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储能系统参与新能源消纳的动态市场竞价策略1

储能系统参与新能源消纳的动态市场竞价策略

摘要

随着全球能源转型加速推进，新能源发电占比持续提升，其间歇性和波动性给电力

系统带来了严峻挑战。储能系统作为灵活调节资源，在促进新能源消纳方面发挥着关键

作用。本报告系统研究了储能系统参与新能源消纳的动态市场竞价策略，构建了基于多

时间尺度优化的竞价决策模型，提出了考虑不确定性因素的鲁棒优化方法。研究表明，

通过科学设计竞价策略，储能系统可在电力市场中实现经济价值最大化，同时有效提升

新能源消纳水平。本报告提出的动态竞价策略可为电力市场参与者提供决策参考，为政

策制定者提供理论依据，对推动能源转型具有重要意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

全球能源结构正经历深刻变革，可再生能源发电已成为电力系统的重要组成部分。

根据国际能源署(IEA)数据，2022年全球可再生能源发电量占比达到28%，预计2030

年将超过40%。中国作为全球最大的新能源市场，2022年风电、光伏装机容量分别达到

3.65亿千瓦和3.93亿千瓦，占总装机容量的28.1%和30.2%。然而，新能源的间歇性

和波动性给电力系统平衡带来了巨大挑战，部分地区出现了严重的弃风弃光现象。2022

年中国弃风率为3.2%，弃光率为1.9%，虽较往年有所改善，但仍造成大量清洁能源浪

费。

储能系统凭借其快速响应、灵活调节的特性，成为解决新能源消纳问题的关键技术

手段。通过充放电控制，储能系统可以平滑新能源出力波动，转移电力供需时空错配，

提高系统灵活性。随着电力市场化改革深入推进，储能系统作为独立市场主体参与电力

交易的需求日益迫切。如何设计科学合理的竞价策略，实现储能系统经济价值与新能源

消纳效益的统一，成为亟待解决的重要课题。

1.2国内外研究现状

国外对储能参与电力市场的研究起步较早，形成了较为成熟的理论体系。美国加州

独立系统运营商(CAISO)率先允许储能参与能量市场和辅助服务市场，提出了基于电

池荷电状态(SOC)的竞价策略。欧洲电力市场设计了储能参与容量市场的机制，英国

国家电网(ESO)开发了储能参与频率调节的实时竞价平台。澳大利亚能源市场运营商

(AEMO)则探索了储能参与现货市场的动态定价机制。

国内相关研究近年来发展迅速，但主要集中在技术层面，市场机制研究相对滞后。

清华大学研究团队提出了基于机会约束规划的储能竞价模型；华北电力大学开发了考

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虑多时间尺度耦合的储能优化调度系统；国家电网公司开展了储能参与调峰辅助服务

的试点工作。然而，现有研究大多假设完全竞争市场环境，对实际电力市场中的策略性

竞价行为考虑不足，缺乏对不确定性因素的系统性分析。

1.3研究内容与框架

本报告围绕储能系统参与新能源消纳的动态市场竞价策略展开系统性研究，主要

内容包括：构建储能参与电力市场的多时间尺度竞价决策框架；建立考虑新能源不确定

性的鲁棒优化模型；设计基于机器学习的价格预测与策略优化算法；提出适应不同市场

环境的差异化竞价机制；评估策略实施的经济效益与社会价值。

研究框架采用”理论分析模型构建算法设计仿真验证”的技术路线，首先分析电力市

场机制与储能运行特性，然后建立数学优化模型，接着开发高效求解算法，最后通过仿

真验证策略有效性。报告结构清晰，逻辑严密，各章节环环相扣，形成完整的研究体系。

研究概述

2.1研究目标

本研究的总体目标是构建一套科学、高效的储能系统参与新能源消纳的动态市场

竞价策略体系，实现储能经济价值与新能源消纳效益的双赢。具体目标包括：建立储能

参与电力市场的多时间尺度竞价决策模型；开发考虑不确定性的鲁棒优化算法；设计适

应不同市场环境的差异化竞价机制；评估策略实施的综合效益；提出政策建议与实施路

径。

通过本研究，期望能够解决储能参与电力市场面临的三个关键问题：如何平衡短期

收益与长期价值；如何应对新能源出力与市场价格的不确定性；如何在复杂市场环境中

做出最优竞价决策。研究成果将为储能运营商提供决策支持，为电力市场设计提供理论

依据，为政策制定者提供参考方案。

2.2研究范围

本研究聚焦于储能系统在电力市场中的竞价策略，主要涵盖以下范围