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这是一个公众号读者的提问。
最近和做虚拟电厂的朋友角度,他们也有类似的问题,因为这涉及到对虚拟电厂业务的定位,以及对数字化架构的未来规划。
控制什么?如何控制?控制系统的架构是什么?
这些问题背后实际上蕴含着对虚拟电厂业务的一些思考,这里分享如下:
我们可以把虚拟电厂的控制,分为三种不同模型。
(来源:微信公众号“鱼眼看电改” 作者:俞庆)
模型一、类似火电机组的控制
在这个模型视角中,虚拟电厂机组和传统火电机组,是一样的。
某个发电公司的虚拟电厂,聚合一些大型工商业储能电站,形成虚拟机组,选择价格最高,门槛最高的交易品种——调频服务。
大概是这样的(仅供参考)。
为了保证调频服务的可靠性和性能,和源侧、网侧储能一样,每个工商业储能项目都必须通过光纤链路,直接接入调度自动化主站。
每个项目都必须要由电科院进行测试,满足调度自动化接入的接口、加密、安全防护、通信协议、性能测试。这一套下来,仅接入和校核部分的总投资可能超过百万。
这种“类火电机组”的直调模式,存在三个主要问题:
1、运营模式过于复杂。
对工商储来说,峰谷套利是主要盈利模式,在峰谷充放的基础上,把部分资源和时段用于调频收入,理论上可行,但实际上对运营要求很高,比如每个工商储的负荷曲线、生产特性、变压器需量曲线都不一样,并且会发生不受控制的变化,而调度需要的是稳定调节资源。
作为投资方和设备方,都喜欢尽量简单的产品形态,有稳定的现金流。
所以目前这类项目只是极少数发电企业的示范而已。
2、投资过大
要满足调度自动化需求,尤其是二次调频的 15~30 秒爬坡响应能力,对工商储+VPP主站的要求很高。
从已有的测试来看,如果不是直调模式,而是调度EMS~VPP 主站~工商储本地EMS~PCS 这个路径,从命令下发到达到约定出力,一个来回超过 30 秒的可能性很大,也就是达不到性能要求。
所以要赚调频的钱,对技术上倾向于保守的调度来说,必须采用直连直调模式,那一整套入网接入的校验评估的投资不菲,何时能从调频收入中赚回来,实未可知。
3、竞争激烈
调频、旋转备用这些辅助服务市场的主流产品,在现货的条件下,一方面是客观上存在需求,另一方面是市场竞争激烈,无论是具备灵活深调能力的火电机组,还是抽蓄、调频水电、乃至源侧大储、网侧大储,在性能、可靠性、容量、成本方面,都比工商储VPP有优势。
所以在目前一级市场中,工商储 VPP 参与调频服务,理论上很美好,实际上障碍非常多,在可遇见的未来,个人认为也不太可能成为一种主流的盈利模式。
模型二、基于 VPP 平台的资源聚合模式
如果我们用两个轴划分四个象限,大概是这样的:
模式一是面向“右上角”市场的,容量大速度快的VPP 机组。
模式二,是反其道而行之的,一种非常“松耦合的”,大量小散户组成的慢速资源。
如果硬要打个比喻,有点类似“反向的团购”,就是把很多“供应商”聚合起来,去向一个大客户销售。
所以面向的是左上和左下的市场。
可能更常见的是左下角市场,也就是聚合容量在数 MW,但是包含了充电桩、可调节负荷、可中断负荷、部分小储能柜的VPP。
这类 VPP 机组将是市场80% 的主流形态,未来更多的是参与能量市场场外的联合出清,帮助平抑交易曲线的波动性进行套利,或者是参与电网公司新型负荷管理系统的交易,比如负荷侧备用容量市场、需求响应等。
对于控制来说,VPP 云主站+本地边缘EMS+各类端设备控制
对于现场设备来说,由于分布广、业主类型较多、资源形态各异,更重要的是管理功能,对控制来说,能自动化最好,如果不能自动化,面向日前市场为主(至少提前 12 小时),且实时性要求不高,
以前,靠打电话和微信也是极好的。
当然,随着新型负荷管理系统的建设,对 VPP 运营商的稳定性、可靠性、及时性等要求,也会逐步提高,如果在日前、日内市场中无法履约,还有可能被罚款,所以需要对“云-边-端”设备进行规划、升级,满足小时级响应的要求,但总的来说,对系统控制的复杂性和实时性要求不会很高,依靠现有的采集物联通道,和通信、控制协议是可以基本满足的。
模型三、VPP平台+现场实模式调度
特斯拉的 Autobidder是第三种设计思路,就是云端智能化投标、结算、形成调度策略,分发到现场,现场具备实时的边缘算力和调度控制能力。
对现场的“源-网-荷-储-充”来说,形成一个可实时、动态调整路径的微电网控制模型,并且具备云端策略响应,和本地“端到端”的自动驾驶能力。
基本上是把“云端导航规划”+“本地L3自主驾驶”的FSD 思路,沿用到了 VPP+微电网的运行管理中。
这种VPP+现场实时调度,可以适应未来高度成熟的电力市场环境(更小的交易产品、更灵活的价格、更大的波动性),比如资源切片,资源分发,资源灵活报价,动态资源规划,把 VPP容量和电量资源非常灵活的卖给各个需求方,形成动态的产品策略,在各个市场中去博取最优的交易组合。
非常接近量化交易的模式。
而 AI Agent 将在这种模式中发挥更大的作用,无论是云端的灵活交易 AI Agnet,多产品的交易组合管理AI Agnet,还是现场的 AI Agnet调度 等。
只是目前国内的电力市场,还远未到支持这种应用的地步。
未有天才之前,需先有天才的土壤。
创新不易,一起共勉。
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