中國儲能網(wǎng)訊：
作者：郭亞威 肖先勇 鄭子萱 陳韻竹 陳旭林
單位：四川大學(xué)電氣工程學(xué)院
引用：郭亞威, 肖先勇, 鄭子萱, 等. 綜合能源服務(wù)商儲能業(yè)務(wù)目標(biāo)用戶主動識別方法[J]. 儲能科學(xué)與技術(shù), 2023, 12(6): 2011-2021.
DOI：10.19799/j.cnki.2095-
4239.2023.0068
摘 要 能源轉(zhuǎn)型背景下，儲能要實(shí)現(xiàn)市場化、規(guī)?；霓D(zhuǎn)變，但由于當(dāng)前用戶對自身需求認(rèn)知不準(zhǔn)確、且供應(yīng)商多采用人工調(diào)研篩選的方式，導(dǎo)致用戶篩選不準(zhǔn)、主觀性強(qiáng)、效率低，儲能業(yè)務(wù)開展困難。為解決上述問題，本工作提出一種綜合能源服務(wù)商(integrated energy service provider，IESP)用戶側(cè)儲能業(yè)務(wù)目標(biāo)用戶的主動識別方法。首先，基于多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建了兼顧用戶多元電力需求與服務(wù)價(jià)值特征的用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶主動識別特征庫，該特征既能反映用戶的節(jié)能增效需求和電能質(zhì)量需求等需求信息，又能反映用戶是否值得供應(yīng)商服務(wù)等供應(yīng)信息；其次，針對傳統(tǒng)量化方法劣化指標(biāo)影響易被優(yōu)勢指標(biāo)彌補(bǔ)，造成識別結(jié)果不準(zhǔn)確，本工作建立了改進(jìn)的GRA-TOPSIS用戶特征量化模型；再次，根據(jù)量化結(jié)果，建立目標(biāo)用戶主動識別坐標(biāo)系，可視化目標(biāo)用戶主動識別結(jié)果，為儲能服務(wù)開展提供支撐，幫助IESP直觀鎖定目標(biāo)用戶；最后，通過實(shí)例分析驗(yàn)證了所提方法的可行性與有效性。
關(guān)鍵詞 多源數(shù)據(jù)；用戶側(cè)儲能；主動識別；逼近理想解排序；灰色關(guān)聯(lián)分析
當(dāng)前電網(wǎng)工業(yè)用戶的電力需求已不再局限于單純的可靠供電，而是呈現(xiàn)更加多元化的態(tài)勢。一方面，精密制造業(yè)的發(fā)展使得電網(wǎng)電力電子化特征更加顯著，電能質(zhì)量問題日益凸顯，工業(yè)用戶敏感設(shè)備和生產(chǎn)過程極易受到影響，給用戶造成巨大經(jīng)濟(jì)損失，嚴(yán)重影響用電滿意度，用戶優(yōu)質(zhì)電力需求不斷提高。另一方面，“雙碳”目標(biāo)下，電網(wǎng)公司著力在能源消費(fèi)側(cè)推進(jìn)電氣化，而工業(yè)用戶負(fù)荷往往具有集中性、高峰谷差等特性，在兩部制電價(jià)和分時(shí)電價(jià)政策下，用戶削峰填谷、降費(fèi)增效需求顯著增強(qiáng)。隨著電力市場改革和國家能源轉(zhuǎn)型的深入推進(jìn)，電力市場競爭更加激烈，圍繞用戶日趨多元化的電力需求開展供電服務(wù)成為研究重點(diǎn)。
作為支撐新型電力系統(tǒng)的重要技術(shù)和基礎(chǔ)裝備，用戶側(cè)儲能在推進(jìn)能源轉(zhuǎn)型、建設(shè)新型電力系統(tǒng)方面起著重要支撐作用，近年來受到廣泛關(guān)注和政策支持，具有廣闊的發(fā)展前景。2021年7月，國家發(fā)改委、能源局聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于加快推動新型儲能發(fā)展的指導(dǎo)意見》(發(fā)改能源規(guī)〔2021〕1051號)，指出要積極支持用戶側(cè)儲能發(fā)展，在2025年實(shí)現(xiàn)儲能規(guī)模化轉(zhuǎn)變目標(biāo)。2023年1月，國家能源局發(fā)布了《新型電力系統(tǒng)發(fā)展藍(lán)皮書(征求意見稿)》，指出要在用戶側(cè)儲能削峰填谷模式基礎(chǔ)上，進(jìn)一步拓展儲能應(yīng)用場景。在國家政策激勵下，用戶側(cè)儲能的功能和應(yīng)用場景不斷豐富，既能通過削峰填谷提升用電經(jīng)濟(jì)性，也具備應(yīng)用于電能質(zhì)量治理的潛力，為滿足用戶多元用電需求提供了可選技術(shù)方案。
然而當(dāng)前儲能服務(wù)推廣遭遇諸多瓶頸。首先，用戶對于儲能裝置的多場景應(yīng)用認(rèn)知還不全面，未將其作為一種備選方案納入考慮，因此，儲能服務(wù)要順利開展，IESP就必須作為主動的一方。但目前供應(yīng)商在儲能推廣過程中多采用人工調(diào)研的方式來篩選和識別目標(biāo)用戶，耗時(shí)耗力，并且缺乏量化依據(jù)、存在主觀性強(qiáng)的缺陷。此外，在調(diào)研過程中，供應(yīng)商發(fā)現(xiàn)用戶其實(shí)也無法精確掌握自身需求，導(dǎo)致調(diào)研篩選結(jié)果偏差較大。為推動用戶側(cè)儲能市場化、規(guī)?；繕?biāo)實(shí)現(xiàn)，IESP需要主動分析和掌握用戶特征，明確儲能目標(biāo)用戶群體，實(shí)現(xiàn)儲能資源與用戶需求的精準(zhǔn)匹配，為用戶側(cè)儲能市場化推廣打開局面。因此，有關(guān)用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶主動識別方法的研究亟待開展。
在儲能目標(biāo)用戶識別過程中，為保障供需雙方的效益，在考慮用戶多元化用電需求的同時(shí)，也要兼顧能夠反映供需雙方合作關(guān)系的指標(biāo)，即用戶對于IESP的服務(wù)價(jià)值。在用戶電力需求識別與刻畫方面，當(dāng)前研究主要集中在單一需求方面，未對多元需求進(jìn)行集成識別。在優(yōu)質(zhì)電力需求識別方面，主要是基于電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，提取電能質(zhì)量需求特征，通過聚類算法，實(shí)現(xiàn)需求識別，未考慮用戶是否值得IESP為其提供服務(wù)。而在用戶降費(fèi)增效需求識別方面，還鮮有研究切實(shí)從用戶角度出發(fā)去構(gòu)建相關(guān)識別模型，多數(shù)研究主要是從電網(wǎng)運(yùn)行角度來判斷用戶需求響應(yīng)潛力，通過間接轉(zhuǎn)化關(guān)系，來間接反映用戶降費(fèi)增效需求，識別結(jié)果的準(zhǔn)確度有限。由此可見，亟需研究用戶儲能多元需求識別方法，來幫助IESP及時(shí)識別出目標(biāo)用戶，下一步為用戶主動提供儲能相關(guān)服務(wù)，提供技術(shù)支撐，開拓和占領(lǐng)用戶市場的制高點(diǎn)，掌握核心競爭力。
針對上述問題，本工作提出了一種IESP用戶側(cè)儲能業(yè)務(wù)目標(biāo)用戶的主動識別方法。首先，基于網(wǎng)荷多源數(shù)據(jù)，綜合考慮儲能用戶與IESP利益，提取了反映用戶需求以及供需雙方合作開展?jié)摿Φ亩嗑S特征標(biāo)簽，構(gòu)建了兼顧用戶多元化電力需求特征與服務(wù)價(jià)值特征的用戶側(cè)儲能業(yè)務(wù)目標(biāo)用戶主動識別特征庫，為用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶識別提供依據(jù)。其次，建立了改進(jìn)的GRA-TOPSIS用戶特征量化模型，在量化過程中突出劣化指標(biāo)的影響，并對兩維度用戶特征進(jìn)行分級，以得出準(zhǔn)確的用戶特征量化結(jié)果。然后基于量化結(jié)果，建立目標(biāo)用戶主動識別坐標(biāo)系，明確具備服務(wù)開展價(jià)值的用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶類別，為用戶側(cè)儲能推廣提供了數(shù)據(jù)支撐。最后，以我國某地工業(yè)園區(qū)中用戶為例進(jìn)行分析，驗(yàn)證了所提方法的可行性與有效性。
1 用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶主動識別特征庫
在數(shù)字化、信息化時(shí)代，各類電力信息系統(tǒng)廣泛應(yīng)用，積累了海量、多源用戶數(shù)據(jù)。服務(wù)供應(yīng)商挖掘海量數(shù)據(jù)背后的有效信息，能夠精細(xì)刻畫用戶特征，主動識別存在服務(wù)需求的潛在用戶，解決“向誰推廣用戶側(cè)儲能”的問題。在IESP與用戶開展合作時(shí)，除了考慮用戶的優(yōu)質(zhì)供電、降費(fèi)增效等多元化電力需求，IESP也需考量用戶的履約能力與服務(wù)價(jià)值，確保服務(wù)順利開展并取得收益。因此，本工作基于海量多源用戶數(shù)據(jù)，從用戶用電需求和服務(wù)價(jià)值特征兩個(gè)維度建立了用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶主動識別特征庫。如圖1所示，用戶的多元用電需求特征A受用戶負(fù)荷容量及構(gòu)成、電能質(zhì)量、用電及負(fù)荷特征等影響，可分為兩類指標(biāo)：電能質(zhì)量指標(biāo)A1、降費(fèi)需求指標(biāo)A2。在考量用戶對于IESP的服務(wù)價(jià)值時(shí)，需要從用戶收入貢獻(xiàn)、忠誠度、經(jīng)濟(jì)實(shí)力、信用程度等方面刻畫供需雙方的合作信任程度，因此服務(wù)價(jià)值特征B包括電網(wǎng)收入貢獻(xiàn)值B1、合同容量增長率B2、電費(fèi)繳納比率B3、企業(yè)相對利潤率B4四個(gè)指標(biāo)。
圖1 用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶主動識別特征庫
1.1 用電需求特征A
1.1.1 電能質(zhì)量指標(biāo)A11—A16
電能質(zhì)量指標(biāo)包含用戶負(fù)荷情況、電能質(zhì)量技術(shù)性和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)等，與用戶電力需求密切相關(guān)，能夠通過營銷管理信息系統(tǒng)、電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)、配電管理系統(tǒng)等渠道獲取。
電費(fèi)繳納比率B3是直接體現(xiàn)用戶信用狀況的指標(biāo)，表示為其與電網(wǎng)公司供電合同規(guī)定時(shí)間內(nèi)用戶實(shí)繳電費(fèi)與應(yīng)繳電費(fèi)的比值。指標(biāo)值越大，表明用戶信用越良好，更有可能履行合同。
2.2 指標(biāo)組合賦權(quán)
2.3 改進(jìn)GRA-TOPSIS特征量化模型
為給用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶識別提供準(zhǔn)確的量化依據(jù)，在特征量化過程中就需要突出最能反映用戶需求痛點(diǎn)和服務(wù)價(jià)值的劣化指標(biāo)的影響，根據(jù)用戶兩維度特征量化值，將用戶劃分為不同類別。然而傳統(tǒng)TOPSIS量化評價(jià)方法僅能夠?qū)崿F(xiàn)評價(jià)對象內(nèi)部排序，無法實(shí)現(xiàn)評價(jià)對象的分級[21]，且線性信息聚合方式下劣化指標(biāo)的作用易被優(yōu)勢指標(biāo)彌補(bǔ)，導(dǎo)致無法對用戶特征作出客觀評價(jià)。針對上述問題，引入非線性信息聚合方式，提出了改進(jìn)的GRA-TOPSIS用戶特征量化分級模型，能夠突出用戶劣勢指標(biāo)的影響，并將特征量化值分為不同等級，實(shí)現(xiàn)用戶特征的科學(xué)量化，以精確識別用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶。具體步驟如下。
指標(biāo)信息聚合有線性方法與非線性方法兩種。線性聚合方法容易突出優(yōu)質(zhì)指標(biāo)的作用，并且較優(yōu)指標(biāo)能夠補(bǔ)償劣化指標(biāo)值對綜合評估結(jié)果的影響，適用于負(fù)向灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算；而非線性聚合方法要求評價(jià)對象各指標(biāo)較為均衡，對指標(biāo)值波動的反應(yīng)比線性聚合方式更加靈敏，能夠突出劣化指標(biāo)的作用，評價(jià)對象在沒有明顯短板的情況下更容易獲得更高的評價(jià)值，適用于正向灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算。因此，評價(jià)對象與正、負(fù)理想解的灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算分別如式(21)和式(22)所示：
2.4 IESP用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶分類識別坐標(biāo)系
為實(shí)現(xiàn)用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶識別，構(gòu)建用戶特征量化分級模型，流程如圖3所示。
圖3 用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶主動識別流程
（1）基于多源用戶數(shù)據(jù)，綜合考慮供需雙方的利益，提取反映用戶多元用電需求特征和服務(wù)價(jià)值特征的標(biāo)簽，構(gòu)建IESP用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶主動識別特征庫，為目標(biāo)用戶精準(zhǔn)識別提供數(shù)據(jù)支撐。
（2）考慮指標(biāo)特征及其影響，基于層析分析法與離差最大定權(quán)法分別確定各層次特征及指標(biāo)的主觀權(quán)重與客觀權(quán)重，引入聯(lián)系數(shù)概念確定其組合權(quán)重。
（3）構(gòu)建GRA-TOPSIS量化模型進(jìn)行用戶需求與服務(wù)價(jià)值特征量化分級。引入非線性信息聚合方式，改進(jìn)傳統(tǒng)方法中劣化指標(biāo)作用易被優(yōu)勢指標(biāo)彌補(bǔ)的不足，以得出更加準(zhǔn)確的用戶特征量化結(jié)果；在決策矩陣中加入指標(biāo)分級向量以及最優(yōu)最劣指標(biāo)值向量，實(shí)現(xiàn)用戶特征等級劃分。
（4）根據(jù)用戶用電需求與服務(wù)價(jià)值特征的量化結(jié)果，評價(jià)各用戶的需求程度與服務(wù)價(jià)值。為直觀刻畫用戶用電需求與價(jià)值特征，以用電需求特征為橫坐標(biāo)，服務(wù)價(jià)值特征為縱坐標(biāo)，建立用戶特征識別坐標(biāo)系[24]，如圖3所示。分別將用戶在用電需求和服務(wù)價(jià)值維度分為三個(gè)等級，共9個(gè)分區(qū)，定性劃分用戶類別。對于IESP來說，儲能服務(wù)目標(biāo)用戶在具備較強(qiáng)用電需求的同時(shí)，還應(yīng)具備較高的服務(wù)價(jià)值，以確保建立良好的合作關(guān)系，因此用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶為用電需求和服務(wù)價(jià)值特征均為等級Ⅰ的用戶。
3 算例分析
3.1 基本情況
以某市5個(gè)工業(yè)用戶為例，驗(yàn)證所提方法的可行性。用戶基本情況如表1所示，該地區(qū)主要為大工業(yè)負(fù)荷，且電能質(zhì)量情況處于中下水平。通過電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)、營銷系統(tǒng)和走訪調(diào)研等多渠道，獲取用戶特征指標(biāo)數(shù)據(jù)，如附錄A中表A1所示。
表1 用戶基本情況
3.2 數(shù)據(jù)處理
利用用戶指標(biāo)數(shù)據(jù)、等級劃分?jǐn)?shù)據(jù)以及最優(yōu)最劣值構(gòu)建目標(biāo)用戶識別決策矩陣，根據(jù)式(12)和式(13)進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化，基于2.2節(jié)，在用電需求特征中，用戶對降費(fèi)增效需求的重視程度高于電能質(zhì)量治理需求，確定電能質(zhì)量指標(biāo)與降費(fèi)需求指標(biāo)的權(quán)重分別為圖片和圖片。確定兩類子指標(biāo)的權(quán)重分別如下：
3.3 用戶識別
利用所提改進(jìn)GRA-TOPSIS評價(jià)方法進(jìn)行用戶需求和服務(wù)價(jià)值指標(biāo)評價(jià)，結(jié)果如表2所示。
表2 用戶特征量化結(jié)果
用電需求負(fù)向相對貼近度越大，說明用戶用電水平越偏離最優(yōu)理想解，則用電需求越強(qiáng)；服務(wù)價(jià)值正向相對貼近度越大，說明用戶服務(wù)價(jià)值越靠近最優(yōu)理想解，則用戶越值得IESP開展服務(wù)。由表2可知，用戶D用電需求指標(biāo)較高的同時(shí)服務(wù)價(jià)值特征極低，意味著用戶存在較強(qiáng)的多元用電需求，但是由于對于IESP而言服務(wù)價(jià)值較低，IESP并不愿意為其提供儲能服務(wù)。相反，用戶A用電需求指標(biāo)較低，但具有較高的服務(wù)價(jià)值，IESP樂意與其建立合作關(guān)系，可以將其作為其他電力增值服務(wù)的潛在客戶。
根據(jù)相對貼近度計(jì)算結(jié)果，用電需求Ⅰ、Ⅱ級和Ⅱ、Ⅲ級的分界點(diǎn)分別是0.4739和0.4234；服務(wù)價(jià)值Ⅰ、Ⅱ級和Ⅱ、Ⅲ級的分界點(diǎn)分別是0.4469和0.4267。以用戶用電需求特征為橫坐標(biāo)，服務(wù)價(jià)值特征為縱坐標(biāo)，建立用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶識別坐標(biāo)系，5個(gè)用戶的二維特征如圖4所示。
圖4 用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶識別結(jié)果
由圖4可知，5個(gè)用戶在用電需求與服務(wù)價(jià)值維度分別屬于不同的等級，可分為不同的用戶類別。對于用戶D，建議IESP對其信用與增值服務(wù)潛力進(jìn)行更深入調(diào)研評判后，再考慮是否對其開展儲能服務(wù)；用戶E用電需求程度一般，且服務(wù)價(jià)值特征較差，不需要提供儲能服務(wù)；用戶A與用戶C對儲能服務(wù)的需求程度一般，但服務(wù)價(jià)值較高，具有有償服務(wù)的潛力；用戶B的用電需求與服務(wù)價(jià)值特征均屬于等級Ⅰ，迫切需要配置用戶側(cè)儲能滿足其用電需求，并且服務(wù)價(jià)值良好，是用戶側(cè)儲能的目標(biāo)用戶，IESP應(yīng)為該用戶提供服務(wù)。
3.4 對比分析
將基于所提方法識別出的儲能目標(biāo)用戶B與非目標(biāo)用戶A進(jìn)行儲能應(yīng)用對比分析，根據(jù)用戶情況為其配置1 MW/2 MWh的儲能裝置，儲能系統(tǒng)每天以額定功率完全充放電2次，以湖北省分時(shí)電價(jià)政策為例進(jìn)行分析。儲能給用戶帶來的收益包括電能質(zhì)量降損收益、需量電費(fèi)減少收益、削峰填谷收益和政府補(bǔ)貼收益，幫助用戶規(guī)避90%的電能質(zhì)量經(jīng)濟(jì)損失，需量電費(fèi)單價(jià)為35元/(千瓦·月)，折現(xiàn)率取8%，且儲能投產(chǎn)前三年能獲得政府補(bǔ)貼[25]。儲能參數(shù)及運(yùn)行策略分別如附表B1和附表B2所示。
如前所述，用戶B為用電需求及服務(wù)價(jià)值都極高的目標(biāo)用戶，而用戶A為服務(wù)價(jià)值較高但用電需求較弱的用戶，基于用戶A、B的特征參數(shù)及儲能配置數(shù)據(jù)，計(jì)算全生命周期儲能能給用戶和IESP帶來的收益如表3所示。
表3 儲能收益及服務(wù)價(jià)值
由表3可知，在降費(fèi)維度，目標(biāo)用戶B與非目標(biāo)用戶A相比，用電需求更強(qiáng)，儲能在全生命周期通過減少電能質(zhì)量損失、降低需量電費(fèi)和削峰填谷分別能為用戶B和用戶A降低3013.79萬元和1672.80萬元的費(fèi)用，用戶B遠(yuǎn)高于用戶A?？鄢齼δ苎b置投資和運(yùn)維成本，用戶B的儲能服務(wù)凈收益將達(dá)到用戶A的2.3倍，可見用電需求更強(qiáng)的用戶通過配置儲能裝置獲得更多降費(fèi)收益。在對IESP的服務(wù)價(jià)值維度，由識別結(jié)果可知用戶A與用戶B均具有較高的服務(wù)價(jià)值，且用戶B高于用戶A，為兩用戶提供儲能服務(wù)能為IESP帶來的收益分別為781.54萬元與954.08萬元，用戶B仍高于用戶A。從供需雙方利益來看，與用戶A相比，用戶B顯然是更具有儲能服務(wù)潛力的用戶。
4 結(jié)論
為實(shí)現(xiàn)儲能與用戶的精準(zhǔn)匹配，推動用戶側(cè)儲能市場化、規(guī)?；繕?biāo)實(shí)現(xiàn)，本工作提出了IESP用戶側(cè)儲能業(yè)務(wù)目標(biāo)用戶主動識別方法，得到主要結(jié)論如下：
（1）基于網(wǎng)荷多源數(shù)據(jù)，綜合考慮儲能用戶與IESP利益，提取了反映用戶多維度特征的標(biāo)簽，構(gòu)建了兼顧用戶多元化電力需求特征與服務(wù)價(jià)值特征的用戶側(cè)儲能業(yè)務(wù)目標(biāo)用戶主動識別特征庫。既考慮了用戶的多元化電力需求，也從儲能服務(wù)提供方角度考慮用戶對于IESP的可服務(wù)程度，符合供需雙方的利益，為用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶主動識別提供了支撐。
（2）引入非線性信息聚合方式，彌補(bǔ)了劣化指標(biāo)影響易被優(yōu)勢指標(biāo)掩蓋的不足，建立了改進(jìn)的GRA-TOPSIS用戶特征量化模型，通過在決策矩陣中加入用戶指標(biāo)分級向量和最優(yōu)最劣指標(biāo)值向量，實(shí)現(xiàn)了用戶特征的量化分級?；诹炕Y(jié)果，建立了用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶主動識別坐標(biāo)系，對用戶進(jìn)行類別劃分，實(shí)現(xiàn)了用戶側(cè)儲能目標(biāo)用戶的精準(zhǔn)識別，為IESP用戶側(cè)儲能業(yè)務(wù)開展提供了依據(jù)。
（3）以我國某地工業(yè)園區(qū)中用戶為例進(jìn)行案例分析，通過多渠道收集用戶電力特征數(shù)據(jù)，利用本工作所提方法進(jìn)行量化分析，最終明確了該園區(qū)中具備用戶側(cè)儲能業(yè)務(wù)開展價(jià)值的目標(biāo)用戶。
