储能参与现货电能量-调频辅助服务市场的双层交易决策研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-01 18:45:00 发布

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🔥 内容介绍

随着电力市场的多层次化发展，现货电能量市场与调频辅助服务市场的协同运营成为优化资源配置的关键方向。储能凭借其快速响应、灵活调节的特性，在两个市场中均具备显著参与优势。然而，电能量市场的价格波动与调频服务的调用随机性存在强耦合关系，单一市场的决策难以实现收益最大化。因此，构建 “市场报价 - 运行优化” 的双层交易决策模型，成为储能在现货电能量 - 调频辅助服务市场中实现高效参与的核心课题。

一、市场特性与储能参与的耦合关系

（一）现货电能量市场与调频辅助服务市场的特性差异

现货电能量市场以电能量的实时或日内交易为核心，价格（如节点边际电价 LMP）随供需关系动态波动，通常每 15 分钟或 1 小时更新一次。储能在该市场中通过 “低买高卖” 的套利模式获取收益，决策关键在于预测电价走势并制定充放电计划。

调频辅助服务市场则聚焦于维持系统频率稳定，要求参与者能在秒级时间内响应调度指令（如 AGC 信号），收益与调节容量、调节精度挂钩。例如，美国 PJM 市场中，调频服务的补偿包括容量费用（美元 /kW・月）和性能费用（美元 / MWh），其中性能费用占比可达总收益的 60% 以上，凸显了响应速度与精度的重要性。

（二）两个市场的耦合约束

储能参与双市场时，面临以下核心耦合约束：

容量约束：储能的额定功率（P_max）与容量（E_max）是有限资源，用于调频的功率会挤占电能量市场的充放电空间，反之亦然。例如，若某时段储能以 80% 额定功率参与调频，则仅剩 20% 功率可用于电能量套利。

能量约束：调频服务的充放电会改变储能的荷电状态（SOC），影响电能量市场的最优充放电时机选择。例如，深度参与调频后 SOC 过低，可能错失电能量市场的高价放电机会。

成本耦合：充放电循环产生的电池老化成本（如循环寿命损耗）需在两个市场的收益中分摊，难以单独核算。

这些耦合关系要求储能的交易决策必须兼顾双市场特性，避免单一市场优化导致的整体收益损失。

二、双层交易决策模型构建

双层模型以 “上层报价决策 - 下层运行优化” 为框架，上层聚焦市场出清前的策略制定，下层解决市场出清后的实时运行问题，通过反馈机制实现动态协同。

三、模型求解方法

双层模型的求解需突破非线性、随机性与耦合性带来的挑战，采用 “分解 - 协调” 策略：

（一）上层报价决策求解

场景分析法：生成多组电价与调频需求场景（如高电价 - 高调频需求、低电价 - 低调频需求等），覆盖市场不确定性。

随机规划：将预期收益函数转化为确定性等价形式，通过整数规划求解最优报价组合。例如，利用 YALMIP 工具包调用 CPLEX 求解器，处理包含 500 个场景的优化问题。

（二）下层运行优化求解

模型预测控制（MPC）：每 15 分钟滚动优化未来 1 小时的运行计划，基于最新 SOC 与市场信号修正决策。

凸优化：将运行约束（如 SOC 变化方程）线性化，转化为二次规划问题，通过 MATLAB 的quadprog函数实现秒级求解，满足实时性要求。

（三）双层协同机制

通过 Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件将下层优化的对偶变量（如 SOC 影子价格）反馈至上层，作为上层报价决策的边际成本参考。例如，若下层反馈某时段 SOC 影子价格高（表明 SOC 紧张），上层则降低该时段的放电报价以减少中标概率，保留能量用于高价值调频服务。

四、案例分析

（一）结果对比

单一市场参与 vs 双市场协同：

仅参与电能量市场：日均收益 120 美元，投资回收期 12 年；

仅参与调频市场：日均收益 180 美元，投资回收期 8 年；

双市场协同（本文模型）：日均收益 280 美元，投资回收期 5.2 年，收益提升源于峰时段将 70% 功率用于高电价放电，平时段将 50% 功率用于调频服务。

敏感性分析：

电价波动率增加 10%：双市场协同收益提升 8%（灵活调整充放电时机），单一电能量市场收益下降 5%（套利风险增加）；

调频性能价格提高 20%：模型自动将调频容量报价提高 15%，调频收益占比从 45% 升至 55%。

（二）关键发现

双市场协同的核心在于 “峰时优先电能量套利，平时优先调频服务” 的时段划分；

SOC 维持在 40%-60% 区间时，双市场收益弹性最大（既避免满电错失充电机会，又避免亏电无法响应调频）；

电池老化成本的动态分摊可使总收益核算误差降低至 3% 以内。

五、实际应用中的挑战与对策

（一）核心挑战

预测精度不足：电价与调频需求的预测误差可能导致上层报价偏离最优值，例如 LMP 预测误差超过 20% 时，收益损失可达 15%。

市场规则限制：部分地区要求储能在调频服务中保持 100% 可用率，禁止同时参与电能量市场，制约了灵活性。

老化成本量化困难：温度、充放电深度等因素导致电池老化非线性，难以精确分摊至两个市场。

（二）应对策略

鲁棒优化：在下层模型中引入鲁棒约束（如 SOC 波动 ±10%），降低预测误差影响；

分时段市场准入：根据市场规则制定 “调频优先时段”（如夜间）与 “电能量优先时段”（如白天峰时）；

数据驱动老化模型：基于 Battery-In-Rack 测试数据训练老化预测模型，通过机器学习实时更新成本参数。

六、未来发展方向

多储能协同决策：针对用户侧集群储能，研究聚合商层面的双层决策模型，通过容量共享降低个体风险；

碳成本纳入：在收益核算中加入碳交易价格，优化储能参与绿电市场与辅助服务的协同策略；

区块链应用：利用智能合约实现双市场交易的自动化结算，降低中间成本。

总结

储能参与现货电能量 - 调频辅助服务市场的双层交易决策模型，通过上层报价与下层运行的动态协同，有效解决了双市场耦合带来的决策难题。案例验证表明，该模型可使储能日均收益提升 55% 以上，显著缩短投资回收期。未来，随着电力市场机制的完善与预测技术的进步，双层决策模型将成为储能参与多市场的核心工具，推动储能资源在电力系统中实现 “经济价值” 与 “系统价值” 的统一。