深度｜新电改背景下 我国如何促进电力需求响应向常态化转型？

2.3.2 精细化DR管理

在供需平衡方面,ADR系统为电力企业及负荷聚合商带来了新的挑战,作为负荷的上级管理者,需要优化DR事件的类型及次序,并为每一种类型的事件组织相应的DR资源。在DR聚合商的决策制定过程中需要实现DR资源的精细化管理,DR行为建模异常复杂,其中短期用户行为的预测[45]、DR资源动态聚合特性[46]、特定场景的优化[47],均需要考虑。与传统的负荷预测不同的是,在ADR项目执行期间,需要准确地判断某个特定的用户是否会参与一个即将发生的DR项目,并响应相应的DR指令。为了能够准确地刻画DR用户的行为,必须考虑外界的激励或者价格对不同类型用户的影响,比如：对于工业用户必须通过更改生产调度计划才能调整负荷曲线[48]。

图7 构建精细化DR模型的数据基础

图7给出了代表性的DR事件执行前后的负荷迁移曲线。DR事件数据不需要实时响应的数据,采用分钟量级的数据即可。通过记忆型的方法加权回归以及集群学习的方法也可以实现类似于非参数统计方法的效果。当需要进行预测时,可以存储历史数据,并根据当前的查询条件找到历史曲线中的类似样本,通过加权回带方法进行预测。记忆型

的预测方法具有一定的自然适应性,预测总是根据最近的数据进行并且能够随时间推进不断优化。

目前虽然已有研究学者提出了基于人工智能的DR资源建模理论,但由于DR业务发展刚刚起步,现有试点项目平均每年仅执行1~2次,因此并没有太多的历史数据用于样本训练,仅可以作为辅助的数据支撑。此外,对于DR行为的建模难度较大,从用户的角度而言用电数据仅仅反映了用户的用电行为,如：日常较低的用电水平表明了用户外出行为,对于外界因素影响、心理行为、政策环境等均需要考虑。

2.3.3 补贴结算

合理的DR补贴结算方式可以有效提升用户参与需求响应的潜力,而用户基线负荷作为激励型需求响应项目的重要评估依据,其对制定合理的DR补贴结算标准具有重要的指导意义。目前国内外在基线负荷分析方面已有大量的研究成果。美国AEIC负荷研究委员会提出了基于DR动态量测数据的负荷基线分析方法,期待通过数据交互的方式对削减的电力和电量进行评估。用户的负荷基线与实际的电力负荷曲线的差值也即是用户的负荷削减贡献,但是在实际的系统测量中,负荷的基线估计往往不够准确。如果用户负荷基线被过高的估计,电力公司或者聚合商需要为此支付高昂的补贴费用。反之,如果用户基线被过低的估计,参与需求响应的用户将无法得到补贴,而且还面临着参与DR项目的信用风险,长此以往将严重打击用户参与电网互动的积极性,不利于DR市场的培育和健康发展。因此,通过动态交互的数据以及精准的状态评估算法,才能够帮助系统运营者能够更好的掌握用户的准确基线,文献[49]提出的负荷态势感知理论为精细化基线计算提供了一种有效的解决思路,未来在互操作规范完善后可实现单体DR资源的精细化补贴结算。

对于大型工商业用户,应当充分考虑用户在参与DR项目时的响应负荷与错避峰负荷重叠的情况,确保在电力供应缺口时,能够更好地应对短时区域性的电力供应缺口,同时也要避免对某一用户的长时间持续限电。目前,对于小型居民用户而言,计量、结算难度较大,也有相关研究在考虑通过区块链等新型信息通信技术(information communications technology,ICT)解决该问题[50]。未来还需要充分结合我国电力市场环境以及相关政策的制定情况,进一步研究基线负荷计算策略,将根据用户的性质制定多种基线负荷计算方法,如参考同比数据等,既要保障做出贡献的DR用户能够拿到足额补贴,又要防止相关机构不运营,吃补贴。需求响应单靠电力公司难以广泛推行,不仅需要提高用户对需求响应的认知程度,让用户广泛参与,还需要依靠政府的支持。通过出台相应政策,完善负荷聚合商培育机制和融资机制,充分发挥第三方服务企业的作用,加入DR市场管理的环节。

2.3.4 商业模式

目前试点项目中的最大问题就是没有建立起成熟的商业模式,我国全面放开售电侧市场后,社会资本参与售电业务的积极性较高,在后续试点中尤其需要进一步探索负荷聚合商的盈利途径[51-52]。由于缺少合理的商业模式,目前我国的DR试点城市大多依赖于半行政化的有序用电系统配合才能够顺利开展DR的业务,居民用户的参与积极性则很难调动起来。由于居民用户的单个负荷体量非常小,往往被电网企业所忽略,但在其聚合后会形成巨大的可调节潜力[53]。普通居民用户即使完全参与DR业务,每个月的收益也不会太高,因此仅仅靠直接电费节省是不能挖掘用户的深度参与潜力的,需要借鉴互联网共享经济理论,设计新型商业模式,才能提升居民用户的自主参与度。

在未来完全竞争的电力市场环境中,负荷聚合商还需要具有可盈利的商业模式才能够生存,负荷聚合商对负荷的控制需要专用ICT设备或者相应的技术改造升级才能够实现,在DR低收益的条件下,该成本很难回收。不同于工商业用户,居民用户的主观行为随机性较大,而且在现有国内外的DR项目设计上均允许用户自由退出[54]。一旦用户收回负载的控制权,负荷聚合商在参与DR项目时将非常被动,必须通过更为高级的算法,从统计学的角度依概率对用户进行调度,否则甚至可能会由于对电网企业或者上一级负荷聚合商所承诺的服务没有完成而亏损。因此,负荷聚合商未来的增值业务模式也是决定该实体能否在市场环境下发挥作用的重要环节,DR业务在居民用户的推广,需要优先考虑在智能用电领域有相应规划的领头企业配合才能够大规模拓展应用。江苏电力公司已经与海尔、美的等家电企业签署《互联网+智能用电领域战略合作协议书》,并致力于智能用电及负荷级需求响应业务的推进。未来除了常规的数据采集、控制等基础功能外,还应当进一步调度其积极性,为需求侧资源提供额外的能源管理、设备维护、节能等增值服务,利用平台所积累的海量数据,深度推进智能用电业务的开展。

3 结语

我国虽然在多地实施了需求响应试点项目,积累了大量的实践经验,但需求响应在大规模推广应用方面仍存在许多问题。随着能源领域的变革进程推进,未来DR业务将会向实施主体多元化、运行机制市场化、系统决策智能化、执行方式自动化、应用场景多样化、能源种类综合化方向发展,业务模式将更为复杂和多样。本文基于当前国内外需求响应发展状况,分别从政策机制保障、信息化支撑、平台部署及组织实施层面,同时针对以上各方面存在的问题提出了一些未来发展建议,旨在为我国需求响应在大规模实施过程中提供一些参考。此外随着市场机制逐步健全、新型信息化技术不断发展,未来还需要充分挖掘DR用户的参与积极性,不断丰富和完善需求响应业务内涵,才能真正意义地实现DR业务大规模发展。

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