两级电力市场环境下计及风险的省间交易商最优购电模型

摘要

为进一步推动电力市场建设,促进电力资源大范围优化配置,我国正逐步建成包含省间与省内电力交易的两级电力市场。在两级电力市场建设初期,省级电力公司作为省间交易商代理省内用户参与省间电力交易。同时,省级电力交易中心组织省内电力交易满足省内用户的电力需求。为充分利用省内外的电力资源,省间交易商应综合决策其所在省在省间电力交易的购电需求。为此,提出了一种双层非线性优化模型,将省内电力市场和省间电力交易的出清分别作为模型的上下层问题。同时,考虑到新能源与负荷的不确定性带来的市场风险,运用CVaR(conditional value-at-risk)方法,将上层问题转化为计及风险的多目标优化问题。再利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件和对偶理论,将上述非线性双层问题转化为线性单层问题。最后,为验证该模型的有效性,引入我国某省省间交易商作为案例进行仿真分析。

（来源：电网技术 作者：郭立邦, 丁一, 包铭磊, 曾丹）

0 引言

我国电力供需总体呈逆向分布的特征,电力生产基地主要位于西部与北部地区,而电力负荷中心长期保持在中东部地区。从我国电力资源的分布现状与产业结构调整发展趋势来看,未来电力流动的规模与距离将进一步增大,电力供需逆向分布的情况将愈发严重[1-2]。为缓解电力供需逐步扩大的矛盾,实现电力资源在更大范围内的优化配置,开展的大规模的“跨区跨省”电力交易显得十分必要[3]。目前,我国已经初步建立了较为全面的省间电力交易机制[4-5]。2018年,国家电网经营区域省间市场化交易电量达到3514亿kW·h[6]。于此同时,随着电力市场改革的深入,各省出台的电力体制改革综合试点方案都提出以建立省内电力市场为目标[7]。因此,未来我国将逐步形成“统一市场,两级运作”的省间-省内两级电力市场模式[8]。

两级电力市场模式的引入将使得省间与省内电力交易之间的耦合联系更加紧密。考虑到未来较长一段时间内,大部分电力用户难以参与市场申报,本文采用“省间交易商”的概念,以省间交易商作为代理本省电力用户参与省间交易的“市场接口”[9]。根据现有的方案,在两级市场建设初期,各省电力公司将作为购电主体参与省间电力交易,并在未来逐步允许售电企业参与交易[10]。因此,在市场建设初期,可将各省电力公司视为省间交易商代理省内用户参与省间电力交易。同时,各省电力交易中心组织省内电力交易满足省内用户的购电需求。根据现阶段省间-省内两级电力市场模式的运作思路,省间电力交易结果将作为各省份开展省内电力交易的边界条件[10]。因此,省间交易结果会对省内交易产生一定程度的影响。一方面,省间交易商在省间出清的电量将势必压低其所在省的机组在省内电力市场的交易空间;另一方面,省内新能源出力与负荷需求的不确定性使得省间交易商在日前申报的省间交易购电需求与实际需求存在一定偏差,而偏差部分将给省内交易带来一定的市场风险。考虑到省间交易和省内交易具有不同的市场模式、市场主体,如何让省间交易商综合决策其所在省的省间购电需求以增加促进电力资源优化利用,降低终端用户的用电成本,同时适当规避各类不确定性带来的风险,是当前亟待解决的问题。

作为一种电力市场环境下个体最优决策问题,国内外已经有大量的文献对最优购电模型的建模开展研究。这些研究主要包括基于马科维茨(Markowitz)均值-方差模型的零售商购电组合优化问题[11-12]、基于消费者满意理论(consumer satisficing theory)的需求侧聚合商购电优化模型[13-14]、基于改进的禁忌搜索算法的电网公司最优购电分配模型[15]等。上述文献的最优购电模型主要针对包含双边、日前以及实时平衡市场的多时间尺度电力市场,并未对包含如省间、省内市场的多空间尺度电力市场进行分析。此外,针对电力市场环境下的广泛存在的交易风险,一些研究在考虑最优购电模型的同时引入了风险管理方法。如采用金融输电权对冲阻塞风险[16]、采用机会约束规划方法[17]或条件风险价值方法[18-19]管理现货市场价格波动风险、引入风险惩罚项来综合考虑现货价格波动风险和风险容忍度对购电计划的影响[20]等。上述文献提出风险管理方法主要的针对现货市场的实时运行风险,即阻塞风险与电价波动风险,并未涉及新能源出力与负荷需求不确定性带来的市场风险。在省间市场开启前,省间交易商需基于省内新能源出力与负荷需求的预测结果来申报省间购电需求。随着未来新能源渗透率与负荷需求的增长,由预测误差所带来的风险将不可避免地影响省间交易商的购电决策。

本文针对多空间尺度下电力市场的耦合方式,综合新能源出力与负荷需求不确定性带来的影响,研究适应我国省间-省内两级电力市场模式的省间交易商最优购电模型。首先,本文提出了一种以省间交易出清电价与省间交易商购电需求为核心的双层优化模型,将省内电力市场和省间电力交易的出清分别作为模型的上下层问题。其次,采用CVaR (conditional value-at-risk)方法,将上层问题转化为计及风险的多目标优化问题来控制不确定性对省间交易商购电决策的影响。再次,利用KKT (Karush-Kuhn-Tucker)条件和对偶理论将双层优化问题转换为线性单层问题,以便求解模型的最优均衡解。最后,本文选取我国某省省间交易商作为研究对象开展仿真分析以验证模型的有效性。

1 两级电力市场运营模式

1.1 运作框架

在省间-省内两级电力市场建设初期,省级电力公司作为代理省内用户参与省间电力市场交易的省间交易商,对于促进跨省区电力资源优化配置起到至关重要的作用[21]。同时,省级电力交易中心组织运行省内电力市场,充分利用省内电力资源,为省间出清电能提供备用的同时保障省级电网的供需平衡。本文结合我国省间、省内电力交易的实际情况以及未来省间-省内两级电力市场的发展方向,提出了两级电力市场的运营模式,两级电力市场的运营框架如图1所示。

首先,省内各类机组向省间交易商上报参与市场交易的投标信息,省内各类电力批发用户和售电公司向省间交易商上报用电负荷需求信息。省间交易商基于发电投标与负荷需求信息以及新能源出力与负荷需求预测情况向国家电力交易中心申报省间购电需求。国家电力交易中心通过运行省间电力市场,组织省间联络线送端的各类发电机组参与省间交易以满足省间交易商的购电需求,并在交易结果出清后形成各联络线的日调度计划。省级电力交易中心以联络线日调度计划作为边界条件,运行省内电力市场,进行电能与备用的联合出清。

1.2 省间购电需求的形成

鉴于省间购电需求将降低省内市场的交易空

图1 省间-省内两级电力市场运营框架Fig. 1 Framework of inter-provincial and inner provincial two-level electricity market

间,影响到省内市场的出清结果,本文在下一章建立了形成省间交易商购电决策的双层优化模型。在模型中,省内市场与省间市场的出清模型被设定为上下层问题,进行上下层传递的决策变量分别为省间交易商申报的购电需求与省间市场的预出清价格。在实际运行中,先由省间交易商通过上层优化模型向国家电力交易中心申报购电需求,国家电力交易中心基于下层优化模型对省间交易商的购电需求做出初步响应,并将省间预出清价格反馈给省间交易商,省间交易商再基于省间预出清价格做出调整,重新向国家电力交易中心发送新的购电需求。优化过程中,各层优化结果相互交替迭代,最终形成省间交易商的最优购电需求并上报国家电力交易中心。

2 计及风险的省间交易商最优购电模型

形成省间交易商最优购电决策的双层优化模型如图2所示。在上层模型中,由于新能源出力与负荷需求预测误差将影响省间交易商的购电决策,进而对省内市场最终的运行成本产生影响。本文基于预测误差的概率模型,形成多个预测场景,计算各个场景下省内市场运行成本,即省间购电成本、省内机组出清电能成本与备用成本的总和。最后综合各场景概率,以最小化省内市场运行成本期望为目标进行优化,得到省间购电需求。在下层模型中,省间市场以最小化省间市场运行成本,即最小化省间联络线送端机组出清电能成本为优化目标来满足省间交易商的省间购电需求,形成省间市场的预出清价格。

在省内市场模型中,新能源出力与负荷需求的预测偏差将使得省间交易商在省间市场运行前申报的购电需求与实际需求产生偏差。若偏差为正,则过多的省间购电需求将造成省间购电成本增加;若偏差为负,则过少的省间购电需求将使得报价较高的省内机组得以在省内市场出清电量,造成省内机组出清电能成本增加。因此,新能源出力与负荷需求不确定性风险可以具体表征为省内市场运行成本的增加风险。本文引入CVaR方法对省内市场运行成本进行风险管理。作为衍生于VaR的风险管理方法,CVaR方法能控制超过VaR值的风险状态,因此更能体现潜在的风险损失[22]。设定置信水平为εε,本文将运行成本概率分布的1−ε1−ε分位点对应的值作为省内市场运行成本的VaR值,从而使得省内市场运行成本大于VaR值的概率小于1−ε1−ε。此时省内市场运行成本CVaR指标的优化目标函数为