上海市虚拟电厂市场化的盈利模式实践与探索

上海作为国际化大都市，其第三产业用电占比逐年提升，负荷峰谷差不断拉大；同时，上海市风电、光伏占比超40%，整体呈现源侧调节能力匮乏的现状。虚拟电厂作为整合需求侧调节资源的有效手段，在提升系统调节能力、促进新能源消纳方面具有重要意义。

▌虚拟电厂整体架构

虚拟电厂对上级调度机构而言，其通过整合各类资源为一个虚拟控制单元，可输出稳定可信的调节能力、大幅降低新能源并网对电网的冲击，同时减少了调度对象的数目，使得需求侧调度可轻量化、常态化开展；对上级交易中心而言，虚拟电厂作为独立市场主体入市，解决了海量电力用户入市门槛的问题，同时也避免了海量用户入市造成的模型爆炸式增长问题；对下级资源而言，其作为先进的能源管理系统，可提升能源利用效率、降低用电成本，同时带来了入市机会与市场收益。

综上所述，虚拟电厂是连接上级调度机构、交易中心与海量需求侧资源的桥梁，是需求侧资源参与市场发挥作用的重要载体。上海市虚拟电厂进入电力交易和调度的架构如图1所示。

▌现状介绍

虚拟电厂建设方面，早在2014年上海作为试点地区就在全国率先启动了电力需求响应，2019年建成国内首个虚拟电厂示范工程。未来，上海市虚拟电厂建设脚步将进一步加快，上海市政府印发的《上海市进一步推进新型基础设施建设行动方案（2023—2026年）》明确提出2026年全市虚拟电厂调节能力达到100万kW。

虚拟电厂运营管理方面，依托新型电力负荷管理系统为底座建成上海市虚拟电厂运管平台，上承调度中心、交易中心，下接虚拟电厂市场主体，扮演了上海公司虚拟电厂运营体系中需求侧资源中台的角色。在资源接入层面规范了虚拟电厂及其聚合的分布式电源、用户侧储能、可调负荷等需求侧资源的接入过程和要求，实现了虚拟电厂统一接入新型电力负荷管理系统；建立了虚拟电厂技术准入体系，为规范虚拟电厂的运行和运营提供基础能力支撑。

上海市虚拟电厂以“负荷型”虚拟电厂为主，截至目前，平台已接入虚拟电厂运营商23家，运行容量为240.98万kW，申报可调节能力为69.74万kW，接入资源以楼宇空调、充换电站等柔性负荷为主，如图2所示。其中，黄浦区商业建筑虚拟电厂作为国家级需求管理示范项目，目前已接入楼宇130栋，最大调节潜力为5.96万kW，实现了对电网需求的高效响应和负荷平衡管理。此外，蔚来汽车整合其在上海的充换电站资源，形成了一个高度智能化的虚拟电厂系统，接受上一级车网互动公共平台的调度。

在具体实践方面，上海市虚拟电厂历史累计开展虚拟电厂调用52次，2023年全年开展调用4次。受限于单一的盈利模式，虚拟电厂难以常态化持续运营，年利用小时数较低，亟需市场化手段引导虚拟电厂积极参与系统调节。为此，接下来将针对虚拟电厂的价值，对虚拟电厂的盈利模式展开分析。

虚拟电厂的多模式盈利模式

业界对虚拟电厂的发展历程划分为以下3个阶段：邀约型虚拟电厂、市场型虚拟电厂与自主调度型虚拟电厂。随着现货市场与辅助服务市场的建设与完善，国内虚拟电厂的发展处于邀约型向市场型过渡阶段。为此，本节首先综述当前各省市已常态化开展的需求响应盈利模式；其次，针对现有的市场化条件，探明虚拟电厂的收益模式；最后，基于虚拟电厂自身价值展望其可扩展的业务。

▌需求响应收益模式

近年来，上海已经多次开展了邀约型电力需求响应，鼓励并支持虚拟电厂帮助电网削峰填谷，为虚拟电厂提供了获取收益的机会。本节将重点分析虚拟电厂在现有上海需求响应中的盈利模式。根据《上海市需求响应实施细则》，目前现行的邀约型需求响应按照场景分为削峰需求响应、填谷需求响应。在响应日前日或响应时段前若干小时，虚拟电厂将收到需求响应中心通过业务支撑平台、手机APP等方式发出的响应邀约，告知响应时间段及响应需量。虚拟电厂在确定参与响应后，可协商确定计划响应量，并在响应时段自行调整用电负荷完成响应过程。需求响应中心可根据实际情况开展多轮响应邀约。参与约定需求响应的用电设备须实现用电信息在线监测并接入电力需求侧管理在线监测平台。

1.响应效果评估

根据《上海市需求响应实施细则》，虚拟电厂须满足次日的实际响应量不小于次日申报响应量的60%，则认定为有效响应，并具备补贴条件。存在实际响应考核与补贴系数α。实际响应率=用户次日实际响应量（kWh）/次日申报响应容量（kWh）×100%。当实际响应率低于60%，响应无效，不予补贴；当实际响应率高于60%，按有效响应量乘以补贴系数进行补贴。需求响应补贴价格系数见表1。

2.基线计算原则

根据行业标准《用户参与需求响应基线负荷评价方法》（DL/T 2162—2020），一般可采用取平均值、加权法等方法。工作日时，选取用户响应日前5个工作日（剔除响应日）的平均负荷曲线，并按通知前2h实测负荷进行基线修正。如遇到节假日，采用加权法确定响应基线，选取用户在响应日的前3日的平均负荷曲线，按照0.2、0.3、0.5的权重系数确定参考基线，避开爬坡时段，并按响应时段前2h实测负荷进行基线修正。

3.参与需求响应的收益

虚拟电厂参与需求响应收益F DA DR为：

式中：πDA cp、πDA cv分别为参与削峰、填谷的补偿电价；tp，start、tp，end分别为参与削峰的开始与结束时间；tv，start、tv，end分别为参与填谷的开始与结束时间；Q DR，t为虚拟电厂在t时段的实际响应量。

式中：αt为虚拟电厂在t时段的补贴系数；P PR t为虚拟电厂调峰后在t时段的功率；PBt为虚拟电厂负荷基线在t时段的功率。

▌现行市场化条件下的盈利模式分析

目前，上海的现货市场与辅助服务市场逐步完善，为虚拟电厂参与市场营造了良好的市场化条件，本节将逐一分析虚拟电厂参与现货市场与辅助服务市场的盈利模式。

1.电力现货市场

2022年7月，上海市发展和改革委员会、上海市经济和信息化委员会、国家能源局华东监管局印发《上海电力现货市场实施细则》（模拟试行版）的批复，上海正式进入电力现货市场试行阶段。

当前，上海市电力现货市场包括日前市场与实时市场，其运行流程如图3所示，D日为运行日，t为运行时。日前市场发电机组报量报价，用户作为价格接收者只上报96时段用电量，不报价。交易机构基于安全约束机组组合（security-constrained unit commitment，SCUC）与安全约束经济调度（securityconstrained economic dispatch，SCED）集中优化出清，按照节点边际电价结算。实时市场中发电侧沿用日前市场的报价信息，实时市场结合新的市场边际条件和实际负荷，集中优化出清。目前，上海市电力现货市场采用96时段分时电价结算，发电侧市场化机组按照机组所在物理节点的节点边际电价结算，用户侧按照统一结算点电价结算，统一结算点电价为各发电机组的节点电价按发电量加权平均得到，如式（3）所示。

式中：πt为t时段用户侧统一结算点电价；πi，t为机组i在t时段的节点边际电价；Qi，t为机组i在t时段的发电量；G为市场化机组集合。

分时电价的结算方式下，虚拟电厂可合理安排下辖灵活性资源来降低购电费用，如图4所示。虚拟电厂可安排下辖储能资源在电价低谷时充电、电价高峰时放电；同时，可调整电动汽车充电时间等，以实现购电费用的降低。

2.辅助服务市场

2021年底，国家能源局印发《电力辅助服务管理办法》，明确指出需求侧资源可通过虚拟电厂等形式参与辅助服务市场。我国的电力辅助服务产品主要包括调频辅助服务、调峰辅助服务、备用辅助服务等，其中调峰辅助服务与调频辅助服务费用占总费用的一半以上。同时，调峰市场与调频市场也是与虚拟电厂灵活调节能力最贴切的市场。各类辅助服务费用占比如图5所示。

国内探究需求侧资源参与辅助服务市场的技术路线为“从调峰市场起步，分步推进”。目前我国冀北、山东、上海、浙江、甘肃等地已明确虚拟电厂参与调峰市场的相关规定。2020年4月，国家能源局华东监管局、上海市发展和改革委员会、上海市经济和信息化委员会印发《上海电力调峰辅助服务市场运营规则（试行）》通知，上海电力调峰市场正式试运行。其中已明确指出交易种类包括虚拟电厂调峰交易，对于参与调峰市场的虚拟电厂，其可调容量应大于1MW。目前上海市调峰市场面向虚拟电厂主要开展填谷调峰，虚拟电厂通过减小出力或增大负荷来参与调峰，提升系统的新能源消纳能力，以解决电网弃风、弃光问题。

根据时间尺度划分，上海市虚拟电厂调峰交易可分为日前调峰交易、日内调峰交易与实时调峰交易，不同市场尺度的虚拟电厂调峰交易其准入门槛、报价上限等有所差别，具体如图6所示。

虚拟电厂调峰收益为：

式中：FPR为虚拟电厂参与调峰市场的收益；QPR为调峰电量；πPR为虚拟电厂申报的调峰价格。

与调峰不同，调频服务针对于系统中不确定的小波动，对响应速度与响应精度有更高的要求，虚拟电厂中用户侧储能、电动汽车等相较于传统的火电机组，在调频性能、调节成本等方面具有得天独厚的优势。目前国内已有浙江、江苏两地明确虚拟电厂可作为独立市场主体参与调频市场获取收益。调频服务的收益由调频容量收益与调用里程收益两部分构成，如式（6）所示。

式中：FFP为虚拟电厂的调频收益；πcap FP、πmail FP分别为调频容量价格与调频里程价格；PFP、MFP分别为中标的调频容量与实际调用的调频里程；K为折算系数，跟性能有关。

▌虚拟电厂可扩展业务分析

随着全球对环境问题的日益重视，各国纷纷出台相关政策，推动碳交易市场的发展。中国也于2021年正式启动了全国碳排放权交易市场。这为虚拟电厂参与碳交易提供了良好的市场环境。通过积极参与碳交易，虚拟电厂不仅可以获得经济效益，还可以为减少碳排放、促进可持续发展作出贡献。

虚拟电厂碳排放权配额计算式为：

式中：Ec为系统从上级电网购电的碳排放权配额；χ为单位电量的碳排放权配额；Pt为虚拟电厂参与市场后在t时刻的功率值。

虚拟电厂的实际碳排放量为：

式中：Eg为虚拟电厂的实际碳排放量；a1、b1、c1为燃煤机组能源转化设备的碳排放计算系数。为了减少风光储综合能源网的碳排放量，碳交易单价通过引入奖励系数来构建奖惩阶梯型碳交易成本模型。

式中：Cc为碳交易单价；c为基础单位碳价；β为阶梯价格增长幅度；v为碳排放量区间长度。可以得到虚拟电厂的碳交易成本fCO₂：

未来，随着碳交易市场的不断完善和成熟，虚拟电厂参与碳交易的规模和盈利空间有望进一步扩大。

虚拟电厂市场收益模型

本节依据上海实际情况，建立上海市虚拟电厂收益模型，包括虚拟电厂参与需求响应、电力现货市场与调峰市场。

▌虚拟电厂下辖资源建模

负荷型虚拟电厂运营商，将可平移负荷、可中断负荷、储能等灵活性资源聚合为虚拟整体，各类资源特性不同，只有相互协调配合，才可实现整体效益最大化，本文主要考虑电动汽车、工业负荷、可中断负荷、储能资源。

1.电动汽车负荷

式中：PEV，t为虚拟电厂参与调峰、需求响应后电动汽车负荷在t时段的功率；PEV，max为电动汽车负荷最大功率；PBEV，t为电动汽车负荷基线在t时段的功率值；CEV为电动汽车负荷调整成本；βEV为电动汽车负荷调整成本系数。

式（11）表示电动汽车负荷功率上下限约束；式（12）表示电动汽车负荷为可转移负荷，调整前后总电量不变；式（13）为电动汽车负荷调整成本计算式。

2.工业负荷

式中：PTL，t为工业负荷调整后在t时段功率值；PBTL，t为工业负荷基线在t时段功率值；ΔPTL，max、ΔPTL，min分别为工业负荷调整上、下限；CTL为工业负荷调整成本；βTL为工业负荷调整成本系数。

式（14）与式（15）表示工业负荷调节上下限；式（16）为工业负荷调整成本计算式。

3.可中断负荷

式中：PBIL，t为可中断负荷基线在t时段功率值；QIL，max为最大减少用电量；CIL为可中断负荷调节成本；βIL为可中断负荷调节成本系数；n为负荷切断的时段数。

式（17）表示可中断负荷减小用电上限，式（18）表示可中断负荷调节成本。

4.储能系统

式中：Pdis，t、Pch，t分别为储能发电和充电功率；Pdis，max、Pdis，min分别为储能放电功率上、下限；Pch，max、Pch，min分别为储能充电功率上、下限。

式中：EES，t为储能的电量；EES，max、EES，min分别为储能容量上下限；uch(t)、udis(t)为储能充放电状态约束0-1变量；ηch、ηdis分别为储能的充放电效率。

式中：PES，t为储能调整后的功率；CES为储能调整成本；βES为储能调整成本系数；PBES，t为储能基线功率值。

▌虚拟电厂的日前竞价策略

虚拟电厂运行的优化目标为其对外参与电力现货市场、调峰市场及需求响应的整体经济收益最大，如式（26）所示。

式中：F DA VPP为日前市场虚拟电厂总体收益；F DA PR为日前调峰市场虚拟电厂收益；C DA D为虚拟电厂日前市场购电费用；C DA adj为虚拟电厂灵活性资源的调节成本。

虚拟电厂在日前调峰市场的收益为：

式中：π DA PR为日前调峰市场价格。虚拟电厂日前需求响应收益F DA DR见式（1）。

虚拟电厂在日前现货市场购电费用为：

虚拟电厂灵活性资源的调整成本计算式为：

模型约束条件包括式（11）、（12）、（14）、（15）、（17）、（19）—（24）及式（30）、（31）。

算例分析

本节构建了仿真测试算例，对上述模型进行验证。测试算例中的虚拟电厂拥有的资源包括30台电动汽车、3个储能模块以及相应的工业负荷以及可削减负荷。其中，电动汽车和储能模块的具体情况如表2所示，工业负荷与可削减负荷以功率曲线的形式参与调节。

虚拟电厂对外参与需求响应和调峰市场，参与需求响应市场时，其削峰和填谷时间段的补贴电价为2.4元/kWh，参与调峰市场的补贴价格为0.1元/kWh。在碳交易市场中，虚拟电厂拥有的每日基础碳交易权配额为3600 kWh，日用电量超出部分须按照式（9）和式（10）付出碳交易成本。在本算例中，用电量超出基础配额部分的边际碳交易成本如表3所示。

▌虚拟电厂运行前后的日负荷变化

虚拟电厂运行前，其所辖区域内各分布式资源的日功率情况如图7所示。虚拟电厂的运行是在综合考虑电动汽车、储能、工业负荷以及可中断负荷等资源特性的情况下，以15 min为时间尺度，积极参与各市场，以求得收益最大化的过程。VPP在参与各市场后的各资源日功率情况如图8所示。

对比图7和图8，虚拟电厂在各市场补贴策略的激励下积极协调其内资源的功率情况，通过在不同时段间转移电动汽车负荷、工业负荷和储能，使得自身的功率曲线尽可能接近电网要求的形状。在削峰时段（09：00—16：00），虚拟电厂通过降低部分资源的功率和储能放电减少从大电网获取的能量，这部分被减小的功率则被转移到填谷时段（16：00—19：00）和调峰时段，以平衡这些时段的功率缺口。

▌虚拟电厂参与市场前后盈利情况分析

除了改变自身功率曲线形状，促进电网的平稳运行之外，虚拟电厂还可以从其所参与的市场中获得利润。

虚拟电厂参与市场前后的盈利情况如图9所示，其中各资源的设置与前文一致。红色曲线指参与市场获利前虚拟电厂的买电成本，为负数是指在考虑买电成本时虚拟电厂呈亏损状态，绿色曲线则是指虚拟电厂通过积极参与各类市场，提高自己的盈利。

虚拟电厂的收益主要来自于3个方面：

1）通过分时电价套利。通过转移负荷以及储能的充放电，虚拟电厂提高电价低谷时段的买电量，降低电价高峰时段的买电量，从而实现买电成本的降低。

2）调峰市场获利。在调峰时间段，虚拟电厂通过填谷式调峰获得政府的补贴。

3）需求响应市场获利。在需求响应市场中，虚拟电厂改变自身负荷高峰与低谷发生的时间段，相对于外部电网起到了削峰填谷的作用。这部分被改变的电量可以在需求响应市场中获得相应的补贴。

图9中绿色面积与红色面积的差值表示虚拟电厂日运行净收益。通过曲线的形状可以看出，虚拟电厂在需求响应和电价高峰时段所获利润远高于其他时间段。说明在目前的规则体系下，虚拟电厂主要通过参与需求响应市场和通过分时电价获利。

▌不同虚拟电厂参与市场收益成分分析

为了分析虚拟电厂对其资源组成的依赖性和灵敏度，在模型中设置了4个资源组成不同的虚拟电厂，其组成成分如表4所示。其中，单台电动汽车和单个储能模块的充放电功率设置同前节；工业负荷倍数与可削减负荷倍数则表示二者相较于某条基线的负荷。

表5展示了4种主要资源不同的虚拟电厂参与3类市场的获利情况。由于内部分布式资源的组成成分不一样，这些虚拟电厂在各市场的获利情况也有所差异。从表5中可以看出，虚拟电厂最大的收益来源是通过分时电价减少的买电成本。

同时，虚拟电厂在需求响应市场所获收益远高于调峰市场。这是因为上海市需求响应市场的响应单价远高于调峰市场，使得虚拟电厂参与需求响应市场的积极性更高。由此可见，补贴价格的设置会影响虚拟电厂参与各市场的积极度，合理的补贴价格组合可以更好地激发虚拟市场参与各市场，使电网获得更多的收益。

不同资源组成也会影响虚拟电厂的获益情况。VPP4由于拥有大量可直接下调的工业负荷，其降低的买电成本显著多于其他虚拟电厂。在需求响应市场，拥有大量可转移负荷（电动汽车、储能）的VPP1和VPP2所获利润更高，而由于工业负荷和可削减负荷的不可转移特性，VPP3、VPP4在这一市场获得利润较低。因为价格设置原因，4种虚拟电厂在调峰市场所获收益都较低。

综上所述，虚拟电厂的主要获利来源是通过分时电价套利。同时，拥有大量可转移负荷的虚拟电厂在需求响应市场获利较高，其他类型虚拟电厂则更多依赖于分时电价市场。除此之外，考虑到调峰市场的响应单价较低，应该调整各市场响应单价的合理性，充分激发虚拟电厂在各市场的活力。

结论

随着新型电力系统建设的加快推进，虚拟电厂已在国内广泛建设并实际投运。上海市依托新型电力负荷管理系统为底座，建成了上海市虚拟电厂运管平台，上承调度中心、交易中心，下接虚拟电厂市场主体，扮演了上海虚拟电厂运营体系中需求侧资源中台的角色。

虚拟电厂实践虽已取得一定成果，但目前面临利用率不高、难以持续运营等挑战。本文立足于上海实际情况，总结了上海市虚拟电厂的建设发展概况，介绍了上海市虚拟电厂实践的成果和发展的方向，分析了虚拟电厂在多类型场景常态化利用的前景。研究发现，虚拟电厂参与需求响应、现货市场、辅助服务等不同市场有利于其利用率提升，进而获得长期稳定的收益。

基于以上发现，本文提出以下建议：推动虚拟电厂参与需求响应、现货市场、辅助服务等多类型市场，提高其调节能力在不同场景的复用；进一步完善虚拟电厂的市场化机制和政策支持，为其可持续发展提供保障；继续探索虚拟电厂可以盈利的场景，拓展其应用范围，为虚拟电厂的市场化发展提供更多机遇。未来，虚拟电厂将在电力系统中发挥越来越重要的作用，成为推动能源转型和实现可持续发展的重要力量。（文/李庆，董玉芳，刘子腾，石智豪，王湘，范帅，何光宇）

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