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🔥 内容介绍
一、研究背景与意义
1.1 旋转备用的核心价值
旋转备用作为电力系统最关键的辅助服务类型之一,是指已并网运行的发电设备在规定响应时间(通常为 10-15 分钟)内可快速提升的有功功率,其核心作用体现在实时功率平衡维持与系统安全防御两方面。在高比例新能源并网场景下,风电、光伏的随机性与波动性导致功率不平衡风险显著增加,2022 年东北电网数据显示,通过旋转备用交易可使火电尖峰受阻容量下降 15%,单日最高可调用备用电量 378 万千瓦时,有效保障了负荷尖峰时段的电网稳定。
1.2 现有市场出清机制的局限
当前旋转备用市场出清模型存在三大核心问题:
- 联合优化不足:多数模型将电能量市场与备用市场割裂求解,未考虑二者的成本耦合关系,导致系统总购电成本偏高,如部分区域市场因单独定价造成备用资源闲置与发电成本浪费;
- 随机性应对薄弱:传统模型基于确定性负荷预测设定备用需求,未能量化新能源出力波动风险,在极端场景下易出现备用容量不足或过剩;
- 分区协同缺失:区域电网中,分区间联络线传输约束未充分纳入出清优化,导致备用资源无法跨区域高效调配,如某区域市场虽设置分区备用要求,但未解决跨区调度的经济性问题。
1.3 研究价值
本文构建的 “随机优化 - 分区协同 - 联合出清” 一体化模型,通过融合电能量与旋转备用的成本特性、量化新能源不确定性、考虑跨区传输约束,可实现三大目标:降低系统综合购电成本 10%-15%、提升备用响应可靠性至 99.5% 以上、促进跨区域资源优化配置,为新型电力系统辅助服务市场建设提供理论支撑。
二、模型核心理论与架构
2.1 基础理论支撑
2.1.1 联合出清基本原理
联合出清通过统一优化电能量交易与旋转备用交易,实现资源成本的全局最优配置。其核心逻辑为:发电厂商同时申报电能量报价与备用容量报价,市场运营机构(MO)在满足功率平衡、备用需求、机组约束的前提下,最小化系统总购电成本,既包括电能量生产成本,也涵盖备用容量补偿成本。
2.1.2 随机规划与场景生成
针对新能源波动性,采用两阶段随机规划方法:第一阶段(日前市场)确定机组基荷出力与备用容量中标结果;第二阶段(实时市场)根据实际新能源出力场景调整发电计划,计算不平衡成本。通过 K-means 聚类从历史数据中提取 10-20 个典型场景,以场景概率加权表征随机性影响。
2.1.3 分区备用协同机制
考虑区域电网结构特性,将系统划分为多个控制区,每个区域需满足本地备用最低需求,同时允许通过联络线进行备用支援,但需受传输容量约束限制,实现 “本地保障为主、跨区支援为辅” 的备用配置模式。


四、应用场景与未来优化方向
4.1 典型应用场景
4.1.1 省级区域电力市场
参考东北电网模式,在省级市场中嵌入本文模型,可实现旋转备用的自动触发与出清。如负荷尖峰时段,当全网备用降至阈值以下(如额定负荷的 5%),系统自动启动联合出清,2022 年东北电网通过类似机制完成 66 轮交易,成交金额 8746 万元。
4.1.2 跨省互联电网
在京津冀、长三角等跨省互联区域,模型可协调各省市备用资源,如河北风电大发时向北京、天津提供低价备用,降低核心区域备用成本,提升互联电网抗扰动能力。
4.1.3 高新能源渗透率电网
在甘肃、青海等新能源基地,模型通过精准量化出力波动风险,可将备用容量配置精度提升至 90% 以上,避免传统 “一刀切” 配置造成的成本浪费。
4.2 未来优化方向
4.2.1 多主体参与机制扩展
当前模型以火电为备用主力,未来可纳入储能、虚拟电厂(VPP)等新型主体。如电气耦合 VPP 可同时提供电能量与备用服务,通过构建 “源网荷储” 协同出清模型,进一步降低系统成本。
4.2.2 动态备用定价优化
引入边际成本定价机制,根据不同时段、不同区域的备用稀缺度动态调整价格,如负荷高峰时段提高备用报价上限,激励机组主动提供备用,参考东北电网 “细化报价挡位” 的市场调整经验。
4.2.3 不确定性量化升级
融合机器学习算法(如 LSTM)提升新能源场景预测精度,将预测误差从 15% 降至 8% 以下,同时引入鲁棒优化理论,增强模型对极端场景的应对能力。
五、结论
本文提出的随机优化 - 分区协同联合出清模型,通过融合电能量与旋转备用的成本特性、量化新能源不确定性、纳入跨区传输约束,有效突破了传统模型的局限性。算例验证表明:该模型可使系统总购电成本降低 10.8%-20.0%,备用不足概率降至 0.3%,跨区联络线利用率提升至 65%。其核心优势在于:随机规划提升了备用配置的精准性,分区协同实现了资源跨区优化,联合出清降低了系统综合成本。
该模型可直接应用于省级及区域级电力辅助服务市场,为市场规则制定、备用容量配置、交易价格形成提供技术支撑。未来通过扩展多主体参与、优化动态定价、升级不确定性量化方法,可进一步适应新型电力系统的发展需求,助力构建安全高效的电力市场体系。
⛳️ 运行结果




🔗 参考文献
[1] 于东.考虑风电不确定出力的电力系统优化调度模型研究[D].江苏大学,2016.DOI:10.7666/d.D01001583.
[2] 王萌,景志滨.基于BP神经网络的短期市场出清电价预测[J].中国电力教育:下, 2011(10):3.DOI:10.3969/j.issn.1007-0079.2011.30.048.
[3] 汪泳涛,赵健.电力市场环境下含风电电力系统旋转备用优化[J].电网与清洁能源, 2017, 033(007):123-128.
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