在这个系列文章中，我们将讨论如何使用固定时间间隔的智能电表数据和开源软件、方法相结合，来提供透明的负荷特性变化测量（资源曲线），以及将需求灵活性集成到电力现货市场中。为了扩大需求的灵活性，公用事业公司必须能够通过发送特定时间和地点的价格信号，以采购其他资源相同的方式采购这些灵活性资源。需求灵活性计划的「绩效付费」模型（Pay for Performance, P4P）可以提供「可交付性」，并在整个市场上调整激励措施，以解决实际的电网需求。基于「透明测量」的P4P为基于市场的计划提供了新的机会，它可以更好地吸引私人投资和获得融资，并促进计划的发展。
基于实效激励的用户侧措施如何改变负荷特性曲线，整合可再生能源以及促进非扩容供电替代方案（Non-Wires Alternatives, NWA）
为了有效地将可再生资源整合到电网中，公用事业需要应对取暖和电动汽车等高可变性负荷和电气化带来的日益严峻的负载特性挑战。同时，这种挑战将是持续性的；代价高昂的输配电（T＆D）升级，旧式电厂的退役，以及在气候变化和其他自然灾害之后需要进行电网弹性设计的需求。
在这种情况下，诸如能源效率，需求响应和储能之类的用户侧解决方案不应仅仅被视为用户本身的需求，而应被视为集成灵活性资源的虚拟电厂（非扩容供电替代方案），服务于用电需求，并延缓电网升级投资，避免建造产生污染且昂贵的发电设施，提高无碳可再生能源的渗透率。
为了实现这些目标，灵活性资源必须超越传统的设计和评估方法，以提供可靠、可验证的需求响应，以满足特定地点、特定时刻的电网需求。这种理念的第一步行动已经在进行中。目前，走在创新前沿的公用事业公司和全美各地（包括加利福尼亚、纽约和俄勒冈州）的其他实体正在使用基于智能电表的P4P方法，该方法为负荷聚合提供时变激励。通过OpenEEmeter使用开源的CalTRACK方法，这些P4P程序可以计算每小时变化的负荷影响。
需求灵活性对于低成本脱碳至关重要
太阳能[1]或风力[2]发电饱和度很高的电网已经在努力解决间歇性供需之间的不匹配问题。在这些情况下，可变性会导致正常的供过于求和供不应求[3]，以及能源价格倒挂，[3]在这些时期，清洁电力的产生大于需求。
以2019年4月为例，加利福尼亚独立系统运营商（CAISO）报告说，加利福尼亚电网上全部五分钟间隔电力现货交易[4]中的11％遭受负定价，因此有194 GWh的风能和太阳能资源被抛弃[4]。截至11月12日，CAISO报告称，2019年可再生能源的弃风、弃光量已达到838GWh[5]，比2018年全年增长了82％。这种弃风、弃光水平相当于加州整个节能资源产品组合[6]实现的一半以上节能，成本约为5亿美元，而且这个问题表现的越来越严重。到2025年，加利福尼亚公用事业委员会（CPUC）预测[7]，从早上7点到下午5点之间，超过50％的小时内会出现清洁能源过剩现象，到2030年，该值将达到67％。
这些事实清楚地表明，在错误的时间或地点节约能源实际上会加剧电网问题，增加电力用户的用电成本（例如，当加利福尼亚州向相邻州付款以获取清洁电力或公用事业公司在弃风、弃光时刻也不得不为发电容量付费时），并且几乎没有对减少排放做出贡献。随着许多州积极追求可再生能源和清洁能源的目标，这些问题将不会仅仅局限于西海岸。
管理人员希望储能技术快速发展，价格急剧下降，部署规模迅速扩大，这其实是没有充分了解当前的市场信息。储能的价格昂贵且供应不足[8]。更重要的是，即使可再生和储能解决方案能够迅速扩展规模，并克服季节性不平衡问题，负荷高峰的需求问题仍然存在。使用储能设施代替化石燃料的调峰电厂是一项极其昂贵的策略。
随着越来越多的州和公用事业致力于实现积极的脱碳目标，电网必须从基于化石燃料的集中式系统过渡到以清洁且多半表现为分布式的清洁能源（例如太阳能和风能）为基础的系统。
在这种情况下，通过精心设计的、多样化的和可计量的能效干预措施、需求响应、储能和负荷转移（削峰填谷）实现可靠的峰值负荷转移，对于低成本脱碳（包括电动汽车和其他电气化措施）是非常重要的。总而言之，这种针对用户侧资源的聚合的全面考虑就是需求灵活性的意义。
需要准确的计量和校核
为了促进具有竞争性的需求灵活性市场，需要对所有资源逐个进行评估，因此系统结构设计至关重要。就像如果没有各方都一致认可的测量系统，我们就无法放心地购买一磅大米或一加仑汽油一样，公用事业公司无法事先知道如何计量、如何支付费用、如何确认交付，就无法采购即使仅有一度电的需求灵活性。标准测量的必要性是如此重要，以至于在美国宪法中直接提出了这一要求，美国宪法赋予国会权力「确定度量衡标准」。然而，经过数十年的计划和评估，我们从未在我们的行业中建立过这一基本要素。
相反，要知道节省一度电意味着什么，我们必须首先指定事前或事后、净额或总额、现有条件、法规或行业标准的实践基准、单一或双重基准...等一系列清单。然后，我们必须对其进行衡量校核，这本身就是多年测算衡量、反复争执、裁判和争议的根源。
如果无法在我们自己的行业内达成共识或提供市场标准工具来管理或评估风险并支持投资，公用事业对节能的投资就会徘徊在电力和天然气支出的1％左右，这一点都不奇怪——不能完全发挥隐含的规模，被我们称为「顺序第一采用」的资源。
幸运的是，现在有了更好的方法。借助基于标准化、透明和及时的计量测量的用户侧P4P计划，最终有可能培育出创新的、可信的需求灵活性市场。
权衡与测量需求灵活性
衡量需求灵活性的作用可以使用「反事实」或「在没有该计划的情况下会发生什么」的方法。要使需求灵活性成为法定资源，我们必须解决两个衡量问题。首先，应如何计算反事实？第二，为什么每个人都对结果有信心？
该解决方案来自基于智能电表的测量，具有完全开源的方法和可部署的代码，允许各方进行验证和复制。CalTRACK方法[9]及基于OpenEEmeter[10]的开源代码库可实现完全特定、严格、经过测试和标准化的方法来实现需求灵活性计算。CalTRACK方法是由太平洋天然气和电力公司（PG＆E）主持开发的。2012年开始，相对开放的利益相关方——最终包括加利福尼亚能源委员会（CEC）、加州公用事业委员会CPUC、加州几家私有化的公用事业、纽约州能源研究和开发局（NYSERDA）和俄勒冈州的能源信托以及实施单位、评估单位和学术研究人员构成。OpenEEmeter最初由OpenEE（现在称为Recurve）开发为一种开源工具，其中包含标准CalTRACK方法的典型案例。现在，CalTRACK和OpenEEmeter都由Linux Foundation Energy[11]托管。每个人都可以参与CalTRACK方法流程改进，并且可以不受限制地免费访问OpenEEmeter代码。
CalTRACK方法涵盖了每个重要的细节，包括数据清理等完整功能，包括气象站的选择以及完整的模型规格以及许多其他由「专业判断」处理的注意事项。小时方法既严格又先进，具有天气标准化、规范化对于建筑物状态或「使用率」，可变的平衡点温度和非线性温度相关性，可通过针对多达七个不同温度仓的不同模型的规范来实现。
使用这些开放的CalTRACK方法，我们现在可以实时计算出对用户侧资源组合对电网需求的每小时响应。这些测量值使公用事业公司可以根据电网和灵活性资源的碳价值来获得灵活性。我们称这种对负荷特性的影响为「资源曲线」。
加利福尼亚的PG＆E是这种采购模式的最早实践者之一。PG＆E的住宅效率P4P程序使用CalTRACK方法和OpenEEmeter计算并为能效聚合支付节能实现的费用，并在系统高峰时段（下午4点至晚上9点）应用三倍乘数。
PG＆E的方法正在成为加利福尼亚的规范。今年早些时候，CPUC 发布[12]了将计量能源消耗规范（Normalized Metered Energy Consumption, NMEC）应用到聚合能效计划的（住宅层面）应用的指南。使用NMEC是迈向基于市场的需求灵活性采购的第一步。
俄勒冈州的能源信托（Energy Trust）和纽约州能源研究和开发局也正在使用CalTRACK和OpenEEmeter进行P4P计划的试点，不久之后还将在其他地区进行。
在我们的下一篇文章中，我们将更详细地讨论资源曲线，包括它们如何改变能效和其他需求侧资源的集成、采购和部署方式。
**» *Demand Flexibility: A New Approach» Part 1 of a series on how smart meter interval data, combined with open source methods and software, can provide transparent measurement of load shape changes and integration of demand flexibility into energy markets.
https://www.tdworld.com/demand-side-management/demand-flexibility-new-approach
*Matt Golden, Adam Scheer, Carmen Best» | Nov 20, 2019
参考文献
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https://www.recurve.com/blog/can-demand-flexibility-help-fix-the-duck-down-under ↩
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https://www.greentechmedia.com/articles/read/renewables-integration-in-the-midwest-is-a-whole-other-animal#gs.47aq0r ↩
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https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-08-06/negative-prices-in-power-market-as-wind-solar-cut-electricity ↩ ↩
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http://www.caiso.com/Documents/MonthlyRenewablesPerformanceReport-Apr2019.html ↩ ↩
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http://www.caiso.com/Documents/Wind_SolarReal-TimeDispatchCurtailmentReportNov12_2019.pdf ↩
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https://cedars.sound-data.com/ ↩
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https://www.cpuc.ca.gov/General.aspx?id=5267 ↩
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https://www.nrel.gov/docs/fy16osti/66595.pdf ↩
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http://www.caltrack.org/ ↩
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https://github.com/openeemeter/eemeter ↩
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https://www.lfenergy.org/ ↩
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http://docs.cpuc.ca.gov/PublishedDocs/Efile/G000/M261/K792/261792833.PDF ↩