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分布式能源在全球經(jīng)濟和能源系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)型過程中起到了重要作用，聚合的分布式能源可被作為虛擬電廠(virtual power plant，VPP) 在電力市場中提供輔助調(diào)頻服務(wù)，應(yīng)對低碳經(jīng)濟下大規(guī)?？稍偕茉床⒕W(wǎng)導致的電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的挑戰(zhàn)。為了挖掘虛擬電廠的市場價值，經(jīng)濟激勵包括創(chuàng)造價值以及分配利潤環(huán)節(jié)。
本文來源：微信公眾號 全球能源互聯(lián)網(wǎng)期刊
由于光伏發(fā)電的間歇性以及居民負荷的隨機性，本文中虛擬電廠所指的聚合居民側(cè)系統(tǒng)具有更為復雜和不確定的行為。針對虛擬電廠的特性，本文提出了其在調(diào)頻輔助服務(wù)市場創(chuàng)造最大利潤的競標策略，以及反映合作真實價值的收益分配方案，為激發(fā)VPP的潛在價值提供了一條途徑。
文章亮點
1）在創(chuàng)造價值環(huán)節(jié)，提出了將電池循環(huán)壽命模型嵌入虛擬電廠單獨調(diào)頻競標模型和與風電合作聯(lián)合競標模型的策略；
2）在分配合作剩余價值環(huán)節(jié)，提出了基于Nash–Harsanyi 討價還價解并量化談判力來反映VPP對合作真實貢獻的利潤分配模型。
主要內(nèi)容
為了挖掘虛擬電廠的市場價值，在創(chuàng)造價值環(huán)節(jié)，電池頻繁充放電加速電池老化造成的壽命衰減成本不可忽視，本文提出將電池循環(huán)壽命模型嵌入虛擬電廠單獨調(diào)頻競標模型和與風電合作聯(lián)合競標模型的目標函數(shù)中，考慮電池損耗成本的前提下獲得合理收益。在分配合作剩余價值環(huán)節(jié)，本文提出通過求解討價還價博弈模型的Nash–Harsanyi 討價還價解來反映虛擬電廠對合作的真實貢獻。該博弈模型中的合作剩余、效用函數(shù)、談判不一致點以及談判力均來自創(chuàng)造價值環(huán)節(jié)相關(guān)結(jié)果。
?圖1 虛擬電廠的組成及探索其在調(diào)頻市場價值的步驟
圖2表示所提模型的優(yōu)勢。場景2中VPP與風電合作獲得的利潤達到所有場景中最大值673澳元。在儲能電池損耗方面，由于儲能電池參與調(diào)頻產(chǎn)生更多的充放電循環(huán)導致?lián)p耗成本增大。場景1（a）不考慮儲能電池損耗，雖然比場景1（b）考慮儲能電池損耗的調(diào)頻收益高，但是更大的儲能電池損耗反而使利潤驟減。因此，在競標模型中考慮電池損耗成本可以避免以高電池損耗為代價高估調(diào)頻收益。在與風電合作中，與風電的互補作用使儲能電池減少充放，所以場景2的儲能電池損耗成本最低。
?圖2各場景下虛擬電廠利潤分解對比
談判力是基于Nash-Harsanyi討價還價解的利潤分配策略中非常重要的特征，這一指標反映了虛擬電廠的合作貢獻。圖3中，賦予邊際貢獻指標和精確度指標相同權(quán)重時，虛擬電廠和風電的談判力分別為65.5%和34.5%。就邊際貢獻指標而言，虛擬電廠得分96%代表在合作增加的收益和減少的成本中邊際貢獻更大。準確度指標方面，風電間歇性出力特征導致得分81%，低于虛擬電廠得分為100%的精準度?？傊摲峙洳呗酝ㄟ^虛擬電廠較高的談判力反映出其真實的合作貢獻，從而使其在利潤分配中獲得與貢獻匹配的合理份額，進一步激勵VPP參與合作調(diào)頻。
?圖3談判力影響因素分析
談判力和風險偏好系數(shù)都能夠反應(yīng)參與者的特征并影響分配結(jié)果，圖4左側(cè)表示談判力對分配利益的影響，可看出隨著VPP談判力從10%增加至90%，虛擬電廠所獲分配利潤占合作剩余的比例從10%增加至90%，這表明談判力越高分配利潤越大。圖4右側(cè)表示風險偏好系數(shù)對分配利益的影響，可看出風險偏好系數(shù)的變化并未影響利潤分配結(jié)果的比例。所以，任何參與者并不能通過謊報自身風險偏好系數(shù)而增加分配收益。
?圖4合作剩余分配比例與談判力和風險偏好的關(guān)系
本文作者：陳雯1,孫榮峰2,邱靖1,2*,柴慶冕3
（1．悉尼大學電氣與信息工程學院；2.齊魯工業(yè)大學（山東省科學院），山東省科學院能源研究所，山東省生物質(zhì)氣化技術(shù)重點實驗室；3. 新南威爾士大學電氣工程與通信學院）
本文引文信息
陳雯，孫榮峰，邱靖，等. 考慮電池壽命的虛擬電廠調(diào)頻競標模型及合作利潤分配策略[J]. 全球能源互聯(lián)網(wǎng)，2020，3(4)：374-384.
CHEN Wen, SUN Rongfeng, QIU Jing, et al. Profit allocation and frequency regulation bidding strategy of virtual power plant considering battery cycle life [J]. Journal of Global Energy Interconnection, 2020, 3(4): 374-384 (in Chinese).
本文來源：微信公眾號 全球能源互聯(lián)網(wǎng)期刊
由于光伏發(fā)電的間歇性以及居民負荷的隨機性，本文中虛擬電廠所指的聚合居民側(cè)系統(tǒng)具有更為復雜和不確定的行為。針對虛擬電廠的特性，本文提出了其在調(diào)頻輔助服務(wù)市場創(chuàng)造最大利潤的競標策略，以及反映合作真實價值的收益分配方案，為激發(fā)VPP的潛在價值提供了一條途徑。
文章亮點
1）在創(chuàng)造價值環(huán)節(jié)，提出了將電池循環(huán)壽命模型嵌入虛擬電廠單獨調(diào)頻競標模型和與風電合作聯(lián)合競標模型的策略；
2）在分配合作剩余價值環(huán)節(jié)，提出了基于Nash–Harsanyi 討價還價解并量化談判力來反映VPP對合作真實貢獻的利潤分配模型。
主要內(nèi)容
為了挖掘虛擬電廠的市場價值，在創(chuàng)造價值環(huán)節(jié)，電池頻繁充放電加速電池老化造成的壽命衰減成本不可忽視，本文提出將電池循環(huán)壽命模型嵌入虛擬電廠單獨調(diào)頻競標模型和與風電合作聯(lián)合競標模型的目標函數(shù)中，考慮電池損耗成本的前提下獲得合理收益。在分配合作剩余價值環(huán)節(jié)，本文提出通過求解討價還價博弈模型的Nash–Harsanyi 討價還價解來反映虛擬電廠對合作的真實貢獻。該博弈模型中的合作剩余、效用函數(shù)、談判不一致點以及談判力均來自創(chuàng)造價值環(huán)節(jié)相關(guān)結(jié)果。
?圖1 虛擬電廠的組成及探索其在調(diào)頻市場價值的步驟
圖2表示所提模型的優(yōu)勢。場景2中VPP與風電合作獲得的利潤達到所有場景中最大值673澳元。在儲能電池損耗方面，由于儲能電池參與調(diào)頻產(chǎn)生更多的充放電循環(huán)導致?lián)p耗成本增大。場景1（a）不考慮儲能電池損耗，雖然比場景1（b）考慮儲能電池損耗的調(diào)頻收益高，但是更大的儲能電池損耗反而使利潤驟減。因此，在競標模型中考慮電池損耗成本可以避免以高電池損耗為代價高估調(diào)頻收益。在與風電合作中，與風電的互補作用使儲能電池減少充放，所以場景2的儲能電池損耗成本最低。
?圖2各場景下虛擬電廠利潤分解對比
談判力是基于Nash-Harsanyi討價還價解的利潤分配策略中非常重要的特征，這一指標反映了虛擬電廠的合作貢獻。圖3中，賦予邊際貢獻指標和精確度指標相同權(quán)重時，虛擬電廠和風電的談判力分別為65.5%和34.5%。就邊際貢獻指標而言，虛擬電廠得分96%代表在合作增加的收益和減少的成本中邊際貢獻更大。準確度指標方面，風電間歇性出力特征導致得分81%，低于虛擬電廠得分為100%的精準度?？傊摲峙洳呗酝ㄟ^虛擬電廠較高的談判力反映出其真實的合作貢獻，從而使其在利潤分配中獲得與貢獻匹配的合理份額，進一步激勵VPP參與合作調(diào)頻。
?圖3談判力影響因素分析
談判力和風險偏好系數(shù)都能夠反應(yīng)參與者的特征并影響分配結(jié)果，圖4左側(cè)表示談判力對分配利益的影響，可看出隨著VPP談判力從10%增加至90%，虛擬電廠所獲分配利潤占合作剩余的比例從10%增加至90%，這表明談判力越高分配利潤越大。圖4右側(cè)表示風險偏好系數(shù)對分配利益的影響，可看出風險偏好系數(shù)的變化并未影響利潤分配結(jié)果的比例。所以，任何參與者并不能通過謊報自身風險偏好系數(shù)而增加分配收益。
?圖4合作剩余分配比例與談判力和風險偏好的關(guān)系
本文作者：陳雯1,孫榮峰2,邱靖1,2*,柴慶冕3
（1．悉尼大學電氣與信息工程學院；2.齊魯工業(yè)大學（山東省科學院），山東省科學院能源研究所，山東省生物質(zhì)氣化技術(shù)重點實驗室；3. 新南威爾士大學電氣工程與通信學院）
本文引文信息
陳雯，孫榮峰，邱靖，等. 考慮電池壽命的虛擬電廠調(diào)頻競標模型及合作利潤分配策略[J]. 全球能源互聯(lián)網(wǎng)，2020，3(4)：374-384.
CHEN Wen, SUN Rongfeng, QIU Jing, et al. Profit allocation and frequency regulation bidding strategy of virtual power plant considering battery cycle life [J]. Journal of Global Energy Interconnection, 2020, 3(4): 374-384 (in Chinese).
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