据储能界了解到，8月24日—26日，2024碳中和能源高峰论坛暨第四届中国国际新型储能技术及工程应用大会与新型储能技术青年科学家论坛在深圳正式举办。在8月24日下午进行的虚拟电厂专场论坛上，华南理工大学电力学院副教授谢敏做了题为《5G基站虚拟电厂参与电网调控的市场机制研究》的主题报告演讲。
华南理工大学电力学院副教授谢敏
以下内容根据大会发言整理，仅供参考。
首先感谢主办方给我这个机会到这里来跟大家交流。我下面就汇报一下我前期做的一些粗浅的研究工作。
主要是分为以下几个方面。
第一，在研究背景方面，在与电网侧、电源侧的集中式、大容量、储能系统的不同，新能源汽车、5G基站等这些用户侧的储能型可调节负荷会受到用户用电负荷和场地的限制，所以具有容量小、布置分散、充放电无序等特点，用户安装使用储能的初衷是为了削减用电成本，因此储能型可调节负荷的用户参与电网调控的意愿会受到储能投资成本与收益的影响，所以这类用户的发展是可以由市场来进行驱动的。我们在这种前提下，就需要去提前布局顶层设计，来构造适应海量用户和分布式储能参与地方配电市场与批发市场协同运行的统一市场体系架构，同时引导分布式资源能够服务地方电网的需求，来带动更多灵活性资源参与上层批发市场的供需互动，所以电力市场和储能型可调节负荷需要双向奔赴。我们以广东和深圳的相关政策支持为例，从2022年至今已经颁布了很多在这个领域相关的一些支持政策，比方说在2023年的6月份和7月份，深圳市发布了很多促进新型储能电站或者是需求响应的一些精准响应管理办法等等，这里之前的管理已经有详述，我这里不做详细介绍。
在国内研究方面，我们主要是调研了广东、浙江、江苏、山东和贵州等等，每个地方它的储能型可调节负荷参与市场的交易门槛还有用户的参与方式以及结算和分摊机制方面都不尽相同，我们得到的结论就是5G还有电动汽车等这些分布式可调节资源，它主要是参与的是辅助服务市场和需求响应的交易，在当前的这个阶段，各类分布式的可调节资源它主要是通过聚合商或者是虚拟电厂等这些形式聚合来达到市场交易的门槛值，因为它要参加目前主要是参加批发市场，所以需要聚合达到一定的容量的要求，才能参加这个市场的交易。各个省的5G基站和电动汽车等这些可调节储能的负荷资源在参与辅助服务市场和需求响应等市场的门槛值是不一样的，而且它的交易报价区间也不尽相同。在浙江、江苏、山东、广东等这些省份它的试点启用的辅助服务市场和需求响应市场时间相对比较早，对我们前期研究工作也有比较好的借鉴作用。
我这边主要讲一下电动汽车和5G等这些新型可调节储能的负荷参与市场交易的案例。在深圳，目前深圳铁塔首批4692座5G基站储能系统已经接入深圳虚拟电厂管理中心，它成功实现了负荷侧与电网调度侧的用能实时数据、用能计划、调控计划、调控指令等数据连通，预计可调负荷1.5万千瓦，相当于2万台一匹空调的用电负荷。在浙江，新型储能电站4有，用电客户1家，负荷聚合商18家，虚拟电厂9家，他们开展了两场第三方独立主体参与学风调峰辅助服务，目前单次交易最大出且容量13.9万千瓦，累计学风能力达到243万千瓦。同时在中国铁塔浙江嘉兴分公司业完成了全域5G基站大概是8132座储能资源，接入嘉兴市虚拟电厂管理平台，截至去年年底，实现了5G基站储能可调节负荷达到1.4万千瓦，最大日调节电量可以达到5.6万千瓦时，预计纳入管控的5G基站每年可节省电费160万元，向于减少标准煤消耗6.88吨，节约一万多户家庭一个月的用电量。湖北黄石地区的空调、充电桩、5G基站和工业用户等可调节资源建设和聚合，相当于具备了一个发电厂的能力。山东将自主运营的3001座电动汽车充电站和各50座蔚来汽车换电站以及各市分布式光伏发电项目，聚合为一座虚拟电厂参与需求应用，它的填谷响应参与用户2572户次，最大填谷响应负荷93.92万千瓦，增加清洁能源消纳2344.08万千瓦。总结来看，就是电动汽车和5G基站作为可调节的储能型负荷参与电力市场的交易方面，在全国各地已经有多个示范项目进行了探讨。电动汽车这个充电站的储能以及基站的通信储能具有巨大的市场价值，在电网优化的控制方面仍然有巨大的潜力可挖，我们前期做的算力可以支撑响应的结论。这个是案例的情况。
国外储能型可调节负荷也有一些参与电网调控的现状，前面有些专家也提到过了，从5G基站这个角度来看，根据2023年到2024年的全球5G、6G产业发展报告来看，截至2003年底，全球5G基站的累计布局总数超过571万个，其中中国占全球数量的6成以上，同时国外由于它的5G基站的数量相对于国内比较少，所以国内对于5G基站的聚合而成的虚拟电厂的应用会更多一些。国外在北美、英国和德国关于储能性可调节负荷参与电网调控的机制主要从三个方面来体现，第一是它降低了一些投标的规模；第二个是它给予了一些政策支持，比如像北美的841法令和222号法令，以及英国提出的二次平衡单元，虚拟主导方的交易概念，以及德国把参与二次三次调频的定价时间进行了高频次的修改来体现，这是国外的一个情况。
二，我们研究的前提是基于现状，就是研究的机制基于现状机制进行比较好的融合，以深圳为例，深圳的市场主体在参与市场的时候，参与广东省批发市场，所以它申报的对象是向广东电力交易中心申报，这个批发市场是采用节点电价的机制来进行结算，全省统一出清，有利于市场资源在省级区域范围内的优化配置，但是由于深圳电网本身没有交易机构，所以它在结算的时候是需要深圳的广电局与电网公司进行交割，由深圳供电局再与市场主体来进行结算，所以整个流程看来一定程度上降低了这个市场主体参与交易的全流程的效率。
随着这个储能性可调节负荷大量的虚拟电厂参与市场交易的话，必然会出现它在与这个地方配电市场还是说它目前的状态是参与批发市场两种情况，是不太一样的，所以我们在研究的前提的时候就考虑了多种模式的一个组合，我们考虑了目前现状情况下，就是全部都参与批发市场，全部都参与当地的配电市场，以及它同时可以参与批发市场和配电市场三种模式，我们以B1、B2、B3来表示，同时考虑市场的启动次序，如果它可以参与地方配电市场，也可以参与批发市场，就出现一个数配协同的问题。
所以我们就考虑了三种市场启动的时序方式，一个是批发市场先发式，就是属于省级的批发市场它先出清，然后再是地方配电市场基于这个省级市场的出清结果再出清，所以这个是属于批发市场先发式。第二个是配电市场先发式，也就是说这个地方配电市场它先自己内部出清，出清完了以后，把这个结果以边界，一个是省级电网和地方电网，它们中间的联络线功率作为它的申报的边界节点申报给上级批发市场，两者这样子来做，所以就是批发市场先发式。第三种是批发和配电协同式，就是批发市场跟配电市场就分别出清，出清完的结果会在联络线的边界节点功率上，以及边界节点电价上进行迭代，双方达到一致性平衡以后，我们认为它收敛了，这个收敛的结果就可以做输配各自出清的一个最终的结果。我们把A和B的这两种模式做两个组合，就可以做一系列的仿真，这个是我们的一个研究的前提。
我们把它组合以后就形成了这样一个九宫图，在这个图上面，它的纵坐标就是5G基站的储能性可调节的参与市场模式和特点，横坐标代表的是这个虚拟电厂参与的是哪个市场先发式的时序的模式。我们可以看到如果是仅参与配电市场的方式，就是说储能性可调节负荷只参与地方配电市场，它的特点就是市场的出清量比较少，因为它的电网规模相对于没有省级规模那么大。第二个是参与市场的交易门槛值可以相对放低。第三个是对于佩戴市场出清，它是不用考虑参与批发市场对线路的潮流影响，因为它的出清都是在自己市内已经做完了，就不用考虑批发市场的申报量的位置对它的影响。第四个是储能性可调节做了与地方电网类，它对地方配电市场影响比较大，对于批发市场的影响相对较小。另外一个就是配电市场规模比较小，所以可能会限制储能型可调节负荷的收益潜力。
第二个是如果全部都参与批发市场，它涉及更多的电力交易和更广泛的市场参与者，它可以获得更多的市场交易机会。但是同样，它的这个交易门槛值也比较高，就是这个交易的容量要求会高一些，相对于批发市场当中的大容量机组，储能型可调节负荷在批发市场当中市场力会相对比较小，同时对于地方配电市场而言，如果它是物理位置拓扑在地方配网市场，但是参与的市场是在省级市场，我们申报量级方式是在它的联络节点上面进行分摊和申报，这样就会导致它的实际位置和申报量价的点不一样，这样就会出现需要去开展两次潮流计算来衡量对地方配电市场潮流阻塞断面的约束带来的影响，要来衡量它的经济价值。这是第二个参与批发市场。
第三个是同时两个市场都参加的方式，跟二类似，只要它参加了批发市场，它就需要去衡量对地方配电市场潮流的影响。在这个市场的时序方面，如果是批发市场先发式的方式，就是批发市场先做出清，出清完了以后，把边界节点上的响应量价值传递给配电市场，配电市场再做出清。这种情况下，这个批发市场的边界节点的申报量价一般是基于历史数据预测得到的，而配电市场的节点电价的申报上限我们是按照不低于该值，以它作为这个上限来报，这样就会导致，因为在批发市场里面，储能型可调节负荷是边界节点相当于是一个用户，所以用户按照目前做的报量不报价作为市场接受的方式，它是完全可以出清的，但是如果它的边界节点在配电市场出清，这时候它是一个发电机，发电机会出现，如果它报的量价根据出清的关系不完全出清。所以就会导致两个出清结果不一样，所以我们就会出现在边界节点上、联络线上出现一个不平衡功率和不平衡电费的问题。
在配电市场先发式的情况下，就是属于配电市场在内部做完一次出清以后，这个方式跟我们的储能性可调节负荷它的拓扑位置是一样的，它做了一次，批发市场再做一次出清，所以它的结果往批发市场申报的量价比较准确，所以它可以避免联络线上的不平衡电量的问题。第三个就是两个市场协同的方式，就是同时出清，然后迭代的方式也是一样的，就是会跟批发市场先发式一样，都会在联络线上出现不平衡电量和电费的问题。
我们经过多种模式的仿真和验证发现，发展B1A2的模式是最优的，是比较有利于储能性可调节负荷它参与市场的交易。B1A2这种方式，就是所有的储能性可调节负荷它都是仅参与地方配电市场，同时地方配电市场是先发式的方式就比较适合。
它的交易流程就是说首先是储能性可调节负荷先在自己所在的地市向交易机构申报它的量价，地方市场先出清，出清完了之后，储能性可调节负荷的虚拟电厂会根据这个出清结果去调整自己内部的一些分布式资源的功率。再把配电市场的出清结果在边界节点上，以边界节点上量价的值申报给上级省级的批发市场，批发市场再出清，再得到最终的一个结果。
具体在这个应用的时候，首先是建立了5G基站的模型，5G基站从它内部结构上来说有交流设备和直流设备，设备构成主要带来电能量消耗的时候，这个负荷功率主要包括通信设备，有源电线单位，基带单元和传输设备等直流负荷，以及一些辅助设备，电源系统、照明系统和监控设备。负荷模型就会把刚才提到的通信设备和辅助设备功率叠加得到负荷模型，同时通信的有源天线功率和通信负载呈线性关系，实际在我们仿真当中会按照负荷所处的区域类型，比如它是工业区还是居民区，还是商业区，它会有不一样的通信负荷的曲线值。另外一个就是它的储能电池，因为在5G基站当中会有一个储能电池，这个储能电池传统是采用前篡电池，这个电池能量密度比较低，正逐步被淘汰，目前是参与梯次的磷酸铁锂电池，目前很多地方是采用电动汽车电池容量衰减推移以后用于基站储能，它的性能相对优良，已成为一个主流。在储能电量方面，它还有一个参数储能电量，是由最大的负荷功能，主要由它通信设备来决定的，以及备用市场来进行决定。另外它的一个技术参数就是最小备用电量，它是根据负荷预测大小来进行动态变化，而且是与配电网可靠性密切相关，这个公式就不详细介绍了。
除此以外，储能它的最大的电量减去最小备用电量的差额就是它的可供调用电量值，由于最小备用电量值是个变数，所以可供调用电量值是动态的，所以5G基站的储能相对独立储能而言，具有单个储能容量小，数量众多，分布范围广，可调度电量动态变化等特点，传统的基站一般是将这个市电作为主要电源，平时是用电网给它供电，由储能电池作为备用电源进行供电，只有当电网发生故障的时候，又没有办法给它正常供电的时候才会启动备用电池，所以它的这个储能电池参与电网调控的潜力比较大。它当前的运用方式是采用北电为主，储能为主的日常工作模式。
二、5G基站虚拟电厂参与点能量市场的商业模式有三种，第一种是基站运营模式，这个模式是指基站运营商拥有自建基站的通信运营商和专门的基站运营公司，基站运营商作为独立的市场主体接受调度中心的调度，这种模式需要基站运营商接入到自身非主营业务当中。
第二种是电网公司模式，电网公司会向基站运营商支付资源使用费，获得基站灵活性资源的使用权，基站运营商纯粹作为一个资源提供方，需要向电网公司提供不同时段的可调度空间，作为电网调度的边界条件，这种模式虽然可以让电网公司直接调度，但是会增加电网调控计算量。
第三种模式是第三方模式，是由第三方公司作为基站运营商的代理进行参加，给予基站运营商一定的费用，比如像虚拟电厂或者是聚合商等这种方式都是属于第三方模式，这种模式下，第三方公司内部通常会聚合有5G基站、电动汽车、新能源机组，还有其他一些可调节负荷等多种分布式资源，这种模式可能是需要对内部成员之间进行一个出清等等这些计算以后再确定它能够向外部电网的一个购电量和售电量。我们的研究主要是基于第三方模式这种方式，我们在进行现货出清的时候，实际上是考虑到先做了一次，因为我们是需要知道5G基站虚拟电厂它向交易中心去申报的量价是多少，所以我们首先做了一次虚拟电厂以它的收益最大化做了一次优化，也就是竞标策略优化出来，再把它放到现货出清模型模式去，考虑到报量、不报价的方式，我们以系统云运行成本最小作为现货出清的目标函数，这个目标函数基本的出清模型是参照广东省现货出清的细则来的，我们同时也考虑了5G基站与系统的关联约束，包括系统功率平衡、潮流以及功率耦合约束，以及现货市场的其他的政府备用容量约束，常规机组的上下线，机组爬坡约束等等。对于5G基站的虚拟电厂来说，我们还考虑了储能的充放电状态约束，它的功率约束、容量约束，还有最小备用以及首末端的容量约束。因为我们是考虑输配协调的问题，所以还考虑了省级电网和地方配电网之间的联络线上的一个功率耦合约束。
我们做了这样一个案例，考虑了采用110千伏以上的某城市电网，上级是采用220千伏以上的省级电网来做省地协同，以它们两个电网之间有五条联络线相连，以之作为边界，5G基站总数在算例里面是52300座，考虑是9185个充电站，5G基站相关的一些设定就是我们考虑每个行政区拥有的5G基站的数目是按照人口密度的方式进行测算和划分，当然如果有详细的地理位置图是可以直接精确提请的，这个地方是我们估算了一下，同时计算通讯负荷考虑了商业、居民和工业区不同。另外是在5G基站虚拟电厂做充电服务的时候，它是相当于是一个负荷，是报量不报价，作为价格接收者，它是放电的时候，我们考虑两种模式，第一种是报量不报价，作为价格接受者，第二个是报量又报价，作为发电商，我们觉得仅参与地方配电市场且配电市场先发式的情况下，这个市场的出清结果是最优的，联络线的不平衡功率可以消除，同时求解时间大概是在一分钟左右。
第二个是参与平衡管理市场的问题，我们刚才提到了，一个是这个地方主要考虑了阻塞管理，另外一个是调频辅助服务为例。我们仍然是考虑了参与市场的类型，以及市场的先发式的模式。在这个地方，我们因为前面分析发现，地方市场配电市场先发式模式最优，我们先基于这个模式来研究相应的阻塞管理和调频辅助服务，列的框架图里面，我们以这个B1-A2模式下，它的阻塞管理和调频辅助服务这两种为例，调频辅助服务它的交易流程，因为我们这个地方考虑的是联合出清，就是认为现货和调频两个市场都可以参加，但是实际上这个本身是优化决策问题，我们一般来说两个市场就是做一个整体的优化这样来做。阻塞管理，因为这个地方是做了两次出清，第一次是先自己内部，配电市场先算一遍出清，看是否出现阻塞情况，如果有的话，我们会启动阻塞管理，能够衡量出堵塞管理带来的各方造成堵塞管理的资源方的费用是多少，这个是可以计算出来。这个是它响应的现货和阻塞再调度的联合出清的出清模型，跟之前的现货出清模型不一样的地方是我们考虑了一个潮流越限量最小目标函数，并且能够衡量它响应的经济价值。
另外这个是现货和调频的连或出清部分，也是一样的，就是5G基站先做自己的最优投标的收益最大化优化，再把它放到联合出清的模型里面去，它兼顾和现货和调频市场的交易规则，都在模型里面。这个是我们的算力，仍然是采用刚才的深圳和广东电网的试算，左侧的现货和阻塞管理的部分，我们发现出现有三条线路出现正向阻塞，就是深圳有三条线路出现正向阻塞，全天的潮流越限功率大概是69.412兆瓦，我们采用阻塞管理的那一套流程出来以后，就可以将三条线路的潮流越限归零，同时在右边的柱状图里面也可以看到橙色和绿色的，分别是5G基站的虚拟电厂启动做充电和放电最后的一个优化结果。
右边这个是现货和调频的服务，可以看到后面两个柱状图，就是5G基站的中标容量和申报容量的特点和结果，5G基站是可以看到能够提供调频辅助服务，而且综合调频性能以及历史的里程容量比的指标都是排在前列，而且我们在算例当中可以看到5G基站在现货市场当中可以申报的容量，而且能够得到全部出清，调频市场当中申报的容量，绝大部分能够得到出清，就是以这个绿色和橙色来表示。
以上是我汇报的内容，谢谢大家。
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