和某能源大厂的朋友聊天,他对虚拟电厂的未来充满迷茫:(来源:鱼眼看电改作者:俞庆)集团看中虚拟电厂业务,然后让下面分子公司来搞,怎么搞呢?报项目,报预算,建立工作小组,管控组,KPI考核,进度验收,现场会推广,表彰总结,然后明年再来一遍。核心考核指标是:完成多少虚拟电厂投资。于是下

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虚拟电厂的大公司病

2024-11-01 09:19 来源:鱼眼看电改 作者: 俞庆

和某能源大厂的朋友聊天,他对虚拟电厂的未来充满迷茫:

(来源:鱼眼看电改 作者:俞庆)

集团看中虚拟电厂业务,然后让下面分子公司来搞,怎么搞呢?报项目,报预算,建立工作小组,管控组,KPI考核,进度验收,现场会推广,表彰总结,然后明年再来一遍。

核心考核指标是:完成多少虚拟电厂投资。

于是下面纷纷把光储充、微电网、乃至节能工程,包装成所谓的“虚拟电厂”报上来。

至于这个虚拟电厂的实际运营效益,参与了多少次交易,可持续性如何,

没人关心。

因为能源企业核心是做大资产规模,其他的都是配角。

涉及到电网接入,市场交易注册,申报这些事,免不了和调度打交道,调度部门认真的把虚拟电厂当成一个电厂进行管理,机组测试、安全防护、接口调试、曲线考核、价格协调,一个都不能少。

似乎所有人都没错,都按照老革命的路子去解决新问题,但是这个结果总是偏离老革命的预期。

所有的企业行为背后,是有一套合理的生存逻辑的。

为什么能源大厂把虚拟电厂搞成重资产投资,本质上是对能源企业的考核指标和排名中,资产规模的权重是非常靠前的,KPI指挥棒决定企业行为。

为什么省调把负荷侧资源聚合的虚拟电厂,一定要按照传统发电机组要求进行接入和考核,背后是因为调度部门很高的“风险厌恶”,并网许可与调度管理体系设立的初衷,就是为了管控系统级的风险。

所以形成了某种悖论:

因为新能源的高渗透率,逼迫电力系统转向新型电力系统,需要“荷随源动”的虚拟电厂的资源响应,但是在虚拟电厂这个新资源接入时,电力系统的思维惯性首先是“不能添乱”,于是又按照传统电力安全要求进行管理和考核。

这背后我认为是两种截然不同的思维模式导致的。

一种是源自工业2.0的管理控制思维模式:

这套闭环控制体系,无论是电网公司,还是发电企业,乃至世界500强企业,都是一样的,所谓的信息化数字化,是在上面的每一个环节,和环节之间展开的。

但是有个问题:规模。

当企业、电网、资产这些规模达到一个边界值,这套管理控制模式的弊端就出现了:

规模复杂度和控制复杂度不是线性关系,而是一个奇妙的幂律关系。

比如动物的体重每增长一倍,代谢率只增长75%,也就是3/4幂律法则。

充分市场竞争条件下,企业的营收与员工数量,差不多也是这个法则。

但是在非充分竞争环境下,比如自然垄断/寡头垄断,高壁垒保护的企业里,HR部门往往用线性思维去考虑问题:企业营收要增长一倍,那肯定要多招一倍人呀。

这种习惯性思维是因为,企业在增长初期,幂律法则不明显,还是简单线性关系。

这个线性-幂律法则之间的数量差异,带来另一个隐型好处:

控制冗余。

管理部门的增加,控制元件的增加本来可以少于规模的增加的,但实际上和规模增长线性同步,带来一部分冗余,冗余可以保障系统的可靠性。

电网在增长初期,电网规模复杂性,和控制复杂性也是线性的,在电力系统分析中,用大量的元器件、拓扑、电力网络模型、计算模型的简化-线性化,把电力系统的运行和管理,控制在一个线性的安全范围内进行计算和控制。

同时,电力系统规模扩张,导致的管理冗余,和控制冗余,某种程度也是为了安全的需要,甚至刻意设计出大量的冗余去兜底。

但是,新型电力系统本质,就是大量间歇性、波动性能源的并网,更要命的是,里面有一半是分布式的能源在配电网里。

如果都是集中式新能源,这个问题还没有那么突出——通过发电计划曲线去限制出力,加上储能、抽蓄、火电灵活性,还是可以保证电力系统的线性化控制的。

但是一半的分布式在配网里,电网潮流计算所需考虑的元器件数量上升了几个数量级。

以前只要算大电网有限节点潮流,配网当成一个负荷,现在不是了。

新型电力系统的计算本质是这个——电力网络计算所需节点数量从百级别,到了百万级别;电力网络计算的实时性需求,可能从从一天96点(15分钟),可能到一天86400点(1秒)。

彻底进入复杂系统的非线性控制域。

工业2.0的管理控制率,只解决线性问题(如企业线性增长)

原有的线性管理带来的冗余,对企业来说,导致规模不经济。

对电网来说,有一个好处,在系统进入非线性阶段的前期,冗余可以抵消一部分非线性风险——电网冗余度解决新能源消纳问题。

这就是中国过去10年新能源从全额消纳,到不承诺全额消纳的逻辑——电网的线性冗余,始终无法长期解决非线性风险增长问题。

无论是电力市场,还是电网调度,本质上都是带着工业2.0的“线性管理-控制”逻辑在做事,他们天生的风险厌恶,追求高度确定性的,可精确计算的结果,这是一种正向思维模式。

这就是“大公司病”的底层逻辑。

比如通过电力系统仿真,求得任意时刻电网潮流、阻塞、以及节点电价,并平均出现货价格。

这种正向思维,在面对非线性复杂态运行的大型电力网络的时候,一个巨大的BUG就是——随机风险。

这种风险是动态涌现,极小概率的巨浪的。

比如忽然一朵乌云,对光伏出力的影响,导致电力潮流的瞬时改变,引发15分钟现货价格的巨量波动。

这种事情在股票市场经常会出现。

正向的,白盒建模的,任意时刻的仿真推导,在面对复杂系统随机的,概率是每年1次(小数点以后4-5位的差异性),就像当年洛伦兹老爷子用计算机模拟天气系统,因为小数点后第6位的随机变化,导致计算结果混沌态,提出了著名的洛伦兹模型——蝴蝶效应。

无论是电网,还是售电公司,每年只要来这么一次蝴蝶效应,电网发生大停电,售电公司资金池被击穿,也不是没发生过。

所以,新型电力系统的复杂控制率,是彻底的“反大公司病”。

没有白盒,没有经典的电网分析模型,直面小概率风险。

因为你没办法用工业2.0的管理思维和组织架构,去解决一个工业4.0的非线性、边缘创新、混沌态的问题。

虚拟电厂的尴尬,也就在这里,因为它本质上是电网边缘的大量分散式资源,以复杂系统的蚁群模式进行聚合,而不是一种线性的数量-控制关系。只是现在被大公司2.0控制率,玩成了一个线性的发电机。

而AI的神经网络黑盒模型,天生就是非线性的,内部混沌态的,自然是适合工业4.0的新型电力系统的,这也是底层的契合。

创新,一切皆有可能。

原标题:虚拟电厂的大公司病

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