关于分布式光伏参与电力辅助服务交易机制设计与博弈模型的探究

1、引言

在全球能源转型的大背景下 有着前所未有的发展态势，国际能源署 （IEA） 维持在 20% 以上。随着分布式光伏发电规模 电网调节难度，并且传统的电力辅助 对不足，所以分布式光伏参与电力辅 新支撑。但当前分布式光伏参与 此本文想探寻种符合分布式光 平衡加以分析，从而为分布式 制设计、价格形成机制优化、结算清算方案 高效的分布式光伏参与辅助服务交易模式。

2、分布式光伏参与电力辅助服务的现状与挑战

2.1 分布式光伏发展现状

中国分布式光伏产业被政策支持和技术进步双双推动而跨越式发展，从地域分布来讲，华东与华中地区处于主导位置，江苏、浙江、山东三省的分布式光伏装机容量加起来超全国总量的四成，在应用场景方面，工商业屋顶光伏占比达 65%、居民屋顶光伏占比约为 22%、分布式地面电站占比约为 13%。在技术层面上，光伏组件效率不断提高，2023 年单晶硅组件平均转换效率已达到 23.5%，组件价格降到 1.3 元 /W 之下且系统投资回收期也被缩短到6-8 年。

“整县推进”“绿电交易”等政策施行后，分布式光伏不再局限于自发自用而朝着多元化发展，并且随着分布式储能技术在商业上得到应用以及智能微电网被推广，分布式光伏系统的调节能力大大增强，这使其参与电力辅助服务有了技术方面的好底子，不过要注意的是这两年分布式光伏集群化、规模化发展的趋势很突出，很多工业园区或者县域内光伏装机量常常达到百兆瓦级别，这种集群效应让分散的分布式资源有了参与更大范围市场交易的可能。

2.2 电力辅助服务市场概述

电力系统要安全稳定且电能质量要有保障，除了常规的电能生产之外还需要提供各类服务即电力辅助服务，像调频、调压、备用、黑启动之类的都属于这类服务。2006 年东北区域电力辅助服务补偿机制试点开启了中国电力辅助服务市场的大门，经过多年发展，“基础服务 + 有偿服务”的市场架构已初步形成，到 2022 年全国八大区域都建立起辅助服务市场机制且年交易规模超 400 亿元。一开始火电机组补偿是辅助服务的主要形式，之后慢慢扩展成由水电、抽水蓄能、需求侧响应等多种主体共同参与的局面，并且 2021 年国家发改委、国家能源局发布的《关于进一步完善电力辅助服务补偿（市场）机制的通知》明确表示鼓励新能源加入电力辅助服务市场 [8]。

目前国内电力辅助服务市场有三大特点，其一，就是从行政分配迈向市场化交易，像山东、广东这些省份已经开展了辅助服务现货市场试点。其二，交易品种越来越多，调频、调峰、备用还有爬坡能力等多种辅助服务产品相继出现。其三，参与主体变得多元，发电侧、用户侧、储能侧等各类市场主体共同参与，但目前辅助服务市场上分布式光伏参与程度还是不高，主要因为现有的市场规则主要是基于大型集中式电源的调节资源制定的，还未对分布式资源进行充分考虑。

3、分布式光伏参与电力辅助服务的交易机制设计

3.1 交易主体与市场结构

设计分布式光伏参与辅助服务的交易机制需先明确交易主体与角色定位，其中核心交易主体有四类，即分布式光伏业主或者聚合商是服务提供方、电网公司是服务需求方、电力交易机构是市场运营方、电力调度机构是技术支持方。由于单个分布式光伏规模小，解决参与门槛高的有效办法是引入聚合商机制，聚合商能整合分散的分布式资源以形成规模效应并代表众多小型光伏系统统一参加市场交易，研究显示，聚合规模到 50MW 以上时，光伏群组出力预测精度能提高至少30%，且系统的调节能力也会明显增强[9]。

分布式光伏有其自身特点， 特点市场结构设计采取 “主辅结合、分层交易”模式，其中主市场供常规大型电源以及聚合 行交易，辅市场则为中小型分布式资源量身打造并运用标准化合 日内、实时三个交易环节，日前市场着重解决计划调 衡的需求。就空间而言，可构建省级主市场与区县级辅市场相 经汇总后参与上层市场，从而形成自下而上的资源聚合机制。这一多层次市 特性和分布式资源空间分散的实际。

3.2 价格形成机制

分布式光伏参与辅助服务有其特殊的条件，基于此，价格形成机制设计成“基础价 + 绩效价 + 激励价”的三元结构，其中基本成本由基础价格来反映，对于分布式光伏而言主要是发电机会成本、储能衰减成本以及通信控制成本，而绩效价格跟服务质量直接相关，依据响应速度、控制精度、持续时间等指标予以评价，激励价格是对特定时段或者区域的额外补贴，目的在于引导分布式资源朝着系统最需要的方向发展。

双边竞价模式用于价格发现机制，由需求方和供给方分别申报价格与容量曲线，系统依据出清原则确定统一的市场价格，由于分布式光伏的出力存在不确定性，所以引入“价格梯度”机制并依响应可靠性的不同设多档价格，研究表明，用 5 档价格梯度时市场出清效率可提升约 20% 且能降低系统调度风险，不同辅助服务产品的价格机制不一样，其中调频服务是容量和电量两部制，备用成本靠容量费体现而实际调节成本通过电量费补偿，调峰服务主要考虑机会成本并与电能量价格相关，备用服务主要是容量费且按照可用性付费。

分布式光伏要提升服务质量就需要激励，价格机制里引进了“信誉系数”依据历史表现对基础价格动态调整，并且信誉系数一开始是 1，根据实际响应状况在 0.8 到 1.2 之间波动，这个机制让分布式资源参与辅助服务更加可靠[4]。

3.3 结算与清算方案

分布式光伏参与电力辅助服务时，其结算与清算方案须平衡交易效率和结算公平性，依据市场主体特性以及交易频率设计出分层分类的结算机制，具体方案如下方表格所示[7]。

分布式光伏参与辅助服务的分层分类结算方案

清算流程有四个步骤，电力调度机构先依据系统运行数据计算各参与主体的服务量，再由交易中心按照市场出清结果与实际服务量核算结算金额，之后财务清算中心进行资金划转，最后开展结算异议处理和复核。对于分布式光伏计量难的问题，可用“样本测量 + 模型估计”的方法，选出具有代表性的样本精确计量，其他系统靠模型估算服务量[6]

系统为提高结算效率而运用区块链技术构建起智能合约平台，让“即时响应、即时确认、即时结算”的流程自动化，测试显示这个平台能将传统 天的结算周期缩短到 24 小时之内，从而使资金周转效率大大提升，同时建立 5% 保证金机制与违约惩 防范结算风险，另外给小微光伏业主设计“服务积分”制度，其积分可兑换现金或者优先参加高价值服务的权利以降低小型系统的参与门槛。

4、分布式光伏参与电力辅助服务的博弈模型构建与分析

4.1 博弈模型框架设计

分布式光伏参与电力辅助服务的博弈模型框架需考量市场主体间的交互关系与策略选择机制，为此本文构建出一个由分布式光伏运营企业（DPV）、电网公司（Grid）、传统发电企业（TPG）组成的三方博弈模型。中国国家能源局数据显示到 2022 年底全国分布式光伏装机容量达 129GW，较上一年同比增长 74.5%，这使其成为电力辅助服务的重要潜在供给者，该模型以非合作博弈理论为基础并用纳什均衡来求解各主体的最优策略，同时也把光伏发电的间歇性特性以及电网调节需求的时变性纳入考虑范围。模型的核心数学表达可通过以下效用函数表示：

U_DPV（s_DPV'S_Girid'S_TPG）=R_service（s_DPV'S_Grid）-C_operation（s_DPV）-C_deviation（s_DPV）

分布式光伏运营企业的效用函数由 U_{DPV} 来表示，而三方主体的策略选择分别用 s_{DPV}、s_{Grid} 和s_{TPG} 表示，提供辅助服务所获收益用 R_{service} 表示且运营成本用 C_{operation} 表示，由于预测有偏差而产生的惩罚成本则用 C_{deviation} 表示，电网公司与传统发电企业的效用函数也能够以相同的方式构建起来从而让博弈模型框架完整起来[1]

.2 参与主体决策行为分析

在构建好的博弈模型里，三类主体按照让自身利益最大化的原则作出决策，其中分布式光伏运营企业需要就是否加入辅助服务市场、提供哪种类别的辅助服务、采用怎样的报价策略等主要事项作出决策。国家发改委2023 年公布的数据表明，2018 年时分布式光伏参与调峰、调频之类的辅助服务比例还不到 5%，而到 2022 年这一比例已提升至大约 23%，可见其参与辅助服务市场的积极性颇高，另外电价政策、自身发电成本、气象条件预测的精准度、市场竞争形势等多种因素会影响它们的决策行为。

辅助服务方面，电网公司是主要的需求方 市场组织者，其决策的核心在于设计出合理且能满足系统稳定运行需求、又能吸引足够辅助服务提供者的 价格机制。在新市场环境下，传统发电企业要调整策略，在承受分布式光伏带来竞争压力的同时，或许会寻求与之协同互补，这使得这三类主体间的策略互动关系变得复杂，因为任一方决策有变，参与者都会作出反应调整，从而影响整个市场的均衡状态[10]

4.3 均衡策略求解与分析

构建好博弈模型后就能求解纳什均衡得到各参与主体的最优策略组合，并且实际分析显示均衡点的存在和唯一性与市场参数设置关系密切。理想状况下，均衡策略是分布式光伏运营企业依据自身发电能力与成本结构给出合理辅助服务报价、电网公司设定市场出清机制平衡供需以及传统发电企业按照成本优势提供互补服务，2022 年东部沿海地区实际运行数据表明峰值负荷时段分布式光伏参与调峰服务的均衡价格较传统火电低大概15-20%，体现出其边际成本优势。

均衡分析还揭示出一个关键现象，随着分布式光伏渗透率提升，市场均衡点有着显著的季节性与日内时段性差异，由于夏季日照足的时候，分布式光伏市场竞争力更强，而到了冬季或者阴雨天，传统发电企业就在辅助服务市场占优，这种动态变化特性使得市场设计要有足够灵活性才能适应不同时空下资源配置的需求，并且也让不同类型市场主体有了策略性合作的可能 [2]

5、结论

本文构建起分布式光伏参与电力 策略互动机制与均衡特征，发现若要让分布式光伏积极参 提升的良好局面需对其交易机制予以恰当设计，并且 异性 要具备动态调整功能的市场机制来契合这一特性，此外政策敏感性分析也再次证明价格信号、惩罚机制和碳价政策是左右市场参与行为的关键要素，本文以 2018-2023 年中国电力市场的实际数据对模型框架加以验证，该框架不但有理论价值更能给予实践方面的指导，今后的研究可以进一步把类似于储能系统、需求响应以及区块链等新技术对市场机制的影响纳入考量范围以构建更为完备的分布式能源参与电力辅助服务的理论体系，从而更好地支撑我国的能源转型和电力市场化改革进程。

参考文献

[1] 湖南工商业分布式光伏参与市场交易实施细则（试行）[J]. 大众用电 ， 2025， 40 （01）： 8-9.

[2] 赵浩辰 . 电力市场环境下电化学储能商业模式研究 [D]. 导师：谭忠富 . 华北电力大学 （ 北京 ），2024.

[3]纪正森. 双碳目标下分布式电源市场化交易优化管理研究[D]. 导师：牛东晓. 华北电力大学（北京），2024.

[4] 仇伟杰， 王泽浩， 赵杰， 吴斌， 王聪. 基于资金约束规划模型的分布式电池储能系统协同规划策略[J]. 供用电 ， 2024， 41 （04）： 28-34+52.

[5] 吴问足 ， 赵玉柱 ， 刘国伟 ， 吕倩 ， 丁大洋 . 考虑电网辅助服务的分布式能源聚合体优化方法 [J].电力科学与技术学报 ， 2023， 38 （04）： 205-213.

[6] 王倩倩. 虚拟电厂参与电力市场的优化研究[D]. 导师：邱联奎. 河南科技大学， 2023.

[7] 郭育村. 虚拟电厂参与现货市场交易模型研究[D]. 导师：赵冬梅. 华北电力大学（ 北京）， 2023.