基于均值聚類算法的電力現(xiàn)貨市場(chǎng)報(bào)價(jià)行為分析

周華鋒，劉映尚，彭超逸，許丹莉

（中國(guó)南方電網(wǎng)電力調(diào)度控制中心，廣州 510623）

發(fā)電商報(bào)價(jià)是電力市場(chǎng)價(jià)格形成的主要因素之一，也是市場(chǎng)力操縱的主要來源。從世界范圍的電力市場(chǎng)化歷史經(jīng)驗(yàn)來看，發(fā)電商的市場(chǎng)力過度使用會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)的低效運(yùn)行、社會(huì)福利的無謂損失、甚至威脅電力系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行，最著名的例子就是加州電力危機(jī)，即：在夏季用電高峰時(shí)段，大量的發(fā)電商利用南北輸電容量與發(fā)電容量有限等限制條件進(jìn)行持留容量，抬高報(bào)價(jià)曲線等方式濫用市場(chǎng)力，最后導(dǎo)致批發(fā)市場(chǎng)電價(jià)飛速上漲，政府大量負(fù)債，市場(chǎng)不得不暫停運(yùn)行[1-3]?？偠灾?，雖然有種種因素導(dǎo)致當(dāng)時(shí)價(jià)格的上揚(yáng)，但歸其根本則是市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)制的缺位導(dǎo)致了上述危機(jī)。由于電力市場(chǎng)是人為設(shè)計(jì)的工程實(shí)踐，并非自發(fā)形成的商品市場(chǎng)，在理論研究層面相對(duì)于其他商品較晚，電力市場(chǎng)力的定義與監(jiān)管相比于其他商品領(lǐng)域尚未有明確的定義[4-5]。對(duì)于市場(chǎng)力擁有者而言，行使市場(chǎng)力能夠相對(duì)其不使用市場(chǎng)力時(shí)獲得更多收益，無論該收益是在短期或者長(zhǎng)期內(nèi)實(shí)現(xiàn)，而其收益的獲得則損害了社會(huì)整體福利，通過消費(fèi)者或者生產(chǎn)商的利益損失獲得，所以對(duì)具有市場(chǎng)力的市場(chǎng)主體，其濫用市場(chǎng)力的行為必須受到嚴(yán)格監(jiān)管[6]。關(guān)于電力市場(chǎng)中的市場(chǎng)力問題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了一些研究。在市場(chǎng)監(jiān)管指標(biāo)體系方面，文獻(xiàn)[7]從市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、供應(yīng)者狀況兩大層面進(jìn)行市場(chǎng)整體分類，文獻(xiàn)[8-9]將市場(chǎng)結(jié)構(gòu)類細(xì)化為Top-m指標(biāo)、HHI指標(biāo)等，供應(yīng)者狀況細(xì)化為剩余供應(yīng)者指標(biāo)、最小/最大市場(chǎng)份額比指標(biāo)等。

在市場(chǎng)監(jiān)管方法和手段方面，文獻(xiàn)[10]介紹了云南省電力市場(chǎng)的監(jiān)管方法與手段，主要包括市場(chǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)、采用價(jià)格影響測(cè)試進(jìn)行市場(chǎng)力檢測(cè)以及市場(chǎng)披露機(jī)制；文獻(xiàn)[11-12]則在理論層面對(duì)市場(chǎng)力的監(jiān)管進(jìn)行模擬仿真，分別采用物理潮流計(jì)算方法和委托-代理對(duì)發(fā)電廠的報(bào)價(jià)市場(chǎng)力動(dòng)用進(jìn)行分析；文獻(xiàn)[13]在市場(chǎng)監(jiān)管方面提出了發(fā)電商的監(jiān)管措施與指標(biāo)，探討了發(fā)電商競(jìng)價(jià)機(jī)制效率損失以及電網(wǎng)企業(yè)壟斷的社會(huì)福利損失問題。

以上研究為電力市場(chǎng)力風(fēng)險(xiǎn)的分析提供了有力的理論與方法支撐，但存在著兩方面的問題：一是上述研究成果，多集中在概念定義、指標(biāo)體系、市場(chǎng)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)以及理論層面的探討研究，可行性較差，不能運(yùn)用到工程實(shí)踐當(dāng)中；二是大多數(shù)研究?jī)H單方面從分析指標(biāo)或手段出發(fā)開展研究，無法將兩者進(jìn)行有機(jī)融合，從而形成一套切實(shí)可行的報(bào)價(jià)行為分析方法。

針對(duì)上述研究現(xiàn)狀和問題，本文從機(jī)組動(dòng)用市場(chǎng)力進(jìn)行持留及串謀的機(jī)理出發(fā)，基于我國(guó)全電量申報(bào)競(jìng)價(jià)的電力現(xiàn)貨市場(chǎng)環(huán)境提出了機(jī)組簇報(bào)價(jià)曲線相似度及機(jī)組簇報(bào)價(jià)持留水平指標(biāo)，從而準(zhǔn)確地反映多個(gè)發(fā)電商的報(bào)價(jià)行為，有效地克服了現(xiàn)有指標(biāo)的局限性。構(gòu)建了基于均值聚類的現(xiàn)貨市場(chǎng)報(bào)價(jià)行為分析方法，該方法克服了傳統(tǒng)均值聚類法需要人為指定聚類簇心的缺陷，可以對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的報(bào)價(jià)行為進(jìn)行準(zhǔn)確地分析，有利于提升市場(chǎng)管理者對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)報(bào)價(jià)行為的分析與監(jiān)控水平。

1 市場(chǎng)力操縱

市場(chǎng)力操縱指發(fā)電商利用自身的市場(chǎng)力不正當(dāng)?shù)剡M(jìn)行市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，該行為嚴(yán)重地?fù)p害了電力市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)效率以及其他市場(chǎng)成員的利益。通常來說，電力市場(chǎng)力操縱包括持留行為與串謀行為，其中持留行為又包括物理持留與經(jīng)濟(jì)持留。

1.1 持留行為

1.1.1 物理持留

物理持留是指發(fā)電商保留部分發(fā)電能力并不參與市場(chǎng)，從而造成供應(yīng)短缺，提高市場(chǎng)價(jià)格，獲得超額經(jīng)濟(jì)利益。物理持留的常見形式為發(fā)電商謊稱發(fā)電機(jī)組故障停機(jī)或者因?yàn)闄z修導(dǎo)致可用容量減少，其典型申報(bào)曲線如圖1所示。發(fā)電商的物理持留行為較容易判斷，只需對(duì)比實(shí)際投標(biāo)容量和發(fā)電機(jī)組的額定容量進(jìn)行對(duì)比或者機(jī)組是否按照檢修計(jì)劃進(jìn)行檢修進(jìn)行判斷即可。國(guó)內(nèi)電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的試點(diǎn)建設(shè)地區(qū)已經(jīng)采用全電量申報(bào)的競(jìng)價(jià)方式，在很大程度上解決了發(fā)電商物理持留的問題。

圖1 物理持留的典型申報(bào)曲線Fig.1 Typical reporting curve for physical withholding

1.1.2 經(jīng)濟(jì)持留

經(jīng)濟(jì)持留是指發(fā)電商在報(bào)價(jià)的時(shí)候?qū)Σ糠职l(fā)電容量報(bào)高價(jià)，故意使這部分容量不中標(biāo)，減少實(shí)際的容量供應(yīng)，其典型申報(bào)曲線如圖2所示。由于經(jīng)濟(jì)持留體現(xiàn)在發(fā)電商的投標(biāo)行為中，而不同的發(fā)電商競(jìng)價(jià)策略并不一致，無法定量進(jìn)行分析。發(fā)電商經(jīng)濟(jì)持留的形式比物理持留的形式更為隱蔽，更加難以識(shí)別。在電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)中，大多數(shù)發(fā)電商的持留行為均屬于經(jīng)濟(jì)持留，因此本文僅討論經(jīng)濟(jì)持留。

圖2 經(jīng)濟(jì)持留的典型申報(bào)曲線Fig.2 Typical reporting curve for economic withholding

1.2 串謀行為

串謀行為指的是幾個(gè)發(fā)電商集結(jié)制定符合利益的策略，利用自身的市場(chǎng)力對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行操縱。由于聯(lián)盟集合了不同的發(fā)電商，該聯(lián)盟在市場(chǎng)中的份額為發(fā)電商的和，數(shù)量較大，其行為對(duì)市場(chǎng)具有重大影響。若市場(chǎng)中發(fā)生了發(fā)電商的串謀行為，往往會(huì)造成較為嚴(yán)重的市場(chǎng)非正常運(yùn)行。由于串謀行為涉及的個(gè)體較多，無論是定性還是定量方面都比較難以定義，因此串謀行為相比于持留行為的監(jiān)管難度更大。對(duì)于防止發(fā)電商串謀，目前市場(chǎng)中常采用簽訂中長(zhǎng)期合同幫助發(fā)電商鎖定收益，減少其通過串謀行為獲得超額利益的動(dòng)機(jī)。但是對(duì)于識(shí)別發(fā)電商串謀，電力市場(chǎng)中卻還較少切實(shí)有效的解決措施。

2 報(bào)價(jià)行為分析模型

2.1 持留行為分析指標(biāo)及手段

2.1.1 勒納指數(shù)

關(guān)于持留行為分析，目前使用率最高的衡量指標(biāo)為勒納指數(shù)LI（Lerner index），其通過市場(chǎng)出清電價(jià)與邊際成本的偏差程度來衡量市場(chǎng)參與者的壟斷力水平。具體定義為

式中：P為當(dāng)前市場(chǎng)的出清價(jià)格；MC為機(jī)組的邊際成本。在理想的市場(chǎng)中，機(jī)組的LI等于0；在一般市場(chǎng)中，機(jī)組的LI稍大于0；但若機(jī)組的LI過高，則說明機(jī)組有可能存在持留行為，本文選定LI的合理范圍為（0，0.25）[14]。

2.1.2 剩余供應(yīng)率指數(shù)

發(fā)電商的剩余供應(yīng)率指數(shù)RSI（residual supply index）是指某一時(shí)段除該機(jī)組外，其他機(jī)組的市場(chǎng)份額之和。用公式表示為

式中：m為市場(chǎng)中所有機(jī)組的數(shù)量；qj為第j個(gè)機(jī)組的容量；qi為第i個(gè)機(jī)組的容量；D為市場(chǎng)總負(fù)荷需求。機(jī)組的RSI數(shù)越小，其控制市場(chǎng)電價(jià)的能力越強(qiáng)，越有可能聯(lián)合其他發(fā)電商合謀競(jìng)價(jià)以抬高市場(chǎng)出清價(jià)，獲得超額利潤(rùn)。當(dāng)RSIi<1，表明若缺少了機(jī)組i的供給，將無法滿足市場(chǎng)符合的需求。此時(shí)，該機(jī)組對(duì)市場(chǎng)電價(jià)具有完全的控制力。

2.1.3 行為影響測(cè)試

國(guó)外成熟電力市場(chǎng)大都使用了行為影響測(cè)試來判斷發(fā)電商是否存在利用市場(chǎng)力操縱市場(chǎng)價(jià)格的行為。行為影響測(cè)試是指將機(jī)組的實(shí)際報(bào)價(jià)與參考報(bào)價(jià)進(jìn)行對(duì)比，若機(jī)組的實(shí)際報(bào)價(jià)偏離參考報(bào)價(jià)的程度過高，表明未通過行為影響測(cè)試。定義行為影響測(cè)試因子α為

式中：Pbid為機(jī)組的實(shí)際報(bào)價(jià)；Pref為市場(chǎng)的基準(zhǔn)報(bào)價(jià)。

在美國(guó)紐約州電力市場(chǎng)中，當(dāng)α>2時(shí)行為影響測(cè)試不通過標(biāo)準(zhǔn)，在新英格蘭、中西部電力市場(chǎng)，當(dāng)α>3行為影響測(cè)試不通過。我國(guó)電力市場(chǎng)主體的集中度更高，應(yīng)該設(shè)定更為嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，本文選定當(dāng)行為影響測(cè)試因子α>1.5時(shí)，行為影響測(cè)試不通過。

2.1.4 價(jià)格影響測(cè)試

若機(jī)組未通過行為影響測(cè)試，則對(duì)其進(jìn)行價(jià)格影響測(cè)試，兩者的不同之處在于行為影響測(cè)試衡量的是機(jī)組實(shí)際報(bào)價(jià)偏離參考報(bào)價(jià)的程度，而價(jià)格影響測(cè)試則是衡量了報(bào)價(jià)對(duì)邊際節(jié)點(diǎn)電價(jià)的影響程度。定義價(jià)格影響測(cè)試因子β為

式中：Pori為調(diào)度中心使用機(jī)組的原始報(bào)價(jià)進(jìn)行出清時(shí)的市場(chǎng)價(jià)格，稱為原始市場(chǎng)價(jià)格；Patt為調(diào)度中心使用基準(zhǔn)報(bào)價(jià)替代原始報(bào)價(jià)進(jìn)行出清時(shí)的市場(chǎng)價(jià)格，稱為替代市場(chǎng)價(jià)格。根據(jù)國(guó)外電力市場(chǎng)的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，本文選定當(dāng)β>2時(shí)，價(jià)格影響測(cè)試不通過。

2.1.5 經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型

本文所述的現(xiàn)貨市場(chǎng)報(bào)價(jià)分析模型中涉及行為影響測(cè)試及價(jià)格影響測(cè)試，這兩個(gè)測(cè)試均涉及節(jié)點(diǎn)電價(jià)，現(xiàn)階段我國(guó)電力市場(chǎng)是使用經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型確定節(jié)點(diǎn)電價(jià)。經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型SCED（security con?strained economic dispatch）是電力市場(chǎng)中用于出清計(jì)算得到各個(gè)節(jié)點(diǎn)分時(shí)電價(jià)的算法。

2.2 串謀行為分析指標(biāo)及手段

2.2.1 改進(jìn)的均值聚類

最常見的聚類分析算法有層次聚類、密度聚類和均值聚類。層次聚類運(yùn)行速度快，可以處理復(fù)雜的空間簇，但對(duì)電力市場(chǎng)這樣具備高維數(shù)據(jù)特征的聚類效果不理想[15]。而密度聚類的抗噪聲能力強(qiáng)，但需要給定大量參數(shù)，且聚類結(jié)果對(duì)輸入的參數(shù)較為敏感[16]。均值聚類本質(zhì)是以集群點(diǎn)的平均值作為參考對(duì)象進(jìn)行聚類，時(shí)間復(fù)雜度低，但其初始聚類簇心必須人為給定。因此，本文以未通過行為影響測(cè)試的機(jī)組作為初始聚類簇心，減少均值聚類算法的人為主觀性，使其可從機(jī)組的報(bào)價(jià)曲線中挖掘出疑似串謀的聯(lián)盟。

改進(jìn)均值聚類分析的步驟如下。

2.2.2 機(jī)組簇報(bào)價(jià)曲線相似度

本文將機(jī)組對(duì)報(bào)價(jià)曲線相似度進(jìn)行加權(quán)平均獲得機(jī)組簇報(bào)價(jià)曲線相似度。機(jī)組對(duì)報(bào)價(jià)曲線相似度以兩個(gè)機(jī)組報(bào)價(jià)曲線間的面積來衡量[17]，機(jī)組A和B形成的機(jī)組對(duì)的報(bào)價(jià)曲線相似度ρAB表示為

式中：pA(ε)和pB(ε)分別為機(jī)組A和B的申報(bào)價(jià)和申報(bào)量占比曲線的函數(shù)表達(dá)式；ε為機(jī)組申報(bào)量占比。

以機(jī)組簇中有3臺(tái)機(jī)組A、B、C為例，機(jī)組簇報(bào)價(jià)曲線相似度ρABC的計(jì)算公式為

式中，ρAB、ρBC、ρAC分別為機(jī)組A和B、機(jī)組B和C、機(jī)組A和C的機(jī)組對(duì)報(bào)價(jià)曲線相似度。

機(jī)組簇報(bào)價(jià)曲線相似度克服了報(bào)價(jià)曲線相似度僅能分析兩兩發(fā)電商報(bào)價(jià)行為的缺陷，可以做到對(duì)兩個(gè)以上的發(fā)電商報(bào)價(jià)行為進(jìn)行分析。當(dāng)機(jī)組簇的報(bào)價(jià)曲線相似度指標(biāo)越大，說明機(jī)組簇內(nèi)的若干個(gè)發(fā)電商報(bào)價(jià)曲線越相似，機(jī)組間組成串謀聯(lián)盟的可能性也就越大。本文劃定該指標(biāo)的合理標(biāo)準(zhǔn)為（0，0.8）。

2.2.3 機(jī)組簇報(bào)價(jià)持留水平

發(fā)電商組成串謀聯(lián)盟是為了通過協(xié)商以共同抬高市場(chǎng)價(jià)格，聯(lián)盟內(nèi)部成員的報(bào)價(jià)有高有低，但是為了獲得超額收益，聯(lián)盟的整體報(bào)價(jià)水平卻總是偏高。因此，本文通過構(gòu)建機(jī)組簇持留水平指標(biāo)衡量機(jī)組簇的整體報(bào)價(jià)情況，其計(jì)算公式為

若機(jī)組簇持留水平指標(biāo)偏高，則說明該機(jī)組簇的整體報(bào)價(jià)水平高于其他市場(chǎng)成員，具備串謀聯(lián)盟的特征。本文劃定該指標(biāo)的合理范圍為（0，1.2），該范圍可由市場(chǎng)管理者根據(jù)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

2.3 現(xiàn)貨市場(chǎng)報(bào)價(jià)行為分析模型

在以上研究的基礎(chǔ)上，本文提出了基礎(chǔ)均值聚類算法的現(xiàn)貨市場(chǎng)報(bào)價(jià)分析模型，其分析流程如圖3所示。

圖3 基于均值聚類算法的現(xiàn)貨市場(chǎng)報(bào)價(jià)分析模型Fig.3 Analysis model of quotation in spot market based on mean clustering algorithm

3 算例仿真

3.1 算例數(shù)據(jù)

為了驗(yàn)證上述現(xiàn)貨市場(chǎng)報(bào)價(jià)行為分析模型的有效性，本文選取了某地區(qū)電力現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行期間中一天的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真。該地區(qū)電力現(xiàn)貨市場(chǎng)采用全電量報(bào)價(jià)模式，每15 min進(jìn)行一次市場(chǎng)出清，每小時(shí)內(nèi)4個(gè)15 min的節(jié)點(diǎn)電價(jià)的算數(shù)平均值計(jì)為該節(jié)點(diǎn)每小時(shí)的平均節(jié)點(diǎn)電價(jià)。本文將發(fā)電機(jī)組的邊際成本分為啟動(dòng)成本、變動(dòng)成本及固定成本，依據(jù)發(fā)電企業(yè)申報(bào)的財(cái)務(wù)報(bào)表或上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表等途徑獲取電廠的固定成本和燃料成本等數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)組的發(fā)電成本進(jìn)行測(cè)算，各發(fā)電機(jī)組的邊際成本及報(bào)價(jià)情況[14]如表1和表2所示，電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)如圖4所示。

表1 各發(fā)電機(jī)組的邊際成本Tab.1 Marginal cost of each generator set

表2 各發(fā)電機(jī)組的報(bào)價(jià)信息Tab.2 Quotation information of each generator set

圖4 電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)Fig.4 Network of power system

3.2 持留行為分析

3.2.1 勒納指數(shù)LI

根據(jù)式（1）、機(jī)組的邊際成本信息及市場(chǎng)出清信息，計(jì)算出各發(fā)電機(jī)組的LI，繪制出LI在一天24 h內(nèi)的變化情況，如圖5所示。

圖5 各發(fā)電機(jī)組的LIFig.5 LI for each generator set

通過對(duì)圖5進(jìn)行橫向?qū)Ρ瓤芍?，各機(jī)組的LI變化趨勢(shì)相同，與典型的日負(fù)荷曲線相符合。在凌晨01∶00—07∶00，用戶負(fù)荷需求低，此時(shí)機(jī)組的LI也最低；在07∶00—09∶00期間，用戶負(fù)荷需求突然增加，此時(shí)機(jī)組的LI也隨之升高；在09∶00—20∶00期間較為平緩，最后在21∶00—24∶00期間逐漸降低。通過對(duì)圖5進(jìn)行縱向?qū)Ρ瓤芍?，各機(jī)組的LI分布情況符合其邊際成本分布情況。機(jī)組1、2、4的邊際成本介于機(jī)組3、5之間，因此機(jī)組1、2、4的LI介于機(jī)組3、5之間；此外，機(jī)組2的邊際成本高于機(jī)組1、4，因此除了在4時(shí)及16時(shí)外，機(jī)組2的LI均低于機(jī)組1、4；而機(jī)組3的的邊際成本最高，其LI低于其他所有機(jī)組；機(jī)組5的邊際成本最低，因此其LI高于其他所有機(jī)組。

由以上分析可知，機(jī)組3的LI始終低于0.25，通過了LI測(cè)試。而機(jī)組1、2、4、5在17時(shí)的LI大于0.25，未通過LI測(cè)試。

3.2.2 RSI

根據(jù)式（2）、機(jī)組的報(bào)價(jià)信息及市場(chǎng)的負(fù)荷需求信息，計(jì)算出各發(fā)電機(jī)組的RSI，繪制出RSI在一天24 h內(nèi)的變化情況，如圖6所示。

圖6 各發(fā)電機(jī)組的RSIFig.6 RSI index for each generator set

由圖6可知，在01∶00—07∶00期間，市場(chǎng)負(fù)荷需求較為低，市場(chǎng)供給較為充分，各發(fā)電機(jī)組的RSI均較高，沒有若發(fā)生缺少某臺(tái)機(jī)組市場(chǎng)供給就無法滿足市場(chǎng)負(fù)荷需求的情況；在07∶00以后，機(jī)組5的RSI長(zhǎng)時(shí)間低于1，說明其對(duì)市場(chǎng)電價(jià)具有完全的控制力。另外，機(jī)組2、3、4在當(dāng)天16∶00的RSI也小于1。

由以上分析可知，機(jī)組1的RSI始終低于1，通過了RSI測(cè)試。而機(jī)組2、3、4、5都出現(xiàn)了RSI小于1的情況，未通過RSI測(cè)試。

3.2.3 行為影響測(cè)試

參照國(guó)外成熟電力市場(chǎng)的標(biāo)準(zhǔn)，本文將市場(chǎng)基準(zhǔn)報(bào)價(jià)設(shè)置為機(jī)組的邊際成本的1.1倍[18]，根據(jù)式（3）計(jì)算出各發(fā)電機(jī)組的行為影響測(cè)試因子，如圖7所示。由圖7可知，機(jī)組5的行為影響測(cè)試因子指數(shù)，機(jī)組4、3次之，而機(jī)組1、2的行為影響測(cè)試因子最低。結(jié)合機(jī)組的邊際成本及報(bào)價(jià)信息可知，對(duì)于機(jī)組4、5，其邊際成本是整個(gè)市場(chǎng)最低的兩個(gè)機(jī)組，但卻在現(xiàn)貨市場(chǎng)中申報(bào)了很高的價(jià)格，因此機(jī)組4、5的行為影響測(cè)試指數(shù)最高；對(duì)于機(jī)組3，其邊際成本雖然高于其他機(jī)組，但其報(bào)價(jià)也屬于整個(gè)市場(chǎng)中較高的，因此機(jī)組3的行為影響測(cè)試因子也較高。由以上分析可知，機(jī)組3、4、5的行為影響測(cè)試因子大于1.5，未通過行為影響測(cè)試。

圖7 各發(fā)電機(jī)組的行為影響測(cè)試因子Fig.7 Behavior test factor of each generator set

3.2.4 價(jià)格影響測(cè)試

基于經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，對(duì)未通過LI測(cè)試、RSI測(cè)試及行為影響測(cè)試的機(jī)組進(jìn)行價(jià)格影響測(cè)試，如圖8所示。繪制出機(jī)組5所在節(jié)點(diǎn)6的原始出清價(jià)格曲線及使用基準(zhǔn)報(bào)價(jià)替代機(jī)組5報(bào)價(jià)后再次出清的基準(zhǔn)出清價(jià)格曲線，如圖9所示。由圖8和圖9可知，在13∶00，機(jī)組5的價(jià)格影響測(cè)試因子β達(dá)到了2.3。因此，機(jī)組1、2、3、4通過價(jià)格影響測(cè)試，機(jī)組5未通過測(cè)試。

圖8 各發(fā)電機(jī)組的價(jià)格影響測(cè)試因子Fig.8 Price test factor of each generator set

圖9 節(jié)點(diǎn)6的兩種出清價(jià)格Fig.9 Two clearing prices at node 6

將以上各機(jī)組的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行匯總，如表3所示，其中標(biāo)記●代表通過測(cè)試，○代表未通過測(cè)試。

表3 各發(fā)電機(jī)組的持留行為分析結(jié)果Tab.3 Analysis results of withholding behavior of each generator set

由表3可知，機(jī)組4在多項(xiàng)持留行為的分析測(cè)試中未通過，而機(jī)組5在所有測(cè)試中均未通過。

從機(jī)組4和機(jī)組5在電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中所處的位置可知，其位置處于負(fù)荷中心區(qū)，為周邊區(qū)域的唯一電源，形成了典型的“負(fù)荷口袋”[19]。因此機(jī)組4、5在該區(qū)域內(nèi)具有一定的壟斷能力。

從動(dòng)機(jī)上看，機(jī)組4、5所處的有利地理位置使其擁有了利用其局部市場(chǎng)力對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行壟斷，以此獲得超額收益的作案動(dòng)機(jī)。

從行為上看，機(jī)組4、5的機(jī)組邊際成本低，但在現(xiàn)貨市場(chǎng)中的報(bào)價(jià)卻很高，具備利用其成本及市場(chǎng)力優(yōu)勢(shì)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)持留，從而抬高市場(chǎng)價(jià)格的嫌疑。

從結(jié)果上看，機(jī)組5利用其市場(chǎng)份額優(yōu)勢(shì)使市場(chǎng)價(jià)格極大地偏離了正常應(yīng)有的水平，擾亂了市場(chǎng)秩序，阻礙了市場(chǎng)的有序競(jìng)爭(zhēng)。建議有關(guān)部門在對(duì)其進(jìn)行調(diào)查的基礎(chǔ)上，對(duì)該地區(qū)的電源結(jié)構(gòu)進(jìn)行改善，從而根本性地解決市場(chǎng)力問題。

3.3 串謀行為分析

3.3.1 改進(jìn)的均值聚類

持留行為分析中，機(jī)組3、4、5未通過行為測(cè)試，因此將機(jī)組3、4、5作為初始聚類簇心，根據(jù)第2.2.1節(jié)中的步驟進(jìn)行均值聚類，直到均值聚類算法收斂。普通均值聚類算法及改進(jìn)均值聚類算法的結(jié)果如表4所示，兩者的時(shí)間對(duì)比如表5所示。

表4 改進(jìn)均值聚類算法的結(jié)果Tab.4 Result of improved mean clustering algorithm

表5 均值聚類算法時(shí)間對(duì)比Tab.5 Comparison of time between mean clustering

根據(jù)式（13）可知，機(jī)組1、4的報(bào)價(jià)在各段的變化情況相似導(dǎo)致了它們之間的歐式距離較小。因此，機(jī)組1、機(jī)組4的第一段及最后一段報(bào)價(jià)雖然并不完全相同，但變化趨勢(shì)基本一致；機(jī)組2、機(jī)組3的第一段報(bào)價(jià)相同，且后面各段報(bào)價(jià)的變化情況也極為相似；機(jī)組5的經(jīng)濟(jì)持留行為明顯，導(dǎo)致其與其他機(jī)組之間的歐式距離非常大，因此機(jī)組5容易被單獨(dú)歸為一個(gè)簇類。由以上分析可知，理想的聚類算法應(yīng)將機(jī)組1與機(jī)組4歸為一個(gè)簇類，將機(jī)組2與機(jī)組3歸為一個(gè)簇類。由表4中兩種均值聚類算法的結(jié)果可以看出，改進(jìn)均值聚類算法的聚類結(jié)果較普通均值聚類算法更加合理與科學(xué)。

由于電力現(xiàn)貨市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、產(chǎn)生速度快、數(shù)據(jù)種類多等特點(diǎn)，直接使用聚類算法對(duì)機(jī)組進(jìn)行聚類分析可能產(chǎn)生分類的結(jié)果產(chǎn)生隨機(jī)、低效、不收斂等問題。改進(jìn)均值聚類算法使用了報(bào)價(jià)行為分析結(jié)果作為初始聚類簇心，克服了傳統(tǒng)均值聚類法需要人為指定聚類簇心的缺陷，減少了算法在初值及參數(shù)設(shè)置上的隨機(jī)性。由表5可知，改進(jìn)均值聚類算法比傳統(tǒng)均值聚類算法有著更高的算法效率。

3.3.2 串謀行為指標(biāo)分析

基于均值聚類結(jié)果及市場(chǎng)報(bào)價(jià)信息，計(jì)算出各機(jī)組簇的串謀行為指標(biāo)如表6所示，并繪制出各簇類中機(jī)組的報(bào)價(jià)曲線如圖10和圖11所示。

表6 簇類Ⅰ、Ⅱ的串謀行為指標(biāo)Tab.6 Conspiracy indicators for clusters I and II

圖10 簇類I（機(jī)組1、4）的報(bào)價(jià)曲線Fig.10 Quotation curves of cluster I(units 1 and 4)

圖11 簇類Ⅱ（機(jī)組2、3）的報(bào)價(jià)曲線Fig.11 Quotation curves of clusterⅡ(units 2 and 3)

由表6及圖10和圖11可知，兩個(gè)簇類中機(jī)組的報(bào)價(jià)曲線都極為相似，且報(bào)價(jià)曲線度均較高，說明均值聚類算法的效果良好，可以把具有相同報(bào)價(jià)特征的機(jī)組歸為同一簇類；機(jī)組2、3的報(bào)價(jià)持留水平較機(jī)組1、4要高，前者的報(bào)價(jià)明顯處于市場(chǎng)高位。另外，根據(jù)圖4可知，機(jī)組2、3很有可能利用其處于相鄰地理位置的特點(diǎn)組成串謀聯(lián)盟，相互協(xié)商報(bào)價(jià)使節(jié)點(diǎn)2和節(jié)點(diǎn)3之間形成潮流斷面，從而達(dá)到對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行操縱的目的。

綜上所述，根據(jù)均值聚類結(jié)果及串謀行為指標(biāo)分析，兩個(gè)簇類中的機(jī)組報(bào)價(jià)都極為相似，應(yīng)當(dāng)對(duì)其進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注；對(duì)于簇類Ⅱ的機(jī)組，市場(chǎng)管理者應(yīng)從機(jī)組所屬集團(tuán)的歷史合作關(guān)系、控股關(guān)系、輸電通道的阻塞情況等方面進(jìn)一步調(diào)查取證，由市場(chǎng)管理者根據(jù)監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)與實(shí)際情況對(duì)其市場(chǎng)力行為進(jìn)行處理。

4 結(jié)論

針對(duì)目前現(xiàn)貨市場(chǎng)建設(shè)過程中電力市場(chǎng)力風(fēng)險(xiǎn)問題，本文對(duì)市場(chǎng)力行為進(jìn)行闡述，在歸納總結(jié)現(xiàn)有識(shí)別指標(biāo)的基礎(chǔ)上提出了識(shí)別機(jī)組串謀聯(lián)盟行為的新指標(biāo)，構(gòu)建了一套基于均值聚類的現(xiàn)貨市場(chǎng)報(bào)價(jià)行為分析方法。通過實(shí)例驗(yàn)證，得出以下結(jié)論。

（1）本文從機(jī)組動(dòng)用市場(chǎng)力進(jìn)行持留及串謀的機(jī)理出發(fā)，建立了一套適用于電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的報(bào)價(jià)行為分析指標(biāo)及手段。各分析指標(biāo)及手段能有效地對(duì)持留及串謀行為進(jìn)行識(shí)別，高效地反映了機(jī)組在現(xiàn)貨市場(chǎng)中的報(bào)價(jià)行為。

（2）在報(bào)價(jià)行為分析指標(biāo)及手段的配合上，從市場(chǎng)力風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)做到事前防范、事中識(shí)別、事后處置為原則出發(fā)，構(gòu)建了基于特定指標(biāo)及均值聚類的現(xiàn)貨市場(chǎng)報(bào)價(jià)行為分析方法。該方法首先對(duì)單個(gè)機(jī)組報(bào)價(jià)的持留行為進(jìn)行分析，然后基于持留行為分析的結(jié)果對(duì)均值聚類算法進(jìn)行改進(jìn)，克服了傳統(tǒng)均值聚類法需要人為指定聚類簇心的缺陷，減少了算法在初值及參數(shù)設(shè)置上的隨機(jī)性，提高了算法的科學(xué)性。

（3）算例結(jié)果表明，本文所提方法可行性強(qiáng)，思路清晰，對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的報(bào)價(jià)行為分析結(jié)果客觀可靠，有利于提升市場(chǎng)管理者對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)報(bào)價(jià)的分析與監(jiān)控水平，具有較高的推廣應(yīng)用價(jià)值。

由于現(xiàn)階段我國(guó)電力現(xiàn)貨市場(chǎng)建設(shè)處于起步階段，可用于研究的機(jī)組數(shù)據(jù)不足，這使得模型的有效性需要進(jìn)一步驗(yàn)證。后續(xù)研究將在本文分析模型的基礎(chǔ)上，增加參與現(xiàn)貨市場(chǎng)機(jī)組的數(shù)量，并進(jìn)一步討論可再生能源機(jī)組進(jìn)行電力市場(chǎng)后市場(chǎng)力的監(jiān)管問題，探討不同類型機(jī)組參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的報(bào)價(jià)行為分析。