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A state-of-charge based formulation for storage participation in electricity markets: Technical Reference

本文提出了一种针对储能设备的创新电力市场设计，该设计通过消除对连续时段内竞价的需求，并要求通过单一的期末竞价来管理荷电状态的偏差，从而将荷电状态和充放电效率等技术约束纳入其中。

原作者： Ross Baldick

发布于 2026-06-16

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原作者： Ross Baldick

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一下，电网就像一个巨大且繁忙的厨房。在这个厨房里，有厨师（发电厂）负责烹饪食物（电力），也有顾客负责订购食物。长期以来，这个厨房只有两种类型的厨师：一种是能立即开火但需要昂贵燃料的厨师（如燃气或煤电厂），另一种是虽然免费但只有在阳光灿烂或风力充足时才能开火的厨师（如太阳能和风能）。

最近，厨房迎来了一个新工具：一个巨大的魔法储藏室（能量存储）。这个储藏室可以在食物便宜且充足时把食物（电力）存进去，并在食物昂贵且稀缺时将其送出。

问题在于，目前关于这个储藏室如何参与厨房运作的规则既混乱又低效。罗斯·巴尔迪克（Ross Baldrick）撰写的这篇论文提出了一套更简单的新规则，让储藏室运行得更好。

以下是使用简单类比对该论文思想的拆解：

1. 旧的方法：“猜谜游戏”

目前，储藏室的所有者必须扮演预言家的角色。为了决定何时填满储藏室以及何时清空储藏室，他们必须提交一份涵盖未来一整天每一小时的价格清单。

缺陷： 他们必须猜测下午 2:00、3:00、4:00 等每个小时的电价是多少。
结果： 如果他们猜错了，就会做出错误的决策。他们可能会在应该留出空间的时候填满储藏室，或者在应该等待的时候清空了储藏室。这会导致资金浪费和效率降低。这就像是在蒙着眼睛玩国际象棋，试图去猜对手的走位。

2. 新的方法：“荷电状态”（SOC）法

作者提出了一个系统，储藏室所有者不再需要去猜测每小时的价格。相反，他们只需要向厨房经理（市场运营方）传达一个简单的信息：

“我希望在一天结束时，我的储藏室处于 X% 的充满状态。”

随后，厨房经理会使用一台超级计算机，计算出在实现这一目标的同时，保持整个厨房高效运行的最佳填满和清空方式。

3. 新系统的关键特征

“往返”税（效率）
论文承认储藏室并非完美无缺。如果你放入 100 个苹果，稍后可能只能取出 90 个，因为有些被挤压或腐烂了（这被称为往返效率）。新的数学模型自动考虑了这种损耗，因此厨房经理能够准确知道实际有多少“食物”可用。

“日终”报价
储藏室所有者不再进行每小时的猜测，而是只做一个赌注：“我愿意支付（或接受）金额 X，以使我的储藏室在一天结束时的储量与开始时不同。”

如果他们认为明天的电价会非常贵，他们可能会竞标在一天结束时让储藏室更满。
如果他们认为电价会很便宜，他们可能会竞标在一天结束时让储藏室更空。
这单一的报价取代了数百次的每小时猜测。

“损耗”成本
就像真实的储藏架如果开关过于频繁也会磨损一样，储藏设备每次充放电都会产生损耗。新模型包含了微小的“磨损与损耗”成本，确保储藏室不会过度使用。

4. 为什么这很重要（“顿悟时刻”）

论文指出，目前的系统强迫储藏室所有者去玩一场他们并不擅长的游戏（预测未来）。新系统让储藏室所有者可以专注于他们真正了解的事情（即他们希望在一天结束时拥有多少能量），并让市场运营方来处理复杂的数学计算。

通勤者的类比：

旧方法： 你必须告诉你的老板下个月每一天具体的出发时间和到达时间，并猜测交通状况。如果你猜错了，你会丢掉工作（或面临罚款）。
新方法： 你只需告诉老板，“我需要在上午 9:00 前到达公司。” 随后，老板（市场）会根据交通情况、道路封闭和燃油成本，为你计算出最佳路线和出发时间。你只需要按时到达即可。

5. “副作用”：帮助普通人

论文还建议，这种同样的“储藏室”逻辑也可以应用于普通的用电用户（如工厂甚至家庭）。

想象一家工厂每天需要使用 1,000 单位的能量，但并不在意具体在什么时候使用。
在新规则下，这家工厂可以表现得像一个“储能设备”。他们可以说：“我需要在一天结束前获得 1,000 单位的能量。” 随后，市场会自动将他们的用电时间转移到全天最便宜的时段，从而在无需成为电力专家的情况下为他们节省开支。

总结

该论文提出了一种更智能的方式来运行储能电力市场。它不再强迫储藏室所有者去预测未来的每小时电价，而是让他们只需陈述他们的目标——即在一天结束时想要保留多少能量。随后，市场会承担繁重的计算工作，找出实现目标的最高效路径，从而节省资金并提高电网的可靠性。

技术摘要：一种基于荷电状态（SoC）的储能参与电力市场方案

问题陈述
本文探讨了在可再生能源渗透率提高以及可调度热力资源减少的背景下，如何将高比例储能系统（ESS）整合进电力市场的挑战。作者认为，目前美国组织化市场（由 ISO/RTO 运营）中的市场设计未能充分体现储能系统的特性。现行的做法是将储能建模为一对“发电机与负荷”，要求储能所有者在调度时界内针对每个间隔提交充电报价（bid）和放电报价（offer）。

这种传统方法迫使储能所有者必须预测调度时界内的电价，以做出最优的充放电决策。本文指出，此类预测本质上受限于对随机事件（如可再生能源出力变化）和系统状况的不确定性。因此，预测误差会导致调度次优、运营成本增加以及市场效率降低。此外，随着储能渗透率的提高，价格预测的内生性（即一个储能系统的预测取决于其他储能系统的行为）会加剧这些低效问题。本文认为，当前模型未能捕捉储能的基本物理特性：通过荷电状态（Soer/SOC）和往返效率实现的跨时段关联，且不具备燃料成本。

研究方法
本文提出了一种市场设计，由独立系统运营商（ISO）对储能系统的荷电状态（SOC）轨迹进行中央优化，明确模拟技术特性，如往返效率和 SOC 限制。

公式化表达： 调度时界被划分为间隔 $t = 1, \dots, T$ 。ISO 定义变量：充电功率 ( $p_t$ )、放电功率 ( $g_t$ ) 以及 SOC ( $s_t$ )。
SOC 动态特性： SOC 根据包含充电效率 ( $\alpha$ )、放电效率 ( $\beta$ ) 和自放电率 ( $\gamma$ ) 的线性方程演变。关键在于，模型强制要求充电和放电不能同时发生。
成本结构： 模型包含与充放电速率成正比的退化成本。
报价/要价机制： 储能所有者不再提交逐间隔的报价，而是提交：
1. 技术参数（容量、效率、退化系数）。
2. 单一的时界末端报价/要价。这是一种支付意愿函数， $w(\Delta s_T)$ ，代表偏离“无参与”状态下的 SOC ( $\bar{s}_T$ ，即储能未参与时的 SOC) 的价值。
优化： ISO 求解一个福利最大化问题（最小化包括退化成本在内的总系统成本，并减去投标收益），并受功率平衡、输电约束和 SOC 动态特性的限制。节点边际价格（LMP）由系统约束的拉格朗日乘子导出。
结算： 结算基于在 LMP 下充入和放出的能量，外加最终 SOC 偏差的投标收益。不存在对 SOC 本身的直接支付。

核心贡献

消除时界内价格预测： 该设计的主要贡献在于取消了储能所有者预测调度时界内价格的需求。由 ISO 处理跨时段优化，而储能仅需评估时界结束后的能量价值。
忠实的物理特性表示： 该模型将往返效率和 SOC 约束明确纳入中央调度优化中，符合联邦能源监管委员会（FERC）第 841 号指令关于识别电力储能资源独特特性的要求。
效率与可扩展性： 通过将储能从预测波动剧烈的时界内价格中解耦，该设计旨在减少由预测误差导致的调度次优问题。论文引用近期研究表明，在大规模系统（如 MISO）中为超过 100 个储能单元求解该公式，在日前市场时间框架内是计算可行的。
向需求侧资源的扩展： 本文展示了通过将充电容量设为零并将负荷视为能量受限资源，该 SOC 模型可以专门用于表示价格响应型需求（如具有每日能量需求的工业负荷）。

结果
论文通过一个包含 6 个间隔、具有热力发电、可再生能源发电和单个储能系统的简化日前市场案例来阐释所提设计。

基准情况： 在中度未来价格预测下，ISO 在低价/可再生能源丰富的间隔进行充电，并在高需求间隔进行放电。储能无需预测特定间隔的价格即可实现正收益。
高支付意愿： 当储能预测未来价格较高时，ISO 会调整调度以保留更多能量（更高的时界末端 SOC），从而改变后续间隔的边际定价。
与当前设计的对比： 本文认为，如果使用逐间隔报价，实现同样福利最优的调度需要储能提交与清算价格完美匹配的报价。如果储能使用固定价格或不完美的预测，可能会导致负收益或调度次优。所提模型保证了在无需预测时界内价格的情况下实现正收益（套利利润）。

意义与主张
本文声称，其提出的公式为储能参与提供了一种更稳健、更高效的机制，特别是在储能渗透率提高的情况下。作者认为，目前依赖储能所有者预测时界内价格的做法存在结构性缺陷，这类似于因不准确的输电或机组组合模型而导致的运营挑战。

作者强调，该设计与美国组织化市场的理念相符，这些市场历来通过显式表示技术特性（如输电约束、机组组合成本）来提升福利。通过将 SOC 和往回效率视为中央优化的核心而非用户提交报价的约束，该设计遵循了 FERC 第 841 号指令中关于消除储能参与障碍的授权。文章总结道，尽管该模型需要对现有市场结构进行重大调整，且将辅助服务留作未来研究，但它为在高可再生能源电网中扩展储能集成提供了必要的基石。