释放真正价值：市场化策略下储能系统时序容量信用评估

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：Unlocking the true value: Chronological capacity credit evaluation for energy storage systems under market-oriented strategy

　　

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  开发了一种面向市场的全时序容量信用评估框架。
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  状态驱动的调度机制将能量套利与紧急容量支持耦合在一起。
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  参数化映射方法将全时序模拟速度加快了15倍。
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  揭示了容量信用的边际收益递减效应，避免了高估。

引言

在全球低碳转型的推动下，可再生能源（RES）的高渗透率给电力系统带来了前所未有的波动性和不确定性[1]。特别是，日益频繁的极端天气事件加剧了供需失衡，对系统充裕性构成了严峻挑战[2]。储能系统（ESS）凭借其卓越的运行灵活性，已成为缓解充裕性短缺的有前景的解决方案。除了能量套利之外，储能系统有望成为容量市场的主要资产，在紧急情况下提供至关重要的支持[3][4]。然而，随着电力市场管制的不断深入，储能系统的行为范式正在经历根本性的重构。因此，准确评估储能系统对资源充裕性的贡献至关重要。

为了量化这类灵活资源的真实替代价值，容量信用（CC）被广泛应用于充裕性评估中。它衡量的是在不损害系统可靠性的前提下，新接入资源可以替代的等效传统火电发电能力[5]。研究者提出了多种评估指标，可分为两个视角：负荷侧替代和发电侧替代[6]。就前者而言，等效负荷承载能力（ELCC）是最经典的指标，用于评估可以服务多少额外的负荷需求。相反，就后者而言，等效保障容量（EFC）和等效传统发电机组容量（ECGC）等指标被用来评估对发电容量扩建的替代能力[7][8]。值得注意的是，可信容量在概念上与容量信用相同，但在维度上有所不同，它是通过将基于百分比的容量信用乘以额定装机容量来计算得出的绝对等效值[9]。

现有研究广泛探索了多种容量信用评估方法，可大致分为两大类：近似法和可靠性法[10][11]。以Garver方法[12]、Z方法[13]和基于容量因子的指标[14]为代表的近似法，通常在时序数据稀缺或计算能力受限时用于估算容量信用。相比之下，可靠性法通过综合考虑多种随机因素（如可再生能源波动性、负荷需求和可用发电量），提供了增强的稳健性和准确性[15]。在这一类别中，顺序蒙特卡洛模拟（SMCS）被广泛认可[16]。

已有若干研究探讨了储能系统在单独运行或与可再生能源协调运行时的容量信用评估。文献[17]采用了一种改进的容量信用指标，将储能系统受能量限制的容量明确分配给缺电损失风险概率最高的时段。文献[18]采用了类似的方法来确定配备热储能的太阳能光伏电厂的容量信用。然而，大多数研究主要聚焦于估计单个时段内的系统可靠性，然后将这些瞬时结果汇总为日、周或年综合可靠性指标[19]。这种做法忽略了制约储能系统能量限制的时序信息和时间运行约束，未能准确捕捉多资源协同的组合作用效应[20]。

此外，年度时间尺度的评估掩盖了系统在短期极端天气条件下（如长时间无风无光场景）容量的剧烈时间变异性[21][22]。在确定峰荷时段的容量预留时，传统方法往往未能充分考虑传统发电机组（CGU）的时序可用性[23]。未能将这些严格的时间间约束、极端天气冲击和传统发电机组的停运风险纳入容量信用评估，将导致对所需灵活资源的严重低估，从而直接威胁极端场景下电力系统的可靠运行[24]。

在实际中，储能系统的首要目标是通时间能量转移来最大化经济利润。然而，大多数评估框架主要依赖于完全理想化的、以可靠性为导向的假设，忽略了储能系统在每日能量市场中的充放电套利行为及其导致的荷电状态（SOC）消耗[25]。在现实世界的调度博弈中，如果储能系统在突发容量短缺发生之前已经将可用能量消耗用于套利，则其实际支持系统的能力将严重下降[26]。因此，未能明确将面向市场的套利行为和战略容量留存纳入评估循环，将导致对其容量价值的严重高估，从而引发运行风险。

此外，准确捕捉这种复杂的行为博弈需要长期的全时序模拟来追踪荷电状态（SOC）的时间耦合。然而，现有的求解框架面临难以克服的计算瓶颈。传统的SMCS由于重复的代数重建而产生巨大的编译开销[27]，而降维技术不可避免地割断了SOC的跨时序马尔可夫耦合，不可逆转地掩盖了长尾停运风险[28]。因此，一种在绝对时序保真度与高求解效率之间取得平衡的计算范式仍然是迫切的需求。

为应对这些关键挑战，本文提出了一种新颖的面向市场的储能系统容量信用评估框架。本文的主要贡献总结如下：

1) 提出了一种基于半解析方法的全时序容量信用评估新方法，用于量化储能系统的真实价值。

2) 提出了状态驱动的协调调度模型，真实刻画了储能系统在追求能量套利利润与履行紧急容量义务之间的动态行为博弈。

3) 开发了基于多模式参数化映射的快速求解方法。通过消除重复的编译开销，该方法在不切断SOC物理马尔可夫耦合的前提下，实现了时序模拟的数量级加速。

在引言之后，第2节介绍了面向市场的容量信用评估框架。第3节建立了全时序可靠性计算、面向市场的储能运行策略和容量信用评估方法，以及加速求解架构。数值模拟在第4节中详述。最后，第5节总结全文。

章节摘要

面向市场的容量信用评估框架

本文所研究的面向市场的容量信用评估工作，旨在准确评估储能系统的真实容量价值，同时捕捉其在自由化电力市场中的灵活参与。所提出评估方法的框架如图1所示。所提出框架的核心逻辑被设计为全时序对比分析架构。详细的评估程序通过两个并行部分执行。

基准评估（左侧面板）：

随机时序场景生成

为了准确评估系统充裕性，不仅需要表征可再生能源发电的随机性和现实的用户行为，还需要考虑极端天气事件对供电能力带来的严峻挑战。

1) 风电出力：风电的随机性源于风速变化。采用双参数Weibull分布来表征风速的概率密度函数。$$f(v)=\frac{k}{c}{\left(\frac{v}{c}\right)}^{k-1}\exp \left(-{\left(\frac{v}{c}\right)}^k\right),c,k>0$$

仿真设置

所提出的容量信用评估方法在改进的IEEE RTS-79基准系统上进行验证。测试系统包含32台传统发电机组（CGU），峰值负荷需求为2850 MW。在此基础上，将风电、光伏发电和储能系统（ESS）集成到系统中，所有资源均连接至PQ母线。关于测试系统的详细配置和参数设置如表1所示。注意，确定这些资源的最优选址和容量配置……

结论

为消除市场环境下储能系统容量价值评估的失真，本文提出了一种全时序评估框架。主要结论总结如下：1) 储能系统在能量市场中的套利行为显著降低了其在紧急情况下的容量支持能力。如果不明确考虑面向市场的策略和战略容量留存，传统方法将导致严重高估。2) 储能系统的容量信用……

CRediT作者贡献声明

黄震：方法论、概念化。嫚琳坤：资源。李群：验证。张晓天：概念化。张华清：可视化。张凯：写作——审阅与编辑。许立雄：写作——原始草稿、方法论。

利益冲突声明

作者声明，他们没有已知可能影响本文报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本工作得到国网东北电力有限公司科技项目（项目名称：东北容量市场、绿电交易与电-碳-绿证协同研究项目，项目编号：SGDB0000JYJS2500428）的支持。

黄震 | 嫚琳坤 | 李群 | 张晓天 | 张华清 | 张凯 | 许立雄