0 引言

随着“双碳”目标的提出，构建新型电力系统对碳减排目标的实现至关重要[1-4]。高比例新能源发电具有强间歇性、随机性，大规模新能源交易空间尺度的扩大，进一步提高了系统实时平衡的难度和重要性。如何在新能源大规模接入下保障电力系统平衡也是各国都在面临的挑战[5]，美国[6]、英国[7-9]、北欧[10-11]、德国[12]等已经建立了较为成熟的电力市场实时平衡机制实现电力系统平衡[13-14]。相较于美国市场的平衡资源有限、灵活性差、经济效率低下，英国市场的平衡成本激增等问题，在新能源占比逐步提升的情况下，德国的市场平衡费用却不增反降，其基于平衡结算单元的分布式市场平衡机制起到了关键作用。

目前已有较多关于电力系统平衡机制方面的研究。文献[14]总结了各国的平衡资源补偿机制和不平衡结算模式，提出了中国未来平衡结算的发展方向。结合中国以省级区域划分的电力系统架构，以及发电资源时空分布不均衡的现状，建立有效的市场平衡机制对新能源消纳和电力系统平衡有积极作用[15-17]，如西北地区建立了省间实时平衡市场并设计了与其他市场之间的协调运作流程[18]。目前电力系统提供平衡服务的主要市场机制包括需求响应和辅助服务市场[19]。文献[20-22]基于省间电网互联设计了备用辅助服务市场运营模式，但是当前各省补贴补偿机制的不完善导致储能等灵活资源无法得到充分调用[23-25]。文献[26-27]建立了新能源参与的区域电力供需平衡模型。文献[28]构建了能源聚合商聚合电力和天然气参与电能量和平衡市场的随机两阶段优化模型，并将电池储能作为能源聚合商的自发电单元。文献[29]论证了聚合多个电转热和蓄热器单元的区域热网运营商参与平衡市场，并提供平衡服务的经济性和可行性。

随着全国统一电力市场体系建设的推进，新能源装机规模和多类型负荷需求也持续增长，电力市场平衡问题日益突出，四川、安徽等省份的电力市场近几年偏差费用均超过5000万元。而随着中国“十四五”规划建设的推进，未来电力市场平衡成本可能进一步增长，因此亟需建立新型平衡模式，进一步降低电网不平衡风险，并与省间平衡机制衔接，促进全国统一电力市场体系的构建。

本文在梳理国内外电力市场平衡机制的基础上，结合中国国情和电力市场体系，提出面向区域多主体平衡的独立平衡服务商这一新型平衡模式；并基于其聚合性的特点与多种新型市场主体进行对比分析，进而构建独立平衡服务商收益最大化和发用电主体平衡成本最小化的双层优化模型；算例基于某地区的偏差数据验证所提模型的有效性。

1 国内外电力平衡机制分析

随着全球范围内推动能源结构转型升级和大力促进碳减排，如何在新能源大规模接入下保障电力供需平衡是各国都在面临的挑战，本章梳理了国内外在电力供需平衡机制方面的研究与相关实践经验。

1.1 国外电力平衡市场及平衡机制研究

北欧电力市场的系统运营商通过辅助服务市场和调节电能市场来获取平衡资源，其中包括频率响应、调频和备用服务；英国电力市场采用的平衡服务包括频率响应、备用2类，实际发电前1 h通过平衡市场的Bid/Offer交易模式和不平衡电费的结算来微调市场平衡；美国PJM市场与北欧和英国不同，其具有组织现货市场运行和调度的双重职能，其平衡服务包括频率响应、调频和运行备用3类，并通过实时经济调度进行实时平衡管理和出清价计算。

德国电力市场采用平衡结算单元（balancing units,BU）这一独有设计将传统集中式电力平衡转变为分布式平衡方式，并成功减少了电网的平衡服务费用。平衡结算单元由平衡责任主体（balancing responsible party, BRP）在区域输电系统运营商（transmission system operators, TSO）的管理下经营，其业务包括预测平衡结算单元内部的发用电情况、购买或卖出平衡电力，使得该平衡结算单元的发用电电量实时平衡。

综上所述，中国在向市场化平衡机制过渡的过程中可以借鉴这些国家的经验，特别是在促进系统实时平衡的激励机制和分布式平衡的构建方面。

1.2 国内电力市场平衡机制研究

目前中国电力平衡市场的建设正处于试点和逐步推广的阶段，从传统的计划调度模式过渡到更加市场化的模式中，平衡机制是处理电力系统实时不平衡问题的关键之一。

发电企业通过调整发电量来响应电网需求的变化，提供调峰、备用等服务；售电公司通过调控终端用户的电力消费，实现削峰填谷；电网公司通过市场机制或直接调度来平衡电网，负责整体电网的运行稳定；大工业用户通过需求响应机制，在电网高峰时段减少用电，有时也通过自产电力供应网络；储能设施运营商（如共享储能）利用储能系统在低峰时储存电能，在高峰时释放，以协助电网平衡。

综上，中国电力市场的平衡机制正在稳步灵活发展中，而随着新型电力系统建设背景下交易主体类型的增加和交易范围的扩大，市场平衡需求日趋提高，新型平衡机制亟待研究。

2 独立平衡服务商的概念及与其他新型市场主体的对比分析

基于上述对国内外电力平衡机制的分析，结合中国的国情和市场实际，本章提出了面向区域多发用电主体的独立平衡服务商的概念及运营模式，并基于其资源聚合性的特点与多种电力市场中的新型主体进行了异同点对比分析。

2.1 独立平衡服务商的概念与意义

独立平衡服务商（independent balancing service providers, IBSP）是一种在区域电力系统内，聚合多种新型独立平衡调节资源，并为传统发、用电等主体提供偏差调节服务的市场主体。其通过新型分散式微平衡的交易模式与电网平衡调节形成互补从而减少多类型市场主体的偏差，获取相应的偏差调节服务收益，并在偏差调节资源不足时为内部主体承担偏差惩罚费用。其主要运营模式如图1所示。

图1 独立平衡服务商运营模式图
Fig. 1 Operation mode of IBSP

IBSP交易模式的特征主要有3点。①新型主体参与。主要是以共享储能为代表的新型独立平衡服务商与传统的发、用电主体之间的交易。②分散式。主要是指该交易的组织并未定期、集中交易，而是需求驱动下常态化持续开市的、与批发市场平行进行的交易形式；不以聚合资源参与电能量或辅助服务市场为目的，而是与批发市场平行互动、相互补充的分散式交易。③微平衡。微平衡市场是指在局部区域内，具有正/负向偏差调节需求的主体与具有负/正向偏差调节能力的主体之间进行的，旨在优先利用本地资源消除局部区域整体偏差的市场。

独立于发用电等市场主体的IBSP，具有良好的调节特性。这一市场设计定位于服务多类型市场主体的平衡需求，以保障新型电力系统平衡、减少市场主体平衡成本为目标，与省级电网的电网平衡调节形成互补，激发多类型调节资源参与平衡调节服务的积极性，创造能源互联网新业态。

2.2 资源聚合型市场主体概述

本文所提出的区域独立平衡服务商，其能够通过聚合多类型调节资源，并参与区域分散式微平衡交易。与其“聚合”这一特性存在相似点的还有售电公司、负荷聚合商（load aggregators, LA）、虚拟电厂（virtual power plants, VPP）、BU等市场主体，这里统称为“资源聚合型市场主体”。

售电公司主要通过代理协议、零售套餐等方式聚合终端无法直接参与市场交易的零售电力用户，并与发电企业开展多类型市场化购电交易；LA主要通过物理设备调节和数字化技术、信息通信技术等整合分散的需求响应资源来规模化参与电力系统运营和需求响应；VPP主要通过先进的信息通信技术和软件系统，实现源荷储等分布式能源资源的聚合和协调协同优化，作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行，相较于与之类似的LA，VPP既可作为发电侧主体也可作为用电侧主体；BU在聚合发、售、用等多类型市场主体后，由BRP通过接受TSO的指令，参与平衡市场交易以及与其他BU交易来实现自身内部的发用电实时自平衡。

2.3 独立平衡服务商与多种资源聚合型市场主体的对比分析

基于上节对多种资源聚合型市场主体的梳理分析，结合本文提出的区域独立平衡服务商的概念，本节将从内部资源、地域关系、连接关系等多个方面对其进行比较。几种资源聚合型市场主体的对比分析如表1所示。

表1 资源聚合型市场主体的对比分析
Table 1 Comparison and analysis of resource-aggregated market entities

区别售电公司负荷聚合商虚拟电厂 德国平衡结算单元独立平衡服务商内部资源 电力用户 可调负荷分布式发电、储能、柔性负荷等源网荷储资源发电企业、售电公司、电力用户、虚拟电厂、源网荷储资源共享储能、虚拟电厂、充电桩等可调资源地域 不受地理位置限制不受地理位置限制不受地理位置限制同一调度区域同一调度区域

续表

区别售电公司负荷聚合商虚拟电厂 德国平衡结算单元独立平衡服务商连接关系 代理协议信息物联网信息物联网信息物联网联营不联运功能①聚合用户参与电能量市场，传递电能量价格信号；②为用户供电，降低用户用电成本；③承担用户电量偏差考核责任①聚合可调负荷参与需求响应，传递响应量价格信号；②引导资源参与需求响应①聚合内部资源参与辅助服务、需求响应和电力市场交易；②承担用户响应量的偏差考核①内部电力供需平衡；②承担不平衡费用； ③与其他平衡单元进行平衡互调节①为多主体提供偏差调节服务；②获取偏差调节服务收益；③与电网调度平衡形成互补参与市场类型中长期市场、现货电能量市场需求响应市场需求响应、辅助服务市场、现货市场等平衡市场 新型分散式微平衡市场交易运行方式 并网运行 并网运行 并网运行 并网运行 并网运行并网方式多个公共连接点多个公共连接点多个公共连接点多个公共连接点多个公共连接点平衡调节能力不具备平衡调节能力具备平衡调节能力具备平衡调节能力具备平衡调节能力具备平衡调节能力盈利方式购售电价差收益、增值服务收益聚合资源服务费、需求响应补偿电能量收益和需求响应、辅助服务补偿平衡辅助服务收益偏差调节服务收益、峰谷套利收益偏差来源用户用电不确定性负荷可调节量、响应能力的不确定性聚合资源可调节量、响应能力的不确定性发用电不确定性内部调节资源可调节量的不确定性

3 独立平衡服务商-发用电主体双层优化模型

在上述所提出的区域独立平衡服务商的概念及其运营模式中，IBSP可以通过制定各时段的偏差调节服务价格，并根据发用电主体的实际出力或负荷的偏差情况进行峰谷需求差异化定价，来实现自身收益最大化；而区域内发用电主体根据IBSP的偏差服务价格，决定各时段的偏差调节需求，在电价较高时段选择减少需求使得偏差成本最小化。

本章据此构建了独立平衡服务商和发用电主体的双层优化模型。基于IBSP收益最大化构建目标函数，上层IBSP先向存在偏差调节需求的主体发布初始服务价格，下层发用电主体根据其定价决定自身上报的偏差需求量，基于自身偏差成本最小化构建目标函数。在满足平衡约束条件下，IBSP再根据上报的偏差需求更新服务定价并再次向主体发布，如此循环往复，直至上下层的价格和需求策略均不再变化，从而求得均衡解。

3.1 上层独立平衡服务商模型

上层模型中IBSP的优化目标为收益最大化，其收益主要来自收取发、用电主体支付的偏差上下调服务费，以及参与市场交易进行套利的收益。成本主要由IBSP的偏差惩罚承担成本、调节资源的使用损耗成本，以及调节资源建设成本组成。即

式中：RIBSP为独立平衡服务商总收益；Rservice为服务商赚取发用电主体的偏差服务使用费，IBSP通过制定动态的偏差服务价，并根据区域发用电主体的正负偏差情况调度调节资源为其提供相应的偏差下调和上调服务，并收取服务费用以获得服务收益；Rgrid为服务商参与电力市场交易的收益，IBSP内部的调节资源不仅可以提供偏差服务，还可参与电力市场交易，在电价低谷时段购电并在电价高峰时段售出以赚取套利收益；Cpunish、Closs、Cconstruction分别为服务商的偏差惩罚承担成本、内部调节资源使用的损耗成本，以及内部调节资源建设的投资成本。

其中：

式中：分别为t时段独立平衡服务商制定的偏差上调、下调服务价格；分别为t时段平衡服务商分配给调节资源n的偏差上调、下调功率；分别为t时段市场的售电、购电电价；分别为t时段调节资源n向市场售电、购电的功率；θt为t时段的偏差惩罚系数；分别为t时段因服务商无法满足上调、下调需求而需要承担的偏差惩罚项；max （a,b） 表示取变量a和b中的最大值；分别为t时段发用电主体m上报的偏差上调、下调服务的功率需求；Cp和Ce分别为功率成本和容量成本；pmax和vmax分别为内部所有调节资源的最大调节功率和最大容量；μ为内部可调资源的单位功率损耗成本。

上层独立平衡服务商优化模型的约束条件如下。

1） 最大调节功率约束。

任意调节资源提供的偏差调节功率，不能超过其最大功率上限，即

式中：pup_max、pup_min和pdown_max、pdown_min分别是偏差上调、下调服务功率的上界和下界。

2） 偏差调节服务价格约束。

服务商所制定的偏差调节服务的价格不能在最低和最高限价范围之外，避免出现超额利润或亏损的情况，即

式中：λup_max、λup_min和λdown_max、λdown_min分别是偏差上调服务价格的上界和下界，偏差下调服务价格的上界和下界。

3） 调节资源功率互斥约束。

任意调节资源不能同时提供偏差上调和下调服务，也不能同时向市场进行售电和购电。

4） 功率平衡约束。

任意时段所有调节资源和所有发用电主体之间应满足如下功率平衡关系：

3.2 下层发用电主体模型

下层发用电主体模型的优化目标为总偏差成本最小化。主体根据自身出力及负荷预测的偏差情况上报偏差需求，并根据IBSP发布的偏差上下调价格购买相应的偏差调节服务。表达式为

下层发用电主体优化模型的约束条件如下。

1） 上报功率约束。

任意发用电主体向服务商上报的偏差调节服务需求功率，不超过该时刻最大偏差的非负值。

2）功率需求互斥约束。

任意主体不能同时上报偏差上调需求和偏差下调需求。

3.3 模型求解

图2是本文模型的求解流程图，采用粒子群优化（particle swarm optimization, PSO） 算法进行求解，模型的求解流程如下。

图2 算法求解流程
Fig. 2 Algorithm solution flow

1） 定义模型和算法的相关基本参数，并由随机函数初始化上下层决策变量（包括偏差服务的功率、价格，购售电的功率，所有主体上报的偏差需求）和约束条件。

2）计算粒子的适应度，得到上层模型收益和下层偏差成本的值。更新粒子的速度和位置以寻找最优解，然后检查和处理粒子速度越界，以确保更新后的位置和速度在定义的范围内。

3）更新每个粒子的局部最优解和粒子群的全局最优解，保存并更新模型相关决策变量策略和目标函数。

4）判断当前是否小于等于算法设定的最大迭代次数，若为真则返回第2）步；若为假则求解结束，输出上层和下层模型的最优策略及目标函数最优值。

4 算例分析

4.1 算例参数设置

本节选取某地区的光伏电站、风电场、用户负荷3类发用电主体，根据该地区历史典型出力曲线和用电负荷曲线进行预测，并与某日实际的出力或负荷进行对比，得到当天24个时段内所有主体的总出力及负荷曲线如附录A附图A1所示。此外，市场的分时购售电价设置见附图A2[30]。

图A1 所有发用电主体的24 h出力及负荷曲线
Fig. A1 Output and load curves of all power generating and consuming entities in 24 hours

图A2 分时电价
Fig. A2 Time-of-use electricity price

IBSP自建2个调节资源为所有发用电主体调节偏差。所有调节资源视为一个整体计算建设成本时，其平均功率成本和平均容量成本分别为80万元/MW和40万元/MWh，调节资源其他参数设置见附表A1。此外，模型涉及到的相关价格参数设置见附表A2[31]。

表A1 独立平衡服务商内部调节资源参数设置
Table A1 Parameter settings of adjustment resources in IBSP

pup_max/MWpup_min/MWpdown_max/MWpdown_min/MWμ/(元·（MWh） -1)35035040

表A2 相关价格参数设置
Table A2 Price parameter settings

λup_max/(元·（MWh） -1)λup_min/(元·（MWh） -1)λdown_max/(元·（MWh） -1)λdown_min/(元·（MWh） -1)θt/(元·（MW） -1)80030050-15010 000

4.2 算例结果分析

使用Matlab（R2016b）软件对问题进行建模并求解，设置粒子个数为10个，算法最大迭代次数为5000次。在约2200代之后收敛，计算得到IBSP的最大日收益为61 796元。算法迭代过程如图3所示，各个时段的偏差上下调服务价格见附录A附表A3。

图3 算法收敛性
Fig. 3 Figure of algorithm convergence

表A3 各时段最优上下调服务价格
Table A3 Best price of up and down service of each time period

时段上调服务价/(元·（MWh） -1)下调服务价/(元·（MWh） -1)时段上调服务价/(元·（MWh） -1)下调服务价/(元·（MWh） -1)时段上调服务价/(元·（MWh） -1)下调服务价/(元·（MWh） -1)1655.71 -95.65 9442.36 10.05 17538.17 33.91 2586.16 44.35 10406.71 -105.29 18330.91 -129.74 3722.16 -4.90 11584.91 -102.13 19612.87 42.51 4553.20 -131.79 12346.26 -136.41 20657.76 -121.43 5683.82 -139.32 13667.84 -136.82 21684.63 -92.74 6332.70 -116.52 14765.41 -72.56 22611.25 2.65 7478.64 41.21 15404.24 -80.42 23442.52 -76.69 8526.77 -98.12 16670.70 -122.27 24349.55 -106.94

所有发用电主体根据自身的正负偏差情况，结合IBSP制定的分时偏差上下调节服务电价，决定自身最优的偏差调节服务购买策略。其调节前后的偏差情况对比如图4（a）和图4（b）所示。

图4 调节前后所有主体的偏差情况
Fig. 4 Deviations of all entities before and after adjustment

由附表A3及图4（a）和图4（b）可知，3:00—6:00时段由于负荷预测值偏高导致产生了高额的负偏差，IBSP制定了较高的上调电价并最大程度调动资源来消除偏差，但仍因调节能力不足产生了一部分的偏差惩罚；11:00—15:00时段光伏和风电大发电量，因此产生了较大的正偏差。IBSP通过制定较低的下调负电价来激励新能源购买偏差下调服务，但由于此时市场处于售电电价高峰时段，大量的调节资源向市场售电以获取价差收益，致使该时段分配给发电主体的下调功率不足，偏差惩罚处于高位；19:00—24:00风电大发，负荷有小规模正偏差，均通过IBSP的调节消除了正负偏差。

IBSP各时段的各项收益及成本变化情况如图5所示。可以看到，在0:00—8:00时段，偏差上调需求较大以及市场购电电价处于谷段，IBSP通过合理的服务定价获取了大量收益，因此付出的购电成本和惩罚成本均是可接受的；而在9:00—14:00时段，偏差下调需求较大，且市场售电电价处于峰段，资源的有限性使得IBSP难以兼顾提供服务和市场交易，虽获取了不小的交易收益但也因此承担了高额的偏差惩罚成本费用，产生了一定的亏损；在其余时段，市场交易电价处于平段或峰段，偏差需求也基本处于调节能力范围内，IBSP能在收取服务费用的同时从市场交易中获利。

图5 各时段的IBSP收益及成本情况
Fig. 5 IBSP income and costs of each time period

最后，从运营商和发用电主体2个不同角度出发，与现有的多种模式进行对比，分析收益及成本情况。

首先是对不同方案下发用电主体的偏差成本进行分析，主体相关场景及参数设置与上节相同，对比结果如表2所示。

表2 不同方案的偏差调节成本对比
Table 2 Comparison of deviation adjustment costs of different solutions

方案偏差调节方式定价方式发用电主体成本/万元1缴纳偏差惩罚费用 固定定价约17.77 2自配储能调节固定定价约12.48 3IBSP调节动态定价8.89

方案1为对照组，即不对偏差部分进行任何调节，所有偏差采用直接缴纳惩罚费用的方式，按照该地区上网电价的2～3倍设置惩罚系数；方案2设置每个发用电主体按照自身装机容量或最大负荷配置8%的独立储能，主体承担储能的建设成本，独立储能的寿命为10 a。可以看出，方案2成本虽然相比方案1有一定的优势，但在前期主体需要承担独立储能的建设成本，资金压力较大，正式投产之后才能通过充放电交易获得收益，投资回收期较长，且定价方式使得收益相对固定；方案3即为本文提出的独立平衡服务商调节方案，该模式通过聚合多种调节资源，为发用电主体承担偏差调节责任，在降低主体所需支付的偏差成本费用的同时，使得各种调节资源获得收益，起到了优化资源配置、提高资源利用率的作用。

将IBSP与现有的LA、VPP聚合运营模式进行对比分析，设置出力范围或可调范围等参数与IBSP相同或近似，对比结果如表3所示。

表3 不同运营商模式收益对比
Table 3 Revenue comparison of different operation modes

运营模式收益来源日收益/元LA需求响应+辅助服务36 537 VPP需求响应+辅助服务51 728 IBSP偏差调节+峰谷套利61 796

可以看到，相较于LA和VPP通过参与需求响应和调峰辅助服务获取补偿性收益的方式，IBSP能够灵活地选择偏差调节服务和峰谷套利2种方式，主动调配资源从而获得收益。

5 结论

针对电力市场平衡调节需求日益增长的现状，以及世界很多国家和地区对于电力市场平衡机制的实践研究，本文基于多种资源聚合型市场主体的基本功能和运营模式，提出了面向区域多类型发用电主体的独立平衡服务商的概念，并构建了IBSP收益最大化、发用电主体偏差成本最小化的双层优化模型，算例以某地区24 h典型偏差数据为例进行分析，论证了本文所提模型的可行性。主要工作及结论如下。

1） 所构建的独立平衡服务商及发用电主体双层优化模型，相较于LA、VPP等虚拟运营聚合模式，能够提高IBSP的收益；相较于缴纳偏差惩罚费用、自建储能等偏差调节方式，也能在一定程度上减少发用电主体的平衡成本。

2） 相较于普通的固定定价方式，双层动态定价方式能够更好地适应新型分散式微平衡交易的特点，在减少主体偏差的同时兼顾服务商的收益，并且能够结合市场情况实时更新定价策略，促进资源的优化配置。

3）在地区偏差需求超出一定范围或市场售电电价处于峰段时，IBSP需要综合考虑自身调节能力上限、调度能力强弱等因素，避免在获得收益的同时因资源分配不当而产生高额的惩罚费用。

下一步研究重点可以围绕服务商针对地区平衡服务需求进行的容量优化配置，以及新型分散式微平衡零售套餐策略制定等方面展开，从而充分利用市场机制提高服务商聚合能力、灵活性调节能力以及平衡服务水平，促进电力市场平衡机制的新实践，激发新型零售交易新业态。