本文发表在《全球能源互联网》2020年第4期“电力系统低碳发展的目标、战略及技术选择”专题上，欢迎点击品读。本文受山东省重点研发计划项目（2019JZZY010901）资助。

分布式能源在全球经济和能源系统的结构性转型过程中起到了重要作用，聚合的分布式能源可被作为虚拟电厂(virtual power plant，VPP) 在电力市场中提供辅助调频服务，应对低碳经济下大规模可再生能源并网导致的电力系统稳定性的挑战。为了挖掘VPP的市场价值，经济激励包括创造价值以及分配利润环节。由于光伏发电的间歇性以及居民负荷的随机性，本文中VPP所指的聚合居民侧系统具有更为复杂和不确定的行为。针对VPP的特性，本文提出了其在调频辅助服务市场创造最大利润的竞标策略，以及反映合作真实价值的收益分配方案，为激发VPP的潜在价值提供了一条途径。

1）在创造价值环节，提出了将电池循环寿命模型嵌入VPP单独调频竞标模型和与风电合作联合竞标模型的策略；

2）在分配合作剩余价值环节，提出了基于Nash–Harsanyi 讨价还价解并量化谈判力来反映VPP对合作真实贡献的利润分配模型。

为了挖掘VPP的市场价值，在创造价值环节，电池频繁充放电加速电池老化造成的寿命衰减成本不可忽视，本文提出将电池循环寿命模型嵌入VPP单独调频竞标模型和与风电合作联合竞标模型的目标函数中，考虑电池损耗成本的前提下获得合理收益。在分配合作剩余价值环节，本文提出通过求解讨价还价博弈模型的Nash–Harsanyi 讨价还价解来反映VPP对合作的真实贡献。该博弈模型中的合作剩余、效用函数、谈判不一致点以及谈判力均来自创造价值环节相关结果。

⬆ 图1 VPP的组成及探索其在调频市场价值的步骤

图2表示所提模型的优势。场景2中VPP与风电合作获得的利润达到所有场景中最大值673澳元。在电池损耗方面，由于电池参与调频产生更多的充放电循环导致损耗成本增大。场景1（a）不考虑电池损耗，虽然比场景1（b）考虑电池损耗的调频收益高，但是更大的电池损耗反而使利润骤减。因此，在竞标模型中考虑电池损耗成本可以避免以高电池损耗为代价高估调频收益。在与风电合作中，与风电的互补作用使电池减少充放，所以场景2的电池损耗成本最低。

⬆ 图2 各场景下VPP利润分解对比

谈判力是基于Nash-Harsanyi讨价还价解的利润分配策略中非常重要的特征，这一指标反映了VPP的合作贡献。图3中，赋予边际贡献指标和精确度指标相同权重时，VPP和风电的谈判力分别为65.5%和34.5%。就边际贡献指标而言，VPP得分96%代表在合作增加的收益和减少的成本中边际贡献更大。准确度指标方面，风电间歇性出力特征导致得分81%，低于VPP得分为100%的精准度。总之，该分配策略通过VPP较高的谈判力反映出其真实的合作贡献，从而使其在利润分配中获得与贡献匹配的合理份额，进一步激励VPP参与合作调频。

⬆ 图3 谈判力影响因素分析

谈判力和风险偏好系数都能够反应参与者的特征并影响分配结果，图4左侧表示谈判力对分配利益的影响，可看出随着VPP谈判力从10%增加至90%，VPP所获分配利润占合作剩余的比例从10%增加至90%，这表明谈判力越高分配利润越大。图4右侧表示风险偏好系数对分配利益的影响，可看出风险偏好系数的变化并未影响利润分配结果的比例。所以，任何参与者并不能通过谎报自身风险偏好系数而增加分配收益。

⬆ 图4 合作剩余分配比例与谈判力和风险偏好的关系