考虑省间交易模式的新能源基地源-储协同外送优化及综合效益分配策略
3.0
2026-04-20
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18 页
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新型电力系统
New Type Power Systems
Vol. 2 No. 3
Aug. 2024
第 2 卷 第 3 期
2024 年 8 月
考虑省间交易模式的新能源基地源-储协同外送
优化及综合效益分配策略
汤洪海 1，邢 通 1，李帆琪 2，谭忠富 2
（1. 北京电力交易中心有限公司，北京 100031；
2. 华北电力大学经济与管理学院，北京 102206）
Optimal Scheduling and Comprehensive Benefit Allocation Strategy of Source-storage
Collaborative Delivery of New Energy Bases, Considering the Inter-provincial Transaction Mode
TANG Honghai1, XING Tong1, LI Fanqi2, TAN Zhongfu2
(1. Beijing Power Exchange Center, Beijing 100031, China；
2. School of Economics and Management, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)
ABSTRACT: The construction of large-scale new energy bases in deserts, the Gobi and wastelands is an important measure
for realizing the goal of ‘Carbon neutrality and carbon peaking’. New energy power generation has volatility and randomness,
thermal power units, pumped storage power plants, and electrochemical energy storage have better regulation performance,
can be combined with the fluctuation of new energy for long-distance transmission. In this paper, based on the characteristics
of wind and light resources in deserts,, with the constraint of safe and stable power delivery, and the goal of minimizing the
comprehensive cost of outgoing transmission and minimizing the amount of abandoned wind and light, we constructed a two-
stage multi-objective rolling optimization dispatch model of source-storage synergy, and analyzed the comprehensive benefit
of the joint outgoing system based on the inter- provincial transaction mode, and the choice of transaction mode under different
price levels. Based on the inter- provincial transaction mode, analyze the analyze the comprehensive benefit of the joint
transmission system and the choice of transaction mode under different price levels. Based on the scheduling process, the cost
and value of each subject under different transaction modes are sorted out, and the applicability of the two allocation strategies
based on cost and value under different transaction modes is analyzed. The study will serve as a reference for the optimization
of joint dispatching, participation in inter-provincial trading decision-making, and revenue distribution of new energy base and
thermal power and pumped storage, and promote the improvement of the joint dispatching mechanism of new energy bases.
KEY WORDS: source-storage collaborative delivery; multiple time scales; rolling optimization; inter-provincial trading;
benefit allocation
摘要：在沙漠、戈壁、荒滩等区域建设大型新能源基地是实现“双碳”目标的重要举措。为了探究“双碳”目标下新能
源基地如何实现经济、稳定的电力外送，采用日前-日内两阶段多时间尺度优化构建煤电、抽蓄、电化学储能协同新能源
机组外送的调度方案，并基于省间交易机制对比不同交易模式的收益情况。同时，为了探究更具实操性的效益分配方案，
基于外送调度计划对协同外送中各主体的成本及贡献进行分析，提出不同收益-成本比下的效益分配方案。研究结果显
示，外送收益在省间常规电力交易和省间绿电交易两种模式下的收益大小受绿电价格、绿证价格和绿证出售概率影响，
煤电、抽蓄和电化学储能机组对于新能源基地外送收益贡献率大于 30%，且在省间常规电力交易模式下贡献率大于省间
绿电交易模式下的贡献率。研究对新能源基地源-储协同外送调度优化、参与省间交易决策及收益分配有参考作用。
关键词：源-储协同外送；多时间尺度；滚动优化；省间交易；效益分配
DOI: 10.20121/j.2097-2784.ntps.240004 文章编号：2097-2784(2024)03-0312-18 中图分类号：TM 71 文献标识码：A
基金资助项目：北京电力交易中心项目(SGJY0000SCJS2300075)。
Project supported by Beijing Power Exchange Center Project (SGJY0000SCJS2300075).
汤洪海，邢 通，李帆琪，等：考虑省间交易模式的新能源基地源-储协同外送优化及综合效益分配策略第 3 期
0 引言
“双碳”目标下，我国积极推进以风电、光伏
为代表的清洁电力发展
［1］
。我国西北部分布大规模
沙漠、戈壁、荒漠，具有丰富的风光资源，在这
些地区建设风电、光伏能源基地是推动我国电力
系统转型的重要举措之一
［2］
。新能源基地通过特高
压输送通道向外输送电力，促进新能源电力跨区
消纳的同时缓解我国可再生能源发电资源与负荷
中心逆向分布的矛盾
［3］
。
新能源发电具有波动性和随机性
［4］
，为保证电
力系统的安全性和稳定性，需调节性资源平抑新
能源电力波动。由于我国有大规模的存量煤电机
组，且煤电机组经灵活性改造具有较好的调节性
能，故多采取煤电机组与新能源打捆外送以保证
外送电力的稳定性。文献［5］研究煤电机组与新能
源联合外送调度，以购电成本最小、风光发电量
最大、风光出力波动最小为目标构建联合调度多
目标优化模型。文献［6］基于碳排放权交易内在形
成机理构建出动态碳交易模型，构建碳交易机制
下风光火联合发电调度优化模型。煤电机组调节
存在局限性，仅能通过让出发电空间减少弃风弃
光，无法实现电能在时间上的转移。储能电站可
弥补煤电机组的不足，将无法消纳的新能源电力
存储转移至负荷需求较高的时段放出。如，文献
［7］基于光热电站可存储能量的运行特性，提出风-
光-光热联合直流外送模式，构建源网荷日前-日内
两阶段多时段优化调度方法。文献［8］基于光热电
站可存储能量的运行特性，考虑风电-光热发电的
分时能量互补特性，以综合收益最大为目标，构
建风电-光热联合外送优化调度模型。储能电站需
先充电才可放电且有容量限制，煤电机组可在储
能电站放电容量不足时保证外送电力总量。基于
煤电机组与储能电站的调节特性，“风光火储”成
为主流的合作外送模式。文献［9］考虑外送的经济-
环境平衡，以运行成本最小和排放量最小为目标，
构建风光火储联合外送调度优化模型。文献［10］
同时考虑了电化学储能电站和光热电站的储能作
用，构建了含 CSP 电站的风光火储联合外送系统
多目标优化配置模型。现有风光火储外送研究，
多以电化学储能、光热电站为主，由于存量抽蓄
电站主要服务于电网调节，外送系统对抽水蓄能
电站考虑较少。随着抽蓄电站的发展建设，电源
侧抽水蓄能电站可服务于新能源基地调节外送。
文献［11-12］以综合成本最小为目标，构建风-光-
火-抽蓄联合系统日前优化调度模型，结果表明抽
蓄电站加入可有效降低系统运行总成本与碳排
放量。
源-储协同外送在优化调度的基础上需考虑收
益最大与分配最优。当前省间电力交易包括常规
电能量交易和绿电交易，交易方式以中长期合约
交易为主
［13］
。相关的交易包括绿证交易和碳排放
权交易，交易方式以挂牌交易为主。根据我国现
行政策，参与绿电交易的新能源电力不再颁发绿
证，新能源电力的环境价值由绿电价格体现。参
与常规外送交易的新能源机组根据上网电量颁发
绿证，新能源电力的环境价值由绿证价格体现
［14］
。
不同交易模式下新能源基地的综合收益不同。对
于合作外送主体间的利益分配，常用 Shapley 值法
和核仁法进行研究，文献［15］基于联合外送与独
立外送模式的利润水平，按 Shapley 值法对能源互
补系统中的机组进行利润分配。文献［16］基于核
仁理论提出风光火联合运行时根据各方在联合收
益中的贡献度分配各方利益 .文献［17］综合改进
Shapley 值、核仁法和等 MDP 法等利益分配策略，
提出两种综合利益协调策略基于满意度的不对称
Nash 综合利益协调策略和基于 TOPSIS 法的综合利
益协调策略。文献［18］引入资源投入、风险分摊、
碳政策影响、贡献度四类指标，在传统 Shapley 值
法的基础上构建了基于云重心法改进的 MCGC-
Shapley 模，型量化各主体的综合贡献度进行利益
分配。文献［19］综合考量了发电层与输电层的利
益，分析不同电源的利益冲突，以厂商发电利润
最大构建电量分配模型，考虑输电的经济和社会
效益，以购电成本最小和可再生电力外送最大构
建电力分配模型。文献［20］引入蒙特卡洛近似夏
普利值，分配联合主体的超额收益。文献［21］基
于纳什谈判提出效益分配策略，通过风险、效益
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新 型 电 力 系 统 第 2 卷
和碳减排三维因子确定主体分配因子。
综上所述，当前多主体合作外送调度优化研
究主要考虑不同主体的运行曲线优化，仅有较少
文献考虑了电力外送在时间上的安排，如日前需
对日内外送计划进行安排，日内需考虑风电、光
伏发电预测值的变动。其次，当前缺少对新能源
基地外送交易的研究，大部分研究通过设置固定
外送价格计算外送收益，缺少理论与实际的结合。
现有利益分配方法的本质均为基于主体的贡献度
进行分配，但不同主体提供相同价值的成本可能
存在不同，仅考虑基于贡献度的分配方式对实际
应用中的利益分配是否适用需要进行考量。基于
上述研究基础与问题，本文提出新能源基地源-储
协同外送的优化调度方法及交易收益计算与利益
分配策略，对电化学储能、煤电机组与电源侧抽
水蓄能电站联合服务于能源基地外送的场景进行
分析，构建日前-日内两阶段多时间尺度调度模
型，基于现有省间交易模式计算新能源基地外送
收益，并对不同交易模式下基于成本与基于价值
的两种分配策略进行比较，根据仿真算例结果，
提出两种分配策略的适用场景。
1 新能源发电特性
新能源机组发电具有波动性和随机性，波动
性表现为新能源的出力不能保持平稳，在年、月、
日、小时、分钟等时间尺度下发电出力均存在变
化，随机性表现为新能源的预测值与实际出力值
存在偏差。风电、光伏发电随机和波动的内在本
质为风速和太阳辐射的变动特性，可依据风速和
太阳辐射的变动规律刻画新能源机组的发电特性。
1.1 风力发电特性
风电发电功率取决于自然来风的风速，风电
机组的发电功率和实时风速之间的关系如下：
Pw
t(vt)=
ì
í
î
ï
ï
ï
ï
ï
ï
ï
ï
ï
ï
0 0£vt<vcutin
f(vt) vcutin £vt<vr
Pwr vr£vt<vcutout
0 vcutout £vt
(1)
式中：Pw
t(vt)为t时刻的风电发电功率；vt为t时刻
的风速；Pwr 为风电机组额定功率；vcutin 为切入风
速；vcutout 为切出风速；vr为额定风速。f(vt)为风
电机组风功率曲线，具体如式（2）所示。当风速
低于切入风速或高于切出风速时风电机组不并网
发电。
f(vt)=1
8ϖ1ϖ2ϖ3ρπd2v3
t(2)
式中：ϖ1、ϖ2、ϖ3分别为风轮的功率系数、风力
发电机传动装置的机械效率、发电机的机械效率；
ρ为空气密度；d为风轮直径。
一个地区的风速变化存在长期的规律性和短
期的随机性，即气候的长期规律性和天气的短期
波动性和随机性。规律性表现为可通过历史数据
中的内在规律性推测未来风速分布，也表现为存
在理论上的风速上限值与下限值。短期波动性表
现为不同时段的风速大小不同，随机性则表现为
对风速的短期预测存在偏差。波动的范围和随机
的偏差包含在规律性的限值范围内。如图 1为某沙
漠 能 源 基 地 2021—2023 年 每 时 段 的 风 速 最 值
分布。
按照图 1中以年度为周期统计的风速最值过于
保守，进一步从规律性出发，分析风速的影响因
素包括压力梯度力、科里奥利效应、摩擦、温度
和地形等，构建目标日与历史日的相关关系判断
式，根据与目标日相似的历史日风速数刻画目标
日风速波动限值，即采用相似日法。
对影响风速的不同相关因素建立映射数据库，
针对同一地区的风速进行分析，可仅考虑压力梯
度力和温度的影响，得出第 i日第 x个特征量的数
值mw
ix。选取近 5年的历史数据为样本，计算样本
日j与目标日 i的相似度 rw
ij。rw
ij越大表示相关性越
强，计算方法如下：
rw
ij=
∑
x=1
2
mw
ixmw
jx
∑
k=1
2
mw
ix
2+∑
k=1
2
mw
jx
2
(3)
相似度大于 80% 的样本日认定为相似日，根
据所有相似日风速波动情况刻画目标日风速波动
上下最值 vtmax、vtmin。
基于风速与风电发电功率的关系，进而可认
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汤洪海，邢 通，李帆琪，等：考虑省间交易模式的新能源基地源-储协同外送优化及综合效益分配策略第 3 期
为一个地区的风电机组存在发电功率上限值 Pw
tup 和
下限值 Pw
tdn，即在 t时段，风电可保证小于等于
Pw
tdn 的稳定发电功率，风电机组大于该下限值的出
力表现出波动性，同时，在不考虑装机容量限制
时风电机组发电功率无法超过 Pw
tup。
Pw
tdn =Pw
t(vtmin )(4)
Pw
tup =Pw
t(vtmax )(5)
考虑风光机组装机容量的限制，构建 t时段风
电机组输出功率的动态上、下限：
Pw
tmin =max
{
0Pw
tdn
}
(6)
Pw
tmax =min
{
Pw
tup Pw
max
}
(7)
0£Pw
tmin £Pw
t£Pw
tmax £Pw
max (8)
式中：Pw
tmax、Pw
tmin 分别为 t时段风电场的可用功率
上、下限；Pw
max 为风电场最大装机容量。
1.2 光伏发电特性
光伏发电的功率主要取决于太阳辐射的强度，
太阳辐射越强，光伏发电功率越高。光伏发电的
发电功率模型如下：
Pv
t=ηv
tSv
tfv
t(9)
式中：Pv
t表示 t时段光伏发电机组的发电功率； ηv
t
和Sv
t表示 t时段辐射转换效率和辐射面积；fv
t表示
在t时刻的太阳能辐射强度。
同样，同一区域太阳辐射的规律性之一表现
为存在每时段太阳辐射的上限值与下限值，图 2为
某沙漠能源基地 2021—2023 年每时段太阳辐射最
大值、最小值分布。
光伏发电功率不确定性取决于太阳辐射强度
的随机特性。每小时的太阳辐射强度的影响因素
包括太阳高度角、海拔高度、天气状况、大气透
明度、大气污染程度等，其中天气状况主要指云
层分布情况。
对影响太阳辐射强度的不同相关因素建立映
射数据库，针对同一地区的太阳辐射进行分析，
构建考虑天气状况、大气透明度和大气污染程度
的特征指标体系，得出第 i日第 y个特征量的数值
mv
iy，选取近 5年的历史数据样本，计算样本日 j与
目标日 i的太阳辐射强度相似度 rv
ij，计算方法
如下：
图1 某沙漠能源基地 2021—2023 年每时段的风速最大值、最小值分布。
Fig. 1 Distribution of wind speed maxima and minima at a desert energy site for each time period from 2021 to 2023
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