高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着全球对清洁能源的迫切需求，高比例可再生能源接入电力系统已成为必然趋势。以风能、太阳能为代表的可再生能源具有间歇性、波动性特点，给电力系统的稳定运行带来了巨大挑战，调峰需求随之剧增。准确量化调峰成本并合理分摊，对保障电力系统经济、可靠运行，推动可再生能源持续发展至关重要。本文聚焦高比例可再生能源电力系统，深入研究调峰成本量化方法与分摊模型构建，旨在为电力市场运营提供科学决策依据。

二、高比例可再生能源电力系统调峰成本构成

2.1 传统电源调峰成本

1. 火电机组

   ：为适应可再生能源出力波动，火电机组需频繁调整出力。在此过程中，机组启停会产生额外的启动成本，涵盖燃料消耗、设备损耗等；深度调峰时，偏离最优工况导致效率降低，燃料成本增加，设备磨损加速，维修成本上升。例如，某 300MW 火电机组启动一次，燃料及设备损耗成本可达数十万元，深度调峰每降低 1% 出力，燃料单耗增加约 0.5g/kWh。

2. 水电机组

   ：参与调峰时，水电机组可能因频繁启停或改变出力，导致水轮机磨损加剧，维护周期缩短、维护成本提高。同时，为配合系统调峰，可能牺牲部分发电效益，产生机会成本。如丰水期为平衡风电波动，部分水电站需限制发电，损失的发电收益即为机会成本的一部分。

2.2 储能系统调峰成本

1. 投资成本

   ：储能设备购置费用高昂，以锂离子电池储能系统为例，当前单位容量投资成本约为 1000 - 1500 元 /kWh。大规模储能系统建设需巨额资金投入，且考虑设备使用寿命，一般为 5 - 10 年，需逐年分摊投资成本。

2. 运行维护成本

   ：储能系统运行过程中，电池管理系统需持续监控电池状态，确保安全稳定运行，这涉及设备维护、软件升级等费用。此外，电池在充放电循环中存在容量衰减，更换电池模块成本不容忽视。通常，储能系统年运行维护成本约占投资成本的 3% - 5%。

2.3 需求侧响应调峰成本

1. 激励成本

   ：为引导用户参与需求侧响应，电力公司需提供经济激励，如峰谷电价差、直接补偿等。峰谷电价差设置需综合考虑用户用电习惯、负荷弹性等因素，若设置不合理，难以有效调动用户积极性；直接补偿则需根据用户削减或转移负荷量精确计算，增加了运营成本。

2. 通信与监测成本

   ：实现需求侧响应，需搭建通信网络实时采集用户用电信息，部署监测设备确保用户负荷调控到位，这些通信与监测设备的建设、运维费用构成了需求侧响应调峰成本的一部分。

三、调峰成本量化方法

3.1 传统电源调峰成本量化

1. 火电机组调峰成本模型

   ：采用基于成本函数的方法，考虑启动成本、燃料成本和维修成本。启动成本可根据机组类型、启动方式及历史数据统计确定；燃料成本与机组出力、煤耗曲线相关，通过建立燃料消耗与出力的函数关系计算；维修成本则依据设备磨损程度与维修周期，以设备折旧模型为基础进行估算。例如，某火电机组启动成本 C_start = a + b×n（a 为固定启动费用，b 为每次启动额外费用，n 为启动次数），燃料成本 C_fuel = ∫[P_min, P_max] f (P)×p×dP（f (P) 为煤耗率与出力 P 的函数，p 为燃料价格），维修成本 C_maintenance = k×ΔP×t（k 为单位出力变化单位时间的维修成本增加系数，ΔP 为出力变化量，t 为调峰时长），则火电机组调峰总成本 C_thermal = C_start + C_fuel + C_maintenance。

2. 水电机组调峰成本模型

   ：水电机组调峰成本主要考虑设备磨损成本和机会成本。设备磨损成本可通过监测水轮机关键部件磨损情况，结合设备寿命评估模型量化；机会成本根据水电站限制发电时段的潜在发电收益计算，即机会成本 C_opportunity = P_max×η×t×p（P_max 为受限发电功率，η 为发电效率，t 为受限时长，p 为上网电价），设备磨损成本 C_wear = m×ΔP_w×t_w（m 为单位出力变化单位时间的磨损成本系数，ΔP_w 为水电机组出力变化量，t_w 为调峰时长），水电机组调峰总成本 C_hydro = C_wear + C_opportunity。

3.2 储能系统调峰成本量化

1. 投资成本分摊

   ：采用年金法将储能系统投资成本分摊到其使用寿命内各年。假设储能系统初始投资为 I，使用寿命为 N 年，年利率为 r，则每年投资成本分摊额 A = I×r×(1 + r)^N / [(1 + r)^N - 1]。

2. 运行维护成本计算

   ：运行维护成本 C_om = α×I（α 为运行维护成本占投资成本的比例），考虑电池容量衰减成本时，可根据电池充放电循环次数与容量衰减关系，估算每年因容量衰减需补充的投资成本，加入运行维护成本计算中。最终储能系统调峰年成本 C_storage = A + C_om。

3.3 需求侧响应调峰成本量化

1. 激励成本计算

   ：对于峰谷电价差激励，用户响应后节省的电费支出即为电力公司激励成本的一部分，通过分析用户负荷曲线在不同电价时段的变化，计算电费差值。直接补偿方式下，根据用户实际削减或转移的负荷量 L（kWh）与单位负荷补偿价格 q（元 /kWh），计算激励成本 C_incentive = L×q。

2. 通信与监测成本

   ：通信与监测成本根据设备投资、运维费用及覆盖用户数量进行分摊计算。假设通信与监测设备总投资为 I_c，年运维费用为 O_c，覆盖用户数量为 N_u，则每个用户分摊的通信与监测成本 C_comm = (I_c / N + O_c) / N_u，需求侧响应调峰总成本 C_dr = C_incentive + ∑C_comm（对所有参与用户求和）。

四、调峰成本分摊模型构建

4.1 基于受益原则的分摊模型

1. 确定受益主体

   ：高比例可再生能源电力系统中，受益主体主要包括可再生能源发电企业、传统发电企业和电力用户。可再生能源发电企业因调峰保障了其电力消纳；传统发电企业在调峰过程中虽产生成本，但维持了系统稳定运行，保障了自身发电机会；电力用户得益于稳定可靠的电力供应。

2. 受益量化指标

   ：对于可再生能源发电企业，以其发电量或消纳量为受益指标；传统发电企业以参与调峰获得的额外发电收益为指标；电力用户以避免停电损失或享受到稳定供电服务价值衡量。例如，可再生能源发电企业受益 B_re = E_re×p_re（E_re 为发电量，p_re 为上网电价）；传统发电企业受益 B_thermal = ∑(P_thermal_i×Δt×p_thermal) - C_thermal（P_thermal_i 为调峰时额外发电功率，Δt 为调峰时长，p_thermal 为传统电上网电价，C_thermal 为自身调峰成本）；电力用户受益 B_user 通过可靠性评估模型，结合停电损失数据估算。

3. 分摊比例计算

   ：各主体分摊比例根据受益占总受益的比重确定，即分摊比例 γ_re = B_re / (B_re + B_thermal + B_user)，γ_thermal = B_thermal / (B_re + B_thermal + B_user)，γ_user = B_user / (B_re + B_thermal + B_user)，各主体分摊调峰成本 C_re = γ_re×C_total，C_thermal = γ_thermal×C_total，C_user = γ_user×C_total（C_total 为系统总调峰成本）。

4.2 考虑责任与能力的分摊模型

1. 责任评估

   ：可再生能源发电企业因自身出力特性导致调峰需求增加，应承担相应责任，责任指标可考虑其发电波动性、预测偏差率等；传统发电企业根据装机容量、历史调峰贡献等确定责任权重；电力用户根据用电量、负荷特性（如负荷波动大小）评估责任。例如，可再生能源发电企业责任 R_re = β_1×σ_re + β_2×δ_re（σ_re 为发电功率标准差，衡量波动性，δ_re 为预测偏差率，β_1、β_2 为权重系数）；传统发电企业责任 R_thermal = ω_1×P_installed + ω_2×C_thermal_hist / C_total_hist（P_installed 为装机容量，C_thermal_hist 为历史调峰成本，C_total_hist 为历史总调峰成本，ω_1、ω_2 为权重系数）；电力用户责任 R_user = ζ_1×E_user + ζ_2×σ_user（E_user 为用电量，σ_user 为用户负荷标准差，ζ_1、ζ_2 为权重系数）。

2. 能力评估

   ：发电企业以净利润、资产负债率等财务指标评估经济能力；电力用户以收入水平、用电费用占收入比重衡量支付能力。如可再生能源发电企业能力 A_re = ε_1×Profit_re + ε_2×(1 - Debt_ratio_re)（Profit_re 为净利润，Debt_ratio_re 为资产负债率，ε_1、ε_2 为权重系数）；电力用户能力 A_user = μ_1×Income_user - μ_2×(E_user×p_user / Income_user)（Income_user 为用户收入，p_user 为用户电价，μ_1、μ_2 为权重系数）。

3. 分摊模型建立

   ：综合责任与能力确定分摊比例，引入调节因子 λ 平衡两者关系，分摊比例 γ_re = (R_re×A_re)^λ / [(R_re×A_re)^λ + (R_thermal×A_thermal)^λ + (R_user×A_user)^λ]，同理计算 γ_thermal、γ_user，进而得出各主体分摊调峰成本。

五、算例分析

5.1 系统参数设定

以某区域电力系统为例，系统中可再生能源发电装机占比达 40%，其中风电装机 2000MW，光伏装机 1000MW；传统火电机组装机 3000MW，水电机组装机 500MW。设置典型运行日，考虑不同时段可再生能源出力波动及负荷变化。火电机组启动成本平均为 50 万元 / 次，煤耗曲线已知；水电机组设备磨损成本系数为 0.05 元 /kWh/ 单位出力变化；储能系统采用锂离子电池，投资成本 1200 元 /kWh，寿命 8 年，年运行维护成本比例 4%；需求侧响应单位负荷补偿价格 0.5 元 /kWh。

5.2 调峰成本量化结果

通过上述量化方法计算，该典型日系统总调峰成本为 500 万元。其中，火电机组调峰成本 280 万元，主要源于频繁启停和深度调峰增加的燃料与维修成本；水电机组调峰成本 40 万元，以设备磨损和机会成本为主；储能系统调峰成本 100 万元，投资成本分摊占比较大；需求侧响应调峰成本 80 万元，激励成本占主要部分。

5.3 分摊结果分析

基于受益原则分摊模型，可再生能源发电企业分摊调峰成本 200 万元，因其发电量占比较大且依赖调峰保障消纳；传统发电企业分摊 150 万元，考虑其调峰收益与系统稳定贡献；电力用户分摊 150 万元，对应稳定供电服务价值。在考虑责任与能力的分摊模型下，可再生能源发电企业因发电波动性大，责任权重高，分摊 220 万元；传统发电企业凭借装机容量与调峰经验，分摊 130 万元；电力用户根据用电量与负荷特性，分摊 150 万元。对比两种模型，结果存在差异，但均能在一定程度上反映各主体在调峰中的关系，为实际应用提供参考。

六、结论与展望

本文通过对高比例可再生能源电力系统调峰成本构成分析，建立了全面的调峰成本量化方法与分摊模型。量化方法精准核算了各类调峰资源成本，分摊模型从受益和责任能力角度实现成本合理分配。算例分析验证了模型有效性，但实际电力系统复杂多变，未来研究可进一步考虑不同电源特性、负荷不确定性等因素，完善模型；结合电力市场改革，探索调峰成本与市场机制融合路径，推动高比例可再生能源电力系统可持续发展。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 柴沛垚.高比例风电电力系统储能运行及配置分析[J].电力设备管理, 2023(6):139-141.

[2] 刘涤尘,马恒瑞,王波,等.含冷热电联供及储能的区域综合能源系统运行优化[J].电力系统自动化, 2018, 42(4):9.DOI:10.7500/AEPS20170512002.

[3] FARUKH ABBAS(法诺哈尔).考虑可再生能源接入的储能扩展规划研究[D].华北电力大学,2016.

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