靠性；有學(xué)者分析了輔助服務(wù)DR項(xiàng)目在n-k安全約束機(jī)組組合中的應(yīng)用，作為一種備用方式，因其平抑新能源波動(dòng)性的快速響應(yīng)優(yōu)勢(shì)，得到了一定應(yīng)用。

目前，我國(guó)正在進(jìn)行電力市場(chǎng)改革，電價(jià)及激勵(lì)政策尚未完善，有必要針對(duì)中國(guó)具體國(guó)情，將DR資源納入日前調(diào)度計(jì)劃，加強(qiáng)需求側(cè)與供電側(cè)的互動(dòng)，提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和可靠性。

此外，大多數(shù)調(diào)度策略在優(yōu)化管理過程中并沒有深入研究系統(tǒng)內(nèi)不確定因素導(dǎo)致的收益風(fēng)險(xiǎn)。投資組合理論等風(fēng)險(xiǎn)度量方法可用于權(quán)衡資產(chǎn)收益和風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系，且已在電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

• 有學(xué)者詳細(xì)歸納了隨機(jī)規(guī)劃模型中常用的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，包括利潤(rùn)方差法、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（Value-at-Risk, VaR）法、條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（Conditional Value-at-Risk, CVaR）法等。其中CVaR作為一種有效的風(fēng)險(xiǎn)度量手段已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理。
• 有學(xué)者采用CVaR方法，提出了基于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的優(yōu)化運(yùn)行框架，以提高風(fēng)電等隨機(jī)性電源接入后系統(tǒng)在電力市場(chǎng)中的收益。
• 有學(xué)者為了提高分布式電源和DR接入系統(tǒng)的收益，根據(jù)不確定性隨機(jī)變量的分布信息，利用CVaR建立系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。
• 有學(xué)者計(jì)及了可再生能源出力及市場(chǎng)電價(jià)不確定性，搭建了風(fēng)險(xiǎn)約束的隨機(jī)規(guī)劃模型，將CVaR風(fēng)險(xiǎn)作為約束條件，對(duì)系統(tǒng)面臨的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行約束，進(jìn)而提高系統(tǒng)運(yùn)行可靠性。

但CVaR方法在應(yīng)用過程中需滿足不確定性隨機(jī)變量服從某一確定分布，這與實(shí)際應(yīng)用不符。在工程實(shí)際中，存在新能源出力和電價(jià)等不確定因素，而且由于環(huán)境、市場(chǎng)以及預(yù)測(cè)技術(shù)的限制，很難獲得其分布的準(zhǔn)確信息，一般只能掌握其部分信息。因此，用以描述隨機(jī)變量的分布本身也具有不確定性，導(dǎo)致CVaR理論在評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)過程中產(chǎn)生不可忽視的誤差，這也限制了CVaR理論的應(yīng)用，CVaR對(duì)只掌握部分隨機(jī)變量分布信息的情況并不適用。

東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院、內(nèi)蒙古電力培訓(xùn)中心、國(guó)網(wǎng)吉林省電力有限公司長(zhǎng)春供電公司、國(guó)網(wǎng)四川省電力公司廣安供電公司的研究人員在已有研究基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出了基于最差條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（Worst-case Conditional Value-at-Risk，WCVaR）理論的收益-風(fēng)險(xiǎn)組合優(yōu)化調(diào)度模型，利用WCVaR理論處理不確定性隨機(jī)變量分布信息不完全問題，進(jìn)而量化可再生能源出力、負(fù)荷以及市場(chǎng)電價(jià)不確定性給資源調(diào)度管理帶來的低收益風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，將需求響應(yīng)和可靠性指標(biāo)融入日前調(diào)度模型中，協(xié)調(diào)解決發(fā)電側(cè)和需求側(cè)的供需互動(dòng)問題，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)和可靠運(yùn)行。通過仿真算例驗(yàn)證了所提模型的可行性和有效性。

圖1 計(jì)及DR的日前調(diào)度計(jì)劃框架

圖2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

研究者通過模型求解和算例分析得出以下結(jié)論：

• 1）新能源出力、負(fù)荷以及電價(jià)的不確定性大大增加了系統(tǒng)低收益風(fēng)險(xiǎn)，利用WCVaR建立的收益-風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)不確定性隨機(jī)變量產(chǎn)生的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，更直觀地描述收益與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，為系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商制定能量分配策略提供參考。
• 2）所提模型在日前調(diào)度基礎(chǔ)上融入需求響應(yīng)項(xiàng)目，建立供需互動(dòng)機(jī)制，在一定程度上能夠降低系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，最大化運(yùn)行收益。
• 3）模型中引入了可靠性指標(biāo)，并通過期望停電損失將可靠性指標(biāo)轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性與安全性的有效統(tǒng)一。
• 4）為避免確定性概率分布在評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)時(shí)存在的誤差，在隨機(jī)變量部分分布信息已知情況下建立的WCVaR指標(biāo)，更能真實(shí)反映系統(tǒng)的實(shí)際收益風(fēng)險(xiǎn)，且經(jīng)Lagrange理論簡(jiǎn)化的模型具有線性規(guī)劃形式，理論上可保證其同解性，易于計(jì)算實(shí)現(xiàn)，有一定的應(yīng)用價(jià)值。

以上研究成果發(fā)表在2020年第3期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》，論文標(biāo)題為“供需互動(dòng)分布式發(fā)電系統(tǒng)收益-風(fēng)險(xiǎn)組合優(yōu)化建模及其可靠性分析”，作者為張虹、侯寧、葛得初、勇天澤、陳剛。