据能源圈了解到，“鸭子曲线”是指在高比例可再生能源，尤其是光伏渗透的电力市场中，由于光伏发电在白天出力高峰时段大发导致电力供应过剩，而傍晚出力减少后，电力需求又迅速上升，由此形成的类似鸭子形状的净负荷曲线。这种现象对电力系统的运行和市场机制设计提出了新的挑战。本文围绕电力市场中的“鸭子曲线”现象，从以下几个方面展开探讨：

1.历史背景：

美国加利福尼亚州独立系统运营商（CAISO）于2014年提交的灵活性充裕度资源要求修正案，是“鸭子曲线”现象被广泛关注的起点。

2.案例分析：

✦美国加州（CAISO）市场：分析加州单一光伏高渗透率地区的市场机制和电池储能应用市场的发展。

✦美国得克萨斯州（ERCOT）市场：讨论ERCOT市场的价格机制如何影响系统负荷峰值的出现时机。

✦澳大利亚国家电力市场（NEM）：探讨屋顶光伏对净负荷曲线的影响以及不同州之间的发电出力组合差异。

✦德国与波兰：对比单一光伏高渗透率市场与风光组合高渗透率市场的差异。

3. 技术发展：

讨论电池储能设施的部署和应用如何改变CAISO市场的“鸭子曲线”。

4. 市场机制：

分析不同市场如何通过价格机制和灵活性资源来应对“鸭子曲线”带来的挑战。

5. 灵活性资源：

探讨不同地区如何利用各自的灵活性资源（如抽水蓄能、风电、联络线、天然气等）来应对能源转型中的挑战。

6. 国际比较：

通过比较不同国家的市场和电力系统，展示不同地区在面对相似挑战时采取的不同策略。

加州阳光下的“鸭子”

故事先从加州阳光下诞生的那只“鸭子”开始。

图1：CAISO于2014年提交灵活性充裕度资源要求修正案中被可变可再生能源养胖了的“鸭子”

图片来源：Re: California Independent System Operator Corporation Docket No. ER14-____- 000 Flexible Resource Adequacy Capacity Requirement Amendment

距2014年CAISO首次提交灵活性充裕度资源要求修正案已过去十年有余[1]，彼时对净负荷曲线变化趋势的预言变成了当下现实。而导致净负荷曲线变化的“蚕食现象”[2]亦已成近年多个地区发电与储能行业的热点话题。

图2：CAISO与ERCOT2020—2024年10月份倒数第二个周二的发电出力组合（不含电池储能充电负荷）

图片来源：grid status

CAISO市场是典型的单一光伏高渗透率地区，市场管理部门根据预判的变化趋势，设计批准了相应的灵活性容量充裕机制[1]，同时也造就了全球最为成熟的电池储能应用市场之一。但也正是因为该市场采用了相对温和的容量充裕机制，CAISO市场价格对负荷需求改变的引导作用弱于ERCOT市场。

相较于CAISO，ERCOT狂野电价或许确实改变了近年系统负荷峰值出现的时机[3]，改善了社会总福利。但这种激进的市场经济价格机制，也许只能被部分经济学家所接受。

储能给“鸭子”减肥

图3：不叠加（上）与叠加（下）电池充电负荷调整后的CAISO典型时段的平均负荷变化

图片来源: grid status

随着近两年加州电池储能设施的大量部署与应用，叠加电池充电负荷后的CAISO典型时段的平均负荷曲线出现了范式上的转变，2024年的“鸭子”相比2023年变瘦了。这一现象的出现意味着午间电池充电负荷对系统的影响已经超越了光伏发电的影响，其他类型灵活性资源面临的运行压力开始下降。

站在屋顶上的“鸭子”

澳大利亚国家电力市场（NEM）2024年10月12日13：00 屋顶光伏首次超过需求50%，上一次令人印象深刻的记录则是由南澳州于2023年12月31日13：30创下的网供负荷小于零。

澳大利亚的净负荷曲线是一只站在屋顶上的“鸭子”。

澳大利亚各州发电出力组合差异较大，其中南澳州已实现极高比例的风光发电出力组合供电，风光不可用时的灵活性需求则由联络线以及多种燃气机组满足。与南澳州相邻的维多利亚州则仍然保留了较高比例的褐煤发电机组，系统所需的剩余灵活性则来自联络线、水电、小比例天然气机组的组合。

图4：澳大利亚维多利亚州与南澳州的发电出力组合情况

图片来源：openelectricity

一群风光的“鸭子”

与CAISO单一光伏高渗透率市场不同，ERCOT市场、澳大利亚维多利亚州与南澳州均为风光组合高渗透率市场。由于风电出力与负荷正相关性更强，同时在联络线容量充裕的条件下不同相邻地理位置的风电出力相关性弱于光伏出力，相比而言，通过联络线的风电可以为负荷提供更好的容量支撑，因此风光组合高渗透率市场的“鸭子曲线”出现晚于单一光伏高渗透率市场。类似的典型风光组合高渗透率的市场还有德国与波兰地区。

图5：德国与波兰的发电出力组合情况

图片来源：energy-charts

灵活的“鸭子”与镜中的“鸭子”

前述讨论的“鸭子曲线”源自于电能量市场的“蚕食”现象。随着风光装机在系统中比例的进一步提高，全球部分地区的运行备用或辅助服务市场中同样观察到了来自风光资源对传统灵活性资源的“蚕食”（图6）。与电能量市场中的产品价格通常和净负荷呈现很强的正相关关系不同，运行备用市场中下调产品价格与净负荷表现出负相关关系。化石燃料机组的开机比例越低，则备用市场下调产品价格越高，在备用市场中形成了一条与电能量市场价格呈镜像关系的反鸭子价格曲线（图7）。一旦市场价格高于风光资源参与其他市场的机会成本，在价格信号的指引下，风光机组也将选择提供更多的备用市场产品。

图6：西班牙二次备用市场中出现了由光伏发电提供的调节服务

图片来源：Javier PamosSerrano

图7：德国市场中aFRR下调产品价格与电能量日前价格呈镜像关系

图片来源：Julien Jomaux

同样的世界，不同的“鸭子”

图8：西班牙市场与CAISO市场典型日的发电组合出力情况对比

图片来源：西班牙市场 energy-charts

净负荷形态类似的不同地区的负荷晚高峰灵活性来源呈现出来源多样化的特点，西班牙系统的灵活性来自丰富的抽水蓄能与水库发电、风电、联络线、天然气以及特色的光热发电。CAISO系统的灵活性则主要来自锂电池储能、风电与天然气。在面临能源转型挑战时，不同市场根据各自情况交出了不同的答卷。

最后，用丹麦国家输电系统运营商Energinet公司的一句标语作为本文结语，“市场创造解决方案。”[5]