风、光等可再生能源出力、负荷以及市场电价的不确定性会导致分布式发电系统运营收益具有一定的风险特性。合理管理系统内多类资源在能量和备用市场中的分配能够量化系统运行风险，使分布式系统运营商（DSO）利益最大化。
东北电力大学电气工程学院、内蒙古电力培训中心、国网吉林省电力有限公司长春供电公司、国网四川省电力公司广安供电公司的研究人员张虹、侯宁、葛得初、勇天泽、陈刚，在2020年第3期《电工技术学报》上撰文，将需求响应作为一种灵活性资源参与系统优化调度，以运行收益最大化为目标，采用最差条件风险价值（WCVaR）作为风险度量指标，建立一种基于投资组合理论的收益-风险组合优化模型，同时为了保证系统运行的安全性，在模型中融入期望停电损失作为可靠性评价指标。
在此基础上，研究人员探讨了风险偏好和失负荷价值（VOLL）对运行收益、低收益风险、备用水平以及可靠性的影响。以改进的CIGRE16节点系统为例，采用场景技术模拟不确定性，算例结果表明考虑需求响应的收益-风险组合模型可在保证可靠性水平的前提下，实现市场环境下系统的经济与安全运行。
近年来，全球正大力发展分布式可再生能源发电，但其随机性和间歇性的特点使得并网面临巨大挑战，导致弃风、弃光率居高不下。如何提高新能源利用率成为当前的研究热点。需求响应（Demand Response, DR）作为一种灵活性资源参与电力系统的调峰和备用，通常被认为是储能设备的低成本替代，充分挖掘DR潜力，通过DR来适应可再生能源发电大规模接入系统，将成为未来智能电网的发展趋势。
分布式发电技术的发展为DR的实施提供了有利的应用平台。当系统出现意外事件时，通过采用先进的测量技术和通信系统，需求侧资源能够及时做出反馈，调整用电需求，实现源荷之间的供需平衡。同时将DR项目纳入电力系统的经济调度中，能够达到削峰填谷、节能减排等效果。
当前形势下，国内外已有诸多学者对计及DR的优化调度问题进行了研究。
在国内，有学者以最大消纳风电和系统运行成本最小为目标，建立了计及大规模风电和需求响应参与的电力系统随机调度模型，用以解决风电出力的不确定性；有学者利用分布式系统内部需求侧负荷来解决电力市场交易时所面临的新能源出力波动问题，证明了对负荷进行调度，能够很好地抵消新能源机组的随机性，使系统获得更高收益。
国外电力市场较国内更为开放，其研究目标更多地聚焦在紧急需求响应、能量市场等方面。有学者提出了一种DR资源对系统短期充裕性影响分析的评估模型，研究了紧急需求响应在削减高峰负荷、提高负载因数等方面取得的成效，说明了DR资源能够有效提高系统的可靠性；有学者分析了辅助服务DR项目在n-k安全约束机组组合中的应用，作为一种备用方式，因其平抑新能源波动性的快速响应优势，得到了一定应用。
目前，我国正在进行电力市场改革，电价及激励政策尚未完善，有必要针对中国具体国情，将DR资源纳入日前调度计划，加强需求侧与供电侧的互动，提高电力系统运行的经济性和可靠性。
此外，大多数调度策略在优化管理过程中并没有深入研究系统内不确定因素导致的收益风险。投资组合理论等风险度量方法可用于权衡资产收益和风险的关系，且已在电力系统优化调度领域得到了广泛应用。
- 有学者详细归纳了随机规划模型中常用的风险度量方法，包括利润方差法、风险价值（Value-at-Risk, VaR）法、条件风险价值（Conditional Value-at-Risk, CVaR）法等。其中CVaR作为一种有效的风险度量手段已经被广泛应用于电力系统的风险管理。
- 有学者采用CVaR方法，提出了基于风险规避的优化运行框架，以提高风电等随机性电源接入后系统在电力市场中的收益。
- 有学者为了提高分布式电源和DR接入系统的收益，根据不确定性随机变量的分布信息，利用CVaR建立系统风险评估体系。
- 有学者计及了可再生能源出力及市场电价不确定性，搭建了风险约束的随机规划模型，将CVaR风险作为约束条件，对系统面临的风险进行约束，进而提高系统运行可靠性。
但CVaR方法在应用过程中需满足不确定性随机变量服从某一确定分布，这与实际应用不符。在工程实际中，存在新能源出力和电价等不确定因素，而且由于环境、市场以及预测技术的限制，很难获得其分布的准确信息，一般只能掌握其部分信息。因此，用以描述随机变量的分布本身也具有不确定性，导致CVaR理论在评估风险过程中产生不可忽视的误差，这也限制了CVaR理论的应用，CVaR对只掌握部分随机变量分布信息的情况并不适用。
东北电力大学电气工程学院、内蒙古电力培训中心、国网吉林省电力有限公司长春供电公司、国网四川省电力公司广安供电公司的研究人员在已有研究基础上，进一步提出了基于最差条件风险价值（Worst-case Conditional Value-at-Risk，WCVaR）理论的收益-风险组合优化调度模型，利用WCVaR理论处理不确定性随机变量分布信息不完全问题，进而量化可再生能源出力、负荷以及市场电价不确定性给资源调度管理带来的低收益风险。同时，将需求响应和可靠性指标融入日前调度模型中，协调解决发电侧和需求侧的供需互动问题，实现系统经济和可靠运行。通过仿真算例验证了所提模型的可行性和有效性。
图1 计及DR的日前调度计划框架
图2 系统结构
研究者通过模型求解和算例分析得出以下结论：
- 1）新能源出力、负荷以及电价的不确定性大大增加了系统低收益风险，利用WCVaR建立的收益-风险模型，对不确定性随机变量产生的潜在风险进行评估，更直观地描述收益与风险之间的关系，为系统运营商制定能量分配策略提供参考。
- 2）所提模型在日前调度基础上融入需求响应项目，建立供需互动机制，在一定程度上能够降低系统风险，最大化运行收益。
- 3）模型中引入了可靠性指标，并通过期望停电损失将可靠性指标转换为经济性指标，实现了系统运行经济性与安全性的有效统一。
- 4）为避免确定性概率分布在评估风险时存在的误差，在随机变量部分分布信息已知情况下建立的WCVaR指标，更能真实反映系统的实际收益风险，且经Lagrange理论简化的模型具有线性规划形式，理论上可保证其同解性，易于计算实现，有一定的应用价值。
以上研究成果发表在2020年第3期《电工技术学报》，论文标题为“供需互动分布式发电系统收益-风险组合优化建模及其可靠性分析”，作者为张虹、侯宁、葛得初、勇天泽、陈刚。
閱讀更多 電氣技術 的文章
