現貨市場環境下新能源并網接入對市場出清的影響

魏利屾， 馮宇昂， 方家琨， 艾小猛， 文勁宇

(華中科技大學 強電磁與新技術國家重點實驗室， 武漢 430074)

2015年國務院發布的《關于進一步深化電力體制改革的若干意見》[1]拉開了我國新一輪電力市場改革的序幕.其中，電力現貨市場建設是中國當前電力體制改革的關鍵環節[2].電力現貨市場的建設會改變現有的計劃調度模式，計算得到不同時間、不同地點的電價分布情況，還原了電能的商品屬性，促進發電資源的優化配置，同時形成了滿足電網安全約束、可實際物理執行的發電調度指令.

與此同時，中國的新能源如風電、光伏等的裝機容量在過去十年快速提升，已經成為全世界新能源裝機最多的國家[3].據國家統計局的數據，2020年末全國發電裝機容量達到2.2×1012W，其中，并網風電與光伏裝機容量分別為2.8×1011W、2.5×1011W[4].隨著“二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和”重大國家戰略的提出，電力行業作為碳排放的最主要來源，面臨更加迫切的向清潔低碳能源系統轉型的壓力[5].在可預見的未來，新能源的裝機容量還會持續提升[6]，當前以化石能源為主體的電力系統也將逐步轉變為以新能源為主體的新型電力系統[7].

為了促進新能源的發展，中國政府按照不同地區的風光資源稟賦，規定了不同地區新能源的標桿上網電價[8]，通過在資金、政策上的扶持，在初期新能源技術成本較高、滲透率較低時，極大地促進我國新能源產業的快速發展[9].然而，在新能源的快速發展過程中，也遇到了許多問題和挑戰[10].首先是隨著新能源滲透率提高帶來的棄風、棄光問題[11]，這極大地影響了新能源發電企業的收益情況，使投資者望而卻步，不利于新能源產業的長期發展[12].此外，隨著新能源裝機容量的不斷升高，相關的補貼資金赤字越來越大[9]，并且缺少市場競爭環節的反饋，難以反映真實的供需關系與發電成本，長期的高收益也無法激勵新能源企業主動降低成本.因此，急需進一步完善市場化交易機制，同時分析與常規機組存在諸多差異的新能源機組對于市場出清結果的影響.

本文主要對現貨市場環境下新能源對市場出清結果的影響進行定量分析評估，可為新能源的發展與市場機制的設計提供參考[13].關于新能源對于現貨市場的影響，現有文獻主要是基于國內外的電力市場的實踐經驗定性討論高比例新能源下現貨市場的規則設計[1, 14-15]，而缺乏定量的分析評估結果，其分析是否適用于未來的新能源發展與市場運行也存在疑問.

因此，本文基于安全約束機組組合和安全約束經濟調度模型，對電力現貨市場運行規則與出清流程進行建模，搭建了電力現貨市場仿真分析框架，實現電力現貨市場的運行模擬，以得到電力系統與現貨市場的定量運行結果.以某實際省級電網為例，定量分析了現貨市場環境下新能源對市場出清價格、系統運行情況和機組收益的影響，提前發現潛在的問題與現象，為未來市場機制的設計與新能源發展規劃提供參考.

1 現貨市場環境下新能源參與方式

2017年8月國家發改委、能源局發布了《關于開展電力現貨市場建設試點工作的通知》[16]，選擇了8個省級地區作為第一批電力現貨市場改革的試點地區.以中國南方(以廣東為起步)電力現貨市場為例，電力現貨市場的組織流程主要包括邊界條件準備與公布、市場成員報價申報、市場出清計算、市場收益結算等部分.各試點地區根據自身的電力需求、網絡阻塞、經濟水平等情況，在市場組織形式、機組申報方式、電價定價機制等規則設計方面存在一些差異，具體差異詳見文獻[17].

新能源如何參與現貨市場是未來“構建以新能源為主體的新型電力系統”背景下必須要面對的一個問題，表1給出了國內外部分區域的新能源參與現貨市場方式[15].目前，部分試點地區，例如廣東電力現貨市場，為落實“可再生能源保障性收購”的政策要求，將新能源作為現貨市場的邊界條件，即新能源出力不參與市場定價.與之相反，則是允許新能源電站報量報價，與常規的火電機組一道參與電力現貨市場，進行市場出清，如圖1所示.但新能源電站與常規火電機組在諸多方面存在不同.新能源電站的一次能源來源為風光等自然資源，邊際發電成本極低，這與依靠化石能源發電的常規火電機組的成本特性存在極大差異.此外，在進行市場競爭的同時，還要保障新能源的消納水平，減少系統的碳排放.因此，新能源與常規機組進行同臺競價，會對電力市場形態造成較大改變，而如何對其影響進行量化分析，乃至針對存在的問題設計出適應于高比例新能源下的電力現貨市場規則是必須要面對的問題.

表1 國內外新能源參與現貨市場方式Tab.1 Participation patterns of renewable energy in spot electricity market at home and abroad

圖1 現貨市場環境下系統結構圖Fig.1 System structure diagram under spot market environment

2 電力現貨市場仿真分析框架

2.1 概述

本文基于實際某省級電網現貨市場規則，搭建了如圖2所示的現貨市場仿真分析框架，以實現現貨市場環境下新能源對市場出清結果的影響分析.

圖2 電力現貨市場仿真框架Fig.2 Simulation framework of electricity spot market

首先是形成市場出清的邊界條件，具體包括：負荷預測曲線、新能源出力曲線、聯絡線功率計劃以及電網拓撲結構、機組運行特性參數和報價等，其中新能源的出力時序曲線可由歷史出力數據[18]或氣象數據[19]生成.然后，基于給出的邊界條件，由市場出清模型模擬市場出清計算，并形成最后的市場出清結果，即各機組的中標電量與市場電價情況、系統的新能源消納與碳排放情況等.其中，市場出清模型是電力現貨市場仿真的核心組件，由安全約束機組組合與安全約束經濟調度組成.

2.2 市場出清數學模型

2.2.1安全約束機組組合 安全約束機組組合是在滿足相關安全運行約束的前提下，以調度范圍內最小化購電費用為目標，計算每臺機組在每個時間步長內(15 min或1 h)的開關機狀態與功率輸出.

(1) 目標函數.

(1)

(2) 功率平衡約束.

(2)

式中：PG,i(t)、PR,j(t)分別為火電機組與新能源機組的中標電量，等于對應的所有分段的中標電量之和；T(t)為省間聯絡的凈輸入功率；D(t)為該省在時刻t的負荷功率.該約束保證系統的電力供給與需求相平衡.

(3) 系統備用約束.

(3)

Rdn(t)

(4)

(4) 機組出力上下限約束.

(5)

(6)

對火電機組，其出力受到最大技術出力和最小技術出力的限制；而對于新能源機組，其出力受到其理論最大出力的限制(與風速、光照條件有關).對于新能源，若市場規則規定其出力作為邊界條件參與電力現貨市場，則新能源出力應固定為其理論最大出力，即式(6)應修改為

(7)

(5) 機組爬坡能力約束.

PG,i(t)-PG,i(t-1)≤

RU,i+M[1-ui(t-1)]+M[1-ui(t)]

(8)

PG,i(t-1)-PG,i(t)≤

RD,i+M[1-ui(t-1)]+M[1-ui(t)]

(9)

(10)

(11)

式中：RU,i、RD,i分別為常規機組i的上爬坡能力與下爬坡能力(一個時間步長內)；M為一個很大的權重系數.該約束反映了火電機組在連續時段的出力變化還受到其爬坡能力的限制.

(6) 最小啟停機時間約束.

(12)

(13)

TU,i(t)=min {MU,i,T-t+1}

(14)

TD,i(t)=min {MD,i,T-t+1}

(15)

式中：TU,i(t)為常規機組i在時刻t仍然需要繼續保持運行的時間；τ為時段索引號；TD,i(t)為常規機組i在時刻t仍然需要繼續保持停機的時間；MU,i為常規機組i的最小開機時間；MD,i為常規機組i的最小停機時間.因為常規機組不能頻繁啟停，一則是技術條件不允許，二則頻繁啟停會導致機組的壽命減少，因此設置了最小開關機時間約束，保證機組的啟動與停機都需要一定的時間.

(7) 潮流約束.

(16)

式中：Fl,max為線路(即斷面)l的最大傳輸容量；b為節點序號；l為線路序號；Gl,b為節點b對于線路l的功率傳輸分配因子；Pinj,b(t)為節點b的注入功率，由節點上的發電機出力與負荷功率值相減計算而得.實際上，線路傳輸功率應該由交流潮流計算得到，但由于交流潮流模型是非線性模型，大大提高了問題的計算復雜度[22]，所以國內外電力市場都采用了線性模型的直流潮流法進行建模與計算.

2.2.2安全約束經濟調度 安全約束經濟調度是指在發電機啟停狀態已知的情況下，在滿足系統運行的相關安全約束的前提下，對發電機組的出力進行優化從而實現系統的購電費用最小化.安全約束經濟調度的目標函數為

(17)

由于機組的啟停計劃是由安全約束機組組合所確定，所以目標函數(17)相較于目標函數(1)減少了機組的啟停費用項，其余項不變.對于約束條件，由于機組的啟停計劃已經確定，經濟調度模型中不再考慮啟停爬坡約束與最小開關機時間約束(式(10)～(15))，其余約束不變.

通過安全約束機組組合后，得到了機組在調度時段內的啟停狀態，然后基于得到的機組啟停計劃，經過安全約束經濟調度，就能得到機組的功率輸出情況、全網的新能源消納情況與全系統的發電費用、碳排放量等信息.

2.2.3電價計算 根據邊際價格理論，在t時刻，電價m(t)由下式進行計算：

(18)

在t時刻，增加單位負荷，系統的總購電費用的增量，為系統的邊際價格.在網絡沒有阻塞時，出清電價即為式(2)的拉格朗日乘子；當網絡發生阻塞時則是式(2)、(16)的拉格朗日乘子的線性組合[23].所建立的安全約束機組組合、安全約束經濟調度以及電價計算均是在Anaconda環境下使用Python 3.7調用CPLEX求解器進行求解.

3 案例介紹

本文選擇某實際省級電網的電網運行數據為研究對象，基于本文搭建的現貨市場仿真分析框架，定量分析現貨市場環境下新能源對市場出清結果的影響.當前，該省級電網具有燃煤、燃氣機組共200余臺，新能源滲透率達19.52%.預計到2025年，該省電網將規劃建設較多的風電機組，此時新能源滲透率將達到25.68%.

本文分別從春、夏、秋、冬四季選擇典型周進行相關分析，代替全年的市場運行結果[24]，其負荷曲線形狀如圖3所示，圖中D*為電力負荷標幺值.目前，電力現貨市場的市場化機組主要是由燃煤、燃氣機組組成，核電機組、抽水蓄能機組、省間聯絡線等均是按照各自的發電/輸電計劃作為市場出清的邊界條件.對于新能源電站，考慮兩種參與方式：① 新能源電站出力作為邊界條件參與市場出清；② 新能源電站報量報價參與現貨市場.

圖3 四季典型周電力負荷曲線Fig.3 Representative weekly demand profiles of different seasons

燃煤、燃氣機組的分段報價通過機組的成本特性曲線進行生成，而燃煤、燃氣、新能源機組的年化投資成本則使用凈現值法進行計算[19]：

(19)

式中：Q為工程單位容量固定投資費用；x為貼現率，一般為7%；y為機組使用年限.

對于新能源機組，由于其邊際發電成本極低，趨近于0，而在邊際定價機制下，市場成員會傾向于按照邊際成本進行報價[14]，所以假設新能源機組在現貨市場中報價為0[25].

4 案例分析

4.1 對市場出清電價與系統運行情況的影響

為分析新能源對現貨市場出清價格與系統運行情況的影響，本文對不同新能源滲透率下，考慮上述兩種新能源參與方式，得到全年的市場出清結果，分別如表2所示.

表2 不同水平年下的市場出清結果對比Tab.2 Comparison of the market-clearing results in different years

從系統運行情況來看，首先，新能源消納率上，當新能源作為市場化機組報量報價參與現貨市場后，相較于直接作為邊界條件，新能源消納率有一定幅度的下降，且隨著新能源滲透率的提高，該現象更加明顯(下降幅度從0.08%增加到1.23%).這是因為當新能源作為邊界條件進行出清時，是將新能源電站作為優先發電機組，然后在進行其余市場化機組的購電費用最小化，這樣是最大化利用了電力系統的新能源消納能力.然而當新能源以報量報價的形式參與市場后，新能源電站會與常規機組一道在市場里進行同臺競爭，雖然新能源機組由于在市場競價中具有較大優勢，但由于新能源的波動性、間歇性等負外部性，優先消納新能源反而會導致系統總的運行成本提高.即在現貨市場環境下，市場決策會通過一定數量的棄風棄光來降低系統總的運行成本.

從市場出清電價上看，新能源參與現貨市場會較大幅度地降低系統的出清電價，同樣隨著新能源滲透率的提高，該現象會更加明顯(下降幅度從3.44 元/(MW·h)增加到18.82 元/(MW·h)).以2025年冬季典型周為例解釋該現象出現的原因，其電力電量平衡圖如圖4所示，圖中P*為功率標幺值，市場平均出清價格如圖5所示，圖中λ為出清電價.可以看到，當允許新能源機組報價后，在部分時刻會出現零電價的情況.這是因為市場的出清電價是由邊際機組決定，而新能源參與市場后，如果出現棄風棄光，則新能源機組將成為邊際機組(即新增 1 MW 負荷將優先調用被削減的新能源發電資源)，市場出清價格將由新能源機組的報價所決定，即出現了零電價.而如果將新能源發電作為邊界條件，系統則會盡可能消納新能源，即使由于系統的物理消納極限受限制而導致出現了少量的棄風棄光現象，也因為其不能成為邊際機組而不會出現零電價的現象.并且，隨著新能源滲透率的提高，將新能源作為邊界條件出清對于靈活性的需求會越來越高，這導致燃料成本更高的氣電機組在更多時刻成為邊際機組.因此，當新能源滲透率提高時，雖然平均發電成本下降了8.25 元/(MW·h)，但出清電價反而增加了8.37 元/(MW·h).

圖4 冬季典型周電力電量平衡結果Fig.4 Power balancing results of a representative week in the winter

圖5 冬季典型周出清電價Fig.5 Clearing prices of a representative week in the winter

4.2 對市場化機組的收益影響

在現貨市場環境下，新能源不但會對市場出清電價造成影響，還會擠占常規機組的發電空間，這些因素勢必會對機組的盈利情況造成巨大影響.在新能源電力系統中，機組參與現貨市場是否有充足的收入覆蓋機組的燃料成本與投資成本，并存在合理的利潤空間，對于現貨市場乃至電力行業的健康發展具有重要意義.

圖6所示為2個水平年下，燃煤機組與燃氣機組的年度收益情況，圖中φ為利潤.對于煤電機組，隨著新能源裝機比例的不斷提高，在新能源參與現貨市場后，其收益均能覆蓋其燃料成本與投資成本，并保證一定收益，這是因為煤電機組的燃料費用較低，在現貨市場中發電順序較高(僅次于新能源機組).

圖6 常規機組收益情況Fig.6 Revenue of conventional units

對于氣電機組，由于新能源的裝機比例提高，為應對新能源發電的波動性與間歇性，更為靈活、成本較高的氣電機組越來越多地承擔調峰任務，導致其出力被擠壓在最小技術出力處或停機，更多時刻成為非邊際機組，其報價沒有參與市場定價，出清電價反而由成本更低的煤電機組與新能源機組報價決定，進而導致氣電機組的虧損.

此外，在新能源作為邊界條件出清的前提下，隨著新能源裝機的增加，出現了機組利潤略微增加的現象，這是由于新能源滲透率增加后，由于靈活性緊張，氣電機組成為邊際機組的時刻增加.而與之相反地，在新能源報量報價情況下，由于其對出清電價的下降作用與擠占傳統電源的發電空間等原因，常規機組利潤有不同程度的下降.

對于新能源機組，當作為邊界條件出清時，按照政府規定的上網電價進行支付，其中已經考慮了其運行成本與投資成本.但當新能源報量報價參與市場時，新能源的收益就由市場定價所決定.新能源機組的收益情況如圖7所示，雖然新能源機組的邊際發電成本很低，不考慮投資成本時機組收益很高(發電順序高于燃煤機組)，但由于目前新能源機組，特別是海上風電機組的技術成熟度相對常規機組較低，而投資成本較高，這將導致新能源機組參與現貨市場可能存在虧損的現象.對于陸上風電，僅需要0.03元/(kW·h)左右的補貼，就能在現貨市場中實現收支相抵，且考慮到風電成本的持續下降[26]，補貼力度可以進一步退坡.但對于海上風電，還至少需要0.4～0.5元/(kW·h)的補貼方能在現貨市場實現收支平衡.

圖7 新能源機組收益情況Fig.7 Revenue of renewable energy units

5 結論

在電力市場化改革的背景下，要構建以新能源為主體的新型電力系統，盡快實現“碳達峰、碳中和”目標，就需要定量分析現貨市場環境下新能源對于市場出清結果的影響.在此背景下，本文基于搭建的現貨市場仿真分析框架，得到如下結論，以期對未來市場機制設計與新能源發展規劃起到指導作用.

(1) 相較于直接作為邊界條件，新能源報量報價參與現貨市場后，市場會通過一定量的棄風棄光，降低系統總的發電成本，但新能源報量報價參與市場的情況下，不能最大化發揮系統的新能源消納作用.

(2) 新能源報量報價參與現貨市場后，電價波動性更加劇烈，平均電價降低甚至會在部分時刻現貨市場出現零電價的現象.而作為邊界條件出清時，隨著新能源滲透率的提高，會有更多時刻氣電機組成為邊際機組，反而可能導致出清電價略有增加.

(3) 在現貨市場環境下，新能源會造成部分市場化機組成本難以回收的問題，尤其是氣電機組，囿于高額的燃料成本，短期運行成本都無法完全覆蓋；而對于新能源機組，特別是海上風電機組，仍需要依賴于高額的補貼方能實現在現貨市場的收支相抵.