考慮可再生能源配額制的售電公司組合購(gòu)電優(yōu)化研究

陳秀蘭， 林 芬， 王良緣， 陳傳彬， 溫步瀛， 江岳文

(1. 福州大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院， 福建 福州 350108; 2. 福建電力交易中心有限公司， 福建 福州 350003)

0 引言

文件《關(guān)于進(jìn)一步深化電力體制改革的若干意見(jiàn) (中發(fā)[2015]9號(hào))》明確指出， 售電側(cè)放開是中國(guó)電力市場(chǎng)改革的一個(gè)重點(diǎn)[1]. 售電公司作為電力市場(chǎng)的新參與者， 有義務(wù)實(shí)施可再生能源配額制(renewable portfolio standard, RPS)來(lái)提升可再生能源消納的積極性， 同時(shí)也增加了售電公司購(gòu)電決策的難度. 已有文獻(xiàn)對(duì)供電公司或大用戶如何在多個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行組合購(gòu)電的問(wèn)題進(jìn)行研究[2]. 供電公司或大用戶的購(gòu)電決策主要考慮從合約市場(chǎng)、 現(xiàn)貨市場(chǎng)及自備電廠購(gòu)電[3]； 而文獻(xiàn)[4]在此購(gòu)電決策模型中， 多考慮了看漲期權(quán)合約， 以此來(lái)規(guī)避由現(xiàn)貨市場(chǎng)電價(jià)上漲帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn). 在多市場(chǎng)展開購(gòu)電業(yè)務(wù)時(shí)， 勢(shì)必會(huì)面臨諸多不確定性因素， 如電價(jià)、 風(fēng)電購(gòu)電量及負(fù)荷預(yù)測(cè)偏差等不確定因素[4-6]. 為此， 現(xiàn)有文獻(xiàn)一般采用方差、 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(value at risk, VaR)、 條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(condition value at risk, CVaR)、 熵等[7-9]對(duì)實(shí)際的情況與期望的情況存在偏差而產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量[10].

由于中國(guó)售電側(cè)還未大面積放開， 國(guó)內(nèi)大多數(shù)研究學(xué)者將售電公司排除在RPS的義務(wù)者之外， 對(duì)RPS的研究主要集中在發(fā)電側(cè)RPS的均衡模型、 實(shí)施對(duì)策、 優(yōu)化配置， 以及市場(chǎng)力等方面[11-14]， 對(duì)組合購(gòu)電考慮可再生能源配額制的研究甚少. 鑒于此， 本研究針對(duì)售電公司組合購(gòu)電決策問(wèn)題， 考慮可再生能源配額制， 構(gòu)建包含合約市場(chǎng)、 期權(quán)市場(chǎng)等多個(gè)市場(chǎng)的組合購(gòu)電模型. 最后通過(guò)算例分析再生能源配額制和期權(quán)合約對(duì)售電公司的購(gòu)電費(fèi)用、 損失的風(fēng)險(xiǎn)值和在各市場(chǎng)的購(gòu)電量的影響.

1 售電公司組合購(gòu)電模型

售電公司作為電力市場(chǎng)中新的購(gòu)電單元， 在滿足需求側(cè)電量一定的條件下， 在購(gòu)電側(cè)支出更少的購(gòu)電費(fèi)用以提高效益， 同時(shí)， 希望售電公司可能遭受損失的風(fēng)險(xiǎn)最小. 因此， 售電公司需合理分配各個(gè)市場(chǎng)的購(gòu)電量， 權(quán)衡購(gòu)電費(fèi)用和風(fēng)險(xiǎn)之間的矛盾， 以追求購(gòu)電費(fèi)用最小和風(fēng)險(xiǎn)最小.

1.1 購(gòu)電費(fèi)用分析

研究的電力市場(chǎng)包括遠(yuǎn)期合約市場(chǎng)、 現(xiàn)貨市場(chǎng)、 期權(quán)市場(chǎng)、 風(fēng)力發(fā)電市場(chǎng)、 綠色證書市場(chǎng)和輔助服務(wù)市場(chǎng). 在新電改環(huán)境下， RPS參與到電力市場(chǎng)交易中， 以風(fēng)電購(gòu)電量和綠色證書購(gòu)買數(shù)量之和來(lái)滿足RPS要求. 售電公司從以上電力市場(chǎng)購(gòu)電， 以1 d為分析對(duì)象， 則售電公司在未來(lái)某天的購(gòu)電費(fèi)用CG(t)為

CG(t)=CF(t)+CS(t)+CB(t)+CW(t)+CZ(t)+CR(t)

式中：CF、CS、CB、CW、CZ和CR分別為合約市場(chǎng)的購(gòu)電費(fèi)用、 現(xiàn)貨市場(chǎng)的購(gòu)電費(fèi)用、 期權(quán)市場(chǎng)的購(gòu)電費(fèi)用、 風(fēng)力發(fā)電市場(chǎng)的購(gòu)電費(fèi)用、 綠色證書市場(chǎng)上購(gòu)買證書費(fèi)用和輔助服務(wù)市場(chǎng)的購(gòu)電費(fèi)用.

CF(t)=PF(t)QF(t),CS(t)=PS(t)QS(t),CB(t)=PB(t)QB(t)

PB(t)=min{PS(t),K}+P0,CR(t)=PR(t)QR(t)

式中：PF(t)、PS(t)、PB(t)、PR(t)h和QF(t)、QS(t)、QB(t)、QR(t)分別為售電公司在時(shí)段t從合約市場(chǎng)、 現(xiàn)貨市場(chǎng)、 期權(quán)、 輔助服務(wù)市場(chǎng)購(gòu)買的電價(jià)和電量；P0為單位期權(quán)費(fèi)用，K為敲定價(jià)格.

其中，QR(t)為負(fù)荷電量預(yù)測(cè)值的5%～10%與風(fēng)電場(chǎng)購(gòu)電量的10%～20%之和[15]， 即

QR(t)=10%QL(t)+20%QW(t)

式中：QL(t)為t時(shí)段負(fù)荷電量預(yù)測(cè)值.

據(jù)國(guó)家發(fā)改委和能源局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明， 中國(guó)到2020年應(yīng)實(shí)現(xiàn)可再生能源消耗量達(dá)到一次能源消耗的15%， 到2030年應(yīng)達(dá)到20%[16-17]. 因此， 需加快推行并完善RPS和綠色證書交易(tradable green certification, TGC)制度， 讓風(fēng)電、 光伏發(fā)電等可再生能源物理電量(renewable energy, RE)更多地參與到電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng). 為完成RPS， 售電公司可單獨(dú)購(gòu)買TGC或RE， 也可以同時(shí)購(gòu)買TGC和RE. 本研究以風(fēng)電為例進(jìn)行分析， 其他的RE同風(fēng)電可做類似分析.

1) 風(fēng)力發(fā)電市場(chǎng). 風(fēng)電具有隨機(jī)性、 波動(dòng)性等特點(diǎn)， 但為了提高風(fēng)電消納的積極性， 允許實(shí)際成交的風(fēng)電購(gòu)電分配量服從正態(tài)分布[18]， 因此售電公司在風(fēng)力發(fā)電市場(chǎng)的購(gòu)電費(fèi)用CW為

CW(t)=PW(t)QW(t)

式中：PW(t)，QW(t)分別為售電公司在時(shí)段t從風(fēng)力發(fā)電市場(chǎng)購(gòu)買的電價(jià)和電量.

2)綠色證書市場(chǎng). TGC是RPS的配套機(jī)制， 為此售電公司可通過(guò)購(gòu)買綠色證書來(lái)完成配額指標(biāo). 綠色證書價(jià)格相對(duì)穩(wěn)定， 售電公司購(gòu)買綠色證書費(fèi)用為

CZ(t)=PZ(t)QZ(t)

式中：PZ(t)為售電公司在時(shí)段t從綠色證書市場(chǎng)上購(gòu)買證書的價(jià)格， 取為定值；QZ(t)為售電公司在時(shí)段t從綠色證書市場(chǎng)購(gòu)買的證書電量.

1.2 損失風(fēng)險(xiǎn)分析1.2.1 條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值

研究采用廣泛應(yīng)用于金融界度量風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)-CVaR. 設(shè)X∈Rn為目標(biāo)可行集， 令f(x,P) 為損失函數(shù). 其中，x∈X為決策變量，P∈Rm為決定售電公司在各市場(chǎng)購(gòu)電量的不確定隨機(jī)向量. 若P的聯(lián)合概率密度函數(shù)為p(P)， 則對(duì)于給定的x， 則損失函數(shù)為f(x,P)， 假設(shè)ηβ(x)為f(x,P)的臨界值， 以β表示置信水平，φβ(x)表示損失f(x,P)大于等于ηβ(x)時(shí)的CVaR值， 其表達(dá)式為

式中：β∈(0, 1)為置信水平， 表示1-β的概率下， 投資者允許其目標(biāo)組合x可能遭受的損失為某一風(fēng)險(xiǎn)值.

1.2.2 購(gòu)電損失的CVaR值

假設(shè)風(fēng)電、 負(fù)荷預(yù)測(cè)偏差、 現(xiàn)貨市場(chǎng)電價(jià)和期權(quán)市場(chǎng)電價(jià)波動(dòng)均服從正態(tài)分布， 且認(rèn)為它們相互獨(dú)立， 負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差的概率密度函數(shù)如下式所示， 其余概率密度函數(shù)與負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差的概率密度函數(shù)類似.

式中：QL、 ΔQL分別為負(fù)荷預(yù)測(cè)值和負(fù)荷預(yù)測(cè)偏差；σL為負(fù)荷預(yù)測(cè)偏差的標(biāo)準(zhǔn)差；εL為負(fù)荷預(yù)測(cè)偏差占總預(yù)測(cè)值的百分比， 下文稱偏差系數(shù).

根據(jù)節(jié)1.2.1所述， 可得售電公司購(gòu)電費(fèi)用損失風(fēng)險(xiǎn)的CVaR值為

式中：p(P)為購(gòu)電費(fèi)用損失函數(shù)的概率密度函數(shù). 其中， 購(gòu)售電損失函數(shù)Rloss(t)為購(gòu)售電效益的負(fù)值， 即

Rloss(t)=G(t)-QL(t)PL(t)

式中：PL為售電公司在t時(shí)段售電價(jià)格.

2 售電公司組合購(gòu)電模型及求解方法

2.1 目標(biāo)函數(shù)

從售電公司的角度出發(fā)， 以期望購(gòu)電費(fèi)用和損失風(fēng)險(xiǎn)最小為目標(biāo)， 建立組合購(gòu)電多目標(biāo)模型， 即

2.2 約束條件

1)供需平衡約束

QL(t)=QF(t)+QS(t)+QB(t)+QW(t)

2)配額制約束

式中：k為可再生能源的配額比例；QP(t)為可再生能源配額量.

3)各市場(chǎng)購(gòu)電量約束

2.3 模型求解方法

多目標(biāo)粒子群算法是以粒子群算法為基礎(chǔ)來(lái)解決多目標(biāo)問(wèn)題的一種方法， 由于兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)互相制衡， 因此不存在唯一解使得兩個(gè)目標(biāo)同時(shí)獲得最優(yōu)的結(jié)果， 其結(jié)果是一組非劣解集. 因此， 通過(guò)多目標(biāo)粒子算法可以求取得到Pareto有效前沿， 再通過(guò)模糊集理論從解集中獲得最優(yōu)的折衷解[19].

3 算例計(jì)算與分析

3.1 基本數(shù)據(jù)

3.2 結(jié)果分析

基于以上數(shù)據(jù)對(duì)研究所提出的模型進(jìn)行驗(yàn)證. 取多目標(biāo)權(quán)重θ1=θ2=0.5進(jìn)行計(jì)算， 通過(guò)多目標(biāo)粒子群算法求解不同情形下的購(gòu)電結(jié)果， 得到期望購(gòu)電費(fèi)用-CVaR的Pareto有效前沿如圖1所示； 再通過(guò)模糊集理論求得最優(yōu)折衷解， 結(jié)果列于表1. 為表述方便， 定義： 不考慮RPS和期權(quán)市場(chǎng)為情形1， 不考慮RPS為情形2， 不考慮期權(quán)市場(chǎng)為情形3， 同時(shí)考慮RPS和期權(quán)市場(chǎng)為情形4， 該情形即為本研究所提出的購(gòu)電優(yōu)化模型.

表1 不同情形下的購(gòu)電優(yōu)化結(jié)果

圖1 購(gòu)電費(fèi)用-風(fēng)險(xiǎn)的Pareto有效前沿Fig.1 Electricity purchase costs - the effective frontier of risk pareto

從圖1可以看出， 隨著期望購(gòu)電費(fèi)用的增加， 其損失的風(fēng)險(xiǎn)逐漸降低， 這是因?yàn)榉艑捹?gòu)電費(fèi)用的限制， 使得售電公司傾向于在電價(jià)較高但穩(wěn)定的合約市場(chǎng)購(gòu)電， 從而降低了購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn). 從表1可以看出， 考慮了期權(quán)合約后的期望費(fèi)用和風(fēng)險(xiǎn)都降低了， 這是因?yàn)槠跈?quán)合約有規(guī)避現(xiàn)貨市場(chǎng)電價(jià)上漲的作用， 期權(quán)市場(chǎng)的電價(jià)均值低于合約市場(chǎng). 考慮了RPS后的期望費(fèi)用和風(fēng)險(xiǎn)都增加了, 這是因?yàn)槭垭姽緸闈M足配額制的要求， 必須購(gòu)買一定比例的可再生能源. 而同時(shí)考慮RPS和期權(quán)合約時(shí)， 售電公司的購(gòu)電費(fèi)用和風(fēng)險(xiǎn)略有較小, 這是因?yàn)橘?gòu)買一定量的看漲期權(quán)有助于規(guī)避電價(jià)的波動(dòng)， 同時(shí)也滿足了售電公司應(yīng)承擔(dān)的配額比例要求.

售電公司購(gòu)電方案受多種因素影響， 下面分析不同RPS方案、k、 權(quán)重等因素對(duì)組合購(gòu)電方案的影響.

3.2.1RPS對(duì)售電公司購(gòu)電的影響

售電公司作為新的購(gòu)電單元有義務(wù)承擔(dān)一定比例的RPS， 以促進(jìn)可再生能源的消納. 為了表述方便， 定義單獨(dú)購(gòu)買風(fēng)電稱為情形5， 單獨(dú)購(gòu)買綠色證書稱為情形6， 同時(shí)購(gòu)買風(fēng)電和綠色證書稱為情形7， 結(jié)果列于表2.

表2 不同RPS方案對(duì)購(gòu)電的影響

從表2中可以看出， 當(dāng)只考慮風(fēng)電時(shí)， 購(gòu)電費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)較大, 這是因?yàn)轱L(fēng)電不確定性較高， 增加了購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn). 當(dāng)只考慮綠色證書時(shí)， 期望購(gòu)電費(fèi)用增加， 購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)降低, 這是因?yàn)樾枰ㄙM(fèi)額外的費(fèi)用購(gòu)買綠色證書來(lái)滿足配額制的要求， 且綠色證書價(jià)格穩(wěn)定， 使得購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)低. 當(dāng)同時(shí)考慮風(fēng)電和綠色證書時(shí)， 售電公司的期望購(gòu)電費(fèi)用和風(fēng)險(xiǎn)處于前兩種情形之間， 即微增購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)就可使得期望購(gòu)電費(fèi)用降低， 是較為理想的情況.

3.2.2k對(duì)售電公司購(gòu)電的影響

考慮RPS和期權(quán)合約后， 改變配額比例k， 分析k對(duì)售電公司期望購(gòu)電費(fèi)用、 損失風(fēng)險(xiǎn)大小和各市場(chǎng)購(gòu)電分配量的影響， 結(jié)果列于表3.

表3 不同k對(duì)購(gòu)電的影響

從表3可以看出， 在負(fù)荷需求相同的情況下， 隨著k的增加， 在風(fēng)電市場(chǎng)和綠色證書市場(chǎng)購(gòu)得的電量將增加， 這可以有效地改善本地區(qū)的電源結(jié)構(gòu)； 但售電公司的購(gòu)電費(fèi)用和風(fēng)險(xiǎn)在增加， 這是因?yàn)樵黾恿速?gòu)買綠色證書的費(fèi)用， 且風(fēng)電價(jià)格較高、 風(fēng)險(xiǎn)大， 當(dāng)k越高， 購(gòu)買風(fēng)電的費(fèi)用越多， 風(fēng)險(xiǎn)也隨之增大. 此外， 隨著風(fēng)電購(gòu)電量的增加， 使得從輔助服務(wù)市場(chǎng)購(gòu)買的備用容量隨之增大， 購(gòu)電費(fèi)用也將增加. 同時(shí)， 為了促進(jìn)可再生能源的消納， 又無(wú)法無(wú)限增大k， 政府應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況制定合理的k.

3.2.3風(fēng)電購(gòu)電量及現(xiàn)貨電價(jià)的不確定性對(duì)售電公司購(gòu)電的影響

圖2 風(fēng)電預(yù)測(cè)偏差對(duì)風(fēng)電購(gòu)電量的影響Fig.2 Impact of wind power forecast deviation on wind power purchase

售電公司在電力市場(chǎng)上的購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)源于市場(chǎng)電價(jià)的波動(dòng)和風(fēng)電預(yù)測(cè)偏差， 分析這兩者不確定性對(duì)售電公司購(gòu)電決策的影響， 結(jié)果如圖2及表4所示.

從圖2可以看出， 風(fēng)電預(yù)測(cè)偏差越大， 則風(fēng)電購(gòu)電量越大. 這是由于隨著風(fēng)電預(yù)測(cè)偏差越大， 造成的風(fēng)險(xiǎn)越大， 為降低風(fēng)險(xiǎn)值， 需適當(dāng)增加證書購(gòu)買數(shù)量. 從表4可以看出， 隨著現(xiàn)貨市場(chǎng)電價(jià)波動(dòng)程度的加劇， 購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)也越大， 而購(gòu)電量隨電價(jià)偏差的增大呈現(xiàn)先減小后增大的過(guò)程. 這是因?yàn)殡S著電價(jià)偏差的增大， 為降低購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)， 現(xiàn)貨市場(chǎng)的購(gòu)電量會(huì)減少， 而當(dāng)電價(jià)偏差再增加時(shí)， 多購(gòu)現(xiàn)貨市場(chǎng)的電量獲利空間更大， 但購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)將大幅度增大.

表4 不同現(xiàn)貨電價(jià)偏差系數(shù)對(duì)購(gòu)電的影響

3.2.4P0和K對(duì)售電公司購(gòu)電的影響

為了分析P0和K對(duì)售電公司購(gòu)電策略的影響， 分別設(shè)置在P0=53元·(MW·h)-1時(shí)， 逐漸增大K值以及在K=580元·(MW·h)-1時(shí)， 逐漸增大P0， 結(jié)果列于表5.

從表5可看出， 隨著P0或K的上升， 售電公司在期權(quán)市場(chǎng)上的購(gòu)電量逐漸減少， 而合約市場(chǎng)上的購(gòu)電量先減小后增加， 現(xiàn)貨市場(chǎng)的情況與合約市場(chǎng)的情況相反. 這是由于隨著P0或K的增大， 期權(quán)市場(chǎng)的電價(jià)均值隨之增大， 為使購(gòu)電成本最小化， 期權(quán)市場(chǎng)上的購(gòu)電量相應(yīng)減小； 當(dāng)P0或K增加到一定值時(shí)， 為使購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)最小， 售電公司會(huì)優(yōu)先增加風(fēng)險(xiǎn)小的合約市場(chǎng)的購(gòu)電量. 改變P0或K都可以改變購(gòu)電策略， 兩者不同之處在于改變K可同時(shí)調(diào)整期權(quán)市場(chǎng)電價(jià)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差， 而改變P0只影響電價(jià)均值； 且隨著K的增大， 偏差系數(shù)越來(lái)越大， 而隨著P0的增大， 偏差系數(shù)越來(lái)越小； 在購(gòu)電量一定時(shí)， 偏差系數(shù)越大， 風(fēng)險(xiǎn)越大.

表5 不同P0和K對(duì)購(gòu)電的影響

3.2.5權(quán)重對(duì)售電公司購(gòu)電的影響

考慮RPS和期權(quán)合約后， 改變多目標(biāo)權(quán)重， 分析權(quán)重對(duì)售電公司期望購(gòu)電費(fèi)用、 損失風(fēng)險(xiǎn)大小和各市場(chǎng)購(gòu)電分配量的影響， 結(jié)果列于表6.

表6 不同權(quán)重對(duì)購(gòu)電的影響

購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的增大表示售電公司對(duì)購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)重視程度的增加. 從表6可看出， 隨著風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的增大， 購(gòu)電量從風(fēng)險(xiǎn)較大的現(xiàn)貨市場(chǎng)和風(fēng)電場(chǎng)向風(fēng)險(xiǎn)較低的合約市場(chǎng)和綠色證書市場(chǎng)轉(zhuǎn)移； 雖然降低了購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)， 但合約市場(chǎng)電價(jià)較高使得期望購(gòu)電費(fèi)用增加， 表現(xiàn)出了期望購(gòu)電費(fèi)用和購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)互相約束的關(guān)系.

4 結(jié)語(yǔ)

隨著售電側(cè)放開程度的不斷推進(jìn)以及可再生能源的大規(guī)模發(fā)展， 給售電公司購(gòu)電策略帶來(lái)了顯著的影響. 研究圍繞售電公司的購(gòu)電費(fèi)用、 購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)、 RPS和各市場(chǎng)的購(gòu)電分配量， 得出以下主要結(jié)論.

1) 考慮負(fù)荷需求、 風(fēng)電購(gòu)電量和現(xiàn)貨市場(chǎng)及期權(quán)市場(chǎng)電價(jià)的不確定性及配額比例大小， 以期望購(gòu)電費(fèi)用和遭受損失的風(fēng)險(xiǎn)最小為目標(biāo)， 采用CVaR對(duì)售電公司的購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估， 建立期望購(gòu)電費(fèi)用-損失風(fēng)險(xiǎn)模型， 從而為售電公司在多市場(chǎng)的購(gòu)電策略提供有價(jià)值的參考.

2) 算例結(jié)果表明， 考慮期權(quán)合約的購(gòu)電模型能夠降低現(xiàn)貨市場(chǎng)電價(jià)波動(dòng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)； 同時(shí)考慮風(fēng)電和綠色證書來(lái)滿足配額制時(shí)， 售電公司的期望購(gòu)電費(fèi)用和風(fēng)險(xiǎn)值介于只考慮風(fēng)電或綠色證書之間， 即微增購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)就可使得期望購(gòu)電費(fèi)用降低； 為了促進(jìn)可再生能源的消納， 又無(wú)法無(wú)限增大配額比例， 政府應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況制定合理的配額比例； 合理地設(shè)置P0和K， 可以在一定程度上規(guī)避售電公司的購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn).