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🔥内容介绍

一、引言：储能与电力市场融合的时代背景与研究意义

随着新能源发电技术的快速迭代与大规模并网，电力系统的波动性、随机性特征日益凸显，对系统灵活性调节能力的需求持续攀升。储能技术凭借其快速充放电、能量时空转移的核心优势，成为平抑新能源波动、保障电力系统安全稳定运行的关键支撑。与此同时，我国电力市场化改革不断深化，现货电能量市场与调频辅助服务市场的协同运行机制逐步完善，为储能参与市场交易、实现价值最大化提供了多元化路径。

储能参与现货电能量-调频辅助服务市场，本质上是通过优化能量充放与调频响应的协同策略，在两个关联但规则各异的市场中获取综合收益。然而，这一过程面临着多重复杂挑战：现货电能量市场价格具有显著的波动性和不确定性，调频辅助服务市场存在容量准入、性能考核等严格约束，且储能自身存在充放电功率、容量上限等物理限制。如何构建科学的交易决策模型，平衡两个市场的收益与风险，成为储能实现商业化运营、提升市场竞争力的核心问题。

基于此，本文聚焦储能参与现货电能量-调频辅助服务市场的双层交易决策问题，从市场机制解析、决策模型构建、求解算法设计到仿真验证，系统探究储能在双层市场中的最优交易策略。该研究不仅能够为储能运营商提供精准的决策支持，提升其市场收益与运营效率，更有助于优化电力市场资源配置效率，促进储能与电力系统的深度融合，推动新型电力系统的建设与发展。

二、现货电能量-调频辅助服务市场机制解析

（一）核心市场架构与运行规则

现货电能量市场与调频辅助服务市场共同构成了电力市场的核心交易体系，二者在交易周期、定价机制、参与主体等方面存在显著差异，却通过电力系统的能量平衡与安全约束形成紧密关联。现货电能量市场以电能量为交易标的，主要分为日前市场和实时市场，日前市场提前一天确定次日电力交易的电量与价格，实时市场则针对日内电力供需偏差进行实时调整，定价多采用边际成本定价机制，价格波动受负荷变化、新能源出力、机组启停等多种因素影响。

调频辅助服务市场以维持系统频率稳定为目标，交易标的为调频容量和调频里程（或调频性能）。市场运行通常遵循“容量招标+性能考核”的模式：在容量阶段，储能运营商通过投标竞争获取调频容量合约，获得容量补偿收益；在执行阶段，系统调度中心根据各调频资源的响应速度、调节精度等性能指标分配调频任务，并依据实际调频性能进行考核与结算，性能优异的资源可获得更高的里程补偿收益。目前，我国部分区域已建立基于“三北”地区、长三角地区等的调频辅助服务市场机制，对储能等新型调频资源的准入门槛逐步降低，为储能参与市场提供了政策保障。

（二）储能参与双层市场的约束条件

储能参与现货电能量-调频辅助服务市场，需同时满足市场规则约束与自身物理约束。市场规则约束主要包括：调频容量准入标准，如储能系统的响应时间需满足毫秒级要求、容量需达到一定规模；性能考核约束，如调频资源的调节速率、调节精度、响应持续性等指标需达到市场规定阈值，否则将面临收益扣减甚至合约取消的处罚；交易时序约束，如实时市场的交易时段与调频任务的执行时段可能存在重叠，需合理协调能量充放与调频响应的时序冲突。

自身物理约束则源于储能系统的技术特性，主要包括：充放电功率约束，即储能系统的最大充放电功率存在上限，无法超过自身额定功率；容量约束，即储能的荷电状态（SOC）需维持在合理区间（通常为20%-80%），避免过充过放对电池寿命造成损害；充放电效率约束，即储能在充放电过程中存在能量损耗，通常充放电效率在85%-95%之间，影响实际可利用的能量与收益。此外，储能系统的寿命周期成本，如电池折旧、运维费用等，也需纳入交易决策的考量范围，确保交易策略的经济性与可持续性。

三、储能双层交易决策模型构建

（一）模型核心框架与决策目标

本文构建的储能双层交易决策模型，以“上层调频容量投标决策+下层实时市场能量调度与调频响应决策”为核心框架，实现两个市场的协同优化。模型的总体决策目标为最大化储能在双层市场中的综合收益，综合收益涵盖现货电能量市场收益、调频容量补偿收益、调频里程补偿收益，扣除储能系统的充放电损耗成本、运维成本以及市场考核处罚成本。

（二）上层：调频容量投标决策模型

上层决策聚焦调频辅助服务市场的容量投标阶段，核心目标是确定最优的调频容量投标策略，以获取稳定的容量补偿收益，并为下层实时决策预留合理的调节空间。决策变量为储能的调频容量投标量$$P_{reg,bid}$$。该阶段需综合考虑调频容量市场的投标价格、市场竞争强度、储能自身的容量与功率约束，以及下层实时市场的预期收益。

模型约束条件主要包括：调频容量投标量不得超过储能系统的额定功率，即$$0 \leq P_{reg,bid} \leq P_{rated}$$；同时，投标容量需满足市场准入的最低容量要求，即$$P_{reg,bid} \geq P_{reg,min}$$。此外，需考虑调频容量与实时市场能量充放功率的协同约束，避免因投标过高的调频容量导致实时市场能量调度空间不足，影响综合收益。

（三）下层：实时市场能量调度与调频响应决策模型

下层决策聚焦实时运行阶段，核心目标是在给定上层调频容量投标结果的前提下，动态优化储能的实时充放电功率与调频响应策略，平衡现货电能量市场的套利收益与调频辅助服务市场的里程收益。决策变量包括实时市场的充放电功率$$P_{elec,t}$$（充电为负，放电为正）和调频响应功率$$P_{reg,t}$$。

模型约束条件主要包括：1）功率平衡约束：储能的总输出功率不得超过额定功率，即$$|P_{elec,t} + P_{reg,t}| \leq P_{rated}$$；2）荷电状态（SOC）约束：$$SOC_{min} \leq SOC_t \leq SOC_{max}$$，其中$$SOC_t = SOC_{t-1} + \eta_{ch}P_{elec,t} \Delta t / E_{rated}$$（充电时）或$$SOC_t = SOC_{t-1} + P_{elec,t} / \eta_{dis} \Delta t / E_{rated}$$（放电时），$$\eta_{ch}$$、$$\eta_{dis}$$分别为充放电效率，$$E_{rated}$$为储能额定容量；3）调频响应约束：调频响应功率需在投标容量范围内，即$$-P_{reg,bid} \leq P_{reg,t} \leq P_{reg,bid}$$，且响应速度需满足市场规定的要求；4）时序约束：相邻时刻的充放电功率变化率不得超过最大允许值，避免对储能电池造成冲击。

四、模型求解算法设计与优化

（一）核心求解算法选择

储能双层交易决策模型属于典型的混合整数非线性规划问题，上层容量投标决策与下层实时调度决策存在强耦合关系，且模型中包含SOC动态变化、充放电效率非线性等复杂约束，传统求解算法难以高效获取最优解。考虑到模型的分层特性与非线性特征，本文采用“分层迭代优化+粒子群优化（PSO）算法”的求解框架，实现模型的高效求解。

粒子群优化算法具有收敛速度快、鲁棒性强、易于实现等优势，适用于求解复杂的非线性规划问题。其核心思想是模拟鸟群觅食行为，通过粒子的位置更新与速度调整，在解空间中搜索最优解。针对本文构建的双层决策模型，我们将上层调频容量投标量作为粒子的核心位置变量，下层实时调度决策则通过固定上层投标量后，采用线性规划方法求解最优实时充放电与调频响应策略，再将下层的综合收益作为粒子的适应度值，通过迭代优化获取上层最优投标量与对应的下层最优调度策略。

（二）算法优化与改进策略

为提升算法的求解精度与收敛速度，对传统粒子群优化算法进行以下改进：1）引入自适应惯性权重，在迭代初期采用较大的惯性权重，增强算法的全局搜索能力，避免陷入局部最优；在迭代后期采用较小的惯性权重，提升算法的局部搜索精度，加快收敛速度；2）优化粒子位置更新策略，结合市场约束条件对粒子位置进行边界处理，确保生成的投标量与调度策略满足市场规则与储能物理约束；3）采用精英保留策略，将每次迭代中的最优粒子直接保留至下一次迭代，避免最优解的丢失，提升算法的稳定性。

算法的具体求解步骤如下：1）初始化粒子群参数，包括粒子数量、惯性权重范围、学习因子、最大迭代次数等；2）生成初始粒子群，每个粒子对应一组上层调频容量投标量；3）对每个粒子，固定上层投标量，求解下层实时调度优化问题，计算综合收益作为适应度值；4）更新粒子的速度与位置，保留精英粒子；5）判断是否达到最大迭代次数或收敛精度，若满足则输出最优决策策略，否则返回步骤3）继续迭代。

六、研究挑战与未来发展方向

（一）当前研究面临的核心挑战

尽管本文构建的双层交易决策模型取得了较好的仿真效果，但在实际应用中仍面临诸多挑战：1）市场不确定性量化难度大，现货电价、调频需求、新能源出力等均存在较强的随机性，现有模型对不确定性的刻画仍较为简化，难以精准应对极端市场场景；2）多主体竞争博弈的影响，随着储能参与市场的数量不断增加，储能运营商之间的竞争将愈发激烈，现有模型未考虑多主体博弈对交易策略的影响，可能导致决策结果偏离实际最优；3）电池寿命与收益的平衡问题，模型中对电池寿命的考量多采用简化的运维成本形式，未充分考虑充放电深度、充放电频率等因素对电池寿命的影响，长期运行可能导致收益估算偏差。

（二）未来发展方向展望

针对上述挑战，未来可从以下方向进一步深化研究：1）引入鲁棒优化与随机优化方法，结合机器学习算法（如LSTM、GRU）精准预测现货电价、调频需求等不确定性因素，构建考虑多源不确定性的双层交易决策模型，提升模型的抗风险能力；2）构建多主体博弈模型，考虑储能运营商之间、储能与传统机组之间的竞争与合作关系，探究非合作博弈与合作博弈框架下的最优交易策略，更贴合实际市场运行环境；3）融合电池寿命衰减模型，建立“收益-寿命”双目标优化模型，在最大化综合收益的同时，最小化电池寿命衰减，实现储能的长期可持续运营；4）拓展研究场景，探究储能参与现货电能量、调频、备用等多类型辅助服务市场的多层交易决策问题，进一步提升储能的综合价值。

七、结论

本文围绕储能参与现货电能量-调频辅助服务市场的双层交易决策问题，系统开展了市场机制解析、模型构建、算法设计与仿真验证等研究工作，得出以下核心结论：1）现货电能量市场与调频辅助服务市场的协同运行的关键在于平衡两个市场的收益与约束，储能的双层交易决策需充分考虑市场规则与自身物理特性的耦合关系；2）所构建的“上层容量投标+下层实时调度”双层决策模型，能够有效实现储能在双层市场中的协同优化，显著提升综合收益，较单一市场参与策略与独立双层市场参与策略具有明显优势；3）改进的粒子群优化算法能够高效求解模型，通过自适应惯性权重与精英保留策略，提升了求解精度与收敛速度；4）仿真结果验证了模型的有效性与市场适应性，能够为储能运营商提供精准的决策支持。

未来，随着电力市场机制的不断完善与储能技术的持续进步，储能参与多层电力市场的交易决策将更加复杂。后续研究需进一步关注市场不确定性、多主体博弈、电池寿命等关键问题，不断优化决策模型与算法，推动储能实现更高效的商业化运营，为新型电力系统的建设提供有力支撑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]王子谋.独立储能电站参与电能量和调频市场的申报策略研究[D].华北电力大学;华北电力大学(北京)[2025-12-24].

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