新能源与虚拟电厂交易运营关键技术及实践_37页_4mb
报告摘要
新能源与虚拟电厂交易运营总结
核心内容
随着我国“双碳”目标的推进,新能源大规模发展引发了分时供需矛盾和交易均价下探等问题。储能和负荷侧灵活资源的参与成为解决供需不平衡的重要手段。同时,电力市场正从传统以火电和电网为核心,向多元市场主体扩展,涵盖分布式新能源、储能运营商、负荷聚合商、虚拟电厂服务商等。交易品种也从单一电能量交易扩展至现货、辅助服务、绿电绿证、需求响应、容量市场等。
新能源和虚拟电厂的参与机制和运营模式正在不断优化,以适应市场变化和资源波动。市场运营的关键在于电价预测、交易策略制定、风险对冲及资源管理能力。
主要观点
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能源转型与电力市场发展背景
- 中国碳排放量及人均排放量持续增长,新能源发展推动电力市场多元化。
- 新能源交易均价下滑,影响产业可持续发展,需通过储能和负荷侧灵活资源进行有效衔接。
- 市场规则持续优化,新能源与虚拟电厂等多主体联合参与成为趋势。
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新能源参与机制
- 新能源参与中长期交易和现货交易,需结合分时段发电量预测和市场均价。
- 新能源主要采用“报量报价”或“报量不报价”两种模式参与市场,前者适用于市场理解能力强、成本优势明显的项目,后者适用于风险厌恶型或现金流敏感型项目。
- 新能源收益模式从“固定补贴”转向“市场定价为主、政策保障为辅”,构建“场内收入 + 场外收入”双维度收益框架。
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虚拟电厂参与机制
- 虚拟电厂通过聚合多种资源(如分布式光伏、储能、负荷等),参与现货、辅助服务等市场。
- 不同区域有不同参与模式,如华北聚合分布式新能源,华东聚合工商业负荷,华中聚合多种资源,南方试点探索。
- 虚拟电厂提供调峰、调频、备用容量等辅助服务,收益差异较大,需进行精准的调节能力评估和交易策略优化。
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关键技术及实践
- 电力交易运营依赖多时间尺度电价预测、电量偏差控制、交易策略优化等技术。
- 清大科越公司开发了全时空广域新能源预测系统,支持年度、月度、日滚动及现货等预测。
- 基于气象数据和机器学习算法,构建了省间现货价格预测模型,均方根准确率约为75%。
- 虚拟电厂运营需关注调节资源管理和交易决策优化,通过自评估、极端气象预测、用户激励与考核管理等方式提升运营效率。
关键信息
新能源交易模式
| 交易模式 | 参与主体 | 操作流程 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|---|---|
| 直接参与 | 集中式及部分分布式新能源项目 | 注册、报量报价、参与交易、结算 | 收益自主掌控、灵活调整策略 | 成本高、议价能力弱 |
| 聚合代理 | 第三方聚合商 | 项目与聚合商签订协议、聚合商整合电量、参与交易、分配收益 | 降低交易成本、提升议价能力 | 收益需与聚合商分成、存在信用风险 |
新能源收益结构
| 收入类型 | 核心定义 | 计算公式 | 定价逻辑 | 核心功能 |
|---|---|---|---|---|
| 场内收入 | 通过参与电力市场交易获得收益 | 市场电价 × 实际发电量 | 完全由市场供需关系决定 | 体现市场价值,提升收益上限 |
| 场外收入 | 政策设计的差价补偿收益 | (机制电价 - 市场交易均价) × 机制电量 | 以机制电价为基准,与市场均价反向挂钩 | 平抑市场电价过低时的收益波动 |
虚拟电厂收益类型
- 调峰收益:按调峰电量给予补偿,价格从0.15元/kWh到0.8元/kWh不等。
- 调频收益:按调频里程补偿,价格0.1-15元/MW,试点中。
- 备用容量收益:每小时每千瓦不高于0.01元,对具备分钟级调节能力的虚拟电厂给予补贴。
省间现货价格预测
- 采用多元邻近值算法对数据预处理,基于皮尔逊相关性理论建立气象数据与省间现货价格相关性分析指标。
- 构建气象相似度和随机森林树模型的省间现货电价预测模型,均方根准确率约为75%。
调节资源评估与管理
- 调节资源响应收益自评估:考虑价格预测误差和用户响应行为误差,以最小化成本为目标进行虚拟电厂曲线调整。
- 极端气象下的调节能力评估:解析资源分布和调峰需求,设计多层级、多时序资源组合方案。
- 用户响应激励与偏差考核:将激励金额和考核结果分解至用户,提高响应能力和偏差控制水平。
交易策略制定
- 年度交易:结合历史数据和市场价格预测,合理申报分月分时交易电量。
- 月度交易:通过功率预测和价格对比,判断需交易电量和持仓。
- 月内交易:依据日清结算数据和剩余发电能力,滚动测算合约率及曲线合理度。
- 现货交易:结合市场电价预测,制定相应持仓交易策略。
独立储能代理交易运营
- 2023年12月签约,参与调峰辅助服务市场和现货市场。
- 2024年12月31日起参与现货市场长周期结算试运行,2025年8月辅助参与调频市场,实现调频与现货联合优化。
- 提供收益预测、政策分析、交易申报、结算复盘等服务。
清大科越核心技术与服务
- QCore核心算法引擎:依托人工智能与大模型技术,精准适配电力市场运营复杂、连续、高频的特性,提升运营效率和收益。
- 电价预测平台:支持中长期和现货电价预测,准确率处于市场第一梯队。
- 虚拟电厂聚合优化算法:提升虚拟电厂的交易策略和资源管理能力。
- 专业团队:超30人能源运营团队,覆盖交易、系统、算法、培训等领域,具备丰富的市场服务经验。
- 平台建设:梳理市场化交易运营的业务逻辑和系统架构,完成云平台功能设计与开发,提供完善、优化和质保服务。
交易支撑与机制建设
- 交易支撑:提供中长期及现货市场、绿电交易等交易策略制定、申报、日滚动操作等服务。
- 机制建设:编制发电侧/售电公司运营管理规范及操作手册,明确责任人和审核流程。
人员培训
- 定期开展电力市场、售电交易运营相关知识技能培训,提升参与方市场运营能力。
QCTC寓意
- Q:Quality(品质)
- T:Technology(科技)
- C:Creativity/Consistency(创新/始终如一)
- QCTC代表清大科越对电力服务的承诺,即以高品质、高科技、创新与一致性提供服务。
总结
新能源与虚拟电厂的交易运营是推动电力市场多元化和绿色转型的重要环节。随着市场规则不断完善和交易品种扩展,新能源和虚拟电厂需在电价预测、交易策略制定、资源管理等方面具备更强的能力。清大科越公司通过自主研发的算法引擎和平台,为新能源、独立储能、售电及虚拟电厂提供全方位的交易运营支持,助力提升市场参与效率和收益水平。
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