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由边际成本报价引发的现货市场仿真模型反常识现象思考

北极星售电网  来源:电联新媒  作者:王睿  2021/6/15 15:01:36  我要投稿  

北极星售电网讯:2020年9月22日,习近平总书记在第七十五届联合国大会一般性辩论上宣布,中国将采取更加有力的政策和措施,二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和。2021年中央财经委员会第九次会议进一步强调,“十四五”是碳达峰的关键期、窗口期,构建清洁低碳安全高效的能源体系,深化电力体制改革将是重要的政策抓手。

(来源:微信公众号“电联新媒”作者:王睿)

现阶段,以现货市场建设为核心的此轮电力体制改革正在加速推进。根据2021年4月28日印发的《关于进一步做好电力现货市场建设试点工作的通知》,除了现有的8个现货建设试点省份之外,2021年还将新增上海、江苏、安徽、辽宁、河南、湖北等6省市为第二批电力现货试点。

电力现货市场建设是一个研究、实践、评估与改进,反复交替不断发展的过程,需要准确把握电力市场的运行规律、预判电力市场运行中可能出现的问题并设置必要的预防措施,以保证市场平稳运行。这其中,合理运用电力现货市场仿真模型是实现这一目标的重要手段。而仿真模型能否实现对市场主体报价行为的准确还原将是影响仿真效果优劣的重要评判依据。

本文即在介绍传统的现货市场仿真模型及其简化模型在实际仿真中引发的反常识现象基础上,反向查找原因,并据此提出对现货市场仿真模型的改进建议。

传统现货市场仿真模型

传统的现货市场仿真模型,通常为双层结构,外层为电力交易中心以社会福利最大化为目标的市场出清模型;内层为发电商以其收益最大化为目标的发电商报价决策模型。

市场出清模型

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发电商报价决策模型

发电商在其报价参数允许范围内,以其收益最大化为目标进行决策。在具体的时段t,发电商i的决策模型可表示为下述数学模型:

(1)

(2)

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由于市场主体博弈行为的存在,传统的现货市场仿真模型在应用时通常采用多智能体强化学习算法加以求解,计算过程与算法设计相对复杂。

为便于应用,现阶段研究机构在开展现货市场仿真时,通常是对上述市场仿真模型进行必要的简化处理后加以应用。一般的处理方式是不考虑机组的策略性报价行为,即以其边际成本进行报价,并基于此开展市场仿真并得出一些初步的结论与建议。而在不考虑机组策略性报价的模型中,式(2)通常作为机组报价的基础,即机组以其边际成本进行市场报价,如式(3)所示。

(3)

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传统仿真简化模型下的反常识现象

上述简化模型的应用极大地降低了现货仿真模型的实现难度,也为大家更好地理解和预判现货市场运行潜在的问题提供了必要的实用化工具。但在实际应用过程中,简化模型的仿真结果反映出部分的反常识现象,值得深入地研究与探讨。

为直观说明本文所提到的反常识现象,以公开发布的《引入能量现货市场对中国电力系统的影响》(落基山研究所,2019年6月)报告为例进行介绍。在报告中,简化的现货市场仿真主要设定如下:

模型结构:以最小化市场总成本为市场优化目标,以现有运行约束(如负荷曲线、机组爬坡能力、启动时间、最小出力等物理参数,网架结构和传输能力,系统供热和备用要求等)为优化边界,对系统中每小时机组调度组合进行计算,计算周期为一年8760小时。

模型输入:在此模型中,机组报价将是决定经济调度结果最重要的输入变量。模型允许机组提交其分段报价曲线以体现其不同出力水平下的成本,最多允许机组分10段进行报价。模型中机组报价一般仅考虑与电力生产相关的短期边际成本,只有在竞争不激烈的用电高峰时段,机组会通过竞争性报价试图回收非边际成本。

供需形势与市场结构:以中国北方某电力系统区域为算例,市场总体供大于求,市场中包含风电机组、光伏机组、新建大容量煤电机组、已过还贷期的小容量煤电机组等四类机组。

报告中对于仿真模型的设定与本文所述传统现货市场简化仿真模型是相一致的。报告应用仿真模型,评估了市场机制运行对发电机组个体的影响。仿真结果显示:通过长周期(8760小时)模拟运行,风电机组、光伏机组由于变动成本较低,其在市场竞争中是相对占优的,更易获得发电份额;新建大容量煤电机组次之;竞争力最差的为已过还贷期的小容量煤电机组。

从一般的认知来看,上述结论与短周期情景下不同电源经济竞争力排序是基本一致的。但从长周期来看,一个明显的反常识现象就此出现:因为从普遍认知来看,由于小容量煤电机组早已完成还贷,其平均供电成本更低。因此,从中长期价格竞争力来看,通常认为其经济竞争力是明显优于风电、光伏以及新建大容量煤电机组,这也意味着其更易在中长期市场运行中获得较高的市场份额。在我国近十几年电力体制改革的探讨中,也不乏关于避免还贷结束的老机组在市场竞争中过度占优的相关抑制手段/机制的探讨,也是对这一普遍认识的印证。

但上述仿真结果却显示经过长时间尺度的市场仿真,竞争中占优的仍然是风电、光伏等机组类型,与短期不同类型机组经济竞争力排序无异。这种反常识现象究竟是我们的常规认知出现了偏差?还是仿真结果与现实世界在还原度上出现了某种程度的脱节呢?

对传统简化仿真模型的反思

为了回答这一疑惑,我们回溯到发电商报价决策模型,在这一模型中,发电商以其收益最大化为目标进行决策,成本考虑的是主要是机组变动成本——燃料成本。这一模型的基础是微观经济学中经典的边际成本定价理论,这自是无可置疑的,这也符合发电商的一般逻辑,即只要边际价格大于机组边际成本,对于机组而言增加发电量就可以获得一定的收益。

但当仿真周期拉长,这一报价逻辑是否还成立?可能未必,短期报价中只考虑变动成本,而基于变动成本报价通常会引致机组的中长期财务不平衡问题。简单来说,对各类机组而言,由于兴建投资建议需要建设期基建借贷,而这一借贷将在运营期转化为还本付息成本(计作Ci),而这对于发电商而言将是不可回避的刚性支出(通常按月支付)。若长周期仿真下机组的累计利润总额微信图片_20210615171324.png,这将直接导致发电商的财务破产,即发电机组在短期市场中可以仅以边际成本作为基础进行报价,但仿真周期一旦拉长,为了保证发电商的财务可持续性,发电商在报价中不得不面对其实实在在的中长期财务平衡硬性约束。而简化模型对这一硬性约束的忽略即是仿真结果与常规认知产生重大偏离的根源。

因此,基于上述分析,为了更准确地还原发电商的真实报价行为、反映现货市场的实际运行情况,建议后续在中长期市场仿真中应用简化的现货市场仿真模型时,单独考虑中长期财务平衡对机组报价行为的影响,即将机组财务平衡作为约束条件纳入简化模型,从而在一定程度上弥合仿真模型与现实世界的偏差

原标题:由边际成本报价引发的现货市场仿真模型反常识现象思考

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