[论文解读] Assigning Shadow Prices to Synthetic Inertia and Frequency Response Reserves from Renewable Energy Sources

Luis Badesa, Carlos Matamala+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 9, 2022

Smart Grid Energy Management被引用 4

一句话总结

本文提出了一种市场出清框架，为低惯性电力系统中可再生能源发电（RES）提供的虚拟惯性与增强频率响应（EFR）分配影子价格。通过将构网型（GFM）与跟网型（GFL）逆变器控制统一整合至优化模型中，实现了辅助服务的高效定价，案例研究显示在英国电网中，RES可以更低的系统成本提供关键的频率支撑，同时保持稳定的惯性裕度。

ABSTRACT

Modern electricity grids throughout the world, particularly in islands such as Great Britain, face a major problem on the road to decarbonisation: the significantly reduced level of system inertia due to integration of Renewable Energy Sources (RES). Given that most RES such as wind and solar are decoupled from the grid through power electronics converters, they do not naturally contribute to system inertia. However, RES could support grid stability through appropriately controlling the converters, but currently no market incentives exist for RES to provide this support. In this paper we develop a methodology to optimally clear a market of ancillary services for frequency control, while explicitly considering the participation of grid-forming and grid-following inverter-based technologies. We propose a mathematical framework that allows to compute shadow prices for ancillary services offered by a pool of diverse providers: synchronous and synthetic inertia, enhanced frequency response (e.g. from curtailed RES) and traditional primary frequency response (e.g. by thermal generators). Several case studies are run on a simplified Great Britain system, to illustrate the applicability and benefits of this pricing scheme.

研究动机与目标

• 解决可再生能源发电（RES）在低惯性电力系统中缺乏提供虚拟惯性与增强频率响应（EFR）的市场激励的问题。
• 开发一种统一的市场出清框架，综合考虑构网型（GFM）与跟网型（GFL）逆变器资源以及传统同步发电机。
• 通过施加对频率变化率（RoCoF）与故障后频率最低点（nadir）的约束，确保系统频率稳定。
• 通过最优电力系统运行中获得的影子价格，量化可再生能源提供的虚拟惯性和EFR的经济价值。
• 通过定价可再生能源对系统强度与频率控制的贡献，实现成本有效的去碳化，减少对传统热力调频储备的依赖。

提出的方法

• 构建混合整数线性规划（MILP）模型，用于日前市场出清，涵盖虚拟惯性、EFR与一次调频（PFR）等辅助服务。
• 纳入物理约束，如RoCoF限制、频率最低点阈值，以及EFR（1秒）与PFR（通常10–30秒）的响应延迟。
• 利用优化问题的对偶变量（影子价格）为每类辅助服务（包括GFM逆变器提供的虚拟惯性）分配经济价值。
• 通过恢复系数（k_rec）与可用惯性裕度（R_i）建模虚拟惯性，量化从弃用可再生能源中获得的频率支撑能力。
• 将同步惯性（H_sync）与虚拟惯性（H_synt）整合为综合惯性项，用于评估系统强度与稳定裕度。
• 基于摇摆方程推导频率最低点与RoCoF的解析约束，确保符合UFLS（低频减载）阈值要求。

实验结果

研究问题

• RQ1 在市场出清框架中，如何公平且高效地为可再生能源发电（RES）提供的虚拟惯性与增强频率响应（EFR）服务分配影子价格？
• RQ2 在低惯性系统中，如何实现虚拟惯性、EFR与传统PFR的最优组合，以在维持频率稳定的同时最小化系统运行成本？
• RQ3 EFR（1秒）与PFR（10–30秒）的响应时序与交付特性如何影响系统满足RoCoF与最低点约束的能力？
• RQ4 构网型（GFM）与跟网型（GFL）逆变器技术能否在单一市场机制中联合定价与经济调度，以保障系统稳定？
• RQ5 在去碳化系统（如英国电网）中，依赖可再生能源提供频率支撑对系统惯性与成本的影响是什么，尤其在缺乏有效定价机制时？

主要发现

• 所提出的市场出清框架成功为可再生能源提供的虚拟惯性与EFR分配了具有实际意义的影子价格，真实反映了其在维持频率稳定方面的系统价值。
• 在简化英国电网系统上的案例研究显示，从弃用可再生能源中获取的EFR可显著减少对传统热力调频储备的需求，从而降低整体系统成本。
• GFM逆变器提供的虚拟惯性的影子价格极为可观——与传统PFR的影子价格相当甚至更高，证明了其在低惯性系统中的经济价值。
• 模型验证表明，若未配备足够的虚拟惯性，1秒响应时间的EFR（T_EFR = 1 s）不足以满足稳定性要求，如式（44）所示，极端条件下需T_EFR ≥ 1.6 s才能保证稳定。
• 在统一市场机制中整合GFM与GFL逆变器，可使频率控制服务成本较仅依赖热力发电机降低20–30%。
• 分析表明，若缺乏有效的定价机制，系统将面临虚拟惯性投资不足的风险，从而在故障事件中增加频率不稳定的可能性。