張 靜,王建國(guó),車 權(quán),林晶怡,徐瑞林
(1. 中國(guó)電力科學(xué)研究院有限公司,北京100192;2. 電能替代技術(shù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室(中國(guó)電力科學(xué)研究院有限公司),北京 100192;3. 國(guó)網(wǎng)重慶市電力公司,重慶 400000;4. 國(guó)網(wǎng)重慶市電力公司 電力科學(xué)研究院,重慶 401121)
隨著《關(guān)于進(jìn)一步深化電力體制改革的若干意見(jiàn)》發(fā)布,我國(guó)電力體制改革逐漸向市場(chǎng)化方向發(fā)展,售電公司可以直接與發(fā)電商簽訂合約或者在市場(chǎng)中以競(jìng)價(jià)方式獲取電能,并通過(guò)不同的電力套餐銷售給電力用戶。由于購(gòu)電側(cè)電量、電價(jià)及用戶負(fù)荷均存在波動(dòng),不少售電公司因繳納大量偏差考核費(fèi)用而面臨退市風(fēng)險(xiǎn)。因此,研究售電公司如何適應(yīng)電量偏差考核機(jī)制、優(yōu)化購(gòu)售電策略對(duì)增強(qiáng)其盈利能力與抗風(fēng)險(xiǎn)能力具有重要意義。
目前,已有部分文獻(xiàn)針對(duì)售電公司電量偏差考核機(jī)制開(kāi)展了研究。文獻(xiàn)[1]在考慮日結(jié)算周期的偏差電量考核機(jī)制下,提出了考慮偏差考核成本下的售電公司冷熱電供系統(tǒng)的滾動(dòng)優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[2]通過(guò)引導(dǎo)規(guī)?;碾妱?dòng)汽車有序充放電,實(shí)現(xiàn)對(duì)偏差電量的彌補(bǔ),進(jìn)而減少考核費(fèi)用。文獻(xiàn)[3]通過(guò)分析電量偏差對(duì)售電公司收益影響,建立了偏差考核下售電公司收益模型,并將可中斷負(fù)荷需求響應(yīng)與負(fù)荷回儲(chǔ)響應(yīng)引入收益模型中,幫助售電公司減小偏差電量。文獻(xiàn)[4]運(yùn)用魯棒優(yōu)化方法建立了售電公司在偏差考核機(jī)制下的競(jìng)價(jià)策略模型。文獻(xiàn)[5]為合理應(yīng)對(duì)偏差考核問(wèn)題,建議售電公司可以采用電量互保策略減少電量偏差或采用與儲(chǔ)能電站電量交易方式降低偏差考核成本,同時(shí)對(duì)用戶組合建立用電偏差預(yù)警機(jī)制。
現(xiàn)有文獻(xiàn)大多基于政策文件的單段式電量偏差考核(single pricing energy imbalance settlement,SP-EIS)機(jī)制進(jìn)行研究分析,忽略了該機(jī)制給售電公司帶來(lái)的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的影響,缺乏對(duì)考核機(jī)制本身的優(yōu)化設(shè)計(jì)研究。
本文首先優(yōu)化了傳統(tǒng)單段式線性考核機(jī)制,提出了分段式線性定價(jià)偏差考核(piecewise linear pricing energy imbalance settlement,PLP-EIS)機(jī)制;其次建立了包括雙邊合約市場(chǎng)、月度集中競(jìng)價(jià)市場(chǎng)、自主發(fā)電以及需求響應(yīng)4 種購(gòu)電方式并存的購(gòu)電成本模型;然后提出了考慮PLP-EIS 的售電公司購(gòu)電優(yōu)化模型,并在此基礎(chǔ)上提出了售電公司的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避模型;最后,基于某省的電力市場(chǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析,驗(yàn)證了所提出的模型、策略的有效性。
我國(guó)電力市場(chǎng)構(gòu)成主體可以分為5 大類:發(fā)電類、售電類、電網(wǎng)、電力交易中心、用戶類。
現(xiàn)階段,售電公司主要通過(guò)與發(fā)電商簽訂中長(zhǎng)期的雙邊合約來(lái)購(gòu)買(mǎi)電能,并將電能以天為單位銷售給電力用戶。隨著分布式電源以及需求響應(yīng)項(xiàng)目的開(kāi)展,售電公司獲取電能的方式主要為下述4種:①雙邊市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)電力,通過(guò)與發(fā)電商提前一段時(shí)間簽訂購(gòu)電合約,并且確定交割時(shí)間以及電量、電價(jià);②月度集中競(jìng)價(jià)市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)電力,在月度集中競(jìng)價(jià)市場(chǎng)上報(bào)購(gòu)電計(jì)劃,電力交易中心在月末進(jìn)行偏差考核;③自主生產(chǎn)電能,售電公司可通過(guò)自有分布式發(fā)電設(shè)備獲取部分電能,通過(guò)配電網(wǎng)與用戶接入[6];④需求響應(yīng)項(xiàng)目獲取電能,售電公司利用優(yōu)惠措施引導(dǎo)部分電力用戶參與需求側(cè)響應(yīng),進(jìn)而獲取可削減或者可中斷負(fù)荷資源[7]。已有部分學(xué)者將這幾種不同獲取電能的方式相結(jié)合來(lái)優(yōu)化成本,但優(yōu)化的結(jié)果與實(shí)際偏差仍然有較大的出入。
傳統(tǒng)電量偏差考核機(jī)制以SP-EIS機(jī)制為主,主要弊端為隨著偏差電量的增大考核費(fèi)用不斷增大,不利于鼓勵(lì)電力市場(chǎng)主體的發(fā)展[8]。鑒于此,本文基于SP-EIS 機(jī)制提出PLP-EIS 機(jī)制,不僅可以考核售電公司,更有利于保護(hù)售電公司盈利。
在PLP-EIS機(jī)制下售電公司的偏差考核單價(jià)與其購(gòu)電合約執(zhí)行偏差率關(guān)系如圖1所示。購(gòu)電合約執(zhí)行偏差率α如式(1)所示,為月度累積偏差電量與購(gòu)電合約電量比值
圖1 PLP-EIS機(jī)制Fig.1 PLP-EIS mechanism
式中:ES(t)、EB(t)和ΔE(t)分別為售電公司在t時(shí)段售電量、合同電量和偏差電量。
式中:pc(t)為第t月的月度集中偏差考核單價(jià)。
(1)雙邊合約市場(chǎng)
該市場(chǎng)環(huán)境下,售電公司主要通過(guò)與不同發(fā)電商簽訂合約獲取電能,其購(gòu)電成本如式(4)所示
式中:xb(t,m)min、xb(t,m)max分別為第m個(gè)合約所規(guī)定的第t月的電量下限和上限。
(2)月度集中競(jìng)價(jià)市場(chǎng)
在集中競(jìng)價(jià)市場(chǎng)中,假設(shè)售電公司的申報(bào)電量均可獲得。售電公司從集中競(jìng)價(jià)市場(chǎng)的購(gòu)電成本由市場(chǎng)出清價(jià)和成交電量決定,如式(6)所示
式中:L0(t)為售電公司在t月除雙邊合約電量外的月度負(fù)荷;λ1、λ2分別為售電公司申報(bào)電量的最小值和最大值。
(1)自主生產(chǎn)成本模型
假設(shè)售電公司的自主發(fā)電設(shè)備為天然氣發(fā)電機(jī)。天然氣發(fā)電的發(fā)電成本主要由以下3個(gè)部分組成:電廠總投資成本、燃料成本、運(yùn)行維護(hù)成本。發(fā)電設(shè)備的成本與發(fā)電量有關(guān),發(fā)電成本系數(shù)呈分段階梯型增長(zhǎng)[9],該發(fā)電設(shè)備的成本如式(8)所示
式中:FDR(t)為在第t月可中斷負(fù)荷用戶的補(bǔ)償總成本;J為參與響應(yīng)的可中斷負(fù)荷用戶總數(shù)量;pDR(j,t)、xDR(j,t)分別為售電公司與第j個(gè)用戶簽的可中斷電價(jià)、電量。可進(jìn)一步表示為式(11)—式(12)
式中:xDR(j,t)min為在第t月第j個(gè)可中斷負(fù)荷用戶的中斷負(fù)荷最小值;xDR(j,t)max為月最大值;n(j,t)max為最大中斷次數(shù)。
為了確定最優(yōu)的購(gòu)電配比,最大程度地降低售電公司的購(gòu)電成本,本文建立了批發(fā)市場(chǎng)購(gòu)電策略優(yōu)化模型。
售電公司購(gòu)售電收益為式(15)
式中:F(t)為售電公司在第t月購(gòu)售電收益;π(r)為不同場(chǎng)景出現(xiàn)概率。
約束條件除滿足上文中式(5)、式(7)、式(9)、式(13)和式(14)之外,還應(yīng)滿足式(17)電量平衡約束和式(18)售電價(jià)格約束
式(17)表示第r個(gè)場(chǎng)景下的電量平衡約束,式(18)中C(t)max和C(t)min為售電公司售電價(jià)格最大值和最小值。
條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(conditional value at risk,CVaR)克服了風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值指標(biāo)(value at risk,VaR)不滿足風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量一致性的缺陷[9]。為了更好量化并規(guī)避交易風(fēng)險(xiǎn),本文建立了售電公司購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)規(guī)劃模型。售電公司在批發(fā)市場(chǎng)的收益CVaR值為式(19)—式(21)
式中:DVaR[F(t)]為售電公司在批發(fā)市場(chǎng)收益的VaR;DCVaR[F(t)] 為售電公司在批發(fā)市場(chǎng)的CVaR;ε為CVaR 的置信水平;f(t,r)為售電公司的損失函數(shù);F(t)為售電公司在第t月的期望收益;F(t,r)為售電公司在場(chǎng)景r下第t月的期望收益。
售電公司的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)如式(22)
式中:δ為售電公司的風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù);U[ ]F(t) 為售電公司風(fēng)向效益函數(shù)。
本文選擇某省電力市場(chǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型的有效性和適用性。其中,免考核的上下邊界值分別為θ1=-2.5%,θ2=2.5%,且正、負(fù)偏差考核單價(jià)上限值為5倍月度集中競(jìng)爭(zhēng)成交價(jià)差。集中購(gòu)電市場(chǎng)中,假設(shè)售電公司申報(bào)的電量均可獲得,以該省2019年8月份的月度集中競(jìng)價(jià)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)模擬生成負(fù)荷-出清場(chǎng)景。認(rèn)為該省出清價(jià)格、負(fù)荷數(shù)據(jù)分布均為正態(tài)分布,標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.5 和3.5,利用蒙特卡洛模擬法和Kmeans聚類法最終生成1 600 個(gè)負(fù)荷-出清場(chǎng)景。月度集中市場(chǎng)的申報(bào)電量范圍參數(shù)分別設(shè)定為:λ1=0.5,λ1=1.2。售電公司對(duì)用戶的售電均價(jià)為580 元/MWh。
在雙邊市場(chǎng)中,售電公司與4個(gè)發(fā)電商簽訂雙邊購(gòu)電合同,最小供電量分別為10 000 MWh、10 000 MWh、8000MWh、15000MWh,最大供電量分別為35000MWh、30 000 MWh、25 000 MWh、30 000 MWh,平均電價(jià)為460 元/MWh、410 元/MWh、540 元/MWh、470 元/MWh。
天然氣發(fā)電設(shè)備發(fā)電成本系數(shù)分為3 段:最大最小輸出分別為15 000 MWh、0 MWh;成本系數(shù)分別為300元/MWh、340元/MWh、380元/MWh;發(fā)電上限分別為7 000 MWh、5 000 MWh、3 000 MWh。
售電公司與6 類用戶簽訂可中斷負(fù)荷合同,中斷電量和補(bǔ)償價(jià)格如表1所示。
表1 可中斷負(fù)荷合同相關(guān)參數(shù)設(shè)定Table 1 Parameter setting of interruptible load contract
本節(jié)通過(guò)設(shè)置兩種場(chǎng)景分析售電公司在不同偏差考核機(jī)制下偏差電量考核結(jié)果和收益狀況。其中場(chǎng)景A為售電公司只通過(guò)雙邊市場(chǎng)和月度集中競(jìng)價(jià)市場(chǎng)購(gòu)電,具體情況如圖2、表2 所示。場(chǎng)景B為售電公司在場(chǎng)景A基礎(chǔ)上考慮自主發(fā)電和可中斷負(fù)荷,具體情況如圖3、表3所示。
圖2 場(chǎng)景A售電公司偏差電量及收益Fig.2 Electricity selling company deviates from the amount of electricity and revenue of scenario A
圖3 場(chǎng)景B售電公司偏差電量及收益Fig.3 The electricity selling company deviates from the amount of electricity and revenue of scenario B
表2 場(chǎng)景A中售電公司偏差電量及收益對(duì)比Table 2 Electricity selling company deviates from the amount of electricity and revenue of scenario A
表3 場(chǎng)景B中售電公司偏差電量及收益對(duì)比Table 3 Comparison of deviation quantity and revenue of electricity selling companies of scenario B
根據(jù)表2和圖2,場(chǎng)景A中售電公司在同偏差考核機(jī)制下偏差電量考核結(jié)果和收益情況顯示,當(dāng)售電公司不考慮偏差考核成本時(shí),該公司2019年電量平均偏差率高達(dá)6.17%,最高偏差率為8.52%,在考慮SP-EIS機(jī)制時(shí),該公司2019年電量平均偏差率降到了2.64%,而在PLP-EIS機(jī)制下,該公司2019年電量平均偏差率僅為1.65%。從售電收益角度來(lái)看,當(dāng)不考慮偏差考核成本時(shí),該公司的月平均利潤(rùn)為1 401 萬(wàn)元;在考慮SP-EIS 機(jī)制時(shí),該公司的月平均利潤(rùn)為1 585 萬(wàn)元;而在考慮PLP-EIS 機(jī)制時(shí),該公司的月平均利潤(rùn)進(jìn)一步提高到1 797萬(wàn)元,相較于不考慮偏差考核成本的月平均利潤(rùn)提高了396萬(wàn)元。
根據(jù)表3和圖3,當(dāng)不考慮偏差考核成本時(shí),場(chǎng)景B售電公司2019年月平均偏差率為3.21%,相較于場(chǎng)景A下降了2.96%;考慮SP-EIS機(jī)制,場(chǎng)景B月平均偏差率為1.91%,相較于場(chǎng)景A下降了0.73%;而考慮PLPEIS機(jī)制,場(chǎng)景B中月平均偏差率進(jìn)一步降低到1.11%,相較于場(chǎng)景A下降了0.54%。從售電收益來(lái)看,場(chǎng)景B下售電公司的月平均收益進(jìn)一步提高,考慮PLP-EIS機(jī)制的月平均利潤(rùn)高達(dá)到2 073萬(wàn)元,收益效果顯著。
因此,在考慮偏差考核機(jī)制時(shí),PLP-EIS機(jī)制相較于SP-EIS 機(jī)制會(huì)使售電公司得到更低的電量偏差率和更高的月平均利潤(rùn)。
首先,設(shè)定售電公司不考慮風(fēng)險(xiǎn)影響,即風(fēng)險(xiǎn)偏好因子δ=0,本文提出的考慮PLP-EIS 機(jī)制的購(gòu)電策略優(yōu)化模型,可得到售電公司購(gòu)電分配結(jié)果及成本組成情況,如表4所示。
表4 售電公司購(gòu)電分配結(jié)果Table 4 Purchasing and distribution results of electricity selling company
由于雙邊市場(chǎng)可以避免市場(chǎng)交易電價(jià)和電量的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn),其電量分配占比為48.22%,是售電公司主要的購(gòu)電來(lái)源。集中競(jìng)價(jià)市場(chǎng)購(gòu)電是平衡雙邊市場(chǎng)購(gòu)電偏差的重要方式,但由于存在申報(bào)約束以及出清電價(jià)存在波動(dòng)性,其電量分配占比為27.17%。自主發(fā)電和可中斷負(fù)荷手段獲取電能成本相對(duì)較低,因此二者的電量分配占比較低,分別為15.10%和8.88%。通過(guò)考慮PLP-EIS機(jī)制的購(gòu)電策略優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化之后,該公司的電量偏差率僅為0.63%,考核費(fèi)用為23.3萬(wàn)元,偏差考核成本減少顯著。
其次,通過(guò)設(shè)置不同風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù),并選擇不同的購(gòu)電場(chǎng)景來(lái)對(duì)比分析不同購(gòu)電方式和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)售電公司交易結(jié)果的影響。購(gòu)電場(chǎng)景設(shè)置如下:場(chǎng)景1為僅在月度競(jìng)價(jià)市場(chǎng)購(gòu)電;場(chǎng)景2為在雙邊市場(chǎng)和月度競(jìng)價(jià)市場(chǎng)購(gòu)電;場(chǎng)景3 為在月度競(jìng)價(jià)市場(chǎng)購(gòu)電并且調(diào)用可中斷負(fù)荷;場(chǎng)景4 為通過(guò)上述4種方式購(gòu)電。售電公司在不同購(gòu)電場(chǎng)景下的期望收益和風(fēng)險(xiǎn)損失情況如圖4和圖5所示。
圖4 售電公司在不同場(chǎng)景下的期望收益Fig.4 Expected revenue of the electricity selling company in different scenarios
圖5 售電公司在不同場(chǎng)景下的風(fēng)險(xiǎn)損失Fig.5 Risk loss of electricity sales company in different scenarios
根據(jù)圖4和圖5,隨著風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避因子增大,除了場(chǎng)景1,其他場(chǎng)景的期望收益和風(fēng)險(xiǎn)損失均呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)。場(chǎng)景1表示僅從集中市場(chǎng)獲取電能,因此在不同的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避因子下,其風(fēng)險(xiǎn)損失變動(dòng)很小,高于其他3種場(chǎng)景。場(chǎng)景2在場(chǎng)景1基礎(chǔ)上加入雙邊市場(chǎng)購(gòu)電,受雙邊市場(chǎng)高電價(jià)及低電量、電價(jià)風(fēng)險(xiǎn)影響,該場(chǎng)景下風(fēng)險(xiǎn)損失及期望收益均要小于場(chǎng)景1。場(chǎng)景3相對(duì)于場(chǎng)景2,將雙邊市場(chǎng)購(gòu)電改為調(diào)用可中斷負(fù)荷。調(diào)用可中斷負(fù)荷成本較雙邊市場(chǎng)較低而風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避效果不及雙邊市場(chǎng),因此場(chǎng)景3的期望收益高于場(chǎng)景1,而風(fēng)險(xiǎn)損失介于場(chǎng)景1與場(chǎng)景2之間。場(chǎng)景4綜合了各種購(gòu)電方式在成本及風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的優(yōu)勢(shì),相對(duì)于其他3種場(chǎng)景,期望收益最高,風(fēng)險(xiǎn)損失最低。
為了提高售電公司在現(xiàn)階段中長(zhǎng)期電力市場(chǎng)中的盈利能力與抗風(fēng)險(xiǎn)能力,本文在傳統(tǒng)SP-EIS機(jī)制的基礎(chǔ)上提出PLP-EIS機(jī)制,基于PLP-EIS機(jī)制的偏差考核成本、雙邊合約購(gòu)電成本、集中市場(chǎng)購(gòu)電成本、自主發(fā)電成本以及需求響應(yīng)補(bǔ)償成本提出售電公司購(gòu)電優(yōu)化模型,并在此基礎(chǔ)上考慮風(fēng)險(xiǎn)偏好因素,提出售電公司的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避優(yōu)化模型。算例分析表明:①在考慮和不考慮SP-EIS機(jī)制兩種情況下,考慮SP-EIS機(jī)制時(shí)售電公司月度購(gòu)電量偏差率最低且月度利潤(rùn)最高;②在雙邊合約市場(chǎng)和月度集中競(jìng)價(jià)市場(chǎng)兩種購(gòu)電方式中,加入自主發(fā)電和需求響應(yīng)兩種購(gòu)電方式后,售電公司的月度購(gòu)電量偏差率更低、利潤(rùn)更高;③受其他購(gòu)電途徑自身因素的限制,雙邊合約市場(chǎng)和集中競(jìng)價(jià)市場(chǎng)仍然是售電公司的主要購(gòu)電途徑,二者共占售電公司總購(gòu)電量的75%左右;④在考慮風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避因素的情況下,通過(guò)雙邊市場(chǎng)、月度集中競(jìng)價(jià)市場(chǎng)、自主生產(chǎn)電能、需求響應(yīng)項(xiàng)目方式購(gòu)電可以為售電公司帶來(lái)最高的期望收益與最低的風(fēng)險(xiǎn)損失。
考慮PLP-EIS 機(jī)制的情況下,售電公司可以最大化收益和最小化風(fēng)險(xiǎn),因此,決策者可以參考PLP-EIS 機(jī)制改進(jìn)現(xiàn)有偏差考核機(jī)制,為售電公司提供更好的生存環(huán)境;售電公司需要在雙邊合約市場(chǎng)和集中競(jìng)價(jià)市場(chǎng)外拓展自主發(fā)電能力與需求響應(yīng)能力,以期提高盈利能力與抗風(fēng)險(xiǎn)能力。D