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摘要:近年来,我国在分布式能源的开发与利用上发展迅猛, 但与此同时带来的政府补贴资金短缺和“弃风弃光”问题也 日趋严重。随着电力市场改革的逐步深入,考虑可再生能源 配额制和绿色电力证书交易政策的驱使作用,含火电和风电 机组的综合型能源发售电商如何制定竞价策略使得其既符 合政策要求又满足利益最大化显得尤为重要。首先,在对配 额制和绿证政策分析的基础上,提出通过“绿证交易市场” 处理风电机组的出力偏差,其价格则由绿证用户投标竞价决 定;其次,建立发售电商参与竞价的日前市场与绿证交易市 场联合优化模型,针对风电实际出力不足和过剩 2 种情况, 发售电商在绿证交易市场中进行购电竞价和售电竞价,并采 用随机森林回归算法和多场景缩减技术将风电出力预测结 果与误差场景相结合,模拟实际风电出力多场景;然后考虑 网络中输电阻塞对发售电商报价的影响,构造了基于节点电 价法的输电阻塞成本最小化模型,并采用利用蒙特卡洛模拟 和遗传算法进行求解;最后通过算例分析验证文中模型和方 法的准确性和合理性。
(来源:电网技术 作者:周晓洁,彭谦,杨睿,韩志勇,王淼)
0 引言
近年来,我国分布式能源发展取得了举世瞩目 的成就,但也面临弃风弃光加剧和补贴资金不足等 问题,为此颁布的《关于试行可再生能源绿色电力 证书核发及自愿认购交易制度的通知》中明确从 2017年7月起正式开展可再生能源绿证自愿认购交 易,2018 年起启动可再生能源电力配额考核。随着 发电侧市场竞争日趋激烈,拥有火电和风电机组的 综合型能源发售电商虽然可以通过风力发电在一 定程度上满足配额制的要求并获得一定收益,但考 虑到政府将逐步取消风电补贴的必然趋势,且风电 出力具有明显的不确定性和较差的可调度性,所以 综合型能源发售电商参与电力市场竞争时,如何制定竞价策略能使其既通过配额制考核,又能处理好 风电出力不确定性带来的收益风险问题,是具有重 要现实意义的课题。
国内外关于发电商竞价策略的研究很多。文 献[1]通过估计市场上其他竞争对手报价的概率密 度函数,采用蒙特卡洛法模拟得到自身最优报价系 数,确定了报价策略;文献[2]则运用了博弈论中的 静态博弈模型,将发电商之间的竞价问题描述为完 全信息下的博弈问题,并通过假设和化简证明了纳 什均衡解的存在;文献[3]同样采用博弈论求取纳什 均衡解的方法研究发电商的最优报价问题。但研究 对象大多为单一能源的发电商,且研究过程未计及 可再生能源补贴退坡的政策影响。
详细说明。竞价策略能否顺利实现需受网络安全约束的 限制,所以必须考虑预期的输电阻塞情况。文献[4] 分析了输电网络约束对发电商静态博弈策略最优 均衡解的影响;文献[5]针对输电网络的所有可能运 行状态来求取发电商报价策略的纳什均衡解;文 献[6]说明了输电阻塞可以影响发电商的最优报价 策略;文献[7]通过求解发电商在输电网络不同运行 状态下的纳什均衡解,从而得到报价策略,但存在 计算复杂且可能无纳什均衡解的问题;文献[8]论证 了输电阻塞将影响发电商的最优报价策略,使发电 商竞价成功率发生变化,但对求解输电阻塞情况下 的最优报价系数没有详细说明。
在进行可再生能源配额考核和绿证交易的研 究时,文献[9]在可再生能源配额制推行实施的基础 上,介绍了绿色电力证书交易的理论知识,并且就 当前可再生能源发展过程中遇到的一些问题分析 了开展绿证交易的必要性;文献[10-11]均从国际绿 色电力证书的发展历程出发,介绍了国外绿证推广 实施的过程和经验,分析了含绿证交易在内的多种 市场盈利模式;文献[12]针对可再生能源配额制要 求和绿证交易的特点,提出了一种激励相容的双边 拍卖机制,极大地促进了低成本可再生能源电厂的 发展。但上述文献没有将绿证交易市场与集中竞价 市场综合起来分析考虑,未研究发售电商在同一时 期参与不同市场而获得更大利润的策略问题。
本文在配额制和绿证交易背景下,创新性将随 机森林回归算法与多场景缩减技术结合起来,对风 电实际出力进行预测,为制定上网电量和上网绿证 数量提供指导;创建日前电力市场和绿证交易市场 的联合优化竞价模型;为提高一次竞价成功率降低 竞价成本,以输电阻塞成本最低为目标建立优化模 型,利用有效的节点电价法对输电阻塞进行管理; 求解发售电商的最优竞价策略时,采用蒙特卡洛法 (Monte Carlo,MC)与遗传算法(genetic algorithm, GA)相结合的方法以提高求解效率;最后通过算例 验证所提模型和方法的有效性和合理性。
1 电力市场交易框架设计
可 再 生 能 源 配 额 制 (renewable portfolio standard,RPS)(以下简称“配额制”)是政府为培育 可再生能源市场、使可再生能源发电量达到一个有 保障的最低水平而采用的强制性政策手段。而绿色 电力交易证书(renewable exchanging certificate, REC)(以下简称“绿证”)是对可再生能源电力予以 确认的一种形式,也是一种能用来交易的、可取得 收益的方式[13]。面对日益严峻的弃风弃光和新能源 补贴资金缺口问题,实施 RPS 及配套的 REC 将成 为我国可再生能源产业重要的扶持政策。在这些新 能源政策的影响下,本文所研究的拥有火电机组和 不再享受补贴的新风电机组的综合型能源发售电 商,需抓住绿证交易市场带来的良好机遇。图 1 给 出了含绿证交易市场和日前电力市场的交易框架, 综合型能源发售电商根据国家规定的可再生能源 配额要求,制定自身每日上网电能中可再生能源所 占比例,通过风电出力预测判断其风力发电量是否 满足规定要求,若满足则进入日前电力市场与其他 发电商一同参与竞价,若不满足则进入绿证交易市 场购买绿证。如果日前市场中风电投标电量有剩 余,则转入绿证交易市场卖出。本文绿证交易市场 与日前电力市场均采用暗标拍卖和统一市场出清 方式进行交易。
2 基于多场景生成与缩减技术的风电出力预测模型
为方便研究,本文将年度的可再生能源配额要 求细化到日度,为使综合能源型发售电商更准确的判断自身配额制的完成情况,指导其在同一时期选 择将风电投入不同市场进行竞争,并制定参与日前 电力市场和绿证交易市场的风电量和绿证交易数 量,需对风电实际出力进行精准预测。 本文采用随机森林回归算法(random forest regression,RFR)预测风电出力曲线,为使预测结果 更准确,引入多场景技术模拟相应预测误差的场 景,通过将预测结果与缩减后的误差场景相叠加, 得到更贴近实际情况的风电出力多场景模型。RFR 的是一种对原始数据进行采样后生成许多决策树, 然后通过组合的决策树进行预测取平均值的预测 算法[14],运算效率高,具有良好的分类性能和分类 准确性。RFR 具体预测流程如图 2 所示。
3 日前电力市场与绿证交易市场的联合优化竞价模型
综合能源型发售电商的火电机组出力直接进 入日前电力市场进行交易,通过第 2 节的精准预测, 可以判断风电机组出力在同一时期参与不同电力 市场情况及参与各市场的电量和绿证数量:若能够 满足日考核要求则全部投入日前电力市场,竞价结 束后将剩余风电投入绿证交易市场;若不满足则需 在进行日前电力市场竞价的同时参与绿证交易市 场购买绿证以满足配额制的要求。
3.1 综合型能源发售电商的报价函数
3.1.1 日前电力市场综合能源发售电商的报价 函数 为方便描述,本文不考虑机组启停约束,仅考 虑一个交易时段的情况,假设日前电力市场中包含 1 个综合能源型发售电商和 M 个其他类型发售 电商。
3.1.2 绿证交易市场综合能源型发售电商的报价 函数 针对绿证交易市场,考虑到发售电商的报价为一连续函数,且风电出力具有不确定性,所以综合 能源型发售电商参与绿证交易市场的成本分 2 种情 况:第 1 种为实际风力发电比例大于规定的日配额 比例,或日前市场中有剩余风电,此时出售绿证获 利,成本为负;第 2 种为实际风力发电比例小于规 定的日配额比例,此时只需针对缺额以绿证形式进 行购买,若还不满足日考核要求,则需接受处罚。 不考虑不参与绿证交易市场的平衡情况。所以参加 绿证交易市场的成本为分段函数
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